한때 빨간색 줄무늬 티와 모자를 쓴 수많은 가짜 월리 가운데 진짜를 찾는 '월리를 찾아라'라는 책에 푹 빠진 적이 있었다. 한 치의 오차를 잡아낼 때 성취감이 관심을 끈 것 같다.
최근 산업계에도 이 같은 바람이 불고 있다. 눈에 보이지 않는 각종 이물질을 찾아내는 노력이 한창이다. 식품·제조 분야를 대표로 들 수 있다. 외형 성장에 맞춰 제품 검사 수준을 고도화하거나 수요 변화에 적극 대응하려는 움직임이 분주하다. 만의 하나 이물질이 발견됐을 경우 불거질 회사 이미지 실추를 사전에 방지하기 위해서다.
요즘에는 신성장 산업으로 각광받고 있는 전기차와 자율주행차 등 스마트 기기들을 결합한 최첨단 제품까지 확대됐다. 사전에 스마트기기 안정성 검사는 필수로 자리 잡았다.
산업계는 정보통신기술(ICT)을 도입하고 스마트 공장이나 빅데이터를 활용한 딥러닝 프레임 워크 등을 구축, 하자 선별 오차를 보완하고 있다.
스마트 공장을 예로 들어보자. 이 공장은 제품의 기획·설계·생산·유통·판매 등 전 과정을 ICT로 통합, 최소 비용 및 시간으로 고객 맞춤형 제품을 생산할 뿐만 아니라 품질 신뢰도를 크게 높인다. 스마트 공장에서 품질 관리 시스템 자동화는 필수다. 품질 리콜과 검사 설비 이상 시 생산 라인 중단을 사전 대응하고 예측 기반 장비 관리 시스템 및 품질 검사 시스템 수준을 높여야 한다.
예측 기반 관리 시스템은 제조 공장 내 장비 고장 이력 정보를 관리한다. 또 부착된 사물인터넷(IoT) 디바이스를 활용해 데이터를 주기로 서버에 전송·수집하고, 머신러닝 기법으로 장비 동작 유무와 고장 패턴을 사전에 방지한다. 품질 검사 시스템도 마찬가지다. 검사 영상 빅데이터를 딥러닝 알고리즘을 사용해 정확도를 높이고, 다양한 제품과 환경에서도 검사를 능동 실시한다.
근간 기술은 인공지능(AI)이다. X레이 검사 장비에 AI가 적용돼야 하는 까닭이다. 인간처럼 일일이 들여다보지 않아도 더 미세한 외관상 제품 하자를 찾아낸다. 제품 품질은 큰 폭으로 높아진다.
물론 AI가 인간을 완전히 대체할 정도의 완벽한 수준에 다다른 것은 아니다. 알파고가 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 한 차례 패한 것처럼 설정 환경과 동작 등이 오차 없이 조화를 이뤄야 한다.
자비스는 이 같은 오류 최소화에 총력을 쏟고 있다. 다양한 제품과 여러 환경에서도 완벽하게 소통하고 능동 검사를 할 수 있는 X레이 검사 장비 솔루션을 제공한다는 목표를 세웠다.
현재 빅데이터를 사용하는 한편 최적의 인프라를 활용, 더욱 완벽한 딥러닝 검사 시스템 개발에 매진하고 있다. 외부와의 협력도 강화했다. 지난해 4월에는 일본 리코그룹과 전략 제휴를 맺었다.
현재 60억달러(약 6조1200억원)에 이르는 수요 시장을 우수한 제품들로 공략해 나갈 계획이다. 이를 위해 전기자동차 배터리용·반도체용 등 산업용부터 식료품용·바이오까지 X레이 검사 장비 포트폴리오를 다변화하고 있다. 궁극에는 스스로 똑똑해지는 AI형 스마트 검사 장비를 개발하는데 중점을 뒀다.
AI가 다양한 산업 분야에서 가짜 월리를 찾아 걸러내는 날이 가까워지고 있다. 국내 기술로 이뤄낸 그날이 온다면 국내 산업계에 미치는 영향이 적지 않을 것이다. 우리 기업은 품질 신뢰를 높이고 각국 소비자는 한국산 제품을 애용할 것이다.
현재 한국 X레이 검사 장비업계는 세계를 선도하고 있다. 이를 확고히 할 수 있도록 국민들의 관심과 애정이 절실하다.
김형철 자비스 대표 hckim@xavis.co.kr
