[삼성 AI 포럼] 제조공장 품질 제고 위해 '신뢰성 높은 알고리즘' 개발

"제조업체의 66%가 인공지능에 의존할 것"

삼성전자가 제조업의 생산률을 높이기 위해 비정상의 데이터를 판단하는 '신뢰성 높은 알고리즘'을 개발하고 있다고 밝혔다.

1일 온라인으로 열린 '삼성 AI 포럼 2021' 행사의 기술 세션에서 한재준 삼성종합기술원 기술부 부사장은 '신뢰할 수 있는 컴퓨터 비전'란 주제로 발표했다.

한재준 삼성종합기술원 기술부 부사장 (사진=삼성 AI 포럼)

한재준 부사장은 "최근 연구 자료에 따르면 산업국가에서 제조업체의 약 64%가 현재 생산에 인공지능을 사용 중이고, 앞으로 제조업체의 66%가 인공지능에 더 의존할 것이라고 답했다"며 "제조업에서 인공지능의 활용도가 높아지고 있다"고 설명했다. 

이어 "인공지능 알고리즘에 의한 부정확한 판단은 주요 생산량과 금전적 손실을 야기할 수 있기 때문에 신뢰할 만한 알고리즘을 개발하는 것이 중요하다"고 강조했다.

예를 들어 삼성전자의 반도체 생산에서 생산 공정의 대부분은 자동화 되어 있지만, 품질관리에 있어서 여전히 사람의 개입에 상당히 의존하고 있다. 즉, 생산 공정단계에서 AI가 사용되지 않는 영역이 존재한다는 것이다.

제조업에서 사용되는 데이터 알고리즘 (사진=삼성 AI 포럼)

이런 문제 극복하기 위해서는 인공지능을 이용한 계측기와 계측 알고리즘을 개발하는데 많은 노력을 해야한다. 더욱이 생산하는 동안 지속적인 공정 방법의 조정이 진행되기 때문에 상용화된 알고리즘은 변화에 적극 대응할 수 있어야 한다.

한 부사장은 머신비전 시스템에서 견고성, 가능성, 지속적인 학습 등 3가지 요소가 중요하다고 언급했다.

첫째 견고성과 관련해 정상적인 데이터만 사용해서 비정상의 데이터를 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 중요하다. 부정확한 판단은 생산량과 금전적에 피해를 줄 수 있기 때문이다.

둘째, 가능성이다. 머신 비전 시스템은 공정에서 결함을 찾아내야할 뿐 아니라 어디서, 왜 그 결함이 발생했는지 확인하는 인과 관계를 제공해야 한다.

셋째, 데이터가 변하면 데이터 기반 알고리즘의 한계 때문에 성능이 저하될 수 있다. 따라서 지속적인 학습이 요구된다.

끝으로 한 부사장은 "인간 사회와 산업 모두의 미래 이익을 위해 신뢰할 만한 알고리즘을 개발하는 것이 중요하다"고 전했다.