라온피플, ‘NAVI AI 5.0’ 저비용 고효율 검사 구축

라온피플이 AI기반 검사 소프트웨어 ‘나비(NAVI) AI 5.0’ 버전을 새롭게 선보였다고 27일 밝혔다. 고객 중심의 데이터 개선을 통해 저비용 고효율의 정확도 높은 검사결과 도출은 물론 개발 기간까지 단축시켰다.

기존에는 AI 검사 소프트웨어 자체를 고도화했다면 최근 데이터의 개선만으로도 더 효율적이며, 실질적으로 높은 성능을 보여주면서 AI 기업을 비롯한 학계에서는 데이터의 생성 및 수집, 관리에 대한 개선 프로젝트에 주력하고 있다.

AI 개발 프로세스에서 AI는 데이터셋에 내포되어 있는 편향과 편차의 한계를 극복하는 것이 핵심이다.

이 과정에서 데이터를 개선해야 더욱 효율적인 결과를 가져온다는 것이다. 실제 프로젝트에서 데이터의 변화나 요구사항의 변화에 의해 AI의 성능도 달라지게 되는데 이는 결국 데이터의 변화에 따른 재학습의 문제로 돌아오기 때문에 고객 중심의 데이터가 개발 기간 단축 및 정확도 개선 등 중요한 역할을 하게 된다.

라온피플은 단순히 양불판정에만 의존하던 룰 기반 머신비전 기술에서 국내 기술 최초로 산업용 딥러닝 기반 AI 기술을 탑재한 툴킷(NAVI)을 출시했다. 산업용 AI 모델을 탑재하고 라벨링과 학습, 평가과정을 편리하게 이용하게 되면서 생산 공정의 혁신을 가져왔다는 평가와 함께 해마다 검사 기술을 고도화하고, 비용을 절감하면서도 빠르고 정확하게 대량 검사를 지원할 수 있도록 진화해왔다.

최근의 산업현장에서 AI 프로젝트는 단기간에 최대의 효과를 요구하고 있으며, AI 학습을 해야하는 불량데이터 가운데 간헐적으로 발생되는 불량데이터는 단기간에 수집이 어려워 데이터의 편차가 생길 수 밖에 없다.

적은 데이터를 활용해 학습하고 조건을 만들어도 다른 조건에 적용할 AI 모델을 다시 만들어야 하는 과정이 반복되면서 AI 개발 프로세스가 길어지고 프로젝트 성공율이 낮아지는 등 데이터 확보에 대한 문제들이 생겨나고 있다.

이를 해결하기 위해 라온피플은 최근의 추세에 맞춘 NAVI AI toolkit 5.0 버전을 새롭게 출시하고 데이터 수집단계부터 이력관리, 표준화형태의 데이터베이스 구축을 통해 향후 데이터 자동 레이블링은 물론 데이터의 별도관리, 불필요한 데이터 삭제 등 편리하게 이용이 가능하도록 지원하는 등 고객에게 더욱 편리한 기능을 제공하기 위한 맞춤형 기술과 업데이트 내용을 포함했다.

양산 후 초기와 같은 성능을 유지하며 양산 과정에서 생성되는 수많은 데이터를 손쉽게 관리하는 것을 주요 목적으로 AI 프로젝트를 수행하며, 어려움을 겪는 데이터의 효율적 수집, 학습 과정에서 불필요하게 반복적으로 데이터를 추가하는 과정 최소화, 편리한 오토 라벨링 도구를 이용하여 레이블링 작업 시간을 단축하는 등 데이터를 다루는 다양한 기능을 제공한다.

지속적으로 현장에 적용된 AI의 성능을 모니터링하고 최적의 성능을 유지할 수 있도록 관리해주는 ADAMS(AI Data Analysis & Management system) 서비스를 출시한다.

제조 현장에 AI 전문가가 없더라도 편리하게 관리할 수 있는 시스템으로 고객사들은 ADAMS를 통해 데이터 베이스 관리, 서버기반 데이터 협업, AI모델 학습 및 평가, 지속 학습을 통한 모델 성능 관리 패키지 서비스를 제공함으로써 AI 관점에 맞춰 데이터 관리가 가능해진다.