"AI 활용해 불량품 골라내고 공정 최적화 지원"

곽지훈 에이아이네이션 대표 인터뷰
딥러닝 기반 AI 자율제조 전문기업
AWS·유니버설로봇과 협업 시장 확장
"AI전환 수요 증가…올해 매출 본격 성장"

[이데일리 김응태 기자] “국내 제조업체가 글로벌시장에서 경쟁력을 갖추기 위해선 인공지능(AI) 활용 능력이 핵심입니다. 응용수학을 기반으로 만든 AI 자율제조 플랫폼 ‘딥마에스트로’는 제조업체의 생산 공정과 에너지 사용을 효율화하는데 최적의 제품입니다.”

곽지훈 에이아이네이션 대표. (사진=김응태 기자)

AI 자율제조 전문기업 에이아이네이션의 곽지훈 대표는 최근 서울 양재동 본사에서 이데일리와 만나 “수학의 근본적인 이해를 바탕으로 제작된 딥마에스트로는 딥러닝 신경망 모델로 데이터를 선별 학습해 제조공정에 특화된 기능을 제공할 수 있다”며 이같이 말했다. 지난 2018년 곽 대표는 서울대 수리과학부 ‘수치계산 및 영상분석 연구실’(NCIA Lab)에서 쌓은 연구 성과를 바탕으로 AI 솔루션을 상용화하기 위해 에이아이네이션을 창업했고, 현재 8년째 회사를 이끌고 있다.

에이아이네이션의 딥러닝 기반 AI 기술을 총집합해 선보인 AI 자율제조 플랫폼 ‘딥마에스트로’는 제조공정 최적화를 지원한다. 예컨대 제조업체가 사용하는 머신비전(이미징 기반 자동화 검사·분석을 제공하는 시스템)에 딥마에스트로 솔루션을 활용하면 AI 기술을 통해 제조 공정 데이터를 추출 및 분석해 불량 제품을 탐지할 수 있다. 또 품질 평가, 원인 분석, 수율 예측 등도 가능해 제조 공정을 효율적으로 재편할 수 있다.

곽 대표는 “제조업체들이 AI 모델을 적용하려면 AI 학습이 가능한 데이터를 수집해야 하는데 그렇지 않은 경우가 많다”며 “딥마에스트로는 AI 도입을 위해 데이터 수집부터 공정 간 상관관계를 분석해 불량이 어느 공정에서 발생했는지 분석하는 등 제조공정을 궁극적으로 최적화해주는 역할을 한다”고 설명했다.

SK하이닉스의 반도체 제조 공정에 에이아이네이션의 솔루션이 활용되며 그 성능을 입증했다. 곽 대표는 “반도체 웨이퍼 제조 공정의 경우 불량을 판단하는 기준이 공정마다 다른데 30개 공정에서 확보한 데이터를 딥러닝 학습을 거쳐 불량을 판단하는 모델을 개발한 뒤, 이를 1000개의 공정에 확대 적용했다”며 “그 성과를 인정받아 SK하이닉스의 벤더사들도 에이아이네이션의 AI 머신비전을 구매할 수 있도록 협력사몰에 입점했다”고 말했다.

딥마에스트로에는 전력 데이터를 분석하는 기능도 탑재돼 제조 과정에서 소요되는 에너지 사용도 효율화할 수 있다. 곽 대표는 “사물인터넷(IoT) 센서와 전력 데이터의 상관관계를 분석하고 전력에 이상이 생겼을 때 원인 인자를 찾아 비효율적인 에너지 활용을 차단하는 기능도 담겼다”고 밝혔다.

에이아이네이션의 인공지능(AI) 자율제조 솔루션이 탑재된 머신비전 모습. (사진=김응태 기자)`

에이아이네이션은 글로벌 클라우드 서비스 업체인 ‘아마존웹서비스’(AWS)와 협업을 진행하며 본격적인 시장 확장에 돌입했다. 딥마에스트로 솔루션의 데이터 수집, 라벨링, 추론 등의 주요 기능을 AWS 클라우드 서비스 환경에서 이용할 수 있도록 하고 있다. 이외에도 덴마크 협동로봇 전문기업인 ‘유니버설로봇’과 협업해 협동로봇에 AI 머신비전을 결합한 솔루션을 선보이며 사업 영역을 넓히고 있다.

곽 대표는 국내외 제조업체들의 AI 기반 공정 전환 수요가 확대되면서 올해 매출이 본격적으로 성장할 것으로 보고 있다. 그는 “그동안 제조 업체들이 기술검증(PoC) 차원에서 한정해 AI 솔루션 도입 여부를 고민해왔다면 최근에는 실제 적용하려는 움직임이 커지고 있다”며 “올해 시장이 본격적으로 성장하면서 100억원의 매출 달성을 목표로 세우고 있다”고 밝혔다. 또 “독일의 자동차 부품 업체가 운영하는 베트남 공장에서 AI 솔루션 도입 실증 사업도 진행하고 있다”며 “해외에서도 AI 솔루션에 대한 수요가 확인되면서 시장 활성화가 기대된다”고 덧붙였다.

김응태 (yes010@edaily.co.kr)