2027년, OO능력이 빠른 성장 기업의 특징일 것
2023 인사이드 IT 트렌드
2027년까지 "머신 비전(machine vision)"을 모든 신제품/프로세스의 고유한 기능으로 배포하고 사용할 수 있는 능력이, 산업에서 가장 빠르게 성장하는 5대 기업의 주요 특징이 될 것. - IDC, IT Industry 2023 Predictions
2027년이면 아직 여유가 있어 보입니다. 하지만, 예측에서 말하는 과실이 상당히 달콤해 보이네요. "가장 빠르게 성장하는 기업의 주요 특징" - 컴퓨터 비전(computer vision)과는 비슷하면서도 조금 다른 머신 비전에 대해서 살펴보고, 2023년 산업별 적용 방안에 대해 살펴봅니다.
머신 비전, 컴퓨터 비전
머신 비전은 산업 분야에서 사용되는 자동화된 검사(automatic inspection), 프로세스 제어(process control), 로봇 가이드(robot guidance)와 같은 애플리케이션을 위한 이미지 자동 검사 및 분석 제공 기술입니다. 이에 반해 컴퓨터 비전은 컴퓨터 과학(computer science)의 한 형태로 시스템 엔지니어링 분야의 머신 비전과 분야가 다릅니다. 넓은 의미에서 머신 비전은 컴퓨터 비전을 포괄하며 여러 인공지능 기술을 이용해 산업계에서 작업을 확인, 판단하는 과정을 포함합니다. 바꿔 말하면, 머신 비전은 산업계의 여러 실질적인 문제 해결에 좀 더 많은 초점을 맞추고 있습니다.
산업계의 머신 비전, 컴퓨터 비전 현황
머신 비전의 핵심 기능인 컴퓨터 비전을 좀 더 풀어보려 합니다. 아래의 차트에서 보는 것과 같이 각 산업별로 2022년까지 골고루 성장하고 있으며 특히 리테일(retail), 컨슈머(consumer), 로보틱스(robotics) 및 머신 비전 분야에서 큰 성장세를 보이고 있습니다. 지난 7년간, 산업 전체가 10배 성장하였고, 2023년부터 2027년까지는 IDC의 예측대로 기업과 조직의 적용 및 배포 능력이 핵심 디지털 비즈니스가 될 정도로 성장할 것입니다.
Computer vision market trend - https://bitrefine.group/11-blog/120-establishing-your-brand-on-colleg머신 비전, 컴퓨터 비전 기술이 아직 잘 와닿지 않습니다.
제조 산업에 종사하고 있는데, 비전 기술의 적용이나 적용된 제품 등을 볼 기회가 많지 않습니다. 좀 더 실질적이고 구체적인 사례가 필요합니다.
우리에게 좀 더 익숙한 산업별로 비전 기술들이 어떻게 적용되고 있는지, 조금 더 시나리오를 통해 살펴보겠습니다.
제조업(manufacturing)
제조 비즈니스가 강한 기업들이 많기 때문에 국내에도 많은 부분에서 이미 도입이 되었습니다. 특히, 결함/손상 감지 기능의 머신 검사(machine inspection) 등은, 여러 국내 기업이 글로벌 상품화 판매합니다.
- 생산 라인의 결함/손상 감지
- 제한구역 내 적합 인력 배치 확인(보호 장비 착용 등)
- 물체나 도구가 배치된 위치 확인
- 드론/위성을 이용한 농업 원격 감지 - 유수량 측정 및 토양 분석 등
Microsoft, 제조업 - 인지 서비스(Cognitive Service) 적용금융권(financial service)
금융보다는 대부분 리스크 관리나 부정거래, fraud 감지와 같은 영역에서 많은 수십 년간 선구적으로 도입된 산업입니다. 비전 분야에서 다음 시나리오가 유용하며 여러 시도와 사업화가 진행 중입니다.
- 서명(signature) 확인
- 안면 인식
- 신원 확인 문서의 진정성 체크
- 보험의 이미지를 통한 손상 및 클레임 평가
소매업(retail)
브랜드 분석이나 개인화 서비스(가격 민감도 분석), 개인 맞춤 프로모션과 같은 빅데이터와 머신러닝 예측기법이 지난 십수 년간 리테일 산업에 적용되었다면, 이제 비전 분야에서 역시 리테일 산업의 다양한 시도가 진행되고 있습니다.
- 선반 분석 - 재고 누락, 진열 규정 준수 감지
- 소매 발자취 분석(footfall analytics)
- 매장 활동 - 대기열 길이, 테이블 가용성
- 제품 사진으로 제품 정보 검색
- 제품 특정 지원을 받기 위해 사진을 찍어 모델을 식별
헬스케어(healthcare)
국내에도 활성화된 유전체 분석, 신약 개발, 환자 상태 모니터링 등의 일반 헬스케어 시나리오에서, 비전 분야와 합쳐진 지능화된 관제로 한 단계 더 업그레이드 중입니다. 다음과 같은 시나리오가 진행 중입니다.
- 물품 위치 - 가까운 휠체어 위치 등
- 안전 - 차단된 복도
- 의료기기 사용
- 진단도구 - 사진으로 진단
- 아이템 식별 - 파손된 아이템 신고 및 제품 정보 받기
Microsoft InnerEye open-source deep learning toolkit공공/정부
빅데이터나 일반 머신러닝 기술을 활용한 재난/재해 예측이나 공공 자료 분석, 사회 시설 모니터링, 예산 편성 등에 적용했다면, 2023은 안전, 관제, 범죄 위협 감소 등 좀 더 빠르고 기민한 대응을 위한 비전 시나리오 역시 새로운 기회입니다.
- 안전 - 비정상적인 운전, 행동, 헬멧 착용 등
- CCTV 군중 분석
- 공항 등에 남겨진 가방 감지
- 긴급하지 않은 범죄 신고
- 번호판 인식
- 웨어러블 카메라 영상 분석
- 항공 / 위성 영상 분석
운송업(transportation)
물류 예측이나, 최적 경로 탐색, 장치 교환 시점 예측과 같은 일반 머신러닝 시나리오에서 비전 기술을 도입해 실시간 대응과 자율 주행과 같은 분야로 운송업도 이동 중입니다.
- 철탑, 철로 등 측량
- CCTV 군중 분석
- 트래픽 레벨 분석
Microsoft Azure to scale AI-based autonomous driving technology비전 기술과 메타버스, 증강현실
비전 기술은 산업과 일, 여가 등 모든 곳에 기본 기능으로 녹아들 것입니다. 특히, 증강현실에서 비전 기술은 더 극대화된 경험을 제공할 수 있고, 향상된 비전 기술 제공이 증강현실 서비스 기업의 핵심 역량이 될 가능성이 높습니다.
메타버스 등 증강현실 공간에서 업무/게임/건강 등 서비스를 제공하거나 조직의 서비스를 통합하면서 주요한 플레이어로 자리 잡으면, 비즈니스 성과 개선과 고객 충성도를 높이는 여러 중장기적 이점을 얻을 것으로 예측됩니다.
Microsoft Computer Vision Applications for Mixed Reality Headsets2027년까지 "머신 비전(machine vision)"을 모든 신제품/프로세스의 고유한 기능으로 배포하고 사용할 수 있는 능력이, 산업에서 가장 빠르게 성장하는 5대 기업의 주요 특징이 될 것.
IDC 리포트는 이러한 산업별 비전 기술을 새로운 제품이나 프로세스에 고유한 기능으로 배포하고 사용할 수 있는 능력에 대해 언급합니다. 산업별 비전 기술의 사례, 시나리오를 통해 다양한 비전 관련 기술을 검토하고, 앞으로 제공할 제품이나 위의 사례처럼 증강현실 등 신규 서비스에 도입하기 위한 고민이 우리에게 필요합니다.
비전 기술 도입에 대한 기업의 고민
이러한 기술의 중요성과 비즈니스 가치는 통감하지만, 도입과 유지 비용에서 결정이 어렵습니다.
비전 기술을 위해 데이터 과학자를 고용/유지하고, 인공지능 개발 및 배포를 위한 팀과 장비를 구성해야 하는 초기 투자비용을 감당하기 어렵습니다.
비단, 비전 기술뿐만 아니라 다양한 인공지능 서비스를 도입을 검토하고 조직의 제품이나 프로세스에 도입하고 싶지만, 이러한 초기 비용으로 인해 선뜻 결정하기 어렵습니다.
이런 경우를 위해, 클라우드 벤더(CSP)들은 SaaS 형태로 개별 기업이 구독 형태로 사용한 인공지능 서비스를 제공합니다.
예를 들어, 비전 기술의 경우 Azure Cognitive Service Computer Vision을 이용해 API 형태로 제공하는 서비스를 적용할 수 있습니다. 데이터 과학자와 같은 전문인력 없이, 높은 품질의 레디 메이드 된 인공지능 기술/서비스를 바로 사용할 수 있으며, 배포 과정 역시 자동으로 제공해 조직의 서비스에 바로 올려 검토해 볼 수 있습니다. 검토 후 인공지능 기술을 자사의 제품이나 서비스 적용에 확신이 든다면, 그때 새로운 데이터 과학자를 채용하고, 팀을 만들어서 전문적으로 인공지능 서비스를 적용하는 단계로 이동 가능합니다.
XaaS의 시대입니다. 이제 더 이상 컴퓨터 비전과 같은 혁신 기술 플랫폼 비용은 비즈니스의 제약사항이 아닙니다. 클라우드를 잘 활용하여 기업과 조직 비즈니스 성장의 도구로 삼으시길 바랍니다.
머신 비전 도입 시 검토사항
머신 비전 기술 도입 시 여러 벤더로부터 구매하면 통합해서 관리가 어려울 수 있습니다.
머신 비전의 대상이 사람일 경우 프라이버시 등에 대한 고려가 미리 필요합니다.
XaaS 비전 서비스 제공자를 검토할 때 프라이버시나 윤리적 기술 적용 관련 가이드라인이 있는지 확인해야 합니다.
머신 비전을 대규모로 배포일 경우 통합관제가 가능한지 검토합니다.
2023 인사이드 IT 트렌드가 완료되었습니다.
잠시 스페어 원고를 마련하고 "2023 인사이드 AI 트렌드" 시리즈로 돌아오도록 하겠습니다. 저의 IT 트렌드 브런치를 구독해 주시면 새로 올라오는 인사이드 AI 트렌드를 바로 만나실 수 있습니다.
참고 자료:
https://wire19.com/it-industry-predictions-by-idc/
https://www.cio.com/article/410720/10-future-trends-for-working-with-business-leaders.html
https://www.techrepublic.com/article/idc-it-predictions/
https://cwongproductions.com/blog/f/idc-predictions-for-connectedness-in-2023-and-beyond
https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_vision
이미지 출처: https://pixabay.com/
