AI 비전, 세상을 읽는 새로운눈
AI는현재 우리 삶 깊숙이 스며들어 다양한 혁신을 만들어내고 있다. 그 중에서도 'AI 비전(AI Vision)'기술은 인간의 시각 능력을 모방하여 이미지를 이해하고 분석하는 핵심적인 역할을 수행하며, 산업 전반에 걸쳐 놀라운 변화를 가져오고 있다.
AI 비전의 원리
AI 비전 기술의 핵심 목적은 컴퓨터가 인간처럼 시각 정보를 이해하고 해석하도록 만드는 것이다. 이는 단순히 이미지를 인식하는 것을 넘어, 이미지 속 객체의 종류, 위치, 움직임, 그리고 상황까지 파악하는 것을 포함한다. AI 비전의 작동 원리는 주로 심층 신경망(DeepNeuralNetwork, DNN) 기반의 알고리즘을 활용한다. 기본적인 작동 단계는 다음과 같다.
1. 이미지 획득 :카메라, 센서 등을 통해 디지털 이미지를 입력받는다.
2. 전처리: 입력받은이미지의 노이즈를 제거하거나 크기를 조정하는 등의 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 만든다.
3. 특징 추출 :심층 신경망 모델이 이미지의 픽셀 정보를 분석하여 객체의 윤곽, 색상, 질감 등 중요한 특징을 추출한다. 초기 레이어(layer)에서는 기본적인 특징을, 후반 레이어(layer)에서는 더 추상적이고 복합적인 특징을 학습한다.
* 레이어 :입력 데이터를 처리해 특징을 추출하거나 예측을 수행하는 연산의 단계4. 패턴 인식 및 분류 :추출된 특징들을 바탕으로 학습된 데이터베이스와 비교하여 이미지 속 객체를 인식하고 분류한다. 예컨대, 이미지가 고양이인지 개인지 판단하는 과정이다.
5. 결과 출력 :인식 및 분류 결과를 사용자에게 제공한다. 객체의 이름, 위치 정보, 또는 특정 상황에 대한 해석 등 다양한 형태로 나타날 수 있다.
이러한 작동 원리를 통해 AI 비전은 단순한 이미지 인식을 넘어 객체 탐지(ObjectDetection), 이미지 분할(ImageSegmentation), 자세 추정(PoseEstimation) 등 더욱 복잡한 시각적 이해 능력을 갖추게 된다.
AI 비전을 적용한 비즈니스 사례
AI 비전 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다. 특히 제조업과 리테일 분야에서 성과가 두드러진다.
대량 생산 시 수동 품질 검사는 느리고 일관성이 없으며 비효율적이다. 품질 검사에 AI비전을 도입할 경우 컨베이어 벨트 위 품목의 시각적 검사를 자동화하여 육안으로는 알아차리지 못하는 결함과 하자를 감지할 수 있다. 자동차 제조 회사 BMW는AI비전을활용하여 휠 림의 결함을 자동으로 검사하고 있다. 정확도는 99% 이상인 것으로 측정되었다. BMW는 AI비전 도입 이후 결함 오탐률이 50% 감소하여 생산 효율성과 품질이 크게 향상되었다
슈퍼마켓 체인 기업 WinCoFoods는 경비원을 고용하여 보안 카메라를 감시하도록 시켰다. 그러나 카메라의 개수가 너무 많아 육안으로는 중요한 정보를 놓칠 수 있어 비효율적이었다. 이후 WinCoFoods는AI 비전을 도입하여 보안 카메라를 자동화하였고 카마레가 의심스러운 행동을 감지하면 즉시 경비원에게 경고를 보낼 수 있도록 시스템을 구축했다. 이 시스템 덕분에 WinCoFoods는도난 건수를 60%나 줄이며 수익 손실을 방지할 수 있게 되었다.
AI 비전의 한계점과 해결 방안
AI 비전 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 아직 해결해야 할 여러 가지 한계점이있다. 첫번째는 데이터 의존성의 매우 높다는 것이다. AI 기술의 공통적인 특징이기도 하다. AI 모델 학습에 필요한 대규모 양질의 데이터 확보를 어려울 경우 모델의 성능 저하를 야기할 수 있다. 두번째는 과적합(overfitting) 문제이다. 학습 데이터에 과적합될경우, 실제 환경에서의 다양한 변화(조명, 각도, 가려짐 등)에대한 일반화 능력이 떨어질 수 있다.
이러한 한계점들을 극복하고 AI 비전 기술의 잠재력을 온전히 발휘하기 위해서는 다각적인 노력이 요구된다. 데이터 의존성 문제에 대해서는 데이터 증강(Data Augmentation) 기술을 활용하여 기존 데이터를 다양하게 변형하거나 합성 데이터를 생성하여 학습 데이터셋의 규모와 다양성을 확보할 수 있다. 또한, 이미 방대한 데이터로 학습된 모델을 활용하는 전이학습(Transfer Learning)이나, 모델이 스스로 필요한 데이터를 선택하여 학습하는 능동 학습(Active Learning) 등의 방법도 효과적인 대안이 될 수 있다.
과적합 문제 해결을 위해서는 실제 환경과 유사한 다양한 조건의 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 더불어, 모델의 복잡성을 적절히 조절하는 정규화(Regularization)나, 학습 데이터를 분할하여 모델의 일봔화 성능을 평가하는 교차 검증(Cross-validation) 등의 방법론을 적용할 수 있다.
제조업과 리테일에서의 향후 AI 비전
제조업에서 AI 비전 기술은 스마트 팩토리 구축의 핵심적인 역할을 수행하며 생산성과 품질 향상에 크게 기여할 것이다. 기존의 육안 검사에 의존하던 품질 관리 공정은 AI 비전 시스템으로 자동화되어 더욱 빠르고 정확하게 제품의 결함을 감지할 수 있게 된다. 고해상도 카메라와 AI 알고리즘은 미세한 스크래치, 불량 부품 조립 여부 등을 실시간으로 판독하여 불량률을 최소화하고 생산 효율성을 극대할 수 있다.
리테일 분야에서 AI 비전 기술은 고객 경험 혁신과 운영 효율성 증대를 핵심으로 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것이다. 대표적인 예가 AI 기반 무인 매장입니다. 매장 내 설치된 다수의 카메라와 AI 비전 시스템은 고객의 움직임, 상품 선택, 구매 행동 등을 실시간으로 분석하여 계산대 없이 자동으로 결제를 처리할 수 있도록 한다. 이는 고객에게 편리하고 새로운 쇼핑 경험을 제공하며, 매장 운영자는 인건비 절감 및 24시간 운영 등의 이점을 누릴 수 있다.
이처럼 제조업과 리테일 분야에서 AI 비전 기술은 생산 공정 자동화, 품질 관리 강화, 무인 매장 운영, 고객 경험 혁신 등 다양한 방식으로 산업의 변화를 이끌고 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대된다.
출처: https://www.1stvision.com/machine-vision-solutions/2024/04/artificial-intelligence-in-machine-vision-today.html
https://www.marketingscoop.com/ai/computer-vision-use-cases/?utm_source=chatgpt.com
https://www.softeq.com/blog/computer-vision-use-cases-and-real-life-examples
작성자: ITS 27기 정진우
