생산시간·검사원 투입 90% 단축
[시사저널e=고명훈 기자] LG AI 연구원이 계열사 공장 제품 검사 과정에 인공지능(AI) 모델을 적용해 리드 타임(제품 생산까지 소요되는 시간)과 검사원 투입률을 90% 단축했다. 글로벌 생산지 검사수준도 상향 평준화했다.
강병준 LG AI 연구원 연구위원은 11일 코엑스에서 열린 ‘자율생산월드콩그레스(AMWC) 2024’ 컨퍼런스에서 “AI 모델을 적용해 나가면서 양산을 위한 리드 타임을 단축할 수 있었고, AI 모델의 성능 향상을 통해 글로벌 생산지의 수준을 상향 평준화했다”며 “정확도를 기반으로 후공정에 투입하는 검사원 인력도 감소시킬 수 있었다”고 말했다.
그러면서 “AI가 지금은 검사 공정에 한정됐지만 점차 생산과 제조 분야로 확장해 가면서 AI 연구하려고 한다”며 “AI 모델을 통해서 무인화 공정을 만들어내는 것”이라고 강조했다.
앞서 LG AI 연구원은 지난해 멀티모달 기술을 새로 접목한 초거대 AI ‘엑사원 2.0’을 발표하고, 올 하반기부터 이를 토대로 한 ‘산업용 자율 AI 에이전트’를 계열사 산업 현장에 공급할 계획이다. LG전자, LG생활건강, LG화학, LG에너지솔루션, LG이노텍 등 계열사에서 파일럿 테스트 중인 것으로 전해진다.
이날 강 연구위원은 검사 공정 중 비전 검사 영역에 적용되는 ‘이상탐지(Anomaly Detection)’ 솔루션을 소개했다. 이상탐지는 딥러닝을 이용해 정상으로 규정된 데이터와 다른 패턴의 특징을 보이는 개체를 찾는 방식이다.
회사는 LG의 AI 모델을 기반으로 한 이상탐지를 비전 검사 영역에 적용해 제조 데이터의 한계점을 어느 정도 극복할 수 있다고 설명했다. 비전 검사는 사물을 인식하는 기계가 사람의 눈을 대체해 제품의 양품을 검사하는 분야로, 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 전체적인 검사 성능 향상과 검사 비용 절감에 기여하고 있다.
강 연구위원은 “제조 환경에는 정상 데이터와 비정상 데이터 비율이 매우 불균형한 경우가 많고, 알지 못하는 유형의 비정상 데이터들이 존재하는 등 한계가 있다. 우리는 이를 해결하기 위해 이상탐지 솔루션에 집중하고 있다”며 “이상탐지에는 복원을 이용하는 방법, 양품 데이터의 특징을 정형화해 분포로 모델링한 뒤 판단하는 방법, 불량에 대한 수치를 메모리에 저장해두고 있다가 신규 입력이 들어오면 비교해서 분류하는 방법 등이 있다”고 설명했다.
강 연구위원은 “신뢰할 수 있는 고품질 데이터, 저작권 이슈 없는 데이터를 활용해 멀티모달 연구를 같이 수행하고 있으며, 작년에 엑사원 2.0을 발표했는데 LG 계열사 내부와의 협력과 국내 도메인에 특화된 업체들과의 협력을 통해서전문적이고 신뢰성 있는 차별화된 AI 모델을 개발하기 위해 노력 중”이라며 “단순하게 기술에 그치는 것이 아니라 고객에게 높은 가치를 제공할 수 있는 영역에서 적용될 수 있도록 할 것”이라고 말했다.