[헬로티]

스마트비전사업 다각화로 세계 AI 비전시장 선점할 것

라온피플은 2010년 창업이래 9년 연속 흑자경영을 지속하고 있다. 이러한 꾸준한 매출 성장의 원동력은 AI 카메라모듈 검사 솔루션 등 산업 분야에서 발생되는 안정적인 매출을 바탕으로 비산업 분야에 대한 꾸준한 투자가 조금씩 결실을 맺으며 매출액에 플러스 효과를 가져오고 있기 때문이다. 더불어, 올해는 라온피플의 핵심 AI 소프트웨어인 ‘NAVI AI’의 새로운 버전 출시를 비롯해 스마트빌리지 솔루션의 완주군 시범 적용, 중국 법인 신설 등 다양한 계획을 진행할 예정이라 주목된다. 라온피플 CTO 윤기욱상무를 통해 보다 자세한 이야기를 들어본다.

▲ 라온피플 CTO 윤기욱상무

Q 최근 라온피플이 주력하고 있는 스마트팩토리 등의 산업 분야에서 덴탈 등 비산업 분야로 AI 영상기술을 적용하는 모습이 눈에 띄는데 보다 자세한 이야기를 듣고 싶다. 

라온피플은 2016년도부터 딥러닝 기반의 AI 분야 솔루션을 개발하기 위해 노력해왔으며 그러한 연구들이 고도화되면서 본격적인 매출로 이어지고 있다. 라온피플은 그동안 B2B에 주력해왔지만 보유한 솔루션을 B2C 분야로 확대 적용하고 있다. 라온피플이 보유한 딥러닝 기반의 AI 솔루션은 영상 기반의 이미지를 분석해서 사람이 판단하는 것과 같은 고차원적인 기술인데 이러한 기술이 산업분야에 국한되는 것이 아니기 때문에 이러한 부분을 스마트비전이라는 사업군으로 묶어서 의류 분야, 덴탈 분야, 엣지컴퓨팅을 이용한 분야(AI교통, 스마트팜)로 확장하고 있으며 그러한 부분이 신규 먹거리가 되면서 매출 성장의 이유가 되고 있다.

Q 라온피플의 핵심기술인 NAVI AI가 벌써 버전 3이 출시됐다. 새로운 버전의 강점과 라온피플의 경쟁력에 대해 소개해 달라.

라온피플의 핵심 기술은 ‘NAVI AI’라는 소프트웨어 기술인데 2016년에 제품화해서 현재 3.0버전까지 개발됐다. 이 제품의 경우 산업에 최적화된 알고리즘을 많이 가지고 있다. 일반적으로, 딥러닝 오픈 프레임워크를 사람들은 손쉽게 사용할 수 있다고 생각하는데 그것을 실제 산업에 적용하려면 상당히 많은 커스터마이징이 필요하다.

예를 들어, 산업용 검사에서는 카메라 해상도를 100메가 이상 사용하기도 하고 라인스캔이미지를 사용하면 수 기가바이트의 이미지들이 생성되기도 하는데 이것을 실시간으로 처리해야 한다. 라온피플은 이처럼 큰 이미지에서 3픽셀 정도의 미세한 불량을 검출할 수 있는 기술을 갖추고 있다. 최근에 추가된 기술 중에는 이미지 한 장에서 여러 가지 정보를 검출할 수 있는 멀티 레이블 기술이나 큰 이미지나 작은 이미지나 이미지의 해상도에 제약을 받지 않고 PC의 GPU하나만 가지고도 고속처리를 할 수 있는 기술 등을 자체적으로 개발했다.

이것이 핵심 알고리즘이고 이것을 기반으로 산업 분야에 적용하기도 하고 비산업 분야인 의류, 덴탈, 교통 분야에 적용하고 있다.

이것이 라온피플이 핵심 경쟁력이라고 할 수 있다. 특히 라온피플은 산업 분야, 즉 반도체, PCB 등에서 경험한 Know-How와 지식들을 딥러닝들과 결합시켜 특화된 기술로 발전시키고 있다. 그런 식으로 현장에서 습득한 지식을 결합한 딥러닝 기술로 지속적으로 차별화 요소를 만들어가고 있다. 이를 기반으로 고객의 요청사항을 듣고 거기에 필요한 부분을 적용하게 된다.

Q 비산업 분야를 타깃으로 한 신제품이 있다면?

1차적으로 시작한 분야는 덴탈 분야인데 무엇보다 치과쪽이 인공지능을 이용한 진료와 치료가 환자와 치과의사들에게 확연히 도움을 준다는 것을 현장에 확신을 받아 이 분야를 먼저 공략하고 있다. 이 분야에 최적화된 3가지 솔루션이 출시돼 있다. 치과의사들이 경험적으로 치열을 분석하는 것이나 환자의 엑스레이 사진을 찍고 이 사진을 통해 관절의 구조를 분석하는 경험적 판단을 AI로 구현했다.

엣지디바이스 분야의 경우, 엣지디바이스는 연산을 카메라단에서 처리하는 제품을 말하게 되는데 일종의 영상센서와 같다고 생각하면 이해가 쉽다. 이런 제품을 사용하면 PC가 필요 없어져서 매우 심플해진다. 클라우드의 경우 영상데이터를 전송하게 되면 네트워크 부하가 큰데 엣지디바이스를 사용하면 말단에서 중요한 정보들을 분석해서 처리하고 최종 추출된 결과들만 간단하게 서버로 전송한다거나 스스로 판단해서 행동하는 것이 가능해져서 이러한 제품을 계속 개발해 가고 있다. 그것의 핵심은 딥러닝 기술을 탑재하는 것이다.

최근 딥러닝 연산을 할 수 있는 소형 칩들이 많이 나오고 있어서 이러한 기술개발을 가속화하고 있다.

분야를 넓히기 위해 라온피플에서는 계속적으로 다양한 시도를 하고 있다. 스마트팜 분야에서도 엣지디바이스를 이용한 프로젝트를 하고 있다. 보통 농가의 딸기하우스들은 몇 백 미터씩 된다. 이 커다란 하우스 내의 딸기를 기르는 것은 쉽지 않은데 라온피플의 솔루션을 적용하면 생육상태를 일일이 확인하지 않더라도 영상으로 모니터링을 통해 수분상태나 발육상태를 파악할 수 있게 된다. 이런 프로젝트들을 계속 진행하고 있다.

▲ 라온피플의 스마트팩토리 분야 및 신사업분야 솔루션 개요도 (자료 : 라온피플)

Q 사업다각화를 위한 다양한 프로젝트의 이야기를 들었는데, 기존에 라온피플이 주력하고 있는 스마트팩토리에서의 품질검사 분야에서의 새로운 뉴스가 궁금하다.

자동차 분야의 경우는 최종 품질 검사하기 위한 자동화 프로젝트를 진행하고 있다.

자동차 분야는 대상물의 형태가 자유롭다. 때문에 정확한 검사 결과를 얻기 위해서는 단순히 한 방향에서만 검사할 수 있는 것이 아니고 다양한 각도에서 검사할 수 있는 비전기술과 금속이나 빛에 민감한 특성을 고려한 검사 솔루션이 필요하다. 그래서 조명을 조사하는 부분도 많은 신경을 써야 한다. 그런 것들은 대상에 맞춰서 제품을 한 방향이 아니라 360도 방향에서 조사할 수 있을지 논의하면서 방법을 찾아가고 있다.

자동차 분야는 굉장히 큰 산업 분야이며 검사 분야에서 범용화시킬 수 있는 부분이 있다. 자동차는 색상이나 형태 등이 자유롭기 때문에 한번 시스템을 구축해놓으면 다양한 자동차에 확장해서 적용할 수 있어서 그 부분에 포커스를 맞춰서 프로젝트를 진행하고 있다.

Q 코로나19 이후 자동화 시장의 성장 가능성을 어떻게 전망하고 있나?

라온피플은 수출비중이 60% 정도로 주로 중국, 대만에 수출을 하고 있다. 코로나19로 인해 상반기에는 출장 가는 것도 힘들어 프로젝트가 지연되는 부분은 있었지만 장기적으로 보면 공정의 자동화에서 요구는 더 커지고 있다는 느낌을 받는다.

라온피플이 각 분야의 1, 2위를 다투는 기업들과 협업하는 프로젝트들이 있는데, 일례로 섬유 분야의 경우 외관을 확인해야 하는데 의류의 경우 형태가 딱 잡히는 것이 아니기 때문에 저렴한 인건비를 통해 가격경쟁력을 유지했지만 코로나사태로 인해 해외 공장을 이동하는 것도 쉽지 않아지면서 궁극적인 답이 아니라는 판단아래 자동화에 대해 니즈를 확실히 갖게 되었다.

이 고객사와 라온피플은 현재 하나씩 하나씩 문제를 해결하기 위해 협업하고 있다. 또한 자동차나 PCB 분야에서도 제품을 출하하는 최종단계에서노하우를 가진 사람들이 감성적으로 검사하는 품질검사 단계가 있었는데 이런 부분을 자동화하는 것이 본격화될 것으로 전망된다.

Q 해외 수출비중이 높은데 해외 시장 공략은 어떻게 진행하고 있나?

올해 미국 법인을 설립하면서 소프트웨어 중심으로 사업을 진행하고 있다. 미국 쪽은 기업들의 특성상 플랫폼 비즈니스나 스타트업들이 많다. 범용적인 플랫폼들이 있는데 그런 플랫폼을 산업에 적용하기 위해서는 차별화된 IP들이 필요해서 이런 부분에서 대해 현지의 여러 기업들과 협업하는 방안을 논의하고 있다.

일본 지역은 법인이 설립된 것은 아니지만 주요 대리점들과 엣지디바이스, 덴탈 등 다양한 분야에 협업하고 있다. 

새로운 지역에 법인 설립도 계획하고 있다. 중국 법인은 하반기에 설립을 목표로 삼고 있다. 중화지역은 기존 주력사업인 모바일폰이나 비전검사 분야를 중점적으로 추진할 예정이다.