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“6년 동안 10배 성장”··· 컴퓨터 비전, 온 누리에 날아오른다

2022.06.27 Maria Korolov  |  CIO
지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다. 

하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다.

다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank


컴퓨터 비전이란?
컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다.

컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다.

IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다.

아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다.

IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다.

이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것으로 IDC는 전망했다. 

주문 처리 및 배송 처리
리테일 산업은 팬데믹 중 극적인 혼란을 겪었다. 고객들이 온라인 쇼핑으로 이동하고 배송 서비스가 확설화되고 있다.

예를 들어, 월마트(Walmart)는 팬데믹 이전과 비교하여 택배로 주문하는 쇼핑객의 수가 6배나 증가했다고 보고했다. 이 문제를 해결하기 위해 이 다국적 마트 체인은 지난 해 픽업 & 배송 용량을 20%나 증가시켰고 올 해 35% 더 증가시킬 계획이다.

이를 위해 월마트는 드론과 자율주행 자동차 등 컴퓨터 비전이 적용된 여러 기술 카테고리에 투자하고 있다. 해당 기업은 지난 7월 42개 지역 유통 센터 중 25곳에서 심보틱(Symbotic)의 로봇을 적용한다는 계획을 발표했다. 로봇은 컴퓨터 비전을 사용하여 창고 안에서 화물을 운송하게 된다.

한편, 미국의 슈퍼마켓 체인 크로거(Kroger)는 고객 거주지 인근에 소재하는 소규모 자동화 유통 창고인 마이크로 주문처리 센터에 투자하고 있다. 해당 기업에 따르면 목표는 30분 안에 고객들에게 식료품을 배달하는 것이다. 지난 여름 이후로 크로거는 플로리다, 앨라배마, 텍사스, 캘리포니아, 오하이오, 조지아에 시설을 열었으며 향후 24개월 안에 허브와 스포크를 포함하여 17개의 시설을 추가로 열 계획이다.

크로거는 “허브 사이트에서 1,000개 이상의 로봇이 일종의 항공 교통 관제 시스템에 의해 조율되는 거대한 3D 그리드를 돌아다닌다”라고 밝혔다. 여기에서는 지역 유통 센터처럼 제품 팔레트 전체가 움직이지 않는다. 대신 로봇이 각 물품을 가지고 온다. 컴퓨터 비전은 무거운 물품이 하단에 위치하고 배송 패키지의 무게가 고르게 분산되도록 물품을 정리하고 포장하기 위해 사용된다.

중소 규모 소매기업에 특화된 주문형 물류 기업 패브릭(Fabric) 또한 시설에서 자동화를 광범위하게 활용하고 있다고 공동 설립자 오리 아브라함이 말했다. 그는 “우리는 컴퓨터 비전을 로봇 솔루션의 주요 역량으로 활용한다. 예를 들어, 로봇의 정확한 위치 탐색은 바닥 스티커에 대한 비전 기반 분석에 기초한다. 이 프로세스는 실시간으로 이뤄진다”라고 말했다.

로봇 피킹 암(Picking Arm)도 컴퓨터 비전을 사용한다고 그가 말했다. “이를 위해 우리는 분할 및 분류 알고리즘을 사용하여 물품을 고르고 배치할 수 있다. 이런 역량은 소규모 주문처리 센터의 성공적 운영에 필수적이다.”

지난달, 패브릭은 뉴욕, 워싱턴 DC, 텔아비브에 이어 댈러스에 새로운 마이크로 주문처리 센터를 열었다. 월마트, 인스타카트(Instacart), 프레시다이렉트(FreshDirect)와 협력하고 있으며 올 해 말까지 마이크로 주문처리 센터 네트워크를 2배로 확장할 계획이다.

제조 프로세스 간소화 및 개선
제조는 컴퓨터 비전과 밀접하게 통합되고 있는 또 하나의 산업이다. 제품 검사, 프로세스 자동화, 생산성 최적화 등의 용도로 생산 현장에서 광범위하게 사용되고 있다.

애리조나의 템피에 위치한 기술 컨설팅 기업 인사이트(Insight)의 CDS(Chief Data Scientist) 마이크 그리핀은 여러 제조 고객들과 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행했다. 한 번은 휴대용 장치를 사용하여 제품 용기의 사진을 촬영하고 자동으로 용기 속의 제품의 수를 셀 수 있는 시스템을 개발한 적이 있다.

그리핀은 “고객 기업이 숫자를 셀 수 없는 장애인도 고용하기를 원했다. (개발하기에) 쉬운 시스템처럼 보이지만 그리 간단치 않았다. 문제는 비전 애플리케이션이 볼 수 없는 것도 해석해야 한다는 것이었다”라고 말했다.

제품이 쌓여 있으면 하단에 있는 것들은 보이지 않는다. 그래서 컴퓨터 비전 시스템은 2차원 이미지를 촬영하여 3차원 모델로 해석해야 했다. 그리핀은 “처리하기 까다로운 투명 플라스틱으로 싸인 상자를 포함하여 최소 80%의 정확도가 필요했다”라고 말했다.

시스템을 훈련시키기 위해 직원들은 스마트폰을 들고 다니면서 비디오를 촬영했다. 그리고 3만 개의 상자를 찍은 비디오에서 도출한 500개의 이미지에 수동으로 라벨을 적용했다. 컴퓨터 비전은 인공지능 중 상대적으로 성숙한 영역이며 사전 훈련 모델이 많기 때문에 훈련 이미지가 많이 필요하지 않았다. 한편 상자와 같은 맞춤형 데이터 세트에 대해 새로운 모델을 생성하는 데에는 전이 학습이 사용된다.

그리핀은 “이미 수백만 장의 고양이, 개, 자동차 등등의 이미지로 훈련된 모델이 있다. 그래서 어려운 작업의 많은 부분이 이미 완료됐다. 그리고 우리는 해당 모델에 500개의 상자 이미지 또는 1,000개의 타이어 이미지를 추가하고 추가적인 이미지 세트로 재훈련할 수 있었다”라고 말했다.

전이 학습을 이용하면 소규모 데이터 센트로도 빠른 모델 훈련이 가능하다. 그리핀은 “또한 합성 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 한 건설 기업은 위험을 확인하고 싶어했으며 훈련 이미지는 수백 장에 불과했다. 우리는 추가적인 이미지를 생성하고 주황색 위험 콘을 현장 또는 주차장 등에 배치하여 해당 이미지들이 해당 훈련을 강화할 수 있도록 증가시켰다”라고 덧붙였다.

제조업에서 중요한 또 다른 이미지 처리 활용 사례는 테스트 데이터를 이미지로 전환한 후 이 이미지에 머신러닝을 사용하는 것이다.

그리핀은 “테스트 실패를 규명하기에 도움이 된다. 있지만 데이터를 이미지로 전환하기 전까지는 서로 관련성이 있는지 확실하지 않다. 물리적 영역에서 서로 비슷할지라도 테스트 영역에서 서로 비슷하지 않을 수 있다”라고 말했다.

의료 진단 개선
의료 부문에서 컴퓨터 비전은 진단 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 또한 환자의 안전을 모니터링하고 의료 활동을 개선하기 위해 사용되고 있다고 가트너의 분석가 투옹 뉴옌이 말했다.

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