황채현 담당자는 뉴로클이 딥러닝 머신비전 소프트웨어 전문 기업으로서 '뉴로티(Neuro-T)' 모델 훈련 소프트웨어와 '뉴로알(Neuro-R)' 런타임 라이브러리를 기반으로 모델 훈련부터 배치, 유지·관리까지 전 과정을 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) 머신 비전 소프트웨어 플랫폼을 구축했다고 소개했다.

　　그는 이어 해당 플랫폼이 배터리, 자동차, 반도체 등 제조업의 품질 검사와 스마트 제조 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며 아시아와 유럽 등 40여 개 국가(지역)로 사업을 확대했다고 말했다.

　　황 담당자는 기존 딥러닝 방식이 전문 엔지니어가 '훈련-평가-재훈련' 과정을 반복하며 성능 요건에 맞게 매개변수를 조정해야 했던 반면 자동 딥러닝 알고리즘을 활용하면 모델 구조와 하이퍼파라미터를 자동으로 최적화해 고성능 비전 검사 모델을 구현할 수 있다고 말했다. 또한 초기 모델만으로도 99.9%의 높은 검사 정확도를 낼 수 있으며 모델 개발 기간은 4개월에서 2주로 단축되고 투입 인력도 10명에서 1명으로 줄어든다고 덧붙였다.

　　그는 "현재 가장 널리 활용되는 분야는 자동차 타이어의 비구조화 결함 검사 시스템 구축"이라며 "모델 구축 주기를 단축함과 동시에 인력 투입을 최소화해 대폭적인 원가 절감을 이뤄냈다"고 언급했다.

　　한국 딥러닝 비전검사 소프트웨어 기업 뉴로클의 황채현 담당자가 신기술을 소개하고 있다. (사진/신화통신)