[인터뷰] 기계만 잘 가르치면 고된 일은 끝! 세이지리서치 홍영석 부대표

스마트 팩토리가 대세다. 공정이 디지털화되고 있어 많은 부분이 자동화됐다. 하지만 제조업 공정 중 결함을 검사하는 과정은 여전히 육안으로 진행되는 경우가 많다. 그런데 이 작업을 대신할 기계가 있다면? 더이상 눈으로 일일이 검사를 하지 않고, 기계를 잘 가르치기만 하면 된다. 세이지리서치는 이처럼 제조업 공정 중 고된 검사 작업을 대신할 딥러닝 기반 비전 검사 솔루션을 제공한다.

고된 일을 대신할 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션

세이지리서치 홍영석 부대표가 SAIGE RESEARCH CI가 적힌 남색 벽 앞에서 팔짱을 낀 채 미소짓고 있다.
2017년 세이지리서치 창업에 뛰어든 홍영석 부대표

Q. 많은 공정이 디지털화되고 있는 추세다. 세이지리서치는 어떤 부분의 자동화를 위한 솔루션인가.

많은 부분이 자동화됐지만, 제품이 잘 생산됐는지 확인을 할 때에는 여전히 육안 검사를 하는 경우가 많다. 제품에 따라서는 밀실 같은 방에서 조명을 비춰 이물질, 스크래치 등을 확인하는데, 한 자세로 미세한 결함을 살피는 게 쉽지 않다. 세이지리서치는 딥러닝 기반 제조업 검사 및 Q.C.(Quality Control : 품질관리) 전문 기업으로, 제품 외관의 결함을 검사하는 소프트웨어인 세이지 비전, 영상을 실시간으로 분석해 이상을 감지하는 세이지 VAD(Video Anomaly Detection : 비디오 이상 감지), 문자를 인식하는 세이지 OCR (Optical character recognition : 광학 문자 인식)과 같은 솔루션을 제공하고 있다. 즉, 딥러닝을 기반으로 공정 디지털화를 돕는 솔루션을 제공하는 거다.

Q. 수많은 공정 중 머신 비전 검사에 주목한 계기는 무엇인가.

사실 박종우 대표님(서울대학교 기계항공공학부 교수)과 함께 창업을 하기 전에는 로봇 공학에 관한 연구를 했다. 그러던 중 2016년, 해외의 공장을 견학할 기회가 있었다. 당시 다양한 업계의 제조 공정을 볼 수 있었는데, 꽤 큰 규모의 디스플레이 회사인데도 공장에 몇 만 명의 작업자들이 있었고, 그중 10~20% 정도가 부품에 조명에 비춰가며 육안 검사를 하고 있었다. 이를 보고 머신 비전에 대한 공장의 수요가 있을 것이라 판단해 교수님의 제안에 따라 함께 세이지리서치 창업을 결심했다.

Q. 세이지리서치의 머신 비전 검사, 어떻게 진행되나.

라디오 채널을 돌리며 주파수를 찾는 과정과 비슷하다고 보면 된다. 기계가 제품의 결함을 찾아낼 수 있는 최적의 상태가 될 때까지 여러 형태의 결함을 데이터로 입력하고, 기계가 이를 학습하게 하면서 정확도를 높이는 식이다. 작업자가 결함이 있는 부분을 학습할 수 있도록 몇 개 이미지에 표시를 해주면 기계가 이를 학습한다. 두, 세 시간 정도 학습을 하면 결함을 찾을 수 있는 모델이 만들어진다.

오벤터스로 더욱 정교한 솔루션을!

세이지리서치 홍영석 부대표가 회의실에 앉아 손짓을 하며 설명하는 모습. 홍영석 부대표 기준으로 오른쪽에는 세이치리서치 딥러닝 기술 관련 이미지가 떠있다.
세이리서치는 딥러닝 기술을 기반으로 가상의 이미지 데이터의 정확도를 높인다.

Q. 이미 많은 기업이 비전 검사 관련 솔루션을 제공하고 있다. 세이지리서치만의 강점은 무엇인가.

정확도를 높이려면 먼저 데이터가 있어야 한다. 하지만 실제 공정에서 결함이 발생하는 경우는 그리 많지 않다. 즉, 기계가 충분히 학습할 만큼의 데이터가 부족하다는 얘기다. 보통은 결함 이미지를 회전시키거나 크기를 늘리는 등의 방법으로 왜곡한 후, 딥러닝을 위한 데이터로 사용한다. 이를 어그멘테이션(Augmentation)이라고 하는데, 이 방법으로 정확도를 높이는 데 한계가 있다. 세이지리서치는 이미지 제너레이터(Image generator)를 사용해 실제와 비슷한 가상의 결함 이미지를 생성하고 이를 바탕으로 기계를 학습 시켜 정확도를 높이고 있다.

왼쪽에는 판 위에 그을음, 크랙 등 실제 결함이 있는 이미지가 있고, 오른 쪽에는 가상 결함 이미지를 생성한 판 이미지가 있다.

Q. 그렇게 개발한 솔루션, 현장에서도 반응은 어땠나.

만족도가 굉장히 높았다. 육안으로 검사를 할 경우 집중력이 높을 때는 정확도가 높지만, 집중력이 낮아지는 경우에는 정확도도 함께 낮아지기 때문에 검사의 일관성도 많이 떨어진다. 이에 비해 머신 비전 검사를 활용할 경우, 정확도가 일관성 있게 높고, 속도 또한 빠르기 때문에 고객의 만족도가 높았다.

세이지리서치가 오벤터스에서 진행한 과제 이미지. 이미지 좌상단에 과제 목표 : 원료 이미지로부터 원재료 정보 추출이라 적혀있고, 그 아래 제품에 부착돼 있는 원료 이미지가 있다. 오른쪽은 원료 이미지에서 추출한 정보를 표로 나타낸 것. 원재료명에 양조간장원액, 베퓨레, 소고기라 적혀있고, 가운데 각각 재료의 비율이 적혀있는데 소고기가 13.9%라 돼 있다. 가장 오른쪽 열에는 원산지가 적혀있는데, 양조간장원액은 대만산, 베퓨레는 국산, 소고기는 호주산이다.

Q. 솔루션을 개발하던 중 오벤터스에 지원한 이유는 무엇인가.

식품 검사, 포장지 검사, 물류 같은 분야에도 관심이 있기도 했고, CJ그룹에 다양한 계열사가 있는 만큼 우리가 개발한 소프트웨어가 사용될 수 있는 분야가 있을 것이라 생각해 지원했다. 오벤터스에 선발됐을 당시에도 식품 검사, 장비 검사 같은 분야에 관한 프로젝트를 진행할 줄 알았다. 그런데 CJ 측에서 OCR을 활용해 식재료의 원산지, 알레르기 물질 등이 제품에 정확하게 표기돼 있는지 확인하는 프로젝트를 진행해보자는 제안을 했다.

Q. 예상했던 것과 다른 프로젝트여서 당황하지는 않았나.

오히려 잘된 일이라고 생각했다. 일단 OCR 관련 시장이 굉장히 크다. 실제로 고객을 만나보면 OCR을 활용한 자동화에 대한 수요가 많다. 그래서 이전부터 진출을 꾀하고 있던 분야였는데, 오벤터스에 참가한 덕에 OCR 관련 프로젝트를 진행해볼 수 있는 기회가 생겼다. 기존에도 세이지 OCR 솔루션을 가지고 있었지만, 이번 기회가 기술을 고도화할 수 있는 발판이 된 셈이다. 현재 CJ올리브네트웍스와 협업해 CJ제일제당 제품에 표기된 정보 중 원하는 부분만 추출할 수 있도록 OCR 기술을 정교화하고 있다.

함께하는 동료가 있어 두렵지 않았던 첫 사회생활

세이지리서치 홍영석 부대표가 자신의 자리에 앉아 카메라를 응시하며 미소짓는 모습. 책상에는 노트북과 모니터가 있다.
세이지리서치에서 첫 사회생활을 시작한 홍영석 부대표.

Q. 어찌 보면 창업으로 첫 사회생활을 하고 있는 셈인데. 어려운 점은 없었나.

연구실에 있을 때에는 연구에만 집중을 하면 됐지만 사업은 열 가지, 스무 가지 일을 한 번에 처리해야 한다는 게 어려웠다. 또, 사업을 시작한 이후 연구하는 시간보다 대부분 고객과 만나서 소통하고 니즈를 파악해 기술을 개발하고 필요한 인력을 만나서 설득하는 등 의견을 조율해야 하는 일이 많아졌는데, 처음에는 익숙지 않아 적응하는 데 시간이 좀 걸렸다.

Q. 창업한지 5년이 지났는데. 계속 이 일을 하게 되는 원동력은 무엇인지 궁금하다.

같이 일을 하는 동료들이 가장 큰 힘이 된다. 사실 사업을 이어오며 힘든 일도 많았고 할 일도 많았는데, 그때마다 맡길 수 있는 동료들이 있다는 게 든든했다. 여러 일을 처리하느라 다른 일에 신경 쓸 수 없을 때에도 믿음직한 동료가 있기 때문에 내가 해야 하는 일에 집중할 수 있었다. 지금 생각해 보면 모든 일을 혼자 했으면 여기까지 오지 못했을 것 같다.

Q. 앞으로의 계획은 무엇인가.

단기적으로는 오벤터스에서 진행하는 프로젝트를 잘 끝내는 게 목표다. 장기적으로는 세이지리서치가 가진 솔루션의 경쟁력을 강화하고, 이를 기반으로 사업을 다각화하는데 노력을 기울일 계획이다.

딥러닝을 통해 학습을 하고 일을 처리하는 기계가 많아지면서 사람이 하는 일을 대신하는 경우도 늘었다. 일자리가 줄어드는 것 아니냐는 우려의 목소리도 있지만, 똑똑한 기계 덕에 사람이 해야 하는 일의 양은 줄고 질은 높아졌다. 세이지리서치는 이처럼 보다 편하고, 빠르고, 정확한 공정을 위한 솔루션을 개발하고 있다.

‘CJ 오벤터스(O!VentUs, Open+Venture+Us)’는 스타트업의 성장과 산업 생태계 활성화를 지원하기 위한 CJ그룹의 오픈 이노베이션 프로그램이다. 식품, 물류, 엔터테인먼트, 커머스 등 분야에서 CJ 계열사와 미래를 선도할 수 있는 과제를 함께할 스타트업을 발굴하고 기술 및 사업화 연계 협업을 진행하는 등 이들의 성장을 전폭 지원하고 있다. CJ는 2019년부터 오벤터스 1~3기 과정을 통해 총 22개 스타트업을 발굴했으며, 현재 4기를 운영 중이다. 이 중 7개社는 CJ계열사(프레시웨이, ENM, 파워캐스트, 올리브네트웍스)와 후속 사업을 진행하는 등 연계 성과를 나타낸 바 있다.

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