아이벡스, 오염 데이터 극복한 AI 이상탐지 기술 개발...‘AI 자동화’ 시동

아이벡스가 최근 산업 현장에서의 AI 활용을 한층 더 발전시키는 기술을 선보였습니다. 바로 오염된 데이터에서 고장을 탐지할 수 있는 AI 이상 탐지 기술입니다. 이 기술은 불량 데이터가 뒤섞인 환경에서도 안정적으로 결함을 파악할 수 있도록 설계되었으며, 이는 제조업계에 큰 변화를 예고하고 있습니다.

딥러닝 리서치 그룹의 성과

2020년에 설립된 아이벡스는 '산업 특화 AI'에 집중하여 다양한 사업 영역으로 확대해 왔습니다. 특히 딥러닝 리서치 그룹은 현장에서 해결하지 못한 기술적 난제를 학술적으로 풀어내는 역할을 맡고 있습니다. 이들은 최근 글로벌 AI 학회 'ICML'에서 '메모리 증류'를 통한 이상 탐지 기술 논문을 발표하며 그 성과를 인정받았습니다. 이 기술은 데이터의 노이즈를 최소화하고, 정답 데이터 없이도 양품 패턴을 학습할 수 있는 비지도 학습의 한계를 극복하기 위한 접근법을 제시합니다.

아이벡스의 기술은 실제 산업 현장에서 자주 발생하는 데이터 오염 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 제조업에서는 불량 데이터를 수집하기 어려운 탓에, 기존의 지도 학습 방법으로는 한계를 느끼기 마련입니다. 하지만 아이벡스의 연구팀은 오염 데이터의 특성을 희석하는 메모리 증류 기술을 개발하여, 데이터를 랜덤하게 추출하고 여러 번 앙상블하는 방식으로 성능을 높였습니다. 이를 통해 깨끗한 데이터만으로 학습한 경우와 유사한 수준의 검출 성능을 달성했습니다.

AI 이상 탐지의 새로운 가능성

아이벡스의 새로운 이상 탐지 기술은 고장 여부를 이분법적으로 판단하는 예지 보전과는 달리, 불량 데이터 자체를 파악하기 어려운 제조 현장에 적합합니다. 예를 들어, 이는 양품 패턴을 학습하는 데 초점을 맞추어 고장 유형을 예측하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 그러나 이는 조명이나 제품 각도와 같은 미세한 변수를 인식하는 데 있어 한계가 있기 때문에, 애매한 경우에는 판단을 유예하는 방법으로 보완하고 있습니다.

아이벡스는 이러한 기술을 바탕으로 제조업체와 협력하여 현장 맞춤형 솔루션을 제공하며, 로봇과 AI의 통합을 통해 작업의 안전성을 높이고 있습니다. 최근에는 2차전지 소재 선도기업과 협력하여 포장 해체 공정의 무인 자동화에 성공하였으며, 이는 산업 현장에서의 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

향후 전망과 의미

아이벡스의 AI 기술 발전은 제조업의 혁신에 중요한 기여를 할 것으로 보입니다. 오염된 데이터 문제를 해결한 이상 탐지 기술은 다양한 산업 분야에 적용될 수 있으며, 이는 궁극적으로 생산성 향상과 비용 절감으로 이어질 것입니다. 방성덕 리서치 그룹 리더는 "검사 모델의 정확성과 효율성을 모두 만족시켜 나갈 것"이라고 전하며, 향후 AI 기술이 더욱 발전할 것으로 기대하고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 새로운 산업 생태계를 만들어 갈 것으로 전망됩니다.