사람의 눈보다 더 정확하게 인식하는 컴퓨터 비전 기술의 현황과 전망

컴퓨터 비전이란?

이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 기술

 

컴퓨터 비전의 대표적인 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발하게 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망 등이 존재한다. 기업에서는 자동화, 프로세스의 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등의 이유로 컴퓨터 비전을 사용한다.

 

IDC에 따르면 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6000만 달러에서 올해 21억 달러로 성장했다고 한다. 2025년까지는 57%의 연평균 성장률로 72억 달러 규모에 도달할 것으로 전망된다. 이외에도 IDC는 기존에는 온프레미스 방식이 주류였지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것이라고 예상했다.

 

주문 처리 및 배송 처리

유통 산업은 코로나19 팬데믹으로 극적인 혼란을 겪은 산업 중 하나이다. 고객 중 다수가 온라인을 이용해 쇼핑을 하고 택배 서비스를 이용하는 것이 점점 증가했기 때문이다. 예를 들어 미국의 대형 마트인 월마트는 팬데믹 이전에 비해 온라인 쇼핑을 이용해 택배로 주문하는 고객의 수가 6배나 증가했다고 보고했다. 

 

따라서 월마트는 2021년 7월 42개의 지역 유통 센터 중 25곳에 심보틱의 로봇을 배치한다는 계획을 발표했고 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 창고 안에서 상품을 옮기는 작업을 맡는다.

 

중소 규모 소매기업에 특화된 주문형 물류 기업 패브릭 또한 물류 센터에서 자동화를 광범위하게 활용 중이다. 패브릭의 공동 설립자인 오리 아브라함은 컴퓨터 비전을 로봇 솔루션의 주요한 역량으로 활용한다고 말했다. 예를 들자면 로봇의 정확한 위치 탐색은 바닥 스티커에 대한 시각 기반 분석에 기초하며 이러한 프로세스는 실시간으로 진행이 되는 것이다.

 

로봇 팔 역시 컴퓨터 비전을 사용한다. 분할 및 분류 알고리즘을 사용해 물품을 고르고 배치할 수 있으며 이런 역량은 소규모 주문 처리 센터의 성공적인 운영에 필수적이라고 한다.

 

제조 프로세스 간소화 및 개선

제조는 컴퓨터 비전과 밀접하게 통합이 되고 있는 또 하나의 산업이다. 제품 검사는 물론 프로세스 자동화, 생산성 최적화 등의 용도로 생산 현장에서 광범위하게 사용되는 중이다.

 

IT 컨설팅 회사 인사이트의 최고 데이터 과학자 마이크 그리핀은 여러 제조 기업 고객과 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행했다고 한다. 한 번은 휴대용 장치를 사용해 제춤의 용기 사진을 촬영하고 자동으로 용기 속의 제품의 수를 셀 수 있는 시스템을 개발하기도 했다.

 

이 시스템에서는 제품이 쌓여 있으면 아래에 쌓인 것은 보이지 않기 때문에 촬영이 된 2차원 이미지를 3차원 모델로 해석해야 한다. 이에 대해 그리핀은 처리하기 까다로운 투명 플라스틱으로 싸인 상자를 포함해 최소 80% 이상의 정확도가 필요했다고 말했다.

 

시스템을 훈련시키기 위해 직원들은 스마트폰을 이용해 비디오를 촬영했고 3만 개의 상자를 찍은 비디오에서 도출한 500개의 이미지에 수동으로 라벨을 적용했다. 컴퓨터 비전은 상대적으로 성숙한 영역의 인공지능이고 사전 훈련 모델이 많기 때문에 훈련 이미지가 많이 필요한 편은 아니라고 한다. 상자와 같은 맞춤형 데이터 세트에 대해 새로운 모델을 생성하는 데에는 전이 학습이 사용된다. 전이 학습을 사용하면 소규모 데이터 세트로도 빠른 모델 훈련이 가능하다. 또한 합성 데이터를 생성할 수도 있다고 한다.

 

제조업에서 중요한 또 다른 이미지 처리 활용 사례는 테스트 데이터를 이미지로 전환한 후 해당 이미지에 머신러닝을 사용하는 것이다. 그리핀을 이에 대해 테스트 실패를 규명하기에 도움이 되며 데이터를 이미지로 전환하기 까지는 서로 관련성이 있는지 확실하지 않다고 말했으며 물리적 영역에서 서로 비슷할지라도 테스트 영역에서 서로 비슷하지 않을 수 있다는 사실도 알렸다.

 

의료 진단 개선

의료 부분 중 진단 분야에서도 컴퓨터 비전은 광범위하게 사용이 되고 있다. 또한 환자의 안전을 모니터링하고 의료 활동을 개선하기 위해 사용되고 있다. 컴퓨터 비전의 가능성은 어마어마하다. 컴퓨터 비전은 기본적으로 기계가 세상을 이해하도록 돕고 적용할 수 있는 어플리케이션은 무한하며 무엇이든 가능하다고 한다.

 

의료 이미지 해석은 설문 조사 응답자들이 AI를 사용해 환자 예후를 개선할 수 있다고 언급한 3가지 영역 중 하나였다. 나머지 두 영역인 가상 환자 진료와 의료 진단도 컴퓨터 비전이 유망하게 활용될 것으로 기대된다.

 

전 세계적으로 수십만 명의 사람들에게 영향을 미치는 치명적인 폐 질환인 특발성 폐섬유증을 예로 들어 보겠다. 이 질병은 알려진 원인이나 치료법이 없으며 진단이 매우 어렵다. 미국에서만 매년 이 질병으로 약 4만 명이 사망한다. PwC에 따르면 일반적으로 특발성 폐섬유증을 진단하는 데 2년 이상이 소요되며 결국 진단이 확정된 사람의 평균 기대 수명이 3~5년이다. PwC와 마이크로소프트가 지원하는 OSICDR(Open-Source Imaging Consortium Data Repository)은 이 질병의 진단을 돕기 위해 익명의 이미지 데이터를 공유하는 플랫폼을 구축하고 있다. 올해 말까지 데이터베이스에 1만 5,000건의 스캔 데이터를 확보할 예정이다. AI/ML을 통해 의사는 이 질병을 더욱 신속하고 정확하게 진단할 수 있어 환자를 치료할 시간을 더 확보할 수 있다. 향후 이 플랫폼을 다른 희귀 질병에도 사용하는 것 역시 기대할 수 있다.

 

전 산업으로 확산되는 컴퓨터 비전

자동차 부문에서 컴퓨터 비전은 운전자를 지원하거나 운전자가 주의를 기울이고 있는지 확인하기 위해 사용된다. 자율주행 자동차의 핵심적 요소 중 하나이기도 하다. 하지만 자율주행과 컴퓨터 비전을 위한 또 다른 주요 시장이 있는데 바로 농업이다. 컴퓨터 비전은 농업 부문에서 제품 분류, 식물 및 동물 건강 모니터링, 농업 자산 모니터링 및 관리에 사용되고 있다.

 

사이버 보안 부문에서도 이미지 분석이 사용된다. 서명을 판독하거나 실제 웹 사이트와 유사해 보이도록 디자인된 피싱 웹 사이트를 찾는 데 유용하다. 이 밖에 접객 산업에서 컴퓨터 비전은 크루즈 선박 탑승 시 손님의 이동 위치를 추적해 고객 경험을 개선하는 데 사용하고 금융 서비스 산업에서 문서의 데이터를 캡처해 비즈니스 프로세스 효율성을 개선하는 데 이용한다.

 

이미 도입된 사용 사례가 풍부하지만 컴퓨터 비전은 여전히 성장 가능성이 크다. 이 영역에서 더 많은 솔루션 업체가 등장해 가치사슬의 다양한 요소를 해결할 것으로 기대하고 있다. 기술이 발전하고 비용이 합리화되고 접근성이 높아지면서 많은 기회가 오고 있으며 모든 곳에서 사용되는 모습을 볼 것이다.

 

하지만 하드웨어 부족과 처리 역량 부족으로 인해 일부 어플리케이션에서는 정확도 문제가 존재한다. 향후 컴퓨터 비전 시스템은 생상 라인뿐만 아니라 백엔드 시스템에도 통합이 되어야 하기 때문에 정확도 문제는 컴퓨터 비전을 성장시키기 위한 과제가 될 것이다.

 

 

 

 

 

참고: 사람의 눈보다 더 정확하게 인식하는 컴퓨터 비전 기술의 현황과 전망 (samsungsds.com)