머신 비전이란? 컴퓨터 비전과의 차이점

인공지능(AI)은 다양한 기술을 포함하는 광범위한 분야입니다. 그중에서도 머신 비전과 컴퓨터 비전은 이미지 데이터를 다룬다는 점에서 비슷하지만, 실제 활용 목적과 환경에서 차이를 보입니다. 이번 글에서는 두 기술의 공통점과 차이점, 그리고 이를 활용한 실제 사례를 통해 컴퓨터 비전과 머신 비전의 가능성을 살펴보겠습니다.

머신 비전이란

머신 비전(Machine Vision)은 시각 데이터를 수집하고 분석하는 기술로 인간의 시각적 인지 능력과 판단 능력을 확장합니다. 이는 주로 산업 자동화 및 제조업에서 사용되며 로봇 공학, 의료, 자율 주행 차량 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

머신 비전과 컴퓨터 비전 비교

공통점

컴퓨터 비전과 머신 비전은 모두 이미지 캡처 및 분석을 통해 인간의 눈이 따라갈 수 없는 속도와 정확성으로 작업을 수행합니다. 이 두 기술은 다음과 같은 공통 구성 요소를 공유합니다.

• 이미지 처리 장치: 이미지 센서와 렌즈를 사용하여 시각 데이터를 수집
• 프레임 그래버: 일부 최신 디지털 카메라를 제외한 대부분의 경우 이미지 캡처 보드 사용
• 적합한 조명 시스템: 정확한 데이터 수집을 위해 최적화된 조명 설계
• 이미지 처리 소프트웨어: 컴퓨터 또는 스마트 카메라 내장 소프트웨어로 데이터 분석

차이점

컴퓨터 비전은 주로 이미지 분석에 초점을 맞추며, 데이터 관찰뿐만 아니라 유의미한 결과를 도출하는 데 목적이 있습니다. 이에 따라 디지털 마케팅, 자율주행, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 반면, 머신 비전은 산업 환경에서 컴퓨터 비전을 적용하는 기술로, 공장 자동화와 같은 실질적인 생산 프로세스에 활용됩니다. 주로 제조업에서 제품 품질 검사, 결함 감지, 공정 개선과 같은 스마트 팩토리 구현에 초점이 맞춰져 있습니다.

사용 사례 비교

컴퓨터 비전과 머신 비전 사이의 경계는 모호하지만 각각의 사용 사례를 보면 쉽게 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 전통적으로 이미지 처리를 자동화하는 데 사용되며 머신 비전은 공장 설비와 같은 실제 인터페이스에 컴퓨터 비전을 적용하는 것을 의미합니다.

머신 비전의 작업 과정

1. 머신 비전 학습에 필요한 이미지 데이터를 카메라 센서를 사용하여 수집합니다.
2. 수집 한 데이터 중에서 필요 없는 데이터를 제거하고 품질이 낮은 데이터를 개선하는 이미지 전처리를 실시합니다. 이 과정에는 노이즈 제거, 이미지 회전, 대비 조정 등이 포함됩니다.
3. 객체를 감지하거나 패턴을 매칭하여 이미지를 분석합니다.
4. 이미지 분석 결과를 해석하고 의사 결정을 내립니다.
5. 머신 비전 시스템이 장비나 로봇을 제어하거나 알림을 보내 의사 결정에 대한 작업을 수행합니다.

머신 비전의 장단점

장점

• 사람의 눈보다 더 빠르고 정확하게 패턴을 인식하며 작업에 대한 결과가 항상 일관적입니다.
• 실시간으로 검사 및 품질 관리가 가능하여 작업 속도가 빠르며 이에 따라 인건비를 절감할 수 있습니다.
• 물리적 접촉 없이 분석이 가능하여 제품 손상을 최소화합니다.
• 제조, 의료, 자율 주행, 농업 등 다양한 산업에서 활용이 가능합니다.
• 데이터 분석을 통해 공정을 최적화하거나 품질을 개선합니다.

단점

• 고품질 카메라, 조명, 소프트웨어 등 초기 설치 비용이 다소 높습니다.
• 작업에 맞는 학습 데이터 준비가 필요하며 시스템 준비 과정이 까다롭습니다.
• 정확도가 높은 만큼 조명이나 객체의 움직임 등 환경 변화에 민감하게 반응하기 때문에 철저한 관리가 필요합니다.
• 시스템의 정기적인 점검 및 업데이트가 필요합니다.

머신 비전과 컴퓨터 비전의 활용 사례

머신 비전과 스마트 팩토리

스마트 팩토리는 제품 결함이나 프로세스 비효율을 신속히 식별하고 개선하는 것이 비용 절감과 고객 만족도 향상에 있어 핵심적인 요소입니다. 1990년대부터 전 세계적으로 머신 비전 시스템이 도입되면서 수많은 스마트 팩토리가 등장했습니다. 이를 통해 품질 보증(QA)과 공정 효율성 관련 기능들이 자동화되어 제조업의 새로운 표준이 되었습니다. 특히 혁신적인 클라우드 기술과 데이터 공유 기능의 발전은 제조 분야에서 스마트 팩토리 도입 속도를 가속화하고 있습니다. 높은 정확도를 제공하는 머신 비전 기술은 공장 자동화의 핵심 역할을 하며, 제조 공정을 한 단계 더 업그레이드하고 있습니다. 예를 들어, 2017년 북미 지역에서는 머신 비전, 로봇 시스템, 부품 판매가 전년 대비 14.6% 증가하며 26억 3,300만 달러를 기록, 관련 시장의 최고치를 달성했습니다. 오늘날 많은 제조업체들이 품질 개선, 비용 절감, 생산 속도 향상을 위해 머신 비전을 적극적으로 활용하며 스마트 팩토리를 구축하고 있습니다.

머신 비전과 제조업

생산 라인에서 결함을 감지하고 이를 신속히 해결하는 것은 제조 공정의 필수적인 부분입니다. 기업들은 이러한 문제를 선제적으로 해결하기 위해 머신 비전 솔루션을 도입하고 있습니다. 머신 비전 솔루션의 첫 단계는 생산 라인에 카메라를 설치하고, 머신러닝 모델을 통해 양품과 불량품을 구분할 수 있도록 학습시키는 것입니다. 이 과정을 통해 머신러닝 모델은 실시간으로 제품의 결함을 식별하고, 문제가 발생하는 위치를 사전에 파악하여 근본 원인을 제거할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 생산 공정을 더욱 효율적이고 정확하게 관리할 수 있으며, 불량품 발생을 최소화하고 비용을 절감할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 디지털 마케팅

컴퓨터 비전은 다양한 산업 분야에서 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 특히 디지털 마케팅에서는 이미지 인식 기술을 활용해 광고 배치를 최적화하고 더 나은 비즈니스 성과를 창출하고 있습니다. 컴퓨터 비전 기술의 정확성과 효율성이 크게 향상되면서, 마케터들은 개인정보 보호 문제를 우려하지 않고도 수백만 개의 이미지를 빠르고 정확하게 분석할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 사람이 일일이 작업할 때보다 훨씬 짧은 시간 안에 적절한 맥락에서 타겟 마케팅을 실행할 수 있습니다.

또한, 최근 연구에 따르면 마케팅 에이전시의 59%가 컴퓨터 비전을 활용해 온라인에서 브랜드 안전성을 위협할 수 있는 콘텐츠를 감지하고 있습니다. 예를 들어, 대장균 발병과 관련된 기사 옆에 음식 광고가 노출되지 않도록 조치하는 것이 한 사례입니다. 2019년 세계가전전시회(CES)에서는 컴퓨터 비전의 또 다른 주요 활용 사례가 소개되었으며, 자율주행차 애플리케이션, 보안 시스템, 안전 구현 등 광범위한 분야에서 그 잠재력을 확인할 수 있습니다.

머신 비전에 필요한 데이터 준비 방법

머신 비전과 컴퓨터 비전의 목표를 달성하려면 우선 비전 시스템을 지능형 모델로 훈련해야 합니다. 이를 위해서는 정확한 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 라벨링된 대용량 데이터가 필수적입니다. 간단한 작업이나 알고리즘 테스트에는 무료 공용 데이터셋을 사용할 수 있지만, 실제 업무에 적용되는 프로젝트를 성공적으로 구현하려면 적절한 메타데이터가 포함된 전문화된 데이터셋이 필요합니다. 예를 들어, 자율주행차에 컴퓨터 비전 모델을 적용하려면 사람, 교통 신호, 자동차 등 다양한 객체를 라벨링하기 위해 방대한 이미지 어노테이션 작업이 이루어져야 합니다. 이때 데이터의 정확도가 떨어지면 자율주행차의 안전성과 성능에 심각한 문제가 생길 수 있습니다.

또 다른 방법은 직접 데이터 라벨링 팀을 운영해 이미지를 라벨링하는 방법입니다. 하지만 이 방법은 비용이 많이 들고 핵심 인력이 본래의 중요한 업무에서 벗어날 위험이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저희 에펜과 같은 AI 데이터 솔루션 기업과 협업하는 것을 추천합니다. 에펜은 데이터 라벨링 작업자 수천 명이 참여하는 End-to-End 데이터 라벨링 서비스를 제공합니다. 이를 통해 기업은 리소스 부담을 줄이고, 고품질 데이터셋을 기반으로 정확한 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.