【파이낸셜뉴스 인천=한갑수 기자】 인하대학교는 최근 이상철 전기컴퓨터공학과 교수가 이끄는 시각인공지능 연구실이 의료 영상에서 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 인하대 시각인공지능 연구실 소속 남주현 박사과정 학생은 ‘다중 스케일-주파수 주의 메커니즘을 이용한 모달리티 및 도메인 일반화 가능한 의료 영상 분할’(Modality-agnostic domain generalizable medical image segmentation by multi-frequency in multi-scale attention)’ 주제의 논문을 통해 의료 영상 분할 인공지능 모델인 ‘MADGNet’을 개발했다. MADGNet은 의료 영상 분야의 피부경, 현미경, 초음파, 내시경, CT 등 다양한 모달리티에 대한 병변 분석 기술로 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있다. 각 모달리티는 서로 다른 특성을 가지고 있다. MADGNet은 모달리티 간 도메인 차이가 큰 데이터셋에서의 병변 분할 문제에 있어 세계 동종 경쟁연구팀의 기술보다 큰 성능 향상을 보였다는 게 남주현 학생의 설명이다. 도메인 차이는 기존에 보유한 데이터와 새롭게 취득한 데이터의 분포에서 발생할 수 있는 간극을 말한다. 이 같은 연구 결과는 지금까지 심층신경망 모델이 다양한 병변 크기 정보에만 관심을 가지던 것과 다르게 모달리티 간 주파수 분포가 더 크다는 점에서 착안해 얻은 성과다. 연구 결과가 담긴 논문에는 남주현 학생을 포함해 누르 수리자 샤즈와니(Nur Suriza Syazwany) 박사과정 학생, 김수정 박사과정 학생, 이상철 교수가 저자로 참여했다. 논문은 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 수준 학술대회인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)에 게재됐다. CVPR은 세계적인 컴퓨터 비전 연구자들이 모이는 주요 행사로 높은 수준의 연구 성과를 보고하는 장으로 손꼽힌다. 남주현 학생은 오는 6월 미국 시애틀에서 열리는 ‘CVPR 2024(IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference)’에서 해당 논문을 발표할 예정이다. 한편 시각인공지능 연구실은 최근 의료 영상과 생체 신호 등 미래 헬스케어 전반에 관련된 핵심 연구를 수행하고 있다. 인공지능 분야에서 세계 수준의 학술대회(BMVC·ICIP)와 저널(Elsevier CVIU·Elsevier PR)에 다양한 분야의 논문을 발표하는 등 주목할 만한 성과를 내고 있다. 지도교수인 이상철 인하대 전기컴퓨터공학과 교수는 “이번에 개발한 기술은 기존 의료 영상의 병변 분할 기술에 있어 벤치마크될 가능성이 클 것으로 전망된다”고 말했다. kapsoo@fnnews.com 한갑수 기자

[파이낸셜뉴스] 비아이매트릭스는 ‘글로벌 시장 진출을 위한 생성형 인공지능(AI) 기반의 노코드(No Code) 환경 프론트엔드 도구 기술개발’ 국책과제 주관기관으로 선정됐다고 30일 밝혔다. 비아이매트릭스는 국책과제를 통해 ‘제조·금융·서비스부문의 SW 글로벌 시장 진출을 위한 클라우드 기반의 노코드 환경 프론트엔드 도구 기술개발’을 진행한다. 이번 과제는 과학기술정보통신부 산하 전문기관인 정보통신기획평가원에서 기획하고 관리하는 ‘2024년도 SW컴퓨팅산업원천기술개발’ 중 ‘글로벌시장개척형SW(Software) 프런티어(Frontier) 기술개발’에 관한 사업이다. 과제는 SW 분야의 기술 역량 강화를 통해 국내 SW 산업의 해외 의존도를 감소시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 정부는 글로벌 시장을 개척할 기업을 발굴, 글로벌 시장 진출 확대를 위한 기술 고도화를 지원한다. 비아이매트릭스는 약 1년 9개월 동안 21억원 규모의 정부 지원금을 받고 글로벌 시장을 위한 △노코드 환경에 최적화된 LLM(거대언어모델) 엔진 △자연어 기반 노코드 프론트엔드 개발도구 SW △자연어 기반 데이터 분석 결과 생성 모델 △컴포넌트 조합·관리 SW 등을 개발할 예정이다. 황선민 비아이매트릭스 전무이사가 이번 과제의 총괄을 맡았으며, 한국전자기술연구원(KETI, 책임자 신화선) 및 한양대학교 데이터사이언스 연구실(책임자 김미숙)이 참여한다. KETI는 산업통상자원부 산하 전자·IT분야 전문 생산연구기관이다. 한양대 데이터사이언스 연구실은 산업 데이터 자연어 처리 전문 연구기관이다. 이번 과제를 통해 개발된 기술은 높은 정확성과 사용자 편의성을 바탕으로 제조·금융·물류 서비스 등 다양한 영역에서 적용될 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 비아이매트릭스는 과제 수행 과정에서 핵심 솔루션인 ‘G-MATRIX’와 ‘AUD플랫폼’의 주요 기술을 적극 활용할 방침이다. 생성형 AI 기반 G-MATRIX는 데이터베이스(DB) 데이터 조회 및 분석에 특화된 솔루션이다. 자연어 처리 기술이 적용돼 비전문가도 쉽고 빠르게 분석 결과 도출이 가능하다. AUD플랫폼은 SW로봇 기술을 바탕으로 코딩을 자동화해 주는 AI 기반 업무시스템 구축 솔루션이다. 황 전무는 “이번 과제에 AI와 노코드를 기반으로 한 BI(비즈니스인텔리전스)·OLAP(온라인 분석 처리), 시각화, 리포트, UI(사용자 환경)·UX(사용자 경험) 등 비아이매트릭스의 모든 기술적 역량이 적용될 예정”이라며 “개발되는 솔루션은 다양한 기능을 통합 제공하기 때문에 기존 전문가 기반의 고비용 시스템 구축 문제를 해소할 수 있을 것”이라고 설명했다. 그는 이어 “제조 분야의 실시간 품질 관리, 금융 분야의 신용정보 분석, 물류 분야의 대기 시간 분석 등에 결과물을 우선 적용할 예정”이라며 “이를 통해 해외에서도 널리 사용되는 글로벌 데이터 분석 기술을 개발하겠다”고 덧붙였다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

[파이낸셜뉴스] 한국전자통신연구원(ETRI)이 지난 13일 경기도 일산 킨텍스에서 개최된 행정안전부 주관, 2023년 대한민국 재난안전 연구개발 대상 시상식에서 행안부 장관상을 받았다. 14일 ETRI에 따르면, 영상 이해 인공지능(AI) 핵심기술인 '시각지능 딥뷰(DeepView)'를 공공 CCTV에 활용해 도심 안전사고 예방부터 쓰레기 불법 무단투기 단속까지 다양한 사회문제 해결과 시민 안전 기여을 인정받았다. ETRI 시각지능연구실 배유석 책임연구원은 "세계최고 수준의 시각지능 핵심 원천기술 개발과 더불어 사회문제 해결에 실제 적용하는 과정에서 동료 연구진이 부단히 힘써왔다"며, "향후 다방면에 시각지능 딥뷰 기술 보급을 통해 우리나라 인공지능 산업에 이바지하겠다"고 밝혔다. ETRI 연구진은 △범용적 활용이 가능한 세계 최고 수준의 시각 특징 추출 백본 네트워크 △실세계의 환경변화에 강건하고 학습데이터 제약을 극복하는 시각지능 학습 기술 △지자체 안전 문제 해결 실증 및 실세계 영상 이해 기술 등을 개발했다. 딥뷰 기술은 지방자치단체 CCTV 영상 관제 시스템과 연동한 영상분석엔진을 통해 도심에서 갑자기 쓰러지는 응급 요구조자를 실시간 탐지해 안전 사각지대를 해소했다. 아울러 112, 119 등과 연계를 통해 신속한 대응 및 골든타임을 확보해 안전사고를 예방하고 응급 구조 조치 등에 활용 가능한 기술로 시민안전에 크게 기여할 것으로 보인다. 세계 안전 도시 관련 시장 규모는 2022년 295억 달러에서 2030년에는 870억 달러에 달할 것으로 추정하고 있으며, 특히 이번 성과와 관련된 영상감시 및 분석 시장이 가장 큰 비중을 차지하고 있다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] AI(인공지능) 기반 3차원 머신비전 카메라 및 솔루션을 개발하는 테크 스타트업 클레는 퓨처플레이, 신한캐피탈로부터 시드 투자를 유치했다고 했다고 26일 밝혔다.  클레는 지난해 11월 한양대학교에서 로봇을 위한 인공지능을 연구하는 같은 연구실 출신의 이진한, 조덕현 박사와 최정호 석사가 공동으로 설립한 인공지능 기반 3차원 머신비전 테크 스타트업이다. 머신비전이란 카메라로 획득한 영상을 이용하여 기계가 사람처럼 시각·인지·판단 기능을 수행함으로써 어렵고 위험한 작업을 로봇으로 대체하거나 정밀한 검사를 하는 기술이다.  클레의 주력 제품은 고성능 3차원 카메라와 이를 응용한 3차원 머신비전 솔루션으로, 올해 현대자동차와 기아자동차 생산 공장에 제품을 공급했다. 매출 5억9000만원을 기록했다.  이진한 클레 공동대표는 “현재 클레의 3차원 카메라 및 머신비전 솔루션 기술력은 세계 정상급으로, 이러한 제품 기술력으로 설립 1년 만에 고객의 신뢰를 얻어 현장에 성공적으로 제품을 공급할 수 있었다”며 “이번 투자를 계기로 제품 다양화 및 완성도 향상에 더욱 집중해 도입 기업의 경쟁력과 작업자의 안전 및 편의성을 극대화하는 글로벌 3차원 머신비전 기업으로 성장하겠다”고 강조했다.  모상현 퓨처플레이 심사역은 “제조 및 물류와 같은 산업 현장에서 자동화 및 무인화에 대한 니즈가 급증하고 있으며, 산업 현장의 요구사항을 충족시키기 위해 머신비전 기술도 2D 센서에서 3D 센서로 진화하고 있다”며 “클레의 3D 센서는 구조광 방식과 AI 신호처리 기술을 통해 경쟁사 제품 대비 우월한 해상도 및 정확도를 보여주고 있다. 이러한 기술력을 바탕으로 빠르게 현대·기아차 조립 라인과 같은 스마트 팩토리 시장에 진입하고 있다”고 말했다. ggg@fnnews.com 강구귀 기자

【파이낸셜뉴스 광주=황태종 기자】광주광역시와 인공지능산업융합사업단이 올해부터 3년간 156억원을 들여 추진하는 인공지능사관학교 3~5기 교육운영기관으로 스마트인재개발원·한국표준협회·엘리스(elice) 컨소시엄이 선정됐다.  이번 3~5기 교육운영기관 선정·평가는 조달청 위탁평가로 추진됐으며, 컨소시엄은 지난 3월 28일 기술평가와 31일 입찰가격평가를 통해 우선협상대상자로 선정된 후 협상을 통해 올해 교육운영계획을 확정했다.  컨소시엄은 스마트인재개발원과 한국표준협회가 다년간 쌓아온 안정적인 교육운영 능력과 커리큘럼, 엘리스의 혁신적 교육 플랫폼 등을 인정받아 조달청 기술평가에서 높은 평가를 받았다.  올해 주요 정량목표로 취업률 70%, 인공지능(AI) 관련 자격증 취득률 50%, 지적재산권 출원 10건 등을 제시했으며, 매년 성과 분석 및 개선 프로세스를 가동해 연차별로 목표치를 상향한다는 계획이다.  특히 취업자의 50%는 지역 정주형 인재로 양성해 국가인공지능집적단지와 사관학교 교육과정 이수자들을 주축으로 글로벌 인공지능(AI) 강소기업들이 성장·발전하는 인공지능(AI) 비즈니스 생태계를 구축할 계획이다.  스마트인재개발원은 빅데이터·인공지능·사물인터넷 등 4차산업 분야에 특화된 전문교육기관으로 과기부 혁신성장 청년인재 운영기관, 고용부 K-디지털 실무인재 양성사업, LS그룹·LG전자 재직자 과정 등 지난 2016년부터 2021년까지 6년간 2568명의 관련 분야 인재를 양성했다. 특히 국내 최고 수준인 82.2%의 취업률을 달성하는 등 교육생 취업관리에 월등한 역량을 보유하고 있다.  한국표준협회는 국내 최대 인증기관(KS인증 등)이자, 60년 전통의 종합 산업 교육기관으로 실무중심의 커리큘럼 등 다양한 교육서비스를 보유하고 있다. 국내 최초로 데이터 사이언티스트 민간자격증을 개발하는 등 민간 자격증 취득 지원에도 두각을 나타내고 있다. ICT이노베이션스퀘어 확산사업 등 최근 3년간 2만명 이상의 관련 분야 인재를 양성했으며, 회원사(4500사) 구인정보를 보유하고 있어 사관학교 교육생 취업률 제고에도 일조할 것으로 예상된다.  엘리스(elice)는 카이스트(KAIST) 인공지능(AI)연구실에서 시작한 스타트업으로 누적 수강생 20만명, SK·LG 등 70여개 기업을 고객사로 보유하고 있는 현재 국내 최대 규모의 코딩교육업체이다. 삼성 청년 소프트웨어 아카데미(SAFFY) 스타트캠프 프로그램 개발·운영, 과기부 SW마에스트로 코딩테스트 운영, IT 개발자 올인원 채용 플랫폼 '엘리스웍스' 개발·운영 등 관련 분야에 탁월한 역량을 보유하고 있다.  인공지능사관학교의 교육과정(1300시간)은 온라인 프리-트레이닝(Pre-Training)과정, 인공지능교육과정, 인공지능프로젝트과정으로 구성하고, 사관학교 교육운영기관이 선정되기 전 지난 3월 25일까지 신청한 교육생들을 대상으로 오는 18일부터 온라인 Pre-Training과정을 시작한다.  또 그동안 교육운영기관의 불확실성으로 인해 신청하지 못한 전국 청년들을 배려하기 위해 오는 13일부터 5월 6일까지 교육생 2차 모집도 한다. 교육 신청은 인공지능사관학교 홈페이지에서 접수한다.  아울러 인공지능교육과정은 3개 트랙(인공지능 모델링, 인공지능 기반 서비스, 인공지능 플랫폼 및 인프라)으로 구분하고, 기업 수요 기반의 실무형 인력을 양성하기 위해 7개의 마이크로 트랙(언어지능, 시각지능, 사물지능, JS특화, Spring특화, App 특화, 클라우드)으로 세분해 운영할 계획이다.  손경종 시 인공지능산업국장은 "이번 인공지능사관학교 3기는 인공지능 기업들이 원하는 최적의 실무형 인재 양성을 목표로 교육생 취·창업을 제1의 가치로 두고 운영할 계획이다"며 "오랫동안 고민하고 준비한 만큼 최상의 커리큘럼을 마련했으니, 2차 모집기간에도 전국 청년들의 많은 응모하기를 바란다"고 말했다. hwangtae@fnnews.com 황태종 기자

[파이낸셜뉴스] “생활에 도움을 줄 수 있는 기술을 만들어가야 된다는 큰 방향에 있어 카카오브레인과 공감대가 있었다. 적극적인 연구 협력을 기쁘게 생각한다.” -서울대학교 이준석 교수 “시각, 언어, 추론, 학습 등 다양한 방면의 연구자들이 사회 발전에 기여하고 있다는 자부심을 가지고 협력할 수 있는 분위기를 조성할 것이다.” -포항공과대학교 조민수 교수 “세계적으로 학계에 영향을 줄 수 있는 하이임팩트 연구를 진행할 것이다. 실제로 인공지능(AI)이 산업에 적용되는 방식을 획기적으로 개선할 수 있는 것에 중점을 두겠다.” -한국과학기술원(KAIST) 서민준 교수 “원하는 스케일의 하드웨어(HW)를 효율적으로 사용할 수 있는 시스템 플랫폼 기술이 AI 개발에 중요하다. 협력 연구를 통해 초거대 모델 학습을 위한 획기적인 플랫폼을 제시할 것이다.” -울산과학기술원(UNIST) 전명재 교수 카카오브레인이 AI 기술 연구를 위한 산학협력을 강화한다. 카카오브레인은 고려대, 서울대, 포항공과대, 한양대, 한국과학기술원(KAIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 7개 대학 AI 연구실과 산학협력을 체결했다고 19일 밝혔다. 이들은 오는 2024년 10월까지 3년간 공동연구를 진행한다. 카카오브레인은 이번 협력으로 초거대 AI와 딥러닝(두뇌와 유사한 심층AI) 기술 연구 분야에 중점을 두고 새로운 연구 방법론을 제시한다는 목표다. △메모리 기반 초거대 모델 학습 플랫폼 및 방법론 △현 인식 및 추론 모델 한계점을 극복하는 새로운 방법론 △현 비디오 인식 및 생성 한계점을 극복하는 새로운 방법론 등이 주요 연구 주제다. 또 새로운 연구 방법론으로 생활에 도움이 되는 AI 기술을 개발해 나간다는 목표다. 카카오브레인 측은 “7개 연구 연구실과 함께 딥모델 학습 패러다임 한계를 뛰어넘는 차세대 학습 기술과 연구 방법론에 관해 지속적인 연구를 진행할 것”이라며 “AI 리더십 확보를 위해 매진하겠다”고 포부를 밝혔다. elikim@fnnews.com 김미희 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 소장 캡슐 내시경 영상 판독을 위한 딥러닝 알고리즘을 개발했다. 이 알고니즘은 96%이상의 높은 판독 정확도를 기록했다. 캡슐내시경은 알약 모양의 캡슐을 입으로 삼켜 식도, 위장, 소장 등의 건강 상태를 촬영하고 이 영상을 분석, 판독해 소화기 질환 진단에 이용하는 기기다. 일반 내시경이 들어가기 힘든 소장을 관찰할 수 있어 원인 모를 복통, 설사, 출혈 및 빈혈의 원인, 용종, 궤양, 크론병과 소장종양 등 다양한 질환의 진단에 활용되고 있다. 기존 연성케이블 내시경을 대체하는 혁신적 기술로 평가받는다. 16일 가톨릭대 여의도성모병원에 따르면 이한희 교수 연구팀(서올성모병원 소화기내과 이보인 교수, 포항공대 산업인공지능연구소 이승철 교수)은 인간에 의한 기존 영상 판독의 한계를 극복하기 위해 영상 판독 딥러닝 알고리즘을 개발해 판독 정확도를 비교 분석했다. 연구팀은 2007년 5월부터 2019년 5월까지 시행된 526건의 소장 캡슐내시경 검사에서 7556장의 영상을 추출, 추출된 영상을 대표적인 소장 병변인 △출혈성 병변(적색 점, 혈관이형성, 현성 출혈), △궤양성 병변(미란, 궤양, 협착)으로 분류했다. 이어 포스텍 산업 인공지능 연구실에서 개발한 영상 분석 특화 딥러닝 기법 중 하나인 VGGNet 기반의 컨벌루션 신경망 알고리즘으로 영상을 분류하고 학습시켰다. 학습 단계에서는 출혈 및 궤양 병변을 개별적으로 학습시키는 합성모델, 전체 영상을 정상/비정상으로만 나누어 학습시키는 이분형모델의 두 가지 방법으로 진행했다. 또한 판독결과를 출력하는 단계에 Grad-CAM 기술을 적용하여 병변 부위를 시각화했다. 개발된 모델의 검증비교를 위해 모델 훈련에 사용되지 않은 5,760장의 소장 캡슐내시경 영상을 추가하여 합성모델과 이분형모델의 판독 정확도를 비교했다. 분석 결과 두 모델 모두 96%이상의 높은 정확도를 보였으며 특히 합성모델은 이분형모델에 비해 높은 민감도, 즉 소장 병변을 더 잘 발견하는 것으로 나타났다. 또한 Grad-CAM을 통해 해당 병변을 정확히 시각화 하는 것에서도 합성 모델이 좀 더 우수한 것으로 나타났다. 이한희 교수(제1저자)는 "이번 소장 캡슐 내시경 판독 알고리즘 개발로 인간보다 빠르고 정확하게 소장 병변을 파악할 수 있으며, 소장의 정상, 비정상 분류를 넘어 개별 병변의 특성을 판단하고 시각화된 병변의 위치를 확인함으로써 판독된 영상의 2차 검증이 가능할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 이어 "향후 실제 임상에서의 효용성을 평가하기 위해 전향적 연구 진행과 첨단 의료기기로서의 상용화를 목표로 포스텍과의 공동연구를 계속 추진할 예정이다."라고 밝혔다. 한편 한국연구재단 임상의과학자 연구역량강화 사업 지원을 받은 본 연구는 '다이제스티브 엔도스코피(Digestive Endoscopy. IF=4.774) 2020년 8월호 온라인판에 게재됐다. hsk@fnnews.com 홍석근 기자

신한은행은 고려대와 머신러닝(Machine Learning) 모형 적용 업무에 대한 사용자의 이해를 돕는 시각화 기법 기술 개발에 성공했다고 12일 밝혔다. 머신러닝은 빅데이터를 활용해 컴퓨터에서 인간의 학습 능력을 구현한 기법으로, 문제해결 능력이 뛰어나고 변별력이 높아 이용되는 분야가 확대되고 있다. 다만 프로세스가 복잡해 도출된 결과나 관련 근거를 설명하기가 어려웠다. 신한은행은 5월부터 3개월 간 고려대 정보통신대학 '패턴인식 및 머신러닝 연구실(담당교수 이성환)'과 머신러닝 모형에 대한 효과적인 설명방법 개발을 추진, 의사결정 결과와 근거를 시각화해 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 기술에 대해 성공적으로 검증을 마쳤다. 신한은행은 이 기술을 활용해 머신러닝 적용 업무의 결과물과 관련 프로세스를 쉽게 이해할 수 있도록 하는 시스템을 추가로 개발하고 업무를 이용하는 고객과 직원의 편의성을 높여갈 예정이다. 장현기 신한은행 디지털R&D센터 본부장은 "인공지능 연구개발(R&D) 분야에서 괄목할만한 성과라고 할 수 있다"며 "산학협력을 통해 머신러닝 모형에 대한 설명력을 극대화하고 고객과 직원 모두의 신뢰를 높일 수 있는 기술을 개발했다는데 큰 의미가 있다"고 말했다. kschoi@fnnews.com 최경식 기자

인공지능(AI)을 활용해 산업현장에서 가동 중인 기계설비의 이상 징후를 찾아내는 기술이 개발됐다. 사람보다 더 정확하고 빠르게 기계장비의 이상을 감지할 수 있는 ‘머신 비전(Machine Vision)’ 기술이다. 한국기계연구원 기계시스템안전연구본부 시스템다이나믹스연구실 선경호 책임연구원은 운전중인 기계설비를 영상 촬영한 후 AI가 자율적으로 기계의 고장여부를 진단하는 머신 비전 기술을 개발했다. 머신 비전은 사람의 시각을 이용한 판단기능을 기계에도 적용한 것이다. 예를 들면 카메라가 수백, 수천 개의 전자회로 기판을 반복 촬영하면서 다른 기판과 달리 연결이 잘못되어 있는 부분을 찾아내거나, 제품의 표면의 라벨이 제 위치에 붙어있지 않는 것을 골라내는 등의 검사를 할 수 있는 기술이다. 연구팀은 세계 최초로 이 기술을 기계설비의 진단에 적용했다. 시각적 이미지 분석에 가장 많이 활용되는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘인 ‘합성곱 신경망(CNN·Convolution Neural Network)’을 이용해 기계장비의 가동 영상을 학습함으로써 기계장비에서 발생하는 진동을 분석하고 이상 징후를 발견할 수 있도록 했다. 딥러닝은 사람의 사고방식을 컴퓨터에 가르치는 인공지능 기술의 한 분야로 사람의 뇌와 같은 인공 신경망을 이용해 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견하고 이를 스스로 분석하고 처리하는 기술이다. 연구팀은 실험실 규모에서 냉각수 급수펌프 진동 영상을 촬영해 머신 비전으로 이상 징후를 분석한 결과 정상과 비정상의 이상 진동을 100% 정확하게 진단하는 결과를 확인했다. 이 내용을 기반으로 ‘영상 학습을 통한 기계 진단시스템 및 이를 이용한 기계 진단방법’ 특허도 출원했다. 지금까지 기계설비의 상태를 분석하기 위해서는 여러 개의 진동 센서를 사용해 신호를 측정하고, 전문가가 이렇게 수집된 신호를 분석 및 판단하는 과정을 거쳐야 했다. 개발 기술은 이러한 복잡한 과정을 생략하고 촬영 영상과 데이터 학습만으로 동일한 결과를 얻을 수 있게 된다. 연구팀은 향후 진동이 발생하는 다양한 기계설비에 대해 영상정보를 추가 구축하고 터보기계 등의 보다 복잡한 고장 현상을 진단할 수 있도록 발전시켜갈 계획이다. 선경호 책임연구원은 “머신 비전 기술이 확장되면 플랜트 산업의 핵심인 펌프, 압축기 및 배관과 같이 진동이 발생하는 모든 기계설비 진단에 활용할 수 있을 것”이라며 “카메라 한 대로 안전진단을 하면 경제적일 뿐 아니라 사람이 투입되기 어려운 위험한 산업 현장에서도 보다 안전한 기계설비 운용이 가능해질 것”이라고 말했다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자

정부가 세계적 소프트웨어 원천기술 확보와 최고급 석박사 인재양성 거점으로 'SW스타랩' 7곳을 선정했다. 과학기술정보통신부는 4일 '2019년도 SW 스타랩'에 경희대, 대구경북과학기술원, 서울대, 한국과학기술원 등 4개 대학에서 총 7개 연구실을 선정했다고 밝혔다. 올해는 SW스타랩에 총 32개 연구실이 신청해 4.5대 1의 경쟁률을 기록했다. SW스타랩 지원사업은 기초·원천 SW기술 연구를 위한 최장 8년(4+4년)의 장기지원과 석·박사 연구원 등 전체 참여인력 참여율을 50% 이상으로 의무화함으로써 원천기술 확보와 인력양성의 두 가지 목표를 달성할 예정이다. SW스타랩은 빅데이터·데이터베이스, 지능형SW, 분산컴퓨팅, 알고리즘, 사용자인터페이스 등 5대 전략SW분야의 기초·원천기술 확보와 글로벌 SW경쟁력을 주도할 석·박사급 SW인재양성을 지원하는 사업이다. 2015년부터 시작된 SW스타랩은 4차 산업혁명의 핵심인 인공지능, 빅데이터 분야 등에서 세계적 수준의 성과를 내고 있다. 2015년부터 4년간 5대 전략SW분야에서 석사 97명, 박사 46명 등 163명의 최고급 인력을 배출하는 등 SW산업 경쟁력 강화에 기여하고 있다. 2015년도 10개, 2017년 6개, 2018년 6개 연구실이 선정된 데 이어 올해 7개 연구실이 선정돼 총 29개 SW스타랩이 운영되며, 공개SW 방식을 채택함으로써 결과물의 활용도가 높은 특징을 가지고 있다. 특히, 장병탁 서울대 교수팀은 인공지능을 이용한 기계학습 기술 기반의 지각-행동-학습 통합시스템을 개발했다. 장 교수팀은 이 시스템을 로봇에 적용, 2017년에는 국제 로봇대회(RoboCup)에서 한국팀 사상 처음으로 우승했다. 또한 시각인지 기반 대화 지능 기술 및 주의집중 기반 심층학습 모델을 개발해 2018년에는 인공지능의 유효성을 평가하는 인공지능 시각 질의응답대회(VQA Challenge)에서 준우승을 차지한 바 있다. monarch@fnnews.com 김만기 기자