뉴로클, 오토딥러닝 비전 소프트웨어 4.5버전 출시…속도·효율성 모두 잡았다

제조 현장에서 딥러닝 모델의 성능은 프로젝트 성패를 좌우하는 핵심 요소다. 이에 따라 더욱 정밀하고 고도화된 모델을 빠르게 구축하는 것에 대한 수요가 꾸준히 늘고 있다. 이러한 상황에 맞춰 뉴로클은 지난주 오토딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 런타임 라이브러리 뉴로알(Neuro-R)의 4.5버전을 새롭게 선보였다.

뉴로티는 오토딥러닝 알고리즘을 기반으로 누구나 쉽게 고성능의 딥러닝 모델을 생성할 수 있는 소프트웨어이며, 학습된 모델은 뉴로알을 통해 실시간으로 결함을 검출할 수 있다. 이번 4.5 버전에서는 △추론 속도 향상 △오토레이블링 옵션 추가 △가상 결함 생성 영역 지정 △Threshold 유형 확장 등 정밀하고 고도화된 모델 구축을 지원하는 기능이 대거 반영됐다.

모델 추론 속도 최대 28% 향상

뉴로알의 모델 추론 속도가 전반적으로 크게 향상되면서, 제조 현장에서 결과를 확인하는 시간이 단축됐다. 뉴로클에 따르면 Classification 모델은 23% 이상, Segmentation 모델은 26%, Object Detection 모델은 28% 추론 속도가 향상됐다. 이로써 검사 속도가 중요한 생산 라인에서도 한층 빠른 검출이 가능해졌다.

더욱 정교한 가상 결함 이미지 생성

가상 결함을 생성하는 Generation Center에서 원하는 영역을 여러 개 지정해 해당 영역에만 가상 결함 이미지를 생성하는 기능이 추가됐다. 이를 통해 결함 발생 빈도가 높은 영역을 중심으로 실제 결함과 유사한 데이터를 확보할 수 있게 됐다.

GPU 기반 레이블링으로 속도 가속

레이블링 전면 자동화 기능인 오토레이블링에서 CPU·GPU 자원을 선택할 수 있는 옵션이 추가 되었다. GPU 기반 레이블링을 사용하면 CPU 대비 최대 7.6배 빠른 속도로 이미지에 레이블링할 수 있다. 수천 장, 수만 장 이상의 방대한 데이터를 다루는 제조 현장에서 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

이 외에도 Segmentation 모델에서는 크기 및 확률뿐 아니라 픽셀의 평균 그레이스케일 값을 기반으로 threshold를 설정할 수 있는 기능이 새롭게 추가됐다. 또한, 모델 추론에 사용할 최대 시간을 제한할 수 있어, 현장에서 추론 지연으로 생산성이 저하되는 문제를 최소화할 수 있게 됐다.

뉴로클 이홍석 대표는 “뉴로티·뉴로알4.5 버전은 현장에서 더 빠르게 정밀한 고성능 딥러닝 모델을 구축할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다”라며 “이를 통해 제조 공정 전반의 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.