뉴로클, 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어 4.4 버전 출시

딥러닝 비전검사 소프트웨어 기업 뉴로클(Neurocle)이 자사의 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어의 최신 4.4 버전을 출시했다. 이번 업데이트는 다양한 산업 환경에서의 딥러닝 모델 적용 범위를 확장하는 동시에, 모델 개발 워크플로우의 속도와 효율성을 극대화하는 데 중점을 두었다.

딥러닝 모델 개발에 있어 하드웨어 환경은 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 어떠한 시스템에서도 최적화된 모델을 구현할 수 있는 하드웨어 및 플랫폼 인프라의 확장성 확보는 핵심 과제로 꼽힌다. 또한, 모델 개발 과정에서 많은 시간과 인력이 투입되는 레이블링 및 학습 단계의 자동화와 최적화 역시 지속적인 개선이 요구되는 영역이다.

이번 4.4 버전은 이러한 요구를 반영하여, 제조 현장에서 직접 모델을 개발하고 적용하는 사용자에게 뛰어난 확장성과 생산성 향상 효과를 제공한다.

NVIDIA RTX 50 시리즈 지원 – 최신 하드웨어 환경에서의 AI 딥러닝 모델 개발 및 추론 최적화

4.4 버전의 첫 번째 주요 업데이트는 NVIDIA의 최신 GPU인 RTX 50 시리즈에 대한 지원이다. 뉴로클은 RTX 50 시리즈 출시와 동시에 해당 소프트웨어를 지원함으로써 최신 GPU 환경에서도 모델이 원활하게 학습되고 추론될 수 있도록 하였다.

이를 통해 사용자는 더욱 빨라진 연산 성능을 활용해 딥러닝 검사모델의 생성부터 현장 적용까지의 시간을 단축할 수 있다. 또한 하드웨어 인프라 선택의 폭이 넓어짐에 따라, 다양한 시스템 환경에서도 최적의 모델을 개발할 수 있는 유연성과 확장성이 한층 강화되었다.

향상된 AI 자동 레이블링 – 성능 고도화 및 지원 모델 확장

두 번째 핵심 업데이트는 AI 자동 레이블링 기능의 성능 향상과 사용성 확대다. 뉴로클은 앞서 트랜스포머 모델 기반의 AI 레이블링 기능인 오토셀렉터(Auto-Selector)를 통해 클릭 또는 드래그만으로 레이블링을 자동화하는 기술을 선보인 바 있다. 이번 4.4 버전에서는 해당 기능의 AI 모델 성능을 대폭 개선하여, 더욱 빠르고 정밀한 레이블링 작업이 가능해졌다.

특히 이번 버전부터는 기존 분할(Segmentation) 모델뿐만 아니라 객체 인식(Object Detection) 모델에서도 자동 레이블링 기능을 적용할 수 있도록 지원 범위가 확대되었다. 검사 프로젝트별로 요구되는 모델 유형이 다양한 제조 현장의 현실을 고려했을 때, 더 많은 프로젝트에서 AI 기반 레이블링 기능의 혜택을 누릴 수 있게 된 것이다.

또한 객체 크기 기반 Threshold 설정 기능이 추가되어, 사용자가 원하는 객체 크기에 따라 레이블링 결과를 정밀하게 조정할 수 있게 되었다. 이를 통해 불필요한 객체나 배경에 대한 레이블링을 줄이고, 필요한 영역에만 집중함으로써 효율성과 정확도를 동시에 향상시킬 수 있다. 해당 기능은 복잡한 형상이나 다양한 크기의 부품이 혼재된 산업 환경에서 특히 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

한편, 뉴로클은 국내외 주요 전시회를 통해 오토딥러닝(Auto Deep Learning) 비전검사 기술의 우수성을 적극적으로 알릴 계획이다. 오는 5월 서울에서 개최되는 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA)을 시작으로, 부산국제기계대전(BUTECH), 대만에서 개최되는 COMPUTEX 등 글로벌 제조 시장을 대상으로 한 홍보 활동을 전개할 예정이다. 이를 통해 딥러닝 비전검사 기술의 산업 현장 적용을 가속화하고, 다양한 산업군으로의 확산을 도모할 예정이다.