에이아이매틱스, 월드모델로 제조 불량 데이터 부족 푼다

에이아이매틱스가 공장 검사 AI의 고질적 문제인 불량 데이터 부족을 정상 제품 학습으로 풀고 있다. 정상 제품의 패턴을 먼저 익힌 뒤 여기서 벗어난 부분을 결함으로 찾아내는 방식입니다.

채정훈 AI미래기술개발그룹장은 처음에는 고객사에 결함 데이터를 요청했지만 아예 줄 수 없다는 곳도 있었다고 밝혔습니다. 불량은 발생 빈도가 낮고, 문제가 생긴 제품은 바로 수리해 납품해야 하기 때문입니다. 회사는 정상 데이터만으로 작동하는 솔루션을 만들었습니다.

월드모델과 AIM-T1

핵심 기술은 월드모델입니다. 영상과 신호에서 기본적인 패턴과 관계를 먼저 학습하고, 소량의 정답 데이터로 개별 업무를 익히게 합니다. 비전 검사 장비 AIM-T1은 스마트폰용 PCB, 카메라 모듈, 지문인식 센서 등을 촬영해 흠집과 파손을 찾습니다. 회사에 따르면 3㎛급 미세 결함을 0.1초 안에 판정하고 하루 최대 7만 5000개를 검사합니다. 한 고객사 생산라인에서는 약 40명이 하던 작업을 2명이 운영하게 됐습니다.

제품이 바뀔 때마다 검사 환경을 다시 맞추는 데는 기존에 3일에서 2주가 걸렸습니다. AIM-T1은 지그를 교체하는 방식으로 설계했고, 현재 수 시간 안에 새 제품에 적용할 수 있습니다. 회사는 학습부터 배포까지 1시간 이내를 목표로 합니다.

차량·헬스케어로 확장

차량용 AI 블랙박스 '로드스코프'로 영상 인식 기술을 쌓아온 회사는 공장과 헬스케어로 영역을 넓히고 있습니다. 한국교통안전공단 노선버스 500대 실증(2024년 6~12월)에서 졸음운전은 99.7%, 교통사고는 29.2% 줄었다고 회사는 밝혔습니다. 자체 모델 '에임넷'은 1MB급으로 경량화해 기기 안에서 영상을 처리합니다.

다음 과제는 공정 사이의 물류 자동화입니다. 로봇팔을 단 자율이동로봇을 개발 중이며, 공정 운영 플랫폼과 연계해 자율운영 공장을 단계적으로 구현할 계획입니다. 회사는 2028년까지 여러 산업에 적용할 수 있는 범용 월드모델을 확보하겠다는 목표입니다.