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최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션이 어디서나 볼 수 있을 만큼 확산했다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확하다.
다양한 산업군에서 컴퓨터 비전으로 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하는 방법을 살펴본다.
ⓒ Getty Images Bank
컴퓨터 비전이란?
컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 기술이다. 컴퓨터 비전의 대표적인 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망 등이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주된 이유는 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다.
IDC의 애널리스트 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말했다. 팬데믹도 컴퓨터 비전 도입을 가속화했는데, 예를 들어, 사회적 거리두기 준수 여부를 감시하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하는 데 컴퓨터 비전을 사용한다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것은 자연스러운 수순이다. 정부의 지시나 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 덧붙였다.
IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러 규모에 도달할 것으로 전망된다. 이외에도 IDC는 기존에는 온프레미스 방식이 주류였지만, 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것으로 전망했다.
주문 처리 및 배송 처리
유통 산업은 코로나19 팬데믹으로 극적인 혼란을 겪었다. 고객들이 온라인 쇼핑으로 이동하고 택배 서비스이용이 점점 증가한 것이다. 예를 들어, 월마트는 팬데믹 이전과 비교해 택배로 주문하는 쇼핑객의 수가 6배나 증가했다고 보고했다. 이 문제를 해결하기 위해 월마트는 지난 해 배달 역량을 20%나 늘렸고, 올 해 35% 더 늘릴 계획이다.
월마트는 드론과 자율주행 자동차 등 컴퓨터 비전이 적용된 여러 기술 카테고리에 투자하고 있다. 월마트는 지난 해 7월 42개 지역 유통 센터 중 25곳에서 심보틱(Symbotic)의 로봇을 배치한다는 계획을 발표했다. 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 창고 안에서 상품을 옮기는 작업을 맡는다.
한편, 미국 슈퍼마켓 체인 크로거(Kroger)는 고객 거주지 인근에 소재하는 소규모 자동화 유통 창고인 마이크로 주문처리 센터에 투자하고 있다. 30분 안에 고객에게 식료품을 배달하는 것이 목표다. 지난 여름 이후로 크로거는 플로리다, 앨라배마, 텍사스, 캘리포니아, 오하이오, 조지아에 해당 센터를 개설했으며, 향후 24개월 안에 허브 센터를 포함해 17개의 센터를 추가로 개설할 계획이다.
크로거는 “허브 사이트에서 1,000대 이상의 로봇이 일종의 항공 교통 관제 시스템에 의해 조율되는 거대한 3D 그리드를 돌아다닌다”라고 설명했다. 여기에서는 지역 유통 센터처럼 제품 팔레트 전체가 움직이지 않는다. 대신 로봇이 각 물품을 가지고 온다. 컴퓨터 비전은 무거운 물품이 아래쪽에 넣어 배송 패키지의 무게가 고르게 분산되도록 물품을 정리하고 포장하는 데 사용한다.
중소 규모 소매기업에 특화된 주문형 물류 기업 패브릭(Fabric) 또한 물류센터에서 자동화를 광범위하게 활용하고 있다. 패브릭의 공동 설립자 오리 아브라함은 “우리는 컴퓨터 비전을 로봇 솔루션의 주요 역량으로 활용한다. 예를 들어, 로봇의 정확한 위치 탐색은 바닥 스티커에 대한 시각 기반 분석에 기초한다. 이 프로세스는 실시간으로 이뤄진다”라고 말했다.
로봇 팔도 컴퓨터 비전을 사용한다. 아브라함은 “분할 및 분류 알고리즘을 사용해 물품을 고르고 배치할 수 있다. 이런 역량은 소규모 주문처리 센터의 성공적 운영에 필수적이다”라고 강조했다.
지난달, 패브릭은 뉴욕, 워싱턴 DC, 텔아비브에 이어 댈러스에 새로운 마이크로 주문처리 센터를 열었다. 월마트, 인스타카트(Instacart), 프레시다이렉트(FreshDirect)와 협력하고 있으며, 올해 말까지 마이크로 주문처리 센터 네트워크를 2배로 확장할 계획이다.
제조 프로세스 간소화 및 개선
제조는 컴퓨터 비전과 밀접하게 통합되고 있는 또 하나의 산업이다. 제품 검사, 프로세스 자동화, 생산성 최적화 등의 용도로 생산 현장에서 광범위하게 사용되고 있다.
IT 컨설팅 회사 인사이트(Insight)의 최고 데이터 과학자 마이크 그리핀은 여러 제조 기업 고객과 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행했다. 한 번은 휴대용 장치를 사용해 제품 용기의 사진을 촬영하고 자동으로 용기 속의 제품의 수를 셀 수 있는 시스템을 개발한 적이 있다.
그리핀은 “고객 기업이 숫자를 셀 수 없는 장애인도 고용하기를 원했다. 개발하기 쉬운 시스템처럼 보이지만 그리 간단치 않았다. 문제는 비전 애플리케이션이 볼 수 없는 것도 해석해야 한다는 것이었다”라고 설명했다. 제품이 쌓여 있으면 아래에 쌓인 것은 보이지 않는다. 그래서 컴퓨터 비전 시스템은 2차원 이미지를 촬영해 3차원 모델로 해석해야 한다. 그리핀은 “처리하기 까다로운 투명 플라스틱으로 싸인 상자를 포함해 최소 80%의 정확도가 필요했다”라고 말했다.
시스템을 훈련시키기 위해 직원들은 스마트폰을 들고 다니면서 비디오를 촬영했다. 그리고 3만 개의 상자를 찍은 비디오에서 도출한 500개의 이미지에 수동으로 라벨을 적용했다. 컴퓨터 비전은 인공지능 중 상대적으로 성숙한 영역이며 사전 훈련 모델이 많기 때문에 훈련 이미지가 많이 필요하지는 않았다. 한편 상자와 같은 맞춤형 데이터 세트에 대해 새로운 모델을 생성하는 데에는 전이 학습이 사용된다.
그리핀은 “이미 수백만 장의 고양이, 개, 자동차 등등의 이미지로 훈련된 모델이 있다. 그래서 어려운 작업의 많은 부분이 이미 완료된 상태이다. 그리고 우리는 해당 모델에 500개의 상자 이미지 또는 1,000개의 타이어 이미지를 추가해 재훈련했다”라고 설명했다.
전이 학습을 이용하면 소규모 데이터 세트로도 빠른 모델 훈련이 가능하다. 그리핀은 “또한 합성 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 한 건설 기업은 위험을 확인하고 싶어했으며, 훈련 이미지는 수백 장에 불과했다. 우리는 추가적인 이미지를 생성하고 주황색 위험 콘을 현장 또는 주차장 등에 배치해 훈련을 강화할 수 있도록 증강시켰다”라고 덧붙였다.
제조업에서 중요한 또 다른 이미지 처리 활용 사례는 테스트 데이터를 이미지로 전환한 후 해당 이미지에 머신러닝을 사용하는 것이다. 그리핀은 “테스트 실패를 규명하기에 도움이 된다. 데이터를 이미지로 전환하기 전까지는 서로 관련성이 있는지 확실하지 않다. 물리적 영역에서 서로 비슷할지라도 테스트 영역에서 서로 비슷하지 않을 수 있다”라고 말했다.
의료 진단 개선
의료 부문에서 컴퓨터 비전은 진단 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 또한 환자의 안전을 모니터링하고 의료 활동을 개선하기 위해 사용되고 있다. 가트너의 애널리스트 투옹 뉴옌은 “컴퓨터 비전의 가능성은 어마어마하다. 컴퓨터 비전은 기본적으로 기계가 세상을 이해하도록 돕는다. 그리고 적용할 수 있는 애플리케이션은 무한하며, 무엇이든 가능하다”라고 강조했다.
2021년 말에 공개된 의료 부문의 AI에 대한 4차 연례 옵텀(Optum) 설문조사에 따르면, 의료 조직 중 98%가 이미 AI 전략이 있거나 구현할 계획이며, 의료 책임자 중 99%는 AI를 의료 부문에서 사용할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있다고 생각한다.
의료 이미지 해석은 설문조사 응답자들이 AI를 사용해 환자 예후를 개선할 수 있다고 언급한 3가지 영역 중 하나였다. 나머지 두 영역인 가상 환자 진료와 의료 진단도 컴퓨터 비전이 유망하게 활용될 것으로 기대된다.
전 세계적으로 수십만 명의 사람들에게 영향을 미치는 치명적인 폐질환인 특발성 폐섬유증을 예로 들어보자. 이 질병은 알려진 원인이나 치료법이 없으며 진단이 매우 어렵다. 미국에서만 매년 이 질병으로 약 4만 명이 사망한다. PwC에 따르면, 일반적으로 특발성 폐섬유증을 진단하는 데 2년 이상이 소요되며, 결국 진단이 확정된 사람의 평균 기대 수명이 3~5년이다.
PwC와 마이크로소프트가 지원하는 OSICDR(Open-Source Imaging Consortium Data Repository)은 이 질병의 진단을 돕기 위해 익명의 이미지 데이터를 공유하는 플랫폼을 구축하고 있다. 올해 말까지 데이터베이스에 1만 5,000건의 스캔 데이터를 확보할 예정이다.
AI/ML을 통해 의사는 이 질병을 더욱 신속하고 정확하게 진단할 수 있어 환자를 치료할 시간을 더 확보할 수 있다. 향후 이 플랫폼을 다른 희귀 질병에도 사용될 수 있다.
전 산업으로 확산되는 컴퓨터 비전
자동차 부문에서 컴퓨터 비전은 운전자를 지원하거나, 운전자가 주의를 기울이고 있는지 확인하기 위해 사용된다. 자율주행 자동차의 핵심적 요소 중 하나이기도 하다. 하지만 자율주행과 컴퓨터 비전을 위한 또 다른 주요 시장이 있다. 바로 농업이다. 아카로는 컴퓨터 비전이 농업 부문에서 제품 분류, 식물 및 동물 건강 모니터링, 농업 자산 모니터링 및 관리에 사용되고 있다며, “디어 앤 컴퍼니(John Deere)는 정말 중요한 일을 하고 있다.”
사이버 보안 부문에서도 이미지 분석이 사용된다. 서명을 판독하거나 실제 웹 사이트와 유사해 보이도록 디자인된 피싱 웹 사이트를 찾는 데 유용하다.
이 밖에 접객 산업에서 컴퓨터 비전은 크루즈 선박 탑승 시 손님의 이동 위치를 추적해 고객 경험을 개선하는 데 사용하고, 금융 서비스 산업에서 문서의 데이터를 캡처해 비즈니스 프로세스 효율성을 개선하는 데 이용한다.
캡제미니 인벤트(Capgemini Invent)의 데이터 및 AI 담당 부사장 디네쉬 바트라는 “컴퓨터 비전은 거의 모든 산업에 걸쳐 있다. 최근 몇 년 동안 큰 성공을 거둔 비즈니스 툴이며, 그 중요성이 날로 커질 것”이라고 평가했다.
이미 도입된 사용 사례가 풍부하지만, 컴퓨터 비전은 여전히 성장 가능성이 크다. 뉴옌은 “여전히 초기 단계다. 이 영역에서 더 많은 솔루션 업체가 등장해 가치사슬의 다양한 요소를 해결할 것으로 기대하고 있다. 기술이 발전하고 비용이 합리화되고 접근성이 높아지면서 많은 기회가 오고 있으며, 모든 곳에서 사용되는 모습을 볼 것이다”라고 말했다.
하지만 걸림돌이 없지는 않다. 가트너에 따르면, 도입 장애물로는 하드웨어 부족과 처리 역량 부족이 있다. 일부 애플리케이션에서는 여전히 정확도 문제가 있다. 향후 컴퓨터 비전 시스템은 생산 라인뿐만 아니라 백엔드 시스템에도 통합해야 하는데, 쉽지 않은 문제가 될 수 있다.
코로나19 팬데믹은 컴퓨터 비전의 수요와 잠재력을 키우는 결정적인 역할을 했지만, 한편으로 관련 하드웨어의 공급 부족과 인력 부족을 야기해 많은 기업이 이 기술을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 하지만 앞으로 이런 문제는 해소될 가능성이 높으며, 기업들은 분명 이 기술을 더욱 적극적으로 수용할 것이다.
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