| 라벨 노이즈 검출 기능 신규 추가
| 원 클래스 러닝 기능 전면 개편
| 프로젝트 동시 5개 진행 가능
 
수아랩이 2018년 11월에 출시한 ‘수아킷 2.2’의 업그레이드 버전인 ‘수아킷 2.3’을 출시했다고 2일 밝혔다.

수아킷(SuaKIT)은 딥 러닝 기반 머신 비전 불량 검사 소프트웨어로 기존의 머신 비전 검사로는 검출하지 못했던 비정형적이고 불규칙적인 불량을 딥 러닝으로 검출할 수 있다. 디스플레이, 반도체, 태양광 등 전기전자 산업군 뿐만 아니라 자동차 및 식음료 산업에 이르기까지 다양한 산업군의 제품 검사에 적용 가능하다.
 
수아랩은 2017년 6월, ‘수아킷 1.0’을 첫 출시한 이래 이미지 비교(Image Comparison), 불량 판정한 이미지에서 판정 근거가 되는 영역을 보여주는 기능인 비주얼 디버거(Visual Debugger) 등 실제 제조업 비전검사 현장에서 발생하는 여러 변수와 어려움을 해결하는 기능에 초점을 맞춰 지속적으로 제품을 업데이트 해왔다.
 
수아킷 2.3에선 ‘라벨 노이즈 검출(Label Noise Detection)’ 기능이 새로 추가됐고, ‘원 클래스 러닝(One Class Learning)’ 기능이 전면 개편됐으며 사용자 편의 기능도 늘어났다.
 
라벨 노이즈 검출 기능은 제공받은 데이터로 학습을 하면서 어떤 유형의 이미지가 명확히 구별되지 않는지, 딥 러닝 망의 성능을 끌어올리기 위해 어떤 유형의 데이터가 추가적으로 필요한지를 알려준다. 이 기능을 활용하면 이미지 라벨링 리뷰작업에 드는 시간을 절약함은 물론 검출력 역시 향상시킬 수 있다.
 
원 클래스 러닝 기능은 전보다 강화됐다. 제품 불량 검출을 위한 불량 이미지를 모으기 어렵거나 모으는 데 시간이 오래 걸리는 경우 정상 이미지만으로 학습을 진행해 정상과 비정상을 구분할 수 있도록 했다. 또한 불량 위치 파악기능을 활용하여 라벨링을 사람이 직접 진행하던 일반적인 학습방법과 달리 이 기능을 적용하면 라벨링 비용을 절감할 수 있다.
 
이 외에도 프로젝트를 동시에 5개까지 진행할 수 있는 ‘멀티 프로젝트(Multi Project)’ 기능 및 동시 진행되는 작업 생산성을 최적화하기 위해 GPU 리소스를 자동 관리해주는 ‘태스크 매니저(Task Manager)’ 기능을 지원한다. 불량 검출 분류를 세분화해 볼 수 있도록 한 ‘이미지 태그(Image Tag)’ 기능, 제품 검사 시 한 눈에 보기 쉽게 검출 내용 기록이 가능하도록 한 ‘메모(Memo)’ 기능 등을 추가해 실제 툴을 사용하는 머신 비전 엔지니어나 일반 사용자의 편의성을 증대하기 위한 다양한 기능들을 추가로 탑재했다.
 
수아랩 송기영 대표는 “4차 산업혁명이 도래함에 따라 AI 기술을 활용해 한국 제조 기업들의 생산성을 높이는 것이 큰 과제 중 하나”라며 “앞으로도 지속적으로 사용자의 입장에서 보다 편리한 기능이 탑재된 제품을 개발해 최고의 기술을 선보일 것”이라고 말했다.
 
한편 수아랩은 9월 18일에서 20일까지 부산에서 열리는 ‘2019 부산 국제 스마트팩토리 컨퍼런스&엑스포’에 참가하여 수아랩 2.3의 전시 및 시연회를 진행할 예정이다.