[SFAW2023]2023 스마트공장 • 자동화산업전 정리 및 후기

 

2023 스마트공장 자동화산업전(2023 Smart Factory + Automation World, 이하 SFAW)에 참석하게 되어서 이에대한 정리와 후기를 작성해본다.

SFAW는 3일간 스마트공장과 자동화산업이라는 주제로 전시부스 및 컨퍼런스를 통해 여러 기업의 솔루션 및 비전을 살펴볼 수 있다.

하드웨어와 소프트웨어 가리지않고 다양한 제품 및 솔루션이 나오는데, 일반적인 IT 전시회와는 달리 실제 하드웨어에 적용되는 제품들이 많다는 점이 특징이다.

자세한 개요는 아래와 같다.

전시주제는 크게 Aimex, Vision, Smart Factory였으며, 그중에서 Vision과 Smart Factory에 대해서 집중하여 관람하였다.

관람을 하며 관심있게 살펴본 내용들중 3가지에 대해서 정리하고 후기를 풀어보려한다.

오늘 정리된 내용들은 제조업에서 스마트팩토리를 구축하려는 관점으로 협업 및 MLOps에 대해서 중점적으로 다루었다.

 

1. DropBox - DropBox

Dropbox하면 떠오르는 이미지는 구글 드라이브와 같은 클라우드 저장소이다.

Dropbox가 스마트팩토리와는 무슨 상관이 있을지 의문이 들었지만, 클라우드 저장소를 기반으로 협업 플랫폼을 제시하였다.

스마트팩토리뿐만 아니라 업무 자체에서 협업은 필수적인 요소이며, 클라우드 저장소라는 점을 통해 해당 부분을 공략하였다.

 

1.1 공용 저장소

dropbox의 기본 기능이자 해당 협업 플랫폼에서의 핵심 기능이다. 모두가 클라우드에서 제공되는 단하나의 저장소를 통해서 고유한 파일을 공유할 수 있게된다.

각각이 로컬에서의 개별 파일관리를 할 경우 버전 미스매치등 관리가 어려워지는 문제를 해결할 수 있다.

1.2 파일 공유

파일을 공유할 때 직접적으로 파일을 보내는 것이 아니라 dropbox 내에 파일의 링크를 보내게 된다.

링크를 받게된 수신자는 해당 파일에 접근할 권한을 얻게되며 파일을 로컬에 다운받지 않더라도 확인이 가능하다.

추후 파일이 수정되더라도 수신자들은 항상 최신 버전의 파일을 열람할 수 있다.

 

1.3 권한관리

유저별, 파일별로 접근/수정 권한 설정이 가능하다.

추가적으로 결재라인을 통한 허용을 설정할 수 있으며, 서명을 통한 허용도 설정할 수 있다.

ex : 팀장의 결재를 받아야 파일을 다운받을 수 있음

ex : 보안유지 서명을 작성해야 파일 열람 가능

 

1.4 로깅 및 추적

파일이 클라우드에서 열람되기 때문에 유저들에 대한 사용(열람/수정/다운 등)기록을 확인 할 수 있으며,

자세하게는 누가 해당 파일의 몇페이지에 얼마나 머물렀고 등의 사항까지 확인 가능하다고 한다.

이러한 기록들은 여러 방향의 업무에서 활용 가능한 정보이다.

 

1.5 후기

1.1~1.2는 클라우드의 기본 기능이지만, 그 뒤에 1.3~1.4에서 설명된 내용들은 사소해보이지만 결국 회사에서는 필요한 절차와 기능들이라 굉장히 유용해보였다.

위에서 적지는 않았지만, 파일분산저장 및 롤백 등 여러가지 추가 기능들 또한 회사에서 클라우드 시스템을 도입하기에 걱정되는 사항들을 해결하기위한 고민들이 느껴졌다.

그러나 제조업의 관점에서 걱정되는 부분은 아래와 같았다.

 

보안이슈

클라우드 시스템에 사내정보가 올라가는 것에 대한 회사의 거부감.

이는 해당 플랫폼만이 아닌 모든 클라우드 시스템에 대한 제조업에서의 거부감이기에 해결하기 쉽지 않은 부분이다.

통합이슈

결재라인등이 회사에서 필요한 기능은 맞지만, 기존에 운영되는 사내 결재시스템과 dropbox가 얼마나 잘 융합될 수 있을지는 다른 문제이다.

이러하 플랫폼이 기존의 문제를 해결해주는 것은 사실이지만, 새로운 플랫폼을 사용자들이 배워야한다는 점은 새로운 이슈일 것이다. (보안팀은 dropbox를 어떻게 관리할지 머리를 싸매지 않을까..)

2. SaigeVision - Saige Research

SaigeVision은 공정 이미지/동영상을 대상으로하는 비전 솔루션이다.

SaigeVIMS라는 동영상을 대상으로한 Anomaly Detection 솔루션도 같이 선보였다.

2.1 SaigeVision

Anomaly Detection : 정상 데이터만으로 학습되어서 다른 특징을 가진 이미지가 입력되면 알람을 준다.

Image Generation : 학습된 결함 이미지를 정상이미지의 지정된 부분에 추가해준다.

Advanced OCR : 제조업 특유의 왜곡이나 빛번짐등을 고려한 OCR.

Image Enhancement : 이미지 품질 개선.

2.2 SaigeVision에서의 MLOps

SaigeVision에서는 "데이터수집->데이터라벨링 및 ML모델 학습->ML모델 배포->ML모델 운영 및 모니터링"의 사이클을 통해서 MLOps를 제공한다고 하고있다.

부스의 데모에서는 설치된 카메라들이 SaigeVision에서 중앙 집중 관리가 가능하고 데이터가 자동적으로 수집되는 것이 보였다.

이를 통해서 탐지되는 Anomaly Detection 또한 GUI를 통해서 제공되었다.

다만, 모델의 신뢰도를 평가하고 신뢰도의 하락시에 작업자에게 재학습을 요청한다는 기능이 적혀있었는데
이에 대해서는 명확한 설명과 데모를 보지 못하여서 자세한 확인이 필요해보인다.

 

2.3 개발하면서 겪은 기술적 challenge들 

이부분이 가장 흥미로웠는데, SaigeResearch가 솔루션들을 개발하면서 겪은 내용들이었다.

글쓴이 또한 깔끔한 오픈 데이터만을 사용하다 실제 필드 데이터를 보는 순간 당황했던 기억이 많은데 이러한 내용들이 담겨있다.

 

빈번한 환경의 변화

주어지는 이미지(동영상)이 늘 같은 환경에서 제공되지 않는다.

조명이 교체/추가/제거되어서 영상의 밝기가 변경됨

배경에 새로운 물체가 추가되어 변경됨

설비 담당자가 카메라를 건드려 각도가 틀어짐

점검등의 일반적이지 않은 환경

 

해결방안

환경이 일정이상 변경되면 파라미터를 변경하는 active model 사용 -> 조명/배경 등의 강건성 확보

전체영상에서 필요한 부분을 인식하고 사용하는 알고리즘 탑재 -> 카메라 틀어짐에 대한 강건성 확보

공정의 시작/정지 상태 판별 기능을 통한 검사 중지기능 탑재 -> 점검등 검사가 불필요한 상황에서 미검사

 

2.4 후기

솔루션이라고 소개되고 있는 만큼, 사용자가 추가로 커스텀할 수 있는 것이 아닌 주어진 그대로를 사용하는 툴이다.

각각의 기능별로 한개의 모델이 제공되고 있는 만큼 실제 적용시에는 주어진 환경에 적합한지 POC가 필요해보인다.

또한 MLOps라는 키워드를 사용하고 있으나, 실제로 ops관점에서 어느정도 실행되는지는 체크가 필요해보인다.

모든 기업들이 다 된다고만 하는데, 제조환경에서 겪은 기술적 challenge와 해결한 사항을 공유하는 기업은 처음 보았기에 정말 반가웠다..

 

3. LAON MLaaS - Laon Peaple

Laon Peaple은 자사 제품인 ADAMS 등을 선보이며, 추후 이들을 하나의 MLOps 제품으로 묶어서 제공하겠다는 계획을 발표했다.

 

3.1 LAON MLaas v1

Laon peaple은 기존에 출시된 자사 제품들을 LAON MLaas v1로 칭하고 추후 하나의 MLOps 플랫폼으로 묶어 v2로 제공한다고 한다.

현재의 제품들은 아래와 같다.

ADAMS : 부스에서 스마트팜 적용 사례를 통해 데이터 수집부터 모델 생성 및 활용까지 예시를 들었다. 다만 자세한 자료를 구하지 못하여 추후 보충하겠다.

NAVI : 많은 세부기능을 가지고 있어 라온피플의 자료로 대체한다. (http://laonpeople.com/ebook/004_AISoftware/catImage/84/download.pdf)

EZ DFECT : 학습된 결함 이미지를 정상이미지의 지정된 부분에 추가해준다.

 

3.2 LAON MLaas v2

아직 직접적으로 나오진 않았지만, 라온피플 부스의 간이세미나에서 v2에대한 청사진을 들을 수 있었다.

하나의 통합된 플랫폼에서 이미 개발되어있는 NAVI등의 제품기능들을 제공하는 것이 그 목적이다.

타 MLOps 플랫폼 대비 기능적 새로운 내용은 없었지만, 실제 기업에 제공(판매)하기 위한 전략을 발표하였다.

 

Cloud & On-Premise 하이브리드 제공

대다수의 플랫폼들이 Cloud기반으로 넘어가고 있지만 보안이슈등으로 제조업에서는 cloud를 상당히 꺼리고 있다.

또한, 이미 깔려있는 인프라 자체에서 cloud 적용이 불가능한 경우도 있다.

라온피플에서는 이를 감안하여 MLaas의 모든 기능을 파트별로 cloud 또는 on-premise를 선택해서 하이브리드 형태로 제공하겠다고 하였다.

 

기능별 별도 구매 가능

플랫폼이라는 것은 다양한 고객의 니즈를 만족하기 위해서 여러 기능들을 탑재하고 있다.

많은 기능이 있다는점은 통합 구매시 내가 필요없는 기능까지 사야함을 의미하는데, 기능별 구매를 가능하게 하여 이러한 문제를 해결한다고 하였다.

 

3.3 후기

라온피플은 국내에서 비전관련 수많은 레퍼런스를 가지고 있는 기업임이 분명하다.

수많은 프로젝트를 진행하며 쌓아온 경험들이 자사 솔루션들에 그대로 녹아있다. (하드웨어 + 소프트웨어 둘다 취급한다.)

이러한 솔루션을 통합하여 제공하는 LAON MLaas v2라는 MLOps 플랫폼은 비전을 메인타겟으로 한다는점과 On-Premise 를 전격 지원한다는 점에서 상당한 강점을 확보할 수 있을 것이라 생각한다.

(대다수의 메인 MLOps 플랫폼은 Tabular 데이터를 메인타겟으로하며 cloud 시스템을 기반으로 돌아가고 있다.)

다만 현재 LAON MLaas v2가 실제로 구현된 것은 아니기때문에 실제로 어떻게 출시될지는 지켜봐야할 것 같다.