전 세계 비전업계를 대표하는 코그넥스(Cognex)가 특정 고객을 위한 맞춤형 솔루션을 개발하는 글로벌 솔루션(Global Solutions: GS)이라는 조직을 운영하면서, 경쟁업체와의 차별화를 더욱 강화해 나가고 있다.
일반 범용 비전 제품으로는 해결할 수 없는 특정고객의 요구에 대응하고, 이를 통해 특정 애플리케이션을 위한 제품 패키지를 만드는 것이 GS 조직의 역할. 국내에서도 지난해, 전문 인력으로 구성된 GS 조직이 구성되어, 전기ㆍ전자 업계의 대기업 및 OEM 업체를 중심으로 활발한 움직임을 보이고 있다.
한국 GS 조직을 이끌고 있는 박상준 이사는 앞으로 3년 내에 GS 매출을 10배 이상 확대하겠다는 자신감을 밝히는 한편, 현재 비전의 트렌드는 3D와 딥러닝이라고 피력하면서 이 두 가지와 관련된 자사의 기술적 우위를 역설했다.

코그넥스코리아 박상준 이사

Q. 코그넥스에 글로벌 솔루션(GS) 조직이 생긴 이유 는 무엇인가?
A. GS 조직을 이해하기 위해선 먼저 코그넥스의 제품에 대한 이해가 필요하다. 코그넥스가 생산하는 제품은 보통 일반 자동화 전문가가 다양한 애플리케이 션을 해결하는데 사용할 수 있는 범용 비전 제품이기 때문에, 일반 자동화 사용자들이 다룰 수 없는 고급 기능은 누락 되는 경우가 있다.

GS가 조직된 이유는 크게 두 가지로 설명할 수 있다. 첫 번째는 시중에 나와있는 제품 이상을 원하는 고객 을 관리하기 위해서다. 종종 기존의 자동화 범위를 뛰어 넘는 기술을 원하는 주요 고객이 있는데, 이들의 요구는 기성 제품으로는 커버할 수가 없다. GS는 코그넥스의 뛰어난 기술과, 비전 및 자동화 분야에 대한 풍부한 경험 을 통해, 일관된 성능을 구현하는 고급 비전 기술을 전 세계에 대량으로 도입할 수 있도록 지원한다.

두 번째는 특정 애플리케이션을 위한 제품 패키지를 만들기 위해서다. GS는 광범위한 시장에 적용될 수 있는 특정 애플리케이션을 꾸준히 찾고 있다. 예를 들어, 디스 플레이 분야는 소비자 전자 제품 시장에서 지속적으로 성장하는 매우 중요한 시장인데, 디스플레이 생산에는 많은 자동화 단계가 필요하다. 디스플레이에 조립된 터치 패널을 정렬하는 작업과 같이 서로 다른 소재를 매우 정교하고 정확하게 정렬해야 한다. 스마트폰에 보호 필름을 붙여본 경험이 있다면, 이것이 얼마나 어려운 작업인지 잘 알 것이다. 디스플레이 제조 공정에는 그러한 과정이 수도 없이 많으며, 이를 위해 코그넥스는 Align+라는 애플리케이션을 만들 었다. 머신빌더는 Align+를 사용하여 고도의 정교함을 요구하는 기계 조정 작업을 위한 특정 비전 애플리케이션을 만들 수 있 다. 또한 코그넥스는 시스템의 설정 및 작동을 간편하게 하는 툴을 제공함으로써, 이러한 시스템을 생산 라인에 배치할 때 시간과 비용을 절약할 수 있도록 지원한다.

Q. 특정 고객을 위한 맞춤형 솔루션을 개발하는 조직 인 글로벌 솔루션(GS)은 각 국가마다 조직이 되어 운영이 되고 있나?
A. GS는 2014년에 처음 조직이 발족이 돼서 중요한 어카운트가 있는 지역을 중심으로 조직이 만들어지고 있다. 한국 역시 중요한 어카운트가 있는 지역이기 때문에, 지난해 GS 조직이 생겼다. GS를 운영하기 위해서는 기술적으로 엔지니어링 집단이 있어야 되기 때문에, 현재 이에 적합한 전문 인력을 충원하고 있다. 국내에서 는 현재 전기ㆍ전자 관련 업체들을 위주로 지원하고 있다.

Q. 한국GS 조직은 인원이 얼마나 되나?
A. 해외에서 파견근무를 하고 있는 인원을 제외하고, 현재 한국에만 20여 명이 근무하고 있고, 향후 지속적으 로 확충할 예정이다.

Q. 어떤 산업군으로 한국의 GS 비즈니스를 확대시켜 나가고 싶은가?
A. 공장이 있는 곳은 모두 우리의 고객이 될 수 있다. 특히, 현재 물류분야는 강력한 경쟁자가 없는 상황이다. 알다시피, 물류는 대부분 리딩이다. 물류는 ID나 바코드 리딩을 얼마나 빠르게 해서 시스템에 물려주느냐, 분배 를 어떻게 잘 해줄 수 있는가 하는 것이 핵심인데, 이에 대해 정확하게 솔루션을 제공하는 업체가 많지 않다. 미국의 대형 모 물류업체도 우리 코그넥스의 주요 고객 중 하나다. 자동차와 전자, 반도체, 물류 분야로 한국GS 비즈니스를 확대시켜 나갈 계획이다.

Q. 글로벌 시장에서는 글로벌 솔루션(GS) 조직의 사업성과가 어떠한가?
A. 지난 2017년 한 해 동안 코그넥스는 전 세계적으로 7억 4천 8백만 달러의 매출을 올렸고, 이 가운데 GS는 총 1억 8천만 달러의 매출을 달성했다. GS가 처음 생긴 2014년의 6천만 달러에 비하면 크게 성장한 수치다. 2017년 말 기준으로 GS 인원은 총 172명 이었으며, 올해 말까지 전 세계적으로 190명으로 확충이 될 예정이다. GS가 가장 집중하고 있는 시장은 중국이며, 그 외에 일본, 한국, 독일, 미국을 꼽을 수 있다.

올해 글로벌 시장에서는 자동차 분야에 대한 투자를 계속해 나가고 있다. 작년 12월, 코그넥스는 자동차 업체 포드를 지원하는 작은 회사를 인수했는데, 이 회사의 소유주인 팀 벨츠는 현재 GS 팀에 속해 있다. GS 팀은 자동차 업계에서 고객이 겪는 문제를 해결하고, 자동차 업계 분야에서 코그넥스의 비즈니스를 더욱 확장할 있도록 장기적인 플랜을 계획, 실행 중에 있다.

Q. 국내시장에서는 어떻게 사업이 전개될 예정인가?
A. 코그넥스는 단순히 제품을 파는 것을 넘어서 고객과의 지속적인 협력을 통한 파트너십을 강조하고 있다. 지난 2017년 GS가 처음 한국에 조직된 이래로, 주요 고객들과의 꾸준한 협력을 통해서 고객의 니즈를 파악하고, 거기에 맞는 솔루션을 개발하고 있으며, 그 적용 범위가 점차 확대되고 있다. 2020년까지 GS 조직의 비즈니스를 3억 달러 규모로 성장시키는 것을 목표로, 본사 차원에서 GS 조직에 대한 투자를 계속하고 있으며, 코그넥스 코리아에서도 이러한 본사 정책에 맞추어 향후 GS 비즈니스의 비중을 늘려갈 계획이다.

Q. 각 고객군 별로 예상되는 니즈로는 어떤 것이 있으며, 이에 대응한 맞춤솔루션으로는 어떤 것이 있을 수 있나?
A. 소비자 가전 분야의 애플리케이션 측면에서 얘기하면 조립, 검사, 핸들링 등의 산업 전반에 걸친 모든 주요 프로세스에 대한 자동화 기술을 맞춤 솔루션으로 제공하고 있다. 조립 공정에 필요한 object의 기준 인식 및 object별 특성과 고객 요청에 따른 alignment 알고리즘을 패키지화하여 제공하고 있고, 고해상도의 빠른 이미지 센싱의 3D 기술을 각종 검사 공정에 활용하여 검사 무인화 시스템을 구현하고 있다.

특히, 최근에는 Deep learning(ViDi)을 사용하여 기존 기술 로는 자동화 검사가 불가능했던 영역까지 솔루션을 제공 하고 있다. 이외 공정 내 프로세스 간 유닛 이동 및 외부 충격에 취약한 제품의 핸들링 작업을, 이에 특화된 알고 리즘을 개발하여 저해상도의 카메라와 저비용의 광학 환경으로 아주 쉽고 빠르게 할 수 있는 방법의 솔루션을 제공하고 있다.

“특히, 최근에는 Deep learning(ViDi)을 사용하여 기존 기술로는 자동화 검사가 불가능했던 영역까지 솔루션을 제공하고 있다.”

Q. 현재 비전 업계의 기술 트렌드를 어떻게 보나?
A. 3D 비전과 딥러닝 이 두 가지를 꼽을 수 있다. 현재 머신비전 기술에 다양한 IT 기술을 접목하려는 시도가 계속되고 있다. 대표적인 것이 3D 비전이다. 3D 비전은 외관상의 길이나 폭, 높이, 기울기, 부피 등 3차원 검사를 제공하여 2D 비전에 비해서 더욱 정확하고 정밀한 검사가 가능하다. 명암이나 조명이 변하더라도 미크론 수준의 정확도를 제공하여 생산 공정에서 발생하는 오류를 줄이고, 폐기물과 제조비용을 절감할 수 있다.

코그넥스는 아큐센스(AQSense), 엔쉐이프(EnShape), 치아로 테크놀로지(Chiaro Technologies), 웹스캔 (Webscan) 등 3D 비전 분야에서 전문성을 지닌 회사 를 다수 인수하면서 3D 비전 개발에 꾸준히 투자해왔다. 꾸준한 인수합병을 통해 3D 비전 분야의 전문성을 키운 후 고성능 3D 카메라인 ‘코그넥스 ES-A5000 시리즈’ 를 지난 1월 출시했다.

ES-A5000 시리즈는 특정 영역에 대한 고해상도의 이미지와 업계 최고의 3D 분석 알고리즘을 통해 신뢰할 수 있는 부품 검사, 픽&플레이스 애플리케이션, 인라인 계측을 지원한다.

또 다른 트렌드로는 머신비전과 딥러닝의 결합을 들 수 있다. 머신비전에 딥 러닝을 결합하면, 비전 시스템이 다양한 이미지 변화를 인식하고 분석할 수 있게 된다. 단순히 비전 시스템으로 이미지를 정확하게 보고 정확한 비전 데이터를 얻는 것을 넘어서, 비전 데이터를 프로세싱하고 활용하는 단계로 발전하는 것이다.

특히 딥러닝을 사용하면, 머리카락과 스크래치의 차이와 같이, 기존의 머신 비전 시스템이 구분할 수 없었던 미세한 차이까지 구분을 할 수 있게 되어 더욱 정확하고 정교한 검사를 수행할 수 있게 된다. 또한 제품이 정해진 기준에서 약간 벗어날 경우, 이러한 차이가 정상 범위 내에서 허용되는 수준의 오차인지 아니면 제품 결함인지 판단하는 것도 가능하다.

Q. 3D로 바꾸게 되면 비용이 늘어나는 것이 아닌가?
A. 핸드폰에 들어가는 부품 하나를 사람이 검사하려면 몇 명이 있어야 한다고 생각하나? 검사해야 할 항목이 30가지라고 한다면 몇 명이 몇 개의 자리를 차지하고 앉아서 검사를 해야 하고, 그 사람들의 택타임은 얼마나 걸릴 거로 생각하나? 또, 정도(Accuracy)의 관점에서 사람마다 차이가 나고, 사람이 바뀌면 수율이 확 바뀐다. 사람이 눈으로 보고 자기가 직접 판단하는 것이기 때문에 사람이 바뀌게 되면 분명히 변화가 생긴다. 그리고 새로운 제품이 나와서 새로운 검사를 해야 하면, 교육을 모두 다시 해야 한다. 그러나 비전은 솔루션을 만들어서 보급만 하면 기존의 설비를 얼마든지 활용을 할 수 있다.

Q. 비전 업계에서 실제로 딥러닝에 대한 수요가 많은가?
A. 비전이 하는 일은 사람의 눈으로 판단하기 힘든 것을 정확히 인식하고 검사하여, 사람이 하던 일을 대체하는 것이다. 기존의 프로세스 관점에서는 비슷한 유형의 서비스를 제공하는 업체들이 많다. 사람이 보고 판단하려면 사람이 학습이 돼서 분석을 해야 하는데, 기존의 툴로는 힘들다. 그래서 AI를 접목시킨 것이고, 정확하게 인식한 다음에 인식한 내용을 기준으로 프로그램 알고리즘이 자동적으로 학습을 한다. 학습한 것을 기준으로 마치 사람이 판단하듯이 검사를 정확하게 해주는 것이다. 딥러닝의 내부구조는 사람의 뇌와 상당히 유사하게 되어 있다.

코그넥스는 현재, 비디 딥러닝 알고리즘에 많은 기술 추가를 하고 있다. 이를 통해 코그넥스의 비전에 비디의 딥러닝이 합쳐져서 시너지 효과가 생겨나는 것이다.

Q. 딥러닝이 적용된 사례를 설명해 줄 수 있나?
A. 딥러닝이 적용된 사례는 엄청나게 많다. 지금 비디가 적용되는 공정은 대부분 검사공정이다. 공장에 가보면 검사하는 공정에 작업자가 가장 많다. 검사를 사람이 할 수밖에 없는 이유는, 비전으로 할 수 없는 부분이 있고, 오퍼레이터가 학습한 다음에 머리속에 기준을 가지고 검사를 하는 것인데, 이것을 비전으로 대체하기가 힘들었기 때문이다. 사람이 하는 수준의 정도(精度)를 올리려면 수 만 장 이상의 이미지가 필요했다. 그러나 비디는 자가 학습을 하기 때문에, 적게는 양품 이미지 100장, 불량별 이미지 20장이면 학습해서 판정을 하기 시작하여 검사공정에 적용할 수 있다.

방금 말한 것처럼, 지금은 대부분 비디를 검사에 쓰고 있고, 실제로 검사 수요가 엄청나게 많다. 현재 공장의 많은 오퍼레이터들이 검사에 종사하고 있기 때문에, 이것을 비전으로 대체하면 엄청난 비용 절감 효과를 얻을 수 있기 때문이다.

Q. 비전의 미래는 어떤 모습일 것으로 예상하나?
A. 스마트 팩토리와 인더스트리 4.0이 각광을 받으면서 머신비전 솔루션에 대한 관심과 기대도 함께 커지고 있다. 앞으로는 비전 기술에 빅데이터나 딥러닝, 인공지능 등 새로운 IT 기술을 결합하는 시도가 점차 증가하여 더욱 정교하고 정확한 비전 데이터를 제공하는 것은 물론이고, 이러한 비전 데이터의 분석까지 가능하도록 기술이 발전해 나갈 것으로 예상된다.

Q. BECKHOFF 사와 같이 소프트웨어적으로 비전 을 구현 하는 자동화 업체가 생겨나고 있고, B&R과 같이 아예 하드웨어까지 제작해 새롭게 비전시장에 뛰어드는 자동화 업체들이 생겨나고 있다. 이러한 움직임이 비전 시장에 어떠한 영향을 줄 것으로 보나?

A. 일단, 새로운 업체들이 지속적으로 비전 시장에 뛰어든다는 것은 4차산업의 핵심이 비전이고 시장이 지속적으로 성장할 것이라는 점을 반증한다고 생각한다. 아직 직접적인 영향이 가시화되고 있지 않기 때문에 정확한 대답을 하기는 어렵지만, 경쟁사가 늘어나게 되면 코그넥스의 비전에서의 경험과 특화된 솔루션이 경쟁우위의 제품으로 인정받을 수 있는 계기가 될 수도 있을 것으로 생각한다.

현재 딥러닝의 경우도 여러 경쟁업체들과 경합 중에 있지만, 코그넥스의 ViDi가 고객 전반에 걸쳐 타사보다 경쟁우위에 있는 것으로 인정받고 업계를 주도하고 있다고 생각한다. 또한 지속적인 벤치마킹 및 경쟁구도는 비전 산업 전반에 걸친 기술 발전을 통한 동반 성장을 이끌 수 있는 긍정적인 측면이 있다고 본다.

또 지금 얘기한 업체들은 모션업체이기 때문에, 우리 와 협업을 할 수 있는 부분이 있을 것 같다. 코그넥스는 컨트롤러와 같은 하드웨어는 직접 하지 않는데, 고객과 얘기하다보면 특화된 제어가 필요한 경우가 있다. 이것을 제대로 이해하고 특화된 쪽만 좀 더 성능을 올려서 제어할 수 있는 하드웨어를 제공할 수 있는 업체가 있다고 하면 서로 윈윈할 수 있기 때문이다.

Q. 스마트 팩토리에서 비전의 역할은 무엇인가?
A. 비전 데이터는 스마트 팩토리를 구성하는 가장 기본적이고 필수적인 요소다. 4차 산업혁명과 스마트 팩토리가 부상하면서, 공장에 다양한 IT 기술이 접목되고 있다. 이를 통해서 전체 공정에 걸쳐 방대한 양의 빅데이터가 수집되고 있지만, 그 중에서도 가장 유용하고 핵심적이라고 할 수 있는 것은 비전 데이터다. 머신비전은 공정 전반에 대한 데이터를 수집하고, 활용/분석하여 공정을 개선하고, 공정 과정에서 발생하는 문제를 신속하게 해결하며, 생산성과 효율성을 더욱 높인다.