㈜트윔 김보철 CTO·부사장(사진. 여기에)

올 2020년은 AI가 국내 제조업계를 뜨겁게 달궜다. 글로벌 자동화 업체들은 물론 머신비전 업체들이 앞다퉈 AI 기반의 제품과 기술을 새롭게 선보이면서, AI가 스마트 팩토리나 4차산업혁명의 중요한 덕목으로 떠올랐다.

AI와 머신비전, 이 두 가지의 중요한 기술을 핵심 사업영역으로 하는 ㈜트윔은 모 디스플레이업체의 비전내재화 사업을 담당하면서, 기술력을 인정받은 ‘아는 사람은 아는’ 머신비전 전문업체다. 트윔은 머신비전과 이를 이용한 검사장비, 물류 자동화 설비 구축, 빅데이터에 이르기까지 스마트 팩토리의 근간이 되는 핵심기술들을 모두 갖추고 있다. 스마트 팩토리에 필요한 토탈 솔루션을 공급하는 것이 트윔의 사업방향이다.

김보철 트윔 부사장 겸 CTO를 만나 트윔의 비전과 전략에 대해 들어봤다.

트윔의 정한섭 대표는 고등학교와 대학시절 동아리를 만들어서 연구를 해오다 지난 2010년 지금의 김 부사장과 젊은 나이에 창업을 한, 당시 대표적인 청년 창업가다. 트윔은 ‘The World is Mine’의 약자로, 회사이름에 청년사업가의 풋풋한 꿈이 그대로 묻어있다.

정 대표는 모 자동차부품 회사 미국공장에서 자동제어를 담당하기도 했는데 이러한 경험 등을 기반으로, 2010년 창립 이후 자동화 제어 시스템을 시작으로 MES, CIM 등 소프트웨어 위주의 사업을 전개해왔다. 현재는 머신비전과 이를 이용한 검사장비, 물류 자동화 설비 구축, 빅데이터에 이르기까지 스마트 팩토리의 근간이 되는 핵심기술들을 모두 갖추고 있다. 2~3년 전부터 모 대기업의 내재화 비전 프로젝트에서 제어와 비전기술을 담당하면서, 이 회사의 익스클루시브 파트너로 등록이 되어있다.

이 대기업의 머신비전 분야 익스클루시브 파트너로 등록되어있는 업체는 2, 3개에 불과하다. 그만큼 비전 분야에서 기술력을 인정받고 있다.

트윔이 궁극적으로 지향하는 목표점은 고객의 현장에 맞는 스마트 팩토리 토탈 솔루션을 제공 하는 회사다. 자동화 및 AI 관련 전시회에 출품해 산업용 로봇에 비전을 달아서 검사도 하고 피킹도 하는 장비를 전시하면서, 트윔이라는 이름이 산업계에 대중적으로 알려지는 계기가 됐다.

엣지 디스플레이 이후의 비전 이슈 해결하면서 대기업의 신뢰 얻어

이러한 트윔의 현재의 기업비전은 세계 최고의 Machine Vision System 기업이다.

김 부사장은 과거 엣지 디스플레이가 처음 나오면서부터 비전 이슈가 계속 있었는데, 이걸 제대로 해결할 수 있는 업체가 많질 않았는데, 트윔이 2013년부터 디스플레이 모듈 쪽에 얼라인먼트 비전을 하면서 이런 문제들을 계속 해결해 오면서, 모 대기업에서도 트윔에 신뢰를 갖고 일을 주고 있고. 트윔도 열심히 하고 있다고 말했다.

머신비전은 FA에서는 빠질 수 없는 기술이다. 과거에는 제품들을 조립하기 위해서는 하드웨어 가이드에 얼라인을 했었다. 그런데 점차 제품이 얇아지고 작아지면서 가이드가 아니라 비전으로 얼라인먼트를 해야 되고, 과거 사람이 육안으로 하던 검사에도 비전이 들어갈 수밖에 없게 됐다. 더 나아가서 룰(Rule) 기반으로 못하는 검사에 AI를 도입함으로써 모든 검사를 가능하게 하겠다는 것이 트윔의 목표다.

김 부사장은 머신비전은 사람의 눈과 뇌의 역할을 한다고 말한다. 기존의 설비들은 눈과 뇌가 없이 단순히 정해진 동작만 반복적으로 하는 설비였는데, 여기에 눈과 뇌가 들어간다면 좀 더 자유롭게, 좀 더 정밀하게 자동화를 할 수 있다는 것이 김 부사장의 설명이다.

제품 조립의 고 정밀화(수 um 범위), 디자인의 유려함 및 초박형의 제품 생산을 위해 고 정도의 머신비전 시스템을 중심으로 한 FA 구축에 대한 요구가 점점 많아지고 있다. 트윔은 이러한 시장의 요구에 발맞춰 머신비전이 산업화에서 차지하는 비중은 더욱 커질 것으로 보고 있고, 따라서 머신비전 기술 개발에 역량을 집중하고 있다.

트윔은 몇 년 전부터 모 대기업 디스플레이 모듈 공정에 들어가는 합착 공정 머신비전 시스템을 납품하고 있는데, 여기에 국한하지 않고 다양한 산업군에 검사시스템과 위치보정 시스템을 공급하고 있다. 자동차와 식품, 의료분야가 그러한 예다. 이차전지 분야에도 룰 기반의 분리막 검사장비가 들어가 있다.

트윔은 원래 룰 기반의 머신비전을 하다가 AI를 추가했다. 최종적으로는 룰 기반과 AI를 융합해 고객에 맞는 최적의 시스템을 제공하는 것이 전략이다. 현재 의료분야에 납품하기 위해 개발하고 있는 것도 AI와 룰 기반을 접목해서 검사를 하는 장비다.

김 부사장은 아직은 룰 기반 검사가 많다고 말한다. 디스플레이나 이차전지 분야는 룰 기반이 아직은 많은데, 이차전지의 특성이 제품이 정형적이지 않다는 것이다. 분리막도 비닐의 반짝거리는 재질이 많이 있어서 기존의 룰 기반 검사로는 안 되는 부분이 많기 때문에, 이쪽에서는 계속 AI 기술을 검토하고 있다고 한다. 기존에 룰 기반으로 된 것도 AI가 더 개조가 될 수도 있고, 신규로 나오는 것들은 처음부터 AI 기술과 룰기반 기술을 같이 병행할 수도 있다.

기존 룰 방식의 머신비전 검사 방식과 융합해 검사 신뢰성을 대폭 향상시킨 AI 소프트웨어 ‘MOAI’

김 부사장은 검사의 경우 아직은 룰 기반이지만 추세는 AI라고 말하면서, AI 단독으로 하기에는 어려운 부분이 있기 때문에, 이 두 가지가 융합이 돼서 가지 않을까 생각한다고 덧붙였다.

현재 AI 소프트웨어들이 시장에 쏟아져 나오고 있다.

트윔 역시 MOAI(Machine vision Optimization based on AI)라는 산업용 비전 검사에 최적의 솔루션을 제공해주는 인공지능 비전 검사 소프트웨어를 출시해 놓고 있다. MOAI는 여타 범용 인공지능 소프트웨어와는 달리, 트윔의 기존 머신비전에서 쌓아온 노하우 및 데이터를 바탕으로, 광학 콘셉트부터 검사장비까지의 모든 솔루션을 제공하여 고객사의 다양한 검사 문제를 최단기간 내에 해결해 줄 수 있는 것이 특징이다.

MOAI Vision 검사 시스템(사진. 트윔)

MOAI는 불량 제품 이미지를 충분히 구하기 어려운 조건에서 검사 정확도를 높이기 위해 모델을 훈련하는데 필요한 충분한 데이터를 자동으로 추가 확보해주는 기능을 지원하며, 기존 룰 방식의 머신비전 검사 방식과 융합해 검사 신뢰성을 대폭 상승시켰다. 또한, 생산라인에서 작업자들이 MOAI 검사장비를 직접 재학습시켜 성능을 향상 시킬 수 있는 편리하고 간편한 기능을 제공한다.

이 MOAI는 디스플레이나 자동차, 식품, 첨단소재 등 다양한 분야의 검사장비에 실제 적용되어 그 성능과 안전성이 확인되었으며, 분기 단위로 고객의 VoC를 반영하여 성능을 업데이트하고 있다.

잘 알려져 있다시피 AI를 접목한 비전 검사는 룰 기반의 머신비전 방식에서 검사가 불가능했던 제품들(난반사 재질의 자동차 부품류, 비정형적인 식품류, 패턴이 다양한 직물류)을 자동 검사가 가능하게 함으로써, 사람의 육안에 의존하던 수동 검사를 FA에 포함하여 생산을 가능하게 한다. 이러한 자동화 검사 가능성을 보고, 트윔에서는 MOAI라는 AI 기반 검사를 개발해 왔으며, 2020년 MOAI를 탑재한 검사기와 의료분야 자동화 라인 구축 등으로 약 100억 원의 매출을 달성할 것으로 예상하고 있다.

김 부사장은 AI는 기술적으로 뭐가 더 잘 된다는 걸 일대일로 비교하기는 쉽지 않다고 말한다. 어떤 머신비전 업체들은 범용적인 라이브러리를 생산해서 고객이 사서 쓰게끔 하는 사업을 하고 있지만, 트윔은 자사 검사기에 MOAI를 탑재해서 자사가 셋업해서 고객이 양산을 하게끔 하는데 사업의 초점을 맞추고 있다. 그것이 장비일 수도 있고 라인에 카메라만 설치해서 검사가 될 수 있게끔 하는 것일 수도 있다.

MOAI 실행화면(사진. 트윔)

김 부사장은 AI 머신비전을 하면서 가장 크게 느끼는 건 AI라는 게 학습을 어떻게 하느냐에 따라서 결과 차이가 크다는 것이라고 말했다. 어떤 업체의 AI 제품을 쓰느냐가 중요한 게 아니라 얼마나 학습을 잘하고 광학조건을 잘 맞추냐가 중요하기 때문에, 트윔은 이것들 위주로 현장에 셋업을 하고 고객사에 교육을 해주는 형태의 사업을 전개하고 있다.

샘플은 제품의 성능과 제품의 사양에 따라서, 또 어디까지 검사할 거냐, 제품의 결함이 얼마나 큰 차이가 있느냐에 따라 달라진다는 것이 김 부사장의 설명이다. 쉬운 것들은 불량 샘플 100개부터 가능하다. 즉 결함을 얼마나 디테일하게 봐야 하느냐에 따라서, 그리고 양품과 불량의 차이가 얼마나 크냐에 따라서 샘플 수량에 차이가 있다.

트윔은 지난 2016년부터 2017년에 걸친 모 디스플레이 업체의 대규모 투자에 머신비전 시스템을 개발해 납품하면서 650억 원이라는 큰 매출을 한 번에 확보했다. 위치보정 시스템과 위치보정에 대한 수치계산을 위한 라미네이터라는 장비에 공급한 사례다. 현재는 자동차나 식품, 의료분야로 사업을 다각화하고 있다.

올해 판교에 ‘MOAI Lab’ 설립

트윔은 MOAI 알고리즘 개발을 3년 전부터 준비해왔고, 올해는 MOAI를 좀 더 특화 시키기 위해 판교에 ‘MOAI Lab’이라는 연구소를 설립했다. 현재 인원은 5명으로, 앞으로 계속 인원을 확충해 나갈 계획이다.

이 연구소 외에도 동탄 본사에는 MOAI를 좀 더 최적화해서 산업현장에 적용하는 걸 위주로 연구를 진행하는 연구소가 운영이 되고 있다.

언택트라는 새로운 트렌드는 트윔의 비즈니스에도 변화를 가져오고 있다. 언택트라는 트렌드는 사람이 아니라 비전이 검사해야 하는 시스템에 대한 요구를 확대 시키고 있다. 이러한 트렌드는 무인 자동화 시대를 더욱 가속화 시키는 상황을 만들고 있고, 트윔은 이 무인 자동화의 핵심이 되는 제품조립 위치보정 및 검사(Rule, AI)를 바탕으로 무인 자동화 라인 구축을 주도하고 있다.

김 부사장은 머신비전+인공지능 검사가 사람의 눈과 뇌의 역할을 하고, 6축 산업용 로봇은 사람의 손을 대신한다고 생각한다. 이 기술의 발전은 사람이 할 수 있는 영역을 넘어서 그간 제품의 조립 신뢰성이 높고, 자동화 제어가 어려웠던 제조업 분야의 자동화를 가능하게 만들었다는 의견이다.

트윔은 이 기술들을 각각으로 보지 않고, 기술 융합을 통해 최대의 시너지를 내고자 한다. 예를 들어 의료 분야 제조 공정에 머신비전과 인공지능 검사를 접목한 하이브리드 비전 검사 시스템을 적용했으며, 산업용 로봇에 머신비전을 접목해 검사와 생산을 동시에 진행하는 시스템 등을 개발했다.

트윔 정한섭 대표가 ‘2018 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2018)’에 참가해 AI검사로봇을 설명하고 있다.(사진. 여기에)

트윔은 FA에서 눈과 손이 되는 이 기술은 언택트 시대를 맞아 더욱 폭발적인 시장을 형성할 것으로 전망하고 있다.

스마트 팩토리라고 하면 대부분 설비만 만드는 업체, 전장만 하는 업체, 제어만 하는 업체, 비전만 하는 업체, MES만 하는 업체, CIM을 하는 업체들이 각각 따로 있다. 그러다 보니까 인터페이스 비용도 비싸게 들고, 협업단계도 대단히 복잡하다. 이것들을 한 회사가 하게 되면 비용은 물론 인원도 절감되고, 인터페이스로 인한 업체 간 신경전도 줄어들 수 있다.

따라서 트윔은 현재 설비만이 아니라, 설비에 MES나 빅데이터까지 올려서 예측까지 통합으로 할 수 있는 토탈 솔루션 사업을 전개하는데 역량을 집중하고 있다. 최종적으로 스마트 팩토리로 가기 위한 기술 포트폴리오를 가져가고 있다.

김 부사장은 자사가 만드는 설비라인은 작은 규모의 업체가 설비부터 시작해서 점차적으로 확장을 할 수 있다고 말한다. 즉 한 번에 구축할 수도 있고, 단계별로 할 수도 있는 양 시스템을 제안하고 있는 것이다.

고객의 현장에 맞는 스마트 팩토리 구축 토탈 솔루션을 제공할 수 있는 회사로 성장하는 것이 4차산업혁명시대의 트윔의 목표다.