AI(Artificial Intelligence, 인공지능)는 다양한 분야에서 활용되며, 우리 삶을 혁신적이고 편리한 삶을 만들어 주고 있습니다. 이러한 흐름에 맞춰 LG에너지솔루션도 최고의 배터리 생산을 위해 AI를 적극 활용하고 있습니다. 배터리 구매, 생산, 공정, 설비, 품질 등 모든 분야에 AI를 도입해, 업무의 정확성과 효율성을 높이기 위해서인데요. 이를 위해 AI 기술을 끊임없이 연구하고 있죠.
이러한 노력 끝에 LG에너지솔루션 AI기술팀의 김건욱 님은 양품에 섞여 있는 불량을 구분하는 AI 기술 연구에 성공했습니다. 더불어 이 연구 성과는 세계적인 학회인 ‘ECCV(European Conference on Computer Vision) 2024 Challenge’에서 인정받아 ‘최고 혁신상(Most Innovative prize)’을 받는 영예를 안았습니다. 이번 시간에는 김건욱 님을 만나 ECCV가 어떤 학회인지와 그가 연구한 AI 기술을 알아보겠습니다.
세계적인 기술 교류의 장, 유럽컴퓨터비전학회(ECCV)란?
유럽컴퓨터비전학회(European Conference on Computer Vision, 이하 ECCV)는 2년마다 열리는 AI 및 컴퓨터 비전 국제 학회로 1990년부터 시작된 깊은 역사를 자랑합니다. ECCV는 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(Computer Vision and Pattern Recognition Conference, CVPR), 국제컴퓨터비전학회(International Conference on Computer Vision, ICCV)와 함께 세계 3대 AI, 컴퓨터 비전 학회로 꼽히고 있습니다.
세계적이고 권위 있는 학회인 만큼 AI, 컴퓨터 비전 분야 전문가와 빅테크들이 앞다퉈 ECCV에 참여하고 있습니다. 이곳에서 공개되는 최신 기술들은 후속 연구에 막대한 영향을 끼치기 때문에 관련 분야에 종사하는 연구원, 엔지니어에게 뜨거운 관심을 받고 있죠.
ECCV에서는 다양한 프로그램들이 진행됩니다. 메인 콘퍼런스에서는 각 연구 분야에 대한 최신 방법론을 발표하고, 데모 세션에서는 각 기업이 자신의 컴퓨터 비전 기반 기술들을 시연합니다. 또한 워크숍에서는 현장의 문제를 실질적으로 해결하기 위한 기술을 발굴하는데요. 도전 과제(Challenge)에 대한 논문을 공유하며, 인사이트를 나누는 시간을 갖습니다.
평가와 시상은 블라인드 리뷰를 통해 이뤄집니다. 최소 3명의 해당 분야 연구자가 제출된 각 논문에 대한 리뷰에 참여하는데요. 논문 저자는 익명으로 처리돼 오로지 기술에 대해서만 심사를 받게 됩니다. 이 과정을 거쳐 뛰어난 방법론을 제시한 논문이 선별돼 수상하게 되죠.
불량을 빠르게 검출할 수 있는 딥러닝 기술로 ECCV 2024 최고 혁신상 수상하다
ECCV 2024는 올 9월 29일부터 10월 4일까지 이탈리아 밀라노 Mico Milano에서 개최되어 성황리에 마무리했습니다. 특히 이번 ECCV 2024는 AI에 대한 관심이 급격히 높아지면서 학회 참여도도 높았는데요. ECCV 2022에는 약 5,000명이 참가한 것에 비해, 이번 ECCV 2024에서는 6,705명이 참가했습니다.
그 중 워크숍 세션의 육안 검사(Visual Inspection) 도전 과제 부문에서 LG에너지솔루션 구성원의 논문이 채택돼 최고 혁신상(Most Innovative prize)을 수상하는 쾌거를 이뤘습니다. 영광의 주인공은 바로 AI기술팀 김건욱 님! 그는 어떤 AI 기술을 연구해 이 상을 수상할 수 있었을까요?
Q. ECCV 2024에서 어떤 연구 과제로 최고 혁신상을 수상하게 되셨나요?
ECCV 2024에서 ‘비주얼 프롬프팅(Visual Prompting) 기반의 원샷 세그멘테이션(One Shot Segmentation) 딥러닝(Deep Learning)’ 기술로 최고 혁신상을 수상했습니다.
비주얼 프롬프팅(Visual Prompting)이란 주어진 프롬프트를 조건으로 모델이 객체를 인식하도록 하는 딥러닝 기술입니다. 미리 학습된 객체만 인식할 수 있는 기존의 딥러닝 기술 기반 모델과 차이가 있는데요. 비주얼 프롬프트 기반 모델은 입력 이미지로 객체를 맞추지 않고 사용자가 특정 영역에 대한 정보를 ‘프롬프트(Prompt)’로 제공하면, 모델이 프롬프트와 입력 이미지를 비교하면서 그 영역을 찾아내고 학습합니다. 이 경우에는 새로운 프롬프트를 주더라도 모델이 입력 이미지를 보고 해당 영역을 올바르게 검출할 수 있는 능력을 갖추게 되죠.
비전 검사를 하다 보니 불량 유형이 지속 변화한다는 것을 알았습니다. 종종 새로운 형태의 불량이 발생하거나 불량 기준이 변하기도 했는데요, 문제는 불량 기준이 변하는 경우입니다. 기존에는 이런 새로운 불량이 양품화되며 양품 데이터에 섞여있었고 라벨링(Labeling)도 되어있지 않았습니다. 그리고 현실적으로 무수히 많은 양품 데이터를 육안으로 찾아보며 새로운 불량을 찾고 라벨링을 해주는 일은 어렵습니다. 하지만 비주얼 프롬프트 모델을 활용하면 새로운 불량 이미지 소수만 가지고 전체 데이터를 탐색하며 찾아낼 수 있습니다.
Q. 비주얼 프롬프트 기반 딥러닝 기술을 공정에 적용했을 때 얼마나 효율을 높일 수 있었나요?
비주얼 프롬프트 모델을 데이터 라벨링(Labeling) 정제 작업에 활용한 적이 있는데요. 기존 대비 작업시간 약 90% 이상 감축할 수 있었습니다. 10시간이 소요됐던 일이 대략 30분~1시간까지 준 것인데요. 이렇게 업무 효율성을 대폭 높일 수 있었던 이유는 비주얼 프롬프팅을 통해 모델이 예측한 결과만 분석하면 됐기 때문입니다.
Q. 이번 ECCV 2024에서 다뤄진 주요 연구 주제 중 인상 깊었던 것은 무엇이었나요?
이번 ECCV 2024 워크숍 부문은 테크 기업 애플(Apple)이 주최했습니다. ‘애플’도 제조를 하는 기업이다 보니 지난 학회보다 현장에서 마주하고 있는 난제를 해결하기 위한 도전 과제들이 많았습니다. 현실적인 문제들을 좀 더 집중적으로 다뤘기 때문에 좀 더 유익했어요.
그리고 확산 모델(Diffusion Model), 파운데이션 모델(Foundation Model) 등 AI에 대한 다양한 연구 주제가 다뤄지고, 서로 다른 연구 분야 간의 결합으로 새로운 결과를 창출한 것이 인상 깊었죠. 이미지와 텍스트 데이터가 결합해 모델의 한계를 해결하는 멀티 모달(Multi-modal)* 연구, 그리고 이미지 인식과 이미지 생성을 융합해 시너지를 내는 연구가 기억에 남습니다.
*멀티 모달(Multi-modal): 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 데이터 양식(Modality)을 함께 처리하는 것을 의미.
Q. ECCV 2024에서 수상한 것이 어떤 의미를 갖는지 궁금합니다.
LG에너지솔루션이 세계적인 수준의 AI 기술력을 확보하고 있으며, 실제 문제를 해결할 수 있는 능력이 있음을 객관적으로 증명했다고 생각합니다. 현장의 어려움을 해소할 수 있는 방법론을 개발했는데, 이 방법론이 실질적인 가치를 제공한다는 것을 입증받았다는 점이 큰 의미가 있다고 생각해요.
지금까지 ECCV 2024 Challenge수상자 김건욱 님 인터뷰 1편이었습니다! AI와 컴퓨터 비전 분야에서 최고 학회 중 하나로 꼽히는 ECCV. 또 이곳에서 발표한 김건욱 님의 비주얼 프롬프트 기반 딥러닝 기술이 현장에 혁신을 불러일으켰는지 파악할 수 있었죠.
다음 인터뷰 2편에서는 김건욱 님이 기술 연구를 위해 어떤 노력을 기울였는지 생생한 비하인드 스토리를 만나보겠습니다. 많이 기대해 주세요!