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Nikkei X-TECH_2021.5.31

도시바, 새로운 방식의 이미지 분류 AI 개발
검품 시 원인 특정 시간 3분의 1에 도전

노동력 부족에 대응하거나 생산성 향상을 위해 상품의 검품 공정에 AI(인공지능)를 이용한 이미지 분류를 도입하는 제조업이 늘고 있다. 도시바는 22년도의 사내 실용화를 추진한다. 시작(試作)이나 양산 초기와 같은 기존에는 도입이 어려웠던 단계에서 이미지 분류 AI를 활용하기 위한 연구개발을 추진하고 있다.

최대 특징은 ‘자율학습’으로 운용이 가능하다는 점이다. 자율학습이라는 것은 학습용 데이터에 정답∙오답을 사람이 라벨링할 필요가 없는 타입의 학습 방법이다. 현재의 이미지 분류 AI의 주류는 수작업으로 라벨링하는 ‘지도학습’이다.

자율학습은 라벨링을 할 필요가 없는 만큼 지도학습에 비해 도입 허들이 낮다. 반면에 지도학습에 비해서는 정밀도를 높이기 어렵다. 도시바는 2개의 방법을 조합해서 이미지를 분류하고, 자율학습에서도 높은 정밀도를 실현했다.

새로운 기술의 이름은 ‘IDFD(Instance Discrimination and Feature Decorrelation)’다. 이미지 분류 정밀도의 벤치마크 테스트 ‘ImageNet-10’에서 도시바는 20년 가을, IDFD를 사용해서 95.4%의 정밀도를 기록했다. 이 시점에서 논문 발표된 시스템 중에서 최고 성능이었던 71.0%를 크게 웃돌며, 이 시점에서 세계 최고를 기록했다.

IDFD의 구체적인 구조는 이렇다. 우선 제1단계에서는 1장의 이미지를 기준으로 반전∙회전∙확대한 복수의 이미지를 자동 생성하고, 각각의 이미지를 학습시켜 특징을 추출한다. 예를 들면, 개 사진의 경우는 얼굴이나 귀, 4개의 다리 등과 같은 특징을 추출∙학습하고, 이와 닮은 것을 같은 그룹으로 분류한다. 기존의 자율학습에서 많이 이용했던 이미지 전체를 분석하는 AI와 비교해서 하늘이나 바다와 같은 배경이나 주변물에 현혹되지 않고 이미지를 분류할 수 있다고 한다.

이 제1단계는 기존에도 있었던 방법이다. 제1단계 단독으로는 “그룹으로 분류하는 데 필요한, 유효한 특징을 학습할 수 있는 근거가 충분하지 않다고 생각했다”(도시바 연구개발센터의 나카타(中田) 책임연구원).

그래서 제2단계에서는 추출한 특징을 바탕으로 더 다양하게 분류하는 어프로치를 취했다. 독자적인 학습 기준을 설정하고, 각 특징량이 다른 특징을 나타내도록 학습할 수 있도록 했다. 마치 사람이 같은 코라고 해도 개와 고양이는 서로 다른 특징을 갖는다고 자연스럽게 학습하는 이미지다. 산업분야에 적용하는 데 있어서, 결함의 종류까지 명확하게 분류하는 것을 상정하고 착상을 얻었다고 한다.

-- 검품 공정의 대폭 절감에 기대 --
도시바는 제조업의 검품 공정에 적용하는 것을 상정한다. 구체적으로는 시작∙양산 초기 단계에서 새로 발견되는 불량 분류에 이용할 수 있을 것으로 기대한다. 시작∙양산 초기 단계는 제조량이나 얻어지는 교사 데이터가 한정적이며, 어떤 불량이 나올지도 예측하기 어렵다.

지도학습 AI에서도 확실하게 결함의 특징을 학습시키면 불량품을 추출∙분류할 수 있다. 한편으로 학습 가능한 데이터가 적으면 정밀도가 떨어지기 때문에 결함의 종류가 어느 정도 명확하고 충분한 양의 데이터를 얻을 수 있는 양산 안정기 이후에 활용하는 경우가 많다. AI에게 분류 기준을 학습시키는 작업에 필요한 도입∙운용 비용이 부담되는 것도 결점이다.

나카타 책임연구원은 “이상이나 불량의 조기 발견, 생산 라인의 조기 운용 등 제조업의 생산성 향상에 공헌하고 싶다”라고 말한다. IDFD의 전(前) 단계에 개발한 자율학습의 이미지 분류 AI를 자사 내에서 활용한 결과, 불량의 발견부터 원인을 특정하기까지의 시간을 약 3분의 1로 억제할 수 있었다고 한다. IDFD를 사용한 AI에서는 정밀도나 분류 성능의 더 높은 향상을 기대할 수 있다.

“21년도 중에 반도체의 생산공정용 성능평가나 개량을 실시하고, 22년도에 자사 공장의 시스템에 내장해 실용화하고 싶다”(나카타 책임연구원). 그 실적과 함께 자회사인 도시바 디지털 솔루션즈가 제공하는 제조업용 솔루션 ‘Meister 시리즈’에서의 전개도 추진할 계획이다.

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