오토딥러닝 비전검사 소프트웨어와 런타임 라이브러리 Neuro-R(뉴로알)의 신규 5.0 버전 / 사진. 여기에

AI 딥러닝 비전검사 소프트웨어 전문기업 뉴로클이 오토딥러닝 비전검사 소프트웨어와 런타임 라이브러리 Neuro-R(뉴로알)의 신규 5.0 버전을 10월 공식 출시했다. 이번 업데이트는 지난 7년간 다양한 제조 현장에서 축적한 기술력과 고객 경험을 바탕으로, AI 모델 개발부터 성능 최적화, 실제 검사 환경 적용까지 제품 전반의 활용성과 효율성을 강화한 것이 특징이다.

이번 업데이트의 주요 내용은 △VLM 기반 프롬프트 레이블러 △Oriented Object Detection 모델(회전 객체 검출 모델) 추가 △학습 시간 최대 79% 단축 및 추론 시간 최대 28% 단축 △Multi-GPU 동시 학습 △데이터 기반 의사결정을 지원하는 Result Tab 개선 △Intel OpenVINO 기반 런타임 최적화 등이다.

데이터 구축 과정에서는 기존 파운데이션 모델 기반 AI 레이블링 기능을 확장해 비전언어모델(VLM, Vision-Language Model) 기반의 Prompt Labeler(프롬프트 레이블러)를 새롭게 도입했다. 사용자는 텍스트 또는 이미지 형태의 프롬프트를 입력해 레이블링할 객체를 지정할 수 있으며, 두 가지 유형의 프롬프트를 함께 활용하는 것도 가능하다. 텍스트나 이미지로 명확하게 정의하기 어려운 검사 대상도 프롬프트를 통해 직관적으로 묘사하고 탐색할 수 있어, 복잡한 객체의 레이블링을 더욱 정확하고 신속하게 수행할 수 있다.

새롭게 추가된 Oriented Object Detection 모델은 객체의 위치와 크기뿐 아니라 회전 각도와 방향까지 검출한다. 기존 수평 바운딩 박스 방식과 달리 객체의 회전 방향을 반영해 검출할 수 있어, 다양한 각도로 배치된 부품을 파악해야 하는 로봇 피킹, 부품 조립, 얼라인먼트(정렬) 검사 등에 활용할 수 있다.

또한 뉴로클은 학습 및 추론 엔진 최적화를 통해 주요 모델의 학습 시간을 최대 79%, 추론 시간을 최대 28% 단축했다. 이를 통해 AI 모델 개발부터 실제 검사까지 이어지는 비전검사 전 과정의 처리 속도를 높였다.

여러 GPU에서 학습 작업을 동시에 수행할 수 있는 Multi-GPU 동시 학습 기능도 강화했다. 여러 GPU에 학습 작업을 분산해 GPU 활용도와 전체 작업 처리 효율을 높이며, 여러 모델을 반복적으로 학습하고 성능을 비교해야 하는 머신비전 개발 환경에서 GPU 자원을 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다.

이번 업데이트에서는 AI 모델 성능 분석과 학습 데이터 관리 기능도 강화됐다. 뉴로클은 딥러닝 모델의 성능 저하 원인을 파악하고 개선 방향을 설정하기 어려운 한계를 보완하기 위해 Result Tab을 개선했다. 이미지 테이블과 분석 결과를 한 화면에서 확인하고, Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 등 4가지 핵심 지표와 모델별 주요 데이터를 바탕으로 성능을 비교·분석해 데이터 기반의 모델 개선을 지원한다.

Edge AI 지원 범위도 확대됐다. Neuro-R 5.0은 Intel의 AI 추론 최적화 소프트웨어 툴킷인 OpenVINO 연동을 통해 Intel CPU, 내장 GPU(iGPU), NPU 등 다양한 Intel 아키텍처에서도 최적의 AI 모델을 실행할 수 있도록 한다. 이를 통해 고성능 외장 GPU에 대한 의존도를 낮추고, 하드웨어 비용과 설치 공간에 제약이 있는 제조 현장에서도 AI 비전검사를 도입할 수 있는 선택지를 넓혔다.

뉴로클 이홍석 대표는 “이번 5.0 버전은 지난 7년간 다양한 제조 현장에서 고객과 함께 축적해 온 경험과 기술력을 집약한 결과물”이라며 “단순한 기능 추가를 넘어 모델 개발부터 실제 현장 적용까지 고객이 겪는 어려움을 줄이는 데 집중했다”고 말했다. 이어 “앞으로도 제조 현장의 요구에 최적화된 기술과 지속적인 혁신을 통해 AI 딥러닝 비전검사의 새로운 표준을 제시해 나가겠다”고 밝혔다.

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