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[LG CNS AI DAY 2021] "물류 작업 선별과 검수, 비전 기술로 정확도 99% 넘는다"

AI타임스 2021. 11. 26. 11:11

비전 기술과 딥러닝 알고리즘으로 택배 분류하고 물류 검수해
'AI 자동 3분류' 솔루션 발표...LG CNS가 개발한 'DAP비전 솔루션' 소개
'상품 인식 기술' 물류 검수 빠르고 정확하게 가능

 

(출처=셔터스톡)

물류센터에서 택배를 분류하고 검수하는 과정에 인공지능을 적용한 비전 기술이 소개됐다. 사람 100명이 분류해야 채울 수 있는 물류량을 인공지능은 하루 만에 혼자 할 수 있다. 인간 눈으로 직접 화물을 검수하는 과정에 생기는 오차도 획기적으로 줄일 수 있다. 정확도는 모두 99% 이상이다.

 

강수진, 임규성 책임연구원(CTO)은 25일 열린 'LG CNS AI 데이' 행사에서 AI에 기반한 비전 기술로 물류 분야에 효율성을 높일 수 있다고 강조했다. 

 

강수인 책임연구원은 ‘택배 물류 센터 프로세스에 AI 기술을 접목해 화물을 3가지로 분류하는 서비스 적용 사례’를, 임규성 책임연구원은 ‘물류센터에서 물품을 검수할 때 필요한 상품 인식 기술 연구’를 각각 소개했다.

 

AI 비전 기술로 화물 분류하는 '자동 3분류 솔루션'


(출처=행사 캡쳐).

 

강수진 CTO는 AI 비전 기술로 화물 유형을 분류하는 '자동 3분류 솔루션' 을 소개했다.

 

택배가 각 지역으로 출발하기 전 '메가 허브센터(Mega Hub Center)'에서 분류 작업이 이뤄진다. 이때 화물은 자동 분류 설비인 소터를 통해 전국 권역별로 나뉜다.

 

메가 허브센터는 각 지역별 물량을 한곳으로 모아 배송 목적지별로 자동 분류하는 센터를 말한다.

 

강 책임연구원은 "소터 설비 성능을 최대로 활용하려면 소터 규격에 맞는 적절한 사이즈의 화물을 태우는 것이 핵심이다"고 강조했다. "그러기 위해선 작업자가 대형, 소형, 이형 소터 별로 화물을 분류하는 작업을 해야한다"며 "분류에만 최대 100명이 필요하다"고 말했다. 단순 사이즈 분류가 아닌, 물체의 형상과 유형까지 구분해야 한다는 게 핵심이다.

 

강수진 책임연구원은 물류 분류 작업에 드는 시간와 인력을 줄일 수 있는 기술을 소개하면서 '자동 3분류 솔루션' 구성품을 차례대로 언급했다. 그는 "자동 3분류 솔루션은 이미지, 부피, 형상 조건에 따라 가로, 세로, 높이 값 측정을 위한 3차원 측정 모듈인 '3D 디멘셔너(Dimensioner)'를 탑재했다"고 설명했다.

 

또 "비전 카메라(Vision Camera)를 통해 택배 화물별 형상과 이미지도 획득할 수 있다"고도 말했다. "획득된 이미지의 딥러닝 학습을 위한 DAP 비전솔루션까지 있다"고 덧붙였다.

 

과정은 간단하다. 우선 화물이 하차한 후 컨베이어 위에 올라가면, 위치 센서에서 화물을 탐지한다. 그 후 비전 카메라에서 이미지를 촬영하다. 그러면 DAP 비전솔루션이 인식 된 화물의 이미지만 추출해 판정을 수행하는 방식이다.

 

(출처=행사 캡쳐)

특히 강수진 연구원은 LG CNS가 개발한 'DAP 솔루션'으로 지속적인 딥러닝 학습이 가능하다고 강조했다.

 

"DAP 비전 솔루션은 언제나 학습이 가능한 클라우드 기반의 학습 서버, 물류 설비, 환경에 최적화된 판정, 관리 서버를 제공한다"고 언급했다. LG CNS가 만든 해당 솔루션은 화물 판정을 수행하기 위한 판정 서버와 판정 결과를 모니터링하고 통합 관리할 수 있는 관리 서버가 탑재돼있다. 고성능 GPU 기반 클라우드에 학습 서버도 구축돼 있어 실시간 학습을 수행이 가능하다.

 

그는 "DAP 비전 플랫폼으로 판정 결과를 조회할 수 있다"며 "판정에 대한 학습 및 평가 결과도 확인할 수 있다"고 사례를 설명했다.

 

만약 분류 조건을 바꾸거나 새로운 화물에 대한 업데이트가 필요한 경우, 재학습을 실시함으로써 모델을 최적화해 판정 정확도와, 분류 정확도를 높일 수 있다. 강수진 CTO는 "지속적인 딥러닝 학습으로 분류 정확도가 현재까지 99.6%다"고 강조했다. 

 

'상품 인식 기술'로 물체 검수 빠르고 정확하게


(출처=행사 캡쳐)

 

임규성 책임연구원은 택배로 보낼 박스나 화물 검수에 사용하는 ‘상품 인식 기술’을 소개했다. 해당 과정은 크게▲물체 검출 ▲배경 마스킹(masking) ▲물체 분류로 나뉜다.

 

물체 검출은 박스 안에 물체가 어디에 위치해 있는지 찾는 과정이다. "물체가 누락되면 다음 단계에서도 인식이 불가하므로 매우 중요한 단계다"고 임 연구원은 언급했다. "해당 과정은 '수도 레이블링(Pseudo Labeling)'을 통한 딥러닝 지속 학습을 진행했다"며 검출 성공률은 99%다"고 강조했다.

 

마스킹은 인식해야 할 물체들이 서로 비슷하거나 엉켜있는 경우, 중요하지 않은 영역은 빼고 인식하는 단계다. 즉 필요한 정보에만 집중한다. 여기선 ‘메트릭 러닝(Metric learning) 알고리즘’을 사용한다. 

 

메트릭 러닝 알고리즘이란, "데이터 간의 유사도를 잘 수치화하는 거리 함수를 학습하는 방식이다"고 그는 설명했다. 상품들이 서로 잘 구분될 수 있는 특징을 만드는 방법을 모델이 학습하게 하는 식이다.

 

임규성 CTO은 "해당 알고리즘을 통해 상품 간의 유사도를 학습할 수 있다"고 말했다. "새로운 상품이 추가되는 경우나 디자인이 바뀌면 해당 상품 데이터 베이스만 업데이트하면 된다"며 "모델 재학습 없이 바로 인식할 수 있다"고 했다.

 

물체 분류는 인식 단계로 생각하면 된다. 각각의 물체에 해당하는 이미지 영역의 정보를 추출하고 비교해서 어떤 상품인지 인식하는 역할을 한다. 이를 통해 상품의 종류나 수량뿐 아니라 위치도 인식할 수 있다. 

 

"전체 파이프라인 중 병목(bottleneck) 가능성이 높은 부분을 찾아 연산 최적화 작업을 한다"고 임 CTO는 말했다. 이 때 '유사도 검색 알고리즘'으로 인식 속도를 절반 이상 단축할 수 있다. "현재 2초 안에 이미지 안에 있는 모든 상품을 인식할 수 있다"며 "시간당 약 2000 토트 박스 이상 검수 가능하다"고 강조했다.

 

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

 

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