영상 처리 기술의 장점과 활용 사례 1탄

영상 처리 기술은 제조업과 물류업 등에 널리 활용되고 있으며 자동화가 필수적인 현대 산업에 빼놓을 수 없는 기술 중 하나입니다. 또한, 영상 처리 기술이 적용될 수 있는 분야가 점차 넓어지고 있으며 그 활용 사례로는 의료 및 농업 등이 있습니다. 이번 글에서는 영상 처리 기술이 무엇인지, 어떤 이점을 낳는지, 그 개요와 활용 사례를 알아보도록 하겠습니다.

 

영상 처리 기술은 그 종류가 다양하기에 얻어지는 결과 또한 다양합니다. 영상 처리란 무엇인지 정의를 설명드리면서 영상 처리 기술의 종류에는 어떤 것들이 있는지 같이 살펴보도록 하겠습니다.

 

영상 처리란 단어 그대로 영상 데이터를 이용하여 영상의 패턴 분석, 비교, 가공 등 처리하는 기술을 일컫습니다. 영상의 변환, 변형, 해석, 정보 추출 등을 실시할 수 있으며 또한, 결과 영상을 판정, 판별하기까지의 기술을 머신 비전이라고 부릅니다. 이와 같이 영상의 획득, 처리, 머신 비전의 순서로 진행됩니다.

 

영상 처리 기술에 대해 이해하셨다면 이제 영상 처리 기술이 왜 보급되었는지 우리의 실생활에 어떻게 활용되고 있는지 궁금하실 겁니다. 영상 처리 기술이 보급된 이유에 대해서 설명드리자면, 특히 제조업에서는 제품의 품질이 엄청 중요합니다. 제품의 품질을 판단하는 방법으로 육안 검사가 가장 일반적인 방법이며 많은 품질 검사 현장에서 수행되고 있습니다. 제조 공정의 대부분에서 육안 검사가 진행되나 이것은 자동화가 불가능하다고 여겨져 왔습니다.

 

그러나 이 불가능을 뒤집은 것이 바로 AI의 실용화와 보급입니다. 딥 러닝이라는 기계 학습 기법이 확립됨에 따라 AI의 정밀도는 눈에 띄게 향상되었습니다. 사람의 눈이 아니면 판단할 수 없었던 것들을 AI가 대신할 수 있게 되었고 다양한 분야에서 검사의 자동화를 도입할 수 있게 되었습니다.

 

이러한 AI에 의한 자동화가 실현되면서 영상 처리도 사람 대신 컴퓨터가 실시하는 것이 가능해졌습니다. 어떻게 보면 영상 처리를 AI가 학습하면서 자동화가 가능하기에 두 기술의 콜라보라고 할 수 있겠습니다. 이러한 영상 처리 기술이 실생활에 주는 가장 큰 이점은 자동화라고 생각합니다. 영상 처리 기술에 의해서 제조, 물류, 의료 현장 등에서 특정 작업들이 자동화되었습니다. 그로 인해 노동력 부족의 해소, 인원 비용의 절감, 고속 처리 등이 가능해졌습니다.

 

또한, 사람이 작업하는 것보다 작업의 편차가 없어 일정한 기준으로 처리, 판단이 가능해집니다. 따라서 인위적인 실수와 불량률이 현저히 줄어들 수 있습니다. 또한, 기준이 통일됨으로써 표준화가 실현될 수 있고 연속 처리 및 고속 처리가 가능하고 정확한 작업으로 정밀도도 향상될 수 있습니다. 위험한 장소나 환경에서의 작업을 기계가 대신할 수 있기에, 노동환경 또한 개선될 수 있습니다. 이와 같이 유연한 인원 배치와 노동체제를 구축할 수 있어 전체 노동 환경 개선으로도 이어질 수 있습니다.

 

오늘은 여기까지 영상 처리에 대해서 알아보았습니다. 단순히 영상을 변형하고 처리하는 것이라고 생각했지만, AI, 딥 러닝과 결합하면서 새로운 혁신, 새로운 비즈니스 창출로 이어질 가능성이 보입니다.