아이벡스는 자사 딥러닝 리서치 그룹의 연구 논문이 세계적 인공지능 학회인 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에 채택됐다고 12일 밝혔다. ICML은 뉴립스(NeurIPS), ICLR과 함께 글로벌 3대 AI 학회로 꼽힌다.
제조 현장에서는 완벽하게 정제된 학습 데이터를 확보하기 어렵다. 정답 라벨이 없는 불량 샘플이나 노이즈가 섞인 데이터가 학습 과정에 포함될 수 있고, 이는 산업용 AI 도입 과정에서 모델 성능과 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 요인으로 꼽혀 왔다.
아이벡스 딥러닝 리서치 그룹은 이를 해결하기 위해 ‘MeDS(Memory-Distilled Selection)’ 알고리즘을 개발했다. MeDS는 학습 데이터에 불량 샘플이 섞여 있어도 이미지와 픽셀 수준에서 결함을 안정적으로 찾아내는 기술이다.
연구팀은 전체 특징 데이터 중 일부를 무작위로 추출해 다수의 메모리 앙상블을 구성하는 서브샘플링 기반 필터링 기법을 도입했다. 이 과정에서 발생하는 희소성이 저주파 필터 역할을 수행해 노이즈가 많은 환경에서도 정상 패턴을 효과적으로 선별할 수 있음을 수학적으로 증명했다.
또 필터링된 메모리 점수를 학생 네트워크에 전달하는 지식 증류 과정에서는 신경망이 단순한 패턴을 먼저 학습하는 조기 학습 성향을 활용했다. 이를 통해 노이즈 과적합을 방지하고 정상 패턴 판별 성능을 높였다.
모델이 증류된 점수를 바탕으로 깨끗한 샘플만 스스로 선택해 학습하는 자기 선택 과정도 반복 적용했다. 이를 통해 픽셀 단위의 정밀한 결함 위치 탐지가 가능하도록 했다.
아이벡스는 해당 기술이 산업용 비전 AI 분야 대표 벤치마크 데이터셋인 MVTecAD, VisA, Real-IAD 등에서 기존 최고 수준을 뛰어넘는 성능을 기록했다고 설명했다. 오염된 데이터 환경에서도 강건성과 실용성을 입증했다는 것이다.
성민수 아이벡스 대표는 “아이벡스의 AI 원천기술 연구 역량이 세계적인 수준에서 인정받았다”라며 “앞으로도 제조 현장의 실제 문제를 해결할 수 있는 산업용 피지컬 AI 기술 개발과 연구를 지속하며 글로벌 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다.
한편 2020년 설립된 아이벡스는 AI 비전 검사, AI 로보틱스, MLOps, 데이터 플랫폼을 기반으로 제조 현장을 위한 산업용 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 전 직원의 80% 이상이 엔지니어 인력이며, 국내외 등록 특허 53건을 포함해 총 80여건의 특허 포트폴리오를 보유하고 있다.
