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[IT뉴스]아이벡스, ICML 2026 논문 채택…산업용 피지컬 AI 기술력 입증

온카뱅크관리자

2026-06-12 17:47:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">오염 데이터서도 결함 찾는 이상 탐지 기술<br>MVTecAD·VisA·Real-IAD서 최고 수준<br>제조 현장 학습 데이터 한계 극복 겨냥</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="uEUCtppXDJ">
          <p contents-hash="2fb3155f5fdba490243bf17bd7d98e883475745cf724e2f71758ec5e38b9a265" dmcf-pid="7w7l3uu5wd" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 산업용 피지컬 인공지능(AI) 기업 아이벡스의 연구 논문이 글로벌 3대 AI 학회 중 하나인 ICML 2026에 채택됐다. 오염된 학습 데이터 환경에서도 안정적으로 결함을 검출할 수 있는 이상 탐지 알고리즘을 제안해 산업용 AI 원천기술 경쟁력을 인정받았다는 평가다.</p>
          <p contents-hash="6932d5ab65e57876b2ede22bef447b50fc64cc1123518d154a4d89286e8d91c9" dmcf-pid="zrzS0771Ie" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ec846ec6841c6f002d90cbc1d51e69f72e1c8d0c83b4403fe009c20d3ccc9bc8" dmcf-pid="qmqvpzztER" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/12/Edaily/20260612174542302vsoo.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="UV5DYZZvwi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/12/Edaily/20260612174542302vsoo.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="9a93e76464b350d14dd7948e35b705956915468f7153584642aa0faeef96602a" dmcf-pid="BsBTUqqFmM" dmcf-ptype="general">
           이번에 채택된 논문은 ‘오염된 데이터에 강한 이상 탐지를 위한 메모리 증류 선택 기법’이다. 실제 산업 현장에서 빈번하게 발생하는 오염된 학습 데이터 환경에서도 안정적으로 결함을 검출할 수 있는 이상 탐지 기술을 제안한 것이 핵심이다.
          </div>
          <p contents-hash="026f511c1a7c6ff4fc7ef43c23e1aa074e8877bf8ef8bead09f0e76886a03fbf" dmcf-pid="bObyuBB3wx" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="cae272bb614ed3f2d2ea0d6455e82156d6ccab43076b42eb2bea86408d1aaa25" dmcf-pid="KIKW7bb0wQ" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="e2c2285403e620090d0d50b68a1a0c15815061584b6c0cced0e650f8fb2147a7" dmcf-pid="9C9YzKKpsP" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="fbcb55652449ba5c60051361b4a1e1a2bdf0f24a10852d07d510614b93d1081a" dmcf-pid="2h2Gq99Uw6" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="8bd22968255f004354138edf7f9d14d5d0d3af216289b2561b9da23e97979fef" dmcf-pid="VkpI100HD8" dmcf-ptype="general">모델이 증류된 점수를 바탕으로 깨끗한 샘플만 스스로 선택해 학습하는 자기 선택 과정도 반복 적용했다. 이를 통해 픽셀 단위의 정밀한 결함 위치 탐지가 가능하도록 했다.</p>
          <p contents-hash="f309a50964bf4016547b2b3511ece2fa3cef5c271b9e8ca21a29663a5d219a67" dmcf-pid="fEUCtppXr4" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="ef7ce3970116c875d7af9ce6b38f2053bd8b42d846e830546c8b5d63de8a8229" dmcf-pid="4DuhFUUZOf" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="0b3aabb58ad4493d43e49f623a622265200ebef7a48ece41419b3673b2dd9d99" dmcf-pid="8w7l3uu5DV" dmcf-ptype="general">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.</p>
          <p contents-hash="4a40788fa063d5ac0eacdebff148c8bf986635a99d9860b2ff4bfd7f7a9a62cc" dmcf-pid="6rzS0771E2" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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