품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-03			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조·엔지니어링서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출 솔루션 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 유선 네트워크 설치가 어려운 노후 공장과 같이 통신 및 운용 조건이 열악한 환경에서 대규모 서버 활용 없이 디바이스에서 독립적으로 딥러닝(Deep Learning) 활용 제조 결함 검출을 지원하는 머신비전 솔루션 - 소형 폼팩터, 딥러닝에 효율적인 프로세스* 구조적용, 다양한 인터페이스 지원 등 제조현장 활용이 용이한 디바이스를 기반으로 제조 결함 검출 서비스를 구현하기 위한 개발 환경 및 지원 툴 등 구현 * 일반 GPU(Graphics Processing Unit)보다 에너지 효율 등이 높은 저전력/저발열 프로세스 - 부품 및 부분품 제조 또는 완제품 조립 과정에서 발생할 수 있는 다양한 딥러닝 기반 제조 결합 AI 모델 개발 및 제조 현장의 다양한 장치와 하여 제조 결함 검출 서비스를 구현하기 위한 온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출 통합 솔루션 개발 [산업동향] ㅇ 결합 검출의 정확도 및 속도 향상, 인력의 부담 경감을 위해 제조현장에서 딥러닝 기반 머신비전 활용이 확산되고, 온-디바이스 기반 머신비전 활용을 위한 머신비전 카메라 시장도 급격히 성장하고 있음 ㅇ 해외동향 - Cognex(미국), Basler(독일), Omron(일본), Keyence(일본) 등의 선진 기업들이 스마트팩토리와 연계하여 산업별(예: 반도체, 자동차 등)로 특화된 통합 솔루션 서비스 중 ㅇ 국내동향 - S사는 육안검사 비전 검사 통합 솔루션을 개발하였고 해외 기업에 매각 - 중소 제조기업 인공지능 활용 지원을 위한 K플랫폼은 다양한 기업과 협업하여 데이터셋 제공, 분석도구 지원, 분석서비스를 제공
2. 지원 범위
ㅇ 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 디바이스 개발 - 대규모 데이터 전송 및 서버 활용 없이 독립적으로 딥러닝 기반 제조 결함 검출을 지원하는 머신비전용 보드 또는 모듈 수준 디바이스 개발 - GPU 대비 에너지 효율 및 경제성이 높고, 딥러닝 추론에 최적화된 디바이스(수TOPS*급 머신비전 연산 등), 독립 모듈(또는 보드)로서 적시에 제조현장 서비스 활용이 가능한 디바이스(다양한 통신, 디스플레이 등 인터페이스 및 부가 장치 보유) 개발 * Trillion Operation Per Second ㅇ 개발 환경 및 AI 모델 개발 - 서버급 대규모 프로세스를 이용하여 학습한 AI* 모델을 디바이스로 이식하여 활용할 수 있도록 지원하기 위한 컨버팅툴 등 개발 환경 구현 * 오픈 소스 AI 프레임워크 활용 개발 가능 - 제조현장 맞춤 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 학습데이터 구축 및 딥러닝 기반 불량품 검출*용 AI 서비스 개발 * 동일 디바이스 활용 제작, 접합, 조립 등 다른 공정의 결함 검출을 위한 AI 서비스 5종 이상 개발 ㅇ 제조현장 적용을 위한 서비스 개발 및 실증 - 제조현장의 다양한 장치 및 시설과 연계하여 온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 통합 솔루션 및 서비스 개발 - 노후 제조현장 적용을 위한 교육, 최적화 지원 환경 구현 및 제조 기업이 직접 참여하여 서비스 적용 실증 (3개사 이상)
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 제조현장의 특성을 반영한 온-디바이스/엣지AI 기반 불량품 검출 기술이 제조 경쟁력 확보의 핵심 요소로 등장하고 있으나, 국내 기술력이 취약하여 집중 지원이 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 머신비전 시장규모가 지속적으로 성장*하고 있으며, 제조 기업의 경쟁력 강화를 위한 핵심 수단으로 자리매김 하고 있음 * ’21년 110억달러에서 연 7% 비율로 성장해 ’26년 155억달러로 성장 전망 (마켓앤마켓) - 클라우드 서버 기반 AI 시장은 글로벌 플랫폼 기업이 시장을 선점, 독점이 강화되고 있어 국내 중소기업의 신시장 개척을 위해 온-바이스 AI 기술 개발 지원이 필요 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 제조업 경쟁력 강화를 위해 제조 현장에서 AI 활용 지원이 필요하나, 중소기업 제조 현장은 통신 환경 등이 열악하여 기존 서버 기반 AI기술을 적용할 수 없으므로 온-디바이스 기반 AI 기술개발 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수