인공지능 이미지 프로세싱 라이브러리 개발 및 원천기술 보유 업체인 (주)포스로직(대표: 송종현)은 머신비전 라이브러리인 에프엘이미징(FLImaging)을 정식 출시했다고 1일 밝혔다.

라이브러리는 기존의 Rule-based 알고리즘과 AI 알고리즘 그리고 수학 라이브러리를 하나의 라이브러리에서 사용이 가능한 혁신적인 소프트웨어 제품이다.

모든 기술이 자사의 독자적인 기술로 개발되어 있으며, 엔비아의 GPU에서 제공하는 쿠다코어(Cuda Core) 및 텐서코어(Tensor Core) 연산까지도  엔비디아에서 제공하는 CUDNN라이브러리를 사용하지 않고 FLDNN이라는 독자적인 라이브러리를 직접 개발하여 동일 하드웨어 내에서 기존 CUDNN에 비해 20% 이상의 성능 향상을 이끌어 냈다.

저 사양의 CPU만 탑재한 PC에서도 딥러닝 추론을 사용할 수 있도록 CPU에서의 텐서 연산도 이미지 프로세싱 라이브러리 최적화 기술의 노하우를 바탕으로 그 어떤 딥러닝 도구보다 빠른 속도를 자랑한다.

자체적인 기술을 바탕으로 개발 되었기 때문에, 라이브러리 내에 잡다한 Third-party 라이브러리들이 존재하지 않아 깨끗한 패키지를 구성하고 있으며, 개발자는 단 한 줄의 코드로 AI와 Rule-based가 통합된 FLImaging(R) 라이브러리를 연결하여 프로그램을 작성할 수 있다.

Rule-based 알고리즘 라이브러리 시장은 기존 독일 미국 등 해외의 강력한 업체들이 독점하고 있는 시장이다. 포스로직은 해외 메이저 업체들의 라이브러리보다 더 많은 알고리즘을 제공하면서도 단 하나의 알고리즘 조차 예외 없이 모든 현존 상용 이미지 프로세싱 라이브러리들 보다 빠른 속도를 자랑한다.

포스로직에는 혁신 적인 기술들이 많다. 국내에서 쉽게 이룩해 내지 못하는 새로운 구조의 FLNet, FLSegNet 등의 인공신경망 모델을 자체적으로 발명하여 현재 특허 출원 중이며, 기존 공개된 모델들과의 벤치마크 결과 압도적으로 높은 정확도 및 추론/ 학습을 기록했다.

오토 라벨링 기술을 제공하여, 딥러닝 개발 중 가장 물적 시간적 비용이 크게 발생하는 라벨링 작업을 혁신적으로 절감 시켰다.

특히 포스로직만 가지고 있는 장점 중 하나는 하나의 이미지 파일 안에 수 백만 장의 이미지와 라벨을 통합 관리할 수 있다는 점이다. 파일은 용량 절감을 위한 압축 모드와, 읽기 및 쓰기 시간 단축에 초점을 둔 비 압축 모드를 제약없이 지원한다.

수동 라벨링의 편의성은 현존하는 모든 소프트웨어보다 단언 편리하다고 평가 받고 있다. 사각형 뿐만 아니라 원, 타원, 다각형 영역, 곡선을 포함한 다각형 영역 등 생각할 수 있는 모든 도형으로 라벨링을 할 수 있으며, 단축키 및 CTRL + Z, Y 를 지원하여 라벨링 작업 중 발생하는 실수에도 아무 문제가 존재하지 않는다.

또, 묶음 파일을 특정 크기로 쪼개서 여러 개발자가 동시에 대량의 이미지에 대해 독립적으로 라벨링을 진행할 수 있으며, 해당 파일들을 하나로 합치지 않아도 동시에 학습 및 추론이 가능하다. 

이미지 분류 알고리즘의 경우에도 기존의 Classification 의 경우 이미지를 지정된 크기로 잘라서 단일의 이미지로 저장해야만 가능했었지만, 이 라이브러리는 이미지 내의 분류를 원하는 영역을 단일 혹은 복수로 지정해 주면 한번에 해당 영역의 분류 결과를 해당 위치에 산출해 주는 편의성을 자랑하며, 해당 기술도 현재 특허 출원 중에 있다.

라이브러리 설치 한번에 아무런 세팅이 필요 없이 바로 버튼 한번에 딥 러닝 학습 및 추론을 진행할 수 있는 점도 FLImaging(에프엘이미징)의 큰 장점이다.

한편, 포스로직은 오는 5월 1일(수)부터 3일(금)까지 사흘 동안 서울 삼성동 코엑스(COEX)에서 아시아 최대이자 세계 5대 인공지능(AI) 전시회로 자리매김한 '제7회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2024)'에 참가하여 기술을 선보인다.

출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr)