디스플레이 강국, 앞으로의 방향은?

"제조업계에서 사람이 하던 일, 인공지능 딥러닝이 대체해"

(주)수아랩은 제품 불량 검출의 정확성을 기하기 위해 인공지능 딥러닝을 머신 비전(Machine Vision)에 적용했다.

딥러닝이란, 스스로 학습하고 미래의 상황을 예측하는 컴퓨터를 말한다. 머신 비전에 사용되던 기존의 룰 베이스 방식은 부품 외관검사 시 비정형화된 불량을 검출하는 데 한계가 있었다.

2013년 설립된 수아랩은 설립 4년만인 2017년, 룰 베이스 방식을 인공지능 딥러닝 방식으로 바꾼 소프트웨어 개발, 출시에 성공했다. 수아랩 관계자는 "이 기술로 디스플레이, 반도체, 필름뿐만 아니라 태양광 패널에도 딥러닝을 사용해 불량을 잡아낼 수 있다"며 "첨단 영역 외에 식품이나 의료 쪽 분야로도 조금씩 눈을 돌리고 있다"라고 설명했다.

또한, 삼성, LG, SK 등 해당 기업에 특화한 기술지원으로 좋은 평가를 받고 있다고 했다.

"디스플레이 선두기업 동향에 발맞춰 갈 것"

완전한 디스플레이 제품 생산을 위해선 철저한 검사가 필요하다. (주)필옵틱스는 장흥진 과장은 디스플레이 검사과정에서 결함이나 불량을 더 쉽고 빠르게 식별할 수 있다며 3D 검사기(3D Surface Inspection)를 직접 시연해 보였다.

필옵틱스는 3D 검사기뿐 아니라 OLED 양산에 활용하는 레이저 글래스 커팅 장비를 세계 최초로 개발해 상용화한 업체다.

이 회사 장흥진 과장은 레이저 가공장비가 필옵틱스의 강점이라고 말하며 디스플레이 패널, 필름 등을 모델 사이즈에 맞게 공정하는 것이 중요하다고 강조했다.

레이저 소스를 유럽이나 미국에서 수입하는 실정에 대해 아쉬움을 표현한 장 과장은 “레이저 소스에 대한 독자적 개발과 끊임없는 연구를 통해 스마트폰 제조 공정 과정에 필옵틱스의 레이저 필름 커팅 기술이 채택되도록 노력하겠다”고 말했다.

한편, 정부는 올해 254억 원을 디스플레이 예산으로 책정했지만 내년에는 1천113억 원으로 확대할 계획이다. 삼성 역시 2025년까지 QD 디스플레이에 13조1천억 원 투자 의지를 밝힌 만큼, 디스플레이 산업의 내년 활약상이 기대된다.