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코그넥스, 국내 딥러닝 머신비전 솔루션 기업 ‘수아랩(SUALAB)’ 2000억 인수

코그넥스, 수아랩 엔지니어링팀을 비롯 전체 조직과 지적재산권(IP) 획득

코그넥스, 국내 딥러닝 머신비전 솔루션 기업 ‘수아랩(SUALAB)’ 2000억 인수

머신비전 분야의 세계적인 선도기업인 코그넥스가 인공지능으로 확장되고 있는 머신비전 시장에서의 새로운 기술혁신을 위해 국내 대표적인 인공지능을 통한 딥러닝 머신비전 스타트업 기업인 수아랩 인수를 완료했다.

10월 16일 코그넥스(사장 겸 CEO Robert J. Willett)는 산업 이미지 분석을 위한 딥러닝 머신비전 소프트웨어 수아킷(SuaKIT)을 개발ㆍ판매하는 한국 비전 소프트웨어 대표 기업인 수아랩(대표 송기영)을 인수했다고 공식 발표했다.

이번 인수와 관련 구체적인 인수금액은 공개되지 않았다. 업계에 따르면, 약 2000억원 규모가 될 것으로 추정된다.

코그넥스는 수아랩의 엔지니어링팀을 비롯한 전체 조직과 지적재산권(IP)을 획득하게 되었으며, 지난 2017년 4월 딥러닝 소프트웨어 업체 ‘비디 시스템즈(ViDi Systems)’ 인수와 더불어 딥러닝 솔루션 선도 기업으로의 입지를 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

딥러닝 머신비전 소프트웨어 수아킷(SuaKIT)
딥러닝 머신비전 소프트웨어 수아킷(SuaKIT)

수아랩의 딥러닝 머신비전 솔루션 수아킷(SuaKIT)은 딥러닝 기반의 머신 비전 불량 검사 소프트웨어로 제조업계의 주목을 받아왔다. 삼성전자, LG, 한화, SK 등 국내 대기업들은 물론이고 다양한 기업들이 제조 현장의 불량품 검출에 활용하고 있다.

이러한 시장에서의 성공은 기존의 머신 비전 검사로는 검출하지 못했던 비정형·불규칙적인 불량을 딥러닝을 통해 해결할 수 있었기 때문이다. 디스플레이·반도체·태양광 등 전기·전자 산업군 뿐만 아니라 자동차 및 식·음료 산업에 이르기까지 다양한 산업군의 제품 검사에 모두 적용 가능하다.

특히 최근에 발표한 ‘수아킷 2.3’ 버전은 이미지 라벨링 리뷰작업에 드는 시간을 절약하고 검출력을 향상시킬 수 있는 ‘라벨 노이즈 검출(Label Noise Detection)’ 기능과 정상 이미지 만으로 학습을 진행해 정상과 비정상을 구분할 수 있도록 한 ‘원 클래스 러닝(One Class Learning)’ 기능 향상을 담았다.

로버트 J. 윌레트(Robert J. Willett) 코그넥스 사장 겸 CEO는 “딥러닝은 공장에서의 비정형·불규칙적인 불량 등의 까다로운 검사를 가능하게 한다. 이는 지금까지 주로 사람에 의한 육안 검사에 의존해야 했던 것이었다. 수아랩의 뛰어난 지적재산권(IP) 및 엔지니어링 전문 지식과 광범위한 시장 적용 범위는 특히 아시아에서 빠르게 성장하는 시장에 대응하는데 도움이 될 것이다. 오늘날 수만 명의 사람들이 전자부품 및 하위시스템의 결함을 검사하기 위해 수행하고 있는 어렵고, 지루하며, 오류가 발생하기 쉬운 육안 검사는 향후 딥러닝 기반 머신비전으로 보다 더 높은 신뢰성과 낮은 비용으로 수행 될 것이다.”라고 말했다.

코그넥스의 설립자 겸 회장인 로버트 J. 쉴만(Robert J. Shillman) 박사는 “수아랩 팀의 코그넥스 합류를 환영하며, 코그넥스의 열심히 일하고 즐기는 역동적 문화에 적합할 것이라 확신한다.”고 말했다.

서울에 본사를 둔 2013년 설립된 스타트업인 수아랩은 송기영 대표에 의해 공동설립 되었다. 송기영 대표는 코그넥스에 합류하여, 세계 최대의 산업용 머신비전 전문 딥러닝 엔지니어 팀을 이끌게 됐다.

송기영 수아랩 대표 겸 공동창업자는 “딥러닝 머신비전 솔루션의 글로벌 리더가 되는 것은 회사 설립 때부터 가진 목표였다”라고 말하며, “코그넥스에 합류함으로써 이를 달성했고, 함께 더 많은 고객이 가장 복잡한 비전 애플리케이션 검사까지도 더 빠르고, 쉽게, 또한 비용 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하는데 최선을 다하겠다”라고 말했다.

한편, 이번 코그넥스의 수아랩 인수는 국내 기술 분야 스타트업의 해외 기업 M&A(인수합병) 중 최대 규모로 알려졌다. 로레알이 인수한 스타일난다(매각가 약 6000억원) 등 커머스(전자 상거래) 분야에선 대규모 M&A가 종종 있었지만, 정통 기술 분야에서는 거의 사례가 없었다는 것이 업계의 설명이다.

오승모 기자 oseam@icnweb.co.kr 

 

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