컴퓨터 비전(Computer Vision)이란 기계가 이미지나 비디오를 이해하고 분석하는 기술입니다. 사람의 눈과 뇌가 시각 정보를 처리하는 것처럼 컴퓨터가 시각적 데이터 속의 객체를 인식하고 패턴 식별, 장면 분석 등의 작업을 수행하는 것입니다.

이제 딥러닝을 비롯한 다양한 AI 기술의 결합으로, 컴퓨터 비전을 넘어선 비전 AI 시대가 열리고 있습니다. 조사에 따르면 컴퓨터 비전 분야의 글로벌 AI 시장 규모는 2034년까지 3,304억 달러 이상으로 성장할 전망(CAGR 30.58%)인데요. 산업 전반에 자동화 수요가 증가하고 하드웨어의 성능이 높아지면서 비전 AI 활용이 빠르게 늘어나고 있는 것이죠. 오늘은 비전 AI에서 주목해야 할 트렌드는 무엇인지, 산업별 활용 사례와 함께 살펴보겠습니다.

컴퓨터 비전과 AI의 기반을 이루는 핵심 기술들이 발전하면서 비전 AI의 정확도와 성능이 높아지고 있습니다. 실제 데이터가 없어도 효과적인 학습이 가능하고, 복잡한 장면이나 3D 공간도 정확하게 파악하고 분석합니다.

• 생성형 AI: 실제 데이터를 확보하기 어려운 상황에서 생성형 AI로 고품질의 합성 데이터를 빠르게 만들 수 있습니다. GAN이나 확산 모델 같은 기술을 통해 현실적이고 정교한 데이터를 생성하고 비전 AI 모델 학습에 활용합니다.
  *GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망): 실제와 같은 가짜 데이터를 생성하는 딥러닝 기술
  *확산 모델(Diffusion Model): 무작위 노이즈를 점진적으로 제거해 고품질 데이터 생성
• 비전 트랜스포머(ViTs, Vision Transformers): 이미지를 부분적으로 나눠 각 조각 간의 관계를 파악해 분석하는 AI 모델입니다. 화면 전체의 흐름과 맥락을 더 잘 이해할 수 있어 복잡한 이미지나 상황에서도 정확한 판단이 가능합니다. 기존의 CNN보다 확장성이 높아 고정밀 비전 분야에서 비전 트랜스포머의 활용이 빠르게 늘고 있습니다.
  * CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망): 이미지를 작은 조각으로 나눠 부분적 특징을 찾아내고, 이를 합쳐 전체 이미지를 이해하는 방식
• 제로샷, 퓨샷 학습(Zero-shot, Few-shot Learning): 제로샷 학습은 AI가 한 번도 본 적 없는 대상을 식별하는 기술, 퓨샷 학습은 단 몇 가지 예시만으로 AI를 훈련시키는 기술입니다. 이러한 접근 방식을 통해 최소한의 데이터만으로도 비전 AI를 효율적으로 훈련시킬 수 있고, 여러 산업 분야에 빠르게 적용할 수 있습니다.
• 3D 비전: 사물을 입체적으로 이해하고 깊이, 거리, 형태를 정밀하게 파악하는 기술입니다. 실제 공간을 그대로 디지털로 옮길 수 있어 가상·증강 현실, 로봇, 드론 등에서 핵심 역할을 합니다. 차세대 디지털 환경을 만드는 필수 기술로 주목받고 있습니다.

비전 AI는 단순히 이미지를 분석하는 것을 넘어 현장에서 데이터를 실시간으로 이해하고 판단하는 능동적인 시스템으로 진화하고 있습니다. 다양한 정보를 동시에 통합하고 처리하며 스스로 최적의 대응을 결정하는 것입니다.

• 에이전틱 AI(Agentic AI): 자율적으로 판단하고 수행하는 에이전틱 AI는 비전 AI가 시각 데이터를 해석하고 그에 따라 선제적으로 필요한 조치를 수행하도록 합니다. 기존의 수동적인 시스템이 아닌 다른 AI나 인간과 협업까지도 가능한 목적 지향적인 시각 지능으로 전환되고 있는 것입니다.
• 멀티모달 AI(Multimodal AI): 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 기술입니다. 이를 통해 시각 데이터 외에도 다양한 정보를 함께 분석해 상황을 더 정확히 이해하고 판단할 수 있게 되었습니다.
• 엣지 AI(Edge AI): 데이터를 중앙 서버가 아닌 사용자 가까이 있는 장치에서 바로 처리하는 기술입니다. 이 덕분에 비전 AI 역시 지연 없는 실시간 분석과 즉각적인 판단이 가능해졌습니다. 또한 데이터가 장치 내에서 처리되기 때문에 보안과 개인정보 보호 측면에서도 강점을 갖습니다.

비전 AI가 널리 사용되고 일상에 밀접하게 들어오면서 AI의 신뢰도나 윤리적 측면에 대한 논의도 함께 활발해지고 있습니다.

• 설명 가능한 AI(XAI): AI가 내린 판단 과정을 투명하게 보여주고 이해하도록 돕는 방법론입니다. 의료 진단, 얼굴 인식, 자율주행 등의 분야에서는 AI가 내린 판단이 얼마나 믿을 수 있는지 확인하는 것이 필수입니다. 따라서 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 만드는 핵심 수단으로 주목받고 있습니다.
• 윤리적 AI: AI 시스템이 공정하고 편향이 없으며 개인정보를 보호하도록 하는 기술과 정책입니다. 최근 강화되는 규제 속에서 윤리적 AI는 법적 요구 충족뿐 아니라 사용자와 사회의 신뢰를 확보하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

많은 기업들이 비전 AI를 통해 생산 라인, 물류 센터 등의 작업을 자동화하고 실시간으로 모니터링하고 있습니다. 이를 통해 공장 운영, 품질 검수, 재고 관리 등의 작업이 더욱 빠르고 정확하게 이루어지고 있죠.

글로벌 유통 기업 Amazon의 물류 센터에서는 100만 대가 넘는 로봇이 배치되어 있는데요. 비전 AI 기술을 바탕으로 재고를 식별해 적절한 위치에 보관하고, 상품을 정확하게 인식해 빠르게 분류합니다. 넓은 물류 센터 내부 경로를 탐색하는 역할도 하는데요. 3D 카메라를 통해 공간 구조와 장애물을 입체적으로 인식해 안전하고 효율적인 이동을 지원하는 것입니다.

최근 베스핀글로벌 미국 법인은 비전 AI와 에이전틱 AI를 결합한 제조 인텔리전스 솔루션 AccelVeo를 출시했습니다. 비전 AI가 제조 현장의 카메라 영상을 분석해 설비 이상이나 작업자의 위험 행동 등을 즉시 파악하고, 이후 에이전틱 AI가 우선순위를 정리하고 가장 좋은 대응 방안을 제시하는 것이죠. 단순 모니터링에 그치지 않고 즉각적인 조치로 연결하는 사례로 비전 AI 활용 수준이 진화하고 있음을 보여줍니다.

비전 AI는 시각 데이터를 분석해 판단이나 예측을 내리는 데에도 적극 사용됩니다. 가장 대표적으로 의료 분야에서는 대량의 의료 자료를 신속하고 정확하게 진단해야 하기 때문에 비전 AI가 빠르게 도입되고 있습니다.

특히 비전 트랜스포머가 등장하면서 MRI, CT 등 복잡한 의료 영상을 빠르게 분석해 질병을 더 정밀하게 파악할 수 있게 되었는데요. 한 연구에서는 비전 트랜스포머로 뇌 전이 환자의 MRI 영상을 분석해 치료의 조기 반응을 예측한 결과, 약 97%의 정확도를 기록하며 기존보다 높은 성능을 보였다고 합니다.

스포츠 역시 비전 AI가 많이 활용되는 분야입니다. 비전 AI를 통해 선수 위치 추적, 포즈 분석, 규칙 위반 감지 등을 자동화하는 것이죠. 하지만 경기가 바뀔 때마다 선수 정보를 다시 학습시켜야 하는 번거로움이 있는데요. 이제는 제로샷, 퓨샷 학습을 통해 추가 학습이 없어도 정확한 추적과 분석이 가능해졌습니다. 심지어 축구 영상으로 학습된 비전 AI에게 럭비 경기를 분석하게 해도 안정적인 인식과 추적이 가능하다고 하네요.

바다 양식장에서 비전 AI를 활용하는 사례도 있습니다. 노르웨이의 한 연어 양식장에서는 수중 로봇 카메라로 촬영한 영상과 환경 센서 데이터를 함께 분석하는데요. 비전 AI를 기반으로 연어의 움직임이나 건강 상태 등을 파악하고, 환경 센서를 통해서는 수온과 산소 농도 등을 확인하는 것입니다. 이러한 멀티모달 AI를 통해 연어의 성장 속도, 생체량 등을 정확하게 파악하고 위험 요인을 일찍 발견해 피해를 줄일 수 있다고 합니다.

최근 애플, 엔비디아, 아마존 등 빅테크 기업들이 피지컬 AI에 주목하고 있는데요. 국내 전문가들 역시 피지컬 AI가 다음 성장 동력이 될 것이라며 적극 활용해야 한다고 강조하고 있습니다. AI 에이전트에 이어 다음 AI 시장의 격전지는 피지컬 AI가 될 것이라는 분석도 나옵니다.
* 피지컬 AI(Physical AI): 로봇, 스마트 기기 등 실제 물리적 환경에서 스스로 판단하고 행동하는 AI

이러한 피지컬 AI의 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술 중 하나가 바로 비전 AI입니다. 지금까지 살펴본 트렌드를 통해 비전 AI 역량은 지속적으로 발전해 나갈 것으로 예상할 수 있는데요. 앞으로 비전 AI가 산업을 어떻게 바꿔 나갈지 함께 지켜보면 좋겠습니다.