[파워인터뷰 화제人] 정한섭 트윔 대표 “AI 딥러닝 검사기 해외 매출 본격화”

출연: 트윔 정한섭 대표
진행: 머니투데이방송 이명재 기자

시청자 여러분 안녕하십니까? 파워인터뷰 화제인 이명재입니다. 인공지능기술이 발달하면서 산업현장에서도 널리 활용이 되고 있습니다. 예전에는 제품의 불량 여부를 사람이 일일이 검사를 했는데 요즘에는 인공지능 검사장비가 세밀한 부분까지 걸러내고 있는데요. 복잡하고 까다로운 검사 요구사항까지 딥러닝을 통해 가능하다고 합니다. 오늘 파워인터뷰 화제인에서는 트윔의 정한섭 대표를 모시고 인공지능 비전 검사 시장에 대한 이야기를 나눠보도록 하겠습니다.

Q. 시청자들을 위해서 트윔에 대한 회사 소개 부탁드리겠습니다.

A. 2010년에 설립된 트윔은 디스플레이 공정의 머신비전 표준화를 주도하고 있으며 인공지능 비전으로 제조 산업의 효율성과 생산성을 높이는 데 기여하는 기술을 개발 및 공급을 하고 있습니다.

Q. 먼저 머신비전의 개념이 좀 궁금하거든요. 머신비전이 무엇인지 설명 좀 해주시고 현재 관련 시장도 얼마나 성장을 하고 있는지 얘기해주십시오.

A. 머신비전은 사람의 눈으로 보면서 검사하는 것을 카메라와 렌즈와 조명을 이용해서 영상을 획득한 다음에 그걸 컴퓨터가 영상을 분석하여 제품의 불량과 양품을 판별하는 거고요. 저희가 주력으로 하고 있는 것은 인공지능 딥러닝 검사기술을 이용해서 학습형으로 검사를 하고 있습니다. 그랜드 뷰 리서치에 의하면 글로벌하게 머신비전의 성장은 이제 막 성장기에 도입을 했고요. 2028년까지는 연간 6.9%의 빠른 속도로 성장할 것으로 예측되고 있으며 국내에도 나이스평가정보원의 의하면 연평균 7%의 성장을 예상하고 있습니다.

Q. 사람이 실제로 시행을 하는 것보다 인공지능이 하는 것이 더 정확하고 빠르게 검사가 가능하다고 얘기를 들었는데 실제로 그렇게 되는 건지 궁금하고요. 또 얼마나 비용 절감이 가능한지도 그 기대효과에 대해서도 얘기해주십시오.

A. AI 비전검사기는 사람의 눈보다 빠르고 정확하게 검사를 한다는 것이 장점이라 할 수 있는데요. 저희가 구축한 사례를 간단히 소개해드리면 먼저 건강음료 제조사의 경우 저희의 AI 비전검사기인 T-MEGA가 들어갔을 때 초당 5개씩 검사를 진행하여 기존 8시간 근무 기준으로 10명을 대체하는 효과를 봤습니다. 3교대 기준으로 30명을 대체하는 거죠. 또 자동차부품 제조사의 경우 초당 7.8개씩 검사를 진행하는데요. 기존 8시간 근무 기준으로 5명을 대체하는 효과고요. 이건 3교대 기준으로 15명이겠죠. 그리고 가장 큰 효과는 24시간 구동이 가능하다는 겁니다. 그래서 이제는 5인 이하 사업체까지 실시하는 주 52시간제로 인해 근무환경 제재도 심해지고 최저임금제도 시행되고 있어 인력관리 측면에서 여러 가지 애로사항이 있으나 AI 비전검사장비는 이후의 문제를 원천적으로 해결할 수 있는 대안이 되고 있다고 보시면 될 것 같습니다.

Q. 국내에서 또 트윔이 가장 많은 레퍼런스를 쌓았다고 하는데 어떻게 그렇게 해왔는지 관련 내용 알려주시죠.

A. 저희가 2016년부터 이 AI 딥러닝 검사엔진인 MOAI를 개발하게 됐고요. 그때 머신비전이라는 건 이제 AI 검사를 하기 전에 룰기반이 먼저 됐었는데 룰기반은 20~30년 전부터 쭉 깔려서 왔습니다. 그런데 이건 이미 정형화된 제품에서만 가능했기 때문에 비정형적인 제품은 사람이 검사를 했거든요. 그래서 아무리 최첨단 된 공장을 가보더라도 마지막까지 남아 있는 최종검사단의 검사원들을 보실 수 있을 거예요. 현미경이나 이런 걸 보면서 검사를 하는 걸 볼 수 있을 건데 그때 즉, 2017년 저희가 이걸 국내 최초로 도입해서 다양한 산업군에 진입했고요. 자동차부품 제조사인 S사와 M사에 구축을 했고 국내 최대의 건강식품 제조사인 K사 그 다음에 C사에 구축을 했고요. 항공부품의 비파괴검사 그 다음에 친환경에너지 제조사인 S사와 H사, 철강기업, 가전제품 다양한 산업군에 저희가 구축한 레퍼런스를 보유하고 있습니다.

Q. 트윔에서 제공하는 주력 솔루션들이 무엇인지 소개해주시죠.

A. 아까 말씀드렸듯이 저희가 개발하고 공급하고 있는 AI 딥러닝 검사기 티메가(T-MEGA)가 있습니다. 티메가는 저희가 자체 개발한 AI 딥러닝 검사엔진이 탑재된 검사기인데요. 검사원들이 하는 일을 보면 제품을 가져다가 검사를 하고 양품과 불량 그리고 불량의 유형별로 이제 분류를 하게 되죠. 그래서 일련의 모든 과정들을 완벽히 대체할 수 있는 검사기로 개발 된 걸 티메가라고 보시면 될 것 같습니다. 그리고 2017년까지 저희가 쭉 주력으로 했던 산업이 플렉시블 디스플레이 쪽에 얼라이먼트 시스템인데요. 저희 스마트폰 보면 커버글라스랑 패널이랑 지금은 없어졌지만 터치패드랑 이런 것들을 마지막 단에서 합착을 하게 됩니다. 그걸 이제 라미네이션 기술이라고 하는데요. 그게 기계로만 합착할 경우에는 약 100마이크로 정도의 오차가 발생을 하는데 저희 얼라이먼트 모듈이 들어가게 되면 25마이크로 이내로 합착 정도를 보정할 수 있게 되는 거죠. 점점 더 스마트폰의 해상도가 높아지고 제품이 고도화되면서 이 정밀도가 더 중요하게 되는데요. 지금은 저희가 거의 국내에서는 독점적으로 공급을 하고 있습니다. 그래서 저희 주력은 AI 딥러닝 검사기인 티메가와 그 다음에 얼라이먼트 시스템이 있다고 보시면 될 것 같습니다.

MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 트윔 정한섭 대표

Q. 말씀해주신 딥러닝 검사에 대해서 딥러닝이라는 게 결국은 그 데이터들의 학습을 통해서 좀 더 고도화된 검사를 하는 그런 것들을 딥러닝이라고 하잖아요, 학습을 통해서. 그런 것들의 기술이 좀 쌓이기 위해서는 여러 가지 고도화 노력이 있었을 것 같은데 그동안에 어떻게 준비를 해 오신 거예요?

A. 저희가 얼굴 인식이라든지 리얼월드에 돌아다니는 그런 것들은 다 이미지가 구글링에서 얻을 수가 있는데요. 산업현장에 있는 데이터는 접근이 불가합니다. 그래서 일단은 맨땅에 헤딩을 해야 돼요. 그래서 처음에 공장에 들어가서 불량도, 불량 이미지도 없습니다. 사람이 검사하던 걸 다 일일이 찍을 수가 없잖아요. 그리고 불량에 대해서 불량의 스펙을 정확히 달라고 하면 보통 사람이 검사하는 경우는 사람 눈이, 예를 들어 불량 사이즈가 100마이크로입니다, 200마이크로입니다, 판별을 못 하기 때문에 그냥 이 정도면 불량이다, 이 정도는 양품이다, 이런 교육을 받아요. 그리고 파티클(불량 부분) 이 어느 정도 작다, 크다 이런 감각적으로 하거든요. 그래서 여러 명의 검사원들을 인터뷰를 통해서, 이 정도면 불량이겠거니 하고 저희가 자체적으로 스펙을 만들고, 또 불량 이미지를 가상으로 만들기도 해서 이런 불량 데이터 확보를 하는 게 가장 중요했고요. 초창기에는 그것 때문에 적자를 많이 봤죠. 그런데 점점 더 데이터가 쌓이고 각 산업군, 각 제품별, 재질별로 그 데이터가 쌓이다 보니까 지금은 다른 새로운 제품이 오더라도 많이 데이터가 쌓였기 때문에 학습이라든지 엔진을 고도화하는 데 시간이 많이 단축됐습니다. 그래서 저희가 17년, 18년에 고생을 했는데 그게 자양분이 돼서 좋은 점이 나타나게 됐고요. 특히 이쪽 스마트팩토리의 AI 딥러닝 검사 쪽 시장은 후발주자들이 들어온다고 해도 그 데이터를 얻을 방법이 없거든요. 저희와 똑같은 시행착오를 거쳐야 되기 때문에 저희는 후발주자들에 비해서 기술 간격이 최소 1년 6개월에서 2년 정도는 벌어져 있다는 생각을 하고 있습니다.

Q. 많은 AI 비전검사 업체들이 있는 것으로 알고 있어요. 트윔이 가지고 있는 차별점 그리고 경쟁력은 무엇인지 구체적으로 얘기 좀 해주십시오.

A. 저희가 갖고 있는 가장 큰 장점은 다른 업체들은 검사엔진만을 공급을 합니다. 그래서 검사엔진을 업체(제3의 머신비전 업체 또는 고객사)한테 주면 그 업체가 학습을 하고 그 다음에 검사 모델을 만들어서 검사를 하게 되는데요. 그런데 저희가 이렇게 쭉 시장을 보니까 사업주들이 원하는 것은 검사원들을 빼고 완벽히 대체할 수 있는 어떤 걸 원하더라고요. 아까 제가 말씀드렸지만 검사원이 하는 일은 제품을 로딩해서 검사를 하고 양품과 불량 그 다음에 불량의 유형별로 또 분류를 하거든요. 그래야지 이제 일련의 과정들을 완벽히 대체를 할 수 있는 건데요. 그러기 위해선 이제 AI 딥러닝 검사엔진이 탑재된 검사기가 필요한 거죠. 그래서 저희가 17년부터 그 검사기를 만들기 시작을 했고요. 다른 업체들과 다른 건 이걸 Turn-key로 한다는 겁니다. 그래서 검사원을 완벽히 대체할 수 있는 검사기를 개발한다, 하드웨어, 소프트웨어를 같이 한다, 그게 가장 큰 장점이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 또한 이 시장을 초창기에 들어가서요. 아까 말씀드렸지만 다양한 산업군에 적자를 보더라도 무조건 들어갔거든요. 그래서 그 데이터를 확보했기 때문에, 산업데이터가 사실 구글링에서 얻을 수 있는 건 아니니까요. 그 데이터가 축적이 됐기 때문에 다른 제품이나 혹은 새로운 고객, 클라이언트가 와서 어떤 걸 의뢰하더라도 빨리 엔진을 고도화시킬 수 있는 데이터 확보가 됐다고 보시면 좋을 것 같습니다.

Q. 추가적으로 또 질문을 드리자면 이제 올해 들어서 과기부가 디지털 뉴딜정책 중에 하나로서 디지털트윈을 또 굉장히 강조를 하고 있어요. 그래서 말씀하신 것처럼 수많은 제조 현장에서 디지털트윈이 좀 적용이 돼서 비용절감이 필요한 걸로 알고 있는데 실제로도 아직은 이런 디지털트윈이 많이 안 되고 있다든지 이런 것들을 바란다든지 이런 목소리들이 있을 것 같아요. 어떤 얘기를 좀 하시나요?

A. 지금 수준은 거의 모니터링에서 좀 더 세부적으로 분석하는 단계고요. 궁극적으로 나아가야 될 방향은 결국은 예측이거든요. 신의 영역이죠. 인간이 못하는 예측. 그러니까 이렇게 설비를 돌렸을 때 아니면 이런 컨디션으로 갔을 때 얼마만큼의 양품이 아니고 불량이 나오고 그리고 얼마만큼 효율적으로 나올 것이냐, 이런 동선으로 갔을 때 물류는 어떻게 될 것이냐, 이런 예측을 정확히 할 수가 있어야 되는데 아직은 그런 기술은 아직까지는 있는 데는 없고요. 지금 나오는 공장 수준은 모니터링을 좀 세부적으로 해서 이런 원인이 있더라, 정도까지는 지금 어느 정도는 하고 있습니다. 그래서 지금 많은 업체들과 정부에서도 이걸 빨리 해야지 제조혁신이 돼서 조금 더, 어떻게 보면 인건비가 계속 상승하고 있어, 사람이 빠지더라도 어쨌든 제조원가는 상승하고 있는데 이런 비용 최소화할 수 있는 그리고 생산을 극대화할 수 있는 방안은 디지털트윈밖에 없다고 생각을 하고 있고요. 우리나라도 마찬가지로 제조업 강국이다 보니까 여기에 또 매달릴 수밖에 없는 거라서 지금 많은 기업들이 이것에 관심을 갖고 있고 저희도 지금 많은 준비를 하고 있습니다.

Q. 이제 오는 4월에 열리는 행사죠, 2022년 스마트팩토리 오토메이션 월드에 참가할 계획이라고 들었습니다. 여기서는 어떤 제품들을 만나볼 수 있나요?

A. 작년에 저희가 참가했을 때는 타이어 외관 검사기, 금속부품 검사기, 금속바 검사기 그 다음에 내시경 카메라를 이용한 홀 검사기를 보였는데 모두 다 인공지능 검사기고요. 이번에는 이제 2차 전지 검사와 한층 업그레이드 된 타이어 내외부 검사, 그 다음에 파우치 검사 등 저희가 좀 더 고도화된 제품들 선보일 예정입니다. 그래서 고객들이 왔을 때, 진짜 사람보다 빠르고 이건 기계가 못할 것 같은데 이걸 발견해내네, 라고 하는 검사능력을 보여줄 예정입니다.

Q. 이제 해외시장에서의 사업 얘기도 같이 한번 해보도록 하겠습니다. 베트남과 미국, 인도에도 각각 법인이 있는 것으로 알고 있어요. 글로벌 진출 현황 그리고 시장 전략에 대해서 설명해주시죠.

A. 먼저 기존에 저희가 얼라이먼트 시스템을 납품하기 위해서 베트남 그리고 인도 쪽에 법인이 설립돼있고요. 그쪽은 지금 활발하게 진행되고 있습니다. 물론 인도 쪽은 코로나 때문에 약간은 좀 지연되는 경향이 있는데 올해 좀 괜찮아지면 조금 법인이 활성화돼서 잘 운영될 예정이고요. AI 딥러닝 검사는 아직 해외에는 못 나갔습니다. 저희가 본격적으로 레퍼런스를 쌓아서 이제 자신 있게 준비했는데 바로 코로나 때문에 막히게 된 거죠. 특히 저희가 가장 큰 시장으로 보고 있는 게 일본 시장이거든요. 일본은 현재 노동 인구가 상당히 감소하고 있고 또, 고령화되어 있으며, 그 다음에 AI 쪽에 크게, 특히 산업용 인공지능 쪽에 관심이 없어서 자국 제품을 쓸 수가 없는 상태에요. 그래서 하루빨리 일본을 가고 싶은데 지금 외국인 입국 출입금지잖아요. 그래서 일본 법인을 빨리 설립을 해서 현지화 전략을 통해서 할 예정이고요. 그 다음에 중국 쪽 그리고 베트남 쪽 더 나아가 인도 쪽도 저희 AI 딥러닝 검사기를 적극적으로 홍보 판매할 예정입니다.

MTN 리더 이야기 [파워인터뷰 화제人] 트윔 정한섭 대표

Q. 트윔이 대학교 창업동아리에서 출발했다고 들었어요. 창업하게 된 계기 그리고 배경이 궁금한데 얘기해주십시오.

A. 저희는 2005년에 창업동아리 트윔을 제가 설립을 했고요. 그때 제가 1기 회장이면 2기 회장이 지금 현재 저희 회사에 김보철 부사장이라고 있습니다. 지금 저희 트윔 멤버가 저희 회사에 한 8, 9명 정도 있는 것 같은데요. 2005년에 창업동아리를 만들고 각자 취업 전선에 갔다가 2010년에 김보철 부사장이랑 같이 한번 사업을 해보지 않겠느냐 해서 둘이서 처음에 시작을 했고요. 그때 이름을 그때 우리가 어차피 창업동아리가 아직도 있고 후배들이랑 교류를 하고 있기 때문에 그때 했던 것을 같이 해보자, 라고 해서 같은 이름을 사용하게 됐습니다. 아직도 동아리는 존재하고 있고요. 그래서 저희가 처음에는 트윔 동아리 회원들을 그리고 후배들을 불러서 교육을 시켜서 같이 했습니다.

Q. 조금 더 여쭤보자면 이제 트윔의 이름도 어떤 뜻인지 궁금해요. 트윔 이름 얘기도 좀 해주시고 학교에서도 창업을 하셨다고 하셨으니까 지금 수많은 후배들이 또 제2의 트윔, 제3의 트윔이 되기 위해서 노력을 하고 있을 텐데 그 친구들은 어떤 것들을 좀 많이 궁금해 하는지 얘기는 어떤 것들을 하시는지 궁금합니다.

A. 첫 번째로 대학교 때 패기만 있어서 이름을 The World Is Mine의 TWIM입니다. 세상은 내 것이다, 라는 그런 뜻이고요. 특별한 뜻은 없습니다. 그리고 저희가 창업 강의를 가끔 나가면 많은 대학생이나 청년들이 질문하는 것 중에 하나가, 어떻게 하면 성공할 수 있느냐, 어떻게 하면 리스크 없이 사업을 하느냐, 라고 질문을 많이 하는데요. 이게 정답은 없습니다. 정답이 있으면 누구나 다 창업을 해서 어느 정도 궤도에 올려놓겠는데 그건 아닌 것 같고 누구나 또 열심히는 하시는 것 같아요. 그래서 제가 생각을 해 본 건 누구나 다 열심히 한다고 하는 가정이라면 제가 어떻게 보면 운이 좀 많이 따랐는데요. 창업 시기와 그 다음에 창업동아리로 인연을 맺은 후배들이 같이, 좋은 사람들이 같이 있어서 그게 잘 맞아 떨어져서 성공을 하게 된 거라고 얘기를 하거든요. 물론 저도 모든 걸 다 바쳐서 창업을 했고 초창기에는 정말 건강이 악화되도 링거를 맞으면서도 계속 엔지니어로서 개발도 하고 회사를 이끌어 갔는데 그건 다른 분들 얘기 들어봐도 다 똑같더라고요. 열심히 다 똑같이 하는데 그분들이 이제 잘 안 된 이유는 저는 그 시기와 운이 좀 안 맞았을 뿐이다, 저는 상장까지 간 건 시기와 운이 좀 맞았을 뿐이다, 라고 밖에는 결론을 못 내리겠습니다.

Q. 트윔이 지난해 코스닥에도 상장을 했고 올해 들어서 창립 12주년을 맞이했습니다. 그간의 소회가 궁금해요. 굉장히 힘든 시기도 많았을 것이고 또 극복하셨을 텐데 어떻게 그런 위기들을 잘 헤쳐나가셨는지 얘기해주십시오.

A. 저희가 창업 첫해부터 8년간 연속 흑자를 냈습니다. 단 한 번도 적자를 내지 않다가 특히 2017년에는 매출이 650억이 영업이익이 한 380억 정도, 영업이익률이 60몇 프로 정도 됐을 거예요, 아마. 그렇게 좋게 성적이 나왔는데 8년간 거의 단일거래처였죠. 그래서 저희가 계속 흑자가 나고 잘 가는데 굳이 여러 개를 해야 되나 하는 생각 그리고 좀 어떻게 보면 또 그쪽에 올인하는 것도 있었지만 경영을 하면서 가장 중요했던 매출처를 다변화라는 것 이걸 정말 뼈저리게 느꼈습니다. 그래서 2018년에 매출이 곤두박질쳤고 2년을 적자를 냈습니다. 그때 저희가 신기술을 개발해서 매출처를 다변화하고 그 다음에 새로운 분야로 진출해야겠다는 절박감이 생겼고요. 그래서 그 2년간의 적자 기간 동안 저희는 오히려 더 돈을 쏟아 부어서 인력도 한 50%를 더 보강을 했어요. 그래서 2020년 흑자에 성공을 했고요. 그게 어떻게 보면 전화위복이 된 것 같아요. 만약에 저희가 2017년에 단일거래처 때 상장 기회가 있었지만 그때 상장을 했더라면 매우 위태로운 기업이었을 텐데, 지금 거래처가 50여 개가 넘거든요. 그리고 다양한 산업군으로 갔기 때문에 안정적으로 매출이 일어날 수 있는 구조가 됐고 또 신기술 그리고 요즘 트렌드에 맞는 AI 딥러닝 쪽으로 하고 있고 더 나아가 디지털트윈도 저희가 준비를 하고 있기 때문에 그 위기가 전화위복이 돼서 저희의 지금과 또 미래를 만들 수 있었던 것 같습니다.

Q. 작년에 일자리 우수기업으로 선정이 되셨어요. 우수기업이 되는 것도 쉽지 않은 결과물인데 평가를 어떻게 받으셨는지 또 직원들의 복지를 위해서 상당히 대표님이 노력을 많이 하실 것 같아요. 이런 관련 얘기 들려주십시오.

A. 저희가 초창기에는 사실 지방에서 창업을 했고 나이도 저희가 만 28에 창업을 했으니까요. 경력직이 들어올 수가 없어요. 돈도 많이 줄 수가 없고 하니까 그래서 신입 직원들을 뽑고 동아리 친구들이나 이런 직원들을 뽑았을 때 그 친구들의 고민을 들어보니까 2010년만 하더라도 기업이 언제든지 자기를 자를 수 있다, 기업이 또 망할 수 있다, 생각을 하고 있더라고요. 그래서 공무원이나 공기업들을 선호하는데 저는 그게 근본적 해결책은 아니라고 봤어요. 그래서 아무도 나의 기술을 뺏어가지 못하기 때문에 그 기술을 갖고 있으면 우리나라가 좀 어려워도 해외에서도 일할 수도 있다, 라는 생각도 했거든요. 회사는 언제든지 망해도 되는데 사람이 망하면 안 되잖아요. 그래서 제가 그때 세운 모토가 330법칙이라고 3년간 우리 회사에서 일을 하면 30년간 먹고살 수 있는 기술을 가르쳐주겠다, 라는 모토로 갔습니다. 저희는 소프트웨어 엔지니어를 양성했고 소프트웨어 엔지니어 중에 스마트팩토리에 domain knowledge가 있는 엔지니어들을 양성을 했고요. 그렇게 되면 언제든지 기업이 어려워지거나 망하더라도 다른 회사에서 일을 할 수가 있고요. 기술이 있으니까요. 그리고 우리나라가 아니더라도 다른 나라에서도 일할 수 있거든요. 그래서 기업은 망해도 사람은 절대 망하면 안 된다, 라는 게 제 생각이었고요. 그게 처음에 시작이 돼서 하게 됐고요. 그 다음에 이제 회사가 좀 규모가 되다 보니까 카카오나 이런 많이 기업들이 복지가 워낙 좋으니까 저희는 이제 중소기업이다 보니까 그런 데는 못 따라가지만 그래도 유연근무제, 그러니까 8시나 10시 아무 때나 출근할 수 있는 그런 유연근무제라든지 저희가 사옥을 지금 증축을 하고 있어 3월에 이제 입주를 하게 되는데요. 헬스시설이라든지 사우나, 오락시설, 편의시설 그 다음에 수면실 이런 것들을 좀 하고 있고요. 근무환경 개선이죠. 그런 것들 그리고 워라벨을 좀 시켜주려고 노력을 하고 있는데 사실은 생각보다 쉽진 않습니다. 왜냐면 공장자동화를 하다 보니까 출장들이 많고 그런 부분에 있어서는 이제 해외출장이 많은 직원들한테 일정 이상 초과를 하면 또 보너스를 주는 그런 혜택들 다양한 분야에서 복지를 하고 있는데 아직은 너무 부족해서 직원들한테 너무 미안한 마음밖에 없습니다.

Q. 마지막으로 트윔의 향후 계획과 비전에 대해서 말씀해주시죠.

A. 올해는 저희가 코로나 때문에 진출을 못 했던 AI 딥러닝 검사기를 해외에 본격적으로 매출을 일으키는 해라고 목표를 설정을 했고요. 가장 먼저 일본 그 다음에 중국, 베트남, 미국 이쪽을 바라보고 있습니다. 그리고 AI 딥러닝 검사만 하는 것이 아니라 공장을 가상으로 설립을 하는 디지털트윈을 저희가 지금 진행을 하고 있고요. 디지털트윈을 통해서 공장을 설립하기 전에 미리 시뮬레이션을 돌려서 공장을 최적화시킬 수 있는 방법, 설비와 운영진과 혹은 물류 이런 다양한 것들을 미리 시뮬레이션해볼 수 있는 가상의 공간을 만드는 게 꿈입니다. 그로 인해서 우리나라 제조업이 좀 더 발전할 수 있으면 좋을 것 같고요. 우리나라의 레퍼런스를 쌓아서 전 세계에 저희의 디지털트윈 플랫폼을 공급하는 게 꿈입니다.


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