엘로이랩, 초분광 모델 ‘SC-DBNet’ 적용 확대 위한 구조 설계

엘로이랩, 초분광 모델 ‘SC-DBNet’ 적용 확대 위한 구조 설계

사진=엘로이랩

엘로이랩은 자사가 개발한 초분광 이미지 분류 모델 ‘SC-DBNet’이 IGARSS 2026에 채택됐다고 7일 밝혔다.

업체에 따르면 해당 모델은 Indian Pines 벤치마크 기준 평가에서 성능이 확인됐으며 결과는 허깅페이스(HuggingFace)에도 반영됐다. 이는 모델 성능이 공개된 기준에서 비교 가능하게 제시됐다는 점에서 의미를 갖는다.

초분광 기술은 물질을 구분하는 데 활용되는 분석 방식으로 다양한 산업에서 적용 가능성이 있다. 다만 데이터 처리량이 많아 연산 부담이 크고 기존 모델은 고성능 장비 의존도가 높은 구조를 보여 왔다. 이러한 특성은 산업 현장에서 모델을 적용하는 데 있어 비용 및 운영 측면의 제약으로 작용해 왔다.

SC-DBNet은 이러한 한계를 완화하기 위해 설계된 모델이다. 스펙트럼 정보와 공간 정보를 각각 처리하는 구조를 결합한 이중 구조를 적용했다. 각 구조는 서로 다른 데이터 특성을 분리해 처리한 뒤 결합하는 방식으로 구성되며 이를 통해 데이터 특성을 유지하면서 연산 효율을 고려한 설계를 구현했다. 이는 데이터 처리 과정에서 효율성을 확보하기 위한 구조적 접근으로 볼 수 있다.

해당 모델은 Indian Pines 기준 97.84%의 정밀도를 기록했으며 기존 대비 파라미터 수와 연산량 감소가 동시에 확인됐다. 이는 정확도를 유지하면서 연산 자원 사용량을 줄이는 방향의 결과로 해석된다. 특히 연산 효율 개선은 다양한 장비 환경에서 모델을 적용할 수 있는 가능성을 높이는 요소로 작용한다.

엘로이랩은 해당 기술을 식품 공정 내 이물 검출 솔루션에 적용해 운영하고 있으며 향후 재활용, 이차전지, 반도체 등 다양한 제조 공정으로 적용 범위를 확대할 계획이다. Konica Minolta의 자회사인 초분광 카메라 제조사 Specim과의 파트너십 강화를 통해 글로벌 시장 진출에 박차를 가할 예정이다. 또한 이번 기술로 엘로이랩은 AI초분광 검사 기술의 진입장병을 낮춰, 현재 상용화중인 식품산업을 시작으로 중장기적으로 재활용 및 이차전지, 나아가 제약 및 환경 분야까지 적용범위를 순차적으로 확대해 나갈 예정이다.

황지혜 기자 jhhwang@segye.com