[메가경제=정진성 기자] 엘로이랩이 개발한 초분광 AI 모델 ‘SC-DBNet’이 IGARSS 2026 학술대회에 채택됐다. 해당 연구는 Indian Pines 벤치마크 기준 평가에서 성능을 기록했으며, 관련 결과는 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(HuggingFace)의 벤치마크 차트에도 반영됐다. 이는 동일한 데이터 기준에서 모델 성능이 비교 가능한 형태로 제시됐다는 점에서 의미를 갖는다.
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| ▲ 엘로이랩 |
초분광 기술은 다양한 파장 정보를 활용해 물질을 구분할 수 있는 분석 방식으로, 식품과 제조 공정을 포함한 여러 산업에서 활용 가능성이 있다. 그러나 초분광 데이터는 일반 이미지 대비 정보량이 많아 처리 과정에서 높은 연산 자원이 요구된다. 기존 AI 모델 역시 높은 정확도를 구현하는 과정에서 연산량 증가와 함께 고성능 장비 의존도가 높아지는 구조를 보여 왔다. 이러한 특성은 실제 생산 환경에서 모델을 적용하는 데 부담 요인으로 작용해 왔다.
SC-DBNet은 이러한 구조적 한계를 완화하기 위해 설계됐다. 스펙트럼 정보를 처리하는 MLP 구조와 공간적 특징을 추출하는 CNN 구조를 결합한 이중 구조를 적용했다. 각 구조는 서로 다른 데이터 특성을 분리해 처리한 뒤 결합하는 방식으로 구성되며, 이를 통해 초분광 데이터의 특성을 유지하면서도 연산 효율을 고려한 설계를 구현했다.
해당 모델은 Indian Pines 데이터셋 기준 97.84%의 정밀도를 기록했으며, 기존 대비 파라미터 수는 2.9배, 연산량은 9.3배 감소한 것으로 나타났다. 이는 동일한 데이터 조건에서 정확도를 유지하면서 연산 부담을 줄이는 방향의 결과로 해석된다. 특히 연산량 감소는 다양한 장비 환경에서 모델을 적용할 수 있는 가능성을 높이는 요소로 작용한다.
엘로이랩은 해당 기술을 식품 공정 내 이물 검출 솔루션에 적용해 운영하고 있으며, 이를 기반으로 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 계획이다.
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