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📌 이 글은 팀의 공식 입장이 아닌,
작성자 lifeisrent의 개인적 전망과 기술적 추론을 담은 포스트입니다.
팀 내부 토론이나 연구 방향에 영향을 주지 않으며,
기술적 상상력을 바탕으로 한 비공식 분석입니다.
🧠 Cognex는 왜 산업에서 널리 사용되는가?
산업 현장에서는 오랫동안 Cognex Deep Learning과 같은 GUI 기반 딥러닝 소프트웨어가 널리 쓰여왔다.
대표적인 이유는 다음과 같다:
- 코딩 없이 모델 학습이 가능하다
→ 이미지 불러오기, 라벨링, 학습까지 마우스 클릭만으로 처리 - 산업 장비와 연동이 뛰어나다
→ 카메라, 로봇, PLC 등과 손쉽게 연결 가능 - 신뢰성 있는 상용 솔루션
→ 실제 수많은 생산라인에 도입되어 안정성이 검증됨
특히 Cognex ViDi Suite는 다음과 같은 도구로 구성되어 있다:
| 도구 | 기능 |
|---|---|
| Green Tool | 정상/불량 분류 (Classification) |
| Red Tool | 결함 위치 탐지 (Detection) |
| Blue Tool | 결함 영역 세분화 (Segmentation) |
사용자는 도구를 선택해 설정만 하면 모델을 학습할 수 있고,
내부 구조나 파라미터 튜닝에 대해 잘 몰라도 모델을 운영할 수 있다.
⚠️ Cognex의 한계: 자동이지만 제한적
하지만, Cognex에도 분명한 한계가 존재한다.
- 모델 구조가 비공개이며, 사용자가 최적화에 접근할 수 없다
- 고정된 도구 중심 설계이기 때문에 커스텀 아키텍처나 새로운 loss function 적용이 불가능하다
- 성능이 부족할 경우에도 세부 튜닝이 불가
결과적으로, 복잡한 고차원 비전 검사나 미세한 성능 개선이 필요한 경우엔
Cognex만으로는 한계에 봉착할 수밖에 없다.
🤖 개인적인 주장: MCP + LLM이 비전 모델 개발을 대체한다면?
최근 등장한 MCP 기반 LLM 모델(Coding Assistant)들은 상황을 바꿔놓고 있다.
예를 들어 Visual Studio에 통합된 Cursor AI는 다음과 같은 혁신을 보여주고 있다:
- 시니어 개발자 한 명이 Cursor AI의 보조만으로 빠르게 기능 구현
- 기존에는 팀 단위로 처리하던 작업을 혼자서 빠르게 완성
이 흐름은 단순한 코딩 자동화를 넘어서,
개발자 보조 도구 전반으로 확장되고 있다.
🧠 Cognex SW도 같은 흐름 안에 있다
Cognex Deep Learning은 기본적으로 비전 검사에 특화된 GUI 도구다.
이는 사용자가 비전 관련 API나 코드 작성 경험이 없어도
이미지 분류나 결함 탐지를 설계할 수 있도록 GUI로 코드 작업을 대체하는 구조다.
즉, 복잡한 코드 대신 시각적 도구(툴)를 통해 모델을 설계하게 돕는다.
이러한 점에서 Visual Studio와 유사한 역할을 한다고 볼 수 있다.
Visual Studio가 코드 편집기라면, Cognex는 비전 편집기라고 할 수 있다.
🔮 만약 Cursor AI가 비전 검사에 특화된다면?
현재 Visual Studio의 Cursor AI는 코드 작성 보조 도구로
시니어 개발자의 생산성을 획기적으로 끌어올리고 있다.
만약 이 Cursor AI가 비전 검사 도메인에 특화되어 발전한다면,
Cognex SW 없이도 Visual Studio만으로 딥러닝 비전 검사 개발이 가능해질 수 있다.
즉:
현재: Cognex GUI로 작업 → 마우스로 모델 설계
미래: Visual Studio + Cursor AI → 챗봇 대화 기반 모델 생성
💡 MCP란? (Model Context Protocol)
MCP는 대형 언어 모델(LLM)이 코드, 커서 위치, 명령 이력 등
개발자 환경의 맥락(Context)을 이해하고 반응할 수 있도록 만들어진 표준 인터페이스 규약이다.이를 통해 LLM은 외부 도구나 IDE와 연동되어, 개발자의 행동 흐름을 인식하고 실시간으로 코드 작성을 보조할 수 있게 된다.
대표 사례로는 Cursor AI, GPT-DevTools 등이 있으며,
향후 머신비전 개발 환경에도 응용될 가능성이 높다.
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