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‘헤이딜러 제로’, AI 차량 이미지 인식 기술 도입··· "경매 승인대기 시간 50% 단축"

헤이딜러가 자사 신규 서비스 ‘헤이딜러 제로(zero)’에 AI 차량 이미지 인식기술을 도입했다고 밝혔다. 이번 이미지 인식기술 도입으로 고객의 경매 승인대기 시간을 기존보다 50% 단축했다고 덧붙였다.  헤이딜러 제로는 자체 전문 평가사가 고객을 방문해 차량을 진단한 후 딜러 경매가 진행되는 서비스다. 평가사 진단 결과는 헤이딜러의 검수를 거친 뒤 경매가 승인되는데, AI를 통해 차량 정보 검수에 걸리는 소요 시간을 단축시켰다. AI 차량 이미지 인식기술이 차 외관의 촬영 각도, 번호판, 계기판, 스크래치 등을 자동으로 판독해 순서를 변경하고, 잘못 촬영된 사진은 자동으로 제외하기 때문이다. 또한 이번 기술 도입으로 고객이 차량을 판매한 후 돌려받을 수 있는 자동차 보험 환급액 손실을 방지하는 시스템도 구축했다. 주행거리 특약으로 보험료를 환급받기 위해서는 차량 판매 시점의 계기판 사진이 필요하나, 많은 고객들이 차량을 판매하는 과정에서 이 부분을 놓치고 있다고 헤이딜러 측은 설명했다.  이런 고객의 손해를 방지하기 위해 헤이딜러는 경매 승인 시 자동 인식된 계기판 사진을 판매 완료 시점에 고객의 카카오톡으로 자동 발송한다. 덕분에 고객은 자동차 보험 환급 신청을 놓치지 않을 수 있고, 판매 시점의 정확한 주행거리로 보험료를 환급 받을 수 있다. 헤이딜러 박진우 대표는 “헤이딜러의 AI는 베타 테스트 동안 52만장의 차량 사진을 성공적으로 판독했다”라며, “앞으로 AI 차량 이미지 인식기술 고도화와 더불어 고객의 중고차 거래 경험을 혁신하기 위한 신기술 개발에 적극 투자할 것”이라고 밝혔다.​​ ciokr@idg.co.kr

헤이딜러 인공지능 이미지 인식

2022.01.03

헤이딜러가 자사 신규 서비스 ‘헤이딜러 제로(zero)’에 AI 차량 이미지 인식기술을 도입했다고 밝혔다. 이번 이미지 인식기술 도입으로 고객의 경매 승인대기 시간을 기존보다 50% 단축했다고 덧붙였다.  헤이딜러 제로는 자체 전문 평가사가 고객을 방문해 차량을 진단한 후 딜러 경매가 진행되는 서비스다. 평가사 진단 결과는 헤이딜러의 검수를 거친 뒤 경매가 승인되는데, AI를 통해 차량 정보 검수에 걸리는 소요 시간을 단축시켰다. AI 차량 이미지 인식기술이 차 외관의 촬영 각도, 번호판, 계기판, 스크래치 등을 자동으로 판독해 순서를 변경하고, 잘못 촬영된 사진은 자동으로 제외하기 때문이다. 또한 이번 기술 도입으로 고객이 차량을 판매한 후 돌려받을 수 있는 자동차 보험 환급액 손실을 방지하는 시스템도 구축했다. 주행거리 특약으로 보험료를 환급받기 위해서는 차량 판매 시점의 계기판 사진이 필요하나, 많은 고객들이 차량을 판매하는 과정에서 이 부분을 놓치고 있다고 헤이딜러 측은 설명했다.  이런 고객의 손해를 방지하기 위해 헤이딜러는 경매 승인 시 자동 인식된 계기판 사진을 판매 완료 시점에 고객의 카카오톡으로 자동 발송한다. 덕분에 고객은 자동차 보험 환급 신청을 놓치지 않을 수 있고, 판매 시점의 정확한 주행거리로 보험료를 환급 받을 수 있다. 헤이딜러 박진우 대표는 “헤이딜러의 AI는 베타 테스트 동안 52만장의 차량 사진을 성공적으로 판독했다”라며, “앞으로 AI 차량 이미지 인식기술 고도화와 더불어 고객의 중고차 거래 경험을 혁신하기 위한 신기술 개발에 적극 투자할 것”이라고 밝혔다.​​ ciokr@idg.co.kr

2022.01.03

디지털 비즈니스의 핵심 'AI', 사업운영부터 고객경험까지 모두 것을 바꾼다

4월 25일 한국IDG가 주관하고 베스핀글로벌이 후원한 C-레벨 이그제큐티브 미팅에서 화이자 기업 전략 및 디지털 혁신 담당 앤서니 람브루 디렉터와 구글 클라우드 코리아 한국 비즈니스 총괄 이지영 상무가 ‘성공적인 AI를 위한 Practical Approach’와 ‘Cloud AI for Business’를 주제로 각각 발표했다.  엘타워 8층 엘가든에서 열린 이 행사에는 국내 금융, 제조, 유통, 여행 등 굴지의 기업 CIO, CISO 30여 명이 참석했다. C-레벨 이그제큐티브 기조연설을 맡은 람브루 디렉터는 성공적인 AI 도입을 위해서 먼저 AI가 무엇을 제공할지 이해해야 한다고 강조했다.  람브루 디렉터에 따르면 화이자는 신약 개발, 제품 공급, 실험 등에 AI를 적용했다. 현재 화이자에서는 머신이 다양한 세포를 읽고 머신러닝으로 병리학적 세포 차원의 변화가 있거나 약물이 어떻게 반응하는지를 파악하며 임상실험에서도 약물 반응을 정확히 알 수 있게 됐다. 또한 AI가 의학 관련 논문을 자연어처리로 분석하며, 콜센터에 접수된 의약품 처방 및 약물 복용에 관한 문의를 분류하고 처리하고 있다. 또한 규제 당국의 허가를 받는 데 필요한 다양한 문서를 AI가 생성하고 있다.  람브루 디렉터는 “의학논문을 분석하고 면역 종양학 데이터세트에서 신약 개발에 활용할 후보 물질을 발견하는 데 걸리던 시간을 2년에서 6개월로 단축할 수 있었다”라고 말했다. 이어서 “기존 고민을 해결하는 데 AI를 활용할 수 있지만 앞으로는 AI를 활용해 우리 회사가 어떻게 달라질지 큰 그림을 그려서 접근해야 한다”며 내부 역량을 키워야 한다고 강조했다. 람브루 디렉터는 “외부 업체와 제휴를 맺고 AI 프로젝트를 수행하면 시행착오를 줄이면서 신속하게 결과를 얻을 수 있지만, 사내 AI 전문 인력 양성은 장기적으로 필요하다. AI 시대에는 데이터가 금이다. 의료 데이...

CIO ML 베스핀글로벌 뉴욕타임스 조찬 의약 이미지 인식 디지털 변혁 구글 클라우드 분석 제약 화이자 인공지능 한국IDG CISO 구글 검색 C-레벨 이그제큐티브 미팅

2019.04.25

4월 25일 한국IDG가 주관하고 베스핀글로벌이 후원한 C-레벨 이그제큐티브 미팅에서 화이자 기업 전략 및 디지털 혁신 담당 앤서니 람브루 디렉터와 구글 클라우드 코리아 한국 비즈니스 총괄 이지영 상무가 ‘성공적인 AI를 위한 Practical Approach’와 ‘Cloud AI for Business’를 주제로 각각 발표했다.  엘타워 8층 엘가든에서 열린 이 행사에는 국내 금융, 제조, 유통, 여행 등 굴지의 기업 CIO, CISO 30여 명이 참석했다. C-레벨 이그제큐티브 기조연설을 맡은 람브루 디렉터는 성공적인 AI 도입을 위해서 먼저 AI가 무엇을 제공할지 이해해야 한다고 강조했다.  람브루 디렉터에 따르면 화이자는 신약 개발, 제품 공급, 실험 등에 AI를 적용했다. 현재 화이자에서는 머신이 다양한 세포를 읽고 머신러닝으로 병리학적 세포 차원의 변화가 있거나 약물이 어떻게 반응하는지를 파악하며 임상실험에서도 약물 반응을 정확히 알 수 있게 됐다. 또한 AI가 의학 관련 논문을 자연어처리로 분석하며, 콜센터에 접수된 의약품 처방 및 약물 복용에 관한 문의를 분류하고 처리하고 있다. 또한 규제 당국의 허가를 받는 데 필요한 다양한 문서를 AI가 생성하고 있다.  람브루 디렉터는 “의학논문을 분석하고 면역 종양학 데이터세트에서 신약 개발에 활용할 후보 물질을 발견하는 데 걸리던 시간을 2년에서 6개월로 단축할 수 있었다”라고 말했다. 이어서 “기존 고민을 해결하는 데 AI를 활용할 수 있지만 앞으로는 AI를 활용해 우리 회사가 어떻게 달라질지 큰 그림을 그려서 접근해야 한다”며 내부 역량을 키워야 한다고 강조했다. 람브루 디렉터는 “외부 업체와 제휴를 맺고 AI 프로젝트를 수행하면 시행착오를 줄이면서 신속하게 결과를 얻을 수 있지만, 사내 AI 전문 인력 양성은 장기적으로 필요하다. AI 시대에는 데이터가 금이다. 의료 데이...

2019.04.25

'이미 현실 속 도우미'··· AI가 업무 생산성에 일조하는 3가지 패턴

AI가 차기의 일자리 킬러(Job Killer)가 될 것이라는 우려가 실재한다. 그러나 현재 시장에 나온 AI 툴 및 서비스 대다수는 종업원을 대체하는 것이 아니라 이들의 업무 생산성을 높이는데 초점을 맞추고 있다. 오늘날 AI가 업무 현실 속에서 동작하는 3가지 주요 패턴을 알아본다.  소프트웨어 회사인 애비(ABBYY)가 진행한 최근의 설문조사에서는 종업원의 3분의 2 가량이 회의록을 작성하거나 긴 문서를 검토하는 등의 작업을 기계에게 넘긴다면 좋을 것이라고 응답했다. 오늘날 판매 담당자들은 이미 세일즈포스(Salesforce), 마이크로소프트 다이내믹스(Microsoft Dynamics) 같은 서비스에서 AI 툴을 활용하고 있다. 이들 툴은 우수한 판매 예측을 제공하고 유망 고객을 겨냥하고 거래를 성사시키는데 기여한다. AI는 일반 비즈니스 업무에서도 유용하게 활용되고 있다. 보다 효율적으로 상호작용하도록 매니저들을 지도하는 것으로부터, 이메일 메시지를 발송할 적절한 시기를 제안하고, 다른 경우라면 화이트보드에 방치되어 있을 정보로부터 가치를 추출하는데 이르기까지 AI로 구동되는 툴은 다양한 업종에 걸쳐 비즈니스 생산성을 증대시키고 있다. 자체 머신러닝 팀을 구축하지는 않을지라도, 어떻게 하면 이들을 최대한 활용할 것인가에 대해서는 생각할 필요가 있다. 지능적인 검색 및 포착 스마트폰과 소비자 클라우드 스토리지 서비스는 이미 상당 기간 동안 이미지 인식을 이용해왔다. 자동으로 사진에 태그를 부착하는 용도가 대표적이다. 셰어포인트 온라인(SharePoint Online), 원드라이브 포 비즈니스(OneDrive for Business) 등의 비즈니스 클라우드 스토리지 서비스 또한 동일한 기능을 제공하기 시작했다. 셰어포인트의 제품 마케팅 책임자인 탬 홈은 “셰어포인트 문서 라이브러리에 수많은 지능성을 접목시켰다. 가령 이미지 하나가 업로드 되면 AI는 지리적 위치를 파악하고 대...

자동화 이미지 인식 업무 조율 AI 기능

2018.08.27

AI가 차기의 일자리 킬러(Job Killer)가 될 것이라는 우려가 실재한다. 그러나 현재 시장에 나온 AI 툴 및 서비스 대다수는 종업원을 대체하는 것이 아니라 이들의 업무 생산성을 높이는데 초점을 맞추고 있다. 오늘날 AI가 업무 현실 속에서 동작하는 3가지 주요 패턴을 알아본다.  소프트웨어 회사인 애비(ABBYY)가 진행한 최근의 설문조사에서는 종업원의 3분의 2 가량이 회의록을 작성하거나 긴 문서를 검토하는 등의 작업을 기계에게 넘긴다면 좋을 것이라고 응답했다. 오늘날 판매 담당자들은 이미 세일즈포스(Salesforce), 마이크로소프트 다이내믹스(Microsoft Dynamics) 같은 서비스에서 AI 툴을 활용하고 있다. 이들 툴은 우수한 판매 예측을 제공하고 유망 고객을 겨냥하고 거래를 성사시키는데 기여한다. AI는 일반 비즈니스 업무에서도 유용하게 활용되고 있다. 보다 효율적으로 상호작용하도록 매니저들을 지도하는 것으로부터, 이메일 메시지를 발송할 적절한 시기를 제안하고, 다른 경우라면 화이트보드에 방치되어 있을 정보로부터 가치를 추출하는데 이르기까지 AI로 구동되는 툴은 다양한 업종에 걸쳐 비즈니스 생산성을 증대시키고 있다. 자체 머신러닝 팀을 구축하지는 않을지라도, 어떻게 하면 이들을 최대한 활용할 것인가에 대해서는 생각할 필요가 있다. 지능적인 검색 및 포착 스마트폰과 소비자 클라우드 스토리지 서비스는 이미 상당 기간 동안 이미지 인식을 이용해왔다. 자동으로 사진에 태그를 부착하는 용도가 대표적이다. 셰어포인트 온라인(SharePoint Online), 원드라이브 포 비즈니스(OneDrive for Business) 등의 비즈니스 클라우드 스토리지 서비스 또한 동일한 기능을 제공하기 시작했다. 셰어포인트의 제품 마케팅 책임자인 탬 홈은 “셰어포인트 문서 라이브러리에 수많은 지능성을 접목시켰다. 가령 이미지 하나가 업로드 되면 AI는 지리적 위치를 파악하고 대...

2018.08.27

우리 회사에도 머신러닝을!··· 문턱 낮은 활용처 9선

머신러닝(Machine Learning)은 발빠른 조직 사이에서 빠르게 확산되고 있지만 대부분의 기업들에게는 여전히 모호한 존재다. 문제는 경쟁사들이 이미 기초 작업을 수행하고 있을지도 모른다는 점이다. IDC는 전 세계 AI 시스템 매출이 올 해 약 2배 증가한 125억 달러일 것이며 이런 속도로 계속 성장하여 2020년에는 460억 달러에 달할 것으로 전망했다. 기업들은 이러한 예산을 어디에 쓰고 있을까? 지출 중 일부는 머신러닝 시스템을 구동하는 하드웨어에 투자되지만 별도의 하드웨어 인프라나 데이터 과학자 조직 없이도 예산이 활용되는 지점들이 있다. 실질적인 방법으로 머신러닝을 활용할 수 있는 다양한 툴과 서비스들이다. 규모와 업종을 막론해 어느 조직에게나 머신러닝 기술을 테스트하거나 활용하는데 도움이 될 만한 9가지 IT 프로젝트을 정리했다.  고객 서비스 챗봇(Chatbot) 기업 내에 고객용 FAQ 목록이 있다면 이를 마이크로소프트 QnA 메이커(Microsoft QnA Maker)를 활용해 챗봇으로 변환할 수 있다. 물론, 꼭 고객 지원이 아니어도 상관 없다. 새로운 직원을 위한 HR 혜택을 알려주거나 업무 지원 센터 문의 방법을 안내하는 봇(Bot)을 생성할 수 있다. FAQ의 URL을 제공하거나 질문과 답변이 있는 스프레드시트 및 문서를 업로드하면 QnA 메이커가 이런 질문과 답변의 쌍을 생성해 검토 및 훈련한 후 API로 호출할 수 있게 된다. 단순한 텍스트 답변 외에 좀 더 흥미로운 인터페이스를 원한다면 .NET SDK와 마이크로소프트 봇 프레임워크(Microsoft Bot Framework)를 사용해 사진 및 여타 풍부한 콘텐츠를 보여주는 봇을 생성할 수 있다. 무 서버 접근방식을 선호한다면 QnA 메이커가 애저 봇 서비스(Azure Bot Service)에서 템플릿으로 사용되도록 하면 된다. 이를 통해 이메일, 그룹미(GroupMe), 페이스북 메신저(Facebook Messenger), 킥(...

유통 물류 마케팅 자동화 이미지 인식 챗봇 사기 감지 재고관리 예측관리

2017.10.13

머신러닝(Machine Learning)은 발빠른 조직 사이에서 빠르게 확산되고 있지만 대부분의 기업들에게는 여전히 모호한 존재다. 문제는 경쟁사들이 이미 기초 작업을 수행하고 있을지도 모른다는 점이다. IDC는 전 세계 AI 시스템 매출이 올 해 약 2배 증가한 125억 달러일 것이며 이런 속도로 계속 성장하여 2020년에는 460억 달러에 달할 것으로 전망했다. 기업들은 이러한 예산을 어디에 쓰고 있을까? 지출 중 일부는 머신러닝 시스템을 구동하는 하드웨어에 투자되지만 별도의 하드웨어 인프라나 데이터 과학자 조직 없이도 예산이 활용되는 지점들이 있다. 실질적인 방법으로 머신러닝을 활용할 수 있는 다양한 툴과 서비스들이다. 규모와 업종을 막론해 어느 조직에게나 머신러닝 기술을 테스트하거나 활용하는데 도움이 될 만한 9가지 IT 프로젝트을 정리했다.  고객 서비스 챗봇(Chatbot) 기업 내에 고객용 FAQ 목록이 있다면 이를 마이크로소프트 QnA 메이커(Microsoft QnA Maker)를 활용해 챗봇으로 변환할 수 있다. 물론, 꼭 고객 지원이 아니어도 상관 없다. 새로운 직원을 위한 HR 혜택을 알려주거나 업무 지원 센터 문의 방법을 안내하는 봇(Bot)을 생성할 수 있다. FAQ의 URL을 제공하거나 질문과 답변이 있는 스프레드시트 및 문서를 업로드하면 QnA 메이커가 이런 질문과 답변의 쌍을 생성해 검토 및 훈련한 후 API로 호출할 수 있게 된다. 단순한 텍스트 답변 외에 좀 더 흥미로운 인터페이스를 원한다면 .NET SDK와 마이크로소프트 봇 프레임워크(Microsoft Bot Framework)를 사용해 사진 및 여타 풍부한 콘텐츠를 보여주는 봇을 생성할 수 있다. 무 서버 접근방식을 선호한다면 QnA 메이커가 애저 봇 서비스(Azure Bot Service)에서 템플릿으로 사용되도록 하면 된다. 이를 통해 이메일, 그룹미(GroupMe), 페이스북 메신저(Facebook Messenger), 킥(...

2017.10.13

AI가 정신줄을 놓으면?··· 오싹하면서도 흥미로운 10가지 이야기

인공지능이 미쳐 날뛰는 상황은 공상 과학 영화와 소설 속에서 가득하다. 멀리는 '2001: 스페이스 오딧세이'의 HAL 9000, '터미네이터'의 스카이넷에서부터 가까이는 '어벤져스'의 악당 AI 울트론이 있었다. 이 밖에 HBO의 신작 TV 드라마인 웨스트월드(Westworld)는 사람과 자의식이 있는 AI의 미래를 그리고 있다. 현실에서도 놀랍도록 빠른 속도로, 그리고 여러 방향에서 AI가 개발되고 있다. 산업 자동화 시스템, 스마트 가전, 무인 자동차, 소비자 전자제품까지 도처에 AI가 자리잡고 있다. 지난 수십 년 간 인공 지능의 개념은 끊임없이 바뀌었으며, 지금도 바뀌고 있다. 시간이 남아 돈다면 두 명의 컴퓨터 과학자에게 AI 개념에 대해 논쟁하도록 부탁해보라. 평생을 소비해도 결론을 못 낼 것이다. 그러나 (일반론으로) 현대의 AI란 사람을 닮은 인지 기능을 갖춘 컴퓨터를 일컫는다. 머신러닝을 이용해 문제를 평가하고, 조정해 적응하고, 해결하는 시스템이다. 그리고 AI는 이미 문제를 종종 일으키고 있다. 챗봇에서 안드로이드, 자율 주행 자동차까지 AI가 정신줄을 놓은 10가지 최근 사례를 모았다. 트위터의 '나치'가 된 마이크로소프트 챗봇 2016년 봄, 마이크로소프트의 PR 부서에 악몽이 드리웠다. 테스트 단계인 트위터 AI 챗봇인 테이(Tay)가 급진적인 혐오 발언과 나치 같은 행동으로 엄청난 논란을 불러왔기 때문이다. 이 챗봇은 "히틀러가 옳았다!", "9/11은 미국 내부의 음모다!" 등의 끔찍한 말을 내뱉었다. 테이를 변호하자면, 이 챗봇은 (사람인) 사용자들의 혐오 발언을 앵무새처럼 흉내 낸 것이다. 테이는 18-24세 연령을 대상으로 여러 소셜 미디어 플랫폼에 배포될 예정이었으며, 밀레니얼 세대 여성의 언어 패턴을 흉내 내도록 만들어진 챗봇이었다. 머신러닝과 적응형 알고리즘을 이용해 입...

위키피디아 스마트홈 이미지 인식 우버 챗봇 테이 한슨 로보틱스 살인 로봇 프로모봇

2017.04.05

인공지능이 미쳐 날뛰는 상황은 공상 과학 영화와 소설 속에서 가득하다. 멀리는 '2001: 스페이스 오딧세이'의 HAL 9000, '터미네이터'의 스카이넷에서부터 가까이는 '어벤져스'의 악당 AI 울트론이 있었다. 이 밖에 HBO의 신작 TV 드라마인 웨스트월드(Westworld)는 사람과 자의식이 있는 AI의 미래를 그리고 있다. 현실에서도 놀랍도록 빠른 속도로, 그리고 여러 방향에서 AI가 개발되고 있다. 산업 자동화 시스템, 스마트 가전, 무인 자동차, 소비자 전자제품까지 도처에 AI가 자리잡고 있다. 지난 수십 년 간 인공 지능의 개념은 끊임없이 바뀌었으며, 지금도 바뀌고 있다. 시간이 남아 돈다면 두 명의 컴퓨터 과학자에게 AI 개념에 대해 논쟁하도록 부탁해보라. 평생을 소비해도 결론을 못 낼 것이다. 그러나 (일반론으로) 현대의 AI란 사람을 닮은 인지 기능을 갖춘 컴퓨터를 일컫는다. 머신러닝을 이용해 문제를 평가하고, 조정해 적응하고, 해결하는 시스템이다. 그리고 AI는 이미 문제를 종종 일으키고 있다. 챗봇에서 안드로이드, 자율 주행 자동차까지 AI가 정신줄을 놓은 10가지 최근 사례를 모았다. 트위터의 '나치'가 된 마이크로소프트 챗봇 2016년 봄, 마이크로소프트의 PR 부서에 악몽이 드리웠다. 테스트 단계인 트위터 AI 챗봇인 테이(Tay)가 급진적인 혐오 발언과 나치 같은 행동으로 엄청난 논란을 불러왔기 때문이다. 이 챗봇은 "히틀러가 옳았다!", "9/11은 미국 내부의 음모다!" 등의 끔찍한 말을 내뱉었다. 테이를 변호하자면, 이 챗봇은 (사람인) 사용자들의 혐오 발언을 앵무새처럼 흉내 낸 것이다. 테이는 18-24세 연령을 대상으로 여러 소셜 미디어 플랫폼에 배포될 예정이었으며, 밀레니얼 세대 여성의 언어 패턴을 흉내 내도록 만들어진 챗봇이었다. 머신러닝과 적응형 알고리즘을 이용해 입...

2017.04.05

"머신러닝 체험해보세요"···IBM, 왓슨 온라인 데모 공개

이미지 인식은 AI 분야 중에서도 뜨거운 주제다. IBM이 자사의 왓슨 인지 컴퓨팅 시스템의 이미지 인식 능력을 누구나 체험해볼 수 있는 온라인 데모를 공개했다. 사이트를 방문하면 자신이 직접 이미지를 업로드해 왓슨의 분석 능력을 테스트해볼 수 있다. 이미 마련된 6개의 샘플 이미지를 이용해볼 수도 있다. 분석을 실행하면 이 인지 시스템은 일련의 분류작업을 실행하고 각각에 대한 확실성 점수를 제시했다. 사용자가 직접 분류함으로써 왓슨을 훈련시킬 수도 있다. 왓슨 인지 컴퓨팅 시스템은 지난 2011년 퀴즈쇼에서 우승해 큰 화제를 모은 바 있다. 그 이후 IBM은 왓슨을 이용한 상용 상품을 개발해오고 있다. 이번 이미지 인식 기술 또한 향후 개발자들을 대상으로 상용화될 예정이다. 이를 이용하면 이미지를 인식하는 애플리케이션을 개발할 수 있게 된다. 예를 들어 유통 기업용 애플리케이션이라면 특정 스타일의 바지에 대해 별도의 범주를 생성함으로써 소셜 미디어에 등록된 사진에서 해당 바지에 대한 정보를 추출할 수 있다고 회사 측은 설명했다. IBM의 시각 인식 서비스는 현재 물류 인텔리전스 기업인 MP 마리타임(Maritime)이 활용하고 있다. 이 기업은 위성 이미지로부터 선박를 확인하는데 이 기술을 이용하고 있다. 한편 어도비도 지난 21일 사용자의 이미지 라이브러리를 머신러닝으로 분석해 사용자의 분류 작업 없이도 검색할 수 있게 해주는 서비스를 시범 공개한 바 있다. -> "머신러닝으로 이미지 자동 분류"··· 어도비, 검색 서비스 시범 공개 ciokr@idg.co.kr 

IBM 왓슨 AI 머신러닝 인지 컴퓨팅 이미지 인식

2016.03.22

이미지 인식은 AI 분야 중에서도 뜨거운 주제다. IBM이 자사의 왓슨 인지 컴퓨팅 시스템의 이미지 인식 능력을 누구나 체험해볼 수 있는 온라인 데모를 공개했다. 사이트를 방문하면 자신이 직접 이미지를 업로드해 왓슨의 분석 능력을 테스트해볼 수 있다. 이미 마련된 6개의 샘플 이미지를 이용해볼 수도 있다. 분석을 실행하면 이 인지 시스템은 일련의 분류작업을 실행하고 각각에 대한 확실성 점수를 제시했다. 사용자가 직접 분류함으로써 왓슨을 훈련시킬 수도 있다. 왓슨 인지 컴퓨팅 시스템은 지난 2011년 퀴즈쇼에서 우승해 큰 화제를 모은 바 있다. 그 이후 IBM은 왓슨을 이용한 상용 상품을 개발해오고 있다. 이번 이미지 인식 기술 또한 향후 개발자들을 대상으로 상용화될 예정이다. 이를 이용하면 이미지를 인식하는 애플리케이션을 개발할 수 있게 된다. 예를 들어 유통 기업용 애플리케이션이라면 특정 스타일의 바지에 대해 별도의 범주를 생성함으로써 소셜 미디어에 등록된 사진에서 해당 바지에 대한 정보를 추출할 수 있다고 회사 측은 설명했다. IBM의 시각 인식 서비스는 현재 물류 인텔리전스 기업인 MP 마리타임(Maritime)이 활용하고 있다. 이 기업은 위성 이미지로부터 선박를 확인하는데 이 기술을 이용하고 있다. 한편 어도비도 지난 21일 사용자의 이미지 라이브러리를 머신러닝으로 분석해 사용자의 분류 작업 없이도 검색할 수 있게 해주는 서비스를 시범 공개한 바 있다. -> "머신러닝으로 이미지 자동 분류"··· 어도비, 검색 서비스 시범 공개 ciokr@idg.co.kr 

2016.03.22

"머신러닝으로 이미지 자동 분류"··· 어도비, 검색 서비스 시범 공개

어도비의 유명 이미지 편집-관리 애플리케이션 라이트룸에 머신러닝 기술이 적용된 신기술이 등장했다. 이제 사진 파일을 라이트룸 웹 모듈과 동기화시킨 사용자들은 특징 이미지 파일을 쉽게 찾을 수 있게 해주는 신기능을 테스트해볼 수 있다. 18일 등장한 라이트룸 테크놀로지 프리뷰 시리즈의 일환으로 어도비는 CCPP(Creative Cloud Photography Plan) 가입자에게 서치(Search) 기능을 테스트 개방했다. 서치 기능은 사용자가 키워드를 타이핑하면 라이트룸이 사용자 라이브러리에서 관련된 이미지를 검색해 노출하는 기능이다. 사용자가 태그를 추가하거나 레이블 작업을 하지 않았을지라도 동작하는 것이 특징이다. 맥월드닷컴이 이 신기능을 조기 테스트한 결과 대단히 양호하게 작동하는 것을 확인할 수 있다. 사용법은 이렇다. 일단 사용자 계정에 로그인한다. 이후 라이트룸(Lr) 로고를 클릭해 메뉴에 접근한다. 이곳에서 새로운 테크놀로지 프리뷰 기능을 확인할 수 있다. 이를 클릭해 활성화한다. 이제 라이트룸 온라인 인터페이스에 새로운 서치 바가 나타난다. 'flower'로 검색한 결과. 라이브러리의 꽃 사진 뿐 아니라 이후 '양귀비'와 '장미'에 대해서도 검색 결과를 내놓았다. 하지만 'lily'에 대한 검색은 부분적으로만 동작했다. 서치 기능을 이용하면 별도의 연산자 검색을 수행할 필요가 없다. 그저 하나의 키워드만 넣어도 된다. 가령 'duck'라는 단어를 입력하며 라이브러리에 있는 오리 관련 사진이 모두 나타난다. 미리 분류 작업을 전혀 수행하지 않은 라이브러리에도 해당된다. 이미지들은 카메라 카드에서부터 자동으로 자동 생성된 이름을 가지게 된다. 'dog'와 'face'로 검색한 결과 테스트 결과 몇몇 흥미로운 결과를 확인할 수 있었다. 'bicycle'로 검색하자 3개의 이미지가 나타났다...

태그 어도비 사진 머신러닝 이미지 인식 라이트룸 CCPP

2016.03.21

어도비의 유명 이미지 편집-관리 애플리케이션 라이트룸에 머신러닝 기술이 적용된 신기술이 등장했다. 이제 사진 파일을 라이트룸 웹 모듈과 동기화시킨 사용자들은 특징 이미지 파일을 쉽게 찾을 수 있게 해주는 신기능을 테스트해볼 수 있다. 18일 등장한 라이트룸 테크놀로지 프리뷰 시리즈의 일환으로 어도비는 CCPP(Creative Cloud Photography Plan) 가입자에게 서치(Search) 기능을 테스트 개방했다. 서치 기능은 사용자가 키워드를 타이핑하면 라이트룸이 사용자 라이브러리에서 관련된 이미지를 검색해 노출하는 기능이다. 사용자가 태그를 추가하거나 레이블 작업을 하지 않았을지라도 동작하는 것이 특징이다. 맥월드닷컴이 이 신기능을 조기 테스트한 결과 대단히 양호하게 작동하는 것을 확인할 수 있다. 사용법은 이렇다. 일단 사용자 계정에 로그인한다. 이후 라이트룸(Lr) 로고를 클릭해 메뉴에 접근한다. 이곳에서 새로운 테크놀로지 프리뷰 기능을 확인할 수 있다. 이를 클릭해 활성화한다. 이제 라이트룸 온라인 인터페이스에 새로운 서치 바가 나타난다. 'flower'로 검색한 결과. 라이브러리의 꽃 사진 뿐 아니라 이후 '양귀비'와 '장미'에 대해서도 검색 결과를 내놓았다. 하지만 'lily'에 대한 검색은 부분적으로만 동작했다. 서치 기능을 이용하면 별도의 연산자 검색을 수행할 필요가 없다. 그저 하나의 키워드만 넣어도 된다. 가령 'duck'라는 단어를 입력하며 라이브러리에 있는 오리 관련 사진이 모두 나타난다. 미리 분류 작업을 전혀 수행하지 않은 라이브러리에도 해당된다. 이미지들은 카메라 카드에서부터 자동으로 자동 생성된 이름을 가지게 된다. 'dog'와 'face'로 검색한 결과 테스트 결과 몇몇 흥미로운 결과를 확인할 수 있었다. 'bicycle'로 검색하자 3개의 이미지가 나타났다...

2016.03.21

이매지네이션, 웨어러블 기기 GPU '시리즈7' 발표

웨어러블 기기와 뛰어난 그래픽 성능? 그리 어울리는 조합이 아니다. 그러나 이매지네이션의 생각은 다르다. 회사는 신형 파워VR 그래픽 기술이 다양한 종류의 컴퓨팅 기기에 적용될 수 있기를 기대하고 있다. 회사의 파워VR 시리즈7XE 및 시리즈X7XT 그래픽 프로세서는 웨어러블 기기, 모바일 기기, 게임 콘솔, PC, 서버 등을 겨냥해 지난 10일 등장했다. 그래픽 기술은 전력 소모의 주요 원인으로 간주되곤 한다. 그러나 이매지네이션 비즈니스 개발 부문 디렉터 크리스토프 비츠는, 전력 효율적인 이번 시리즈7XE GPU가 스마트 글래스나 헤드셋 등에서 이미지 인식, 객체 감지 등의 역할을 수행할 수 있다고 강조했다. 회사에 따르면 파워VR 그래픽 기술은 지금껏 아이폰, 아이패드 등의 모바일 기기에서 활용돼 왔다. 비츠는 다양한 모바일 기기에서 시각적 경험이 중요해짐에 따라 성장 기회가 있을 것으로 판단한다고 전했다. 그러나 피트니스 밴드나 스마트워치와 같은 저가형 웨어러블 기기 분야에서도 시리즈7 기술이 널리 활용될 것으로 기대하는 것은 아니다. 그는 시리즈7에 내장된 첨단 그래픽 기술은 대개 시각 입력, 증강 현실, 객체 인식 등과 맞물려 보다 정교한 웨어러블 기술에 어울린다고 설명했다. 비츠에 따르면 오늘날 웨어러블 기기 다수는 스마트폰용 칩을 이용하고 있다. 그러나 이들 기기는 서로 다른 요구 사항을 가지고 있다. 일례로 웨어러블 기기의 CPU 클럭 속도는 오히려 낮아질 필요가 있다고 그는 설명했다. 한편 이번에 출시된 시리즈7XE와 시리즈X7XT는 성능과 기능, 절전성에 각기 다른 특성을 보인다. 7XE는 웨어러블 기기와 저가 모바일 기기를 겨냥한 절전형 모델이며, 7XT는 4K 영상을 재생할 수 있으며 모바일 기기는 물론, 크롬북이나 서버 분야에까지도 적용을 기대하는 고성능 버전이다. 이매지네이션은 ARM과 같이 프로세서를 디자인하고 이를 타사에 라이선스하는 비즈니스 모델을 보유하고 있다. 회...

증강현실 GPU 이매지네이션 이미지 인식 객체인식 시리즈7

2014.11.11

웨어러블 기기와 뛰어난 그래픽 성능? 그리 어울리는 조합이 아니다. 그러나 이매지네이션의 생각은 다르다. 회사는 신형 파워VR 그래픽 기술이 다양한 종류의 컴퓨팅 기기에 적용될 수 있기를 기대하고 있다. 회사의 파워VR 시리즈7XE 및 시리즈X7XT 그래픽 프로세서는 웨어러블 기기, 모바일 기기, 게임 콘솔, PC, 서버 등을 겨냥해 지난 10일 등장했다. 그래픽 기술은 전력 소모의 주요 원인으로 간주되곤 한다. 그러나 이매지네이션 비즈니스 개발 부문 디렉터 크리스토프 비츠는, 전력 효율적인 이번 시리즈7XE GPU가 스마트 글래스나 헤드셋 등에서 이미지 인식, 객체 감지 등의 역할을 수행할 수 있다고 강조했다. 회사에 따르면 파워VR 그래픽 기술은 지금껏 아이폰, 아이패드 등의 모바일 기기에서 활용돼 왔다. 비츠는 다양한 모바일 기기에서 시각적 경험이 중요해짐에 따라 성장 기회가 있을 것으로 판단한다고 전했다. 그러나 피트니스 밴드나 스마트워치와 같은 저가형 웨어러블 기기 분야에서도 시리즈7 기술이 널리 활용될 것으로 기대하는 것은 아니다. 그는 시리즈7에 내장된 첨단 그래픽 기술은 대개 시각 입력, 증강 현실, 객체 인식 등과 맞물려 보다 정교한 웨어러블 기술에 어울린다고 설명했다. 비츠에 따르면 오늘날 웨어러블 기기 다수는 스마트폰용 칩을 이용하고 있다. 그러나 이들 기기는 서로 다른 요구 사항을 가지고 있다. 일례로 웨어러블 기기의 CPU 클럭 속도는 오히려 낮아질 필요가 있다고 그는 설명했다. 한편 이번에 출시된 시리즈7XE와 시리즈X7XT는 성능과 기능, 절전성에 각기 다른 특성을 보인다. 7XE는 웨어러블 기기와 저가 모바일 기기를 겨냥한 절전형 모델이며, 7XT는 4K 영상을 재생할 수 있으며 모바일 기기는 물론, 크롬북이나 서버 분야에까지도 적용을 기대하는 고성능 버전이다. 이매지네이션은 ARM과 같이 프로세서를 디자인하고 이를 타사에 라이선스하는 비즈니스 모델을 보유하고 있다. 회...

2014.11.11

구글, “인공지능 이미지 인식” 기술업체 제트팩 인수

구글이 이미지 인식 및 처리기술 개발업체 제트팩(Jetpac)을 인수했다 제트팩은 인수 소식을 공식 웹사이트를 통해 알리며 근일 내로 앱스토어에서 자사의 앱들을 삭제하겠다고 밝혔다. 제트팩의 서비스 지원은 9월 15일자로 종료될 예정이다. 구글은 인수 사실을 인정했으나 제트팩이 공지한 것 외의 다른 사항은 언급하지 않았다. 제트팩은 인공지능 기술 가운데 심층학습 기술을 적용해 ‘제트팩 시티 가이드(Jetpac City Guides)’, ‘스포터(Spotter)’, ‘딥빌리프(Deep Belief)’ 등의 무료 앱을 제작해 왔다. 제트팩의 시티 가이드 앱은 인스타그램에 등록된 사진을 분석해 전세계 도시들의 인기 순위을 알려준다. 예를 들어, ‘Top 힙스터 바’라는 주제에서는 인스타그램에 등록돼 있는 전세계 힙스터 바의 수를 분석해 순위를 정한다. 스포터 앱은 스마트폰 카메라로 찍은 물체를 인식할 수 있는 기능을 제공한다. 딥 빌리프 앱은 사용자가 자신의 스마트폰이 물체를 인식할 수 있도록 ‘훈련’시키는 기능을 제공한다. 제트팩은 구글이 어떻게 자사의 기술을 사용할지에 대해서는 언급하지 않았다. 그러나 제트팩이 보유한 기술을 감안했을 때 구글은 인수한 기술을 구글 맵스, 구글 나우와 같은 위치 정보 및 상황 인식 앱에 적용할 가능성이 높아 보인다. editor@itworld.co.kr 

구글 인수 이미지 인식

2014.08.19

구글이 이미지 인식 및 처리기술 개발업체 제트팩(Jetpac)을 인수했다 제트팩은 인수 소식을 공식 웹사이트를 통해 알리며 근일 내로 앱스토어에서 자사의 앱들을 삭제하겠다고 밝혔다. 제트팩의 서비스 지원은 9월 15일자로 종료될 예정이다. 구글은 인수 사실을 인정했으나 제트팩이 공지한 것 외의 다른 사항은 언급하지 않았다. 제트팩은 인공지능 기술 가운데 심층학습 기술을 적용해 ‘제트팩 시티 가이드(Jetpac City Guides)’, ‘스포터(Spotter)’, ‘딥빌리프(Deep Belief)’ 등의 무료 앱을 제작해 왔다. 제트팩의 시티 가이드 앱은 인스타그램에 등록된 사진을 분석해 전세계 도시들의 인기 순위을 알려준다. 예를 들어, ‘Top 힙스터 바’라는 주제에서는 인스타그램에 등록돼 있는 전세계 힙스터 바의 수를 분석해 순위를 정한다. 스포터 앱은 스마트폰 카메라로 찍은 물체를 인식할 수 있는 기능을 제공한다. 딥 빌리프 앱은 사용자가 자신의 스마트폰이 물체를 인식할 수 있도록 ‘훈련’시키는 기능을 제공한다. 제트팩은 구글이 어떻게 자사의 기술을 사용할지에 대해서는 언급하지 않았다. 그러나 제트팩이 보유한 기술을 감안했을 때 구글은 인수한 기술을 구글 맵스, 구글 나우와 같은 위치 정보 및 상황 인식 앱에 적용할 가능성이 높아 보인다. editor@itworld.co.kr 

2014.08.19

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