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어떻게 세상 바꿀까?··· 도전장 던진 'AI 스타트업' 5곳

소매업, 제조업, 농업 등 다양한 산업에서 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 어려운 과제를 해결하고 있다. 여기에 앞장서고 있는 스타트업을 살펴본다.  딥러닝과 뉴럴 네트워크의 발전은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전에 엄청난 혁신을 가져왔다. 또한 이 기술에는 제조, 소매, 공급망, 농업 등 수많은 비즈니스 영역의 어려운 과제를 해결할 잠재력이 있다. 그리고 가장 중요한 혁신의 뒤에는 기술 스타트업이 자리하고 있기 마련이다. 여기에서는 ‘응용 AI(applied AI)’ 스타트업을 소개한다. 이 스타트업들은 완전 자율주행차를 향해 가는 것부터 농업 생산의 경계를 넓히는 것까지 다양한 산업 과제를 해결하기 위해 이미지, 텍스트, 오디오, 영상, 범주형 데이터, 표 형식 데이터 또는 이들의 조합을 처리하는 가지각색의 기술을 적용하고 있다.    1. 아르고 AI(Argo AI) 아직 멀었는가? 자율주행차가 약속한 미래가 실현되길 오랫동안 기다리고 있지만 자율주행 기술 분야의 준비 작업은 계속되고 있다. ‘아르고 AI’는 자율주행차에 필요한 모든 것을 갖춘 플랫폼을 목표로 하는 스타트업이다. 버스나 기차를 타지 않아도 출퇴근 길에 책을 읽을 수 있는 멋진 미래로 가는 데 필요한 모든 소프트웨어, 하드웨어, 지도, 원격 인프라를 다룬다.   포드(Ford), 폭스바겐(Volkswagen) 등과 협력해 연구 범위를 넓혀 나가는 가운데 아르고 AI는 최근 ‘아르고 라이다(Argo Lidar)’를 공개했다. 이는 최대 400m 떨어진 물체를 인식할 수 있는 새로운 라이다 시스템이다.  회사에 따르면 이는 야간 및 저조도 환경에서 잘 작동하며, 다른 라이다 시스템에서는 문제를 일으킬 수 있는 상황(예: 터널에서 나올 때 밝기가 급격히 달라지는 것 등)도 원활하게 처리할 수 있다.  아르고 AI는 터무니없는 전망을 내놓기 보다는 안전한 보조 운전(assisted-driving) 경험을 위한 모든 요소...

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2021.07.14

소매업, 제조업, 농업 등 다양한 산업에서 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 어려운 과제를 해결하고 있다. 여기에 앞장서고 있는 스타트업을 살펴본다.  딥러닝과 뉴럴 네트워크의 발전은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전에 엄청난 혁신을 가져왔다. 또한 이 기술에는 제조, 소매, 공급망, 농업 등 수많은 비즈니스 영역의 어려운 과제를 해결할 잠재력이 있다. 그리고 가장 중요한 혁신의 뒤에는 기술 스타트업이 자리하고 있기 마련이다. 여기에서는 ‘응용 AI(applied AI)’ 스타트업을 소개한다. 이 스타트업들은 완전 자율주행차를 향해 가는 것부터 농업 생산의 경계를 넓히는 것까지 다양한 산업 과제를 해결하기 위해 이미지, 텍스트, 오디오, 영상, 범주형 데이터, 표 형식 데이터 또는 이들의 조합을 처리하는 가지각색의 기술을 적용하고 있다.    1. 아르고 AI(Argo AI) 아직 멀었는가? 자율주행차가 약속한 미래가 실현되길 오랫동안 기다리고 있지만 자율주행 기술 분야의 준비 작업은 계속되고 있다. ‘아르고 AI’는 자율주행차에 필요한 모든 것을 갖춘 플랫폼을 목표로 하는 스타트업이다. 버스나 기차를 타지 않아도 출퇴근 길에 책을 읽을 수 있는 멋진 미래로 가는 데 필요한 모든 소프트웨어, 하드웨어, 지도, 원격 인프라를 다룬다.   포드(Ford), 폭스바겐(Volkswagen) 등과 협력해 연구 범위를 넓혀 나가는 가운데 아르고 AI는 최근 ‘아르고 라이다(Argo Lidar)’를 공개했다. 이는 최대 400m 떨어진 물체를 인식할 수 있는 새로운 라이다 시스템이다.  회사에 따르면 이는 야간 및 저조도 환경에서 잘 작동하며, 다른 라이다 시스템에서는 문제를 일으킬 수 있는 상황(예: 터널에서 나올 때 밝기가 급격히 달라지는 것 등)도 원활하게 처리할 수 있다.  아르고 AI는 터무니없는 전망을 내놓기 보다는 안전한 보조 운전(assisted-driving) 경험을 위한 모든 요소...

2021.07.14

엔디비아 신경망 의사결정 방식이 AI 차량 구동

엔비디아의 신망인 파일럿넷(PilotNet)이 인공지능 차량에서 어떻게 주행 의사 결정을 내리는지 소개됐다.  실제 주행 환경에서 주행 관련 변수가 너무나 많으므로, 인공지능 차량 개발 시 자동차가 스스로 주행하도록 모든 변수에 관해 일일이 프로그래밍하는 것은 거의 불가능하다. 그러나 인공지능을 활용해 자동차에 주행 방법을 학습시킬 수 있게 됐으며, 이러한 학습 과정에서 자동차가 어떤 요소들에 주목하고 있는지도 확인할 수 있게 됐다. 엔비디아는 운전자들의 행동을 관찰해 차량 주행을 학습하는 신경망 기반 시스템 ‘파일럿넷’을 개발했다. 나아가 본 신경망 시스템이 운전 중 의사 결정 시에 어떤 요소들에 우선순위를 부여하고 있는지를 확인할 수 있는 도구를 개발했다. 이를 활용해 일일이 프로그래밍할 수 없는 영역을 차량 스스로 학습하도록 하는 시스템을 구축했을 뿐만 아니라, 해당 시스템이 어떻게 의사 결정을 내리는지도 확인할 수 있게 된 것이다. 엔비디아의 자율주행차 소프트웨어 개발 책임자인 어스 뮬러는 “사람이 사진에서 얼굴을 얼굴로 인식하게 만드는 요소가 무엇인지를 파악해 이를 구체적인 규칙으로 세세히 나열해 프로그래밍하는 것은 불가능하다”며, “따라서 우리는 규칙을 통해 정의 내릴 수 있는 영역으로만 솔루션을 국한시키고 있는 것은 아닌지 대한 의문을 제기해보아야 한다”고 설명했다. 사람의 주행 방식을 관찰해 주행을 학습하는 인공지능 엔비디아는 엔비디아 드라이브웍스(DriveWorks) 소프트웨어 개발 및 테스트에 자체 인공지능차량인 BB8을 활용하고 있다. 엔비디아는 현재까지 BB8에 포드 링컨과 아우디의 차량들을 활용한 바 있으며 추후 타사 차량을 사용할 예정으로, 차량 제조사 및 모델 정보는 본 인공지능차량 개발에 주요 요소가 아니다. BB8이 인공지능차로서 딥 러닝의 힘을 선보일 수 있도록 만드는 요소는 전방 카메라의 이미지를 해석해 주행 명령을 내리는 딥 신경...

엔비디아 PilotNet 파일럿넷 신경망 뉴럴 네트워크 자율주행 사물인터넷 아우디 인공지능 포드 링컨

2017.05.04

엔비디아의 신망인 파일럿넷(PilotNet)이 인공지능 차량에서 어떻게 주행 의사 결정을 내리는지 소개됐다.  실제 주행 환경에서 주행 관련 변수가 너무나 많으므로, 인공지능 차량 개발 시 자동차가 스스로 주행하도록 모든 변수에 관해 일일이 프로그래밍하는 것은 거의 불가능하다. 그러나 인공지능을 활용해 자동차에 주행 방법을 학습시킬 수 있게 됐으며, 이러한 학습 과정에서 자동차가 어떤 요소들에 주목하고 있는지도 확인할 수 있게 됐다. 엔비디아는 운전자들의 행동을 관찰해 차량 주행을 학습하는 신경망 기반 시스템 ‘파일럿넷’을 개발했다. 나아가 본 신경망 시스템이 운전 중 의사 결정 시에 어떤 요소들에 우선순위를 부여하고 있는지를 확인할 수 있는 도구를 개발했다. 이를 활용해 일일이 프로그래밍할 수 없는 영역을 차량 스스로 학습하도록 하는 시스템을 구축했을 뿐만 아니라, 해당 시스템이 어떻게 의사 결정을 내리는지도 확인할 수 있게 된 것이다. 엔비디아의 자율주행차 소프트웨어 개발 책임자인 어스 뮬러는 “사람이 사진에서 얼굴을 얼굴로 인식하게 만드는 요소가 무엇인지를 파악해 이를 구체적인 규칙으로 세세히 나열해 프로그래밍하는 것은 불가능하다”며, “따라서 우리는 규칙을 통해 정의 내릴 수 있는 영역으로만 솔루션을 국한시키고 있는 것은 아닌지 대한 의문을 제기해보아야 한다”고 설명했다. 사람의 주행 방식을 관찰해 주행을 학습하는 인공지능 엔비디아는 엔비디아 드라이브웍스(DriveWorks) 소프트웨어 개발 및 테스트에 자체 인공지능차량인 BB8을 활용하고 있다. 엔비디아는 현재까지 BB8에 포드 링컨과 아우디의 차량들을 활용한 바 있으며 추후 타사 차량을 사용할 예정으로, 차량 제조사 및 모델 정보는 본 인공지능차량 개발에 주요 요소가 아니다. BB8이 인공지능차로서 딥 러닝의 힘을 선보일 수 있도록 만드는 요소는 전방 카메라의 이미지를 해석해 주행 명령을 내리는 딥 신경...

2017.05.04

뉴럴 네트워크가 그려낸 초현실적 미술 작품들

뉴럴 네트웍스(Neural networks)는 이미지 인식 분야에서 활용되곤 하는 기술이다. 그러나 새로운 이미지를 '구상'해내는데 활용될 수도 있다. 구글의 예술 분야 조직인 '그레이 에어리어 파운데이션'(Gray Area Foundation)은 딥드림(DeepDream)이라는 이름의 특별 전시회를 샌프란시스코에서 3월 2일 개최한다. 뉴럴 네트웍스를 활용한 예술 작품을 전시하고 판매하는 행사다. 마이크 타이카의 뉴럴 네트워크 예술 이 전시회에 작품을 출품한 예술가들은 먼저 뉴럴 네트웍스를 훈련시켰다. 객체를 구분하고 이를 배경과 구분된 고수준 구성요소로 분리할 수 있도록 한 것. 훈련된 이후 네트워크들은 학습한 규칙 및 연관성에 기반해 새로운 이미지를 '구상'(imagine)하라고 지시받았다. 새로운 이미지를 생성하는데 활용된 기술 중 하나는 구글의 오픈소스 딥드림 소프트웨어였다. 설명에 따르면 이 소프트웨어는 네트워크에 초기 이미지를 보여주는 역할을 수행했으며 이후 뉴럴 네트워크들은 이를 시각적으로 분리하고 해석하는 작업을 반복해 새로운 이미지를 만들어냈다. 그 결과 경우에 따라서는 초현실적인 이미지들이 만들어지기도 했다. 마이크 타이카의 다른 뉴럴 네트워크 예술 작품 전시회 측에 따르면 뉴런들은 여러 가능성을 조합함으로써 점차 복잡한 이미지를 구성해갔다. 즉 뉴럴 네트워크 레이어의 깊이에 따라 만들어진 이미지의 형태가 달랐다. 때로는 네트워크가 학습한 지식 요소에 따라 흥미롭고 새로운 재조합이 나타나기도 했다는 설명이다. 메모 악텐의 뉴럴 네트워크 예술 이번 전시회에 출품되는 작품들은 모두 경매 행사를 통해 판매될 예정이다. 총 10인의 화가들이 참여했다. 판매 대금은 예술과 기술을 이으려는 재단의 활동에 활용될 예정이다. 뉴럴 네트워크 아트, 마이크 타이카 작 ciokr@idg.co.kr

구글 예술 뉴럴 네트워크 창조 딥드림 그레이 에어리어

2016.02.29

뉴럴 네트웍스(Neural networks)는 이미지 인식 분야에서 활용되곤 하는 기술이다. 그러나 새로운 이미지를 '구상'해내는데 활용될 수도 있다. 구글의 예술 분야 조직인 '그레이 에어리어 파운데이션'(Gray Area Foundation)은 딥드림(DeepDream)이라는 이름의 특별 전시회를 샌프란시스코에서 3월 2일 개최한다. 뉴럴 네트웍스를 활용한 예술 작품을 전시하고 판매하는 행사다. 마이크 타이카의 뉴럴 네트워크 예술 이 전시회에 작품을 출품한 예술가들은 먼저 뉴럴 네트웍스를 훈련시켰다. 객체를 구분하고 이를 배경과 구분된 고수준 구성요소로 분리할 수 있도록 한 것. 훈련된 이후 네트워크들은 학습한 규칙 및 연관성에 기반해 새로운 이미지를 '구상'(imagine)하라고 지시받았다. 새로운 이미지를 생성하는데 활용된 기술 중 하나는 구글의 오픈소스 딥드림 소프트웨어였다. 설명에 따르면 이 소프트웨어는 네트워크에 초기 이미지를 보여주는 역할을 수행했으며 이후 뉴럴 네트워크들은 이를 시각적으로 분리하고 해석하는 작업을 반복해 새로운 이미지를 만들어냈다. 그 결과 경우에 따라서는 초현실적인 이미지들이 만들어지기도 했다. 마이크 타이카의 다른 뉴럴 네트워크 예술 작품 전시회 측에 따르면 뉴런들은 여러 가능성을 조합함으로써 점차 복잡한 이미지를 구성해갔다. 즉 뉴럴 네트워크 레이어의 깊이에 따라 만들어진 이미지의 형태가 달랐다. 때로는 네트워크가 학습한 지식 요소에 따라 흥미롭고 새로운 재조합이 나타나기도 했다는 설명이다. 메모 악텐의 뉴럴 네트워크 예술 이번 전시회에 출품되는 작품들은 모두 경매 행사를 통해 판매될 예정이다. 총 10인의 화가들이 참여했다. 판매 대금은 예술과 기술을 이으려는 재단의 활동에 활용될 예정이다. 뉴럴 네트워크 아트, 마이크 타이카 작 ciokr@idg.co.kr

2016.02.29

구글에 이어 MS·애플도 가세... 최근 공개된 오픈소스 툴 10선

오픈소스는 대세로 자리 잡았다. 기업 컴퓨팅 부문에서 확대되고 있는 오픈소스 소프트웨어의 영향력과 역할을 다들 수긍하는 분위기다. 컨테이너화부터 클라우드까지 다양한 영역에서 오픈소스의 탁월함이 입증됐기 때문이다. 이처럼 오픈소스 열풍이 불면서 최근 IT대기업들이 오픈소스 커뮤니티에 코드 선물 보따리를 풀고 있다. IT대기업들이 선보인 10가지의 오픈소스 툴을 소개한다. ciokr@idg.co.kr

클라우드 보그 프레스토 엔터프라이즈 컴퓨팅 컨테이너화 스피나커 텐서플로 딥 러닝 뉴럴 네트워크 머신 러닝 플럭스 쿠버네티스 .NET SQL 온 하둡 엔진 HHVM 스위프트 툴킷 깃허브 구글 오픈소스 페이스북 빅데이터 애플 HP 마이크로소프트 AWS 애저 소프트웨어 하둡 SQL AI 넷플릭스 그로밋

2015.11.24

오픈소스는 대세로 자리 잡았다. 기업 컴퓨팅 부문에서 확대되고 있는 오픈소스 소프트웨어의 영향력과 역할을 다들 수긍하는 분위기다. 컨테이너화부터 클라우드까지 다양한 영역에서 오픈소스의 탁월함이 입증됐기 때문이다. 이처럼 오픈소스 열풍이 불면서 최근 IT대기업들이 오픈소스 커뮤니티에 코드 선물 보따리를 풀고 있다. IT대기업들이 선보인 10가지의 오픈소스 툴을 소개한다. ciokr@idg.co.kr

2015.11.24

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