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“6년 동안 10배 성장”··· 컴퓨터 비전, 온 누리에 날아오른다

지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다.  하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다. 다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.   컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다. 이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지...

컴퓨터 비전 머신 비전 이미지 처리 동영상 처리 전이 학습 질환 진단

2022.06.27

지난 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 활용상이 확대됐다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확해졌다.  하지만 팬데믹이 그 잠재력을 가속화시켰음에도 불구하고 일부 기업들이 컴퓨터 비전의 가능성을 실증하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히 팬데믹 이후 불거진 물류 문제 및 인력 문제가 주요 원인이다. 다양한 산업에 속한 기업들이 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 컴퓨터 비전을 배치하는 방법을 살펴본다.   컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 분야다. 컴퓨터 비전의 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주요 동인은 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다. IDC의 분석가 매트 아카로는 “시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다”라고 말하면서 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기를 지원하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하기 위한 사용 모니터링 등 컴퓨터 비전 도입이 가속화되었다고 덧붙였다. 아카로는 “CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 (컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것이) 자연스러운 수순이었다. 정부 의무사항 또는 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다”라고 말했다. IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러의 시장 가치에 도달할 것이라고 IDC는 덧붙였다. 이 밖에 지금까지는 온프레미스 방식이 주류지만 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지...

2022.06.27

단순 자동화 넘어서라··· ‘엔드 투 엔드’ 지능형 자동화를 향한 도전

팬데믹은 프로세스 자동화에 대한 관심을 가속화했다. 코로나19가 초래한 방해와 혼란에 대응하기 위해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 디지털 트랜스포메이션을 강화하려는 움직임이 뚜렷해졌기 때문이다. 이런 현대화 노력에 뛰어들었거나 뛰어들고 있는 IT리더들에게 AI는 자동화를 혁신, 엔드-투-엔드 프로세스 자동화라는 목표에 더 가깝게 다가가도록 만들어주는 잠재력을 갖고 있다.  그러나 현재로서는 여전히 AI 기반 프로세스 자동화에 단편적으로 접근하고 있다. 전체 프로세스 사슬이 아닌 개별 작업에 AI를 활용한다는 의미이다. 공급업체의 구현 방식에 상관없이 완전한 지능형 자동화는 아직 실현되지 않은 상태다. 지금까지는 그렇다.   지능형 자동화의 현황 AI 기반 자동화의 사용 사례는 다양하다. 수동으로 PDF의 정보를 양식에 재입력하는 대신 AI가 이를 처리하도록 훈련시키는 것을 예로 들 수 있다. 직원들은 고객 질문에 대답하기 위해 기업 문서와 자료들을 뒤지는 경우가 많다. 이때 AI가 대답이 될 수 있는 것들을 제안하도록 만드는 것도 사용 사례가 될 수 있다. 이 프로세스의 나머지 부분에는 대개 인간이 존재한다. 인간 비즈니스 애널리스트는 특정 프로세스에 들어갈 것들을 파악한다. 개발자는 RPA시스템을 이용해 프로세스 흐름을 만든다. 더 많은 비즈니스 애널리스트들이 프로세스의 성능을 모니터링한다. 병목을 찾고, 전통적인 스크립팅이나 AI 기반 강화로 자동화를 할 수 있는 다른 단계를 파악하기 위해서다. 즉 지금까지 AI는 더 큰 자동화 체계의 틈새를 채우는 도구로 작용하곤 했다.  HFS 리서치(HFS Research)의 조사 담당 SVP인 엘레나 크리스토퍼는 “AI의 잘 알려지지 않은 비밀 중 하나는 각 사용 사례가 좁다는 것이다”라고 지적했다. 그렇지만 엔드-투-엔드 지능형 자동화로 통합시키는 기술이 최소한 단편적인 형태로는 존재할 수도 있다. 도전과제가 남아있기는 하다. 비즈니스 워크플로우를 파악하는 것이 쉽지 않은...

RPA 지능형 자동화 프로세스 마이닝 엔드 투 엔드 자동화 머신 비전 컴퓨터 비전 자동화 스크립트

2021.05.17

팬데믹은 프로세스 자동화에 대한 관심을 가속화했다. 코로나19가 초래한 방해와 혼란에 대응하기 위해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 디지털 트랜스포메이션을 강화하려는 움직임이 뚜렷해졌기 때문이다. 이런 현대화 노력에 뛰어들었거나 뛰어들고 있는 IT리더들에게 AI는 자동화를 혁신, 엔드-투-엔드 프로세스 자동화라는 목표에 더 가깝게 다가가도록 만들어주는 잠재력을 갖고 있다.  그러나 현재로서는 여전히 AI 기반 프로세스 자동화에 단편적으로 접근하고 있다. 전체 프로세스 사슬이 아닌 개별 작업에 AI를 활용한다는 의미이다. 공급업체의 구현 방식에 상관없이 완전한 지능형 자동화는 아직 실현되지 않은 상태다. 지금까지는 그렇다.   지능형 자동화의 현황 AI 기반 자동화의 사용 사례는 다양하다. 수동으로 PDF의 정보를 양식에 재입력하는 대신 AI가 이를 처리하도록 훈련시키는 것을 예로 들 수 있다. 직원들은 고객 질문에 대답하기 위해 기업 문서와 자료들을 뒤지는 경우가 많다. 이때 AI가 대답이 될 수 있는 것들을 제안하도록 만드는 것도 사용 사례가 될 수 있다. 이 프로세스의 나머지 부분에는 대개 인간이 존재한다. 인간 비즈니스 애널리스트는 특정 프로세스에 들어갈 것들을 파악한다. 개발자는 RPA시스템을 이용해 프로세스 흐름을 만든다. 더 많은 비즈니스 애널리스트들이 프로세스의 성능을 모니터링한다. 병목을 찾고, 전통적인 스크립팅이나 AI 기반 강화로 자동화를 할 수 있는 다른 단계를 파악하기 위해서다. 즉 지금까지 AI는 더 큰 자동화 체계의 틈새를 채우는 도구로 작용하곤 했다.  HFS 리서치(HFS Research)의 조사 담당 SVP인 엘레나 크리스토퍼는 “AI의 잘 알려지지 않은 비밀 중 하나는 각 사용 사례가 좁다는 것이다”라고 지적했다. 그렇지만 엔드-투-엔드 지능형 자동화로 통합시키는 기술이 최소한 단편적인 형태로는 존재할 수도 있다. 도전과제가 남아있기는 하다. 비즈니스 워크플로우를 파악하는 것이 쉽지 않은...

2021.05.17

"실시간 3D 감지 모델 지원"··· 구글, '오브젝트론 데이터 세트' 출시

구글이 컴퓨터 비전 분야의 머신러닝 과정에서 활용할 수 있는, 3D 비디오 클립 모음인 '오브젝트론(Objectron) 데이터 세트'를 발표했다. 오브젝트론 데이터 세트는 다양한 각도에서 더 많은 공통 객체를 담고 있는 객체 중심의 비디오 클립 모음으로, 실시간으로 3D 객체를 감지하는 머신러닝과 벤치마킹 등에서 활용할 수 있다. 머신러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면, 효율적인 알고리즘과 방대하고 정확한 학습 데이터가 필요하다. 학습하는 방법과 과정이 우수해야 하고, 학습에 필요한 양질의 데이터는 많을수록 좋다. 이렇게 학습된 인공지능 기술을 3D 객체를 감지, 분석, 이해하는 데 적용하면, 증강 현실, 로봇 공학, 이미지 검색 등 광범위한 분야와 응용 프로그램에서 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 구글이 발표한 오브젝트론 데이터 세트를 활용하면 3D 객체에 대한 기계 학습을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다(위). 최신 버전의 오브젝트론 모델에는 2단계로 구성된 3D 물체 감지 아키텍처를 사용한다(아래). (자료 : Google AI Blog) 구글은 모바일 장치에서 실시간으로 3D 객체를 감지할 수 있는 '미디어파이프 오브젝트론(MediaPipe Objectron)’ 모델 세트를 이미 2020년 초에 출시했다. 그리고 이번에 오브젝트론 데이터 세트를 공개하고, 3D 물체 감지 솔루션까지 공유하면서, 모바일 장치에서 실시간으로 손, 홍재, 신체 자세 추적 등의 머신러닝 솔루션을 지원하게 됐다. “머신러닝을 활용해서 3D에서 개체를 이해하는 것은 여전히 어려운 작업이다. 2D 작업보다 활용할 수 있는 실제 3D 데이터 세트가 부족하기 때문이다. 머신러닝을 활용한 3D 개체 이해의 지속적인 발전과 연구 커뮤니티에 도움을 주기 위해서는, 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 데이터 형식과 일치하면서 3D 구조를 더 많이 포함하는 객체 중심의 비디오 데이터 세트가 필요하다.  그 동안 객체 중심 비디오 데이터 세트 릴리즈에 대한 강력한 요구...

구글 오브젝트론 3D 감지 머신 비전 컴퓨터 비전

2020.11.11

구글이 컴퓨터 비전 분야의 머신러닝 과정에서 활용할 수 있는, 3D 비디오 클립 모음인 '오브젝트론(Objectron) 데이터 세트'를 발표했다. 오브젝트론 데이터 세트는 다양한 각도에서 더 많은 공통 객체를 담고 있는 객체 중심의 비디오 클립 모음으로, 실시간으로 3D 객체를 감지하는 머신러닝과 벤치마킹 등에서 활용할 수 있다. 머신러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술을 구현하려면, 효율적인 알고리즘과 방대하고 정확한 학습 데이터가 필요하다. 학습하는 방법과 과정이 우수해야 하고, 학습에 필요한 양질의 데이터는 많을수록 좋다. 이렇게 학습된 인공지능 기술을 3D 객체를 감지, 분석, 이해하는 데 적용하면, 증강 현실, 로봇 공학, 이미지 검색 등 광범위한 분야와 응용 프로그램에서 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 구글이 발표한 오브젝트론 데이터 세트를 활용하면 3D 객체에 대한 기계 학습을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다(위). 최신 버전의 오브젝트론 모델에는 2단계로 구성된 3D 물체 감지 아키텍처를 사용한다(아래). (자료 : Google AI Blog) 구글은 모바일 장치에서 실시간으로 3D 객체를 감지할 수 있는 '미디어파이프 오브젝트론(MediaPipe Objectron)’ 모델 세트를 이미 2020년 초에 출시했다. 그리고 이번에 오브젝트론 데이터 세트를 공개하고, 3D 물체 감지 솔루션까지 공유하면서, 모바일 장치에서 실시간으로 손, 홍재, 신체 자세 추적 등의 머신러닝 솔루션을 지원하게 됐다. “머신러닝을 활용해서 3D에서 개체를 이해하는 것은 여전히 어려운 작업이다. 2D 작업보다 활용할 수 있는 실제 3D 데이터 세트가 부족하기 때문이다. 머신러닝을 활용한 3D 개체 이해의 지속적인 발전과 연구 커뮤니티에 도움을 주기 위해서는, 컴퓨터 비전 작업에 사용되는 데이터 형식과 일치하면서 3D 구조를 더 많이 포함하는 객체 중심의 비디오 데이터 세트가 필요하다.  그 동안 객체 중심 비디오 데이터 세트 릴리즈에 대한 강력한 요구...

2020.11.11

연약한 상추를 로봇으로 수확··· 캠브리지 연구진, 오픈소스 ‘베지봇’ 발표

농작물의 무려 25%가 농지에서 방치된 채 썩어간다. 수확된 작물이라도 막바지 공급 단계에 집약적인 인간 노동력을 필요로 하기 십상이며, 이로 인해 제대로 공급되지 못하는 경우가 빈번하다. 이를 해결하기 위해 캠브리지의 공학팀이 베지봇(Vegebot)을 개발했다.  이는 까다로운 샐러드 작물을 자를 수 있는 오픈소스 소프트웨어 기반 양상추 수확 기계이다.  필드 로보틱스 저널(Journal of Field Robotics)에 실린 해당 프로젝트 관련 보고서의 공동 저자인 캠브리지 공과대학의 사이먼 버렐은 “양상추 수확에는 2가지 중요한 문제가 있다”면서 “하나는 상추가 어디에 있는가 라는 질문이다. 로봇 눈의 관점에서 보면 생각만큼 쉽지 않다. 보이는 것은 녹색 잎으로 가득한 들판뿐일 것이다. 게다가 상추 머리가 어디 있는지는 인간의 눈으로도 명확하지 않다”라고 말했다.  두 번째 문제는 일단 상추의 위치가 확인되면 이를 매우 조심스럽게 수확해야 한다는 것이다. 이 손상을 입기 쉬운 작물은 온전한 상태여야 하고 슈퍼마켓으로 납품하기에 미적으로 적합해야 한다. 너무 단단히 잡으면 작물에 손상을 줄 수 있다. 이렇듯 지금까지 자동화를 막아왔던 일련의 제약들이 있었다고 버렐은 말했다.  로봇 공학과 농업 기술이 상추 재배 자동화 측면에서 이미 활용되고 있었지만 실제 수확은 줄곧 수작업이었다. 기계는 상추 씨를 들판에 심거나 뿌릴 수 있지만 수확은 일반적으로 인간이 농지를 가로지르는 장비를 따라 산물을 자르면서 이뤄졌다. 버렐은 개발 전체 과정을 ‘극도로 반복적’이라고 서술했다. 팀은 실험실의 실험보다는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 조합과 함께 밭에서 대부분의 시간을 보냈다. 수확할 상추를 인식하는 기계의 능력을 개발하기 위해 연구자들은 표준적인 컴퓨터 비전 분류기로 시작하여 신경망 및 AI로 나아갔다. 이들은 여러 엔드 이펙터를 실험했다. 엔드 이펙터란 로봇 팔의 끝에 달린 장치이다. 전기 모터와 회전 블레이드를 ...

농업 머신 비전 수확 베지봇 상추 캠브리지

2019.07.23

농작물의 무려 25%가 농지에서 방치된 채 썩어간다. 수확된 작물이라도 막바지 공급 단계에 집약적인 인간 노동력을 필요로 하기 십상이며, 이로 인해 제대로 공급되지 못하는 경우가 빈번하다. 이를 해결하기 위해 캠브리지의 공학팀이 베지봇(Vegebot)을 개발했다.  이는 까다로운 샐러드 작물을 자를 수 있는 오픈소스 소프트웨어 기반 양상추 수확 기계이다.  필드 로보틱스 저널(Journal of Field Robotics)에 실린 해당 프로젝트 관련 보고서의 공동 저자인 캠브리지 공과대학의 사이먼 버렐은 “양상추 수확에는 2가지 중요한 문제가 있다”면서 “하나는 상추가 어디에 있는가 라는 질문이다. 로봇 눈의 관점에서 보면 생각만큼 쉽지 않다. 보이는 것은 녹색 잎으로 가득한 들판뿐일 것이다. 게다가 상추 머리가 어디 있는지는 인간의 눈으로도 명확하지 않다”라고 말했다.  두 번째 문제는 일단 상추의 위치가 확인되면 이를 매우 조심스럽게 수확해야 한다는 것이다. 이 손상을 입기 쉬운 작물은 온전한 상태여야 하고 슈퍼마켓으로 납품하기에 미적으로 적합해야 한다. 너무 단단히 잡으면 작물에 손상을 줄 수 있다. 이렇듯 지금까지 자동화를 막아왔던 일련의 제약들이 있었다고 버렐은 말했다.  로봇 공학과 농업 기술이 상추 재배 자동화 측면에서 이미 활용되고 있었지만 실제 수확은 줄곧 수작업이었다. 기계는 상추 씨를 들판에 심거나 뿌릴 수 있지만 수확은 일반적으로 인간이 농지를 가로지르는 장비를 따라 산물을 자르면서 이뤄졌다. 버렐은 개발 전체 과정을 ‘극도로 반복적’이라고 서술했다. 팀은 실험실의 실험보다는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 조합과 함께 밭에서 대부분의 시간을 보냈다. 수확할 상추를 인식하는 기계의 능력을 개발하기 위해 연구자들은 표준적인 컴퓨터 비전 분류기로 시작하여 신경망 및 AI로 나아갔다. 이들은 여러 엔드 이펙터를 실험했다. 엔드 이펙터란 로봇 팔의 끝에 달린 장치이다. 전기 모터와 회전 블레이드를 ...

2019.07.23

블로그 | iOS 13에 담겨진 애플의 컴퓨터 비전 ‘빅 픽처’

애플이 2007년 첫 아이폰을 발매한 이후 주력해온 분야 중 하나는 사진이다. 사진에 대한 애플의 집중은 iOS 13에 탑재된 기기 내장형(on-device) 컴퓨터 비전 AI를 통해 또 한번 구체화됐다.  온-디바이스 이미지 인텔리전스 애플이 개발한 강력한 기기 내장형 이미지 인텔리전스는, 개발자는 물론 iOS 이용자들이 이용할 수 있는 도구의 형태다. iOS 13이 배포되면 다음과 같은 보다 정교한 AI 작업이 가능해진다.  - 사진 애플리케이션이 최상의 이미지를 선별해 라이브러리를 구성할 수 있게 된다. 즉 스크린샷, 복제 사진 등을 걸러내 보기 좋은 콜렉션을 자동으로 구축하는 기능이 지원된다. - 사진 편집 도구가 보다 세부적인 효과를 신속하게 적용할 수 있게 된다. 아울러 인물 조명 조정 효과가 카메라에 내장됨에 따라 촬영 시점에서도 동작할 수 있다.  - iOS 13은 또 사용자가 동영상에 사진 편집 도구를 이용할 수 있게 해준다.  - 포토(Photos) 앱 내부의 AI가 이미지를 분석한다. ‘이미지 세일리언시’(Image Saliency)라는 기술을 활용해 이미지의 주제나 주인공을 파악함으로써 이미지 조정 값을 권장할 수 있다.  - 차세대 아이폰이 새로운 3 렌즈 카메라를 도입해 3D 이미지 캡처 및 향상된 야간 촬영 성능을 제공할 것으로 추정되고 있다.  - 페이스타임 어텐션 코렉션(FaceTime Attention Correction)이라는 기능에 대한 소식도 있다. 이는 AI를 사용해 말하는 이가 청중을 보고 있는 것처럼 표현해준다.  ‘스테이트 오브 아트’(State-of-the-art image) 이미지 인텔리전스 애플은 컴퓨터 비전 분야에 노력을 쏟아왔다. 지난 WWDC에서 공개된 코어 ML 3는 개발자들이 자신의 앱에서 사용할 수 있는 여러 이미징 도구를 제공한다. 애플은 다음과 같이 설명했다.   “코어 ML 3는 더 많은 유형의 고급, 실시...

애플 머신 비전 컴퓨터 비전 iOS 13

2019.07.04

애플이 2007년 첫 아이폰을 발매한 이후 주력해온 분야 중 하나는 사진이다. 사진에 대한 애플의 집중은 iOS 13에 탑재된 기기 내장형(on-device) 컴퓨터 비전 AI를 통해 또 한번 구체화됐다.  온-디바이스 이미지 인텔리전스 애플이 개발한 강력한 기기 내장형 이미지 인텔리전스는, 개발자는 물론 iOS 이용자들이 이용할 수 있는 도구의 형태다. iOS 13이 배포되면 다음과 같은 보다 정교한 AI 작업이 가능해진다.  - 사진 애플리케이션이 최상의 이미지를 선별해 라이브러리를 구성할 수 있게 된다. 즉 스크린샷, 복제 사진 등을 걸러내 보기 좋은 콜렉션을 자동으로 구축하는 기능이 지원된다. - 사진 편집 도구가 보다 세부적인 효과를 신속하게 적용할 수 있게 된다. 아울러 인물 조명 조정 효과가 카메라에 내장됨에 따라 촬영 시점에서도 동작할 수 있다.  - iOS 13은 또 사용자가 동영상에 사진 편집 도구를 이용할 수 있게 해준다.  - 포토(Photos) 앱 내부의 AI가 이미지를 분석한다. ‘이미지 세일리언시’(Image Saliency)라는 기술을 활용해 이미지의 주제나 주인공을 파악함으로써 이미지 조정 값을 권장할 수 있다.  - 차세대 아이폰이 새로운 3 렌즈 카메라를 도입해 3D 이미지 캡처 및 향상된 야간 촬영 성능을 제공할 것으로 추정되고 있다.  - 페이스타임 어텐션 코렉션(FaceTime Attention Correction)이라는 기능에 대한 소식도 있다. 이는 AI를 사용해 말하는 이가 청중을 보고 있는 것처럼 표현해준다.  ‘스테이트 오브 아트’(State-of-the-art image) 이미지 인텔리전스 애플은 컴퓨터 비전 분야에 노력을 쏟아왔다. 지난 WWDC에서 공개된 코어 ML 3는 개발자들이 자신의 앱에서 사용할 수 있는 여러 이미징 도구를 제공한다. 애플은 다음과 같이 설명했다.   “코어 ML 3는 더 많은 유형의 고급, 실시...

2019.07.04

'보안 AI, 거품이 있긴 하지만…' 해야 할 3가지 vs. 하지 말아야 2가지

"인공지능을 광고하는 제품 중 비결이 있다고 할만한 제품은 거의 없다. 사람들은 혁신적인 인공지능이 여전히 매우 기초적인 단계에 있다고 여기고 있으며, 우리는 훨씬 더 발전할 수 있다."  - 글래스윙 벤처스(Glasswing Ventures) 창업자 겸 경영파트너 릭 그리넬   필자가 칼테크(CalTech) 연구 보조금을 관리한 후 유행어 장사꾼과 데이터 과학자 사이의 태도가 큰 차이를 보였던 2015년부터 인공지능(AI)에 관한 거품이 거슬렸다. 이후 2017년 필자는 폭스뉴스에서 유일하게 AI 활용으로 가짜 뉴스를 해결할 수 있다는 과대광고에 반대했다. 필자는 그러한 과대광고는 싫어하지만, AI에 거는 기대는 크다. 초기 투자자 릭 그리넬은 AI에 대한 과대광고와 실제 활용도에 대한 실질적인 평가를 진행했다. "실제 제품 기술 관점에서 우리는 여전히 초기 단계다. AI라고 선전하는 것 중 실질적인 제품은 거의 없다"라고 그리넬은 말했다. "사람들은 혁신적이라고 자랑하고 있지만, AI는 아직 기본적인 수준이며 훨씬 더 발전할 것이라고 생각한다." 릭은 알고 있을 것이다. 그는 수년 동안 AI 지원 보안 업체에 집중했던 글래스윙 벤처스(Glasswing Ventures)의 설립자 겸 MP(Managing Partner)다. 어떻게 과대광고 속에서 AI와 머신러닝에 투자할 시기를 판단할 수 있을까? 해야 할 일과 하지 말아야 할 일에 대해 살펴보자. 수학에 시간을 낭비하지 말자 AI 과대광고 대부분은 갑작스러운 고급 수학의 유입으로 기계가 사람처럼 생각하게 됐다는 생각에서 기인한다. 필자는 2015년 초기 AI/ML 프로젝트에서 AI를 뒷받침하는 새로운 수학에 흥미를 느꼈다. 세계적인 데이터 과학자들이 CERN에서 20년이나 된 교과서에 나오는 알고리즘인 ‘k-means’와 ‘DBSCAN’ 등의 머신러닝 알고리즘을 사용해 연구를 진행...

구글 ML GDPR CERN NLP 데이터 레이크 머신 비전 수학 자연어 처리 인공지능 데이터 과학자 CISO CSO 데이터 라이프사이클

2019.04.23

"인공지능을 광고하는 제품 중 비결이 있다고 할만한 제품은 거의 없다. 사람들은 혁신적인 인공지능이 여전히 매우 기초적인 단계에 있다고 여기고 있으며, 우리는 훨씬 더 발전할 수 있다."  - 글래스윙 벤처스(Glasswing Ventures) 창업자 겸 경영파트너 릭 그리넬   필자가 칼테크(CalTech) 연구 보조금을 관리한 후 유행어 장사꾼과 데이터 과학자 사이의 태도가 큰 차이를 보였던 2015년부터 인공지능(AI)에 관한 거품이 거슬렸다. 이후 2017년 필자는 폭스뉴스에서 유일하게 AI 활용으로 가짜 뉴스를 해결할 수 있다는 과대광고에 반대했다. 필자는 그러한 과대광고는 싫어하지만, AI에 거는 기대는 크다. 초기 투자자 릭 그리넬은 AI에 대한 과대광고와 실제 활용도에 대한 실질적인 평가를 진행했다. "실제 제품 기술 관점에서 우리는 여전히 초기 단계다. AI라고 선전하는 것 중 실질적인 제품은 거의 없다"라고 그리넬은 말했다. "사람들은 혁신적이라고 자랑하고 있지만, AI는 아직 기본적인 수준이며 훨씬 더 발전할 것이라고 생각한다." 릭은 알고 있을 것이다. 그는 수년 동안 AI 지원 보안 업체에 집중했던 글래스윙 벤처스(Glasswing Ventures)의 설립자 겸 MP(Managing Partner)다. 어떻게 과대광고 속에서 AI와 머신러닝에 투자할 시기를 판단할 수 있을까? 해야 할 일과 하지 말아야 할 일에 대해 살펴보자. 수학에 시간을 낭비하지 말자 AI 과대광고 대부분은 갑작스러운 고급 수학의 유입으로 기계가 사람처럼 생각하게 됐다는 생각에서 기인한다. 필자는 2015년 초기 AI/ML 프로젝트에서 AI를 뒷받침하는 새로운 수학에 흥미를 느꼈다. 세계적인 데이터 과학자들이 CERN에서 20년이나 된 교과서에 나오는 알고리즘인 ‘k-means’와 ‘DBSCAN’ 등의 머신러닝 알고리즘을 사용해 연구를 진행...

2019.04.23

"스마트폰에서 딥 러닝 구현"··· 구글, 모비디우스와 제휴 발표

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

구글 모비디우스 기계 학습 딥 러닝 머신 러닝 머신 비전

2016.01.28

안드로이드 스마트폰이 한층 더 '스마트'해진다면 어떤 모습을까?. 구글이 칩 제조사 모비디우스(Movidius)과 파트너십을 체결, 기계 지능성(machine intelligence)을 모바일 기기 내부에서 구현할 계획이라고 밝혔다. 모비디우스는 머신 비전(machine vision) 분야에 특화된 역량을 가진 기업으로 '프로젝트 탱고' 컴퓨터 비전 플랫폼 개발 과정에서 구글과 협업했던 바 있다. 이번 제휴를 통해 구글은 모비디우스의 기함급 MA2450 칩을 활용함으로써 안드로이드 기기에 딥 러닝을 구현한다는 계획이다. 딥 러닝은 이미지 인식 분야에 종종 이용되는 머신 러닝의 한 갈래다. 일반적으로 복잡한 신경 네트워크 구조를 이용한다. MA2450 칩은 전력 효율성을 극대화한 제품으로 신경 네트워크 연산을 스마트폰 내부에서 구현하기에 특히 적합한 것으로 알려졌다. 구글은 자사의 신경망 연산 엔진을 이러한 칩에 배치함으로써 모바일 기기가 인간의 얼굴이나 거리의 신호를 실시간으로 인식하도록 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 클라우드에의 의존 없이 말이다. 그리고 이러한 능력은 특히 신각 장애인들에게 높은 가치를 안겨줄 수 있다. 구글 머신 인텔리전스 그룹 대표 브레이즈 아게라는 "이번 모비디우스와의 협력이 기존에는 없었던 범주의 제품을 구현하는데 일조할 것으로 기대한다"이라고 말했다. 한편 이번 파트너십에 대한 거래액, 조건 등의 정보는 공개되지 않으며 구체적인 제품 개발 일정에 대한 발표도 없었다. 통신 분야 애널리스트 제프 카간은 "구글이 자사의 스마트폰 비즈니스를 새로운 영역으로 빠르게 확대하는 양상이다. 이번 제휴도 그러한 행보의 하나"라고 평했다. 그는 이어 "이번 발표가 흥미로운 것은 사실이지만 구글은 종종 그저 아이디어를 제기하기만 하기도 한다"라며 제품 개발 및 성공 가능성에 대한 판단은 아직 예단하기 어렵다고 ...

2016.01.28

구글, 앱 개발자 대상 이미지 분석 툴 '클라우드 비전 API' 공개

이미지 내용을 이해할 수 있 애플리케이션 개발이 한층 쉬워진다. 구글이 개발자를 대상으로 머신 비전 툴 서비스를 선보였다. 회사가 2일 공개한 클라우드 비전 API 베타(beta of its Cloud Vision API)는 고도화된 이미지 처리 서비스를 구현하는 도구다. 이를 이용하면 이미지 파일을 분석해 어떤 피사체나 상황를 담은 사진인지를 구별할 수 있는 애플리케이션을 쉽게 구현할 수 있다. 예를 들어 사진 속의 인물이 어떤 기분 상태인지, 이미지 내 구성물이 적절한 것인지 등을 파악할 수 있다. 구글은 이번 머신 비전 도구에 포함된 엔터티 디텍션(Entity Detection) 기능의 경우 주된 피사체가 무엇인지를 파악하게 해준다고 설명했다. 가령 농산물 한다발을 촬영한 사진이라면 '농산물'이라는 결과를 내놓는다는 설명이다. 랜드마크 디텍션(Landmark Detection) 기능은 앱이 유명한 자연 풍경 또는 인공 구조물을 감지한다. 기능 중 하나는 크라우드 소싱된 이미지를 공유하는 애플리케이션 개발자에게 특히 유용할 전망이다. 구글의 세이프서치 도구에 힘입은 이 기술은 부적절한 내용을 담은 이미지를 차단할 수 있도록 일조하기 때문이다. 현재 클라우드 비전 API는 소수의 선택된 개발자에게만 공개돼 있다. 이를 이용해보려는 개발자는 이곳에서 해당 도구 이용을 신청할 수 있다. 단 이 도구를 이용해 무엇을 계획 중인지 제출해야 한다. 구글의 이번 API 배포는 개발자 대상 경쟁 활동의 일환으로 풀이된다. 마이크로소프트는 현재 이미지 처리 APIs인 '프로젝트 옥스포드' 접근권을 판매하고 있으며, 이 서비스에 신기능을 지속적으로 배치하고 있다. IBM 또한 개발자를 대상으로 왓슨 서비스를 선보인 바 있다. ciokr@idg.co.kr

구글 개발자 이미지 처리 머신 비전 클라우드 비전 API

2015.12.03

이미지 내용을 이해할 수 있 애플리케이션 개발이 한층 쉬워진다. 구글이 개발자를 대상으로 머신 비전 툴 서비스를 선보였다. 회사가 2일 공개한 클라우드 비전 API 베타(beta of its Cloud Vision API)는 고도화된 이미지 처리 서비스를 구현하는 도구다. 이를 이용하면 이미지 파일을 분석해 어떤 피사체나 상황를 담은 사진인지를 구별할 수 있는 애플리케이션을 쉽게 구현할 수 있다. 예를 들어 사진 속의 인물이 어떤 기분 상태인지, 이미지 내 구성물이 적절한 것인지 등을 파악할 수 있다. 구글은 이번 머신 비전 도구에 포함된 엔터티 디텍션(Entity Detection) 기능의 경우 주된 피사체가 무엇인지를 파악하게 해준다고 설명했다. 가령 농산물 한다발을 촬영한 사진이라면 '농산물'이라는 결과를 내놓는다는 설명이다. 랜드마크 디텍션(Landmark Detection) 기능은 앱이 유명한 자연 풍경 또는 인공 구조물을 감지한다. 기능 중 하나는 크라우드 소싱된 이미지를 공유하는 애플리케이션 개발자에게 특히 유용할 전망이다. 구글의 세이프서치 도구에 힘입은 이 기술은 부적절한 내용을 담은 이미지를 차단할 수 있도록 일조하기 때문이다. 현재 클라우드 비전 API는 소수의 선택된 개발자에게만 공개돼 있다. 이를 이용해보려는 개발자는 이곳에서 해당 도구 이용을 신청할 수 있다. 단 이 도구를 이용해 무엇을 계획 중인지 제출해야 한다. 구글의 이번 API 배포는 개발자 대상 경쟁 활동의 일환으로 풀이된다. 마이크로소프트는 현재 이미지 처리 APIs인 '프로젝트 옥스포드' 접근권을 판매하고 있으며, 이 서비스에 신기능을 지속적으로 배치하고 있다. IBM 또한 개발자를 대상으로 왓슨 서비스를 선보인 바 있다. ciokr@idg.co.kr

2015.12.03

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