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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

“디지털 트윈으로 네트워크 안정성 UP” 버라이즌 CIO가 말하는 혁신 사례 3가지

美 최대 이동통신사 ‘버라이즌(Verizon)’이 자연어처리, 머신러닝, 디지털 트윈, 증강현실을 통해 비즈니스를 혁신하고 있다.  샨카르 아루무가벨루는 버라이즌의 산증인이다. AT&T에서 독립한 벨 애틀랜틱(Bell Atlantic)이 지난 2000년 통신사 GTE(General Telephone & Electronics Corporation)를 인수해 버라이즌을 출범했을 때, 그는 GTE의 이사였다.  현재 아루무가벨루는 버라이즌의 수석 부사장이자 글로벌 CIO로, 경쟁 우위를 창출하고 고객 경험을 개선하기 위해 인공지능 및 머신러닝 등의 신기술을 채택할 수 있도록 지원하고 있다.    그는 “(신기술과 관련해) 집중해야 할 가장 큰 영역은 AI다. 그 안에 NLP이든 컴퓨터 비전이든 RPA이든 인지적 의사결정이든 다양한 분야가 있어서다”라며, “이를 활용해 경쟁 우위를 확보할 방법을 모색하고자 이 모든 분야를 망라하고 있다”라고 말했다.  아루무가벨루에 따르면 여러 기준에 따라 기술을 평가하지만 운영 효율성을 높이고 차별화된 고객 경험을 제공하는 게 가장 중요하다고 밝혔다.  또한 그는 “AI와 ML은 오랫동안 존재해 온 기술이다. 이제 때가 온 것뿐이다”라고 언급했다. 데이터는 이 모든 기술에 힘을 실어주는 원자재이며, 버라이즌은 (데이터에 있어) “모자람이 없다”라고 아루무가벨루는 전했다.  데이터 양의 증가로 컴퓨팅 비용은 꾸준히 감소하고, AI 및 ML 연구와 알고리즘 접근성은 향상됐으며, 데이터 민주화를 지원하는 도구의 가용성도 확대됐다. 그는 “이러한 4가지 요소가 결합돼 신기술을 실질적으로 활용할 기회를 얻을 수 있었다”라고 말했다. ‘NLP’는 고객 연결을 간소화한다 지난 2016년 버라이즌은 NLP 기반 챗봇을 모바일 앱에 추가했다. IVAPP 버디(IVAPP Buddy)라는 내부 챗봇 서비스 실험을 성공적으로 마친 덕분에 고객용 앱을 구축하기가 수...

버라이즌 자연어처리 NLP 머신러닝 디지털 트윈 증강현실 챗봇 네트워크 컴퓨터 비전

2021.11.19

美 최대 이동통신사 ‘버라이즌(Verizon)’이 자연어처리, 머신러닝, 디지털 트윈, 증강현실을 통해 비즈니스를 혁신하고 있다.  샨카르 아루무가벨루는 버라이즌의 산증인이다. AT&T에서 독립한 벨 애틀랜틱(Bell Atlantic)이 지난 2000년 통신사 GTE(General Telephone & Electronics Corporation)를 인수해 버라이즌을 출범했을 때, 그는 GTE의 이사였다.  현재 아루무가벨루는 버라이즌의 수석 부사장이자 글로벌 CIO로, 경쟁 우위를 창출하고 고객 경험을 개선하기 위해 인공지능 및 머신러닝 등의 신기술을 채택할 수 있도록 지원하고 있다.    그는 “(신기술과 관련해) 집중해야 할 가장 큰 영역은 AI다. 그 안에 NLP이든 컴퓨터 비전이든 RPA이든 인지적 의사결정이든 다양한 분야가 있어서다”라며, “이를 활용해 경쟁 우위를 확보할 방법을 모색하고자 이 모든 분야를 망라하고 있다”라고 말했다.  아루무가벨루에 따르면 여러 기준에 따라 기술을 평가하지만 운영 효율성을 높이고 차별화된 고객 경험을 제공하는 게 가장 중요하다고 밝혔다.  또한 그는 “AI와 ML은 오랫동안 존재해 온 기술이다. 이제 때가 온 것뿐이다”라고 언급했다. 데이터는 이 모든 기술에 힘을 실어주는 원자재이며, 버라이즌은 (데이터에 있어) “모자람이 없다”라고 아루무가벨루는 전했다.  데이터 양의 증가로 컴퓨팅 비용은 꾸준히 감소하고, AI 및 ML 연구와 알고리즘 접근성은 향상됐으며, 데이터 민주화를 지원하는 도구의 가용성도 확대됐다. 그는 “이러한 4가지 요소가 결합돼 신기술을 실질적으로 활용할 기회를 얻을 수 있었다”라고 말했다. ‘NLP’는 고객 연결을 간소화한다 지난 2016년 버라이즌은 NLP 기반 챗봇을 모바일 앱에 추가했다. IVAPP 버디(IVAPP Buddy)라는 내부 챗봇 서비스 실험을 성공적으로 마친 덕분에 고객용 앱을 구축하기가 수...

2021.11.19

"AI, 컴퓨터 비전 기술로 IoT 솔루션을 확장하는 4가지 방법" 마이크로소프트 백서

"매일 500만 개의 차량 용접부를 검사하려면 17ms마다 용접 품질을 검사할 수 있는 능력이 필요하다. 이것은 인간이 할 수 없는 불가능의 영역이다. 하지만 컴퓨터 비전과 인공지능은 이러한 형태의 품질 관리 작업을 가능하게 한다. IoT 솔루션에 사용되는 카메라, 마이크, 정교한 센서 등에 이러한 AI 분석 기능을 결합한 솔루션을 사용하면, 다양한 환경에서 철저하고 정밀한 원격 모니터링이 가능하다." 마이크로소프트가 사물인터넷과 인공지능의 결합을 통해 기대할 수 있는 효과와 활용 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT 솔루션을 확장하는 4가지 방법(4 ways AI, computer vision, and related technologies expand IoT solutions)'이라는 백서를 발간했다. 단순한 IoT 솔루션이 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등과 결합해 지능형 IoT 솔루션을 확장할 경우 얻을 수 있는 장점을 소개하고 있다. 마이크로소프트 애저가 인텔과의 협력을 통해, 지능형 IoT 기술을 활용해 솔루션을 확장하는 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT(Internet of Things) 솔루션을 확장하는 4가지 방법' 백서를 발간했다. (자료 : Microsoft) 이번 백서에는 인텔(Intel)과 애저(Azure)가 지능형 IoT(Internet of Things) 기술과 서비스 협력을 통해 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지를 소개하고 있다. 특히 컴퓨터 비전과 인공지능을 IoT 솔루션에 추가하면 솔루션의 잠재적인 활용 범위가 어떻게 확장될 수 있는지를 강조하면서, 다음과 같은 네 가지 시나리오를 통해 활용 범위를 넓힐 수 있다고 밝히고 있다. 첫 번째는 '일반적인 IoT 지원 애플리케이션 작업을 개선'할 수 있다. IoT 솔루션에 인공지능, 컴퓨터 비전, 오디오 및 음성 기술 등을 적용하면, 원격 모니터링부터 예측 유지 보수와 같은 일반적인 IoT 활용 작업의 효율을 향상할 ...

마이크로소프트 백서 컴퓨터 비전

2021.09.09

"매일 500만 개의 차량 용접부를 검사하려면 17ms마다 용접 품질을 검사할 수 있는 능력이 필요하다. 이것은 인간이 할 수 없는 불가능의 영역이다. 하지만 컴퓨터 비전과 인공지능은 이러한 형태의 품질 관리 작업을 가능하게 한다. IoT 솔루션에 사용되는 카메라, 마이크, 정교한 센서 등에 이러한 AI 분석 기능을 결합한 솔루션을 사용하면, 다양한 환경에서 철저하고 정밀한 원격 모니터링이 가능하다." 마이크로소프트가 사물인터넷과 인공지능의 결합을 통해 기대할 수 있는 효과와 활용 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT 솔루션을 확장하는 4가지 방법(4 ways AI, computer vision, and related technologies expand IoT solutions)'이라는 백서를 발간했다. 단순한 IoT 솔루션이 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등과 결합해 지능형 IoT 솔루션을 확장할 경우 얻을 수 있는 장점을 소개하고 있다. 마이크로소프트 애저가 인텔과의 협력을 통해, 지능형 IoT 기술을 활용해 솔루션을 확장하는 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT(Internet of Things) 솔루션을 확장하는 4가지 방법' 백서를 발간했다. (자료 : Microsoft) 이번 백서에는 인텔(Intel)과 애저(Azure)가 지능형 IoT(Internet of Things) 기술과 서비스 협력을 통해 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지를 소개하고 있다. 특히 컴퓨터 비전과 인공지능을 IoT 솔루션에 추가하면 솔루션의 잠재적인 활용 범위가 어떻게 확장될 수 있는지를 강조하면서, 다음과 같은 네 가지 시나리오를 통해 활용 범위를 넓힐 수 있다고 밝히고 있다. 첫 번째는 '일반적인 IoT 지원 애플리케이션 작업을 개선'할 수 있다. IoT 솔루션에 인공지능, 컴퓨터 비전, 오디오 및 음성 기술 등을 적용하면, 원격 모니터링부터 예측 유지 보수와 같은 일반적인 IoT 활용 작업의 효율을 향상할 ...

2021.09.09

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

AI로 결함 '콕'··· 구글, '시각 검사 AI 솔루션' 발표

구글 클라우드가 사람 눈에 의존하는 전통적인 방식의 품질관리보다 정확성과 효율성을 높인, 인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 새로운 '시각 검사 AI 솔루션(Visual Inspection AI solution)'을 블로그를 통해 공개했다. 다양하고 복잡한 생산공정에서 결함이 있는 불량 제품이 생기는 것은 피할 수 없는 일이다. 그래서 생산 마지막 단계에서 결함이 있는 제품을 골라내는 작업은 어떤 제조 분야에서나 꼭 필요한 과정이다. 품질관리가 정확하고 빠르게 이루어지지 않으면, 작업 지연, 수율 감소, 고객 불만, 사후 서비스 발생이나 대량 리콜 등 다양한 문제가 발생한다. 품질관리가 제대로 되지 않으면 생산 효율은 떨어지고, 불필요한 비용은 증가하며, 궁극적으로는 제품과 기업 이미지에도 영향을 준다. 하지만 아무리 숙련된 전문가라고 하더라도 사람의 '눈'을 거쳐야 하는 작업은 실수나 시간적인 한계가 있을 수밖에 없다. 인공지능을 활용한 시각 검사 솔루션은 숙련된 전문가가 필요없기 때문에, 인력 부족이나 작업 시간의 제한이라는 문제를 획기적으로 개선할 수 있다. 구글 클라우드의 '시각 검사 AI 솔루션(Visual Inspection AI solution)'은 불량 제품을 빠르고 정확하게 판별할 수 있는 인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 품질관리 솔루션이다. 대화형 인터페이스를 활용해 빠르게 학습하고 배포할 수 있는 것이 특징이다. (자료 : Google Cloud) 구글 클라우드가 발표한 시각 검사 AI 솔루션은 생산과정에서 사람의 눈으로 제품 결함이나 불량을 판별하는 과정을, 컴퓨터 비전과 머신러닝 기반의 인공지능 기술을 활용해 자동화할 수 있는 솔루션이다. 컴퓨터 비전이나 인공지능을 활용한 공정 및 품질관리 자동화는 이미 널리 사용되고 있지만, 구글 클라우드의 시각 검사 AI 솔루션은 아래와 같은 점을 차별화 포인트로 강조하고 있다. 첫째는 검사 모델 솔루션을 다양한 방법으로 현장에 적용할 수 있다. 네트워크 엣지 또는 온 프레미스에서 시각 검사 ...

시각 검사 AI 솔루션 머신비전 컴퓨터 비전 구글

2021.06.23

구글 클라우드가 사람 눈에 의존하는 전통적인 방식의 품질관리보다 정확성과 효율성을 높인, 인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 새로운 '시각 검사 AI 솔루션(Visual Inspection AI solution)'을 블로그를 통해 공개했다. 다양하고 복잡한 생산공정에서 결함이 있는 불량 제품이 생기는 것은 피할 수 없는 일이다. 그래서 생산 마지막 단계에서 결함이 있는 제품을 골라내는 작업은 어떤 제조 분야에서나 꼭 필요한 과정이다. 품질관리가 정확하고 빠르게 이루어지지 않으면, 작업 지연, 수율 감소, 고객 불만, 사후 서비스 발생이나 대량 리콜 등 다양한 문제가 발생한다. 품질관리가 제대로 되지 않으면 생산 효율은 떨어지고, 불필요한 비용은 증가하며, 궁극적으로는 제품과 기업 이미지에도 영향을 준다. 하지만 아무리 숙련된 전문가라고 하더라도 사람의 '눈'을 거쳐야 하는 작업은 실수나 시간적인 한계가 있을 수밖에 없다. 인공지능을 활용한 시각 검사 솔루션은 숙련된 전문가가 필요없기 때문에, 인력 부족이나 작업 시간의 제한이라는 문제를 획기적으로 개선할 수 있다. 구글 클라우드의 '시각 검사 AI 솔루션(Visual Inspection AI solution)'은 불량 제품을 빠르고 정확하게 판별할 수 있는 인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 품질관리 솔루션이다. 대화형 인터페이스를 활용해 빠르게 학습하고 배포할 수 있는 것이 특징이다. (자료 : Google Cloud) 구글 클라우드가 발표한 시각 검사 AI 솔루션은 생산과정에서 사람의 눈으로 제품 결함이나 불량을 판별하는 과정을, 컴퓨터 비전과 머신러닝 기반의 인공지능 기술을 활용해 자동화할 수 있는 솔루션이다. 컴퓨터 비전이나 인공지능을 활용한 공정 및 품질관리 자동화는 이미 널리 사용되고 있지만, 구글 클라우드의 시각 검사 AI 솔루션은 아래와 같은 점을 차별화 포인트로 강조하고 있다. 첫째는 검사 모델 솔루션을 다양한 방법으로 현장에 적용할 수 있다. 네트워크 엣지 또는 온 프레미스에서 시각 검사 ...

2021.06.23

"컴퓨터 비전 시장 2026년까지 26.3% 성장··· 지도학습 분야 84% ↑"

컴퓨터 비전 시장 규모가 2021년 159억 달러에서 2026년까지 513억 달러로, 연평균 26.3%의 복합성장률을 기록하며 성장할 전망이다. 품질 검사 및 자동화 분야에서의 수요증가, 비전통적이고 새로운 애플리케이션에서의 수요 증가, 산업 자동화 및 통합을 지원하기 수요 증가 등이 성장을 주도할 것으로 예상된다. 마켓앤마켓이 '2026년까지 컴퓨터 비전 시장의 AI(AI in Computer Vision Market, Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 컴퓨터 비전 관련 산업을 구성 요소, 기계 학습 모델, 응용프로그램, 최종 사용 산업, 지역 등으로 나누어 조사를 진행했다. 컴퓨터 비전이 인공지능 시장에서 꾸준한 성장세를 유지할 것으로 전망했지만 클라우드 기반 이미지 처리 및 분석에서의 보안 문제는 성장을 제한하는 요소라고 지적했다. 컴퓨터 비전에서의 AI 시장 규모가 2026년까지 연평균 26.3%의 성장률을 기록할 전망이다. 생산 및 품질 관리, 의료 분야, 자율 주행, 소비자 및 가전 분야에서의 컴퓨터 비전 시스템과 솔루션 수요가 증가하고 있다. (자료 : MarketsandMarkets) 컴퓨터 비전에 대한 수요는 다양한 분야에서 증가하고 있다. 특히 품질 검사 및 자동화에 대한 수요가 증가하면서, 제조 공정에서의 컴퓨터 비전 솔루션 채택이 증가하고 있다. 자동화된 생산 시설에 컴퓨터 비전을 적용할 경우, 생산 과정에서 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문이다. 아울러 결합이나 불량 제품을 선별 효율을 높여, 고객 만족도를 높이는 데도 도움이 된다. 특히 비전통적이고 새로운 분야에서 컴퓨터 비전을 활용한 시스템과 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다고 보고서는 밝히고 있다. 소매, 의료, 자동차 안전, 감시, 증강 현실, 3D 모델 등을 위한 다양한 응용 프로그램 개발 수단을 활용해, 의료 산업, 교통 관리, 보안 및 감시, 우편 및 물류, 문서 처리 등의 다양한 분야에서 컴퓨터 비전 관...

컴퓨터 비전 지도학습 마켓앤마켓 머신비전

2021.06.14

컴퓨터 비전 시장 규모가 2021년 159억 달러에서 2026년까지 513억 달러로, 연평균 26.3%의 복합성장률을 기록하며 성장할 전망이다. 품질 검사 및 자동화 분야에서의 수요증가, 비전통적이고 새로운 애플리케이션에서의 수요 증가, 산업 자동화 및 통합을 지원하기 수요 증가 등이 성장을 주도할 것으로 예상된다. 마켓앤마켓이 '2026년까지 컴퓨터 비전 시장의 AI(AI in Computer Vision Market, Global Forecast to 2026)' 보고서를 발표했다. 보고서는 컴퓨터 비전 관련 산업을 구성 요소, 기계 학습 모델, 응용프로그램, 최종 사용 산업, 지역 등으로 나누어 조사를 진행했다. 컴퓨터 비전이 인공지능 시장에서 꾸준한 성장세를 유지할 것으로 전망했지만 클라우드 기반 이미지 처리 및 분석에서의 보안 문제는 성장을 제한하는 요소라고 지적했다. 컴퓨터 비전에서의 AI 시장 규모가 2026년까지 연평균 26.3%의 성장률을 기록할 전망이다. 생산 및 품질 관리, 의료 분야, 자율 주행, 소비자 및 가전 분야에서의 컴퓨터 비전 시스템과 솔루션 수요가 증가하고 있다. (자료 : MarketsandMarkets) 컴퓨터 비전에 대한 수요는 다양한 분야에서 증가하고 있다. 특히 품질 검사 및 자동화에 대한 수요가 증가하면서, 제조 공정에서의 컴퓨터 비전 솔루션 채택이 증가하고 있다. 자동화된 생산 시설에 컴퓨터 비전을 적용할 경우, 생산 과정에서 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문이다. 아울러 결합이나 불량 제품을 선별 효율을 높여, 고객 만족도를 높이는 데도 도움이 된다. 특히 비전통적이고 새로운 분야에서 컴퓨터 비전을 활용한 시스템과 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다고 보고서는 밝히고 있다. 소매, 의료, 자동차 안전, 감시, 증강 현실, 3D 모델 등을 위한 다양한 응용 프로그램 개발 수단을 활용해, 의료 산업, 교통 관리, 보안 및 감시, 우편 및 물류, 문서 처리 등의 다양한 분야에서 컴퓨터 비전 관...

2021.06.14

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

보스턴 다이내믹스, '융통성 갖춘' 창고용 로봇 '스트레치' 공개

보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)가 제품 상자를 적재 또는 하역할 수 있는 다목적 모바일 로봇인 스트레치(Stretch)를 공개했다. 스트레치는 스스로 움직이고 이동하며 작업 장소로 이동한 후, 제품 상자나 박스를 쌓거나 내리는 용도로 개발됐다. 기존의 창고를 그대로 유지하면서 작업 효율을 높일 수 있는 창고 자동화 솔루션으로 활용할 수 있다는 것이 보스턴 다이내믹스의 설명이다. 온라인 상거래가 급증하면서 실시간으로 처리해야 하는 물류의 양도 빠르게 증가하고 있다. 인력과 자원은 한정되어 있고, 처리해야 할 물류량은 가파르게 상승하고 있다. 이를 위해서는 창고 운영부터 운반까지 모든 과정을 자동화하는 것이 필수적이다. 하지만 당장 많은 시간과 비용이 들어가는 창고 자동화 작업을 수행하기 힘들거나 시간상으로 여유가 필요하다면, 그러한 간극을 메워줄 수 있는 대안이 필요하다. 보스턴 다이내믹스가 창고에서 제품 적재 및 하역을 자동화할 수 있는 '스트레치'를 선보였다. 본체에 내장된 바퀴로 작업 위치로 이동한 후, 로봇 팔과 스마트 그리퍼로 상자를 쌓거나 내릴 수 있다. (자료 : Boston Dynamics) 스트레치는 그런 상황에서 사용할 수 있는 대안 또는 해법을 제시한다. 현재 사용 중인 창고를 빠르게 자동화할 수도 있고, 새로 계획 중인 창고 자동화 솔루션으로 투입해 더욱 효율을 높을 수 있기 때문이다. 보스턴 다이내믹스가 강조하는 스트레치의 장점은 융통성(Flexible), 효율성(Efficient), 스마트(Smart)로 요약할 수 있다. 스트레치는 스스로 움직일 수 있기 때문에 작업 위치로 이동 및 배치가 수월하다. 본체 아래에 내장된 바퀴를 통해 이동하기 때문에, 바닥이 평평한 일반적인 형태의 창고라면 별다른 문제 없이 사용할 수 있다. 따라서 창고 자동화를 위한 자동화 설비나 라인이 설치되지 않은 곳이나 설치 전부터 융통성 있게 활용할 수 있다. 하드웨어 및 소프트웨어는 모든 것이 창고에서 작업하기 적당하도록 설계되고 제작...

보스턴 다이내믹스 스트레치 창고 컴퓨터 비전 물류

2021.03.30

보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)가 제품 상자를 적재 또는 하역할 수 있는 다목적 모바일 로봇인 스트레치(Stretch)를 공개했다. 스트레치는 스스로 움직이고 이동하며 작업 장소로 이동한 후, 제품 상자나 박스를 쌓거나 내리는 용도로 개발됐다. 기존의 창고를 그대로 유지하면서 작업 효율을 높일 수 있는 창고 자동화 솔루션으로 활용할 수 있다는 것이 보스턴 다이내믹스의 설명이다. 온라인 상거래가 급증하면서 실시간으로 처리해야 하는 물류의 양도 빠르게 증가하고 있다. 인력과 자원은 한정되어 있고, 처리해야 할 물류량은 가파르게 상승하고 있다. 이를 위해서는 창고 운영부터 운반까지 모든 과정을 자동화하는 것이 필수적이다. 하지만 당장 많은 시간과 비용이 들어가는 창고 자동화 작업을 수행하기 힘들거나 시간상으로 여유가 필요하다면, 그러한 간극을 메워줄 수 있는 대안이 필요하다. 보스턴 다이내믹스가 창고에서 제품 적재 및 하역을 자동화할 수 있는 '스트레치'를 선보였다. 본체에 내장된 바퀴로 작업 위치로 이동한 후, 로봇 팔과 스마트 그리퍼로 상자를 쌓거나 내릴 수 있다. (자료 : Boston Dynamics) 스트레치는 그런 상황에서 사용할 수 있는 대안 또는 해법을 제시한다. 현재 사용 중인 창고를 빠르게 자동화할 수도 있고, 새로 계획 중인 창고 자동화 솔루션으로 투입해 더욱 효율을 높을 수 있기 때문이다. 보스턴 다이내믹스가 강조하는 스트레치의 장점은 융통성(Flexible), 효율성(Efficient), 스마트(Smart)로 요약할 수 있다. 스트레치는 스스로 움직일 수 있기 때문에 작업 위치로 이동 및 배치가 수월하다. 본체 아래에 내장된 바퀴를 통해 이동하기 때문에, 바닥이 평평한 일반적인 형태의 창고라면 별다른 문제 없이 사용할 수 있다. 따라서 창고 자동화를 위한 자동화 설비나 라인이 설치되지 않은 곳이나 설치 전부터 융통성 있게 활용할 수 있다. 하드웨어 및 소프트웨어는 모든 것이 창고에서 작업하기 적당하도록 설계되고 제작...

2021.03.30

인터뷰ㅣ"IT가 농식품 산업의 변화 주도한다" 美 카길 CIO

1,140억 달러 규모의 글로벌 농식품 회사가 어떻게 식품 공급망의 투명성을 확보하고 있는지 카길(Cargill)의 CIO 저스틴 커쇼와 함께 이야기를 나눠봤다.  커쇼는 지금으로부터 약 25년 전 ‘고어텍스’로 유명한 美 원단 제조 회사 W.L.고어(W.L. Gore)에서 처음으로 CIO 직을 맡았다. 이후 전력 관리 회사 이튼(Eaton)에서 CIO로 6년간 재직한 후, 카킬의 식자재 사업부 CIO 겸 글로벌 IT 운영 책임자로 합류했다. 그리고 지난 2015년 부사장 겸 CIO 직으로 승진했다.   매출 기준으로 보면 카길은 미국 최대의 비상장 회사다. 만약 상장 기업이었다면 카킬은 2020년 포춘 500대 기업 가운데서 25위를 차지했을 것이다. 이는 뱅크오브아메리카(Bank of America)보다는 바로 위, 패니 매(Fannie Mae)보다는 바로 밑의 순위다.   최근 카길은 미국 및 캐나다 육류 가공 시설에서의 코로나바이러스 발생 및 직원 안전과 관련해 비난을 받기도 했다. 그러나 한편으론 기술을 활용해 전 세계의 지속가능성을 향상하고 식품 생산 문제를 줄이는 데 주력하고 있기도 하다.  커쇼와의 줌(Zoom) 통화에서 혁신, 변화 관리, 제품 엔지니어링에서의 IT의 역할에 관해 들어봤다. 다음은 그 대화를 정리한 것이다. 카길 CIO라는 본인의 역할을 설명하자면? 카길 CIO로서 나의 역할은 3가지라고 할 수 있다. 첫째, 기술을 활용해 전 세계적 문제 가운데 하나인 식품 문제를 해결하는 데 이바지하는 리더가 되는 것이다. 둘째, 적절한 수익을 얻을 수 있는 적절한 기술에 투자할 수 있도록 하는 것이다. 셋째는 기업 전체를 위한 운영 측면의 리더가 되는 것이다.  개인적으로는 기술 조직이 제대로만 운영된다면 기업의 변화를 주도하는 주체가 될 수 있다고 생각한다. IT에서 하는 일은 기술에 관한 것이라기보다는 변화와 결과에 관한 것이다.  이 업계의 승자는 세계 식품 문제를 해...

카길 식품 블록체인 분산원장기술 컴퓨터 비전 빅 데이터 애널리틱스 인공지능 데이터

2021.01.08

1,140억 달러 규모의 글로벌 농식품 회사가 어떻게 식품 공급망의 투명성을 확보하고 있는지 카길(Cargill)의 CIO 저스틴 커쇼와 함께 이야기를 나눠봤다.  커쇼는 지금으로부터 약 25년 전 ‘고어텍스’로 유명한 美 원단 제조 회사 W.L.고어(W.L. Gore)에서 처음으로 CIO 직을 맡았다. 이후 전력 관리 회사 이튼(Eaton)에서 CIO로 6년간 재직한 후, 카킬의 식자재 사업부 CIO 겸 글로벌 IT 운영 책임자로 합류했다. 그리고 지난 2015년 부사장 겸 CIO 직으로 승진했다.   매출 기준으로 보면 카길은 미국 최대의 비상장 회사다. 만약 상장 기업이었다면 카킬은 2020년 포춘 500대 기업 가운데서 25위를 차지했을 것이다. 이는 뱅크오브아메리카(Bank of America)보다는 바로 위, 패니 매(Fannie Mae)보다는 바로 밑의 순위다.   최근 카길은 미국 및 캐나다 육류 가공 시설에서의 코로나바이러스 발생 및 직원 안전과 관련해 비난을 받기도 했다. 그러나 한편으론 기술을 활용해 전 세계의 지속가능성을 향상하고 식품 생산 문제를 줄이는 데 주력하고 있기도 하다.  커쇼와의 줌(Zoom) 통화에서 혁신, 변화 관리, 제품 엔지니어링에서의 IT의 역할에 관해 들어봤다. 다음은 그 대화를 정리한 것이다. 카길 CIO라는 본인의 역할을 설명하자면? 카길 CIO로서 나의 역할은 3가지라고 할 수 있다. 첫째, 기술을 활용해 전 세계적 문제 가운데 하나인 식품 문제를 해결하는 데 이바지하는 리더가 되는 것이다. 둘째, 적절한 수익을 얻을 수 있는 적절한 기술에 투자할 수 있도록 하는 것이다. 셋째는 기업 전체를 위한 운영 측면의 리더가 되는 것이다.  개인적으로는 기술 조직이 제대로만 운영된다면 기업의 변화를 주도하는 주체가 될 수 있다고 생각한다. IT에서 하는 일은 기술에 관한 것이라기보다는 변화와 결과에 관한 것이다.  이 업계의 승자는 세계 식품 문제를 해...

2021.01.08

비스코(VSCO), AI 기반 영상 편집 앱 '트래시(Trash)' 인수

인기 있는 사진 및 영상 편집 앱 비스코(VSCO)가 3일(현지 시각) AI 기반 영상 편집 앱 트래시(Trash)를 인수했다고 발표했다.    트래시 앱은 인공지능 기술을 활용해 여러 영상 클립을 분석하고, 가장 흥미로운 장면들을 식별한다. 그다음 이 클립들을 자동으로 연결해 최종 영상을 만든다. 이렇게 트래시 앱이 AI로 영상을 편집해 주면 사용자는 클립 순서, 필터, 속도, 배경 음악 등을 변경해 자신만의 영상 콘텐츠를 쉽게 완성할 수 있다.  VSCO는 이번 인수를 통해 VSCO 앱에 트래시 기술을 통합하여 사용자가 영상을 더욱더 쉽고 창의적으로 편집할 수 있도록 지원할 계획이라고 전했다.  VSCO 창업주이자 CEO 조엘 플로리는 "트래시가 VSCO에 심층적인 수준의 개인화, 머신러닝 및 컴퓨터 비전 역량을 가져다줄 것이다. 이를 통해 VSCO로 '창작'하는 것과 관련된 모든 측면을 강화할 수 있다고 본다"라고 말했다. 한편 VSCO는 영상 기능을 강화하고자 지속적인 투자를 해왔다. 지난 2019년 말에는 영상 기술 스타트업 리로(Rylo)를 인수한 바 있다. ciokr@idg.co.kr

비스코 VSCO AI 인공지능 개인화 머신러닝 컴퓨터 비전 콘텐츠 창작 영상 편집

2020.12.04

인기 있는 사진 및 영상 편집 앱 비스코(VSCO)가 3일(현지 시각) AI 기반 영상 편집 앱 트래시(Trash)를 인수했다고 발표했다.    트래시 앱은 인공지능 기술을 활용해 여러 영상 클립을 분석하고, 가장 흥미로운 장면들을 식별한다. 그다음 이 클립들을 자동으로 연결해 최종 영상을 만든다. 이렇게 트래시 앱이 AI로 영상을 편집해 주면 사용자는 클립 순서, 필터, 속도, 배경 음악 등을 변경해 자신만의 영상 콘텐츠를 쉽게 완성할 수 있다.  VSCO는 이번 인수를 통해 VSCO 앱에 트래시 기술을 통합하여 사용자가 영상을 더욱더 쉽고 창의적으로 편집할 수 있도록 지원할 계획이라고 전했다.  VSCO 창업주이자 CEO 조엘 플로리는 "트래시가 VSCO에 심층적인 수준의 개인화, 머신러닝 및 컴퓨터 비전 역량을 가져다줄 것이다. 이를 통해 VSCO로 '창작'하는 것과 관련된 모든 측면을 강화할 수 있다고 본다"라고 말했다. 한편 VSCO는 영상 기능을 강화하고자 지속적인 투자를 해왔다. 지난 2019년 말에는 영상 기술 스타트업 리로(Rylo)를 인수한 바 있다. ciokr@idg.co.kr

2020.12.04

"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

‘산불 재발 막겠다’ 캘리포니아 전력 기업의 AI 머신비전 활용법

PG&E가 고해상도 항공사진과 컴퓨터 비전을 조합해 산불 예상 솔루션을 개발하고 지속적으로 고도화하고 있다. 2년 전의 실수를 반복하지 않는 한편, 새로운 활용 가능성을 창출하기 위해서다.  2018년 PG&E가 소유한 전기 송전선 문제로 산불이 발생했다. 이 산불은 북 캘리포니아 뷰트 카운티 전체로 확산되어 85명이 사망하고 1만 9,000채에 가까운 건물이 피해를 입었다. 올해 6월 PG&E CEO 겸 사장 빌 존슨은 뷰트 카운티 고등 법원에서 84명에 대한 과실치사와 불법 방화 혐의에 대해 회사를 대신하여 책임을 인정했다. 북 캘리포니아 520만 가구에 전기를 제공하는 PG&E는 화재 이후 AI 기술에 기반한 해법을 개발하기 시작했다. 컴퓨터 비전을 활용해 화재 발생 위험이 높은 지역을 파악하는 것이 뼈대였다. 셜록 스위트(Sherlock Suite)라고 명명된 이 솔루션은 현재 PG&E의 현장 장비 점검 자동화에도 일조하고 있다. PG&E 셜록 스위트 제품 관리자 쿠날 다타는 “셜록 스위트를 사용하면 데스크톱 앞의 점검 담당자가 잠재적인 장비 문제를 고해상도 이미지로 표현할 수 있다. 이를 통해 컴퓨터 비전 모델의 훈련이 강화됨으로써, 잠재적 문제를 자동으로 탐지할 수 있게 된다. 또 메타데이터가 추가되어 전사적인 이미지 검색이 가능해진다”라고 전했다. PG&E는 셜록 스위트로  CIO 100 IT 우수상을 수상했다. 점검 자동화 화재 발생 이후 PG&E는 항공 사진을 활용해 전기 송전탑 5만 대의 이미지를 200만 장 이상 캡처했다. 또 이미지를 검토할 점검 담당자를 전국에서 150명 채용했다. 처음에 진행된 점검 작업에는 공유 드라이브 상의 폴더와 종이로 된 매뉴얼, 구형 맵 시스템, 그리고 작업 추적용 엑셀 스프레드시트가 사용됐다. 다타에 따르면 ‘산불 안전 점검 프로그램’(WSIP ; Wildfire Safety Inspection Program)은 PG&am...

PG&E 캘리포니아 머신비전 컴퓨터 비전 산불 전력

2020.08.21

PG&E가 고해상도 항공사진과 컴퓨터 비전을 조합해 산불 예상 솔루션을 개발하고 지속적으로 고도화하고 있다. 2년 전의 실수를 반복하지 않는 한편, 새로운 활용 가능성을 창출하기 위해서다.  2018년 PG&E가 소유한 전기 송전선 문제로 산불이 발생했다. 이 산불은 북 캘리포니아 뷰트 카운티 전체로 확산되어 85명이 사망하고 1만 9,000채에 가까운 건물이 피해를 입었다. 올해 6월 PG&E CEO 겸 사장 빌 존슨은 뷰트 카운티 고등 법원에서 84명에 대한 과실치사와 불법 방화 혐의에 대해 회사를 대신하여 책임을 인정했다. 북 캘리포니아 520만 가구에 전기를 제공하는 PG&E는 화재 이후 AI 기술에 기반한 해법을 개발하기 시작했다. 컴퓨터 비전을 활용해 화재 발생 위험이 높은 지역을 파악하는 것이 뼈대였다. 셜록 스위트(Sherlock Suite)라고 명명된 이 솔루션은 현재 PG&E의 현장 장비 점검 자동화에도 일조하고 있다. PG&E 셜록 스위트 제품 관리자 쿠날 다타는 “셜록 스위트를 사용하면 데스크톱 앞의 점검 담당자가 잠재적인 장비 문제를 고해상도 이미지로 표현할 수 있다. 이를 통해 컴퓨터 비전 모델의 훈련이 강화됨으로써, 잠재적 문제를 자동으로 탐지할 수 있게 된다. 또 메타데이터가 추가되어 전사적인 이미지 검색이 가능해진다”라고 전했다. PG&E는 셜록 스위트로  CIO 100 IT 우수상을 수상했다. 점검 자동화 화재 발생 이후 PG&E는 항공 사진을 활용해 전기 송전탑 5만 대의 이미지를 200만 장 이상 캡처했다. 또 이미지를 검토할 점검 담당자를 전국에서 150명 채용했다. 처음에 진행된 점검 작업에는 공유 드라이브 상의 폴더와 종이로 된 매뉴얼, 구형 맵 시스템, 그리고 작업 추적용 엑셀 스프레드시트가 사용됐다. 다타에 따르면 ‘산불 안전 점검 프로그램’(WSIP ; Wildfire Safety Inspection Program)은 PG&am...

2020.08.21

아마존, 품목과 수량 감지하고 결제하는 '스마트 쇼핑카트' 공개

아마존이 14일(현지 시각) 스마트 쇼핑카트 '아마존 대시 카트(Amazon Dash Cart)'를 공개했다. 카트 자체가 쇼핑 품목과 수량을 자동 감지하고 결제까지 완료한다. 원하는 품목을 들고나오기만 하면 되는 무인상점 '아마존 고(Amazon Go)'의 컴팩트 버전인 셈이다.    아마존 대시 카트는 카메라, 센서, 저울, 터치스크린 등을 탑재했다. 이를 통해 사용자가 어떤 품목을 얼마나 넣었는지 파악할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 물론 아마존 고와 마찬가지로 아마존 앱을 통한 QR 코드 로그인이 필요하다. 쇼핑을 마쳤다면 대시 카트 전용 레인으로 나가면 된다. 사전에 연동한 아마존 계정으로 결제가 진행된다.  회사에 따르면 이 쇼핑카트는 아마존이 올해 말 로스앤젤레스 우드랜드 힐스에 오픈할 새로운 식료품점에 도입될 예정이다. 아마존은 작년 11월 홀푸드 마켓과 별도로 새로운 식료품점을 열겠다고 발표한 바 있다. 해당 식료품점과 관련해서는 자세한 내용이 공개되지 않았다.  미국의 온라인 미디어 더 버지는 기존 아마존 고 매장 크기와 개인정보보호 문제를 감안할 때 고(Go) 모델을 대형 식료품 매장으로 확장하기 어려울 수 있으며, 이에 따라 또 다른 자동화 해법으로 대시 카트를 내놓은 것이 아니냐는 분석을 내놨다. ciokr@idg.co.kr

아마존 아마존 고 무인상점 스마트 쇼핑카트 컴퓨터 비전 카메라 센서 자동화

2020.07.14

아마존이 14일(현지 시각) 스마트 쇼핑카트 '아마존 대시 카트(Amazon Dash Cart)'를 공개했다. 카트 자체가 쇼핑 품목과 수량을 자동 감지하고 결제까지 완료한다. 원하는 품목을 들고나오기만 하면 되는 무인상점 '아마존 고(Amazon Go)'의 컴팩트 버전인 셈이다.    아마존 대시 카트는 카메라, 센서, 저울, 터치스크린 등을 탑재했다. 이를 통해 사용자가 어떤 품목을 얼마나 넣었는지 파악할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 물론 아마존 고와 마찬가지로 아마존 앱을 통한 QR 코드 로그인이 필요하다. 쇼핑을 마쳤다면 대시 카트 전용 레인으로 나가면 된다. 사전에 연동한 아마존 계정으로 결제가 진행된다.  회사에 따르면 이 쇼핑카트는 아마존이 올해 말 로스앤젤레스 우드랜드 힐스에 오픈할 새로운 식료품점에 도입될 예정이다. 아마존은 작년 11월 홀푸드 마켓과 별도로 새로운 식료품점을 열겠다고 발표한 바 있다. 해당 식료품점과 관련해서는 자세한 내용이 공개되지 않았다.  미국의 온라인 미디어 더 버지는 기존 아마존 고 매장 크기와 개인정보보호 문제를 감안할 때 고(Go) 모델을 대형 식료품 매장으로 확장하기 어려울 수 있으며, 이에 따라 또 다른 자동화 해법으로 대시 카트를 내놓은 것이 아니냐는 분석을 내놨다. ciokr@idg.co.kr

2020.07.14

한국축산데이터, 미국 ‘버추얼 피치 컴피티션’ 애그테크 부분 2위 입상 

한국축산데이터가 미국에서 열린 제1회 ‘버추얼 피치 컴피티션(Virtual Pitch Competition)’의 애그테크(AgTech) 부문에서 2위로 입상했다고 밝혔다.  버추얼 피치 컴피티션은 미국 미네소타주와 연방정부의 대미 투자 지원 프로그램 ‘셀렉트USA’가 주최하고, 애그테크(AgTech)와 클린테크(CleanTech) 두 가지 분야에서 인공지능(AI)을 융합한 혁신 기술 보유 기업들이 프레젠테이션 경합을 벌이는 대회다. 미국 외 전 세계 기술 기업이 참가 대상이며, 미네소타주 정부 인사와 현지 인큐베이터, 금융 전문가, 학계 인사 등이 심사에 참여했다. 입상한 상위 3개 기업에는 멘토링, 법률 조언, 투자 유치, 홍보 지원 등의 혜택을 제공한다.  한국축산데이터는 주한 미국 대사관의 추천으로 해당 대회에 참가해 ‘팜스플랜’의 기술성과 사업성, 글로벌 시장 진출 가능성 등을 발표했다. 회사에 따르면 한국축산데이터는 인공지능, 빅데이터, 생명공학 기술이 융합된 가축 헬스케어 솔루션 ‘팜스플랜’을 개발해 국내외 농가에 적용했다는 점을 인정받았다. 특히, 농장 내 CCTV 영상을 분석해 실시간 가축의 체중 및 행동 패턴을 분석하는 컴퓨터 비전 기술이 호평을 받았다. 또 사물인터넷(IoT) 기술로 환경 데이터를 수집·분석하고, 주기적 혈액검사 결과를 종합해 농장별 맞춤 솔루션을 제공하는 점도 높은 점수를 받았다. 이번 수상을 계기로 한국축산데이터는 미네소타주 정부 및 미국 기업들과 직접적인 커뮤니케이션 채널을 구축할 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 현지 시장과 농가의 니즈를 팜스플랜 서비스에 적극 반영할 예정이다. 국내외 다양한 농가에 팜스플랜을 보급한 노하우를 바탕으로 팜스플랜 서비스의 미국 현지화에 주력한다는 계획이다.  한국축산데이터 경노겸 대표는 “이번 수상으로 한국축산데이터의 기술 수준이 세계적으로 앞서 있다는 것을 인정받았다”라며 “미국에서 팜스플랜에 대한 관심을 확인한 만큼 계속해서 팜스플랜이 글...

한국축산데이터 버추얼 피치 컴피티션 애그테크 클린테크 인공지능 사물인터넷 컴퓨터 비전 빅 데이터 생명공학

2020.07.08

한국축산데이터가 미국에서 열린 제1회 ‘버추얼 피치 컴피티션(Virtual Pitch Competition)’의 애그테크(AgTech) 부문에서 2위로 입상했다고 밝혔다.  버추얼 피치 컴피티션은 미국 미네소타주와 연방정부의 대미 투자 지원 프로그램 ‘셀렉트USA’가 주최하고, 애그테크(AgTech)와 클린테크(CleanTech) 두 가지 분야에서 인공지능(AI)을 융합한 혁신 기술 보유 기업들이 프레젠테이션 경합을 벌이는 대회다. 미국 외 전 세계 기술 기업이 참가 대상이며, 미네소타주 정부 인사와 현지 인큐베이터, 금융 전문가, 학계 인사 등이 심사에 참여했다. 입상한 상위 3개 기업에는 멘토링, 법률 조언, 투자 유치, 홍보 지원 등의 혜택을 제공한다.  한국축산데이터는 주한 미국 대사관의 추천으로 해당 대회에 참가해 ‘팜스플랜’의 기술성과 사업성, 글로벌 시장 진출 가능성 등을 발표했다. 회사에 따르면 한국축산데이터는 인공지능, 빅데이터, 생명공학 기술이 융합된 가축 헬스케어 솔루션 ‘팜스플랜’을 개발해 국내외 농가에 적용했다는 점을 인정받았다. 특히, 농장 내 CCTV 영상을 분석해 실시간 가축의 체중 및 행동 패턴을 분석하는 컴퓨터 비전 기술이 호평을 받았다. 또 사물인터넷(IoT) 기술로 환경 데이터를 수집·분석하고, 주기적 혈액검사 결과를 종합해 농장별 맞춤 솔루션을 제공하는 점도 높은 점수를 받았다. 이번 수상을 계기로 한국축산데이터는 미네소타주 정부 및 미국 기업들과 직접적인 커뮤니케이션 채널을 구축할 수 있게 됐다고 설명했다. 이를 통해 현지 시장과 농가의 니즈를 팜스플랜 서비스에 적극 반영할 예정이다. 국내외 다양한 농가에 팜스플랜을 보급한 노하우를 바탕으로 팜스플랜 서비스의 미국 현지화에 주력한다는 계획이다.  한국축산데이터 경노겸 대표는 “이번 수상으로 한국축산데이터의 기술 수준이 세계적으로 앞서 있다는 것을 인정받았다”라며 “미국에서 팜스플랜에 대한 관심을 확인한 만큼 계속해서 팜스플랜이 글...

2020.07.08

“컴퓨터 비전 필수화 추세, 리더 기업 4곳은...” 포레스터, 4분기 CV 보고서 발간

포레스터가 ‘포레스터 뉴 웨이브 : 2019년 4분기 컴퓨터 비전'(The Forrester New Wave: Computer Vision Platforms, Q4 2019) 보고서를 발간하고, 리더 그룹으로 구글, 마이크로소프트, AWS, 클래리파이(Clarifai)를 선정했다. 이번 조사는 11개의 공급업체를 대상으로 10가지 평가 기준을 적용해 이뤄졌다. 7개 업체는 제품 기능 기반, 3개 업체는 전략 기반 평가로 이뤄졌다.  리더 그룹에서 가장 앞선 리더로는 구글 클라우드를 꼽았다. 리더 그룹에 선정된 기업 외에 컴퓨터 비전 부문 뉴 웨이브에 이름을 올린 기업은, IBM, 하이브(Hive), 뉴랄라(Neurala), 디포매틱(Deepomatic), 추 AI(Chock AI), SAS, 엣지버브(EdgeVerve)가 있다. 이들 업체는 컴퓨터 비전 모델을 개발 및 배포 지원하는 기능이 포함되어 있고, 수평 또는 수직의 단일 솔루션이 아니면서, 고객이 컴퓨터 비전 플랫폼을 채택함으로써 발생하는 수익원을 보유하고 있는 업체들이다. 포레스터 리서치가 ‘포레스터 뉴 웨이브 : 2019년 4분기 컴퓨터 비전’ 보고서를 발간하고, 구글을 이 분야 리더로 선정했다. 리더 그룹에는 마이크로소프트, AWS, 클래피파이가 포함됐다. 평가 대상 기업은 모두 11개 업체로 10가지 항목에 대한 평가를 통해 리더를 선정했다.(자료 : 포레스터) 평가 항목은 데이터(Data), 기능(Capabilities), 사전 훈련된 모델(Pretrained models), 개발(Development), 배치(Deployment), 솔루션(Solutions), 사용 편의성(Ease of use), 비전(Vision), 로드맵(Roadmap), 시장 접근성(Market approach)을 사용했다. 포레스터 뉴 웨이브 평가는 포레스터 웨이브와는 다르게 신흥 기술만 평가하고, 10가지 기본 설문 조사, 공급 업체의 2시간 브리핑을 종합해 평가가 이뤄진다.  컴퓨터 비전...

구글 마이크로소프트 AWS 포레스터 컴퓨터 비전 클래리파이

2019.11.28

포레스터가 ‘포레스터 뉴 웨이브 : 2019년 4분기 컴퓨터 비전'(The Forrester New Wave: Computer Vision Platforms, Q4 2019) 보고서를 발간하고, 리더 그룹으로 구글, 마이크로소프트, AWS, 클래리파이(Clarifai)를 선정했다. 이번 조사는 11개의 공급업체를 대상으로 10가지 평가 기준을 적용해 이뤄졌다. 7개 업체는 제품 기능 기반, 3개 업체는 전략 기반 평가로 이뤄졌다.  리더 그룹에서 가장 앞선 리더로는 구글 클라우드를 꼽았다. 리더 그룹에 선정된 기업 외에 컴퓨터 비전 부문 뉴 웨이브에 이름을 올린 기업은, IBM, 하이브(Hive), 뉴랄라(Neurala), 디포매틱(Deepomatic), 추 AI(Chock AI), SAS, 엣지버브(EdgeVerve)가 있다. 이들 업체는 컴퓨터 비전 모델을 개발 및 배포 지원하는 기능이 포함되어 있고, 수평 또는 수직의 단일 솔루션이 아니면서, 고객이 컴퓨터 비전 플랫폼을 채택함으로써 발생하는 수익원을 보유하고 있는 업체들이다. 포레스터 리서치가 ‘포레스터 뉴 웨이브 : 2019년 4분기 컴퓨터 비전’ 보고서를 발간하고, 구글을 이 분야 리더로 선정했다. 리더 그룹에는 마이크로소프트, AWS, 클래피파이가 포함됐다. 평가 대상 기업은 모두 11개 업체로 10가지 항목에 대한 평가를 통해 리더를 선정했다.(자료 : 포레스터) 평가 항목은 데이터(Data), 기능(Capabilities), 사전 훈련된 모델(Pretrained models), 개발(Development), 배치(Deployment), 솔루션(Solutions), 사용 편의성(Ease of use), 비전(Vision), 로드맵(Roadmap), 시장 접근성(Market approach)을 사용했다. 포레스터 뉴 웨이브 평가는 포레스터 웨이브와는 다르게 신흥 기술만 평가하고, 10가지 기본 설문 조사, 공급 업체의 2시간 브리핑을 종합해 평가가 이뤄진다.  컴퓨터 비전...

2019.11.28

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

"레이저 센서보다 10배 저렴"··· 데이터61, 종무 테크놀로지와 차량용 컴퓨터 비전 개발 중

자율주행 차량 시장이 2025년 420억 달러 규모를 형성한 이후 2035년에는 770억 달러에 이를 것으로 전망된다. 호주 기업 데이터61(Data61)과 중국 기업 종무 테크놀로지(ZongMu Technology)는 이 시장을 겨냥해 자율주행 분야의 주요 기술 과제 중 하나는 머신미전 기술을 개발하고 있다. 데이터61은 호주 CSIRO(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization)의 지원을 통해 설립된 기업이다. 이들 두 조직은 인간이 시각처럼 환경을 보고 이해하고 위험에 대응할 수 있는 컴퓨터 비전을 차량에 탑재시키는 것이 목표라고 전했다. 닉 반즈 박사가 이끄는 데이터61의 스마트 비전 시스템 그룹은 종무 테크놀로지와 함께 차량의 움직임에 따라 물체 사이의 공간을 추정하고 움직이는 물체의 잠재적인 위험을 예측하는 알고리즘을 개발하고 있다. 반즈 박사는 "컴퓨터 비전은 자율 주행 차량이 포장 도로와 운전 가능한 도로의 차이를 파악할 수 있게 해주는 기술"이라고 소개했다. 그는 이어 "위험을 식별하기 위해 일련의 점에 의존하는 레이저 센서와는 달리, 개발 중인 컴퓨터 비전은 3D 이미지 분석을 통해 풍부한 정보와 도로 장면에 대한 깊은 이해를 제공하므로보다 안전한 자동 운전이 가능하게 한다"라고 말했다. 데이터61의 샤오디 유 수석 과학자는 이 기술을 통해 더 빨리 사물을 파악하고 위험을 회피할 수 있다고 설명했다. 그는 "우리가 개발 중인 기술은 자율주행 차량이 위험 요소를 보다 빨리 감지하고 대응할 수 있게 해준다. 또 도로 규칙을 이해하고 준수하며, 주어진 환경에서 움직이는 다른 차량 및 사물과 관련해 정확한 위치를 결정할 수 있게 해줄 것이다"라고 말했다. 양사에 따르면 대부분의 자율주행 차량 기업들이 사용하는 레이저 센서는 대단히 비싸다. 그러나 컴퓨터 비전 알고리즘은 1/10의 비용으로 구현...

자동차 자율주행 머신비전 컴퓨터 비전 데이터61 종무 테크놀로지

2018.02.07

자율주행 차량 시장이 2025년 420억 달러 규모를 형성한 이후 2035년에는 770억 달러에 이를 것으로 전망된다. 호주 기업 데이터61(Data61)과 중국 기업 종무 테크놀로지(ZongMu Technology)는 이 시장을 겨냥해 자율주행 분야의 주요 기술 과제 중 하나는 머신미전 기술을 개발하고 있다. 데이터61은 호주 CSIRO(Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization)의 지원을 통해 설립된 기업이다. 이들 두 조직은 인간이 시각처럼 환경을 보고 이해하고 위험에 대응할 수 있는 컴퓨터 비전을 차량에 탑재시키는 것이 목표라고 전했다. 닉 반즈 박사가 이끄는 데이터61의 스마트 비전 시스템 그룹은 종무 테크놀로지와 함께 차량의 움직임에 따라 물체 사이의 공간을 추정하고 움직이는 물체의 잠재적인 위험을 예측하는 알고리즘을 개발하고 있다. 반즈 박사는 "컴퓨터 비전은 자율 주행 차량이 포장 도로와 운전 가능한 도로의 차이를 파악할 수 있게 해주는 기술"이라고 소개했다. 그는 이어 "위험을 식별하기 위해 일련의 점에 의존하는 레이저 센서와는 달리, 개발 중인 컴퓨터 비전은 3D 이미지 분석을 통해 풍부한 정보와 도로 장면에 대한 깊은 이해를 제공하므로보다 안전한 자동 운전이 가능하게 한다"라고 말했다. 데이터61의 샤오디 유 수석 과학자는 이 기술을 통해 더 빨리 사물을 파악하고 위험을 회피할 수 있다고 설명했다. 그는 "우리가 개발 중인 기술은 자율주행 차량이 위험 요소를 보다 빨리 감지하고 대응할 수 있게 해준다. 또 도로 규칙을 이해하고 준수하며, 주어진 환경에서 움직이는 다른 차량 및 사물과 관련해 정확한 위치를 결정할 수 있게 해줄 것이다"라고 말했다. 양사에 따르면 대부분의 자율주행 차량 기업들이 사용하는 레이저 센서는 대단히 비싸다. 그러나 컴퓨터 비전 알고리즘은 1/10의 비용으로 구현...

2018.02.07

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