보안이 갖는 가치와 중요성 IoT가 널리 확산되면서 향후 10년간 수십 억 개의 클라우드 커넥티드 제품이 설계, 생산, 판매될 것으로 전망된다. 하지만 쉽게 해킹을 당할 수 있는 제품을 원하는 사람은 없을 것이다. 그러므로 보안의 중요성이 어느 때보다 커지고 있다. 우수한 코드 품질을 갖추는 것은 보안성을 확보한 제품을 만드는 데에 있어 필수 불가결하며, 이를 실현하기 위해서는 개발 과정의 일환으로 코드 분석 도구를 사용하는 것이 반드시 필요하다. 소스 코드는 제품의 품질을 좌우하는 요소라고 할 수 있다. 제품의 개발, 제조, 업데이트 전반에 걸쳐 보안을 확보하기 위해서는 먼저 구상 단계에서부터 보안성을 확보할 필요가 있다. 모든 기업은 투자한 자산을 보호받고 싶어하며, 이것은 소프트웨어 설계 및 엔지니어링 과정에 투입되는 모든 노력을 포함한다. 결국, 수 개월, 수 년에 걸쳐 제품을 개발하기 위해 기울인 노력이 물거품이 되게 하고 싶지는 않을 것이다. 여기서는 기업과 그 가치의 핵심에 대해 이야기해보겠다. 관계 법령 및 실무 규정 여러 정부 공공기관에서도 오늘날 IoT 기기의 보안이 취약한 경우 발생할 수 있는 위협에 대한 인식이 확산되고 있다. 과거 Io
대부분의 외부 환경에서 적용되는 비전 어플리케이션과 마찬가지로 과수원의 환경 또한 다양한 조명 조건, 많은 그림자, 미광 등으로 인해 일반적인 이미징 시스템, 특히 멀티 스펙트럼 이미징을 활용하기 어렵다. 또한 스캔 구조가 복잡하여 짧은 거리에서 큰 타겟을 스캔할 수 있어야 한다. 일반적으로 높이가 3~4m인 나무의 경우 스캔 거리는 1.5m이다. 또 다른 해결 과제는 울퉁불퉁한 지면에서 다양한 속도로 작동하는 여러 유형의 농업용 차량에 카메라를 장착해야 하므로 모션 블러를 제거하기 위해 더 높은 프레임 속도가 필요하다는 사실이다. 솔루션 차량에 탑재된 이미징 시스템을 통해 비디오 스트림 방식으로 멀티 스펙트럼 이미지를 수집한다. 수집한 이미지에 정교한 이미지 분석과 인공 지능을 적용하여 과수원의 과일 수를 추정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 이미지를 분석 엔진에 공급하기 위한 강력하고 안정적이며 유연하고 견고한 멀티 스펙트럼 카메라가 필요하다. JAI의 Fusion 시리즈 "Flex Eye" 프리즘 기반 멀티 스펙트럼 카메라는 이러한 까다로운 요건들을 모두 지원할 수 있다. 카메라는 고성능 NVIDIA JETSON 임베디드 시스템을 통해 운영된
화인스텍이 지난 7월 12일, 26일에 진행한 Euresys사의 Euresys 교육이 많은 분들의 관심과 성원으로 성황리에 마무리됐다고 밝혔다. 이번 교육은 선착순으로 30명을 초대해 진행할 예정이었으나, 선착순 인원이 조기 마감되어 신청 인원을 추가로 모집해 1차, 2차로 나누어 진행하게 됐다. Open eVision은 머신 비전 검사 어플리케이션을 위한 이미지 처리 및 분석 라이브러리를 제공하며, 딥러닝 및 3D와 같은 최신 기술도 함께 지원한다. 이번 교육을 통해 Open eVision 라이브러리 소개와 다양한 이미지 검사 라이브러리에 대해 샘플 이미지로 화인스텍 기술지원 팀 엔지니어들과 함께 실습하는 시간을 보냈다. 화인스텍 관계자는 "Euresys사의 Open eVision 교육에 대한 관심이 매우 높아 성황리에 마무리됐다. 앞으로도 화인스텍의 다양한 교육 프로그램에 많은 관심과 참여 부탁드린다"라고 말했다. 헬로티 함수미 기자 |
화인스텍은 지난 6월 14일 '어플리케이션에 적합한 머신비전 카메라 선정 방법'이라는 주제로 웨비나를 개최했다. 이번 웨비나는 화인스텍의 최원석 과장이 직접 카메라 선정에 필요한 카메라 해상도/프래임레이트/인터페이스 등에 대해 설명하고 어플리케이션에 따른 카메라 선정 방법에 대해 소개했다. 화인스텍 관계자는 "많은 분들의 관심과 성원으로 성황리에 마무리됐다. 앞으로도 화인스텍 웨비나에 대한 많은 관심과 참여 부탁드린다"고 전했다. 웨비나 다시보기는 화인스텍 홈페이지 및 화인스텍 유튜브 채널을 통해 확인할 수 있다. 한편, 화인스텍은 9월과 10월에 머신비전 기초에 관련된 웨비나를 진행할 예정이다. 헬로티 함수미 기자 |
헬로티 함수미 기자 | 인간은 공간에 대한 3차원 이해를 위해 눈으로 들어오는 시각적인 정보를 두뇌에서 처리한다. 기계도 사람처럼, 3차원을 이해하고 인식할 수 있는 능력이 필요하다. 로봇과 기계가 사람처럼 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추기 위해 여러 업계에서 3D 비전에 대한 수요가 급증하고 있다. 특히, 3D 비전 시스템은 자동화, 물류 및 제조 분야, 자동차 산업 등 다양한 어플리케이션에 지속적으로 공급되고 있으며 중요성은 더욱 커지고 있다. 이번 ZIVID eBook은 비전 가이드 로봇 어플리케이션 개발을 시작하려는 자동화 개발자를 위해 3D 머신 비전 기초를 설명한다. 본문에서는 ▲로봇과 기계의 비전 시스템 ▲3D 머신 비전의 현재 ▲동일한 목표, 다양한 비전 방식 ▲다양한 3D 비전 시스템 비교 목차를 통해 오늘날 3D 머신 비전에 사용되는 다양한 비전 방식과 장점 및 한계점 등을 살펴본다.
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