산업혁명 이후, 제조업은 끊임없는 기술 혁신을 통해 생산성과 효율성을 높여왔다. 현재 제조업은 4차 산업혁명의 중심에 있으며, 그 중 하나의 핵심 기술은 로봇 비전 시스템이다. 특히 3D 로봇 비전 시스템은 현대 제조업에서 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 이번 글에서는 제조업에서 왜 로봇의 눈이 필요한지와 이에 대한 시대적 흐름을 살펴보겠다. 로봇의 눈, 3D 비전 시스템의 필요성 1. 정확한 부품 처리와 조립 제조 공정에서 정확한 부품의 선택과 배치는 생산 효율성과 제품 품질에 직결된다. 전통적인 자동화 시스템은 고정된 위치에서 정형화된 작업만을 수행할 수 있지만, 3D 비전 시스템은 다양한 위치와 각도에서 부품을 인식하고 처리할 수 있어 더 유연한 생산 공정을 가능하게 한다. Pickit 3D 비전 시스템은 팔레트나 빈(통)에서 물체를 집어 원하는 위치에 정확하게 놓을 수 있도록 도와준다. 2. 숙련된 노동력 부족 문제 해결 제조업체들은 숙련된 노동력 부족으로 인해 어려움을 겪고 있다. 특히, 반복적이고 단순한 작업은 인력의 소모를 유발하며 생산성을 저하시킨다. 로봇 비전 시스템은 이러한 작업을 자동화하여 인력을 보다 고부가가치 작업에 투입할 수 있게 한
패티 익힘 정도 파악하는 AI 기반 시스템 ‘알파 클라우드’ 입상 “주방 자동화의 새로운 표준 마련할 것” 에니아이가 미국 일리노이주 시카고에서 개막한 ‘키친 이노베이션 어워드(Kitchen Innovations Award)’에서 조리 관리 시스템 ‘알파 클라우드’를 통해 혁신상을 수상했다. 이번 시상식은 글로벌 외식 박람회 ‘NRA(National Restaurant Association) 쇼’의 부대행사로, 외식업계의 혁신 제품 및 서비스를 평가해 시상한다. 이번 수상에 관여한 에니아이의 알파 클라우드는 햄버거 조리 과정에 특화됐다. 햄버거 패티의 품질관리를 자동화하고, 안전한 음식을 제공하는 임무를 수행한다. 구체적으로 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 등 기술을 활용해 패티 표면의 익힘 정도를 파악하고, 그 결과에 대한 점수를 도출해 사용자에게 제공한다. 익힘 정도는 불균일한 표면이나, 핏물 수준을 통해 파악한다. 에니아이의 조리 로봇 ‘알파 그릴’에 비전 센서를 탑재해 패티의 조리과정을 촬영한 후 수집한 데이터를 알파 클라우드로 보내 해당 과정을 진행한다. 황건필 에니아이 대표는 “햄버거 패티의 품질과 조리 데이터를 이용한 수요 예측 등 AI 기술
이달 29일 ‘AI 기술위원회 발대식’ 개최 위원회 소개부터 AI 국제 표준화 동향 및 대응 방안 공유 “‘정보력’이 기업의 新 생존 전략...산업(용) AI가 새길 터줄 것” 지난 2016년 대중에 공개된 알파고(AlphaGo)를 기점으로 인공지능(AI)에 대한 관점이 변화하기 시작했다. 그러던 중 생성형 AI(Generative AI)라는 이름표를 달고 등장한 챗GPT(ChatGPT)는 AI의 세계관을 확장시킨 차세대 기술로, 이른바 ‘AI 붐’을 주도하고 있다. 바야흐로 AI 대중화를 뜻하는 ‘AI-X’ 시대가 열린 것인다. 빅데이터·머신러닝·GPU·NPU 등 각종 기술을 품고 있는 AI는 갈수록 고도화된 기술적 면모를 예고하는 중이다. 이에 전 세계 각국 및 기관은 AI를 ‘잘 쓰는 방안’에 대한 로드맵을 내놓고 있다. 이는 곧 정책·규제·표준 등으로 귀결되는데, 대표적으로 유럽연합(EU)이 지난 3월 가결에 이어 이달 승인한 세계 최초 AI 법안 ‘EU AI Act(이하 AI Act)’가 있다. 미국도 지난해 AI 안정성 표준을 정립한 ‘AI 행정명령’을 발표했고, 일본은 ‘히로시마 AI 프로세스’를 필두로 주요 7개국(G7)에서 AI 거버넌스를 주
국내 모빌리티 스타트업 중 유일하게 참가 차량 실내 모니터링 ‘카모시스’·안면 인식 기술 ‘FRU’ 공개 인공지능 3D 솔루션 및 SDV 솔루션 개발 전문 스타트업 ㈜딥인사이트(대표 오은송)가 차량 실내 모니터링 기술 전시회 ‘인캐빈USA 2024 (InCabin USA)’에서 운전자 및 탑승자 모니터링 시스템 ‘카모시스(CAMOSYS)’와 차랑용 안면 인식 기술 ‘FRU(Face Recognition Unit)’을 선보였다고 28일 밝혔다. 자동차산업의 본고장 미국 디트로이트에서 매년 개최되는 인캐빈USA전시회에서는 차세대 운전자 및 탑승자 모니터링 시스템을 중심으로 미래 모빌리티 문화를 선도하는 다양한 기술과 솔루션을 경험할 수 있다. 주요 주제는 인캐빈 모니터링 시스템(In-Cabin Monitoring System, ICMS)를 비롯, 인간-기계 인터페이스(HMI), 인공지능(AI) 및 머신러닝을 활용한 차량 실내 기술(Vehicle interior technology), 운전자 지원 시스템(ADAS), 음성 인식 및 칵핏 디자인 등이다. 딥인사이트는 이번 전시회에서 안면인식용 IR 카메라와 인공지능 기술이 집약된 운전자 및 동승자의 안전과 편의를 위
사이냅소프트는 미소정보기술과 ‘LLM 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 ‘사이냅 도큐애널라이저’와 스마트TA 기반 ‘M(MISO)-LLM’ 솔루션을 연계해 시너지를 창출할 계획이다. 사이냅소프트의 사이냅 도큐애널라이저는 LLM 학습데이터 구축과 디지털 문서 자산화를 위한 솔루션이다. 아래아 한글, Office 문서, PDF등의 일반 업무용 문서와 이미지 문서 등 다양한 비정형 문서의 포맷과 레이아웃, 속성 및 객체를 분석해 정보화한다. 또한 표, 도형, 그래프와 같은 시각적 정보와 제목, 문단, 머리글·바닥글, 캡션, 각주, 페이지번호와 같은 문서 구조 정보를 Markdown, XML 형식의 정형 데이터로 전환한다. 미소정보기술의 스마트TA기반 M-LLM은 방대한 데이터분석과 머신러닝 기반 사용자가 지정한 속성에 대한 카테고리 별 다중 속성 분류, 향상된 언어 규칙(Advanced Linguistic Rule)을 이해한 의미 기반의 속성 분류 솔루션 ‘스마트TA’에 sLLM을 결합한 솔루션이다. M-LLM은 매개변수의 수를 줄이고 검색증강생성(RAG)과 미세조정(FINE-TUNING)을 통해 기업과 기
두산디지털이노베이션(이하 DDI)은 지난 20일~23일, 미국 보스턴에서 열리는 ‘IBM 씽크 2024(Think 2024)’ 컨퍼런스에 참가해 퀀텀컴퓨팅, 사이버보안 관련 미래 전략과 방향성을 공유했다고 27일 밝혔다. ‘IBM 씽크’는 생성형 인공지능(AI), 클라우드 서비스, 데이터 플랫폼 등 IBM의 최신 기술과 솔루션을 소개하고 해당 기술을 활용해 기업의 디지털 혁신 방법을 제시하는 연례 컴퍼런스다. 로버트 오 두산 HoD(Head of Corporate Digital) 겸 DDI 부사장은 22일 ‘양자 및 양자 보안 준비 가속화를 통한 비즈니스 가치 창출’이란 주제의 세션에 패널로 참여했다. 로버트 오 부사장은 ▲그룹 내 퀀텀컴퓨팅 전문 인력 육성 프로젝트 ▲소프트웨어 엔지니어 담당 임직원 대상 워크숍 개최 ▲대학 및 양자 전문 기업과의 협업 등 IBM 퀀텀 네트워크 파트너로서 두산의 역할 등 퀀텀컴퓨팅 기술을 내재화하고 역량을 높이기 위해 노력하는 사례를 소개했으며 향후 전략 방향성도 함께 공유했다. 퀀텀컴퓨팅은 양자 중첩, 양자 간섭 및 양자 역학을 기반으로 동작함으로써 방대한 양의 정보를 고속으로 처리할 수 있는 기술로 암호화·보안·인공지능·
클라우드·온프레미스 환경에서 AI, 분석 및 ML 애플리케이션 위한 데이터 처리 기능 제공 EDB는 오늘 트랜잭션과 분석, AI 워크로드를 위한 오픈소스 DB인 포스트그레스 기반 지능형 DB관리 플랫폼인 ‘EDB 포스트그레스 AI’를 출시한다고 밝혔다. 이 플랫폼은 클라우드, 온프레미스, 물리적 어플라이언스 환경에서 AI, 분석 및 머신러닝 애플리케이션을 위한 데이터 처리 기능을 제공한다. EDB 포스트그레스 AI는 클라우드, 소프트웨어 또는 물리적 어플라이언스 형태로 배포되는 플랫폼으로, 모두 동일한 오픈소스 DB 엔진인 포스트그레스(포스트그레SQL과 혼용)로 구동된다. EDB는 이번 출시와 함께 새로운 기업 아이덴티티도 공개했으며, 포스트그레스가 AI 시대의 복잡한 데이터 과제를 해결할 수 있는 잠재력을 강조했다. 새로운 시대를 맞아 포스트그레스와 EDB는 고객이 엔터프라이즈 급 보안, 규정 준수 및 가용성을 갖추도록 어디서나 모든 클라우드에서 데이터 사일로를 없애고 새로운 AI 이니셔티브를 시작할 수 있도록 지원한다. 케빈 댈러스(Kevin Dallas) EDB CEO는 "미국 기업의 거의 75%가 AI를 도입했지만, 여전히 빠르고 쉽게 데이터에 접근하
가트너(Gartner)가 올해 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 사용자 지출이 총 6754억 달러로, 작년 5610억 달러에서 20.4% 증가할 것이라는 전망을 발표했다. 가트너는 20%가 넘는 성장세와 관련해 생성형 AI와 애플리케이션 현대화가 이러한 성장을 이끌고 있다고 밝히며, 올해에는 클라우드 시장의 모든 부문이 성장할 것으로 예상된다고 밝혔다. 그중 서비스형 인프라(IaaS)가 25.6%로 가장 높은 사용자 지출 증가율을 보일 것으로 예상되며 서비스형 플랫폼(PaaS)이 20.6%로 그 뒤를 이을 것으로 전망됐다. 시드 내그 가트너 VP 애널리스트는 “퍼블릭 클라우드 지출이 지속적으로 성장할 것으로 예측되는 이유는 범용 기반 모델이 지속적으로 생성되고, 생성형 AI를 지원하는 애플리케이션을 대규모로 제공하기 시작하고 있기 때문”이라며 “지속적인 성장으로 인해 퍼블릭 클라우드 사용자 지출은 2030년 이전까지 1조 달러를 넘어설 것으로 보인다”고 설명했다. 또한 그는 “IaaS는 현재 진행 중인 생성형 AI 혁명을 반영하듯 견고한 성장세를 이어가고 있다”며 “AI 모델 학습, 추론, 미세 조정을 수행하기 위한 인프라의 필요성은 계속 증가하고 있으
팔로알토 네트웍스는 기업의 보안 운영(SOC)을 통합 플랫폼 기반으로 전환할 수 있도록 지원하는 AI 기반 보안 운영 플랫폼 코어텍스 XSIAM(Cortex XSIAM)을 21일 공개했다. 팔로알토 네트웍스는 이번 오퍼링을 통해 고객이 자체적으로 보유한 머신러닝 모델을 코어텍스 XSIAM에 통합하고 써드파티 EDR 데이터를 원활하게 결합하는 한편 클라우드 탐지 및 대응을 활용할 수 있게끔 지원한다고 밝혔다. 리 클라리치 팔로알토 네트웍스의 최고 제품 책임자는 “팔로알토 네트웍스의 고객들은 코어텍스 XSIAM을 통해 대규모의 다국적 기업 기준으로 평균 복구 시간을 며칠에서 몇 분 이내로 단축하는 등 이미 혁신적인 보안 성과를 경험하고 있다”고 말했다. 이어 “BYOML(Bring Your Own Machine Learning)을 통한 AI 기능 확장, 써드-파티 데이터를 퍼스트-파티로 취급할 수 있도록 하는 데이터 소스 개방, 클라우드로의 확장에 이르기까지 우리는 기업 전체를 보호하는 데 필요한 플랫폼으로 SOC를 지원하기 위해 코어텍스 XSIAM의 혁신을 거듭해가고 있다”고 덧붙였다. 코어텍스 XSIAM은 SIEM, XDR, SOAR, ASM등 SOC 기능을
삼성SDS는 올해부터 머신러닝과 생성형 AI(인공지능)를 활용해 실시간으로 공급망 리스크를 감지함으로써 대응전략 수립에 걸리던 시간이 기존 하루에서 2시간으로 단축했다고 20일 밝혔다. 삼성SDS는 이날 오전 잠실캠퍼스에서 개최한 '첼로스퀘어(Cello Square) 미디어데이'에서 매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출하고 있다고 설명했다. 삼성SDS는 이렇게 추출된 리스크의 위험도를 생성형 AI를 통해 3단계로 구분해 산정한다. 삼성SDS는 과거 약 2만 건의 글로벌 물류 리스크 사례로 위험도를 판단하는 모델을 개발했고, 생성형 AI가 위험도 판단을 할 수 있도록 학습시켰다. 이를 통해 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석과 전문 지식을 바탕으로 신속하게 대응 방안을 수립한다. 실제 삼성SDS는 이 같은 'AI 기반 리스크 센싱·분석'(Decision Intelligence)을 활용해 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다. 이후 확전에 대비해 오만, 아랍에미리트(UAE) 등 인근 항구
엔비디아가 생성형 AI를 통해 HPC(고성능 컴퓨팅) 작업을 가속화하며 코드 생성, 기상, 유전학, 재료 과학 분야의 연구를 지원하고 있다고 16일 밝혔다. 생성형 AI는 국가와 기업 연구소에서 비즈니스와 과학을 위한 HPC을 가속화하며 기반을 다지고 있다. 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratories)는 세계 최대 규모의 슈퍼컴퓨터에서 사용하도록 설계된 병렬 프로그래밍 언어인 코코스(Kokkos)로 코드를 자동으로 생성하는 야심찬 시도를 하고 있다. 여러 국립 연구소의 연구진들이 개발한 이 특수 언어는 수만 대의 프로세서에서 작업을 수행하는 데 필요한 미묘한 부분까지도 처리할 수 있다. 샌디아 국립 연구소의 연구진들은 검색 증강 생성(retrieval-augmented generation, RAG)을 사용해 코코스 데이터베이스를 생성하고 AI 모델과 연결하고 있다. 이들은 다양한 RAG 접근 방식을 실험하면서 초기 테스트에서 긍정적인 결과를 보여주고 있다. 과학자들이 평가하게 될 RAG 옵션 중에는 네모 리트리버(NeMo Retriever)와 같은 클라우드 기반 서비스도 있다. 로버트 훅스트라 샌디아 국립 연구소의 익스트림 스케일
드롭박스가 향상된 파일 제어, 작업 유연성과 속도를 제공하기 위해 새로운 보안, 정리 및 공유 기능을 25일 공개했다. 드류 휴스턴 드롭박스 공동 창업자 겸 CEO는 “드롭박스는 이번 업데이트를 통해 조직이 불필요한 작업에서 벗어나 유의미한 일에 집중하도록 돕고자 한다”며 “신뢰성 및 편의성을 갖춘 플랫폼으로서 앞으로도 조직이 콘텐츠를 체계적으로 정리하고 시간과 장소에 구애받지 않고 협업이 가능하도록 지원할 것”이라고 말했다. 그는 “또한 드롭박스는 최근 AI와 머신러닝의 발전으로 인해 반복적인 업무의 자동화, 생산성 향상, 정신적 여유 확보 등에 대한 가능성을 보고 있다”며 “최신 업데이트는 드롭박스의 AI 퍼스트(AI First)를 향한 첫 걸음이 될 것”이라고 설명했다. 드롭박스는 저장된 모든 파일을 256비트 고급 암호화 표준(AES)으로 암호화하며 이로 인해 고객이 간단하고 원활한 방식으로 안전하게 중요한 자료를 보관할 수 있도록 지원한다. 하지만 일부 조직은 보다 민감한 정보를 위해 맞춤형 암호화 표준이나 추가적인 보안 단계를 요구한다. 비즈니스 조직을 위해 드롭박스는 ▲원활한 엔드 투 엔드 암호화 ▲고급 키 관리 ▲관리자 경험 향상 ▲신뢰 센터
LG유플러스는 퀄컴 테크날러지와 함께 오픈랜(개방형 무선접속망) 핵심 기술인 '기지국 지능형 컨트롤러'(RIC) 소프트웨어 플랫폼을 실증하는 데 성공했다고 22일 밝혔다. RIC는 미래 네트워크에서 대규모 트래픽 관리와 네트워크 슬라이싱 등 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 필수 요소로, 통신사가 RIC를 운용하면 목적에 따라 스마트폰처럼 애플리케이션을 설치해 인공지능(AI)·머신러닝 등 필요한 기능을 구현할 수 있을 것으로 전망된다. LG유플러스와 퀄컴이 지난해부터 공동 검증한 엣지와이즈 RIC 설루션은 AI를 활용해 실시간으로 발생하는 트래픽 상황을 감지하고, 최적화한 파라미터를 자동 산출해 운영자의 추가 개입 없이도 최상의 성능을 발휘할 수 있게 한다. 전통적인 무선 접속망에서는 장비 공급사의 도움을 받아야만 기지국 성능 개선 작업을 수행할 수 있었으나 RIC를 활용하면 통신사가 직접 이 작업을 수행할 수 있다. 임준우 퀄컴 CDMA테크날러지 코리아 사업개발총괄 부사장은 "이번 협업은 지능형 네트워크 생태계 구축을 위한 기반이 될 것"이라고 말했다. 이상헌 LG유플러스 네트워크선행개발담당은 "향후 국내에 새로운 기지국 소프트웨어 생태계를 구축할 것"이
애드저스트가 마케터를 위한 AI 및 머신러닝 기반 측정 솔루션 ‘인사이트(InSight)’와 ‘모바일 마케터를 위한 증분 분석 가이드’를 출시했다고 22일 밝혔다. 인사이트는 애드저스트의 첫 AI 추천 모델 기반 솔루션이다. 마케터는 인사이트의 통제집단합성법(개별 기업 단위의 분석에서 특정 사건이 미치는 영향을 정량적으로 측정하는 방법론)을 통해 데이터 변수를 제거할 수 있으며, 고도의 적응성을 가진 증분 모델을 통해 계절 효과와 같은 다양한 외부 변수 영향을 파악할 수 있다. 마케터들은 예산 증액과 같은 특정 마케팅 관련 결정이 투자대비수익률(ROI)에 어떠한 영향을 주는지 알아보는 ‘증분 효과’를 측정할 수 있게 됐다. 증분 분석은 새로운 광고 채널이나 캠페인, 예산 변화, 계절 효과의 실제 가치를 타 마케팅 활동에 따른 영향과 분리해 이해할 수 있도록 도와 마케터들의 측정 역량을 강화하는 방법이다. 모바일 마케팅 산업에서는 유료 설치와 오가닉 트래픽의 구분이 어려운 문제가 발생하는 경우가 있다. 이는 마케팅 비용 계산 오류의 원인은 물론 무료로 유입된 설치에 비용을 지불하는 상황 발생으로 이어진다. 증분 효과를 측정하면 이러한 문제를 해결할 수 있으며
선별장이나 포장 설비에서 과일과 채소를 분류하는 것은 엄청나게 복잡한 일이다. 온갖 것의 크기, 색상, 흠집을 검사해야 한다. 게다가 상품이 소비자에게 도착했을 때 품질을 보장하기 위해서는 이 작업을 지극히 신속하게 처리해야 한다. 과거에는 이 모든 작업을 위해서 사람의 손을 거쳐야 했다. 다수의 인원이 일일이 과일을 선별하고 포장했다. 오늘날에는 크고 작은 업체들이 이러한 작업을 머신비전을 사용해서 처리한다. 산업용 장비로 고품질 광학 조명 플랫폼, 이미지 포착 하드웨어, 섬세하게 맞춤화된 소프트웨어를 사용해서 고품질 이미지를 획득하고 정확하게 불량을 감지한다. 이와 같은 방법으로 머신비전을 사용해서 효율, 품질, 신뢰성을 크게 높이게 되었다. 불량 감지의 복잡함 각각의 소매업자나 고객들마다 불량 감지에 대한 요구가 다를 수 있다. 더욱이 식품은 검사 시점의 상태에 따라서 수명이 제각각이다. 문제를 더 복잡하게 하는 것은, 사람 눈으로 검사한다고 했을 때 불량을 분류하는 것이 꽤 주관적이라는 것이다. 그리고 이러한 모든 작업을 아주 신속하게 처리해야 한다. 포장 업체들은 특히 그렇다. 의료 분야처럼 완벽한 정밀도를 요구하는 것은 아니나, 이 처리 과정이 신