사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
발표 : 코그넥스 코리아 김명섭 프로 주제 : 2023 글로벌 머신 비전 시장동향 및 딥러닝 1. 글로벌 머신비전 시장 트렌드 2. 코그넥스 딥러닝과 엣지러닝 3 레퍼런스 소개 헬로티 최재규 기자 |
한국지식재산연구원(이하 지재원), 빅데이터 및 초거대 AI 활용 보고서 발간 초거대 AI 언어모델 ‘챗GPT’의 탄생은 인공지능(AI) 기술을 몇 단계 앞당겼다고 평가받는다. 챗GPT 개발사 OpenAI는 지난 3월, 챗GPT 누적 이용자 수가 15억 명을 넘었다고 발표하며 초거대 AI 기술이 인간 일상에 더 가까이 다가왔음을 시사했다. MS·구글·아마존 등 글로벌 빅테크 기업은 줄지어 인공지능 분야 경쟁에 뛰어들고 있다. 해당 배경에서 국내 초거대 AI 산업에 대해 규모와 지원책을 키워야 한다는 제안의 목소리가 나왔다. 한국지식재산연구원은 지난 25일 ‘빅데이터 및 초거대 AI 기술 활용 방안’ 보고서를 발간해, 우리나라 초거대 AI 산업이 가야 할 길과 청사진을 제시했다. 지난해 정부가 발표한 ‘초거대 AI 경쟁력 강화방안’과 궤를 같이하는 내용이다. 본 보고서는 인공지능 기술의 최신 동향과 더불어, 현재 인공지능 기술의 한계점 및 극복 방안, 초거대 AI 활용 전략 등으로 구성돼 있다. 특히, 유관 공공데이터를 초거대 AI의 학습 데이터로 활용에 대한 내용과 특허 및 지식재산 영역에서 초거대 AI 기술을 활용할 것을 제안하는 내용 등이 담겼다. 박성준
수산업에서 지속가능한 어업·수산 양식을 위해 기존의 초음파나 온도계 등과 더불어 카메라를 통해 ‘보는’ 행위가 적극적으로 이루어지고 있다. 또한 얻은 화상·영상 등의 시각 정보를 해석·이용하는 것은 날마다 변화하는 대상 자원과 해양 환경에 대응하기 위해 없어서는 안 되는 것이다. 여기서는 양식어를 위한 개체 식별 기술, 수하식 가리비 양식업을 위한 3차원 계측 기술, 계측 행위로 구성된 심층학습 데이터 세트 생성 툴에 대해 소개한다. 양식어를 위한 개체 식별 기술 수산 양식에서 활어조 내 양식어의 정확한 마리 수를 파악하고 관리하는 것은 사료량과 생산출하량을 조절하기 위해 매우 중요하다. 그러나 대부분의 양식 대상은 수만 단위로 사육되기 때문에 중량 등에 따라 어림잡아 관리되는 경우가 많다. 농업 분야에서 R. Ishiyama 등은 멜론 표면의 그물 모양 무늬를 각 개체에서 고유한 것으로 가정, 사람의 지문 대조 기법과 적응하는 개체 식별 기법을 제안하고 있다. 필자 등은 참고등어의 체표면 무늬에 주목해 태그 등의 부여 없이 정확한 마리 수 관리 및 건강관리를 위한 개체 식별 시스템을 제안하고 있다. 여기서는 참고등어의 개체 식별 기법에 대해 소개한다. 1.
AI 활용한 스마트 레이블링 기술 개발 및 글로벌 AI 데이터 기업으로 도약 준비 에이모(AIMMO)가 126억원 규모의 시리즈 A 투자를 성공적으로 유치했다고 밝혔다. 투자에는 ▲DS자산운용 ▲중소기업은행 ▲한화투자증권 ▲S&S인베스트먼트 ▲토스인베스트먼트 ▲코리아에셋투자증권 ▲벤처필드 7개사가 참여했다. 에이모는 AI 데이터 전문가가 학습 데이터 프로젝트 설계부터 최종 검수에 이르는 전 과정을 전담해 학습 데이터의 정확성을 보장하는 고품질 학습 데이터 제공 서비스 ‘GTaaS(Ground Truth as a Service)’와 학습 데이터 가공 플랫폼 ‘에이모 엔터프라이즈’를 제공하고 있다. 자율주행 데이터 수집 차량을 직접 운영하며 얻은 주행 차량의 센서 퓨전 데이터를 가공하는 자율주행 분야와 영상 감시 및 관제 데이터 등을 가공하는 스마트시티 분야에서 글로벌 수요 기업을 늘려가며 독자적인 파이프라인을 구축하고 있다. 이에 따라 2021년 매출과 가공 데이터 규모가 전년 대비 200% 증가했다. 이번 시리즈 A에 참여한 투자 기업들은 자율주행, 스마트시티와 같이 진입 장벽이 높은 전문 분야에서 에이모가 보유한 독보적인 기술력과 지속적인 성장 가능
헬로티 함수미 기자 | 테스트웍스는 '2021 대한민국 인공지능대상'에서 혁신을 선도하는 AI 데이터 구축으로 'AI 데이터 부문 대상'을 수상했다고 밝혔다. 테스트웍스는 AI 데이터 생성에 주도적인 역할을 한 결과 그 공로를 인정받아 AI 데이터 부문 대상을 수상했다. 윤석원 테스트웍스 대표는 "테스트웍스는 AI 데이터 수집부터, 데이터 라벨링, 데이터 품질 검수까지 기술 기반의 원스톱 서비스를 제공하며 고품질의 인공지능 학습용 데이터 셋 구축 대표 기업으로 자리매김해왔다"라고 말했다. 덧붙여 "무엇보다 기업의 지속성장이 기술과 사람의 다양성을 보장하는 것에서 시작된다는 비전을 가지고 있으며, 이를 실천하기 위해 지속적으로 다양한 인공지능 데이터 구축 프로젝트에 참여하고, ICT 교육 및 취업연계 프로그램 운영 등 지원 체계 확립을 통해 고용 창출에 나서고 있다"라고 밝혔다. 테스트웍스는 디지털 뉴딜을 통해 다양한 AI 학습 데이터 구축 과제를 수행하면서 AI 데이터 생태계 형성에 주도적인 역할을 하고 있다. 대규모 데이터셋 구축 사업의 성공 요인으로는 ▲크라우드-소싱 방식의 데이터 수집 가공 플랫폼 ▲데이터 라벨링 자동화 솔루션 ▲전문 인력의 가공과 검수
헬로티 임근난 기자 | 딥러닝은 데이터 중심의 기술로서 충분한 양의 데이터 학습을 통하여 원하는 검출 성능을 얻을 수 있다. 그러나 실제 제조공정에서는 필요한 불량 데이터를 짧은 시간에 쉽게 얻기가 힘든 것이 현실이다. 하지만 이젠 충분한 불량 데이터 없이도 불량 검출율을 높일 수 있게 됐다. 인공지능 검사설비 전문기업 트윔(대표이사 정한섭)이 제조공정에서 제품의 외관 불량을 검출해내는 AI 딥러닝 비전 검사에 특화된 ‘제품 검사를 위한 학습 데이터 생성 방법 및 검사 장치’ 그리고 ‘자기지도 학습에 기반한 제품 검사 방법 및 장치’로 국내 기술 특허 2건을 취득했다고 밝혔다. 첫 번째 특허는 불량 데이터가 부족한 환경에서 주어진 불량 데이터만으로도 학습 데이터를 추가적으로 생성하는 데이터 증강(Data Augmentation)에 관한 기술이다. 이는 제품의 불량이 발생하는 위치와 형태를 고려하여 제한된 학습 데이터만으로도 딥러닝 알고리즘 학습에 필요한 충분한 양의 학습 데이터를 만들 수 있어 원하는 검사 성능을 달성할 수 있게 된다. 두 번째 특허는 많은 데이터 중에서 자기지도 학습과 이상탐지 기술을 이용하여 학습에 도움이 되는 데이터만을 사용함으로써 딥러
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