해태로봇

한국의 산업에서 메타버스와 디지털트윈이라는 단어는 잡아야하는 흐름이라고 할 수 있습니다. 아마도 산업혁명을 가져올 단계로 보는 듯 합니다. 산업에서 생산성은 제조 가격을 낮추는 중요한 평가 지표입니다. 특히 하나의 기업이 제조 가격을 낮추는 것은 여러가지면에서 다른 기업을 경쟁에서 이기게 만들어주는 무기가 되기 때문에, 기업이 살아남는 것 뿐만 아니라 기업 발전의 기회가 됩니다. 기존 산업에서는 생산성을 꾸준히 향상시키려는 노력을 하면서 조금씩 진행되었지만, 메타버스와 디지털트윈은 획기적으로 생산성을 높여줄 수 있는 방법이라는 것이 연구 결과로 입증되고 있습니다. 이미 대기업과 연구기관들은 이미 기반을 마련했을 듯 합니다. 메타버스와 디지털트윈은 갑작스럽게 등장한 단어인 듯 합니다. 그러나 시뮬레이션이라..

인공지능 2021. 11. 16. 08:01

비대면 생활이 자리잡혀가고 있는 세계적인 흐름에서, 메타버스는 부각되고 있는 기술입니다. 비단 게임에서 뿐만 아니라 금융 통신 제조 엔터테인먼트 등 여러 분야의 기업들이 이러한 세계적인 추세에 따라서 입지를 만들기 위하여 메타버스를 이용하여 위해 적극적인 행보를 보이고 있습니다. 특히 한국에서 큰 규모의 한 축을 차지하는 이동통신회사들도 메타버스를 이용하는 사업에 도전하고 있습니다. 네트워크를 통하여 사람들이 실시간으로 소통하고 만나는 환경을 만드는데에는 5G 기술에 전문적인 이동통신사가 유리하기 때문에 선두적인 역할을 할 수 있을 듯 합니다. 메타버스는 2D 보다는 3D 콘텐츠를 기본으로 하는 듯 합니다. 인기있는 3D 콘텐츠를 스트리밍으로 제공하면 5G의 사용은 더욱 보편화 될 것이고, 그를 기반으로..

인공지능 2021. 10. 27. 08:00

Deep Learning AI 모델 개발하는 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다. 스텝 1 기획 스텝 2 데이터 수집 데이터 레이블링 스텝3 모델디자인 모델학습 검증 평가 채택 및 적용 이러한 개발 단계에서 모델학습을 검증 평가하는 단계에서 정확도가 목표 이하이면 모델학습을 다시 진행하며, 검증 평가 후 정확도를 충족할때까지 무한 반복 합니다. 또한 예측 정확도 평가 후 필요시 추가적인 데이터 수집 및 데이터 레이블링 과정을 추가합니다. 이런 과정을 완료하면, 서비스에 적용하게됩니다.

인공지능 2021. 10. 21. 08:58

인공지능 학습용 데이터가 필요한 기업이 데이터 전처리 프로젝트를 의뢰하면, 필요한 데이터의 종류 및 품질과 수집, 가공 방식을 협의하고, 데이터 전처리 기업은 고객사에서 요청한 데이터를 수집하고 가공하기 위한 프로젝트를 오픈하고, 프로젝트 차여 조건에 부합하는 작업자는 작업에 참여하고 검수자는 검수를 시작합니다. 작업 결과물이 프로젝트 조건에 적합할 경우 검수를 통과하게되고 검수를 통과한 작업에 한해서만 작업자에게 포인트가 지급되지만, 작업 결과물이 프로젝트 조건에 적합하지 않은 경우 반려되고 정해진 시간내에 다시 작업을 완료하면 재검수가 진행되며, 만약 정해진 시간 내에 재작업을 완료하지 못하면 해당 작업 내역은 삭제됩니다. 수집하고 가공된 데이터는 내부적으로 재검수 후 고객사로 전달하고 고객사가 데이..

인공지능 2021. 10. 20. 12:54

카메라는 초당 20MB에서 40MB 입력되고, 레이다는 초당 10KB에서 100KB 입력되고, 소나 또는 초음파는 초당 10KB에서 100KB 입력되고, 라이다 또는 광학센서는 초당 10MB에서 70MB 입력되고, 위치정보 또는 GPS는 초당 50KB 입력됩니다. 자율주행자동차에서 하루에 4000GB의 데이타를 수집합니다. 빅데이터의 특징으로는 빠른 속도 Velocity 많은 크기 Volume 많은 다양성 Variety 으로 표현됩니다. 예전의 인공지능에서는 효과적으로 데이터를 추출해서 사용하는 것이었지만, 신경망 기술 등장 이후로는 데이터양을 늘릴수록 인공지능 성능이 향상되고 있습니다. 즉 빅데이터와 인공지능은 발전 시너지 효과가 있으며, 현대는 AI 시대 라고도 하는데, 데이터에서 인공지능까지의 과정..

인공지능 2021. 10. 20. 12:15

인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 인공지능은 사고나 학습등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이며, 머신러닝은 Machine Learning 또는 기계학습이라고 하며, 데이터를 사용하여 기계가 스스로 학습하게 하는 방법입니다. 즉, 머신러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 방법입니다. 머신러닝에는 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 딥러닝 이 있습니다. 지도학습은 레이블(정답)이 있는 데이터를 가지고 학습하는 방법이며, 비지도학습은 레이블(정답)이 없는 데이터로 학습하는 방법이며, 강화학습은 시행착오를 통해 학습하는 방법입니다. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로서 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울수 있도록 하는 기술, 즉 학습을 통하여 생각하는 컴퓨터가 되도록 하는 ..

인공지능 2021. 10. 20. 11:45

인공지능이 급부상하게된 환경요인 GPU (Graphics Processing Unit)의 고성능으로 인한 강력한 병렬 컴퓨팅 및 인공지능 연산 속도 향상 GPU는 게임용으로서 컴퓨터 3D 그래픽 연산에 강력하도록 개발되었는데, 인공지능 연산을 빠르게 하는데 적합한 특징을 가지고 있습니다. 특히, 게임용으로서 수요가 많아져서, 성능이 좋아지고 가격이 저렴해졌기 때문에 더욱 발전할수 있었습니다. 이렇게 발전된 GPU가 인공지능에 적합하여, 인공지능 기술을 발전시킬수 있는 토대가 되었습니다. 빅데이터 확보, 인공지능에 필요한 방대한 학습자료 확보 스마트폰 보급과 함께 SNS와 유투브를 통하여 확보된 사진과 동영상들이 충분히 확보되었습니다. 딥러닝 기술이 등장하였습니다. 빅데이터를 학습시킬수 있는 기술이 201..

인공지능 2021. 10. 20. 11:19