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[AI] 인공지능 적용 사례 19가지 글을 읽고 있는 당신의 아주 가까운 곳에 인공지능이 살아있다. 딥러닝과 머신러닝 에 기반을 둔 인공지능 적용 사례 에 대해서 알아보자. 1. TIK TOK (틱톡), 스노우 등 APP 틱톡은 중국의 ‘바이트댄스’라는 인터넷 기업이 2016년에 출시한 앱. 바이트 댄스는 다른 짧은 음악 영상 앱인 뮤지컬리를 인수하면서 틱톡은 15초 짜리 영상을 제작 및 유통할 수 있는 비디오앱으로 성장했다. 반전 얼굴 챌린지 사람의 얼굴이나 신체를 휴대폰 카메라로 제대로 인식하고 스티커를 붙이거나 얼굴 모양을 바꾸거나 하는 기술이 녹아있다. 15초로 아주 짧은 영상을 제작하는 앱이기 때문에 남녀노소 가리지 않고 전세계적으로 인기를 끌고 있는 대표적인 인공지능 기술이 가미된 기반 앱이라고 할 수 있다. 2. 알렉사, 기가지.. 2021. 3. 24.
칼만 필터 기반 객체 추적 시스템 CPU 환경에서의 실시간 동작을 위한 딥러닝 기반 다중 객체 추적 시스템 요 약 최근 딥러닝 모델을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘의 활용도가 증가하고 있다. 영상에서의 다중 객체의 추적을 위한 시스템은 대 표적으로 객체 검출 알고리즘과 객체 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성되어있다. 하지만 여러 모듈로 구성된 연쇄 형태의 시스템은 고성능 컴퓨팅 환경을 요구하며 실제 어플리케이션으로의 적용에 제한사항으로 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 객체 검출-추적의 연쇄 형태의 시스템에서 객체 검출 모듈의 연산 관련 프로세스를 조정하여 저성능 컴퓨팅 환경에서도 실시간 동작을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 칼만 필터 기반 객체 추적 시스템 칼만 필터는 잡음이 포함된 선형 역학계의 상태를 추적 하는 재귀 필터로써.. 2021. 3. 24.
[AI] 인공지능(AI)의 작동 방식 인공지능(AI)의 작동 방식 대량의 데이터와 반복적인 작업을 빠른 처리할 수 있는 알고리즘을 결합한 소프트웨어가 데이터에 존재하는 패턴이나 특징을 분석하고 스스로 자동 학습 하도록 지원하는 것이 인공지능(AI)의 역할입니다. 많은 이론, 방법론, 기술 등을 포함한 종합적인 영역인 인공지능(AI)의 주요 세부 분야는 다음과 같습니다. 분석 모델구축을 자동화 하는 머신러닝은 신경망, 통계분석, 운영분석, 물리학에서 활용되는 기법들을 이용하여 프로그래밍 없이 특정 위치를 찾거나 결론을 내리는 등 데이터에 숨어있는 인사이트를 찾아냅니다. 신경망은 뉴런처럼 외부 입력에 반응하고 각 단위 사이의 정보를 연계하여 처리하는 일종의 머신러닝입니다. 서로의 연계성을 찾아내고 정의되지 않은 데이터로 부터 의미를 추론하기 위.. 2021. 3. 24.
[Big Data] 빅데이터 란? 빅데이터, 이제는 모르는 사람이 없을 정도로 널리 알려진 개념이며, 이를 해석하는 것 또한 다양한 시각이 존재합니다. 일반적으로는 ‘기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 데이터, 또는 심지어 데이터베이스의 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터’라고 정의할 수 있습니다. 또한, ‘기존(2010년대 이전)의 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비해 그 규모가 방대하며, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터’라고도 덧붙일 수 있습니다. 한편, 다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그 특징으로 하는 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작.. 2021. 3. 23.
[Data Mining] 데이터 마이닝 이란? 데이터 마이닝이란 사전적 의미로는 다음과 같다. " 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이다. 다른 말로는 KDD(데이터베이스 속의 지식 발견: Knowledge-discovery in databases)라고도 일컫는다. " 잘 모르겠다면 단어를 따로 따로 떼어서 살펴보자. 데이터 (Data) : 우리가 알고있는 그 데이터이다. 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말한다. 마이닝 (Mining) : 채굴, 채광, 채광 산업을 말한다. 채광이란 광산에서 광석을 캐내는것을 의미한다. 즉, 데이터마이닝이란 광산에서 광석을 캐내는 것에 비유한 것으로, 금광석에 극히 미량으로 포함된 금을 여러 단계를 거쳐 추출하듯이 "수 많은 데이터의 산에서 가치있는 유.. 2021. 3. 23.
[Machine Learning] 머신 러닝에 대한 이해 오늘은 머신 러닝(Machine Learning)의 개념과 기본적인 원리에 대해서 설명드리겠습니다. 인공지능을 구현하기 위해서 빼놓을 수 없는 기술중에 하나가 바로 머신 러닝. 즉, 기계 학습입니다. 머신 러닝 이란? 머신 러닝은 기계가 데이터로부터 스스로 학습하여 실행할 수 있는 알고리즘을 개발하는 분야를 말합니다. 머신 러닝과 데이터 마이닝(Data Mining)은 얼핏 들어보면 같은 얘기를 하는 것처럼 들릴 때가 있습니다. 대부분의 내용은 비슷하지만 차이점이 있습니다. 데이터 마이닝은 데이터 안에서 알려지지 않은 속성을 찾는 것이 주 목적인 반면에 머신 러닝의 주 목적은 데이터의 알려진 속성들을 학습하여 예측 모델을 만드는 데 있습니다. 데이터 마이닝 뿐만 아니라 컴퓨터 과학(Computer Sci.. 2021. 3. 23.
[Machine Learning] 머신러닝 개념 및 원리 - (1) 머신러닝 정의 및 지도학습, 비지도학습 차이 2016년 3월 알파고와 이세돌의 대국은 최근 개발되고 있는 인공지능의 기술에 대해 대중들이 관심을 갖게하는 커다란 전기가 되었고 많은 분들이 충격을 금치 못했었습니다. 그 이후로 알파고는 인간과의 대국에서 진 적이 없다고 하고, 심지어 현재는 '알파 제로'라는 새로운 이름으로 이전 알파고와는 차원이 다른 실력을 자랑한다고 하네요. (그래서 이세돌이 (현재의) 인공지능을 이긴 최초이자 마지막 사람인 엄청난 타이틀을 갖게 되었다고 하네요.) 또한 알파고를 만들었던 딥마인드에서는 올해 FPS게임인 퀘이크 아레나 중 깃발뺏기 모드를 플레이하는 인공지능을 개발하였는데 아무것도 모르는 초짜 상태임에도 스스로 게임을 하면서 학습하여 사람 플레이어를 뛰어넘는 경지에까지 이르렀다고 할 정도로 인공지능 기술은 계속 발전.. 2021. 3. 23.
[Machine Vision] 머신 비전 머신 비전은 무엇일까요? 머신비전 솔루션 머신 비전은 Machine과 Vision의 합성어로 기계가 보고 검사하는 시스템을 통틀어 이야기합니다. 머신 비전이 나오게 된 것은 바로 사람의 눈보다 더 정확하고 정교하게, 그리고 사람은 피로도에 따라, 그리고 개인의 능력에 따라 검사율이 다를 수밖에 없는데, 그 오차를 줄이고 표준화하기 위해 만들어졌다고 보시면 됩니다. 머신비전 장비는 술도 마시지 않고 늦잠자지도 않기 때문이죠. 야근을 해도 아무 불평이 없습니다. 머신 비전장비를 본다면 사람의 몸이 장비라고 한다면 얼굴 부분에 해당됩니다. 제품이 제대로 생산되고 있는지 감시하고 불량이 있는지 확인한 후 문제가 있을 경우 PC에서 신호를 보내 장비가 멈추거나 제품이 불량으로 빠지게 되죠 모든 물체는 빛이 있어야.. 2021. 3. 23.
[GPU] VGA와 GPU의 차이점 VGA와 GPU의 차이점 GPU :: Graphics Processing Unit (그래픽 처리 장치) - 컴퓨터 그래픽을 처리하는 장치 - 그래픽 카드를 구성하는 가장 중요한 요소 - 그래픽 카드 전체 중 그래픽을 처리하는 그 일부를 뜻함 ▲GPU는 단지 저 부분일 뿐 (사진은 GTX 1080 Ti) - NVIDIA, AMD는 전체 그래픽카드가 아닌 GPU만 만드는 회사이고 GPU를 다른 회사들이 받아 그래픽카드로 만드는 것 VGA :: Video Graphics Array (그래픽카드) - 전에는 이러한 640X480 해상도를 지원하는 그래픽 카드의 표준을 나타내는 것이였음 VGA 포트 - 그렇지만 현재는 VGA = 그래픽 카드 로 굳혀짐 - VGA(그래픽카드)는 GPU를 포함하는 것 2021. 3. 23.
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