에 의해서 webmaster | 10월 16, 2024 | 인사이트 리포트
“기계도 사람처럼 봅니다” – 대규모 비전 모델(LVM) Chloe Woo | Content Strategist 사람의 모든 감각수용기의 70%가 눈에 있다는 사실을 아시나요? 시각이 다른 감각보다 생존에 더 큰 영향을 준다는 뜻일 겁니다. 이 사실을 고려했을 때, 사람이 기계와 원활하게 상호작용하려면 사람이 보는 것을 기계도 똑같이 보고 판단할 수 있어야 한다는 생각을 해볼 수 있습니다. 이를 가능케 하는 기술이 바로 ‘대규모 비전 모델(LVM;...
에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까? Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 실시간 모니터링 및 성능 최적화(Condition Monitoring and Performance Optimization)2. 예측 유지보수(Predictive Maintenance)3. 에너지 소비 최적화(Energy Consumption Optimization)4. 품질 관리(Quality Control)5. 생산 계획 및...
에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게 Chloe Woo | Content Strategist 시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서 중요한 역할을 해왔으며, 이를 위해 전통적인 통계분석 기법이 널리 사용돼 왔습니다. 하지만 제조 환경에서 수집되는 다변량 시계열 데이터는 비선형적인 상호작용과 복잡한 패턴을 자주 보이기 때문에, 이러한 전통적인 기법으로는 충분한 분석을...
에 의해서 webmaster | 10월 7, 2024 | 인사이트 리포트
제조 시계열 데이터(Time Series Data)의 특징 Chloe Woo | Content Strategist Contents Toggle 제조 시계열 데이터(Time Series Data)란?시계열 데이터의 기본 특징(1) 시간 의존성(Temporal Dependence)(2) 자기상관성(Autocorrelation)(3) 계절성(Seasonality)(4) 추세(Trend)(5) 변동성(Volatility)(6) 정상성 vs. 비정상성(Stationarity and...
에 의해서 webmaster | 9월 13, 2024 | 인사이트 리포트
AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요 Chloe Woo | Content Strategist 머신비전은 각종 산업 현장에서 자동 품질 검사를 하거나 공정 및 로봇을 제어하기 위해 이미지나 영상을 분석하는 데 사용하는 기술입니다. 과거에는 평면 이미지/영상을 분석하는 2D 비전이 주로 쓰였지만, 최근 높이나 깊이 방향의 정보까지 활용하는 3D 비전으로 진화하고 있죠. AI의 발전에 힘입어 산업 현장에서 3D 머신비전의 중요성이 더욱 커질 것으로...
