산업 현장에 AI를 도입하려는 우리에게, MCP가 필요한 이유

2025/04/21 | 인사이트 리포트

📍 MCP 개념, 특성 아티클 먼저 읽기 LLM 기반 AI의 활용이 빠르게 확산되며, 이제는 산업 현장에서도 LLM, AI...

MCP(Model Context Protocol) | AI 생태계를 통합하는 USB-C의 등장

2025/04/14 | 인사이트 리포트

요즘 AI 에이전트 시스템을 둘러싼 핵심 키워드 중 하나가 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다....

[AI 에이전트 3편] 아하랩스가 제안하는 산업용 AI 에이전트 구축

2025/03/31 | 인사이트 리포트

산업 현장에서 AI 에이전트는 점차 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 AI 에이전트를 성공적으로 설계하고...

[AI 에이전트 2편] 산업용 AI 에이전트를 구축하여 업무를 자동화하고 효율화하세요

2025/03/24 | 인사이트 리포트

AI 에이전트는 단순한 AI 챗봇을 넘어 자율적인 의사결정과 업무 자동화를 수행하는 강력한 AI 시스템입니다. 특히 산업...

아하랩스 팀이 AI 모델의 학습 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 알아보세요

2025/03/17 | 인사이트 리포트

AI 모델의 학습 성능을 높이려면 모델 학습 결과에 대한 분석이 가능해야 합니다. 이번 아티클에서는 아하랩스 AI 팀이 모델의...

[AI 에이전트 1편] 단순 챗봇에서 AI 에이전트로 – 개념, 아키텍처, 사례

2025/03/10 | 인사이트 리포트, 미분류

2025년 1월, 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2025는 인공지능(AI) 기술의 새로운 전환점을 보여주었습니다. 특히...

AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우

2025/03/10 | 인사이트 리포트

AI 모델의 성능을 극대화하려면 “학습 데이터의 품질”이 핵심입니다. 아하랩스 팀은 고객과 긴밀히 협력하여 데이터를 구축하고,...

3D 비전(4) 폐배터리 재활용 산업에서 활약하는 3D 비전 시스템

2025/02/03 | 인사이트 리포트

전 세계적으로 전기차와 전자기기 사용이 급증하면서 폐배터리 처리 문제는 환경과 자원 순환 측면에서 매우 중요한 과제로 떠오르고...

3D 비전(3) 로봇 비전 시장의 발전 동력

2025/01/20 | 인사이트 리포트

CAGR 9.1% 주요 동력은 3D 비전 시스템 글로벌시장조사기관 Markets and Markets의 최근 보고서에 따르면...

3D 비전(2) AI를 접목해 활용도를 더욱 높여보세요

2024/12/23 | 인사이트 리포트

1. 딥러닝 기반 3D 데이터 처리 딥러닝 기술이 3D 비전에도 적용되면서, 3D 데이터에서 복잡한 구조와 패턴을 더...

[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?

2024/12/09 | 인사이트 리포트

2023년 기준 국내 기업의 41%가 AI 기술을 이미 도입했거나 도입 중입니다. 제조업 분야도 다르지 않아서, 다양한...

산업용 온디바이스 AI를 구현하기 위해 어떤 AI 가속기를 골라야 할까? – NPU 개념, 속도 등

2024/12/09 | 인사이트 리포트

온디바이스 AI(On-Device AI)는 클라우드 기반의 AI와 달리, 데이터를 디바이스 자체에서 처리하는 기술입니다....

“산업 자동화계 ‘안드로이드’ 목표” UAO(Universal Automation Organization)란?

2024/11/11 | 인사이트 리포트

오늘날 산업 자동화는 더욱 복잡하고 고도화된 요구를 충족하기 위해 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 많은 기업이 여전히 새로운...

도메인 특화 대규모 비전 모델(LVM)이 온다

2024/10/17 | 인사이트 리포트

일반 LVM vs. 도메인 특화 LVM   (1) 도메인 특화 LVM의 등장 배경   LVM(Large...

“기계도 사람처럼 봅니다” – 대규모 비전 모델(LVM)

2024/10/16 | 인사이트 리포트

사람의 모든 감각수용기의 70%가 눈에 있다는 사실을 아시나요? 시각이 다른 감각보다 생존에 더 큰 영향을 준다는 뜻일...

제조 시계열 데이터(Time series Data)는 왜 중요할까? 

2024/10/07 | 인사이트 리포트

제조업에서 시계열 데이터를 효과적으로 활용하면 생산 효율을 높이고, 품질을 향상시키며, 비용을 절감하는 등 제조 과정 전반에서...

복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게

2024/10/07 | 인사이트 리포트

시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서...

제조 시계열 데이터(Time Series Data)의 특징

2024/10/07 | 인사이트 리포트

제조 시계열 데이터(Time Series Data)란? 시계열 데이터란 시간 순서대로 집계된 데이터를 뜻합니다. 매일/매시간...

3D 비전(1) 3D 카메라의 원리 네 가지!

2024/09/13 | 인사이트 리포트

머신비전은 각종 산업 현장에서 자동 품질 검사를 하거나 공정 및 로봇을 제어하기 위해 이미지나 영상을 분석하는 데 사용하는...

[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요

2024/09/06 | 인사이트 리포트

제조에서 AIOps의 장점 제조업은 복잡한 IT 환경과 OT가 결합된 산업으로, 이러한 복잡성을 관리하고 최적화하기 위한...

[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까? 

2024/09/04 | 인사이트 리포트

전통적인 IT 운영에서 AIOps로의 진화 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 IT 운영 팀에 대한 압력은 그 어느...

산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유

2024/08/16 | 인사이트 리포트

이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요.     최근 LLM 서비스들의 속도가 무척 느려졌는데,...

온디바이스 AI의 도전 과제 – 딥러닝 모델 ‘경량화’

2024/08/13 | 인사이트 리포트

이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요.      클라우드 기반의 대형언어모델(LLM)은 비교적 작은...

2024 급부상 트렌드 – 온디바이스 AI란?

2024/08/13 | 인사이트 리포트

2024년 1월, 삼성전자가 세계 최초로 AI 스마트폰을 내놓으며 화제가 되었습니다. 사실 음성비서를 비롯한 AI 기능을...

외부 데이터와 연결되는 검색증강생성(RAG) – 보안 문제는?

2024/07/26 | 인사이트 리포트

빠르게 발전하는 AI 기술과 더불어 RAG는 다양한 AI 시스템의 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 하지만 반드시 해결해야 할 큰 문제가...

검색증강생성(RAG)으로 다양한 제조 문제를 신속하게 해결하세요 – 도메인별 활용 사례

2024/07/26 | 인사이트 리포트

검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation) 기술은 검색과 생성의 장점을 결합하여 사용자가 필요로 하는...

검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation)이란? -개념, 장점 

2024/07/24 | 인사이트 리포트

주말에 짧은 여행을 계획하려고 합니다. "서울 근교 당일치기 여행지"를 검색했더니 수십 개의 블로그 포스팅과 관광 웹사이트가 나옵니다....

멀티모달 대형비전언어모델(LVLM)을 활용한 산업용 이상감지 사례 

2024/07/17 | 인사이트 리포트

✓ 대형언어모델(LLM) 아티클 먼저 읽어보기 멀티모달 트렌드 혹시 코를 막고 양파를 먹는 실험에 대해 아시나요? 실험에 참가한 많은...

대형언어모델(LLM; Large Language Model)이 제조업을 혁신하는 방법

2024/07/17 | 인사이트 리포트

Industry 5.0, 디지털 전환(DX), 끝없는 기술 발전으로 정의되는 시대에 제조 분야는 혁신의 문턱에 서 있습니다. 이러한 변화의...

설명 가능한 AI④ 제조업 활용 사례

2024/07/10 | 인사이트 리포트

"AI와 사람의 완벽한 협업 사례다" 제조 분야에서 XAI의 중요성을 설명하는 설득력 있는 사례 연구는 Siemens의 현장 실험에서...