아하랩스는 신뢰할 수 있는 데이터 역량과
현장 친화적인 AI 기술로
산업용AI 시장을 주도하고 있습니다
Success case
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Quality Control
Anomaly Detection
Predictive Maintenance
Mastering Real-Time Anomaly Detection with LISA: Your Gateway to Industrial Excellence
As the global manufacturing industry accelerates its transition towards smart factories, there is a growing interest...
산업용AI 솔루션 LISA로 완벽한 실시간 이상 탐지를 경험해 보세요
전세계 제조 업계의 스마트팩토리 전환이 가속화되면서 머신 비전을 이용한 검사 자동화, 실시간 이상 탐지, 예지보전에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 반도체나 이차전지 등 혁신 제조산업 현장에서는 하루에도 수천 수만...
Why Data CAMP Is the Ultimate Choice for Digital Twins
The idea of a digital twin is to address real-world problems by rendering the physical world visible within a digital...
Data CAMP를 활용해 디지털 트윈의 첫걸음을 내디뎌 보세요
디지털 트윈 = 데이터를 가시화하여 현실의 문제를 해결한다 최근 화두로 떠오른 디지털 트윈은 디지털 환경에서 물리적인 현장을 모두 ‘가시화’해서 현실의 문제를 해결한다는 것이 핵심입니다. 디지털...
AI가 접목된 3D 머신비전으로 제조를 고도화해 보세요
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...
![[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/07/data-camp-dashboard_en-400x250.jpg)
[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요
제조에서 AIOps의 장점 제조업은 복잡한 IT 환경과 OT가 결합된 산업으로, 이러한 복잡성을 관리하고 최적화하기 위한 필수 역할을 AIOps가 수행할 수 있습니다. 다음은 제조기업이 AIOps를 도입할 때...
![[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까?](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/09/industrial-robot-400x250.jpg)
[AIOps 1편] AI 자율제조 필수품, AIOps와 MLOps는 어떻게 다를까?
전통적인 IT 운영에서 AIOps로의 진화 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 IT 운영 팀에 대한 압력은 그 어느 때보다 커지고 있습니다. IT 환경의 복잡성이 증가함에 따라, 조직은 전통적인 도구와 수동...
AI Researcher
Summary 경력(2~10년) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 AI 팀을 소개합니다 AI팀은 AI연구소 소속으로,...
산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유
이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요. 최근 LLM 서비스들의 속도가 무척 느려졌는데, 실감하고 계신가요? 생성형 AI 열풍으로 더 다양한 기능, 더 높은 성능을 구현하기 위해...
온디바이스 AI의 도전 과제 – 딥러닝 모델 ‘경량화’
이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요. 클라우드 기반의 대형언어모델(LLM)은 비교적 작은 모델도 파라미터가 최소 50억 개가 넘고, 용량도 수십 GB 수준입니다. 계속 커지는...
2024 급부상 트렌드 – 온디바이스 AI란?
2024년 1월, 삼성전자가 세계 최초로 AI 스마트폰을 내놓으며 화제가 되었습니다. 사실 음성비서를 비롯한 AI 기능을 활용한 지는 꽤 됐지만, 이번에 출시된 AI 폰은 기존에 비해 성능도 훨씬 좋았지만, 특히...
외부 데이터와 연결되는 검색증강생성(RAG) – 보안 문제는?
빠르게 발전하는 AI 기술과 더불어 RAG는 다양한 AI 시스템의 핵심 요소로 자리 잡을 것입니다. 하지만 반드시 해결해야 할 큰 문제가 있는데요, 바로 보안입니다....
검색증강생성(RAG)으로 다양한 제조 문제를 신속하게 해결하세요 – 도메인별 활용 사례
검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation) 기술은 검색과 생성의 장점을 결합하여 사용자가 필요로 하는 정보를 보다 정확하고 신속하게 제공합니다. 특히 실시간으로 업데이트 되는...
검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation)이란? -개념, 장점
주말에 짧은 여행을 계획하려고 합니다. "서울 근교 당일치기 여행지"를 검색했더니 수십 개의 블로그 포스팅과 관광 웹사이트가 나옵니다. 하지만 광고성 글이 많아서 실제 방문자들의 후기와 팁을 찾기가 어렵습니다....
웹 프론트엔드 개발자 (4년 이상)
Summary 경력(4-8년) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 이런 일을 함께 합니다 자사에서 개발한 Smart...
멀티모달 대형비전언어모델(LVLM)을 활용한 산업용 이상감지 사례
✓ 대형언어모델(LLM) 아티클 먼저 읽어보기 멀티모달 트렌드 혹시 코를 막고 양파를 먹는 실험에 대해 아시나요? 실험에 참가한 많은 사람들이 본인이 먹고 있는 것이 양파인지 알아채지 못했을 뿐만 아니라, 심지어...
대형언어모델(LLM; Large Language Model)이 제조업을 혁신하는 방법
Industry 5.0, 디지털 전환(DX), 끝없는 기술 발전으로 정의되는 시대에 제조 분야는 혁신의 문턱에 서 있습니다. 이러한 변화의 핵심에는 단연 AI가 있는데요. 특히 챗GPT로 대변되곤 하는 대규모...
설명 가능한 AI④ 제조업 활용 사례
"AI와 사람의 완벽한 협업 사례다" 제조 분야에서 XAI의 중요성을 설명하는 설득력 있는 사례 연구는 Siemens의 현장 실험에서 나왔습니다. 전자 제품의 비전 품질검사에서 두 그룹의 성과를 비교하한...
설명 가능한 AI③ XAI와 AI 규제 준수와의 상관성?
‘딥러닝의 아버지'라고 불리는 제프리 힌턴은 2018년 12월 12일 미국 잡지 ‘와이어드' 인터뷰에서 “AI에 설명 가능성을 요구할 이유가 없으며, 작동 결과를 사후에 평가해서 얼마나 믿을 만한 것인지 따지면...
설명 가능한 AI② XAI(eXplainable AI) 주요 방법론
'설명 가능한 AI(XAI·eXplainable AI)'를 구현하기 위한 다양한 방법론이 연구되고 있습니다. 1. 특성 중요도(Feature Importance) Feature importance는 주로 트리...
설명 가능한 AI① XAI(eXplainable AI)란? – 개념, 역사, 중요성
XAI(자이, Explainable AI)란 무엇인가? XAI(Explainable AI, 설명 가능한 AI)는 AI 시스템의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 만드는 기술입니다. XAI는 AI 모델이...
AI Engineer (3년 이상)
Summary 경력(3년 이상) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호 AI 팀을 소개합니다 AI팀은 AI연구소 소속으로,...
IT/솔루션 기술영업
Summary 경력(3년 이상) 채용 형태 : 정규직 마감일 : 상시 채용 근무지 : 경기도 성남시 분당구 성남대로 43번길 10 (하나EZ타워) 712호...
A successful case of reducing ‘false-positives’ by applying a deep learning model to detect ‘type 1 errors’
Challenge If the test standard is set too sensitively to achieve 0% ‘false-negative’, ‘false-positive (type 1...
Success case of monitoring ‘data drift’ and performing predictive maintenance with a data quality index (DQI) model
Challenge Consistent optical images must be taken at all times to properly train the model and increase the...
Configuring an AI model pipeline to detect robotic grasping anomalies in real time
Challenge Robot drops battery, causing downtime Difficulty utilizing existing machine learning solutions due...
How the Anomaly Detector model was used to automate the quality control process using only normal data
Challenge Pouch-type batteries have flexible surface geometry, complicating defect identification. This makes...
![[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/lisa-video-400x250.jpg)
[AI 자율제조 ③] 산업용 AI 개발 운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 산업용 AI 개발/운영 플랫폼을 이용한 생산 고도화 이렇게 수집, 전처리한 데이터셋으로 산업용 AI 모델을 생성하면 제조 현장 곳곳에서 아주...
![[AI 자율제조 ②] 제조 디지털 혁신 첫걸음은 ‘설비 데이터 수집’](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/Data-CAMP-Protocol-400x250.jpg)
[AI 자율제조 ②] 제조 디지털 혁신 첫걸음은 ‘설비 데이터 수집’
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 제조 디지털 전환 첫걸음...‘스마트팩토리 데이터 수집’과 ‘공정 분석’ 산업부가 발표한 AI 자율제조 핵심역량을 확보하려면 다른 그...
![[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/06/AI-자율제조-400x250.jpeg)
[AI 자율제조 ①] 산업부가 발표한 AI 자율제조 전략 1.0이란?
<AI 자율제조 전략 1.0 PDF 바로보기> 산업통상자원부가 지난 5월 8일 국내 산학연 AI 분야 전문가들이 참석한 가운데 'AI 시대의 新산업정책' 위원회 출범식을 개최했습니다....
제조업에 비지도학습 이상 탐지 AI(Anomaly Detector)를 적용해야 하는 이유
제조업에 이상 탐지(Anomaly Detector) AI를 적용해야 하는 이유제조 현장에 AI 도입이 가속화되고 있습니다. 2023년 제조업 분야 AI 시장 규모는 32억 달러로 평가되었고, 2028년까지...
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링과 시뮬레이션을 수행하는 '디지털 트윈',...
제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점
제조 기업이 머신러닝 개발 전주기 자동화(MLOps) 플랫폼을 활용할 때의 이점 들어가기 전에 MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란? 제조 기업의 AI 활용을 돕는 MLOps 플랫폼...
진동 센서 데이터로 설비 이상탐지(모터 예지보전)를 수행한 사례
Challenge 기존에는 발전 설비 모터에 진동 센서를 부착해놓고 룰 기반으로 검사를 진행함 진동의 등락 외에는 각 진동 요소가 결과적으로 모터 고장에 미치는 영향을 알 수 없으므로, 진동의 양이...