에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 3월 20, 2024 | 뉴스
아하랩스가 ‘자동화산업전(AW2024)’서 제조 디지털 전환을 실현할 솔루션을 선보입니다 📌전시회: 2024 스마트공장•자동화산업전 📌일시: 2024년 3월 27일(수)~3월 29일(금) Day 1 & 2 | 3월 27일(수)/28일(목) | 10:00~17:00 (입장 마감 16:30) Day 3 | 3월 29일(금) | 10:00~16:00 (입장 마감 15:30) 📌무료 사전등록 기간 : 2024년 3월 25일(월) 오후 6시까지 무료 사전등록 하기...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 1월 30, 2024 | 인사이트 리포트
예측 유지보수(예지보전- Predictive Maintenance) 솔루션이 갖춘 공통 기능 6가지 Toggle 예측 유지보수(예지보전- Predictive Maintenance) 솔루션이 갖춘 공통 기능 6가지 기능 1: 데이터 수집기능 2: 분석 및 모델 개발기능 3: 사전 학습된 모델기능 4: 상태 시각화, 경고 및 사용자 피드백 기능 5: 타사 솔루션과의 통합 기능 6: 처방적(Prescriptive) 조치 IoT Analytics의 2023년 조사에 따르면,...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 24, 2023 | 인사이트 리포트
AI 시대에 제조업 경쟁력 높여줄 클라우드 기술 – 개념, 유형, 동향 바야흐로 AI 시대입니다. 제조 분야 스마트 팩토리에서도 최근 산업용AI를 활용해 제조 효율화를 꾀하고 생산품의 품질을 더욱 높이는 시도를 하고 있습니다. 이를 실행하려면 수많은 데이터를 저장할 공간과 고도의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그리고 이를 충족하는 가장 적합한 플랫폼으로는 ‘클라우드’가 꼽히죠.[1] 이번 아티클에서는 AI와 떼려야 뗄 수 없는 공생 관계인 클라우드 기술의...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 9, 2023 | 인사이트 리포트
인공지능이 여는 학술대회, 연합학습! – 개념, 적용 사례 AI 머신러닝[1]은 방대한 데이터를 통한 학습이 필수입니다. 이를 위해 먼저 중앙 서버에 방대한 데이터를 수집한 다음, 고성능 컴퓨팅 리소스를 사용하여 데이터를 학습시켜야 하죠. 더 많은 데이터를 활용할수록 더 효과적으로 학습할 수 있습니다. 그 결과 소비자에게 더 좋은 개인 맞춤형 서비스를 제공하거나 산업적 목적을 위한 더 정확한 예측을 할 수 있는 AI를 제공할 수 있습니다. 하지만 이와 동시에 개인정보 침해와...
에 의해서 Chloe Woo | Content Strategist | 11월 2, 2023 | 인사이트 리포트
클라우드 환경에서 데이터와 AI를 지켜줄 동형암호 – 잠재력, 연구 동향 클라우드와 빅데이터 기반의 AI 기술 수요가 증가하면서, 더 완벽한 보안 기술에 대한 요구도 높아지고 있습니다. 예를 들어, 기업이 AI를 활용해 고객 맞춤형 서비스를 제공할 때 개인정보가 노출될 가능성이 크기 때문입니다. 최근 제조 업계도 클라우드 환경에서 데이터를 수집하고 산업용AI로 이를 분석, 예측하려는 시도를 많이 하고 있습니다. 그에 따라 데이터 유출에 대한 우려가 높아지는...
