에 의해서 webmaster | 12월 23, 2024 | 인사이트 리포트
3D 비전(2) AI를 접목해 활용도를 더욱 높여보세요 Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 딥러닝 기반 3D 데이터 처리2. 로봇과의 통합3. 3D 재구성 및 시뮬레이션4. 3D 객체 추적과 행동 분석5. AI 기반 3D 비전의 초고해상도 구현6. 엣지 컴퓨팅을 통한 실시간 3D 분석7. 3D 비전의 다중 센서 통합8. AI 기반 품질 관리와 결함 감지 1. 딥러닝 기반 3D 데이터 처리 딥러닝 기술이 3D 비전에도 적용되면서, 3D...
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 | 9월 13, 2024 | 인사이트 리포트
3D 비전(1) 3D 카메라의 원리 네 가지! Chloe Woo | Content Strategist Toggle 3D 비전이란?3D 비전의 주요 구성 요소(1) 3D 카메라와 센서(2) 이미지/영상 처리 소프트웨어(3) 데이터 처리 및 분석3D 비전을 활용해야 하는 이유(1) 정확한 깊이 정보 제공(2) 복잡한 형태의 객체 처리(3) 정확한 위치 및 방향 정보 제공(4) 향상된 결함 감지(5) 효율적인 검사 시간3D 카메라의 원리 4가지(1) 스테레오 비전(2) 구조화...
![[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/07/data-camp-dashboard_en-1080x675.jpg)
에 의해서 webmaster | 9월 6, 2024 | 인사이트 리포트
[AIOps 2편] 제조 데이터 수집, AI 도입 고민? 통합적 AIOps로 해결하세요 Chloe Woo | Content Strategist 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 기대할 수 있는 주요 이점입니다. (1) 운영 효율 향상 제조업 환경에서는 다양한 기계와 장비가 상호 연결되어 있으며, 이를...
에 의해서 webmaster | 8월 16, 2024 | 인사이트 리포트
산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유 Chloe Woo | Content Strategist 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 모델의 크기가 급증한 탓인데요. 실제로 2012년 AlexNet 이후 AI 모델의 크기는 매년 10배씩 성장했습니다. 그런데 그에 따라 속도가 느려졌다는 건,...
