에 의해서 webmaster | 10월 17, 2024 | 인사이트 리포트
도메인 특화 대규모 비전 모델(LVM)이 온다 Chloe Woo | Content Strategist 일반 LVM vs. 도메인 특화 LVM (1) 도메인 특화 LVM의 등장 배경 LVM(Large Vision Model)이 컴퓨터 비전 분야에서 놀라운 성과를 보여준 것은 사실이지만, 이를 실제 산업에서 응용하려고 하자 한계가 드러났습니다. 언어의 경우, 일상에서 사용하는 한국어의 구조와 전문 영역에서 사용하는 한국어의 구조가 (전문 용어만...
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...
![[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 Chloe Woo | Content Strategist | 6월 14, 2024 | 인사이트 리포트
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란? 2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을 만들어 실시간 모니터링과 시뮬레이션을 수행하는 ‘디지털 트윈’, 머신러닝과 IoT를 활용해 장비 고장을 예상하고 사전에 대응하는 ‘예지보전(예측 유지보수)’, 공정 자동화와 최적화를 추구하는 ‘스마트 제조’, 환경 친화적 공정을 통해 탄소 발자국을 줄이는 ‘지속...
