AI 및 LISA, Data CAMP에 대한
인사이트를 전합니다
AI 및 LISA, Data CAMP에 대한 인사이트를 전합니다
3D 비전(2) AI를 접목해 활용도를 더욱 높여보세요
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?](https://ahha.ai/wp-content/uploads/2024/12/model-drift-400x250.jpg)
[AIOps] AI 도입 성공 여부 가르는 모델 드리프트란?
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
온디바이스 AI(On-Device AI)는 클라우드 기반의 AI와 달리, 데이터를 디바이스 자체에서 처리하는 기술입니다....
“산업 자동화계 ‘안드로이드’ 목표” UAO(Universal Automation Organization)란?
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
일반 LVM vs. 도메인 특화 LVM (1) 도메인 특화 LVM의 등장 배경 LVM(Large...
“기계도 사람처럼 봅니다” – 대규모 비전 모델(LVM)
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?
제조업에서 시계열 데이터를 효과적으로 활용하면 생산 효율을 높이고, 품질을 향상시키며, 비용을 절감하는 등 제조 과정 전반에서...
복잡한 제조 시계열 데이터, 통계분석+딥러닝으로 더 정확하게
시계열 데이터 (1)편 제조 시계열 데이터의 특성>>먼저 읽어보기 시계열 데이터 분석은 과거부터 다양한 산업에서...
제조 시계열 데이터(Time Series Data)의 특징
제조 시계열 데이터(Time Series Data)란? 시계열 데이터란 시간 순서대로 집계된 데이터를 뜻합니다. 매일/매시간...
3D 비전(1) 3D 카메라의 원리 네 가지!
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](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...
![[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...
산업 현장에 온디바이스 AI를 도입해야 하는 이유
이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요. 최근 LLM 서비스들의 속도가 무척 느려졌는데,...
온디바이스 AI의 도전 과제 – 딥러닝 모델 ‘경량화’
이전 아티클에서 온디바이스 AI의 개념과 장점에 대해 알아보세요. 클라우드 기반의 대형언어모델(LLM)은 비교적 작은...
2024 급부상 트렌드 – 온디바이스 AI란?
2024년 1월, 삼성전자가 세계 최초로 AI 스마트폰을 내놓으며 화제가 되었습니다. 사실 음성비서를 비롯한 AI 기능을...
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...
검색증강생성(RAG)으로 다양한 제조 문제를 신속하게 해결하세요 – 도메인별 활용 사례
검색증강생성(RAG; Retrieval-Augmented Generation) 기술은 검색과 생성의 장점을 결합하여 사용자가 필요로 하는...
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....
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...
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...
설명 가능한 AI④ 제조업 활용 사례
"AI와 사람의 완벽한 협업 사례다" 제조 분야에서 XAI의 중요성을 설명하는 설득력 있는 사례 연구는 Siemens의 현장 실험에서...
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...
설명 가능한 AI② XAI(eXplainable AI) 주요 방법론
'설명 가능한 AI(XAI·eXplainable AI)'를 구현하기 위한 다양한 방법론이 연구되고 있습니다. 1. 특성...
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...
![[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,...
![[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...
![[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...
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...
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?
MLOps(머신러닝 개발 전주기 자동화) 플랫폼이란?2024년 현재 제조업은 매우 빠르게 변화하고 있습니다. 물리적 시스템의 디지털 복제본을...
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)...