AI 비전에 대한 10가지 질문

특히 머신 러닝은 기존의 규칙 기반 이미지 프로세싱으로는 할 수 없는 새로운 가능성을 열어줍니다. 그렇지만 실제 어플리케이션과 한계를 명확하게 이해하기 위해 기술을 현실적이고 비판적으로 평가하는 것은 중요합니다. AI가 곧 잊혀질 일시적인 유행은 아니기 때문입니다. 다양한 환경에서 복잡한 작업을 높은 정밀도로 처리할 수 있는 능력은 매우 유용합니다. 개발은 끊임없이 진행되고 있으며, 연구 투자 및 자금 지원 프로그램을 통해 더욱 가속화되고 있습니다. AI는 우리의 삶의 다양한 부분을 바꾸는 필수 불가결한 요소가 될 것입니다.

AI 비전은 산업용 어플리케이션에서 어떻게 작동할까요?

특히 산업용 어플리케이션에서는 AI 기반 이미지 프로세싱은 주로 머신 러닝에 의존합니다. 이 때 컴퓨터 프로그램은 경험을 통해 학습하고, 프로그래밍 없이 데이터에서 패턴을 추출하고 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 예측, 패턴 인식, 의사 결정이 가능하도록 데이터에 알고리즘 및 모델을 적용하여 수행됩니다.

AI에 기반한 방법은 특히 변형 컨텐츠가 많은 이미지 데이터에서 그 힘을 입증합니다. 규칙 기반 이미지 프로세싱의 반복되는 모양, 색상 또는 위치로 명확하게 정의할 수 없는 패턴과 특징이 인식됩니다. 그러나 인식과 관련된 개체 특징은 더 이상 미리 정의된 프로그램 시퀀스에 의해 지정되지 않습니다. 신경망은 반복적인 관찰을 통해 형성되는 라벨을 통해 학습됩니다. 학습을 위해서는 많은 수의 예시 이미지가 필요합니다. 이미지 데이터가 많을수록, 머신 러닝 알고리즘은 더 안정적으로 작동 기능을 인식할 수 있습니다.

기존 접근 방식과 어떤 점이 다를까요?

규칙 기반 이미지 프로세싱 알고리즘은 주로 하나의 특정 어플리케이션을 위해 특별히 개발되며, 새로운 작업에는 적용하기가 어렵습니다. 반면, AI 모델은 "전이 학습(transfer learning)”을 통해 작업에 대해 훈련한 후 처음부터 다시 훈련하지 않고 관련 작업으로 전송할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 재사용을 용이하게 하고, 새로운 머신 비전 어플리케이션의 개발 속도를 높일 수 있습니다.

한편, 머신 러닝 방법으로 작업하기 위한 핵심 기술은 더 이상 규칙 기반 이미지 프로세싱과 동일하지 않습니다. 이제 결과물의 품질을 결정하는 요인은 이미지 프로세싱 전문가가 수동으로 개발한 프로그램 코드의 결과물이 아닌 적절한 샘플 데이터를 갖춘 학습 프로세스입니다. 이를 위해서는 사용 중인 어플리케이션에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 적절한 도구를 사용하면 제품 및 세부 사항에 대해 가장 잘 알고 있는 도메인 전문가가 타당성 조사를 수행할 수 있습니다. 따라서 평가 단계에서 기업의 프로그래머와 이미지 프로세싱 전문가에 대한 의존도가 줄어듭니다.

어떤 산업이 AI 비전의 이점을 누릴 수 있을까요?

AI 시스템은 이미지를 다양한 카테고리로 분류할 수 있어 이미지 인식이나 제품의 식별 및 분류와 같은 어플리케이션에 매우 유용합니다. 또한, AI 기반 이미지 프로세싱은 결함을 식별하거나 컨베이어 벨트의 물체를 정렬하는 것과 같이 사람이 수동으로 수행했던 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 특히, 이미지의 복잡한 패턴과 구조를 식별할 때 사람의 눈으로 보기 어려운 것도 식별 가능하여 품질 보증에 중요한 역할을 합니다. 이러한 산업에서 AI 기반 이미지 프로세싱의 통합으로 효율성, 품질, 안전성, 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.

AI 비전이 품질 보증을 지원할 수 있을까요?

특히, 이상 탐지(anomaly detection) 방법은 이미지의 불규칙성, 균열, 편차 또는 기타 결함을 탐지하여 결함이 있는 제품 또는 구성 요소를 식별하도록 효과적으로 훈련 가능합니다. 이를 통해 결함을 즉시 탐지하고 결함이 있는 제품을 분류할 수 있습니다. 품질 문제를 조기에 감지하고 결함 제품을 바로 분류하면 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이상 탐지 방법은 마모 패턴과 같이 알려진 편차와 알려지지 않은 편차를 모두 감지하며, 이러한 AI 비전은 기계 및 장비의 유지 보수 요구를 예측하는 데 이상적으로 사용될 수 있습니다. 잠재적인 문제 발견은 예측 유지 보수에 기여하며, 예기치 않은 가동 중지 시간을 최소화합니다.

AI는 임베디드 비전에 어떤 영향을 미칩니까?

IDS는 기존과는 완전히 다른 방식으로 작동하는 AI 방식에 맞춰 새롭고 직관적인 이미지 프로세싱 도구를 개발합니다. 이를 통해 사람의 품질 요구 사항을 이미지 프로세싱 시스템으로 전송할 수 있습니다. 지금까지 특별한 전문 지식이 필요했던 복잡한 임베디드 시스템 개발은 이러한 이점을 누릴 수 있습니다. IDS NXT AI 카메라 시스템은 소규모 PC 독립 시스템에서 비전 프로세스를 얼마나 쉽게 개발하고 작동할 수 있는지를 보여줍니다. 개발 및 평가 프로세스의 많은 부분이 AI와 어플리케이션 프로그래밍, 이미지 프로세싱에 대한 전문적인 경험 없이도 쉽고 직관적인 클라우드 서비스를 통해 가능하여 사용자가 임베디드 비전에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

또한 AI 기반 알고리즘의 병렬화가 가능합니다. 즉, 대규모 데이터 센터의 강력한 GPU(그래픽 처리 장치) 뿐만 아니라 대용량 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 적절한 하드웨어로 효과적으로 가속화합니다. 새로운 특수 NPU(신경 처리 장치)를 사용하여 소형 임베디드 비전 장치로 AI 비전을 에너지 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이를 통해 다른 하드웨어 플랫폼의 어플리케이션 요구 사항에 따라 기술을 확장 가능한 방식으로 사용할 수 있습니다.

AI 비전이 지속 가능성에 기여할 수 있을까요?

생산 프로세스를 모니터링하고 타겟팅할 수 있는 기능을 통해 기업은 물, 원료 및 에너지와 같은 자원을 훨씬 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 낭비와 폐기물을 줄여 자원과 에너지를 절약하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 산업용 카메라는 생산 프로세스의 효율성, 품질 및 지속 가능성을 개선함으로써 경제적 수익성을 높이는 동시에 산업의 환경 영향을 최소화하는 데 도움이 될 것입니다.

AI 비전의 한계는 무엇인가요?

아직도 개발이 진행되고 있고 경험이 부족하기 때문에 기술의 한계가 무엇인지 말하기 어렵습니다. 예를 들어, 원하는 결과가 달성되지 않을 때, AI 기반 이미지 프로세싱의 한계가 가시화됩니다. 이것은 기술적인 이유 때문일 수도 있지만, 일반적으로 AI에 대한 경험이 부족하기 때문에 발생합니다. 규칙 기반 방법에 비해 잠재 오류가 발생할 수 있어 학습 프로세스에 충분하고 적절한 샘플 데이터를 제공하는 것이 필요합니다. 입력 품질이 좋지 않으면, 좋지 않은 출력 품질로 이어집니다. AI 시스템은 "올바른 행동"을 배울 수 있는 데이터에 따라 달라집니다. AI가 실험실 조건에서 구축되어 데이터가 후속 어플리케이션을 대표하지 않거나, 데이터의 패턴이 편향된 경우, 시스템은 추론 중에 편향된 결정을 내립니다.

또한, 신경망이 많은 시각적 작업에 안정적으로 훈련될 수 있다고 하더라도 한계와 도전은 항상 발생합니다. 따라서 AI 시스템의 기능에 대한 현실적인 기대와, 경우에 따라 인간의 전문 지식과 해석을 보완할 수는 있지만 완전히 대체할 수는 없다는 사실을 인식하는 것이 중요합니다.

산업용 AI 프로젝트에서 발생하는 어려움은 무엇입니까?

AI는 우리가 기대하는 방식으로 마법 같다거나 똑똑하지 않다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다. AI 기반 이미지 프로세싱은 올바르게 사용될 때 강력한 도구가 됩니다. 그러기 위해서는 머신 비전 시스템의 임무가 무엇인지 확실히 하는 것이 매우 중요합니다. 특정 결과에 대한 질문이 더 명확하게 명시될수록 훈련 과정에 적합한 학습 콘텐츠를 더 정확하게 준비할 수 있습니다. 또한, 더 큰 문제는 규칙 기반 시스템에서처럼 필요에 따라 의사 결정 프로세스를 정확하게 제어하는 대신 학습 프로세스, 즉 지식 전달에 원치 않는 결과를 귀속시키는 것입니다. 많은 사람들이 블랙박스라고 부르는 추론은 올바른 입력 데이터의 합에 불과합니다. 시스템을 더 잘 훈련할수록 예상되는 결과의 품질이 높아집니다. 이를 위해 몇 가지 새로운 사고가 필요합니다.

훈련된 신경망이 작동하는 방식은 통계, 확률, 즉 수학에 의해서만 이루어지며, 인간의 이성으로 모든 것을 이해하기는 어렵습니다. 그러나 혼동 행렬(Confusion Matrix)과 히트맵을 사용하면 의사 결정을 내릴 수 있는 도구와 그 이유를 알 수 있어 이를 이해할 수 있습니다. 이러한 소프트웨어 도구의 도움으로 사용자는 행동과 추론 결과를 보다 직접적으로 추적하여 학습 데이터 세트 내의 취약점을 찾아내고 체계적으로 수정할 수 있습니다. 이는 AI를 더 쉽게 설명 가능하고 이해 가능하게 만듭니다.

AI 비전이 산업 자동화 분야에서 어떻게 발전할 수 있을까요?

모든 어플리케이션 작업에 적합한 완벽한 최고의 기술은 없습니다. 주어진 상황에 가장 적합한 접근 방식을 결정하기 위해 상세한 분석을 수행하는 것이 중요합니다. 경우에 따라서는 규칙 기반 접근 방식이 여전히 효과적이고 효율적일 수 있습니다. 반면에, 복잡한 작업을 높은 정밀도로 처리할 수 있는 머신 러닝은 많은 조직에 매우 유용합니다. 그러나 모든 면에서 더 나은 것은 아니며, 규칙 기반 이미지 프로세싱을 대체하는 것도 아닙니다! 따라서 최상의 결과를 얻으려면 여러 가지 접근 방식을 결합하는 것이 합리적입니다. AI를 성공적으로 활용하기 위해서는 새로운 아이디어와 접근 방식에 대해 개방적이어야 합니다. 이는 장기적으로 "투자 수익"이 될 수 있습니다.