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컴퓨터가 사진을 '보는' 방식에 대해 궁금한 적이 있으신가요? 즉, 사진 속에 무엇이 있는지 컴퓨터가 어떻게 파악하는 것일까요? 그리고 이것은 바로 머신러닝 비전 시스템 덕분입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 무언가를 수행하는 방법을 배우게 하는 일종의 기술로, 우리가 경험을 통해 배우고 시간이 지남에 따라 더 잘하게 되는 것과 유사합니다.
A 머신러닝 비전 시스템 , 간단히 말해, 이미지를 인식하고 이해할 수 있는 컴퓨터 프로그램이다. 이 프로그램은 이미지 속 패턴과 데이터를 찾아내고, 이전 예제에서 학습한 내용을 바탕으로 이미지에 대해 예측을 수행함으로써 작동한다.
머신러닝 비전 시스템은 최근 수년간 상당한 발전을 이루어 왔습니다. 과거에는 컴퓨터가 단순한 형태와 색상만 인식할 수 있었지만, 기술이 향상됨에 따라 기계가 매우 복잡한 이미지를 이해하고 해석하는 능력도 향상되었습니다.
시각 인식 분야에서 머신러닝이 진화하는 데 있어 중요한 단계는 신경망 신경망(Neural Networks)의 적용입니다. 이러한 네트워크는 우리 뇌와 유사하게 작동하도록 설계되어 있으며, 정보를 처리하고 연결 관계를 형성하는 인공 뉴런의 층으로 구성됩니다. 신경망을 활용함으로써 기계는 이미지 내 객체, 얼굴, 심지어 감정까지 인식하는 데 획기적인 성과를 거두었습니다.
스마트폰으로 사진을 찍을 때, 프레임 안에 있는 사람들을 자동으로 인식한 적이 있습니까? 이 모든 것은 머신러닝 비전 시스템 덕분입니다. 이러한 시스템은 이미지 내의 객체를 인식하고 분류하는 알고리즘을 포함하며, 예를 들어 오래된 사진을 정리해야 할 때 도움이 됩니다.
기계가 우리의 물체를 즉시 인식하고 따를 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이제 머신러닝 비전 시스템을 사용하여 이를 실현할 수 있습니다. 이러한 시스템은 컴퓨터 비전 캡처된 이미지나 영상 내에서 객체를 탐지하고 인식하기 위한 접근 방식을 기반으로 설계됩니다.
예를 들어 자동차 분야(자율주행차 등)의 머신러닝 비전 시스템에서 객체 탐지에 널리 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 차량이 다른 차량, 보행자, 신호등과 같은 주변 환경을 '보며' 이에 반응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 머신러닝을 활용함으로써 이러한 자동차는 도로에서 안전하게 주행하고 충돌을 피할 수 있습니다.
신에너지 배터리 검사 기술의 선구자로서, 당사는 산업용 제조, 정밀 부품 및 스마트 자동화 분야 전반에 걸쳐 첨단 비전 시스템과 AI 기반 솔루션을 적용하며 고성장 산업군의 혁신을 주도하고 있습니다.
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