컴퓨터 비전이란?
컴퓨터 비전은 컴퓨터가 인간이 보는 방식을 에뮬레이트하고, 보는 것을 인식하며 처리 및 분석된 정보에 따라 동작하도록 훈련하는 AI의 일종입니다. 컴퓨터 비전을 사용하는 조직은 간소화된 프로세스, 개선된 성능, 향상된 고객 경험, 시장에서 경쟁적 차별화 강화 등 다양한 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 결함 및 이상 식별 및 분류, 기계 상태 모니터링, 자동 의료 영상 분석, 질병 감지 등 시간이 많이 걸리거나 오류가 발생하거나 인간이 거의 완수할 수 없는 작업에 사용되기도 합니다. 이러한 유형의 작업은 조직이 여러 접점에서 운영, 프로세스 또는 비즈니스의 다른 부분을 모니터링해야 하므로 이를 통해 통찰력을 추출하고 이에 대한 조치를 거의 실시간으로 수행해야 하는 방대한 양의 수집된 시각적 데이터를 생성합니다.
컴퓨터 비전 사용 방법
컴퓨터 비전 시스템은 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지 또는 비디오의 측면을 인식하고 이를 예측하도록 시스템을 훈련합니다. 컴퓨터 비전 모델의 유형은 다음과 같습니다:
- 이미지를 검사하고 내용에 따라 클래스 레이블을 할당하는 이미지 분류. 예를 들어 이미지 분류 모델을 사용하여 개, 고양이 또는 화가 난 고객이 포함된 이미지가 무엇인지 예측할 수 있습니다.
- X-레이 결과에서 주변 뇌 조직으로부터 종양을 분리하는 등 객체를 식별하고 배경에서 추출하는 이미지 분할.
- 이미지 또는 비디오를 스캔하고 대상 물체를 찾는 객체 탐지. 객체 탐지 모델은 일반적으로 여러 객체를 동시에 강조하며 재고 관리 개선을 위해 선반에 있는 품목을 식별하거나 생산 라인에 있는 품목 이상을 식별하는 등의 작업에 사용할 수 있습니다.
- 환경에서 탐색된 객체의 움직임을 추적하기 위한 객체 추적. 예를 들어, 자율주행 시 객체 추적을 사용하여 보도 위 또는 도로를 건너는 보행자를 추적할 수 있습니다.
- 이미지 또는 비디오에서 캡처한 유용한 특징을 분리하고 이를 검색 및 일치하는 이미지 검색과 같은 두 번째 AI 알고리즘과 공유하는 특징 추출. 예를 들어 특징 추출을 사용하여 트래픽 모니터링 및 사고 감지를 자동화할 수 있습니다.
- 이미지에서 텍스트를 추출하고 컴퓨터가 읽을 수 있는 형식으로 변환하기 위한 광학 문자 인식. 이는 은행 및 의료 분야에서 중요한 문서 및 환자 기록을 처리하는 데 자주 사용됩니다.
산업 전반의 컴퓨터 비전 응용 프로그램
컴퓨터 비전을 통해 다양한 새로운 사용 사례를 지원하여 운영 비용 절감, 비즈니스 자동화 실현, 새로운 서비스 또는 수익원 생성과 같은 실제 문제를 해결할 수 있도록 산업 전반의 기업을 지원합니다. 컴퓨터 비전을 사용하는 최고의 산업과 이 기술을 적용하는 흥미로운 방법을 소개합니다.
산업 자동화 및 제조
제조업체는 컴퓨터 비전을 사용하여 자동화를 지원하며, 이는 생산 프로세스를 더 효율적으로 만들고, 인적 오류를 줄이며, 작업자 안전을 개선하고, 더 낮은 비용으로 더 높은 출력을 산출하는 데 도움이 됩니다. 제조 분야에서 컴퓨터 비전이 적용되는 몇 가지 일반적인 사례는 다음과 같습니다:
- 자동 제품 검사: 시각적 제품 검사는 품질 관리에 매우 중요합니다. 제조업체는 생산 라인 카메라, 결함 분류 및 이상 징후 감지용 AI 모델, 에지 컴퓨팅을 사용하여 광학 검사를 자동화함으로써 품질 보증 정확도와 속도를 개선할 수 있습니다.
- 안전 모니터링: 컴퓨터 비전을 사용하여 공장 현장을 모니터링하여 직원 안전을 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 실시간 비디오 분석 기능은 사고 또는 누출을 식별하고 직원에게 이를 알리거나 제한적이고 위험한 지역에 대한 접근을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료
예방 치료부터 암 치료 계획에 이르기까지 의료 기관에서는 컴퓨터 비전을 다양한 방법으로 사용하여 환자 결과를 개선하고, 정확도를 향상하며, 질병 감지를 가속하는 등의 작업을 지원합니다. 의료 분야에 컴퓨터 비전이 적용되는 방법의 예는 다음과 같습니다:
- 의료 영상: 컴퓨터 비전 시스템을 갖춘 CT 스캐너, X-ray 시스템, 내시경 카메라 및 기타 의료 영상 기술을 갖추면 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 워크플로를 간소화하며, 정확하고 효율적인 이미지 평가 작업을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 병리학의 전체 슬라이드 이미지를 지원하기 위해 딥 러닝 기술이 적용되고 있습니다.
- 원격 환자 모니터링: 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 갖춘 카메라와 센서는 환자의 보행이나 신체 위치와 같은 환자의 움직임에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 기존의 규범에서 벗어난 편차를 식별하고 긴급한 요구 사항을 의료진에게 알릴 수 있습니다.
리테일
컴퓨터 비전은 제품의 배치 위치부터 재고 재입고의 최적 시기, 매장 내 고객 행동 추적에 이르기까지 소매업체가 비즈니스 의사결정을 더욱 정보에 입각하여 할 수 있도록 운영에 대한 강력한 통찰력을 발견하도록 지원합니다. 소매 분야에서 컴퓨터 비전이 적용되는 몇 가지 사례는 다음과 같습니다:
- 손실 방지: 컴퓨터 비전 모델은 기존 매장 카메라의 데이터를 분석하거나 자기 점검 키오스크를 통해 의심스러운 행동을 식별하고 매니저에게 실시간 알림을 전송하여 개입하여 사기 행위를 막을 수 있도록 지원합니다.
- 비접촉식 셀프 서비스 체크아웃 터미널: 효율성을 높이고 고객 경험을 향상하려는 소매업체는 3D 스마트 스캔 기술 및 컴퓨터 비전 모델을 활용하여 바코드가 없는 식품 품목을 캡처, 감지, 인식할 수 있으므로 직원 개입을 최소화하여 빠르고 편리하게 식품 품목을 확인할 수 있습니다.
스마트 시티
스마트 시티 기술은 거리 카메라에서 비디오 피드를 수집하여 도시 리더가 시민 안전, 이동성, 삶의 질을 향상하기 위해 더 많은 정보에 입각한 운영 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 스마트 시티에 컴퓨터 비전을 적용할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
- 교통 관리: 도시 정부는 컴퓨터 비전 시스템을 구현하여 거리 교차로와 교통 패턴을 모니터링 및 분석하고, 차량과 보행자를 감지 및 추적하여 교통 흐름을 최적화하고 교차로에서 안전을 강화하도록 지원할 수 있습니다.
- 인프라 유지 보수: 도시 또는 전체 국가에서 움푹 패인 곳 또는 균열이 생긴 인도와 같은 도로 및 교량 문제를 인식하도록 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 유지 보수가 필요한 위치를 직원에게 알릴 수 있습니다.
컴퓨터 비전 작동 방법
컴퓨터 비전은 에지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 소프트웨어, AI 딥 러닝 모델과 같은 구성 요소를 결합하여 컴퓨터가 카메라 및 비디오에서 수집된 데이터를 '확인'하고, 특정 객체, 사람, 패턴을 빠르게 인식하고, 이에 대한 예측을 하고, 필요한 경우 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
콘볼루션 신경망 역할
컴퓨터 비전 시스템은 이미지 처리 및 분석을 안내하기 위해 콘볼루션 신경망(CNN)이라는 알고리즘 계열의 딥러닝 모델을 사용합니다. 이러한 딥 러닝 모델은 디지털 이미지 픽셀에 내장된 RGB 값을 분석하여 식별 가능한 패턴을 감지합니다. CNN을 개발하여 색상 분포, 모양, 텍스처, 깊이 등 다양한 특징을 기반으로 픽셀을 평가하고 객체를 정확하게 인식하고 분류할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 모델 훈련
컴퓨터 비전 시스템을 작동시키기 전에 데이터 과학자와 개발자는 특정 사용 사례에 맞게 시스템의 딥 러닝 모델을 훈련해야 합니다. 이를 위해서는 모델이 식별하도록 개발된 것을 인식하는 데 사용할 수 있는 대량의 응용 프로그램별 데이터를 입력해야 합니다. 예를 들어, 개를 인식하도록 설계된 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 경우, 모델은 먼저 강아지의 모습을 학습해야 합니다. 다양한 품종, 크기, 색상, 특성을 가진 개 이미지를 수천, 어쩌면 수백만 개까지 훈련하여 이를 수행합니다.
가장 일반적으로 훈련은 데이터센터 또는 클라우드 환경에서 이루어집니다. 특히 복잡한 교육 이니셔티브의 경우, GPU 및 AI 가속기를 적용하여 프로세스를 가속하고 관련된 증가하는 매개변수의 수를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 모델이 훈련 단계를 완료하면 디지털 이미지에서 정보를 해석하고 추론하는 데 필요한 지식을 확보하게 됩니다. 또한 시간이 경과함에 따라 이 모델을 추가로 미세 조정하거나 재훈련할 수도 있습니다.
컴퓨터 비전 솔루션을 구축하려는 사용자는 개발 시간을 단축하고 처음부터 시작하는 것을 피하기 위해 기본 모델을 시작점으로 미세 조정할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 모델 배포
훈련이 완료되면, 컴퓨터 비전 모델을 컴퓨터 시스템에 배포하여 추론을 수행하고 현장 조건을 해석할 수 있어, 이미지 및 비디오 데이터를 지속적으로 평가하여 인사이트와 정보를 추출하게 됩니다. 컴퓨터 비전 솔루션은 클라우드 또는 데이터 센터에서 추론 워크로드를 실행할 수 있지만, 오늘날 많은 조직은 데이터가 생성되는 현장에 가까운 경량의 최적화된 에지 하드웨어 또는 임베디드 장치에서 컴퓨터 비전 모델이 실행되는 에지 AI 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다.
AI 추론 기능을 에지에 더 가깝게 전환하면 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 누릴 수 있습니다:
- 속도 향상과 대기 시간 감소: 데이터 처리 및 분석 기능을 데이터가 생성된 곳으로 이동하면 시스템 응답 속도를 높이고, 많은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에서 필수적인 더 빠른 트랜잭션과 더 나은 경험을 지원할 수 있습니다.
- 네트워크 트래픽 관리 향상: 네트워크를 통해 클라우드로 전송되는 데이터 양을 최소화하면 대역폭을 줄이고 대량의 데이터를 전송하고 저장하는 데 드는 비용을 절감할 수 있습니다.
- 신뢰성 향상: 네트워크가 동시에 전송할 수 있는 데이터의 양이 제한됩니다. 인터넷 연결이 매우 낮은 위치의 경우, 에지에서 데이터를 저장하고 처리하면 신뢰성이 개선됩니다.
- 보안 개선: 적절한 구현을 통해 에지 컴퓨팅 솔루션은 인터넷을 통한 데이터 전송을 제한함으로써 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.
- 개인정보 보호 규정 준수 요구 사항: 일부 정부, 고객 또는 산업은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 사용되는 데이터가 생성된 관할 구역 내에 남아있도록 요구할 수 있습니다. 에지 컴퓨팅은 기업이 이러한 규칙 및 규정을 준수하도록 지원할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 시작하기
다른 형태의 AI와 마찬가지로 컴퓨터 비전은 비즈니스의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐, 기업들이 운영 비용을 절감하고, 비즈니스 자동화를 실현하며, 잠재적 새로운 서비스 또는 수익원을 식별하도록 지원합니다. 컴퓨터 비전의 능력을 활용하여 새로운 사용 사례, 기능, 혁신을 실현할 수 있는 기업들이 업계 리더로 부상할 것입니다.
귀사의 비즈니스가 컴퓨터 비전 AI 여정을 거쳐가는 동안, 인텔은 AI 이니셔티브의 성공을 지원할 준비가 되어 있습니다.