이미지인식4 미래를 여는 핵심 기술, 비전 기반 컴퓨터 비전 시스템의 모든 것 오늘날 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 사람의 눈처럼 사물을 인식하고 이해할 수 있는 비전 기반 컴퓨터 비전 시스템이 다양한 산업에 혁신을 불러일으키고 있습니다. 컴퓨터 비전(Computer Vision)은 이미 우리 일상 속에서 자율주행차, 안면 인식 시스템, 의료 진단, 공장 자동화 등에서 사용되고 있으며, 그 활용 범위는 날로 확장되고 있습니다. 하지만 컴퓨터 비전 기술의 원리와 활용 방법에 대해 깊이 이해하고 있는 사람은 많지 않습니다. 이 글에서는 비전 기반 컴퓨터 비전 시스템의 개념부터 주요 기술, 활용 사례, 그리고 미래 전망까지 종합적으로 다룰 것입니다. 컴퓨터 비전 기술이 어떻게 작동하는지, 어디에 사용되는지, 그리고 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 궁금하다면 이번 기사를 끝까.. 2025. 1. 16. 비전 트랜스포머(ViT)란? 차세대 컴퓨터 비전 기술의 모든 것 인공지능(AI)과 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전으로 이미지 인식 기술도 빠르게 진화하고 있습니다. 그중에서도 비전 트랜스포머(ViT, Vision Transformer)는 기존의 컨볼루션 신경망(CNN)보다 더 나은 성능을 보여주며, 연구자와 산업계의 큰 관심을 받고 있습니다. ViT는 NLP(자연어 처리)에서 혁신을 일으킨 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 이미지 처리에 적용한 최초의 모델로, 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에 새로운 가능성을 제시했습니다. 전통적인 이미지 인식에서는 CNN이 핵심 기술로 사용되었습니다. 하지만 구글(Google) 연구팀이 2020년 발표한 비전 트랜스포머는 CNN 없이도 이미지 인식이 가능하며, 특히 대규모 데이터셋에서 뛰어.. 2025. 1. 5. AI 기술의 핵심, 전이 학습 기반 AI 모델의 모든 것 AI 기술이 발전하면서 다양한 머신러닝 기법이 등장했습니다. 그중에서도 전이 학습(Transfer Learning)은 AI 모델의 성능을 획기적으로 높이고 학습 시간을 단축시키는 혁신적인 방법으로 주목받고 있습니다. 특히 자연어 처리(NLP), 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 전이 학습 기반 AI 모델이 활발히 사용되고 있습니다.전이 학습의 가장 큰 장점은 기존에 학습된 지식을 새로운 문제에 적용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 이미지 인식 모델이 고양이와 개를 구분하기 위해 학습한 지식을 활용해 새로운 동물(예: 사자나 호랑이)을 인식하는 데 적용할 수 있습니다. 이를 통해 모델 학습에 필요한 데이터 양과 학습 시간을 크게 줄일 수 있습니다.이 글에서는 전이 학습의 개념, 작동 원리, .. 2024. 12. 27. AI 기반 이미지 인식: 원리와 응용, 그리고 미래 전망 AI 기반 이미지 인식 기술은 디지털 이미지나 비디오 데이터를 분석해 객체, 패턴, 텍스트 등을 식별하고 이를 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다. 이 기술은 머신러닝(특히 딥러닝) 알고리즘을 사용해 이미지를 학습하고, 데이터를 통해 끊임없이 발전합니다. 이미지 인식은 스마트폰의 얼굴 인식부터 의료 분야의 암 진단, 자율주행 자동차, 산업 자동화에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 인간의 시각적 인지 능력을 보완하거나 대체할 수 있는 혁신적 도구로 주목받고 있습니다.이미지 인식은 딥러닝 모델 중 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조를 기반으로 한 기술이 핵심입니다. CNN은 이미지 데이터를 이해하기 위해 설계된 알고리즘으로, 필터와 레이.. 2024. 11. 30. 이전 1 다음