앤비젼이 뉴로클의 오토딥러닝을 출시했다. 국내 딥러닝 소프트웨어 개발 업체 뉴로클과의 협력을 통해 딥러닝 기반 검사 시스템 시장을 확장해 나갈 계획이다. 뉴로클에서 개발한 오토 딥러닝 소프트웨어 뉴로-T(Neuro-T)는 별다른 설정 없이 1번의 자동 학습만으로 99% 검출력 달성 가능한 딥러닝 소프트웨어다. 기존 딥러닝의 한계점은 현장에서 99% 검출력에 도달하기 위해 소프트웨어 엔지니어로 하여금 많은 시행착오를 요구했다. 뉴로클 오토딥러닝 알고리즘은 이 한계점을 최소한으로 줄이는데 노력했고, 그 결과 누구나 쉽게 클릭 한번 만으로도 오토딥러닝이 가능을 통해 성능을 자동으로 최적화할 수 있도록 구축했다. 뉴로-T를 사용하면 딥러닝이 익숙하지 않은 기존 소프트웨어 엔지니어도 딥러닝 학습 파라미터를 별도로 설정할 필요가 없어 쉽게 고성능 딥러닝 모델 학습이 가능하다. 참고로 이번 뉴로-T 신버전에 강화된 기능에는 추가 학습시 라벨링 공수 최소화가 가능한 오토라벨링, 고차원 딥러닝 구조 설계가 가능한 플로우 차트, 손쉬운 이미지 데이터 관리를 지원하는 이미지 태그 등이 있다. 현재 뉴로클은 이차전지 외관검사, PCB 외관검사, 물류, 스마트팩토리 등 다양한 산업
아이브가 오는 2023년 3월 8일부터 10일까지 서울 코엑스에서 열리는 스마트공장·자동화산업전 2023(Smart Factory+Automation World 2023, 이하 SF+AW 2023)’에 참가한다. 스마트팩토리·오토메이션월드 2023(Smart Factory+AutomationWorld 2023)는 국내 최대 스마트팩토리, 자동화 산업 전시회로, 스마트공장엑스포(SmartFactory Expo), 국제공장자동화전(aimex), 한국머신비전산업전(Korea Vision Show)의 세부 전시회로 구성돼 있다. 한국머신비전산업전(Korea Vision Show)에 참가하는 아이브가 이번 전시회에서 소개할 주요 솔루션과 올해 사업전략, 그리고 차별화된 경쟁력에 대해 들어본다. Q. 아이브는 어떤 회사인가? A. 아이브(AiV)는 산업용 딥러닝 컴퓨터비전 솔루션을 개발·공급하는 기업이다. 기존에 사람이 하던 수작업 검사를 자동화함으로써, 스마트팩토리의 핵심적 영역을 혁신해 나가고 있다. Q. 타경쟁사 대비 아이브만이 갖는 내놓을 만한 경쟁력은 무엇인가. A. 기존 머신비전은 비정형적 불량을 검사하기가 매우 어려우나, 아이브는 제조업 검사용 origin
지주사인 올거나이즈 홀딩스 도쿄 설립…미국, 일본, 한국 지사 자회사 편입 올거나이즈는 본사 기능을 미국 휴스턴에서 일본 도쿄로 이전한다고 밝혔다. 향후 일본 시장 확대 및 도쿄거래소 상장을 발판으로 글로벌 시장 진출을 가속화할 계획이다. 올거나이즈는 텍사스주 휴스턴에 본사를 두고 있었으나, 최근 지주회사인 올거나이즈 홀딩스를 도쿄에 설립했다. 올거나이즈 미국 법인을 포함, 한국, 일본 지사가 올거나이즈 홀딩스의 100% 자회사로 편입되는 형태로 조직을 재편했다. 올거나이즈는 파이브락스를 창업하고 2014년 미국 모바일 광고 업체 탭조이에 약 500억원에 매각했던 이창수 대표가 두 번째 창업한 AI 인지검색 전문 스타트업이다. 파이브락스에서 일본 대표를 맡았던 사토 야스오가 올거나이즈의 일본 시장 진출을 이끌었고, 2019년 1월 올거나이즈 일본 법인을 도쿄 시나가와구에 설립했다 올거나이즈는 인지검색 솔루션으로 문서를 빠르고 정확하게 검색해 기업의 업무 자동화를 돕고 있다. ‘인지검색’이란 AI가 스스로 질문을 파악하고 질문에 맞는 정보 값을 찾는 기술이다. 대표적인 솔루션은 자연어 이해 기반의 AI 답변봇 ‘알리’다. 알리는 사전 데이터 처리 작업 없이 바
ETRI, 연세의대, 서울여대 등과 의료 데이터 라벨링 기술 표준화 연구 개발 지속 예정 인그래디언트가 의료 AI 산업 활성화를 위해 의료 데이터 가공 분야 국제 표준 개발과 함께, 관련 제품을 개발한다. 인그래디언트는 ISO/IEC JTC1 WG12 산하 3D프린팅과 스캐닝 작업 그룹 회의에 ‘데이터셋 표준 운영 프로세스’에 대한 국제 표준을 제안해 승인됐다고 밝혔다. 이번 성과는 지난 2020년부터 ETRI와 함께 진행한 범부처전주기의료기기 연구개발 사업인 ‘인공지능 의료기기 성능 평가 표준 개발’ 과제의 결과물로, 인공지능 의료기기 성능 시험을 위한 데이터셋 개발과 운영에 대한 국제 표준 개발을 추진해 왔다. 공동연구팀의 최종 목표는 질병의 진단과 예측 등에 활용되는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 다양한 의료기기에 대한 성능 평가 방법과, 이에 필요한 데이터 라벨링 국제 표준 및 기준 데이터를 개발하는 것이다. 세부 연구 과제로는 ▲인공지능 기반 의료기기 성능 평가 방법 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기 성능 평가를 위한 데이터 국제 표준 개발 ▲인공지능 기반 의료기기 성능 평가용 기준 데이터 개발 ▲데이터 표준을 지원하는 라벨링 도구 SW
스마트팩토리 담당자들과 현장 1:1 미팅 통한 공격적인 영업 판로 개척 어노테이션에이아이가 4월 6일부터 8일까지 3일간 코엑스에서 열린 아시아 최대 규모의 ‘스마트공장·자동화산업전 2022(이하 SFAW 2022)의 일정을 성공적으로 마쳤다고 밝혔다. SFAW 2022는 미래를 조망하고 대한민국 4차 산업을 이끌 500여개 기업을 한 곳에서 만나보는 전시회다. 어노테이션에이아이는 3일 모두 참가해 담당자들과 1:1 미팅을 진행하며 공격적으로 판로를 개척했다. 코로나 상황임에도 국내 유수 제조 기업의 스마트팩토리 담당자, 공장 혁신 담당자들이 어노테이션에이아이 부스를 찾아 관심을 드러냈다. 스마트팩토리에 인공지능을 접목하기 위해 데이터 수집, 이미지 라벨링, 공정 개선 등 관한 질문과 이후 추가 미팅을 요청했다. 어노테이션에이아이 윤동국 대표는 “협력을 요청한 제조 기업, 반도체 기업들과 꾸준히 파일럿 프로젝트, 프로젝트 등을 진행해 스마트팩토리 고객사에 직관적인 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공할 것”이라고 말했다. 첨단, 한국산업지능화협회, 한국머신비전산업협회, 코엑스가 공동주최하는 이번 전시회는 디지털 혁신에 대한 거대한 움직임을 의미하는 ‘Drivin
헬로티 함수미 기자 | 테스트웍스는 '2021 대한민국 인공지능대상'에서 혁신을 선도하는 AI 데이터 구축으로 'AI 데이터 부문 대상'을 수상했다고 밝혔다. 테스트웍스는 AI 데이터 생성에 주도적인 역할을 한 결과 그 공로를 인정받아 AI 데이터 부문 대상을 수상했다. 윤석원 테스트웍스 대표는 "테스트웍스는 AI 데이터 수집부터, 데이터 라벨링, 데이터 품질 검수까지 기술 기반의 원스톱 서비스를 제공하며 고품질의 인공지능 학습용 데이터 셋 구축 대표 기업으로 자리매김해왔다"라고 말했다. 덧붙여 "무엇보다 기업의 지속성장이 기술과 사람의 다양성을 보장하는 것에서 시작된다는 비전을 가지고 있으며, 이를 실천하기 위해 지속적으로 다양한 인공지능 데이터 구축 프로젝트에 참여하고, ICT 교육 및 취업연계 프로그램 운영 등 지원 체계 확립을 통해 고용 창출에 나서고 있다"라고 밝혔다. 테스트웍스는 디지털 뉴딜을 통해 다양한 AI 학습 데이터 구축 과제를 수행하면서 AI 데이터 생태계 형성에 주도적인 역할을 하고 있다. 대규모 데이터셋 구축 사업의 성공 요인으로는 ▲크라우드-소싱 방식의 데이터 수집 가공 플랫폼 ▲데이터 라벨링 자동화 솔루션 ▲전문 인력의 가공과 검수
[헬로티] 슈퍼브에이아이가 구축한 위성영상 객체 판독 AI 데이터가 객체 의미 정확성 99.9%를 기록했다고 20일 밝혔다. ▲출처 : 슈퍼브에이아이 슈퍼브에이아이는 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 사업’의 자유 공모 과제에 선정돼 지난해 말까지 ‘위성영상 객체판독 AI 데이터 구축 사업'을 수행했다. 아리랑 위성 영상을 활용한 이번 데이터 구축 사업에는 슈퍼브에이아이를 비롯해 한국항공우주연구원과 에스아이아이에스(SIIS), 에스아이에이(SIA) 등이 컨소시엄을 구성해 참여했으며, 슈퍼브에이아이는 이 중 객체, 건물, 도로, 구름 등의 광학 영상 데이터 가공을 담당했다. 위성 영상 데이터는 이미지 1장에 최대 1000개 정도의 물체가 있어서 라벨링 난이도가 매우 높은 편이다. 이 때문에 고도의 기술력과 전문성을 지닌 인공지능 기업들이 모여서 과업을 수행했으며, 그 결과 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체 위치와 종류를 판단하는 검출 데이터 50만 건 이상, 전 세계 4개 이상의 도시에서 확보한 건물 윤곽 추출 데이터 20만 건, 6000km 이상의 도로 윤곽 추출 데이터 등을 구축
[헬로티] 라온피플이 딥러닝 알고리즘을 활용하여 공정의 효율성과 정확성을 높여주는 검사 솔루션인 NAVI AI Toolkit 4.0버전을 출시하고 31일 웨비나를 개최한다고 밝혔다. 이번에 출시된 4.0 버전에서는 최신Ampere계열의 Nvidia GPU지원 등을 통해 빠르면서도 심플한 학습, 최적화를 통한 비용 최소화를 통한 결과 분석이 가능해졌다. 특히 기존에 배포된 3.0 버전에 Jupiter 모듈이 추가 지원되고, 라벨링의 편의성이 강화되면서 NAVI AI Toolkit 4.0은 더욱 강력해졌다. 제조업에 특화된 신속, 심플한 학습 방법 제공 1. Jupiter 모듈을 통한 불량 검출 이번 NAVI AI 4.0 버전에서는 기존 세가지 Mercury, Venus, Mars에 Jupiter 툴이 추가 되었다. Jupiter는 비지도 학습(unsupervised learning)의 일종으로 양품만 학습시켜 불량 이미지를 검출하게 되는데, 대부분이 양품인 제조업의 특성상 불특정 다수의 불량에 대한 학습을 할 필요가 없다는 것이 강점이다. 이를 통해 예측 불가능한 불량이 유출되는 것을 막을 수 있다. 그림 1. NAVI AI Trainer 초기 화면 그림 2.
[헬로티] 재이랩스가 지난해에 이어 2년 연속 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 주관하는 '데이터바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 29일 밝혔다. ▲출처 : 재이랩스 재이랩스는 의료영상 부문에 특화된 '메디라벨' 소프트웨어를 자체 개발한 인공지능 기업이다. 이번 2021 데이터바우처 지원사업 참여를 통해 관련 연구 효율화 및 고도화를 적극적으로 지원해 나갈 계획이라 전했다. 데이터바우처는 사업에 필요한 데이터 또는 데이터 가공 서비스 관련 예산을 바우처 형태로 지원하는 정부사업이다. 중소기업, 1인기업, 예비창업자는 물론, 공공기관, 연구기관, 대학연구팀, 병원 등 사회현안 해소에 도움이 되고 있다. 데이터바우처 수요기업으로 선정될 경우 AI 데이터 가공 예산 최대 7000만 원, 일반 데이터 가공의 경우 최대 4500만 원 상당의 재이랩스 솔루션 지원을 받을 수 있다. 병원 종사자의 경우 코로나19를 포함한 감염병 진단 및 예방, 치료 분야에 한해 신청할 수 있다. 접수 기간은 4월 16일 오후 6시까지며, 신청은 데이터바우처 사업관리시스템 홈페이지 및 재이랩스 공식 사이트에서 가능하다. 수요기업으로 선정되면 공급기업 협약 체결 후 6월부터 11월
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