5월 3일(금) 코엑스 3층 E홀에서 열려...키노트 및 두 개의 트랙으로 구성 AI 적용 분야의 다양한 실증 사례로 비즈니스 아이디어 제시할 예정 최신 AI 기술 트렌드 및 비즈니스 융합 인사이트를 제시하는 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2024(AI Tech 2024)’가 오는 5월 3일(금) 코엑스 3층 E홀에서 열린다. 올해로 7회째를 맞은 AI Tech 2024는 5월 1일부터 개최되는 국제인공지능대전(AI EXPO)의 대표 부대행사다. 기존에는 각 산업 AI 관련 관계자 및 개발자, 연구원, 대학생 등으로 구성된 참관객과 함께 AI 기반 비즈니스 개발 방법, AI가 적용된 비즈니스 사례 등을 통해 유의미한 인사이트를 공유해 왔다. 챗GPT 등장과 함께 본격적인 AI 대중화 시대가 열렸다. 생성형 AI(Generative AI)를 위시한 이 거대한 기술 혁명은 ‘AI Everywhere’를 실현하고 있다. 기업은 더 이상 AI를 의심대상이 아닌 혁신의 도구로 바라본다. 이미 자사가 보유한 데이터를 기반으로 파인튜닝과 최적화를 거쳐 생산성 확보에 나서고 있다. 다만, 기업이 AI 도입과정에서 겪는 어려움은 다양한 요소에 기인한다. 이는 경쟁력 확
5월 3일(금) 코엑스 3층 E홀에서 열려...키노트 및 두 개의 트랙으로 구성 AI 적용 분야의 다양한 실증 사례로 비즈니스 아이디어 제시할 예정 최신 AI 기술 트렌드 및 비즈니스 융합 인사이트를 제시하는 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2024(AI Tech 2024)’가 오는 5월 3일(금) 코엑스 3층 E홀에서 열린다. 올해로 7회째를 맞은 AI Tech 2024는 5월 1일부터 개최되는 국제인공지능대전(AI EXPO)의 대표 부대행사다. 기존에는 각 산업 AI 관련 관계자 및 개발자, 연구원, 대학생 등으로 구성된 참관객과 함께 AI 기반 비즈니스 개발 방법, AI가 적용된 비즈니스 사례 등을 통해 유의미한 인사이트를 공유해 왔다. 챗GPT 등장과 함께 본격적인 AI 대중화 시대가 열렸다. 생성형 AI(Generative AI)를 위시한 이 거대한 기술 혁명은 ‘AI Everywhere’를 실현하고 있다. 기업은 더 이상 AI를 의심대상이 아닌 혁신의 도구로 바라본다. 이미 자사가 보유한 데이터를 기반으로 파인튜닝과 최적화를 거쳐 생산성 확보에 나서고 있다. 다만, 기업이 AI 도입과정에서 겪는 어려움은 다양한 요소에 기인한다. 이는 경쟁력 확
AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2023 지금 등록하기 제조업의 디지털 전환 실제 사례를 살펴볼 수 있는 컨퍼런스가 개최된다. 최신 AI 기술 트렌드 및 비즈니스 융합 인사이트를 제시하는 ‘AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2023(AI Tech 2023)’이 오는 5월 10일(수) 코엑스 3층 E홀(E1-E4, E6)에서 열린다. 올해로 6회째를 맞은 AI Tech 2023은 5월 10일부터 개최되는 국제인공지능대전(AI EXPO)의 대표 부대행사다. 기존에는 각 산업 AI 관련 관계자 및 개발자, 연구원, 대학생 등으로 구성된 참관객과 함께 AI 기반 비즈니스 개발 방법, AI가 적용된 비즈니스 사례 등을 통해 유의미한 인사이트를 공유해왔다. 이번 AI Tech 2023의 주제는 ‘AI + X = 2F’다. AI와 비즈니스의 융합을 통해 생산성을 확보함으로써 ‘미래(Future)’와 ‘경쟁력(Force)’이라는 해답을 얻게 됨을 의미하는 문구다. 올해는 특히 AI 도입을 고려하는 기업에 수행해야 할 과제를 제시하고 그에 따른 인사이트를 전달하는데 초점을 맞췄다. 제조업에서 AI는 이미 오래 전부터 큰 화두다. AI 기술과 제조업의 만남은 전통적인 제조업
산업전문미디어 (주)첨단은 오는 5월 AI, 디지털전환, 3D로봇비전, 물류유통솔루션 등 모든 산업에서 주목하는 아이템을 주제로 오프라인과 온라인에서 세미나/컨퍼런스, 웨비나를 연달아 진행한다. 산업계가 주목해야 할 세미나, 컨퍼런스, 웨비나는 다음과 같다. THE AI School #1 챗GPT 시대, AI 교육을 논하다. -주제: AI 시대, 교육도 변해야 산다 -일시: 2023년 5월 3일(수) 오후 2시~오후 4시 -참가등록: https://dubiz.co.kr/Event/140 [산바시-SCM FAIR 공동 기획] 슬기로운 스마트SCM 구축하기 #7 가성비로 승부하는 물류&리테일 솔루션 -주제: 공급망 상에서의 실시간 데이터 전송을 통한 업무 효율성 향상의 기회 -일시: 2023년 5월 4일(목) 오전 10시 30분~오전 11시 30분 -참가등록: https://dubiz.co.kr/Event/157 누구나 쉽게 셋팅 할 수 있는 픽잇(Pickit) 3D로봇 비전 빈피킹 솔루션 -주제: 3D비전이 적용 될 수 있는 로봇자동화 어플리케이션 중 빈피킹(bin-picking) -일시: 2023년 5월 9일(화) 오전 10시 30분~오전 11시 30
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 공정에 AI 기술을 접목해 더 똑똑하고 효율적인 제조가 가능해졌다. AI 기술을 접목하면 완벽한 불량 검사, 폭발적인 생산성 증가가 가능할 것처럼 느껴지지만, 실제 산업체 공정에 AI 응용상용화를 할 경우 85%는 실패하는 것으로 나타났다. 우리는 AI를 너무 과대평가하고 있는 건 아닐까? PoC 성공이 응용상용화 직결은 아니다 설계 개발, 생산 계획, 양산 공정, 검사, 출하 등의 생산 공정에 AI 기술을 접목하면 자동설계를 통해 다모델을 개발할 수 있다. 단순한 부업무인 육안검사가 줄어들고 불량원인 파악에 집중되는 업무를 효율화할 수 있다. 웨이퍼 등 방대한 양의 품질검사를 진행할 때 사람 대신 AI를 활용하면 인건비는 줄이고 검사 정확도는 상승하기 때문에 ROI도 커진다. AI 기술은 생산 공정의 효율성을 높여주기 때문에 접목만 하면 성공할 것처럼 느껴진다. LG CNS 연구소의 조사 결과에 따르면, 100여 건의 R&D PoC 중 다수가 성공했지만 응용상용화를 적용한 비율은 30%에 그쳤다. 즉, PoC에 성공해 기술적으로 입증이 됐을지는 몰라도 양산 단계까지 이어지지 못하는 경우가 대다수라는 것이다. 우리는 현
오늘 4월 13일부터 15일까지 '국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2022)'이 서울 삼성동 코엑스에서 개최된다. 아시아 2대, 세계 7대 인공지능(AI) 전시회로 자리매김한 이번 전시회에는 국내외 230여개 기업 및 기관이 400여 부스 규모로 참가한다. AI EXPO KOREA 2022에서는 AI 최신 기술과 인프라·플랫폼·솔루션, AI 기반 비즈니스 모델, 국내외 AI 기업의 비즈니스 전략, 적용 및 도입 전략 등 인공지능의 모든 것을 한눈에 확인하고 공유하고 네트워킹 할 수 있는 장이 펼쳐진다. 이번 AI EXPO KOREA 2022는 네이버클라우드, 그래프코어(Graphcore), 메가존클라우드, NHN클라우드, 알체라, 클루커스, 크라우드웍스, 에이모, 텐센트(Tencent), 에펜(APPEN), ETRI, 우경정보기술, 메디컬아이피, 캐나다 12개 기업 등 235 기업과 기관이 참여한다. 주요 출품 및 전시품목으로는 머신러닝, 딥러닝, 뉴럴 네트워크, 자연어처리(NLP), 음성인식, 이미지인식, 클라우드, 챗봇 및 어시트턴트, 인공인간(디지털휴먼), RPA 등이다. 또한 산업별 ‘AI+X 관’을 추가로 설치해 각 산업의 그 대응 방향과
개발 단계에서의 인공지능(AI)과 상용화 단계에서의 인공지능은 다르다. 개발 단계에서는 정형화 된 방대한 데이터를 기반으로 AI가 구축되기 때문에 원하는 결과값을 얻을 수 있다. 하지만 현실에서 이를 활용할 때는 얘기가 달라진다. 활용할 수 있는 데이터가 적고, 그 데이터마저 조잡한 저품질이 대부분이다. 벤처캐피탈 펀드인 'MMC Ventures'가 유럽의 AI 스타트업을 조사한 뒤 이 중 40%가 아예 AI 기술을 쓰지 않는다고 발표한 이유도 데이터에서 찾을 수 있다. 가트너의 애널리스트 스베툴라나 시쿨라(Svetlana Sicular)가 “2020년부터 AI 하강의 해가 본격적으로 시작됐다”라고 언급한 부분도 같은 맥락이다. 결국 품질 좋은 데이터, 많은 양의 데이터가 필요하다는 것인데, 이 역시 현실에서는 어려움이 있다. 많은 인력과 비용, 시간이 요구되기 때문이다. 그런 이유로 “실제 세계의 규칙성을 파악하기 위해서는 ‘적은 양의 조잡한 데이터’로 신경망을 학습시키기 위한 새로운 기계학습 이론이 만들어져야 한다”는 AI 전문가들의 의견이 설득력을 얻는다. 현업에서 느끼는 데이터의 목마름 그런데 정말 인공지능 현업에 있는 사람들은 데이터의 목마름을 느끼
[첨단 헬로티] AITRICS 유진규 대표, "AI 기반 의료 효과는 비용절감·의료 질 향상·정밀의료" * 본 콘텐츠는 7월 18일 개최된 [AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 ‘AI Tech 2019’]에서 발표한 내용을 정리한 것이다. 의료 분야는 꾸준히 발전하고 있다. 평균 수명은 계속 늘어나고 있고, 치료 가능한 질병도 많아졌다. 과거 의료는 직관 의학이었다. 의사들이 경험을 바탕으로 치료했다는 것이다. 오늘날 의료는 근거주의 의학이라고 한다. 많은 사람들의 의료 데이터를 바탕으로 표준적으로 어떤 징후를 보이고 있고, 어떤 치료가 효과적인지를 정리한 것이다. 미래 의료는 개별 의학이다. 기존처럼 통계적인 치료를 받는 것이 아니라 개인에 최적화 된 개인 의료 서비스를 받는다는 것이다. 현대 의학은 몇 가지 문제점을 안고 있다. 고령화 사회로 가다보니 의료비 부담이 커지고, 적은 의료진으로 환자를 진료하고 있는 구조적 문제 때문에 번아웃이 빈번히 발생한다. 의료진 간의 수준 차이가 크다는 것도 문제점 중 하나다. 특히 최근에는 앞서 언급한대로 개인에 최적화 된 맞춤의료 서비스에 대한 니즈도 증가하고 있어, 의료
[첨단 헬로티] 탈레스 이종영 부장, “구독형 모델은 비용이 낮아질 수 있고, 확장성이 좋다.” 최근 산업이 디지털로 전환되면서 소프트웨어(SW) 라이선싱 모델에 대해 관심이 커지고 있다. 기존에는 하드웨어나 SW를 한번에 구매하고 영구적으로 사용하는 방식이었는데 비용, 확장성 등 여러 측면에서 라이선싱 방식의 장점이 부각되면서 사용성 전환이 진행되는 추세다. 인공지능(AI) 기반 비즈니스 개발 부분에서도 라이선싱은 같은 장점이 적용된다. 특히 AI 기반 솔루션은 지적 가치가 높기 때문에 라이선싱을 통한 합리적인 수익 창출과 안정적인 보안을 보장받고 있다. * 본 콘텐츠는 7월 18일 개최된 [AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 ‘AI Tech 2019’]에서 발표한 내용을 정리한 것이다. 디지털 트랜스포메이션과 AI 비즈니스 모델 설계 라이선싱에 앞서 기업들이 거쳐야 할 것으로 인식되는 디지털 프랜스포이션의 프레임워크를 살펴보자. △전략 - 비즈니스 방향은 어떻게 잡아야 하는가, △ 비즈니스 모델 - 어떤 방식으로 가치와 수익을 창출할 것인가, △이네이블러(Enabler) - AI 엔진이나 프로그램은 어떤 것을 사용
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UPDATE: 2024년 11월 22일 19시 37분
