[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. 2014년에 발표된 GoogLeNet과 VGGNet 등에서 가장 주목할 만한 특징은 망이 깊어지고 넓어졌다는 점이며, 이후 CNN 구조의 대세를 이루게 된다. 그럼 왜 이렇게 망은 넓어지고 깊어지는 것일까? 답은 깊어진 망을 이용하게 되면 문제 해결능력, 즉 학습 능력이 증가하기 때문이다. 하지만, 망이 깊어지게 되면 앞서 살펴보았듯이, 적절한 hyper-parameter의 설정이나 초기값 설정이 없다면 overfitting 문제에 빠질 가능성이 훨씬 증가하게 되며, 연산량의 문제로 인해 아주 성능 좋은 시스템을 사
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – “GoogLeNet (part2)” 지난 호에서 구글의 GoogLeNet에 대하여 간단하게 살펴보았다. 그 동안 살펴본 LeNet-5, AlexNet, ZFNet 등은 그런대로 이해하는데 무리가 없을 것이라 생각되지만, 다소 괴상하게(?) 생긴 GoogLeNet은 왠지 부담스러울 것 같다. GoogLeNet에서는 망의 깊이 및 넓이가 모두 커지고, 중간에 분기되는 부분도 있고, “인셉션”이라는 생소한
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – “GoogLeNet (part2)” 지난 호에서 구글의 GoogLeNet에 대하여 간단하게 살펴보았다. 그 동안 살펴본 LeNet-5, AlexNet, ZFNet 등은 그런대로 이해하는데 무리가 없을 것이라 생각되지만, 다소 괴상하게(?) 생긴 GoogLeNet은 왠지 부담스러울 것 같다. GoogLeNet에서는 망의 깊이 및 넓이가 모두 커지고, 중간에 분기되는 부분도 있고, “인셉션”이라는 생소한
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – "GoogLeNet (part1)" 2014년 ILSVRC는 구글의 GoogLeNet이 차지하였고, 아주 근소한 차이로 옥스퍼드 대학교의 VGGNet이 2위를 차지한다. 그런데 여기서 주목해야 할 것은 2014년부터 CNN의 구조에 큰 변화가 나타나기 시작한다는 점이다. AlexNet이나 ZFNet 그리고 원조격인 LeNet5는 2014년 구조에 비하면 아주 단순한 편이며, 전형적인 형태를 취하고 있고, 망의 깊이도 10 layer 미만이다.
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – "GoogLeNet (part1)" 2014년 ILSVRC는 구글의 GoogLeNet이 차지하였고, 아주 근소한 차이로 옥스퍼드 대학교의 VGGNet이 2위를 차지한다. 그런데 여기서 주목해야 할 것은 2014년부터 CNN의 구조에 큰 변화가 나타나기 시작한다는 점이다. AlexNet이나 ZFNet 그리고 원조격인 LeNet5는 2014년 구조에 비하면 아주 단순한 편이며, 전형적인 형태를 취하고 있고, 망의 깊이도 10 layer 미만이다.
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UPDATE: 2025년 11월 28일 19시 45분
