애로우 일렉트로닉스(이하 애로우)가 의료 영상 분야에서 인공지능(AI) 활용 방안을 담은 백서를 발표했다. 이번 백서는 MRI, CT, PET 등 대용량 의료 데이터를 기반으로 한 진단 과정에서 나타나는 다양한 과제를 짚고 이를 해결하기 위한 AI·머신러닝(ML) 기반 분석 기술과 고성능 컴퓨팅 인프라 전략을 제시한다. 의료 영상 데이터는 전 세계 의료 데이터의 30% 이상을 차지하며 2025년까지 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 기존 진단 방식은 방사선 전문의의 경험과 수동 해석에 크게 의존했지만 데이터 복잡성과 환자 증가로 인해 한계가 뚜렷하다. 특히 초기 병변은 신호가 약하거나 대비가 낮아 탐지가 어렵고 환자 간 해부학적 다양성이나 영상 기법 차이로 인해 오진 가능성도 크다. AI와 ML은 이러한 제약을 극복할 수 있는 도구로, 다중 모달리티 데이터를 분석해 미묘한 이상을 식별하고 종양 탐지·분류·치료 반응 예측 등 진단 효율성을 높인다. 백서에 따르면 AI 통합은 기존 방사선학 워크플로를 수동 중심에서 데이터 기반 자동화 파이프라인으로 전환한다. 이미지 수집 이후 GPU·AI 가속기를 활용한 병렬 처리와 NVMe SSD 기반 저장 장치, 고대역폭
기술은 세상을 바꿉니다. 하지만 진짜 변화는 숫자가 아니라 사람과 현장 안에서 일어납니다. [TECH온앤오프]는 기술이 산업 현장에 적용되기 ‘이전’과 ‘이후’를 입체적으로 조명하는 유즈 케이스 기반 스토리텔링 시리즈입니다. 기술 도입 전의 고민과 한계, 도입 과정 그리고 변화 이후의 놀라운 성과까지, 생생한 현장의 이야기를 담아냅니다. 기술이 어떻게 경험을 바꾸고 비즈니스를 성장시키는지를 보여주는 것. 이러한 가치를 TECH온앤오프에 담아봤습니다. [세줄 요약] ·병해충 대응, 이제는 감(感)보다 데이터…농가 방제 방식의 근본적 변화 ·정부 지원·AI·IoT 기술 접목으로 병충해 피해 50%↓생산성 25%↑ 실증 ·드론·센서·앱 기반 스마트 방제 확산…노동·농약 줄이고 정밀농업 실현 중 한여름 작열하는 태양 아래 과수원에서 농부는 나뭇잎을 샅샅이 살핀다. 해충이 낸 작은 흠집 하나에도 수확이 달라지기에 농부의 지난날들은 병해충과 벌이는 끊임없는 눈치 싸움의 날들이었다. 그러나 최근 이 풍경이 바뀌고 있다. 이제 농부는 스마트폰 화면을 보며 센서와 드론이 전하는 실시간 경보에 귀를 기울인다. 과거에는 해충과 감(感)으로 싸웠다면 이제는 데이터와 기술이 그들과
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