와트 당 15조 TOPS/w 8-비트 연산 처리 초과하는 효율성으로, 초당 최대 20경 연산 수행 인텔은 세계 최대 뉴로모픽 시스템을 발표했다. 코드명 ‘할라 포인트(Hala Point)’인 이 대규모 뉴로모픽 시스템은 최초로 샌디아 국립 연구소에 구축됐으며, 인텔 로이히 2 프로세서를 활용해 미래의 뇌 구조를 모방한 AI 연구 지원 및 현재 AI의 효율성 및 지속가능성과 관련된 과제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다. 할라 포인트는 아키텍처 개선을 통해 인텔의 1세대 대규모 연구 시스템인 포호이키 스프링스를 발전시켰으며 아키텍처 개선을 통해 뉴런 용량을 10배 이상 늘리고 최대 12배까지 성능을 향상시켰다. 인텔 랩스의 뉴로모픽 컴퓨팅 랩을 담당하는 마이크 데이비스(Mike Davies) 디렉터는 “오늘날 AI 모델의 컴퓨팅 비용은 지속 불가능한 속도로 증가한다. 업계에는 확장이 가능한 근본적으로 새로운 접근 방식이 필요하다”며 “이러한 이유로 인텔은 딥러닝 효율성과 뇌와 유사한 새로운 학습 및 최적화 기능을 결합해 할라 포인트를 개발했다. 할라 포인트를 통한 연구가 대규모 AI 기술의 효율성과 적응성을 발전시킬 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 할라 포인트
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
전 세계 산업 성장을 이끌 것으로 평가되는 이차전지는 내년 1400GWh 규모로 성장할 것으로 전망된다. 이에 따라 국제에너지기구(IEA)는 이차전지 활용에 대부분의 점유율 차지하는 전기차 시장도 같은 해 전 세계 판매량 최대 약 2000만 대에 도달한다는 예측을 내놨다. 이렇게 잠재력이 확보된 이차전지는 안전성, 효율성, 사용성 등과 관련된 숙제를 동반하고 있다. 폭발부터 주행거리까지 이슈를 극복해야 하는데, 이는 이차전지 제조 영역에서의 혁신을 요구한다. 업계는 공정 설비의 자동화와 고도화를 실현해 배터리 수율 및 안전성을 높이겠다는 품질관리 전략을 내세운다. 주로 각형·원통형·파우치형 등으로 구성되는 배터리는 전극·조립·화성 등으로 제조 공정이 세분화되며, 여기에는 양극재·음극재·전해질·분리막 등 소재가 활용된다. 배터리 품질관리 솔루션 업계는 이런 공정 및 소재를 활용한 배터리 제조 공정의 혁신에 지속 다가가는 중이다. 이달 18일 ‘2024 배터리 품질관리 세미나’가 온라인 세미나 플랫폼 두비즈(duBiz)에서 개최된다. 이번 세미나는 코그넥스코리아·이스라비젼코리아·뉴로클·LMI테크놀로지스 등 배터리 품질관리 영역에서 활약하는 업체 관계자가 연사로
2023년에는 제조 결함과 관련된 여러 건의 유명한 리콜이 있었다. 품질 검사 분야의 기술 발전에도 불구하고 안전을 중요시하는 많은 산업에서 결함 및 리콜 건수가 증가했다. 자동차 산업 역사상 최대 규모의 리콜이 발생한 지 10년이 넘었다. 2013년에 여러 자동차 제조업체가 타카타 에어백 결함으로 인해 대규모 리콜을 시작했다. 2017년, 일본의 한 부품 제조업체는 보상해야 할 금액이 생존에 필요한 금액보다 많아지자 파산 신청을 할 수밖에 없었다. 리콜 비용과 품질 관리자를 비롯한 생산 전문가들의 피나는 노력에도 불구하고 제조 결함은 10년이 지난 지금도 여전히 큰 피해를 주고 있다. 예를 들어, 2023년 5월 미국 도로교통안전국이 발표한 에어백 리콜 대상에 3천만 대 이상의 자동차가 포함되었다. 결함으로 인한 비용과 이를 감지하기 위한 제조업체의 노력을 고려할 때, 어떻게 이렇게 많은 결함이 발견되지 않을 수 있을까? 수동 검사의 한계 결함은 다양한 요인으로 인해 제조 공정의 모든 단계에서 발생할 수 있다. 일반적으로 결함이 원천에서 발견되는 경우는 드물고, 결함이 있는 부품은 생산 라인의 마지막 단계에서 발견되는 경우가 많으며, 이 경우 발견하기가 매
대곤코퍼레이션이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 모션제어 및 머신비전 솔루션 등을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여 개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 이번 전시회에서 대곤코퍼레이션이 선보인 Cognex vidi를 이용한 고속 딥러닝 문자 인식 시스템은 고속으로 생산되는 라인에 적용가능한 딥러닝 시스템이다. 문자 인식 후 MES를 통한 상위 결과 보고, 불량 보고 등이 가능한 통합 솔루션 시스템이다. 대곤코퍼레이션 관계자는 “산업 장비 및 공정 자동화 분야에 필수적인 모션콘트롤과 머신비전 제품을 공급해 고객의 스마트 제조 혁신을 돕고 있다”고 전했다. 한편, AW 2024은 국제공장자동화전(aimex), 스마트팩토리엑스포(Smart Factory Expo), 한국머신비전산업전(Korea Vision Show)으로 구성돼 있다. 이번 전시회에서는 2024 산업 지능화 컨퍼런스, 2024
뉴로클이 스마트공장·자동화산업전 2024(Smart Factory+Automation World 2024, 이하 AW 2024)’에 참가해 딥러닝 비전 기술 기반의 검사 솔루션을 선보였다. 스마트공장·자동화산업전 2024은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 27일부터 29일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, 올해는 450여개 기업이 2000여 부스 규모로 참여했다. 뉴로클은 딥러닝 기술을 컴퓨터 비전 분야에 접목해 이미지 및 영상을 해석할 수 있는 소프트웨어를 연구 개발하고 있다. 자체 개발한 자체 딥러닝 모델 최적화 알고리즘과 인퍼런스 엔진을 통해 딥러닝 모델 생성 기회를 제공하며, 자동화된 데이터 관리와 모델링으로 우수한 사용성을 보유하고 있다. 딥러닝 비전은 인공지능의 하위 집합인 딥러닝 기술과 컴퓨터 비전 기술이 접목된 기술이다. 이 기술을 통해 생성된 딥러닝 비전 모델은 사람의 뇌와 유사하게 판단, 역할을 수행한다. 뉴로클은 이러한 딥러닝 비전 모델로 품질향상을 위한 비전검사를 진행한다. 특히 비전검사의 초격차를 만들어내는 ‘오토딥러닝 알고리즘’은 최적의 딥러닝 모델 구조와 학습 파라미터를
KT가 AI 기술을 이용해 자동으로 스팸 문자를 차단하는 ‘AI 스팸 수신차단 서비스’를 시작한다고 25일 밝혔다. 이 서비스는 KT 고객이라면 누구나 무료로 사용 가능하다. AI 스팸 수신차단 서비스는 받고 싶지 않은 광고성 스팸문자를 AI가 자동으로 차단해주는 서비스로, KT가 차단하는 문자 외에도 이용자가 받고 싶지 않은 번호와 문구를 추가로 등록하면 해당 번호나 문자는 자동으로 차단된다. KT는 3년간의 준비 기간 동안 일 평균 150만 건 이상의 스팸 데이터를 딥러닝으로 학습함으로써 AI 스팸 차단 서비스를 개시할 수 있었다. 특히 사람이 문자를 분석해 데이터베이스를 업데이트 하던 기존 서비스와는 달리, AI 시스템이 자동으로 스팸 문자를 정확하게 식별하고 제거함으로써 연간 약 1000만 건의 스팸 메시지를 추가로 차단할 수 있는 것이 특징이다. AI 스팸 차단의 정확도는 99% 수준이며 스팸 업무 처리에 소요되는 시간도 기존의 절반으로 줄었다. KT는 이번 AI 스팸 차단 서비스를 시작으로 올해 다양한 안심 서비스를 추가로 출시한다는 계획을 밝혔다. 상반기에는 ‘IP 기반 실시간 스팸 차단’ 시스템을 구축한다. 기존 URL 기반 차단 방식은 URL
세이지(세이지리서치)가 딥러닝 기반 머신비전 솔루션 'SAIGE VISION' 버전 2.1를 출시했다고 밝혔다. SAIGE VISION은 기존 룰 기반 학습의 한계를 극복하기 위해 개발된 AI 솔루션으로, 딥러닝 알고리즘을 활용해 제품 표면에 발생한 비정형적 결함을 자동으로 검출하고 불량 여부를 판단하는 데 도움을 주는 머신비전 프로그램이다. 버전 업그레이드가 진행되면서 차별화된 새로운 기능들이 추가되었다. 우선 ‘Image Anomaly Detection’은 정상 이미지만을 학습해서 결함 이미지를 검출하는 기능으로, 사전에 정의하지 않은 불량을 검출할 수 있다. 비지도 학습 기반이기 때문에 라벨링을 최소화할 수 있다는 장점이 있다. 또 다른 신규 기능인 ‘Image Enhancement’는 X-ray 또는 CT로 급속 촬영된 저품질 이미지나 초점이 맞지 않는 이미지를 고품질로 개선한다. 딥러닝 학습에 활용할 수 있을 만큼 품질을 개선해 주기 때문에 고품질 이미지 취득이 어려운 제조업 환경에 인공지능을 도입하는 데 최적화된 기능이라고 볼 수 있다. 아울러 라벨링에 소요되는 시간을 줄일 수 있는 부가 기능이 도입됐다. ‘Auto Label’과 ‘Quick La
셀바스AI가 웹소설 등 전자책을 사람과 비슷한 고품질 보이스로 읽어 주는 AI 음성합성 제품 ‘셀비 딥TTS 온디바이스(Selvy deepTTS On-Device)’를 새롭게 공개한고 18일 밝혔다. 셀바스AI가 새롭게 공개한 셀비 딥TTS 온디바이스는 딥러닝 기반 음성합성 제품이다. 스마트폰, 노트북, 태블릿 등 개인 디바이스에서 인터넷 연결 없이 AI 기술로 사람의 호흡, 억양, 감성 등 다양한 음성 요소를 정교하게 구현할 수 있도록 모델링했다. 또한 온디바이스에서 동작함에도 고성능의 CPU 또는 GPU를 사용하는 서버 기반 AI 음성합성 솔루션과 비교해도 손색없는 합성 음질을 제공한다. 이를 통해 사람처럼 자연스럽고 유창한 합성 음성음을 생성해 웹소설, 전자책 등을 읽어준다. 사용자는 많은 오디오 콘텐츠를 고품질의 다양한 보이스로 즐길 수 있게 된다. 셀비 딥TTS 온디바이스는 기존 전자책 서비스 기업들의 개발 비용 부담 감소는 물론 전자책 서비스 사용자들의 인터넷 연결 의존 및 보이스 생성 지연 등 사용성에 대한 불만을 한 번에 개선할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 기존 클라우드 기반 음성합성은 서버에 텍스트를 전송하고 생성된 음성을 사용자 기
품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 및 계측 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전은 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히 딥러닝 등 AI 기술이 융합되면서 머신비전 및 계측 기술도 한 단계 진화하고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비전, 로봇 기반 비전, AI 융합 등은 머신비전 분야의 핫 키워드다. 머신비전앤메트롤로지는 4차 산업혁명 시대 필수 기술인 머신비전과 계측 기술에 대한 국내외 최신 산업 트렌드, 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 소개한다. NEWS 스마트팩토리 미래 살펴보는 'Factory Innovation Week 2024' POWER INTERVIEW 지브라 테크놀로지스 코리아 서창욱 지사장 "기술력 근간으로 1등 기업 유지하며 비즈니스 확장할 것" 뷰웍스 "맞춤형 광학 솔루션으로 국내 넘어 글로벌으로" 화인스텍 "2D+3D 딥러닝 머신비전 솔루션으로 시장 점유율 확대할 것" SPECIAL REPORT 더 이상 물러설 곳은 없다! 산업 현장 안전 책임지는 '제3의 눈' 3D 카메라, 향후 5년간 머신비전 시장 성장 주도할 전망 헬로티 함수미 기자 |
머신비전 분야 최신 기술과 적용 사례를 살펴볼 수 있는 '머신비전 기술 세미나'가 3월 27일부터 29일까지 코엑스3층 컨퍼런스룸 307호에서 진행된다. 머신비전 기술은 스마트제조 구현의 핵심 기술 중 하나다. 최근 딥러닝, 로봇, 3D 센서와 융합해 머신비전 기술은 더욱 첨단화되고 있으며 자동화를 필요로 하는 모든 산업에 필수요소가 되고 있다. 이에 (사)한국머신비전산업협회는 업계 리딩 기업이 머신비전의 최신 기술 동향과 적용 사례를 소개하는 '머신비전 기술 세미나'를 진행한다. 3월 27일에는 앤비젼이 '비전 검사 한계를 극복하는 광학 기술 및 조명 솔루션', 라온피플의 '생성형 AI와 MLaaS를 이용한 머신비전 AI 혁신', 포스로직의 'FLImaging 라이브러리와 정밀한 비전 검사', nsnex Technologies의 '딥러닝 소프트웨어' 등이 소개될 예정이다. 3월 28일에는 화인스텍의 '2D 검사 어려움을 해결하는 Photometric 솔루션', 앤비젼의 '고성능 라인 3D 솔루션', 루시드비젼의 'CMOS Sensor 발달에 따른 GigE Vision'의 방향 등이 발표된다. 마지막 29일에는 EURESYS가 'high-speed acqui
머신비전 분야 최신 기술과 적용 사례를 살펴볼 수 있는 '머신비전 기술 세미나'가 3월 27일부터 29일까지 코엑스 컨퍼런스룸 307호에서 진행된다 . 머신비전 기술은 스마트제조 구현의 핵심 기술 중 하나다. 최근 딥러닝, 로봇, 3D 센서와 융합해 머신비전 기술은 더욱 첨단화되고 있으며 자동화를 필요로 하는 모든 산업에 필수요소가 되고 있다. 이에 (사)한국머신비전산업협회는 업계 리딩 기업이 머신비전의 최신 기술 동향과 적용 사례를 소개하는 '머신비전 기술 세미나'를 진행한다. 3월 27일에는 앤비젼이 '비전 검사 한계를 극복하는 광학 기술 및 조명 솔루션', 라온피플의 '생성형 AI와 MLaaS를 이용한 머신비전 AI 혁신', 포스로직의 'FLImaging 라이브러리와 정밀한 비전 검사', nsnex Technologies의 '딥러닝 소프트웨어' 등이 소개될 예정이다. 3월 28일에는 화인스텍의 '2D 검사 어려움을 해결하는 Photometric 솔루션', 앤비젼의 '고성능 라인 3D 솔루션', 루시드비젼의 'CMOS Sensor 발달에 따른 GigE Vision'의 방향 등이 발표된다. 마지막 29일에는 EURESYS가 'high-speed acquis
코그넥스코리아 박상준 전무, 2024 배터리 품질관리 세미나서 딥러닝 비전 솔루션 소개 코그넥스코리아가 전기차 배터리의 제조 공정 및 검사 공정에서 발생할 수 있는 다양한 문제점들을 해결하는 혁신적인 딥러닝 기술을 소개했다. 코그넥스코리아의 박상준 전무가 2024 배터리 품질관리 세미나에서 현재 디지털 혁신이 요구되고 있는 산업계의 변화와 이에 대응하기 위한 코그넥스의 첨단 비전 솔루션에 대해 소개하는 시간을 가졌다. 박 전무에 따르면, 코그넥스는 기존의 룰베이스 방식에서 벗어나, 더 정교하고 효율적인 검사가 가능한 딥러닝 기반의 비전 솔루션을 제공하고 있다. 특히, 전기차 배터리 제조 공정에서 발생하는 다양한 불량 사례들을 정확히 식별하고 분류할 수 있는 능력을 갖췄다는 평가다. 박상준 전무는 "엣지러닝 기술을 통해 소수의 이미지만으로도 높은 정확도의 딥러닝 모델을 훈련시킬 수 있다"며, “이로서 기존의 딥러닝 접근법에서 시간과 비용을 크게 절약할 수 있으며, 기업이 더 빠르고 유연한 생산 라인 변경에 대응할 수 있게 해준다”고 밝혔다. 덧붙여 "이 기술은 단순한 비용 절감을 넘어서, 생산성 향상과 제품 품질의 극대화로 이어지며 산업 현장의 디지털 혁신을
뉴로클이 인터배터리 2024에서 배터리 셀 외관검사를 위한 오토딥러닝 솔루션을 소개했다. 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 전문기업이다. 전문지식 여부에 상관없이 누구나 AI 딥러닝 모델을 만들고, 이미지를 분류할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어를 제공해, 다양한 분야의 이미지 해석 문제를 AI 딥러닝으로 해결하고 있다. 배터리 산업이 커지면서 품질 유지 및 향상이 중요 문제로 떠오르고 있다. 높은 기술력을 기반으로 생산된 배터리의 우수한 품질을 유지하기 위해서는 다양한 방법의 검사 솔루션이 요구된다. 정확도 높은 검사를 위해 배터리 업체들은 앞다투어 AI 및 딥러닝 기술을 도입하여 검사를 진행하고 있다. 뉴로클의 오토딥러닝 솔루션은 배터리 품질 향상에 기여할 수 있는 혁신적인 검사 솔루션이다. 특히, 배터리 셀 외관검사의 비정형 불량을 검출하는 데에 탁월한 성능을 발휘한다. 뉴로클이 자체적으로 개발한 오토 딥러닝 알고리즘은 최적의 모델 구조와 파라미터를 자동적으로 찾아 매번 일관되게 높은 성능의 딥러닝 검사 모델을 생성한다. 해당 알고리즘이 탑재된 뉴로클의 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)를 통해 여러 배터리 제조 현장에서 AI 기술 기반의 비전검사를 손쉽게
“제조업 AI 기술 활용도 낮다…첫걸음은 충분한 이해와 명확한 목표 설정” “AI 생태계 구축 위해선 단번에 해결보다 작은 것부터 자동화 접근 필요” 챗GPT 열풍으로 시작된 생성형 AI 시대가 눈앞에 성큼 다가왔다. 월드 이코노믹 포럼에서 발표한 설문 결과에 따르면, 2030년까지 산업 전반에서 생성형 AI 및 분석형 AI가 창출할 수 있는 잠재적 연간 가치 총액은 6.7T 달러다. 또 제조기업 대다수 경영진들은 앞으로 AI가 핵심적인 경쟁력을 만드는 도구가 될 거라고 전망하고 있다. 그러나 실제로 AI 관련해서 당초 생각했던 목표를 성공적으로 달성한 기업의 비율은 다른 산업에 비해서 여전히 낮은 상황이다. 이를 두고 전문가들은 AI가 좋아 보인다는 단순한 이유로 데이터나 AI에 대한 충분한 이해 없이 결정을 내리고 잘못된 방식으로 접근해 실패하는 경우가 많다고 지적한다. 그러면서 성공적인 도입을 위해서는 AI와 데이터에 대한 충분한 이해, 데이터 준비 상태, 그리고 명확한 목표 설정이 중요하다고강 조한다. 3월 27일부터 29일까지 열리는 산업자동화 전문전시회인 ‘2024 스마트공장·자동화산업전 ’(Smart Factory + Automation Worl
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김유활 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2024년 04월 20일 12시 03분
