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생산 활동을 위한 머신 러닝 소개

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어린이에게 집이 무엇인지 어떻게 설명해야 할지 생각해 본다면 사각형을 하나 그리고 그 위에 삼각형을 하나 그린 다음 창문을 몇 개 그린 후에 이런 것이 집이라고 설명하는 방법이 있을 것입니다. 또는, 어린이에게 다양한 집들을 찍은 이미지를 여러 장 보여 주고 집이 어떤 것인지 이해하도록 하는 방법도 있습니다. 결국 이 어린이는 아파트 단지와 같은 비슷한 건물들을 보고서는 선천적인 능력을 통해 이 건물이 다른 집들과 다른 차이점을 이해할 것입니다.

이 어린이가 집들을 찍은 이미지들을 보고 집이 어떤 것인지 학습한다는 것은 사례를 통해 학습하는 것입니다. 기본적으로 이러한 과정은 특히 생산 활동에서 딥러닝의 핵심입니다.

딥러닝은 인공 지능의 하위 집합에 해당되며 보다 폭넓은 머신 러닝 분야의 일부입니다. 딥러닝은 인간이 프로그래밍하는 특정 작업 중심의 컴퓨터 애플리케이션 대신, 비구조화된 데이터를 받아서 스스로 학습하고, 이 학습 데이터에 기초해서 보다 정확한 결과를 산출합니다. 딥러닝 애플리케이션은 명시적으로 작업을 프로그래밍하지 않고 보다 구체적인 범위의 작업을 학습하고 해결합니다.

딥러닝은 미래에 인간을 지원하는, 아직은 실현되지 않은 기술이 아닙니다. 이 기술은 지금 이 시점에도 휴대전화 잠금 해제를 위한 얼굴 인식, 소셜미디어에 올린 사진에서 친구 식별, 스트리밍 비디오 및 음악 서비스, 그리고 전자 상거래 사이트 쇼핑 등에서 사용하는 추천 엔진, 암과 같은 질병 진단을 지원하는 의료 영상, 이메일 스팸 필터, 신용카드 사기 감지 등 일상적인 일은 물론 중요한 문제들을 해결하고 있습니다.

딥러닝 애플리케이션은 데이터 집합 내에서 지속적으로, 그리고 다양한 규모로 비정상적 요소와 변동을 인식할 수 있습니다. 차이점을 발견하거나 집이 무엇인지 이해하는 활동은 인간이 본능적으로 잘하는 일이며 지금까지는 유연성 없는 프로그램에 기초한 컴퓨터 시스템은 잘하지 못하는 일이었습니다.

그럼에도 불구하고 인간은 의사 결정에 쉽게 지치는 것에 비해 컴퓨터는 그렇지 않습니다. 바로 이러한 이유 때문에 머신 비전과 연계된 올바른 애플리케이션 유형에 대해 딥러닝이 구현되는 경우 공장 및 생산 업체들이 다른 신기술의 경우 수익 발생까지 몇 년이 걸리는 시간을 단축할 수 있습니다.

딥러닝 기술은 패턴을 예측하고 중요한 사업 결정을 내리기 위해 사용되고 있습니다. 또한 딥러닝 기술은 결함 감지 또는 최종 어셈블리 검사 등 품질 검사 및 다른 판단 기반 사용을 위해 첨단 생산 방식에서 사용됩니다.

딥러닝의 많은 부분은 신경망 연구에 기초하고 있습니다. 신경망이 학습될 때 학습 데이터는 입력 레이어에 해당하는 최하단 레이어에 투입되고 이후 연산 레이어를 통과하면서 복잡한 방식으로 곱셈과 덧셈이 동시에 수행되어 최종적으로는 출력 레이어에서 급격한 변환이 수행됩니다. 어떤 사진이 집인지, 아니면 강아지인지 프로그램이 결정하는 곳이 바로 이 지점입니다.

딥러닝 기술의 폭발적인 성장은 역시 폭발적으로 성장한 최신 비디오 게임의 인기와 무관하지 않습니다. MIT에 따르면 “최신 비디오 게임의 복잡한 영상과 빠른 속도’를 지원할 수 있는 하드웨어가 필요하고 그 결과로 단일 칩 하나에 상대적으로 단순한 프로세싱 코어를 수 천개 집적시킨 그래픽 프로세싱 유닛(GPU)이 발전하게 되었습니다. 연구자들은 GPU의 아키텍처가 신경망과 매우 유사하다는 사실을 인지했습니다.”

최신 고성능 GPU는 딥러닝 애플리케이션을 가능하게 한 50개 레이어에 달하는 신경망을 구현했습니다. 이러한 특징으로 생산 기술은 이미지를 인식하고 트렌드를 구분하며 보다 지능적인 예측과 결정을 가능하게 하는 놀라운 새로운 능력을 확보할 수 있습니다.

생산 활동에서의 딥러닝 기술에 대한 보다 자세한 내용을 무료 전자책, 딥러닝 vs 머신 비전을 통해 확인하십시오.

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