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개발자/인공지능과 인간

인더스트리 4.0으로 생산성을 개선하는 방법 인더스트리 4.0으로 생산성을 개선하는 방법 1장: 인더스트리 4.0 - 제조 분야의 4차 산업 혁명 소개 지난 10년 동안 제조업은 변화의 시기에 들어섰습니다. 새로운 기술이 작업 현장에 적용되었습니다. 컴퓨터 처리 능력과 데이터 저장의 발전으로 인해 다양한 제품에 대한 새로운 제조 사용 사례가 나타났습니다. 개발에 유리한 환경은 엄청나게 비싼 기술을 저렴하고 확장 가능하게 만들었습니다. 빠른 속도로 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷 연결, 빅 데이터 분석, 양자 컴퓨팅, 3D 인쇄, 사이버 물리 시스템 및 기타 여러 기술을 위한 새로운 산업 응용 프로그램이 등장했습니다. 이러한 기술이 함께 4차 산업혁명을 촉발했습니다. 인더스트리 4.0 이라고도 하는 제조업은 증기 동력 또는 소프트웨어 기반..
인더스트리 4.0 = Factory Automation = Smart Factory 인더스트리 4.0 = Factory Automation = Smart Factory 인더스트리 4.0 제조 공정에 도입할 일관된 프레임워크를 만들기 위한 일련의 기술 변화입니다. 물론 인더스트리 4.0의 중추는 제품이 만들어지는 방식과 관련이 있으며, 이 현상은 우리 세계의 모든 부분에 영향을 미칠 가능성이 가장 높으며 모든 유형의 비즈니스에 영향을 미칩니다. 인더스트리 4.0의 간단한 정의는 "IoT, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 물리 시스템(CPS), 인지 컴퓨팅을 제조 및 서비스 환경에 적용하는 것"입니다. 제조 세계의 자동화와 연결성은 새로운 것이 아닙니다. Physical to Digital(물리적 조치를 취하고 이를 디지털 기록으로 변환) 및 디지털에서 디지털(AI를 사용하여 통찰력 공유)도 제조..
산업용 사물 인터넷(IIoT) Industrial Intrenet of Things 산업용 사물 인터넷(IIoT) Industrial Intrenet of Things 산업용 IoT 또는 산업용 사물 인터넷(IIoT) 은 인더스트리 4.0의 핵심 요소입니다. IIoT는 스마트 기계와 실시간 분석의 힘을 활용하여 산업용 기계가 수년 동안 만들어낸 데이터를 더 잘 활용합니다. IIoT의 주요 동인은 두 가지 이유로 스마트 기계입니다. 첫 번째는 스마트 머신이 인간이 할 수 없는 실시간으로 데이터를 캡처하고 분석한다는 것입니다. 두 번째는 스마트 기계가 간단하고 빠른 방식으로 결과를 전달하여 보다 빠르고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. IIoT는 제조, 물류, 석유 및 가스, 운송, 광업, 항공, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 사용됩니다. 그 초점은 운영 최적화, 특히 프..
로그인(Log In) 메타버스(Metaverse) : 인간×공간×시간의 혁명 로그인(Log In) 메타버스 : 인간×공간×시간의 혁명 메타버스(Metaverse)란, 가상과 현실이 상호작용하며 공진화하고 그 속에서 사회·경제·문화 활동이 이루어지면서 가치를 창출하는 세상을 뜻한다. 최근 새로운 시대의 미래상으로 메타버스에 주목 중이며 관련 시장도 급성장 전망이다. 메타버스는 구현되는 공간이 현실 중심 인지 가상 중심인지, 구현되는 정보가 외부 환경정보 중심인지, 개인·개체 중심인지에 따라 4가지 유형으로 구분되며 메타버스의 4가지 유형은 독립적으로 발전하다, 최근 상호작용하면서 융·복합 형태로 진화 중이다. 메타버스는 3가지 측면에서 혁명적인 변화라고 할 수 있다. 먼저, 편의성, 상호작용 방식, 화면·공 간 확장성 측면에서 기존 PC, 모바일 기반의 인터넷 시대와 메타버스 시대..
[OECD 번역 보고서] 사회 속의 인공지능(Artificial intelligence in Society) [OECD 번역 보고서] 사회 속의 인공지능(Artificial intelligence in Society) 본 보고서는 2019년 6월 11일 경제개발협력기구(OECD)에서 발간한 'Artificial intelligence in Society' 를 번역하여, OECD의 한국어 번역 라이센스(copyright)를 받아 발간하는 공식 한글판 배포 보고서입니다. OECD는 인공지능(AI) 기술, 경제, 활용 사례 및 정책 환경을 분석하여 AI에 대한 이해를 증진하고 중요한 AI 정책 문제에 관해 국제적 논의의 조화와 일관성을 유지를 촉진하기 위해 해당 보고서를 발간했습니다. 국내의 정책 연구자, 민간 기업 등 AI와 관련된 이해관계자는 AI에 관한 국제적인 논의 동향을 파악하고, AI 논의의 국제적 일관성..
비지도 학습 기반 빅데이터 라벨링 기술 동향 라벨링된 학습 데이터는 기계학습의 발전을 가속화하는 요인이자 때로는 저해 요인이 되기도 한다. 학습 세트 구축을 위해서 비용과 노력이 소요되기 때문이다. 학습 데이터 세트를 구축하여도 데이터의 보안성 때문에 외부로 반출하기 위해서는 대가를 지불해야 하는 경우도 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 소규모의 라벨 데이터를 가공해서 전체 라벨을 확충하거나, 센서나 컴퓨터에서 수집되는 데이터를 프로그램 방식을 통해 전문가의 도움 없이 라벨링하는 기술이 제안되고 있다. 본 고에서는 약지도(weak supervision) 학습과 반지도(semi supervision) 학습 등 비지도 학습 방법에 기반한 데이터 라벨링 동향과 사례에 대해 살펴본다. 약지도 학습을 위한 대표적인 오픈소스인 스노클(Snorkel)을..
e-koreatech 인공지능 및 빅데이터 관련 과정 안내 e-koreatech 인공지능 및 빅데이터 관련 과정 안내 한국기술교육대학교 온라인평생교육원 e-koreatech 입니다. 디지털 대전환의 시대, 이미 현실에 가까이 와 있는 인공지능과 빅데이터에 대한 관심이 꾸준히 지속되고 있습니다! 관련하여 신규 개발된 과정 포함, 서비스 중인 인공지능 및 빅데이터 과정을 안내 드립니다. 과정 상세히 살펴보시고 많은 신청 부탁드립니다. No. 과정 명 회차 과정 요약 과정 상세정보 링크 지원기기 1 인공지능 기술 및 서비스 이해 8 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 실 생활 속 적용 사례 학습 과정 상세정보 PC + 모바일 2 머신러닝 수학(미분학) 4 미적분 개념 학습을 통한 머신러닝의 이해 및 프로그램 설계 학습 과정 상세정보 PC + 모바일 3 머신러닝 수학(선형..
[K-ICT 빅데이터 센터] 파면 팔수록 쉽고 재미있는 딥러닝 빅데이터 센터에서 제공하는 딥러닝 강의 영상을 링크로 올려둔다. 사방으로 뻗어나오는 관심을 줄이고, 집중하는 길이 목적지에 가장 빨리 도착하는 방법이다. 기본이 되었다면 방법은 한마리 씩이 두번째고, 세번째는 끝까지다. 이건 공식이라서 외우고 몸으로 확인하는 수 밖에 없어. 파면 팔수록 쉽고 재미있는 딥러닝 - 예제코드 - 동영상 - 강의 PPT 파일 제공
Standalone-DeepLearning 딥러닝 홀로서기 세미나 시간을 내지 않고는 배울 수 없다. 그렇지 않은 일이 어디 있는가? 평범한 일상을 살기에도 큰 용기가 필요한 법이다. 일찍 시작해야 한다고 알고는 있었지만 여전히 달려들어 배우지 않는다. 내용을 꼼꼼히 보고 따라 하기로 한다. Contents Lec1 (01/17, Thur) 딥러닝 홀로서기 세미나 오리엔테이션, Machine Learning Basic과 Linear Regression에 대한 내용을 다뤘습니다. Lec1-A(OT) / 슬라이드 / 비디오 Lec1-B(Machine Learning Basic) / 슬라이드 / 비디오 Lec1-C(Linear Regression) / 모두를 위한 머신러닝-딥러닝 강의 슬라이드1, 슬라이드2, 슬라이드3 / 비디오 Lab1(Linear Regression) ..
인공지능 연구지수( AI Research Index ): 세계 최고의 인공지능 대학은? 인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신 성장 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 연구 역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이다. 이에 본고에서는 세계의 대학들을 대상으로 인공지능 연구역량을 가늠할 수 있는 인공지능 연구 지수(AI Research Index)를 개발하고 시사점을 도출하고자 하였다. 인공지능 연구지수를 2016~2019년간 인공지능 연구 성과를 지수화한 값으로 정의하고, 인공지능 연구역량은 학술연구 수, 편당 인용 수, FWCI(Field Weighted Citation Impact)를 활용하여 측정하고 변수에 가중치를 반영하였다. 인공지능 연구 수를 기준으로 세계 상위 50..
인공지능 윤리에 관한 4가지 쟁점 인공지능 윤리에 관한 4가지 쟁점 지난 몇 년간 인공지능이 유발하는 윤리적 문제가 주목받으면서 해외 유수의 기관들은 일련의 원칙과 지침 등을 수립해 왔다. 하버드대 버크만센터는 “원칙에 입각한 인공지능(Principled Artificial Intelligence)” 연구를 통해 주요한 인공지능 원칙 36개의 내용을 분석하여 공통되는 8가지 핵심 주제를 선정하였다. 연구에서 제시한 키워드 8개는 개인정보(privacy), 책무(accountability), 안전 및 보안(safety and security), 투명성 및 설명 가능성(transparency and explainability), 공정성 및 비차별(fairness and nondiscrimination), 인간의 기술 통제(human cont..
NIST, 설명가능한 AI 4원칙 발표 미 국가표준기술연구소(NIST), 인공지능 결정의 설명 가능성에 대한 보고서 발표 NIST Asks A.I. to Explain Itself 우리 중 대다수는 어린 시절 “왜 그랬니?”라는 질문을 많이 받았다. 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이 우리의 삶에 영향을 주는 결정이 많아짐에 따라 우리도 간단하지만 심오한 질문을 하고 AI는 이에 대해 대답할 수 있어야 한다. 결국 이는 우리가 AI의 결정을 어떻게 신뢰할 수 있는지의 문제로 귀결된다. 만족할 만한 설명을 얻기 위해 국가표준기술연구소(NIST, National Institute of Standards and Technology)의 과학자들은 AI의 결정이 어떻게 설명가능한지 우리가 판단할 수 있는 일련의 원칙을 제안하..