인공 지능은 여러 특정 기술을 포괄하는 포괄적인 용어입니다. 이 포스트에서는 컴퓨터 비전(CV)과 머신 비전(MV)에 대해 알아보겠습니다. 컴퓨터 비전과 머신 비전 둘 다 시각 데이터 수집 및 해석을 포함하므로 이러한 중첩 기술의 장점과 단점 그리고 잘 활용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
1950년대 초에 통계적 패턴 인식을 위한 단순한 2차원 이미지 처리 연구를 기점으로 컴퓨터 비전 기술이 개발되기 시작했습니다. 그 후 MIT AI Lab의 연구원들이 2D 컴퓨터 생성 “스케치”에서 3D 모델을 바깥쪽으로 삽입하는 상향식 접근 방식을 개발한 1978년이 되어서야 컴퓨터 비전의 실제 응용이 명확해졌죠. 그 이후로 이미지 인식 기술은 일반적인 사용 사례에 따라 다른 범주로 분할되었습니다.
공통점
컴퓨터 비전과 머신 비전은 모두 이미지 캡처 및 분석을 통해 인간의 눈이 따라갈 수 없는 속도와 정확성으로 작업을 수행합니다. 또한 컴퓨터 비전과 머신 비전 시스템은 많은 동일 구성 요소와 요구 사항을 공유합니다.
- 이미지 센서와 렌즈를 포함하는 이미지 처리 장치
- 이미지 캡처 보드 또는 프레임 그래버 사용(단, 최신 인터페이스를 사용하는 일부 디지털 카메라에서는 프레임 그래버가 필요하지 않음)
- 애플리케이션에 적합한 조명
- 많은 스마트 카메라와 같이 컴퓨터 또는 내부 시스템을 통해 이미지를 처리하는 소프트웨어 사용
차이점
컴퓨터 비전은 이미지 분석에 중점을 둔 이미지 캡처 및 처리의 자동화를 말합니다. 즉, 컴퓨터 비전의 목표는 관찰뿐만 아니라 관찰을 기반으로 유용한 결과를 처리하고 제공하는 것을 의미합니다. 반면, 머신 비전은 산업 환경에서 컴퓨터 비전을 사용하는 것을 말하며 컴퓨터 비전의 하위 범주입니다.
사용 사례 비교
컴퓨터 비전과 머신 비전 사이의 경계는 모호하지만 각각의 사용 사례를 보면 쉽게 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 전통적으로 이미지 처리를 자동화하는 데 사용되며 머신 비전은 공장 설비와 같은 실제 인터페이스에 컴퓨터 비전을 적용하는 것을 의미합니다.
컴퓨터 비전의 활용
컴퓨터 비전은 많은 산업 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 디지털 마케팅 분야에서는 이미지 인식 기술을 통해 개선된 광고 배치와 비즈니스 결과를 끌어내기 시작했습니다. 컴퓨터 비전 기술의 높아지는 정확성과 효율성 덕분에 마케터는 이제 데이터 개인 정보 보호 문제가 될 수 있는 인구통계학적 연구의 위험성 없이 수백만 개의 이미지를 빠르고 정확하게 조사할 수 있습니다. 이를 통해 사람이 직접 작업할 때 보다 훨씬 짧은 시간에 올바른 컨텍스트에 타겟 마케팅을 할 수 있습니다.
최근 연구에 따르면 컴퓨터 비전을 사용하는 마케팅 에이전시의 59%가 컴퓨터 비전을 통해 온라인에서 안전하지 않은 브랜드 콘텐츠를 감지하고 있습니다. 쉬운 예로, 대장균 발병에 관한 기사 옆에는 음식과 관련된 광고를 게재하지 않죠. 2019 세계가전전시회(CES)에서 선보인 컴퓨터 비전의 다른 트렌드 사용 사례에는 광범위한 자율주행차 애플리케이션, 보안 및 안전 구현 등이 있었습니다.
머신 비전과 스마트 팩토리
스마트 팩토리 구축을 계획하고 계신가요? 제조업체에서 제품 결함이나 프로세스 비효율과 같은 문제를 식별하는 것은 비용을 낮추고 고객 만족도를 끌어내는 데 매우 중요합니다. 90년대부터 전 세계적으로 머신 비전 시스템이 도입되면서 수천 개의 스마트 팩토리가 탄생했습니다. 스마트 팩토리 덕분에 많은 필수 QA와 효율성 기능의 자동화가 보편화됐죠. 혁신적인 클라우드 기술로 구동되는 향상된 데이터 공유 기능과 높아진 정확도로 제조 분야의 스마트 팩토리 구축이 가속화되기 시작했습니다. 2017년 북미에서는 금융 거래가 전년 대비 14.6% 증가한 26억 3,300만 달러로 머신 비전, 로봇 시스템 및 부품 판매가 사상 최고를 기록했습니다. 많은 제조업체는 머신 비전 시스템이 품질, 비용 및 속도 개선을 위해 스마트 팩토리 구축을 적극적으로 지원하고 있습니다.
생산 라인의 머신 비전
결함을 감지하고 이러한 결함의 원인을 신속하게 제거하는 것은 모든 제조 공정의 필수 요소입니다. 기업들은 결함 발생과 그에 대한 근본 원인을 사전에 해결하기 위해 머신 비전 솔루션을 활용하고 있습니다. 머신 비전 솔루션은 생산 라인에 카메라를 설치하고 머신러닝 모델이 좋은 제품과 나쁜 제품을 정의할 수 있도록 훈련함으로써 시작됩니다. 이를 통해 머신러닝 모델은 실시간으로 제품의 결함을 식별하고 제조 공정에서 결함이 발생하는 위치를 사전에 파악하고 예방할 수 있죠.
데이터 라벨링
컴퓨터 비전이나 머신 비전 목표를 달성하려면 먼저 비전 시스템을 지능형 모델로 훈련해야 합니다. 그리고 정확한 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 구축 중인 솔루션에 라벨링 처리된 대용량 데이터가 필요합니다. 알고리즘을 테스트하거나 간단한 작업을 위해서는 무료 공용 데이터셋을 사용할 수 있습니다. 하지만 실제 업무에서 사용되는 프로젝트를 성공시키기 위해서는 올바른 메타데이터를 포함하는 전문화된 데이터셋이 필요합니다. 예를 들어, 자율주행차 내에서 컴퓨터 비전 모델을 구현하려면 사람, 교통 신호, 자동차 및 기타 개체의 라벨링을 위해 광범위한 이미지 어노테이션이 필요하죠. 이때, 전체 정밀도보다 낮은 것은 자율주행차에 큰 문제가 될 수 있습니다.
기업은 이미지 어노테이션을 위해 사내 데이터 라벨링 팀을 배치하는 방법도 있습니다. 하지만 이 방법은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 중요한 직원이 핵심 기술 작업을 하는 데 방해가 될 수 있습니다. 에펜은 수천 명의 숙련된 데이터 라벨링 작업자가 제공하는 End-to-End 데이터 라벨링 서비스뿐만 아니라 프로젝트에 필요한 고품질 데이터를 결정합니다. 또한 대규모 데이터 라벨링 품질을 높게 유지할 수 있도록 숙련된 프로젝트 관리자를 지원합니다. Appen의 데이터 라벨링 작업자는 여러분 회사의 부담을 덜어드리고 정확한 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있는 고품질 데이터셋을 제공을 보장합니다.
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