프로젝트 사례 [항공/드론/방산] 탐색 불가 지역 실종자 위치 확인 AI 접근이 어려운 지형에서 실종자 위치를 확인하는 수색 AI 데이터셋을 구축해, 넓은 지역을 짧은 시간에 탐색하고 실종자 발견을 지원한 사례입니다.
AI 인사이트 창작의 새로운 패러다임을 이끄는: 이미지 생성 AI Image Generation AI (이미지 생성 AI) Image Generation AI(이미지 생성 AI)는 이미지 또는 텍스트 입력을 기반으로 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 특히 텍스트에서 이미지를 생성하는 Text-to-Image Generation AI는 딥러닝 기술을 활용하여 주어진 텍스트 설명을 이해하고 해당 내용을 시각적으로 표현하는 인공지능 기술로 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 텍스트-
프로젝트 사례 [의료] 스마트폰 사진을 통한 암 진단AI : 피부암 초기 대응 건수 12.3% 증가 스마트폰으로 촬영한 사진에서 암 가능성을 예측하는 진단 보조 AI로 피부암 초기 대응 건수를 12.3% 늘려 조기 병원 방문을 도운 사례입니다.
프로젝트 사례 [의료] 피부 상태(모반, 흑자, 기미 등) 분류 AI : 상담 시간 평균 27.5% 감소 모반·흑자·기미 등 피부 상태를 자동 분류하는 피부 분석 AI로 상담 자료 준비를 자동화해 피부 상담 시간을 평균 27.5% 줄인 사례입니다.
프로젝트 사례 [항공/드론/방산] 국내 지리 정보 실시간 분석 데이터셋 구축 : 도시 계획 정확성 약 32% 증진 위성·항공 이미지에서 하천·농지·도로·주거지를 자동 분류하는 지리 정보 세그멘테이션 데이터셋을 구축해 도시 계획 정확성을 약 32% 높인 사례입니다.
AI 인사이트 ChatGPT 유행이 가지는 의미 (1) – GPT와 ChatGPT 최근 인공지능 분야에서 가장 핫한 키워드를 하나만 뽑으라면 단연 ChatGPT일 것입니다. ChatGPT는 사용자와 문답이 가능한 인공지능입니다. 그 무엇이든 궁금한 질문을 ChatGPT에게 던지면 ChatGPT는 그럴듯한 답변을 내놓습니다. 이러한 ChatGPT는 인공지능 분야에서 가장 유명한 LLM입니다. LLM(Large Language Model)은 초대용량의 언어 데이터를 기반으로 대화, 번역, 문장 생성 등 언어 관련 목적으로
프로젝트 사례 [항공/드론/방산] 위성 이미지 객체 검출 및 분류 AI : 객체 50만+ 구축 인공위성 이미지 1,000장 이상에서 객체 50만 개 이상을 검출·분류하는 위성 영상 분석 AI 데이터셋을 구축해 항공 교통 관리 효율을 높인 사례입니다.
AI 인사이트 좋은 데이터에서 탁월한 LLM이 나온다 지난달 21일 한국을 방문한 스탠포트 대학교의 앤드류 응(Andrew Ng) 겸임교수는 "우수한 데이터 관리와 가공은 인공지능 구축 과정에서 약 80%의 핵심 작업을 차지한다.”고 강조했다. 응 교수는 데이터 중심 인공지능(Data-centric AI)의 필수성에 대해 강조하면서, AI 개발자들에게 코드의 수정을 통한 하이퍼파라미터 조절에 지나치게 의존하기보다는 고품질의 데이터
프로젝트 사례 [CCTV/보안] 범죄행동 탐지 AI : 이상행동 탐지율 92.7% CCTV 영상에서 쓰러짐·폭력 등 이상행동을 실시간 탐지하는 AI로 탐지율 92.7%를 달성하고, 감지 후 자동 신고까지 확장한 공공 안전 관제 사례입니다.
AI 인사이트 초해상도(Super Resolution) 기술로 보이지 않았던 세상을 발견하는 방법 Super Resolution (초해상도) Super Resolution(SR) 기술은 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 변환하는 기술입니다. 고해상도 이미지는 더 많은 세부 정보와 더 적은 노이즈를 가지고 있기 때문에 시각적인 선명도와 품질이 향상됩니다. 해상도를 높이는 작업이 딥러닝으로 쉽게 풀 수 있는 문제라고 생각하실 수도 있지만 생각보다 쉽지 않은 기술입니다. 딥러닝 기반의 SR기술이 주변 컨텍스트
프로젝트 사례 [자율주행] 자율주행 영상 데이터 셋의 동일 객체 추적 AI : 객체 인식 정확도 98% 자율주행 영상 데이터셋에서 객체별 고유 ID를 부여해 프레임 간 동일 객체를 추적하는 AI로 인식 정확도 약 98%를 달성한 데이터 구축 사례입니다.
프로젝트 사례 [자율주행] 소형선박의 도심 내 이동을 위한 자율주행 AI : 운항 중 이벤트 반응률 약 30% 향상 도심 수로를 오가는 소형선박의 자율운항 AI를 위해 주행 경로 데이터를 구축하고 장애물 인식을 자동화해 운항 중 이벤트 반응률을 약 30% 높인 사례입니다.
보도자료 김현수 슈퍼브에이아이 대표 "슈퍼브 모델'은 전 산업을 돕는 AI 구축 플랫폼" 고품질 데이터 구축에 간편한 AI 구축이 특징...컴퓨터 비전 특화 "누구나 AI 혜택 볼 수 있게 돕는 것이 미션" "지난 5년 동안 '데이터 잘 처리하는 기업'이라는 말은 많이 들었습니다. 하지만 이제부터가 진짜 시작입니다. 인공지능(AI) 개발 전체를 아우르는 플랫폼으로, 어떤 기업과 업종이라도 쉽게 고성능의
프로젝트 사례 [자율주행] 자동 발렛 파킹 시스템 개발을 위한 AI : 객체 인식 및 분류 정확도 95.7% 자동 발렛 파킹 시스템을 위한 비전 AI로 주차장 내 장애물·유동 객체·주행 가능 영역을 인식해, 정확도 95.7%로 휴먼 에러 사고를 줄인 사례입니다.
AI 인사이트 시계열 데이터 예측: 미래를 알고 싶은 욕망 Time Series Forecasting (시계열 예측) Time Series Forecasting(시계열 예측)은 과거 시간에 따른 데이터 포인트들의 열(시계열)을 분석하여 미래 값을 예측하는 분석 기술입니다. 시계열 예측에 대해 이야기하기 전에 우선 “시계열 데이터”에 대해 먼저 알아봅시다. 시계열 데이터(Time Series Data)는 일련의 시간 순서에 따라 기록된 데이터를 나타냅니다.
보도자료 슈퍼브에이아이, KCCV(한국컴퓨터비전학회) 2023 참가 성료 [슈퍼브에이아이-2023/08/11] 선도적인 컴퓨터비전 플랫폼 제공 기업인 슈퍼브에이아이가 한국컴퓨터비전학회(KCCV) 2023 참여를 성공적으로 마쳤다. KCCV는 컴퓨터비전 분야의 연구자들이 모여 최신 연구 성과와 기술 동향을 공유하며, 다양한 주제에 관한 구두 발표와 포스터 발표가 이뤄지는 학회로 8월 7일부터 10일까지 서울 코엑스와 온라인에서 개최됐다. 이번 학회에서 슈퍼브에이아이는 ‘현장에서 겪는 AI 개발
프로젝트 사례 [CCTV/보안] 쇼핑몰 내 고객 행동 패턴 및 유동 인구 파악 AI 쇼핑몰 고객의 이동 경로와 매장별 밀집도를 분석하는 유동 인구 파악 AI로 5만 장 이상의 행동 패턴 데이터셋을 구축해 매장 트래픽 관리를 개선한 사례입니다.
프로젝트 사례 [CCTV/보안] 매대 진열을 위한 고객 소비 패턴 파악 AI : 재고 관리 효율 27% 향상 매장 CCTV로 시간·연령별 소비 패턴을 분석하는 매대 진열 AI를 구축해, 매출 기준 상품 진열과 재고 관리 효율을 약 27% 높인 리테일 사례입니다.
AI 인사이트 추천 시스템: 사용자가 원하는 콘텐츠를 찾아내는 기술 Recommender System(추천 시스템) 유튜브나 넷플릭스를 이용할 때면 우연히 추천해 주는 영상을 보게 되는 경우가 많습니다. 흔히들 “알고리즘이 추천해 주는 대로 영상을 보다 보니 여기까지 왔다"라는 이야기를 합니다. 정보(데이터)가 많아지는 만큼 개인에게 필요한 정보를 찾아내는 일이 쉽지 않습니다. 때문에 거의 모든 플랫폼 기업들은 사용자의 니즈에 맞는
AI 인사이트 벡터 스토어로 LLM 백배 활용하기 요즘 언어모델 개발자들 사이에서 가장 핫한 라이브러리를 하나 뽑으라면 바로 Langchain이 아닐까 싶다. 2022년 10월 오픈소스로 세상에 공개된 LangChain은 초거대언어모델(LLM)을 사용하여 애플리케이션 생성을 단순화하도록 설계된 프레임워크다. Langchain은 챗GPT 뿐만 아니라 메타의 LLaMA 시리즈와 구글의 Bard 등 다양한 LLM에 적용이 가능할 뿐만 아니라, faiss나 chromadb와 같은 벡터 데이터베이스를 활용하여
프로젝트 사례 [물류/유통] 공항 보안 검색대 물품 자동 검출 AI : 자동 검출율 97% 공항 보안 검색대에 위해물품 677종 검출 데이터셋을 구축해, X-Ray 이미지에서 5초 이내 자동 검출율 97%를 달성하고 검사 대기시간을 줄인 사례입니다.
프로젝트 사례 [물류/유통] 물품 규격 분류 AI : 물품 이적재 효율성 21.2% 향상 물품 규격 분류 AI가 모양·크기·색상을 인식해 최단 경로 이적재를 자동화하고, 물류 이적재 효율을 최대 21.2% 높인 물류 현장 사례입니다.
AI 인사이트 초거대언어모델(LLM)을 백배 활용하는 법 OpenAI사는 챗GPT를 비롯해 많은 자사 개발 모델의 소스코드를 공개하지 않는 원칙을 고수하고 있다. 따라서 사용자들은 기존의 엔지니어들이 시도했던 방식처럼 모델의 매개변수(parameter)를 직접 수정하거나 추가 데이터를 학습하는 방식으로 모델을 활용할 수 없다. 그러나 소스코드 공개 없이도 챗GPT를 효과적으로 활용할 방법은 여전히 있다. 이번 시간에는 사전학습된 초거대언어모델(LLM)이 텍스트
프로젝트 사례 [로보틱스] 공공 시설물 손상 인지 AI : 평균 인건비 30% 절감 도로·교량 등 공공 시설물 점검에 손상 인지 AI를 도입해 객체 인식과 상태 변화 감지를 자동화하고 점검 인건비를 평균 30% 절감한 사례입니다.
프로젝트 사례 [로보틱스] 물류센터 상품 탐색 로봇 AI : 인건비 10.5% 절감 물류센터 상품 탐색 로봇에 이동 경로·적재 상품 인식 AI를 구축해 24시간 무인 운영 기반을 만들고 인건비를 약 10.5% 절감한 사례입니다.
