COGNEX(코그넥스) 산업자동화 검사에서 AI, 머신러닝, 딥러닝 사이의 차이점은?

내용

공장 자동화 검사에서 인공지능(AI)에 대해 이야기할 때 마케팅과 분리하기 어려운 경우가 간혹 있습니다. 여러 가지 측면에서 AI는 이미 우리 일상 생활의 일부락 되었지만, 동시에 다른 여러 측면에서이 기술은 미래적인 개념으로 남아 있습니다.

 

이메일 클라이언트에 적용된 스팸 필터는 AI를 활용하기 때문에 여러분이 원하지 않는 정크 이메일을 읽지 않아도

됩니다. 다른 한편으로, 스타워즈에서 등장하는 C-3PO 같이 튜링 테스트를 통과할 수 있는 로봇은 여전히 공상과학이나

TV 프로그램에서나 존재합니다. 지난 몇년 동안 AI의 실용성은 연산 능력과 클라우드 스토리지의 급속한 비용 개선은

물론, 이미지, 텍스트, 소프트웨어 트랜잭션 등을 통한 데이터 생산 증가로 인해 폭발적으로 향상되었습니다.

 

특징

1. 인공 지능- 논리로 작업 프로그래밍하기

AI는 좁은 의미의 AI와 넓은 의미의 AI 두 가지로 분류할 수 있습니다. 넓은 의미의 AI는 인간처럼 행동하고 생각하는 미래적인 개념의 로봇을 의미합니다. 언젠가는 우리가 자각이 있는 로봇을 만나겠지만 컴퓨터가 사람 같이 특정 작업을 수행할 수 있도록 설계된 컴퓨터 시스템은 좁은 의미의 AI에 집중할 것입니다.

 

AI는 진정한 의미에서 알고리즘 생성방식입니다. 초장기에는 AI는 단순한 프로그래밍한 컴퓨터 명령어들의 집합일

뿐이었습니다. 이제는 AI는 복잡한 로직 집합에서부터 인간의 프로그래밍을 최소화하면서 참조 예제에 기초해서 결과를

도출하는 셀프 학습이 가능한 알고리즘까지 어떤 것이라도 될 수 있습니다.

 

2. 머신러닝 - 인공지능의 적용

머신러닝은 AI의 하위 집합으로 개발되었으며 AI 실현을 위한 기술로 고려됩니다. 머신러닝은 컴퓨터 시스템에게

데이터를 통해 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 이용하는 방식입니다. 카메라로 포착된 이미지

데이터와 분류기, 위치 확인 도구, 광학문자 인식 등 이러한 이미지에 적용된 다양한 알고리즘들을 통해 머신 비전

소프트웨어는 부품의 존재 여부, 두 경계선 사이의 폭 측정, 타이어 상의 특정 문자열 파악 등을 수행할 수 있습니다.

 

코그넥스에서는 머신 비전을 검사 난제를 해결하기 위한 전통적 또는 규칙 기반 방식이라고 부릅니다. 기술적인

알고리즘인 이 규칙은 부품의 가장 자리 두 개를 찾고 이 강장자리 사이의 너비를 결정하는 특정 작업을 프로그래밍하기

위해 인간이 사용하는 소프트웨어 도구입니다. 이런 규칙 기반 방식은 이 범주에 포함되기는 하지만 머신러닝이나 AI라고 생각하지 않습니다.

 

3. 딥러닝 - 차세대 검사 방식으로의 진화

딥러닝 알고리즘은 기술의 지속적인 발전 덕분에 유명해진 최신 인공 지능 하위 집합입니다. 딥러닝은 머신러닝에서

발전된 기술을 기반으로 몇 가지 차이가 있습니다. 딥러닝은 컴퓨터 알고리즘으로 작업을 프로그래밍하는 과정을

인간에게 의존하지 않고 인간의 학습을 흉내낸 예제 기반 접근 방식을 통해서 결과에 도달합니다. 딥러닝 기반

애플리케이션은 신경망을 활용함으로써 연결을 수행하고 대규모 데이터 집합에서 패턴을 파악합니다.

 

딥러닝 기반 방식으로 알고리즘은 사용자가 제공하는 예제를 받아서 검사 중인 부품을 이해합니다. 이 솔루션은 약간의

변동을 감안해서 우수한 부품은 어떻게 생겼는지 학습하는 검사를 생성함으로써 긁힘, 이물질, 기타 시각적 결함 등으로

결함이 있어 보이는 물체를 표시할 수 있습니다. 그 후에 사용자는 도구가 학습할 더 많은 데이터를 제공함으로써

솔루션을 개선할 수 있고, 딥러닝 애플리케이션이 더 많은 데이터를 확보할수록 시간 경과에 따라 비정상적인 상황을 더

잘 포착할 수 있습니다.

 

출처 : 코그넥스

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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