생산분야에서의 인공 지능 용어 설명

인공지능을 편안하게 이야기하려면 박사 학위가 분명 도움이 되긴 하지만 반드시 필요하지는 않을 수 있습니다. 그래서 인공지능에 관련된 몇가지 기본적인 용어와 개념을 안다면 최신 기술과 공장 자동화에서의 검사 방식 발전을 보다 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 

인공지능 용어 설명
- 인공지능(AI) : 사람에게 어려운 작업을 수행하기 위해 자동화를 이용해서 인간의 의사 결정 과정과 가장 흡사한 컴퓨터 기술. AI 알고리즘은 인간으로 인한 오류를 줄이고 생산 
난제를 예상하기 위해 이미지 인식과 처리와 같은 기술을 사용할 수 있기 때문 공장 자동화에서 충추적인 역할을 담당합니다.

- 딥러닝 : 신경망과 예제 기반 학습 알고리즘을 이용해서 인간의 도움 없이 시간의 경과와 함께 스스로를 개선해 나가는 AI 방법론을. 딥러닝 알고리즘은 데이터 처리 능력이 
한계가 있는 규칙 기반 알고리즘과 달리 데이터를 점점 더 많이 처리함에 따라 더 효율성이 증가합니다. 

- 머신비전 : 물체의 특정한 특징을 파악하는 규칙 기반 알고리즘. 머신 비전 기술은 광학 스캐너와 디지털 카메라의 데이터를 이용해서 생산 라인 상의 부품을 검사하고 유통 
센터 내에서 바코드를 스캔하고 머신 비전 툴은 사람의 육안보다 훨씬 빠르게 작동하지만 딥러닝은 이러한 툴의 정확성과 효율성을 크게 개선시킵니다. 

- 신경망 : 인간의 신경계의 신경 구조에 영향을 받은 알고리즘과 데이터 노드. 신경망은 신경 세포가 정보를 받고 처리하며 다른 신경으로 전송하는 방식을 시뮬레이션합니다. 신경망 내 수천 개의 처리 노드는 이미지, 텍스트, 언어 등과 같은 데이터에서 패턴을 찾고, 알고리즘이 작업 성공마다 매번 보다 잘 작동하도록 다음 번에 무엇을 할 것인지 결정합니다.

- 광학 문자 인식(OCR) : 인쇄되 숫자, 문자, 글자를 의미 있는 디지털 데이터로 전환. OCR 기술은 수 십 년 이상 지난 기술이지만 여전히 공장 자동화와 제품 유통에서 중요하고,  
AI 기술은 OCR 정확도를 큰 수준으로 개선함으로써 구부러짐, 찢어짐, 손상, 비닐 포장재로 가려진 상황에서 레이블 스캔을 수행할 수 있습니다. 

- 학습 데이터 : AI 알고리즘에서 학습을 추진시키는 디지털 정보. 자동화된 공장에서 디지털 이미지는 알고리즘이 결함이 있는 기계 부품을 파악하고 완성 제품에서 제거하도록 지원하는 학습 데이터를 제공합니다. 

출처 : 코그넥스
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