산업 자동화 검사에서 AI, 머신러닝, 딥 러닝 사이의 차이점은?

정의
AI, 머신러닝, 딥러닝 등과 같은 용어는 너무 자주 각 용어가 의미하는 상황에 대한 설명이나 맥락없이 비슷한 의미로 사용됩니다. 머신러닝과 딥러닝을 포함한인공지능의 미세한 차이점을 이해하면 이 기술이 오늘날의 생산업체와 공장 어떻게 도움이 되고 어떻게 도움이 되지 않는지 좀 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 

인공 지능- 논리로 작업 프로그래밍 하기
AI는 좁은 의미의 AI와 넓은 의미의 AI 두 가지로 분류할 수 있습니다. 넓은 의미의 AI는 인간처럼 행동하고 생각하는 미래적인 개념의 로봇을 의미하고, 컴퓨터가 사람같이 특정 작업을 수행할 수 있도록 설계된 컴퓨터 시스템인 좁은 의미의 AI에 집중할 것입니다. AI는 진정한 의미에서 스마트 알로리즘 생성방식이고, 복잡한 로직집합에서부터 인간의 프로그래밍을 최소화하면서 참조 예제에 기초해서 결과를 도출하는 셀프학습이 가능한 알고리즘까지 어떤 것이라도 될 수 있습니다. 

머신러닝-인공 지능의 적용
머신러닝은 AI의 하위 집합으로 개발되었으며 AI 실현을 위한 기술로 고려되고, 컴퓨터 시스템에게 데이터를 통해 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘을 이용하는 방식입니다. 그리고 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. 

딥러닝-차세대 검사 방식으로의 조화
딥러닝은 컴퓨터 알고리즘으로 작업을 프로그래밍하는 과정을 인간에서 의존하지 않고 인간의 학습을 흉내낸 예제 기반 접근 방식을 통해서 결과에 도달하고, 딥러닝 기반 검사 애플리케이션은 신경망을 활용함으로써 연결을 수행하고 대규모 데이터 집합에서 패턴을 파악합니다. 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. 

공장 자동화 검사의 미래
인공지능이 여러 회사들이 사용하는 마케팅적 접근 때문에 게속 본질이 가려지는 측면이 있지만 특히 공장 자동화 설정에서는 인공지능이 무엇이고 어떤 일을 할수 있고 어떤 일은 할 수 없는지 이해하는 것이 중요하고, 미래에는 이 검사의 접근 방식은 자체적이고 강점과 약점이 있으며 따라서 적절하게 사용되어야 합니다. 

출처 : 코그넥스
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr 
머신비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170
자동인식전문기업 IDMAX : www.idmax.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr