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 시각지능의 이해와 활용

[목차]

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시각지능 기술의 이해
1. 인간뇌와 인공지능
2. 시각지능과 딥러닝
Ⅲ. 시각지능 기술의 활용
1. 의료산업 : 오진 없는 질환진단
2. 자율주행 : 움직이는 기계의 눈
3. 제조산업 : 불량률 제로에 도전
4. 안전산업 : 사각지대 없는 안전
Ⅳ. 시사점

[내용]

Ⅰ. 서론

□ 시각지능 기술 시장규모와 전망

ㅇ 세계 시각지능 관련 시장 규모는 ‘16년 104억 달러에서 ’21년 191억 달러로 예상(연평균 8.8%↑)되며 의료, 제조, 자율주행, CCTV 등과 융합되어 빠른 성장세

ㅇ 2000년대 중반 이후 딥러닝 학습 알고리즘 개선과 하드웨어 인프라 환경 개선 등에 힘입어 인공지능 영상 인식능력과 인지능력이 비약적으로 발전
- 넷플릭스, 유튜브, 인터넷 TV 등의 동영상 콘텐츠가 전체 트래픽에서 차지하는 비율이 ‘16년 73%에서 ’21년 82%로 증가하는 등 동영상 빅데이터 증가세가 뚜렷
* 글로벌 인터넷 트래픽은 96엑사바이트(960억 기가바이트)이고 5년 뒤인 2021년에 278엑사바이트(2,780억 기가바이트)로 3배 증가할 것으로 예측(시스코, 2017)

□ 시각지능 기술의 개념과 발전 동인

ㅇ 시각지능은 사물에 대한 직관적 인식능력과 심층적 인지능력으로 구분

□ 딥러닝(Deep Learning)으로 인한 시각인식·인지능력의 비약적 발전

ㅇ 딥러닝 기술의 발전은 인지, 학습, 추론, 행동과 같은 인간지능 영역의 全 과정에 걸쳐 혁신적인 진화를 초래하고 있으며,
- 인지지능은 2012년을 기점으로 본격적 발전하여 시각인식 정확도는 인간수준 초월
* 2012년 이미지 넷에서 Alex Krizhevsky가 Alexnet을 발표하였으며, 이미지 내 사물인식 정확도를 경쟁하는 ImageNet 경진대회에서 96.43%의 획기적인 정확도 달성(‘17년 97.85%)

Ⅱ. 시각지능 기술의 이해

1. 인간뇌와 인공지능

□ 인간 뇌를 모사한 인공지능 신경망의 출현

ㅇ 인간 두뇌는 오랜 진화를 거친 생물학적 컴퓨터로 약 20와트의 에너지로 10의 11승 신경세포와 10의 14승 시냅스로 구성되어 있으며, 대뇌피질, 해마 복합체, 뇌간 등의 여러 부위가 상호작용하여 고도의 인지적 기능 구현

ㅇ 인간의 지적능력의 핵심은 전두엽, 두정엽, 측두엽, 후두엽으로 구분하는 대뇌 피질의 신경계를 통해 가능하며, 시각·언어·상황판단 능력의 원천

ㅇ 뇌의 뉴런은 다른 뉴런에서 오는 신호를 받아 임계치를 넘어서면 뉴런이 활성화되고 다른 신호에 신호를 보내는 단순 기능이지만 수 많은 뉴런이 네트워크를 이루게 되면 연결상태 자체로 정보를 저장할 수 있게 됨

ㅇ 인공신경망은 이러한 신경망의 작동원리를 본따서 뇌의 신경세포에 해당하는 노드라고 하는 요소를 연결하여 만든 네트워크로 뇌의 신경세포 연결상태를 노드들의 가중치(Weight)로 표현하는 소프트웨어 구조(Architecture)

ㅇ 인공신경망을 학습시킨다는 것은 이러한 가중치를 체계적으로 변화시켜 나가면서, 데이터를 잘 설명할 수 있는 모델을 만드는 것으로 인간 뇌의 임계치에 따른 활성화를 모사하기 위해 활성함수(Sigmoid, Relu)를 사용

...................(계속)

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