AI개발업체의 고난이도 AI 기술 구현 실제 사례
안녕하세요
인공지능 (AI) 개발전문업체 디피니트의 김도환입니다.
오늘은 저희 디피니트를 통해 인공지능을
도입하거나 활용한 실제 개발 사례를 소개해드릴게요.
이전에도 많은 개발 사례를 소개해 드렸는데요.
이번 케이스들은 고난이도의 인공지능 모델을
개발한 사례이기 때문에 따로 모아서 소개해 드립니다.
1. 첫번째,
농산물의 이미지 데이터와 가격 데이터 등을 활용,
등급을 판정하고 도소매 가격을 예측하는
인공지능 모델 개발 사례입니다.
해당 프로젝트가 고난이도인 이유는
다음 3가지가 있었습니다.
1) 농산물 이미지 데이터 구축의 어려움
2) 가격 데이터 구축 및 분석의 어려움
3) 가격, 생산지, 판매량에 따른 변수 반영 필요
사실 농산물의 등급을 측정하는데 있어,
여러 변수가 있었는데요.
마늘의 혼입율, 내부 발아율, 건조도 등
비전데이터 특성상 판별이 쉽지 않은 품위가 존재하며,
지역별 품위기준도 다를 수 있어 품종 특성에 따라
모양과 색감 편차가 클 수 있다는 점입니다.
하지만 이러한 어려움을 극복하고
고객사가 원하는 등급 판정 및 도소매 가격 예측 모델을
개발할 수 있었습니다.
[자세한 프로젝트 내용은 아래 링크를 클릭해 확인해주세요! ]
https://blog.naver.com/dfinite-ai/223204013031
2. 두번째로
영상으로 사람을 인식,
추적하는 인공지능 모델 개발입니다.
무인 매장에 활용되는
AI 모델 개발의뢰였는데요.
해당 프로젝트가 고난이도인 이유는
다음과 같습니다.
1) 서버 없이 javascript 으로만 동작해야 함
2) 인식한 Multi Object에 대하여
‘다중 객체 추적 성능 지표 : MOTA-Multiple Object Tracking Accuracy’ 50을 초과
고객사에서 만족할 수 있는
목표 성능치를 달성하기 위해
여러번의 테스트와 검수를 수행하였습니다.
[자세한 프로젝트 내용은 아래 링크를 클릭해 확인해주세요! ]
https://blog.naver.com/dfinite-ai/223164552944
3) 세번째로
공공 시설물 안전 관리 모니터링을 위한
인공지능 개발입니다.
SOC 구조물에 스킨센서를 구축하여
시설물의 내외부 변형 요인을 모니터링하고
위험을 사전에 방지하기 위해 인공지능 기술이 활용되었습니다.
해당 프로젝트가 고난이도인 이유는
다음과 같습니다.
1) 센서데이터를 통해 수집한 방대한 양의 데이터를
전처리하는 과정에서의 어려움
2) 건축물 관리에 적합한
최적의 예측 분석 모델을 찾기위한
다양한 모델 테스트가 필요했습니다.
[자세한 프로젝트 내용은 아래 링크를 클릭해 확인해주세요! ]
https://blog.naver.com/dfinite-ai/223161516181
오늘은 고난이도의 인공지능 기술 도입 사례를
알아보았습니다.
감사합니다.
