본문 바로가기

MS, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT 솔루션을 확장하는 4가지 방법' 백서 발표

기술의 '발전' 만큼 중요한 것이 '확장'이다. 한 가지 기술이 진화를 거듭하며 더 나은 단계로 발전하는 것은 중요하다. 하지만 두 가지 이상의 기술이 서로 다른 기술 영역으로 확장하는 것도 새로운 시대를 여는 원동력이다. 하나 더하기 하나가 단순하게 둘이 아니라 그 이상이 될 수 있는 것은, 확장으로부터 잠재적이고 무궁무진한 시너지를 기대할 수 있기 때문이다.

 

전기를 에너지로 사용하는 거의 모든 것이 네트워크로 연결되고, 그것 중에 많은 것들이 인터넷으로 이어지는, 사물인터넷이 기술을 넘어 일상이 됐다. 사물인터넷은 생각하지 못했거나 불가능했던 것을 현실로 만들었고, 인공지능 역시 그런 세상을 여는 데 큰 역할을 하고 있다. 그리고 그 두 가지가 만나면서 변화와 확장의 속도가 눈에 띄게 빨라지고 있다.

 

"매일 500만 개의 차량 용접부를 검사하려면 17ms마다 용접 품질을 검사할 수 있는 능력이 필요하다. 이것은 인간이 할 수 없는 불가능의 영역이다. 하지만 컴퓨터 비전과 인공지능은 이러한 형태의 품질 관리 작업을 가능하게 한다. IoT 솔루션에 사용되는 카메라, 마이크, 정교한 센서 등에 이러한 AI 분석 기능을 결합한 솔루션을 사용하면, 다양한 환경에서 철저하고 정밀한 원격 모니터링이 가능하다."

 

마이크로소프트가 사물인터넷과 인공지능의 결합을 통해 기대할 수 있는 효과와 활용 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT 솔루션을 확장하는 4가지 방법(4 ways AI, computer vision, and related technologies expand IoT solutions)이라는 백서를 발간했다. 단순한 IoT 솔루션이 인공지능, 기계학습, 컴퓨터 비전 등과 결합해 지능형 IoT 솔루션을 확장할 경우 얻을 수 있는 장점을 소개하고 있다.

 

마이크로소프트 애저가 인텔과의 협력을 통해, 지능형 IoT 기술을 활용해 솔루션을 확장하는 방법을 소개한, 'AI, 컴퓨터 비전 및 관련 기술이 IoT(Internet of Things) 솔루션을 확장하는 4가지 방법' 백서를 발간했다. (자료:Microsoft)

 

이번 백서에는 인텔(Intel)과 애저(Azure)가 지능형 IoT(Internet of Things) 기술과 서비스 협력을 통해 어떻게 비즈니스 과제를 해결할 수 있는지를 소개하고 있다. 특히 컴퓨터 비전과 인공지능을 IoT 솔루션에 추가하면 솔루션의 잠재적인 활용 범위가 어떻게 확장될 수 있는지를 강조하면서, 다음과 같은 네 가지 시나리오를 통해 활용 범위를 넓힐 수 있다고 밝히고 있다.

 

첫 번째는 '일반적인 IoT 지원 애플리케이션 작업을 개선'할 수 있다. IoT 솔루션에 인공지능, 컴퓨터 비전, 오디오 및 음성 기술 등을 적용하면, 원격 모니터링부터 예측 유지 보수와 같은 일반적인 IoT 활용 작업의 효율을 향상할 수 있다. 예를 들어 비디오 스트림에 자동화 분석 기능을 적용하면 비정상적인 동작을 감지하고 즉시 경고 메시지를 보낼 수 있다.

 

컴퓨터 비전을 원격 진료와 결합하면 거리와 상관없이 원격으로 환자를 모니터링하는 것도 가능하다. 생산이나 산업 현장에 설치된 마이크로 기계와 장비 소리를 모니터 및 분석함으로써, 일반적이고 정상적인 작동 소음과 차이를 빠르고 정확하게 감지하는 것도 가능하다. 이러한 방법으로 이상 징후가 발견되었을 때, 바로 유지 보수 작업에 들어가는 작업 프로세스로 생산 및 관리 효율을 높일 수 있다.

 

두 번째는 '직원 안전과 환자 관리 그리고 고객 서비스 향상'을 기대할 수 있다. 컴퓨터 비전과 인공지능을 결합하면 환자를 더욱 안전하게 보호할 수 있다. 예를 들어 환자의 의료 영상을 스캔하는 과정에서 자동으로 이상을 발견한 후, 의료진에게 추가 검사가 필요한 부분을 알려주는 것이 가능하다.

 

직원들에게 인공지능과 기계학습 알고리즘을 적용한 안전 모니터링 시스템을 제공하면, 작업 현장을 촬영하고 있는 비디오를 분석한 후 잠재적인 위험이 감지될 때 사전에 경고해 줄 수 있다. 소매점에 유사한 시스템을 적용하면, 고객 수를 제한해 혼잡도를 줄이거나 재고 모니터링을 통해 재주문해야 하는 상품을 직원에게 알릴 수 있다.

 

세 번째는 '개발자와 사용자의 복잡성 감소'를 꼽을 수 있다. IoT 장치 및 서비스가 발전함에 따라 기술 제공업체는 배포를 단순화하기 위해 노력하고 있다고 백서는 밝히고 있다. 예를 들어 인텔과 애저는 개발자가 IoT 플러그 앤 플레이 호환 장치를 설계하도록 권장하고, 인텔 디스트리뷰션 오픈비노(Intel Distribution of OpenVINO) 툴킷을 제공해 연결과 배포 속도를 높인다.

 

네 번째는 '잠재적 투자 수익 가속화'가 가능해진다. 컴퓨터 비전이나 머신러닝과 같은 고급 기술을 IoT에 접목하면 더 빠른 투자수익(ROI)을 창출할 수 있다는 의미다. 'IoT 시그널 리포트(Microsoft IoT Signal Report)' 설문 조사에 따르면, IoT에 AI 적용한 회사는 그렇지 않은 회사에 비해, 학습 단계에서 더 적은 프로젝트를 수행하고 구매 단계에서는 더 많은 프로젝트를 수행하는 것으로 나타났다.

 

아울러 IoT를 채택한 기업의 87%가 만족한다고 답변한 것에 비해, AI를 통합하는 기업은 96%가 만족한다고 밝혀, 기술에 대한 전반적인 만족도가 IoT와 AI를 결합한 기업이 더 높았다. 또한 IoT를 성공적인 비즈니스를 위한 중요한 요소로 여기고, 사용과 투자를 늘릴 가능성이 더 크다고 밝혔다. 이를 뒷받침 하는 사례로 디시 워터(DC Water)는 AI 기반 비디오 분석 솔루션으로 하수관 검사를 간소화한 후, 파이프 스캐닝 비용을 75% 절감하고 3년 동안 350%의 ROI를 창출할 수 있었다고 마이크로소프트는 밝혔다.

 

 Syndicated to WWW.CIOKOREA.COM

반응형