Technology
AIWare 핵심 기술
자체 개발한 딥러닝 알고리즘과 특화된 네트워크 구조로 제조 현장의 까다로운 요구사항을 충족합니다.
01
Core Algorithm
자체 설계 업샘플링 네트워크
Masked Image Segmentation을 이용하여 3 pixel 미만의 미세 특징까지 검출합니다. 자체 설계된 Up-sampling network로 픽셀 위치 정보를 정밀하게 복원하고, 특화된 Loss 함수를 이용하여 작은 물체도 확인할 수 있습니다.
Image Segmentation
Object Detection
Classification
Pixel-level 검출
02
Semi-Supervised
소량 데이터 학습 알고리즘
독자 개발된 Semi-supervised 알고리즘으로 소수의 불량 데이터만으로도 높은 검출 성능을 달성합니다. 제품 형상에 따라 30~500개의 데이터로 만족스러운 결과를 획득할 수 있습니다.
Semi-Supervised Learning
Meta-pseudo Label
Class 불균형 해결
03
Anomaly Detection
양품 이미지 기반 이상 탐지
불량 이미지 확보가 어려운 환경에 적합한 Anomaly Detection 기술입니다. 정상 이미지만으로 신경망을 학습하여 불량/양품을 자동 판정합니다. 레이블링 작업이 최소화됩니다.
Unsupervised Learning
Anomaly Score
Zero-defect 학습
04
Cloud Service
딥러닝 클라우드 서비스
Container 기반의 서버 모듈을 통해 구독형 Cloud 관제 서비스를 제공합니다. 주차장 모니터링, 트래킹 및 카운팅 시스템, 스마트 팩토리, 사무실 보안 등 다양한 영역을 지원합니다.
Container-based
AIaaS
Real-time Inference
Fine-Tuning
Data-Centric Approach
Rule-based에서 Deep Learning으로
비정형 이미지 해석이 어려운 기존 Rule-based 방식에서 벗어나, Data-Centric 방식의 딥러닝으로 전환합니다. End-to-end learning으로 사전 처리 없이 알고리즘이 스스로 학습하여 비정형에 대한 분석이 가능합니다.
기존 방식
Rule-based
Feature 설정 필요
비정형 해석 불가
파라미터 수동 조정
비정형 해석 불가
파라미터 수동 조정
AIWare 방식
Deep Learning
자동 Feature 학습
비정형 해석 가능
데이터 기반 최적화
비정형 해석 가능
데이터 기반 최적화
