AI 에이전트가 컴퓨터 비전을 사용하여 산업을 재창조하는 방법을 알아보세요. 보안, 자율 주행 자동차 등의 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보세요.
제조부터 소매업까지 모든 산업은 저마다의 프로세스 문제에 직면해 있으며, 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 방법을 찾는 것이 성공적인 비즈니스 운영의 핵심입니다. 최근 AI 에이전트는 여러 분야에서 인기 있는 솔루션으로 자리 잡았습니다. 이러한 시스템은 데이터 분석에 그치지 않습니다. 조치를 취할 수도 있습니다.
예를 들어, 제조 분야의 AI 에이전트는 실시간으로 결함을 감지하고 자동으로 품질 관리 조치를 시작하여 생산을 원활하게 유지할 수 있습니다. 마찬가지로 물류 및 소매업에서는 스마트 감시를 사용하여 여러 위치를 모니터링하고 비정상적인 활동을 팀에 즉시 알릴 수 있습니다.
이러한 추세에 따라 AI 에이전트는 전 세계적으로 산업을 적극적으로 혁신하고 있습니다. 전 세계 AI 에이전트 시장은 2024년에 51억 달러에 달했으며 2030년에는 471억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
이러한 발전을 이끄는 핵심 기술 중 하나는 컴퓨터 비전입니다. 비전 AI는 기계가 시각 데이터를 처리하고 해석할 수 있게 함으로써 AI 에이전트가 실시간 객체 감지, 인스턴스 분할, 객체 추적과 같은 컴퓨터 비전 작업을 놀라운 정확도로 수행할 수 있게 해줍니다. 컴퓨터 비전은 기계가 보는 것과 기계가 의사 결정을 내리는 방식 사이의 간극을 메워주며, 많은 AI 기반 솔루션에서 중요한 부분을 차지합니다.
이 글에서는 AI 에이전트와 컴퓨터 비전과의 관계에 대해 살펴봅니다. 또한 다양한 유형의 AI 에이전트와 비전 기반 애플리케이션에서 AI 에이전트가 어떻게 사용되는지에 대해서도 설명합니다. 시작해 보겠습니다!
비전 기반 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보기 전에 잠시 AI 에이전트 전반에 대해 이해하여 이러한 시스템이 얼마나 다양한 용도로 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
AI 에이전트는 사람의 도움 없이도 작업이나 질문을 이해하고 응답할 수 있는 스마트 시스템입니다. 많은 AI 에이전트는 머신 러닝과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 기본적인 질문에 대한 답변부터 복잡한 프로세스 관리에 이르기까지 다양한 작업을 처리합니다.
일부 AI 에이전트는 업데이트할 때마다 사람의 입력에 의존하는 기존 AI 시스템과 달리 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있는 능력까지 갖추고 있습니다. 그렇기 때문에 AI 에이전트는 빠르게 AI의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. AI 에이전트는 지속적인 감독 없이도 작업을 자동화하고, 의사 결정을 내리고, 환경과 상호 작용할 수 있습니다. 특히 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 관리하는 데 유용합니다.
예를 들어, 고객 서비스 및 접객업과 같은 분야에서 AI 에이전트를 찾을 수 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 환불을 처리하고 개인화된 상품 추천을 제공하는 데 AI 에이전트가 사용되고 있습니다. 한편, 호텔 업계에서는 호텔 직원이 고객의 요청을 관리하고 룸 서비스를 간소화하며 고객에게 주변 명소를 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 사례는 AI 에이전트가 일상적인 프로세스를 더 빠르고 효율적으로 만드는 방법을 보여줍니다.
다음으로 AI 에이전트의 작동 방식을 간단히 살펴보겠습니다. 모든 AI 에이전트는 고유하고 특정 작업을 위해 설계되었지만 인식, 의사 결정, 행동이라는 세 가지 주요 단계는 모두 동일합니다.
먼저 인식 단계에서 AI 에이전트는 다양한 소스에서 정보를 수집하여 현재 상황을 파악합니다. 다음은 의사 결정 단계입니다. 수집한 정보를 바탕으로 알고리즘을 사용하여 상황을 분석하고 최선의 조치를 결정합니다. 마지막으로 실행이 있습니다. 일단 결정이 내려지면 질문에 답하거나 작업을 완료하거나 사람이 처리할 수 있도록 문제를 플래그 지정하는 등 결정을 실행합니다.
간단하게 들릴 수 있지만, AI 에이전트의 유형에 따라 이러한 단계가 작동하기 위해 보이지 않는 곳에서 많은 일이 벌어지는 경우가 많습니다. 복잡한 데이터 분석부터 고급 머신 러닝 모델 사용까지, 각 AI 에이전트는 고유한 방식으로 특정 작업을 처리하도록 구축되어 있습니다.
예를 들어, 많은 AI 에이전트가 NLP를 통한 언어 처리에 중점을 두는 반면, 비전 AI 에이전트라고 하는 다른 에이전트는 컴퓨터 비전을 통합하여 시각적 데이터를 처리합니다. 다음과 같은 고급 컴퓨터 비전 모델을 사용하면 Ultralytics YOLO11과 같은 고급 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 비전 AI 에이전트는 보다 정밀한 이미지 분석을 수행할 수 있습니다.
자율 주행 자동차를 예로 들어 위에서 설명한 세 가지 주요 단계를 통해 비전 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 살펴 보겠습니다:
웨이모의 자율주행차는 이 기술의 좋은 예입니다. 비전 AI 에이전트를 사용하여 주변 환경을 파악하고 실시간으로 의사 결정을 내리며 사람의 입력 없이 안전하고 효율적으로 도로를 탐색합니다.
이제 AI 에이전트의 작동 방식과 컴퓨터 비전을 사용하는 방법을 살펴보았으니 다양한 유형의 AI 에이전트에 대해 살펴봅시다. 각 유형은 간단한 작업부터 복잡한 의사 결정 및 학습에 이르기까지 특정 작업을 위해 설계되었습니다.
단순 반사 에이전트는 가장 기본적인 유형의 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 과거 기록이나 미래의 결과를 고려하지 않고 순전히 현재 상황에 따라 미리 정의된 동작으로 특정 입력에 응답합니다. 이러한 에이전트는 일반적으로 간단한 "if-then" 규칙을 사용하여 행동을 안내합니다.
이미지 분석과 관련해서는 특정 색상(예: 빨간색)을 감지하여 즉각적인 동작(예: 빨간색 물체 강조 표시 또는 개수 세기)을 트리거하도록 단순 반사 에이전트를 프로그래밍할 수 있습니다. 이는 간단한 작업에는 효과적일 수 있지만 에이전트가 이전 경험을 통해 학습하거나 적응하지 못하기 때문에 더 복잡한 환경에서는 부족합니다.
모델 기반 반사 에이전트는 환경의 내부 모델을 사용하여 상황을 더 잘 이해하기 때문에 단순 반사 에이전트보다 더 발전된 에이전트입니다. 이 모델을 사용하면 누락되거나 불완전한 정보를 처리하고 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
AI 보안 카메라 시스템을 예로 들어보겠습니다. 카메라에 통합된 비전 AI 에이전트는 컴퓨터 비전을 사용하여 실시간으로 일어나는 일을 분석할 수 있습니다. 움직임과 행동을 정상적인 행동 모델과 비교하여 도난과 같은 비정상적인 활동을 발견하고 잠재적인 보안 위협을 더 정확하게 포착할 수 있습니다.
농작물 모니터링에 사용되는 유틸리티 기반 드론을 생각해 보세요. 드론은 장애물을 피하면서 더 많은 면적을 커버하도록 비행 경로를 조정하고 작업에 가장 적합한 경로를 선택합니다. 즉, 드론은 우선순위를 정할 영역이나 효율적인 탐색 방법과 같은 여러 가지 잠재적 작업을 평가하고 효율성을 극대화할 수 있는 작업을 선택합니다.
마찬가지로 유틸리티 기반 에이전트는 여러 옵션 중에서 가장 큰 이점이나 결과를 얻을 수 있는 최적의 조치를 선택하도록 설계되었습니다. 이를 위해 설계된 비전 AI 에이전트는 이미지나 센서 데이터와 같은 다양한 시각적 입력을 처리 및 분석하고 사전 정의된 기준에 따라 가장 유용한 결과를 선택할 수 있습니다.
목표 기반 에이전트는 둘 다 특정 목표를 달성하는 것을 목표로 한다는 점에서 유틸리티 기반 에이전트와 유사합니다. 하지만 목표 기반 에이전트는 정의된 목표에 더 가까워지는 행동에만 집중합니다. 목표 기반 에이전트는 전체 가치나 장단점 같은 다른 요소를 고려하지 않고 각 작업이 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지에 따라 평가합니다.
예를 들어 자율주행차는 목적지에 도달하는 것이 목표일 때 목표 기반 에이전트로 작동합니다. AI 카메라와 센서의 데이터를 처리하여 장애물 피하기, 교통 신호 준수하기, 경로를 유지하기 위한 우회전 선택 등의 결정을 내립니다. 이러한 결정은 전적으로 목적지에 안전하고 효율적으로 도달한다는 목표에 얼마나 부합하는지에 따라 이루어집니다. 유틸리티 기반 에이전트와 달리 목표 기반 에이전트는 효율성이나 최적화와 같은 추가 기준을 고려하지 않고 목표 달성에만 집중합니다.
컴퓨터 비전에 익숙하다면 모델이 새로운 데이터를 학습하여 개선되는 프로세스인 미세 조정에 대해 들어보셨을 것입니다. 학습 에이전트도 비슷한 방식으로 작동하며 시간이 지남에 따라 경험을 쌓으면서 적응하고 개선합니다. 비전 기반 품질 관리와 같은 애플리케이션에서 이러한 에이전트는 검사할 때마다 결함을 더 잘 감지할 수 있습니다. 이러한 성능 개선 능력은 안전과 정밀도가 중요한 항공과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
계층적 에이전트는 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누어 단순화합니다. 상위 수준의 상담원이 전체 프로세스를 감독하여 전략적 결정을 내리고 하위 수준의 상담원이 특정 작업을 처리하는 방식입니다. 여러 단계와 세부적인 실행이 필요한 작업의 경우 더 효율적입니다.
예를 들어 자동화된 창고에서는 상위 로봇이 분류 프로세스를 계획하고 어떤 품목이 어느 구역으로 가야 하는지 결정할 수 있습니다. 동시에 하위 로봇은 컴퓨터 비전을 사용하여 품목을 식별하고 크기, 모양 또는 라벨과 같은 특징을 분석하여 올바른 쓰레기통에 정리하는 데 중점을 둡니다. 명확한 책임 분담은 시스템이 원활하게 작동하는 데 도움이 됩니다.
비전 능력을 갖춘 AI 에이전트의 핵심은 컴퓨터 비전 모델입니다. 현재 가장 신뢰할 수 있는 최신 컴퓨터 비전 모델 중 하나는 Ultralytics YOLO11 입니다. YOLO11 는 실시간 효율성과 정확성으로 유명하여 컴퓨터 비전 작업에 적합합니다.
다음은 YOLO11의 기능을 사용하여 나만의 AI 에이전트를 구축하는 데 관련된 다양한 프로세스입니다:
컴퓨터 비전과 통합된 AI 에이전트인 비전 AI 에이전트는 작업을 자동화하고, 프로세스를 빠르게 진행하며, 의사 결정을 개선함으로써 산업을 변화시키고 있습니다. 교통을 통제하는 스마트 시티부터 안면 인식을 이용한 보안 시스템까지, 이러한 에이전트는 일반적인 문제에 대한 새로운 솔루션을 제공하고 있습니다.
또한 시간이 지남에 따라 계속 학습하고 개선할 수 있어 변화하는 환경에서도 유용하게 사용할 수 있습니다. YOLO11 과 같은 도구를 사용하면 이러한 AI 에이전트를 더 쉽게 만들고 사용할 수 있으므로 더 스마트하고 효율적인 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리를 확인하여 AI에 대해 알아보세요. 솔루션 페이지에서 의료 분야에서의 컴퓨터 비전과 농업 분야에서의 AI의 다양한 적용 사례를 살펴보세요. 사용 가능한 라이선스 옵션을 살펴보고 시작하세요!
