컴퓨터 비전이 물체 감지, 이미지 분류, 포즈 추정과 같은 AI 기반 작업을 통해 산업을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요.
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20년 전만 해도 기계와 컴퓨터가 세상을 보고 이해할 수 있다는 생각은 공상 과학 소설에 불과했습니다. 하지만 오늘날에는 인공 지능(AI)의 발전 덕분에 이러한 개념이 현실이 되었습니다. 특히 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전(CV)은 기계가 이미지와 동영상을 이해하고 분석할 수 있게 해줍니다. 실시간으로 물체를 식별하고, 보안 시스템을 개선하고, 복잡한 작업을 자동화하는 등 그 잠재력은 가능성의 경계를 넓혀가고 있습니다.
다양한 산업 분야에서 컴퓨터 비전의 고유한 기능을 도입하기 위한 다양한 방법을 모색하면서 컴퓨터 비전은 기술의 미래를 빠르게 형성하고 있습니다. 컴퓨터 비전 기술의 세계 시장 규모는 2024년에 198억 3,000만 달러에 달했으며 향후 몇 년간 매년 19.8%씩 성장할 것으로 예상됩니다.
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이 글에서는 컴퓨터 비전의 정의, 발전 과정, 오늘날의 작동 방식 등 컴퓨터 비전에 대해 자세히 살펴봅니다. 또한 가장 흥미로운 응용 분야도 살펴볼 것입니다. 그럼 시작해 보겠습니다!
컴퓨터 비전은 머신러닝과 신경망을 활용하여 컴퓨터가 이미지나 동영상 파일과 같은 시각적 데이터의 내용을 이해하도록 가르치는 AI의 하위 분야입니다. 처리된 이미지에서 수집한 인사이트를 통해 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전은 소매업에서 진열대 이미지를 분석하여 재고 수준을 추적하거나 자동 결제 시스템으로 쇼핑 경험을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 이미 많은 기업에서 스마트폰 사진에 필터를 추가하는 작업부터 제조업의 품질 관리에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 컴퓨터 비전 기술을 사용하고 있습니다.
컴퓨터 비전 솔루션이 왜 필요한지 궁금할 수 있습니다. 결함을 발견하거나 패턴을 인식하는 것과 같이 지속적인 주의가 필요한 작업은 사람에게는 어려울 수 있습니다. 특히 빠르게 변화하거나 복잡한 환경에서는 눈이 쉽게 피로해지고 세부 사항을 놓칠 수 있습니다.
사람들은 다양한 크기, 색상, 조명 또는 각도의 물체를 인식하는 데 능숙하지만, 압박감 속에서 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 반면 컴퓨터 비전 솔루션은 쉬지 않고 작동하며 대량의 시각적 데이터를 빠르고 정확하게 처리합니다. 예를 들어, 실시간으로 교통 상황을 분석하여 혼잡을 감지하고 신호 타이밍을 최적화하거나 심지어 사람이 관찰하는 것보다 더 빠르게 사고를 식별할 수 있습니다.
수년에 걸쳐 컴퓨터 비전은 이론적 개념에서 산업 전반의 혁신을 주도하는 신뢰할 수 있는 기술로 발전해 왔습니다. 컴퓨터 비전의 발전을 정의한 몇 가지 주요 이정표를 살펴보겠습니다:
오늘날 컴퓨터 비전은 빠르게 발전하여 의료, 자율 주행 차량, 스마트 시티와 같은 분야에서 문제를 해결하는 방식을 변화시키고 있습니다. Ultralytics YOLO 실시간 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계된 유 온리 원 룩(You Only Look Once) 모델을 사용하면 다양한 산업 분야에서 비전 AI를 효과적이고 정확하게 구현하기가 더 쉬워집니다. AI와 하드웨어가 계속 발전함에 따라 이러한 모델은 고급 시각 데이터 분석을 통해 기업이 더 현명한 의사결정을 내리고 운영을 간소화할 수 있도록 돕고 있습니다.
컴퓨터 비전 시스템은 인간의 뇌가 작동하는 방식에서 영감을 얻은 알고리즘인 신경망을 사용하여 이미지를 분석하는 방식으로 작동합니다. 특히 컨볼루션 신경망(CNN)이라는 특정 유형은 사진의 가장자리나 모양과 같은 패턴을 인식하는 데 탁월합니다.
시각적 데이터를 단순화하기 위해 풀링과 같은 기술은 이미지의 가장 중요한 부분에 초점을 맞추고, 추가 레이어는 이 정보를 처리하여 특징 식별이나 물체 감지와 같은 작업을 수행합니다. 다음과 같은 고급 모델은 Ultralytics YOLO11과 같은 고급 모델은 속도와 정확성을 위해 설계되어 실시간 이미지 처리를 가능하게 합니다.
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일반적인 컴퓨터 비전 애플리케이션은 원시 이미지를 유용한 인사이트로 변환하기 위해 여러 단계를 거칩니다. 다음은 네 가지 주요 단계입니다:
컴퓨터 비전의 작동 방식에 대해 이야기할 때 컴퓨터 비전 작업에 대해 언급한 것을 눈치채셨을 것입니다. Ultralytics YOLO11 같은 모델은 이러한 작업을 지원하도록 구축되어 실제 애플리케이션에 빠르고 정확한 솔루션을 제공합니다. YOLO11 은 물체 감지부터 움직임 추적까지 이러한 작업을 효율적으로 처리합니다. 이 모델이 지원하는 몇 가지 주요 컴퓨터 비전 작업과 그 작동 방식을 살펴보겠습니다.
객체 감지는 컴퓨터 비전의 핵심 작업으로, 이미지에서 관심 있는 객체를 식별하는 데 사용됩니다. 객체 감지 작업의 출력은 클래스 레이블('자동차' 또는 '사람' 등 각 객체의 범주 또는 유형) 및 신뢰 점수(모델이 각 감지에 대해 얼마나 확실한지를 나타내는 숫자 값)와 함께 경계 상자(이미지에서 감지된 객체 주위에 그려진 직사각형) 집합으로 표시됩니다. 예를 들어, 객체 감지를 사용하여 거리의 보행자나 교통 중인 자동차의 위치를 식별하고 정확히 찾아낼 수 있습니다.
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이미지 분류의 주요 목표는 전체 콘텐츠를 기반으로 입력 이미지에 미리 정의된 레이블 또는 카테고리를 할당하는 것입니다. 이 작업에는 일반적으로 이미지 내에서 지배적인 객체 또는 특징을 식별하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 이미지 분류는 이미지에 고양이가 있는지 개가 있는지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. YOLO11 같은 컴퓨터 비전 모델은 아래 그림과 같이 개별 품종의 고양이 또는 개를 분류하도록 맞춤 학습할 수도 있습니다.
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인스턴스 분할은 다양한 애플리케이션에서 사용되는 또 다른 중요한 컴퓨터 비전 작업입니다. 여기에는 동일한 유형의 객체가 여러 개 있더라도 이미지를 세그먼트로 나누고 각 개별 객체를 식별하는 작업이 포함됩니다. 객체 감지와 달리 인스턴스 분할은 한 단계 더 나아가 각 객체의 정확한 경계를 윤곽을 그리는 작업입니다. 예를 들어, 자동차 제조 및 수리 분야에서 인스턴스 세분화는 각 자동차 부품을 개별적으로 식별하고 레이블을 지정하여 프로세스를 보다 정확하고 효율적으로 만들 수 있습니다.
포즈 추정의 목표는 손, 머리, 팔꿈치 등 주요 지점의 위치를 예측하여 사람이나 물체의 위치와 방향을 파악하는 것입니다. 이는 실시간으로 신체 동작을 이해하는 것이 중요한 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 사람 포즈 추정은 스포츠 분석, 동물 행동 모니터링, 로봇 공학 등의 분야에서 일반적으로 사용됩니다.
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YOLO11 에서 지원하는 다른 컴퓨터 비전 작업을 살펴보려면 공식 Ultralytics 문서를 참조하세요. YOLO11 에서 객체 추적 및 OBB(방향성 경계 상자) 객체 감지와 같은 작업을 처리하는 방법에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
시중에 많은 컴퓨터 비전 모델이 있지만 Ultralytics YOLO 시리즈는 강력한 성능과 다용도성이 돋보입니다. 시간이 지남에 따라 Ultralytics YOLO 모델은 더 빠르고 정확하며 더 많은 작업을 처리할 수 있도록 개선되었습니다. 언제 Ultralytics YOLOv5 이 도입되면서 PyTorch 과 같은 Vision AI 프레임워크를 통해 모델 배포가 더욱 쉬워졌습니다. 이를 통해 더 많은 사용자가 높은 정확도와 사용 편의성을 결합한 고급 Vision AI로 작업할 수 있게 되었습니다.
Next, Ultralytics YOLOv8 는 인스턴스 분할, 포즈 추정, 이미지 분류와 같은 새로운 기능을 추가하여 한 단계 더 발전했습니다. 한편, 최신 버전인 YOLO11 은 여러 컴퓨터 비전 작업에서 최고의 성능을 제공합니다. YOLOv8m 보다 22% 적은 수의 파라미터로 COCO 데이터 세트에서 더 높은 평균 정밀도(mAP)를 달성하여 물체를 더 정확하고 효율적으로 감지할 수 있는 YOLO11m입니다. 숙련된 개발자이든 AI를 처음 접하는 개발자이든, YOLO11 은 컴퓨터 비전 요구 사항을 충족하는 강력한 솔루션을 제공합니다.
앞서 컴퓨터 비전 모델( YOLO11 )이 다양한 산업 분야에 어떻게 적용될 수 있는지에 대해 설명했습니다. 이제 우리의 일상을 변화시키고 있는 더 많은 사용 사례를 살펴보겠습니다.
의료 분야에서 컴퓨터 비전은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 물체 감지 및 분류와 같은 작업은 의료 영상에서 질병을 더 빠르고 정확하게 감지하는 데 사용됩니다. 엑스레이 분석에서 컴퓨터 비전은 사람의 눈으로 보기에는 너무 미묘할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.
또한 암 세포와 건강한 세포를 비교하기 위해 암 검출에도 사용됩니다. 마찬가지로 CT 스캔 및 MRI와 관련하여 컴퓨터 비전은 인간에 가까운 정확도로 이미지를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 의사가 더 나은 결정을 내리고 궁극적으로 더 많은 생명을 구하는 데 도움이 됩니다.
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컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차가 도로 표지판이나 신호등과 같은 물체를 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. 광학 문자 인식(OCR) 과 같은 기술은 자동차가 도로 표지판의 텍스트를 읽을 수 있게 해줍니다. 또한 물체 감지 작업에서 실시간으로 사람을 식별하는 보행자 감지에도 사용됩니다.
또한 컴퓨터 비전은 도로 표면의 균열과 포트홀까지 찾아낼 수 있어 변화하는 도로 상황을 더 잘 모니터링할 수 있습니다. 전반적으로 컴퓨터 비전 기술은 교통 관리를 개선하고 교통 안전을 강화하며 스마트 시티 계획을 지원하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다.
농부들이 걱정 없이 자동으로 씨를 뿌리고, 물을 주고, 제때 농작물을 수확할 수 있다고 가정해 봅시다. 이것이 바로 컴퓨터 비전이 농업에 가져다주는 이점입니다. 컴퓨터 비전은 실시간 작물 모니터링을 용이하게 하여 농부들이 질병이나 영양 결핍과 같은 문제를 사람보다 더 정확하게 감지할 수 있게 해줍니다.
모니터링 외에도 컴퓨터 비전과 통합된 AI 기반 자동 제초기는 잡초를 식별하고 제거하여 인건비를 절감하고 작물 수확량을 늘릴 수 있습니다. 이러한 기술의 조합은 농부들이 자원을 최적화하고 효율성을 개선하며 농작물을 보호하는 데 도움이 됩니다.
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제조업에서 컴퓨터 비전은 생산 모니터링, 제품 품질 확인, 작업자 자동 추적에 도움이 됩니다. 비전 AI는 프로세스를 더 빠르고 정확하게 처리하는 동시에 오류를 줄여 비용 절감으로 이어집니다.
특히 품질 보증을 위해 객체 감지 및 인스턴스 세분화가 일반적으로 사용됩니다. 결함 감지 시스템은 완제품에 대한 최종 검사를 수행하여 최상의 제품만 고객에게 전달되도록 합니다. 찌그러짐이나 균열이 있는 제품은 자동으로 식별되어 거부됩니다. 또한 이러한 시스템은 실시간으로 제품을 추적하고 계수하여 조립 라인에 대한 지속적인 모니터링을 제공합니다.
컴퓨터 비전이 교실에서 사용되는 방법 중 하나는 제스처 인식을 통해 학생의 움직임을 감지하여 학습을 개인화하는 것입니다. YOLO11 같은 모델이 이 작업에 적합합니다. 손을 들거나 혼란스러운 표정을 짓는 등의 제스처를 실시간으로 정확하게 식별할 수 있습니다.
이러한 제스처가 감지되면 진행 중인 수업을 조정하여 추가 도움을 제공하거나 학생의 필요에 더 잘 맞도록 콘텐츠를 수정할 수 있습니다. 이를 통해 보다 역동적이고 적응력 있는 학습 환경이 조성되어 교사는 수업에 집중하고 시스템은 각 학생의 학습 경험을 지원합니다.
다양한 산업 분야에서 컴퓨터 비전의 응용 분야를 살펴보았으니 이제 컴퓨터 비전의 발전을 이끄는 주요 트렌드에 대해 자세히 알아보겠습니다.
주요 트렌드 중 하나는 데이터의 출처에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 분산 컴퓨팅 프레임워크인 엣지 컴퓨팅입니다. 예를 들어, 엣지 컴퓨팅은 카메라나 센서와 같은 장치가 시각적 데이터를 직접 처리할 수 있도록 지원하여 응답 시간을 단축하고 지연을 줄이며 개인정보 보호를 개선합니다.
컴퓨터 비전의 또 다른 주요 트렌드는 병합 현실의 사용입니다. 컴퓨터 비전을 사용하여 실제 세계와 디지털 요소를 결합하여 가상 객체를 현실 세계와 매끄럽게 혼합하는 것입니다. 게임, 교육 및 훈련의 경험을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
컴퓨터 비전이 다양한 산업에 가져올 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
이러한 이점은 컴퓨터 비전이 다양한 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 강조하지만, 구현과 관련된 과제를 고려하는 것도 중요합니다. 다음은 몇 가지 주요 과제입니다:
컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 세상을 보고 이해할 수 있게 함으로써 기계가 세상과 상호작용하는 방식을 재창조하고 있습니다. 컴퓨터 비전은 이미 자율 주행 자동차의 안전성 향상, 의사의 신속한 질병 진단 지원, 맞춤형 쇼핑, 농작물 모니터링 지원 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
기술이 계속 발전함에 따라 엣지 컴퓨팅과 혼합 현실과 같은 새로운 트렌드가 더 많은 가능성을 열어주고 있습니다. 편견과 높은 비용과 같은 몇 가지 과제가 있지만 컴퓨터 비전은 앞으로 많은 산업에 큰 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
자세한 내용은 GitHub 리포지토리를 방문하여 커뮤니티에 참여하세요. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차의 AI와 농업 분야의 컴퓨터 비전과 같은 분야의 혁신을 살펴보세요. 🚀
