인공지능 썸네일형 리스트형 Multi-person Pose Estimation: 다중 사람 자세 분석의 혁신 기술 들어가며컴퓨터 비전 기술의 급속한 발전과 함께 Multi-person Pose Estimation이 주목받고 있습니다. 이 기술은 하나의 이미지나 영상에서 여러 사람의 신체 관절과 자세를 동시에 정확하게 분석하는 첨단 AI 기술입니다. 스포츠 분석부터 헬스케어, 엔터테인먼트까지 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 만들어내고 있으며, 특히 실시간 처리가 가능한 딥러닝 모델의 등장으로 그 활용도가 급격히 확대되고 있습니다.Multi-person Pose Estimation 개념핵심 기술 이해Multi-person Pose Estimation은 단일 이미지에서 다수의 사람을 식별하고 각각의 신체 키포인트를 정확히 찾아내는 기술입니다. 일반적으로 인간의 신체는 17-25개의 주요 관절점(어깨, 팔꿈치, 손목, 엉덩.. 더보기 Predictive Action Modeling: 행동 예측 딥러닝 기술의 모든 것 들어가며인공지능이 우리 일상에 깊숙이 스며든 현재, 사용자의 다음 행동을 미리 예측하는 기술이 주목받고 있습니다. Predictive Action Modeling은 딥러닝을 활용해 사용자의 과거 행동 패턴을 분석하고 미래 행동을 예측하는 첨단 기술입니다. 이 기술은 개인화 서비스부터 마케팅 전략까지 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 만들어내고 있습니다.Predictive Action Modeling이란?핵심 개념 이해Predictive Action Modeling은 사용자의 행동 데이터를 기반으로 향후 취할 가능성이 높은 행동을 예측하는 머신러닝 기법입니다. 이 기술은 시간 순서를 고려한 순차적 데이터 분석을 통해 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 다음 행동을 예측합니다.전통적인 통계 분석과 달리, 딥러닝 .. 더보기 Activity Recognition in Videos: 영상 기반 행동 분석의 새로운 패러다임 들어가며스마트폰으로 촬영한 일상 영상에서 AI가 자동으로 '요리하기', '운동하기', '아이와 놀기' 같은 복잡한 활동을 인식할 수 있다면 어떨까요? Activity Recognition in Videos(영상 기반 행동 분석) 기술은 단순한 동작 인식을 넘어서 맥락적이고 복합적인 인간의 활동을 이해하는 차세대 AI 기술입니다. 수많은 프레임으로 구성된 영상에서 시간의 흐름에 따른 행동 패턴을 분석하여, 마치 사람처럼 상황을 이해하고 해석할 수 있는 이 기술은 미디어, 헬스케어, 교육, 보안 등 모든 산업 분야에서 혁신을 만들어내고 있습니다.Activity Recognition in Videos란?기본 개념과 정의Activity Recognition in Videos는 연속된 비디오 프레임에서 사람의 복.. 더보기 Contrastive Learning: SimCLR, MoCo를 활용한 이미지 표현 학습 개요Contrastive Learning은 현대 Self-Supervised Learning 분야에서 가장 효과적인 학습 방법론 중 하나로 자리잡았습니다. 레이블이 없는 이미지 데이터로부터 의미있는 표현을 학습하는 이 기법은 SimCLR과 MoCo 같은 혁신적인 모델들을 통해 지도학습에 필적하는 성능을 달성하고 있습니다.Contrastive Learning의 핵심 원리기본 학습 메커니즘Contrastive Learning의 핵심 아이디어는 매우 직관적입니다. 유사한 데이터 포인트들은 표현 공간에서 가깝게, 다른 데이터 포인트들은 멀리 배치하는 것입니다. 이를 통해 모델은 데이터의 본질적인 특성을 파악하고 의미있는 표현을 학습하게 됩니다.구체적으로, 하나의 이미지에서 서로 다른 augmentation을 적.. 더보기 Self-Supervised Learning: 비레이블 영상의 활용 기법 개요Self-Supervised Learning(SSL)은 인공지능과 컴퓨터 비전 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 학습 방법론입니다. 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 모델이 스스로 학습할 수 있는 기법으로, 기존의 지도학습(Supervised Learning)이 가진 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 제시합니다.Self-Supervised Learning의 핵심 개념기본 원리Self-Supervised Learning은 데이터 자체에서 감독 신호(supervision signal)를 생성하는 학습 방법입니다. 영상 데이터의 경우, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분으로부터 가려진 부분을 예측하거나, 이미지의 순서를 바꾸어 원래 순서를 맞추는 등의 방식으로 학습이 이루어집니다.기존 방법론과의 차이점.. 더보기 Domain Adaptation Segmentation: 도메인 간 갭 줄이기 개요컴퓨터 비전 분야에서 도메인 적응(Domain Adaptation)은 서로 다른 데이터 분포를 가진 도메인 간의 성능 격차를 줄이는 핵심 기술입니다. 특히 이미지 분할(Image Segmentation) 작업에서 도메인 적응은 모델이 학습된 환경과 실제 적용 환경 간의 차이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.Domain Adaptation이란?기본 개념 정의도메인 적응은 소스 도메인(Source Domain)에서 학습된 모델을 타겟 도메인(Target Domain)에서 효과적으로 작동하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 이는 데이터 분포의 차이로 인해 발생하는 성능 저하를 해결하기 위한 접근법으로, 실제 산업 환경에서 매우 중요한 문제입니다.도메인 갭의 원인도메인 간 갭이 발생하는 주요 원인은 다음과 .. 더보기 3D Depth Estimation: 단안 카메라를 통한 거리 추정 기법 서론: 3D Depth Estimation의 중요성3D Depth Estimation, 즉 3D 깊이 추정은 단일 이미지 또는 여러 이미지를 통해 장면 내 각 픽셀의 깊이 정보(카메라로부터의 거리)를 추론하는 기술입니다. 이는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심적이고 도전적인 연구 분야 중 하나로 손꼽힙니다. 자율주행, 로봇 공학, 가상/증강 현실(VR/AR), 3D 모델링, 그리고 의료 영상 분석 등 수많은 첨단 기술 분야에서 3D 깊이 정보는 필수적인 역할을 수행합니다. 특히, 단안 카메라(Monocular Camera)를 이용한 깊이 추정은 비용 효율성과 시스템 단순성이라는 장점으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다. 스테레오 카메라나 LiDAR와 같은 고가의 센서 없이도 3D 환경을 이해.. 더보기 AI를 활용한 기후 변화 대응 전략 기후 변화: 인류가 직면한 가장 중대한 위협기후 변화는 현재 인류 문명과 지구 생태계에 심각한 위협을 가하고 있는 글로벌 이슈입니다. 산업화 이후 대기 중 온실가스 농도가 증가하면서 지구 평균 기온이 상승하고 있고, 이로 인한 해수면 상승, 기상이변, 생물 다양성 감소 등 다양한 문제들이 발생하고 있습니다. 이러한 위기 속에서 인공지능(AI)은 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 예측하는 능력을 통해 기후 변화 대응의 중요한 도구로 부상하고 있습니다.기후 데이터 분석에서의 AI 역할기후 변화 대응의 핵심은 정확한 데이터 분석과 예측에 있습니다. 위성 영상, 대기 조성 데이터, 기온과 강수량 변화 기록 등 다양한 기후 관련 데이터는 매우 방대하고 복잡합니다. 전통적인 통계 분석 방식으로는 이 모든 데이.. 더보기 이전 1 2 다음
