글
https://drive.google.com/drive/folders/1HH6gqQe6ya78dJpEvkTMzUUbJ2jOIayO
엣지 컴퓨팅-엣지 디바이스-엣지 노드
색상 선택기
색상 표 또는 색상 공간에서 색상 코드 가져 오기
# https://ko.rakko.tools/tools/30/
삼성스튜디오- https://apps.microsoft.com/detail/9p312b4tzffh?hl=ko-kr&gl=NO
https://brunch.co.kr/@dalgudot/110
https://brunch.co.kr/@domino/50
https://blog.envision.co.kr/74
온디바이스 기반 인공지능 비전인식 모델 학습// https://brunch.co.kr/@acc9b16b9f0f430/72
On-device-based AI vision recognition model 교육목표 - 온디바이스를 기반으로 인공지능 비전인식 모델학습을 위한 기술교육- C 프로그래밍 기초
https://www.koreadeep.com/blog/%EB%B9%84%EC%A0%84-ai
https://visionsystem.kr/issue-news?tpf=board/view&board_code=2&code=984
활용장비 인공지능 비전인식 실습장치(k210 processor, 비전카메라 외)
인공지능 기술 개요 (머신러닝, 딥러닝, 데이터모델 11:00~12:00 AI 머신러닝 개발환경 구축 13:00~14:00 온디바이스 소개 및 기본사용방법 14:00~15:00 입출력장치 제어 프로그래밍(카메라) 15:00~16:00 QR코드, 이미지저장 16:00~17:00 색상인식 장치 제어///
얼굴인식 모델 학습 10:00~11:00 데이터 라벨링 11:00~12:00 사물인식 모델 생성 13:00~14:00 사물 분류 모델 생성 14:00~15:00 객체인식 모델 학습 및 평가 15:00~16:00 장치연동 응용 모델 평가
아래는 제시된 이미지를 기반으로 정리한 표입니다:
| 구분 | 구성 요소 | 주요 특징 및 고려 사항 |
|---|---|---|
| 수집 (Device) | - Processor- Sensors- Actuators | - 고성능화- 소형화- 다기능화- 저전력화- OSHW(Open Source Hardware) |
| 연결 (Network) | - LAN/WAN- 이동통신- 근거리통신- 트래픽 분산 | - 저전력- 전송속도/거리- 통신방식- 안정성/보안 |
| 처리 (Platform) | - API- Framework- Data 수집/분석 | - 관리/유지보수- 비용- 개발환경 |
| 제공 (Service) | - Cloud Service- Social Service- Business System | - 개인 IoT- 공공 IoT- 산업 IoT |
이 표는 AIoT 기술의 4가지 핵심 요소(수집, 연결, 처리, 제공)를 요약한 것으로, 각 요소에 해당하는 구성과 특징들을 정리한 것입니다. 필요 시 한글 워드나 엑셀 파일로도 제공해드릴 수 있습니다.
이미지에 있는 내용을 표 형식으로 정리하면 다음과 같습니다:
| 분류 | 구성 요소 |
|---|---|
| AI Machine | - CPU- GPU/VPU/TPU/NPU- Storage- Sensor- Camera- Network- Communication Device |
| AI Framework | - TensorFlow (Google)- Keras- PyTorch (Meta)- Caffe- Theano- DL4J- MXNet- CNTK (MS) |
| AI Platform | - 객체인식/검출/추적- 색상 추출- OCR(광학문자인식)- TTS(텍스트음성변환)- 데이터마이닝- 음성인식/번역- 자연어 처리- 데이터 합성 |
| AI Service | - 제조(공장, 물류, 로봇)- 의료(건강관리, 헬스케어)- 스마트홈(허브, 보안, 로봇)- 금융(핀테크/블록체인)- 모빌리티(자율주행/모빌리티)- 메타버스(디지털트윈)- 가상화(VR/AR/Cloud) |
필요 시 엑셀, 한글 문서 등으로도 변환해드릴 수 있습니다.
# UNITREE G1- https://www.unitree.com/g1
@ https://aimatters.co.kr/tag/%EC%82%BC%EC%84%B1-ballie/
[영상] [CES 2024] '우리 가족의 첫 AI 구성원' 볼리(Ballie)가 ...
- 삼성 가우스 기반의 온디바이스 생성형 AI를 탑재하여 사용자와 자연스럽게 소통하고, 다양한 스마트홈 기기를 제어할 수 있습니다.
- 벽이나 바닥 등 원하는 공간에 영상을 투사하여 엔터테인먼트나 정보를 제공합니다.
- 사용자의 일상 패턴과 상황을 학습하여 맞춤형 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 옷을 추천하거나, 외출 시간을 알려주는 등의 기능을 수행합니다.
- IR 리모컨 기능을 통해 IoT 기능이 없는 기기도 SmartThings에 연결하여 제어할 수 있습니다.
- 친구처럼 사용자와 함께 대화하며 정보를 제공하고, 때로는 반려 동물이나 어린이를 돌보는 역할도 수행합니다.
PEAK-i AI - https://platform.peak.ai/login
https://www.peakai.com////https://www.peakaio.com/
YOLO - https://brunch.co.kr/@aischool/11 / https://github.com/ultralytics/ultralytics
https://docs.ultralytics.com/ko/#where-to-start
# 001 . DEVICE
- AI CHIP - MPU
- 저전력, 초소형
- OSWH - https://oshwlab.com/ //
- YOLO는 한 번의 신경망 통과로 객체를 감지하여 처리 속도가 빠릅니다.
- 객체 감지를 위해 별도의 단계를 거치지 않고 하나의 네트워크로 처리합니다.
- 최신 YOLO 버전은 높은 정확도를 제공하며, 다양한 객체 감지 작업에 활용됩니다.
- YOLO는 지속적으로 개선되어 다양한 버전 (v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8 등)이 존재하며, 각 버전별로 특징과 성능이 다릅니다.
- 차량, 보행자, 신호등 등을 감지하여 자율 주행 시스템에 활용됩니다.
- CCTV 영상에서 사람, 차량 등을 감지하여 보안 시스템에 활용됩니다.
- X-ray, MRI 등 의료 영상에서 병변이나 이상 징후를 감지하는 데 활용될 수 있습니다.
- 로봇이 주변 환경을 인식하고 물체를 탐지하여 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
- 다양한 분야에서 객체 감지가 필요한 곳에 활용될 수 있습니다.
- 객체 감지 (Object Detection): 이미지나 동영상에서 객체의 위치와 종류를 파악하는 작업입니다.
- 1-stage detector: YOLO와 같이 하나의 네트워크로 객체 감지를 처리하는 방식입니다.
- 경량화 (Lightweight): 연산량이 적고, 메모리 사용량이 적은 모델을 의미합니다.
- 추론 속도 (Inference speed): 모델이 데이터를 처리하는 속도를 의미합니다.
- 사전 학습 모델 (Pre-trained model): 이미 많은 데이터로 학습된 모델을 의미합니다.
- Ultralytics YOLO: YOLO 모델을 구현하고 관리하는 인기있는 라이브러리입니다.
- 빛이 렌즈를 통해 카메라 내부로 들어오면 이미지 센서에 투사됩니다.
- 이미지 센서는 빛의 강약을 감지하여 각 픽셀에 해당하는 전기적 신호로 변환합니다.
- 변환된 전기 신호는 ADC(Analog-to-Digital Converter)를 통해 디지털 신호로 변환됩니다.
- 변환된 디지털 이미지는 픽셀 단위로 분할되어 이미지 프로세서를 통해 더욱 분석하기 쉽게 단순화 및 변경됩니다.
- 변환된 전기 신호는 ADC(Analog-to-Digital Converter)를 통해 디지털 신호로 변환됩니다.
- 비전 소프트웨어는 이미지를 분석하여 특정 패턴이나 특징을 감지합니다.
- 검사, 측정, 가이드 등 다양한 작업에 필요한 정보를 추출합니다.
- 추출된 정보는 로봇 제어, 불량품 판정, 위치 추적 등 다양한 작업에 활용됩니다.
- 추출된 정보는 로봇 제어, 불량품 판정, 위치 추적 등 다양한 작업에 활용됩니다.
- 한 줄씩 스캔하여 이미지를 생성하며, 주로 연속적인 움직임이 있는 물체의 검사에 사용됩니다.
- 2차원 이미지를 한번에 획득하며, 다양한 형태의 검사 및 측정에 활용됩니다.
- 깊이 정보를 포함한 3차원 이미지를 생성하여, 물체의 거리, 부피, 표면 형태 등을 측정합니다.
- 산업 현장에서 요구되는 빠른 속도로 이미지 처리가 가능합니다.
- 높은 해상도와 정밀도를 통해 정확한 검사 및 측정이 가능합니다.
- 다양한 소프트웨어 설정을 통해 특정 작업에 최적화된 검사가 가능합니다.
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