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  • 중대재해처벌법 대응 매뉴얼: 담당자가 챙겨야 할 7가지 핵심 포인트

    중대재해처벌법, 아직도 “우리 회사는 괜찮겠지”라고 생각하나요? 이 글에서는 관리자가 바로 적용할 수 있는 중대재해처벌법 대응 매뉴얼을 통해 위험 요소를 어떻게 점검하고 체계를 마련해야 하는지 상세히 안내합니다. 사고를 예방하고 자동화할 수 있는 솔루션까지 고려해야 진짜 ‘리스크 제로’에 가까워집니다. 아래 내용을 따라 한 항목 씩 점검해 보세요! 2024년 1월부터, 중대재해처벌법이 5인 이상 사업장에도 적용됩니다. 이제 중소 규모 […]

    안전 인사이트 2025-07-07

  • 제조AI, 정말 어렵고 비쌀까? 도입을 미루는 4가지 오해

    왜 제조 현장에 AI가 필요할까? 최근 제조 현장은 그야말로 ‘고속·고강도’ 시대에 들어섰습니다. 인력은 부족한데 생산성은 높이고, 불량률은 줄여야 하죠. 안전 담당자와 생산 관리자는 한정적인 인원으로 더욱 정밀하고 반복적인 공정 점검을 해야 하는 부담을 집니다. 현실적으로 이 모든 과업을 완벽히 커버하기란 쉽지 않죠. AI는 제조 현장을 위한 해답이 될 수 있습니다. AI를 활용하면 데이터 자동 분석으로 […]

    제조 인사이트 2025-07-03

  • 영상) AI 비전 검사의 성공적 도입을 위한 방향성 제안

    <AW2025 베스트 솔루션 데이> 에서 진행한, AI 비전 검사의 성공적인 도입 방향에 대한 세이지 홍영석 대표의 제안입니다.

    제조 인사이트 2024-12-05

  • 제조업에 특화된 MLOps의 필요성

    제조업에 특화된 MLOps의 필요성 요즘 모든 분야에서 인공지능(AI)이 화제입니다. 제조업도 예외는 아니죠. AI를 도입해 공정을 자동화하려는 시도는 최근 들어 더욱 활발하게 진행되고 있습니다. 그런데 잘 만들어진 AI 모델을 도입하면 모든 문제가 해결될 것 같지만, 현실은 그렇지 않습니다. 아무리 잘 만든 AI 모델이라도 시간이 지나면 성능이 떨어지기 마련입니다. 가장 큰 원인은 새로운 데이터가 지속적으로 유입되면서 데이터의 […]

    테크 2024-05-29

  • 스마트 제조업을 위한 AI 검사 도입의 장애물과 해결책

    2015년 이후 중국을 포함한 글로벌 제조 공장에서 자동화 바람이 거세게 불기 시작하면서 디지털 전환(Digital Transformation)이 대두되었습니다.

    제조 인사이트 2024-05-13

  • A peak into Automatic Data Augmentation by Policy Searching

    기계학습(machine-learning, ML) 혹은 딥러닝(Deep-learning, DL) 기반으로 모델을 학습할 때 데이터 증강(data augmentation, DA)은 모델의 일반화(generalization) 성능과 좋은 Representation 학습에 있어 매우 중요한 기술입니다. 그러나 이는 주로 사람의 경험이나 직관에 크게 의존합니다. ML/DL community에서도 이러한 문제를 인식하고 효과적으로 Data augmentation을 자동으로 수행하기 위한 방법에 대해 고민해 왔습니다. 이번 글에서는 사람에 대한 의존성을 낮추고 Data augmentation을 보다 […]

    테크 2021-07-20

  • 산업 비전 검사를 위한 전이 학습 (Transfer Learning for Industrial Visual Inspection)

    전이 학습 이란 2012년 Alex Krizhevsky가 AlexNet11이라는 Convolutional neural network(CNN)으로 ImageNet 데이터 세트에서 기존 비전 알고리즘을 모두 압도하는 성능을 발표한 이후, CNN은 비전 검사에서 매우 광범위하게 적용되고 있습니다. 그러나 기존 비전 알고리즘과 비교했을 때 CNN의 치명적인 단점은 매우 많은 데이터가 필요하다는 것입니다. 이러한 문제로 초창기 CNN은 주로 ImageNet과 같이 매우 많은 이미지들로 구성된 데이터 세트에만 […]

    테크 2021-07-08