안녕하세요 🙌 MLOps Insight 뉴스레터를 전하는 Product Advocate 정현지입니다 :)
무더위가 기승인 요즘, 바로 어제가 입추(立秋)였는데요. 여름이 지나고 가을에 접어들었다는 뜻이지만 아직 날씨는 여름을 보내줄 생각이 없는 것 같습니다😅 휴가철 더위와 냉방병 조심하시고 MLOps Insight와 함께 뽀송한 하루를 시작하시면 좋겠습니다💘
지난 뉴스레터에서는 생성형 AI가 제조업에 혁신을 가져다 줄 수 있는 방법을 살펴보았는데요. 이번에는 제조 현장 안전을 보장하기 위한 맞춤형 AI 도입 및 고도화 전략을 다뤄보려 합니다. 슈퍼브에이아이에서 진행한 실험을 통해, AI 모델을 어떻게 고도화했는지 지금 바로 함께 알아보실까요?
최근 AI 기술의 발전과 함께 제조 현장에도 많은 변화가 일어나고 있습니다. 특히, 안전을 최우선으로 하는 제조 환경에서 AI는 더욱 중요한 역할을 하고 있는데요. 지난 2022년부터 시행된 중대재해처벌법으로 인해 많은 제조 현장에서 위험을 알리고 해결하는 솔루션의 적극적인 도입이 시작되기도 했습니다.
하지만, 제조 현장에 AI를 도입하는 데에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 다양한 환경 변화와 복잡한 작업 과정에서 정확한 AI 모델을 개발하고 유지 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 또한, 안전 위반 행위는 종종 미묘하고 모호하기 때문에 AI 모델 학습에 많은 데이터와 노력이 필요합니다.
그래서 제조 현장에 신속하게 AI를 도입하고 개선해 나갈 수 있다는 것을 보여드리기 위해, 슈퍼브에이아이에서 자체 개발한 CCTV 및 보안 AI 데모를 선보였는데요. 이 CCTV 및 보안 AI는 기획 촬영된 데이터로 학습된 베이스라인 모델을 기반으로 개발되었습니다. 1차 모델을 생성하는 데는 단 10일이 소요되었는데요. 이렇게 개발한 모델을 실제 상황에 적용한 후, AI가 현장을 제대로 이해하지 못하고 성능이 낮게 나오는 문제를 발견하게 됩니다. 이는 AI 개발 과정에서 종종 나타날 수 있는 문제점으로, 사무실에서 취득하고 학습한 데이터와 AI가 적용될 실제 환경이 상이하기 때문에 발생한 것인데요. 이런 문제점을 해결하기 위해 아래와 같은 해결 방법을 적용했습니다.
맞춤형 AI 모델로 고도화해 나가는, CCTV·보안 AI 개발 과정
1. AI 모델 성능을 분석하고 취약점을 파악하여 데이터를 추가 학습 :
다양한 환경 변화 고려한 데이터 증강: 1차 모델은 유사 객체를 검출하는 것에 취약점을 보였습니다. 이에 따라 제조 현장의 조명, 카메라 각도, 작업자의 복장 등 다양한 변수를 고려하여 데이터를 증강해야 함을 파악했습니다.
희귀 데이터 보완: 실제 현장에서 발생 빈도가 낮은 특수한 상황이나 사건에 대한 데이터를 생성하여 모델의 학습 효율을 높일 수 있었습니다.
2. 대시보드를 구축해 CCTV 모니터링 및 감지 내용을 수치화하고 통계·분석 제공 :
직관적인 사용자 인터페이스: 비전문가도 쉽게 시스템을 사용하고 관리할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공한다면 데이터에 대한 파악을 효율적으로 할 수 있겠죠. 산업 현장의 경우 실시간 CCTV 모니터링 및 감지 AI 도입뿐만 아니라 관리자에게 업무 효율성과 생산성을 줄 수 있는 솔루션을 필요로 합니다. 이에 따라 관리자가 확인하고 싶은 CCTV 모니터링 영상을 텍스트 검색할 수 있고, 영상을 설명하는 텍스트를 출력할 수 있도록 고도화했습니다.
맞춤형 대시보드: AI 모델이 감지한 결과를 수시로 확인하지 않아도 한눈에 현황을 파악하고 분석할 수 있는 대시보드를 통해 다양한 정보를 시각화하여 제공하고, 효율적인 의사 결정을 지원할 수 있도록 합니다.
이처럼 다양한 실제 현장 상황을 고려하여 제조 현장에 맞는 AI를 구축하는 과정을 요약하여 알아보았는데요. 앞서 설명해 드린 부분 이외에도 AI 고도화를 위한 개선 방법은 슈퍼브에이아이의 블로그에서 더 자세히 확인하실 수 있습니다. 더 자세한 내용을 본문에서 꼭 확인해 보세요!
Learning & Other Insights🌟
Meta의 새로운 오픈소스 모델 SAM 2
Meta는 이미지 및 비디오 세분화를 위한 고급 기반 모델인 SAM 2를 출시하여 모델, 코드 및 데이터셋을 오픈 소스로 제공했습니다. SAM 2는 이전 방법보다 3배 적은 상호 작용으로 더 나은 분할 정확도를 보여주고, 이미지와 비디오 분할에서 6배 빠른 속도로 수행할 수 있다고 합니다. 링크를 통해 더 자세히 알아보세요!
GitHub에서 플랫폼에 AI 플레이그라운드를 추가하고 있다고 합니다. 출시한 GitHub Models에는 Llama 및 Mistral과 같은 개방형 모델과 OpenAI의 GPT-4o 및 4o mini와 같은 폐쇄형 모델이 제공된다고 하는데요. 개발자가 플랫폼에서 직접 다양한 AI 모델을 테스트할 수 있습니다. 지금 바로 베타 등록을 해보시는 것은 어떤가요?
전 Stability.ai 개발자들이 고급 생성 AI 모델 개발에 집중하는 스타트업인 Black Forest Labs를 설립했습니다. 이 회사는 첫 번째 제품인 Flux.1 제품군을 출시했는데, 이는 텍스트-이미지 생성에서 새로운 벤치마크를 보여준다고 합니다. Flux.1 모델이 시각적 품질, 신속한 준수, 유연성 측면에서 Midjourney v6.0 및 DALL-E 3(HD)와 같은 경쟁 제품을 능가한다고 하는데요. 자세한 내용은 링크를 통해 확인하세요!
Runway는 AI 비디오 모델의 업그레이드 버전인 Gen-3 Alpha Turbo를 출시했습니다. 이는 이전 모델인 Gen-3 Alpha보다 7배 빠른 속도를 자랑하면서도 유사한 성능 표준을 유지합니다. 새로운 모델은 약 11초 만에 10초 비디오를 제작할 수 있다고 하는데요. 더 자세한 내용은 링크에서 확인하실 수 있습니다.
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