컴퓨터 비전은 인공지능이 이미지나 비디오를 인식, 분석, 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술 분야입니다.
플라노그램(Planogram)은 매장 내 제품 배치를 시각적으로 표현한 도식입니다. 이 도식은 특정 상품이 매장 선반에서 어떻게 진열되고 배치되어야 하는지를 명확히 보여줍니다. 주로 소매업체와 벤더가 협력하여 판매 최적화를 위해 사용하며, 매출 증대와 고객 경험 개선을 목적으로 합니다. 플라노그램은 제품의 위치, 수량, 진열 방향 등을 포함하여 매장 레이아웃을 체계적으로 구성하는 데 핵심적인 도구입니다. 소매점에서 플라노그램을 사용하면 비즈니스 요구사항에…
현대의 컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 모델, 데이터 소스, 그리고 복잡한 논리의 결합을 필요로 합니다. 이러한 복잡성을 효과적으로 관리하고 신속하게 프로토타입을 개발하며, 생산 환경에 배포하기 위해 **로보플로우(Roboflow)**는 **워크플로우(Workflows)**라는 강력한 도구를 제공합니다. 로보플로우 워크플로우란? 로보플로우 워크플로우는 로우코드(low-code) 기반의 오픈 소스 플랫폼으로, 사용자가 복잡한 비전 AI 애플리케이션을 간단하게 구축하고 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 이 플랫폼은 40개 이상의 사전…
컴퓨터 비전 프로젝트에서 데이터셋은 핵심적인 역할을 합니다. 좋은 데이터셋은 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소 중 하나이며, 특히 정확하고 풍부한 데이터는 성공적인 프로젝트를 이끌어낼 수 있습니다. **로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 방대한 데이터셋을 제공하여 개발자와 연구자들이 효율적으로 프로젝트를 진행할 수 있도록 돕습니다. 이번 글에서는 로보플로우의 데이터셋이 제공하는 기능, 주요 예제, 그리고 프로젝트에 활용할 수 있는…
**로보플로우(Roboflow)**는 컴퓨터 비전 프로젝트를 간소화하고 가속화하는 혁신적인 플랫폼으로, 다양한 산업 분야에서 큰 활약을 하고 있습니다. 이 글에서는 로보플로우가 실제로 어떻게 활용되고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다. 1. 제조업: 품질 관리 및 결함 탐지 사례 설명 제조업에서는 생산된 제품의 품질을 유지하고 결함을 조기에 발견하는 것이 중요합니다. 로보플로우는 이러한 작업을 자동화하여 인적 오류를 줄이고 비용을 절감할 수…
최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 컴퓨터 비전 분야도 빠르게 성장하고 있습니다. 얼굴 인식, 객체 탐지, 이미지 분류와 같은 기술은 우리의 일상과 산업 전반에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 하지만 이러한 기술을 구현하기 위해서는 고급 지식과 복잡한 데이터 처리 과정이 요구되며, 이는 초보자나 중소규모 팀에게는 큰 부담이 될 수 있습니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 플랫폼이…
생성형 AI의 활용 가능성을 확인하기 위해 ChatGPT와 Claude AI에 교량, 벽 등 콘크리트 구조물의 균열 사진을 제공하고 분석을 요청하였습니다. 제공된 사진만으로는 균열의 존재 여부를 확인하기 어려웠으나, 근접 촬영된 사진에서는 균열의 위치, 크기, 형태, 심각도를 비교적 정확하게 파악할 수 있었습니다. 생성형 AI는 균열 분석에 활용 가능성이 있으나, 정확한 판단을 위해서는 고해상도의 근접 사진이 필요할 것으로 보입니다.