딥러닝 기술 활용 농산물 품질 선별 시스템 개발

비교적 정형화 되어 있는 공산품을 넘어서서 비정형화 되어있는 농산물에까지 머신러닝이 진출 했다.

 

농림축산식품부에서 이달의 A-벤처스에 한 기업을 선정했다.

 

 

이 기업의 머신비전 기술을 사용한다면 기존의 숙련자보다 30배 이상의 속도로 농산물 검사를 처리 할 수 있다. 

 

점차 더 다양한 작물로 적용 범위를 확대할 예정이라 한다. 

 

궁금한 점

구(球)형의 농산물의 경우 모든 면의 검사를 위해 어떤 처리를 했나?

 

 

###### 본문

제36호 A-벤처스 ‘에이오팜’…딥러닝 기술 활용 농산물 품질 선별 시스템 개발  < 농수축산 < 식품저널뉴스 < 기사본문 - 식품저널 foodnews

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AI를 활용해 운전습관 파악, 위험한 운전습관을 알려준다.

위험하게 운전하면 보험료 상승 시킬수 있다.

 

국내 한 스타트업에서 영상인식AI 를 활용하여 운전습관 분석 및 사고발생 확률 예측 모델을 제시했다. 

 

머신러닝에서 특출난 효과를 보이는 분야중 하나가 영상처리 분야 인데 

영상처리 기술을 이용해서 운전습관을 분석하는 기술이 개발 된것이다. 

 

이는 단순히 영상을 통해 운전습관을 분석하는것 뿐만이 아니고, 위험 경고를해서 사고를 예방할수 있고

또, 위험한 운전습관을 가진 운전자에게 보험료를 더 청구할수도 있는등 다양한 파급효과가 있을수 있다. 

 

점차 운전보조시스템(ADAS)가 보편화 되가고 있는 상황에 이러한 기술이 합쳐진다면 더욱더 안전한 도로가 되지 않을까

 

원본은 링크로 대체 합니다. 

 

궁금한점

데이터 처리는 Client 단에서 처리 되는지? 그렇다면 영상처리를 위한 processor 는 어느정도여야 하는지?

Server 단에서 처리 된다면 Cloud 기반으로 처리가 가능한지?

Traffic에 따른 대비는 어떤식으로 되어야 하는지?

 

###### 본문

운전습관 분석해 교통사고 막는 인공지능 < 테크 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

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점차 머신러닝의 사용도가 높아지면서 더 많은 어플리케이션에 머신러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다

 

그 핵심에는 Microprocessor 에서 머신러닝을 가능하게 해주는 TinyML 이 있다. 

 

기존에 머신러닝이라 하면 떠오르는 외장그래픽카드, 발열, 팬소리 등등 이 있었는데

이는 그에 따른 모든 문제를 해결하는 듯 보인다.

 

현재는 대표적으로 아래 플랫폼 에서 가능하다고 한다. 

 

1. 아두이노

2. NVIDIA Jetson Nano Development Kit

3. Coral

4. Tensorflow Lite for Microcontroller

5. Raspberry Pi

6. Google AIY Projects

 

궁금한점은?

 - 기존의 머신러닝과 TinyML 간의 호환성은 어느정도인가?

 - 기존의 머신러닝 대비 dataset 의 용량 차이는 얼마나 나는가?

 

 

글의 문 내용은 링크로 대체 한다. 

 

######## 출처

[기고] 자원이 제한적인 환경에서 구동하는 머신러닝, TinyML < 칼럼/기고 < 인사이트 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)

 

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잘(?) 다니던 회사를 여러 사정에 따라 그만두고 다른 직종으로 전환하려 공부를 시작 했다.

 

물론 이유는 많았다. 

결혼을 하고 보금자리를 구해 이사도 했으니, 가족에 대한 책임이 생기는데

기존에 하던 일은 현장이 어디에 있던 현장에 나가서 끝장을 봐야 돌아올수 있는 일이라

가족에 대한 책임과 동시에 하기 어려웠다는 판단이었다. 

 

하지만 막상 나름 8년간의 사회생활을 정리하고 새로 옮길 직종을 정하기가 여간 어려운 것이 아니었다.

기존에 하던 일이 Vision sensor engineer 라서 익숙하고 또 장기적으로 유망해 보이는 머신러닝에 혹했다. 

그래도 전자전기공학 출신이라는 생각으로 혼자 책도 보고 인터넷을 찾아보며 공부를 했지만 역시 전문가의 교육은 따라 갈수 없겠다 싶어 교육 과정도 신청 했다. 

 

앞으로 공부를 하면서 하나씩 흔적을 남기려 한다. 

그래야 나중에 되돌아 봤을때 계속 나아갈 힘이 생길거 같다. 

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tqdm  (0) 2022.06.08

어느날 문득 티비에서 들려오는 BGM 이 있었으니...

 

Imagine dragons 의 Rise up

 

원래 웅장하고 밝은 분위기를 좋아해서 그런지 한번에 내 스타일이다.. 싶었다.

 

그러나.. 문제는 소리만 들어서 무슨 광고 인지, 어느회사광고인지도 모르는 상황.

 

 

기다리는수밖에..

 

한참을 기다리다 다시 듣게 된 후에야 이 bgm 을 찾을수 있었다. 

 

 

얼마전 모 화장품 광고에도 이 그룹의 Thunder 라는 곡이 쓰였던 꽤 유명한 그룹이었다. 

 

 

듣는건 좋아하지만 자세히 알지는 못하는 음.알.못이라... 

 

 

 

 

(11) Rise Up - YouTube

 

https://blog.naver.com/dkzkemsls/221366595487

 

 

항상 그랬다.

 

사건이 생겨서 힘들어질때면 그제서야 뒤돌아보고 바뀌어야 된다고,

아니 바꼈어야 된다고 생각하며 후회 했었다.

 

물론 지금도 그렇다.

그래서 다시 돌아오게 되었다.

 

7년만이다.

 

어쨋든 계기는 계기니까.

다시 시작이다.

 

주제는 모르겠다.

어차피 나만 들어와서 볼거 같으니까.

 

그래도 기록은 해두는게 좋을것 같아서.

 

어쨋든. 시작.

요즘 이동통신사들의 광고를 보면 4G 와 LTE 에 대한 내용이 많은 부분을 차지하고 있습니다. 

흔히 알고 있는 여러 이유들로 인해 3세대(3G) 를 대표하는 WCDMA에서 한단계 진화한 4세대(4G)로 넘어 간다는 내용이지요.

사실 세대 구분은 의미가 없다고 할정도로 상업적목적을 가진 통신사들의 광고로 인해 그 의미가 퇴색되어졌습니다. 

 

이동통신 기술의 세대구분은 사실 매우 정확한 구분을 갖고 있습니다. 바로 기술 표준에 따라 구분하는 것이지요..

이동통신 기술 표준 규격은 3GPP라고 불리는 이동통신 관련 단체들의 협의단체에서 구분하고 있습니다. 

3GPP 에서는 Release 라는 단위로 기술 규격들을 분리하고 있습니다. 쉽게말해 소프트웨어의 버전이라 생각하면 편하겠죠.

예를들면 국내에 SHOW라는 친숙한 이름으로 소개되었던 초기의 WCDMA기술은 Release 99  에 속해 있습니다. - 이후 Release 번호체계가 두자리에서 한자리로 바뀝니다 - 최근에 서비스 되고 있는 진화된 형태(속도가 빠른)의 WCDMA(HSPDA, HSPUA, HSPA+)는 Release 4, 5, 6 에 걸쳐 Release 되었습니다.  또한 요즘 LTE라 광고하는 기술은 Release 8, 9 에 속해있습니다. 

 

서론이 길어졌군요.. 여하튼 제가 말하고자 하는 바는 요즘에 4세대(4G) 라 광고 하는 LTE는 엄밀히 말해서 4세대가 아니라는 것입니다.  이게 무슨 소리냐? 4세대가 아니면 그들이 거짓 광고를 하는것이냐? 그건또 그렇지 않습니다.. 사실 지금 막 상용화서비스에 성공하고 광고중인 LTE 서비스는 기술 표준 규격상 3.9세대로 분류되고 있습니다. 

 

하지만 LTE는 기존의 WCDMA에 비해 확실히 진일보된 서비스임에 틀림없습니다. 속도 또한 12배정도 빨라집니다. 하지만 LTE는 궁극적인 기술적 목표인 LTE-A (LTE Advanced) 로 나아가기 위한 디딤돌에 불과 합니다. 바로 이 LTE-A가 진정한 4세대(4G)로 분류 되고 있습니다. LTE 의 통신 속도는 (이론상) 최대 173Mbps 입니다.

 

그 이름도 발전스러운 LTE Advanced.... 뭔가 더 발전 된거 같지 않나요? 참고로 LTE-A는 3GPP 에 Release 10 으로 분류 되어있습니다.  LTE-A 의 통신속도는 무려 (이론상) 최대 1Gbps 입니다. 업로드도 또한 (이론상) 최대 500Mbps 입니다. 무려 LTE의 6배, 현재의 71배 입니다. 

 

사실 사용자의 입장에서 지금 내가 쓰는 서비스가 3세대냐 3.5세대냐 2.75세대냐 4세대냐 는 중요한 문제는 아닙니다. 내 핸드폰이 잘 터지고 인터넷만 빠르면 그만이지요. 하지만 점차 복잡해지고 다양해지는 무선통신 서비스에 있어 약간의 지식은 조금더 나은 선택을 할수 있게 해줄것이라 생각합니다..

아이폰 4G의 수신률 문제에 대해 스티브 잡스가 입을 열었다.  결론만 말하자면 '그렇게 잡지 마라' 였다. 테두리 안테나를 채용했으니 테두리를 쥐고 통화를 했을때는 수신률 저하가 날수밖에 없다는 것.

고가의 핸드폰을 몇개의 손가락으로 대강 쥐고 통화를 하란 말인가? 나는 아무리 공짜폰이라도 떨어트릴까 꼭 쥐고 통화를 하는데 말이다. 사실 처음에 아이폰 4G에 테두리 안테나를 채용했다는 말을 듣고 설마.. 수신률은 어떻게 해결을 했겠지.. 하고 생각을 했는데 이 뉴스를 접하고 나니 황당하다. 제품을 이용하는 소비자에게 이용하는 방법을 바꾸라고 강요하다니 이런 어이 없는 경우가 어디있을까. 모든 상업용 제품은 사용자의 모든 상황을 고려해서 개발해야한다는 기본중의 기본을 스티브 잡스는 까먹은것일까?

하다못해 오백원짜리 지우개를 사더라도 사용자의 입에 들어갈 확률까지 고려해 인체에 무해한 원료를 사용하도록 되어있거늘.. 지우개의 몇십배가 되는 고가의 핸드폰에서 이런 원칙이 지켜지지 않고 있다니 놀라울 따름이다.

한편으론 애플의 입지가 벌써 이렇게 올라왔나란 생각도 들고 머지안아 apple's world 가 만들어 질거란 생각도 확고해 진다.

아이폰을 잡는 방법을 다르게 한다고 치자. 테두리를 잡았을때 수신율에 차이가 생긴다는것은 테두리를 통해 엄청난 전자파가 송출된다는것인데.. SAR(Specific Absorption Ratio : 전자파 흡수율)은 얼마나 될런지... 확인은 안해봤지만 꽤 많은 양이 나올것 같은데.. 물론 테두리를 통해 나가므로 문제가 없을것이라고 이야기 하겠지만.. 전자파는 방사형이라는 것을...
아래는 신문기사..
http://www.ddaily.co.kr/news/news_view.php?uid=64994

 바로 몇시간 전까지 엘리베이터 모델링을 했다. 뜬금 없이 엘리베이터라니... 생각하겠지만.. 만드는 사람 입장에서는 정말 피말리는 시간들이었다.. ㅎ 마감 2시간 30분 전까지 프로그래밍을 완료하고 보고서를 작성해서 마감 20분전에 제출하는 그 기분이란.. 정말 오만가지 생각이 교차한다..

 각설하고.. 모델링이 무엇인가?  바로 모델링은 어떤 제품을 직접 제작에 들어가기 전에 시뮬레이션을 돌려보는것이라 생각하면 쉽다. 예를들어 내가 오늘 만들었던 엘리베이터를 생각해보자. 엘리베이터의 제어 시스템을 만든다고 가정하면 만들어논 제어 시스템이 정상적으로 작동하는지 알아보려면 가장 간단한거는 직접 운전해 보면 된다. 실제로 엘리베이터에 제어 시스템을 연결해서 동작 시켜보는 것이다. 하지만 만약에 제어시스템에 문제가 있어서 오동작을 해서 엘리베이터가 망가졌을경우 심각한 물질적 손해를 입을수도 있다. 그렇지 않다 하더라도 제품 하나를 만들기 위해 엘리베이터를 직접 설치하고, 몇번 시험해보고 다시 프로그램을 수정하고 다시 실험해보고.... 이 과정을 반복하기에는 번거롭고, 시간도 많이 들고, 돈도 많이 든다.

 그래서 컴퓨터를 이용한 모델링을 이용 하는 것이다. 모델링 방법에는 셀수 없을 정도로 여러가지 방법이 있는데 그 중에 한가지 방법이란 것을 기억해 주기 바란다. 컴퓨터를 이용해 내가 생각하는 제품의 컨셉을 잡아주면 그 컨셉대로 모델링을 하면서 어디에 오류가 있는지를 쉽게 알수 있게 해준다. 컨셉이란것이 추상적인것이 아니라 상당히 세세한것까지 포함하기 때문에 모델링 결과를 가지고 제품의 제작에 들어갈수 있을 정도이다.

 사실 이번에 엘레베이터를 모델링 하기 전까지 매일 엘리베이터를 이용하면서도 이렇게 멍청하게 밖에 만들지 못할까? 란 생각을 수도 없이 반복했다. 요즘에는 엘리베이터 여러대를 하나의 제어기가 제어하면서 조금더 유기적인 구성을 만들어 낼수 있지만 그마저도 비 효율적이라 답답함을 느낀 경험은 누구나 다 갖고 있을것이다. 그렇지만 이번에 엘리베이터의 모델링을 하고 나서는 그런 생각이 싹 사라져 버렸다. 물론 이런 작은 실습을 가지고 상용화된 프로그램에 대입을 시킨다는 것은 넌센스이지만 어느정도 그런것을 경험해 본 나로써는 지금의 기능만큼의 제어기를 만든다는것도 상당히 힘든 노력의 결과라는것을 충분히 느낄수 있었다.

 매번 느끼는 것이지만 디지털 기술의 발전은 우리에게 많은 것을 안겨 주지만 그 기술을 연구하고 응용해 실생활에 적용시키는 사람들은 정말 상상할수 없는 노력을 들여야만 가능하다. 물론 그 사람들에게 고마움을 느끼여 되고 그런 노력들에 비해 받는 처우가 안좋다는것을 말하려 이 글을 쓰는것은 아니다. 접해보지 않은 사람들에게는 그냥 사소한 도구일 뿐이다. 공기같은... 엘리베이터가 없다면? 이란 생각을 하지조차 않을정도로 기술은 이미 식상해져있다. 고등학교때 배운 역시와 실무율 처럼 이제 인간은 왠만큼 기술이 발전해서는 발전했다고 느껴지지도 않는다. 그런세상일수록 엔지니어가 살기는 더욱더 힘들어 진다. CPU가 1.0GHz 냐  1.1GHz 냐 가지고도 이런 저런 만들이 나오는 세상이다. 엔지니어들은 남들보다 0.1 을 앞서기 위해 죽을 힘을 다해 연구하고 있다. 심지어 당신이 퇴근후 편하게 TV를 틀고 IPTV를 통해 못봤던 드라마를 보며 스마트폰으로 드라마 정보를 찾고 있는 그 순간에도 말이다.
 
예전부터 변하지 않는 내 생각은 더이상 인문계와 이공계를 나누지 말았으면 하는 생각이다. 물론 아주 전문적인 내용은 아니라도 인문대생들 에게는 교양 공학 을 가르키고, 이공계생들에게는 교양 인문을 가르켜야 한다. 공학기술자들이 아무리 연구해봤자 그 기술을 사용하는 인간에 대해 연구하지 않으면 그 기술에 대한 신뢰성을 얻을수 없다. 또한 인문학자들이 공학을 배우지 않으면 어떤 기술이 인간에게 필요하게되고, 또 어떤 기술을 어떻게 사용해서 인간이 어떤 영향을 받게 되는지 알수 없다.

 스티븐 잡스가 말했던가? 이번 아이패드는 기술과 인문학의 교차점에서 만들어낸 성과였다고..
우리도 더이상 애플에게 세뇌당하고 있을것인가? 이제 우리도 인문학과 기술의 교차점에서 그 해법을 찾을때이지 싶다.





우리나라에 대한 재미있는 정보를 소개한 글을 인터넷에서 본 적이 있다. 대략 정리해 보면 이런 것이다. 우리나라처럼 국민의 90%가 가정에 국기를 보관하고 있는 나라는 지구 상에 그리 많지 않다고 한다. 또 문맹률 1% 이하인 나라는 우리나라가 세계 유일의 국가라고 한다. 그뿐이 아니다. 문자가 없는 나라들에게 유엔(국제 연합)이 문자를 제공하는데, 그 중에 한글이 들어 있다고 한다. 또 지하철에 노약자 보호석이 있는 다섯 나라 중의 하나가 우리나라라는 내용도 있었다.
평상시 우리나라가 부끄러운 통계들을 많이 가지고 있다고 생각했었는데, 각도를 달리하여 보니까 그런대로 덜 부끄러운 것도 있었다. 이를테면 우리의 교통사고율이 세계에서 높은 편에 든다는데, 차량 대수에 비례해서 본다면 그저 중간 정도는 된다는 것이다. 또 극심한 외환 위기에 빠졌으나 가장 단기간에 위기를 극복한 나라도 우리나라라는 것이다. 이것은 익히 들어서 알고는 있었으나 뭐 대단한 일인가 싶어 무심히 받아들였던 것 같다. 어쩌면 우리 민족의 끈기와 노력을 보여 주는 것인데 자랑스러운 시각으로 보아야겠다는 생각을 못한 것이다.
좀 익살스러운 것들도 있다. 미국도 무시하지 못하는 일본을 무서워하지 않는, 배짱 있는 나라가 우리나라라는 지적도 있었다. 또 중국 옆에 있는 나라 중에서 한 번도 지도에 중국이라고 표기된 적이 없었던 나라이며, 분단국가들 가운데 통일 지지율이 50%를 넘는 유일한 국가도 우리나라라는 내용이었다

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