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공장자동화를 위한 인공지능 용어

- 알고리즘 :  컴퓨터가 목적을 달성할 수 있도록 지원하는 명령 및 계산 집합. 공장 자동화에서 알고리즘은 센서, 스캐너, 디지털 카메라에서

얻은 대규모 데이터 집합을 정리해서 비효율성을 확인시키고 품질을 강화시키며 개 사항을 추천 해주고, '학습' 알고리즘은 사람의 개입

없이 생산 공정을 최적화하기 위해서 시행 착오 및 예제별 학습 방식을 사용합니다.

- 인공지능(AI) :  사람에게 어려운 작업을 수행하기 위해 자동화를 이용해서 인간의 의사 결정과 가장 흡사한 컴퓨팅 기술. AI 알고리즘은

인간으로 인한 오류를 줄이고 생산 난제를 예상하기 위해 이미지 인식과 자연어 처리와  같은 기술들을 사용할 수 있기 때문에 공장 자동화

에서 중추적인 역할을 담당합니다.

- 이미지 인식 :  AI를 이용한 디지털 이미지 내용 분석. 이미지 인식 알고리즘은 수 백 만개 픽셀을 스캔한 후 딥러닝을 적용해서 사람, 장소,

물건 등을 구분합니다. 이 기술은 자동화된 공장의 생산성을 크게 개선할 수 있는 바코드 스캔 및 자동화된 검사를 실현합니다.

- 머신 러닝 :  사람이 프로그래밍을 하지 않고서도 결과를 개선할 수 있는 컴퓨팅 프로세스. 머신 러닝 알고리즘은 컴퓨터가 학습 결과를

생성하기 위해 수 백만번에 걸쳐서 합격 사례를 찾고 불합격 사례를 피하도록 학습하고, 이미지 인식은 이미지를 수 백만장 분석해서 디지털

사진에서 다양한 물체들을 구분합니다.

- 머신 비전 :  물체의 특정한 특징을 파악하는 규칙 기반 알고리즘. 머신 비전 기술은 광학 스캐너와 디지털 카메라의 데이터를 이용해서

생산 라인 상의 부품을 검사하고 유통 센터 내에서 바코드를 스캔합니다. 머신 비전 툴은 사람의 육안보다 훨씬 빠르게 작동하지만 딥러닝은

이러한 툴의 정확성과 효율성을 크게 개선시킵니다.

- 광학 문자 인식(OCR) :  인쇄된 숫자, 문자, 글자를 의미 있는 디지털 데이터로 전환. OCR 기술은 수 십년 이상 지난 기술이지만 여전히

공장 자동화와 제품 유통에서 중요합니다. 더군다나 AI 기술은 OCR 정확도를 큰 수준으로 개선함으로써 구부러짐, 찢어짐, 손상, 비닐

포장재로 가려진 상황에서 레이블 스캔을 수행할 수 있습니다.