AI 탐구노트

1.서론최근 국내 AI 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 하지만 그 이면에는 치열한 경쟁과 함께, 생존을 위해 각 기업이 얼마나 효율적으로 수익화 모델을 구축했는지가 중요한 화두로 떠오르고 있습니다. 이는 ‘물이 빠지면 누가 발가벗고 수영하는지 알 수 있다’는 격언처럼, 시장 환경이 어려워질수록 더 명확하게 드러납니다. 글로벌 기술 트렌드가 AI의 역할을 강조하고 있지만, 국내 AI 기업들 사이에서도 희비가 엇갈리는 상황입니다. AI 수익화에 성공한 기업과 그렇지 못한 기업 간의 차이는 점점 커지고 있습니다. 특히, LLM(대규모 언어 모델) 기반의 서비스를 제공하는 솔트룩스와 코난테크놀로지와 같은 회사들은 선전하고 있는 반면, AI 비전 분야의 알체라나 데이터 가공을 전문으로 하는 크라우드웍스는 실적 ..

1. 서론 광고 산업은 오래전부터 사람들의 관심을 끌고 유지하는 데 초점을 맞춰왔습니다. 과거에는 광고의 효과를 단순히 도달 범위나 판매 수치로만 평가했지만, 오늘날의 마케팅 환경은 더욱 정밀한 분석을 요구합니다. 광고 주시자의 관심도를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 효과적인 피드백을 제공하는 AI 기술은 이러한 변화의 중심에 서 있습니다. 디지털 사이니지(Digital Signage)는 AI와 결합하여 새로운 광고 기법을 만들어내고 있습니다. 광고판에 설치된 카메라는 지나가는 사람들의 시선, 연령, 성별 등을 분석하고, 주목시간 및 주목횟수 등을 실시간으로 측정합니다. 이 데이터를 통해 광고주는 단순 노출을 넘어 광고 메시지가 얼마나 효과적으로 전달되었는지 정밀하게 분석할 수 있습니다. 더 나아가 실..

1.문제점Yolov8 이후부터 객체 감지를 코드를 실행하면 로그가 아래와 같이 발생합니다. 흠... 내가 찍으라고 한 것도 아닌데 이건 뭐지? 그냥 python에서 로그 안 남기도록 하거나 log level을 높이면 되나? 했는데 그걸로도 안 돼네요. 0: 480x640 1 person, 67.0msSpeed: 2.7ms preprocess, 67.0ms inference, 87.1ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)0: 480x640 1 person, 8.1msSpeed: 1.3ms preprocess, 8.1ms inference, 1.3ms postprocess per image at shape (1, 3, 480, 640)0: 480x640 1..

1. 서론 얼굴 검출은 이미지를 분석하여 사람의 얼굴을 정확히 식별하고 그 위치를 파악하는 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 담당합니다. 이는 얼굴 인식, 감정 분석, 사용자 인증 등 다양한 응용 분야에 필수적인 기초 기술로 자리 잡았습니다. 최근까지 CNN(Convolutional Neural Networks)은 지역적 특징을 효과적으로 학습하는 특성을 통해 높은 성능을 발휘하며 얼굴 검출에서 주요 기술로 사용되어 왔습니다. 그러나 CNN 기반 모델은 고정된 크기의 수용 영역(receptive field)으로 인해 가려짐, 흐림, 다양한 얼굴 각도와 같은 복잡한 조건에서 한계를 드러냅니다. Transformer 모델은 전역적 관계를 학습하는 데 뛰어난 성능을 보이며 NLP를 넘어 컴퓨터 비전..