AI 탐구노트

제조업의 패러다임 변화 - 인공지능과 로봇 기술의 발전산업혁명 이후, 제조업은 끊임없는 기술 혁신을 통해 생산성을 향상시켜 왔습니다. 특히 21세기에 들어서면서 인공지능과 로봇 기술의 발전은 제조업의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 자동차, 반도체, 철강, 조선업 등 다양한 분야에서 로봇이 인간의 노동력을 대체하거나 보완하는 사례가 증가하고 있습니다. 이는 생산 효율성과 품질 향상을 도모하는 동시에, 인력 부족 문제를 해결하기 위한 방안으로 주목받고 있습니다.​신설되는 제조, 자동차 및 반도체 공장에서는 상당한 비율의 작업이 로봇에 의한 진행되는 사례가 속속 소개되고 있습니다. 공장에서 사람이 하는 일이라곤 로봇과 공정이 정상적으로 작동하고 있는지 관리하는 일 정도가 되는 셈인데 그만큼 로봇의..

1. 서론디지털 3D 에셋은 게임, 영화, 물리 시뮬레이션, AI 연구 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 이 에셋을 제작하는 과정은 많은 시간과 비용이 소요되는 복잡한 작업으로, 스케치, 모델링, 텍스처 매핑 등 각 단계에서 높은 전문성이 요구됩니다. 이를 해결하기 위해 자동화된 3D 에셋 생성 기술이 주목받고 있으며, 특히 확산 모델 기반의 이미지와 비디오 생성 기술에서 발전을 이루면서 3D 생성 기술도 주목받고 있습니다. 이번에 Tencent가 공개한 Hunyuan3D 2.0은 이와 같은 배경에서 개발된 시스템으로, 텍스처 매핑과 3D 형태 생성의 어려움을 해결하기 위해 독창적인 접근 방식을 채택했습니다. 특히, 확장형 확산 모델을 기반으로 한 두 가지 주요 구성 요소인 Hunyuan..

1. 서론수어는 청각 장애인과 비장애인 간의 소통을 가능하게 하는 중요한 시각적 언어입니다. 수어 데이터를 연구하려면 영상에서 사람의 손, 팔, 얼굴 같은 움직임을 정확히 분석해야 하지만 이 과정은 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 게다가, 연구에 사용할 수 있는 수어 데이터의 양도 적어서 새로운 기술을 개발하거나 테스트하는 데 한계가 있죠. 그리고 대부분의 연구가, 독일 수어(GSL)나 미국 수어(ASL) 같은 특정 언어에 제한된 데이터셋을 주로 사용하며, 데이터의 비표준성과 수작업 주석의 비효율성으로 인해 확장이 어려웠습니다.  Prompt2Sign은 기존의 수어 데이터셋 문제를 해결하기 위해 영상 데이터를 표준화하고 자동화된 주석 생성 도구를 통해 8개 언어의 수어 데이터를 제공하는 첫 다국어 데이터..

1. 서론 : 스케치 애니메이션오늘날의 디지털 콘텐츠 제작은 고도의 전문성과 기술을 요구합니다. 특히, 스케치 애니메이션은 디자이너가 정적인 이미지를 동적으로 변환하여 창의적인 스토리텔링을 할 수 있도록 돕습니다. 그러나 이러한 작업은 여전히 많은 시간과 노력을 필요로 합니다. 인공지능의 발전은 이를 단순화할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 최근 텍스트-비디오 생성 모델은 텍스트 설명만으로도 짧은 동영상을 생성할 수 있는 혁신적인 방법을 제시했습니다. 2. 본론2.1. 기존 방식의 문제점기존의 스케치 애니메이션 도구들은 사용자 주도의 작업을 필요로 합니다. 이는 특정 스케치에 대해 수작업으로 키프레임을 설정하거나, 스켈레톤 데이터를 기반으로 모션을 생성해야 했습니다. 이러한 과정은 시간 소모적일 뿐만 아니..

1.서론 : 브라우저 중심의 에이전트의 한계 웹 브라우저는 인터넷 사용의 중심 도구로 자리 잡고 있습니다. 그러다보니 다양한 일상 업무를 지원하기 위해, 많은 연구가 웹 브라우저 상호작용 에이전트에 집중되어 왔었죠. 이러한 에이전트는 사람처럼 브라우저를 통해 작업을 수행하며, 온라인 쇼핑, 일정 계획, 정보 검색 등 다양한 작업을 지원합니다. 그러나 모든 웹 사이트가 사람 중심의 인터페이스로 설계된 탓에, 기계가 효과적으로 웹 페이지를 탐색하고 작업을 완료하는 데 한계가 있습니다. 이와 대조적으로, 응용 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 기계와 웹 서비스 간의 직접적인 데이터 교환을 가능하게 합니다. API는 구조화된 데이터 교환을 지원하며, 이를 통해 보다 효율적인 작업 수행이 가능합니다. ..