Ultralytics 블로그와 함께 AI의 세계를 탐험하십시오!
Ultralytics와 함께 AI 및 컴퓨터 비전의 최신 트렌드를 살펴보십시오. YOLO의 발전부터 혁신적인 애플리케이션까지, 당사가 기술의 미래를 어떻게 만들어가고 있는지 확인해 보십시오.
주제별 최신 아티클
Ultralytics 모로코 오프사이트: 2026 팀 하이라이트
모로코에서 진행된 Ultralytics 사내 워크숍을 소개합니다. 워크숍, 문화 체험, 그리고 전 세계 팀원들이 하나로 뭉친 순간들을 담았습니다.
2026 Qualcomm × Extreme Vision Edge AI Developer Technology Day에서 확인한 Ultralytics의 주요 하이라이트
2026 Qualcomm x Extreme Vision Edge AI Developer Day 2026에서 Ultralytics의 활동 요약: 행사 현장에서의 데모, 주요 하이라이트 및 대화 내용입니다.
CVPR 2026에서 보여준 Ultralytics의 주요 하이라이트
덴버에서 개최된 CVPR 2026에서 Ultralytics가 전시, 연구 발표 및 글로벌 컴퓨터 비전 커뮤니티와 교류했던 주요 순간들을 되돌아봅니다.
Intel Core Ultra Series 3(Panther Lake)에서 OpenVINO를 사용하여 Ultralytics YOLO26 가속화하기
CPU, GPU, NPU를 포함한 Intel 하드웨어 전반에서 추론을 가속화하기 위해 Ultralytics YOLO26 모델을 OpenVINO 형식으로 내보내는 방법을 확인하십시오.
Ultralytics의 중국 커뮤니티 밋업: 머신러닝에 대한 전 세계적 관심도가 가장 높은 국가
Ultralytics의 첫 번째 선전 밋업 하이라이트: 완전한 컴퓨터 비전 플랫폼으로 진화하는 YOLO와 중국 AI 커뮤니티의 미래 전망.
AMD Dev Day Shanghai에서의 Ultralytics: 로컬 AI와 에이전트 시스템의 만남
AMD AI 관련 AMD Dev Day Shanghai에서 Ultralytics가 공유하는 인사이트: 로컬 AI 배포, 에이전트 시스템, ROCm 및 Ryzen AI Max 395.
Embedded Vision Summit 2026에서 Ultralytics의 주요 하이라이트
Embedded Vision Summit 2026에서 Ultralytics YOLO26을 선보이고 산타클라라의 AI 커뮤니티와 교류했던 Ultralytics의 활동을 요약합니다.
Ultralytics YOLO와 DEEPX의 파트너십: 물리적 AI를 위한 엣지 AI 추론
새로운 DEEPX 내보내기 통합 기능을 통해 Ultralytics YOLO 추론을 NPU 기반 엣지 AI 하드웨어에서 사용하는 방법을 알아보십시오.
Ultralytics Platform을 사용하여 Ultralytics YOLO 모델을 내보내는 방법
Ultralytics Platform을 사용하여 비전 AI 모델을 쉽게 내보내십시오. 몇 번의 클릭만으로 엣지, 모바일 및 클라우드 배포를 위해 모델을 준비하는 방법을 확인해 보십시오.
Ultralytics YOLO26을 활용한 위험한 팔레트 적재 감지
Ultralytics YOLO26을 활용하여 창고 내의 위험한 팔레트 적재를 감지하고 안전 개선, 위험 감소 및 효율적인 운영을 유지하는 방법을 알아보십시오.
Ultralytics Platform을 이용한 폴리곤 어노테이션 가이드
폴리곤 어노테이션에 대해 알아보고, 이것이 어떻게 정밀한 객체 세그멘테이션을 가능하게 하는지, 그리고 Ultralytics Platform으로 어노테이션을 쉽게 생성하는 방법을 확인하십시오.
독일 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics의 주요 하이라이트
독일에서 열린 Hannover Messe 2026에서 Ultralytics YOLO 모델이 산업용 AI 솔루션을 구동하는 방식을 선보였던 현장을 요약합니다.
컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 PyTorch와 TensorFlow 중 선택하기
컴퓨터 비전 프로젝트를 위한 PyTorch와 TensorFlow를 비교해 보고, 귀하의 비전 워크플로우에 가장 적합한 프레임워크를 확인하십시오.
실제 작동하는 모델 확인하기
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차장 순찰을 자동화하고, 순찰 시간을 30% 단축하며, 안전성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
Scaleout, Ultralytics YOLO를 활용해 모델 업데이트 시간을 수주에서 수 시간으로 단축
Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습(federated learning)을 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 디바이스에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보십시오.
RapiD Engineering은 Ultralytics YOLO를 통해 해산물 품질 관리 배포 시간을 1주일 단축했습니다
RapiD Engineering이 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 연어 검사를 자동화하고, 실시간으로 결함을 감지하며, 1주일 분량의 엔지니어링 작업을 절감했는지 확인해 보십시오.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO로 산호초 보존을 촉진합니다.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO, 엣지 AI, 그리고 자율 모니터링 시스템을 사용하여 어떻게 산호초 보존과 해양 인텔리전스를 확장하는지 확인해 보십시오.
Volley, Ultralytics YOLO 기반의 250개 이상의 코트 내 AI 트레이너 운영
"정말 좋은 점은 모델이 엣지 하드웨어에서 실시간으로 매우 잘 작동하며, 클라우드에서도 동일한 모델을 사용하여 완전히 동일한 워크플로우를 실행할 수 있다는 것입니다."
WG Tech Solutions, Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator로 안전 위반 사례 28% 절감
WG Tech Solutions가 Ultralytics YOLO와 Axelera의 AI Accelerator를 활용하여 제조 현장의 안전 위반 사례를 28% 감소시킨 방법을 알아보세요.
Stride, Ultralytics YOLO로 1분 내 말 보행 분석 서비스 제공
Stride가 말 자세 추정을 위해 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 1분 이내에 전체 보행 분석을 완료하는 방법을 알아보세요.
Pixelabs, Ultralytics YOLO 기반 자동화로 95% 재현율 달성
Pixelabs가 워크플로우를 자동화하고 95%의 재현율을 달성하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
SiteAssist, Ultralytics YOLO를 통해 77만 개 이상의 이미지를 처리하여 현장 안전 개선
SiteAssist가 건설 현장 안전을 개선하기 위해 Ultralytics YOLO 모델을 어떻게 활용하는지 알아보세요.
Chef Robotics, Ultralytics YOLO를 사용하여 식품 손실 67% 절감
Chef Robotics가 정밀한 식품 조립을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 살펴보세요.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO로 결제 대기열 43% 단축
Cali Intelligence가 객체 탐지를 통해 소매점 결제 대기열을 어떻게 줄이는지 살펴보세요.
MarineSitu, Ultralytics YOLO를 사용하여 수중 모니터링 가동 시간 96% 이상 달성
MarineSitu가 수중 객체 탐지를 혁신하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하는지 알아보세요.
Theia Scientific, Ultralytics YOLO로 현미경 분석 속도 43배 향상
Theia Scientific이 Ultralytics YOLO를 사용하여 현미경 데이터 분석을 어떻게 재정의하는지 알아보세요.
eSmart Systems, Ultralytics YOLO로 송전선 검사 시간 절반으로 단축
eSmart Systems가 결함 탐지 속도를 높이고 유틸리티 검사를 혁신하기 위해 Ultralytics YOLO를 어떻게 사용하는지 알아보세요.
Axelera AI는 Ultralytics YOLO를 사용하여 34 FPS 에지 AI 추론을 제공합니다
Axelera AI가 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 Metis AI 칩에서 빠르고 정확하며 효율적인 에지 비전을 제공하는지 알아보십시오.
STMicroelectronics는 MCU에서 추론당 단 9.4 mJ로 Ultralytics YOLO를 실행합니다
STMicroelectronics가 저전력 마이크로컨트롤러에 Ultralytics YOLO 모델을 효율적으로 배포하여 엣지에서 정확한 실시간 추론을 수행하는 방법을 알아보세요.
Specialvideo, Ultralytics YOLO로 식품 검사 정확도 99% 달성
Specialvideo가 실시간 AI 식품 검사를 강화하여 품질 보장, 폐기물 감소 및 효율성 향상을 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
Vivity AI, Ultralytics YOLO로 연간 500만 달러 이상의 산업 운영 비용 절감
Vivity AI가 Ultralytics YOLO 모델을 활용하여 산업 자동화를 강화하고 효율성을 높이며 다운타임을 줄이고 작업장 안전을 보장하는 방법을 알아보세요.
Videologic Analytics, Ultralytics YOLO로 1만 개의 AI 카메라 라이선스로 확장
Videologic Analytics가 Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 비디오 감시를 강화하고, 탐지 정확도를 개선하며, 오경보를 줄이고, 실시간 위협 모니터링을 최적화하는 방법을 알아보세요.
Prezent, Ultralytics YOLO로 슬라이드 탐지 정확도 34% 향상
Prezent가 슬라이드 요소 탐지를 자동화하여 구조와 디자인을 유지하면서 처리 시간을 10초 미만으로 단축하기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 활용하는지 알아보세요.
ALYCE, Ultralytics YOLO로 교통 AI 추론 속도 20% 향상
ALYCE가 지속 가능하고 스마트한 도시를 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 데이터 정확도를 높이고 도시 이동성을 최적화하며 AI 기반 교통 솔루션을 구축하는지 알아보세요.
Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지
Kiwitron이 KewiEye 솔루션에서 산업 현장의 위험 요소를 탐지하고 해결하여 안전성을 높이기 위해 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 사용하는지 알아보세요.
SOHGA, Ultralytics YOLO를 통해 주차 모니터링 시간 30% 단축
SOHGA의 MEGURU 시스템이 Ultralytics YOLO26을 사용하여 주차장 순찰을 자동화하고, 순찰 시간을 30% 단축하며, 안전성을 향상시키는 방법을 알아보십시오.
Scaleout, Ultralytics YOLO를 활용해 모델 업데이트 시간을 수주에서 수 시간으로 단축
Scaleout이 Ultralytics YOLO와 연합 학습(federated learning)을 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 보호하면서 엣지 디바이스에서 AI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보십시오.
RapiD Engineering은 Ultralytics YOLO를 통해 해산물 품질 관리 배포 시간을 1주일 단축했습니다
RapiD Engineering이 어떻게 Ultralytics YOLO를 사용하여 연어 검사를 자동화하고, 실시간으로 결함을 감지하며, 1주일 분량의 엔지니어링 작업을 절감했는지 확인해 보십시오.
Project Ocean Oasis가 Ultralytics YOLO로 산호초 보존을 촉진합니다.
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