컴퓨터 비전이 객체 감지, 이미지 분류, 자세 추정과 같은 AI 기반 작업으로 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.
%252525202.webp)
YOLO Vision 2025를 놓치지 마세요!
2025년 9월 25일
10:00 — 18:00 BST
하이브리드 이벤트
컴퓨터 비전이 객체 감지, 이미지 분류, 자세 추정과 같은 AI 기반 작업으로 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.
20년 전만 해도 기계와 컴퓨터가 세상을 보고 이해할 수 있다는 생각은 공상 과학 소설에 불과했습니다. 오늘날 인공 지능(AI)의 발전 덕분에 그 개념은 현실이 되었습니다. 특히 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전(CV)은 기계가 이미지와 비디오를 이해하고 분석할 수 있도록 합니다. 실시간으로 객체를 식별하든, 보안 시스템을 개선하든, 복잡한 작업을 자동화하든, 그 잠재력은 가능한 것의 경계를 넓히고 있습니다.
컴퓨터 비전은 다양한 산업에서 고유한 기능을 채택하는 다양한 방법을 모색함에 따라 기술의 미래를 빠르게 형성하고 있습니다. 전 세계 컴퓨터 비전 시장 규모는 2024년에 198억 3천만 달러에 도달했으며 향후 몇 년 동안 연간 19.8% 성장할 것으로 예상됩니다.
이 기사에서는 컴퓨터 비전이 무엇인지, 어떻게 진화해 왔는지, 오늘날 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다. 또한 가장 흥미로운 응용 분야 중 일부를 살펴볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!
컴퓨터 비전은 머신 러닝과 신경망을 활용하여 컴퓨터가 이미지 또는 비디오 파일과 같은 시각적 데이터의 내용을 이해하도록 가르치는 AI의 하위 분야입니다. 처리된 이미지에서 수집된 통찰력은 더 나은 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 컴퓨터 비전은 소매점에서 선반 이미지를 분석하여 재고 수준을 추적하거나 자동화된 결제 시스템으로 쇼핑 경험을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 많은 기업이 이미 스마트폰 사진에 필터를 추가하는 작업부터 제조의 품질 관리에 이르기까지 다양한 응용 분야에 컴퓨터 비전 기술을 사용하고 있습니다.
컴퓨터 비전 솔루션에 대한 필요성이 왜 그렇게 큰지 궁금할 수 있습니다. 결함을 발견하거나 패턴을 인식하는 것과 같이 끊임없는 주의가 필요한 작업은 사람에게 어려울 수 있습니다. 눈은 피로해질 수 있고, 특히 빠르게 진행되거나 복잡한 환경에서는 세부 사항을 놓칠 수 있습니다.
사람들은 다양한 크기, 색상, 조명 또는 각도로 객체를 인식하는 데 능숙하지만 압박감 속에서 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 반면에 컴퓨터 비전 솔루션은 멈추지 않고 작동하여 많은 양의 시각적 데이터를 빠르고 정확하게 처리합니다. 예를 들어 실시간으로 교통 상황을 분석하여 정체를 감지하고, 신호 타이밍을 최적화하거나, 인간 관찰자보다 더 빠르게 사고를 식별할 수도 있습니다.
수년에 걸쳐 컴퓨터 비전은 이론적 개념에서 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 신뢰할 수 있는 기술로 발전했습니다. 개발을 정의한 주요 이정표를 살펴보겠습니다.
오늘날 컴퓨터 비전은 빠르게 발전하고 있으며 의료, 자율 주행 차량 및 스마트 시티와 같은 분야에서 문제를 해결하는 방식을 변화시키고 있습니다. 실시간 컴퓨터 비전 작업을 위해 설계된 Ultralytics YOLO(You Only Look Once) 모델을 사용하면 다양한 산업에서 Vision AI를 효과적이고 정확하게 구현할 수 있습니다. AI와 하드웨어가 계속 개선됨에 따라 이러한 모델은 기업이 고급 시각적 데이터 분석을 사용하여 더 스마트한 결정을 내리고 운영을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
컴퓨터 비전 시스템은 인간의 두뇌 작동 방식에서 영감을 받은 알고리즘인 신경망을 사용하여 이미지를 분석합니다. 컨볼루션 신경망(CNN)이라고 하는 특정 유형은 사진의 가장자리 및 모양과 같은 패턴을 인식하는 데 특히 좋습니다.
시각적 데이터를 단순화하기 위해 풀링과 같은 기술은 이미지에서 가장 중요한 부분에 집중하고, 추가 레이어는 이 정보를 처리하여 특징 식별 또는 객체 감지와 같은 작업을 수행합니다. 속도와 정확성을 위해 설계된 Ultralytics YOLO11과 같은 고급 모델은 실시간 이미지 처리를 가능하게 합니다.
일반적인 컴퓨터 비전 애플리케이션은 원시 이미지를 유용한 정보로 변환하기 위해 여러 단계를 거칩니다. 다음은 주요 4단계입니다.
컴퓨터 비전 작동 방식에 대해 이야기할 때 컴퓨터 비전 작업에 대해 언급한 것을 눈치채셨을 것입니다. Ultralytics YOLO11과 같은 모델은 이러한 작업을 지원하도록 구축되었으며 실제 애플리케이션을 위한 빠르고 정확한 솔루션을 제공합니다. 객체 감지에서 움직임 추적에 이르기까지 YOLO11은 이러한 작업을 효율적으로 처리합니다. YOLO11이 지원하는 주요 컴퓨터 비전 작업과 작동 방식을 살펴보겠습니다.
객체 감지는 주요 컴퓨터 비전 작업으로, 이미지에서 관심 있는 객체를 식별하는 데 사용됩니다. 객체 감지 작업의 결과는 클래스 레이블("자동차" 또는 "사람"과 같은 각 객체의 범주 또는 유형) 및 신뢰도 점수(각 감지에 대해 모델이 얼마나 확신하는지를 나타내는 숫자 값)와 함께 경계 상자(이미지에서 감지된 객체 주위에 그려진 사각형) 집합입니다. 예를 들어 객체 감지를 사용하여 거리의 보행자 또는 교통 체증 속의 자동차 위치를 식별하고 정확히 찾아낼 수 있습니다.
이미지 분류의 주요 목표는 전체 콘텐츠를 기반으로 사전 정의된 레이블 또는 범주를 입력 이미지에 할당하는 것입니다. 이 작업은 일반적으로 이미지 내에서 지배적인 객체 또는 특징을 식별하는 것을 포함합니다. 예를 들어 이미지 분류를 사용하여 이미지에 고양이가 있는지 개가 있는지 확인할 수 있습니다. YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 아래와 같이 개별 고양이 또는 개 품종을 분류하도록 사용자 정의 훈련할 수도 있습니다.
인스턴스 분할은 다양한 애플리케이션에서 사용되는 또 다른 중요한 컴퓨터 비전 작업입니다. 여기에는 이미지를 세그먼트로 나누고 동일한 유형의 객체가 여러 개 있더라도 각 개별 객체를 식별하는 작업이 포함됩니다. 객체 감지와 달리 인스턴스 분할은 각 객체의 정확한 경계를 윤곽선으로 표시하여 한 단계 더 나아갑니다. 예를 들어 자동차 제조 및 수리에서 인스턴스 분할은 각 자동차 부품을 개별적으로 식별하고 레이블을 지정하여 프로세스를 보다 정확하고 효율적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
자세 추정의 목표는 손, 머리, 팔꿈치와 같은 주요 지점의 위치를 예측하여 사람 또는 객체의 위치와 방향을 결정하는 것입니다. 이는 실시간으로 물리적 동작을 이해하는 것이 중요한 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 인간 자세 추정은 일반적으로 스포츠 분석, 동물 행동 모니터링 및 로봇 공학과 같은 분야에서 사용됩니다.
YOLO11에서 지원하는 다른 컴퓨터 비전 작업을 살펴보려면 공식 Ultralytics 문서를 참조하십시오. 여기에는 YOLO11이 객체 추적 및 OBB(Oriented Bounding Box) 객체 감지와 같은 작업을 처리하는 방법에 대한 자세한 정보가 제공됩니다.
시중에는 많은 컴퓨터 비전 모델이 있지만 Ultralytics YOLO 시리즈는 강력한 성능과 다재다능함으로 두각을 나타냅니다. 시간이 지남에 따라 Ultralytics YOLO 모델은 개선되어 더 빠르고 정확해졌으며 더 많은 작업을 처리할 수 있게 되었습니다. Ultralytics YOLOv5가 도입되었을 때 PyTorch와 같은 Vision AI 프레임워크를 통해 모델 배포가 더 쉬워졌습니다. 이를 통해 더 넓은 범위의 사용자가 높은 정확성과 사용 편의성을 결합하여 고급 Vision AI를 사용할 수 있게 되었습니다.
다음으로 Ultralytics YOLOv8은 인스턴스 분할, 자세 추정 및 이미지 분류와 같은 새로운 기능을 추가하여 상황을 더욱 발전시켰습니다. 한편 최신 버전인 YOLO11은 여러 컴퓨터 비전 작업에서 최고의 성능을 제공합니다. YOLO11m은 YOLOv8m보다 파라미터 수가 22% 적으면서 COCO 데이터 세트에서 더 높은 평균 정밀도(mAP)를 달성합니다. 즉, 객체를 더 정확하고 효율적으로 감지할 수 있습니다. 숙련된 개발자이든 AI를 처음 접하는 사람이든 YOLO11은 컴퓨터 비전 요구 사항에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.
앞서 YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 광범위한 산업 분야에 적용할 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 이제 우리 일상 생활을 변화시키고 있는 더 많은 사용 사례를 살펴보겠습니다.
의료 분야의 컴퓨터 비전에는 광범위한 애플리케이션이 존재합니다. 객체 감지 및 분류와 같은 작업은 의료 영상에서 질병 감지를 더 빠르고 정확하게 만드는 데 사용됩니다. X선 분석에서 컴퓨터 비전은 인간의 눈에는 너무 미묘할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.
암세포와 정상 세포를 비교하는 암 진단에도 사용됩니다. 마찬가지로 CT 스캔 및 MRI와 관련하여 컴퓨터 비전은 거의 인간과 같은 정확도로 이미지를 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 의사가 더 나은 결정을 내리도록 돕고 궁극적으로 더 많은 생명을 구합니다.
컴퓨터 비전은 자율 주행 자동차에 매우 중요하며, 도로 표지판 및 신호등과 같은 물체를 감지하는 데 도움이 됩니다. 광학 문자 인식(OCR)과 같은 기술을 통해 자동차는 도로 표지판의 텍스트를 읽을 수 있습니다. 또한 보행자 감지에도 사용되어 객체 감지 작업을 통해 실시간으로 사람들을 식별합니다.
게다가 컴퓨터 비전은 도로 표면의 균열과 포트홀까지 발견하여 변화하는 도로 상태를 더 잘 모니터링할 수 있습니다. 전반적으로 컴퓨터 비전 기술은 교통 관리 개선, 운송 안전 강화 및 스마트 도시 계획 지원에 중요한 역할을 할 수 있습니다.
농부들이 걱정 없이 제때에 자동으로 씨를 뿌리고 물을 주고 수확할 수 있다고 가정해 봅시다. 그것이 바로 컴퓨터 비전이 농업에 제공하는 것입니다. 실시간 작물 모니터링을 용이하게 하여 농부들이 질병이나 영양 결핍과 같은 문제를 인간보다 더 정확하게 감지할 수 있습니다.
모니터링 외에도 컴퓨터 비전과 통합된 AI 기반 자동 제초기는 잡초를 식별하고 제거하여 인건비를 절감하고 작물 수확량을 늘릴 수 있습니다. 이러한 기술 조합은 농부들이 자원을 최적화하고 효율성을 개선하며 작물을 보호하는 데 도움이 됩니다.
제조 분야에서 컴퓨터 비전은 생산 모니터링, 제품 품질 검사 및 작업자 추적을 자동으로 수행하는 데 도움이 됩니다. Vision AI는 프로세스를 더 빠르고 정확하게 만들고 오류를 줄여 비용 절감으로 이어집니다.
특히 품질 보증을 위해 객체 감지 및 인스턴스 분할이 일반적으로 사용됩니다. 결함 감지 시스템은 완제품에 대한 최종 검사를 수행하여 최고의 제품만 고객에게 전달되도록 합니다. 찌그러짐이나 균열이 있는 제품은 자동으로 식별되어 거부됩니다. 또한 이러한 시스템은 제품을 실시간으로 추적하고 계산하여 조립 라인에서 지속적인 모니터링을 제공합니다.
컴퓨터 비전이 교실에서 사용되는 방법 중 하나는 제스처 인식을 통해서입니다. 학생들의 움직임을 감지하여 학습을 개인화합니다. YOLO11과 같은 모델은 이 작업에 매우 적합합니다. 실시간으로 손을 들거나 혼란스러운 표정과 같은 제스처를 정확하게 식별할 수 있습니다.
이러한 제스처가 감지되면 추가 지원을 제공하거나 학생의 요구에 더 잘 맞도록 콘텐츠를 수정하여 진행 중인 수업을 조정할 수 있습니다. 이는 보다 역동적이고 적응력 있는 학습 환경을 조성하여 교사가 가르치는 데 집중하는 동시에 시스템이 각 학생의 학습 경험을 지원하도록 돕습니다.
이제 다양한 산업 분야에서 컴퓨터 비전의 몇 가지 응용 분야를 살펴보았으므로 발전을 이끄는 주요 동향을 살펴보겠습니다.
주요 트렌드 중 하나는 데이터 소스에 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 분산 컴퓨팅 프레임워크인 에지 컴퓨팅입니다. 예를 들어 에지 컴퓨팅은 카메라 및 센서와 같은 장치가 시각적 데이터를 직접 처리할 수 있도록 하여 응답 시간을 단축하고 지연을 줄이며 개인 정보 보호를 개선합니다.
컴퓨터 비전의 또 다른 주요 트렌드는 혼합 현실의 사용입니다. 물리적 세계와 디지털 요소를 결합하여 컴퓨터 비전을 사용하여 가상 객체가 실제 세계와 부드럽게 조화를 이루도록 합니다. 게임, 교육 및 훈련 경험을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
다음은 컴퓨터 비전이 다양한 산업에 제공할 수 있는 주요 이점 중 일부입니다.
이러한 이점들은 컴퓨터 비전이 다양한 산업에 미치는 영향을 강조하지만, 구현과 관련된 어려움도 고려해야 합니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.
컴퓨터 비전은 기계가 인간처럼 세상을 보고 이해할 수 있도록 함으로써 기계가 세상과 상호 작용하는 방식을 재창조하고 있습니다. 이미 자율 주행 자동차의 안전성 향상, 의사의 질병 진단 속도 향상, 쇼핑 경험 개인화, 농부의 작물 모니터링 지원 등 여러 분야에서 사용되고 있습니다.
기술이 계속 발전함에 따라 에지 컴퓨팅 및 혼합 현실과 같은 새로운 트렌드가 더욱 많은 가능성을 열어주고 있습니다. 편향 및 높은 비용과 같은 몇 가지 과제가 있지만, 컴퓨터 비전은 미래에 많은 산업에 큰 긍정적인 영향을 미칠 잠재력이 있습니다.
자세한 내용은 GitHub 저장소를 방문하여 커뮤니티에 참여하십시오. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차의 AI 및 농업 분야의 컴퓨터 비전과 같은 분야의 혁신을 살펴보십시오. 🚀
