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CLI를 통해 Ultralytics YOLO11을 실행하는 방법

Abirami Vina

5분 분량

2025년 1월 27일

명령줄 인터페이스(CLI)를 통해 Ultralytics Python 패키지를 사용하면 다양한 산업과 관련된 YOLO11 솔루션 실행이 어떻게 간소화되는지 살펴보세요.

오늘날 카메라는 상점, 사무실, 거리 및 공공 장소 등 모든 곳에 있으며 중요한 질문에 답할 수 있는 순간을 포착합니다. 이러한 카메라의 시각적 데이터는 교통 흐름, 군중 행동, 환경 조건, 심지어 개인의 움직임과 상호 작용과 같은 일상 생활의 다양한 측면에 대한 유용한 정보를 보여줄 수 있습니다. 그러나 이러한 모든 비디오를 수동으로 검토하는 것은 불가능하며 중요한 통찰력을 간과하는 경우가 많습니다.

컴퓨터 비전과 같은 고급 AI 기술은 시각적 데이터 분석을 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 원시 영상을 명확하고 실행 가능한 통찰력으로 전환하여 복잡한 작업을 단순화합니다. 패턴을 발견하거나, 활동을 추적하거나, 프로세스를 개선하는 등 모든 것을 더 빠르고 정확하게 만듭니다. 기업에게 이는 수동 작업에 소요되는 시간을 줄이고 더 스마트하고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다.

특히, Ultralytics YOLO11은 실시간 객체 감지, 자세 추정, 추적 및 이미지 분류와 같은 YOLO 작업을 간소화하는 고급 컴퓨터 비전 모델입니다. 다양한 기술 경험 수준의 사용자를 위해 설계되었으며, 누구나 이미지와 비디오에서 귀중한 통찰력을 쉽게 추출할 수 있습니다.

본 문서에서는 CLI(명령줄 인터페이스)를 통해 Ultralytics YOLO11 솔루션을 실행하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

명령줄 인터페이스란 무엇인가요?

명령줄 인터페이스는 간단한 텍스트 명령을 입력하여 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 간단한 도구입니다. CLI를 통해 시스템과 직접 대화하여 부피가 큰 소프트웨어나 복잡한 인터페이스에 의존하지 않고도 작업을 빠르게 완료할 수 있습니다. 특히 불필요한 단계를 거치지 않고 결과를 얻고자 하는 사람들에게는 깔끔하고 효율적인 작업 수행 방식입니다.

CLI는 반복적인 작업을 빠르고 효율적으로 완료할 수 있는 방법도 제공합니다. 일단 설정되면 필요할 때마다 명령을 쉽게 재사용하여 워크플로를 간소화하고 수동 노력을 최소화할 수 있습니다.

컴퓨터 비전과 관련하여 CLI를 통해 Ultralytics YOLO11을 사용하여 비디오를 분석하거나 객체를 추적하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 특별한 전문 지식이 필요하지 않습니다. 예를 들어 몇 줄의 명령만으로 비디오에 있는 사람 수를 세어 활동을 추적하기 위한 빠르고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

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Fig 1. 정확한 추적 및 인사이트를 위한 인원수 계수.

Ultralytics YOLO11 솔루션 개요

Ultralytics Python 패키지는 소매, 운송, 보안 및 스포츠 산업 전반에 걸쳐 실제 작업을 처리하기 위해 YOLO11로 구동되는 내장 솔루션과 함께 제공됩니다. 기업은 명령줄에서 이러한 솔루션을 실행하여 복잡한 작업을 신속하게 간소화하고 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

다음은 Ultralytics에서 제공하는 솔루션에 대한 간략한 소개입니다.

  • 객체 수 세기: 도로의 자동차나 창고 재고와 같이 비디오 또는 라이브 스트림에서 객체를 자동으로 세어 활동을 추적하거나 재고를 관리합니다.
  • 대기열 관리: 서비스 효율성을 개선하고 고객 대기 시간을 줄이기 위해 실시간 대기열 길이를 모니터링합니다.
  • 보안 경보 시스템: 제한 구역에서 비정상적인 움직임이나 승인되지 않은 물체를 감지하고 경고를 트리거하여 안전을 강화합니다.
  • Speed estimation(속도 추정): 교통 관리 또는 스포츠 경기력 분석을 개선하기 위해 비디오에서 차량 또는 운동선수가 움직이는 속도를 측정합니다.

이것들은 Ultralytics가 제공하는 다양한 솔루션 중 일부에 불과합니다. 사용 가능한 전체 옵션을 살펴보려면 공식 Ultralytics 문서를 참조하십시오.

CLI를 통해 Ultralytics YOLO11 솔루션을 활용해 보세요.

Ultralytics YOLOv8 솔루션은 기술적 전문 지식 없이도 쉽게 시작할 수 있습니다. 몇 가지 간단한 단계를 통해 이미지와 비디오를 분석하고 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

먼저 컴퓨터에서 명령줄 인터페이스를 여세요. Windows에서는 시작 메뉴에서 “명령 프롬프트”를 검색하면 됩니다. macOS 또는 Linux에서는 시스템에서 터미널 애플리케이션을 검색할 수 있습니다. 다음으로, `pip install ultralytics` 명령을 사용하여 Ultralytics Python 패키지를 설치합니다.

이것으로 모든 설정이 완료되었습니다! Ultralytics Python 패키지가 자동으로 모든 것을 설정하므로 복잡한 구성이나 추가 도구가 필요 없습니다. 설치가 완료되면 바로 기능을 탐색할 수 있습니다.

Ultralytics Python 패키지를 사용하면 필요에 따라 기능을 맞춤 설정할 수 있습니다. 특정 애플리케이션에 따라 모델을 선택하여 더 빠른 결과 또는 더 자세한 분석을 얻을 수 있습니다. 또한 시스템이 데이터를 처리할 때 출력을 실시간으로 표시하거나, 편의에 따라 나중에 검토할 수 있도록 저장할 수도 있습니다.

시각적 데이터를 실행 가능한 스토리로 전환

YOLO11이 설정되면 원시 시각적 데이터를 의미 있는 통찰력으로 전환하는 방법을 탐색할 수 있습니다. 기능을 보여주기 위해 고속도로 교통량 비디오를 분석하여 히트 맵을 생성하는 실제 예제를 살펴보겠습니다. 

히트맵은 트래픽 흐름을 시각화하고 활동이 높거나 낮은 영역을 식별하는 데 유용한 방법입니다. 트래픽 패턴을 보여줌으로써 일상적인 트래픽 관리 문제에 대한 더 스마트한 의사 결정과 효과적인 계획 수립을 가능하게 합니다.

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Fig 2. 실제 교통 분석을 위한 샘플 입력 비디오의 프레임.

시작하려면 CLI에서 간단한 명령으로 시스템에서 비디오 파일의 위치를 지정할 수 있으며, 솔루션은 비디오를 분석하여 객체를 감지하고 추적하여 색상으로 구분된 히트맵을 생성합니다. 따뜻한 색상은 활동이 더 많은 영역을 나타내고, 차가운 색상은 활동이 적은 영역을 강조 표시합니다. Ultralytics 히트맵 솔루션 가이드는 이러한 명령의 명확한 예를 제공하여 필요에 따라 솔루션을 간단하게 사용자 정의하고 실행할 수 있도록 합니다.

히트맵 인사이트가 어떻게 더 스마트한 의사 결정을 이끌어내는가

아래와 같이 샘플 입력 프레임에 대한 히트맵은 교통 흐름에 대한 명확한 그림을 제공하여 혼잡 지역과 더 원활한 이동을 강조합니다. 이러한 통찰력은 교통 계획 담당자가 차량을 우회시키고 주차 레이아웃을 개선하며 도로를 더 잘 활용할 수 있도록 하여 교통 관리에 매우 유용합니다.

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Fig 3. YOLO11을 사용하여 생성된 교통 흐름 히트맵. 이미지 출처: 작성자.

히트맵은 교통 패턴을 시각화하여 병목 현상이나 문제 영역을 쉽게 식별하고 효율성을 개선할 방법을 찾을 수 있도록 합니다. 또한 안전 위험을 나타낼 수 있는 갑작스러운 차선 변경 또는 속도 저하와 같은 중요한 세부 정보를 밝힐 수도 있습니다. 이러한 문제를 해결하면 사고를 줄이고 도로를 더 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 전반적으로 히트맵은 교통 관리를 개선하고 모든 사람에게 더 안전한 도로를 만드는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

Ultralytics 솔루션을 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 만들기

Ultralytics YOLO11 솔루션은 다양한 분야에서 일상적인 문제 해결에 사용되어 효율성과 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다. 몇 가지 구체적인 예를 자세히 살펴보겠습니다. 

YOLO11을 통한 소매 최적화

붐비는 시간대에 소매점을 관리하는 것은 벅찬 일처럼 느껴질 수 있습니다. 때로는 직원이 수동으로 고객 흐름을 모니터링하는 데 어려움을 겪어 통로가 혼잡해지고 계산대에 직원이 부족해지는 경우가 있습니다. Ultralytics는 YOLO11을 사용하여 매장에 들어오고 나가는 고객 수를 계산하는 간단한 솔루션을 제공하여 관리자가 추측 없이 수요에 맞춰 직원 배치를 조정할 수 있도록 지원합니다.

YOLO11은 주차 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주차 관리는 공간을 찾기 어려울 때 답답할 수 있습니다. 수동 모니터링과 같은 기존 방법은 피크 시간 동안 따라갈 수 없는 경우가 많습니다. YOLO11을 사용하면 사용 가능한 주차 공간에 대한 실시간 업데이트를 제공하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 운전자를 효율적으로 안내하고 불필요한 지연을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

게다가 허가받지 않은 차량이 예약된 자리를 차지하면 보안 문제가 발생할 수 있습니다. YOLO11과 ANPR(자동 번호판 인식)을 통해 이러한 위반 행위를 신속하게 감지하고 처리하여 제한 구역을 안전하게 유지할 수 있습니다. 또한 주차장 내 교통 패턴을 분석하여 병목 현상을 최소화하고 운전자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

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Fig 4. YOLO11을 사용한 스마트 주차 관리.

YOLO11을 이용한 농업 운영 최적화

또 다른 흥미로운 Ultralytics 솔루션은 특정 지역의 객체 수 세기와 관련이 있습니다. 이는 농부들이 대규모 작업을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 드론 영상을 분석하여 특정 지역 내의 작물이나 가축을 모니터링하여 해충 발생이나 질병 발생과 같은 문제를 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 농부들은 신속하게 대응하여 수확물을 보호하고 손실을 줄일 수 있습니다. 

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Fig 5. 컴퓨터 비전을 사용하여 딱정벌레를 감지합니다.

Ultralytics YOLO11 솔루션 사용의 이점

다음은 Ultralytics YOLO11 솔루션이 다양한 비즈니스 워크플로우에 미치는 긍정적인 영향을 보여주는 몇 가지 고유한 이점입니다.

  • 리소스 할당 개선: YOLO11은 더 분주한 영역에 직원을 배치하거나 효율성을 높이기 위해 레이아웃을 조정하는 등 리소스가 가장 필요한 위치를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 운영 비용 절감: 비디오 분석 자동화는 수동 작업에 대한 의존도를 줄여 시간을 절약하고 비용을 절감하는 동시에 운영을 원활하게 유지합니다.
  • 숨겨진 기회 식별: 활용도가 낮은 공간이나 고객 참여를 개선할 수 있는 기회와 같이 놓칠 수 있는 추세와 패턴을 강조 표시할 수 있습니다.
  • 간단한 데이터 공유: 자세한 시각적 결과물을 통해 팀 간에 통찰력을 쉽게 공유하여 모든 사람이 더 나은 협업을 위해 동일한 정보를 공유할 수 있습니다.

주요 내용

Ultralytics YOLO11은 기술 전문 지식에 관계없이 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 이미지 및 비디오 분석 작업을 단순화하여 사용자 친화적인 방식으로 최첨단 기술을 제공합니다. 유연성을 갖춘 YOLO11은 소매, 도시 계획, 스포츠 및 직장 안전을 포함한 다양한 산업 분야의 애플리케이션을 지원합니다. 

기업은 이 기술을 활용하여 당면 과제를 해결하고, 가치 있는 통찰력을 발견하며, 일상 업무를 간소화할 수 있습니다. 간단한 설정, 유연한 옵션, 명확한 결과물을 통해 시각적 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 효과적인 도구입니다.

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