소매: 온라인 오프라인 경계 없는 고객 분석
소매 업계의 경우 비전 AI 기술을 소매 매장에서 적용하면 다양한 소매 분석 시나리오를 더 풍부하게 만들 수 있습니다. 예를 들어 비전 AI는 고객의 나이, 성별, 표정 등을 식별하여 고객들의 인구 통계학적 인사이트를 제공합니다. 이 정보는 매장이 특정 고객 세그먼트를 더 효과적으로 대상으로 할 수 있도록 돕습니다. 더불어 고객들이 매장에서 어떻게 이동하는지, 어떤 제품이나 구역에 머무르는지를 추적하여, 매장 레이아웃의 최적화와 제품의 노출을 개선할 수 있습니다. 고객들이 특정 광고나 제품에 어떻게 반응하는지 분석하여 마케팅 전략을 미세 조정할 수 있습니다. 비전 AI는 재고 관리도 한 차원 수준을 높입니다. 실시간 비디오 분석을 통해 어떤 상품이 품절되었는지 또는 재고가 낮아지고 있는지를 식별하고, 특정 임계값 이하로 떨어질 때 자동으로 주문을 생성하여 재고 관리와 수급을 더 효과적으로 수행할 수 있습니다. 이외에도 비전 AI를 활용하여 매장 내 디지털 광고의 내용을 실시간으로 조정하고, 고객의 반응에 따라 광고 전략을 수정하는 시나리오도 생각해 볼 수 있습니다.
물류: 자동화를 넘어 지능화로
비전 AI 기술을 물류 현장에 적용하면, 더욱 풍부하고 정교한 분석 시나리오를 구현할 수 있어 물류 센터의 작업 효율과 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술의 적용은 물류 센터에서의 자동화된 트래킹 및 인벤토리 관리를 가능하게 하여, 물류 흐름을 효율화하고 비용을 절감하는데 기여할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들자면 비전 AI는 실시간으로 물품의 위치와 상태를 추적하고 기록하여, 물류 흐름을 더 투명하게 만들고 오류를 최소화할 수 있습니다. 택배 상자의 이미지를 분석하여 상자의 손상 여부나 배송 상태를 자동으로 판단하고 기록하는 것과 비전 AI를 사용하여 출하 전 상품을 자동으로 검증하고, 잘못된 물품이 출하되는 것을 방지데에도 활용할 수 있습니다. 비전 AI는 재고 관리도 탁월하게 해냅니다. 카메라와 비전 AI를 활용하여 물품의 수량을 자동으로 계산하고, 인벤토리 수준을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. 과거의 물류 데이터와 비디오 분석을 결합하여 미래의 재고 수요를 예측하고, 더 효율적인 재고 관리를 가능하게 할 수 있습니다. 이외에도 요즘 물류 현장에서 그 쓰임이 확대되고 있는 로봇과 사람 간의 매끄러운 협업을 지원하는 데에도 비전 AI가 역할을 할 수 있습니다. 비전 AI는 물류 센터 내의 로봇이 효율적인 경로로 이동하도록 돕고, 로봇과 인간 작업자 사이의 협업을 더 효과적으로 만들 수 있습니다.
제조: 스마트 팩토리의 눈
비전 AI 기술은 제조 업계에서 광범위하게 활용되고 있으며, 다양한 시나리오에서 기업들이 더 효율적이고 경쟁력 있는 운영을 실현할 수 있도록 돕고 있습니다. 정밀한 이미지 분석을 통해 제조 공정에서의 결함 식별 및 품질 보장 외에도, 여러 활용 시나리오가 등장하고 있습니다. 비전 AI는 제조 현장에서의 기계 및 장비의 작동 상태를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 탐지하여 즉시 알림을 제공할 수 있습니다. 이로 인해 기계 고장 및 중단 시간을 줄이고 제조 효율을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 제조 현장에서의 작업자 안전을 모니터링하고, 안전 규정 위반을 실시간으로 탐지하여 사고를 예방하고 규정 준수를 돕습니다. 이외에도 제조 자동화의 핵심인 로봇 최적화에도 역할을 할 수 있습니다. 예로 비전 AI는 제조 로봇의 정확한 위치 및 조작을 지원하여, 더 높은 자동화 수준과 효율성을 달성할 수 있습니다.
스포츠: 보는 재미보다 더 큰 분석의 재미
비전 AI 기술은 프로 스포츠 리그에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 대표적인 예가 MLB입니다. MLB는 각 게임에서 약 7 테라바이트의 데이터를 수집하며, 이런 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾아 팀의 의사결정을 개선하는데 AI와 머신러닝을 활용하고 있습니다. MLB의 예와 같이 비전 AI 기술은 기존의 통계적 분석 방법을 넘어서, 비전 AI는 선수의 움직임과 성능을 더욱 정확하고 실시간으로 분석할 수 있는 기술을 제공합니다. 비전 AI 기술은 선수의 운동과 움직임을 자동으로 추적하고 평가하는데 사용됩니다. 이를 통해 훈련 프로그램을 최적화하고 선수의 성능을 개선할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 활용하여 기존에 수집된 대량의 데이터에서 유의미한 통찰력을 이끌어 내며, 이를 통해 팀의 성능과 전략을 개선하는 것도 이제는 흔히 볼 수 있습니다.
비전 AI 기술을 비즈니스 성과로 연결하는 NVIDIA DeepStream SDK
비전 AI 기술을 애플리케이션에 통합하려는 시도는 다양한 도전 과제를 야기할 수 있습니다. 이러한 도전 과제로 데이터 품질과 양, 실시간 분석, 하드웨어 리소스, 모델 정확도 및 최적화, 보안 및 개인정보보호를 떠올릴 수 있습니다.
데이터의 품질과 양: 효과적인 비전 AI 모델을 구축하려면 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 데이터의 부족이나 낮은 품질의 데이터는 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다.
실시간 분석: 실시간 비디오 스트림 분석은 처리 속도와 반응 시간에 높은 요구사항을 제시합니다. 실시간 응답이 필요한 시나리오에서는 지연 시간을 최소화해야 합니다.
하드웨어 리소스: 비전 AI는 통상적으로 많은 계산 리소스를 필요로 합니다. 이는 하드웨어의 성능과 비용에 제한을 두게 됩니다.
모델의 정확도 및 최적화: 높은 정확도의 모델을 개발하고 최적화하는 것은 어려운 작업이 될 수 있으며, 이는 특히 비전 분야에서 더욱 그렇습니다.
보안 및 개인정보 보호: 비디오 데이터는 민감한 정보를 포함할 수 있으며, 이는 보안 및 개인정보 보호에 관련된 문제를 야기할 수 있습니다.
NVIDIA DeepStream SDK는 위와 같은 도전 과제를 해결하는데 도움을 제공합니다. DeepStream SDK는 비디오 분석 파이프라인 구축을 위한 가속화된 AI 프레임워크를 제공합니다. 이는 기업들이 더 빠르게 시장에 진입하고 비용을 절감할 수 있도록 돕습니다.
DeepStream SDK는 실시간 비디오 스트림 분석을 지원하며, 이는 비디오 및 센서 데이터 분석을 최적화하고 효율화하는데 중요합니다. 리소스 활용 측면에서도 이점이 큽니다. DeepStream을 사용하면 전체 System on Chip (SoC), 특히 Deep Learning Accelerator (DLA)를 적은 노력으로 활용할 수 있습니다. 이는 하드웨어 리소스의 효율적인 사용을 가능하게 합니다. 다음으로 모델 최적화 및 배포의 경우 DeepStream SDK는 모델의 최적화 및 배포를 단순화하며, 이를 통해 개발자들은 손쉽게 비전 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있습니다. 마지막으로 보안을 알아보겠습니다. DeepStream SDK는 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하여 비디오 데이터 처리 시 민감한 정보를 보호할 수 있도록 돕습니다.
비전 AI 활용 문턱을 낮추는 NVIDIA DeepStream SDK
비전 AI 애플리케이션 개발자들은 비디오 및 센서 데이터를 분석하기 위해 AI 기반 애플리케이션을 구축할 때, NVIDIA의 DeepStream SDK를 활용하여 최적의 엔드투엔드 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 DeepStream SDK의 주요 특징을 통해 설명할 수 있습니다.
다양한 플랫폼 지원: DeepStream SDK는 다양한 플랫폼을 지원하여 비전 AI 애플리케이션과 서비스를 더 빠르고 쉽게 개발할 수 있게 해줍니다. 이는 사내, 엣지 및 클라우드에서도 클릭 한 번으로 배포할 수 있는 기능을 제공합니다.
통합 스트리밍 분석 툴킷: DeepStream SDK는 GStreamer 기반의 완전한 스트리밍 분석 툴킷으로, AI 기반의 다중 센서 처리, 비디오, 오디오, 이미지 이해를 위해 설계되었습니다. 이는 실시간으로 비디오, 이미지 및 센서 데이터에 대한 분석을 가능하게 해주며, 이러한 기능은 신호 교차로에서 차량 혼잡을 줄이거나, 병원에서 건강과 안전을 모니터링하거나, 소매점의 통로를 조사하여 고객 만족도를 높이거나, 제조 시설에서 구성 요소 결함을 탐지하는 등 다양한 애플리케이션에 필요합니다.
엔드투엔드 AI 솔루션 구축: NVIDIA Metropolis와 함께 엔드투엔드 비전 AI 시스템을 구축하여 전반적인 개발 노력을 가속화하고 실시간 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 기업은 프로덕션 수준의 비전 AI 모델로 시작하여 이를 TAO Toolkit을 사용하여 적응시키고 최적화한 뒤 DeepStream을 사용하여 배포할 수 있습니다.
스트리밍 파이프라인 구축: DeepStream을 사용하면 AI 기반 비디오, 오디오 및 이미지 분석을 위한 원활한 스트리밍 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 이는 30개 이상의 하드웨어 가속 플러그인과 확장 기능을 제공하여 사전/사후 처리, 추론, 다중 객체 추적, 메시지 브로커 등을 최적화할 수 있도록 돕습니다. 또한 DeepStream은 실시간 다중 객체 추적기 중 일부를 제공하며, 인기 있는 객체 감지 및 분할 모델에 대한 광범위한 AI 모델 지원을 제공합니다.
클라우드 및 엣지: DeepStream SDK는 클라우드 또는 엣지 환경에서 전체 SoC를 효율적으로 활용할 수 있도록 도와줍니다. 특히 Deep Learning Accelerator(DLA)를 적은 노력으로 사용할 수 있도록 지원함으로써, 비전 AI 개발자들은 최적의 엔드투엔드 파이프라인을 구축하고, 더 빠른 시간 내에 시장에 진입하며 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 기능들은 NVIDIA DeepStream SDK가 비전 AI 기반 애플리케이션 개발을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원하는 방법을 잘 보여줍니다.
이상으로 DeepStream SDK가 왜 중요한지를 비즈니스와 기술 측면에서 간단히 살펴보았습니다.