기사입력 2017.07.19 10:56
온세미컨덕터가 RFMicron과의 협력을 통해 완벽한 인-라인 차량 생산 누설 감지 솔루션을 개발했다. 수분 침투 감지 시스템(RFM5126)은 배터리-프리, 무선 센서를 이용해 잘못 조립되어 발생되는 자동차 내의 누수를 감지한다. 이 시스템은 RFMicron의 Magnus IC를 통합한 수분 감지 센서를 사용한다. Magnus 기술을 기반으로 한 IC는 Smart Passive Sensors 및 SPS에서 제공되는 배터리-프리 무선 센서를 지원한다. 차량 조립은 다양한 재료, 접착제, 부품의 변화 및 인간의 노동력 프로세스를 포함하는 복잡한 과정이다. 자동차 업계의 노력에도 각종 수동 검사 절차 중에 사소한 누수를 놓칠 수 있다. 그러나 이러한 누수로 인해 물이 차량 내로 흘러 들어 가게 되면 시간이 지남에 따라 값비싼 전자 모듈 및 부품에 곰팡이가 자라게 하거나 잠재적인 손상을 입히게 된다.
2017-05-10 오전 6:04:26by 김자영 기자
엘라스틱서치(Elasticsearch)와 엘라스틱 스택(Elastic Stack)으로 검색, 로깅, 분석 분야에서 미션 크리티컬한 데이터 문제를 해결해주는 글로벌 오픈소스 기업인 엘라스틱이 자사의 엘라스틱 5.4(Elastic 5.4)버전에 최초로 자율형(Unsupervised) 머신러닝 기능을 도입했다고 밝혔다. 최근 인수한 프리러트 (Prelert) 의 머신러닝 기능을 엘라스틱 스택에 통합하여, 고객들이 복잡한 전문 지식과 별도의 개발을 거치지 않고도 머신 러닝 기능을 활용할 수 있도록 했다. 엘라스틱의 새로운 머신러닝 기능은 이상 징후를 자동으로 탐지하고, 근본 원인 분석을 효율적으로 시행하며, 실시간 애플리케이션 상에서 오탐을 줄여주는 시계열 데이터 솔루션을 갖췄다. 이 기술은 인프라 기술 문제, 사이버공격, 비즈니스 문제 등을 실시간으로 확인하고자 하는 비즈니스에 적합하다.
2017-05-12 오후 2:21:37by 김자영 기자
디지에코는 ‘인공지능을 위한 크라우드 소싱 플랫폼의 진화’를 주제로 보고서를 발표했다. 미국에서 가장 높은 연봉을 받는 근로자는 인공지능 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 순이라며 기업들이 비 정형화된 데이터를 대상으로 머신러닝을 위한 알고리즘을 개발에 열을 올리고 있다고 했다. 이렇게 개발된 알고리즘은 원하는 결과를 얻기 위해서는 또 다시 많은 학습이 필요하다. 마찬가지로 어떤 분야에서 원하는 결과를 얻기 위해서는 학습데이터의 양과 질에 좌우된다. 수천만 건의 방대한 데이터를 사람이 일일이 분류하고 학습에 필요한 결과를 입력해야 한다.
2017-05-26 오후 6:05:10by 김자영 기자
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