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2020년 12월 4일 금요일

AI의 핵심은 비교원리

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대한민국사람의 성공 원동력은 쟁과 그 것을 극복한 불굴의 의지라고 생각한다. 이렇게 생각하는 이유로 나는 교육열을 제일 먼저 말하고 싶은데 특히 어머니들의 교육에 대한 경쟁심리는 ‘비교’를 통해서 각고하고 노력하여 우위에 세우려 하는 일류주의가 있지 않을까… 인공지능(AI)은 사람보다 똑똑하지는 못하지만 사람과 다른 완벽한 기억력과 정확성이 있다. 그리고 일단의 목표는 사람과 같은 판단을 할 수 있는 것일 것이다. 따라서 이러한 비교에 대한 이야기는 분석과 분류를 통한 인공지능의 원리와 비유하여도 그 핵심이 통하는 바 있다.

비교를 통한 러닝 그리고 분류

인공지능이 인간의 편의성을 추구하기 위해 기계의 결함을 진단하고 예측하는데 많은 연구가 진행중이다. 기계의 결함진단은 모두 전문가가 했던 영역으로서 기존의 다른 영역처럼 비전문가의 영역(노동집약)의 경우와 다르다. 이를 위해서는 전문가가 하고 있는 분석, 진단, 분류의 과정인 핵심영역을 학습해야 하는데 여기서 사용되는 기본적인 학습원리는 바로 ‘비교’이다. 이 것을 살펴보면 수많은 레이블(명제에 대한 해답)을 제시하여 고장과 정상을 비교하거나 규칙과 불규칙 등을 비교하여 절대적인 기준에 맞춰 분류하거나 또는 과거와의 패턴인 시간적 상대적 기준에 비하여 또는 유사패턴과의 비교군과 견주어 분류(Classification)한다. 특히, 특성화(featuring)가 어려운 경우에 deep learning을 통해 특성화를 수행하는데 그 주요한 방법도 역시 이미지화의 비교에 근거한다.

급속도로 발견되어 발전되고 있는 인공지능은 물론 분석, 분류되어 예측하는 것이 목표이지만 아직 인간의 중요 비교성능은 따라갈 수 없는 이유가 있다. 바로 측정 및 센서분야 같은 선결되어야 하는 기본조건은 하드웨어이기 때문이다. 분석과 예측은 데이터를 기반으로 한 학습의 결과인데 데이터가 아직 인간이 수집하고 있는 수준에 이르지 못하고 있다. 즉, 데이터를 AI에게 인간이 떠 먹여야 한다는 것이다. 예를 들어보면 이렇다. 수와 단어는 판단하지만 냄새를 데이터화 하기가 완벽하지 않아서 글자, 표정, 소리로 알려주어야 한다. 덥고 축축한 것은 분석할 수 있지만 맛과 분위기는 데이터화할 수 있는 센서가 없다. 무겁고 흔들리고 시끄러운 것은 구분하여 예측도 가능하지만 고장인지 아닌지 판단하는 기준도 생산, 정치, 경제, 시점 등의 판단에 따라 때때로 다를 수 있다. 결론을 만들려 우리가 센서만 개발하면 된다고 하고 있지만 잘 생각해보면 센서의 능력 이외에도 또 다른 무엇이 있는 것이다. 그 것이 무엇일까?

2018년 4월 28일 토요일

진단을 하기 위한 인지능력

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요즈음 한창 사람의 수준을 넘나들거나 능가하는 인공지능의 미래에 대해서 걱정하고 있는 때가 지나가고 있다. 바둑을 인공지능에게 지고 있고 언어나 기술패턴을 데이터베이스에 완벽하게 입력하기만 하면 big data를 이용한 원하는 결과를 산출할 수 있는 수준은 이미 구축되었다. 안타깝게도 로봇이 인간이 할 수 없는 것보다 인간이 할 수 있는 잡무를 많이 빼앗듯이 또는 대체할 수 있듯이 인공지능도 그렇게 될 가능성이 높다고 생각한다. 그래서 분석가가 없어질 직업의 순위에 있는 것이다. 특히, 인공지능은 학습을 할 수 있으므로 이 것은 곧 가장 어려운 난관인 ‘완벽하게 입력도 할 수 있다’는 것을 의미하는 것이다. 그리고 사람이 인지하는 능력 중세서 패턴분석기능도 아주 중요한데 이 것도 이미 점령당할 수 있는 요소인 것 같다.

설비진단을하기위한 컨설턴트의 인지능력

기계가 아픈 곳을 진단하는 첫 번째 절차는 이상현상의 모니터링에 의한 보고이다. 이를 잘 측정하도록 지시하고 최고의 자료를 입력한다. 그리고 두 번째 진단절차는 데이터분석이다. 설계를 분석하고 설치와 부하를 확인하며 이력자료와 현상, 그 밖의 이상정보를 사람의 database(두뇌)에 입력한다. 이 때 인간은 전문지식을 총 동원하여 패턴을 찾고자 하는데 즉, 유전자분석, 절대기준에 의한 평가, 상대적인 상호적인 연관성의 분석, 분포도, 시간과 공간의 분석 등을 이용하며 빠짐이 없고 빨리 수행할수록 정확한 결과를 산출할수록 좋은 분석가로서 인정받는다. 여기까지는 언젠가 인공지능이 분석할 때가 올 것이다. 한 개만 만들어지면 그 파급효과나 전달효과는 매우 빠를 것이기 때문에 어쩌면 순식간에 벌어질 수도 있다. 그런데 인공지능이 하기 힘들고 해서는 안 되는 것이 있는데 바로 ‘최종판단(final decision)’이다. 이 것은 전체시스템을 교체하고 생산을 중단하고 측정방법이나 측정결과의 판단, 대체방법, 교체시점의 파악 등이 이에 해당되는 예로 볼 수 있을 것이다.

어떤 인공지능도 ‘책임’을 질 수 는 없고 책임을 지게 해서도 안 된다. 왜냐하면 책임에는 권리도 주어줘야 하기 때문이다. 이 원칙은 설비진단이 아닌 모든 AI의 기본이어야 할 것이다. 여기에 윌스미스가 주연으로 연기했던 SF영화 중 AI의 인공지능을 가진 로봇의 절대3원칙을 살펴보기로 한다.

"1. 로봇은 인간에 해를 가하거나 혹은 행동을 하지 않음으로써 인간에게 해가 가게 해서는 안 된다.

2. 제1원칙에 위배되지 않는 한 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다.

3. 제1,2원칙에 위배되지 않는 한 로봇은 자신을 지켜야 한다"

키워드	AI, 인공지능, 설비진단, 진동분석,

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2015년 1월 26일 월요일

다용도 적외선 열화상카메라 IRtek Ti160 Thermo kwik의 활용

적외선 열화상 카메라를 이용하는 검사방법은 매우 직관적이고 편리하다. 해외여행을 다녀온 사람은 공항 입국장에 설치된 열화상카메라를 한 번쯤은 확인해 볼 수 있었을 것이다. 중급이상의 열화상카메라에는 실제 카메라의 실사사진과 열화상사진을 같이 촬영할 수 있고 간단히 화면을 저장하거나 필요에 따라서 현장에 메모가 불가능 할 경우에 음성저장도 될 수 있는 기능이 있어야 좋다. 열화상카메라는 상대적인 열노출 상태를 색으로 비교하여 화면에 표시해주며 절대적인 온도를 표기해 줄 수 있어야 한다.

적외선 열화상카메라의 선택방법

다양한 기능은 고급제품에는 항상 포함되는 것이다. 그러나 반드시 필요한 기능이 포함되어 있는가는 매우 중요한 선택기준이 될 것이다.

선택기준 (중요판단기준 순서)

a. 화소수가 높은가? 대형 액정화면인가? (적절성판단, 반드시 높아야 하는지는 가격대로 판단)

b. 아날로그 Zooming 장치의 유무 (멀리 있는 화상을 측정해야 하는 여부)

c. 실사와 화상을 같이 촬영할 수 있는가?(중요한 기능, 열화상만 촬영할 수 있을 경우 비교불가)

d. 저장방법(SD카드로 간단히, 많은 양을 저장할 수 있는가?, 음성을 같이 저장?)

e. 가벼운가?(소지 편의성)

f. 충격 및 적정한 방수기능 (때때로 측정 중에 빈번히 발생하는 행위)

g. 빠르기와 다양한 기능.

예) IRtek Ti160 Thermo kwik

1. 추천사용도:

다용도 적외선 열화상카메라 (설비검사, 진단용, 감시용, 의료용, 설비관리용, 기계전기설비)

2. 장점:

중간가격대 준전문가용 열화상카메라, 음성녹음 포함 사진 저장, 2배 광학zoom, 1300만 화소, IP54충격보장 2m높이, 다양한 자동측정설정, 빠른 데이터 취득.

TEL: 02-6475-8178 FAX: 02-6971-8178 mail: sales@astint.co.kr