엣지에 AI 도입 - 적용 사례

어드밴텍 AI 엣지 솔루션 - 임베디드 모듈에 GPU 워크스테이션의 모든 성능을 제공하는 풀 NVIDIA® Jetson™ 플랫폼 기반의 MIC Jetson 시리즈는 열, 기계 및 전기 호환성을 보장하는 엄격한 검증과 산업 등급의 진동 방지, 고온 작동 기능, 모듈식 소형 설계를 갖춘 어드밴텍의 MIC Jetson 시리즈는 감시, 운송 및 제조 분야에 완벽한 하드웨어 플랫폼으로, 에너지 관리, 보안, 운송 및 제조 부문을 위한 최적의 솔루션입니다.

사례 1- 에너지 분야의 AI 유지보수 예측

2016년부터 2022년까지 중국의 풍력 발전 유지보수 시장은 매년 성장 추세를 보이고 있습니다. 2023년 6월 말 기준 중국의 풍력발전 용량은 약 3억 4천만 킬로와트로, 전년 대비 17.2%의 성장률을 보이고 있습니다.

중국의 풍력 터빈 장비 제조업체는 광범위한 실제 사례 데이터를 활용하여 매우 정확한 AI 모델을 개발했습니다. 얼음 축적 감지 정확도는 95% 이상, 균열 감지 정확도는 95% 이상, 낙뢰 인식 정확도는 80%를 넘어섰습니다.

사례 2-교통 모니터링

MIC-720AI는 AI 추론 기술을 활용하여 수집된 방대한 양의 데이터에서 교통 모니터링을 수행하며, 물체 추적에 사용되는 기존의 차량 인식 방법을 능가합니다.

MIC-720AI는 메타데이터가 패키징되어 중앙 관제실로 전송되는 도로변에서 딥러닝 컴퓨팅 요구 사항을 충족합니다. 또한 다른 교통 장비와 통합할 수 있는 여러 인터페이스를 제공합니다.

사례 3-주요 교차로에서의 대기 시간 개선

타이베이의 신호등은 보행자가 넓은 도로를 안전하게 횡단할 수 있는 충분한 시간을 확보하기 위해 긴 카운트다운 시간을 설정하고 있습니다. 이러한 방식은 보행자와 차량 통행량이 적은 자정 무렵에는 부담이 될 수 있습니다.

이 AI 시스템을 도입한 후 간선도로의 야간 적색 신호 대기 시간은 35% 감소하고 간선도로의 녹색 신호 대기 시간은 7~79% 증가했습니다. 또한 매년 약 23톤의 이산화탄소 배출량을 줄이고 교차로당 연간 약 183만 달러의 경제적 이익을 창출하고 있습니다.

사례 4- 최신 머신 비전 기술로 건강한 벌통 개체군 추적하기

최근 몇 년 동안 양봉가들은 매년 겨울마다 평균적으로 전체 꿀벌 군집의 30%를 잃고 있다고 보고하고 있습니다. 이는 경제적으로 감내할 수 있는 손실의 두 배에 달하는 수치입니다. 마찬가지로 야생 꿀벌 개체수도 감소하고 있습니다.

따라서 우리는 벌통의 건강, 벌의 행동, 여왕의 실패에 대해 더 많이 알아야 향후 벌통 손실을 줄일 수 있습니다. 벌통의 상태를 완벽하게 파악하기 위해 SAS는 다양한 IoT 데이터를 수집하고 시각화하며 비디오 및 오디오 데이터에서 AI 분석을 사용할 수 있어야 했습니다.

사례 5-커피 원두 가공 분야의 AI 광학 분류 및 분류

국제 무역을 위한 커피 원두의 품질을 보장하기 위해 로스팅 전에 변색, 발효, 곰팡이, 벌레 피해, 깨지거나 부서진 껍질 등의 문제를 감지하는 선별 과정을 거쳐야 합니다.

하지만 수작업으로 선별하는 것은 힘들고 피로로 인한 오류가 발생하기 쉬워 품질이 일정하지 않습니다. 어드밴텍은 커피 생산업체가 전체 공급 및 가치 사슬에 걸쳐 다양한 특성을 기반으로 원두를 분석하고 분류할 수 있는 AI 기반 솔루션을 제공합니다.

사례 6-새우 양식의 새로운 시대: AI 기반 모니터링 및 제어

새우 양식업은 오랫동안 수익성이 높은 산업이었지만 비효율성과 낭비와 관련된 문제에 직면해 있었습니다. 하지만 인공지능(AI)이 이 산업의 효율성과 지속 가능성을 높이는 중요한 원동력으로 떠오르고 있습니다.

양식업자는 모니터링 및 관리 목적으로 AI를 활용하여 사료 공급 프로토콜을 최적화하고 새우의 건강을 유지함으로써 낭비를 줄이고 사료 전환율을 개선하며 새우 생산량을 늘릴 수 있습니다.

사례 7-가축 건강 관리를 위한 AI 기반 감지 시스템

농부들은 가축의 생명을 위협하고 유제품 생산과 식량 안보에 큰 영향을 미치는 동물 질병을 파악하고 적시에 조치를 취하는 데 어려움을 겪어왔습니다.

하지만 AI 기반의 가축 건강 관리 조기 감지 시스템을 사용하면 농가는 아픈 소를 쉽게 식별하고 질병의 추가 확산을 방지하기 위해 신속한 조치를 취할 수 있습니다. 어드밴텍 시스템은 AI와 적외선을 이용해 각 소의 체온을 확인하도록 설계되었습니다.

사례 8- 계란 생산의 혁신: AI 기반 광학 검사 시스템

계란 생산업체는 소비자에게 전달되는 계란의 품질을 개선하기 위해 AI 기반 광학 검사 시스템을 사용하고 있습니다. 이 시스템은 저품질 계란이 소비자에게 전달되기 전에 이를 감지하고 거부함으로써 균열, 변색 및 기타 결함이 있는 계란을 식별하고 제거하는 데 도움을 줍니다.

이 기술은 검사 프로세스를 자동화하여 수작업의 필요성을 줄여 인적 오류의 위험과 인건비를 줄여줍니다. 이 시스템은 고속, 고정밀 검사를 제공하도록 설계되어 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

사례 9-농업용 로봇의 효율성 극대화

농업 업계는 농촌 인구의 고령화로 인해 과일 수확 능력이 감소하고 있지만 로봇 공학 및 AI와 같은 기술이 해결책을 제시하고 있습니다. AI 모델과 이미지 처리 기능을 갖춘 수확 로봇은 성숙한 과일을 식별하고 로봇 팔을 사용하여 수집할 수 있어 효율적이고 정확하게 과일을 수확할 수 있습니다.

이러한 로봇을 사용하면 고령화되는 농촌 인구의 노동력 감소 문제를 해결하는 동시에 효율성을 높이고 생산 비용을 절감할 수 있습니다. 이미 선진 농장에서는 생산성 향상을 위해 로봇을 도입하고 있습니다.

사례 10-최적의 수확 관리를 위한 AI 기반 과일 예측 시스템

신선 농산물에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 과일 수확량을 예측하는 방법이 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있게 발전하고 있습니다. 이제 농부들은 생산성을 높이고 상업적 및 운영상의 결정을 최적화하는 것 외에도 초분광 이미징과 딥러닝 알고리즘을 사용하여 정확하고 빠르게 과일을 감지하고 계수할 수 있습니다.

AI를 활용해 과일 수확량을 예측하면 농가의 수익성을 높이고 공급망을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다.

사례 11-쿠키 공장의 품질 관리

베이커리의 일관된 품질을 유지하기 위해 MIC-720AI는 생산 라인에서 모든 쿠키가 잘 구워지는지 확인하기 위해 다양한 AI 모델을 배포합니다.

육안 검사를 통해 수행되는 기존의 품질 관리 절차에 비해 AI 추론은 개별 쿠키가 구워지는 방식에서 미묘한 수준의 차이를 감지하고 품질 표준을 충족하도록 오븐을 조정하며 덜 구워지거나 너무 많이 구워지는 제품을 방지합니다.

사례 12-AI 모니터링으로 식품 공장의 위생 및 품질 보호

가공 중 식품 오염을 방지하기 위해 작업자는 최소 20초 동안 손을 문지르고 6단계 공정 요건을 준수해야 합니다. 하지만 식품 가공 공장의 관리자에게 이러한 엄격한 규정은 번거로운 일입니다.

식품 가공 회사는 손씻기를 모니터링하고 엄격한 손씻기 요건을 시행하는 동시에 공장의 생산성과 효율성을 유지할 수 있는 시스템을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. AI 시스템은 이를 수행하고 문제가 발생하면 관리자에게 즉시 알림을 보낼 수 있습니다. 

사례 13-섬유용 AI 결함 검사

AI 추론에는 높은 연산이 필요하며 계산을 가속화하기 위해 GPU 기반 솔루션이 필요합니다. MIC-730AI는 NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ GPU로 구동되며 엣지 AI 시스템으로 사용됩니다. MIC-730AI의 뛰어난 처리 능력으로 고정밀 섬유 제품을 더 빠르고 정확하게 자동 검사할 수 있습니다. 섬유

AI 추론 기술을 사용한 섬유 결함 검사는 아주 미세한 결함도 효율적으로 식별하여 고품질의 제품을 보장할 수 있습니다.

사례 14-방열판에 대한 다중 모델 AI 검사

MIC-730AI는 AI 이미지 분석을 통해 외관 결함이 있는 방열판을 비교 식별하며, 이는 소프트웨어 및 하드웨어 수입 전에 고객사로부터 수집한 불량 제품 이미지를 AI 모델 학습 시스템에 공급함으로써 가능합니다. AI 모델이 관련 학습을 완료하면 학습된 모델이 MIC-730AI에 배치됩니다.

그런 다음 AI 육안 검사를 수행하여 평탄도를 평가하고 일반적인 물리적 규칙으로 분류하기 어려운 찌그러짐, 얼룩, 긁힘 및 기타 결함을 식별할 수 있습니다.

사례 15-AI 분석: 중요한 생산 병목 현상 파악

인적 요소 정보 데이터메이션 AI 시스템은 카메라를 사용하여 작업자의 행동을 기록한 다음 AI 추론을 통해 이미지와 비디오를 분석합니다. 이 시스템은 파운드리가 병목 현상을 파악하고 생산 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다.

5개의 주요 전자 제조 서비스 파운드리가 이 시스템을 채택하고 있습니다. AI 딥러닝 소프트웨어의 도움으로 공장은 단 두 달 만에 시간당 생산량(UPH)을 5% 증가시켰습니다.

사례 16-표준 IP 비디오 카메라 기반의 엣지 AI 보안 시스템

엣지 AI를 사용하면 일반 카메라의 비디오 스트림을 네트워크 엣지에서 실시간으로 분석하여 중요한 보안 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. 트리거된 이벤트가 실제 침입인지 아니면 허위 경보인지 감지할 수 있으며, 녹화된 비디오 및 사진과 함께 휴대폰으로 즉시 알림을 보낼 수 있습니다. 무엇보다도 보안 시스템에 대한 추가 비용이나 값비싼 센서 설치, 높은 유지보수 비용이 들지 않으므로, 이미 설치된 보안 카메라를 사용하여 가족과 자산을 안전하게 보호할 수 있는 완벽한 솔루션입니다.

사례 17-AI를 통한 실내외 시설 안전 강화

현대의 건설 현장에서는 20~30개의 라이브 스트림을 동시에 분석하는 실시간 시각 감지 시스템을 활용합니다. 이러한 시스템에서 시각적 AI는 현장 작업자와 장비의 가시성을 높여 직원이 부주의하게 움직이는 기계에 접근하는 등 잠재적으로 위험한 상황에 대한 대응력을 향상시킵니다. 실시간 비디오 피드는 클라우드를 통해 화면이 있는 모든 장치에서 사용할 수 있습니다. 비극이나 사고를 방지하기 위해 실시간 알림이 스크린과 SMS 및 이메일 등의 방법으로 전송됩니다.

사례 18 - AI 스마트 팩토리 혁신을 목표로 한 '스크린 데이터 추출기(SDE)'

굿링커와 어드밴텍은 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 화면 데이터 추출기(SDE)를 설계했습니다. 어드밴텍의 MIC-710AIX 산업용 엣지 AI 컴퓨터는 굿링커의 OCR 인식을 활용하여 탁월한 SDE 솔루션을 제공합니다. 이 시스템은 VGA/HMI 데이터 출력을 활용하여 화면에 표시된 데이터를 안구 인식하고 기록합니다. SDE는 외부 장치이므로 생산 계획과 생산 라인에 미치는 영향을 최소화하면서 데이터 수집을 완료할 수 있습니다.

사례 19-자율 주행 차량의 잠재적 애플리케이션 탐색

최근 몇 년 동안 자율 주행 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 대만의 자동차 산업은 시장 수요에 따라 움직이기 때문에 자율주행 승용차 개발은 제한적입니다. 따라서 대만 정부는 자율주행 기술을 촉진하기 위해 자율주행 버스를 강조하고 있습니다.

사례 20- UV 소독 로봇을 이용한 종합적인 살균 소독

코로나19 팬데믹 상황에서 바이러스로 인한 위협을 제거하기 위해서는 주기적이고 빈번한 환경 소독이 필수적입니다. 특히 사람의 사소한 실수로 감염원이 유출되어 발병을 일으킬 수 있는 고위험 현장에서는 소독 작업에 인력을 투입하는 것은 매우 위험합니다. 사람을 로봇으로 대체하면 감염 위험을 크게 낮추는 동시에 안전한 환경을 효과적으로 유지할 수 있습니다.

사례 21-AI를 활용한 물류 차량의 안전한 운전 환경 조성

많은 물류 차량이 성공적인 상품 배송과 운전자의 안전을 보장하기 위해 트럭에 AI 감시 시스템을 설치하고 있습니다. 일부 차량 감시 시스템은 지속적인 학습 기능이 부족하여 일반적으로 미리 정해진 우발 상황에 따라 판단하기 때문에 오판이 발생할 수 있습니다. 전문 AI 솔루션 제공업체인 ZH-AOI는 작년에 이커머스 차량을 위한 수백 세트의 AI 차량 관리 시스템을 구축했습니다.

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