산업기술
산업 제조
매일 전 세계에서는 4억 2백만 테라바이트가 넘는 데이터가 생성됩니다. 전 세계적으로 생산, 캡처, 소비되는 데이터의 총량은 빠르게 증가하고 있으며 2030년에는 6,120억 테라바이트에 이를 것으로 예상됩니다.
이 데이터는 구매 거래 기록, 스마트폰 GPS 신호, 기후 정보 수집에 사용되는 센서, 소셜 미디어 플랫폼에 게시된 콘텐츠, 위성에서 캡처한 이미지 및 동영상 등 모든 곳에서 수집됩니다.
이 데이터를 이해하고 숨겨진 패턴과 통찰력을 찾아내려면 데이터를 효율적으로 분석하는 것이 중요합니다. 오늘날 거의 모든 기업은 데이터 분석을 사용하여 비용을 절감하고, 증거에 기반한 결정을 내리고, 새로운 제품과 서비스를 개발 및 출시하고, 새로운 기회를 식별합니다.
수년에 걸쳐 데이터 분석은 설명적(과거에 발생한 일)에서 진단(발생 이유), 예측(미래에 발생할 가능성이 가장 높은 일), 처방(미래 결과에 영향을 미치기 위해 수행할 수 있는 작업)으로 발전했습니다.
다음 주요 패러다임 전환은 고성능 프로세서와 인공 지능 알고리즘의 성능을 활용하여 방대한 양의 데이터에 숨겨진 복잡한 패턴을 찾아내는 인지 분석(Cognitive Analytics)으로 향할 가능성이 높습니다.
아래에서는 인지 분석이 중요한 이유, 작동 방식, 향후 애플리케이션 및 시장 규모, 인지 분석 도구에 막대한 투자를 하고 있는 회사에 대해 알아봅니다. 기본적인 질문부터 시작해 보겠습니다.
인지 분석(Cognitive Analytics)은 정형 데이터와 비정형 데이터를 검사하기 위한 다양한 분석 방법을 포괄하는 스마트 기술입니다. 복잡한 데이터 세트를 검색하고 제기된 질문에 적합한 답변을 찾을 수 있습니다.
인지 분석을 인간과 유사한 지능을 갖춘 시스템으로 생각해 보십시오. 단순히 데이터를 스캔하는 것이 아니라 문맥을 이해하고 문장의 어조를 해석하며 이미지나 동영상의 특정 개체를 인식합니다.
인지 분석은 인공지능, 머신러닝, 신경망, 의미론을 활용하여 기존 분석에서는 불가능한 복잡한 패턴과 통찰력을 찾아내는 경우가 많습니다. 데이터와 인간-기계 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 자체적으로 개선됩니다. 즉, 더 많은 데이터를 제공할수록 분석이 더욱 지능화된다는 의미입니다.
대부분의 기업은 인지 분석을 사용하여 고객 행동 패턴을 추적하고 잠재적인 기회를 식별합니다. 이러한 방식으로 향후 결과를 예측하고 데이터 기반 결정을 내려 성과를 향상시킬 수 있습니다.
인지 분석의 일부 부분은 예측 분석과 겹칩니다. 이러한 영역에는 주로 비즈니스 인텔리전스 데이터를 사용하여 향후 이벤트 및 추세를 예측하는 작업이 포함됩니다.
참고:Cognitive Analytics는 민간 기업의 이름이자 비즈니스 서비스의 상표명이기도 합니다. 시장 분석가들은 일반적으로 빅 데이터와 비즈니스 인텔리전스를 말할 때 이 용어를 사용합니다.
인지 분석은 데이터 내부에서 시작하고 끝나는 데이터 지향적 접근 방식입니다. 전체 데이터(모든 유형 및 모든 규모)를 처리하는 고급 기술을 사용하여 전례 없는 예상치 못한 통찰력을 드러냅니다. 인지 분석 시스템은 다양한 알고리즘을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있지만 기본 아키텍처는 동일하게 유지되며 모두 기본 절차 순서를 따릅니다.
1. 데이터 검색 및 수집
전체 "지식 기반"을 검색하여 실시간 데이터를 정확히 찾아냅니다. 이 데이터는 센서, IoT 장치, 로봇 및 장비에서 직접 가져올 수 있습니다. 그런 다음 이전 분기의 기존 또는 과거 데이터를 구성하고 통합합니다.
일부 인지 분석 시스템은 직관적인 대시보드, 장비 사용자 인터페이스 및 기타 표현을 통해 데이터를 표시합니다. 이해하기 쉬운 데이터 시각화 도구를 사용하면 일반적인 패턴을 찾고 수리를 수행하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
2. 데이터 분석
다음 단계는 텍스트, 오디오, 비디오를 주의 깊게 분석하여 자연어와 인간 상호 작용을 이해하는 것입니다. 이를 위해 인지 분석은 인공 지능, 기계 학습, 신경망 및 의미론 기술을 결합합니다.
이는 주로 기계 학습의 하위 집합인 Deep Learning Neural Network에 의존합니다. 신경망은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방합니다. 여러 레이어(입력 레이어, 출력 레이어, 그 사이의 히든 레이어)가 노드를 통해 연결되어 구성되며, 이러한 연결이 '네트워크'를 형성합니다.
이러한 상호 연결된 노드는 인간 두뇌의 뉴런과 매우 유사하게 기능합니다. 들어오는 모든 데이터를 읽고 알고리즘을 사용하여 복잡한 패턴을 인식합니다. 네트워크는 원시 데이터를 클러스터링 및 분류하고, 상관 관계를 찾고, 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다.
3. 증거 기반 가설 생성 및 평가
그런 다음 식별된 패턴과 통찰력을 평가하여 증거 기반 가설인지 여부를 확인합니다. 가설을 뒷받침하는 구체적인 증거가 있는 경우 시스템은 이를 평가하여 잠재적인 가치를 결정합니다. 이는 향후 발생할 수 있는 위협과 개선 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.
4. 사용자 선택과 응답을 통해 적응하고 학습하세요.
인지 분석은 인공 지능을 활용하므로 사용자의 상호 작용에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 특정 유형의 정보를 지속적으로 찾고 있다면 시스템은 많은 컴퓨팅 리소스를 낭비하지 않고 유사한 정보를 제공하는 방법을 점차적으로 학습하게 됩니다.
인지 분석은 기업과 조직에 적용되어 방대한 양의 데이터와 더 나은 의사결정 필요성 사이의 격차를 해소합니다. 비즈니스에 대한 자세한 통찰력은 기업이 제품을 개선하고, 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하고, 경쟁업체의 성과를 확인하는 데 도움이 됩니다.
대기업의 경우 인지 분석은 다음 세 가지 영역에서 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.
1. 고객 참여
고객 행동에 대한 파악하기 어려운 360도 뷰를 통해 기업은 원활하고 원활한 고객 경험을 만들 수 있습니다. 또한 기업은 이를 통해 사용자의 구매 선호도를 더 깊이 이해하고, 요구 사항을 예측하며, 더 나은 사용자 세분화를 보장할 수 있습니다.
2. 생산성 및 효율성
문제의 우선 순위를 더 빠르게 지정하고 해결하고, 사용자 대화에서 중요한 정보를 활용하고, 일반적인 요청에 대한 작업을 자동화하고, 덜 중요한 리소스에 대한 지출을 줄이고, 팀 구성원이 신속하고 동적으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 그리고 인지 분석은 과거 정보와 현재 데이터를 병합하여 결과를 지속적으로 개선하므로 외부 변화와 시장 동향에 빠르게 적응할 수 있습니다.
3. 비즈니스 성장
인지 분석을 통해 기업은 비즈니스를 새로운 시장으로 확장하고, 특정 위치에서 새로운 기회를 찾고, 아직 활용되지 않은 데이터 소스를 마이닝하고, 새로운 제품과 서비스를 혁신할 수 있습니다. 또한 분석가와 시장 조사자가 빅 데이터의 가치를 더욱 쉽게 활용하고 비즈니스 현장의 문제를 해결하는 데도 도움이 됩니다.
지난 10년 동안 여러 거대 기술 기업과 스타트업이 신흥 인지 기술 분야에 수억 달러를 투자했습니다. Google, Microsoft, IBM, Amazon, Cisco, HPE, SparkCognition 및 DataRobot이 최고의 기여자 중 하나입니다.
IBM이 실시한 연구에 따르면, 얼리 어답터들은 고객 참여 향상부터 제품 혁신 및 비즈니스 성장에 이르기까지 인지적 이니셔티브를 통해 이미 긍정적인 결과를 얻었습니다.
이러한 얼리 어답터는 기계 학습 및 자연어 처리부터 다양한 구조적 및 비구조적 데이터 소스의 가치 창출에 이르기까지 다양한 인지 기능을 활용합니다. 일부 회사는 맞춤형 플랫폼을 개발하는 반면 다른 회사는 API를 활용하여 인지 기술을 시스템에 배포합니다.
IBM은 인지 기술을 업무에 적용한 600명 이상의 얼리 어답터를 조사했습니다. 그들의 보고서에 따르면 인지 능력은 회사 성장에 중요한 역할을 합니다. 얼리 어답터 중 약 65%는 인지 기술이 비즈니스 전략과 성공에 매우 중요하다고 믿고 있으며, 58%는 인지 기술이 회사의 디지털 혁신에 필수적인 부분이라고 말합니다.
분석의 새로운 시대
거의 모든 것이 연결되는 세상으로 전환함에 따라 기업은 변화하는 고객 요구 사항에 맞춰 성장하고 적응하기 위해 점점 더 인지 분석 및 관련 도구에 의존하게 될 것입니다.
보다 구체적으로, 인지 도구는 기업이 고객 행동 패턴을 진정으로 이해하고, 고객 불만의 근본 원인을 파악하고, 고객 경험을 향상시키는 혁신적인 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 인지 분석은 운영 비용 최적화, 고객 유지율 증가, 해결 시간 대폭 단축에도 매우 적합할 수 있습니다.
인지 분석은 이제 패턴, 잠재적 위협 및 개선 기회를 식별하기 위해 거의 모든 산업에서 사용되고 있습니다. 예를 들어,
은행 및 금융
인지 컴퓨팅은 은행 및 금융 부문을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 과거 행동을 기반으로 고객 행동을 모델링하고 모든 고객을 동일하게 대하는 기존 시스템과 달리 코그너티브 시스템은 연령, 소득, 거래를 기반으로 개인을 보다 정확하고 시의적절하게 분석합니다.
인지 분석은 은행이 각 고객에 맞게 제품과 서비스를 맞춤화하고, 고액 자산가를 지능적으로 타겟팅하고, 더 나은 투자 계획을 제안하고, 숙련된 지식을 적용하여 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전체적으로 이 새로운 컴퓨팅 패러다임은 세 가지 영역에 적용될 수 있습니다:
사이버 보안
인공 지능과 심층 신경망을 사용하면 인지 시스템이 다양한 소스에서 지속적으로 데이터를 추출하고 고급 분석을 통해 지식을 획득하는 것이 더 쉬워집니다. 신경망은 반복할 때마다 자체적으로 개선되므로 시스템이 위협을 예측하고 사전 예방적인 솔루션을 만드는 방법을 학습할 수 있습니다.
사이버 공격이 증가하고 숙련된 사이버 보안 전문가가 부족함에 따라 인지 분석과 같은 도구는 놀라운 효과를 발휘합니다. 기존 분석 시스템으로는 거의 불가능했던 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리하고 분석하여 다양한 유형의 위협과 위험을 식별할 수 있습니다.
의료
의료 관련 정보(예:방사선학 이미지, 실험실 결과, 병리학 보고서, 전자 건강 기록, 임상 연구 등)는 단편화되어 있기 때문에 분석하고 공유하기가 어렵습니다. 이것이 인지 시스템이 유용한 곳입니다. 다양한 유형의 정보를 현명하고 신속하게 분석하여 의료 전문가에게 도움을 줄 수 있습니다.
인지 분석이 제공하는 통찰력을 통해 의료 서비스 제공자는 더 쉽게 개별 환자의 건강을 이해하고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 보다 개인화된 치료를 제공할 수 있습니다.
오늘날 코그너티브 컴퓨팅은 전 세계 수많은 종양학 센터에서 사용되고 있습니다. 예를 들어, MD 앤더슨 암센터(MD Anderson Cancer Center)와 메모리얼 슬론 케터링 암센터(Memorial Sloan Kettering Cancer Center)에서는 인지 분석을 통해 의사들이 페타바이트 규모의 의료 데이터(임상 연구, 실험 결과, 모범 사례 지침 포함)를 분석하여 진단 및 치료 결정을 지원하도록 돕습니다.
전력 및 에너지
석유 및 가스 산업은 원유와 그 부산물을 찾아 정제하고 유통하는 과정에서 끊임없이 어려움을 겪고 있습니다. 인지 분석의 도움으로 엔지니어와 기술 전문가는 석유 탐사 장소, 자원 할당 방법, 우선순위를 정할 제품, 기존 시설의 효율성을 향상시키는 방법 등 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.
인지 플랫폼은 이미 Mega Energy, Arizona Public Service Electric, Gexa Energy, Portland General Electric, Avangrid 등 미국의 많은 유틸리티 회사에서 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 부하 예측부터 개별 비용 모델에 대한 요율 구조 매핑까지 여러 가지 이점을 제공합니다.
물류 및 소매
인지 분석은 창고 관리 및 자동화부터 포장 및 팔레타이징에 이르기까지 물류 및 공급망의 모든 단계에서 유용합니다. 내부(재고, POS) 및 외부(시장 동향, 날씨) 생태계의 데이터를 분석합니다. 목표는 공급망 효율성을 개선하고 비용을 최소화하며 비즈니스에 귀중한 통찰력을 제공하여 동적으로 변화하는 시나리오에 신속하게 대응할 수 있도록 하는 것입니다.
인지 분석은 소매 산업에서도 중요한 역할을 합니다. 전자상거래 플랫폼과 통합하여 고객 및 구매 행동에 대한 데이터를 추출할 수 있습니다. 오프라인 매장의 경우 인지 시스템은 소매업체가 재고를 최적화하고 더욱 개인화된 제품을 매력적인 가격에 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
교육 및 학습
인지 컴퓨팅은 학생과 교육자에게 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 성과가 저조한 학교와 교사를 식별하고, 특정 분야의 학생 성과를 예측하고, 맞춤형 학습 자료를 제공할 수 있습니다.
2003년 플로리다의 마이애미-데이드 카운티 공립학교는 학생들이 문제를 해결하는 동안 피드백을 제공하기 위해 인지 교사 소프트웨어를 채택했습니다. 이 소프트웨어는 기존 커리큘럼만 사용했을 때보다 훨씬 더 효과적인 것으로 나타났습니다.
이제 인지 분석의 실제 적용을 알았으니 다양한 분야에서 사용되는 다양한 종류의 인지 도구를 살펴보겠습니다.
OpenSMILE(Open-source Speech and Music Interpretation by Large-space Extraction)은 오디오 신호에서 자동으로 특징을 추출하고 음성 및 음악 신호를 분류합니다. 음성 인식, 감정 인식, 화자 식별, 코드 감지 및 비트 추적에 널리 사용됩니다. 또한 중독, 우울증, 음성 병리학적 장애 등 화자의 상태를 감지할 수도 있습니다.
소프트웨어 프로그램은 대부분 C++로 작성되었기 때문에 macOS, iOS, Windows, Android, Linux, Raspberry Pi와 같은 임베디드 플랫폼을 포함한 모든 플랫폼에서 원활하게 실행됩니다.
IBM Watson은 100개 이상의 다양한 기술을 사용하여 자연어를 분석하고, 관련 소스를 찾고, 가설을 생성하고, 증거를 평가하고, 가능한 최상의 답변의 순위를 매깁니다. 기본적으로 고급 자연어 처리, 고급 추론, 지식 표현, 기계 학습 알고리즘을 오픈 도메인 질문 답변 분야에 적용합니다.
Watson을 사용하면 기업은 새로운 트렌드를 감지하는 도구이든 고객을 위한 애플리케이션 개발을 위한 도구이든 상관없이 AI 기능의 전체 포트폴리오에 액세스할 수 있습니다. 시간을 절약하고 더 많은 프로세스를 자동화하므로 직원은 성장과 새로운 기회에 집중할 수 있습니다.
NuPIC(Numenta Platform for Intelligent Computing)은 HTM(Hierarchical Temporal Memory) 학습 알고리즘을 구현하는 오픈 소스 AI 플랫폼입니다. 광범위한 문제, 특히 이상 징후 탐지 및 스트리밍 데이터 소스 예측에 적합합니다.
미국은 매년 13억 건 이상의 임상 진료 문서를 생성합니다. 이 데이터의 약 80%는 구조화되지 않았으며 액세스하기 어렵습니다. 아이리스가 유용한 곳입니다. 이는 방대한 양의 임상 데이터와 의료 시스템의 기타 정보에서 귀중한 통찰력을 추출하는 인지 컴퓨팅 플랫폼입니다.
Iris의 분석 엔진은 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 활용하여 환자 프로필을 생성하고 위험을 평가합니다. 유사한 환자와 사례를 그룹화하여 증거 기반 환자 데이터를 제공할 수 있습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 데이터가 변경되므로 플랫폼은 환자의 정보를 지속적으로 모니터링하여 의료 전문가에게 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 알려줍니다.
Aila는 고급 수학과 인공 지능을 결합하여 인간과 유사한 방식으로 문제를 추론하고 해결합니다. 회사의 내부 및 외부 데이터를 분석하고, 추론을 도출하고, 필요에 따라 귀중한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 기존 비즈니스 분석과 달리 Aila는 대용량, 다변량 빅 데이터 세계를 처리할 수 있습니다.
가장 까다로운 질문에 답할 수 있습니다 —
Ignio Cheetah는 IT 운영 및 워크로드 관리를 위한 인지 자동화 제품군입니다. 주의가 필요한 비정상적인 IT 상태를 즉시 감지 및 예측하고, 잘못된 경고를 줄이고, 유사하거나 상관된 이벤트를 수집하고, 비즈니스 영향에 따라 경고의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 그리고 시스템은 자체 경험을 통해 학습하기 때문에 시간이 지나면서 더 좋아집니다.
Ignio는 Fortune 500대 기업과 Global 2000대 기업을 포함하여 각 분야의 혁신가이자 리더인 많은 대기업에서 이미 사용하고 있습니다. 이 플랫폼은 50개 이상의 클라이언트를 위해 150만 개가 넘는 기술 리소스를 자율적으로 관리합니다.
Cortex Certifai는 기계 학습 모델에 알고리즘 편향이 없도록 하여 왜곡된 의사 결정 및 추론을 줄입니다. 데이터 품질, 성능, 견고성, 공정성, 설명 가능성 및 규정 준수를 기반으로 자동화된 모델을 측정하는 AI 신뢰 지수라는 종합 신뢰 점수를 생성합니다.
이 신뢰 지수는 기업이 성과와 위험 사이의 상충관계와 일반적인 경합을 평가하는 데 도움이 됩니다. 이해관계자는 모든 평가 매개변수를 자세히 조사하여 잠재적인 개선점을 찾을 수 있습니다. 통계 모델, 예측 모델, 기계 학습 모델을 포함한 모든 블랙박스 모델에 적용할 수 있습니다.
SparkCognition EPP는 독점적인 AI 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이전에 볼 수 없었던 사이버 공격이 비즈니스 운영을 방해하는 것을 방지하고 PDF, 문서 및 메모리 직접 PowerShell 공격에서 피싱 위협을 식별합니다. 경량 인지 에이전트는 회사 내 모든 엔드포인트의 일반적인 행동 패턴을 학습하고 보안 팀에 잠재적인 공격에 대해 경고합니다.
이 시스템은 기존 보안 아키텍처 내에 잘 통합되어 macOS, Linux 또는 Windows를 실행하는 최대 100,000개의 관리 엔드포인트에 대해 백그라운드에서 원활한 작업을 제공합니다. 기존 및 차세대 엔드포인트 보호 제공업체보다 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 입증되었습니다.
인지 컴퓨팅은 지난 10년 동안 많은 데이터 과학자와 연구자를 끌어 모았습니다. 최근 연구에는 다음이 포함됩니다:
인지-정서적 갈등에 대한 정신생리학적 매개변수 감지
러시아 연구자들은 대화 중 인지-정서적 갈등의 존재를 객관적으로 보여줄 수 있는 원격 진단 매개변수(Skype와 같은 비디오 메시징 도구 사용)를 식별하는 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 신경망을 사용하여 비디오 데이터에 사람들의 감정적 반응을 자동으로 표시합니다.
ACT-R 컴퓨터 인지 모델
정신적 회전 능력은 인간 인지에 있어서 중요한 공간 추론 능력이지만, 비디오 게임을 할 때 그것이 어떻게 작동하는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이탈리아 연구자들은 Tetris™ 게임에서 그러한 능력이 사용되는지 여부와 어떤 조건에서 사용되는지 분석하기 위해 정신 회전(ACT-R 기반 인지 모델을 통해)을 모델링했습니다. 결과는 게임 역학 중 정신 회전 활성화에 대한 중요한 통찰력을 보여줍니다.
이상 탐지를 위한 인지 분석
그리스 최대 연구 센터 중 하나인 Center for Research and Technology Hellas의 과학자들은 제조 산업의 증가하는 요구 사항을 지원하기 위해 유용한 기계 데이터를 처리, 분석, 활용할 수 있는 인지 분석 플랫폼을 개발했습니다. 복잡한 이상 현상을 모니터링하고 예상치 못한 상황을 처리할 수 있습니다. 또한 사용자 인터페이스는 고급 시각화 기술을 활용하여 효과적인 방식으로 정보를 제공합니다.
Research and Markets 보고서에 따르면 인지 분석 시장 규모는 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 38% 성장해 408억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
중국은 2030년까지 시장 규모가 60억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 다른 중요한 시장으로는 일본, 캐나다, 독일이 있으며 예측 기간 동안 각각 33%, 32%, 25% 성장할 것으로 예상됩니다.
시장의 주요 성장 동인에는 효율적인 인지 분석 솔루션에 대한 수요를 증가시키는 정교한 분석 기술의 도입뿐만 아니라 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 채택이 포함됩니다.
읽기:인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 | 차이점
최신 데이터 분석은 다섯 가지 범주로 나눌 수 있습니다:
점점 더 많은 장치가 매초 데이터를 생성함에 따라 서버와 그 너머에 저장된 모든 정보를 수집, 처리 및 분석하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
인지 분석은 이러한 문제를 해결합니다. 고급 통계와 AI 모델을 활용하여 방대한 양의 다양한 데이터 내에 숨겨진 패턴을 식별합니다. 특정 도메인의 구조화된 데이터에서 정보를 추출하는 기존 분석과 달리, 인지 분석은 데이터 검색에 대해 더 광범위하고 유연한 접근 방식을 취합니다. 인간과 유사한 방식으로 작동하여 데이터를 해석하고, 그 맥락을 이해하고, 패턴과 추세를 찾아냅니다.
인공지능은 정확한 결과를 생성하도록 훈련된 알고리즘으로 구성됩니다. 이러한 알고리즘은 지속적으로 변화하는 데이터와 자체 수정 방법을 통해 학습하여 현명한 결정을 내립니다.
인지 컴퓨팅은 인간의 사고를 모방하고 인간의 추론에 적응합니다. 인간이 접근하는 방식과 유사한 방식으로 복잡한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이와 대조적으로 AI 모델은 문제를 해결하기 위한 새롭고 더 효율적인 방법을 찾는 데 중점을 두고 있으며 때로는 인간의 방법을 능가하기도 합니다.
산업기술
RGB LED 컨트롤러 회로 출처:Wikimedia Commons 무대 조명 디자인, LED 매트릭스 디스플레이, 3D 빌보드 조명, 야외 장식 조명 및 기타 조명 디자인을 좋아하십니까? 그리고 당신은 많은 색상을 사용할 계획입니까? 그렇다면 다양한 색상을 생성하는 RGB LED 시스템이 필요합니다. 하지만 조명을 어떻게 제어합니까? 간단합니다. 바로 이 부분에서 RGB LED 컨트롤러 회로가 등장합니다. 이것이 이 기사의 주요 초점입니다. RGB LED 시스템의 색상 변경을 담당하는 고유한 컨트롤 패널 또는 상자가 있습니다
공정 샘플링 시스템의 일반적인 문제 Phil Harris 및 Tony Waters, 샘플링 시스템 전문가 및 강사 모든 분석기 엔지니어는 공정 샘플링 시스템이 올바르게 작동하기 어려울 수 있다고 말할 것입니다. 샘플링 시스템 내의 구성 요소에 장애가 발생하면 시설이 가동 중지 시간, 잠재적인 경제적 손실 및 주요 안전 문제를 겪을 수 있습니다. 샘플링 시스템을 관리하는 것은 가장 숙련된 엔지니어에게도 어려운 작업이 될 수 있습니다. 아래에서 우리는 결합된 80년의 경험에서 본 가장 일반적인 샘플링 시스템 문제를 공유합니다.