ML 모델의 발전과 응용: Google MediaPipe와 Foundation Models의 통합 이해

1. 요약

• Google MediaPipe와 Foundation Models의 발전은 컴퓨터 비전 분야에서 괄목할 만한 변화를 이끌고 있습니다. 이들 기술은 어떤 방식으로 다양해지는 컴퓨터 비전의 요구를 충족시키는지, 그리고 실제 산업 현장에서 어떻게 응용되고 있는지를 체계적으로 분석해볼 필요가 있습니다. MediaPipe는 복잡한 딥 러닝 모델을 신속하게 구축할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 플랫폼으로, 여러 분야에서 활용될 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼의 두 가지 주요 요소는 MediaPipe Solutions과 MediaPipe Framework으로, 각각은 모델 통합 및 사용자 맞춤형 파이프라인 구성을 지원하여 개발자들이 효율적으로 작업할 수 있도록 하고 있습니다. 또한, MediaPipe의 장점으로는 높은 개발 속도와 GPU/CPU 조합을 통한 빠른 처리 기능이 있습니다. 실제로 의료와 증강 현실 분야에서 포즈 추정, 손 추적 기술을 통해 사용자 경험을 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 혁신은 사용자가 보다 직관적으로 기술과 상호작용할 수 있게 만들어 줍니다. 반면, Foundation Models는 AI의 새로운 패러다임으로, 대규모 데이터셋 기반으로 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이들의 출현은 AI가 이미지 처리 직무에서 기존의 특정 모델보다 유연하고 빠른 적용을 가능하게 해 줍니다. Foundation Models의 성공적인 적용 사례로는 OpenAI의 CLIP 모델이 있으며, 이는 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하고 설명하는 기능을 제공합니다. 이러한 뛰어난 성능은 기업들이 AI 기반의 다양한 비전 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있도록 하고 있습니다. 이처럼 MediaPipe와 Foundation Models는 컴퓨터 비전 분야의 혁신을 이끌며, 미래의 데이터 분석 및 처리를 지속적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

2. Google MediaPipe: ML 모델 개발의 혁신

• 2-1. Google MediaPipe의 정의

• Google MediaPipe는 구글에서 개발한 오픈 소스 플랫폼으로, 다양한 도메인에서 복잡한 딥 러닝 모델을 신속하게 구축할 수 있도록 돕는 솔루션입니다. MediaPipe는 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 음성 처리 등 여러 분야에서 활용될 수 있는 기초적인 두 가지 구성 요소를 제공합니다. 첫 번째는 MediaPipe Solutions로, 이는 특정 머신러닝 모델의 통합 및 배포를 쉽게 만들어주는 고수준 도구 세트입니다. 두 번째는 MediaPipe Framework으로, 더 낮은 수준의 도구로 사용자 맞춤형 머신러닝 파이프라인을 구성할 수 있게합니다. 이 플랫폼은 고급 기능을 제공하면서도 사용자 친화적인 환경을 갖추고 있어, 개발자들이 복잡한 작업을 간소화할 수 있게 도와줍니다.

• 2-2. MediaPipe의 장점 및 활용 사례

• MediaPipe의 가장 두드러진 장점 중 하나는 개발 속도를 획기적으로 개선한다는 점입니다. 기존 모델을 처음부터 끝까지 만드는 대신, MediaPipe의 내장 솔루션을 사용하여 더 빠르게 복잡한 모델을 개발할 수 있습니다. 또한 GPU와 CPU를 조합하여 처리 속도를 높일 수 있는 기능을 제공합니다. 다양한 도메인에서 활용이 가능하며, 의료 분야에서는 환자 모니터링과 재활을 위한 포즈 추정, 증강 현실에서는 얼굴 감지 및 추적, 콘텐츠 생성에서는 이미지와 비디오 분할 작업에 사용될 수 있습니다.

• 실제 사례로는 MediaPipe를 활용한 손 추적 모델이 있습니다. 이 모델은 사용자의 손의 주요 포인트를 감지하여 제스처를 인식하고, 다양한 인터페이스에서 이를 응용할 수 있습니다. 예를 들어, 손 추적 기술은 최신 게임이나 인터랙티브 애플리케이션에서 사용자 경험을 향상시키는 데 사용됩니다. 또한, MediaPipe를 기반으로 하는 포즈 추정 모델은 운동 코칭, 피트니스 앱과 같은 분야에서 신체 동작을 이해하고 분석하는 데 효과적으로 사용됩니다.

• 2-3. ML 모델 배포에서의 MediaPipe의 역할

• 많은 데이터 과학자들이 아이디어를 실제 환경에 반영하는 데 어려움을 겪고 있지만, MediaPipe는 이러한 배포 과정을 단순화하는 데 중요한 역할을 합니다. MediaPipe의 다양한 라이브러리와 프레임워크는 머신러닝 솔루션의 쉽게 구현할 수 있도록 지원합니다.

• MediaPipe는 Android와 iOS 모바일 장치 및 웹 애플리케이션에서 ML 모델을 구축할 수 있는 기능을 제공하여, 넓은 플랫폼 선택지를 갖출 수 있게 합니다. 개발자들은 Python을 사용하여 특정 사용 사례에 맞게 모델을 개발할 수 있으며, MediaPipe Studio와 같은 웹 기반 도구를 통해 모델 성능을 평가하고 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 기능들은 현업에서의 모델 배포 시 비용도 절감할 수 있는 효과적인 경로를 마련해 줍니다.

3. Foundation Models의 발전과 컴퓨터 비전 혁신

• 3-1. Foundation Models의 개념 및 발전 과정

• Foundation Models는 인공지능(AI) 분야에서 최근 몇 년간 크게 주목받고 있는 혁신적인 모델입니다. 이들 모델은 대규모 데이터셋을 기반으로 학습된 일반화된 구조를 가지고 있어, 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 기존의 전문화된 모델들과 달리 Foundation Models는 단일 모델로 여러 과제를 해결할 수 있으며, 이는 개발자들에게 비용과 시간을 절약하는 동시에 더 나은 성능을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다. Foundation Models의 발전 과정은 주로 딥러닝 기술의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 특히, Transformer 아키텍처의 출현은 이러한 모델의 핵심 요인 중 하나로 작용했습니다. Transformer는 데이터의 순서를 처리하는 데 효과적인 주의(attention) 메커니즘을 통해 다양한 유형의 입력—텍스트 및 이미지 모두—에 대해 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 발전은 AI가 이미지 분류, 객체 감지 및 이미지 설명 생성 등과 같은 복잡한 시각적 분석 과제를 수행하는 데 기여하고 있습니다.

• 3-2. 컴퓨터 비전에서의 Foundation Models 적용 사례

• Foundation Models는 컴퓨터 비전 분야에서 여러 가지 혁신적인 응용 사례를 통해 그 실효성을 입증하고 있습니다. 예를 들어, OpenAI의 CLIP 모델은 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해함으로써 시각적 컨셉을 텍스트로 설명할 수 있는 기능을 지니고 있습니다. 이는 이미지-텍스트 연관 작업에서 중요한 기여를 하며, 다양한 분야의 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다. 또한, Foundation Models는 객체 감지 및 이미지 캡셔닝(AI 모델이 이미지 내용을 설명하는 작업)에서도 두각을 나타내고 있습니다. 이러한 모델들은 대규모 데이터셋으로 미리 학습된 후, 특정 작업에 맞게 추가적인 전이 학습을 통해 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 이를 통해 기업들은 최소한의 노력으로 다양한 비전 기반 애플리케이션을 구현할 수 있는 가능성을 가지게 되었습니다.

• 3-3. 기술적 패러다임 변화

• Foundation Models의 출현은 컴퓨터 비전 기술의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이는 과거의 단순한 패턴 인식 시스템에서 이제는 훨씬 더 정교한 복합 시각 분석 시스템으로의 전환을 나타냅니다. 이러한 변화는 AI의 개발 방식에도 영향을 미치며, 효율적이고 일관성 있는 결과를 도출하는 데 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히, 이러한 모델들은 다양한 데이터의 처리와 태스크 간의 전이 학습을 수월하게 만들어, 컴퓨터 비전의 경계를 확장하는 데 기여하고 있습니다. 예컨대, ImageNet과 같은 대규모 데이터베이스를 통한 사전 학습이 가능하여, 보다 적은 양의 라벨링된 데이터로도 유의미한 성과를 도출할 수 있게 되었습니다. 앞으로 Foundation Models은 더욱 복잡한 데이터를 다루며 AI의 미래를 주도할 것입니다.

4. 최신 AI 모델과 그 응용: Grok-1.5 및 Claude 3

• 4-1. Grok-1.5의 다중 모달 비전 처리 능력

• Grok-1.5는 최신 다중 모달 AI 모델로, 전통적인 텍스트 기반의 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)에서 시각적 이해로 능력을 확장한 것이 특징입니다. 이 모델은 이미지 및 텍스트 정보를 동시에 처리할 수 있는 능력을 가지고 있어, 문서, 다이어그램, 사진뿐만 아니라 동영상과 애니메이션에 대한 이해도 가능합니다. 따라서 Grok-1.5는 의료 이미징, 보안 시스템, 교육 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용이 가능해졌습니다.

• 특히 Grok-1.5는 여러 가지 비주얼 정보를 처리하는 데 뛰어난 성과를 보입니다. 예를 들어, 복잡한 문서 분석, 사용자 인터페이스 요소 해석, 다양한 물체 간의 관계를 이해하는 사진 해석 등에서 잘 활용됩니다. 이러한 특징은 Grok-1.5가 제공할 수 있는 고급 분석 가능성을 더욱 확장시킵니다. 여기에서 '다중 모달 처리'란, 서로 다른 형태(압력, 색상, 텍스트 등의 형식)의 데이터(시각적 및 언어적 정보를 통합)함으로써 보다 복합적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미합니다. 이러한 처리의 발전 덕분에 Grok-1.5는 이전 모델들보다 훨씬 더 깊이 있는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

• 4-2. Claude 3의 기능 및 성능 비교

• Claude 3 모델은 다양한 기능과 성능을 갖춘 AI 모델군으로, OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini 1.5와 같은 동급의 모델과 경쟁하고 있습니다. Claude 3는 여러 세부 모델로 구분되는데, 각각의 모델은 스피드, 성능 및 비용 효율성을 다루며 다양한 어플리케이션에서 최적의 사용성을 보여줍니다.

• Claude 3 Opus는 전체 모델 군에서 가장 뛰어난 성능을 나타내며, 추론, 수학, 코딩 등 여러 분야에서 새로운 기준을 세우고 있습니다. 반면 Sonnet 모델은 성능과 속도의 균형을 이루어, 더 빠른 처리 시간을 자랑하는 반면 Opus보다는 덜 강력한 성능을 보입니다. Haiku 모델은 가장 빠르고 경제적인 옵션으로, 빠른 데이터 처리의 필요성이 있는 상황에서 적합합니다.

• Claude 3의 비전 기능은 이미지 데이터 처리에서 중요한 역할을 합니다. AI2D 과학 다이어그램 벤치마크에서의 높은 정확도와 시각적 질문 응답 능력은 Claude 3 모델 군이 다양한 시각 데이터를 분석하여 뛰어난 문제 해결 능력을 갖추도록 합니다. 이러한 모델의 성능은 특히 다국어 처리와 결합되었을 때 더욱 강화되어, 글로벌 사용자의 요구에 응답할 수 있는 가능성을 높이고 있습니다.

• 4-3. 다양한 산업에서의 AI 모델 활용 사례

• Grok-1.5와 Claude 3는 다양한 산업에서 적용될 수 있는 혁신적인 AI 솔루션을 제공하고 있습니다. 의료 분야에서는 Grok-1.5가 의료 이미징을 통해 진단 지원 시스템에 활용될 수 있으며, 의료 데이터를 분석하고 시각적으로 이해하여, 환자 데이터의 정확도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 또한 Claude 3는 다양한 언어 처리를 통해 다국적 기업에서의 고객 지원 서비스에 활용되어, 다양한 언어로 고객과 효과적으로 소통할 수 있는 기반을 다지고 있습니다.

• 특히, 제조업에서는 Grok-1.5의 시각적 인식 기술이 기계를 자동화하고, 품질 검사를 효율화하는 데 큰 도움이 됩니다. Claude 3 또한 실시간 데이터 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 제공하며, 기업들이 데이터 기반의 결정으로 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이러한 AI 모델들은 각각의 산업의 필요에 맞춰 커스터마이징 가능하다는 점에서 그 활용도가 매우 높습니다.

5. AI를 통한 의료 혁신: Apple Vision Pro와 진단 해석

• 5-1. Apple Vision Pro의 기능 소개

• Apple Vision Pro는 혼합 현실(Mixed Reality) 기술의 최첨단을 선보이는 장비로, 의료 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 이 장치는 고해상도 마이크로 OLED 디스플레이를 장착하여 2, 300만 개 이상의 픽셀을 제공하며, 이를 통해 사용자에게 강렬하고 선명한 비주얼을 제공합니다. 이를 통해 의사들은 복잡한 의료 이미지를 더 명확하게 분석할 수 있습니다.

• Vision Pro에는 Apple의 M2 칩과 커스텀 R1 칩이 결합된 듀얼 칩 아키텍처가 적용되어, 비정상적인 처리 속도와 전력 효율성을 자랑합니다. 이 장치는 낮은 대기 시간과 원활한 사용자 경험을 보장하여, 실시간으로 세밀한 검토와 해석이 가능하게 합니다. 또한 고속 카메라와 LED를 활용한 정교한 눈 추적 기술을 통해 사용자는 자연스럽고 직관적으로 Mixed Reality 환경에서 상호작용할 수 있습니다.

• 5-2. 의료 분야에서의 확장 현실(XR) 활용

• 확장 현실(XR) 기술은 의료 분야에서 특히 중대한 영향을 미치고 있습니다. Apple Vision Pro는 이러한 XR 기술을 이해하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 방사선학에서 매우 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. XR을 활용한 진단 이미지는 의사들에게 3D 형식으로 조직, 장기 및 혈관의 이미지를 시각화할 수 있는 능력을 제공합니다. 이러한 고급 도구는 의사들이 복잡한 의료 이미지를 분석하는 데 있어 깊이 있는 이해를 가능하게 합니다.

• 예를 들어, Vision Pro는 복잡한 수술 계획을 수립하는 의사들에게 VR 환경에서 실시간 3D 이미지를 공유하고 협업할 수 있는 기회를 제공합니다. 이로 인해 기계적 수술에서 더욱 효율적이고 정확한 수술 절차를 마련할 수 있습니다.

• 5-3. 진단의 정밀도 향상 사례

• Apple Vision Pro는 이미 여러 진단 분야에서 정밀도를 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 방사선학에서 3D DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 이미지 비주얼라이제이션을 통해, 의사들은 2D 이미지에서 놓칠 수 있는 미세한 해부학적 특징 및 이상을 보다 쉽게 식별할 수 있습니다. 특히, 4K 렌더링 기술이 통합되어 있어, 높은 해상도로 디지털 이미지를 렌더링함으로써 의사들이 더 나은 진단을 수행할 수 있도록 합니다.

• 또한, Vision Pro는 증강 현실(AR) 기능을 통해 FACT(Functional Anatomic Computed Tomography)와 같은 복잡한 이미지를 더욱 쉽게 분석할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이러한 기술들은 의사들이 빠르고 정확하게 진단을 내릴 수 있도록 돕고, 궁극적으로는 환자 치료에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.

6. 컴퓨터 비전: 제조와 로봇 공학에서의 응용

• 6-1. 제조업에서의 컴퓨터 비전 활용 사례

• 컴퓨터 비전은 현대 제조업에서 공정의 자동화와 효율화를 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 제조 공장에서는 오류를 줄이고 생산성을 향상시키기 위해 컴퓨터 비전을 활용하여 제품을 검사하고, 결함을 식별하며, 작업의 전체 과정을 신속하게 모니터링합니다. 예를 들어, 포드(Ford)는 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 조립 공정을 15% 가속화하였습니다. 이와 같이 제조업체들이 직면한 복잡한 작업을 효율적으로 처리하기 위한 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 특히 자동차 산업에서는 Apple's Vision Pro와 같은 장치가 결함 검사와 조립을 도와줍니다.

• 제품 제조 과정에서도 자동차 부품과 같은 대량 생산의 경우, 품질 관리를 위해 많은 제조업체들이 컴퓨터 비전을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 볼보는 차량 결함을 인식하기 위해 20개 이상의 카메라를 사용하는 컴퓨터 비전 시스템인 'Atlas'를 구현하여 수작업 검사보다 40% 더 많은 결함을 탐지할 수 있게 되었습니다.

• 농업 부문에서도 컴퓨터 비전은 중요한 역할을 합니다. 싱가포르의 Singrow는 AI 기반 로봇을 사용하여 식물을 인식하고 수확하는 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 시스템은 공정의 에너지 효율성을 40% 향상시키고, 농산물의 생산량을 20% 증가시킵니다.

• 6-2. 로봇 공학에서의 기계 비전 활용

• 로봇 공학에서 컴퓨터 비전은 로봇이 환경을 이해하고 자율적으로 작업을 수행할 수 있게 돕는 필수 기술입니다. 예를 들어, 보스턴 다이나믹스의 Atlas 로봇은 고급 컴퓨터 비전 솔루션을 통해 복잡한 환경에서 사람처럼 움직일 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 로봇은 실시간 상황 인식과 예측 모션 제어 기능을 통해 무거운 짐을 나르는 등의 노동 집약적인 작업도 수행할 수 있습니다.

• 또한, 자율주행차와 드론의 경우, 컴퓨터 비전은 도로 상황, 장애물, 보행자 등을 인식하여 안전한 경로를 탐색하는 데 필수적입니다. 예를 들어, Waymo의 자율주행차는 카메라, LiDAR 및 레이더 센서를 통해 실시간 데이터를 수집하여 안전한 주행을 지원합니다. 이러한 기술들은 물류 및 공장 자동화에서도 적극적으로 활용되며, 아마존의 Kiva 로봇과 같은 자동화 솔루션이 인벤토리 관리 및 픽 앤 플레이스 작업에서 큰 역할을 하고 있습니다.

• 로봇 공학의 적용에서 컴퓨터 비전 기술은 단순한 물체 인식에 그치지 않고, 물체의 위치를 지정하여 조작하는 데도 활용됩니다. 예를 들어, 의료 서비스 분야에서는 Akara라는 스타트업이 병원 청소를 위한 자율 모바일 로봇을 개발하여 클리너의 수고를 덜어주고 있습니다.

• 6-3. 신뢰성 및 효율성 향상

• 신뢰성과 효율성을 향상시키기 위한 컴퓨터 비전의 도입은 다양한 산업 분야에서 이미 입증된 바 있습니다. 예를 들어, 폭스콘(Foxconn)은 카메라 기반의 결함 검사 시스템인 NxVAE를 도입하여 결함을 자동으로 검사하고, 수작업에 의한 오류를 최소화하고 있습니다. 이 시스템은 13가지의 일반적인 결함을 인식하여 제조 과정의 신뢰성을 높이며, 시간과 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다.

• 또한, Dow Chemical은 컴퓨터 비전과 IoT 기술을 결합하여 작업 환경 내에서의 안전성을 강화하고 있습니다. Azure Video Analyzer와 같은 서비스를 활용하여 가능한 누수 문제를 사전에 감지하고, 인력의 안전한 작업을 보장하고 있습니다. 이는 제조업체들이 높은 품질의 제품을 유지하면서도 안전한 작업 환경을 만들도록 돕는 중요한 요소입니다.

• 결론적으로, 컴퓨터 비전 기술은 제조업과 로봇 공학의 효율성을 높이는데 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 산업에서의 성공적인 적용을 통해 지속적으로 발전할 것입니다.

결론

• AI와 ML 기술의 발전은 현재 다양한 산업 분야에서 혁신적 변화를 유도하고 있으며, Google MediaPipe와 Foundation Models의 통합은 이러한 발전의 중추적 역할을 하고 있습니다. 이들 기술은 특히 컴퓨터 비전 분야에서 그 효용성을 입증하며, 효율적이고 정확한 데이터 분석 및 처리를 가능하게 만들어 주기 때문입니다. 다양한 사례를 통해 살펴본 결과, MediaPipe는 복잡한 모델 개발을 간소화하여 실시간 응용이 가능하게 하며, Foundation Models는 다중 태스크 처리의 유연성을 통해 AI의 활용 범위를 크게 확장시키고 있습니다. 향후 이러한 기술들이 더욱 다양한 분야에 혁신을 가져올 것이라는 전망은 매우 유망합니다. 예를 들어 의료, 제조업, 농업 분야 등에서 AI 기술의 응용은 계속해서 발전할 것이며, 이는 인간의 작업 환경을 더욱 안전하고 효율적으로 개선하는 데 기여할 것입니다. 특히, AI가 보다 복잡한 데이터와 문제를 처리할 수 있게 됨에 따라, 기업들은 데이터 기반 의사결정을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 기회를 맞이하게 될 것입니다. 따라서 이러한 기술들이 지속적으로 발전하는 모습을 주목할 필요가 있으며, 향후 이끌어낼 수 있는 변화에 대한 기대감이 높아지고 있습니다.

용어집

• Google MediaPipe [플랫폼]: 구글에서 개발한 오픈 소스 플랫폼으로, 복잡한 딥 러닝 모델을 신속하게 구축할 수 있도록 지원하는 다양한 솔루션을 제공합니다.

• MediaPipe Solutions [도구]: 특정 머신러닝 모델의 통합 및 배포를 쉽게 만들어주는 고수준 도구 세트입니다.

• MediaPipe Framework [도구]: 사용자 맞춤형 머신러닝 파이프라인을 구성할 수 있게 해주는 낮은 수준의 도구입니다.

• Foundation Models [모델]: 대규모 데이터셋을 기반으로 학습된 일반화된 구조를 가진 AI 모델로, 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 능력을 지니고 있습니다.

• Transformer [아키텍처]: 데이터의 순서를 처리하는 데 효과적인 주의(attention) 메커니즘을 사용하는 딥러닝 아키텍처로, 다양한 유형의 입력에 대해 뛰어난 성능을 발휘합니다.

• CLIP 모델 [모델]: OpenAI에서 개발한 모델로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하고 설명하는 기능을 제공합니다.

• 다중 모달 처리 [기술]: 서로 다른 형태의 데이터(시각적 및 언어적 정보)를 통합하여 보다 복합적인 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미합니다.

• 혼합 현실 (Mixed Reality) [기술]: 물리적 현실과 가상의 환경을 결합하여 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 기술입니다.

• 확장 현실 (XR) [기술]: 가상 현실(VR), 증강 현실(AR)과 같이 현실 세계와 가상의 요소를 결합하는 몰입형 기술을 의미합니다.

• DICOM [파일 포맷]: Digital Imaging and Communications in Medicine의 약자로, 의료 이미징의 저장 및 전송을 위한 표준 형식입니다.

출처 문서

• Effortlessly Develop and Deploy ML Models with Google MediaPipe: A Comprehensive Guidehttps://encord.com/blog/google-mediapipe/
• Foundation Models are Reshaping Computer Vision | Encordhttps://encord.com/blog/foundation-models-redefining-computer-vision/
• Grok-1.5V with Multimodal Visual Processing Capabilities | Encordhttps://encord.com/blog/elon-musk-xai-grok-15-vision/
• Claude 3 | AI Model Suite: Introducing Opus, Sonnet, and Haikuhttps://encord.com/blog/claude-3-explained/
• Apple Vision Pro for Diagnostic Viewing and Interpretation in Radiology | Encordhttps://encord.com/blog/vision-radiology-apple-vision-pro-application/
• Computer Vision for Manufacturing | Encordhttps://encord.com/blog/computer-vision-manufacturing/
• Computer Vision Use Cases in Robotics: Machine Vision | Encordhttps://encord.com/blog/computer-vision-robotics-applications/