ANSWER

The ANSWER, beyond the AI platform

인공지능 딥러닝 통합 플랫폼

당신이 ANSWER

사용해야 하는 이유

 

 

 

 

 

정보화 시대의 업무 흐름은 점점 유동적이며 반복적이고 복잡하게 바뀌고 있습니다. 

그런 업무는 점차 컴퓨터가 맡고 있고, 그러한 명령을 컴퓨터에 내리기 위해 프로그래밍 능력이 필요합니다.

하지만 프로그래밍 능력을 단시간에 키우기 힘들고 복잡한 업무에 즉각 적용시키기엔 더욱 어렵습니다.

엔서 (ANSWER)를 사용하면 아래와 같은 문제를 보다 쉽게 해결할 수 있습니다.

ANSWER는 전문가이든 초보자이든, 당신이 원하는 작업을 전문적 지식이 없어도 정보만 있다면 

빠르게, 쉽게, 유연하게  작동할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.

또한 부가적인 작업을 최소화 하여 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있습니다.

건설, 설비, 의료, 교육, 패션, 분석/관리를 더욱 편리하게 관리하세요.

손쉬운 사용

전문적인 프로그래밍을 하지 않아도 지능형 영상 분석 등과 같은 시스템을 쉽게 만들고 사용가능

데이터 최적화
정확한 예측

장비 인식이나 최적화 등 부가적인 작업을 최소화 하여 실제 환경에 빠르고 간단하게 적용

시각적으로 정의된 노드와 노드를 연결하는 것 만으로 당신이 원하는 결과를 도출

ANSWER 주요기능

비주얼 프로그래밍
비주얼프로그래밍

비주얼 프로그래밍으로 손쉬운 TASK(작업) 정의가 가능

대시보드
대시보드

Widget(위젯)에 연결된 작업결과의 대시보드를 통한 출력 가능

파이썬스크립 지원
파이썬스크립 지원

Python 스크립트를 통한 사용자 프로그래밍(jupyter Lab) 가능

주요 Lambda LIST

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​딥러닝 처리 람다

Lambda

- 객체 탐지 및 추출(Object detection & Object segmentation) 람다를 제공. 
- 해당 람다의 입력은 BGR24 포맷의 이미지를 받으며, 출력 포맷은 json으로 내보낸다.  

- 객체 탐지 및 추출(Object detection & Object segmentation) 람다를 제공. 
- 해당 람다의 입력은 BGR24 포맷의 이미지를 받으며, 출력 포맷은 json으로 내보낸다

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이미지 디코딩 람다

Lambda

- 실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을

rgb포맷으로 변환가능

실시간 CCTV 영상 및 비디오이미지 디코딩 람다
- CCTV 영상의 RTP/RTSP/RTCP 프로토콜 구현, h264, h265 영상 디코딩 가능
- 영상 프레임 딥러닝 적용가능한 yuv 포맷을
rgb포맷으로 변환가능

이미지 디코딩 람다

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데이터 전달 람다

Lambda

- 람다 간 데이터 전달을 위한 네트워크 구현
- 분산처리 구현을 위해 네트워크상의 람다 간에 데이터를 전달기능
- 시그널 람다(Signal lambda)로, 소켓연결이 가능한 메시지큐(Message Queue)구현
- inter-thread, pipe, tcp/ip, websocket 연결 지원

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파이썬(Python)

스크립트 실행 람다

Lambda

- 커스터마이징을 위해 파이썬 플러그인 추가 파이썬 스크립트 코딩 가능
- 딥러닝 라이브러리(PyTorch, Tensorflow 등) 파이썬 구현체가 포함되어 다양한 확장 가능

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WebRTC 영상 송출 람다

Lambda

- 순수 웹브라우저(No ActiveX)만을 사용한

실시간 영상 스트리밍을 위해 WebRTC 를 활용하여 실시간 비디오/오디오/데이터 전달 가능

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아키텍쳐 설계 람다

Lambda

- 미들웨어/데이터베이스 디자인을 위한 람다
- 사용자 정보를 저장하기 위해 코어(Core)와 분리된 미들웨어(Middleware) 아키텍처 채택, Front-end WEB측과 통신 위한 
  HTTP RESTful API 구현을 위해 자바 가상머신(JavaVM)과 PostgreSQL 데이터 베이스 적용

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딥러닝 실행 람다

Lambda

- 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Tensorflow 등)를 사용하는 람다를 이용하여 딥러닝 모델을 사용가능
- 미리 훈련된 딥러닝 모델을 속성에 추가하면

원하는 객체 추론이 가능

- 주요 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Tensorflow 등)를 사용하는 람다를 이용하여 딥러닝 모델을 사용가능
- 미리 훈련된 딥러닝 모델을 속성에 추가하면
원하는 객체 추론이 가능

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텐서(Tensor)정보 저장 람다

Lambda

- 데이터베이스에 텐서(Tensor)정보를 저장할 수 있는 람다.
- 자바 가상머신(JavaVM)을 사용한 플러그인 개발 적용하여 데이터베이스에 상기한 박스(데이터)를 저장할 수 있다.

- 데이터베이스에 텐서(Tensor)정보를 저장할 수 있는 람다.
- 자바 가상머신(JavaVM)을 사용한 플러그인 개발 적용하여 데이터베이스에 상기한 박스(데이터)를 저장할 수 있다.

ANSWER 활용분야

보고서작성

 보고서 작성 

처리된 데이터를 사용한 엑셀 시트 출력.

출력된 엑셀 시트를 활용한 통계 및 그래프 출력.

카메라연동

 카메라 연동 

FFmpeg을 사용한 카메라 연결 및 비디오 획득.

하드웨어 연동후 GigE Vision 영상 획득.

RTP/RTSP CCTV 영상 스트리밍

스테레오 비전 카메라

USB WebCam

딥러닝

 딥러닝 

오디오, 이미지, 데이터를 활용한 AI(인공지능) 추론 가능.

webRTC 영상재생

 WebRTC를

사용한 영상 재생 

웹브라우저에서 플러그인 없이 실시간 영상 스트리밍.

클라우드 저장소 연동

 클라우드 저장소 연동 

최소한의 작업으로 이미 구축된 온라인 저장소 연동 AWS S3 지원

텔레그램

 챗봇 연동(텔레그램 등) 

이벤트 발생시 연결된 사용자들에게 알림을 줄 수 있는 채팅 API 연결.

HTTP Server

 HTTP Server/Client 

타사 시스템과 연동할 수 있는 HTTP 서버/ 클라이언트 제공

이미지프로세싱

 이미지 프로세싱 

페이드인-아웃, 에니메이션 등 여러 가지 영상처리. GAN을 활용한 새로운 영상출력 SuperResolution을 사용한 고화질 이미지 변환 노이즈 삽입 및 디-노이징 작업

온라인 리소스 획득

 온라인 리소스 획득 

동영상 리소스 (유튜브, Vimo, 일반 동영상 리소스 등) 취득 가능. 웹사이트 크롤링을 통한 데이터 마이닝

컴퓨터 비전

 컴퓨터 비전 

이미지의 객체를 인식하고 그 위치를 표출.

사람을 인식, 그리고 키포인트를 추출하여 동작 인식.

시리얼 통신

 시리얼 통신 

시리얼 통신을 사용한 USB Relay, GPS, 산업 기기 등에 연동.

데이터 통계

 데이터 통계 

CSV, Excel, Text 등 여러 데이터를 사용한 통계자료 생성.

단순 통계, Regression, 머신러닝 등에 활용

매크로

 단순 매크로 

반복적인 작업을 요구하는 텍스트, 이미지, 파일 처리.

ocr 문자인식
ocr 문자인식

 OCR을 사용한 문자인식 

문자를 인식하여 데이터 프로세싱에 적용. 대표적으로 자동차 번호판 인식.

다양한 플랫폼 연동

answer

유연한 개방형 플랫폼

 

 

기계 학습 및 추론을 위한 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크를 지원합니다.

PyTorch, Tensorflow 같은 유명한 딥러닝 라이브러리를 함께 혼용하여 작업 테스크를 구성할 수 있습니다.

 

Jupyter Notebook 및 CLI 도구를 포함하여 Python 프로그래밍 언어와 친화력을 증대하였습니다.

 

또한 CUDA 및 C/C++ 언어를 사용한 성능 최적화, Python 을 사용한 람다 플러그인 개발이 가능합니다.

Famous Deep Learning

Framework

Machine Learning

Libraries

Programming

Languages

Tensorflow

OpenCV

OpenCV

PyTorch

NumPy

C/C++

Caffe

Keras

matplotlib

Python

scikit-learn

ANSWER

Applications

EMC 불량
자동검지 시스템

01

​인공지능 장입 스크랩
분류 시스템
딥러닝 기반 지능형
영상분석 시스템

03

[목적] 

EMC(Electromagnetic Compatibility)

의 시험 중 피시험품의 불량 (오동작)현상을 자동으로 검출하는 장비/시스템 개발

[과제]

EMC 내성 시험 시 장기간 시험자의 육안

관찰을 통한 검출.  무선 네크워크 환경에서의 다채널 영상 서버 구축.

피시험품의 다양한 오동작의 감지
- 기구적 오동작(차단기/개폐기/접점의 On/Off 전환 등)
- 화면 오류 현상(숫자/문자 깨짐, 화면 깜박임, 화면 전환/꺼짐)

02

​[목적]

전기로 공정 중 스크랩 장입 영상을 인공지능으로 인식하여 분류
스마트 팩토리를 위한 빅데이터 수집

[과제]

영상 데이터 취득 환경 구성
학습 데이터 생성을 위한 전문 스크랩 검수팀과의 협업
스크랩 인식을 위한 인공지능 모델 선별
인식된 스크랩 비율과 높이 측정
별도 생성되는 중량 데이터와의 연동 

[목적]

​딥러닝을 기반한 다채널 CCTV 영상 분석을 위한 시스템 개발 다양한 이벤트 발생에 대한 실시간 검지

​[과제]

안전모 미착용 탐지
사람 쓰러짐 탐지
특정 영역 침입 탐지
화재(불꽃, 연기, 사람) 감지
구조 신호 탐지
별도의 VMS 와의 연동

Keyboard and Mouse

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