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대규모 언어모델 (LLM) 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 및 기타 유형의 콘텐츠를 이해하고 생성하여 광범위한 작업을 수행할 수 있는 기초 모델의 범주(IBM) 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)이란 대규모 데이터 세트에서 얻은 지식을 기반으로 텍스트와 다양한 콘텐츠를 인식하고 요약, 번역, 예측, 생성할 수 있는 딥 러닝 알고리즘(NVIDIA) 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 사전 학습된 초대형 딥 러닝 모델입니다. 기본 트랜스포머는 셀프 어텐션(self-attention) 기능을 갖춘 인코더와 디코더로 구성된 신경망 세트입니다. 인코더와 디코더는 일련의 텍스트에서 의미를 추출하고 텍스트 내의 단어와 구문 간의 관계..

출처 : 연구개발특구진흥재단, 한국산업기술평가관리원 등 로봇 소프트웨어 분류(구분) 1. (로봇 자동화 소프트웨어) 특정 로봇만을 위한 전용 소프트웨어와 다양한 로봇에 공통적으로 활용될 수 있는 범용 로봇 소프트웨어로 구분 - 로봇 및 로봇 기술을 활용하는 자동화 기계장치를 지원하는 소프트웨어 및 공통 소프트웨어 플랫폼 기술을 포함함 - 제조 로봇의 경우, 개발도구와 로봇 작업 프로그래밍 지원 소프트웨어, 빅데이터 기반의 로봇의 작업 품질 예측 기술을 포함함 2. (로봇 지능화 소프트웨어) 판단 및 통합제어 지능화 소프트웨어로 구분 - 로봇이 학습을 통하여 지식이나 경험을 축적하거나, 관련 데이터의 공유를 가능하게 하는 전이 학습 기술 및 로봇이 작업대상을 인지·조작하고 스스로 학습·실행·재현 가능하게 ..

IFR ? 전문 비영리 기관 1987년 설립 소통 및 네트워킹 플랫폼 약 90여개 기관의 회원 보유(국가별 로보틱스 협회, 연구 및 개발 기관, 로봇 공급업체, 통합업체 등의 회원 보유) 간접적으로 3000개 이상의 조직을 대표함 주요 활동 : 1. 통계분석 2. 로봇산업계 의견 표출 3. 정책 지원 로봇은 산업용 로봇, 서비스 로봇 두 타입으로 구분되며 아래의 동향이 나타남 2022: Growing from a high basis  Second record year in a row New robots  553,000 units (+5%)  CAGR 2017-2022: +7% Robot stock  3.9 million units (+12%)  CAGR 2017-2022: +13% "산업용 로봇..

그림으로 쉽게 이해하는 딥러닝의 최신 트렌드 (유용한 정보 정리 및 개인적인 의견 추가 내용) 은탄환은 없다 라는 말이 있듯, 딥러닝이 만능은 아니다. 다만, 다양한 방법, 이론들을 활용하여 다양한 문제점들, 약점을 개선할 수 있다. 메타학습의 개념은 아래와 같다. 개념 메타학습은 기계 학습의 한 분야로, 모델이 데이터를 학습하는 과정을 개선하거나 새로운 작업에 대한 학습을 용이하게 하는 방법을 연구하는 분야입니다. 메타학습은 주어진 학습 작업 외부에서 모델의 학습 방식을 조절하거나 개선하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 모델이 더 적은 데이터로 더 빠르게 학습하거나 여러 작업에서 유연하게 대처할 수 있도록 도와줍니다. 메타학습은 크게 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 학습-학습 (Learning ..

기업별 요약 가. Midea Group: 업종: 가전제품 및 공조 시스템 제조업체. 본사: 중국 광동성. 특징: Midea Group은 가전제품 및 공조 시스템 제조 분야에서 국제적인 선도 기업 중 하나로 손꼽힙니다. 주로 에어컨, 냉장고, 세탁기 등 다양한 가전제품을 생산하며, 글로벌 시장에서 활발한 활동을 보입니다. 나. Denso Corporation: 업종: 자동차 부품 및 시스템 제조업체. 본사: 일본. 특징: Denso Corporation은 자동차 산업 분야에서 선도적인 역할을 하는 기업으로, 차량용 부품 및 전자제품을 제조합니다. 자율 주행 기술, 친환경 기술 등에도 투자하며 혁신적인 기술 개발에 주력하고 있습니다. 다. ABB: 업종: 로봇 및 자동화, 전력 및 자동화 기술 솔루션 제공업..

Marketsandmarkets 글로벌 리서치 업체 등에서도 많은 보고서, 자료를 내고 있으니 참고해도 좋을 듯 하다. 예측치는 아래와 같다. 세계 스마트제조 시장 규모 : : 2021년의 추산 금액으로 대략적으로 824억 달러 -> 2026년: : 추정치로는 1,925억 달러로 연평균 18.50%로 성장 예측이 됨 국내는 21년도 14조 2,740 - 억원에서 2026' 24조 6,511억 원으로 연평균 11.40%씩 커질 것으로 예측함 세계 제조용 지능형 애플리케이션 시장은 2021년 450억 달러에서 2026년에는 762억 달러로 예상되며, 연평균 11.11%씩 성장할 것으로 전망됩니다. 세계 엣지 컴퓨팅 시장은 2021년 5.2억 달러에서 2026년에는 33.3억 달러로 급속한 성장을 이어나갈 것..

◎ 기술 공급기업 역량 제고 및 시장 자정 - 기술 공급기업 역량 강화 : 공급기업에 대한 진단 및 다양한 컨설팅을 시작할 예정이다. 이는, 과거와는 달리 앞으로는 공급기업에 대해서도 체계적인 관리를 하겠다는 내용으로 받아들일 수 있다. - 우수기업에 대한 시장 선택이 촉진될 수 있도록 지원실적, 만족도, 매출액, 기술분야 등 주요정보를 “제조DX 포털”에 공개 예정 : 제조 DX 포탈 ◎ 민간 중심의 정책협력 네트워크 구축 - 산학연 및 관계부처 전문가 참여를 통해 워킹그룹 운영 - 정책과제 발굴, 자문, 규제 개혁 등의 아젠다 발굴 / 지역에서는 테크노파크를 중심으로 디지털 제조 협력체계 구축을 피력함 ◎ 수요기업과 기술 공급기업 간 협업 기반 마련 - 제조혁신 (DX) 포털 활용, 아래 링크의 포털..

출처 : 스마트제조혁신추진단 https://www.aitimes.kr/news/download.php?subUploadDir=202309/&savefilename=28938_181.pdf&filename=%E6%96%B0%20%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8%20%EC%A0%9C%EC%A1%B0%ED%98%81%EC%8B%A0%20%EC%B6%94%EC%A7%84%EC%A0%84%EB%9E%B5.pdf&idxno=181 1. 추진배경 - 세계적인 “제조 지능화·디지털화” 경쟁에 대응하여 우리 경제의 핵심인 제조업*의 경쟁력 강화를 위해 ‘14년부터 스마트공장 지원 * GDP 중 제조업 비중 24.8%로 세계 2위(‘21, WB), 국내 수출 비중 85%(’22, 통계청) - 기존 정책은 ..