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# KeyPoint : AI 4종 기술 개발 성공(AI 기반 로봇 고장 진단, 딥러닝 음성합성(P-TTS)), E2E 음성인식, 무빙픽처기술)
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AI 기반 로봇 고장 진단: AI가 산업용 로봇의 고장을 진단할 수 있는 기술. 진동신호에 음성처리 기술과 딥러닝 기술ㄴ을 적용해 핵심부품인 감속기의 이상을 탐지. 정상상태와 고장상태의 데이터 불균형을 해결해 진단의 정확도를 높임.
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딥러닝 음성합성(P-TTS): 기존대비 비용을 4분의1수준으로 줄이고, 속도는 10배가량 향상시킨 것. 순서대로 음성을 만드는 것이 아닌 동시에 음성을 만들어 내는 방식으로 구조를 변형.
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E2E 음성인식: 적은양의 학습 데이터로 도메인 확장이 가능해 활용성이 큼. 사양증강, 데이터 증강 등 최신 학습 기술을 적용해 기존 하이브리드 방식에 비해 단어 오류율이 7% 이상 향상. 이 기술로 자유발화 음성인식률을 끌어올릴 계획.
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무빙픽처기술: '무빙 픽쳐'는 이미지에 모션효과를 적용해 영상으로 변환하는 AI기술. 영상 분할, 객체 검출, 모션 추정, 초 해상도 이미지 복원(인페인팅) 등 최신 AI 기술을 적용.
# 느낀점 : 이 기술들이 최신이라고 불릴 기술들을 사용하고 있는지는 잘 모르겠지만, 이렇게 AI기술이 현장에서 많이 사용되고 있는 것으로 보아 요즘 트렌드는 맞는 것 같다. 한 회사에서도 다양한 AI기술을 현업에 접목하고 있는 것으로 보아 유망한 분야인 것은 확실한 것 같다.
# 참고 : www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=23534
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