[PRNewswire] 감시의 가치 심화시키기
[편집자 주] 본고는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았음을 밝혀 드립니다.
(항저우, 중국 2017년 7월 11일 PRNewswire=연합뉴스) 딥 러닝(Deep Learning)이 수많은 용도에 혜택과 더 나은 분류를 제공하며 IT 산업을 휩쓸었다. 인간의 뇌가 작용하는 방식에서 영감을 받은 이 기술은 컴퓨터 상에서 데이터 분류, 저장 및 접속을 지원하고자 층을 이루는 학습 과정을 이용한다. 이런 과정을 거친 데이터는 학습 시 참조 가능해진다. 그에 따라 해당 이미지의 개별 요소에 의존하는 대신, 전체 이미지를 통한 인식이 가능해진다. 이것이 바로 누적 과정(더 많은 요소를 활용할수록 더 나은 분류가 가능하고, 결과적으로 더 나은 '학습'을 할 수 있다)이다.
딥 러닝은 얼굴 인식과 이미지 분류 측면에서 여러 혜택을 제공하며, 그에 따라 보안 분야에서 매우 중요하게 여겨진다. 딥 러닝은 보안 산업의 모든 측면(얼굴과 차량 감지부터 행동 분석까지)을 다룬다. 그에 따라 보안의 초점이 사건에 대응하는 것에서 사건이 발생하기 전에 문제를 예측하는 것으로 이동하고 있다.
Hikvision은 딥 러닝 기술을 채택하고, 이 기술의 활용도를 최대한 높일 수 있는 제품 라인을 혁신시켰다. DeepInView IP 카메라 라인과 DeepInMind NVR 라인은 함께 사용 시 딥 러닝의 모든 역량과 혜택을 제공한다. 카메라는 시스템에 스마트 '눈'을 제공하고, NVR은 뇌의 분석 및 저장 역량을 대변한다. 이들 제품은 두 가지 전선(사람 인식, 모니터링 및 계산 그리고 차량 인식과 감지)에서 보안을 대상으로 한다. 이를 위해 수천 가지 '특징'을 분류하고 인식할 수 있는 딥 러닝의 기술력을 바탕으로 가장 효과적으로 이 기술을 이용한다.
이와 같은 다층적인 접근법은 확실히 메모리와 성능을 많이 사용한다. 이는 지난 수년 사이 딥 러닝 기술이 더욱더 전파된 이유 중 하나다. 이를 조망해 보면, 딥 러닝 기술의 초기 단계에서는 신경망을 시뮬레이션하는데 16,000개의 CPU가 탑재된 1,000개의 장치가 필요했다. 지금은 불과 몇 개의 GPU만 필요할 뿐이다. Hikvision은 감시 산업에서 딥 러닝의 가능성을 탐색하고자 최대 칩셋 브랜드인 인텔 및 엔비디아와 협력하고 있다. 또한, Hikvision의 혁신은 이를 촉진하고, 이를 바탕으로 발전한다. H.265+ 코덱은 전송 대역폭과 데이터 저장 용량 요건을 대폭 감소시킨다. 그에 따라 공유하고 저장하는 데이터가 기하급수적으로 증가해도 품질 손상이 발생하지 않는다.
용도는 무궁무진하다. 한 예로, 딥 러닝은 블랙리스트/화이트리스트 경고를 제공하도록 시스템을 지원할 수 있다. 이는 접근 통제 시나리오에서 아주 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 딥 러닝은 흔치 않은 행동을 인식하는 데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 주변에 어정거리는 사람이 있을 경우, 미리 문제를 방지하도록 보안 직원을 지원할 수 있다.
새로운 고급 제품 라인은 보안 시스템의 품질과 역량을 더욱 확장시킬 것으로 기대된다. 더불어 보안 전문가들이 문제에 대응하는 대신, 문제를 피할 수 있는 계획을 세우도록 지원할 것이다. 이는 보안업계 전체의 다음 진화가 될지도 모른다. Hikvision은 AI를 이용해 세상을 바꾸고자 한 번에 하나씩 솔루션을 만들고 있다.
추가 정보는 "딥 러닝이 보안업계를 지원하는 방식"을 참조한다. 관련 링크[http://www.hikvision.com/en/Press-Release-details_74_i1515.html ]
올해 말에 출시될 DeepinView와 DeepinMind 신제품에 대비해 Hikvision 웹사이트를 주목하도록 한다.
사진 - https://photos.prnasia.com/prnh/20170710/1892893-1
딥 러닝 인포그래픽
출처: Hikvision Digital Technology
(끝)
<저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포 금지>
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(항저우, 중국 2017년 7월 11일 PRNewswire=연합뉴스) 딥 러닝(Deep Learning)이 수많은 용도에 혜택과 더 나은 분류를 제공하며 IT 산업을 휩쓸었다. 인간의 뇌가 작용하는 방식에서 영감을 받은 이 기술은 컴퓨터 상에서 데이터 분류, 저장 및 접속을 지원하고자 층을 이루는 학습 과정을 이용한다. 이런 과정을 거친 데이터는 학습 시 참조 가능해진다. 그에 따라 해당 이미지의 개별 요소에 의존하는 대신, 전체 이미지를 통한 인식이 가능해진다. 이것이 바로 누적 과정(더 많은 요소를 활용할수록 더 나은 분류가 가능하고, 결과적으로 더 나은 '학습'을 할 수 있다)이다.
딥 러닝은 얼굴 인식과 이미지 분류 측면에서 여러 혜택을 제공하며, 그에 따라 보안 분야에서 매우 중요하게 여겨진다. 딥 러닝은 보안 산업의 모든 측면(얼굴과 차량 감지부터 행동 분석까지)을 다룬다. 그에 따라 보안의 초점이 사건에 대응하는 것에서 사건이 발생하기 전에 문제를 예측하는 것으로 이동하고 있다.
Hikvision은 딥 러닝 기술을 채택하고, 이 기술의 활용도를 최대한 높일 수 있는 제품 라인을 혁신시켰다. DeepInView IP 카메라 라인과 DeepInMind NVR 라인은 함께 사용 시 딥 러닝의 모든 역량과 혜택을 제공한다. 카메라는 시스템에 스마트 '눈'을 제공하고, NVR은 뇌의 분석 및 저장 역량을 대변한다. 이들 제품은 두 가지 전선(사람 인식, 모니터링 및 계산 그리고 차량 인식과 감지)에서 보안을 대상으로 한다. 이를 위해 수천 가지 '특징'을 분류하고 인식할 수 있는 딥 러닝의 기술력을 바탕으로 가장 효과적으로 이 기술을 이용한다.
이와 같은 다층적인 접근법은 확실히 메모리와 성능을 많이 사용한다. 이는 지난 수년 사이 딥 러닝 기술이 더욱더 전파된 이유 중 하나다. 이를 조망해 보면, 딥 러닝 기술의 초기 단계에서는 신경망을 시뮬레이션하는데 16,000개의 CPU가 탑재된 1,000개의 장치가 필요했다. 지금은 불과 몇 개의 GPU만 필요할 뿐이다. Hikvision은 감시 산업에서 딥 러닝의 가능성을 탐색하고자 최대 칩셋 브랜드인 인텔 및 엔비디아와 협력하고 있다. 또한, Hikvision의 혁신은 이를 촉진하고, 이를 바탕으로 발전한다. H.265+ 코덱은 전송 대역폭과 데이터 저장 용량 요건을 대폭 감소시킨다. 그에 따라 공유하고 저장하는 데이터가 기하급수적으로 증가해도 품질 손상이 발생하지 않는다.
용도는 무궁무진하다. 한 예로, 딥 러닝은 블랙리스트/화이트리스트 경고를 제공하도록 시스템을 지원할 수 있다. 이는 접근 통제 시나리오에서 아주 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 딥 러닝은 흔치 않은 행동을 인식하는 데 사용될 수도 있다. 예를 들어, 주변에 어정거리는 사람이 있을 경우, 미리 문제를 방지하도록 보안 직원을 지원할 수 있다.
새로운 고급 제품 라인은 보안 시스템의 품질과 역량을 더욱 확장시킬 것으로 기대된다. 더불어 보안 전문가들이 문제에 대응하는 대신, 문제를 피할 수 있는 계획을 세우도록 지원할 것이다. 이는 보안업계 전체의 다음 진화가 될지도 모른다. Hikvision은 AI를 이용해 세상을 바꾸고자 한 번에 하나씩 솔루션을 만들고 있다.
추가 정보는 "딥 러닝이 보안업계를 지원하는 방식"을 참조한다. 관련 링크[http://www.hikvision.com/en/Press-Release-details_74_i1515.html ]
올해 말에 출시될 DeepinView와 DeepinMind 신제품에 대비해 Hikvision 웹사이트를 주목하도록 한다.
사진 - https://photos.prnasia.com/prnh/20170710/1892893-1
딥 러닝 인포그래픽
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