MATLAB 및 Simulink 세미나

MATLAB Deep Learning User Day : 도메인 전문가들의 딥러닝 도전기


개요

AI 및 딥러닝은 다양한 산업 부문에도 도입하고 적용되고 있습니다. 이러한 프로젝트 중 일부는 AI 및 딥러닝을 통해 생산성 개선에 성공하지만, 실패하는 프로젝트들도 분명히 있습니다.

이와 같은 차이점은 어디에서 비롯되는 것일까요?

매스웍스코리아는 오는 11월 19일 MATLAB Deep Learning User Day를 온라인으로 개최하여 이에 대한 답을 알아보고자 합니다. 이번 온라인 세미나에서는 전세계 딥러닝 개발자들 사이에서 큰 화제를 모으고 있는 최신 트렌드를 비롯, MATLAB을 활용하여 성공적인 프로젝트를 이끌고 있는 매스웍스 고객들의 현장 이야기를 생생하게 전할 예정입니다.

관심있으신 많은 분들의 참가 부탁드립니다.

하이라이트

  • 데이터 중심 AI (Data-centric AI) 관점에서의 MATLAB
  • [고객사례- 삼성엔지니어링] 텍스트 분류 모델을 활용한 자동화
  • [고객사례-한국건설기술연구원] 딥러닝을 이용한 하수관로 내부 경사 추출
  • [고객사례-현대제철] 금속 재료의 디지털 자동화 분석을 위한 Semantic Segmentation 활용

참석 대상

본 세미나는 온라인 무료 세미나이며, 사전등록을 하시면 행사 당일 참석하실 수 있는 링크가 제공됩니다.

세미나 관련 문의: 매스웍스코리아 마케팅팀 (marketing_korea@mathworks.com)

발표자 소개

  • 세션 1: 송완빈 과장은 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야 석사학위 취득 후, MathWorks에서 머신러닝 및 딥러닝 담당 Application Engineer로 재직하며 국내 다수의 기업 및 국가기관연구소 인공지능 프로젝트를 수행하고 있습니다.
  • 세션 2: 최건용 프로는 삼성엔지니어링 화공기술센터에서 화공플랜트설계와 관련한 여러 개발 업무를 담당하고 있습니다. 14년간의 근무중 주로 배관 응력 해석, 배관 설계 업무 효율화 프로그램 개발 등을 담당해왔으며, 최근에는 AI 기반 설계 자동화 Tool 개발을 추진 중에 있습니다.
  • 세션 3: 지현욱 박사후연구원(박사)은 해안공학, 기후변화, 인공함양 등의 연구를 거쳐 현재는 한국건설기술연구원에서 하수관로의 수리학적 설계, 개발, 유지보수 전반에 대하여 연구하고 있습니다. 이미지 인식에 관심이 있으며, 자료해석에 MATLAB을 애용해 왔습니다.
  • 세션 4: 박태창 책임연구원은 현대제철 연구개발본부 재료분석팀에서 11년간 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 최근에는 이미지 프로세싱 및 머신러닝 등의 기법을 적용한 새로운 분석기술개발 연구를 주로 진행하고 있습니다.

아젠다

시간

주제

13 :35 - 13 :40

인사말

13 :40 - 14 :10

세션1 : 데이터 중심 AI (Data-centric AI) 관점에서의 MATLAB

최근 여러 가지의 인공지능 개발 방법론 중 Andrew Ng 교수가 제안한 데이터 중심의 AI (Data-centric AI)가 큰 주목을 받고 있습니다. 인공지능 시스템을 개발할 때는 데이터와 코드(알고리즘/모델)가 필요한데, 실질적으로 인공지능 모델의 성능을 개선하는 것은 코드에 대한 개선이 아니라 데이터에 대한 개선이라는 제안입니다.

이러한 관점에서 인공지능 모델의 성능을 개선하는 데이터 준비 프로세스의 중요성이 대두되었고, 지속적인 성능 향상을 위해 체계적인 시스템 구축이 필요하게 되었습니다.

본 발표에서는 데이터 중심의 AI(Data-centric AI)에 대한 방법론과 더불어 MATLAB을 활용하여 어떤 방식으로 데이터를 개선하는지, 인공지능 모델의 성능을 향상하기 위한 시스템을 구축하는 지에 대하여 소개합니다.

14 :10 - 14 :20

실시간 질의 응답

14 :20 - 14 :30

휴식 시간

14 :30 - 15 :00

세션 2 : [고객사례- 삼성엔지니어링] 텍스트 분류 모델을 활용한 자동화

화공플랜트는 설계 과정에서 다양한 요구사항들을 만족해야하며, 그 과정에서 엔지니어들은 많은 문서들을 리뷰하고 이해해야합니다. 딥러닝 기반의 텍스트 분류 모델을 활용하여 엔지니어의 판단이 필요하던 업무를 자동화한 사례를 소개합니다.

15 :00 - 15 :10

실시간 질의 응답

15 :10 - 15 :20

휴식 시간

15 :20 - 15 :50

세션 3: [고객사례-한국건설기술연구원] 딥러닝을 이용한 하수관로 내부 경사 추출

하수관로의 경사는 도면과는 달리 내부 경사의 변화가 심하며, 이로 인하여 퇴적, 악취, 도시침수, 하천오염 등의 문제가 발생합니다. 내부 경사를 검사하기 위한 다양한 조사 방법이 있지만, 현장조사의 불편함으로 인하여 활용되고 있지 않습니다. 조사의 편의성을 위하여 MATLAB과 딥러닝을 활용하여 기존에 촬영된 영상으로부터 내부 경사를 추출한 사례를 소개합니다.

15 :50 - 16 :00

실시간 질의 응답

16 :00 - 16 :10

휴식 시간

16 :10 - 16 :40

세션 4: [고객사례-현대제철] 금속 재료의 디지털 자동화 분석을 위한 Semantic Segmentation 활용

석유, 천연가스를 수송하는 라인파이프강 금속 제품의 파괴 특성을 평가하는 대표적인 시험방법은 DWTT(Drop Weight Tear Test) 입니다. 기존 시험원 육안을 통해 평가하던 DWTT 파단면을 디지털 자동화 방식으로 분석할 수 있는 기술 개발을 진행하였습니다.           

MATLAB을 이용하여 이미지프로세싱 기반으로 개발한 연구사례부터 최근 Semantic Segmentation 딥러닝을 활용한 개발 사례를 소개합니다.

16 :40 - 16 :50

실시간 질의 응답

16 :50

맺음말

관련 제품

 MATLAB Deep Learning User Day : Deep Learning Challenges by Domain Experts

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