"CNN"에 대한 검색 결과 총 6 건 오피니언 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터 김민중 선임연구원 2023-12-14 산업에 활용되는 수학: 브랜드 및 디자이너 매칭 플랫폼 고도화 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터는 산업 및 공공 분야의 문제를 발굴하여 해결 지원 업무를 수행하고 있다. 본 기고에서는 브랜드 및 디자이너 매칭 플랫폼을 운영하는 기업과 진행한 문제 해결 사례를 소개한다. 디자인 전문가들이 고려하는 유사한 디자인의 조건을 수학적이고 정량적으로 측정하는 방법을 연구 개발하였다. 이미지를 CMYK 형태로 변환하여 확률 분포 거리 측정 방법인 Wasserstein 거리로 색상 유사도를 측정하는 방법과 이미지의 국소적인 특징을 살펴보기 위해서 사전 학습된 CNN 필터를 적용하여 특징 레이어를 비교하는 방법을 설명한다. 기초·응용과학 김민재 리포터 2022-08-08 ‘다누리’의 발사 성공, 외신들은 어떻게 평가할까? 한국 현지 시각으로 8월 5일 오전 8시 8분, 다누리는 미국 플로리다주 케이프 커내버럴(Cape Canaveral) 우주군 기지 40번 발사대에서 미국 민간 우주기업 스페이스엑스(SpaceX)의 팰컨9 로켓에 실려 발사되었다. 발사 후 1단 분리, 페어링 분리, 2단 분리 등을 성공적으로 마치며 이륙한 지 약 1시간 후 팰컨 9 로켓에서 분리되며 1,656㎞ 떨어진 우주공간으로 진입했다. 세계는 지금 김민재 리포터 2022-06-22 누리호 2차 발사 성공, 외신들은 어떻게 평가할까? 한국 언론은 앞다퉈서 머리기사로 순수 국내 기술로 설계·개발된 최초의 우주 발사체의 성공을 보도했다. 전 세계 주요 외신들 역시 빠지지 않고 누리호 발사의 성공을 알렸으며 수많은 외신은 산업 및 군사 등 여러 가지 관점에서 누리호의 발사를 평가하며 성공을 축하했다. 6월 21일, 대한민국 땅에서 우주로 가는 길이 열렸다. 한국형 발사체 누리호(KSLV-Ⅱ)의 성공을 통해서 우리나라도 독자적인 우주 수송 능력을 확보하게 되었고 자주적인 우주 개발역량을 갖추게 되었다. 같은 날 이종호 과학기술정보통신부 장관은 전남 고흥군 나로우주센터에서 누리호의 구체적인 성공적인 발사 결과를 국민들에게 보고 했다. 환경·에너지 김현정 객원기자 2021-01-27 딥러닝으로 멸종 위기종 모니터링 성공 위성 카메라와 딥러닝을 연동하여 멸종 위기종에 대한 모니터링이 가능해질 전망이다. 위성 카메라 WorldView-3가 촬영한 고해상도 이미지를 활용한 탐지 프로세스 알고리즘을 개발하여 멸종 위기종인 아프리카코끼리의 개체 수를 확인하는 데 성공했다 신소재·신기술 이강봉 객원기자 2019-06-03 인공지능 장갑이 등장했다 2일 인터넷 포럼 ‘빅 싱크(Big Think)’는 MIT의 컴퓨터과학‧인공지능연구소(CSAIL)에서 눈을 감은 상태에서 손쉽게 사물을 인식할 수 있는 인공지능 장갑을 개발했다고 보도했다. 지난 주말 ‘네이처’ 지에 게재된 논문 ‘Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove’에 따르면 이 장갑은 실제 손의 감각을 모방해 다양한 자극을 감지할 수 있다. 연구를 이끈 CSAIL 수브라마니안 순다람(Subramanian Sundaram) 연구원은 “그동안 사람처럼 접시를 닦는 등 촉각이 예민한 로봇 기능을 연구해왔다”고 말했다. 기초·응용과학 이강봉 객원기자 2017-11-28 AI로 '진짜 같은 가짜 만들기' 경쟁 지난 10월 논문 공개 사이트인 아카이브(Arxiv)에 흥미로운 기사가 실렸다. 캘리포니아대학(샌디에이고 캠퍼스) 연구팀이 사람이 그린 그림 스타일을 배운 후 그 스타일 그대로 그림을 그릴 수 있는 인공지능을 개발했다는 것. 논문에 따르면 이 시스템은 두 개의 알고리듬으로 구성돼 있다. 하나는 ‘컨볼루션 신경망(CNN, convolutional neural network)’ 기술이다. 문장이가 그림 등의 스타일, 구조, 패턴 등을 분석하는 기능을 말한다. 연구팀은 CNN으로 하여금 아마존에서 인기를 끌고 있는 신발, 모자, 바지 등의 아이템들을 인식하도록 했다. 그리고 그 정보를 ‘생성적 대립쌍 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)에 적용해 소비자들에게 인기를 끌만한 이미지를 그래내도록 했다. 처음 페이지로 이동 이전 페이지로 이동 1 다음 페이지로 이동 마지막 페이지로 이동 처음 페이지로 이동 이전 페이지로 이동 1 다음 페이지로 이동 마지막 페이지로 이동
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