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새로운 기능 – 장비에 대한 Amazon Lookout, 센서 데이터를 분석하여 장비 고장 감지 산업 장비를 운영하는 기업은 운영 효율성을 개선하고 구성 요소 고장으로 인한 예기치 않은 가동 중지 시간을 방지하기 위해 끊임없이 노력합니다. 그들은 수년간 물리적 센서 (태그), 데이터 연결, 데이터 스토리지 및 대시보드 구축에 많이 반복적으로 투자하여 장비의 상태를 모니터링하고 실시간 알림을 받습니다. 기본 데이터 분석 방법은 단일 변수 임계값 및 물리 기반 모델링 접근법으로, 이러한 방법은 특정 고장 유형 및 작동 조건을 탐지하는 데 효과적이지만 각 장비에 대한 다변량 관계를 도출하여 탐지한 중요 정보를 종종 놓칠 수 있습니다. 기계 학습을 통해 장비의 기록 데이터에서 학습하는 데이터 기반 모델을 제공할 수 있는 보다 강력한 기술이 가능해졌습니다. 그러나 이러한 기계 학습 솔루션의 구현에는 자본 투자와 엔지니어 훈련을 위한 시간과 비용이 많이 필요합니다. 오늘 이상 장비 동작을 감시하는 API 기반 기계 학습 (ML) 서비스인 Amazon Lookout for Equipment를 발표하게 되어 기쁩니다. [ more… ]

AWS Panorama Appliance: 컴퓨터 비전 애플리케이션을 엣지에 도입 오늘 AWS re:Invent에서 AWS Panorama Appliance preview를 공개했습니다. 또한 AWS Panorama SDK도 곧 제공될 예정이라고 발표했습니다. AWS Panorama Appliance와 AWS Panorama SDK로 조직은 온프레미스 카메라에 컴퓨터 비전을 도입하고 뛰어난 정확도와 짧은 지연 시간의 자동화된 예측을 수행할 수 있습니다. 지난 수십 년간 컴퓨터 비전은 학자들이 논의하는 주제에서 전 세계 기업에서 사용하는 도구로 발전했습니다. 클라우드는 이러한 성장에서 매우 중요한 역할을 했으며 이전에는 불가능했던 서비스 및 인프라 기능이 폭발적으로 증가했습니다. 고객은 제조 라인에서 부품을 검사하거나, 작업자가 위험 지역에서 안전모를 착용하는지 확인하거나, 소매점의 고객 트래픽을 분석하는 등의 용도로 사용되는 물리적 시스템에서 여러 가지 문제에 직면합니다. 고객은 문제 또는 사고가 발생한 후 라이브 비디오 피드를 수동으로 모니터링하거나 녹화된 영상을 검토하여 이러한 문제를 해결하는 경우가 많습니다. 이러한 해결 방법은 수동이며 오류가 발생하기 쉽고 확장이 어렵습니다. 컴퓨터 비전은 클라우드에서 실행되는 모델로 이러한 검사 태스크를 수행하는 데 점점 더 많이 [ more… ]

AWS Hero가 추천하는 re:Invent 2020 추천 세션 가이드 안녕하세요. 세계 최대 클라우드 기술 학습 행사인 AWS re:Invent 2020이 시작되었습니다. 온라인으로 무료로 진행되는 이번 행사에는 5개의 기조 연설과 기술 분야별 임원들이 제공하는 리더쉽 세션, 그리고 500여개의 서비스별/분야별/수준별/언어별 강연 세션이 제공됩니다. 항상 어려운 것이 바로 어떤 세션을 들을 것인가 하는 점입니다. 그래서 주말에 클라우드 공부를 하려는 분들을 위해 AWS Hero분들이 추천하는 몇 가지 강연 세션 가이드를 제공해 드립니다. (이 글 안에 있는 링크는 AWS re:Invent 웹 사이트로 대부분 링크가 되어 있습니다. 아직 등록하지 않은 분들은 로그인 화면에서 Register을 누르시면 3주간 언제라도 등록이 가능합니다.) 한국어 트랙 강연 소개 AWS 전문가와 국내 주요 고객들이 AWS 활용 사례를 공유하는 세션을 미리 준비하였고, 언제든지 온-디맨드로 보실 수 있습니다. 추천 드립니다. [삼성전자] Amazon DocumentDB를 사용한 데이터베이스 스키마 유연성 향상하기 [삼성전자] 대용량 자바 애플리케이션 클라우드 네이티브 아키텍처 적용기 [LG전자] AWS IoT Greengrass 및 Amazon SageMaker를 통한 엣지 기반 [ more… ]