AI, IoT, 임베디드 시스템에 대한 최신 기술 동향과 논문 분석을 공유합니다.
복잡한 산업 환경에서 Transformer 기반 객체 감지 모델의 성능을 분석하고, 기존 YOLO 계열과의 비교 결과를 공유합니다.
자기 지도 학습 기반의 시계열 이상 탐지 방법론을 분석하고, 산업 현장 적용 가능성을 검토합니다.
엣지 디바이스에서 실행 가능한 경량 Transformer 모델로 설비 잔여 수명(RUL)을 예측하는 방법을 분석합니다.
제한된 데이터 환경에서 경량화된 패치 트랜스포머로 시계열 예측 성능을 높이는 방법을 소개합니다.
다양한 도메인에 범용적으로 적용 가능한 경량 시계열 예측 모델의 아키텍처와 성능을 분석합니다.
트랜스포머 기반 적대적 학습으로 시계열 이상을 탐지하는 TranAD의 구조와 실험 결과를 정리합니다.
정규화 흐름 기반 비지도 학습으로 제조 현장의 외관 이상을 실시간 탐지하는 방법을 분석합니다.
EGNOX의 핵심 AI 모델 중 하나인 Anomaly Transformer의 원리와 산업 현장 적용 사례를 소개합니다.