‘스냅드래곤과 함께 요리하다(Cooking with Snapdragon)’는 퀄컴이 최근 와이어드 브랜드 랩(WIRED Brand Lab)과 협업 제작해 WIRED.com 에 올린 영상입니다. 이 영상은 엣지 디바이스의 AI(인공지능)가 활용된 흥미롭고 실용적인 사용 사례를 보여줍니다. 영상에서는 객체 인식을 위한 객체 검출, 번역을 위한 자연어처리(NLP), 주의가 필요한 소리를 식별하는 사운드 센싱 기술이 사용되었습니다. 영상과 기사를 먼저 확인해보세요!
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퀄컴의 뉴럴 프로세싱 SDK는 벌루우션, 디콘 벌루우션(Deconvolution), 깊이별 벌루우션(Depthwise convolution), 완전 연결(Fully connected), 푸 링을 비롯한 유용한 CNN계층을 다수 지원합니다.세부 내용은 API참조 가이드의 서포트 네트워크 레이어 페이지를 참조하세요.컴퓨터 비전 SDK는 개발자가 동작 인식, 얼굴 검출/인식, 텍스트 인식/추적, 그리고 확장 현실(AR)까지도 활용하고 새로운 사용자 경험을 할 수 있도록 지원합니다.해당 SDK에는 이런 사례를 위한 풍부한 수학 루틴 라이브러리가 포함되어 있으며 스냅 드래건 플랫폼상의 구동에 최적화되고 있습니다.자연 언어 처리 와이어드의 영상은 즉시 자연 언어 처리(NLP)의 뛰어난 예를 2개 보이고 줍니다.하나는 종이에 스페인어로 된 요리법을 영어로 번역하는 모습이고, 또 하나는 발화를 실시간으로 통역하는 모습이었습니다.NLP는 매우 흥미로운 영역에서 다음을 포함한 다양한 작업으로 활용됩니다.·언어/음성 인식:발화된 음성을 이해합니다.사용 사례로는 스마트 스피커와 음성으로 활성화하는 산업용 IoT시스템 등이 있습니다.· 실시간 번역:발화된 음성 언어를 이해하고 다른 언어로 번역합니다.언어권이 다른 참가자로 구성된 온라인 회의에서 구두 커뮤니케이션을 가능할 수 있습니다.·세 만틱 분석:긍정적 또는 부정적인 발언 등 말에 내포된 정서를 이해합니다.위키 피디아에도 상기의 사례를 비롯한 다양한 NLP사례가 상세히 설명되어 있습니다.NLP애플리케이션을 위한 일반적인 ML모델로, 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 같은 순환 뉴럴 네트워크(Recurrent Neural Networks, RNN)이 있습니다.이 뉴럴 네트워크가 NLP에 적합한 이유는 임의의 시간 간격 동안 값을 기억하고 정보의 흐름을 조절하는 능력이 있기 때문입니다.RNN에서 가장 두드러진 점은 순환 층에서 발견되는 루프(looping)기능입니다.각 층에 대한 입력은 분석하는 데이터와 그 계층에서 실행했던 이전의 계산에서 출력으로 구성되며 메모리를 제공합니다(즉, 반복(iteration)과정에서도 상태를 유지하는 능력).RNN의 순환적인 특징은 여러 단어의 연속으로 구성된 언어 같은 차례차례 데이터에 최적입니다.뉴럴 프로세싱 SDK는 LSTM계층에 대응하고 지원 네트워크 레이어 페이지에서 세부 사항을 확인할 수 있습니다.흥미로운 것은 NLP는 때로 이미지 인식과 공통되는 부분이 있다는 점입니다.예를 들어 PerceptiLabs의 사용 사례는(또 다른 형태의 CNN이다)MobileNet이 스펙트 로그램(spectrogram)를 분석하고, VUI(voice user interface) 같은 사례에서 어떻게 음성 명령을 감지하는지를 나타내고 있습니다.사운드 센싱 또한 와이어드의 영상은 스냅 드래곤이 사운드 탐사를 통해서 특정의 소리를 감지하는 모습도 보이고 줍니다.영상에서 스냅 드래곤은 냄비가 끓어 넘친다 소리를 감지하고 사용자에 알람을 보내고 상황을 인지시킵니다.이런 기능은 먼저 설명한 CNN에 의한 스펙 크토그람 분석 접근 등 여러 기술을 통해서 실현됩니다.퀄컴의 SoC와 툴 생태계는 가장자리 장치에서 AI구동의 온 디바이스 인텔리젼스를 멋지게 지원합니다.특히 이미지 인식과 NLP는 오늘의 다양한 실용적인 사용 사례를 지원하는 두개의 핵심 영역입니다.
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