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Abstract인공지능(AI)을 활용한 과학 및 공학 문제 해결, 특히 편미분방정식(PDEs)의 수치 해석 분야에서 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)은 중요한 패러다임을 제시했다. PINNs는 신경망의 손실 함수에 물리 법칙을 명시적으로 포함시켜 데이터 효율성과 물리적 타당성을 높였으나, 그 기반이 되는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptrons, MLPs)의 '스펙트럼 편향(spectral bias)' 문제로 인해 복잡하고 다중 스케일(multi-scale) 특성을 갖는 함수를 근사하는 데 본질적인 한계를 보였다. 본 리뷰에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 제안된 콜모고로프-아놀드 네트워크(Kolmogorov-Arno..

복잡한 시스템 아키텍처 설계나 최신 논문 구현 앞에서 막막함을 느껴본 개발자라면, '내 옆에 숙련된 시니어 개발자 한 명만 있었으면' 하는 생각을 한 번쯤 해보셨을 겁니다.최근 제가 사용해 본 Google의 Gemini CLI가 바로 그 역할을 톡톡히 해주었습니다. 실제 프로젝트에 적용해본 경험을 바탕으로, Gemini CLI가 어떻게 개발 생산성을 높이고 문제 해결을 도와주는 파트너가 될 수 있는지 이야기해보겠습니다.1. Gemini CLI 설치 및 설정설치 과정은 생각보다 간단했습니다.설치 과정 (Node.js/npm 기준)사전 준비: Node.js와 npm이 필요합니다. 없다면 Node.js 공식 웹사이트에서 LTS 버전을 먼저 설치하세요.Gemini CLI 설치:npm install -g @goo..

[심층 리뷰] 물리 정보 콜모고로프-아놀드 네트워크(PIKANs)의 원리, 성능 및 과제Abstract인공지능(AI)을 활용한 과학 및 공학 문제 해결, 특히 편미분방정식(PDEs)의 수치 해석 분야에서 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)은 중요한 패러다임을 제시했다. PINNs는 신경망의 손실 함수에 물리 법칙을 명시적으로 포함시켜 데이터 효율성과 물리적 타당성을 높였으나, 그 기반이 되는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptrons, MLPs)의 '스펙트럼 편향(spectral bias)' 문제로 인해 복잡하고 다중 스케일(multi-scale) 특성을 갖는 함수를 근사하는 데 본질적인 한계를 보였다. 본 리뷰에서는 이러한 한계를 극..

AOI(Automated Optical Inspection) 장비 개발을 담당하는 엔지니어로서, 매일 수백만 화소의 이미지 데이터를 처리하고 미세한 불량을 검출하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. VS Code에서 Google Gemini Code Assist를 실제 업무에 활용하며 얻은 솔직한 후기와 실무 활용 노하우를 공유합니다.왜 AI 코딩 어시스턴트가 필요했을까?현실적으로 우리가 직면하는 개발 환경을 생각해보세요. 레거시 C++ 코드베이스는 수십만 라인에 달하고, 새로운 OpenCV 버전 업데이트마다 API 변경사항을 따라잡기 벅찹니다. 특히 이미지 처리 알고리즘 최적화 작업에서는 SIMD 명령어부터 GPU 가속까지 고려해야 할 요소가 한두 개가 아닙니다.최근 새로운 딥러닝 기반 불량 검출 모듈을 ..

우리가 일상적으로 사용하는 스마트폰, 자동차, 의료 기기 등이 안정적으로 작동하는 이유는 그 내부의 수많은 전자 부품들이 정확한 위치에서 제 역할을 수행하기 때문입니다.그런데 만약 쌀알보다 작은 부품 하나가 0.1mm만 어긋나 있다면 어떨까요? 이처럼 미세한 오류 하나가 제품 전체의 오작동으로 이어질 수 있습니다. 오늘은 이러한 불량을 방지하기 위해 24시간 가동되는 AI 기반 AOI(자동 광학 검사) 기술에 대해 소개하고자 합니다.1. PCB 검사의 두 가지 접근법: 룰 기반 vs AI 딥러닝AOI 장비의 검사 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 기존의 룰 기반 방식과 최근 각광받는 AI 딥러닝 방식은 서로 다른 장단점을 가지고 있습니다.구분 룰 기반 검사 AI 딥러닝 기반 검사검사 원리미리 설정된 기준..

PCB 검사의 중요성과 현재 상황현대 전자제품의 핵심인 **PCB(인쇄회로기판)**는 스마트폰 하나에도 수백 개의 미세 부품이 집적되어 있습니다. 특히 5G 통신, IoT 기기, 전기차 등의 확산으로 PCB의 복잡도는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.PCB 제조 과정에서 발생할 수 있는 주요 불량 유형은 다음과 같습니다:부품 누락(Missing Component): 자동화 장비 오류로 인한 부품 미실장위치 오차(Offset): 부품이 정확한 위치에서 벗어남극성 오류(Polarity Error): LED, 다이오드 등의 방향성 부품 역실장솔더 불량: 브릿지, 볼드, 인서피션트 등 납땜 관련 문제이물질 부착: 먼지, 플럭스 잔여물 등이러한 불량을 검출하기 위해 AOI(Automated Optical Insp..

요즘 AI 이미지 생성 기술이 정말 핫하죠. 상상만 했던 이미지를 몇 초 만에 만들어주는 게 신기하기도 하고, 실제로 써보면 생각보다 유용해서 놀라게 됩니다.하지만 막상 시작하려고 보니 Midjourney, DALL-E 3, Gemini 등 선택지가 너무 많아서 어떤 걸 써야 할지 고민되시죠? 컴퓨터 비전을 연구하면서 이런 도구들을 많이 써본 경험을 바탕으로, 각각의 특징과 어떤 상황에서 뭘 쓰면 좋은지 정리해봤습니다.1. Midjourney - 예술성 최강, 현존 최고의 화질솔직히 말해서 이미지 퀄리티만 놓고 보면 Midjourney가 압도적입니다. "이게 진짜 AI가 그린 거야?" 싶을 정도로 완성도가 높아요.어떻게 사용하나요?Discord라는 채팅 앱을 통해서만 사용할 수 있어서 처음엔 좀 낯설 수..

Computer Vision 분야에서 10년 이상 연구와 개발을 해오면서, 수많은 도구들을 사용해봤습니다. AOI(Automated Optical Inspection) 장비 개발부터 딥러닝 모델 구현까지, 실제 프로젝트에서 검증된 개발 도구들을 솔직하게 리뷰해보겠습니다.1. 프로그래밍 언어: Python vs C++Python: 프로토타이핑의 왕장점:빠른 프로토타이핑과 알고리즘 검증풍부한 Computer Vision 라이브러리 생태계Jupyter Notebook을 통한 효과적인 실험 환경단점:실시간 처리가 필요한 산업용 애플리케이션에서는 성능 한계GIL(Global Interpreter Lock)로 인한 멀티스레딩 제약실무 활용도: ★★★★★C++: 성능이 중요한 제품 개발의 핵심장점:최적화된 성능으로 ..

현대 업무 환경에서 반복적인 작업과 데이터 처리는 피할 수 없는 현실입니다. 하지만 이러한 작업들을 수동으로 처리하면서 귀중한 시간과 에너지를 낭비할 필요는 없습니다. 자동화 스크립트 개발을 통해 업무 효율성을 극대화하고, 더 중요한 창조적 업무에 집중할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.자동화 스크립트란?자동화 스크립트는 반복적이고 예측 가능한 작업을 자동으로 수행하는 프로그램입니다. 사람이 직접 수행해야 했던 단순 반복 업무를 컴퓨터가 대신 처리하도록 하여, 시간 절약과 오류 감소를 동시에 달성할 수 있습니다.자동화가 필요한 주요 영역1. 데이터 수집 및 정리 매일 여러 웹사이트에서 정보를 수집하거나, 엑셀 파일을 정리하는 작업은 자동화의 대표적인 대상입니다. 특히 경쟁사 가격 모니터링, 뉴스 수집, 재..

왜 AOI 알고리즘이 중요해졌을까?"이 납땜 품질, 정말 괜찮은 건가요?"생산 현장에서 품질관리 담당자들이 가장 많이 하는 질문입니다. 특히 요즘처럼 전자 제품이 점점 작아지고 복잡해지면서, 사람의 눈으로는 더 이상 완벽한 품질 검사가 불가능해졌죠. 0.4mm 피치의 BGA 패키지나 0201 크기의 칩 부품들을 24시간 내내 정확하게 검사한다는 것은 현실적으로 불가능합니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 AOI(Automated Optical Inspection) 시스템입니다. 단순히 "자동화된 검사 장비"라고 생각하기 쉽지만, 실제로는 컴퓨터 비전의 최첨단 기술들이 집약된 정교한 시스템이에요. PCB 조립부터 반도체 패키징, 디스플레이 제조까지 거의 모든 전자 제품 생산라인에서 없어서는 안..