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 {{tag>data_analysis 분석 Business idea}}
+  * [[https://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2023051917010959308&type=outlink&ref=https%3A%2F%2Fnews.google.com|AI 기반 3D 카메라로 졸음운전 방지…현대차도 주목한 스타트업]]
+    * 저희 기술은 운전자가 정상적으로 운전을 하고 있는지, 아니면 졸고 있는지, 음주를 했는지, 옆사람과 얘기하고 있는지 등을 감지해 정상 상태가 아닐 경우 이를 빠르게 판단해 운전자에게 알려줍니다. AI로 운전자의 눈·코·입 등 안면 상태 감지, 시선 추적 등을 하는 것이 딥인사이트의 핵심기술입니다
+  * '23. 2월 KRG Weekly '식품 업계 AI 도입'
+      * 식품업계가 다양한 인공지능 시스템을 도입. 식품 제조 공정을 학습한 AI가 기존에 사람이 하던 일을 더욱 빠르고, 정확하게 처리하면서 작업 효율이 크게 높아지기 때문. 한식 브랜드 '비비고'의 포장김치를 제조·판매하는 (CJ제일제당)은 최근 김치용 배추 등급 선별을 자동화. 등급별로 다양한 배춧잎 사진을 학습한 AI가 배추를 스캔한 뒤 해당 배추 등급을 분류한다. 배추 등급 분류 정확도는 지난해 88.3%를 넘어섰음. AI가 작업을 하다 보니 실수가 있을 수 없고, 인간이 골라낼 때 일어날 수 있는 개인별 편차도 없음. 배추의 품질 상태가 일정하게 유지
+      * 참치캔을 판매하는 (동원F&B)는 지난해부터 참치 뼈나 이물질을 잡아내는 데 AI를 활용. 동원F&B에 따르면 기존에 이 역할을 해왔던 X선 장비에, 20만 장이 넘는 참치 뼈 이미지를 학습한 AI를 탑재. X선 장비만 쓸 때보다 검출 성과가 6배 이상 높아졌음. 지난해부터는 참치 꼬리 부분의 절단면 색상·무늬를 판별해 참치 등급을 A·B·C로 나누고, 원양어선의 참치 떼 이동 경로 탐색·예측까지 담당
+  * [[https://www.startuptoday.kr/news/articleView.html?idxno=44296&fbclid=IwAR2BsDfw1_-uG531eEpJBg3XzwZdQQjJ2D1Oo-n8TCmCoY5QrfK5DpiCSzk|머신러닝 기술로 ‘낚시인’ 고충 해결]]
+    * 어신(漁神)은 국내 최초 AI∙빅데이터 기반의 낚시 정보 서비스다. 어신은 위치기반 정보와 머신러닝 기술을 활용해 ‘누구나 낚시의 신(漁神)’이 될 수 있도록 돕는다. 임 대표는 어떠한 레저스포츠보다 자연적 변수와의 싸움, 그리고 장비와 기술이 많이 필요한 분야가 낚시라는 점에서 가장 먼저 어신을 출시했다고 전했다.
+    * 어신은 물때, 수온, 풍향, 풍속, 유향, 유속 등 낚시 환경 정보를 제공해 낚시하기 좋은 타이밍 선정을 돕는다. 미국해양대기청, 한국해양조사원의 예보를 그래픽으로 구현하고, 특화된 오버레이 기술로 만든 낚시인 최적화 비주얼맵을 제공하고 있다. 이용자는 바다 외에도 민물 낚시터 정보도 확인할 수 있다.
+    * “자체적으로 개발한 알고리즘을 토대로 4대 돔 지수와 해당 지역∙시즌에서 출몰 확률이 높은 어종도 알려줍니다. 금어기, 방생 기준부터 최신 법 개정, 해당 지역 속보 등 안전을 위한 정보도 제공하죠. 피싱숍, 선박 예약, 숙박 등 출조 전∙후에 필요한 정보도 검색할 수 있어요.”
+  * [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=39485&bcIdx=22127&parentSeq=22127|국내외 AI스타트업과 서비스 사례]]
+    * 노타 : 사용자의 이용 데이터 패턴을 분석해 키의 인식 영역을 이용자에게 최적화
+      *  스마트폰 사용자의 ‘키보드 터치 위치 로그’ 데이터를 통해 입력 패턴을 분석하고, 키보드 자판간 오타율이 많은 곳을 학습해 키보드 인식 영역을 맞춤 최적화 시키는 서비스 제공
+    * 플랫팜 : 수천 종류의 이모티콘 중 채팅 문맥에 부합하는 이모티콘을 추천하여 상단에 표시
+  *  [[http://m.dongascience.donga.com/news.php?idx=34045||"빅데이터로 분석한 가장 영향력 있는 클래식 작곡가는 베토벤"]]
+      * 연구팀은 1700년에서 1900년 사이 작곡된 서양 피아노 악보에서 동시에 연주되는 음정을 뜻하는 ‘코드워드’를 추출했다. 이후 작폼 사이 유사도를 측정해 작품이 서로 얼마나 영향을 주고받았는지를 나타내기 위해 네트워크 과학을 활용해 연결망을 만들었다. 여기서 각 작품이 얼마나 혁신적인지와 후대 작품에 영향을 끼쳤는지를 통해 창의성을 평가했다.
+  * 얼굴 인식 시스템을 무력화시키는 ‘사생활 보호’ 인공지능  [[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5645265&cid=60296&categoryId=60332|네이버지식백과]] [[https://news.engineering.utoronto.ca/privacy-filter-disables-facial-recognition-systems/|privacy-filter-disables-facial-recognition-systems]]
+      * 캐나다 토론토대 공대 연구진이 얼굴 인식 알고리즘을 무력화시키는 ‘사생활 보호 필터’를 설계했다. 이 시스템은 두 개의 인공지능 알고리즘에 의존한다. 하나는 지속적으로 얼굴을 인식하고, 다른 쪽은 처음 인공지능의 얼굴 인식을 방해한다. (2018.06)
+      * “파괴적 인공지능은 얼굴 인식을 하는 신경망이 보려고 하는 곳을 공격한다”며 “예를 들어 만약 얼굴 인식 인공지능이 눈 가장자리를 보려고 하면 사람은 전혀 알 수 없을 정도로 눈 가장자리를 미세하게 변형시킨다. 인공지능은 사진에서 매우 미세한 방해를 하지만 얼굴 인식 인공지능을 속이기에는 충분하다”고 말했다.
+  * 사무실 간식 대신 채워드려요  [[https://m.news.naver.com/read.nhn?oid=025&aid=0002973918&sid1=103&mode=LSD&rc=N|https://m.news.naver.com/read.nhn?oid=025&aid=0002973918&sid1=103&mode=LSD&rc=N]]
+      * 선호하는 간식의 맛과 향, 직원 수, 예산, 간식 공간 유무는 물론이고 컵라면 등의 소비를 위해 음식물 쓰레기 처리가 가능한 사무실인지 환경까지 파악한다.
+      * 이 과정에서 그동안 쌓인 데이터가 중요한 역할을 한다. 스낵포의 경우 간식 제품별로 2만 개의 키워드를 정리내 놓았다. 예를 들어 ‘새우깡’이라면 고소한 맛, 봉지 과자, 새우 맛, 간식 공간 있는 곳 등 30개의 키워드가 붙어 있다. 고객사가 콕 집어 간식 명을 이야기하지 않고 선호하는 간식의 맛과 형태, 포장 등을 이야기할 때 이 키워드 데이터 베이스가 큰 역할을 한다. 스낵24도 간식 제품마다 특징을 설명하는 태그(tag·꼬리표)를 달아 관리하고 있다.
+  *  [[https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=82618&bcIdx=21730&deptCode='&parentSeq=21730|https://www.nia.or.kr/site/nia_kor/ex/bbs/View.do?cbIdx=82618&bcIdx=21730&deptCode='&parentSeq=21730]]
+      * 센드버드는 인공지능 회사를 표방하지 않으며, 대화를 자동화하는 챗봇도 개발하지 않음 \\  많은 회사들이 무책임하게 챗봇을 개발해준다고 표방한 것과 달리 센드버드는 메시징 API를 \\  공급하는 전략으로 성공함 : 지금 가능한 기술로, 지금 필요한 일을 손쉽고 빠르게 할 수 있는 \\  플랫폼 모델을 마련했다는 점에서 모범적인 사례
+      * “AI는 이상과 현실 사이에 간극 있다”(한겨레 2017.1.16.)7) - 센드버드 김동신 대표 인터뷰
+        * ○ 챗봇과 인공지능 열풍에 대해서는 신중하게 봐야…
+        * ○ 지난해 챗봇에 투자사들이 많은 투자를 했는데 실제로 챗봇의 인공지능이 약속한 기능을 해주지못한 게 많았다. 기술 시연은 되지만 사업화까지 안 되는 것을 많이 본 것이다.
+        * ○ 기술을 알면 알수록 낙관만 할 것은 아니라는 점을 깨닫는다.
+        * ○ 이상과 현실 사이에 간극이 있다. 고객 상담 내용이 산업이나 소비자에 따라 너무 달라 처리가 어렵다.
+        * ○ 데이터도 어렵고, 이를 적절히 처리해주는 알고리즘을 짜기도 어렵고, 이런 어려움을 함께 견딜 고객사를 찾는 것도 쉽지 않다
+  * 롯데제과 (IBM) : 롯데제과는 기존의 시장 조사를 통해 얻던 제품 아이템 단위의 판매 정보 이상으로 세밀한 식품 트렌드 예측 능력을 확보하게 되었습니다. 그 관점의 분석을 위해 제품 DNA 개념을 도입하고 알고리즘에 적용하였습니다. 제품의 속성을 맛, 소재, 식감, 모양, 규격, 포장 등 7~8가지의 큰 카테고리로 나누고 수천 개의 세부 DNA로 정의하였습니다. 또한 지역, 유통채널, 성별, 연령, 산업 별로 다양한 관점에서의 시장 DNA 분석이 가능하고 버즈량 증가 추세와 편차, 경향 등 고도화된 소셜 데이터 분석을 통해 신제품에 대한 소비자 반응도 실시간으로 파악 할 수 있게 되었습니다
   * 페이스북은 내가 우울증인 걸 알고 있다. - 봄빛서원, 버나드 마, 매트 워드 지음
       * 알리바바 : 자동 판매 광고 문구
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       * 사우디아라비아의 원유 저장량 수치가 사우디 정부 발표보다 더 많다는 분석 (원유 탱크의 그림자 크기 등 정보)
       * 미국 소매매장 손님수, 자동차 수출입대수, 주택 착공 건수, 농지 개발 동향 등
-  * 윔블던 - 자동 하이라이트 [[http://www.ciokorea.com/news/36979#csidxf2da99cb723563a8aec4cc12d60dde6|http://www.ciokorea.com/news/36979#csidxf2da99cb723563a8aec4cc12d60dde6 ]]{{http://linkback.ciokorea.com/images/onebyone.gif?nolink&}}
+  * 윔블던 - 자동 하이라이트 [[http://www.ciokorea.com/news/36979#csidxf2da99cb723563a8aec4cc12d60dde6|http://www.ciokorea.com/news/36979#csidxf2da99cb723563a8aec4cc12d60dde6 ]]{{http://linkback.ciokorea.com/images/onebyone.gif?nolink&}} * 군중 소음, 사회적인 소셜 트랙션(Social Traction), 안면 인식, 선수의 정서 분석에 기초하여 비디오 하이라이트를 생성하고 하이라이트 패키지를 자동으로 조정한다.
-      * 군중 소음, 사회적인 소셜 트랙션(Social Traction), 안면 인식, 선수의 정서 분석에 기초하여 비디오 하이라이트를 생성하고 하이라이트 패키지를 자동으로 조정한다.
   * [[http://m.dongascience.com/news.php?idx=16915&utm_source=fb|인공지능이 승정원 일기 번역할까?]] \\  - 번역 작업은 이미 번역한 영조 때 기록 약 30만 개 문장을 한문 원문과 입력해서 인공지능을 학습시킨 뒤, 미번역 원문을 새로 입력해 번역하는 방식으로 이뤄진다. 한국고전번역원은 45년으로 예상한 번역 기간을 18년으로 단축할 수 있을 것으로 보고 있다.
   *  [[http://techm.kr/bbs/board.php?bo_table=article&wr_id=5020|자소서 약점파악하고, 면접 노하우 얻는다]]