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상용 모델만으로 해결이 어려웠던 충돌 시험 이미지 분류는, 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용해 해결했다. 이를 통해 60여 종류의 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있게 됐다. 또 기존에 학습된 AI에 공공 데이터를 다시 학습시켜 데이터가 많지 않은 상황에서도 남양연구소 시험 환경에 잘 맞는 모델을 완성했다.
이미지 검색 기능은 사용자가 사진에서 손상 부위나 특정 부품을 마우스로 선택하면 이를 기준으로 비슷한 이미지를 순서대로 보여준다. 이 기능은 기존 텍스트·이미지 검색 방식보다 비슷한 시험 사례를 더 정밀하게 찾아볼 수 있게 해준다.
엘리스그룹은 이미지 인덱싱, 자동 분류, 검색 기능을 하나의 데스크톱 프로그램에 담아, 시험 사진이 저장되는 순간부터 활용까지의 과정을 한 번에 자동 처리할 수 있도록 했다.
엘리스그룹 김재원 대표는 “이번 프로젝트를 진행한 현대자동차 남양연구소 측에서도 이미지 유사도 검색 기능과 프로그램 UI에 대해 기대 이상이라는 평가가 이어졌다”며, “이번 협업을 계기로, 제조·모빌리티를 비롯한 다양한 산업 현장에 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 전했다.





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