Deep In Sight, 획기적인 AI 공개
CommunicAsia 2023에서 Deep-In-Sight의 최첨단 3D 센싱 솔루션인 객실 내 모니터링 솔루션과 볼륨 관리 시스템 선보일 예정
Deep-In-Sight의 솔루션은 성장하는 글로벌 로봇 공학, 모빌리티 및 스마트 공장 부문의 다양한 요구를 충족할 것으로 예상됩니다.
서울, 대한민국, 2023년 6월 6일 /PRNewswire/ -- 인공지능을 활용한 풀스택 3D 깊이 센싱 기술 분야의 선도적인 개발업체 딥인사이트(Deep-In-Sight)가 AI 기반 3D 센싱 솔루션을 선보일 예정이라고 오늘 발표했습니다. CommunicAsia 2023에서는 로봇 공학, 모빌리티, 스마트 공장, 스마트 물류 및 디지털 트윈을 선보입니다.
Deep-In-Sight는 최첨단 솔루션인 ICMS(객실 내 모니터링 시스템) 및 VMS(볼륨 관리 시스템)를 통해 큰 반향을 일으키고 있습니다. Deep-In-Sight는 ToF(Time-of-Flight) 카메라 및 부피 측정 기술에 대한 전문 지식을 활용하여 획기적인 AI 기반 3D 차량 내부 모니터링 시스템을 출시했습니다.
ICMS는 딥 러닝 알고리즘과 소형 스마트 3D 카메라를 결합하여 운전자 졸음, 운전 산만, 집중력 저하 등의 중요한 문제를 해결하여 도로 안전을 향상시킵니다. Deep-In-Sight 솔루션의 차별화된 점은 저조도 환경이나 운전자가 안경을 착용한 경우와 같은 까다로운 조건에서도 뛰어난 얼굴 인식 정확도입니다. 모빌리티 산업의 Tier 1 공급업체, OEM 및 전문가들은 승객의 안전과 편의성에 대한 시스템의 관심을 사로잡아 시장에서 두각을 나타냈습니다.
첨단 3D 센서 기술이 필수적인 스마트 팩토리와 지능형 물류 분야에서 Deep-In-Sight의 3D ToF 카메라와 부피 측정 시스템(VMS)이 업계 전문가들의 주목을 받았습니다. 특히 DIV-VS-SILO라는 특화된 솔루션은 물류, 유통, 재고관리, 디지털트윈, 인테리어 분야에 적용됩니다. 이 시스템은 비접촉 부피 측정 기능을 제공하므로 고르지 않은 표면과 다양한 지형에서 정확한 측정이 가능합니다. 실시간 재고 관리 최적화는 판도를 바꾸는 것입니다. 특히, 넓은 표면적을 측정하는 시스템의 능력은 경쟁사와 차별화됩니다.
Deep-In-Sight의 독점 ToF 카메라는 기존 모델의 기능을 뛰어넘어 확장된 범위와 더 넓은 시야를 자랑합니다. 이러한 다재다능함 덕분에 작업자의 움직임을 인식하고 로봇 팔 기반 쓰레기 수거 기술을 촉진하는 등의 응용 분야에 적합합니다. 업계에서는 Deep Insight가 다음에 무엇을 공개할지에 대한 기대로 들끓고 있습니다.
Deep-In-Sight의 루카스 오(Lucas Oh) CEO는 “Deep-In-Sight는 최첨단 AI 기반 3D 센싱 기술을 모빌리티, 로봇 공학 및 스마트 공장 산업에 도입하게 되어 매우 기쁩니다.”라고 말했습니다. 이어 “AI 기반 3D 센싱 솔루션 경쟁력을 강화하고, 늘어나는 국제 모빌리티 및 로봇 시장 수요에 신속히 대응하며, 동반 성장하는 차세대 글로벌 3D 센싱 솔루션 기업으로 도약할 것”이라고 말했다. 시장과 손잡아라."
Deep-In-Sight는 2020년 설립 이후 최첨단 인공지능 기술과 3D 센싱 기능을 결합하는 데 앞장서 왔습니다. Deep-In-Sight는 다양한 형태와 부피의 물체를 측정할 수 있는 특수 카메라 및 관련 솔루션을 개발했습니다. Deep-In-Sight는 1월 9일부터 12일까지 미국 네바다 주 라스베이거스 컨벤션 센터에서 열리는 CES 2024 부스 번호 9269에서 AI 기반 3D 감지 솔루션의 새로운 라인을 선보일 예정입니다.
딥인사이트(주) 소개
Deep-In-Sight는 3D 감지 기술과 데이터 기반 인공 지능을 사용하고 적용하여 스마트 자동화를 강화하는 방법을 재정의하고 있습니다. Deep-In-Sight의 스마트 자동화 솔루션의 핵심은 AI 기반 3D 카메라 솔루션 개발에 대한 독점 AI 기반 접근 방식입니다.
2020년에 설립된 Deep-In-Sight는 AI 기술과 광학 기술을 결합하여 시장의 관심을 끄는 혁신적인 제품과 기술을 개발합니다.