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구글이나 네이버에서 '주차장 꿀팁'이나 '주차 전쟁'을 검색해본 적이 있는가? 꽉 찬 주차장을 뱅글뱅글 돌며 빈자리를 찾다가 약속 시간에 늦어 진땀을 흘린 경험은 누구에게나 있을 것이다. 이제 그런 걱정은 접어둬도 좋다. 하늘을 나는 작은 드론이 당신의 주차 문제를 완벽하게 해결해 줄 날이 머지않았다. 멕시코의 연구진이 최신 인공지능 기술과 드론을 결합해, 주차장의 빈자리를 실시간으로 찾아내는 혁신적인 시스템을 개발했다는 소식이다. 이 똑똑한 드론이 어떻게 우리의 일상을 바꿀지 지금부터 자세히 살펴보자. 하늘 위에서 내려다보는 주차장, 인공지능의 눈을 갖다 기존에도 주차 공간을 확인하는 시스템은 있었다. 하지만 주차장 바닥에 센서를 하나하나 매립하거나, 모든 구역을 감시하기 위해 수십 대의 CCTV를 설치해야 하는 등 비용과 관리가 만만치 않았다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 드론을 선택했다. 드론은 넓은 주차장을 한눈에 내려다볼 수 있고, 필요한 곳으로 자유롭게 이동할 수 있기 때문이다. 연구진은 특히 가볍고 조작이 쉬운 DJI Mini 3 드론을 사용했다. 이 작은 드론이 찍은 고화질 사진을 최첨단 인공지능인 요로브이11(YOLOv11)이 분석하게 했다. 요로브이11은 물체를 감지하는 속도가 매우 빠르고 정확해서, 드론이 날아다니는 동안 실시간으로 어떤 자리가 비어 있고 어떤 자리에 차가 있는지 즉시 판별해낸다. 실험의 핵심은 데이터와 알고리즘의 조화였다 연구진은 멕시코 마사틀란에 있는 대학교 주차장에서 직접 드론을 띄워 수많은 사진을 찍었다. 단순한 사진 촬영에 그치지 않고, 인공지능이 공부할 수 있도록 차량과 주차 구역을 일일이 표시하는 정교한 작업이 진행됐다. 데이터가 부족할 때는 사진을 돌리거나 밝기를 조절하는 증강 기법을 사용해 인공지능을 더욱 혹독하게 훈련시켰다. 그 결과, 이 인공지능 시스템은 차량 감지 정확도에서 99.1%라는 놀라운 성적을 거두었다. 주차 구역을 찾는 능력 또한 95.8%에 달해, ...

  텔레파시가 현실이 되는 세상이 오고 있다면 믿겠는가? 상상만으로도 컴퓨터와 대화를 나누고, 목소리를 잃은 사람들이 다시 세상과 소통하는 꿈같은 이야기가 지금 우리 뇌 안에서 펼쳐지고 있다. 최근 발표된 연구는 인간이 머릿속으로 떠올리는 ‘상상 속의 말(Imagined Speech)’을 뇌파(EEG)를 통해 해독하는 기술이 어디까지 왔는지, 그리고 우리가 해결해야 할 숙제는 무엇인지를 생생하게 보여준다. 마음의 소리를 포착하는 뇌파의 마법, 왜 지금 이 연구에 주목해야 할까? 우리는 평소 겉으로 말을 내뱉지 않아도 끊임없이 머릿속으로 생각한다. 이를 ‘침묵의 언어 사고’라고 부른다. 사고나 질병으로 몸이 마비되어 말을 할 수 없는 사람들에게 이 내면의 목소리를 밖으로 꺼내주는 기술은 그야말로 생명줄과 같다. 뇌파(EEG)는 수술 없이 머리에 전극을 붙이는 것만으로 뇌의 전기 신호를 읽어낼 수 있어 안전하고 빠르다는 장점이 있다. 하지만 뇌파는 잡음이 많고 신호가 복잡해 해독하기가 무척 까다롭다. 이번 연구는 지난 10년 동안 이 어려운 문제를 풀기 위해 인류가 어떤 노력을 기울여왔는지, 언어학부터 신경과학, 인공지능 기술까지 총동원된 최신 성적표를 공개했다. 뇌는 어떻게 말할 준비를 할까? 감각과 운동의 오케스트라가 시작된다 연구 결과에 따르면, 우리가 말을 상상할 때 뇌는 단순히 언어 영역만 사용하는 것이 아니다. 놀랍게도 혀나 입술을 움직이는 것과 관련된 ‘감각-운동 피질’이 아주 활발하게 움직인다. 실제로 소리를 내지 않아도 뇌는 마치 말을 하려는 것처럼 근육에 보낼 신호를 미리 시뮬레이션하고 있는 셈이다. 이 발견은 매우 중요하다. 인공지능이 단어의 의미 자체를 찾는 것보다, 뇌가 단어를 발음하려고 준비하는 ‘운동 신호’를 포착할 때 해독 정확도가 훨씬 높았기 때문이다. 즉, 마음을 읽는 열쇠는 뇌의 운동 계획 속에 숨어 있었다. 또한, 연구진은 인공지능이 뇌파를 분석할 때 어떤 정보를 활용해야 가장 똑똑해지는지도 밝혀냈다. 단순히 시...

  — 설명까지 해주는 인공지능, 통신사 고객 이탈 예측의 판을 바꾸다 “왜 이 고객은 떠나려 했을까?”라는 질문에서 연구는 시작됐다 통신사를 한 번 떠난 고객을 다시 돌아오게 하는 일은 쉽지 않다. 새 고객을 데려오는 데 드는 비용이 기존 고객을 붙잡는 비용의 몇 배나 되기 때문이다. 그래서 통신사에게  고객 이탈 , 즉 ‘해지’는 단순한 숫자가 아니라 회사의 생존과 직결된 문제다. 그동안 인공지능은 “이 고객은 곧 떠난다”라는  예측 은 잘해왔다. 문제는 그 다음이었다. 왜 떠나는지 설명을 못 했다. 마치 시험에서 정답은 맞혔는데 풀이 과정이 없는 것처럼 말이다. 현장에 있는 마케터나 상담원은 이 결과를 믿고 행동하기가 어려웠다. 이 연구는 바로 그 지점에 질문을 던졌다. “예측만 잘하는 AI가 아니라, 이유까지 말해주는 AI를 만들 수는 없을까?” 7천 명의 고객 데이터를 AI에게 맡겨봤다 연구진은 실제 통신사 고객 행동을 잘 반영한 공개 데이터셋을 사용했다. 약  7,000명 이 넘는 고객의 정보였다. 계약 형태, 요금, 사용 기간, 결제 방식, 서비스 이용 내역 등이 모두 담겨 있었다. AI에게는 단순히 데이터를 던져주지 않았다. 요금과 사용 기간을 결합해  월평균 사용 강도 를 만들고 여러 서비스를 동시에 쓰는지 여부를 하나의 지표로 묶었다 이렇게  사람이 먼저 고민해서 만든 정보 를 AI에게 건네자, 모델은 훨씬 똑똑해졌다. AI 여러 명을 모아 ‘팀플레이’를 시켰다 연구의 핵심 아이디어 중 하나는  여러 AI 모델을 동시에 쓰는 방식 이었다. 한 명의 천재보다, 서로 다른 재능을 가진 전문가 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 발상이다. 이 연구에서는 나무처럼 갈라지며 판단하는 AI 실수를 보완하며 점점 똑똑해지는 AI 신경망처럼 작동하는 AI 이렇게 성격이 다른  7종의 AI 를 훈련시켰다. 그리고 가장 성능이 좋은 세 모델의 의견을  평균  내어...

  AI가 내린 결론, 정말 믿어도 될까? 인공지능의 '숨은 고민'을 찾아내는 혁신적 기술 탄생! 최근 우리 삶 곳곳에 인공지능(AI)이 스며들고 있다. 병원에서 병을 진단하거나, 은행에서 대출을 결정할 때도 AI의 도움을 받는다. 하지만 우리는 가끔 궁금해진다. "이 AI가 왜 이런 결론을 내렸을까?" 그리고 더 중요한 질문, "만약 다른 AI 모델을 썼다면 결과가 달라졌을까?"  하는 점이다 . 보통 AI 개발자들은 수많은 모델 중에서 가장 성적이 좋은 '딱 하나'의 모델을 골라 우리에게 보여준다 . 하지만 여기에는 무서운 함정이 숨어 있다.  성적이 비슷하게 좋은 다른 모델들은 전혀 다른 이유로 결론을 내리고 있을 수도 있기 때문이다 .  만약 우리가 1등 모델의 말만 믿고 중요한 결정을 내렸는데, 사실 그 결론이 아주 아슬아슬한 차이로 만들어진 것이라면 어떨까? 최근 학계에서는 이런 문제를 해결하기 위해 AI의 '불확실성'을 눈으로 보여주는 획기적인 연구 결과가 발표되었다.  바로 라쇼몽 효과(Rashomon Effect)를 이용한 새로운 설명 기술이다 . 하나만 믿으라고? AI 세계에도 '라쇼몽'이 존재한다! 영화 '라쇼몽'에서는 하나의 사건을 두고 목격자들이 저마다 다른 이야기를 한다.  인공지능의 세계도 이와 비슷하다 .  데이터는 하나인데, 성능이 거의 비슷한 수많은 AI 모델이 저마다 다른 '이유'를 대며 결과를 내놓는 현상을 바로 라쇼몽 효과라고 부른다 . 기존의 자동 머신러닝(AutoML) 시스템은 성능이 좋은 모델들을 많이 만들어내고도, 결국 가장 우수한 모델 하나만 남기고 나머지는 모두 버렸다 . 연구팀은 이 점에 주목했다. "버려지는 모델들도 사실은 아주 훌륭한 정보원 아닐까?"  하는 생각이다 . 연구팀은 성능이 우수한 모델들의 집합인 라쇼몽 세트(Rashomon Set)를 활용해, 특정...

교사 데이터는 왜 늘 불안할까  학교에는 숫자로 표현하기 어려운 정보들이 쌓인다. 수업 평가, 학생 피드백, 근무 성과, 전문성 개발 기록까지. 이 모든 것은 교육의 질을 높이는 데 꼭 필요한 데이터다. 문제는 이 데이터가  한곳에 모이는 순간  위험해진다는 점이다. 해킹, 내부 유출, 법 위반 가능성까지 따라온다. 중국에서는  개인정보보호법(PIPL) 이 시행되면서 이런 위험이 더 이상 “조심하면 되는 문제”가 아니라  반드시 지켜야 할 법적 의무 가 됐다. 특히 교사 데이터는 민감도가 높아, 기존의 중앙집중형 AI 학습 방식은 구조적으로 한계를 드러냈다. 이 지점에서 한 연구가 질문을 던진다. “ 데이터를 모으지 않고도 AI를 학습시킬 수는 없을까? ” 그리고 그 답으로 등장한 것이  연합학습(Federated Learning) 이다. 데이터를 보내지 않고 배우는 AI, 연구진은 어떻게 실험했을까 연합학습은 발상을 완전히 바꾼다. 데이터를 서버로 보내는 대신,  AI 모델이 학교나 개인 컴퓨터로 찾아간다 . 각 장소에서 조금씩 학습한 뒤, 결과만 모아 전체 모델을 업데이트한다. 원본 데이터는 끝까지 밖으로 나가지 않는다. 연구진은 여기에 한 겹의 안전장치를 더했다. 바로  차등프라이버시(Differential Privacy) 다. 쉽게 말해, 학습 과정에  의도적인 작은 잡음 을 섞어 특정 교사의 정보가 역으로 추론되지 않도록 만든다. 실험은 실제 교사 개인정보가 아닌, 국제 공개 설문 데이터와 공개 교육 데이터를 활용해 진행됐다. 법과 윤리를 모두 지키기 위한 선택이었다. 연구진은 세 가지 방식을 비교했다. 데이터를 한곳에 모아 학습하는 기존 방식 연합학습 + 차등프라이버시 연합학습 +  적응형  차등프라이버시 결과는 흥미로웠다. 정확도는 중앙집중 방식이 가장 높았지만, 연합학습 방식도  충분히 실용적인 성능 을 유지했다. 무엇보다 개인정보 유출 위...