AI-World-Story

AI 에너지 관리 시스템을 안전하게 지키는 PALH 프레임워크의 구조와 역할 전 세계 에너지 산업은 지속가능성과 효율성을 극대화하기 위해 기존의 전력망을 디지털화된 스마트 그리드로 빠르게 전환하고 있다. 인공지능은 이러한 스마트 그리드에서 수요를 예측하고 에너지를 효율적으로 분배하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 하지만 인공지능이 통합되면서 시스템은 복잡한 사이버-물리 체계가 되었고, 이로 인해 기존에는 경험하지 못한 새로운 형태의 데이터 보안 위협이 발생했다. 연구진은 시스템 구축 이후에 보안을 강화하는 방식으로는 오늘날의 복잡한 에너지망을 안전하게 지킬 수 없다고 판단하여, 시스템 설계 초기 단계부터 보안을 통합하는 수명 주기 관리 체계인 *PALH 프레임워크*를 개발했다. 왜 스마트 그리드에 인공지능을 도입하면 보안 문제가 더 심각해질까. 과거의 에너지 인프라 보안은 물리적인 공격이나 신뢰성 문제에 집중했다면, 현대의 스마트 그리드는 사물인터넷 기기와 클라우드 컴퓨팅, 대규모 데이터 흐름이 복잡하게 얽혀 있다. 인공지능 모델의 학습 데이터를 변조하는 데이터 오염이나, 인공지능의 판단을 잘못된 방향으로 유도하는 적대적 공격, 그리고 모델을 역추적하여 시스템 내부 정보를 탈취하는 공격은 스마트 그리드의 안정성을 치명적으로 위협하는 요소들이다. 이러한 위협은 단순히 기술적 오류를 넘어 에너지 공급 중단이나 시장 조작 같은 사회적, 경제적 피해로 이어질 수 있다. 연구진은 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 시스템의 전 과정을 데이터 수명 주기로 정의했다. 데이터가 생성되는 시점부터 센서를 통한 수집, 모델 개발, 최종 배포에 이르는 모든 경로에서 보안 위협이 존재할 수 있기 때문이다. 이들은 디자인 사이언스 연구 방식을 통해 데이터를 보호하고 시스템의 탄력성을 유지할 수 있는 4단계 메커니즘을 제시했다. 인공지능 기반 에너지 관리 시스템이 안전하게 운영되기 위해서는 예방, 감사, 학습, 강화라는 네 가지 단계를 상호 보완적으로 운영해야 한다는 것이 ...

사과나무에 가려 GPS가 사라져도 로봇은 멈추지 않았다. AI가 길을 보고 스스로 주행을 이어가는 방법을 소개한다. 과수원에서 일하는 농업 로봇은 대부분 RTK GPS 라는 매우 정확한 위치 측정 기술을 이용한다. 일반 내비게이션보다 훨씬 정밀해 몇 센티미터 오차만으로도 사과나무 사이를 안전하게 지나갈 수 있다. 하지만 과수원에서는 한 가지 문제가 있다. 나뭇잎과 가지가 하늘을 가리면 위성 신호가 약해지고, RTK가 몇 초 동안 끊기는 일이 자주 발생한다. 사람이라면 눈으로 길을 보며 계속 걸어갈 수 있지만, 로봇은 길을 잃거나 멈추는 경우가 많다. 최근 발표된 연구는 바로 이 문제를 해결했다. GPS가 잠시 사라지면 카메라가 대신 길을 보고 운전하도록 만드는 새로운 시각 기반 내비게이션 기술 을 제안했다. 과수원에서는 왜 GPS가 자주 끊길까? 자동차는 넓은 도로를 달리기 때문에 GPS 신호가 비교적 안정적이다. 반면 과수원은 상황이 다르다. 사과나무가 빽빽하게 심어져 있다. 잎과 가지가 하늘을 가린다. 나무 그림자 때문에 카메라 영상도 복잡하다. 길 양쪽에는 풀과 흙이 섞여 있다. 이런 환경에서는 위성 신호가 잠깐 사라지는 일이 흔하다. 연구진은 이러한 상황을 Short-term RTK Failure 라고 정의했다. 즉, RTK가 몇 초 정도만 끊기는 상황이다. 문제는 바로 이 짧은 시간이다. 몇 초만 방향을 잘못 잡아도 로봇은 나무에 가까워지거나 작업 경로를 벗어날 수 있다. 연구진은 사람처럼 생각하는 방법을 선택했다 사람은 산책하다가 휴대폰 GPS가 꺼져도 크게 당황하지 않는다. 눈으로 길을 보기 때문이다. 연구진도 같은 아이디어를 적용했다. 평소에는 RTK가 운전을 담당하고, RTK가 잠시 사라지는 순간에는 카메라가 길을 찾아 대신 운전한다. RTK 신호가 다시 들어오면 다시 GPS가 주행을 맡는다. 평소 RTK GPS │ ▼ 정확한 위치 확인 ...

최근 스위스 취리히 응용과학대학교(ZHAW) 연구진이 발표한 연구는 기업들이 왜 AI 도입에 성공하거나 실패하는지를 체계적으로 분석했다. 많은 기업이 ChatGPT와 생성형 AI에 높은 관심을 보이지만 실제로는 파일럿 프로젝트 단계에서 멈추거나 기대만큼 성과를 내지 못하는 경우가 적지 않다. 이번 연구는 이러한 문제의 원인을 이해하기 위해 37개의 실증 연구를 종합 분석해 조직 차원의 AI 도입 요인을 정리했다. 연구진은 단순히 "AI를 도입해야 한다"는 수준의 논의를 넘어, 실제로 어떤 조건이 갖춰져야 조직이 AI를 성공적으로 활용할 수 있는지에 초점을 맞췄다. 특히 기술적 요소뿐 아니라 조직 문화, 리더십, 시장 환경까지 함께 고려했다는 점에서 의미가 크다. AI 도입 연구는 왜 다시 정리될 필요가 있었나 최근 몇 년 동안 AI 도입과 관련된 연구는 폭발적으로 증가했다. 하지만 대부분의 연구는 특정 산업이나 국가에 집중되어 있었고, 일부 요인만 따로 분석하는 경우가 많았다. 예를 들어 어떤 연구는 데이터 품질만 분석했고, 또 다른 연구는 최고경영진의 지원만 살펴봤다. 이 때문에 기업 입장에서는 "도대체 무엇이 가장 중요한가?"라는 질문에 답하기 어려웠다. 연구진은 이런 한계를 해결하기 위해 2020년 이후 발표된 연구 가운데 엄격한 기준을 통과한 37편의 정량 연구를 선정했다. 이후 총 1,229개의 측정 항목을 추출했고, 이 가운데 조직 AI 도입과 직접 관련된 810개 항목을 분석 대상으로 삼았다. AI 도입을 결정하는 세 가지 축 연구진은 기존 TOE(Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 AI 도입 요인을 세 가지 영역으로 구분했다. 기술(Technology) 기술 자체와 관련된 요소들이다. 인프라, 데이터 품질, 시스템 통합성, 사용 편의성, 설명 가능성, 보안, 위험 관리가 여기에 포함된다. 조직(Org...

  최근 한국전자기술연구원(KETI)의 김태현·이경택 연구진은 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 학습 과정에서 널리 사용되는 GRPO(Group Relative Policy Optimization)의 핵심 하이퍼파라미터인 그룹 크기(Group Size)를 자동으로 최적화하는 새로운 방법을 발표했다. 이번 연구는 단순히 모델 성능을 높이는 것이 아니라, 제한된 GPU 메모리와 연산 자원 환경에서 어떻게 하면 최대한 효율적으로 대규모 언어모델을 학습시킬 수 있는지에 초점을 맞췄다. 최근 DeepSeek-R1과 같은 추론 모델들이 주목받으면서 GRPO는 PPO를 대체하는 RLHF 학습 방법으로 빠르게 확산되고 있다. 하지만 실제 현장에서는 "그룹 크기를 몇으로 설정해야 하는가?"라는 매우 실용적인 문제가 존재한다. 연구진은 바로 이 문제를 정면으로 다뤘다. RLHF의 숨겨진 병목, 그룹 크기 문제 GRPO는 기존 PPO와 달리 Critic 모델을 제거해 메모리 사용량을 크게 줄인 강화학습 기법이다. 하나의 프롬프트에 대해 여러 개의 답변을 생성한 뒤, 이들 사이의 상대적 보상을 비교해 학습을 진행한다. 여기서 등장하는 것이 그룹 크기(G)다. 예를 들어 G=2라면 프롬프트마다 2개의 답변을 생성한다. G=64라면 64개의 답변을 생성한다. 문제는 다음과 같다. 그룹 크기가 작으면 메모리는 적게 사용한다. 하지만 보상 추정의 분산이 커져 학습이 불안정해진다. 그룹 크기가 크면 학습 안정성은 높아진다. 대신 GPU 메모리 사용량과 학습 시간이 폭증한다. 실제로 많은 연구와 오픈소스 구현에서는 관행적으로 G=64를 사용한다. 그러나 연구진은 이런 고정값이 모델 규모, 작업 난이도, 하드웨어 환경을 전혀 고려하지 않는다는 점에 주목했다. 그룹 크기를 수학적으로 최적화할 수 있을까 이번 연구의 핵심은 그룹 크기를 경험적 감각이 아니라 최적화 문제로 재정의한 데 있다. 연구진은 먼저 그룹...

AI가 기후 변화와 경제 위기 속에서 사회 안전망을 강화하거나 무너뜨리는 메커니즘 인공지능 기술이 급격하게 발전하면서 이를 기후 변화, 감염병 대유행으로 인한 노동 시장 충격, 금융 불안정성 등 거대한 글로벌 위기를 해결하는 도구로 활용하려는 시도가 늘고 있다. 인공지능은 방대한 비정형 데이터를 빠르게 처리하고 미래를 예측하여 시스템이 외부 충격을 흡수하도록 돕는 회복탄력성 강화의 핵심 수단으로 주목받는다. 그러나 인공지능의 도입이 항상 긍정적인 결과만을 가져오는 것은 아니며, 오히려 시스템의 취약성을 높이고 새로운 형태의 위험을 발생시키는 원인이 되기도 한다. 학술지 '프론티어스 인 아티피셜 인텔리전스(Frontiers in Artificial Intelligence)'에 게재된 에디토리얼 논문 'AI와 회복탄력성(AI and resilience)'은 인공지능이 사회적 회복탄력성을 높이는 촉진제인 동시에 새로운 충격을 유발하는 진원지가 될 수 있다는 이중성을 경고한다. 연구진은 복잡계 과학과 다학제적 관점을 바탕으로 인공지능이 기후 변화 대응, 거시 경제 정책, 플랫폼 노동, 사이버 보안 등에 미치는 영향을 다각도로 분석했다. 인공지능이 예측 가능성을 높이는 과정에서 도리어 불확실성을 키우는 모순적 구조를 이해하는 것은 미래 사회 안전망을 설계하는 필수적인 출발점이다. 인공지능을 활용해 시스템의 회복력을 높이려는 시도와 기술 자체가 지닌 한계로 인해 발생하는 취약점은 복잡하게 얽혀 있다. 인공지능은 환경적, 경제적 위기 상황에서 정교한 시뮬레이션을 제공하지만, 블랙박스 구조로 인한 불투명성과 권력의 비대칭성을 심화시키는 부작용을 낳는다. 인공지능이 우리 사회의 생존 능력을 어떻게 변화시키고 있으며, 왜 기술적 배치만큼이나 거버넌스의 구조가 중요한지 세부적인 연구 결과를 통해 명확히 확인할 수 있다. 기후 위기와 유로존 부채 관리에서 인공지능은 어떻게 시스템을 방어하는가 연구진은 인공지능이 시스템의 회복탄력성을 설계하고 강...