AI-World-Story

  디지털 금, 비트코인의 미래: 암호화폐와 거시경제의 장기적 연결고리   디지털의 금, 비트코인의 미래 원문: Long-term nexus of macroeconomic and financial fundamentals with cryptocurrencies  (Creative Commons) 작성자: Panayiotis M. Pourpourides (Cardiff Business School, Cardiff University, Cardiff, United Kingdom)   출판일: 2025년 3월 28일   저널: Frontiers in Blockchain

  앤트로픽 연구진은 ‘클로드 3.5 하이쿠(Claude 3.5 Haiku)’라는 소형 모델을 대상으로 한 실험을 진행했다. 인공지능(AI)은 빠르게 진화하며, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 필수적인 존재가 되었습니다. 그러나 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 시스템의 내부 작동 방식은 여전히 불투명하게 남아 있어, 이들이 어떻게 사고하고 결정을 내리는지를 이해하거나 예측하고 통제하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 ‘블랙박스’ 문제를 해결하기 위한 최근의 노력 중 하나가 바로 AI 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 연구입니다. 이 에세이에서는 앤트로픽이 자사 LLM ‘클로드(Claude)’의 내부 사고 과정을 분석한 연구를 중심으로, 그들이 어떤 방법을 사용했는지, 어떤 사실들을 밝혀냈는지, 그리고 이 연구가 AI 기술 전반에 어떤 영향을 줄 수 있는지를 다루어보겠습니다. ---  블랙박스를 해독하다: 앤트로픽의 분석 기법 기존의 컴퓨터 프로그램은 사람이 직접 작성한 명확한 규칙을 따르기 때문에, 그 작동 원리를 쉽게 파악할 수 있습니다. 하지만 클로드와 같은 신경망 기반 모델은 방대한 데이터로부터 스스로 학습하며, 이로 인해 인간이 직접 구성하지 않은 복잡한 내부 표현과 전략이 생겨납니다. 이 자체 학습 능력은 매우 강력하지만, 동시에 내부 작동 방식이 불투명하다는 문제점을 동반합니다. 이를 해결하고자 앤트로픽 연구진은 ‘클로드 3.5 하이쿠(Claude 3.5 Haiku)’라는 소형 모델을 대상으로 한 실험을 진행했습니다. 이들은 클로드의 작동 방식을 모방하면서도 내부 구조를 보다 쉽게 해석할 수 있는 ‘대체 모델(replacement model)’을 만들었습니다. 이 모델에 다양한 입력을 주고 그 반응을 분석하면서, 입력된 개념들이 어떻게 연결되어 특정한 결과를 만드는지를 추적해 나갔습니다. 그 결과, 클로드가 개념들을 조합하고 사고를 구성하는 ‘회로(circuit)’를 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. ---...

    가상세계는 어쩌면 가상이 아닐 수도 있다 요즘 메타버스(metaverse), 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 같은 단어는 더 이상 낯설지 않다. 게임 속 캐릭터, 가상 공간의 아이템, VR로 만든 전시회—이 모든 것들은 우리가 ‘눈으로 보고, 손으로 조작하며, 감정까지 느끼는’ 디지털 객체들이다. 그런데 문득, 이런 생각이 들 수도 있다. "이런 것들은 진짜 존재한다고 말할 수 있을까?" 철학자 데이비드 차머스(David Chalmers)는 이에 대해 아주 분명한 입장을 취한다. 그는 말한다. "가상 현실은 진짜 현실이다." 그의 주장에 따르면, VR 안의 물체들도 물리적 세계처럼 실재(real)로 봐야 한다. 그리고 이 주장에 대해 폴란드의 철학자 마리우슈 마주렉(Mariusz Mazurek)은 깊이 있는 분석과 함께 또 하나의 흥미로운 제안을 더한다. 바로 칼 포퍼(Karl Popper)의 ‘제3세계(World III)’ 개념을 통해 가상 객체를 새롭게 해석하는 방식이다. --- 존재한다는 것의 조건 차머스는 "가상 현실은 환상이 아니다"라고 단언한다. 그 이유는 다음과 같다. 가상 객체들은 다음 다섯 가지 조건 중 일부, 혹은 전부를 만족하기 때문이다. 1. 존재함(existence) — 디지털 시스템 안에 실제로 존재한다. 2. 인과적 힘(causal power) — 사용자와 상호작용하며 현실에 영향을 준다. 3. 마음 독립성(mind-independence) — 사용자의 믿음과 무관하게 작동한다. 4. 비환상성(non-illusoriness) — 단순한 착시가 아니다. 5. 그 나름의 진정성(authenticity in kind) — 자신만의 세계 안에서 실질적 역할을 한다. 예를 들어, VR 게임 안의 검은 그 세계 안에서는 실제로 상호작용이 가능하고, 싸움에서 승리도 이끌어낼 수 있는 "진짜 무기"다. 현실의 철로 된 검과는 다르지만, 가상 세계...

인공지능을 이용해 플라스틱 쓰레기를 도로로 만든다. --- 플라스틱 쓰레기로 도로를 만든다? 게다가 그 과정을 인공지능(AI)이 설계하고 예측까지 한다면? 조금은 미래적이지만, 이 모든 것이 현실이 되었다. 인도의 슐리니 대학교와 두바이 허리엇왓 대학 연구진은 PET(폴리에틸렌 테레프탈레이트), HDPE(고밀도 폴리에틸렌), PVC(폴리염화비닐) 같은 플라스틱 쓰레기를 아스팔트 혼합물에 넣고, 머신러닝(machine learning)을 통해 도로 소재의 물성을 예측하는 연구를 진행했다. 이 연구는 단순한 재활용을 넘어, 쓰레기를 정교한 기술로 '스마트'한 도로 자원으로 바꾸는 이야기다. 게다가 실험 없이도 인공지능이 그 결과를 아주 정확히 예측한다. --- 도로를 위한 재료, 그리고 문제 전 세계 도로의 96% 이상이 아스팔트로 만들어진다. 하지만 기존의 도로는 시간이 지나면 갈라지고 패이기 마련이다. 이를 개선하려면 재료를 바꾸거나, 설계를 더 똑똑하게 해야 한다. 그래서 나온 아이디어가 '플라스틱 재활용'. PET, HDPE, PVC 같은 흔한 폐플라스틱을 아스팔트에 혼합해 물리적 성질을 강화할 수 있다. 그러나 그 비율이나 조합에 따라 결과는 천차만별이다. 여기서 중요한 기준이 ‘벌크 비중(Gmb, bulk specific gravity)’이다. 쉽게 말해 아스팔트 혼합물의 밀도인데, 이는 도로의 강도와 내구성에 결정적 영향을 준다. 하지만 이 값을 실험으로 매번 측정하는 건 시간도 오래 걸리고 재료도 낭비된다. 그래서 연구진은 머신러닝으로 이 값을 예측하는 데 집중했다. ---  인공지능 모델 4종 비교 실험 연구팀은 총 539개의 실험 데이터를 바탕으로 4가지 머신러닝 모델을 비교했다: - 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)   - 서포트 벡터 머신(SVM, Support Vector Machine)   - 가우시안 프로세스(GP, Gaussian Process) ...

디지털 부족을 이루는 힘, 정체성 서론 사람들이 암호화폐를 생각할 때, 보통 빠른 거래, 변동성 높은 가격, 투기적 거품을 떠올립니다. 하지만 이 혼란스러운 외양 아래에는 더 깊은 것이 숨어 있습니다. 바로 단순한 경제적 이익을 넘어서 신념, 신뢰, 정체성을 공유하는 살아 있는 커뮤니티입니다. 가명성과 분산성이라는 특성을 지닌 블록체인 공간은 디지털 부족(digital tribes)을 형성하는 비옥한 토양이 되었습니다. 본 에세이는 암호화폐 커뮤니티에서 사회적 정체성이 어떻게 형성되고, 개인이 어떤 이유로 지속적으로 커뮤니티에 참여하며, 이러한 역학을 이해하는 것이 탈중앙화 금융(DeFi)의 미래에 왜 중요한지를 살펴봅니다. 금융에서 커뮤니티로의 전환 처음에는 스마트 계약, 검열 저항성, 탈중앙화의 가능성 등 기술적·금융적 매력이 블록체인의 주요 유인이었습니다. 하지만 프로젝트가 급격히 늘어나며 경쟁이 치열해지자, 단순한 금전적 인센티브만으로는 장기적인 사용자 유지를 보장할 수 없다는 사실이 드러났습니다. 결국 핵심 차별점은 '커뮤니티'—즉, 사용자와 프로토콜을 연결하는 사회적 층—가 되었습니다. 디지털 환경, 특히 익명성이 보장되는 공간에서는 집단 정체성이 사용자 참여를 유도하는 강력한 원동력이 될 수 있다는 연구 결과가 있습니다. 블록체인에서는 '정체성 융합(identity fusion)'—개인의 자아가 집단과 강하게 결합되는 심리 현상—이 특히 두드러지게 나타납니다. 사용자들은 단순히 어떤 프로토콜을 '지지하는 것'을 넘어서, 스스로 그 프로토콜의 일원이자 본질이 됩니다. 블록체인에서의 정체성 융합 이해하기 Aebli, Silberstein-Bamford, Bamford(2025)의 연구는 이러한 현상을 심도 있게 분석한 최신 결과를 제시합니다. Optimism, BeethovenX, OATH, Velodrome, Balancer와 같은 프로토콜에 속한 사용자들을 인터뷰 및 설문조사한 결과, 정체성 융합을 예측하...

  양자 컴퓨터 기술이 기존의 암호화 체계를 무력화시킬 수 있다는 경고가 나오고 있다. 영국 국가 사이버 보안 센터(NCSC)는 향후 10년 이내에 조직들이 '포스트 양자 암호화(Post-Quantum Cryptography, PQC)'로의 전환을 준비해야 한다는 지침을 발표했습니다. 이는 급속히 발전 중인 양자 컴퓨팅 기술이 기존의 암호화 체계를 무력화시킬 수 있는 위협에 대응하기 위한 조치입니다.   ---  양자 컴퓨터, 그리고 그것이 가져올 변화 양자 컴퓨터는 아직 본격적인 상용화 단계에 이르지는 않았지만, 기존 컴퓨터로는 수천 년이 걸릴 연산을 단 몇 분 만에 해결할 수 있는 능력을 가질 것으로 기대되고 있습니다. 이러한 능력은 현재 사용되고 있는 공개 키 기반 비대칭 암호화 기술(예: RSA, ECC 등)을 무력화할 수 있어, 안전한 통신, 온라인 뱅킹, 국방 및 보안 서비스 등에 큰 위협이 될 수 있습니다.   --- NCSC의 권고 일정표 NCSC는 조직들이 다음과 같은 시간표에 따라 PQC 전환을 준비할 것을 권장하고 있습니다: - 2028년까지:     전환이 필요한 시스템과 서비스를 식별하고, 초기 마이그레이션 계획을 수립할 것. - 2031년까지:     가장 중요하고 민감한 시스템부터 PQC 기술로 전환 완료할 것. - 2035년까지:     전사적인 PQC 전환 완료 – 모든 제품, 서비스, 시스템 포함. 이러한 선제적인 조치는 양자 컴퓨팅의 잠재적인 보안 위협으로부터 민감 정보를 보호하고, 향후 디지털 보안 환경에 대비하기 위한 것입니다. ---  글로벌 차원의 포스트 양자 대응 움직임 양자 위협은 국제 사회 전체의 이슈가 되어가고 있으며, 여러 국가와 기관들이 대응에 나서고 있습니다: - 미국 NIST(국립표준기술연구소)     미국 NIST는 3개의 PQC 알고리즘...

  구글이 오픈AI를 빠르게 추적하고 있다. 2022년 말, 오픈AI가 ChatGPT를 세상에 내놓았을 때, 기술 업계는 숨을 죽이고 그 파장을 지켜봤다. 단 몇 주 만에 수백만 명이 이 대화형 AI를 사용하며 감탄을 금치 못했고, 심지어 구글 검색을 대체할지도 모른다는 과감한 예측까지 나왔다. 구글, 검색 시장의 오랜 제왕으로 군림하던 이 거대 기업은 갑작스레 위협을 느끼며 비상 상태에 돌입했다. 그로부터 2년이 지난 지금, 구글은 단순히 방어에 그치지 않고 오픈AI와의 전면전을 선포하며 AI 혁명의 선두를 되찾으려 하고 있다. 그 중심에 있는 것이 바로 구글의 최신 AI 모델, 제미니(Gemini)다.    뒤늦은 각성: 구글의 코드 레드 ChatGPT가 등장하기 전, 구글은 이미 강력한 언어 모델인 LaMDA를 보유하고 있었다. 하지만 이 모델은 외부에 공개되지 않고 철저히 통제된 환경에서만 제한적으로 사용되었다. 한...

  '채화된 인지' 기능이 차용된 로봇 시스템 원제: Embodied large language models enable robots to complete complex tasks in unpredictable environments   저널: Nature Machine Intelligence 출판일: 2025년 3월 저자: Ruaridh Mon-Williams¹²³, Gen Li¹, Ran Long¹, Wenqian Du¹⁴, Christopher G. Lucas¹   소속:   1. University of Edinburgh, Edinburgh, UK   2. Massachusetts Institute of Technology, Boston, MA, USA   3. Princeton University, Princeton, NJ, USA   4. Alan Turing Institute, London, UK   ---  📌 연구 배경 및 목적 기존 로봇 시스템은 환경 변화나 복잡한 맥락에 적응하기 어렵다는 한계를 지니고 있습니다. 이에 연구진은 인간 지능의 핵심 요소 중 하나인 '체화된 인지(embodied cognition)' 개념에 주목했습니다. 이 개념은 지능이 뇌에 국한된 것이 아니라 감각-운동 시스템, 즉 몸의 상호작용을 통해 형성된다는 이론입니다. 따라서 이 논문에서는 언어 모델(GPT-4)과 로봇의 감각-운동 제어 시스템을 통합한 ELLMER (Embodied LLM-Enabled Robot) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 LLM이 사용자 명령을 해석하고, 적절한 행동 계획을 생성하며, 시각 및 힘 피드백을 통해 실제 환경에 적응하게 합니다. --- 🔬 주요 시스템 구성 요소 1. 언어 모델 (LLM):      사용자 입력(예: “피곤한데 손님이 곧 와요....

원제: Development and evaluation of a mixed reality music visualization for a live performance based on music information retrieval 저널: Frontiers in Virtual Reality 출판일: 2025년 3월 19일   저자: Matthias Erdmann, Markus von Berg, Jochen Steffens   소속: Hochschule Düsseldorf, Technische Universität Berlin   ---  1. 연구 개요 이 연구는 혼합 현실(MR) 기술을 활용한 음악 시각화를 개발하고, 이를 라이브 공연에서 활용했을 때 청중의 미적 경험에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 실시간 오디오 분석과 감각 간 상관성(crossmodal correspondences)을 디자인 지침으로 사용하여 시각화를 개발하였다. 이를 평가하기 위해 동일한 시각적 요소를 포함하되 색상과 움직임이 무작위로 변경되는 기준 시각화와 비교 실험을 진행하였다. 주요 연구 질문: - 실시간 오디오 분석을 적용한 음악 시각화가 무작위 시각화보다 음악과의 일관성이 높은가? - 실시간 오디오 분석을 통해 감성적 음악 속성과 일치하는 색상을 선택하는 방식이 무작위 색상 할당보다 선호되는가? - 실시간 오디오 분석을 활용한 시각화가 미적 경험을 증진시키는가? - 개인의 음악성 및 미적 감수성이 미적 경험에 영향을 미치는가? ---  2. 연구 방법  2.1 실험 디자인 총 62명의 참가자가 개별적으로 연구에 참여하였으며, 두 가지 조건(실시간 오디오 분석을 통한 시각화(MIR-V)와 무작위 시각화(Rand-V))을 모두 경험하였다. 각 참가자는 동일한 곡을 두 번 감상했으며, 각각 다른 시각화 조건이 적용되었다. 기술적 구현: - 실시간 오디오 분석: Essentia 소프트...

영화와 게임의 경계가 불분명해지고 있다.  쥬라기 월드와 샌드박스의 만남 영화와 게임의 경계가 허물어지고 있습니다. 2025년 3월, 메타버스 플랫폼 '더 샌드박스(The Sandbox)'와 영화 '쥬라기 월드(Jurassic World)' 프랜차이즈가 만나 새로운 디지털 경험을 선보입니다. 이는 단순한 게임을 넘어 영화 팬들에게 몰입감 높은 가상 세계를 제공하는 혁신적인 시도입니다. 메타버스에서 되살아나는 공룡의 세계 '쥬라기 월드: 공룡 보호구역(Jurassic World: Dinosaur Preserve)'이라는 이름의 이 게임은 더 샌드박스의 알파 시즌 5의 주력 콘텐츠로 출시됩니다. 플레이어들은 애리조나주에 위치한 가상의 공룡 보호구역에서 '공룡 보호 그룹(Dinosaur Protection Group)'의 일원이 되어 다양한 임무를 수행하게 됩니다. 이 게임의 특징은 단순히 영화 속 장면을 재현하는 데 그치지 않는다는 점입니다. 플레이어들은 공룡 알을 수집하고 부화시켜 다양한 종의 공룡을 진화시킬 수 있습니다. 또한 매번 새로운 도전 과제가 주어져 지루할 틈이 없습니다. 이는 영화의 세계관을 확장하면서도 게임만의 독특한 재미를 더하는 전략입니다. 디지털 자산의 새로운 지평 더 샌드박스의 COO이자 공동 창립자인 세바스티앙 보르제는 "메타버스는 우리의 어린 시절 꿈을 현실로 만들어줍니다. 어릴 적부터 공룡에 매료되지 않은 사람이 있을까요?"라고 말했습니다. 이는 노스탤지어를 자극하면서도 최신 기술을 통해 새로운 경험을 제공하는 메타버스의 잠재력을 잘 보여줍니다. 게임 내에서는 한정판 디지털 수집품도 제공됩니다. 플레이 가능한 캐릭터, 공룡, 그리고 착용 가능한 아이템 등이 포함되어 있어, NFT(대체 불가능 토큰) 시장과도 연계될 가능성이 높습니다. 또한 4월부터는 플랫폼의 자체 화폐인 SAND를 이용해 가상 부동산을 구매할 수 있게 되어, 사용자들이 직접 자신만의 경험을 구축...

수익 창출형 스테이블코인이 주목받고 있다.  디지털 금융 환경이 빠르게 변화하는 가운데, 수익 창출형 스테이블코인(yield-bearing stablecoins) 은 기존 법정화폐의 안정성과 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼의 수익 창출 가능성을 결합한 혁신적인 금융 도구로 주목받고 있습니다. 이러한 스테이블코인은 개인 투자자와 기관이 안정적인 수동 소득(passive income)을 창출할 수 있는 새로운 금융 구조의 핵심 요소로 자리 잡을 전망입니다.   ---  수익 창출형 스테이블코인이란?   스테이블코인은 미국 달러(USD)와 같은 법정화폐에 가치를 고정(pegging)하여 가격 변동성을 최소화하는 디지털 자산입니다. 대표적인 예로 테더(USDT) 와 USD코인(USDC) 이 있으며, 이러한 스테이블코인은 전통 금융기관에 보관된 준비 자산으로 가치를 보장받습니다. 그러나 기존 스테이블코인은 자체적으로 수익을 제공하지 않으며, 발생하는 이자는 발행 기관이 보유하는 것이 일반적입니다.   반면, 수익 창출형 스테이블코인 은 법정화폐와의 1:1 가치를 유지하면서도 보유자에게 이자를 지급하는 구조를 가지고 있습니다. 이러한 스테이블코인은 탈중앙화 금융(DeFi) 생태계 내 다양한 수익 창출 전략을 활용 하여 보유자의 자산을 자동으로 운용하고, 발생한 이익을 배분합니다. 이러한 전략에는 대출 프로토콜, 스테이킹, 전통 금융 자산 투자(국채, 회사채 등) 가 포함됩니다.   ---  수익 창출 방식   수익 창출형 스테이블코인은 다음과 같은 주요 메커니즘을 통해 이자를 지급합니다.   1. DeFi 대출 및 차용      - Aave, Compound와 같은 DeFi 플랫폼에서는 사용자가 자신의 자산을 다른 사용자에게 대출하고 이자를 받을 수 있습니다. 수익 창출형 스테이블코인은 이러한 대출 시장에...

 양자-AI 유전체 프런티어 플랫폼: 변화하는 기후 속에서 채소 작물의 회복력 혁신 양자-AI 유전체 프런티어 플랫홈 원제: The Quantum-AI Genomic Frontier Platform: Revolutionizing Vegetable Crop Resilience in a Changing Climate  (CCBY 4.0) DOI:10.20944/preprints202503.1073.v1 (registering DOI)  저널: Preprints.org (비공식 발표 논문)   출판일: 2025년 3월 14일   저자: Prashant Kaushik   소속: Chaudhary Charan Singh Haryana Agricultural University, Hisar 125001, India   ---  1. 개요 기후 변화는 이제 단순한 가능성이 아니라 농업을 급격히 변화시키는 현실이 되었다. 토마토, 고추, 잎채소와 같은 채소 작물은 비타민 A와 C의 주요 공급원이지만, 기후 변화로 인해 더욱 취약해지고 있다. 기온 상승은 수확량을 감소시키고, 불규칙한 강우는 생장 주기를 혼란스럽게 하며, 새로운 해충이 증가하여 식량 안보를 위협한다. 기존 육종 기술은 새로운 품종을 개발하는 데 10~15년이 걸리지만, 이는 빠르게 변화하는 환경 속에서 충분하지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 양자-AI 유전체 프런티어 플랫폼(Quantum-AI Genomic Frontier Platform)이 개발되었다. 이 플랫폼은 양자 기반 컴퓨팅, 인공지능(AI), 다중 오믹스(multi-omics) 데이터를 통합하여 식물의 스트레스 반응을 예측(정확도 83%)하고 내성 수준을 12~15% 향상시킨다. 또한 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 실시간으로 반영하며, 가상현실(VR) 인터페이스를 통해 전 세계 연구자들이 협업할 수 있도록 지원한다. 이 오픈소스 ...

 구글, 고급 AI 모델 'Gemini' 공식 출시   구글이 자사의 첨단 AI 모델인 Gemini를 공식 출시하며 대중에게 공개했습니다.   Gemini는 Google DeepMind에서 개발한 멀티모달 대형 언어 모델(LLM)로, 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형식의 콘텐츠를 처리하고 생성할 수 있도록 설계되었습니다.   이번 출시를 통해 Gemini는 OpenAI의 GPT-4와 직접 경쟁할 AI 모델로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.   ---  📌 Gemini의 주요 기능     ✅ 멀티모달 기능   Gemini는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 형식의 콘텐츠를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있어 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.    ✅ 구글 서비스와의 통합   Gemini는 YouTube, Google 포토 등 다양한 구글 애플리케이션과 통합되어 사용자 활동과 선호도를 바탕으로 더욱 개인화된 인사이트를 제공합니다.   ✅ 향상된 추론 능력   Gemini는 사용자의 질문을 논리적으로 분석하여 단계별로 답변을 생성하는 방식으로 학습되었으며, 이를 통해 더 명확하고 논리적인 응답을 제공할 수 있습니다.    ✅ 개인 맞춤형 응답   사용자가 동의할 경우, Gemini는 검색 기록을 활용해 개인 맞춤형 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 관련성 높은 정보를 제공하는 것이 가능합니다.   ---  📌 최신 개발 사항   최근 Google DeepMind는 Gemini 기술을 기반으로 한 새로운 AI 모델인 ‘Gemini Robotics’와 ‘Gemini Robotics-ER’를 공개했습니다.   이...

암호화폐 온라인 도박 산업이 빠르게 확장되고 있다.  암호화폐가 온라인 도박 산업에 빠르게 통합되면서, 플레이어들에게 전례 없는 편리함과 익명성, 글로벌 접근성을 제공하는 디지털 카지노의 새로운 시대가 열렸다. 하지만 이러한 발전은 동시에 규제와 라이선스 문제와 같은 중요한 도전 과제를 동반한다. 무허가 암호화폐 카지노는 플레이어에게 상당한 위험을 초래하며, 올바르게 규제된 라이선스 플랫폼을 이용하는 것이 필수적이다.    암호화폐 카지노의 매력    암호화폐 카지노는 여러 가지 매력적인 특징 덕분에 인기를 끌고 있다.   - 익명성과 프라이버시 보호:     암호화폐 거래는 기존의 결제 수단보다 높은 수준의 익명성을 보장하며, 개인정보 보호를 중시하는 이용자들에게 매력적이다.   - 빠른 거래 속도:     암호화폐의 탈중앙화된 특성 덕분에 입출금이 빠르게 처리되어 전반적인 게임 경험이 향상된다.   - 전 세계적 접근성:     암호화폐는 국가의 경계를 초월하여, 도박이 제한된 지역에서도 플레이어가 온라인 도박을 즐길 수 있도록 한다.    무허가 암호화폐 카지노의 위험성    이러한 장점에도 불구하고, 무허가 암호화폐 카지노는 여러 가지 심각한 위험을 수반한다.   1. 법적 감시 부족:      규제가 없는 플랫폼은 공정한 게임 운영, 보안, 책임감 있는 도박 관행을 보장하는 표준을 준수하지 않을 가능성이 높다. 이로 인해 사기나 이용자 착취와 같은 문제가 발생할 위험이 커진다.   2. 금융적 취약성:      무허가 카지노는 보안 조치가 미흡할 가능성이 높아 해킹과 같은 사이버 위협에 노출될 수 있다. 이에 따라 플레...

채굴자의 수익율이 떨어지고 있다 광부들이 맞이할 혹독한 3월   최근 몇 주 동안, 비트코인의 해시프라이스(Hashprice)—즉, 채굴자가 테라해시(TH/s)당 얻을 수 있는 수익을 나타내는 지표—가 역사적으로 낮은 수준까지 하락했다. 이로 인해 특히 3월을 앞둔 채굴업자들은 심각한 어려움에 직면하고 있다.   해시프라이스란 무엇인가?    해시프라이스는 채굴자가 하루 동안 특정 해시파워(TH/s)로 얻을 수 있는 예상 수익을 의미하며, 비트코인의 시장 가격, 네트워크 난이도, 거래 수수료 등의 요소에 영향을 받는다. 해시프라이스가 하락하면 채굴자들의 수익성이 감소하여 운영 비용이 높은 기업이나 장비 효율성이 낮은 채굴자들에게 재정적 부담이 커진다.    최근 하락 원인과 주요 요인    비트코인의 해시프라이스 하락에는 여러 요인이 영향을 미쳤다.   1. 비트코인 가격 하락       - 2025년 2월, 비트코인 가격은 약 17.5% 하락하며 2022년 6월 이후 가장 큰 월간 낙폭을 기록했다.      - 채굴자들의 수익이 비트코인 가격에 직접적으로 연동되기 때문에 이 같은 가격 하락은 해시프라이스 감소로 이어졌다.      - ([The Guardian] 2. 채굴 난이도 증가       - 비트코인 네트워크는 약 2주마다 채굴 난이도를 조정하며, 2025년 2월에는 1.7% 상승하여 사상 최고치를 기록했다.      - 난이도가 올라갈수록 동일한 양의 비트코인을 채굴하기 위해 더 많은 연산 능력이 필요해져 채굴 비용이 증가한다.      - ([Hashrate Index] 3. 에너지 비용 상승    ...

    농사에 AI 사용은 당연하다   시작하며 농업은 우리 삶의 기본이 되는 분야죠. 쌀이든 채소든, 농작물이 잘 자라야 다들 배고프지 않게 살 수 있으니까요. 근데 요즘 들어 농작물 질병 때문에 골치 아픈 일이 많아졌어요. 기후 변화 때문인지, 환경이 점점 더 안 좋아져서인지, 예전처럼 눈으로 보고 손으로 관리하는 것만으로는 한계가 느껴지더라고요. 그래서 문득 궁금해졌어요. 요즘 핫한 인공지능(AI)이 이 문제를 해결해 줄 수 있지 않을까? 이번에 좀 알아보면서 AI가 농사에 어떻게 도움을 줄 수 있는지, 또 어디까지 가능한지 정리해 봤습니다.  AI가 농사에서 하는 일 AI가 농작물 질병을 예측한다고 하면, 저는 제일 먼저 떠오르는 게 사진 찍는 거예요. 예를 들어, 스마트폰이나 드론으로 작물 잎을 찍으면 AI가 그걸 분석해서 "이거 병 걸린 거야!"라고 알려주는 거죠. 이게 가능한 게, AI 안에 이미지 분석 기술이나 딥러닝 같은 게 있어서 잎사귀 상태를 알아채는 데 엄청 빠르고 정확하대요. 최근에 읽은 자료에서 감자 잎 질병을 AI로 98% 맞춘 사례가 있더라고요(Alhammad라는 사람이 연구한 거라던데). 농부 입장에서는 이게 진짜 대단한 도움일 것 같아요. 제가 아는 농사짓는 아저씨도 잎사귀 하나하나 눈으로 확인하느라 힘들다고 했는데, 이런 기술이 있으면 훨씬 편할 거예요. 게다가 요즘은 "설명 가능한 AI(XAI)"라는 것도 있어서, AI가 왜 그렇게 판단했는지 이유도 알려준다고 하니까 신뢰도 더 생길 것 같고요. 또 하나 신기한 건, AI가 날씨나 토양 데이터를 보고 질병이 생길 가능성을 미리 계산할 수 있다는 거예요. 예를 들어, 비가 많이 와서 습도가 높아지면 곰팡이 질병이 생길 확률이 높아지잖아요? 그걸 AI가 미리 알아채서 "곧 위험해질 거야, 조심해!"라고 경고해 준대요. 이건 농부들이 미리 대비할 시간을 벌어주는 셈이죠.   좋은 점 AI가 농사에 들어오면 좋은 점이 꽤 많아요....

AI로 심장병을 예측하는 시대가 도래했다.  서론 심장병은 전 세계적으로 주요 사망 원인 중 하나로, 매년 수백만 명의 생명을 앗아가고 있습니다. 심혈관 질환의 복잡성과 다양성으로 인해 조기 진단이 매우 중요한 요소로 작용하며, 이는 치명적인 결과를 줄이는 데 큰 영향을 미칩니다. 기존의 진단 방법은 의료 전문가의 수동 평가에 의존하는 경우가 많아, 일관성 부족과 오류가 발생할 가능성이 큽니다.  인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 발전은 보다 정확하고 신뢰할 수 있으며 효율적인 진단을 위한 유망한 대안을 제공하고 있습니다. 본 논문에서는 심장병 진단의 정확성을 향상시키기 위해 설계된 향상된 다층 퍼셉트론(EMLP) 프레임워크를 탐구합니다. 본 연구는 EMLP 모델이 다른 기존 모델과 비교하여 얼마나 우수한 예측 성능을 보이는지 평가하며, CDC 심장병 데이터셋을 활용하여 실험을 수행하였습니다.  관련 연구  전통적인 방법 심장병 진단을 위한 초기 방법은 주로 통계 모델과 전문가 기반 평가에 의존했습니다. 이러한 방법에는 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 및 간단한 규칙 기반 시스템이 포함되었습니다. 그러나 이러한 모델들은 심혈관 데이터 내의 복잡한 비선형 관계를 완전히 포착하는 데 한계가 있었습니다.  앙상블 방법 개별 모델의 한계를 극복하기 위해 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅과 같은 앙상블 방법이 널리 사용되었습니다. 이러한 방법은 여러 의사결정 과정을 결합하여 분류 정확도를 향상시키며, 연구 결과에 따르면 앙상블 학습은 분산과 편향을 효과적으로 줄여 진단 정밀도를 높이는 데 기여했습니다. 딥러닝 접근 방식 최근의 딥러닝 발전은 심장병 탐지 정확도를 더욱 향상시켰습니다. 특히 컨볼루션 신경망(CNN)과 장단기 기억 네트워크(LSTM)는 의료 영상 분석에서 높은 효율성을 보이며, CNN과 전통적인 머신러닝 기법을 결합한 하이브리드 모델도 예측 정확도를 개선하는 데 기여하고 있습니다.  연구 방법 ...

  XR 글래스를 착용한 학생이 가상의 외국 도시에서 AI 언어 튜터와 대화를 나누며 실시간 번역과 발음 가이드를 받는 모습을 표현한 이미지 세계가 점점 더 글로벌화됨에 따라 외국어를 배우는 것은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 그러나 전통적인 언어 학습 방식은 몰입감과 실질적인 상호작용을 제공하는 데 한계가 있습니다. 확장 현실(XR)—가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 혼합 현실(MR)을 포함—은 외국어 교육을 혁신할 수 있는 획기적인 솔루션을 제공합니다.   이 글에서는 XR이 어떻게 언어 장벽을 허물고, 몰입형 환경과 실시간 상호작용, AI 기반 학습 경험을 통해 외국어 습득을 더욱 효과적이고 재미있게 만들고 있는지 살펴보겠습니다.   ---  전통적인 언어 학습 방식의 한계   교과서, 강의실 수업, 언어 학습 앱과 같은 전통적인 학습 방법에는 몇 가지 문제점이 있습니다.   - 몰입 부족: 학습자가 실제 환경에서 언어를 사용할 기회가 부족합니다.   - 상호작용 제한: 대부분의 교육 방식은 수동적인 학습에 의존하며, 실제 대화 연습이 부족합니다.   - 실수에 대한 두려움: 학습자가 원어민과 대화할 때 긴장하거나 주저할 수 있습니다.   - 느린 기억 정착: 실생활에서 사용하지 않으면 어휘와 문법 규칙을 쉽게 잊어버릴 수 있습니다.   이러한 문제를 해결하기 위해 XR 기반 외국어 학습은 역동적이고 상호작용적인 몰입형 경험을 제공합니다.   ---  XR이 외국어 학습을 향상시키는 방법     1. 가상 현실(VR)을 활용한 몰입형 학습 환경    - 가상 여행: VR을 통해 외국을 방문하는 것처럼 현실적인 문화적 환경에서 언어를 연습할 수 있습니다.   - 대화 시뮬레이션: AI 기반 가상 캐릭터와 ...

  사용자가 AI 기반 XR 인터페이스와 상호작용하며, 홀로그램 데이터와 뉴럴 인터페이스가 몰입형 경험을 제공하는 장면 확장 현실(Extended Reality, XR)은 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 혼합 현실(MR)을 포함하며, 빠르게 게임 산업을 넘어 다양한 분야로 확장되고 있습니다. Unity와 Unreal Engine과 같은 게임 엔진이 XR 개발의 핵심 도구 역할을 해왔지만, 보다 전문적인 솔루션이 요구되는 시대가 도래하고 있습니다. 본 글에서는 기존 게임 엔진의 한계점, XR 산업을 변화시키는 새로운 기술, 그리고 확장 현실의 미래 전망에 대해 살펴보겠습니다. ---  XR에서 게임 엔진의 역할 Unity와 Unreal Engine과 같은 게임 엔진은 오랜 기간 XR 개발의 기반이 되어왔습니다. ✔ 실시간 렌더링, ✔ 물리 시뮬레이션, ✔ 자산 관리 등의 기능을 제공하여 몰입형 XR 경험을 구축하는 데 최적화되어 있습니다. 이 덕분에 훈련 시뮬레이션, 가상 협업, 의료 시각화, 산업 설계 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 이러한 게임 엔진은 게임 개발을 목적으로 설계되었기 때문에 복잡한 XR 애플리케이션을 구현하는 데 몇 가지 한계가 있습니다. ---  XR 개발에서 게임 엔진의 한계점  1. 성능 제한 XR에서는 20ms 이하의 낮은 지연 시간이 필수적입니다. 그러나 기존 게임 엔진은 고품질 그래픽과 물리 시뮬레이션을 우선시하기 때문에 렌더링 속도가 느려질 경우 몰입감 저하 및 멀미 유발 문제가 발생할 수 있습니다.  2. XR 전용 인터랙션 부족 기존 게임 엔진은 기본적으로 2D·3D 인터페이스에 최적화되어 있습니다. 하지만 XR에서는 손 추적, 눈동자 추적, 햅틱 피드백과 같은 상호작용이 중요합니다. 이를 위해서는 별도의 플러그인을 사용해야 하지만, 이로 인해 호환성 문제와 개발 복잡성 증가가 발생합니다.   3. 확장성 문제 XR 기술이 엔...