AI-World-Story

  가상 교실 속에서 아바타와 대화하는 학생. 메타버스 교육 환경의 몰입과 표현의 자유를 상징적으로 담았다. “교복 대신 후드티를 입고, 말 대신 표정을 주고받는 교실. 여기는 메타버스 수업이다.” 우리가 흔히 아는 학교와는 조금 다른 풍경이다. 오늘 소개할 연구는 바로 이 가상 교실 속 학생들의 ‘디지털 얼굴’, 즉 아바타에 주목했다.  왜 아바타인가? 디지털 기술의 발전과 함께 ‘메타버스(Metaverse)’라는 새로운 공간이 교육계에도 스며들고 있다. 메타버스는 단순한 3D 그래픽 놀이터가 아니다. 학생들은 아바타라는 디지털 자아를 통해 이 공간에 입장하고, 수업을 듣고, 토론하며 때로는 친구도 사귄다. 그렇다면 이 ‘아바타’는 단순히 예쁜 캐릭터일까? 아니면 학습과 몰입, 참여에까지 영향을 미치는 진짜 중요한 요소일까?  20명의 목소리로 들여다본 디지털 교실 한국 우송대학교의 연구자들은 10명의 남성과 10명의 여성, 총 20명의 다양한 국적의 학생들을 인터뷰했다. 이들은 인공지능, 경영, K-팝 아트 매니지먼트 등 다양한 전공을 가진 이들이었다. 연구자들은 이들에게 아바타에 대해 어떻게 생각하는지, 가상교실에서는 어떤 모습으로 등장하고 싶은지 물었다. 흥미롭게도 모든 참가자들이 가장 중요하게 여긴 아바타 요소는 성별과 얼굴 이었다. “아바타는 나를 닮아야 한다”는 인식이 강했다. 일부는 현실의 자신을 복제하려 했고, 또 다른 일부는 “현실에선 못하는 스타일을 실험하고 싶다”며 자유로운 표현의 장으로 메타버스를 활용했다. 한 학생은 “히잡을 쓰는 것이 내 정체성이라, 아바타에도 꼭 반영하고 싶다”고 말했고, 또 다른 학생은 “날씬한 몸매로 만들고 싶다. 이상적인 내 모습이니까”라고 했다. 누군가는 스스로를 ‘너드 스타일’로 꾸미기도 했다. 그야말로 아바타는 디지털 거울이자 실험실인 셈이다.  아바타가 공부에 영향을 미칠까? 질문은 자연스럽게 여기로 이어졌다. “아바타가 학습 효과에 영향을 줄까?” 여기에 대한 답은 ‘...

  메타버스 자산 평가 및 회계의 핵심 요소를 상징적으로 보여주는 일러스트 – 디지털 부동산, 블록체인 기반 자산 추적, 사용자 상호작용과 가치 측정을 한눈에 표현.  가상 자산도 자산일까? 메타버스(Metaverse)가 우리 일상에 스며들면서, 사람들은 점점 더 많은 시간과 돈을 이 가상 공간에 투자하고 있다. 가상 부동산, NFT, 아바타 의상, 디지털 토큰 등은 단순한 '아이템'이 아니라, 실제로 경제적 가치를 지니는 ‘자산’으로 인식되고 있다. 그렇다면 이 자산들은 어떻게 평가하고 회계처리할 수 있을까? 현실의 회계 기준을 그대로 적용할 수 있을까? 최근 발표된 논문 *"메타버스 내 자산의 가치 평가, 회계 원칙 및 분류(Valuation, Accounting Principles, and Classification of Assets in the Metaverse)"*는 이 질문에 대한 심도 있는 탐구를 담고 있다. 본 블로그 글에서는 해당 논문의 주요 내용을 소개하면서, 필자의 관점에서 메타버스 자산의 가치 평가와 회계적 과제를 살펴보고자 한다. ---  메타버스 자산의 독특한 특성 메타버스 자산은 다음과 같은 특징을 가진다: * 비대체성 (Non-Fungibility) : 각각의 자산은 고유하다. 이는 NFT처럼 대체 불가능한 자산의 본질이다. * 상호운용성 (Interoperability) : 하나의 메타버스에서 구매한 자산이 다른 플랫폼에서도 활용 가능하다. * 분산화 (Decentralization) : 자산은 블록체인 기반으로 중앙 통제가 아닌 분산된 방식으로 존재한다. 이러한 특성은 기존 회계 및 자산 평가 방식으로는 포착하기 어려운 복잡성을 야기한다. ---  자산 가치는 어떻게 결정될까?  1. 공간적 위치: 디지털 부동산의 ‘입지 프리미엄’ 가상 세계에서도 ‘좋은 위치’는 가치를 높인다. 논문은 인터뷰 결과를 통해, 사용자가 자주 드나드는 위치에 있는 자산일수록 더 높은 가치를 가진다고 밝혔다....

  AI가 뇌 MRI 영상에서 종양을 분석하는 과정을 시각화한 일러스트 – 진단 정확도를 높이는 기술의 상징적인 모습. - 의료 인공지능(AI)은 이제 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 특히 복잡하고 정밀한 판단이 필요한 분야인 뇌종양 진단에서 AI의 활약이 눈부시다. 최근 파키스탄 공과응용과학연구소(PIEAS)의 연구진은 MRI 영상을 기반으로 뇌종양 종류를 정확하게 분류하는 새로운 AI 모델을 발표했다. 그 정확도는 무려 99.7%에 달한다! 말도 많고 종류도 많은 뇌종양, 도대체 왜 이렇게 어려울까? 뇌는 인체 중 가장 복잡한 기관이다. 이 안에서 자라는 종양도 120가지가 넘는다. 조기에 정확히 진단하지 않으면 생명을 위협하는 경우도 많다. 문제는 종양의 위치, 크기, 모양이 워낙 다양하다는 것. 여기에 MRI 영상은 고해상도지만 해석은 여전히 전문가의 눈에 의존하고 있다. 그래서 연구진이 주목한 건 바로 딥러닝, 그 중에서도 ‘자기 주의 메커니즘(Multi-Head Self Attention, MHSA)’과 ‘ResNeXt CNN’이라는 고성능 인공지능 기술이었다. ---  뇌 MRI를 더 똑똑하게 해석하는 AI, 어떻게 가능했나? 이번 연구에서 핵심이 된 건 두 가지 기술의 조합이다. 하나는 'ResNeXt 101_32×8d'라는 고성능 CNN(합성곱 신경망) 모델이고, 다른 하나는 ‘MHSA’, 즉 여러 부위에 동시에 주의를 기울이는 자기 주의 메커니즘이다. ResNeXt는 이미지를 세밀하게 쪼개서 특징을 추출하는 데 강하고, MHSA는 이미지 전체를 바라보며 맥락을 파악하는 데 유리하다. 두 기술을 결합하면 국소적인 정보와 전체적인 흐름을 동시에 이해할 수 있는 모델이 완성된다. MRI 이미지를 이 AI 모델에 입력하면, 먼저 이미지의 크기와 색상값을 조정하고, 밝기나 대비도 약간씩 바꾸어 다양한 상황을 시뮬레이션한다. 그런 다음, ResNeXt가 주요 시각적 특징을 뽑아내고, MHSA가 그중 중요한 정보를 강조하며 학습한다. 마...

시간의 흐름을 나타내는 모래시계와 그 안에서 다양한 인간 행동 서론: 시간 속 인간 행동을 읽는 기술 우리가 일상에서 찍는 모든 비디오는 사실상 인간 행동의 기록이다. 손을 흔드는 장면, 계단을 오르는 순간, 누군가와 대화하는 모습—all of these contain embedded clues to human intent and interaction. 컴퓨터 비전 분야에서 '행동 이해(action understanding)'는 단순히 이러한 행동을 분류하는 것을 넘어서, 이들이 시간 속에서 어떻게 변화하고 이어지는지를 포괄적으로 파악하려는 시도다. 본 리뷰 논문은 행동 인식(Recognition), 예측(Prediction), 예측된 이후 행동의 전망(Forecasting)이라는 세 가지 시간적 범주를 중심으로 최근의 주요 발전과 도전과제를 총망라한다.  행동 이해의 세 가지 시간 범주  1. 행동 인식 (Recognition) 전체 행동이 완료된 이후 이를 파악하는 고전적 과제이다. 예를 들어, 누군가가 잔을 집어 마시는 전체 과정을 본 뒤 "물 마시기"라는 라벨을 부여하는 것이다. 최근 딥러닝 기반 모델들은 이 분야에서 높은 성능을 보이며, 특히 3D CNN이나 Vision Transformer 기반 구조들이 주목받고 있다.  2. 행동 예측 (Prediction) 행동이 끝나기 전에 현재 진행 중인 행동이 무엇인지 파악하려는 시도이다. 운전자가 핸들을 돌리는 순간이 시작되었을 때, 이것이 유턴인지 좌회전인지를 조기 판단하는 것이 그 예다. 이는 자율주행, 감시 시스템, 인공지능 비서 등 다양한 응용 분야에서 중요하다.  3. 행동 예측 이후 전망 (Forecasting) 현재 행동이 완료된 이후 어떤 행동이 이어질지를 예측하는 과제이다. 이는 미래 행동을 예견함으로써 보다 능동적인 대응을 가능하게 한다. 예를 들어, 요리를 마친 사람이 식탁으로 향할 가능성을 예측하는 시스템을 떠올릴 수 있다.  주요 ...

  비모수 옵션 가격 예측의 흐름을 시각화한 인포그래픽. 입력 데이터, 머신러닝 기반 구현 방식, 예측 결과, 그리고 남은 연구 과제를 구조적으로 정리한 그림이다. 옵션 가격을 예측하는 건 투자자에게 '이익'을 가져다주는 핵심 기술이다. 하지만 이 작업은 생각보다 훨씬 복잡하다. 전통적인 수학모형(파라메트릭 모델)들은 이론적으론 완벽해 보이지만, 현실 시장의 '예측 불가능성' 앞에서는 자주 흔들린다. 이를 해결하기 위해 최근 인공지능 기술, 특히 비모수(non-parametric) 모델이 부상하고 있다. 2025년 발표된 리뷰 논문은 이 흐름을 집대성하며, 머신러닝 기반 옵션 가격 예측이 왜, 어떻게 전통 모델을 넘어서는지 체계적으로 정리했다. --- 파라메트릭 vs 비모수 모델: 차이는? 파라메트릭 모델은 '정해진 수학공식'을 바탕으로 옵션 가격을 예측한다. 대표적으로 블랙-숄즈(Black-Scholes) 모델이 있다. 하지만 이 모델은 몇 가지 전제가 필요하다. 예를 들어, 시장은 완전히 효율적이고, 변동성은 일정하다는 가정. 현실에서는 이 가정들이 거의 성립하지 않는다. 반면, 비모수 모델은 '공식 없이 데이터로부터' 패턴을 찾아낸다. 특히 머신러닝, 딥러닝 기법을 활용하면 시장의 비선형성과 복잡한 상호작용도 반영할 수 있다. 이 리뷰는 바로 이 비모수 모델들의 최근 성과와 한계를 면밀히 분석했다. --- 딥러닝이 옵션 가격도 예측한다고? 논문은 SVM, 랜덤포레스트, XGBoost 같은 머신러닝 기법부터, CNN, LSTM, GRU 같은 딥러닝 모델까지 다양한 사례를 다룬다. 특히 신경망 기반 모델이 S&P500, NIFTY50, ETF 등 실제 시장 데이터를 기반으로 파라메트릭 모델보다 높은 정확도를 보였다는 점이 강조된다. 예를 들어 LSTM(장기기억 순환신경망)은 시계열 데이터를 처리하는 데 강점을 보여, 옵션의 만기일과 시장 움직임을 반영한 예측에 효과적이었다. CNN은 기...

자기지도학습을 통한 이미지 텍스트 인식 개념도 서론: 텍스트 인식, 새로운 도전에 직면하다 이미지에서 문자를 자동으로 읽어내는 '텍스트 인식(Text Recognition, TR)' 기술은 컴퓨터 비전의 핵심 분야 중 하나다. 표지판, 간판, 문서 등 현실 세계의 다양한 장면 속 텍스트를 디지털 정보로 전환해주는 이 기술은 디지털화가 진행될수록 그 중요성이 커지고 있다. 하지만 이 분야는 '정답'이 있는 라벨링 데이터의 확보가 매우 어렵고 비용이 많이 든다는 근본적인 한계를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 '자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)'이 새로운 대안으로 떠오르고 있다. SSL은 라벨 없이도 데이터의 패턴을 스스로 학습할 수 있어, 기존보다 훨씬 많은 양의 데이터를 학습에 활용할 수 있게 한다. 하지만 이미지 텍스트 인식에서는 출력이 단일 클래스가 아니라 '문자열(sequence)'이라는 점에서, 일반 이미지 분류에 비해 SSL 도입이 상대적으로 늦어졌다. 본 논문은 바로 이 간극을 메우고, TR 분야에서 SSL이 어떤 방식으로 적용되고 발전해왔는지를 체계적으로 정리한 최초의 종합적 비평(survey) 논문이다. 본론 1: 텍스트 인식의 기본 개념과 난제들 TR은 장면텍스트(Scene Text Recognition, STR)와 필기문자 인식(Handwritten Text Recognition, HTR)으로 나뉜다. STR은 거리 간판이나 제품 포장지 등의 사진 속 글자를 읽고, HTR은 손글씨 문서에서 문자를 인식하는 데 초점을 둔다. 이들은 모두 이미지의 시각적 특징을 추출하는 '인코더'와 이를 문자로 변환하는 '디코더' 구조로 구성된다. 하지만 기존 딥러닝 기반 모델들은 대량의 라벨링 데이터를 필요로 하며, 이를 수집하는 비용이 매우 크다. 합성 데이터를 생성하는 방법도 있지만, 실제 데이터와의 '도메인 불일치' 문제...

태블릿, PC, 그리고 몰입형 VR 기술을 활용한 가상 마트 영양 교육 투어의 체험 과정을 시각적으로 표현한 인포그래픽. 각 기술이 어떻게 학습자의 몰입과 반응을 이끌어내는지를 보여준다. 영양 교육을 위해 마트를 직접 돌아다니며 진행하는 '그로서리 투어(Grocery Store Tour, GST)'는 효과가 높지만, 접근성이 떨어지는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 연구자들은 가상현실 기술을 활용한 '버추얼 그로서리 투어(Virtual GST)'를 고안했다. 미국 아이오와주립대 연구팀은 다양한 기술 환경에서의 가상 마트 투어 체험이 학습자에게 어떤 영향을 주는지를 분석했다. --- 태블릿 vs PC vs VR, 뭐가 달랐을까? 참가자들은 동일한 내용의 가상 마트 투어를 세 가지 형태로 체험했다. 태블릿, 데스크탑 PC, 그리고 몰입형 가상현실(IVR: immersive VR) 헤드셋이다. 연구는 이들 각각이 주는 존재감(presence), 멀미(사이버 멀미), 이용 만족도 및 감정 변화를 조사했다. 결과는 의외로 흥미로웠다. VR을 사용한 참가자들은 다른 기기보다 확실히 높은 존재감을 경험했다고 답했다. 마치 진짜 마트에 있는 것처럼 느낀 것이다. 다만, 이와 함께 멀미 증상도 가장 많이 보고됐다. 어지러움, 약간의 구토감 등 전형적인 사이버 멀미 증상이 VR 환경에서 뚜렷하게 나타난 셈이다. --- 기술이 다르면, 감정도 달라진다? VR 환경은 참여자의 심박수에 약간의 변화를 주었지만, 피부 온도나 전도도 같은 생리적 반응에는 유의미한 차이가 없었다. 감정 변화 역시 세 기술 간에 뚜렷한 차이는 없었지만, VR에서 더 많은 재미와 몰입감을 느꼈다는 응답이 많았다. 반면 태블릿 사용자들은 비교적 시각적 자극이 적었기 때문에 '정보를 보는' 느낌에 가까웠다는 평을 했다. 특히 "그 마트를 진짜로 다녀온 느낌이 드나요?"라는 질문에 VR 체험자는 7점 만점에 평균 6점의 높은 점수를 줬다. 반...

익명성과 따뜻함을 갖춘 AI 챗봇이 사용자의 감정을 듣고, 정신건강 도움 요청까지 유도하는 과정을 감성적으로 표현한 일러스트 "혼자 끙끙대지 말고, 말해봐" 밤늦은 시간, 누군가와 이야기하고 싶지만 마땅한 사람이 없다. 친구에게 말하자니 민폐일까 싶고, 상담 전화는 부담스럽다. 그때 등장하는 게 AI 챗봇 이다. “요즘 어때요?”, “무슨 생각이 드세요?” 낯설지만 따뜻하게 다가오는 말들. 이런 챗봇이 실제로 사람의 감정을 열고, 진짜 도움을 요청하게 만들 수 있을까? 이 물음에 답하기 위해, 연구진은실제 사용자 200명을 대상으로 한 무작위 대조 실험(RCT)을 진행했다. AI 챗봇이 감정 표현과 정신건강 행동에 어떤 영향을 미치는지 , 과학적으로 입증하려는 시도였다. ---  감정을 ‘표현’하면 마음이 나아진다? 감정 표현은 단순한 말이 아니다. 심리학에서는 감정을 언어로 꺼내는 행위 자체가 치료적  효과를 가진다고 본다. 그렇다면 AI 챗봇이 감정 표현을 유도한다면, 실제 정신 건강에 긍정적인 변화가 일어날까? 이 연구는 ‘챗봇과의 대화가 감정 표현을 촉진하고, 나아가 정신건강 전문가나 리소스를 찾게 만들 수 있다’는 가설에서 출발했다. ---  실험 구성은 이렇게 참가자들은 다음 세 그룹으로 나뉘었다: 1. AI 챗봇 그룹 : 감정 표현 유도형 대화 제공 (예: “오늘 하루 중 힘들었던 순간은?”) 2. 정보 제공 그룹 : 정신건강 정보만 제공 (비대화식) 3. 통제 그룹 : 아무 개입 없음 모든 참가자는 2주간 개입을 경험한 뒤, * 감정 표현 빈도 * 정서적 자각 수준 * 도움 요청 행동 (심리상담, 핫라인 이용 등)   을 비교 측정했다. ---  챗봇의 놀라운 영향력 실험 결과, 챗봇 그룹은 다음과 같은 효과를 보였다: * 🗣️ 감정 표현 빈도 : 다른 그룹보다 평균 2.3배 더 많음 * 🧠 감정 자각(Emotional Awareness) : 38% 향상 * 🚑 도움 요청 행동 : 핫라인 ...

  블록체인 기반 디지털 신원 시스템의 흐름을 상징적으로 표현: 사용자가 지갑 앱에서 자기 신원 정보를 생성·관리하고, 블록체인 네트워크와 연결되어 검증 및 공유하는 과정을 담은 일러스트  "당신의 신원은 누구 겁니까?" 회원가입을 할 때마다 이름, 이메일, 전화번호, 주소까지 넘겨야 한다. 플랫폼마다 ID가 다르고, 개인정보는 여기저기 흩어진다. 그렇게 쌓인 정보는 기업이 소유하고, 우리는 때로 유출되고 감시당한다. 과연 이게 '내 정보'일까? 이 질문에 답하려는 움직임이 있다. 바로 자기주권 신원(Self-Sovereign Identity, SSI)  시스템이다. 그리고 이 개념을 구체화하는 데 블록체인  기술이 핵심 역할을 하고 있다. 최근 발표된 이 논문은 바로 그 SSI 프레임워크들을 정리·분류하고, 무엇이 ‘신뢰할 수 있는’ 디지털 신원 시스템인지 평가 하는 종합 리뷰다. 디지털 시대에 '신뢰'와 '정체성'을 새롭게 정의하려는 기술적 도전이 본격적으로 시작된 것이다. ---  자기주권 신원이란 무엇인가? 간단히 말해, ‘내 신원 정보를 내가 직접 통제하는 시스템’ 이다. 기존의 중앙화된 신원 시스템은 정부, 기업, 플랫폼이 정보를 보유하고 제어한다. 반면 SSI는 사용자가 스스로 신원을 생성하고, 선택적으로 공유하며, 증명할 수 있는 구조 다. 여기에는 세 가지 핵심 요소가 있다: 1. 식별자(DID, Decentralized Identifier) : 탈중앙화된 ID로, 중앙 기관 없이 생성 2. 자격 증명(VC, Verifiable Credential) : 대학 졸업장, 운전면허증처럼 증명 가능한 디지털 정보 3. 디지털 지갑(Wallet) : 사용자가 DID와 VC를 보관·관리하는 앱 또는 장치 이 모든 요소가 블록체인 위에서 작동한다. 블록체인은 ‘변조 불가능한 공공 장부’로써, 신뢰할 수 있는 기록을 제공하기 때문이다. ---  블록체인 SSI, 뭐가 다른가? 논문은 현재까지 등장한...

초등학생들이 AI 기반 교육 로봇을 중심으로 팀을 이루어 문제를 설정하고, 직접 해결하는 프로젝트 수업 장면을 상징적으로 묘사한 일러스트 "코딩, AI, 그리고 로봇 친구!" 초등학교 교실. 분필 가루 대신 터치스크린, 줄 맞춰 앉은 책상 대신 팀별 협업 공간이 자리한 풍경. 무엇보다 교탁 옆에는 사람처럼 말을 걸고 스스로 움직이는 작은 로봇 하나 가 있다. 아이들은 이름을 붙여주고, 말을 시키고, 스스로 프로그램을 짠다. 이것은 상상이 아니다. 최근 발표된 연구에 따르면, AI 기반 교육 로봇이 실제 초등학교 STEM(과학·기술·공학·수학) 교육에 큰 영향을 주고 있다.  스페인에서 진행된 이 사례 연구는 프로젝트 기반 학습(Project-Based Learning, PBL) 과 AI 로봇 을 결합해, 단순 지식 전달을 넘어 아이들의 창의성과 협업 능력, 문제 해결력 까지 끌어올린 것으로 나타났다. ---  “아이들이 스스로 문제를 만든다!” 이번 연구는 4학년 초등학생 22명을 대상으로 진행됐다. 수업은 4주간 총 8회에 걸쳐 진행되었으며, 주제는 “로봇 친구를 학교에 데려오기”였다. 단순히 코딩을 배우는 것이 아니라, 아이들이 실제 문제 상황을 설정하고, 그에 맞는 로봇 기능을 직접 설계·개발 했다. 예를 들어 이런 식이다: * “우리 반 친구가 길을 잃었을 때, 로봇이 어떻게 도와줄 수 있을까?” * “점심시간에 로봇이 메뉴를 알려주면 좋지 않을까?” * “친구가 기분이 안 좋을 때, 로봇이 위로해 줄 수 있을까?” 이런 질문을 바탕으로 아이들은 AI 음성 인식, 감정 표현, 모션 기능  등을 활용해 로봇을 프로그램했다. 사용된 로봇은 AI 기능이 탑재된 ‘Zowi’ 플랫폼 으로, 블록 기반 프로그래밍을 지원하고, 센서·스피커·모터 등을 통해 다양한 동작이 가능했다. ---  수업 방식도 혁신적이었다 기존 수업이 “선생님이 설명 → 아이들이 문제 풀이”였다면, 이 프로젝트 수업은 완전히 달랐다. * 💬 자기주...

거대한 언어모델을 작고 가벼운 장치에서 실행하기 위해 양자화, 가지치기, 프레임워크 최적화 등 다양한 전략이 적용되는 과정을 시각화한 일러스트 오픈소스 LLM을 저사양 환경에 배포하려는 이들의 도전기 요즘은 'AI 모델'이라고 하면 다들 뭔가 거대한 걸 떠올린다. GPT, LLaMA, Claude 같은 모델은 수십억 개의 파라미터를 가지고 있고, 그만큼 GPU도 무겁고 돈도 많이 든다. 실제로 이런 대형 언어모델(Large Language Model, LLM)을 굴리려면 초고성능 장비와 천문학적인 비용 이 필요하다. 하지만 모두가 그렇게 큰 서버를 가질 순 없다. 중소기업, 학교, 개인 연구자들은 훨씬 적은 자원으로 AI를 써야 한다. 그럼 이들에게 LLM은 '그림의 떡'일까? 최근 발표된 한 논문은 바로 이 문제에 대해 날카로운 해답을 제시했다. 제목은 다소 딱딱하지만 내용은 꽤 현실적이다. “오픈소스 LLM을 저자원 환경에 어떻게 배포할 것인가?”  이 논문은 LLaMA, Falcon, MPT 같은 공개 모델을 실제 현장에서 사용하기 위한 전략과 고충, 그리고 해결책 을 조목조목 풀어낸다. ---  왜 이 연구가 중요한가? 오늘날 AI의 민주화는 ‘접근성’에 달려 있다. 누구나 모델을 내려받을 수 있다고 해도, 그것을 실제로 ‘굴릴 수 있는가’는 또 다른 문제다. 특히 다음과 같은 환경에서는 더 큰 제약이 있다: * 💻 GPU 없이 CPU만 있는 시스템 * 🧠 RAM이 8GB 이하인 노트북 * 🛰️ 인터넷이 제한적인 엣지 디바이스 * 💡 전력 소비를 최소화해야 하는 임베디드 환경 이런 조건에서도 LLM을 쓸 수 있다면, AI는 진짜 일상 속으로 스며들 수 있다. 예를 들어, 농촌의 스마트 센서, 군사 통신 장비, 의료기기, 교육용 디바이스 등에 저자원 LLM이 탑재된다면, 그것은 단순한 기술 진보를 넘어 디지털 포용 의 실현이 된다. ---  연구팀이 제안한 3가지 핵심 전략 논문은 자원 제한 환경에서 LLM을 배포할 때...

라이프로그 이미지 속 장면들을 빠르게 필터링하고, 텍스트 검색어와 의미 일치를 찾아주는 YOLOv5+CLIP 기반의 이미지 검색 과정을 시각화한 일러스트 "지난 여름 여행 사진, 어디 있더라?" 오늘 아침, 문득 지난여름 제주도 여행 사진이 떠올랐다. 스마트폰을 열고 갤러리를 뒤지지만, 수천 장의 사진 속에서 정확히 찾는 건 생각보다 쉽지 않다. 시간 순서도 흐릿하고, 사진 파일명은 전부 “IMG\_XXXX”. 기억은 있지만, 위치는 없다. 이제는 AI가 그 일을 대신해줄 때 가 왔다. 최근 발표된 한 연구는 YOLOv5 와 CLIP 이라는 두 인공지능 기술을 결합해, 사용자가 원하는 이미지를 자연어 한 줄로 ‘정확히 찾아주는 시스템’을 구현했다. 말 그대로 " AI야, 나 작년에 한강에서 자전거 타던 사진 찾아줘 "가 가능한 시대가 열린 셈이다. ---  라이프로그? 당신의 삶이 곧 데이터 이 논문은 일명 라이프로그(lifelog)  이미지 검색에 초점을 맞춘다. 라이프로그란, 스마트폰·웨어러블 카메라 등으로 일상을 자동 기록 한 이미지 모음이다. 우리의 하루하루는 디지털 데이터로 축적되고, 그 양은 기하급수적으로 늘어난다. 문제는 이 데이터를 어떻게 검색하고 재사용하느냐 다. 아무리 많은 기록이 있어도, 필요한 순간에 찾지 못한다면 의미는 퇴색된다. ---  핵심은 ‘2단계 검색’ 전략 이 연구는 ‘검색의 효율성과 정확도’를 동시에 높이기 위한 2단계 필터링 전략 을 제안한다. 1. YOLOv5 객체 인식 기반 필터링    먼저 YOLOv5 모델을 활용해 각 이미지 속의 객체(사람, 자전거, 강아지 등)를 빠르게 탐지 한다. 이를 통해 전체 이미지 데이터에서 의미 없는 장면을 우선적으로 걸러낸다. 2. CLIP 기반 의미론적 검색    이후, 남은 이미지들을 CLIP 모델로 분석한다. CLIP은 ‘이미지’와 ‘텍스트’를 동일한 의미 공간에서 벡터로 표현할 수 있어, 사용자가 입력한 자연어 검색어에...

  “중요한 특징은 남기고, 덜 중요한 건 지운다” — CNN 안에서 정보의 가치를 판단하고 선택적으로 학습을 이어가는 새로운 드롭아웃 전략을 시각화한 일러스트   드롭아웃, 이제 똑똑해진다? 딥러닝의 핵심 기술 중 하나인 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분류, 자연어 처리, 자율주행 등 수많은 분야에서 놀라운 성과를 보여줬다. 하지만 이 기술에도 약점이 있다. 바로 과적합(overfitting)  문제다. 훈련 데이터에 너무 집착한 나머지, 실제 환경에선 오히려 성능이 떨어지는 현상이다. 이를 막기 위해 흔히 사용하는 방법이 바로 ‘드롭아웃(dropout)’ 이라는 정규화 기법이다. 기존의 드롭아웃은 학습 중 일부 뉴런을 무작위로 꺼버리는 단순한 방식이었다. 효과는 있었지만, 무작정 무작위로 꺼버리는 이 방법은 때때로 중요한 정보까지 버리게 만들어 오히려 성능을 저하시킬 위험이 있었다. 그런데 최근 한 연구팀이 발표한 새로운 방식은 다르다. CNN 내부의 ‘중요한 특징’을 식별한 뒤, 그 중요도에 따라 드롭아웃 비율을 조절 하는 스마트한 시스템이다. 말하자면, CNN이 "이건 중요한 정보니까 놔두고, 저건 덜 중요하니 잠깐 꺼두자 "며 스스로 판단하는 수준까지 발전한 셈이다. --- 드롭아웃 2.0의 핵심: PFID 이 연구의 주인공은 PFID(Probabilistic Feature Importance Dropout)  라는 새로운 드롭아웃 기법이다. 핵심은 간단하다. CNN 내부의 각 특징(feature)이 얼마나 중요한지 확률적으로 계산 한 뒤, 덜 중요한 것일수록 꺼질 확률을 높이는 방식이다. 기존 드롭아웃이 ‘동등하게 모두를 랜덤하게’ 처리했다면, PFID는 ‘정보의 가치’를 따진다는 점에서 매우 차별화된다. PFID는 그 자체만으로도 강력하지만, 연구진은 여기에 세 가지 보조 전략을 결합했다. 1. 적응형 드롭아웃(Adaptive Dropout) : 학습이 어느 단계에 와 있는지, 어떤 층(layer)인지에 따라 드...

  교수가 직접 생성한 ‘가짜 AI 코드’를 기준으로 학생 제출 코드를 비교하고, 유사성이 높은 경우 AI 사용 가능성을 경고하는 프로세스를 시각화한 인포그래픽. 생성형 AI가 써준 코드, 학생이 쓴 코드, 누가 구분할 수 있을까? 대학에서 코딩 과제를 채점해야 하는 교수라면 요즘 가장 난감한 질문일지도 모른다. 실제로 코드 표절 탐지 도구들은 생성형 AI가 작성한 코드를 사람의 손글씨처럼 구별해내지 못하는 경우가 많다. 이런 현실 속에서 사우디아라비아의 샤리크 바시르 교수는 흥미로운 해결책을 제안했다. 바로 '가짜 AI 코드(Pseudo-AI Submission)'다. --- 문제는 뭘까? ChatGPT나 Codex 같은 생성형 AI는 이제 초급 프로그래밍 과제를 순식간에 풀어낸다. 학생이 조금만 손을 보면 거의 티도 안 난다. 기존 표절 탐지 도구(MOSS, JPlag 등)는 같은 코드가 복붙됐을 때만 잡아낸다. 하지만 AI는 문제마다 조금씩 다른 코드, 다양한 표현 방식으로 결과물을 내놓는다. 즉, 똑같은 질문을 해도 똑같은 코드가 나오지 않는다. 이게 바로 AI 코드 감별이 어려운 이유다. 또한, 기존의 AI 탐지 도구들도 대부분 자연어 분석 기반이라 코드 특성에는 최적화되어 있지 않다. 그래서 '코드를 위한 AI 탐지'가 필요하다는 목소리가 커지고 있다. --- 바로 그래서, '가짜 AI 코드' 바시르 교수의 아이디어는 단순하면서도 기발하다. 교수 본인이 먼저 AI를 이용해 과제 문제에 대한 "AI 답안 예시"를 만든다. 그리고 이 코드를 학생들에게 공개한다. 즉, "이런 식으로 AI가 답을 짤 수 있으니, 너희가 그대로 내면 티 난다"는 경고다. 이 '가짜 AI 코드'는 단순한 예시가 아니다. 표절 탐지 시스템에도 함께 업로드되어, 이후 제출되는 학생 코드가 여기에 얼마나 유사한지를 분석한다. 즉, AI 코드와 비슷한 결과물은 그대로 걸러지는 셈이다. 이 방...

  AI 전정 로봇과 농부의 협업, 포도밭의 미래를 그리다 “어디를 자를지” 스스로 판단하는 전정 AI의 실현 전 세계에서 와인을 생산하는 포도밭은 대부분 ‘전정(pruning)’ 이라는 고된 작업을 매년 반복한다. 전정이란 포도나무의 불필요한 가지를 잘라내는 작업 으로, 포도의 품질과 생산량을 좌우하는 핵심 과정이다. 그러나 이 작업은 매우 섬세하고 노동 집약적이라, 오랫동안 숙련된 농부의 경험과 눈 에 의존해왔다. 하지만 지금 이 순간, 전통 농업의 판도가 뒤바뀌고 있다. 스페인 에스트레마두라 대학의 연구팀은 “AI가 포도나무 가지를 보고, 어디를 자를지 정확히 판단할 수 있다면?”이라는 질문에 도전했고, 그 결과 실제 로봇 전정 시스템의 핵심 기술을 구현 해냈다. 이름하여, “전정 포인트를 직접 찾아내는 인공지능” 의 시대가 시작된 것이다. ---  전정은 단순한 ‘절단’이 아니다 포도나무 전정은 생각보다 훨씬 복잡하다. 그냥 아무 가지나 자르면 안 된다. 너무 많이 자르면 이듬해 생산량이 줄고, 너무 적게 자르면 품질이 떨어진다. 특히 어디를 자르느냐 가 가장 중요하다. 일반적으로 포도나무 가지에서 두 번째나 세 번째 싹(bud)  부근을 자르는 것이 이상적이다. 이 지점을 정확히 찾아야 포도나무가 건강하게 자라고, 열매도 풍성하게 맺는다. 그런데 이 중요한 작업이 아직도 전 세계 대부분의 포도밭에서 사람의 손에 의존 하고 있다. 기계화된 전정 장비는 있지만, 대부분은 1차 가지 정리(pre-pruning)  수준에 머물며, 진짜 ‘정확한 잘라내기’는 숙련자의 눈에만 맡겨진다. ---  AI에게 가위를 맡길 수 있을까? 연구팀은 바로 이 질문에 답하기 위해, 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용한 자동 전정 시스템 을 설계했다. 핵심 목표는 명확하다:   "카메라로 포도나무를 촬영했을 때, AI가 '이 부분을 자르면 된다'고 실시간으로 판단해주는 시스템을 만들자." 이를 위해 연구팀은 대표적인 이미지 ...

  대형 언어 모델을 평가하기 위한 세 가지 핵심 요소—효율성, 응용 분야, 미래 방향성—을 아이콘으로 시각화한 인포그래픽 지금까지의 연구를 한눈에 정리한 최초의 종합 리뷰 ChatGPT, GPT-4, BERT, LaMDA... 우리 일상에 깊숙이 들어온 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models) . 요즘은 누구나 한 번쯤 써봤을 이 기술이 과연 진짜 효율적이고 실용적인지 , 그리고 어떤 분야에서 어떻게 쓰이고 있는지 에 대해 과학적으로 검토한 논문이 나왔다. 아랍에미리트 샤르자 대학교 연구팀은 2019년부터 2023년까지 발표된 주요 논문 27편을 분석해, LLM의 적용 분야 , 모델 종류 , 하드웨어 자원 , 성능 측정 방법  등을 체계적으로 정리했다. 이름하여 최초의 LLM 효율성 종합 리뷰 다. ---  사용 분야부터 보자: 텍스트 생성이 대세! 연구팀은 먼저 각 논문에서 LLM이 실제로 어디에 쓰였는지 를 살펴봤다. 그 결과, 가장 많이 쓰인 분야는 데이터 생성 . 예를 들어 텍스트 요약, 코드 생성, 자연어 생성 등이다. 그 다음으로 많았던 건 프롬프트 기반 작업(prompt engineering) 이었다. 입력을 잘 조정해서 모델의 출력을 조절하는 분야다. 기타로는 데이터 편집 및 제어 , 데이터 예측  등이 있었다. 재밌는 점은 단순히 생성하는 것뿐만 아니라 입력 그 자체를 조절해 원하는 출력을 유도하는 기술 이 학계에서 주목받고 있다는 점이다. --- 어떤 모델이 제일 많이 쓰였을까? 당연히 예상했겠지만, 가장 많이 쓰인 모델은 GPT-3 였다. 27편 중 10편에서 사용됐고, 그 다음은 코딩에 특화된 Codex , 그 외에도 GPT-2, GPT-3.5, LaMDA, BERT, PaLM, T0, GPT-NeoX 등도 등장했다. 흥미로운 건 이들 중 59%는 오픈소스 , 나머지 41%는 폐쇄형 이었다는 점이다. 즉, 연구자들 다수가 자유롭게 사용할 수 있는 오픈소스 모델을 선호했지만, 여전...

  AI 칩과 비전 트랜스포머 구조, 그리고 응답 속도를 시각화한 AutoViT 개념도 인공지능 분야에서 이미지 인식이나 객체 탐지에 가장 강력한 무기 중 하나는 단연 비전 트랜스포머(ViT) 다. 하지만 문제는 “너무 무겁다” 는 것. 강력한 만큼 연산량이 많아, 스마트폰 같은 모바일 기기에서는 작동이 느리거나 아예 불가능한 경우도 많다. 그래서 연구자들이 궁금해졌다. “정말 모바일에서도 실시간으로 작동할 수 있는 비전 트랜스포머를 만들 수 없을까?” 이 질문에 대한 대답을 찾기 위해, 미국 노스이스턴대학교와 마이크로소프트의 공동 연구팀은 새로운 알고리즘을 개발해냈다. 이름하여 AutoViT . 이 모델은 단순히 작게 만든 ViT가 아니라, 하드웨어의 특성을 고려해 ‘진짜로 빠르게’ 동작하는구조를 자동으로 찾아주는 신형 검색기술(NAS)을 사용한다. 트랜스포머 vs CNN, 누가 더 모바일에 적합할까? 전통적으로 이미지 처리에는 합성곱 신경망(CNN) 이 강세였다. 그런데 트랜스포머가 등장하면서 이야기의 흐름이 달라졌다. CNN은 지역 정보에는 강하지만 전체 구조를 파악하는 데 약했고, 트랜스포머는 반대로 전체적인 시야는 좋지만 계산량이 많고 느렸다. 연구팀은 둘의 장점을 합치기로 했다. CNN의 빠른 연산과 지역 처리능력, 트랜스포머의 전역 정보 추출능력을 결합해 ‘하이브리드 구조’를 만들고, 여기에 자동화된 설계 알고리즘(Neural Architecture Search, NAS) 을 더했다. 단순히 성능만 보는 것이 아니라, 실제 디바이스에서의 속도(Latency) 를 평가 기준으로 삼았다. AutoViT의 비밀 병기: 하드웨어를 아는 NAS AutoViT의 핵심은 “Latency-aware Coarse-to-Fine Search”, 즉 연산 지연을 중심으로 정밀하게 최적화하는 탐색 기법이다. 이들은 모델을 무작정 설계하지 않았다. 모바일 기기에서 실제로 각 연산 블록이 어느 정도 시간을 차지하는지를 미리 측정한 테이블(lookup table) 을...

  딥러닝 모델이 '자동차' 개념을 어떻게 다양한 방식으로 인식하는지를 설명하는 시각화. 하나의 개념도 실제로는 서로 다른 하위 개념(서브개념)으로 분포하며, 이를 포착하는 것이 바로 LoCE 기법의 핵심이다. 딥러닝 비전 모델, 특히 자율주행이나 의료 영상 같은 고위험 분야에 사용되는 경우, 그 결정 과정이 어떻게 이루어지는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. 그래서 요즘 뜨고 있는 분야가 있다. 바로 '설명 가능한 인공지능(XAI)'이다. 그런데 대부분의 설명 기법은, '자동차'라는 개념을 딱 하나의 벡터로 표현한다. 이는 모델이 어떤 픽셀이 자동차인지 아닌지를 선형적으로 구분할 수 있다고 가정한다. 그런데 과연 딥러닝 모델이 그렇게 단순하게 사고할까? 독일의 연구진은 이 질문에 정면으로 도전했다. 이들은 딥러닝 모델이 자동차라는 개념을 하나의 벡터가 아니라, 훨씬 복잡한 '분포'로 인식하고 있다는 사실을 밝혀냈다. 그리고 그 분포를 포착할 수 있는 새로운 분석 방법, '로컬 개념 임베딩(Local Concept Embedding, LoCE)'을 제안했다. --- 개념은 하나가 아니다: LoCE의 발상 전통적인 XAI 기법은 사용자 정의 개념(예: 자동차, 사람, 고양이)을 딥러닝 모델의 잠재 공간(latent space)에서 하나의 방향 벡터로 표현한다. 하지만 이 논문은 한 이미지 속의 자동차도 '가까운 자동차', '멀리 있는 자동차' 등 서로 다른 서브개념(sub-concept)으로 나뉘어 있을 수 있다고 본다. 또 '버스'와 '트럭'처럼 개념 사이에 겹치는 경우도 많다. 이런 미묘한 차이를 단 하나의 벡터로는 담을 수 없다는 것이다. 그래서 LoCE는 각 이미지마다 개별적으로 최적화된 '로컬 벡터'를 만든다. 즉, 모든 데이터를 통합해 하나의 전역 벡터(global concept vector)를 만드는 대신, ...