# data[].attributes.body
기술 소개 : 경마중계 화면에서 달리는 말을 실시간으로 따라다니며 정보를 표시하는 인공지능 시스템 ‘Race Vision AI’

원리 : AI가 기수들이 쓴 모자의 색상을 학습해 개별 경주마를 구분하는 독창적인 방식을 고안했다. 약 1만5000장의 경주 이미지와 20만 건의 데이터를 직접 수집하고 분석했으며 사계절은 물론 날씨별, 시간대별 등 다양한 조건에서 촬영된 경주 영상을 AI에게 학습시켰다. 그 결과 Race Vision AI는 95% 이상의 정확도로 경주마를 식별할 수 있게 됐다. 이렇게 학습된 AI는 실제 중계 화면에서 기수의 모자 색으로 말 번호를 식별하고, 식별한 번호에 해당하는 말 이름과 배당률 등 정보를 불러와 움직이는 말 위에 자동으로 표시한다.

# data[].attributes.attachment_link.title
한국마사회, AI로 경마 중계 혁신…“더 이상 어떤 말인지 헷갈리지 않아요”

# data[].attributes.attachment_link.description
한국마사회(회장 정기환)가 경마중계 화면에서 달리는 말을 실시간으로 따라다니며 정보를 표시하는 인공지능 시스템 ‘Race Vision AI’를 개발했다고 2일 밝혔다. 한국마사회 방송센터는 이 시스템을 외주 개발 없이 100% 소속 직원들의 자체 기술력으로 직접 설계부터 구축까지 완성해 연간 억대 예산도 절감했다.그동안 경마 팬들의 가장 큰 불편은 TV나 모바일로 경마를 시청할 때 화면 속 말들을 구분하기 어렵다는 점이었다. 특히 중장년층이 주 이용층인 경마 특성상, 작은 화면에서 빠르게 달리는 여러 마리의 말을 식별하는 것은 더욱 어려웠다. 실제로 한국마사회가 실시한 고객 의견조사에서 응답자의 88.4%가 경주마 추적 자막 시스템 도입을 원한다고 답했으며 이중 75.8%는 “매우 필요하다”고 강하게 희망했다.이에 한국마사회는 AI가 기수들이 쓴 모자의 색상을 학습해 개별 경주마를 구분하는…

# data[].attributes.body
인공지능은 우리의 생활과 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 활용되고 있다.
첫 번째 사례는 자율주행 자동차이다. 자율주행 자동차는 인공지능이 카메라와 센서, GPS로부터 얻은 정보를 분석하여 스스로 운전 경로를 결정하고 장애물을 피하는 기술이다. 테슬라나 현대자동차의 자율주행 시스템이 대표적인 예로, 이러한 기술은 운전자의 편의를 높이고 교통사고를 줄이는 데 도움을 준다.두 번째 사례는 의료 영상 진단이다. 인공지능은 엑스레이나 MRI 영상을 분석하여 암이나 폐질환 등 질병을 조기에 발견하는 데 활용된다. 루닛 Insight나 IBM Watson Health 같은 시스템이 그 예로, 인공지능의 분석을 통해 진단의 속도와 정확도가 향상되고 의사의 진료를 보조할 수 있다.

# data[].attributes.body
1.자율주행 차량

자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다.

2. 스마트 디지털 도우미

시리, 구글어시스턴트, 알렉사 및 코타나 등 유비쿼터스 스마트 디지털 도우미를 살펴보자. 기본적으로 명령을 하면 듣고 응답하여 행동으로 바꿀 수 있는 제품들이다. 시리를 누르면 ‘친구에게 전화 걸기’와 같은 명령을 내릴 수 있다. 이 기능은 몇 초 만에 사용자가 말한 내용을 분석하고 음성을 둘러싼 모든 배경 소음을 걸러내고 명령을 해석하여 실제로 수행한다.

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

# data[].attributes.body
테슬라의 인공지능(AI) 주요 사례는 완전자율주행(FSD) 시스템과 **휴머노이드 로봇 '옵티머스'**입니다. FSD는 카메라 센서와 뉴럴 네트워크를 기반으로 도로를 인식하고 주행하며, 최근 일본 등 해외에서 일반도로에 시범 도입되었고, 텍사스에서는 AI 로보택시 유료 서비스도 시작했습니다. 옵티머스는 복잡한 동작을 수행하며 AI 제어 및 데이터 실시간 처리 기술을 선보이고 있습니다.

# data[].attributes.body
1.스마트폰 음성인식AI(하이빅스비,시리)

2.콘텐츠추천:시청 기록을 바탕으로 콘텐츠를추천한다.

# data[].attributes.body
1. 스마트폰 개인 비서

Siri, 구글 어시스턴트, 알렉사 같은 음성 인식 AI는 질문에 답을 하거나, 일정을 관리하고, 날씨를 알려주는 등 개인 비서 역할을 한다. 음성 명령을 통해 다양한 기능을 간편하게 이용할 수 있게 해준다.

2. 스마트 가전제품

AI가 내장된 가전제품도 많다. 예를 들어, 로봇 청소기는 집 안 구조를 학습해 자동으로 청소 경로를 최적화하고, 스마트 냉장고는 내부 재료를 인식해 레시피를 추천하기도 한다. 에어컨, 세탁기 등도 사용 패턴을 학습해 효율적으로 작동한다.

3. 자동차

자율 주행 기술이 발전하면서 일부 차량은 AI가 교통 상황을 인식하고, 경로를 최적화하며, 주차를 도와준다. 특히, 차선 유지, 자동 브레이크 같은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 운전자의 안전을 돕기 위해 AI 기술을 활용한다

4. 스마트홈 시스템

집안의 조명, 온도, 보안 시스템을 원격으로 제어하고 자동화할 수 있는 스마트홈 시스템에도 AI가 적용된다. 사용자의 생활 패턴을 학습해 자동으로 불을 켜고 끄거나, 외출 시 보안을 강화하는 등 맞춤형 기능을 제공한다.

5. 온라인 쇼핑 및 챗봇

AI 기반 챗봇은 고객 지원 서비스에서 사용되어 빠른 응답을 제공한다. 또한, 전자 상거래 플랫폼은 사용자가 관심을 가질 만한 상품을 추천하고, 구매 이력을 기반으로 개인 맞춤형 서비스를 제공한다.

6. 번역 및 언어 서비스

구글 번역, 파파고 같은 AI 번역기는 텍스트와 음성을 실시간으로 번역해 준다. 딥러닝 기술을 통해 언어의 맥락을 이해하고, 점점 더 정확한 번역을 제공할 수 있게 되었다.

7. 건강 관리 앱

헬스케어 앱은 AI를 통해 사용자의 활동량, 심박수, 수면 패턴 등을 분석하고 건강 관리를 돕는다. 특히, 스마트워치는 AI를 통해 심전도 등 건강 데이터를 분석하여 심장 질환을 감지하고 예방할 수 있도록 한다.

8. 금융 서비스

금융 분야에서는 AI가 이상 거래를 탐지해 보안성을 높이거나, 고객의 소비 패턴을 분석해 맞춤형 금융 상품을 추천한다. 또한, 대출 심사에서도 AI를 활용해 신용 점수를 평가하는 시스템이 도입되고 있다.

9. 교육 및 학습 플랫폼

AI는 학습자의 성향과 학습 수준을 분석해 맞춤형 학습 콘텐츠를 추천한다. 예를 들어, AI 기반 학습 앱은 학생의 학습 속도에 맞춰 문제 난이도를 조절하고, 부족한 부분을 보완하는 콘텐츠를 제공한다.

10. 영상 및 음악 추천 서비스

유튜브, 넷플릭스, 스포티파이 등은 사용자의 시청 또는 청취 이력을 바탕으로 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. AI가 사용자의 취향을 분석하여 선호하는 콘텐츠를 찾아주기 때문에 더 쉽게 원하는 콘텐츠를 찿을 수 있다.

프리진 뉴스 - 일상생활 속에서 인공지능은 어떻게 활용되고 있나?

# data[].attributes.body
1. 자율주행 차량
자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다.

2. 스마트 디지털 도우미
시리, 구글어시스턴트, 알렉사 및 코타나 등 유비쿼터스 스마트 디지털 도우미를 살펴보자. 기본적으로 명령을 하면 듣고 응답하여 행동으로 바꿀 수 있는 제품들이다. 시리를 누르면 ‘친구에게 전화 걸기’와 같은 명령을 내릴 수 있다. 이 기능은 몇 초 만에 사용자가 말한 내용을 분석하고 음성을 둘러싼 모든 배경 소음을 걸러내고 명령을 해석하여 실제로 수행한다.

# data[].attributes.body
AI(카메라)를 활용한 돼지 무게 재기

인공지능(AI) 카메라를 활용하면 사람이 돼지 한 마리 한 마리의 숫자를 세거나 직접 무게를 재지 않아도 된다. 영상 속 돼지들 위에 각각 번호가 매겨지고, 해당 번호의 돼지 무게가 화면에 표시된다.

​

예전에는 일일이 돼지 수를 세서 육가공 업체에 보냈다. 한 마리씩 저울에 올려 무게도 재야했다. 이제는 인공지능(AI) 카메라로 마릿수와 무게를 곧바로 알 수 있다. 그래서 거래도 훨씬 투명하고 정확해졌다.

​

전남 신안군의 농장을 운영하는 한 건물안에 한 무리의 돼지가 밖으로 통하는 통로를 지나가자 벽에 붙어 있는 작은 패널에 마릿수와 무게가 표시됐다. 9만9000m²(약 3만 평) 넓이의 농장에서 돼지 7500마리를 직원 7명이 키우고 있다. 매일 돼지를 출하하는데 AI 카메라 덕분에 작업 시간과 일손이 크게 줄었고 저체중 돼지까지 걸러낼 수 있다.

​

이 농장의 카메라는 AI 스타트업 인트플로우의 제품이다. 카메라 영상을 AI로 분석해 돼지 숫자와 각각의 무게를 측정한다. ‘제3의 농업혁명’으로 불리는 애그테크(AgTech·첨단 농업)에서도 AI의 바람이 거세다. 특히 급속한 고령화와 농업인구 감소 시대에 AI를 활용한 ‘스마트 농업’이 미래 농업의 대안으로 떠오르고 있다.

​

# data[].attributes.body
1:스팸으로부터 보호

일반적인 스팸 필터에는 사용자에게 도달할 수 있는 스팸의 양을 최소화하는 여러 규칙과 알고리즘이 있다. 이를 이용하면 성가신 광고 등으로부터 벗어날 수 있을 뿐만 아니라 신용 카드 사기, 신원 도용 및 악성 소프트웨어 방지에도 도움을 받을 수 있다.

좋은 스팸 필터를 효과적으로 만드는 것은 바로 이 필터를 실행하는 AI이다. 필터 뒤에 있는 AI는 이메일 메타데이터를 사용한다. 즉, 특정 단어나 문구를 지속적으로 주시하고 일부 신호에 초점을 맞춰 스팸을 걸러낸다.

2:표절 적발

인터넷을 이용하면 표절을 쉽게 할 수 있다. 오늘날 정보 및 데이터의 양은 무제한에 가까워서 비양심적인 사람들이 이를 쉽게 활용할 수 있다. 실제로 어떤 에세이를 존재하는 모든 데이터와 비교하고 대조할 수 있는 사람은 없다. AI는 다르다.

AI는 대량의 정보를 확인하고 관련 텍스트와 비교하며 일치하는 정보가 있는지 여부를 확인할 수 있다. 또한 이 분야의 발전과 성장 덕분에 일부 도구는 실제로 외국어로 된 출처뿐만 아니라 이미지와 오디오도 확인할 수 있다.

# data[].attributes.body
테슬라와 함께 자율주행 기술 개발을 이끌 고 있는 구글 자회사 웨이모의 AI 활용 사례도 눈 여겨 볼 만하다. 웨이모는 구글의 자회사답게 생성형 AI를 적극 활용 중이다. 구체적으로 GAIA-1 생성형 AI 모델을 통해 실제 주행 데이터를 5000배 확장하는 기술을 개발했다 2025년 5월 최신 연구에 따르면%C2%A0웨이모는 생성형 AI 기술을 활용해 V2V(Vehicle to Vehicle) 교차로 사고 발생률을 인간 운전자 대비 96% 감소시킨 것으로 확인됐다.또 LINGO-2 모델을 통해 운전 결정의 설명 가능성을 89%까지 향상시켰다. 웨이모의 시스템은 43개 언어로 운전 로직을 설명할 수 있어 사용자 신뢰도를 크게 높였다는 점에서도 향후 활용 가능성이 높은 것으로 평가받는다.독일을 대표하는 자동차 제조사 BMW도 AI 기술을 활용해 자율주행 관련 기술을 발전시키고 있다. BMW는 AWS(Amazon Web Services)와 협력해 퀄컴 스냅드래곤 라이드 비전 플랫폼을 기반으로 한 자율주행 시스템을 개발하고있다.

케이뱅크는 이러한 생성형 AI의 활용 범위를 제도권 내에서 공식화하기 위해 금융당국에 혁신금융서비스를 신청했고 최근 금융위원회로부터 ▲생성형 AI 앱 번역 ▲생성형 AI 상담 어시스턴트(Assistant) ▲생성형 AI 내부 업무 생산성 향상 서비스 등 3건을 혁신금융서비스로 지정받았다. 그는 "금융당국의 가이드라인 아래에서 생성형 AI의 활용을 더욱 확대하고 보다 정교한 서비스 운영 체계를 갖출 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

# data[].attributes.body
AI는 인공위성 영상과 결합해 하루하루의 농작물 재배 상태도 분석해준다. 인공위성 농업 기술 기업 새팜은 국내외 220여 기의 인공위성 영상을 학습한 AI를 통해 매일 어떤 조치를 해주는 게 바람직한지 판단해서 알려준다. 예컨대 언제 논에 물을 대야 하는지, 비가 와서 물이 고인 지점은 어디인지 등을 농민들이 손쉽게 확인할 수 있다. 현재 전국의 1048개 농가에서 새팜의 서비스를 이용하고 있다.

​

인공위성 영상 등과 AI를 활용하면 농작물 생산량도 예측할 수 있다. 국제 농산물 작황을 예측하는 독자 기술을 가진 바르카는 미국 농무부만큼이나 정확하게 미국의 대두, 옥수수 생산량을 예측해냈다. 바르카의 예측값과 미국 농무부의 값은 오차범위가 3%도 나지 않았다. 바르카는 생산량을 예측해 생산량이 적을 때 미리 계약해 이익을 내는 사업 구조를 갖고 있다.

인공지능(AI) 카메라를 활용하면 사람이 돼지 한 마리 한 마리의 숫자를 세거나 직접 무게를 재지 않아도 된다. 영상 속 돼지들 위에 각각 번호가 매겨지고, 해당 번호의 돼지 무게가 화면에 표시된다.

예전에는 일일이 돼지 수를 세서 육가공 업체에 보냈다. 한 마리씩 저울에 올려 무게도 재야했다. 이제는 인공지능(AI) 카메라로 마릿수와 무게를 곧바로 알 수 있다. 그래서 거래도 훨씬 투명하고 정확해졌다.

# data[].attributes.body
Amper Music, 쉽고 빠른 음악 제작

또한 영상과 광고를 위한 배경음악에 최적화된 Amper Music은 직관적인 인터페이스로 초보자도 쉽게 음악을 제작할 수 있는 AI 도구다. 유튜버와 영상 제작자들이 배경음악 제작에 주로 사용한다.

주요 특징은 장르, 템포, 길이 설정으로 맞춤형 음악 생성으로 트랙 단위로 음악 편집이 가능하며 비트 조절 및 가사 추가 기능도 있다. 이런 점에서 Amper Music은 광고나 소셜 미디어 콘텐츠 제작자들에게 간편한 음악 제작 도구로 인기가 높다.

실험적 음악 창작인 Magenta는 구글이 제공하는 오픈 소스 AI 프로젝트로, 음악 및 예술 창작을 위한 다양한 모델을 지원한다. 프로그래밍과 음악 창작을 결합하려는 창작자들에게 적합하다.

주요 기능은 MelodyRNN, MusicVAE 등 다양한 음악 생성 모델을 제공한다. 기존 음악의 변주 및 새로운 리듬 생성과 오픈 소스 기반으로 커스터마이징이 가능하다. Magenta는 실험적인 음악 제작과 AI 프로그래밍을 결합한 창작을 선호하는 사용자들에게 인기를 끌고 있다.

AI와 음악생성 (달리로 생성한 이미지)

그런가 하면 일반인들도 편히 누구나 쉽게 만드는 Boomy는 간단한 설정으로 음악 제작과 수익화까지 노려볼만 하다. Boomy는 초보자부터 전문가까지 누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 작곡 플랫폼이다. 사용자는 생성된 음악을 바로 편집하고 스트리밍 플랫폼에 업로드해 수익화할 수도 있다.

주요 특징은 스타일 맞춤형 빠른 음악 생성이 장점이다. 간단한 편집 도구로 수정도 가능하고 스트리밍 플랫폼에 업로드 및 수익 창출도 가능해, Boomy는 소셜 미디어나 개인 창작물 배경음악 제작에 최적화되어 있다.

AI, 수면 분석 패러다임 바꾸나… 하룻밤 전체 수면 데이터 정밀 분석 기술 개발

기자명 정한영 기자

입력 2025.03.18 16:57

댓글 0

바로가기 복사하기 본문 글씨 줄이기 본문 글씨 키우기

SNS 기사보내기

페이스북(으)로 기사보내기 트위터(으)로 기사보내기 카카오스토리(으)로 기사보내기 네이버블로그(으)로 기사보내기 URL복사(으)로 기사보내기 이메일(으)로 기사보내기 다른 공유 찾기 기사스크랩하기

트랜스포머 기반 AI 모델은 뇌, 움직임, 심장 및 호흡 데이터에서 8시간 수면 신호를 분석하여 요약을 생성한 다음, 이를 사용하여 밤새 수면 단계를 분류(출처:마운트 시나이 병원)

미국 마운트 시나이 병원(Mount Sinai Hospital) 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 하룻밤 동안의 수면을 종합적으로 분석하는 새로운 기술을 개발했다. 연구진은 101만 1,192시간에 달하는 방대한 수면 데이터를 학습해 기존 방식보다 높은 정확도로 수면 단계를 분석할 수 있는 모델을 구축했다.

이번 연구에서 개발된 ‘패치 파운데이셔널 트랜스포머 포 슬립(PFTSleep, Patch Foundational Transformer for Sleep)’ 모델은 뇌파, 근육 활동, 심박수, 호흡 패턴 등을 종합적으로 분석해 수면 단계를 분류하는 기술을 적용했다.

기존 수면 연구는 수면 다원 검사(Polysomnography, PSG) 데이터를 이용하더라도 전문가가 수작업으로 짧은 구간을 분석하거나, AI를 활용하더라도 전체 수면 과정을 종합적으로 해석하지 못하는 한계를 지니고 있었다. 새롭게 개발된 모델은 한밤의 수면을 전체적으로 분석하며 보다 정밀한 패턴을 포착할 수 있도록 설계됐다.

연구를 주도한 아이칸 의과대학(Icahn School of Medicine) 박사과정 연구원 벤자민 폭스(Benjamin Fox)는 "이번 연구는 AI 기반 수면 분석에서 중요한 도약이 될 것"이라며 "단순히 데이터를 분류하는 것이 아니라, AI가 수면 연구 데이터에서 임상적으로 의미 있는 특징을 학습하고 활용할 수 있도록 한 점이 핵심"이라고 설명했다. AI가 수면 데이터를 해석하는 방식도 기존과 차별화됐다.

지도 학습 방식이 아닌 '자기 지도 학습(Self-supervision)' 기법을 활용해, 사람이 직접 라벨링하지 않은 생리학적 신호에서도 유의미한 패턴을 학습할 수 있도록 했다. 이러한 접근법을 통해 모델의 정확성을 높이고, 보다 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 최적화했다.

마운트 시나이 병원 수면 및 생체리듬 분석 그룹(Sleep and Circadian Analysis Group) 디렉터 안킷 파레크(Ankit Parekh) 박사는 "이번 연구는 AI를 활용해 수면 분석을 더욱 정교하고 표준화할 수 있는 가능성을 보여준다"며 "향후 임상 적용을 목표로 기술을 개선해 수면과 관련된 건강 위험 요소를 보다 효율적으로 식별할 계획"이라고 밝혔다. 연구진은 현재 모델을 수면 단계 분류뿐만 아니라 수면 장애 탐지 및 건강 예측에도 적용할 수 있도록 확장하는 연구를 진행 중이다.

AI 기반 수면 연구의 발전은 수면 건강과 전반적인 건강 상태 간의 관계를 보다 깊이 이해하는 데 기여할 것으로 보인다. 마운트 시나이 병원 인공지능 및 인간 건강 연구소(Windreich Department of Artificial Intelligence and Human Health) 소장 기리쉬 나드카르니(Girish N. Nadkarni) 박사는 "AI를 활용한 수면 분석은 기존 방식보다 더 일관성 있게 데이터를 해석할 수 있도록 해준다"며 "이를 통해 수면 건강과 다양한 질환의 연관성을 연구하는 데 새로운 기회를 제공할 것"이라고 전망했다.

이번 연구는 AI가 수면 연구를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여주는 중요한 사례로 평가된다. 연구진은 AI가 의료 전문가를 대체하는 것이 아니라, 보다 신속하고 정밀한 분석을 지원하는 도구로 활용될 것이라고 강조했다. 다만, AI 분석이 항상 완벽하지 않으며 특정 조건에서 한계가 있을 수 있다는 점도 고려해야 한다. AI가 학습한 데이터와 실제 임상 환경이 다를 경우 결과가 다르게 나타날 가능성이 있으며, 이를 보완하기 위한 추가 연구가 필요하다.

한편, 해당 연구는 국제 학술지 ‘슬립(SLEEP)’에 '밤새 다중채널 수면 연구 데이터를 활용하는 기초적인 변환기는 수면 단계를 정확하게 분류(A foundational transformer leveraging full night, multichannel sleep study data accurately classifies sleep stages-보기)'란 제목으로 지난 13일 게재됐으며, 향후 수면 장애 진단 및 건강 위험 예측을 위한 임상 응용 가능성을 제시하고 있다.

향후 연구진은 모델의 임상적 적용 가능성을 검토하고, 다양한 수면 장애 및 건강 위험 요소를 탐색하는 연구를 이어갈 예정이다. AI가 수면 연구의 패러다임을 변화시키는 과정에서 기술적·윤리적 과제를 어떻게 해결해 나갈지 주목된다.

# data[].attributes.body
은행은 매일 업무를 진행하면서 엄청난 양의 거래를 처리한다. 은행은 이 모든 것을 추적하고, 분석한다. 보통 사람에게는 불가능한 일이다. 사기 등 부정한 거래는 매일 변경되는 양상을 보여준다. AI 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 1초에 수천 개의 거래를 분석할 수 있다. 또 문제를 일으킬 수 있는 거래를 파악하고 향후 문제에 대비하도록 할 수 있다.

대출을 신청하거나 신용 카드를 신청할 때마다 은행은 신용 점수, 재무 기록 등 여러 가지 요소를 확인할 필요가 있다. 은행은 이 모든 것을 소프트웨어로 처리할 수 있다. 이로 인해 승인 대기 시간이 단축되고 실수 여지가 줄어든다.

자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다.

# data[].attributes.body
기술소개: 비대면 진찰의 필요성과 함께 의료 데이터를 학습해 환자를 분석하고 진단하는 의료지능 왓슨

원리: 왓슨은 클라우드 기반 인공지능 플랫폼으로, 환자의 증상을 입력하면 과거 수십 년간 확보된 임상 사례는 물론 수십만 페이지에 달하는 전문 자료를 검색, 환자에게 가장 적합한 치료법을 제시한다.

# data[].attributes.body
인공지능(AI)을 활용해 생산성을 높이려는 대기업들이 급증하고 있다. 회의자료 요약이나 e메일 초안 작성 수준을 넘어, 소프트웨어를 개발하고 제조 공정을 핵심 업무에도 AI를 활용하는 것이다.

'AI생산성 혁신 그룹' 만든 삼성전자 #LG디스플레이 "AI로 OLED 공정 개선" #대기업 65.1%는 이미 업무에 AI 도입, #대한상의 "AI 쓰는 기업 매출 4% 올라"

8일 전자업계에 따르면 삼성전자는 최근 사내 게시판에 디바이스경험(DX) 부문 임직원을 대상으로 AI 코딩 에이전트인 ‘클라인’ 베타 서비스를 시작한다고 공지했다. “로그인 기능을 만들어 줘”라고 말하듯 명령하면 코드 작성부터 수정·테스트까지 처리할 수 있다. 삼성전자 측은 “단순 코딩 보조에 그치지 않고, 복잡한 소프트웨어 개발 작업을 단계적으로 수행할 수 있다”고 설명했다. 삼성전자는 오픈소스 AI인 클라인을 활용하기 위해 사내 보완 환경에 맞게 최적화했다. 이달 말까지 보완을 거쳐 이르면 다음 달 정식 버전을 도입할 예정이다.

삼성전자는 또 최근 DX 부문에 AI 인프라·시스템을 구축하고 AI 활용 지원, 우수 사례 확산 등을 맡는 ‘AI 생산성 혁신 그룹’을 신설하는 등 ‘AI 드리븐(driven) 컴퍼니’로 전환하기 위해 속도를 내고 있다. 각 사업부에는 ‘AI 생산성 혁신 사무국’도 마련됐다. [출처:중앙일보] https://www.joongang.co.kr/article/25342076

# data[].attributes.attachment_link.title
AI가 의료를 만났을 때…‘AI 의료 워크숍 2025’ 성료

# data[].attributes.attachment_link.description
ISEC 2025 조직위원회가 주최하고 서강대학교 웹3.0기술연구센터와 더비엔이 주관하는 이번 행사에선 ‘변화하는 미래 의료, AI와 협업하다!’란 주제로 의료와 인공지능의 융합이 가져올 변화와 혁신을 심도 있게 다뤘다.

# data[].attributes.body
의료 AI는 질병 조기 발견 및 진단 (폐렴, 유방암, 등), 정밀 진단 및 예측 (암 재발), 신약 개발 가속화 (효과적인 후보 물질 발굴), 맞춤형 치료 계획 수립 (환자별 최적의 치료법 제시), 의료 영상 분석 자동화 (X-ray, MRI분석 등), 수면 장애 진단 및 관리, 의료 행정 및 관리 자동화 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

인공지능(AI)은 의료, 금융, 자율주행, 스마트홈 등 다양한 분야에서 활용됩니다. AI는 의료 영상 진단, 맞춤형 상품 추천, 자율주행 자동차의 센서 데이터 분석, 음성 인식 및 생활 패턴 분석을 통한 스마트 홈 제어 등에 사용되며, 생산성 향상을 위한 자동화 및 데이터 기반 의사결정에도 기여하고 있습니다. 그리고 뤼튼, 챗GPT 등과 같이 생성형 인공지능도 점점 발달이 되고 있어, 제시어만 주면 그림, 소설, 시 등을 빠르게 만들어 줄수 있습니다.

# data[].attributes.body
금융 분야 역시 A가 활발히 활용되고있는 분야입니다. 특히원 은행에서 시 활용에 공을 들이고 있는데요. 가장 많은 인력인 금융

상담을 하는 창구 직원을 생성형 A가 대체할 수 있기 때문입니다. 따라서 각종 은행에서는 시 했봇을 속속 출시하면서 인력을

대체하기 위한 계획을 수립하고 있습니다. A 썼봇과 음성봇을 운영해 상담원 없이 응대를 하는 한편, 음성 기반 금융상담 A

서비스를 통해 고객 정보 기반으로 맞춤형 답변을 제공하고 있습니다. 자체적으로 금융 특화 언어 앤진을 개발해 개인 맞춤 시

금융비서 서비스도 출시될 전망입니다. 이처럼 은행들이 시 상담 서비스를 출시한 영향 때문인지 국내 은행 영업점 수는 2022년

말 기준 5800개로 코로나19 사태인 2019년과 비교하면 13.5%(909개) 줄어들었습니다.

# data[].attributes.body
1. 삼성전자

8일 전자업계에 따르면 삼성전자는 최근 사내 게시판에 디바이스경험(DX) 부문 임직원을 대상으로 AI 코딩 에이전트인 ‘클라인’ 베타 서비스를 시작한다고 공지했다. “로그인 기능을 만들어 줘”라고 말하듯 명령하면 코드 작성부터 수정·테스트까지 처리할 수 있다. 삼성전자 측은 “단순 코딩 보조에 그치지 않고, 복잡한 소프트웨어 개발 작업을 단계적으로 수행할 수 있다”고 설명했다. 삼성전자는 오픈소스 AI인 클라인을 활용하기 위해 사내 보완 환경에 맞게 최적화했다. 이달 말까지 보완을 거쳐 이르면 다음 달 정식 버전을 도입할 예정이다.

삼성전자는 또 최근 DX 부문에 AI 인프라·시스템을 구축하고 AI 활용 지원, 우수 사례 확산 등을 맡는 ‘AI 생산성 혁신 그룹’을 신설하는 등 ‘AI 드리븐(driven) 컴퍼니’로 전환하기 위해 속도를 내고 있다. 각 사업부에는 ‘AI 생산성 혁신 사무국’도 마련됐다. [출처:중앙일보] https://www.joongang.co.kr/article/25342076

2. 개인 비서

시리, 제미나이 등과 같은 인공지능 비서들이 일상생활에서 많이 사용되고 있다.

# data[].attributes.body
챗GPT 사용자의 질문을 '토큰'이라는 단위로 분해한 후, 방대한 학습 데이터를 통해 패턴을 분석해 확률적으로 가장 적절한 다음 단어를 예측하고 이를 이어 붙이는 방식으로 작동합니다. 이 과정에는 딥러닝 기반의 자연어 처리 기술과 아키텍처, 어텐션 메커니즘 이 핵심적으로 사용됩니다. 또한, 사람의 피드백을 활용한 강화학습을 통해 답변의 질을 높이는 과정을 거칩니다.

인공지능 기술은 의료분야에서 가장 뜨겁게 활용될 수 있다. 질병을 찾아내고, 치료하고, 예후를 관찰하고, 새로운 치료방법을 연구, 적용하는 등의 다양하고 광범위한 일들이 의료 분야에서 이루어지고 있고, 이러한 일들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 방법이 늘 필요하기 때문이다. 그러나 한편으로는, 사람의 건강과 생명에 직결되기에, 새로운 기술을 적용하는 데 있어서 많은 고민이 필요하다.

# data[].attributes.body
반자동 오프사이드 판독 시스템(SAOT) 도입

AI 기술 적용에 따른 오프사이드 논란 해소에 따라 전 세계 축구계는 발 빠르게 반자동 오프사이드 판독 시스템(SAOT) 도입에 나서고 있다. 아시아축구연맹(AFC)는 2024 카타르 아시안컵에 곧장 도입했고, 유럽 프로축구도 2023년 이탈리아 세리에A를 시작으로 UEFA 챔피언스리그(UCL), 스페인 라리가에서 적용했다. 영국 프리미어리그(EPL)에서는 올해 4월12일부터 SAOT 기술을 도입했다

AI잡는 AI

"엄마, 나…친구 보증을 섰는데…친구가 연락이 안 된대서…내가 잡혀 왔어."
60대 A씨는 딸 번호로 온 전화를 받고 깜짝 놀랐다. 휴대폰으로 들려오는 목소리, 말투 모두 영락없는 딸이었다. A씨는 집 근처 은행으로 가사 2000만원을 인출했다. 자초지종을 들은 창구 직원은 보이스피싱을 의심했고 112에 신고했다.경찰 확인 결과 이는 보이스피싱으로 밝혀졌다. 보이스피싱범들이 딸의 목소리를 인공지능(AI)으로 흉내를 내 피해자를 속인 것. 지난해 5월 부산에서 실제 있었던 일이다.SK텔레콤은 AI 사이버보안 기술 '스캠뱅가드'를 활용해 AI 기반 이상탐지 통합서비스를 개발했다. 해당 기술은 AI가 대화나 문자 문맥을 파악해 미끼 문자와 의심번호를 찾아내는 기술이다.

# data[].attributes.body
1. 챗 GPT

ChatGPT Pro를 선택하면 가장 신뢰할 수 있는 응답을 제공하기 위해 더 오래 생각하는 가장 지능적인 모델 버전을 활용할 수 있습니다. 외부 테스트 전문가의 평가에 따르면, o1 pro 모드는 데이터 과학, 프로그래밍, 판례법 분석 등의 분야에서 신뢰할 수 있는 정확성이 뛰어나며 포괄적인 응답을 제공합니다.

o1 pro 모드는 o1 및 o1‑preview에 비해 수학, 과학, 코딩에 걸쳐 난해한 ML 벤치마크에서 더 나은 성능을 보여줍니다.

2. 콴다

콴다는 전 세계에서 매월 800만 명의 학생이 이용하는 종합 교육 서비스입니다. 자체 개발한 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하여 학생들이 모르는 문제를 찍으면 단 5초 안에 문제를 인식하고, 동영상 풀이, 강의, 내신 기출 자료 등 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공합니다. 약 1.3억 개의 문제 검색이 콴다에서 매달 이루어지며 축적된 데이터는 더 나은 검색 결과를 제공하는 선순환 구조를 형성합니다. 콴다는 풀이 검색 앱을 넘어서 자체 개발한 수식 자동 풀이와 LLM 기반 문제 풀이 튜터 등의 기능을 통해 각 학생 개개인에게 최적화된 학습 경험을 제공하는 종합 교육 서비스로 자리잡고 있습니다.

# data[].attributes.body
야전에서: AI 드론, 미래 전쟁=작게는 12㎝에 불과한 초소형 드론도 AI를 탑재하면 ‘만능 무기’로 변신한다. 원래 드론은 원격에서 사람이 조종하거나, GPS(위성항법장치) 경로를 미리 입력해 비행한다. 그런데 AI를 탑재하면 스스로 지도를 보고 길을 찾으며 정찰한다. 여기에 폭탄을 실으면 가격이 400~500달러(소형 드론 기준, 약 55만~69만원)에 불과한 유도탄으로 변신한다. 현재 고성능 유도폭탄(JDAM)은 한 개에 3000만원, 공대지 유도미사일(AGM)은 1억원이 훌쩍 넘는다. 레이더에 잘 잡히지도 않고 요격이 힘들어 더욱 치명적이다. 글로벌 AI 방산업체 팔란티어의 전유광 국방·공공분야 고문(예비역 육군 소장)은 “현재 자율 무기체계가 탑재된 각종 드론은 이제 시작 단계지만, 궁극적으로는 전쟁의 양상을 바꾼다고 말했다. 인공지능을 의료 분야에 적용한 대표적인 사례가 바로 IBM이 개발한 ‘왓슨(Watson)’이다. 왓슨은 클라우드 기반 인공지능 플랫폼으로, 환자의 증상을 입력하면 과거 수십 년간 확보된 임상 사례는 물론 수십만 페이지에 달하는 전문 자료를 검색, 환자에게 가장 적합한 치료법을 제시한다.

# data[].attributes.body
빠른 속도로 삶을 변화시키고 있는 인공지능 기술은 자동차시장에도 큰 영향을 미치고 있다. 2018년은 차량에 본격적으로 딥러닝 기술을 적용하기 시작한 시점으로도 큰 의의가 있다. 최근 주요 전시회 흐름을 보면 차량용 음성인식과 자율주행, 동영상 분석, 인공지능 하드웨어, 자율주행 시뮬레이터 등 딥러닝을 적용한 기술들을 선보이고 있다.

영상과 음성 인식 기술은 이미 상용화에 들어가 있다. 딥러닝 기술의 상용화를 위해서는 GPU 기반의 인공지능 하드웨어 기술이 필수적이다. 현재 개발 중인 분야는 차선과 차량, 보행자 인식 등을 통한 주행 인식 기술, 음성 인식 인터페이스, 딥러닝 기반 차량 제어 및 자율주행, 차량 고장 진단, 운전자 인식, 공정 개선, 소비자 분석 등이 있다. 차량용 인공지능의 현재와 미래를 분석해 본다.

# data[].attributes.body
기술설명: 스마트폰 기반의 교통 서비스를 제공하는 우버(UBER)

원리: 스마트폰 기반의 교통 서비스를 제공하는 우버(UBER)의 예를 들면 자사 서비스에 인공지능 개념을 적극적으로 활용해 차량이 필요한 수요자와 차량을 운행하는 공급자(개인/법인) 사이에 원활한 연결을 제공함으로써 정보 비대칭성을 줄이고(지역과 시간대 별 차량 수요와 공급 관련) 자원의 활용을 극대화하고 있다. 여기서 한 걸음 더나가 우버는 운전사의 인건비를 줄이고 차량 가동률을 높이는 동시에 시간에 구애받지 않는 진정한 24×7×365 서비스를 목표로 자율주행차 기술에 집중하고 있다. 차량 소유시대의 종말에 대비한 자동차 업계의 관심까지 합쳐지면서 자율주행차에 대한 연구는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니며 현재 진행형으로 봐도 틀림없겠다.

출처: AEM (https://www.autoelectronics.co.kr)

# data[].attributes.body
◇ AI(카메라)를 활용한 돼지 무게 재기

​

인공지능(AI) 카메라를 활용하면 사람이 돼지 한 마리 한 마리의 숫자를 세거나 직접 무게를 재지 않아도 된다. 영상 속 돼지들 위에 각각 번호가 매겨지고, 해당 번호의 돼지 무게가 화면에 표시된다.

​

예전에는 일일이 돼지 수를 세서 육가공 업체에 보냈다. 한 마리씩 저울에 올려 무게도 재야했다. 이제는 인공지능(AI) 카메라로 마릿수와 무게를 곧바로 알 수 있다. 그래서 거래도 훨씬 투명하고 정확해졌다.

​

전남 신안군의 농장을 운영하는 한 건물안에 한 무리의 돼지가 밖으로 통하는 통로를 지나가자 벽에 붙어 있는 작은 패널에 마릿수와 무게가 표시됐다. 9만9000m²(약 3만 평) 넓이의 농장에서 돼지 7500마리를 직원 7명이 키우고 있다. 매일 돼지를 출하하는데 AI 카메라 덕분에 작업 시간과 일손이 크게 줄었고 저체중 돼지까지 걸러낼 수 있다.

​

이 농장의 카메라는 AI 스타트업 인트플로우의 제품이다. 카메라 영상을 AI로 분석해 돼지 숫자와 각각의 무게를 측정한다. ‘제3의 농업혁명’으로 불리는 애그테크(AgTech·첨단 농업)에서도 AI의 바람이 거세다. 특히 급속한 고령화와 농업인구 감소 시대에 AI를 활용한 ‘스마트 농업’이 미래 농업의 대안으로 떠오르고 있다.

​

2015년 10억 원이던 농장의 매출은 지난해 60억 원으로 늘어났다. 농장의 대표는 AI 카메라를 설치하는 데 수백만 원 들었는데 그 비용이 전혀 아깝지 않다고 말한다. 환기와 온도 조절, 사료 급식까지 모두 자동화했다고 말했다.

​

과거에는 돼지 무게를 재려면 겁에 질린 돼지를 2명이 달라붙어 저울로 이동시켜야 했다. 또한 분뇨에서 나오는 악취 때문에 일할 사람을 구하기도 어려웠다. 하지만 인공지능(AI) 카메라를 활용하면 이동하는 모습만으로 무게를 측정할 수 있다.

​

농장의 대표는 4000마리 넘게 키우는 농장에 우리 기술을 적용해 보니 무게를 측정하고 기록하는 작업 시간이 95% 줄었다고 말한다.

​

농장의 천장에는 손바닥만 한 카메라가 달려 있었다. 인트플로우가 개발한 AI는 이 카메라가 촬영한 영상을 토대로 돼지의 활동량, 성장률까지 측정해 준다. 작업자가 현장을 돌아다니면서 아픈 돼지를 찾거나 사료량 등을 일일이 전산에 넣을 필요도 없다. 이상 행동도 실시간으로 감지할 수 있어 아프리카돼지열병(ASF) 등 질병에도 신속히 대처할 수 있게 해준다.

​

인트플로우는 일본과 베트남, 스페인, 포르투갈 등 10개국 농가에도 제품을 수출했다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 전 세계 애그테크(AgTech·첨단 농업) 시장은 빠르게 성장하고 있다. 글로벌 시장조사 기관 스태티스타는 전 세계 애그테크 시장 규모가 내년에는 226억 달러까지 커질 것으로 전망했다. 2020년(91억 달러)과 비교하면 5년간 연평균 20% 성장하는 것이다.

​

​

◇ 위성영상을 활용한 농작물 재배

​

AI는 인공위성 영상과 결합해 하루하루의 농작물 재배 상태도 분석해준다. 인공위성 농업 기술 기업 새팜은 국내외 220여 기의 인공위성 영상을 학습한 AI를 통해 매일 어떤 조치를 해주는 게 바람직한지 판단해서 알려준다. 예컨대 언제 논에 물을 대야 하는지, 비가 와서 물이 고인 지점은 어디인지 등을 농민들이 손쉽게 확인할 수 있다. 현재 전국의 1048개 농가에서 새팜의 서비스를 이용하고 있다.

​

인공위성 영상 등과 AI를 활용하면 농작물 생산량도 예측할 수 있다. 국제 농산물 작황을 예측하는 독자 기술을 가진 바르카는 미국 농무부만큼이나 정확하게 미국의 대두, 옥수수 생산량을 예측해냈다. 바르카의 예측값과 미국 농무부의 값은 오차범위가 3%도 나지 않았다. 바르카는 생산량을 예측해 생산량이 적을 때 미리 계약해 이익을 내는 사업 구조를 갖고 있다.

​

​

◇ 인공지능(AI)으로 단백질 구조 해독 시간을 획기적으로 줄인 연구가 국제학술지 ‘사이언스’가 뽑은 올해 최고의 혁신적인 연구 성과에 선정됐다.

​

단백질은 모든 생명 현상에 관여하는 생체 분자로, 구조에 따라 매우 다양한 특성과 기능을 갖는다. 단백질 구조 해독이 생명과학 연구와 신약 개발에 획기적 전기가 될 수 있다는 평가가 나오는 이유다. 하지만 사람이 실험을 통해 직접 수백에서 수천 개의 아미노산이 연결된 단백질의 구조를 일일이 분석하는 것은 쉽지 않다. 최대 수십 년의 노력과 시간, 비용이 필요하다.

​

연구원은 짧게는 수 분에서 길어야 몇 시간 안에 단백질 구조를 정확하게 해독하는 AI ‘로제타폴드(RoseTTAFold)’를 개발했다. 과학자들이 실험으로 사전에 밝힌 단백질 구조를 해석한 결과와 로제타폴드가 분석한 결과가 90% 이상 일치한다는 게 연구팀의 설명이다. 홀든 소프 사이언스 편집장은 “과학적 발견을 가속화하고, 판도를 바꿀거라고 했다

# data[].attributes.body
AI타임스

일상 생활 속의 AI, 12가지 사례

스크롤 이동 상태바

Art & Living

일상 생활 속의 AI, 12가지 사례

자율주행 차량을 비롯해 표절 적발 등 다양한 분야서 활용

AI의 지속적 발전에 따라 생산적인 삶 영위 방법도 더 많아져

이한선 객원 기자입력 2022.04.16 12:13댓글 19

(사진=셔터스톡)

(사진=셔터스톡)

오늘날 우리의 일상속에서 인공지능(AI)이 영향을 미치고 있는 것은 무엇이 있을까?

인기가 점점 높아지고 있는 AI는 요리부터 의료까지 다양한 방식으로 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 사실 인공지능은 이미 우리 주위에서 다양하게 활용되고 있다. 미국의 IT전문지 ‘아이티프로포털(ITProPortal)’이 14일 ‘일상 생활 속 AI 12가지 사례’라는 제목의 기사에서 짚어 본 내용을 아래에서 소개한다.

1. 자율주행 차량

자율주행 차량은 많은 센서 데이터를 이용해 임무를 수행하는 동시에 교통상황에 대응하는 방법을 학습하고 실시간 의사 결정을 내리면서 지속적으로 개선된다. 자율주행 차량은 운전자의 제어 없이 운행하기 위해 AI 기술과 기계학습(Machine Learning)을 사용한다.

2. 스마트 디지털 도우미

시리, 구글어시스턴트, 알렉사 및 코타나 등 유비쿼터스 스마트 디지털 도우미를 살펴보자. 기본적으로 명령을 하면 듣고 응답하여 행동으로 바꿀 수 있는 제품들이다. 시리를 누르면 ‘친구에게 전화 걸기’와 같은 명령을 내릴 수 있다. 이 기능은 몇 초 만에 사용자가 말한 내용을 분석하고 음성을 둘러싼 모든 배경 소음을 걸러내고 명령을 해석하여 실제로 수행한다.

모바일기사_AWS

뒤로멈춤앞으로

이러한 도우미들이 더욱 스마트해지면서 명령 프로세스의 모든 단계를 개선하고 있다. 몇 년 전처럼 명령을 구체적으로 지정할 필요가 없어졌다. 또한 가상 도우미가 실제 명령에서 불필요한 배경 소음을 걸러내는 기능이 더욱 향상되고 있다.

3. 마이크로소프트(MS)의 ‘프로젝트 인너아이(InnerEye)’

가장 잘 알려진 AI 프로젝트 중 하나는 MS가 운영하는 프로젝트다. MS의 ‘프로젝트 InnerEye’는 세계를 변화시킬 수 있는 최첨단 연구다. 이 프로젝트의 목표는 뇌, 특히 뇌의 신경계를 연구하여 뇌의 기능을 보다 잘 이해하는 것이다. 이 프로젝트의 목적은 다양한 신경학적 질병을 진단하고 치료하는 데 인공 지능을 사용할 수 있도록 하는 것이다.

4. 표절 적발

인터넷을 이용하면 표절을 쉽게 할 수 있다. 오늘날 정보 및 데이터의 양은 무제한에 가까워서 비양심적인 사람들이 이를 쉽게 활용할 수 있다. 실제로 어떤 에세이를 존재하는 모든 데이터와 비교하고 대조할 수 있는 사람은 없다. AI는 다르다.

AI는 대량의 정보를 확인하고 관련 텍스트와 비교하며 일치하는 정보가 있는지 여부를 확인할 수 있다. 또한 이 분야의 발전과 성장 덕분에 일부 도구는 실제로 외국어로 된 출처뿐만 아니라 이미지와 오디오도 확인할 수 있다.

5. 콘텐츠 추천 기능

특정 플랫폼에서 추천 기능이 갈수록 좋아지고 있다. 넷플릭스, 유튜브, 스포티파이 등의 사례가 그렇다. AI와 머신 러닝 덕분이다. 이들 세 가지 플랫폼은 이용자가 이미 보고 좋아한 것을 고려한다. 그런 다음 수 천의 다른 콘텐츠와 비교하고 대조한다. 이들은 기본적으로 사용자가 제공하는 데이터로부터 정보를 얻은 다음 자신의 데이터베이스를 사용하여 사용자의 요구에 가장 적합한 콘텐츠를 제공한다.

예를 들어 유튜브의 이 프로세스를 단순화해 보면 이 플랫폼은 태그 등의 데이터, 나이 또는 성별과 같은 인구 통계학적 데이터 및 다른 미디어를 사용하는 사람들의 동일한 데이터를 사용한다. 그런 다음 이를 합치고 일치시켜 추천 콘텐츠를 제안하게 된다.

(사진=셔터스톡)

(사진=셔터스톡)

# data[].attributes.body
라이다센서:라이다는 적외선 레이저logo 빛을 이용해 물체까지의 거리를 측정하는 기술로, 기존 레이더 기술보다 더욱 고해상도 이미지를 생성할 수 있다. 이 기술은 905nm 또는 1550nm 중 한 가지 파장으로 작동하며, 어느 쪽을 사용할지는 레이저logo 광원의 출력 강도, 검출기의 감도, 자연광이나 인공광원의 간섭 등에 따라 결정된다.

라이다의 성능은 광원 외에도 감지기의 정확도에 따라 달라진다. 가장 일반적으로 사용되는 검출기는 '애벌런시 포토다이오드(APD)'로, 실리콘, 게르마늄, 인듐 갈륨 비소 등의 재료로 만들어진다.

라이다를 이용한 물체 거리 감지는 '직접 비행시간거리측정'(dToF)과 '주파수 변조 연속파'(FMCW) 두 가지 방법이 있다. dToF는 신호를 발사한 후 반사된 신호가 돌아오기까지의 시간을 측정하는 방식이며, FMCW는 송신하는 신호의 주파수를 변조해 거리를 측정하는 방식이다.

# data[].attributes.body
1.최근 토스뱅크는 중고거래 사기 피해를 예방하기 위해 선제적 위험 감지 시스템을 도입했다. 금융권 최초로 사기 대응의 패러다임을 '사후 보상'에서 '사전 예측과 예방'으로 확대한 사례로, 고객 보호의 수준을 한층 높였다고 평가받고 있다. 이 사례는 최근 빠르게 변화하고 있는 중고거래 사기 수법을 반영해 설계됐다.

2.은행권에서는 보이스피싱 등 금융사기에 악용돼 지급 정지된 은행 계좌가 매년 늘어나면서 피해 규모도 커지고 있기 때문에 이에 따라 시중은행들이 AI 기반 탐지 시스템 고도화, 전담 부서 신설, 자회사 간 정보 실시간 공유 등 ‘사전 차단’에 방점을 찍은 대응 전략을 강화하고 있다. 우리은행같은 경우에는 지난 3월 ‘보이스피싱 의심 해외계좌 관리 시스템’을 도입했다. 경찰청과 금융보안원의 정보를 전산망에 실시간 반영해 영업점 직원이 의심 해외계좌 송금 요청 시 ‘주의 메시지’를 확인하고 고객에게 위험을 안내할 수 있도록 했다. 이달 중에는 ‘금융사기예방 부서’를 신설해 21명 규모의 전담조직을 꾸리고 FDS 고도화와 AI 기반 탐지를 강화한다.

# data[].attributes.body
야르