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개인 맞춤형 학습 시스템(10100홍길동)

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개인 맞춤형 학습 시스템(10100홍길동)

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1. 분야: 교육

2. 역할 : 초중고교생을 대상으로 인공지능 기반 자기 주도 학습 지원 시스템을 활용하여 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있음. 진단평가, 개념학습, 심화학습, 최종 평가에 이르는 4단계 인공지능 코스웨어를 제공함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공지능 모델을 통한 문제 추천 알고리즘을 최적화하여 적용함. 기계학습 방식 중 비지도 학습 방식의 군집화 방식을 이용함. 군집화 방식은 데이터를 나누기 위한 명확한 기준이 없는 상태에서, 주어진 데이터의 특성을 고려해 유사한 데이터 그룹으로 나누는 것이다. 군집화 방식을 활용한 추천알리즘은 학습 기반 데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

(컴퓨터비전, 자연어처리, 인공지능 모델 중에서 작성해주세요.)

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인공지능이 학습진단부터 평가까지...EBS 'AI 단추 플러스' 개통 | 연합뉴스

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(세종=연합뉴스) 고상민 기자 = 교육부와 한국교육방송공사(EBS)는 17일 초·중·고교생 대상 인공지능(AI) 기반 자기주도 학습 지원시스템인...

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1.분야: 교육

2.역할: 디지털 교육이 발전함에 따라, 적응형 학습은 학습의 질을 향상시키는 강력한 도구가 되고 있음. 기존의 획일적인 교육 방식이 아니라, 학습자의 수준과 필요에 맞춘 맞춤형 콘텐츠를 제공하여 더욱 효율적인 학습 과정을 구현함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능과 빅데이터 기술

인공지능의 자연어 처리 기술로, 학습자가 입력하는 텍스트 데이터를 이해하고 분석하여, 맞춤형 피드백을 제공하거나 학습 자료를 생성하는 데 활용되고, 인공지능의 전이 학습 기술을 통해, 다른 영역에서 학습한 지식을 새로운 학습에 전이하여, 적은 데이터로도 높은 학습 성능을 달성할 수 있도록 도와주며, 빅데이터가 마이닝 기법으로, 수집된 데이터를 분석하여 학습자의 강점과 약점, 학습 속도 및 스타일을 파악하여,
학습자의 학습 패턴을 분석하여 강점과 약점을 파악한 후, 최적의 학습 경로를 추천하여 학습 효율을 극대화한다.

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(日本語) ソフトウェア開発-オフショアサービス

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적응형 학습 시스템 - AI 기술로 개인 맞춤형 학습 경험 제공

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적응형 학습은 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용하여 학습자의 능력과 학습 스타일에 맞춰 맞춤형 학습 경험을 제공하는 혁신적인 교육 방법입니다.AI가 학습자의 학습 패턴을 분석하여 강점과 약점을 파악한 후, 최적의 학습 경로를 추천하여 학습 효율을 극대화합니다.

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초개인화 교육의 미래, 교육용 AI 에이전트가 온다             (10828지연우) 

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초개인화 교육의 미래, 교육용 AI 에이전트가 온다             (10828지연우) 

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1.분야: 교육

2:역할:학습데이터 수집 및 분석,학생의 학습 활동 데이터 수집, 실시간 이해도 파악, 학습 패턴 분석,더욱 정교한 맞춤 학습 지원,최적의 학습 경로 설계,새로운 학습 패턴 발견을 하는 역할을 한다.

3.적용된 인공지능 기술 :인공지능 모델을 통해서 학생이 자신의 강점과 보완점을 명확히 파악할 수 있고

경우에 따라 학부모님도는 자녀의 학습 상황을 더 정확히 이해할 수 있으며 선생님은 객관적 데이터를 바탕으로 교육적 의사결정을 할 수 있다.단순 반복적인 과제 채점에서 벗어나 학생과의 깊이 있는 상호작용에 집중하고,데이터에 기반한 교육적 통찰로 더 효과적인 수업 설계하는데 활용된다.

출처:클래스팅

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초개인화 교육의 미래, 교육용 AI 에이전트가 온다

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AI 에이전트는 주어진 환경에서 스스로 상황을 파악하고 판단하여 자율적으로 행동하는 시스템입니다. 그렇다면 교육용 AI 에이전트(Educational AI Agent)란 무엇일까요?

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인공지능 최신 관개 시스템 (10826 주효승)

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인공지능 최신 관개 시스템 (10826 주효승)

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1. 분야 : 경제

2. 역할 : 교통사고 감소와 도로 안전성 향상, 교통 체증 완화, 운전자의 편의 증진 및 삶의 질 향상, 그리고 친환경적인 기술과의 융합을 통한 환경 보호 기여 등

3. 적용된 인공지능 기술 : 자율주행의 핵심 인공지능 기술은 센서 데이터 분석, 상황 판단 및 예측, 경로 계획 및 제어로 구성됩니다. AI는 카메라, 라이다, 레이더 등 센서로 수집된 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 주변 환경을 인식하고, 교통 상황을 판단하며, 차량을 최적의 경로로 안전하게 주행하도록 제어하는 역할을 합니다. 또한, 음성 인식이나 운전자 상태 감지 등 사람과의 상호작용에도 AI가 활용되며, 딥러닝과 같은 기술이 이러한 고도화된 자율주행 기능을 구현하는 기반이 됩니다.

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자율주행-사람 비교해보니…”일상적 주행중엔 자율주행이 안전” | 연합뉴스

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(서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 자율주행 자동차가 빠르게 느는 가운데 차선 유지나 차량 흐름을 따라가는 등의 일상적 주행 환경에서는 자율주행이…

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화학반응 예측 지능 에이전트 (10811 이아인)

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화학반응 예측 지능 에이전트 (10811 이아인)

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1. 분야: 화학공학

2. 역할: 실험을 통해 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 일반적으로 시간과 비용이 많이 듦. 그렇기 때문에 이 지능 에이전트를 활용하여 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있음.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

화학자가 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측하는 것을 본떠 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출함. 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해 분자를 그래프로 취급하는 인공지능(그래프 신경망 모델)을 개발함. 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측 가능함.

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< (왼쪽부터) 생명화학공학과 정유성 교수, 첸수안 박사과정 >

우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 화학자처럼 생각하는 인공지능을 개발했다고 4 일 밝혔다 . 연구팀이 개발한 인공지능은 유기 반응의 결과를 정확하게 예측한다 .

유기 화학자는 반응물을 보고 유기 화학반응의 결과를 예상해 약물이나 유기발광다이오드 (OLED) 와 같이 원하는 물성을 갖는 분자를 합성한다 . 하지만 실험을 통해 화학반응의 생성물을 직접 확인하는 작업은 일반적으로 시간과 비용이 많이 소모된다 . 게다가 유기 화학 반응은 같은 반응물에서 다양한 생성물이 생길 수 있어 숙련된 유기 화학자라도 모든 화학반응을 정확하게 예측하지 못한다 .

이런 한계를 극복하고자 인공지능을 이용해 유기 반응을 예측하는 연구가 활발하게 일어나고 있다 . 대부분의 연구는 반응물과 생성물을 서로 다른 두 개의 언어로 생각하고 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 언어 번역 모델을 사용하는 방법에 집중하고 있다 . 이 방법은 예측 정확도는 높지만 , 인공지능이 화학을 이해하고 생성물을 예측했다고 해석하기 어려워 모델이 예측한 결과를 신뢰하기 어렵다 .

정 교수팀은 화학적 직관을 바탕으로 모델을 설계해서 모델이 예측한 결과를 화학적으로 설명을 할 수 있을 뿐 아니라 , 공개 데이터베이스에서 매우 우수한 예측 정확도를 달성했다 .

정 교수팀은 화학자가 반응 결과를 예측하는 방법에서 아이디어를 얻었다 . 화학자는 반응 중심을 파악하고 화학반응 규칙을 적용해 가능한 생성물을 예측한다 . 이 과정을 본떠서 공개 화학반응 데이터베이스로부터 화학반응 규칙을 도출했다 . 화학반응 규칙을 바탕으로 분자의 화학 반응성을 예측하기 위해서 , 분자를 그래프로 취급하는 그래프 신경망 (Graph Neural Network, GNN) 모델을 개발했다 . 이 모델에 반응물들을 넣으면 화학반응 규칙과 반응 중심을 식별해 생성물을 성공적으로 예측한다 .

< 그림 1. 개발된 화학반응 예측모델 무기화합물의 조성정보와 구조정보를 동시에 학습하는 생성모델을 구축하고, 기존의 소재 데이터베이스를 학습하여, 이를 바탕으로 제한되어있던 화학적 공간을 선택적으로 자유롭게 확장시켜 기존에는 발견할 수 없었던 숨겨진 유망한 신물질을 새롭게 발견할 수 있다. >

이번 연구의 성공으로 연구팀은 다른 분야에서 좋은 성능을 보인 모델을 그대로 사용하던 기존 방법보다 , 화학자가 생각하는 방법과 동일하게 신경망을 설계하는 전략이 더 합리적이고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증했다 . 연구팀은 이 연구를 활용하면 분자 설계 과정이 비약적으로 빨라질 것으로 기대하며 , 새로운 화합물 개발에 실용적인 응용을 기대하고 있다 . 정유성 교수팀은 현재 연구 성과의 특허 출원을 준비하고 있다 .

< 그림 2. 표지논문 이미지: 화학반응의 결과를 알기 위해서는 실험을 통해 확인해야 하지만, 높은 정확도를 갖는 화학반응 예측 인공지능을 이용하면 잠재적으로 이러한 실험을 대체하거나, 미래의 디지털 실험실에서 물질 개발에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. >

우리 대학 생명화학공학과 첸수안(Shuan Chen) 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 9월호 표지논문으로 선정돼 출판됐다.

한편 이번 연구는 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

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사이트 설명을 간략히 기록 해주세요.

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의료형 ai 멀티 에이전트 시스템(10823양성민)

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의료형 ai 멀티 에이전트 시스템(10823양성민)

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1.분야: 의료

2.역할: 의료진이 직면한 진료 결정의 부담은 줄이고 환자 개개인의 상태에 맞춘 세밀한 의사결정이 가능함. 단순한 기술 고도화를 넘어, 정밀하고 개인화된 환자 중심 의료를 구현할수 있음.

3.적용된 인공지능 기술: 멀티 에이전트 시스템으로 자율적으로 데이터를 수집·판단하고 작동하며, 필요 시 정보를 주고받아 공동의 목표를 달성하는 AI 에이전트가 각기 다른 역할을 수행하면서 상호 협력할수 있음. 또한 멀티 에이전트 시스템을 구성하는 기반 중 하나로 '연합학습'을 꼽았다. 연합학습을 활용하면 여러 기관이 환자 데이터를 중앙에 통합하지 않고도 AI 모델을 공동 학습할 수 있다. 이는 개인정보 보호와 알고리즘 편향 완화에 효과적이다.

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MEDI:GATE NEWS : 의료 AI, 단순 보조에서 협력 도구로…멀티 에이전트 시스템 패러다임 바꾼다

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사진=게티이미비뱅크 [메디게이트뉴스 이지원 기자] 의료 인공지능(AI)이 단일 기능 중심의 보조 도구에서 벗어나, 여러 AI가 상호 협력하는 팀 체계로 진화하고 있다. 기존에 개별 AI가 독립적으로 영상 판독, 진료 예약 등 특정 업무를 수행하던 방식에서 나아가, 여러 AI가 자연어 기반으로 소통하며 환자를 공동으로 관리하는 AI 협력 체계가 의료 현장에 적용될 전망이다. 최근 마이클 모리츠(Michael Moritz) 박사와 에릭 토플(Eric Topol) 박사, 프라나프 라푸르카(Pranav Rajpurkar) 박사는 국제학술지 Nature Biomedical Engineering에 Coordinated AI agents for advancing healthcare을 게재하며, 의료용 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems for Healthcare, MASH, 이하 멀티 에이전트 시스템)을 소개했다. 분절된 AI 에이전트, 의료 서비스 연속성 저해…멀티 에이전트 시스템으로 극복 기존의 의료 AI는 위험 예측, 환자 모니터링, 진료예약, 병원 행정 처리 등 다양한 영역에서 각각의 특화 기능을 수행했다. 하지만 이러한 AI는 서로 독립·분절적으로 작동해 의료 서비스의 연속성을 확보하기 어렵다는 한계가 발생했다. 이에 대해 연구진은 의료 분야에서 AI 에이전트 네트워크를 구축할 때 고려할 사항 중 하나는 각 AI 에이전트가 서로 다른 데이터를 기반으로 훈련되고 작동해야 한다는 것이라고 지적하며, 개별 AI를 하나의 협력 체계로 통합하는 구조가 필요하다고 강조했다. 이에 연구진은 멀티 에이전트 시스템을 제시했다. 멀티 에이전트 시스템은 여러 개의 AI 에이전트가 각기 다른 역할을 수행하면서 상호 협력하는 구조를 말한다. 각 AI 에이전트는 자율적으로 데이터를 수집·판단하고 작동하며, 필요 시 정보를 주고받아 공동의 목표를 달성한다. 이 시스템은 중앙에서 모든 작업을 통제하는 중앙 집중형 방식이 아니라, 역할 분담과 상호 협력을 통해 유연하고 확장성 있게 문제를 해결하는 분산형 AI 구조로 설계된다. 분산형 구조를 통해 각 AI 에이전트는 필요한 정보만 제한적으로 활용하며, 추가 정보는 인증된 AI 간 협력을 통해 요청하는 방식으로 보완한다. 연구진은 멀티 에이전트 시스템을 구성하는 기반 중 하나로 연합학습(federated learning)을 꼽았다. 연합학습을 활용하면 여러 기관이 환자 데이터를 중앙에 통합하지 않고도 AI 모델을 공동 학습할 수 있다. 이는 개인정보 보호와 알고리즘 편향 완화에 효과적이다. 연구진은 모든 환자 데이터를 기반으로 학습된 중앙 집중형 AI 모델은 환자의 개인정보에 치명적 위험을 초래할 수 있다며 분산형 네트워크는 각 AI 에이전트가 진단, 치료 계획 수립 등 특정 의료 분야나 기능에 특화할 수 있다. 이로 인해 전체 환자 기록에 접근하거나 저장하지 않아도 업무에 필요한 정보에 접근할 수 있다고 설명했다. 멀티 에이전트 시스템의 핵심은 LLM…자연어 소통으로 서로 업무 연결 이러한 멀티 에이전트 시스템의 핵심은 대형 언어모델(LLM)이다. LLM은 정보를 처리할 뿐 아니라, AI 에이전트가 사람처럼 소통할 수 있게 한다. 이는 기존의 정형화된 명령어 기반 통신 방식과는 확연히 다른 접근이다. 연구진은 과거에는 각각의 AI 에이전트간 인터페이스는 표준화된 프로토콜과 응용 프로그램 인터페이스(API)로 설계됐다. 이는 기본적인 정보 교환과 정형 데이터 처리에는 유용했지만, 의료 데이터의 복잡성과 의사결정 과정을 다루는 데에는 한계가 있다고 말했다. 이어 연구진은 LLM의 자연어 처리 기능을 활용하면, AI 에이전트 간에 사람 언어를 사용하는 상호작용이 가능해지고, 서로의 업무를 연결할 수 있다고 덧붙였다. 이뿐 아니라 LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템은 확장과 유지관리 등에도 유리하다. 연구진은 새로운 AI 에이전트가 개발되거나 기존 AI 에이전트가 업데이트되더라도, 복잡한 API나 프로토콜의 재설계 없이 멀티 에이전트 시스템 네트워크에 통합할 수 있다. 이러한 확장성은 의료 AI, 특히 상업적 제품의 확산에 있어 필수적이라고 설명했다. 하지만 여러 AI 에이전트가 연쇄구조로 상호작용하는 과정에서 하나의 AI 에이전트에서 오류가 발생할 경우, 전체 시스템에 전파되는 리스크도 존재한다. 이에 연구진은 전담 품질 보증(QA) 에이전트를 다양한 수준에서 멀티 에이전트 시스템 구조에 포함할 수 있다며 완전한 자율성이 확보되기 전까지는 인간 개입 또는 인간 감독 관리 체계를 구축해야 한다고 제언했다. 정밀화하고 개인화된 환자 맞춤형 의료, AI 팀워크로 구현 연구진은 멀티 에이전트 시스템이 단순한 기술 고도화를 넘어, 정밀하고 개인화된 환자 중심 의료를 구현할 수 있는 차세대 의료 인프라가 될 것이라고 전망했다. 특히 다양한 AI 에이전트가 유기적으로 작동하면, 의료진이 직면한 진료 결정의 부담은 줄이고 환자 개개인의 상태에 맞춘 세밀한 의사결정을 가능케 할 것이라는 설명이다. 연구진은 멀티 에이전트 시스템의 집단 지성이 궁극적으로 개인화되고 정밀하며 선제적인 의료를 민주화하는 분산형 의료 형태를 가능하게 할 것이라고 기대한다며 의료 워크플로우가 간소화되고, 방대한 데이터 속에 숨어 있는 패턴이 가시화되며, 의료진이 중요한 정보로 보강되는 환경이 조성되기를 기대한다고 말했다. 이어 이는 결국 의료의 정합성, 지속 가능성, 환자 만족도 향상이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있는 기반이 될 수 있다고 부연했다. 아울러 연구진은 AI의 역할이 확장되더라도 의사의 전문성은 강화될 것이라고 내다봤다. 연구진은 복잡한 사례, 희귀 질환, 정교한 임상 판단이 필요한 상황은 여전히 인간 의사의 전문성이 요구된다며 의사는 모든 임상 AI 워크플로우를 감독하고 검증하는 역할을 맡게 될 것이며, 이는 지속적인 안전성과 근거 기반 실천과의 정렬을 위해 필요하다고 밝혔다. 아울러 멀티 에이전트 시스템이 임상 현장에 정착하기 위해서는 의료진이 AI 시스템을 이해하고 효과적으로 활용할 수 있어야 한다며, 이를 위해 AI 관련 교육을 전문의 자격시험 등에 반영해야 한다고 제언했다.

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1. 분야: 경제

2. 역할: 음성 대화나 텍스트 채팅을 통해 개인 비서처럼 도움을 주는 AI가 스마트폰, PC, 스피커, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 활약하고 있다

3. 적용된 인공지능 기술: Alexa+는 아마존 프라임 회원에게 무료로 제공되는 개인 AI 조수로 이용자가 원하는 일을 알아서 척척 해주는 것을 목표로 한다 Alexa+의 가장 큰 특징은 음성 기반의 뛰어난 의사소통과 광범위한 업무 처리 능력으로 특히 주목할 점은 말을 행동으로 바꾸는 능력이다 Alexa+는 단순 질의응답을 넘어 여러 서비스를 연동해 실제 작업을 자동 수행한다

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KDI 경제교육·정보센터

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최근 AI 기술의 비약적인 발전으로 이른바 'AI 에이전트'라 불리는 지능형 비서들이 일상 깊숙이 들어오고 있다. 음성 대화나 텍스트 채팅을 통해 개인 비서처럼 도움을 주는 AI가 스마트폰, PC, 스피커, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 활약하고 있다. 최근 진화된 AI 에이전트를 자사 서비스에 앞다퉈 적용하고 있는 글로벌 빅테크 기업들이 어떤 서비스를 내놓는지 살펴보자.

아마존, 방대한 이용자 기반으로 AI 에이전트 대중화···
SNS와 AI 안경 장악한 메타의 AI 비서들
아마존은 가정용 AI 비서인 알렉사(Alexa)에서 한 단계 도약한 '알렉사 플러스(Alexa+)'를 올 초 선보였다. Alexa+는 아마존 프라임 회원에게 무료로 제공되는 개인 AI 조수로, '이용자가 원하는 일을 알아서 척척 해주는 것'을 목표로 한다. Alexa+의 가장 큰 특징은 음성 기반의 뛰어난 의사소통과 광범위한 업무 처리 능력으로, 특히 주목할 점은 말을 행동으로 바꾸는 능력이다. Alexa+는 단순 질의응답을 넘어 여러 서비스를 연동해 실제 작업을 자동 수행한다. 아마존은 Alexa+ 내부에 수만 개의 서비스와 기기를 연결하는 전문가 시스템을 구축해 놨다고 밝히고 있다.

예를 들어 이용자가 "주말에 오븐을 고치고 싶어"라고 말하면, Alexa+는 웹을 탐색해 수리업체를 찾고 수리업체의 계정 인증을 거쳐 수리 일정을 예약한 뒤 "수리 예약을 완료했다"고 알려줄 수 있다. 이 모든 과정을 이용자 개입 없이 처리한다. 또한 이용자의 구매 내역, 선호 음악, 동영상 시청기록, 배송지 등 개인정보를 학습해 소비 취향을 파악하고, 이용자가 '결혼기념일 날짜', '채식주의 식단' 등 특정 정보를 직접 알려주면 장기 기억 장치에 저장한다. 이들 정보를 종합해 이용자의 맥락과 취향을 이해하고 맞춤형 조언과 추천을 제공하는 능력을 강화한다. 현재 Alexa+를 사용할 수 있는 기기인 '에코(Echo)'의 보급이 6억 대를 넘어서고 있다. 아마존은 프라임 회원 등 방대한 이용자를 기반으로 AI 에이전트 대중화를 시도하고 있다.

메타는 인스타그램, 페이스북, 스레드, 왓츠앱 등에 AI 비서를 제공하는 전략을 펼치고 있다. 2023년 9월 연례 개발자 행사인 메타 커넥트에서 '메타 AI'라는 대화형 AI 서비스를 발표한 데 이어 지난 4월에는 최첨단 오픈소스 거대언어모델(LLM) '라마 4(Llama 4)'를 공개해 더욱 진화된 서비스를 전 세계 이용자에게 공급할 계획이다. 메타 서비스 이용자는 AI 에이전트와 보다 감정적으로 연결해 주는 AI 친구 서비스를 통해 인스타그램, 왓츠앱 등에서 자신만의 개인 AI 에이전트를 만들어 검색, 쇼핑, 예약, 콘텐츠 생성 등 다양한 기능을 자동 실행할 수 있다. 메타는 일상생활에서 필요한 다양한 서비스를 통합해 원스톱 처리하는, 이른바 슈퍼앱으로 메타 AI를 발전시킨다는 계획이다. 또한 메타 AI를 챗GPT와 유사한 독립 서비스로도 제공할 예정이다.

나아가 메타는 AI 안경을 발전시켜 올해를 AI 안경 대중화의 원년으로 삼겠다는 목표다. 대화형 음성 AI 에이전트에 더해 다양한 AI 안경 앱을 선택해 설치할 수 있는 AI 안경 앱스토어도 제공할 계획이다. 결국 메타는 AI 에이전트 앱 플랫폼 발전에 미래를 걸고 있다.

구글은 지난 4월 매년 개최하는 기술 컨퍼런스 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서 서로 다른 AI 에이전트나 서비스를 쉽게 연결해 협력하게 만드는 A2A(Agent to Agent) 프로토콜을 공개했다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 이용자가 원하는 바를 실현하기 위해 필요한 에이전트를 알아서 호출하고 에이전트와 에이전트 그리고 에이전트와 기존 웹 서비스를 연결해 업무를 수행한다. 미국 생성형 AI 스타트업 앤스로픽이 개발한 MCP(Model Context Protocol)가 파일 접근이나 이미지 생성 같은 기본적인 도구들을 연결하는 개념이라면, 구글 A2A는 한 단계 더 나아가 AI 에이전트 자체를 연결한다.

A2A는 구글 제미나이뿐 아니라 챗GPT 등 다른 기업의 LLM들도 연결할 수 있다. 각 에이전트는 '자기가 무엇을 할 수 있는지'를 텍스트 기반의 데이터 교환 표준인 '제이슨(JSON)' 형식으로 기록한 '에이전트 카드'를 가지고 있다. 이용자가 요청하면 클라이언트나 원격 에이전트가 이 에이전트 카드들을 분석한 후 알아서 가장 적합한 에이전트들을 찾아서 연결한다. 예를 들어 인사 담당자가 지원자 목록을 분석하고 선별해 인터뷰 일정을 조율하는 복잡한 작업을 에이전트 하나가 다른 에이전트들을 연결해 처리할 수 있다.

개발자 이점도 뚜렷하다. 구글 클라우드 같은 특정 클라우드 플랫폼에 맞춰 솔루션을 개발할 경우 동일한 기능이라도 다른 클라우드 플랫폼에서 사용하려면 그에 맞춰 다시 제작해야 한다. 그러나 A2A 프로토콜을 이용해 필요한 기능을 한번 구현하면 여러 클라우드 플랫폼에서 모듈화된 코드를 재활용하는 방식으로 호환되는 앱을 만들 수 있다. 에이전트 카드에 더해 이러한 플랫폼 호환성이 개발 시간과 비용을 줄여줄 수 있다. 결국 A2A는 단순히 툴을 연결하는 것을 넘어 분산돼 있는 다양한 AI 모델과 기능을 서로 협력하게 만드는 발판을 제공한다. 이를 통해 각 AI 모델마다 독립적인 생태계를 계속 유지하면서도 개별 에이전트들이 뭉쳐 훨씬 강력하고 통합된 서비스를 만들 수 있다.

구글은 알아서 에이전트 호출해 연결하고 호환도 가능,
MS는 복잡한 다중 에이전트 시스템 구축 지원
MS는 지난 4월 에이전트 기반 솔루션을 빠르고 효율적으로 생성하고자 하는 개발자들을 위한 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)라는 개발 플랫폼을 발표했다. 이 플랫폼은 개발하고자 하는 특정 서비스에 대한 초기 콘셉트 구상 및 실험부터 코딩, 사전 프로덕션 평가, 프로덕션 관리 및 이후 단계까지 전체 AI 개발 수명 주기를 지원하는 광범위한 기능을 제공한다. 구글 A2A의 '에이전트 카드'와 유사하게 애저 AI 파운드리는 '모델 카탈로그'를 제공한다. 이는 오픈AI, 메타, 딥시크, 코히어 등의 프리미엄 LLM뿐만 아니라 MS의 파이(Phi)와 같은 소형언어모델(sLLM), AI 플랫폼인 허깅페이스의 수백 가지 오픈모델 등 수천 개의 AI 모델을 탐색하고 접근할 수 있도록 돕는다. 이 외에도 지식 및 작업 추가, 다양한 AI 서비스 통합, 코드 통합, 평가 및 모니터링, 보안 및 거버넌스 기능을 제공하며 복잡한 다중 에이전트 시스템 구축을 지원한다.

MS는 지난해 10월에는 맞춤형 AI 에이전트 개발 플랫폼인 '코파일럿 스튜디오'를 출시했으며, 자사를 '코파일럿의 회사'라고 부를 정도로 AI 에이전트 전략에 사활을 걸고 있다. 사이버 공격 징후를 AI가 감지해 관리자에게 알려주고 조치를 제안하는 시큐리티 코파일럿(Security Copilot), 영업사원의 CRM 활용을 돕는 세일즈 코파일럿(Sales Copilot) 등 직무 특화 AI도 속속 내놓고 있다.

MS는 컴퓨팅 환경 전반에 AI를 내재화해 이용자가 무엇을 하든 곁에서 도와주는 AI 비서를 제공하겠다는 포부를 밝히고 있다. 윈도우 PC부터 클라우드서비스까지 끊김 없이 이어지는 범용 코파일럿 경험이 현실화된다면, 업무효율 증진은 물론 일상의 사소한 불편까지도 AI가 매끄럽게 해결해 주는 새로운 시대가 열릴 수 있다.

이렇게 빅테크 기업들은 서로 다른 강점과 철학으로 AI 에이전트 경쟁에 뛰어들고 있다. 그 결과 인간과 AI의 상호작용은 더욱 자연스러워지는 방향으로 혁신될 것이다. 앱을 끝없이 터치하기보다는 앱과 대화로 소통하고, AI가 선제적으로 제안하며, 멀티 디바이스가 연동돼 언제 어디서나 필요한 도움을 받을 수 있는 환경이 보편화될 수 있다.

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AI 에이전트로 AI경제 밑그림 그리는 글로벌 빅테크들 | 나라경제 | KDI 경제교육·정보센터

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최근 AI 기술의 비약적인 발전으로 이른바 AI 에이전트라 불리는 지능형 비서들이 일상 깊숙이 들어오고 있다. 음성 대화나 텍스트 채팅을 통해 개인 비서처럼 도움을 주는 AI가 스마트폰, PC, 스피커, 메신저 등 다양한 플랫폼에서 활약하고 있다. 최근 진화된 AI 에이전트를 자사 서비스에 앞다퉈 적용하고 있는 글로벌 빅테크 기업들이 어떤 서비스를 내놓는지...

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1.분야: 경제

2.역할:고객유치, 자산관리, 신용관리, 재무 워크플로우, 컴플라이언스, 딥페이크 및 사기 예방 등 다양한 금융서비스에서 활용한다

3 적용된 인공지능 기술: AI 에이전트가 고객 금융 서비스에 사용되는 주요 기술은 머신러닝, 생성형 AI, 자연어 처리, 데이터 분석 기술입니다. 이 기술들은 고객의 거래 패턴과 데이터를 분석하여 개인화된 금융 자문을 제공하고, 사기 탐지를 자동화하며, 규제 준수를 보장하는 등 다양한 금융 서비스를 혁신하는 데 활용됩니다

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AI 에이전트가 고객 금융서비스 ‘척척’ 해결한다(1) [WM 인사이트]

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공상과학 영화 아이언맨의 주인공 토니 스타크는 자신의 집과 아이언 수트에 통합된 인공지능(AI) 비서인 자비스(JARVIS)를 활용한다.AI 자비스는 스타크의 질문에 최적의 답변을 제공하고 적을 무찌르는 방법도 알려준다.이제 우리는 ‘디지털 자비스’를 갖기 위해 스타크처럼 억만장자가 될 필요가 없을지도 모른다. 이 같은 가상의 미래가 모든 가정과 기업에서 현실화하기 때문이다.AI가 모든 장소와 모든 기기에 배치되고 활용된다. 사람의 개입 없이 자율적인 결정을 내리는 ‘AI 에이전트’ 시대가 도래했다.씨티 ‘에이전트형 AI’ 보고서

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1.분야:건축

2.역할:건축에서는 AI가 디자인 효율과 창의성 증진, 에너지 소비 최적화, 시공 속도 향상, 데이터 분석을 통한 안전성 확보 이러한 다양한 역할을 수행하며 건축가의 업무 방식을 혁신하고 새로운 건축 환경을 조성함

3.적용된 인공지능 기술: 생성형 디자인은 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능 기술입니다. 제품 디자인에서는 새로운 아이디어 생성, 다양한 변형 디자인 시도, 고객 맞춤형 제품 개발 등 창의적이고 혁신적인 디자인 작업을 자동화하고 가속화하는 데 활용됩니다

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1. 분야: 자동차

2. 역할: 자율 주행 자동차 산업에서 인공지능 에이전트를 사용하여 단순한 운전 보조 역할이 아니라 도로 상황을 실시간으로 분석하고, 최적의 경로를 계획하며, 안전하게 운전할 수 있습니다. 이는 교통 사고를 줄이고, 교툥 체증은 완화하는데 기여한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 모델 기반 반사 에이전트

모델 기반 반사 에이전트의 의사 결정 기준은 현재 입력+내부모델이고, 메모리가 없는 단순 반사 에이전트와 달리 과거 상태를 유지하여 의사 결정 정보를 제공한다. 마지막으로 상황 인식 반응이 필요한 환경에 적합하다. 이러한 인공지능이 내비게이션을 업데이트하는데 효과적이다.

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인공지능이 바꾸는 자율주행차의 미래... AI 자율주행차 글로벌 시장, 기술·정책·산업 연동 속 질주 중

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자율주행차 산업에서 인공지능(AI)의 역할이 단순한 운전 보조를 넘어 차량 자체의 두뇌로 확장되고 있다. AI 기술은 차량이 실시간 데이터를 수집·분석하고 판단하는 과정을 통해 완전한 자율주행을 실현하는 핵심 요소로 자리 잡았다.

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1.분야: 금용,기업

2.역할:대화형으로 기업 정보를 탐색하고 보고서를 자동 생성하는 기업·금융 전문 에이전트 등 금융권 종사자와 기업 업무 효율을 높일 수 있는 맞춤형 AI 서비스

3.적용된 인공지능 기술:인공지능 모델

LG AI초거대언어모델 엑사원을 기반으로 LG유플러스 익시젠에 적용된 도메인 특화 학습 기술을 접목 또 기업·금융 분야의 성능 강화를 위해 DACP 기술이 적용된다. DACP는 산업별 특화 데이터를 추가 학습 시켜 AI모델 정확도와 도메인 이해도를 향상시키는 기술

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LGU+, 기업·금융 특화 AI 모델 개발 KODATA와 ‘맞손’

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1. 분야 : 자동차

2. 역할 : 운전자 개입 없이 센서를 통해 인식하고 판단하여 사고 없이 안전하게 목적지에 도착하도록 함. 카메라, 레이더 등을 통해 환경을 인식하고 센서를 통해 수집된 정보로 상황 판단을 내린다.

3. 적용된 인공지능 기술 : 인공지능 모델

딥러닝을 통해 주변 환경을 인식하고 판단해 운전자 개입 없이도 자동차가 주행할 수 있도록 한다. 카메라와 레이더 등을 통해 보행자를 인식하고 신호등을 감지한다. 차선을 인식하고 경로를 예측해 안전한 주행을 계획한다.

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자율주행을 가능하게 하는 기반 기술들 - SPRi

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이번 호에서는 자율주행을 가능하도록 하는' 주행환경인식'관련 기반 기술들에 초점을 맞추어 살펴보고, 이 기술들을 활용해서 구현할 수 있는 응용 기술들에 대해 살펴보고자 한다.

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1.분야: 과학

2.역할: 우주의 데이터, 태양 지자기의 정도나 세기등은 사람이 직접 나가서 분석 할 수 없기 때문에 AI 에이전트를 활용하여 예측할 수 있다. 또 우주 망원경을 통해 얻은 데이터를 분석하여 새로운 행성이나 정보를 얻을 수 있다.

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델. ------

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하웰(영국)=유재인 기자

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우주 식민지 가기엔 너무 약한 인간의 몸…“AI 로봇이 먼저 갑니다”

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우주 식민지 가기엔 너무 약한 인간의 몸AI 로봇이 먼저 갑니다 WEEKLY BIZ 우주 대항해 시대 ②AI 혁명

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1. 분야: 기계

2.역할: 1.데이터 수집(실시간으로 도로 상황 수집), 2.데이터 전처리(수집된 데이터를 정제하고, 분석할 수 있는 형태로 변환), 3.주행경로계획(교통상황을 고려해서 현재 위치에서 목적지까지 경로 계획) 4.실시간의사결정(주행중 발생하는 다양한 상황에 맞춰 실시간으로 결정) 5.행동실행(결정된 경로와 행동에 따라 차량을 실제로 움직임)

3.적용된 인공지능 기술: 모델 기반 반사 에이전트

즉각적인 입력에만 반응하는 단순 반사 에이전트와 달리 모델 기반 반사 에이전트는 과거 상태와 예측을 사용하여 보다 정보에 입각한 적응형 의사 결정을 내립니다.

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AI 에이전트의 실제 사례

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여러분은 이미 매일 AI 에이전트와 상호작용하고 있습니다. 다음은 유형별 AI 에이전트의 가장 일반적인 몇 가지 예입니다.

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AI 에이전트가 가르치고 배우는 방식을 혁신하다(10808 양지원)

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AI 에이전트가 가르치고 배우는 방식을 혁신하다(10808 양지원)

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1. 분야: 교육

2. 역할: 단순히 기존 방식을 디지털화하는 기존 도구와 달리, 키라는 AI를 활용하여 교육과정 기준에 맞춰 맞춤형 수업 계획을 수립하고, 과제를 자동으로 채점하며, 추가적인 도움이 필요한 학생에게는 맞춤형 개입을 제안함. 키라 러닝 시스템은 각 학생의 강점과 개선 영역을 강조하여 교사가 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원함. 커리큘럼 계획부터 지속적인 평가 및 보고까지 모든 것을 포괄하는 종합적인 솔루션을 제공한다는 점에서 차별화됨

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어 처리, 화상처리

이 플랫폼은 고급 AI를 활용하여 과거 학생의 성적, 교육 과정 기준, 그리고 각 학습자의 고유한 스타일을 분석하여 수업 계획을 수립함. 또한, 수업 목표와 개별 학습자의 필요에 맞는 맞춤형 수업을 설계함. Kira의 자동 채점 시스템은 자연어 그리고 화상처리 에세이부터 문제 해결과제까지 다양한 과제를 빠르고 공정하게 평가할 수 있음. 이를 통해 교사는 많은 시간은 절약하고 모든 학생에게 일관되고 시기적절한 피드백을 제공할 수 있음. 따라서 교사에게 중요한 공정성에도 중요한 역할을 함

*자연어 처리: 컴퓨터가 인간의 언어를 처리, 분석, 해석 및 추론할 수 있도록 하는 기술과 도구를 연구하고 적용하는 것

*화상처리: 문서, 도형, 패턴 따위의 영상을 컴퓨터로 확대ㆍ축소ㆍ이동ㆍ회전ㆍ편집 처리 따위를 행하는 일

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AI 에이전트가 교육 부문을 어떻게 변화시키고 있는가: Kira Learning과 그 너머를 살펴보자

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오늘날 교실은 인공지능(AI) 덕분에 빠르게 변화하고 있습니다. AI 에이전트는 이제 교수-학습 방식의 일부가 되었습니다. 단순히 업무를 자동화하는 것 이상의 역할을 합니다. 이 에이전트들은 교사가 학생들에게 개별적인 지원을 제공하고 자신의 학습 스타일에 맞는 피드백을 제공할 수 있도록 지원합니다. 키라 러닝(Kira Learning)은 이러한 변화를 선도하는 플랫폼입니다. 키라 러닝은 AI를 활용하여 […]

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환자 관리를 도와주는 AI에이전트(10809 윤예은)

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환자 관리를 도와주는 AI에이전트(10809 윤예은)

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1. 분야: 의료

2.역할: EHR(전자 건강 기록)에서 데이터를 추출하고 분류 및 검증하는 과정을 간소화하여 환자 정보 관리의 정확성과 효율성을 개선한다. 의사들이 진단 예측과 환자 위험 평가를 정확하게 할 수 있도록 도와 더 정확하고 적절하게 치료를 제공할 수 있도록 합니다.

3.적용된 인공지능 기술: 자연어 처리

자연어 처리를 통하여 ai에이전트는 인간의 언어를 해석하고 생성할 수 있어 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 도구에 효과적으로 작동합니다. 이에 따라 환자와 의료 세비스 제공자가 더 자연스럽고 직관적으로 상호작용을 할 수 있는 구조입니다.

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서류 작업부터 환자까지 관리까지: AI 에이전트가 의료 분야를 혁신하는 방법 | Automation Anywhere

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AI 에이전트가 향상된 효율성과 환자 관리를 통해 의료 분야를 어떻게 혁신하는지 알아보세요. 자동화 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 주요 기능을 알아보세요.

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기업의 반도체 설계 ai 설계 에이전트 도입 (10810이소연)

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기업의 반도체 설계 ai 설계 에이전트 도입 (10810이소연)

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1. 분야 : 공학-기술

2. 역할 : 반도체 설계 역량을 강화하기 위해 에이전트 기술을 도입하며 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하기위에 복잡해지고 있는 첨단 반도체 설계 역량을 ai를 통해 비약적으로 키운다. 반도체 설계 사업을 담당하는 부서가 최근 ai에이전트 태스크포스를 가동하면서 사람을 대신에 시스템 전체를 운영하는 역할을 맡는다. 최근 높은 수준의 반도체 설계 역량을 확보한 엔지니어 수는 턱없이 부족하기에 ai를 활용한 반도체 설계 역할이 더 확대될 것으로 보인다.

3. 적용된 인공지능 기술 : 반도체는 기본적으로 세 가지 영역에서 ai의 확산에 중요한 역할을 맡고 있는다. 다양한 internet of things 를 통해 데이터를 생성하고, 그래픽 프로세서나 고성능 프로세서를 사용하여 ai알고리즘 학습을 지원하고 실제 활용에 있어서는 추론을 지원한다. 인공지능 모델

칩에 요구되는 성능이 높아지면서 여러 개의 칩을 하나의 시스템으로 설계하는 방향과 칩 사이의 연결 등 고려해야 할 변수를 설계해주는 역할을 하며 경영 지원 업무에서 제조 역량, 설계 등 기업 전반의 ai 활용역량을 키울 수 있다. 특히 태크포스(tf) 버전 ai가 도입하는 에이전트는 능동형 ai기술로 방대한 설계 데이터의 통합과 반도체 엔지니어링 개념에 대한 이해, nm단위의 물리적 지식을 이해하고 피드백, 설계 수정을 할 수 있다. 반도체 시장의 최대 격전지로 불리는 고대역폭메모리에도 ai 설계 툴을 도입시켜 개발과 제조 과정의 검증에 활용된다.

(사용된 ai모델 태크포스(TF)

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반도체 설계 사업부에 'AI에이전트 조직'

AI·패러다임 변화로 설계 과정 복잡성 증가

엔지니어링 보조 넘어 전과정 자동화 목표

부진한 AP 사업...퀄컴 등 경쟁자와 격차 회복

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삼성전자가 반도체 설계 역량을 강화하기 위해 인공지능(AI) 에이전트 기술을 도입한다.방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하기 위해 복잡해지고 있는 첨단 반도체 설계 역량을 AI 기술을 통해 비약적으로 키우는 프로젝트다. 삼성전자가 AI 기술을 반도체 설계 전 영역에 도입해 퀄컴 등 경쟁기업을 빠르게 추격할 것이라는 전망도 나온다.

25일 업계에 따르면 삼성전자 반도체사업 부문에서 설계 사업을 담당하는 시스템LSI사업부가 최근 'AI 에이전트 태스크포스(TF)'를 가동했다. TF는 반도체 설계 업무 전반에 AI 에이전트 시스템을 도입하는 업무를 맡았다.

AI 에이전트는 사람을 대신해 시스템 전체를 운영하는 역할을 맡는다. 올 해 1분기께 뼈대가 만들어진 이 조직은 최근 인력 충원을 마무리하면서 본격적으로 AI 혁신을 위해 업무에 돌입했다.

반도체 분야에서 AI를 활용한 제조 역량 혁신은 타이어와 바이오 등 다른 산업에 비해 난이도가 높다. 반도체 설계는 손톱만 한 칩 안에 ㎚(나노미터·10억분의 1m) 단위의 선폭이 무수히 새기는 기술이 필요하다. 극도로 세밀하고 복잡한 기술이 필요한 분야이기 때문에 전문 인력이 설계 업무를 완수하는 양과 속도도 한계가 있다.

특히 칩에 요구되는 성능이 높아지면서 설계 업무는 단일 칩 뿐만 아니라 여러 개의 칩을 하나의 시스템으로 설계하는 방향으로 이동하고 있다. 칩 자체의 집적도가 높아지는 동시에 칩 사이의 연결 등 고려해야 할 변수도 많아지고, 그만큼 설계의 복잡도도 높아지는 것이다.

삼성전자는 AI 에이전트를 도입해 이 같은 설계 기술의 난제를 해결할 계획이다. 전사 차원에서 AI 기술을 업무에 도입하기 위해 박차를 가해 왔지만 주로 번역, 보고서 작성과 같은 부가적 차원에 머물렀다. 하지만 삼성전자는 핵심 업무인 반도체 설계에 특화된 AI를 도입해 경영 지원 업무에서 제조 역량, 설계 등 기업 전반의 AI 활용 역량을 키우기로 했다.

특히 TF가 이번에 도입하는 에이전트는 챗봇과 같은 단순 보조형 서비스가 아닌 능동형 AI 기술이다. 방대한 설계 데이터의 통합과 반도체 엔지니어링 개념에 대한 이해, ㎚ 단위의 물리적 지식 등을 이해하고 활용한다. AI 에이전트는 반도체 설계 과정에서 엔지니어를 수동적으로 보조하는 것을 넘어 설계 작업과 피드백, 설계 수정 등 시스템 통합까지 역량을 확대할 것으로 보인다.

업계에서는 삼성전자가 이번 에이전트AI 기술을 통해 경쟁업체 퀄컴을 추격할 발판을 마련했다는 관측도 나온다. 삼성전자는 최근 애플로부터 이미지센서를 수주하는 성과를 거뒀지만 최대 사업인 스마트폰용 애플리케이션프로세서(AP)에서는 퀄컴에 비해 경쟁력이 다소 뒤쳐지고 있는 것이 현실이다.

삼성전자의 자체 모바일 AP인 엑시노스 2500이 예정대로 갤럭시 S25에 탑재되지 못해 자존심을 구기기도 했다. 갤럭시 S24부터 고사양 라인업에만 퀄컴 칩이 탑재되고 삼성전자는 기본 라이업을 담당하는 구도가 최근 출시된 갤럭시 Z7 시리즈에도 이어지며 굳어지는 양상이다. 반도체 설계 역량의 부진 탓에 삼성전자 시스템LSI사업부의 상반기 영업손실이 약 5조원에 달했다는 평가도 있다.

업계 관계자는 "시스템LSI사업부의 설계 경쟁력은 반도체 설계 사업부의 사업 경쟁력 하락은 물론 AP 구매 비용 증가로 인한 스마트폰 사업부의 이익 하락 등으로 이어져 반등이 절실한 상황"이라며 "종합 반도체 기업으로서 오래 축적해 온 다양한 데이터와 노하우, AI 기술들을 통합해 제조 자동화를 이룰 수 있다면 초격차를 다시 만드는 계기로 작용할 수 있을 것"이라고 분석했다.

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삼성 반도체, AI 설계 에이전트 도입...'초격차 재건' 신무기

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산업 > 기업 뉴스: 삼성전자가 반도체 설계 역량을 강화하기 위해 인공지능(AI) 에이전트 기술을 도입한다.방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하기 ...

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의료 음성인식 솔루션(10804 김민주)

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의료 음성인식 솔루션(10804 김민주)

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1.분야: 의료

2.역할: 병원의 의료영상저장시스템과 연동해 영상 판독 중 생성되는 전문 의료용어 음성을 실시간으로 문자로 변환하는 음성인식 기술을 기반으로 한다.변환된 음성은 구조화된 판독 소견 형태로 자동 기록 되며,이를 통해 영상 의학과 전문의는 키보드,마우스를 직접 조작하지 않고,음성 만으로 판독 내용을 입력할 수 있게 된다.

3.적용된 인공지능 기술: 전자의무기록,간호 기록,실제 의료 환경에서 발생하는 다양한 진료 상황에 대응할 수 있는 제품들과,1인 진료 환경과 2인 대면 진료 환경 등 병원 진료 방식에 최적화된 맞춤형 솔루션을 통해 의료 현장의 유연한 적용을 도모함.

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셀바스AI, 강동경희대병원에 ‘메디보이스’ 공급…의료 AI 에이전트 구축 본격화 - 뉴스탭

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인공지능 및 음성인식 전문기업 셀바스에이아이(셀바스AI, 코스닥 108860)는 강동경희대학교병원 영상의학과에 자사의 의료 음성인식 솔루션인 ’셀바스 메디보이스(

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스포츠 산업 지능 에이전트 (10802 김규린)

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스포츠 산업 지능 에이전트 (10802 김규린)

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분야: 스포츠

역할: 스포츠 관련 프로그램 및 서비스를 개발하고 운영을 위한 기획 및 절차를 조직하여 조정 관리합니다. 시합이나 경기에 관한 정보를 수집하고 훈련 과정을 설계하기도 하며 스포츠 관련 회사와 소속 선수를 연결하여 계약을 성사 시킵니다. 선수를 돌보고 스케줄 관리를 하는 것은 물론 선수의 이미지 관리, 운동량 관리, 광고 계약 체결, 연봉 협상, 언론 홍보, 팬클럽 관리 등을 합니다. 선수의 잠재 능력을 파악해서 상품의 가치를 높여주며 계약을 맺은 선수의 훈련 프로그램과 의료 혜택 지원, 법률 서비스를 지원합니다.

적용된 인공지능 기술: 카메라 및 GPS 기술을 활용해 파악한 선수들의 움직임을 데이터화 하고 딥러닝과 알고리즘을 적용하여 승리를 위한 전략을 실시간으로 도출해 낼 수 있고 영상 데이터 분석을 통해 선수들이 각자 어떤 점이 부족하고 또 어떤 점이 훈련할 필요가 없는지 파악해서 단시간 안에 높은 효율을 낼 수 있는 개인화된 트레이닝 프로그램도 만들어낼 수 있습니다. 그리고 팬 참여 플랫폼, 비디오 플랫폼, 공식 모바일 어플리케이션 등 다양한 루트를 통해 팬들이 구매한 상품, 많이 시청하는 영상, 사용자 로그 등 전 세계 팬들의 데이터를 취합하고 분석해서 관련 내용들을 스포츠 마케팅에 적극 활용해서 수익을 증가 시킬 수 있습니다. 선수들이 활약했던 영상 데이터들을 분석해서 각각의 약점과 강점 등을 파악하고 이를 통해서 상대적으로 저평가되어있는 유망주를 발굴하기도 하고 팀 전력에 필요한 선수들을 데려와서 완벽한 팀을 구성하는 데 활용하기도 합니다.

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[이슈] 생성형 AI, 스포츠 산업도 접수...경기 운영부터 팬 경험까지 모든 것을 바꾼다! - 아웃소싱타임스

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[아웃소싱타임스 김민수 기자] 스포츠 산업에서 생성형 AI 기술이 새로운 변화를 이끌 것으로 전망된다. 경기 분석, 선수 관리, 팬 경험 개선 등 다양한 분야에서

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1. 분야: 공학

2. 역할: 기업의 목표를 달성하기 위해 데이터를 처리하고 의사결정을 내리며 실제 업무를 자동화하는 인공지능 시스템이다.

3. 최근 Chat GPT, Gemini 같은 대규모 언어모델 기반 챗봇이 인기를 끌면서 함께 주목받고 있다. 챗봇은 주어진 질문에 답변하는 역할이 크지만 AI 에이전트는 더 나아가 실제 업무를 실행하고 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있는 AI 시스템이다. 그리고 단일 의사결정이 아니라 업무의 특성에 따라 두가지 이상의 방식을 조합한 하이브리드 방식을 채택하는 경우가 많다. 그만큼 다양한 분야에서 사용할 수 있기 때문에 실용성이 높다는 장점도 있다.

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AI 에이전트란? 개념부터 활용 사례까지 한번에!

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AI 에이전트(AI Agent)는 미래의 디지털 동료가 될까? 샘 올트먼과 젠슨 황이 주목하는 AI 에이전트의 개념과 최신 트렌드, 실제 활용 사례까지 한눈에 살펴보세요.

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1.분야:스포츠

2.역할:AI는 부상 예방에도 큰 역할을 한다.선수들의 운동량,체력 소모 등을 실시간으로 분석하여 부상 위험 요소를 사전에 감지하고,이를 통해 적절한 조치를 취하는 것이 가능하다.

3.적용된 인공지능 기술:생체 데이터 분석을 통한 과부하 감지가 쓰였고 이것은 ai가 웨어리블 기술은 선수들의 심박수,체온,운동량 등 다양한 생체 정보를 실시간으로 측정하고 분석한다.이렇게 측정된 데이터는 과부하 상태나 피로도 등 위험 요소를 사전에 감지하는 데 상용된다.

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인공지능 활용 정보 공유

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현대 축구의 아이콘 손흥민은 현재 세계적인 축구 스타로 자리매김하며, 그의 뛰어난 기량과 열정은 전 세계 팬들을 사로잡았습니다. 토트넘 홋스퍼 FC에서 활약하며 지속적으로 높은 수준의 경기력을 유지하는 그는, 전략적인 판단력과 빠른 속도를 바탕으로 매 경기를 새롭게 만들어냅니다. 현재 축구계에서는 다양한 분야에서 인공지능(AI) 기술이 도입되고 있습니다. 특히 AI는 선수 개개인의 능력 향상 및 부상 예방에 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 기술 동향 속에서 손흥민 역시 AI를 활용하여 자신의 경기력을 극대화하고 있습니다.

축구와 인공지능의 만남

경기력 향상 : AI가 제공하는 새로운 시각

AI는 대량의 데이터 분석을 통해 선수들에게 맞춤형 훈련 방법을 제안합니다. 이러한 데이터 분석은 각 선수가 어떤 상황에서 가장 잘 작동하는지, 어떤 스킬이 개선 필요성이 있는지 등을 파악함으로써 성장 가능성을 극대화합니다. 손흥민 역시 이러한 AI 분석 결과를 바탕으로 개인적인 실력 개선에 크게 동참하였습니다. 디테일한 움직임 분석과 심박수 등 생체 정보를 활용하여 그에게 가장 적합한 운동량과 강도를 설정함으로써 지속적인 경기력 향상을 이루어내었습니다.

개별 선수의 움직임 분석 : AI는 선수들의 움직임을 정밀하게 분석합니다. 각 선수가 공을 어떻게 차고, 어떻게 움직이며, 어떤 상황에서 어떤 판단을 내리는지 등을 데이터로 만듭니다. 이러한 데이터는 머신 러닝 알고리즘을 통해 분석되어, 각 선수의 스타일과 장단점, 그리고 개선 가능성이 있는 부분 등을 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어 손흥민의 경우, AI 분석 결과 그가 가장 많은 공격 기회를 만드는 지역은 왼쪽 날개라는 것이 확인되었습니다. 이러한 정보를 바탕으로 그는 왼쪽 날개에서 더욱 효율적인 공격 전략을 수립할 수 있었습니다.

심박수 및 체력 관리 : AI와 웨어러블 기술은 심박수와 같은 생체 정보를 측정하여 체력 관리에 도움을 줍니다. 이렇게 측정된 데이터를 바탕으로 AI는 각 선수에게 맞춤형 운동량과 강도를 추천할 수 있으며, 이로 인해 최적의 컨디션 유지와 체력 소모 최소화가 가능합니다. 손흥민 역시 이러한 시스템을 활용하여 자신만의 운동량과 강도를 설정하였습니다. 이로 인해 그는 경기 중간중간 체력 절감 및 회복 시간 최소화 등 효율적인 체력 관리가 가능하였으며, 이로 인해 경기 마지막까지 꾸준히 좋은 활약이 가능하였습니다.

상대 팀 분석 및 전략 수립 : AI는 대량의 경기 데이터를 분석하여 상대 팀의 전략과 패턴을 파악하는 데에도 활용됩니다. 이러한 정보는 개별 선수가 자신의 역할과 위치를 잘 정립하고, 상황에 따른 최적의 전략을 수립하는 데 큰 도움이 됩니다. 손흥민은 AI가 제공하는 상대 팀 분석 결과를 바탕으로 자신의 공격 패턴을 조정하였습니다. 그로 인해 그는 상대방이 예측하기 어려운 움직임으로 많은 골 기회를 만들어내었으며, 이로 인해 경기력 향상에 크게 기여하였습니다.

부상 예방 : AI의 효과적 활용

AI는 부상 예방에도 큰 역할을 합니다. 선수들의 운동량, 체력 소모 등을 실시간으로 분석하여 부상 위험 요소를 사전에 감지하고, 이를 통해 적절한 조치를 취하는 것이 가능합니다. 손흥민 역시 이러한 AI 기술을 활용하여 부상 위험성을 최소화하고 있습니다. 그의 움직임 패턴과 체력 상태를 지속적으로 모니터링함으로써 과부하와 관련된 부상을 미리 예방하는데 큰 도움이 되었습니다.

생체 데이터 분석을 통한 과부하 감지 : AI와 웨어러블 기술은 선수들의 심박수, 체온, 운동량 등 다양한 생체 정보를 실시간으로 측정하고 분석합니다. 이렇게 측정된 데이터는 과부하 상태나 피로도 등 부상 위험 요소를 사전에 감지하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 손흥민의 경우, 그의 심박수와 체온 등이 일정 수준 이상으로 올라가면 AI 시스템은 그에게 경고 메시지를 보내며 적절한 휴식이나 운동량 조절을 권장합니다. 이로 인해 손흥민은 자신의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 관리함으로써 과부하로 인한 부상을 미리 예방할 수 있습니다.

움직임 패턴 분석을 통한 잘못된 자세 교정 : AI는 선수들의 움직임 패턴도 정밀하게 분석하여 잘못된 자세나 동작이 있는 경우 바로잡아 줍니다. 이러한 접근법은 주로 연골 손상이나 근육 파열과 같은 장기적인 부상 위험 요소를 줄이는 데 사용됩니다. 손흥민 역시 AI 시스템을 활용하여 자신의 움직임 패턴과 슛 동작 등을 지속적으로 모니터링 받았습니다. AI가 발견하는 잘못된 동작 패턴은 즉시 교정되었으며, 이러한 작업은 그가 오랫동안 안정적인 컨디션 유지와 함께 축구 생활에서 큰 부상 없이 활약할 수 있도록 해주었습니다.

대량 데이터 분석을 통한 부상 위험 요소 예측 : AI는 대량의 축구 경기 데이터를 분석하여 선수들이 부상을 당할 가능성이 높은 상황을 예측합니다. 이러한 정보는 선수들에게 부상 위험 요소를 사전에 인식하고 회피하는 데 도움이 됩니다. 손흥민 역시 AI가 제공하는 이러한 정보를 활용하여 경기 중 자신의 움직임과 위치 선택 등을 조절하였습니다. 그로 인해 그는 부상 위험 요소가 높은 상황을 사전에 회피하거나 준비함으로써 심각한 부상 없이 안정적인 활약을 계속할 수 있었습니다.

경기 분석 : AI와 함께 성장하는 축구

AI는 게임 전략 수립 및 경기 분석에서도 중요한 역할을 합니다. AI가 제공하는 대량의 데이터와 분석 결과는 감독과 선수들이 상대 팀의 전략을 빠르게 파악하고, 자신들의 전략을 보완하기 위한 근거가 됩니다. 손흥민 역시 이러한 정보를 활용하여 개인적인 스킬은 물론, 팀 내에서 자신의 역할과 위치를 잘 정립함으로써 매 경기마다 최고의 플레이를 보여주고 있습니다.

대량의 경기 데이터 분석 : AI는 수많은 경기 데이터를 빠르게 처리하고 분석하는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 능력은 팀 전략 수립, 상대 팀 분석, 선수들의 개별 성장 등 다양한 부분에서 활용됩니다. 예를 들어, 손흥민의 경우 AI가 제공하는 상대 팀의 공격 패턴과 수비 패턴 등의 정보를 활용하여 자신의 공격 전략을 계획하였습니다. 그로 인해 그는 상대방이 예상하지 못하는 방식으로 공격하거나 방어하는 데 성공하여 많은 골 기회를 만들어냈습니다.

실시간 게임 변화 감지 및 대응 전략 제안 : AI는 실시간으로 게임 상황을 모니터링하고 이에 따른 최적의 대응 전략을 제안할 수 있습니다. 이러한 기능은 게임 동안 발생하는 불확실성과 변동성에 즉각적으로 대응하기 위해 사용됩니다. 손흥민 역시 AI가 제공하는 실시간 정보와 전략을 바탕으로 자신의 움직임과 판단을 조절하였습니다. 그로 인해 그는 변화무쌍한 게임 상황에서도 안정적인 플레이와 올바른 결정-making이 가능하였습니다.

개별 선수 성장 지원 : AI는 각 선수가 어떻게 움직이고 어떻게 판단하는지 등에 대한 디테일한 데이터를 제공합니다. 이러한 데이터는 각 선수가 자신의 장점과 단점, 개선 필요성이 있는 부분 등을 파악함으로써 개인적인 스킬 개발에 큰 도움이 됩니다. 손흥민 역시 AI가 제공하는 이러한 분석 결과를 활용하여 자신의 움직임과 판단, 슛 동작 등을 지속적으로 개선하였습니다. 그로 인해 그는 경기력 향상뿐만 아니라 개인적인 실력 발전에도 큰 성과를 거두었습니다.

결론

결론적으로, 인공지능은 현재 축구계에서 중요한 변화를 주도하며 손흥민 같은 세계 최고 수준의 선수들이 그 기술을 적극 활용하여 경기력 향상 및 부상 예방에 큰 도움을 받고 있습니다. 손흥민 선수의 경기력 향상과 부상 예방, 그리고 더욱 정교해진 경기 분석 뒤에는 인공지능(AI) 기술이 있습니다. AI는 선수의 움직임을 분석하고, 심박수와 같은 생체 정보를 활용하여 맞춤형 운동량과 강도를 제안함으로써 개인적인 실력 개선에 큰 도움을 주며, 과부하나 잘못된 자세 등 부상 위험 요소를 사전에 감지하여 안정적인 축구 생활을 가능하게 합니다. 또한 대량의 경기 데이터 분석을 통해 상대 팀의 전략을 파악하고 자신의 움직임과 판단을 조절하는 등 게임 전략 수립에도 중요한 역할을 합니다. 이처럼 AI는 축구계에서 혁신적인 변화를 가져오며, 손흥민 선수와 같은 최고 수준의 선수들에게 그 기술을 적극 활용하여 경기력 향상 및 부상 예방에 큰 도움을 주고 있습니다.

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손흥민의 경기력 향상과 부상 예방, 인공지능이 그 중심에 있다

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현대 축구의 아이콘 손흥민은 현재 세계적인 축구 스타로 자리매김하며, 그의 뛰어난 기량과 열정은 전 세계 팬들을 사로잡았습니다. 토트넘 홋스퍼 FC에서 활약하며 지속적으로 높은 수준의 경기력을 유지하는 그는, 전략적인 판단력과 빠른 속도를 바탕으로 매 경기를 새롭게 만들어냅니다. 현재 축구계에서는 다양한 분야에서 인공지능(AI) 기술이 도입되고 있습니다.

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 의료 서비스를 혁신하는 의료분야(10801김경아)

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 의료 서비스를 혁신하는 의료분야(10801김경아)

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1.분야: 의료

2.역할: 의료 진단, 신약 개발, 임상 문서, 개인 맞춤형 의료, 정신 건강 치료, 의료 교육 및 훈련, 환자 교육 등 의료 분야에서 중요한 역할을 한다.

3.적용된 인공지능 기술: 의사를 위한 핸즈프리 임상 어시스턴트 / 문서 작성과 관리 업무는 시간을 잡아먹고 인건비 상승을 초래했습니다. 이러한 부담을 덜기 위해 음성 기반 AI도구를 일상적인 임상 워크플로우에 도입하기 위한 노력을 주도했습니다. 에픽 시스템과 협력하여 의사가 음성으로 질문하여 주요 환자 정보에 액세스할 수 있는 음성 어시스턴트인 V-EVA를 개발했습니다. 의료진은 기록을 읽거나 긴 오디오 답변을 듣는 대신 필요함에 따라 맞춤화된 화면 요약을 즉시 확인할 수 있습니다. 이제 의사는 음성 명령을 사용하여 핸즈프리로 검사를 주문하고 업데이트를 요청할 수 있습니다. AI가 개선됨에 따라 대화를 듣고 임상적 필요를 예측하는 등 더 많은 일을 할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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클레어 쿠오연구원 및 AI 콘텐츠 제작자

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의료 서비스를 혁신하는 의료 분야의 9가지 제너레이티브 AI 활용 사례

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의료 서비스에서는 AI를 사용하여 기록을 요약하고 관리 작업을 자동화합니다. 구현은 HIPAA 규정 준수를 따르고 EHR에 통합됩니다.

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1.분야:경제

2.역할:로보 어드바이저라는 이름처럼 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등 인공지능 기술을 사용한 자산관리 서비스를 말한다. 이러한 로보 어드바이저는 인공지능 기술과 알고리즘, 빅데이터 분석과 같은 기술을 활용해서 개개인의 투자 성향을 분석하고, 개인에게 맞는 ‘포트폴리오’를 구성해주며, 더 나아가 개인의 자산 현황이나 시장의 흐름에 따라 포트폴리오의 ‘리밸런싱’을 진행해주고, ‘운용’도 해주는 자산관리 서비스를 진행하고 있다.

3.적용된 인공지능 기술:로보어드바이저에는 대규모 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 투자 결정을 내리는 머신러닝 및 딥러닝 기술이 주로 적용됩니다. 또한, 시장 동향을 예측하고 개인의 투자 성향에 맞는 맞춤형 포트폴리오를 추천하기 위해 빅데이터 분석, 알고리즘, 자연어 처리(NLP) 등이 활용되며, 최근에는 생성형 AI를 접목하여 투자 아이디어 생성이나 투자 시그널 발굴에 활용하는 시도도 나타나고 있습니다.  머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등 인공지능(Artficial Intelligence) 기술의 동향을 함께 살펴 보아야 한다.머신러닝(Machine Learning, 기계학습)은 인간이 가지고 있는 지능적 기능인 학습능력을 기계를 통해 구현하는 방법으로, 환경과의 상호작용에 기반한 데이 터로부터 성능을 향상시키는 알고리즘 및 기술이다.여기서 ‘인간이 가지고 있는 지능적 기능’이란 인간의 지능이 가지는 학습·추리·적응·논증 등의 기능을 의미 하며, ‘스스로 성능을 향상 시킨다’는 것은 기계가 학습(Learning)할 수 있는 것을 의미한다. 학습데이터를 머신러닝 알고리즘 등을 통해 모델을 만들고, 실제 데이터를 해당 모델에 입력 후 만족할 만한 결과를 얻을때까지 계속 피드백을 반복하는 과정을 나타낸다.

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**”퀀트란 고도의 수학, 통계지식을 이용해서 투자법칙을 찾아내고 컴퓨터로 적합한 프로그램을 구축해서, 이를 토대로 투자를 행하는 사람을 일컫는 말로 Quantitative의 …

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1. 분야: 교육

2. 역할: 학생들이 수업에서 AI로 생산성과 몰입도를 높이며 기존의 가정을 재검토 하고 더 정교한 아이디어를 도출할 수 있게 도와줄 수 있음. AI 에이전트를 활용해 아이디어를 실험하고 구체화 할 수 있도록 도와줌

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공지능 모델을 통해 콘텐츠 작성 및 편집, 설문조사 실행, 데이터 분석, 리서치, 코딩 지원 등 학생의 학습 방식과 학교 운영에 활용되고 있다.

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IT, 마케팅, 입학, 재무, 인사 등 여러 부서에서 직원들은 생성형 AI를 활용해 시간을 절약하고 더 효율적으로 일하고 있다. 특히 콘텐츠 작성 및 편집, 설문조사 실행, 데이터 분석, 리서치, 코딩 지원 등의 업무에 AI가 주로 활용되고 있다.

파트리아에 따르면, 생성형 AI가 더 적극적으로 활용되는 부서는 마케팅과 입학팀이다. 마케팅팀은 M365 코파일럿 내 생성형 AI 도구를 활용해 광고 문구, 이메일, 프레젠테이션을 작성하고 있으며, 입학팀은 등록률을 예측하고, 학생 설문조사 결과에서 인사이트를 추출하며, 등록금 가격을 책정하는 데 코파일럿을 활용하고 있다.

효과는 수치로도 입증됐다. 지난 4월 실시된 직원 대상 설문조사에 따르면, 직원 73%는 AI 도구가 혁신성을 높이는 데 도움이 됐다고 응답했고, 74%는 AI 덕분에 업무 만족도가 향상됐다고 밝혔다.

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'대학 교육·행정에 생성형 AI 전면 도입'··· 美 뱁슨칼리지 사례

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미국 뱁슨칼리지는 '에듀AI 혁신' 전략을 통해 학생 학습과 대학 운영을 생성형 AI 기반으로 재편하고 있다.

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다중 에이전트 시스템 (10805 박가빈)

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다중 에이전트 시스템 (10805 박가빈)

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1. 분야: 과학

2. 역할: 최근 복잡한 문제들을 해결하기 위해서 마치 여러 분야의 '인간' 전문가들이 협업을 하듯이, 각각 전문적인 역할을 부여받은 여러 인공지능 에이전트가 서로 토론하고, 협업한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어 처리

다중 에이전트 시스템(MAS)은 사용자 또는 다른 시스템을 대신하여 작업을 수행하기 위해 공동으로 작동하는 여러 인공지능 에이전트로 구성된다. 이 아이디어의 핵심은 인공지능 에이전트이다. 그리고 AI 에이전트의 핵심은 대규모 언어 모델 (LLM)이다. 이러한 지능형 에이전트는 LLM의 고급 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자 입력을 이해하고 이에 응답한다. 에이전트는 문제를 단계별로 해결하고 언제 외부 도구를 호출할지 결정한다. 에이전트가 사용할 수 있는 도구에는 외부 데이터 세트, 웹 검색 및 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)가 포함될 수 있다.

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단일 상담원 지능형 시스템은 환경과 연동하여 자율적으로 계획하고, 도구를 호출하고, 응답을 생성합니다. 상담원이 사용할 수 있는 도구는 다른 방법으로는 사용할 수 없는 정보를 제공합니다. 앞서 설명한 대로 이 정보는 API나 다른 에이전트를 통해 획득한 데이터베이스일 수 있습니다. 여기에는 단일 상담원 시스템과 다중 상담원 시스템의 차이점이 있습니다. 다른 에이전트를 도구로 호출할 때 보조 에이전트는 원래 에이전트의 환경 자극의 일부가 됩니다. 해당 정보만 획득하고 더 이상의 협력은 이루어지지 않습니다. 반면 멀티 에이전트 시스템은 환경 내의 모든 에이전트가 참여하여 서로의 목표, 기억, 행동 계획을 모델링한다는 점에서 다릅니다. ⁴ 에이전트 간의 커뮤니케이션은 공유 환경을 변경하여 직접 또는 간접적으로 이루어질 수 있습니다.

다중 에이전트 시스템 내의 각 엔터티는 어느 정도 자율적인 에이전트입니다. 이러한 자율성은 일반적으로 에이전트의 계획, 도구 호출 및 일반적인 추론에서 볼 수 있습니다. 다중 에이전트 시스템에서 에이전트는 자율성을 유지하지만 에이전트 구조에서 협력하고 조정합니다. ³ 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 에이전트 커뮤니케이션과 분산된 문제 해결이 핵심입니다. 이러한 유형의 에이전트 상호 작용은 다중 에이전트 강화 학습으로 설명할 수 있습니다. 이러한 형태의 학습을 통해 공유하는 정보에는 센서나 행동을 통해 획득한 즉각적인 정보가 포함될 수 있습니다. 또한 상담원의 경험을 에피소드 정보 형태로 공유할 수 있습니다. 이러한 에피소드는 감각, 행동 및 학습된 정책의 순서일 수 있습니다. 마지막으로, 상담원은 자신의 경험을 실시간으로 공유하여 다른 상담원이 동일한 정책을 반복적으로 학습하는 것을 방지할 수 있습니다. ⁵

개별 에이전트는 스스로 강력합니다. 그들은 하위 작업을 만들고, 도구를 사용하고, 상호 작용을 통해 학습할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템의 집단적 행동은 정확성, 적응성 및 확장성의 잠재력을 높입니다. 멀티 에이전트 시스템은 공유 리소스 풀, 최적화 및 자동화를 통해 단일 에이전트 시스템보다 성능이 뛰어난 경향이 있습니다. 여러 에이전트가 동일한 정책을 학습하는 대신, 학습한 경험을 공유하여 시간 복잡도와 효율성을 최적화할 수 있습니다. ⁵

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다중 에이전트 시스템이란 무엇인가요? | IBM

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다중 에이전트 시스템(MAS)은 사용자 또는 다른 시스템을 대신하여 작업을 수행하기 위해 공동으로 작동하는 여러 인공 지능(AI) 에이전트로 구성됩니다.

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스스로 결정하는 AI 에이전트 다크 팩토리(10825 이정수)

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스스로 결정하는 AI 에이전트 다크 팩토리(10825 이정수)

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1.분야:경제

2.역할:사용자가 AI에이전트에 업무를 지시하여 관리 에이전트가 하위 에이전트에 업무를 할당 에이전트 팀이 사용자에 결과물 제출 사용자가 준 피드백에 따라 다시 작업한다.

3.적용된 인공지능 기술:사물인터넷(IoT)기술 IoT 또는 사물 인터넷이라는 용어는 연결된 디바이스의 공통 네트워크를 의미하며, 디바이스와 클라우드 및 디바이스 간 통신을 용이하게 하는 기술을 의미하기도 합니다. 저렴한 컴퓨터 칩과 고대역폭 통신의 출현 덕분에 이제 수십억 개의 디바이스가 인터넷에 연결되어 있습니다. 이는 칫솔, 진공 청소기, 자동차 및 기계와 같은 일상적인 디바이스가 센서를 사용하여 데이터를 수집하고 사용자에게 지능적으로 응답할 수 있음을 의미합니다.

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스스로 결정하는 ‘AI에이전트’…밤새 공장 돌리고, 새벽 업무도 뚝딱

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스스로 결정하는 ‘AI에이전트‘…밤새 공장 돌리고, 새벽 업무도 뚝딱, 잠들지 않는 경제가 온다 AI에이전트, 스스로 문제 처리 기존엔 사람이 변수 해결했지만 샤오미 ‘창핑 무인 다크 팩토리’ 알아서 문제점 파악해 공정 개선 마케팅·영업 등 사무영역도 진출 밤에도 고객 응대하고 주식거래 ‘쉼없이’ 업무처리해 생산성 급등 ”인간은 더 창의적인 일에 몰두”

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1. 분야: 여행

2. 역할: 인공지능을 활용해 여행 계획, 예약, 관리까지 도와주는 소프트웨어임. 사용자의 취향을 파악하고, 실시간으로 정보를 분석해 사용자를 위한 여행을 제안하는 디지털 여행 비서임.

3. 적용된 인공지능 기술: AI 알고리즘, 빅데이터

ai 알고리즘을 활용하여, 사용자의 선호를 분석하고 원하는 목적지와 관심사를 말하면 오직 사용자 만의 추천을 내놓음. 빅데이터를 활용하여,

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우주 비행사의 조력자 AI에이전트 (10813 최서현)

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우주 비행사의 조력자 AI에이전트 (10813 최서현)

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1.과학

2. 역할
CIMON은 단순한 기계 장비가 아니라 우주비행사의 지능형 동반자이자 핵심 조력자 역할을 수행한다. 음성 명령을 정확히 인식하여 실험 절차를 체계적으로 안내하고 필요한 정보를 즉각 제공하며, 카메라 기능을 통해 실험 과정을 상세히 기록한다. 특히 감정 분석 기능을 탑재하여 우주인의 심리적 상태를 실시간으로 파악하고 대응할 수 있어, 우주비행사의 심리적 부담을 효과적으로 완화하는 역할을 한다. 이를 통해 CIMON은 우주비행사가 보다 안전하고 효율적으로 임무를 수행할 수 있도록 지원하는 혁신적인 인공지능 조력자로 자리 잡고 있다.

3. 적용된 인공지능 기술 (인공지능 모델과 자연어처리)
CIMON에는 IBM의 첨단 Watson 인공지능 모델이 탑재되어 있어 고도의 음성 인식과 자연어처리 능력을 갖추고 있다. 우주비행사가 자연스러운 언어로 명령을 내리면 CIMON은 즉각적으로 이해하고 상황에 맞는 정확한 대응을 수행한다. 또한 정교한 카메라와 센서를 활용해 주변 환경을 정밀하게 인식하고 자율적으로 움직일 수 있으며, 개량형에서는 감정 분석 기술까지 적용되어 인간과 거의 유사한 상호작용을 구현한다. 결론적으로 CIMON은 인공지능 모델과 자연어처리 기술을 혁신적으로 결합한 대표적인 AI 에이전트로, 우주 환경에서 자율성과 인간 친화적 기능을 완벽하게 발휘하고 있다.

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IBM과 에어버스의 AI 로봇, 우주로 향한다 - 데일리시큐

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항공 회사 에어버스(Airbus)와 컴퓨터 제조 회사 IBM의 이른바 ‘비행 두뇌’인 우주로봇 CIMON(Crew Interactive MObile Compani