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사물인터넷(IoT)은 농장의 관개나 비료와 같은 성장 요인을 더 잘 측정하고 통제할 수 있는 방법을 제공했을 뿐만 아니라, 우리가 농업을 전체적으로 바라보는 방식을 바꿀 것입니다. 이 글에서는 스마트 팜이 무엇이며 IoT가 농사의 미래에 미칠 영향을 설명하겠습니다.

스마트 팜(Smart Farm)이란?

스마트 팜, 스마트 농장

'스마트 팜', '스마트 농장'은 IoT, 로봇공학, 드론, AI 등의 기술을 활용해 생산량에 필요한 인적 노동력을 최적화하면서 제품의 양과 품질을 높이는 농장을 관리하는 것을 일컫는 개념입니다.

IoT 솔루션은 농업인들이 높은 수확량과 수익성, 환경보호를 보장함으로써 공급 수요 격차를 해소하는 데 초점을 맞추고 있습니다. IoT 기술을 사용하여 자원의 최적 적용을 보장하여 높은 수확량을 달성하고 운영 비용을 절감하는 방식을 정밀 농업이라고 합니다. 농업기술 IoT는 전문 장비, 무선 연결, 소프트웨어, IT 서비스로 구성되어 있습니다.

센서: 스마트 농업 센서가 수집한 데이터는 일반적인 비즈니스 상태와 직원 성과, 장비 효율성을 추적하는 데 사용할 수 있습니다. 생산량을 예측할 수 있는 능력을 통해 더 나은 제품 유통을 계획할 수 있습니다. 스마트 온실 IoT의 도움으로 설계된 스마트 온실은 기후를 지능적으로 모니터링하고 제어하여 수동 개입이 필요 없습니다.

드론: 농작물 건강 평가, 관개, 농작물 모니터링, 작물 살포, 식재, 토양 및 밭 분석 등 다양한 농업 관행을 강화하기 위해 농업 드론 지상 및 공중 기반 드론이 농업에 사용되고 있습니다.

연결: 무선 IoT 애플리케이션을 사용하여 가축의 위치, 건강 및 건강에 관한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 정보는 질병의 확산을 막고 인건비를 낮추는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석: 스마트 팜 농작물 예측 분석은 중요한 역할을 하며, 농작물 생산, 저장, 마케팅 기술 및 위험 관리에 관한 향후 계획을 농부가 결정할 수 있도록 도와줍니다. 생산 속도를 예측하려면 팜의 센서에서 수집한 정보를 사용합니다. 이 정보에는 토양, 온도, 압력, 강우 및 습도와 같은 매개 변수가 포함됩니다. 농부들은 대시보드나 맞춤형 모바일 애플리케이션을 통해 정확한 토양 데이터를 얻을 수 있습니다.

이런 도구들을 이용해 농부들은 밭에 가지 않고도 현장 상황을 감시할 수 있고 전체 농장이나 단일 식물에 대한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 스마트 농장의 원동력은 농장에 통합된 스마트 머신과 센서를 연결해 농업 프로세스를 데이터 중심적이고 데이터화할 수 있도록 하는 IoT입니다.

스마트 팜이 개선하는 농업

많은 사람들은 IoT가 농작물 재배에서 임업에 이르기까지 농업의 모든 분야에 가치를 더할 수 있다고 믿고 있습니다. 여기서 IoT가 혁신할 수 있는 농업의 두 가지 주요 분야에 대해 알아보겠습니다.

1. 정밀한 농업

농업을 보다 통제하고 정확하게 만드는 IoT 기반 접근법입니다. 간단히 말해서, 식물과 소는 인간보다 정확성을 가진 기계에 의해 결정되는 방식으로 성장합니다. 기존의 접근 방식과 가장 큰 차이점은 밭 단위보다는 제곱미터당, 또는 식물/동물별로 의사결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

밭의 변화를 정밀하게 측정함으로써 농부들은 농약과 비료의 효과를 높이거나 선택적으로 사용할 수 있습니다.

2. 농업 자동화

스마트 팜 기술을 통해 농장이 개별 동물의 요구를 더 잘 모니터링하고 그에 따라 영양을 조절할 수 있어 질병을 예방하고 가축의 건강을 증진시킬 수 있습니다.

대형 농장주들은 무선 IoT 애플리케이션을 사용하여 가축의 위치, 건강 및 건강을 모니터링할 수 있습니다. 이 정보로 아픈 동물들을 식별할 수 있고, 그래서 식별된 동물들은 질병의 확산을 막기 위해 무리에서 분리될 수 있습니다.

스마트 팜의 문제점

스마트 팜은 인터넷이 필요합니다. 대부분의 개발도상국 시골 지역은 이 요건을 충족하지 못합니다. 게다가 인터넷 연결도 느립니다. 스마트 팜 기반 장비는 농업인이 기술을 이해하고 배울 수 있어야 합니다. 이것은 대규모로 스마트 팜을 도입하는 데 있어 주요한 난제입니다.

가축 사육을 위한 스마트 팜 아이디어

스마트 농업은 가축 사육을 감시, 모델링, 관리하기 위해 가축 사육에 선진 기술을 적용하는 것입니다. 가축 사육이 강화됨에 따라 농가가 개별 동물과 접촉할 수 있는 능력을 높이는 것이 목적입니다. 스마트 팜을 사용하면 농가가 개별 동물의 요구를 더 잘 모니터링하고 그에 따라 관리 관행을 조정할 수 있어 건강, 복지, 관리 문제를 예방하고 가축의 건강을 증진시킬 수 있습니다. 특히 가속도계, 압력 매트, 포스 플레이트, 마이크, 카메라, 무선주파수 식별(RFID) 등 감지 및 모니터링 기술 등 가축 산업에서 활용할 수 있는 다양한 스마트팜 기술이 있습니다.

가축 사육을 위한 스마트 팜 아이디어

가속도계는 동작 매개 변수를 측정하여 활동 데이터의 변화를 지속적으로 기록하고 특성화하는 전자 센서입니다. 그것들은 상대적으로 저렴하고 다리, 목, 귀와 같은 다른 신체 부위에 고정될 수 있습니다. 사육 조건과 가축의 탐색적 행동으로 인해 동물에 탑재하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 가속도계는 가축의 자세 변화와 스텝 동작을 식별하여 초기 적막을 감지하는 데 사용될 수 있습니다.

압력 매트는 소 걸음 패턴을 분석하여 보행 속도 감소, 보폭 단축 및 자세 시간 단축과 같은 신뢰할 수 있는 적층 지표를 제공합니다.

힘판은 다리의 무게 분포를 측정하고 다리 사이의 무게 지지력의 차이를 식별함으로써 적혈감을 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 다리 다리에는 무게가 실리는 것을 꺼리기 때문입니다. 이러한 종류의 조치는 객관적이고 반복 가능성이 높습니다.

마이크는 다양한 농업 환경에서 스트레스 인식 및 질병 감시를 위한 객관적이고 비침습적인 측정에 사용할 수 있습니다. 마이크는 오디오 감시 시스템의 음향 데이터를 사용하여 스트레스 발성(예: 비명)을 감지하고 가축 살처분 질병을 식별하는 데 사용되어 왔습니다.

그들은 또한 호흡기 질환의 소리 특징 분석에 기초한 실시간 기침 분류 알고리즘을 개발하고 정상적인 호흡 패턴으로부터의 편차를 객관적으로 측정하기 위해 폐 감염으로 인한 기침 소리의 음향 특징을 설명하는 데 사용되었습니다.

디지털 비디오 기반 추적 시스템

디지털 비디오 기반 추적 시스템은 가축의 성능, 건강 및 복지 지표를 모니터링하는 데 저렴하고 안정적이며 정확합니다. 예를 들어, 카메라는 심장 둘레, 길이, 키 등의 치수를 측정하여 체중을 정확하게 측정하고, 옹기종기 동작을 평가하여 펜 내 가축의 공간 분포와 같은 가축의 휴식 행동 패턴을 기반으로 열적 쾌적도를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 카메라 역시 가축의 탑뷰 열화상 영상에서 자동으로 귀밑면 온도를 추출해 열쾌적성 평가에 기여했고 적외선 온도계 사용 시 고막 부위가 온도 감시 최적 지역으로 파악될 수 있도록 했습니다.

또한 카메라는 양방향 소프트웨어 패키지에서 이미지 분석 절차의 통합 부분으로 사용되어 가축 축사를 가열하거나 냉각할 필요성을 결정할 수 있습니다. 절뚝거리고 건강한 가축는 걷는 동안 목 부위의 높이를 영상으로 기록하고 추적하며 걸음과 보폭의 비율의 변화를 통해 구별할 수도 있습니다. 이 방법은 이후 라미네이트가 발생하는 가축의 최대 74%까지 정확하게 식별할 수 있습니다.

3차원 기계 비전 시스템

3차원 기계 비전 시스템을 사용하여 자동으로 꼬리 자세를 감지하고 농장에서 꼬리 물림에 대한 조기 경고를 제공할 수 있습니다. 디지털 이미지는 또한 귀에 거슬리는 발병이 일어나는 동안 더 지저분하고 물린 가축들을 정확하게 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 카메라의 또 다른 농장 응용 프로그램은 노킹과 추적 행동을 분류하기 위해 가축의 속도와 거리를 측정하여 공격적인 행동을 탐지하는 것입니다.

RFID 시스템은 이미 가축농장에서 가축를 개별적으로 식별하고 추적하기 위해 일상적으로 사용되고 있습니다. RFID 시스템의 다른 응용 프로그램에는 집단 주택 환경에서 개별 가축의 먹이 패턴과 음주 행동을 기록하는 것이 포함되며, 가까운 미래에 가축의 장기간 지속적인 건강 및 행동 모니터링을 지원할 수 있습니다.

인공 지능 시뮬레이션

인공지능은 학습과 문제 해결과 같은 인간의 마음과 관련된 특성을 나타내는 기계에서의 인간의 지능 시뮬레이션으로 설명됩니다. 학습 능력, 데이터로부터 지식 도출 능력, 합리화 능력, 특정 목표 달성을 위한 조치 능력 등 지능 속성을 나타내는 시스템을 이해하고 설계하는 것을 목표로 합니다. 인공지능 알고리즘과 결합된 빅데이터를 유용한 정보로 변환해 양돈농가 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

3D 프린팅

또 다른 새로운 기술은 3D 프린팅입니다. 얇은 재료 층을 연속적으로 쌓아서 3D 디지털 모델에서 물리적인 물체를 만드는 과정으로 정의됩니다. 특히 소형 부품의 복제품을 만들어 시간과 자원을 절약하고 특수 장비와 기존 대량 생산 제품의 대체품을 분산 제조할 수 있어 비용을 절감할 수 있습니다.

결론적으로 스마트 농업은 가축 생산이 강화됨에 따라 농가가 개별 동물과 접촉을 유지할 수 있는 능력을 증가시킵니다. 스마트팜을 활용하면 단기간에 다량의 데이터를 수집할 수 있어 가축의 건강과 복지 관리 및 모니터링을 개선할 수 있습니다.

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사물인터넷(IoT)은 농장의 관개나 비료와 같은 성장 요인을 더 잘 측정하고 통제할 수 있는 방법을 제공했을 뿐만 아니라, 우리가 농업을 전체적으로 바라보는 방식을 바꿀 것입니다. 이 글에서는 스마트 팜이 무엇이며 IoT가 농사의 미래에 미칠 영향을 설명하겠습니다. 스마트 팜(Smart Farm)이란?

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이제 슬슬 무섭다는 테슬라의 옵티머스 로봇

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″메탄 주범 ‘소 트림’ 95% 줄인다”... 빌 게이츠, 호주 스타트업에 148억원 투자 - 더나은미래

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마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 ‘소 트림’을 줄이는 호주 스타트업에 1200만 달러(약 148억원) 규모의 투자를 집행했다. 24일(현지 시각) 가디언·CNN·BBC 등 외신에 따르면 게이츠는 2015년 설립한 청정에너지 펀드 ’브레이크스루 에너지 벤처스(BEV)를

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팀 프로젝트를 통해 함께 문제를 해결하는 능력

예: 마이크로비트를 활용하여 스마트 IoT 기기를 개발하는 조별 활동

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수업에 활용되는 구글, 네이버, MS 계정 등이 로그인되지 않거나 비밀번호 분실 등의 문제로 인해 학생들이 수업에 참여하지 못하는 경우 발생.

특히 초등학교 저학년의 경우 개인 계정 생성이 어려워 공동 계정을 사용해야 하는 문제가 있음.

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스마트한 채색 소프트웨어로 채색의 즐거움을 경험하세요!

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Piskel, free online sprite editor. A simple web-based tool for Spriting and Pixel art. Create pixel art, game sprites and animated GIFs. Free and open-source.

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제이로드 : 네이버 블로그

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https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31652

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[AI 이슈] 연세대 의대 박유랑 교수팀, ‘양자 머신러닝 모델’ 개발... 예측 정확도 90%, 젊은 대장암 환자 사망 위험 예측

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국내 연구진이 조기 발병 대장암 환자의 사망 위험을 예측 정확도 90%로 예측할 수 있는 양자 머신러닝(Quantum machine learning, QML) 모델이 개발했다.연세대 의대 의생명시스템정보학교실 박유랑 교수와 유재용 박사, 심우섭 연구원과 연세암병원 종양내과 김한상 교수 연구팀은 조기 발병 대장암 환자의 임상데이터를 기반으로 사망 위험을 예측하는 양자 머신러닝 모델을 개발했으며, 예측 정확도는 90%에 달한다고 12일 밝혔다.젊은 대장암이라고도 불리는 ‘조기 발병 대장암’은 50세 미만에서 발생하는 대장암을 말한다.

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https://blog.naver.com/young03-17/223639659593

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화이야 : 네이버 블로그

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[시사 IT용어] 가상화폐의 주역, 블록체인 기술이란?

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뉴스에서 자주 등장하는 용어인 가상화폐와 비트코인(Bitcoin), 그리고 ‘블록체인(Block Chain)’. 이들은 서로 어떤 관계일까요? 많은 분들이 블록체인과 비트코인을 혼동하곤 하는데요. 블록체인은 화폐의 종류가 아니라 가상화폐 거래를 가능하게 해주는 데이터 기술을…

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오토스토어시스템 공식 블로그 : 네이버 블로그

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빅데이터와 기존 데이터의 차이점

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빅데이터와 기존 데이터의 차이점

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차세대 6G 통신 핵심 ‘스타링크’…미래기술 날개 달까?

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이르면 올 상반기부터 국내에서도 일론 머스크의 ‘스타링크’ 서비스를 사용할 수 있을 것 같습니다. 다만 통신망이 잘 깔려 있는 우리나라에 미칠 영향은 크지 않을 거란 관측인데요. 그럼에도 스타링크가 국내에 진출하려는

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[4차 산업혁명 사례]인공지능 요리 로봇 요리.. : 네이버블로그

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스마트홈부터 커넥티드 카까지, 일상 속 사물인터넷(IoT) 사례 BEST 5 - Codex - 다빈치 블로그

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사물인터넷(IoT)은 기술적으로는 낯설어도 우리 일상에서 아주 흔하게 활용 사례를 찾아볼 수 있습니다. 사물인터넷 작동 원리를 알아 보고, 스마트홈, 스마트 워치, 자율주행 로봇 등 사례를 소개합니다. | 비즈니스 일반

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中, 이번엔 '5분의 1' 값 휴머노이드 로봇…'가성비 AI' 경쟁 본격화 [뉴스9]

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인공지능  산업별 활동 사례

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인공지능  산업별 활동 사례

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챗GPT 등장 이후 AI 시장은 매우 가파르게 성장하고 있습니다. 글로벌 시장 조사업체인 IDC(International Data Corporation)에 따르면 생성형 AI 시장 규모가 2023년 149억 달러(약 19조 원)에서 2027년에는 1511억 달러(약 196조 원)로 불어난다고 합니다. 연평균 성장률(CAGR)이 무려 86.1%로, 엄청나게 빠른 속도로 시장이 커지고 있는 거죠. 이렇게 AI가 내밀하게 우리 삶에 들어오는 와중에 과연 산업계는 어떻게 AI를 활용하고 있을까요? 산업별로 AI 활용 사례를 살펴보겠습니다.

제조업 분야

세계 경제를 견인하고 있는 제조업 분야에서는 제품 생산성을 끌어올려 최대한 많은 제품을 생산하고, 반대로 불량률은 낮춰 수율(결함이 없는 합격품의 비율)을 올리는 것이 지상 과제였습니다. 그리고 이러한 이슈를 해결하는 데 사용하는 것이 바로 AI죠. 세계의 유수 제조 기업들은 대부분 이런 식으로 AI를 활용하고 있습니다.

AI를 통해 생산성을 향상시키는 효과적인 방법은 '스마트팩토리' 구축입니다. 스마트팩토리는 제품 생산 과정에서 공장 스스로 제어하는 자동화 시스템을 말합니다. 특히 철강 업계에서 스마트팩토리 구축에 신경 쓰고 있는데요. 철강 산업 특성상 철강에 들어가는 불순물을 제거하는 게 매우 중요하기 때문에 철강 업계에서는 제철소 내 설비 관리 시스템을 구축해 불순물 관리에 힘쓰고 있습니다. 이 시스템을 통해 설비 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 고장을 사전에 감지하고 예방 조치를 취할 수 있는 거죠.

또 생산 과정에서 지연이 없도록 하고 있습니다. 선철에 포함된 불순물을 제거하고 철의 함유량을 적절히 조정하는 과정이 있는데요. 온도, 성분을 제어하는 AI 통합 제어 시스템으로 중단이나 지연이 없는 연속 작업을 가능하도록 했습니다. 한 철강 업체는 이와 같이 생산 과정에서 AI를 활용하면서 1000건 이상의 스마트 기술 과제를 수행했다고 밝혔고, 자동화를 통해 높아진 수율(완성품 중 합격 제품 비율)과 줄어든 인건비는 1630억 원이라고 발표했습니다.

반도체 업계에서는 반도체 생산성 향상을 위해 AI를 활용하고 있습니다. 반도체라는 제품은 특성상 공정을 미세화하는 것이 경쟁력 향상의 지표입니다. 그리고 미세화를 위해선 파운드리 공정의 경우 선폭(회로의 폭)을 좁히는 게 중요하죠. 그런데 선폭을 줄이는 데는 트랜지스터 간 간섭이 생기면서 전류 누설 등의 우려가 생깁니다. 업계는 이 문제를 AI를 통해 해결하려 하고 있습니다. AI로 빅데이터를 집중 분석하고 영향을 미치는 요소를 찾아내 해결할 수 있는 거죠. 또 반도체 집적회로의 핵심 재료인 웨이퍼가 손실되는 원인을 분석해 내 제품 불량률을 낮추는 데 힘쓰고 있습니다.

금융 분야

금융 분야 역시 AI가 활발히 활용되고 있는 분야입니다. 특히 은행에서 AI 활용에 공을 들이고 있는데요. 가장 많은 인력인 금융 상담을 하는 창구 직원을 생성형 AI가 대체할 수 있기 때문입니다. 따라서 각종 은행에서는 AI 챗봇을 속속 출시하면서 인력을 대체하기 위한 계획을 수립하고 있습니다. AI 챗봇과 음성봇을 운영해 상담원 없이 응대를 하는 한편, 음성 기반 금융상담 AI 서비스를 통해 고객 정보 기반으로 맞춤형 답변을 제공하고 있습니다. 자체적으로 금융 특화 언어 엔진을 개발해 개인 맞춤 AI 금융비서 서비스도 출시될 전망입니다. 이처럼 은행들이 AI 상담 서비스를 출시한 영향 때문인지 국내 은행 영업점 수는 2022년 말 기준 5800개로 코로나19 사태인 2019년과 비교하면 13.5%(909개) 줄어들었습니다.

한편 전문적인 능력을 요하는 부분에서도 AI가 적극 활용되고 있습니다. 바로 투자 부분인데요. 실제로 사람보다 훨씬 더 뛰어난 성과를 내고 있습니다. 대표적으로 '로보어드바이저'가 있는데요. 로보어드바이저는 로봇(Robot)과 투자 전문가(Advisor)의 합성어로 AI 머신러닝을 활용해 포트폴리오를 관리하고 투자 조언을 해주는 자동화된 투자 플랫폼을 말합니다.

금융사들은 로보어드바이저를 통해 투자 정보를 전달하고 상품을 추천해 줄 뿐 아니라 맞춤형 자산관리 서비스도 제공하고 있습니다. 국내 한 은행은 고객별 투자 성향과 목적에 맞는 금융상품 포트폴리오를 추천하고 있습니다. 주가지수, 펀드, 경제 성장률 등 사용 가능한 모든 금융 데이터를 투입해 AI가 자산에 영향을 미치는 요인을 학습하고 펀드 성과에 영향을 미치는 요인을 학습합니다. 마지막으로 자산과 펀드 간 최적의 조합을 학습하여 고객에게 딱 맞는 포트폴리오를 제시합니다.

로보어드바이저의 성과 역시 나쁘지 않은데요. 펀드평가사 에프앤가이드에 따르면 로보어드바이저의 최근 3년 수익률은 평균 -7.88%로, 코로나 이후 변동장에서 -14.72%를 기록한 국내 주식형 ETF에 비해 선방한 결과를 보여주고 있습니다. 시장도 빠르게 성장하고 있습니다. 코스콤 로보어드바이저 테스트베드 센터 통계에 따르면, 국내 로보어드바이저의 운용 규모는 2017년 8월 116억 원에 불과했으나 2023년 1월 1조 8,250억 원 규모로 커졌습니다. 계약자 수 또한 급증했는데요. 2023년 1월 기준 총 34만 5,759명으로 2018년 1월(3만9,382명) 대비 5년 만에 약 9배 가량 성장했습니다.

유통 분야

유통 업계의 가장 큰 관심사는 제품의 수요가 어느 정도인지 예측하고 수요에 맞게 제품을 최대한 많이 판매하는 것입니다. 이 이슈를 손쉽게 해결해 줄 수 있는 것이 바로 AI입니다. AI를 통해 과거의 상품 데이터와 고객 데이터를 분석할 수 있고 이를 통해 미래 수요가 어느 정도인지, 판매량은 어느 정도일지 대략적으로 예측해 볼 수 있죠. 또 고객에게 적합한 시점에 적합한 제품을 보여줌으로써 판매를 유도할 수 있고요.

유통 업계에서도 특히 이커머스 업체들이 AI를 적극 활용해 위 이슈를 해결하려 하는데요. 빠른 배송, 정시 배송이 중요하다 보니 자체적으로 데이터 수집, 분석 시스템을 만들어 날씨, 요일, 프로모션 등 데이터를 분석하고 지역별 주문량을 예측하기도 합니다. 이로써 수요 예측의 정확도를 높이고 불필요한 상품 폐기를 막아 손실을 최소화할 수 있는 거죠. 한 업체는 권역/지역별, 배송 유형, 상품(SKU), 온도별 등 다양한 기준으로 구분하여 수요를 예측하고 주문 수, 총 수량, 매출액, 소요시간 등 다양한 타깃을 대상으로 예측한 후에 30일 후, 7일 후, 1일 후, 당일 등 여러 시점과 타이밍을 기준으로 예측한다고 합니다. 그리고 D-day에 가까워질수록 최신 데이터를 모델에 자주 적용해 예측주기를 짧게 운영함으로써 예측값을 정교하게 만듭니다. 이렇게 최대한 정확하게 수요 예측을 하고 있습니다.

세계적인 이커머스 기업들은 이미 오래전부터 AI 기반 광고 사업을 통해 상품 판매량을 극대화하고 있습니다. 수많은 고객 데이터를 수집해 고객이 상품을 사기 위해 어떤 키워드로 검색하고 어떤 페이지를 방문했으며 어떤 상품을 샀는지 등의 데이터들을 수집했고, 이러한 데이터를 통해 소비자 니즈와 선호도를 정확히 파악하고 소비자의 구매 시점에 딱 맞는 상품을 보여주는 거죠. 이러한 광고 형태를 RMN(Retail Media Network)이라고 하는데요. 미국의 한 이커머스 기업은 RMN으로만 2022년에 310억 달러(약 41조 원)를 벌어들였습니다. 그리고 현재는 우리나라를 포함해 대부분의 이커머스 업체들이 RMN을 사용하고 있습니다.

RMN의 핵심은 데이터인데요. 데이터를 최대한 많이 수집해야 해당 데이터를 기반으로 더 정교하게 제품을 추천해 줄 수 있기 때문입니다. 따라서 각종 이커머스 기업들은 멤버십 서비스를 내세워 고객 데이터 확보에 힘쓰고 있습니다.

게임 분야

최근 AI를 가장 적극적으로 활용하는 회사는 바로 게임사들입니다. 대형 게임사는 물론 중소 게임사들도 모두 AI 인력을 대거 채용할 만큼 AI에 진심인데요. 이토록 게임사들이 AI를 활용하려는 이유는 AI를 통해 게임을 보다 실제와 유사한 환경으로 구현할 수 있기 때문입니다. 이로써 게임이 가상현실이 아니라 실제 현실과 같이 만드는 것이 게임사들의 목표죠. 가령, 게임 내에는 NPC (Non Player Character)라는 존재가 있는데, NPC는 매번 정해진 대화만 합니다. 우리가 키오스크에서 음식을 주문할 때 매번 같은 내용의 질문이 오는 것과 마찬가지죠.

이런 로봇 같은 대화 시스템을 마치 사람과 대화하듯 자연스럽게 바꿀 수 있는데, 이때 사용되는 게 언어 모델(LLM, Large Language Model) 입니다. 언어 모델은 AI 기술의 한 형태로, 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 시스템을 말합니다. 즉, 사람이 말하는 것을 알아듣고 사람처럼 말할 수 있다는 거죠. 대표적인 언어 모델이 챗GPT인데요. 챗GPT에게 무언가를 질문하면 마치 사람이 대답해 주듯이 말을 하죠. 그리고 이어서 질문을 하면 챗GPT가 맥락을 이해하면서 후속 답변을 해주고요. 이처럼 언어 모델을 사용해 마치 실제 사람과 대화하듯 NPC와 대화할 수 있습니다.

NPC뿐만 아니라 게임 내 몬스터나 캐릭터에도 지능을 부여해서 유저들이 좀 더 재미있게 게임을 플레이할 수 있도록 하고 있습니다. 보통 게임에서 몬스터나 캐릭터는 정형화된 패턴으로 행동합니다. 그래서 게임을 이용하는 유저들은 그 패턴을 쉽게 알아내 공략합니다. 이렇게 되면 게임 자체가 단조로워지기 때문에 흥미가 떨어질 수 있습니다. 이때 AI를 이용하면 유저의 실력과 상황에 따라 캐릭터, 몬스터의 작동 형태를 바꿀 수 있습니다. 이들은 정형화된 패턴을 벗어나 보다 전략적으로 움직이거나 공격할 수 있죠.

이와 같은 환경을 조성하기 위해 AI를 활용하고 있는 건데, 국내 한 게임사는 전문 연구개발 인력만 수백 명을 육성하고 AI 기술 인력 채용에 힘쓰는 등 대대적으로 투자를 하고 있죠. 적극적인 투자 덕에 이미 2022년에 게임에 AI 요소를 첨가한 AI 콘텐츠를 출시했는데요. 똑같은 패턴을 보여줬던 기존 게임 콘텐츠와는 달리 AI 콘텐츠에서는 AI가 스스로 학습하여 훨씬 복잡한 패턴의 퀘스트를 맛볼 수 있다고 합니다. 때문에 유저들의 반응도 좋았다고 하죠.

앞서 살펴봤듯 챗GPT 이후 AI가 대중화되면서 국내 각 산업계에 속한 기업들은 AI 활용에 힘쓰고 있습니다. 그리고 실제로 AI 활용 이후 성과가 오르고 있는 기업들도 있음을 확인할 수 있었습니다. 앞으로 AI 시장 규모와 AI 기술이 급속도로 빠르게 성장하면서 AI를 어떻게 활용하는지가 기업 경쟁력의 주요 지표로 떠오를 텐데요. 기업 차원에서 AI에 대해 꾸준히 관심을 가지고 AI 인력에 대해 적극적으로 투자하여 기업 경쟁력이 증진시키는 것이 전체 산업계가 발전하는 방향이 아닐까 생각됩니다.

참고자료
[1] https://www.sisajournal-e.com/news/articleView.html?idxno=298913
[2] https://www2.deloitte.com/kr/ko/pages/technology-media-and-telecommunications/articles/2023/20230822.html
[3] https://www.hanabank.com/cont/mall/mall27/index.jsp
[4] https://www.joongang.co.kr/article/25160433#home
[5] https://helloworld.kurly.com/blog/introduce_datascience_team/

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산업별 AI 활용 사례 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

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연 평균 성장률이 무려 86.1%를 기록하며 가파르게 성장하고 있는 생성형AI 시장. 이렇게 AI가 내밀하게 우리 삶에 들어오는 와중에, 과연 산업계는 어떻게 AI를 활용하고 있을까요? 산업별로 AI 활용 사례를 살펴보겠습니다.

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로봇 공학과 자동화 기술

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로봇 공학과 자동화 기술

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4차 산업혁명 핵심기술 8가지 종류와 특징 - 부자의날갯짓

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4차 산업혁명의 개념의 등장은 기술의 혁신을 통해 제조업과 산업 환경을 변화 시키는 중요한 개념이 되었습니다.4차 산업혁명 핵심기술에는 무엇이 있는지 8가지의 종류로 분류해보고 특징들을 알아 보겠습니다.

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빅데이터를 이용한 스마트농업

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빅데이터를 이용한 스마트농업

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스마트 농업을 위한 빅 데이터 활용

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스마트 농업을 위한 빅 데이터 활용스마트 농업은 정보통신기술(ICT)과 데이터 분석을 통해 농업 생산성을 높이고 자원의 효율적인 관리를 목표로 하는 농업 혁신 방법입니다. 이 중에서도 빅 데이터는 농업의 다양한 활동에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 분석하여 생산성과 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 스마트 농업에서의 빅 데이터 활용과 그 사례를 중심으로 살펴보겠습니다. [ 목차 ]1. 스마트농업 비중 확대2. 농업 분야 데이터의 활용3. 빅 데이터 활용의 이점4. 스마트 농업의 최신 트렌드5. 스마트 농업의 빅데이터 활용 사례 1. 스마트농업 비중 확대 26일부터 ‘스마트농업 육성 및 지원에 관한 법률’ 시행육성지구 지정·전문인력 양성 등 ‘미래형 농산물 생산체계’ 구축최근…

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블록체인 스마트폰 등장…"이통사 가입 필요없다" / 머니투데이방송 (뉴스)

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[동향]AI 케어로봇, 우울증 환자나 독거노인 살피는 말벗 된다

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AI 케어로봇이 충남 청양에서 자살 취약군 주민을 대상으로 극단적인 선택 예방 활동에 나선다.충남은 지난해 자살률이 인구 10만명 당 34.7명으로 시·도 가운데 최고 수준을 기록하고 있으며, 청양군은 충남에서 자살률이 가장 높은 지역이다.충남도는 청양군에 거주하는 자살 취약군 10가구를 대상으로 ‘자살 예방 AI 케어로봇 돌봄 서비스’를 제공한다고 30일 밝혔다.우울 증세가 있거나 홀로 사는 노인 등 자살에 취약한 것으로 분류된 가정을 대상으로 선정했다.이 사업은 도와 KT가 지난 3월 맺은 ‘충남형 자살예방대책 공동연구’ 협약에 따른 것으로, 내년 10월까지 1년간 시범사업으로 진행한다.AI 로봇은 긴급 상황 발생 시 SOS 문자를 발송하는 응급 알림에서부터 복약시간을 자동으로 알리고 복약 여부를 확인하는 복약 관리 등의 기능을 한다.특히 말벗 대화가 가능해 외로움이나 고독감 해소를 위한 연속 자유 대화를 할 수 있으며 월 300곡의 음악감상 서비스도 제공하고, 병원을 가거나 가족 모임 등을 음성으로 알려주기도 한다.두뇌유지 단어 연상 퀴즈를 내거나 구구단, 각국 수도 맞추기 등 치매 예방을 위한 활동 외에 다양한 스피커 기능 자동 실행과 보호자 콜백 요청 등 개인 맞춤형 서비스도 제공한다.이밖에 기상 특보를 알려주거나 아침 점심 저녁 시간에 문안 인사를 통해 환자 상태를 살피고 문 열림 감지나 조명 제어 등 다양한 기능을 갖추고 있다.대상자의 모든 대화(음성)와 움직임(영상) 등 데이터를 축적하고 분석해 이상 상황이 감지되면 주간에는 보호자와 보건소에, 야간이나 주말에는 KT 관제센터에 즉시 연락을 취하게 된다.응급콜을 받은 보호자나 보건소, KT 관제센터는 대상자의 상황을 파악한 뒤, 응급시 119 출동을 요청할 수 있다.황침현 도 건강증진식품과장은 “코로나19 장기화로 정서적 우울감을 호소하는 사람들이 늘어나고 있다”며 “앞으로 사업의 효과성을 평가해 자살률이 높은 지역에 AI 케어로봇 돌봄사업을 확산하겠다”고 말했다.

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인공지능 설명, 예시, 장점, 단점

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인공지능은 인간의 지능을 모방하거나 대체하기 위해 개발된 컴퓨터 시스템이나 프로그램을 말합니다. 이러한 시스템은 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 문제를 해결하거나 결정을 내릴 수 있습니다. 인공지능은 주로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 기술을 사용하여 작동합니다. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 기술입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 음성 인식, 이미지 분류 등에 사용될 수 있습니다. 머신러닝은 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 분류를 수행합니다. 딥러닝은 인공신경망을 기반으로 한 머신러닝의 한 분야로, 다층 신경망을 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자…

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클라우드 컴퓨팅이란? 장점과 단점, 활용 사례 9가지 정리 - HTC Blog

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4차 산업혁명 중 하나인 클라우드 컴퓨팅은 오늘날의 다양한 산업에서 다양한 용도로 사용되고 있으며, 클라우드 컴퓨팅은 비용 절감, 유연성, 접근성 등 다양한 이점을 제공하며, 앞으로 중요성이 더욱 커지는 클라우드 컴퓨팅이란? 장점과 단점, 활용 사례 9가지를 자세하게 알아보겠습니다.

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현대 사회를 변화시키는 블록체인

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현대 사회를 변화시키는 블록체인

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[블록체인] 블록체인의 실생활 응용: 현대 사회를 변화시키는 혁신

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최근 몇 년간 기술의 발전은 우리의 삶에 혁신적인 변화를 가져왔다. 그 중에서도 블록체인은 많은 관심을 받고 있는 기술 중 하나이다. 그러나 여전히 많은 사람들이 블록체인이 무엇인지, 그리고 실생활에서 어떻게 적용되는지에 대해 잘 모르고 있다. 이번 칼럼에서는 블록체인의 실생활 응용 사례를 통해 이 기술이 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 금융 서비스블록체인은 처음에 암호화폐의 기반 기술로 알려졌다. 비트코인과 같은 암호화폐는 중앙은행이나 금융기관 없이도 거래가 가능하게 하며, 빠르고 안전한 송금이 가능하다. 전통적

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사물 인터넷 이란?(최신 사례 포함): IoT, Internet of Things

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사물인터넷(IoT, Internet of Things)은 물리적인 사물들이 인터넷을 통해 서로 연결되고 데이터를 교환하며 상호작용하는 기술입니다. 즉, ‘사물’이 인터넷을 통해 정보를 주고받을 수 있게 되어, 다양한 장치나 기기들이 자동화된 방식으로 작동하도록 만드는 시스템입니다. 사물인터넷의 핵심은 센서, 소프트웨어, 연결성(네트워크)을 기반으로 하여 데이터를 수집하고 이를 분석하여 특정 작업을 수행하거나 사람에게 알림을 주는 것입니다. ■ 사물인터넷의 주요 요소센서(Sensors): 기기나 사물이 데이터를 수집하는 장치입니다. 예를 들어, 온도 센서, 습도 센서, 위치 센서 등이 있습니다.인터넷 연결: 사물들이 인터넷을 통해 데이터를 전송하고 수신할 수 있도록 하는 기술입니다. Wi-Fi, 블루투스,…