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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: 생명공학

2. 유전체 데이터를 분석하여 질병과 연관된 유전자 변이를 식별하고, 맞춤형 치료법 개발을 지원한다. 생물학적 데이터와 실험 결과를 통합해 신약 후보 물질을 예측하고, 신약 개발 과정을 효율화한다. 단백질 구조 예측과 분자 상호작용 분석을 통해 새로운 생체 분자의 기능을 해석한다. 대규모 생명정보 데이터를 처리하여 생명 현상의 복잡한 패턴과 메커니즘을 규명하는 데 기여한다. 실험 자동화 시스템과 연동하여 실험 설계 및 진행을 최적화하고, 연구 속도를 향상시킨다.

3. 적용된 인공지능 기술: 컴퓨터 비전 기술

컴퓨터 비전 기술은 의료 영상 분석, 세포 이미지 분석, 조직학 이미지 판독 등에 널리 사용된다. 예를 들어, MRI나 CT 같은 의료 영상을 자동으로 분석해 암세포나 병변을 빠르고 정확하게 찾아내어 진단의 정확도와 속도를 높인다. 또한 현미경으로 촬영한 세포 이미지를 분류하고 분석하여 신약 개발과 질병 연구에 중요한 정보를 제공한다. 조직학 분야에서는 조직 슬라이드를 자동으로 판독해 병리학자가 놓치기 쉬운 미세한 변화를 감지함으로써 암 조직 내 악성 세포 구분이나 염증 정도 평가에 활용된다. 이처럼 컴퓨터 비전은 생명공학에서 질병 진단과 연구 효율성을 크게 향상시키는 역할을 하고 있다.

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NVIDIA의 파트너십으로 기대되는 의료 · 생명과학 혁신 - NVIDIA Blog Korea

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NVIDIA는 미국 샌프란시스코에서 열리는 JP모건 헬스케어 콘퍼런스(J.P. Morgan Healthcare Conference)에서 10조 달러 규모의 의료·생명과학 산업 분야를 혁신할 새로운 파트너십을 발표했습니다.

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1. 분야 : 마케팅, 영업

2. 역할 : 일반적으로 처음 상점에 방문하는 고객을 대상으로 챗봇이 질의응답을 대응할 수 있으며 , 챗봇으로 적절한 대응이 어렵다고 인식될 경우 자동으로 상담원으로 연결해 줄 수 있습니다. 챗봇의 장점은 24시간 활용이 가능하다는 점과, 수많은 고객의 초기 컨택트을 효율적으로 처리할 수 있다는 데에 있으며 고객과의 대화를 통하여 유효 리드를 발굴하는 데에도 도움을 줄 수 있다.

3. 적용된 인공지능 기술 : 자연어 처리

자연어 처리는 컴퓨터와 같은 프로그램이 인간의 언어를 이해하고 생성하며 그에 따른 알맞은 상호 작용을 할 수 있도록 하는 인공지능 기술이다. 자연어 처리는 자연어 텍스트와 음성으로 데이터를 상호 연결한다. 자연어처리를 쓰는 기술들은 사용자의 요청을 이해할 수 있음과 동시에 자연어로도 응답할 수 있다.이 기술로 음성 자동 번역, 문서 요약, 문법/철자 검사 등을 할 수 있다. 자연어 처리는 꽤 많은 우리의 실생활 부분을 차지 하고 있고 예시로 챗봇은 다양한 사용자(고객)의 요청을 인식하고 학습하고 요청의 적절한 기업 데이터 베이스 항목과 매칭한 뒤 사용자에게 가장 적절한 대답을 건넬 수 있다.

https://thumb.is/korean-blog-posts/what-is-ai-chatbot

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=133078

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[신아일보] 장민제 기자

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[단독] LG전자, AI챗봇 ‘리암’ 도입…상업용 디스플레이 영업 강화

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LG전자가 AI(인공지능) 챗봇으로 글로벌 상업용 디스플레이(디지털 사이니지) 영업력 강화에 나서는 것으로 확인됐다.10일 본지 취재에 따르면, LG전자는 최근 글로벌 비즈니스용 홈페이지에 AI챗봇 리암(Liam) 적용을 완료했다.Liam(리암)은 ‘LG Information Display Assistant Manager’(엘지 인포메이션 디스플레이 어시스턴트 매니저)의 앞 철자 중 일부를 따서 만든 단어다. 기업 및 소상공인들에게 사이니지 관련 제품사양부터 업종에 따른 맞춤형 추천까지 24시간 연중 무휴로 서

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1. 분야: 과학 (반도체)

2. 역할 : 방대한 설계 데이터의 통합과 반도체 엔지니어링 개념에 대한 이해, ㎚ 단위의 물리적 지식 등을 이해하고 활용함. 반도체 설계 과정에서 엔지니어를 수동적으로 보조하는 것을 넘어 설계 작업과 피드백, 설계 수정 등 시스템 통합을 수행함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

극도로 세밀하고 복잡한 기술이 필요한 분야이기 때문에 설계 업무를 완수하는 양과 속도도 한계가 있음. 칩 자체의 집적도가 높아져 고려해야 할 변수도 많아지고, 그만큼 설계의 복잡도도 높아지는 것임. 이 같은 설계 기술의 난제를 AI 에이전트를 도입하여 해결할 계획임. 핵심 업무인 반도체 설계에 특화된 AI를 도입해 경영 지원 업무에서 제조 역량, 설계 등 기업 전반의 AI 활용 역량을 키우기로 함.

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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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세계 최초 원전 특화형 초거대 인공지능 구축 (10719 문준우)

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세계 최초 원전 특화형 초거대 인공지능 구축 (10719 문준우)

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1. 분야: 과학

2, 역할: 원전 데이터를 학습시킨 후, 외부망으로부터 분리된 사내 데이터센터에 설치하고, 베스핀글로벌의 챗봇 서비스를 이용해 한수원에 특화된 AI 서비스를 운영하고

사내 업무망에서 문서요약, 번역 등과 같은 생성형 AI의 범용기능을 자유롭게 활용할 수 있도록 할 계획이다. 또 한수원 데이터 학습을 완료하고 원전건설, 발전, 정비작업, 안전, 수력/신재생, 대외기관 대응, AI Assistant 등 7대 업무 분야에 대한 서비스를 제공해 업무 생산성을 높일 방침이다.

3. 적용된 인공지늘 기술 : 인공지능 모델

인공지능 모델은 방대한 데이터를 학습하여 패턴과 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측, 결론 도출, 또는 새로운 콘텐츠 생성 등을 수행하는 컴퓨터 프로그램이자 알고리즘이다. 인간처럼 추론, 학습, 문제 해결 등의 기능을 수행하며, 특정 작업을 달성하기 위해 다양한 알고리즘과 데이터를 활용한다. 이걸 토대로 한수원에서는

1.설비 상태 모니터링 및 예측

AI 모델이 원전 설비에서 나오는 센서 데이터(진동, 온도, 압력 등)를 실시간으로 분석해서 이상 징후를 조기에 감지하고

2.운영 최적화

원자력 발전소의 출력 조절, 연료 사용량 최적화, 에너지 공급 예측 등 복잡한 운영 결정을 AI가 데이터 기반으로 지원한다

AI가 시뮬레이션과 예측을 통해 효율적인 운영 전략을 제안할수있다.

데이터 관리 및 분석 자동화.

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회사소개, 정보공개, 원자력, ESG경영, 한수원채용, 기업홍보, 참여마당

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회사소개, 정보공개, 원자력, ESG경영, 한수원채용, 기업홍보, 참여마당 페이지 입니다.

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1. 분야: 보건

2. 역할: 이 인공지능은 암 환자를 위해 도입/ 운영 중임. 환자 개인의 질문과 개별 상태를 고려하여 적절한 답변과 케어, 그리고 환자의 상태를 체계적으로 모니터링 하여 24시간 즉각적인 조치가 가능하도록 함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공 지능 모델이란 데이터 세트 모음을 사용하여 특정 패턴을 감지하는 프로그램으로, 데이터 입력을 수신하고 결론을 내리거나 결론을 바탕으로 동작을 수행할 수 있는 시스템을 말한다. 간호와 관련된 전문 지식을 방대하게 받아들인다면 긴급한 상황이 와도 갑작스러운 상황이 온다면 당황하거나 생각이 안나는 경우가 아니라 정보를 떠올려 적절하고 정확한 대처를 할 수 있을 것이다.

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강원대병원, 국내 최초 AI 병동 간호 에이전트 도입

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의학신문·일간보사=최진욱 기자] 강원대병원 인공지능 암 치유센터(센터장 김우진)에서 국내 최초 암 환자 간호를 위한 인공지능 에이전트를 도입·운영 중이라고 16일 밝혔다.이번에 설치된 인공지능 간호 에이전트는 강원대병원 인공지능 암치유센터가 네이버클라우드, 하해호(HAHEHO)와 공동 개발한 것으로, 초거대 AI 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X) 기술을 도입해 실제 간호 인력과 대화하는 자연스러운 상황을 연출한다.강원대병원에 따르면, 해당 기술은 개인의 질문과 개별 상태를 고려해 정확한 답변과 케어가 가능하고, 의료진에게도

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1. 분야:음악

2. 생성형 인공지능이 음악 산업에 적용될 수 있는 부분은 생산이나 유통이 아니라 소비의 영역일 수 있음. 팬 참여도를 높이며 팬덤 기반의 비즈니스를 전개할 수 있는 도구로서 생성형 인공지능의 통·번역 기능이 활용되는 것임.

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어처리

자연어처리 기술로 인간의 언어를 이해하고, 생성하여 일본어, 영어, 스페인어, 베트남어, 중국어 등이 실시간으로 변환하여 아티스트들은 팬의 저변을 확대하고 만족감을 선사하고 그로부터 사업적 이득까지 노릴 수 있음. 또한 ‘문화 장벽’이 사실상 ‘언어 장벽’이라면, 언어 문제를 해결하는 것이 가장 쉬운 해결책이 됨. 따라서 생성형 인공지능은 상상 이상으로 훨씬 더 중요한 역할을 맡게 될 것 같다. 독특하고 참신한 팬 경험을 제공하고, 그로부터 아티스트의 지속 가능성을 만드는 데 기여하는 기술. 그런 이유로 음악 산업에서 인공지능을 두려워하거나 기피하는 대신, 이 기술이 가져다줄 새로운 미래를 상상하는 게 훨씬 유용함.

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AI는 음악 산업을 어떻게 바꿀까?

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자율주행자동차(학습 에이전트)   10718 김현동 

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자율주행자동차(학습 에이전트)   10718 김현동 

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1. 분야 : 공학

2. 역할 : 자율주행자동차는 AI를 활용해 환경을 인지·판단·제어하고, 주행 시나리오 생성·가상 테스트, 개인 맞춤형 서비스 제공, 센서 데이터 분석 등 다양한 영역에서 AI 기술을 적용합니다. AI 기반 시나리오 생성 기술은 가상 환경에서 현실에서 발생하기 어려운 예외 상황을 생성하여 안전성을 높이고, AI 기반의 운전자 보조 시스템은 졸음 감지, 감정 상태 분석 등 안전 운전을 돕는다

3. 학습 에이전트는 환경과의 상호작용을 통해 피드백과 데이터를 기반으로 시간이 지남에 따라 성능을 개선하는 인공지능 시스템입니다. 단순히 규칙에 따라 행동하는 것이 아니라 과거의 행동에서 배우고 미래의 상황에 적응하며, 스스로 학습하고 추론하여 목표를 달성할 수 있는 자율성을 가지고 있다. 또한 자율주행차는 인공지능, 센서(LiDAR, 카메라, 레이더, 초음파), 빅데이터, 고성능 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼 등 첨단 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 판단하며, 제어하는 방식으로 작동합니다. 이 기술들을 통해 차량은 스스로 주행 경로를 계획하고, 교통 상황을 판단하며, 안전한 운행을 가능하게 함.

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인공지능&데이터 : [이해하기] 자율주행 자동차의 인공지능 기술 알아보기

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[이해하기] 자율주행 자동차의 인공지능 기술 알아보기

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목표 기반 에이전트(10720 박승한)

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목표 기반 에이전트(10720 박승한)

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1.분야: 문화

2.역할: 전략 및 롤플레잉 게임에서 AI 캐릭터는 목표 기반 에이전트 역할을 하며, 그 목표는 위치 방어부터 상대방 처치까지 다양합니다.

이 인형 같은 AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 어떤 공격을 사용할지, 어떤 파워업을 소모할지 등 다양한 전략과 리소스를 고려합니다.

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공지능을 통해 특정 목표를 달성하도록 설계되었습니다.

이러한 이성적인 에이전트는 단순히 자극에 반응하는 대신 행동의 미래 결과를 고려할 수 있으므로 목표 달성을 위한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

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게임 산업은 전 세계적으로 기술 발전과 시장 포화, 개발 비용 증가라는 도전에 직면해 있다. 특히 플레이어들은 더 역동적이고 몰입감 있는 경험을 원하고 있으며, 이에 따라 개발자들은 새로운 방식의 혁신을 모색하고 있다.

최근 발표된 구글 클라우드(Google Cloud, 게임 부문 글로벌 디렉터 잭 버서)의 연구 결과에 따르면, 생성AI가 게임 개발의 필수 도구로 자리잡으며 업계 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌고 있다. 이번 조사는 미국, 한국, 노르웨이, 핀란드, 스웨덴의 게임 개발자 615명을 대상으로 진행됐다.
생성AI가 게임 산업을 재편
조사 결과, 응답자의 97%가 생성AI가 게임 산업을 재편하고 있다고 답했으며, 90%는 이미 자사 워크플로에 해당 기술을 적용 중인 것으로 나타났다. 개발자들은 AI가 반복적 작업을 줄여 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해준다고 답했다. 응답자의 95%가 플레이테스팅과 밸런싱, 45%가 현지화 및 번역, 44%가 코드 생성 지원 등에서 AI를 활용한다고 밝혔다. 또한 94%는 생성AI가 게임 제작 방식을 근본적으로 바꾸고 있다고 인식하고 있다.

생성AI는 ▲워크플로 가속화 ▲창의적 혁신 ▲플레이어 경험 강화라는 세 가지 핵심 축에서 두드러진 성과를 보이고 있다. 워크플로 측면에서는 반복적 프로세스를 자동화해 개발 속도를 높이고 있다. 창의적 영역에서는 레벨 디자인, 애니메이션, 대사 작성 등에서 36%의 개발자가 AI를 활용하며, 새로운 장르와 메커니즘 개발에도 기여하고 있다. 플레이어 경험 강화에서는 89%가 AI가 변화의 동력이 되고 있다고 답했으며, 지능적이고 적응형 NPC 구현(34%)과 역동적 세계 변화를 통한 몰입감 강화가 대표적이다.

AI 에이전트 활용도 확대되고 있다. 44%는 콘텐츠 최적화, 38%는 게임플레이 동적 밸런싱 조정, 37%는 절차적 세계 생성과 자동 콘텐츠 관리에 AI 에이전트를 도입하고 있다. 이는 게임플레이를 더욱 지능적이고 개인화된 방향으로 확장하고 있음을 보여준다. 한편, AI는 대규모 기업뿐 아니라 소규모 스튜디오에도 기회를 제공해 산업 민주화를 촉진하고 있다. 29%는 AI가 독립 개발사에게 경쟁의 장을 넓혀줄 것으로 전망했다.
산업적 과제와 우려
긍정적인 전망에도 불구하고 과제도 존재한다. 응답자의 63%는 데이터 소유권 및 지식재산권 문제를 우려했으며, 플레이어 데이터 프라이버시(35%)와 AI 생성 콘텐츠의 소유권 불확실성(32%)도 주요 쟁점으로 지적됐다. 또한 AI 도입 비용(24%), 직원 역량 강화 필요성(23%), 성공 측정 지표 부족(22%) 역시 해결해야 할 과제로 꼽혔다.

잭 버서 구글 클라우드 글로벌 디렉터는 "AI는 더 이상 미래 기술이 아니라 게임 제작과 플레이 방식을 바꾸는 현재의 현실"이라며, "생성AI는 반응형이고 몰입도 높은 경험을 제공하며, 개발 주기를 단축하고 창의적 한계를 확장한다"고 강조했다.

개발자들은 효과적 도입을 위해 소규모 파일럿(40%), 창의적 비전 정렬(39%), 직원 교육 강화(39%), 성과 측정 기준 수립(38%)을 중요한 전략으로 제시했다.

이번 조사 결과는 게임 산업이 생성AI를 중심으로 새로운 혁신의 물결을 맞이하고 있음을 보여준다. 워크플로 최적화와 창의적 설계, 플레이어 경험 강화는 이미 현실이 되었으며, AI 에이전트와 데이터 기반 접근법은 게임 개발의 새로운 표준으로 자리잡고 있다.

다만 데이터 소유권, 비용, 인력 역량 강화와 같은 과제가 병행 해결되어야 지속 가능한 혁신이 가능하다. 생성AI는 이제 게임 산업의 미래가 아니라 현재의 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다.
생성AI가 게임 산업을 재편

산업적 과제와 우려

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게임 개발자 90%가 AI 사용...게임 개발 새 표준 'AI 에이전트·데이터 기반 접근법'

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게임 산업은 전 세계적으로 기술 발전과 시장 포화, 개발 비용 증가라는 도전에 직면해 있다. 특히 플레이어들은 더 역동적이고 몰입감 있는 경험을 원하고 있으며, 이에 따라 개발자들은 새로운 방식의 혁신을 모색하고 있다.최근 발표된 구글 클라우드(Google Cloud, 게임 부문 글로벌 디렉터 잭 버서)의 연구 결과에 따르면, 생성AI가 게임 개발의 필수 도구로 자리잡으며 업계 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌고 있다.

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바다를 읽는 인공지능,변화하는 해양| 현대해양

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개인 맞춤형 학습 시스템(10726최설호)

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개인 맞춤형 학습 시스템(10726최설호)

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1.분야: 해양

2.역할: AI는 해양 안전과 자율 운항 기술에 중요한 역할을 함.국내에서는 해양 사고 예방을 위해 해양교통안전공단에서 MTIS(해양교통안전정보시스템)를 운영함. 특히 해양교통 혼잡도 예측을 위해 과거 5년간의 선박 운항이력 데이터를 학습한 GAN(적대적 생성 모델) 기반 모델을 활용함.

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

선박 밀집도 예측 정보를 제공함으로써 선박의 안전한 항해를 지원한다. AI 기반 자율 운항 선박은 최적의 항로를 스스로 설정하여 연료 소비를 줄이고 탄소 배출을 감소시키는데 기여한다.이 선박은 AI를 활용한 경로 최적화 및 충돌 방지 시스템을 갖추고 있으며, 점진적으로 무인 운항 기술이 확대 적용될 계획이다.

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1. 분야: 의료

2. 역할: 암환자 진료, 유전체 분석, 임상시험 환자 매칭 등의 세가지 서비스를 제공하며 복잡한 의료 데이터를 분석하여 의학적 통찰력을 도출함. 환자의 진료 기록과 의료 데이터를 바탕으로 초록색, 주황색, 빨간색 3단계로 치료법을 권고해줌.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

방대한 데이터 세트를 학습하여 데이터의 패턴과 관계를 파악하고, 이 학습을 바탕으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내리는 컴퓨터 프로그램임. 인간의 추가 개입 없이 특정 패턴을 인식하고, 프로그래밍된 작업을 수행하기 위해 다양한 알고리즘을 사용함. 정보를 분석하고 복잡하고 동적인 문제를 해결하며 대량의 데이터를 사용하여 통찰력을 제공하는 데 능숙함. 의사결정을 가속화하고 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 효율적이고 정확하게 만듦.

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빅데이터 과제발굴, 표준서비스, 품질서비스, 분석서비스, 제품, 전문가매칭, 분석과제매칭 전문업체.

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1.분야:금융

2.역할:고객 응대, 투자 제안, 리스크 관리 등 다양한 영역에서 AI가 실무를 대신하면서 조직 내 업무 흐름 자체가 달라짐 정책금융 상담, 대출계약서 체크리스트 작성, 글로벌 내규 번역 등 복잡한 행정 업무를 AI가 요약,작성함

3.적용된 인공지능 기술:인공지능 모델

고립된 시스템 내에서 운영되는 기존 AI 기술과 달리 APA는 부서 간 경계를 허물고 AI 에이전트가 핵심 뱅킹 시스템, CRM(고객 관계 관리) 플랫폼, 규정 준수 도구를 넘나들며 유기적으로 작동하도록 만듬. 이러한 수평적 프로세스 오케스트레이션은 전체 고객 여정을 아우르는 효율적이고 간소화된 상호 작용을 가능하게함.

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AI 에이전트가 바꾼 은행 업무, 신뢰 ‘숙제’ 남았다

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[프라임경제] 시중은행들이 생성형 인공지능(AI)을 기반으로 한 AI 에이전트를 전면 도입하면서 금융권의 업무 방식이 근본적으로 바뀌고 있다. 단순 반복 업무를 넘어 보고서 작성, 시장 분석, 고객 상담까지 AI가 스스로 판단하고 실행하는 수준에 이르렀다.하지만 AI의 판단이 과연 신뢰할 수 있는가에 대한 질문은 여전…

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숏폼 드라마 대본 파트너십(10708이린하)

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숏폼 드라마 대본 파트너십(10708이린하)

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1.분야: 미디어

2.역할: 인공지능 에이전트가 기획하고, 스토리텔링을 아는 인간 편집자가 마무리하는 숏폼 드라마 대본 완성의 새로운 시스템입니다. 프롬은 매칭을 관리함.

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

생성한 숏폼 드라마 기획안을 검증된 구매자(벤디)에게 매주 피칭함. 매칭된 기획안은 원더스토리 에디터가 완성함.

특정 시장이나 타깃을 염두에 둔 기획안을 요청하시면 벤디별로 맞춤화된 기획안을 제공함.

AI 스토리텔링은 인간이 생각하고, 기계가 기술하는 작업을 함.

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숏폼 드라마 대본 파트너십 모집 : 네이버 블로그

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수 분~수 시간 내에 단백질 구조를 해독하는 AI 에이전트 '로제타폴드(RoseTTAFold)'/10702김미하

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수 분~수 시간 내에 단백질 구조를 해독하는 AI 에이전트 '로제타폴드(RoseTTAFold)'/10702김미하

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1. 분야: 생명과학+공학(시스템)

2. 로제타폴드는 단백질을 보면 먼저 단백질 데이터베이스를 이용해 이와 비슷한 아미노산 서열을 찾는다.(인식) 동시에 아미노산들이 어떻게 연결될지를 예측하고, 이를 토대로 어떤 입체 구조를 띠고 있을지 예측한다.(판단) 이런 세 가지 과정을 반복하고 압축하면서 최종적으로 결정한다.(행동)

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

해독 속도도 빠르지만 정확도도 높음. 과학자들이 이미 실험을 통해 밝혀낸 단백질 구조를 로제타폴드가 해독하도록 시험한 결과 90% 이상 일치함. 구조 예측을 위해 서열을 이해할 수 있는 인공지능 모델을 만들고, 구조 패턴을 찾아낸 것들을 좀 더 정밀화 할 수 있는 인공지능을 만들며 그 사이에 계속 커뮤니케이션을 하는 것처럼 로제타폴드는 패턴을 찾고 그 이해를 받아 구조에 대한 그림을 완성시켜나감. 단백질 서열의 정보들을 잘 이해해서 그 안에 숨어있는 다양한 패턴들을 찾아서 실제 3차원 구조로 현실화시켜주는 것이 로제타폴드 모델의 핵심임.

출처: https://m.dongascience.com/news.php?idx=51142

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예술형 지능 에이전트와 예술의 조화 10728 허준빈

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예술형 지능 에이전트와 예술의 조화 10728 허준빈

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1. 분야: 예술작품 창작

2. 역할: 나이를 불문하고 생성형 인공지능 및 분석형 인공지능을 사용하여 딥러닝(외부 데이터 조합,분석하여 학습)과

분석한 결과를 2D 데이터로 생성, 디지털 스캔과 색채 등으로 예술 작품을 창작하여 새로운 패러다임을 여는 중이다.

추가로 인공지능을 통해 유화의 질감과 붓의 터치, 밀도까지도 분석하여 오래전 고인이 된 예술계 거장들의 작품도

재현해 내고 미완성작들은 완성시킬 수도 있다.

3. 적용된 인공지능 기술: 예시로 '에이다'라는 AI 아티스트이자 세계 최초의 휴머노이드는 사람 형상을 한 얼굴에 몸은 로봇의 팔,다리를 가지고 있으며,

눈에 장착된 안면 인식 기술이 탑재된 카메라를 통해 이미지를 인식하고 AI로 분석한 뒤 자신만의 방식으로 그림을 창작해내어 그린다.

초반에는 간단한 스케치만 가능했지만, 옥스퍼드 대학의 AI 연구원들이 개발해낸 그래픽 알고리즘과 그림을 그리는 로봇 팔은 리즈 대학의 전자 및 전기 공학 대학원생이 개발했다고 한다.

이외에도 구글에서 연구된 '딥드림'이라는 서로 다른 이미지의 패턴을 찾고 합성하여 새로운 작품을 창작하는 방식으로 '딥러닝'의 기술을 발전시킨 기술도 사용하였다. 새로 입력된 이미지 속 수많은 변수를

찾아내어 이전 기계 학습을 통해 저장해둔 이미지들의 변수 조각과 연관된 것을 합성하는 인공 신경망 모델인 '인셉션'을 기반으로 작동한다고 하며, 심층신경망 기술을 이용해 미술을 계속해서 배우면 진화해 나아가고 있다고 한다.

(추가 예시: '넥스트 렘브란트' 프로젝트)

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인공지능(AI)과 예술, 이제는 변화를 받아들여야 할 때

첨단 기술의 발전으로 인해 인공지능(AI) 기술이 적용된 일상생활 속에 노출되어 살아가고 있다. '생성형 인공지능으로 OO하기' 라는 주제의 연구나 강연 등을 어렵지 않게 찾아볼 수 있을 만큼 인공지능이 다양한 창작활동에 활용되고 예술계의 새로운 패러다임으로 주목받고 있음을 알 수 있다.

인공지능(AI)의 예술 창작활동은 미술 분야에서도 다양한 변화를 통해 끊임없이 진화한다.

​2016년 전 세계인, 특히나 예술인들을 충격에 휩싸이게 만들었던 예술 프로젝트가 있었다. 미국 IT기업 마이크로소프트(MS)와 네덜란드 델프트 공과 대학교, 그리고 렘브란트 미술관에서 공동으로 진행해 온 '넥스트 렘브란트(The Next Rembrandt)' 는 인공지능(AI)으로 렘브란트의 그림을 재현하기 위한 프로젝트로써 2년여 간의 심도 있는 연구 끝에 완성되어 많은 사람들을 놀라게 했다.

﻿렘브란트가 남긴 작품 346점을 분석하여 2D 데이터를 생성하고, 디지털 스캔과 색채 등 150기가 바이트에 해당하는 데이터의 자료를 딥러닝(Deep Learning: 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석하여 학습하는 기술)을 통해 작품의 특징을 파악해 냈다.

인공지능을 통해 유화의 질감과 붓의 터치, 밀도 등을 분석하고 400년 전 잠들었던 렘브란트를 되살리는 놀라운 프로젝트였다. 페인트 기반의 UV 잉크를 사용하여 작가 특유의 작품 질감과 붓 터치를 재현하여 3D 인쇄를 통해 구현하였다. 또한 약 1억 4800만 픽셀 이상의 이미지를 13개의 레이어로 구성하여 깊고 풍부한 색감의 그림으로 완성했다.

2019년에 영국에서 개발한 에이다(Ai-da)는 '세계 최초의 휴머노이드(Humanoid: 인간의 형태나 특징을 지니면서 인간이 아닌 실체) AI 아티스트' 이다. 사람 형상을 한 얼굴에 몸은 로봇의 팔과 다리를 가진 에이다(Ai-da)는 눈에 장착된 안면 인식 기술이 탑재된 카메라를 통해 이미지를 인식하고 AI로 분석한 뒤 자신만의 방식으로 그림을 그린다.

초기에는 간단한 스케치를 해내는 정도로 시작했으나, 현재는 다양한 색과 도구를 활용해서 완성도 높은 그림을 그릴 수 있는 수준에 이르렀다. 그림을 그릴 수 있는 그래픽 알고리즘은 옥스퍼드(Oxford) 대학의 AI 연구원들에 의해 개발되었으며, 그림을 그릴 수 있는 로봇 팔은 리즈(Leads) 대학의 전자 및 전기 공학 대학원생이 개발했다고 한다. 에이다는 팔레트를 직접 들고 물감을 조합하여 그림을 그릴 수 있는 능력을 갖추고 있다.

2019년 옥스퍼드대에서 첫 개인적을 시작으로 런던 디자인 뮤지엄, 베네치아 비엔날레 등에서 개인전을 열고 활발한 작가 활동을 이어나가고 있다.

이 외에도 2015년부터 구글에서 연구된 '딥드림(Deep Dream)'은 서로 다른 이미지의 패턴을 찾아 합성하여 새로운 작품을 창작하는 방식으로 딥러닝(Deep Learning)의 기술을 발전시켰다. 새로 입력된 이미지에서 수많은 변수를 찾아내어 이전에 기계 학습을 통해 저장해둔 이미지들의 변수 조각과 연관된 것을 합성하는 인공 신경망 모델인 인셉션(Inception) 모델을 기반으로 작동한다.

﻿ 필자가 딥드림 제너레이터(Deep Dream Generator)의 텍스트 프롬프트 기능을 사용해 단순히 나열한 단어의 조합으로 생성한 이미지

(제시어: Van Gogh style, blue sky, little cat, tree and flower)

위와 유사한 방식으로 2016년에 유행했던 '프리즈마(Prisma)'는 태블릿 PC나 스마트폰을 이용하여 원하는 이미지를 유명 작가의 화풍으로 새롭게 바꿔주어 당시 큰 인기를 끌었다. '프리즈마'의 필터는 피카소, 반 고흐, 모네, 뭉크, 칸딘스키 등 유명 화가의 작품에서 영감을 받은 필터와 애니메이션 스타일의 패턴 및 장식 등 30가지 이상의 필터를 제공한다. 사진 위에 필터를 덧씌우는 방식이 아니라 인공신경망의 사용으로 이미지를 새롭게 재창조하는 것이다. 단 몇 초 만에 내가 찍은 이미지가 전혀 새로운 느낌의 이미지로 변형되는 것을 보고 신선한 충격을 받았던 당시의 기억이 아직도 생생하다. 당시 애플이 선정한 올해의 아이폰 앱으로 선정될 만큼 선풍적인 인기를 끌었다.

인공지능(AI)이 그린 그림, 예술이라고 볼 수 있을까

인공지능이 발전하면서 예술에 대한 문턱이 낮아지고 그만큼 접근성이 높아졌다. 각종 데이터를 학습한 AI가 최근 트렌드를 반영해서 기존에 없던 새로운 예술품을 만들어낼 수도 있고, AI를 통해 얻은 아이디어로 예술가의 작품 활동에 긍정적인 영향을 미칠 수도 있다.

빅데이터를 보유하고 있는 인공지능은 사용자의 취향에 맞는 작품을 쉽게 제작할 수 있도록 빠른 시간 내에 도움을 주며, 창작을 돕는 조력자 역할을 충분히 해낼 수 있다는 의견이 많다. 또 다른 창작의 방식이라는 생각으로 AI와의 협업을 통해 작품을 만든다면, 작업이 한층 수월해거나 예상 밖의 새로운 결과물이 만들어질 수 있다. 협업 과정이 반복될수록 AI는 지속적인 학습을 통해 사용자와 동일한 예술 세계를 구축하고, 맞춤형 아이디어를 제공하여 보다 수준 높고 다채로운 작품활동을 이어나갈 수도 있다.

그 대표적인 사례로 최근 LG의 인공지능 아티스트 '틸다(Tilda)'와 박윤희 디자이너의 협업을 들 수 있다. 이 둘은 함께 대화를 통해 의상 컨셉을 디자인하고 뉴욕 패션 위크에 작품을 선보였는데, 이 과정을 그린 캠페인이 'AI와 인간의 협업 가능성'을 보여준 우수한 작품으로 당선되어 세계 3대 광고제인 뉴욕 페스티벌에서 금상과 은상을 수상했다.

인공지능 아티스트 '틸다(Tilda)'가 사람들이 피부를 통해 기후 위기를 직감할 수 있도록 '기온이 올라가면 지구의 환경이 금성처럼 변할 것' 이라는 상상을 하며 '금성에 핀 꽃'이라는 아이디어로 옷 패턴을 만들어보자고 제안하여 둘 간의 협업이 진행되었다.

비용과 시간이 적게 든다는 이유로 간단한 작업물은 AI로 대체되는 경우가 늘고 있어 예술인들의 일자리가 줄어들고 있는 상황도 무시할 수 없다. 또한 AI 예술의 저작권 관련 법률이 아직 제대로 확립되지 않은 문제가 매우 크다. 기존 예술 작품을 토대로 학습하여 예술품을 생성해 내기 때문에 유사성에서 벗어나기가 힘들다. 유사성이 발견되었을 때 어디까지를 창작의 영역으로 인정해야 할지 문제가 발생할 수 있고 학습에 사용된 작품의 권리를 어떻게 보장할 수 있는지도 충분한 논의와 제도적 마련이 필요하다.

작년 네덜란드의 대표적인 화가 요하네스 베르메이르(Johannes Vermeer, 1632~1675년)의 유명한 작품 '진주 귀걸이를 한 소녀(Girl with a Peal Earring)' 을 두고 미술계가 발칵 뒤집힌 적이 있다. 원작을 소장하고 있는 네덜란드 헤이그의 마우리츠하위스 미술관이 원작을 대여해 준 기간동안 이를 대체할 오마주 작품 공모전을 진행했는데, 당선작 5점 중 하나가 이미지 생성 프로그램인 미드저니(Midjourney)와 포토샵을 활용해서 만든 사실이 알려져 논란이 된 것이다. AI 작품이 예술에 속한다고 볼 수 있는 것인지, 다른 유서 깊은 명작과 함께 나란히 인쇄물의 형태로 걸려도 무방한 것인지를 두고 격렬한 논쟁이 일어났다. 이것은 엄연히 작가의 저작권 침해 문제로 볼 수도 있기 때문이다.

Julian van Dieken, 진주귀걸이를 한 소녀(A Girl With Glowing Earrings) Courtesy of the artist.

귀에 걸린 장신구는 전구처럼 빛을 내고 있고 매끄러운 피부결과 선명한 눈동자는 원작과는 많이 다르게 보인다.

애초에 작가 작품의 패러디와 오마주를 공모 이벤트의 주제로 삼았으니 문제없다는 의견과 함께 사람이 그리지 않은 조합된 이미지로 생성된 작품은 원본의 아름다움과 가치를 떨어뜨리는 행위라고 날카롭게 비판하는 사람들도 많다. 새로운 이미지의 창조물이라는 관점에서 보면 신선할 수 있으나 원본과는 너무 다른 이미지로 인해 자칫 의도한 바와는 다르게 위험한 상황으로 빠질 수 있을 염려도 놓쳐선 안될 일이다.

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인공지능(AI)과 예술, 이제는 변화를 받아들여야 할 때

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연간 100만 명 이상 방문, 총 콘텐츠 수 36만 건의 국내 최대 디자인정보 포털사이트. 실시간 업데이트 되는 디자인 및 산업 전반 트렌드와 이슈, 글로벌 시장변화, 소비자동향 등 디자이너를 위한 모든 정보를 제공합니다.

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1.분야: 게임

2.역할:게임 개발에 대한 수고와 불필요한 과정을 줄이기 위해서 만들어졌다. 지금은 AI 에이전트가 △번역 △에셋 제작 등의 측면에서 비용을 절감한다며 △새로운 장르 △샌드박스 △개인화 등의 측면에서 AI 콘텐츠화가 가능하다고 하고 △개발 복잡성 △개발 시 테스트할 유저 부재 △마케팅에 대한 의존도 및 서비스 비용 등 같은 게임 개발자에게 꿈만 같은 역할을 해주고 있다

3.적용된 AI기술

LLM기반으로 만든 AI 에이전트

기존 코딩 분야의 AI기술인 LLM을 넥슨이 독자적으로 LLM을 기반으로 한 AI 에이전트를 만들었다. 아직까지 완변한 단계는 아니지만 스스로 겡미 캐릭터와 NPC,시스템 룰 , 게임환경 등 게임에 필요한 요소를 스스로 이해하고 시간과 비용을 투자한다면 게임월드를 스스로 만들 정도로 될 수도 있다는 소식을 알렸다

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1. 분야 : 사회

2. 역할 : 개인을 대상으로 고소장이나 소송장같은 법률 문서 초안을 제공함. 또한, 감정 호소나 유사 사건 판례, 대법원 판결 인용등과 같은 세부 사항도 원하는대로 요청하여 원하는 문서를 만들 수 있음.

3. 적용된 인공지능 기술 : 인공지능 모델

인공지능 모델을 이용해 사용자가 원하는 문서를 제공함.

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개인 맞춤형 학습 시스템(10701 김도은)

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개인 맞춤형 학습 시스템(10701 김도은)

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https://blogs.nvidia.co.kr/blog/ai-protects-wildlife/

1. 분야: 동물 보호

2. 역할: 야생 식물과 동물을 보존하는 데 도움을 줌. 보호 지역 관리자, 생태학자 및 야생동물 생물학자가 밀렵 방지, 병들거나 다친 동물 발견, 동물 행동 연구 등 야생 동물 보호를 위한 운영 결정을 실시간으로 내릴 수 있도록 지원함.

3. 적용된 인공지능 기술:

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워싱턴주 시애틀에서 남아프리카공화국 케이프타운까지, 그리고 그 사이 모든 곳에서 AI는 지구의 복잡한 생태계를 구성하는 야생 식물과 동물을 보존하는 데 도움을 주고 있습니다. 이는 UN이 100만 종 이상의 생물이 멸종 위기에 처해 있다고 추산하는 현 시점에서 생태계를 유지하고 생물 다양성을 지원하는 중요한 작업입니다. UN이 정한 세계 야생동식물의 날은 매년 3월 3일로, 야생 동식물이 인간과 지구에 기여하는 블로그 읽기

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1. 분야: 사회

2. 역할: 도서관 자료 안내, 주제 검색, 자료 검색, 학위논문 요약 등 이용자들이 자주 요청하는 질의에 대해 일관된 응답을 제공하는 지능형 챗봇, 랭체인(LangChain) 프레임워크 기반의 다중 에이전트 아키텍처를 도입해 질문 의도를 분석하고 관련 문서를 자동으로 탐색·연결함으로써 정확한 정보를 제공함.

3. 적용된 인공지능 기술:

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퓨쳐누리, SLM 지능형 에이전트 플랫폼 개발.. ”도서관 특화 AI” - 머니투데이

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도서관·교육 솔루션 전문기업 퓨쳐누리(대표 추정호)가 경량 언어모델(SLM)과 에이전틱(Agentic) RAG(검색증강생성) 기반의 AI(인공지능) 추론 서비스 플랫폼(가칭, Futurenuri.ai)을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 플랫폼은 퓨쳐누리 전자도서관 솔루션 고객 모임 ‘유저 콘퍼런스’(User Conference 2025)에서 처음 공개됐다.…

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1.분야: 음악

2.역할:생성형 인공지능이 음악 산업에 적용될 수 있는 부분은 생산이나 유통이 아니라 소비의 영역일 수 있다. 팬 참여도를 높이며 팬덤 기반의 비즈니스를 전개할 수 있는 도구로서 생성형 인공지능의 통·번역 기능이 활용되는 것이다.

3.적용된 인공지능 기술:자연어 처리

컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 생성하여 일본어, 영어, 스페인어, 베트남어, 중국어 등이 실시간으로 변환되는 경험을 제공한다. 아티스트는 팬의 저변을 확대하고 만족감을 선사하고 그로부터 사업적 이득까지 노릴 수 있다. ‘문화 장벽’이 사실상 ‘언어 장벽’이라면, 언어 문제를 해결하는 것이 가장 쉬운 해결책이 된다.따라서 독특하고 참신한 팬 경험을 제공하고, 그로부터 아티스트의 지속 가능성을 만드는 데 기여하는 기술. 그런 이유로 음악 산업에서 인공지능을 두려워하거나 기피하는 대신, 이 기술이 가져다줄 새로운 미래를 상상하는 게 훨씬 유용하다고 믿는다.

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AI는 음악 산업을 어떻게 바꿀까?

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1.분야: 과학

2.역할: AI 코사이언티스트는 구글이 개발한 인공지능 기반의 협업 연구 파트너로서, 과학자의 역할을 대체하지 않고 보조하며, 수만 건의 논문과 방대한 데이터를 분석해 새로운 과학적 가설을 생성하고, 그에 따른 실험 설계, 결과 예측, 아이디어의 우선순위 평가와 반복적인 개선까지 수행하는 멀티에이전트 시스템으로 구성되어 있으며, 사용자는 자연어로 연구 목표를 입력하고 AI와 상호작용하며 피드백을 주고받을 수 있으며, 기존 AI보다 높은 정확성과 창의성을 바탕으로 약물 재활용, 질병 연구, 항균제 내성 분석 등 다양한 실제 과학 연구에서 의미 있는 성과를 도출함으로써, 과학적 발견의 속도와 효율을 획기적으로 향상시키는 차세대 연구 도구입니다.

3.적용된 인공지능 기술: 첫번째 에이전트인 '제너레이션(Generation)'은 사용자가 연구하려는 과학적 현상을 분석하고, 이를 설명할 수 있는 여러 가설을 생성한다. 이후 '랭킹(Ranking)'이라는 두번째 에이전트가 보조 AI 에이전트들의 도움을 받아 가설을 추려낸다.

보조 에이전트 중 하나인 '프록시미티(Proximity)'는 중복된 연구 아이디어를 제거하며, 또 다른 에이전트는 공개된 과학 데이터를 활용해 남은 연구 제안을 검토한다.

'이볼루션(Evolution)'이라는 보조 에이전트는 AI 코사이언티스트의 출력을 더 쉽게 이해할 수 있도록 단순화하는 기능을 수행한다.

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AI 코사이언티스트 개요 (사진=구글)

구글이 '딥 리서치'와 비슷한 기능을 활용해 연구자들의 과학 연구를 지원하는 인공지능(AI) 에이전트 'AI 코사이언티스트(AI co-scientist)'를 개발했다. AI를 과학적 발전에 활용하려는 구체적인 사례다.

구글은 19일(현지시간) AI 코사이언티스트'를 공개하며, 새로운 가설과 연구 제안을 생성하고 과학 및 생물 의학적 발견 속도를 높이는 다중 에이전트 AI 시스템이라고 소개했다.

이 시스템은 멀티모달 데이터 처리가 가능하며, 외부 시스템과 연동해 작업을 수행하는 도구 사용 기능을 갖춘 '제미나이 2.0'을 기반으로 구동된다.

연구자들은 챗봇 인터페이스를 통해 AI 코사이언티스트와 상호작용할 수 있다. 예를 들어, 기존 의약품의 새로운 임상 적용 가능성을 탐색하는 목표를 입력하면 AI가 이를 실현할 수 있는 가능성 있는 방법을 제안한다. 또 여러 단락으로 구성된 연구 계획을 생성하고, 프로젝트와 관련된 데이터를 포함하는 학술 논문을 검색해 제공한다.

사용자는 AI 코사이언티스트의 출력을 다양한 방식으로 맞춤 설정할 수 있다. 단순히 연구 목표를 입력하는 대신, 목표를 달성하기 위한 제안서를 제출하고 AI에 검토를 요청할 수도 있다. AI의 초기 응답에 피드백을 제공해 개선을 유도할 수도 있다.

사용자와 AI 코사이언티스트 간 상호작용 (사진=구글)

AI 코사이언티스트는 단순한 문헌 검토 및 요약을 수행하는 것을 넘어, 독창적인 지식을 발견하고, 실제로 새로운 연구 가설을 생성할 수 있도록 설계됐다. 이를 위해 딥 리서치 에이전트를 활용해 심층 연구 기능을 강화했다.

내부적으로 6개 이상의 AI 에이전트가 서로 협력하는 구조로 설계됐으며, 연구 계획을 생성하는 과정에서 각자 다른 역할을 수행한다.

첫번째 에이전트인 '제너레이션(Generation)'은 사용자가 연구하려는 과학적 현상을 분석하고, 이를 설명할 수 있는 여러 가설을 생성한다. 이후 '랭킹(Ranking)'이라는 두번째 에이전트가 보조 AI 에이전트들의 도움을 받아 가설을 추려낸다.

보조 에이전트 중 하나인 '프록시미티(Proximity)'는 중복된 연구 아이디어를 제거하며, 또 다른 에이전트는 공개된 과학 데이터를 활용해 남은 연구 제안을 검토한다.

'이볼루션(Evolution)'이라는 보조 에이전트는 AI 코사이언티스트의 출력을 더 쉽게 이해할 수 있도록 단순화하는 기능을 수행한다.

AI 코사이언티스트의 다중 에이전트 (사진=구글)

이 과정에서 AI 코사이언티스트는 '테스트 타임 컴퓨트'를 활용한다. 이는 AI 모델이 응답을 생성할 때 추가 연산 자원을 투입해 출력의 품질을 향상하는 추론 방법이다.

또 연구 수행 과정에서 개별 AI 에이전트들은 '슈퍼바이저(Supervisor)' 에이전트에 의해 조정된다. 이 에이전트는 사용자 프롬프트 처리 과정에서 발생하는 연산량 통계를 수집하며, 이를 기반으로 언제 처리 과정을 종료하고 최종 응답을 제공할지를 결정한다.

AI 코사이언티스트는 초기 테스트에서도 유의미한 성과를 보였다. 스탠포드대, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 미국 휴스턴 메서디스트 병원 등과 협력한 실험에서 수년에 걸쳐 도출된 가설을 며칠 만에 생성한 것으로 알려졌다.

또 스탠포드대 연구진이 간섬유증(liver fibrosis) 치료를 위한 기존 약물 재활용 방법을 찾는 연구에서도 도움을 줬다. 연구진은 AI가 제안한 약물이 해당 질병 치료에 효과적일 가능성이 높다고 평가했다.

구글은 "AI 코사이언티스트는 생물의학뿐만 아니라 다양한 과학 분야에서 AI의 활용 가능성을 보여준다"라며 "딥마인드의 '알파폴드'가 연구자들에게 새로운 연구 방식을 제시한 것처럼, AI 코사이언티스트 역시 과학 연구의 패러다임을 변화시킬 것"이라고 강조했다.

이와 관련, 오픈AI의 딥 리서치도 일부 직군의 문서 탐색 및 보고서 작성을 대체할 수 있다는 평이 나왔다. 샘 알트먼 오픈AI CEO는 지난해 9월 블로그를 통해 "AI는 어려운 문제를 해결할 수 있는 도구를 제공하고 우리가 생각하지 못했던 새로운 길을 마련할 수 있도록 도와줄 것"이라고 전망했다.

박찬 기자 cpark@aitimes.com

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구글, 과학 연구 돕는 에이전트 'AI 코사이언티스트' 개발 - AI타임스

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구글이 '딥 리서치'와 비슷한 기능을 활용해 연구자들의 과학 연구를 지원하는 인공지능(AI) 에이전트 'AI 코사이언티스트(AI co-scientist)'를 개발

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전투기 조종 AI 에이전트

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전투기 조종 AI 에이전트

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1. 분야 : 항공

2. 역할 : 체력과 신체적으로 한계가 있는 항공기 조종사 대신 직접 임무에 참가하여 임무를 수행한다.

3. 적용된 기술 : 인공지능 모델

인공지능이 학습한 여러 전투 데이터들을 바탕으로 인간인 조종사가 임무를 수행하기 어려운 상황이나 환경에서 임무를 수행하고 전투를 한다.

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미 공군 장관 Kendall, AI를 탑재한 VISTA 탑승하고 전투 체험

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미 공군 장관 Frank Kendall이 5월 2일 Edwards 공군기지에서 X-62 VISTA에 탑승하여 AI 전투기가 펼치는 공중전을 직접 참관하며 AI를 탑재한 전투기는 미 공군이 유일하다는 점을 강조했다. Frank Kendall 공군장관은 탑승 후 컴퓨터는 지치지도 않고 겁먹지도 않으며 정해진 규칙에 따라서 가능한 한 완벽에 가깝게 기동을 할 수 있다고 밝혔다. 미 공군은 전투기에 AI 기능을 탑재하고 비행하며 스스로 더 나은 전투 방법을 학습하는 머신러닝(기계 스스로 학습) 기능을 발전시키고 있다인간이 탑승한 전투기가 할 수 없는 위험한 임무를 AI 전투기가 수행할 수 있다. 현재까지 20회 이상 인간과 AI 간의 가상공중전을 펼쳐 그 중에 몇 번은 AI가 인간을 넘었다는 보도도 나왔다…

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인공지능 대화 에이전트가 고급 고객 상담을 지원한 실증 사례
[출처] 인공지능 대화 에이전트가 고급 고객 상담을 지원한 실증 사례|작성자 베스트창업 (10727 한석현)

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인공지능 대화 에이전트가 고급 고객 상담을 지원한 실증 사례
[출처] 인공지능 대화 에이전트가 고급 고객 상담을 지원한 실증 사례|작성자 베스트창업 (10727 한석현)

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1. 분야: 경제

2. 역할:문제 이해 및 분석,해결 방법 탐색,자율적인 실행,결과 평가 및 개선 이러한 핵심 기능을 통해단순 반복적인 업무를 자동화할 뿐만 아니라, 창의적인 문제 해결과 혁신적인 아이디어 창출을 지원

3. 마누스 AI는 진정한 자율성을 갖춘 에이전트로, 아이디어 구상에서 실행에 이르기까지의 간극을 메워줍니다. 다른 AI들이 아이디어 생성에 멈추는 반면, 마누스는 결과를 제공합니다. 이는 인간-기계 협업의 새로운 패러다임이자, AGI(범용인공지능)으로 나아가는 한 걸음입니다.

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도서관 특화 AI 에이전트 10711 정채윤

1. 분야: 사회

2. 역할: 도서관 자료 안내, 주제 검색, 자료 검색, 학위논문 요약 등 이용자들이 자주 요청하는 질의에 대해 일관된 응답을 제공하는 지능형 챗봇, 랭체인(LangChain) 프레임워크 기반의 다중 에이전트 아키텍처를 도입해 질문 의도를 분석하고 관련 문서를 자동으로 탐색·연결함으로써 정확한 정보를 제공함.

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어처리

자연어처리 기술을 이용해 사람의 질문을 이해하고 알맞은 답을 찾아준다. 단순 검색이 아니라 질문 내용을 분석해 관련 자료를 연결하고 정리된 문장을 만들어 주기 때문에 도서관 이용자가 더 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다.

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퓨쳐누리, SLM 지능형 에이전트 플랫폼 개발.. ”도서관 특화 AI” - 머니투데이

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도서관·교육 솔루션 전문기업 퓨쳐누리(대표 추정호)가 경량 언어모델(SLM)과 에이전틱(Agentic) RAG(검색증강생성) 기반의 AI(인공지능) 추론 서비스 플랫폼(가칭, Futurenuri.ai)을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 플랫폼은 퓨쳐누리 전자도서관 솔루션 고객 모임 ‘유저 콘퍼런스’(User Conference 2025)에서 처음 공개됐다.…

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1. 분야 : 의료

2. 역할 : AI 에이전트는 의료 분야 전반에 배치되어 있어, 지속적인 문제 해결, 행정적 부담 축소, 환자와 의료 서비스 제공자 모두를 위한 결과 개선을 도움. AI 에이전트는 유연성과 적응성이 우수해 임상 및 운영 환경에서 모두 유용하게 쓰임. 반복적인 작업을 처리하고 실행에 옮길 수 있는 통찰력을 제공함으로써 의료 서비스 제공자가 가장 중요한 업무, 즉 우수한 환자 치료 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있도록 함.

3. 적용된 인공지능 기술 : NLP (자연어 처리) 자연어 처리를 통해 AI 에이전트는 인간의 언어를 해석하고 생성할 수 있어, 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 도구에서 효과적으로 작동할 수 있음. 이에 따라 환자와 의료 서비스 제공자가 더 자연스럽고 직관적으로 시스템과 상호작용할 수 있음.

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1. 분야 : 의료

2. 역할 : AI 에이전트는 의료 분야 전반에 배치되어 있어, 지속적인 문제 해결, 행정적 부담 축소, 환자와 의료 서비스 제공자 모두를 위한 결과 개선을 도움. AI 에이전트는 유연성과 적응성이 우수해 임상 및 운영 환경에서 모두 유용하게 쓰임. 반복적인 작업을 처리하고 실행에 옮길 수 있는 통찰력을 제공함으로써 의료 서비스 제공자가 가장 중요한 업무, 즉 우수한 환자 치료 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있도록 함.

3. 적용된 인공지능 기술 : NLP(자연어 처리) 자연어 처리를 통해 AI 에이전트는 인간의 언어를 해석하고 생성할 수 있어, 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 도구에서 효과적으로 작동할 수 있음. 이에 따라 환자와 의료 서비스 제공자가 더 자연스럽고 직관적으로 시스템과 상호작용 할 수 있음.

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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.