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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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아마존 자율주행 로봇이 500㎏ 포드 운반 척척… 하루 60만건 상품 처리

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아마존 로보틱스 기술(10916 강예준)

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아마존 로보틱스 기술(10916 강예준)

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1. 분야:경제, 로봇공학

2. 역할: 상품 입고부터 보관, 운반, 포장, 분류까지 전 과정이 인공지능 기술로 제어되며 운반 과정에는 상품을 자동으로 찾아 이동시키는 자율주행 로봇으로 투입되어 효율성을 극한으로 올림

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공지능 모델을 통해 이동경로를 최소화하고 자동 포장 기계를 통하여 제품의 파손 위험도를 판단하여 필요한 경우 보호 포장재를 추가로 적용함

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아마존 자율주행 로봇이 500㎏ 포드 운반 척척… 하루 60만건 상품 처리

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‘드르르르륵. 드르르르륵.’ 가로 65cm, 세로 95cm, 높이 한 뼘 남짓한 납작한 모양의 자율주행 로봇들이 낮은 마찰음을 내며 바닥 위 레일을 분주히 가로질렀다. 그리스 신화 속 인물에서 이름을 딴 로봇 ‘헤라클레스 드라이브 유닛’이었다. 헤라클레스는 100여 …

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앤트로픽의 컴퓨터 사용 기술 (10906 서지희)

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앤트로픽의 컴퓨터 사용 기술 (10906 서지희)

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1. 분야 : 컴퓨터 공학

2. 역할 : 입력된 목표를 달성하기 위한 단계를 파악하고, 사람이 컴퓨터 화면을 보는 것처럼 스크린샷을 분석하여 각 단계의 실행 방법을 결정하며 키보드 입력, 버튼 클릭, 마우스 커서 이동 등 컴퓨터 조작에 필요한 모든 작업을 마치 사람처럼 수행할 수 있음.

3. 적용된 인공지능 기술 : AI가 시각적 정보를 처리하는 컴퓨터 비전 기술과, 행동 계획 및 실행을 위한 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 기술이 결합함.

AI는 스크린샷을 통해 현재 컴퓨터 화면의 상태를 파악한 후, 사용자의 명령에 맞추어 행동을 단계별로 결정함. Claude-3.5-sonnet이라는 최신 AI 모델에 기반해 복잡한 작업을 실행할 능력을 갖추고 있음.

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″앤트로픽의 AI 에이전트, AI 판도 뒤바꿀 대단한 기술”

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“사람들은 인공지능(AI)이 어디까지 왔는지 아직 이해하지 못하고 있다.”앤트로픽이 지난주 발표한 AI 에이전트 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’에 대한 한 전문가의 반응이다. AI 기술의 발전 속도가 너무 빨라, 일반 대중은 이런 변화의 가치를 미처 인지하지 못하고 있다는 것이다. 벤처비트는 24일(현지시간) ‘클로드’의 새로운 기능 컴퓨터 유즈의 다양한 사용 사례와 반응을 소개했다. 한마디로 놀랍다는 반응이 이어지고 있다.컴퓨터 유즈는 공개 당시부터 적잖은 임팩트를 줬다. AI가 키보드 입력, 버튼 클릭, 마우스 커서 이

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글로벌 무역 인공지능 에이전트(10904 도유진)

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글로벌 무역 인공지능 에이전트(10904 도유진)

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1. 분야: 경제

2. 역할: 사용자가 제품 콘셉트를 입력하면 시스템이 즉시 시장 분석과 관련 규제, 설계 사양을 포함한 맞춤형 개발 계획을 제시함. 사용자가 이를 승인하면 실시간 공급업체 검증과 대량견적요청(RFQ), 비교 분석을 거쳐 생산 준비가 완료된 최종 로드맵을 제공함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

여러 주가 걸리던 조사와 소싱 조율 과정을 단 몇 분으로 단축하고, 제품 구상부터 글로벌 공급망까지를 통합 제공해 기존보다 빠르게 의사 결정을 할 수 있음. 제품 생산 과정에서 발생하는 다양한 문제를 실질적으로 해결하는 실용적인 도구가 됨. 전문 인력 전담 팀이 함께 일하는 것처럼 동시에 여러 업무를 수행해 기업 성장을 도움.

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조현미 기자hmchoajunews.com HR메디컬, 올인원 미니칫솔 ‘퀵클린’ 올리브영 입점 ‘이립’ 맞은 BBQ…윤홍근 “80억 인류 건강·행복 이끌겠다” 기자의 다른기사

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알리바바 인터내셔널, 글로벌무역 AI ‘악시오 에이전트’ 공개 | 아주경제

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알리바바 인터내셔널은 세계 첫 글로벌 무역 인공지능(AI) 에이전트 악시오 에이전트(Accio Agent)를 선보인다고 18일 밝혔다.지난 14일 전 세계에 공개…

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AI 에이전트 기반 환경 규제 준수 및 ESG 업무 자동화 혁신 (10905 박지민)

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AI 에이전트 기반 환경 규제 준수 및 ESG 업무 자동화 혁신 (10905 박지민)

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1. 분야: 사회

2. 역할 : 환경 분야 AI 에이전트의 역할은 환경 데이터 실시간 모니터링과 분석을 통해 오염 감시, 에너지 효율화, 자연재해 예측 및 대응, 그리고 환경 규제 준수와 대국민 서비스 자동화를 지원하는 것임.

3. 적용된 인공지능 기술 : AI 기반 자동화 에이전트로 환경 규제 준수 모니터링, 자연어 형식의 보고서 생성, 통제 효과 평가 등 복잡한 환경·사회·거버넌스 업무 지원함.

AI 기반 자동화 에이전트는 환경 규제 준수를 실시간으로 모니터링하고, 관련 데이터를 분석하여 자연어 형식의 보고서를 자동으로 작성합니다. 이를 통해 복잡하고 방대한 환경·사회·지배구조(ESG) 업무를 효율적으로 지원하며, 통제 효과를 평가해 기업이 규제 요구사항을 체계적으로 관리할 수 있도록 도움.

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[디지털투데이 황치규 기자]거대 언어 모델(LLM) 기술을 활용해 특정 작업을 사람 없이 자동화하는 이른바 AI 에이전트가 최근 테크판 최대 이슈로 부상한 가운데, 관련 업계가 초기 도입 사례들을 속속 공개하고 있다.

주력 제품들에 AI 에이전트 기능들을 장착하고 기업들이 내부 환경에 맞게 AI에이전트를 개발할 수 있는 플랫폼 제공에 속도를 내고 있는 마이크로소프트도 AI 에이전트 도입 사례 마케킹에적극적이다. 최근에도 블로그를 통해 다양한 기업들이 다양한 방식으로 AI에이전트를 비즈니스에 활용하는 사례들을 공유했다.

우선 에이전트형 서비스 관리 소프트웨어 제공업체 오토믹워크(Atomicwork)는 마이크로소프트 AI 애플리케이션 개발 플랫폼인 애저 AI 파운드리를 통해 AI 에이전트 아톰[Atom)을 선보였다.

아톰은 직원들 디지털 업무 환경 경험을 개선하고 서비스 제공 프로세스를 자동화하는데 초점이 맞춰져 있다. 회사 측에 따르면 아톰을 도입한 기업들은 운영 비용 절감과 직원 만족도 향상을 경험했다. 한 고객사는 도입 6개월 만에 전체 문의 중 65%를 자동화된 시스템으로 해결하는 성과를 거뒀다. 연말까지는 이 수치가 80%에 이를 것이라고 한다.

AI에이전트에 대한 오토믹워크 접근 방식은 경쟁 솔루션 대비 정확도 20% 향상 및 응답 지연 시간 75% 감소라는 효과를 보였다고 마이크로소프트는 전했다.

BDO 콜롬비아는 내부에서 나오는 많은 요청들을 관리하기 위해 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)와 파워 플랫폼(Power Platform) 기반으로 급여 및 재무 프로세스에서 핵심 작업들을 중앙화 및 자동화하는 에이전트인 비틱2.0(BeTic 2.0)을 개발했다.

회사 측에 따르면 비틱2.0을 통해 BDO 콜롬비아는 운영 업무량을 50% 줄였다. 내부 프로세스 78%를 최적화하고 관리된 요청들을 99.9% 정확도로 처리했다.

다우(Dow)는 배송 청구서 분석 프로세스를 자동화하고 글로벌 공급망을 최적화하는 용도로 에이전트를 활용하고 있다. 매년 PDF로 10만 건 이상 배송 청구서를 다우는 코파일럿 스튜디오로 자율형 에이전트를 구축해 청구서 오류 검출 및 대시보드에 표시하는 기능을 구현했다.

회사가 개발한 두 번째 에이전트인 프라이트 에이전트(Freight Agent)는 직원들이 자연어 대화 방식으로 데이터를 분석해 추가 조사를 진행할 수 있도록 지원한다. 다우는 물류 요금 및 청구 정확도 향상으로 AI 에이전트 도입 첫해에만 배송 비용 수백만 달러를 절감할 것으로 기대하고 있다.

벨기에 지속 가능 에너지 기업인 에네코(Eneco)는 150만명 이상 고객을 상대로 서비스를 제공하고 있다. 기존에 사용하던 챗봇 성능 문제에 직면한 에네코는 코파일럿 노코드 그래픽 인터페이스를 활용해 AI 기반 다국어 에이전트를 개발했다. 이 에이전트는 회사 웹사이트에 3개월 만에 배포돼 월 2만4000건 규모 채팅을 처리하고 있다. 이전 솔루션 대비 140% 증가한 수치다.

에스티 로더 컴퍼니즈(The Este Lauder Companies)는 트렌드 예측과 소비자 마케팅 역량 강화를 위해 코파일럿 스튜디오 기반으로 컨슈머IQ(ConsumerIQ)를 개발했다.

회사 측에 따르면 컨슈머IQ는 소비자 데이터를 중앙 집중화하고 간소화해 실행 가능한 인사이트에 접근할 수 있도록 지원한다. 자연어 프롬프트를 사용해 에이전트는 마케팅 담당자가 데이터를 수집하는 데 소요되는 시간을 시간에서 초단위로 단축했다. 애저 오픈AI 서비스 및 애저 AI 서치(Azure AI Search)와 함께 팀들은 데이터를 수집하고 트렌드를 찾아내며 궁극적으로 제품을 시장에 보다 빠르게 출시할 수 있다는게 마이크로소프트 설명이다.

후지쯔는 제안서를 작성하고 지식 검색 및 조직화를 간소화하기 위해 애저 AI 파운드리 내 애저 AI 에이전트 서비스를 활용해 판매 자동화를 위한 지능형 확장 가능한 AI 에이전트를 개발했다.
회사 측에 따르면 이 에이전트는 판매 팀 생산성을 67% 향상시키는 결과로 이어졌다.

컨설팅 회사인 KPMG는 마이크로소프트 기술을 활용해 환경, 사회, 지배 구조(ESG) 준수를 지원하는 에이전트인 컴플라이AI(Comply AI)를 개발했다. 컴플라이AI는 관련 의무를 찾아내 자연어 형식 보고서를 생성하며 통제 효과를 평가한다. 한 고객사는 이미 통제 및 위험 설명에서 70% 개선, 컴플리언스 프로그램 일정 18개월 단축이라는 효과를 거뒀다고 KPMG는 전했다.

대형 통신사인 T-모바일은 파워 앱스를 활용해 프로모지니언스(PromoGenius) 앱을 개발했다.
회사 측에 따르면 프로모지니어스는 여러 시스템과 문서들에서 프로모션 데이터를 통합해 현장 소매 직원들이 고객에게 최신 프로모션 정보를 제공할 수 있도록 지원한다. 에이전트를 내장해 고객 서비스 담당자는 기기 제조업체 기술 세부 정보를 즉시 검색하고 수동 검색에 비해 보다 빨리 고객에게 표시되는 제품 정보 뷰를 생성할 수 있다.

금융 서비스 업체 버진 머니(Virgin Money)는 코파일럿 스튜디오를 활용해 신용카드 고객을을 위해 모바일 앱 내 디지털 호스트 역할을 하는 에이전트 레디(Redi)를 개발했다.회사 측에 따르면 레디는 일상적인 표현을 이해하도록 학습됐고 농담까지 할 수 있다. 버진 머니는 레디를 직원들이 고객을 보다 잘 지원하기 위한 툴로 보고 있다. 이미 100만 건 이상 상호작용을 처리하고 있다.

대형 금융 회사인 웰스 파고는 팀즈를 에이전트를 구축했다. 거대 언어 모델 기반 이 에이전트는 4000개 은행 지점들에 걸쳐 1700개에 달하는 내부 절차에 대한 지침을 즉시 제공한다. 직원들은 동료 도움 없이 필요한 정보를 보다 빠르게 찾을 수 있다. 실제로 검색 75%가 에이전트를 통해 이뤄지고 있다고 한다.

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마이크로소프트, AI 에이전트 중심 전략 가속...고객 활용 사례 대거 공개 : 네이트 뉴스

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한눈에 보는 오늘 : 종합 - 뉴스 : [디지털투데이 황치규 기자]거대 언어 모델(LLM) 기술을 활용해 특정 작업을 사람 없이 자동화하는 이른바 AI 에이전트가 최근 테크판 최대 이슈로 부상한 가운데, 관련 업계가 초기 도입 사례들을 속속 공개하고 있다.주력 제품들에 AI 에이전트 기능들

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1. 분야: 의료

2. 역할: 환자의 증상을 입력하면 과거 수십 년간 확보된 임상 사례는 물론 수십만 페이지에 달하는 전문 자료를 검색, 환자에게 가장

적합한 치료법을 제시한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 스마트 헬스케어 인공지능 기술의 핵심은 인공지능이 방대한 양의 유전자 정보를 스스로 분석 및 학습하여 질병을 예측하고, 웨어러블 스마트 의류 등 기기를 통해 사람의 생체신호를 감지하고, 이상징후 발견 시 원격진료 연계, 인공지능 기술이 탑재된 수술로봇이 실시간으로 영상을 분석하고 학습해 수술 집도 중인 의사에게 맞춤형 가이드라인을 제공하는 것이다.

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인공지능과 의료 서비스가 만나다

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인공지능과 의료 서비스가 만나다

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1.분야:의료

2.역할: 환자의 안전을 모니터링하고 의료 활동을 개선하기 위해 사용되고 있다. 그리고 컴퓨터 비전을 통해 의사는 질병을 더 명확하고 빠르게 진단하여 환자의 치료 시간을 단축하는데 효과적이다.

3.적용된 인공지능 기술:컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 기본적으로 기계가 세상을 이해하도록 돕는 역할을 하여 기대 수명이 3~5년인 병을 걸린 환자들을 위해 컴퓨터 비전을 통해 익명의 이미지 데이터를 공유하는 플랫폼을 구축하고 있다. 그리고 가상 환자 진료와 의료 진단도 컴퓨터 비전이 유망하게 활용될 것으로 기대된다.

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이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다.
[원문보기] : https://www.itworld.co.kr/insider/

최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션이 어디서나 볼 수 있을 만큼 확산했다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확하다.

다양한 산업군에서 컴퓨터 비전으로 주요 비즈니스 프로세스를 개선하고 최적화하는 방법을 살펴본다.

ⓒ Getty Images Bank

컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 처리해 유의미한 정보를 추출하는 인공지능 기술이다. 컴퓨터 비전의 대표적인 예로는 광학 문자 인식, 이미지 인식, 패턴 인식, 얼굴 인식, 객체 감지 및 분류 등이 있다. 컴퓨터 비전을 활발히 활용하는 산업으로는 제조, 의료, 자동차, 농업, 물류, 공급망 등이 있다. 기업에서 컴퓨터 비전을 배치하는 주된 이유는 자동화, 프로세스 개선 및 생산성, 규제 준수 및 안전 등이다.

IDC의 애널리스트 매트 아카로는 "시장이 너무 빠르게 성장하고 있기 때문에 따라가기가 어렵다"라고 말했다. 팬데믹도 컴퓨터 비전 도입을 가속화했는데, 예를 들어, 사회적 거리두기 준수 여부를 감시하거나 얼마나 많은 사람들이 대중교통을 이용하는지 추적하는 데 컴퓨터 비전을 사용한다. 아카로는 "CCTV 카메라가 많기 설치돼 있었기에 컴퓨터 비전 기술을 접목하는 것은 자연스러운 수순이다. 정부의 지시나 조직의 전략적 선택으로 인해 투자가 늘어나곤 했다"라고 덧붙였다.

IDC에 따르면, 전 세계 컴퓨터 비전 기술 시장 규모는 2020년의 7억 6,000만 달러에서 올 해 21억 달러로 성장한다. 2025년까지 57%의 연평균 성장률로 72억 달러 규모에 도달할 것으로 전망된다. 이외에도 IDC는 기존에는 온프레미스 방식이 주류였지만, 2025년께는 퍼블릭 클라우드 배치가 컴퓨터 비전 지출의 48%를 차지할 것으로 전망했다.

유통 산업은 코로나19 팬데믹으로 극적인 혼란을 겪었다. 고객들이 온라인 쇼핑으로 이동하고 택배 서비스이용이 점점 증가한 것이다. 예를 들어, 월마트는 팬데믹 이전과 비교해 택배로 주문하는 쇼핑객의 수가 6배나 증가했다고 보고했다. 이 문제를 해결하기 위해 월마트는 지난 해 배달 역량을 20%나 늘렸고, 올 해 35% 더 늘릴 계획이다.

월마트는 드론과 자율주행 자동차 등 컴퓨터 비전이 적용된 여러 기술 카테고리에 투자하고 있다. 월마트는 지난 해 7월 42개 지역 유통 센터 중 25곳에서 심보틱(Symbotic)의 로봇을 배치한다는 계획을 발표했다. 로봇은 컴퓨터 비전을 사용해 창고 안에서 상품을 옮기는 작업을 맡는다.

한편, 미국 슈퍼마켓 체인 크로거(Kroger)는 고객 거주지 인근에 소재하는 소규모 자동화 유통 창고인 마이크로 주문처리 센터에 투자하고 있다. 30분 안에 고객에게 식료품을 배달하는 것이 목표다. 지난 여름 이후로 크로거는 플로리다, 앨라배마, 텍사스, 캘리포니아, 오하이오, 조지아에 해당 센터를 개설했으며, 향후 24개월 안에 허브 센터를 포함해 17개의 센터를 추가로 개설할 계획이다.

크로거는 "허브 사이트에서 1,000대 이상의 로봇이 일종의 항공 교통 관제 시스템에 의해 조율되는 거대한 3D 그리드를 돌아다닌다"라고 설명했다. 여기에서는 지역 유통 센터처럼 제품 팔레트 전체가 움직이지 않는다. 대신 로봇이 각 물품을 가지고 온다. 컴퓨터 비전은 무거운 물품이 아래쪽에 넣어 배송 패키지의 무게가 고르게 분산되도록 물품을 정리하고 포장하는 데 사용한다.

중소 규모 소매기업에 특화된 주문형 물류 기업 패브릭(Fabric) 또한 물류센터에서 자동화를 광범위하게 활용하고 있다. 패브릭의 공동 설립자 오리 아브라함은 "우리는 컴퓨터 비전을 로봇 솔루션의 주요 역량으로 활용한다. 예를 들어, 로봇의 정확한 위치 탐색은 바닥 스티커에 대한 시각 기반 분석에 기초한다. 이 프로세스는 실시간으로 이뤄진다"라고 말했다.

로봇 팔도 컴퓨터 비전을 사용한다. 아브라함은 "분할 및 분류 알고리즘을 사용해 물품을 고르고 배치할 수 있다. 이런 역량은 소규모 주문처리 센터의 성공적 운영에 필수적이다"라고 강조했다.

지난달, 패브릭은 뉴욕, 워싱턴 DC, 텔아비브에 이어 댈러스에 새로운 마이크로 주문처리 센터를 열었다. 월마트, 인스타카트(Instacart), 프레시다이렉트(FreshDirect)와 협력하고 있으며, 올해 말까지 마이크로 주문처리 센터 네트워크를 2배로 확장할 계획이다.

제조 프로세스 간소화 및 개선

제조는 컴퓨터 비전과 밀접하게 통합되고 있는 또 하나의 산업이다. 제품 검사, 프로세스 자동화, 생산성 최적화 등의 용도로 생산 현장에서 광범위하게 사용되고 있다.

IT 컨설팅 회사 인사이트(Insight)의 최고 데이터 과학자 마이크 그리핀은 여러 제조 기업 고객과 컴퓨터 비전 프로젝트를 진행했다. 한 번은 휴대용 장치를 사용해 제품 용기의 사진을 촬영하고 자동으로 용기 속의 제품의 수를 셀 수 있는 시스템을 개발한 적이 있다.

그리핀은 "고객 기업이 숫자를 셀 수 없는 장애인도 고용하기를 원했다. 개발하기 쉬운 시스템처럼 보이지만 그리 간단치 않았다. 문제는 비전 애플리케이션이 볼 수 없는 것도 해석해야 한다는 것이었다"라고 설명했다. 제품이 쌓여 있으면 아래에 쌓인 것은 보이지 않는다. 그래서 컴퓨터 비전 시스템은 2차원 이미지를 촬영해 3차원 모델로 해석해야 한다. 그리핀은 "처리하기 까다로운 투명 플라스틱으로 싸인 상자를 포함해 최소 80%의 정확도가 필요했다"라고 말했다.

시스템을 훈련시키기 위해 직원들은 스마트폰을 들고 다니면서 비디오를 촬영했다. 그리고 3만 개의 상자를 찍은 비디오에서 도출한 500개의 이미지에 수동으로 라벨을 적용했다. 컴퓨터 비전은 인공지능 중 상대적으로 성숙한 영역이며 사전 훈련 모델이 많기 때문에 훈련 이미지가 많이 필요하지는 않았다. 한편 상자와 같은 맞춤형 데이터 세트에 대해 새로운 모델을 생성하는 데에는 전이 학습이 사용된다.

그리핀은 "이미 수백만 장의 고양이, 개, 자동차 등등의 이미지로 훈련된 모델이 있다. 그래서 어려운 작업의 많은 부분이 이미 완료된 상태이다. 그리고 우리는 해당 모델에 500개의 상자 이미지 또는 1,000개의 타이어 이미지를 추가해 재훈련했다"라고 설명했다.

전이 학습을 이용하면 소규모 데이터 세트로도 빠른 모델 훈련이 가능하다. 그리핀은 "또한 합성 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 한 건설 기업은 위험을 확인하고 싶어했으며, 훈련 이미지는 수백 장에 불과했다. 우리는 추가적인 이미지를 생성하고 주황색 위험 콘을 현장 또는 주차장 등에 배치해 훈련을 강화할 수 있도록 증강시켰다"라고 덧붙였다.

제조업에서 중요한 또 다른 이미지 처리 활용 사례는 테스트 데이터를 이미지로 전환한 후 해당 이미지에 머신러닝을 사용하는 것이다. 그리핀은 "테스트 실패를 규명하기에 도움이 된다. 데이터를 이미지로 전환하기 전까지는 서로 관련성이 있는지 확실하지 않다. 물리적 영역에서 서로 비슷할지라도 테스트 영역에서 서로 비슷하지 않을 수 있다"라고 말했다.

의료 부문에서 컴퓨터 비전은 진단 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 또한 환자의 안전을 모니터링하고 의료 활동을 개선하기 위해 사용되고 있다. 가트너의 애널리스트 투옹 뉴옌은 "컴퓨터 비전의 가능성은 어마어마하다. 컴퓨터 비전은 기본적으로 기계가 세상을 이해하도록 돕는다. 그리고 적용할 수 있는 애플리케이션은 무한하며, 무엇이든 가능하다"라고 강조했다.

2021년 말에 공개된 의료 부문의 AI에 대한 4차 연례 옵텀(Optum) 설문조사에 따르면, 의료 조직 중 98%가 이미 AI 전략이 있거나 구현할 계획이며, 의료 책임자 중 99%는 AI를 의료 부문에서 사용할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있다고 생각한다.

의료 이미지 해석은 설문조사 응답자들이 AI를 사용해 환자 예후를 개선할 수 있다고 언급한 3가지 영역 중 하나였다. 나머지 두 영역인 가상 환자 진료와 의료 진단도 컴퓨터 비전이 유망하게 활용될 것으로 기대된다.

전 세계적으로 수십만 명의 사람들에게 영향을 미치는 치명적인 폐질환인 특발성 폐섬유증을 예로 들어보자. 이 질병은 알려진 원인이나 치료법이 없으며 진단이 매우 어렵다. 미국에서만 매년 이 질병으로 약 4만 명이 사망한다. PwC에 따르면, 일반적으로 특발성 폐섬유증을 진단하는 데 2년 이상이 소요되며, 결국 진단이 확정된 사람의 평균 기대 수명이 3~5년이다.

PwC와 마이크로소프트가 지원하는 OSICDR(Open-Source Imaging Consortium Data Repository)은 이 질병의 진단을 돕기 위해 익명의 이미지 데이터를 공유하는 플랫폼을 구축하고 있다. 올해 말까지 데이터베이스에 1만 5,000건의 스캔 데이터를 확보할 예정이다.

AI/ML을 통해 의사는 이 질병을 더욱 신속하고 정확하게 진단할 수 있어 환자를 치료할 시간을 더 확보할 수 있다. 향후 이 플랫폼을 다른 희귀 질병에도 사용될 수 있다.

전 산업으로 확산되는 컴퓨터 비전

자동차 부문에서 컴퓨터 비전은 운전자를 지원하거나, 운전자가 주의를 기울이고 있는지 확인하기 위해 사용된다. 자율주행 자동차의 핵심적 요소 중 하나이기도 하다. 하지만 자율주행과 컴퓨터 비전을 위한 또 다른 주요 시장이 있다. 바로 농업이다. 아카로는 컴퓨터 비전이 농업 부문에서 제품 분류, 식물 및 동물 건강 모니터링, 농업 자산 모니터링 및 관리에 사용되고 있다며, "디어 앤 컴퍼니(John Deere)는 정말 중요한 일을 하고 있다."

사이버 보안 부문에서도 이미지 분석이 사용된다. 서명을 판독하거나 실제 웹 사이트와 유사해 보이도록 디자인된 피싱 웹 사이트를 찾는 데 유용하다.

이 밖에 접객 산업에서 컴퓨터 비전은 크루즈 선박 탑승 시 손님의 이동 위치를 추적해 고객 경험을 개선하는 데 사용하고, 금융 서비스 산업에서 문서의 데이터를 캡처해 비즈니스 프로세스 효율성을 개선하는 데 이용한다.

캡제미니 인벤트(Capgemini Invent)의 데이터 및 AI 담당 부사장 디네쉬 바트라는 "컴퓨터 비전은 거의 모든 산업에 걸쳐 있다. 최근 몇 년 동안 큰 성공을 거둔 비즈니스 툴이며, 그 중요성이 날로 커질 것"이라고 평가했다.

이미 도입된 사용 사례가 풍부하지만, 컴퓨터 비전은 여전히 성장 가능성이 크다. 뉴옌은 "여전히 초기 단계다. 이 영역에서 더 많은 솔루션 업체가 등장해 가치사슬의 다양한 요소를 해결할 것으로 기대하고 있다. 기술이 발전하고 비용이 합리화되고 접근성이 높아지면서 많은 기회가 오고 있으며, 모든 곳에서 사용되는 모습을 볼 것이다"라고 말했다.

하지만 걸림돌이 없지는 않다. 가트너에 따르면, 도입 장애물로는 하드웨어 부족과 처리 역량 부족이 있다. 일부 애플리케이션에서는 여전히 정확도 문제가 있다. 향후 컴퓨터 비전 시스템은 생산 라인뿐만 아니라 백엔드 시스템에도 통합해야 하는데, 쉽지 않은 문제가 될 수 있다.

코로나19 팬데믹은 컴퓨터 비전의 수요와 잠재력을 키우는 결정적인 역할을 했지만, 한편으로 관련 하드웨어의 공급 부족과 인력 부족을 야기해 많은 기업이 이 기술을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 하지만 앞으로 이런 문제는 해소될 가능성이 높으며, 기업들은 분명 이 기술을 더욱 적극적으로 수용할 것이다.

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사람의 눈보다 더 정확하게 인식하는 컴퓨터 비전 기술의 현황과 전망 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

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최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전 Computer Vision 애플리케이션이 어디서나 볼 수 있을 만큼 확산했습니다. 사용자의 얼굴을 인식하는 스마트폰부터 스스로 주행하는 자동차, 선박의 움직임을 추적하는 위성까지 컴퓨터 비전의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다 명확합니다.

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1. 분야: 의료

2. 역할: AI 에이전트는 효율성을 향상하고, 환자 관리를 개선하며, 행정 업무를 간소화함으로써 의료 산업을 혁신하고 있습니다. 환자 상호작용 자동화부터 임상 의사 결정 지원에 이르기까지, AI 에이전트는 의료 생태계 전반에 걸쳐 의미 있는 영향을 미치고 있습니다.

주요 유형으로는 대화형 에이전트, 문서 처리 에이전트, 예측 에이전트, 준수 모니터링 에이전트가 있으며, 각각 운영을 최적화하고 더 좋은 결과를 제공할 수 있도록 중요한 역할을 수행합니다.

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어처리

자연어 처리를 통해 AI 에이전트는 인간의 언어를 해석하고 생성할 수 있어, 챗봇 및 가상 비서와 같은 대화형 도구에서 효과적으로 작동할 수 있습니다. 이에 따라 환자와 의료 서비스 제공자가 더 자연스럽고 직관적으로 시스템과 상호작용할 수 있습니다.

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의료 분야에서 자연어 처리의 주요 사용 사례 | 샤이프

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의료 산업은 수많은 환자 데이터를 생성합니다. NLP는 의료 전문가가 포괄적인 환자 치료를 제공하는 데 도움이 되는 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻습니다. NLP의 중요성과 의료 산업에서 자연어 처리의 주요 사용 사례를 알아보십시오.

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1.분야: 교육

2.역할: 전략 및 롤플레잉이 필요한 게임에서 인공지능 에이전트가 게임에 캐릭터로 나와 플레이어가 목표를 달성할 수 있도록 도와주는 역할을 하며 이 인공지능 에이전트는 플레이어가 목표를 달성하기 위해서 어떤 방식의 공격이나 아이템 획득,캐릭터 강화, 전략 등을 분석하고 학습하여 목표를 이루기 위한 최적의 플레이를 할수있도록 이끌어 주는 역할을 한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

인공지능 모델을 통한 목표 달성을 위한 최적의 루트를 찾고 게임을 진행하는 도중에 위험 요소들을 알려주며 목표를 달성하지 못했을 경우에는 다른 방법으로 목표를 달성하도록 도와줌.

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AI 에이전트의 실제 사례 36가지

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

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과학 분야 다중 에이전트 AI 시스템(10928채민교)

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과학 분야 다중 에이전트 AI 시스템(10928채민교)

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1. 분야: 과학

2. 역할: 새로운 가설과 연구 제안을 생성하고 과학 및 생물 의학적 발견 속도를 높이는 다중 에이전트 AI 시스템이다. 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.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

멀티모달 데이터 처리가 가능하며, 외부 시스템과 연동해 작업을 수행하는 도구 사용 기능을 갖춘 '제미나이 2.0'을 기반으로 구동된다.내부적으로 6개 이상의 AI 에이전트가 서로 협력하는 구조로 설계됐으며, 연구 계획을 생성하는 과정에서 각자 다른 역할을 수행한다.이 과정에서 AI 코사이언티스트는 '테스트 타임 컴퓨트'를 활용한다. 이는 AI 모델이 응답을 생성할 때 추가 연산 자원을 투입해 출력의 품질을 향상하는 추론 방법이다.

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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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과학 연구 돕는 'AI 코사이언티스트' 시스템 (10909 이나경)

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과학 연구 돕는 'AI 코사이언티스트' 시스템 (10909 이나경)

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1. 분야: 과학

2. 역할: AI 코사이언티스트와 상호작용 할 때 기존 의약품의 새로운 임상 적용 가능성을 탐색하는 목표를 입력하면 AI가 이를 실현할 수 있는 가능성 있는 방법을 제안하거나, 단순한 문헌 검토, 요약을 수행하는 것을 넘어 독창적인 지식을 발견하고, 실제 새로운 연구 가설을 생성할 수 있도록 설계됨. AI 코사이언티스트는 내부적으로 6개 이상의 AI 에이전트가 협력하는 구조로 설계됐으며, 첫번째 에이전트인 '제너레이션(Generation)'은 사용자가 연구하려는 과학적 현상을 분석하고, 설명할 수 있는 여러 가설을 생성함. 이후 '랭킹(Ranking)'이라는 두번째 에이전트가 보조 AI 에이전트들의 도움을 받아 가설을 추려내고, 보조 에이전트 중 하나인 '프록시미티(Proximity)'는 중복된 연구 아이디어를 제거하며, '이볼루션(Evolution)'이라는 보조 에이전트는 AI 코사이언티스트의 출력을 더 쉽게 이해할 수 있도록 단순화하는 기능을 수행함.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

AI 코사이언티스트는 탠포드대 연구진이 간섬유증(liver fibrosis) 치료를 위한 기존 약물 재활용 방법을 찾는 연구에서도 도움을 줌. 연구진은 AI가 제안한 약물이 해당 질병 치료에 효과적일 가능성이 높다고 평가했고, 연구 수행 과정에서 개별 AI 에이전트들은 '슈퍼바이저(Supervisor)' 에이전트에 의해 조정됨. 이 에이전트는 사용자 프롬프트 처리 과정에서 발생하는 연산량 통계를 수집하며, 이를 기반으로 언제 처리 과정을 종료하고 최종 응답을 제공할지를 결정함.

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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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수학,과학 난제 해결 지능 에이전트 (10924안윤수)

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수학,과학 난제 해결 지능 에이전트 (10924안윤수)

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1.분야: 과학

2.역할: 수학, 과학에 있는 난제들을 품.수학 분석, 기하학, 조합론, 정수론 등 50개 이상의 미해결 문제들에 적용한 결과 75%는 기존 최고 수준의 해법을 재확인하고, 20%는 기존보다 나은 해법을 제시함.또 AI 칩을 개발하는 과정에도 기여해 불필요한 연산을 제거한 새로운 설계 코드를 생성할 수 있음.

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델 대규모 언어 모델 (LLM)과 진화적 계산을 결합하여 알고리즘을 자율적으로 발견하고 개선함. '제미나이 플래시'의 빠르고 다양한 아이디어를 생성하는 능력과 와 '제미나이 프로'의 심층 분석 기능을 결합하여 더 효율적인 연산이 가능함.

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미래를 보는 창 - 전자신문

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구글, 수학·과학 난제 푼다…새 AI 에이전트 ‘알파이볼브’ 공개

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구글의 인공지능(AI) 연구 부문인 구글 딥마인드가 새로운 인공지능(AI) 에이전트 ‘알파이볼브’(AlphaEvolve)를 공개했다. 구글 딥마인드는 지난 14일(현지시간) 블로그 게시글에서 알파이볼브는 “진화형 코딩 에이전트”라며 “수학과 컴퓨터 과학의 실제 응용에

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자동화 성능 향상 에이전트 모델(10902 김나현)

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자동화 성능 향상 에이전트 모델(10902 김나현)

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1 분야:경제

2.역할:접근성 트리와 스크린샷으로 UI 단서 찾기 문제를 만들고, 기존 작업 기록과 대형언어모델(LLM)에서 계획 지식을 얻었다. 또 작업 전후 스크린샷으로 행동 결과 예측 데이터를 만들어, 모델이 스스로 행동의 의미와 결과를 이해하도록 했다.

화면 근거 찾기, 계획, 행동 의미, 추론 패턴을 하나로 통합해 모듈형 에이전트처럼 활용할 수 있도록 설계했다. 실제 상황과 더 잘 맞는 확장형 강화 학습(RL) 프레임워크와 ‘궤적 기반 상대 정책 최적화(TRPO)’ 기법을 통해 긴 행동 순서가 필요한 작업에서도 안정적으로 학습할 수 있도록 했다.

3.적용된 인공지능 기술:인공지능 모델

GUI-아울은 모바일에서 클릭, 길게 누르기, 스와이프, 텍스트 입력, 시스템 버튼 조작, 앱 실행 등 다양한 동작을 수행하며, 데스크톱에서는 마우스 이동, 클릭, 드래그, 스크롤, 키보드 입력, 앱별 명령 등 다양한 행동을 처리한다. 모든 행동은 ADB(안드로이드)와 pyautogui(데스크톱) 명령으로 변환돼 실제 환경에서 바로 적용 가능하다.

GUI-아울의 의사결정 과정은 단계별로 화면을 관찰하고, 이전 기록을 기억하며, 다음 행동을 추론하고 의도를 요약한 뒤 실행하는 방식으로 투명하게 설계됐다. 이렇게 중간 추론 과정을 명시적으로 거치기 때문에 안정성이 높아지고, 계획자·실행자·평가자 같은 여러 역할을 나누는 다중 에이전트 시스템에도 쉽게 연결될 수 있다.

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알리바바, GUI 자동화 성능 향상한 에이전트 모델 출시 - AI타임스

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알리바바가 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 환경에서 인간과 유사하게 화면을 이해하고 계획하며 행동을 수행할 수 있는 인공지능(AI) 에이전트 모델을 선보였다.

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1.분야:사회

2.역할:AI가 온라인 플랫폼에서 성 착취 키워드·이미지 유해성 분석을 통해 의심 정보를 탐지하고 위험도 검토 뒤 해당 게시물이 있는 플랫폼에 삭제를 요청하며 처리 내용을 체계적으로 관리함

3.적용된 인공지능 기술: 자가 학습형 AI 시스템을 구축해 365일 24시간 실시간 자동 감시가 가능해지게 됨

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[AI픽] AI로 디지털 성범죄 예방…24시간 자동 감시 | 연합뉴스

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(서울=연합뉴스) 조성미 기자 = 과학기술정보통신부는 여성가족부와 인공지능(AI)을 기반으로 온라인에서 아동·청소년 성 착취물을 자동 탐지하고…

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1.분야: 미디어

2.역할:

원본 영상을 올리고 원하는 편집 방향을 제시하면 초안편집, 반복구간 삭제, 자막 생성 싱크 맞추기 및 번역 무음 구간 편집 , 프리미어 프로 플러그인 등 필수 영상 작업을 스스로 실행 사용자가 수동으로 지루한 작업을 할 필요 없이 편리하게 영상 편집을 완료, 편집 시간과 효율성을 크게 개선할 수 있음 이 기능응 활용 하여 제품소개, 광고,프레젠테이션,SNS 콘텐츠제작, 엔터테인먼트, 마케팅 등 다양한 산업 용도로 영상을 빠르게 제작 할수 있음. 이 프로그램을 통해 연간 매출 10억원을 돌파하고 35억원의 시드 투자를 유치하는 등 기술력을 인정 받고있음

3.적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

AI기술을 활용하여 영상의 음성을 정확하게 인식하고 이상의97% 정확도로 한글 자막을 자동 생성한다. 영상 내 무음으로 된 구간을 AI가 자동으로 찾아내어 사용자가 쉽게 편집 하고 제거 할 수 있도록 돕는다.영상 제작과정에서 자주 반복되는 컷편집 장면 전횐, 화면구성 등의 작업을 AI가 자동화함 이러한 AI 기술들은 사용자의 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕고, 영상 편집 시간을 최대 90%까지 단축하는 효과를 제공함

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영상편집 이렇게 간단해?...알아서 해주는 ‘AI 에이전트’에 뭉칫돈 - 머니투데이

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[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 ‘데이터랩‘에서 볼 수 있습니다.] 최근 넷플릭스의 한 콘텐츠에 외국인이 등장했지만 해당 언어를 모르는 영상 편집자들이 문제없이 후반작업(포스트 프로덕션)을 해냈다. 국내 스타트업 컷백의 번역 및 자막기능을 활용, 작업을 효율화하고 편집시간도 단축했다. ’포스트 프로덕…

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1. 분야: 사회

2. 역할: 드론을 사용해 영상을 수집하여 아군이나 적군의 위치를 식별할 수 있고 음향 정보를 바탕으로 드론과 미사일 공격을 파악 할 수 있며 스마트폰 앱으로 공격 예상 지점을 민간인들에게 알릴 수 있음 또, 공격용 드론의 목표를 설정할 수 있음.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

전쟁에서 활용 가능한 ‘델타 상황 인식 시스템’은 AI 기술을 활용해 페타바이트(약 100만 기가바이트) 단위의 영상·사진·음성·문자 정보를 처리해 전선의 지휘관에게 적군 위치를 정확히 전달함. 방대한 데이터를 분석해 전투 지휘를 도움.

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AI 사령관, 드디어 참전!

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AI 사령관, 드디어 참전 WEEKLY BIZ Cover Story AI 로봇에 생사 여탈권 맡길 수 있을지에 대한 우려도 인공지능AI을 군사적 의사 결정에 완벽히 통합하는 첫 번째 국가가 21세기의 역사를 만들어갈 것입니다. 미국 스타트업 스케일AI의 알렉산더 왕 최

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1. 분야: 의료

2. 역할: VR 기기를 쓰자 눈앞에 3차원으로 사람의 몸 내부가 펼쳐졌다. 기기와 연동된 조작기(컨트롤러)를 움직여 뼈대를 다양한 각도에서 살펴봤다. 이후 가슴 부분을 향해 현실에서 한두 발짝 앞으로 걸어나가니, 마치 몸속으로 들어간 듯 가상 공간에서 폐·심장 등 장기들이 생생하게 구현된다

3.적용된 인공지능 기술:디지털 트윈

현실 세계의 사물, 시스템, 프로세스 등을 가상 공간에 똑같이 구현한 복제본으로 실시간으로 현실과 동기화하여 데이터를 수집하고 시뮬레이션을 통해 결과를 예측, 분석, 최적화하는 기술입니다. 이 기술은 도시 설계, 제조업, 헬스케어, 에너지 등 다양한 분야에서 활용되며, 자산의 효율성과 안전성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여한다

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VR(가상현실) 기기를 쓰자 눈앞에 3차원(3D)으로 사람의 몸 내부가 펼쳐졌다. 기기와 연동된 조작기(컨트롤러)를 움직여 뼈대를 다양한 각도에서 살펴봤다. 이후 가슴 부분을 향해 현실에서 한두 발짝 앞으로 걸어나가니, 마치 몸속으로 들어간 듯 가상 공간에서 폐·심장 등 장기들이 생생하게 구현됐다. 폐 안에 있는 기관지, 심장 안에 있는 혈관까지 정밀하게 관찰할 수 있었다. 지난 16일 서울 종로구에 있는 의료 인공지능(AI) 스타트업 메디컬아이피에서 체험한 '3D 해부학 솔루션'이다.

메디컬아이피는 3D 해부학 솔루션 같은 디지털 트윈 기술 기반의 의료소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 박상준(47) 서울대 의대 교수(영상의학교실)가 2015년 9월 설립했다. 디지털 트윈은 현실의 객체나 공간을 디지털로 복제해 실시간으로 모니터링하고 예측·시뮬레이션할 수 있게 만드는 기술이다. 박 대표는 제조·항공 분야에서 널리 쓰이는 디지털 트윈 기술을 의료 분야로 가져왔다. 현재 국내 25개 병원에서 메디컬아이피의 소프트웨어를 사용하고 있고, 엔비디아와 헬스케어 AI 위원회를 꾸려 협업하는 등 활동 영역을 국내외로 넓혀가고 있다. 이날 회사 사옥에서 만난 박 대표는 "예측 가능성과 정밀성이 가장 중요한 의료 분야만큼 디지털 트윈이 절실한 분야도 없다"고 말했다.

인체를 3D 모델로 정밀 재현·분석

"서울대학교병원에서 의료기기혁신센터 부센터장을 지내고, 연구자(교수)로 재직하면서 인체 내부를 볼 수 있는 의료 영상의 잠재력에 매료됐다. 동시에 한계도 느꼈다. 연구는 논문으로 끝나고, 기술은 환자에 다가가지 못한 채 사라지는 경우가 많았기 때문이다. 돌아가신 아버지께서 폐암으로 투병하셨는데 그때 환자와 의료진 사이 정보 격차를 절실히 느꼈다. 기술이 단순한 진단 도구를 넘어 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있어야 한다는 생각을 갖던 중 2015년 서울대병원 1호 사내 벤처로 관련 사업을 시작하게 됐다."

"아무래도 회사 경영과 교육에 병원까지 세 분야를 다 하는 것이 무리여서 5년 전 병원은 사직했다. 그럼에도 의대 교육을 놓지 않는 것은 기술 개발과 학생 교육 두 분야가 상호작용을 통해 보완 및 시너지를 낼 수 있기 때문이다. 마침 우리 개발 기술이 해부학 등 교육과도 연관이 있어서, 현장에서 오히려 배우는 부분도 많다."

"초기에는 2차원 의료 영상을 3차원으로 재구성하는 기술에 집중했다. 단순히 구조를 재현하는 것으로는 한계가 있었다. '환자의 몸을 시·공간을 넘어 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다면 어떨까'라는 고민에서 디지털 트윈이라는 개념에 주목하게 됐다. 기존 제조업에서 항공기·자동차를 디지털로 시뮬레이션하듯이 환자의 X-ray(엑스레이)·CT·MRI를 3D 인체 모델로 정밀 재현·분석하면 질병 예측이나 수술 시뮬레이션, 환자 맞춤형 치료 설계까지 가능하다는 확신이 들었다."

보수적인 의료 분야의 벽을 넘어

"크게 2가지 제품군이 있다. 하나는 흑백으로 접하던 7000개의 인체 장기들을 컬러화하는 AI 엔진 '메딥(MEDIP) 프로'다. 자동차 부품은 국제 규격이 있지만, 인체 장기는 사람마다 생김새가 다르다. 딥러닝(대량 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 학습하는 머신러닝의 한 분야)으로 AI에 남녀, 태아 등 수많은 인간의 장기를 학습시켜 디지털 트윈으로 구현했다. 또 하나는 '딥캐치'인데, X-ray·CT로 찍은 인체 정보를 3D로 생성해 시각화하고 대동맥류·심비대증·폐질환 등 질병 위험도를 신속하게 스크리닝하는 AI 서비스다."

"의료 산업의 보수적인 분위기가 가장 큰 허들이었다. 생명을 다루기 때문에 신기술 도입까지 수많은 검증과 신뢰 확보가 필요하다. 초기에는 디지털 트윈에 대해 '3D 시뮬레이션은 게임 아니냐'는 시선도 있었다. 그래서 현장에서 실제 체감할 수 있는 경험을 만드는 데 집중했다. 수술 시뮬레이션, 디지털 해부, 질병 예측에 이르기까지 수치화된 정밀화 정보를 시각화해서 보여주고 디지털 환자 데이터를 구축하는 방식으로 접근했다."

"딥캐치는 현재 양산부산대병원, 인천세종병원, 한신메디피아 등 25개 병원에서 건강 검진에 사용하고 있다. 올해 말까지 50군데로 늘리는 것이 목표다. 부산 롯데자이언츠, 수원 KT위즈 등 야구팀에서도 선수 관리를 위해 딥캐치를 도입했다. 근육 불균형, 뼈의 강도 등 선수단의 몸 상태를 분석하고 훈련과 회복관리 및 부상예방에 활용한다. 메딥 프로는 해부학을 위한 '메딥 박스', 신장에 특화한 '유로팬텀' 등으로 나뉘어 있다. 아프리카 에스와티니 의과대학 등 학계에서는 메딥 박스로 사체 없이도 정밀한 해부학 수업을 하고 있다. 유로팬텀의 경우 병원에서 수술 계획을 세우고 모의 수술을 하는 데 활용된다."

인프라 없이도 치료·교육 가능한 세상

"내년쯤 코스닥 상장을 목표로 하고 있기 때문에 아무래도 국내 시장에 주력하고 있다. 다만, 해외 시장 개척도 병행하고 있다. 국내 의료 시장에서 디지털 트윈은 아직 정체기지만 글로벌 시장에서는 연평균 30% 이상 성장률을 보이기 때문이다. 2023년 딥캐치가 미국 FDA(식품의약국) 인증을 획득한 것을 계기로 중동(UAE)·중국·동남아시아 등의 병원 및 정부 기관과 협력 논의를 시작했다. 지난 4월에는 중국 최고 병원인 PUMC(북경협화의학원)에 딥캐치를 납품하는 성과도 거뒀다. 한국 회사로서는 최초다. 또 4년 전부터 엔비디아와 협업하고 있다. 우리 회사 대표 상품인 메딥 프로를 엔비디아의 개방형 플랫폼 옴니버스와 연동해 CT·MRI 데이터를 실시간 3D 디지털 트윈으로 구현하는 작업이다. 이를 바탕으로 AI 기반으로 가상 수술 시뮬레이션, 혈류 및 생체역학 분석 등 확장된 기능을 제공한다."

"메디컬아이피의 미션은 기술로 인류 건강에 실질적으로 기여하는 것이다. 기술을 통해 일반 대중에 의료 정보 접근성을 높이고 의료 혜택의 격차를 줄여 의료 형평성을 실현하는 것이 핵심 가치다. 예를 들어, 의료 인프라가 부족한 나라에서 사체 없이도 해부학 교육이 가능하고 고가 영상장비 없이도 심각한 질환을 조기에 발견할 수 있도록 하는 것이다."

◆'혁신창업의 길'에서 소개하는 스타트업은 '혁신창업 대한민국(SNK) 포럼'의 추천위원회를 통해 선정합니다. SNK포럼은 중앙일보·서울대·KAIST를 중심으로, 혁신 딥테크(deep-tech) 창업 생태계 구성원들이 함께 참여하는 단체입니다. 대한민국이 'R&D 패러독스'를 극복하고, 퍼스트 무버 국가로 도약하기 위해서는 연구개발(R&D)에 기반한 기술사업화(창업 또는 기술 이전)가 활성화돼야 한다는 취지입니다.

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[어환희의 혁신창업의 길] AI 디지털 트윈, 의료에 적용...질병 예측에 가상 수술까지 | 중앙일보

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메디컬아이피는 3D 해부학 솔루션 같은 디지털 트윈 기술 기반의 의료소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 박 대표는 제조·항공 분야에서 널리 쓰이는 디지털 트윈 기술을 의료 분야로 가져왔다. 이날 회사 사옥에서 만난 박 대표는 "예측 가능성과 정밀성이 가장 중요한 의료 분야만큼 디지털 트윈이 절실한 분야도 없다"고 말했다.

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1. 분야: 교육

2. 역할:초중고 학생들 대상으로 교육 AI 에이전트를 기반으로 학습 데이터 및 학생의 학습 활동 데이터 수집을 통해 학습 패턴을 분석 및 학생의 학습 활동 데이터를 수집하여 이를 이용해 더욱 정교하고 개인 맞춤형으로 각 학생마다 반응 및 능력에 따라서 전략 조정 및 개인화된 피드백 제공, 맞춤형 보충 설명 등의 서비스를 제공할 수 있음. 교육 효과 최적화에 도움이 됨.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

트랜스포머와 LLM을 결합한 CLST-1.5 엔진을 이용하여 학생의 학습 과정을 실시간으로 추적하고 분석하며, 각 교육 목표에 대한 도달도를 정확하게 측정하고, 이를 바탕으로 각 학생에게 가장 효과적인 학습 경로를 실시간으로 추천하며, 최단 시간 내에 교육 목표에 도달할 수 있도록 지원한다. 더불어 교육 특화 LLM을 통해 문항 생성, AI 튜터링, 자동 평가 등 다양한 교육 지원 기능을 제공함

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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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1.분야: 과학

2.역할: 서로 다른 과학 분야의 전문성을 가진 인공지능 에이전트들이 실제 과학자들처럼 협업, 소통하여 복잡한 연구 전략을 수행해 과학적 문제를 해결한다. 연구팀은 우선 연구를 총괄하고 다른 AI들을 지휘하는 '책임 연구자'와 과제를 달성하기 위한 아이디어를 제시하고 서로 가상 회의를 진행하는 분야별 전문가 에이전트들과 다른 에이전트들에게 비판적인 질문을 던져 AI가 사실과 다른 정보를 생성하는 현상을 줄이는 비판 에이전트가 배치된다. 이는 연구 자원이나 인맥 부족으로 팀을 꾸리기 어려운 연구자들이 이를 통해 더 많은 기회를 가질 수 있게 한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 멀티 에이전트

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신약개발 인공지능 에이전트 (10912 이주연)

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신약개발 인공지능 에이전트 (10912 이주연)

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1. 분약 : 바이오

2. 역할 : 연구팀이 개발한 딥러닝 기반 생성 모델 ‘제모르나' 는 mRNA 전체를 하나의 언어처럼 학습해 기존 상용 서열보다 치료 단백질인 ‘에리스로포이에틴(EPO)’의 발현을 15배 높였다

3. 적용된 인공지능 기술 : 인공지능 모델

사람이 문장을 만들 때 단어 하나만 보는 게 아니라 앞뒤 문맥과 문법까지 고려하는 것처럼, 제모르나는 mRNA 전체 서열을 통째로 학습한다. 단백질을 직접 만드는 구간뿐 아니라 그 앞뒤에서 작동을 조절하는 부분까지 함께 고려해 세포가 단백질을 더 안정적이고 효율적으로 합성할 수 있는 서열을 설계한 것이다. 이 설계한 데이터를 통해 적절한 mRNA의 서열을 추천하는 알고리즘을 최적화한다.

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빨라지는 AI發 바이오 혁신… 희귀병 예측하고 신약 물질 개발

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의생명과학에서 인공지능(AI)의 쓰임새가 점점 다양해지고 있다. 의료영상 진단과 단백질 구조 예측, 신약 물질의 빠른 탐색 등에 이어 AI가 희귀 유전 질환을 더욱 정밀하게 예측하고 백신이나 치료제에서 치료 효과를 내는 단백질 발현 효율을 대폭 끌어올렸다는 연구 결과…

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1. 분야: 의료

2. 역할: 암 치료에는 시간이 중요한데, AI는 환자의 치료 대기 시간을 줄여 예후를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 임상 측면에서 머신러닝(ML)과 AI 알고리즘은 임상의 업무를 보강하고 의료진이 진단을 더 빨리 내리는 데 도움이 되는 결정 지원 도구를 제공하며 잠재적인 치료 권장 사항까지 제공할 수 있습니다.

3. 적용된 인공지능 기술:

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926)

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926)

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1.분야:의료

2.역할:두개골 아래나 목 혈관 등에 작은 칩을 이식할 필요없이두피에 흐르는 미세한 전류와 AI부조종사를 결합해 카메라로 사용자가 뇌파로 어떤 동작을 수행하려고 하는지 상황적 맥락을 스스로 파악하고, 두 정보를 결합해 작업의 속도와 정확도를 동시에 높여준다.

3.적용된 인공지능 기술:인공지능 모델

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종…AI 덕분에 전극 이식 생략

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종AI 덕분에 전극 이식 생략 뇌파 신호 알고리즘에 AI 결합속도·정확도↑ 뇌에 전극 이식 않고 두피의 전류만 파악 컴퓨터 커서 조작, 로봇 팔로 블록도 옮겨

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926)

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926)

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1.분야:의료

2.역할:두개골 아래나 목 혈관 등에 작은 칩을 이식할 필요없이두피에 흐르는 미세한 전류와 AI부조종사를 결합해 카메라로 사용자가 뇌파로 어떤 동작을 수행하려고 하는지 상황적 맥락을 스스로 파악하고, 두 정보를 결합해 작업의 속도와 정확도를 동시에 높여준다.

3.적용된 인공지능 기술:인공지능 모델

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종…AI 덕분에 전극 이식 생략

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종AI 덕분에 전극 이식 생략 뇌파 신호 알고리즘에 AI 결합속도·정확도↑ 뇌에 전극 이식 않고 두피의 전류만 파악 컴퓨터 커서 조작, 로봇 팔로 블록도 옮겨

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926 이재성)

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마비환자의 뇌파 해석 인공지능(10926 이재성)

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1.분야: 의료

2. 역할: 두개골 아래나 목 혈관 등에 작은 침을 이식할 필요없이 두피에 흐르는 미세한 전류와 AI 부조종사를 결합해 카메라로 사용자가 뇌파로 어떤 동작을 수행하려고 하는지 상황적 맥락을 스스로 파악하고, 두 정보를 결합해 작업의 속도와 정확도를 동시에 높여준다.

3. 적용된 인공지능 기술: 인공지능 모델

이 기술에는 인공지능 모델이 적용되는데, 사용자의 뇌파 데이터를 실시간으로 분석하여 어떤 동작을 수행하려는지 상황적 맥락을 스스로 파악한다. 또한, 두피에 흐르는 미세한 전류와 AI 부조종사의 데이터를 결합하여 작업의 속도와 정확도를 동시에 높인다. 즉, 인공지능 모델이 두 가지 정보를 융합해 사용자가 원하는 동작을 보다 빠르고 정확하게 인식하고 실행할 수 있도록 돕는 역할을 한다. 이를 통해 두개골 아래나 목 혈관 등에 작은 침을 이식할 필요 없이 뇌파 기반 인터페이스의 효율성과 정확성을 크게 향상시킨다.

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종…AI 덕분에 전극 이식 생략

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마비 환자, 생각대로 로봇 팔 조종AI 덕분에 전극 이식 생략 뇌파 신호 알고리즘에 AI 결합속도·정확도↑ 뇌에 전극 이식 않고 두피의 전류만 파악 컴퓨터 커서 조작, 로봇 팔로 블록도 옮겨

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1. 분야 : 보안

2. 역할 : 사용자 혹은 기업에서의 사이버 보안을 위한 AI 사이버 보안 기능을 사용하게 됨. 그 안에는 안전한 비밀번호 생성과 보호, 비정상 텍스트 탐지, 시뮬레이션 환경 생성과 같은 AI 활용 사이버 보안을 사용하여 사용자와 기업이 사이버 상에서 안전할 수 있도록 도움.

3. 적용된 인공지능 기술 : 인공지능 모델

인공지능 모델을 이용하여 강력한 비밀번호를 판별하고 만들어주는 생성형 AI기반 알고리즘을 만들어 대규모 비밀번호 데이터를 생성형 AI가 학습을 하고 비밀번호의 구조와 패턴을 인식하게 됨. 이것을 이용하여 생성적 적대 신경망을 활용한 안전한 비밀번호의 패턴을 따르는 고유한 비밀번호를 생성하게 됨. 다음으로 초거대 언어 모델을 통해 이메일의 텍스트 데이터를 분석하여 해당 이메일이 비정상인지 정상인지 파악하게 함. LLM을 기반으로 한 피싱 탐지 시스템은 지속적인 학습과 업데이트를 통해 새로운 피싱 기법에 대응할 수 있게 함. 또한 이메일에 포함된 각종 텍스트를 토큰화하고 공백 등 불필요한 요소들을 제거하는 전처리를 AI 필터링을 통해 역할을 수행을 함. 또한 자연어 처리 능력을 이용해 단어 파악, 문맥 이해, 의미 분석, 요약, 번역 등 자연어를 다루는데 있어 필요한 거의 모든 일을 LLM으로 수행을 함. 마지막으로 생성형 AI가 스스로 시뮬레이션 환경을 생성을 함. 사이버 위협 대응력을 키우기 위해 '레드팀 시뮬레이션'이라 불리는 모의 사이버 공격을 종종 실시함. 이것을 생성형 AI가 그 역할을 하여 시뮬레이션 훈련에서 직접 공격, 방어하는 학습까지 하여 취약점 탐지, 실시간 대응 훈련 등을 가능하게 해줌.

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기존의 사이버 보안 체계는 다양한 한계를 보여왔습니다. 암호화(Encryption)가 대표적입니다. 데이터의 실체를 숨기기 위해 암호화 키 등 특정 알고리즘을 적용하는 암호화는 대칭 키 암호화와 비대칭 키 암호화 방식으로 나뉩니다. 대칭 키 암호화는 데이터를 송신하는 측(암호화)과 수신하는 측(복호화)이 하나의 동일 키를 사용해 중간 과정에서 암호화된 데이터가 노출되더라도 기밀성을 유지하는 방식입니다. AES(Advanced Encryption Standard), DES(Data Encryption Standard) 등의 알고리즘이 대칭 키 암호화에 속합니다.

비대칭 키 암호화는 공개 키와 개인 키로 이뤄진 두 개의 키를 사용해 암호화와 복호화를 진행합니다. 즉 공개 키로 암호화를 하고, 그에 상응하는 개인 키가 있어야 복호화가 가능한 구조입니다. 일반적으로 애용되는 RSA(Rivest-Shamir-Adleman), 디지털 서명에 쓰이는 DSA(Digital Signature Algorithm) 방식이 비대칭 키 암호화에 속합니다. 대칭 키 암호화는 하나의 비밀 키를 사용하므로 효율적이고 빠르지만 송신자와 수신자가 키를 안전하게 분배받아야 하고 관리가 어렵다는 단점이 있습니다. 비대칭 키 암호화는 대칭 키 암호화보다 복잡한 방식으로 구현되므로 키가 복잡하고 연산 속도가 느립니다. 따라서 실시간 데이터 처리와 전송 등이 필요한 환경에 어울리지 않는 한계를 갖습니다.

해킹 패턴 혹은 악성 프로그램 등 일련의 공격들에서 발견한 고유의 특징을 활용한 방식, 즉 시그니처 기반의 탐지(signature-based detection)도 신속 정확한 보완책으로 알려져 있습니다. 비정상 공격들이 지니고 있는 패턴을 사전 정의 정보로 활용하므로 그에 상응한 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있습니다. 그러나 사전 정의된 정보만을 활용한다는 특징으로 인해 새로운 유형의 공격 혹은 복잡하고 연속적인 구조의 공격에 취약하다는 한계가 있습니다. 비정상 공격은 소기의 목적을 달성하기 위해 그 형태를 자주 바꾸므로 시그니처 기반 탐지 기술도 그에 맞춰 지속적으로 업데이트를 해줄 필요가 있습니다. 그에 따라 비용과 시간 문제가 발생합니다. 이처럼 기존의 보안 체계가 갖고 있는 단점을 보완하고 날로 발전하는 악성 공격에 보다 효율적으로 대응하고자 생성형 AI 기반의 보안 기술이 발전하고 있습니다.

사이버 보안을 위한 생성형 AI 활용 사례

1) 비밀번호 생성과 보호
Hitaj와 동료 연구자들이 제안한 PassGAN은 강력한 비밀번호를 판별하고 만들어주는 생성형 AI 기반 알고리즘입니다. 대규모 비밀번호 데이터를 생성형 AI가 학습하면 비밀번호의 구조와 패턴을 인식할 수 있게 됩니다. PassGAN은 패스워드의 분포를 학습하는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network; GAN)을 활용해 안전한 비밀번호의 패턴을 따르는 고유한 비밀번호를 생성할 수 있게 됩니다.

아래 그림은 PassGAN의 아키텍처를 보여줍니다. 크게 생성기(Generator Architecture)와 판별기(Discriminator Architecture)로 이뤄져 있으며 각각은 입력 데이터를 받아 심층 신경망 학습의 효율성과 정확도를 높이는 잔차 블록(residual block)을 거쳐 출력 데이터를 만들어내는 구조로 되어 있습니다.

PassGAN의 아키텍처 (Hitaj et al., 2019)

연구자들이 PassGAN을 제안하게 된 배경 중 하나는 HashCat이나 John the Ripper와 같은 비밀번호 추측 도구의 제약을 생성형 AI로 해결하고자 하는 목적이 컸습니다. 즉 이들 도구는 사용자가 초당 수십억 개의 비밀번호를 비밀번호 해시 (hash)와 대조할 수 있게 해 주고 단어 연결(concaternation of words)이나 릿 스피크(leet speak) 방식으로 비밀번호를 만들어줍니다. 단어 연결 방식으로 만들어진 비밀번호로는 "password123456", 릿 스피크 방식으로 만들어진 비밀번호는 'password'라는 평범한 단어 조합을 'p4s5w0rd'처럼 문자가 아닌 기호를 섞어 변형된 형태가 있습니다. 단어 연결이나 릿 스피크 방식은 실제 활발히 쓰이고 있지만 보다 많고 다양한 비밀번호를 만드는 데는 한계가 있습니다. 이런 차원에서 PassGAN은 GAN을 활용해 비밀번호 생성의 다양성과 확장성을 구현한 알고리즘으로 볼 수 있습니다. 덕분에 사용자는 추측이 어려운 비밀번호를 만들 수 있어 자신의 계정에 대한 의심스러운 접근이나 로그인 시도를 예방할 수 있게 됩니다.

피싱 이메일은 대표적인 악성 공격입니다. 피싱 이메일에는 이메일 주소를 포함해 발신 시간, 이메일 본문, 클릭을 유도하는 링크 등 다양한 텍스트가 포함되어 있습니다. 구글의 Gemini, OpenAI의 GPT 모델, 메타의 Llama 등 초거대 언어 모델(Large Language Models; LLM)을 통해 이메일의 텍스트 데이터를 분석하면 해당 이메일이 비정상(피싱)인지 정상인지 파악할 수 있습니다. LLM을 기반으로 한 피싱 탐지 시스템은 지속적인 학습과 업데이트를 통해 새로운 피싱 기법에 대응할 수 있습니다. 비정상 이메일을 탐지하기 위해서는 피싱 이메일과 정상 이메일이 포함된 데이터가 수집되어야 합니다. 이후 이메일에 포함된 각종 텍스트를 토큰화하고 공백 등 불필요한 요소를 제거하는 전처리가 필요합니다. LLM 모델은 전처리된 훈련 데이터를 학습해 패턴을 정상 이메일과 비정상 이메일 고유의 패턴을 파악하게 됩니다. 비정상 이메일에서 자주 쓰이는 키워드, 문장 구조 등이 탐지되게 됩니다. 테스트 데이터에서 일정 기준 이상의 성능이 담보된 LLM은 실제 이메일 시스템에 적용되어 실시간으로 비정상 이메일을 필터링하는 역할을 수행합니다. 덕분에 사용자는 수상한 이메일이라는 경고를 받거나 자동으로 피싱 이메일을 거를 수 있게 됩니다. LLM이 비정상 텍스트를 준수하게 탐지할 수 있는 비결은 LLM의 강력한 자연어 처리 능력 때문입니다. 단어 파악, 문맥 이해, 의미 분석, 요약, 번역 등 자연어를 다루는데 있어 필요한 거의 모든 일을 LLM이 수행 가능합니다. 이와 관련해 핵심 알고리즘으로 흔히 언급되는 주인공은 셀프 어텐션 메커니즘(Self-attention mechanism)입니다.

셀프 어텐션 메커니즘은 2017년 Neural Information Processing Systems (NIPS) 컨퍼런스에서 Vaswani를 비롯한 연구자들에 의해 <Attention is All You Need> 라는 유명 논문에서 제안되었으며 Transformer 모델의 핵심으로 자리 잡았습니다. 셀프 어텐션 메커니즘은 한 문장 안에서 개별 단어가 다른 모든 단어와의 관계를 평가해 개별 단어의 중요도를 수치로 표현하는 메커니즘입니다. 이를 통해 문맥 내에서 중요한 단어와 그렇지 않은 단어를 구별할 수 있게 됩니다. 기존의 순차적인 텍스트 분석 모델인 RNN(Recurrent neural network)이나 LSTM(Long short-term memory)과 달리 셀프 어텐션은 모든 단어의 관계를 동시에 계산할 수 있어 병렬 처리가 가능하고, 장거리 의존성도 효율적으로 해결할 수 있습니다. 덕분에 자연어 처리 모델의 학습과 추론 속도가 획기적으로 개선되었습니다. 셀프 어텐션 메커니즘은 Transformer 모델 외에도 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT(Generative Pre-trained Transformer) 등 유수 모델들의 기반이 되었습니다.

3) 시뮬레이션 환경 생성
생성형 AI의 사이버 보안 활용 사례 세 번째는 시뮬레이션 환경 생성입니다. 기업들은 사이버 위협 대응력을 키우기 위해 '레드팀 시뮬레이션(red team simulation)'이라 불리는 모의 사이버 공격을 종종 실시합니다. 레드팀 시뮬레이션은 실제 해킹이나 사이버 공격을 모사한 훈련으로 비상시 신속한 대처는 물론 시스템 가용성, 취약점, 효율성 등을 파악하기 위한 목적으로 진행됩니다.

생성형 AI는 레드팀 시뮬레이션에 필요한 개별 요소와 환경 전반을 생성하는데 유용한 역할을 합니다. 시뮬레이션 훈련에서 모사하려는 시나리오와 공격 기술을 학습함으로써 생성형 AI는 현실성 높은 피싱 공격, 취약점 탐지, 실시간 대응 훈련 등을 가능하게 해줍니다. 대표적으로 DDoS(Distributed Denial of Service, 분산 서비스 거부) 공격을 생각해 볼 수 있습니다. DDoS 공격은 서버나 네트워크에 비정상적으로 많은 요청 트래픽을 발생시켜 시스템의 정상 작동을 방해합니다. 일부러 교통 체증을 일으켜 원활한 교통 흐름을 방해하는 것과 비슷한 공격 방법입니다.

아래 그림(Kumari & Jain, 2023)은 공격자와 목표 타깃을 포함한DDoS 공격의 개괄적인 흐름을 보여줍니다.

DDoS 공격 양상 (Kumari & Jain, 2023)

생성형 AI는 기수집된 DDoS 데이터에서 IP 주소, 요청 빈도, 트래픽 패턴 등을 학습해 임의의 그럴듯한 공격 데이터를 생성합니다. 여러 IP 주소에서 트래픽이 발생하는 것처럼 만들거나 트래픽의 패턴을 다양하게 생성하게 됩니다. 이는 실제와 비슷한 트래픽을 만들어 공격의 의도나 실체를 숨기기 위함입니다.

다양한 공격 패턴으로는 대량의 SYN(synchronize) 패킷을 보내 목표(victim) 서버가 리소스를 소진하게 만들어 정상 서비스를 방해하는 SYN Flood 공격, 웹 서버를 대상으로 대량의 정상 HTTP 요청을 보내 리소스를 소진시키는 HTTP Flood, 대규모 UDP(User Datagram Protocol) 패킷을 목표 서버로 전송해 네트워크 대역폭과 리소스를 소진시키는 공격 등이 있습니다.

Man-in-the-Middle (MITM) 공격 훈련도 양상은 비슷합니다. MITM 공격은 송신자와 수신자 사이에서 네트워크 통신을 중간에 가로채 변조하는 형태입니다. 이 공격의 핵심은 송신자와 수신자가 서로 정상 통신하는 것처럼 보이게 만드는 것으로 주소 결정 프로토콜(Address Resolution Protocol) 정보를 조작해 데이터를 탈취하는 'ARP 스푸핑(ARP spoofing)', 가짜 IP(internet protocol) 정보를 사용하는 '패킷 스니핑(packet sniffing)', DNS(Domain Name Server) 정보를 조작해 악성 사이트로 유도하는 'DNS 스푸핑(DNS spoofing, DNS cache poisoning)' 등의 유형이 있습니다. 이 중 ARP 스푸핑의 경우 생성형 AI를 활용하면 IP-MAC 주소 매핑을 바꿔 특정 네트워크 환경에서 트래픽을 가로채는 시나리오를 만들 수 있습니다. AR는 IP 주소를 MAC 주소로 변환하는 프로토콜로 아래 그림(Morsy & Nashat, 2022)과 같이 보통 테이블 형태로 정리되어 있으며, 두 주소가 원활히 소통할 수 있도록 해줍니다.

Host A와 Host B의 ARP 캐시 테이블 (Morsy & Nashat, 2022)

생성형 AI는 특정 네트워크 환경의 구성 요소들 즉 IP 주소 범위나 현재의 ARP 테이블 정보 등을 학습해 임의의 ARP 정보를 생성 및 조작하게 됩니다. 이를 활용해 공격 대상(victim)이 갖고 있는 IP에 공격자의 MAC 주소를 매핑하도록 설정할 수 있습니다. 이에 따라 중간에서 공격자는 송수신 트래픽을 탈취할 수 있게 될 뿐 아니라 조작된 데이터를 다시 전달할 수도 있습니다. 이런 공격 시나리오를 통해 기업은 자사의 네트워크가 ARP 스푸핑에 얼마나 취약한지 평가할 수 있고, 대응은 어떻게 해야 하는지 훈련하게 됩니다.

나날이 발전하는 생성형 AI와 사이버 보안의 시너지

생성형 AI는 특유의 데이터 생성 능력 덕분에 전통적인 사이버 보안책의 단점을 보완하고 더 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 비밀번호 생성, 비정상 텍스트 탐지, 시뮬레이션 환경 생성 등 지금까지 살펴본 사례에서 생성형 AI와 사이버 보안의 시너지가 잘 드러납니다. 뿐만 아니라 생성형 AI는 악성 공격자의 정체를 파악하거나 속여서 유인할 수 있는 허니팟(honey pot) 시스템을 만드는데 쓰이기도 합니다. 가짜 웹사이트, 미끼 네트워크 등 그럴싸한 함정(persuasive decoy) 시스템을 만들 수 있으며, 공격자와 생성형 AI와의 대화를 통해 공격자의 특징이나 계획을 파악할 수도 있습니다. 나아가 정적인 허니팟 시스템이 아닌, 공격 트래픽의 실시간 탐지를 통해 동적으로 업데이트 되는 허니팟 시스템을 구축할 수도 있습니다.

아래 그림(Sai et al., 2024)은 사이버 보안 영역에서의 생성형 AI 응용 사례 외에도 다양한 역할이 가능하다는 것을 보여줍니다.

사이버 보안 분야에서 생성형AI의 다양한 쓰임 (Sai et al., 2024)

생성형 AI와 사이버 보안의 만남은 이전에 없던 새로운 지평을 열고 있습니다. 기존 사이버 보안책은 나름의 장점에도 불구하고 공격 기술의 발전과 빈도의 증가로 더욱 발전된 형태의 대응을 요구하고 있습니다. 이런 상황에서 생성형 AI 기술은 한층 정교하고 효율적인 보안 솔루션을 제공하고 있습니다. 비밀번호 생성, 비정상 데이터 탐지, 시뮬레이션 환경 생성 등 다양한 사례에서 생성형 AI는 사이버 보안의 중요한 기반 기술로 자리 잡고 있습니다. 앞으로도 생성형 AI 기술은 빠르게 발전하며, 사이버 위협에 대한 대응력을 더욱 강화할 것입니다. 이를 통해 우리는 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 환경을 구축할 수 있을 것입니다. 생성형 AI와 함께하는 사이버 보안의 튼튼한 미래가 기대됩니다.

참고자료
[1] Sai, S., Yashvardhan, U., Chamola, V., & Sikdar, B. (2024). Generative ai for cyber security: Analyzing the potential of chatgpt, dall-e and other models for enhancing the security space. IEEE Access.
[2] Garvey, B., & Svendsen, A. (2023). Can Generative-AI (ChatGPT and Bard) Be Used as Red Team Avatars in Developing Foresight Scenarios?. Analytic Research Consortium (ARC) August.
[3] Kumari, P., & Jain, A. K. (2023). A comprehensive study of DDoS attacks over IoT network and their countermeasures. Computers & Security, 127, 103096.
[4] Morsy, S. M., & Nashat, D. (2022). D-arp: An efficient scheme to detect and prevent arp spoofing. IEEE Access, 10, 49142-49153.
[5] Tan, L., Pan, Y., Wu, J., Zhou, J., Jiang, H., & Deng, Y. (2020). A new framework for DDoS attack detection and defense in SDN environment. IEEE access, 8, 161908-161919.
[6] Hitaj, B., Gasti, P., Ateniese, G., & Perez-Cruz, F. (2019). Passgan: A deep learning approach for password guessing. In Applied Cryptography and Network Security: 17th International Conference, ACNS 2019, Bogota, Colombia, June 5-7, 2019, Proceedings 17 (pp. 217-237). Springer International Publishing.
[7] Al-Asli, M., & Ghaleb, T. A. (2019, April). Review of signature-based techniques in antivirus products. In 2019 International Conference on Computer and Information Sciences (ICCIS) (pp. 1-6). IEEE.
[8] Bokhari, M. U., & Shallal, Q. M. (2016). A review on symmetric key encryption techniques in cryptography. International journal of computer applications, 147(10).
[9] Bhanot, R., & Hans, R. (2015). A review and comparative analysis of various encryption algorithms. International Journal of Security and Its Applications, 9(4), 289-306.
[10] https://www.cloudflare.com/learning/ddos/what-is-a-ddos-attack/
[11] https://www.cloudflare.com/learning/dns/dns-cache-poisoning/

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더 강력한 방패 : 사이버 보안과 생성형 AI의 만남 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

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암호화, 시그니처 기반 탐지 기술 등과 같은 기존의 사이버 보안 체계에는 다양한 한계가 존재해 왔는데요. 이러한 단점을 보완하고, 날로 발전하는 악성 공격에 보다 효율적으로 대응하고자 생성형 AI 기반의 보안 기술이 발전하고 있습니다.

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1. 분야: 의료

2. 역할: 기존 사람이 하던 치료에 AI가 도입되면서 치료의 정확도가 매우 상승하게 됨. 심지어는 사람이 발견하지 못하는 병을 미리 진단해서 잡아낼 수 있음. 사람의 손보다 더 정밀한 치료가 가능하여 전문의가 홀로 집도하는 치료보다 AI를 같이 활용하는 치료에서 후에 발생할 부작용이나 후유증의 발생 확률이 더 낮아졌다는 것이 확인됨. 덕분에 자연스레 업무의 효율과 능률이 증가하게 되었고 이로 인해 업무에 쓰이는 시간이 전체적으로 34%나 단축 시킬 수 있었다는 실로 놀라운 결과가 도출됨.

3. 적용된 인공지능 기술: 자연어처리

자연어처리를 통해 기존에 학습 돼있던 진료 데이터를 활용하여 데이터를 구축 및 활용함으로써 기존에 쌓여있던 데이터를 활용해 환자의 상태를 정밀하게 분석해 1mm 크기의 암세포까지 미리 찾아낼 수 있음. 의료 산업에 AI가 도입되면서 보다 효율적인 치료가 가능해지게 되었음. 이러한 기술로 환자의 건강 상태를 기록하고 환자마다 상세한 1:1 개인 맞춤형 진료가 가능해지며 질병이 발생하기 전에 미리 대비도 할 수 있게 될 것으로 전망된다.

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1.분야: 과학

2.역할: 서로 다른 과학 분야의 전문성을 가진 인공지능 에이전트들이 실제 과학자들처럼 협업, 소통하여 복잡한 연구 전략을 수행해 과학적 문제를 해결한다. 연구팀은 우선 연구를 총괄하고 다른 AI들을 지휘하는 '책임 연구자'와 과제를 달성하기 위한 아이디어를 제시하고 서로 가상 회의를 진행하는 분야별 전문가 에이전트들과 다른 에이전트들에게 비판적인 질문을 던져 AI가 사실과 다른 정보를 생성하는 현상을 줄이는 비판 에이전트가 배치된다. 이는 연구 자원이나 인맥 부족으로 팀을 꾸리기 어려운 연구자들이 이를 통해 더 많은 기회를 가질 수 있게 한다.

3. 적용된 인공지능 기술: 멀티 에이전트

인간 전문가들이 협업 하듯 각각 전문적인 역할을 부여 받은 여러 인공지능 에이전트가 서로 토론하고 협업하는 모델

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1. 분야: 의료

2. 역할: VR 기기를 쓰자 눈앞에 3차원으로 사람의 몸 내부가 펼쳐졌다. 기기와 연동된 조작기(컨트롤러)를 움직여 뼈대를 다양한 각도에서 살펴봤다. 이후 가슴 부분을 향해 현실에서 한두 발짝 앞으로 걸어나가니, 마치 몸속으로 들어간 듯 가상 공간에서 폐·심장 등 장기들이 생생하게 구현된다

3.적용된 인공지능 기술: 디지털 트윈

현실세계의 사물, 시스템등을 가상 공간에 똑같이 구현한 복제품으로 실시간으로 현실과 동기화하여 데이터를 수집하고 시뮬레이션을 통해 결과를 예측, 분석, 최적화하는 기술입니다. 이 기술은 도시 설계, 제조업, 헬스케어, 에너지 등 다양한 분야에서 활용되며, 자산의 효율성과 안전성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여한다.

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VR(가상현실) 기기를 쓰자 눈앞에 3차원(3D)으로 사람의 몸 내부가 펼쳐졌다. 기기와 연동된 조작기(컨트롤러)를 움직여 뼈대를 다양한 각도에서 살펴봤다. 이후 가슴 부분을 향해 현실에서 한두 발짝 앞으로 걸어나가니, 마치 몸속으로 들어간 듯 가상 공간에서 폐·심장 등 장기들이 생생하게 구현됐다. 폐 안에 있는 기관지, 심장 안에 있는 혈관까지 정밀하게 관찰할 수 있었다. 지난 16일 서울 종로구에 있는 의료 인공지능(AI) 스타트업 메디컬아이피에서 체험한 '3D 해부학 솔루션'이다.

메디컬아이피는 3D 해부학 솔루션 같은 디지털 트윈 기술 기반의 의료소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 박상준(47) 서울대 의대 교수(영상의학교실)가 2015년 9월 설립했다. 디지털 트윈은 현실의 객체나 공간을 디지털로 복제해 실시간으로 모니터링하고 예측·시뮬레이션할 수 있게 만드는 기술이다. 박 대표는 제조·항공 분야에서 널리 쓰이는 디지털 트윈 기술을 의료 분야로 가져왔다. 현재 국내 25개 병원에서 메디컬아이피의 소프트웨어를 사용하고 있고, 엔비디아와 헬스케어 AI 위원회를 꾸려 협업하는 등 활동 영역을 국내외로 넓혀가고 있다. 이날 회사 사옥에서 만난 박 대표는 "예측 가능성과 정밀성이 가장 중요한 의료 분야만큼 디지털 트윈이 절실한 분야도 없다"고 말했다.

인체를 3D 모델로 정밀 재현·분석

"서울대학교병원에서 의료기기혁신센터 부센터장을 지내고, 연구자(교수)로 재직하면서 인체 내부를 볼 수 있는 의료 영상의 잠재력에 매료됐다. 동시에 한계도 느꼈다. 연구는 논문으로 끝나고, 기술은 환자에 다가가지 못한 채 사라지는 경우가 많았기 때문이다. 돌아가신 아버지께서 폐암으로 투병하셨는데 그때 환자와 의료진 사이 정보 격차를 절실히 느꼈다. 기술이 단순한 진단 도구를 넘어 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있어야 한다는 생각을 갖던 중 2015년 서울대병원 1호 사내 벤처로 관련 사업을 시작하게 됐다."

"아무래도 회사 경영과 교육에 병원까지 세 분야를 다 하는 것이 무리여서 5년 전 병원은 사직했다. 그럼에도 의대 교육을 놓지 않는 것은 기술 개발과 학생 교육 두 분야가 상호작용을 통해 보완 및 시너지를 낼 수 있기 때문이다. 마침 우리 개발 기술이 해부학 등 교육과도 연관이 있어서, 현장에서 오히려 배우는 부분도 많다."

"초기에는 2차원 의료 영상을 3차원으로 재구성하는 기술에 집중했다. 단순히 구조를 재현하는 것으로는 한계가 있었다. '환자의 몸을 시·공간을 넘어 정밀하게 시뮬레이션할 수 있다면 어떨까'라는 고민에서 디지털 트윈이라는 개념에 주목하게 됐다. 기존 제조업에서 항공기·자동차를 디지털로 시뮬레이션하듯이 환자의 X-ray(엑스레이)·CT·MRI를 3D 인체 모델로 정밀 재현·분석하면 질병 예측이나 수술 시뮬레이션, 환자 맞춤형 치료 설계까지 가능하다는 확신이 들었다."

보수적인 의료 분야의 벽을 넘어

"크게 2가지 제품군이 있다. 하나는 흑백으로 접하던 7000개의 인체 장기들을 컬러화하는 AI 엔진 '메딥(MEDIP) 프로'다. 자동차 부품은 국제 규격이 있지만, 인체 장기는 사람마다 생김새가 다르다. 딥러닝(대량 데이터를 바탕으로 스스로 패턴을 찾아내고 학습하는 머신러닝의 한 분야)으로 AI에 남녀, 태아 등 수많은 인간의 장기를 학습시켜 디지털 트윈으로 구현했다. 또 하나는 '딥캐치'인데, X-ray·CT로 찍은 인체 정보를 3D로 생성해 시각화하고 대동맥류·심비대증·폐질환 등 질병 위험도를 신속하게 스크리닝하는 AI 서비스다."

"의료 산업의 보수적인 분위기가 가장 큰 허들이었다. 생명을 다루기 때문에 신기술 도입까지 수많은 검증과 신뢰 확보가 필요하다. 초기에는 디지털 트윈에 대해 '3D 시뮬레이션은 게임 아니냐'는 시선도 있었다. 그래서 현장에서 실제 체감할 수 있는 경험을 만드는 데 집중했다. 수술 시뮬레이션, 디지털 해부, 질병 예측에 이르기까지 수치화된 정밀화 정보를 시각화해서 보여주고 디지털 환자 데이터를 구축하는 방식으로 접근했다."

"딥캐치는 현재 양산부산대병원, 인천세종병원, 한신메디피아 등 25개 병원에서 건강 검진에 사용하고 있다. 올해 말까지 50군데로 늘리는 것이 목표다. 부산 롯데자이언츠, 수원 KT위즈 등 야구팀에서도 선수 관리를 위해 딥캐치를 도입했다. 근육 불균형, 뼈의 강도 등 선수단의 몸 상태를 분석하고 훈련과 회복관리 및 부상예방에 활용한다. 메딥 프로는 해부학을 위한 '메딥 박스', 신장에 특화한 '유로팬텀' 등으로 나뉘어 있다. 아프리카 에스와티니 의과대학 등 학계에서는 메딥 박스로 사체 없이도 정밀한 해부학 수업을 하고 있다. 유로팬텀의 경우 병원에서 수술 계획을 세우고 모의 수술을 하는 데 활용된다."

인프라 없이도 치료·교육 가능한 세상

"내년쯤 코스닥 상장을 목표로 하고 있기 때문에 아무래도 국내 시장에 주력하고 있다. 다만, 해외 시장 개척도 병행하고 있다. 국내 의료 시장에서 디지털 트윈은 아직 정체기지만 글로벌 시장에서는 연평균 30% 이상 성장률을 보이기 때문이다. 2023년 딥캐치가 미국 FDA(식품의약국) 인증을 획득한 것을 계기로 중동(UAE)·중국·동남아시아 등의 병원 및 정부 기관과 협력 논의를 시작했다. 지난 4월에는 중국 최고 병원인 PUMC(북경협화의학원)에 딥캐치를 납품하는 성과도 거뒀다. 한국 회사로서는 최초다. 또 4년 전부터 엔비디아와 협업하고 있다. 우리 회사 대표 상품인 메딥 프로를 엔비디아의 개방형 플랫폼 옴니버스와 연동해 CT·MRI 데이터를 실시간 3D 디지털 트윈으로 구현하는 작업이다. 이를 바탕으로 AI 기반으로 가상 수술 시뮬레이션, 혈류 및 생체역학 분석 등 확장된 기능을 제공한다."

"메디컬아이피의 미션은 기술로 인류 건강에 실질적으로 기여하는 것이다. 기술을 통해 일반 대중에 의료 정보 접근성을 높이고 의료 혜택의 격차를 줄여 의료 형평성을 실현하는 것이 핵심 가치다. 예를 들어, 의료 인프라가 부족한 나라에서 사체 없이도 해부학 교육이 가능하고 고가 영상장비 없이도 심각한 질환을 조기에 발견할 수 있도록 하는 것이다."

◆'혁신창업의 길'에서 소개하는 스타트업은 '혁신창업 대한민국(SNK) 포럼'의 추천위원회를 통해 선정합니다. SNK포럼은 중앙일보·서울대·KAIST를 중심으로, 혁신 딥테크(deep-tech) 창업 생태계 구성원들이 함께 참여하는 단체입니다. 대한민국이 'R&D 패러독스'를 극복하고, 퍼스트 무버 국가로 도약하기 위해서는 연구개발(R&D)에 기반한 기술사업화(창업 또는 기술 이전)가 활성화돼야 한다는 취지입니다.

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[어환희의 혁신창업의 길] AI 디지털 트윈, 의료에 적용...질병 예측에 가상 수술까지 | 중앙일보

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메디컬아이피는 3D 해부학 솔루션 같은 디지털 트윈 기술 기반의 의료소프트웨어를 개발하는 스타트업이다. 박 대표는 제조·항공 분야에서 널리 쓰이는 디지털 트윈 기술을 의료 분야로 가져왔다. 이날 회사 사옥에서 만난 박 대표는 "예측 가능성과 정밀성이 가장 중요한 의료 분야만큼 디지털 트윈이 절실한 분야도 없다"고 말했다.

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왓슨 디스커버리의 범죄현장조사 기술

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왓슨 디스커버리의 범죄현장조사 기술

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1. 분야:사회

2.역할: IBM은 이날 공개한 데모에서 벽에 피가 튀긴 모양을 바탕으로 범행 도구의 각도를 계산하는 과정을 시연했다. IBM 측은 이를 통해 자살 또는 타살 여부를 확인할 수 있다고 설명했다. IBM 측 관계자는 “폐쇄회로CCTV에 찍힌 피해자의 마지막 모습을 구현해 사인을 예측하는 것도 가능하다

3. 적용된 인공지능 기술: 이 플랫폼을 증강현실(AR) 기기와 접목해 범죄 현장 조사 교육에 활용할 구상을 밝혔다. 범죄 현장을 AR로 재현해 예상 범행 도구와 방식, 피해자의 행동 패턴 등을 시각화하고 별도의 프로그램을 구동시킬 필요없이 연결된 AR기기로 관련 자료를 검색 및 분석이 가능하도록 만들겠다는 것이다.

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[IBM 씽크온투어] 범죄 현장 분석에 ‘소리’ 수치화까지… 최신 AI 적용 사례 소개

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IBM 씽크온투어 범죄 현장 분석에 소리 수치화까지 최신 AI 적용 사례 소개

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1. 분야: 미술

2. 역할: 인공 지능 예술은 특히 기계 학습 알고리즘과 관련하여 인공 지능을 사용하여 생성되거나 개선된 예술입니다. 이러한 알고리즘은 기존 예술 작품, 학습 패턴, 스타일 및 기술의 광범위한 데이터 세트에 대해 교육됩니다. 일단 훈련되면, 그들은 데이터의 요소들을 혼합하여 새로운 시각을 생성할 수 있으며, 종종 독특하고 예상치 못한 예술적 표현을 만들어냅니다.

3. 적용된 인공지능 기술: AI는 다음과 같은 기술을 사용하여 예술을 창조합니다.

스타일 전달: AI는 잘 알려진 그림의 기법을 새로운 이미지에 적용하여 소재와 예술적 감각을 신선한 방식으로 창조적으로 혼합할 수 있습니다.

생성 적대 네트워크(GAN): 두 개의 신경망(생성기와 판별기)이 GAN을 구성합니다. 생성기는 이미지를 생성하고 판별기는 이미지를 평가합니다. 이 앞뒤로 진행되는 절차는 생성된 사진을 연마하여 시각적으로 놀라운 결과를 만듭니다.

신경망의 알고리즘: 사진 라이브러리에서 배우고 질감, 색상 및 구성을 이해하면 이러한 알고리즘은 처음부터 새로운 작품을 만들 수 있습니다.

예를 들어, 여기 반 고흐 그림을 생생하고 세련된 그림으로 바꾸는 기본적인 스케치가 있습니다. 인공 지능 덕분에 이 아이디어를 그래픽으로 보여줍니다.

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당신이 알아야 할 10가지 AI 예술 사례 | AI 예술의 비밀 공개

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10개의 놀라운 AI 아트 샘플을 발견하고 몇 분 만에 AI 아트를 파악하십시오. 기술이 어떻게 예술 분야를 변화시키는 놀라운 디지털 걸작을 생성하는지 알아보십시오.

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역할:AI 기반 문제 풀이 제공

사진으로 찍은 수학 문제를 AI가 인식하고, 유사 문제 풀이를 제공.

초중고 학생들이 자주 사용하는 기능.

1. 실시간 튜터 답변 (Q&A 서비스)

사용자가 질문을 올리면, 실제 튜터(사람)가 실시간으로 답변을 제공.

과목: 수학, 과학, 영어 등 다양한 과목.

2. 문제 검색 기능

찍은 문제를 검색하면 유사 문제, 개념, 풀이 등이 제공됨.

OCR(광학 문자 인식) 기술 사용.

3. 개념 강의 및 동영상 콘텐츠

특정 개념이 이해되지 않을 때 짧은 강의 영상이나 설명 자료 제공.

한국뿐만 아니라 여러 나라에서 콘텐츠 제공 중.

4. 학습 데이터 분석 및 맞춤형 학습 제공

사용자의 학습 패턴을 분석해 부족한 부분을 파악하고 추천 학습 콘텐츠 제공.

적용된 인공지능 기술:콴다는 다양한 인공지능 기술을 활용하여 학생들이 공부 중에 마주치는 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있도록 돕는 교육 플랫폼입니다. 사용자가 문제를 사진으로 찍으면, 먼저 OCR(광학 문자 인식) 기술이 이미지 속 문자를 인식해 텍스트로 변환합니다. 이후 인식된 문제는 문제 유사도 검색 기술을 통해 QANDA의 방대한 데이터베이스에서 유사한 문제와 풀이를 찾아냅니다. 이 과정에는 문장을 벡터로 변환하고 유사도를 비교하는 딥러닝 기반의 검색 모델이 사용됩니다.

또한, 콴다는 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 학생의 질문 의도를 분석하고, 관련 개념이나 설명을 자연스럽게 제공할 수 있습니다. 최근에는 대규모 언어 모델(LLM) 을 도입하여 AI가 직접 문제를 풀이하거나, 이해하기 쉬운 방식으로 설명을 제공하는 AI 튜터 기능도 강화되고 있습니다.

학생의 학습 데이터를 바탕으로 부족한 부분을 파악하고 개인별 맞춤형 문제나 강의를 추천하는 추천 시스템도 포함되어 있어, 지속적이고 효율적인 학습이 가능하게 합니다. 특히 수학 문제에 특화된 수식 인식 및 풀이 생성 모델을 적용하여, 일반 언어 처리로는 어려운 수학 문제도 단계별로 해결할 수 있도록 지원합니다.

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″수학문제 찍어 올리면 AI가 풀이…학생 셋 중 한명이 이용”

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″수학문제 찍어 올리면 AI가 풀이…학생 셋 중 한명이 이용”, 교육혁신 이끄는 에듀테크 기업 (11) 교육앱 ‘콴다’ 만든 매스프레소