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'정확도'통합검색 결과 입니다. (4건)

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큐노바 "하이브리드 SW가 '양자 경제' 여는 핵심 승부처"

양자 산업이 발전하기 위해 당장 활용 가능한 양자 자원으로 경제적 가치를 창출해야 하며, 다양한 컴퓨팅 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 핵심 승부처가 될 것이라는 주장이 제기됐다. 김재완 큐노바 전무는 6일 웨스틴조선 서울 파르나스 호텔 아틀라스홀에서 열린 AI 페스타 26 퀀텀포럼에서 “최근 AI와 양자 컴퓨터의 상호보완성이 양자 경제를 성장시킬 핵심 화두로 부상했다”며 “AI가 양자 시스템을 더욱 안정적으로 다듬어주면, 양자는 AI가 고전 컴퓨팅으로 해결하기 힘든 복잡한 연산을 보완해 준다”고 밝혔다. 김 전무는 AI는 양자 컴퓨터의 오류 정정과 운영 자동화를 맡고, 양자 컴퓨터는 정밀 계산과 탐색 최적화를 담당하는 상호보완성을 강조했다. 이어 AI와 양자를 원활하게 연결하는 하이브리드 소프트웨어 중요성을 강조했다. 새로운 컴퓨팅 플랫폼과 하드웨어가 잇따라 등장하면서 고객 환경이 다양해지고 QPU 생태계가 빠르게 변화하는 만큼, 이를 하나로 통합할 수 있는 소프트웨어 생태계 구축이 필수적이라고 진단했다. 이날 김 전무는 AWS SaaS, 온프레미스 등 어떠한 환경에서도 실행 가능하며, 다양한 하드웨어(QPU)에 동일한 알고리즘을 적용할 수 있는 자사 양자화학 계산용 하이브리드 양자 HPC 소프트웨어 'HI-VQE'를 소개했다. HI-VQE엔 경우의 수가 너무 많아 고전 컴퓨터만으로는 한계가 있는 문제에서 수많은 선택지 중 최선의 조합을 찾아내는 큐노바 반복형 하이브리드(Handover-Iterative) 알고리즘이 적용됐다. QPU는 전자 배치 샘플링을 통해 핵심적인 양자 회로 배치를 탐색하고, HPC와 CPU·GPU는 선택된 배치를 고전 계산해 노이즈 없는 파동함수와 에너지를 확보한다. 계산 결과를 다시 QPU로 전달해 부분공간을 갱신하고 회로 파라미터를 최적화하며, 에너지가 수렴할 때까지 이 과정을 반복해 화학 정확도에 도달하게 된다. QPU는 가장 난도 높은 핵심 연산만 맡고 나머지는 HPC와 CPU가 받쳐줌으로써, 현재의 NISQ 하드웨어 환경에서도 유의미한 결과를 도출해 내는 구조다. 큐노바는 효율적인 알고리즘 설계를 통해 비용 절감과 정확도 향상을 달성했다. 김 전무는 “HI-VQE는 샘플링 비용을 최소화하고 노이즈 영향을 억제해 60큐비트 이상 규모에서도 화학 정확도를 기록했다”고 강조했다. 이는 정확도가 상대적으로 낮거나 투입 비용이 높았던 기존 하이브리드 알고리즘, 후처리 하이브리드 알고리즘, 순수 고전 알고리즘의 한계를 극복한 성과다. 큐노바는 HI-VQE의 성공을 발판 삼아 적용 분야를 확장하고 있다. 물류 경로와 금융 포트폴리오 최적화에 쓰이는 'HI-VQO', 항공·로봇·공정 설계·풍력터빈 등 전산유체역학(CFD) 분야 시뮬레이션에 활용되는 'HI-VQNS' 등이 대표적이다. 현재의 NISQ 환경에서도 산업적 성과가 나타나고 있다. 실제 산업 현장 실증 결과, 채권거래 체결확률 예측 개선 34% 향상, 계산화학 워크플로 20배 가속, 기존 양자 접근 방식 대비 100배 적은 계산 자원 소모 등 성과를 거뒀다. 김 전무는 이런 기술력을 바탕으로 HI-VQE가 상용화돼 현재 6개국 9개 고객사에서 실질적인 매출을 창출하고 있다고 덧붙였다. 김 전무는 “양자 산업을 성장시키려면 정부 차원의 정책적 투자와 민간 투자도 중요하지만, 무엇보다 지금 당장 활용 가능한 양자 컴퓨팅 자원으로 경제적 가치를 만들어내야 한다”며 “다양한 하드웨어와 플랫폼을 유기적으로 연결하는 하이브리드 소프트웨어가 양자 시장의 가장 중요한 승부처가 될 것”이라고 강조했다.

2026.10.06 14:50홍지후 기자

코레일, 13개 언어 음성인식 지원 AI 통번역기 개발…철도 서비스 경쟁력 ↑

한국철도공사(코레일)는 음성인식으로 13개 언어를 지원하는 '철도특화 인공지능(AI) 기반 실시간 다국어 번역시스템'을 개발했다고 밝혔다. AI 기반 실시간 다국어 번역시스템은 매표창구에 투명 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이를 설치해 외국인 고객과 역무원이 서로 얼굴을 보며 각자의 언어로 대화할 수 있도록 개발됐다. AI가 대화 음성을 실시간으로 인식·번역해 외국인 고객과 역무원이 보는 양쪽 화면에 각각의 언어로 자막을 표시한다. 철도 분야 번역 정확도를 높이기 위해 승차권 예매와 환승, 열차·역 이용 안내 등에 쓰이는 전문용어와 표현을 AI에 학습시켰다. 영어·중국어(간체·번체)·일본어·베트남어·태국어·인도네시아어·독일어·프랑스어·스페인어·포르투갈어·이탈리아어·러시아어 등 13개 언어를 지원한다. 음성을 인식해 문자로 변환하는 데 걸리는 시간은 1.8초 이내이며 인식 정확도는 95% 이상이다. 코레일은 18일 전주역에서 영미권과 동남아권 외국인 시연단과 함께 시연회를 열고 승차권 예매와 환승 방법, 역 주변 안내 등 실제 고객 응대 상황을 재현했다. 특히 외국인 고객 질문의 인식·번역 정확도와 실시간 자막 표시 속도 등 시스템 성능과 이용 편의성을 중점 점검했다. 코레일은 전주역 현장 실증 결과를 바탕으로 시스템을 보완하고, 다음 달 서울역에서 추가 실증을 거친 뒤 전국 주요 거점역으로 확대 적용할 계획이다. 양태훈 코레일 철도연구원장은 “이번 AI 다국어 번역시스템은 증가하는 외국인 이용객의 철도 이용 편의를 높이기 위해 개발했다”며 “앞으로도 AI와 디지털 기술을 활용해 철도 서비스 경쟁력을 높이겠다”고 밝혔다.

2026.08.19 22:41주문정 기자

AI가 엉뚱한 말을 하는 이유?…오픈AI가 찾은 '근본 원인'

챗GPT 개발사인 오픈AI가 대규모언어모델(LLM)의 '환각(할루시네이션)' 현상이 왜 발생하는지, 또 줄일 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 새로운 연구 결과를 발표했다. 8일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 블로그를 통해 발표한 논문에서 환각을 "그럴듯하지만 사실과 다른 문장을 생성하는 현상"이라고 정의했다. 또 모델 성능 개선에도 불구하고 "환각은 모든 LLM의 근본적 과제"라며 "완전히 사라지지 않을 것"이라고 밝혔다. 오픈AI 연구진은 예시로 논문 공저자인 애덤 타우만 칼라이의 사례를 들었다. 연구팀이 한 챗봇에 칼라이의 박사 학위 논문 제목을 물었을 때 세 번 모두 서로 다른 답을 내놨으나 모두 틀린 것으로 나타났다. 생일을 물었을 때도 세 번 모두 잘못된 날짜가 제시됐다. 오픈AI는 이런 현상이 언어모델의 학습 구조에서 비롯된다고 설명했다. 현재 AI 모델은 참·거짓 라벨 없이 방대한 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습한다. 맞춤법이나 문장 구조와 같은 패턴은 대규모 학습을 통해 개선되지만, 특정 인물의 생일 같은 저빈도 사실은 패턴만으로 정확히 예측하기 어렵다는 설명이다. 다만 연구진은 문제 해결의 열쇠가 학습 과정 자체보다는 평가 방식에 있다고 지적했다. 현재 널리 쓰이는 정확도 중심 평가가 모델이 정답을 모를 때도 추측하도록 유도한다는 설명이다. 객관식 시험에서 빈칸을 남기는 것보다 찍어서 맞힐 경우 점수를 얻을 가능성이 높기 때문에 학생들이 추측을 택하는 것과 유사하다는 비유도 제시됐다. 이에 연구진은 모델 평가 체계가 자신감 있게 틀린 답변에는 더 강한 불이익을 주고 '모르겠다'와 같은 불확실성 표현에는 부분 점수를 주는 방향으로 바뀌어야 한다고 제안했다. SAT처럼 오답에는 감점을, 무응답에는 부분 점수를 주는 제도와 비슷한 방식이다. 오픈AI는 불확실성을 반영하는 새로운 평가를 일부 추가하는 데 그칠 것이 아니라, 기존의 정확도 중심 평가 전반이 개편돼야 한다고 강조했다. 연구진은 "주요 평가 지표가 여전히 '운 좋은 추측'을 보상한다면 모델은 계속 추측할 것"이라고 결론지었다.

2025.09.08 14:33한정호 기자

IPTV 셋톱박스 시청데이터…"시청률 99% 정확도 검증"

셋톱박스 기반 IPTV 시청데이터가 기존 패널 시청률 조사보다 높은 정확도를 지닌 것으로 나타났다. 국내 방송학계가 처음으로 수행한 실험 결과, IPTV 3사의 셋톱박스 로그 데이터는 채널 인식률 99%, 시청 시간 오차 2~6초 내외로 측정되며, 신뢰 가능한 시청률 측정 도구로 주목받고 있다. 이에 따라 업계에서는 중소 방송채널사용사업자(PP)의 '제로(0%) 시청률' 문제를 해소할 계기가 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. "시청데이터, 정확도 99% 입증…기존 시청률 조사보다 정밀" 이번 실험은 한국방송학회가 주최한 특별세미나 '방송·광고의 새로운 성장과 상생'에서 황용석 건국대 교수가 발표한 결과를 통해 공개됐다. 연구팀은 KT, SK브로드밴드, LG유플러스 등 IPTV 3사와 협력해 총 9종의 셋톱박스를 활용, 일일 12시간씩 시청 실험을 진행했다. 참가자들은 실시간 시청 내용을 디지털 미디어 다이어리에 기록했고, 이와 실제 셋톱박스 로그 데이터를 정밀 비교 분석했다. 기존의 패널 기반 시청률 조사는 수도권 및 유선전화 보유 가구 중심의 표본 구조로 대표성이 떨어지고, 가구 내 시청자 개인을 식별하기 어렵다는 한계가 있다. 또한 소리지문 방식은 기기 환경에 따라 오류 가능성이 있는 기술로 지적돼 왔다. 반면 IPTV 셋톱박스 데이터는 약 1천800만 가입자의 실사용 로그를 전수 수집할 수 있어, 광고 노출, 채널 전환, 시청 종료 등 실제 시청 행태를 정밀하게 분석할 수 있다는 점에서 강점을 갖는다. IPTV 셋톱박스 기반 시청데이터는 기존의 패널 기반 시청률 조사보다 현저히 높은 정확도를 보였다. KT의 경우 채널 인식도가 98.7%에 달했으며, 실제 시청 시간과 로그 기록 간 오차는 평균 5.6초로 측정됐다. LG유플러스는 세 사업자 중 가장 높은 정확도를 기록했는데, 채널 인식도는 96.9%, 시청 시간 오차는 평균 2.5초로 나타났다. SK브로드밴드는 일부 셋톱박스 기기에서 오류가 발생한 사례를 제외하면 채널 인식도는 98% 이상, 시청 시간 오차는 평균 12초 수준이었다. 시청 시간 인식의 정확도를 평가하는 TNMS 기준(30초·45초 허용 오차)을 적용한 결과에서도 LG유플러스는 모든 기준에서 100% 통과율을 기록했고, SK브로드밴드는 99.5%, KT는 79.2%를 각각 나타냈다. 이 같은 수치는 셋톱박스 로그 기반 시청데이터가 실시간성과 정밀도 면에서 기존 방식보다 명확한 우위를 지닌다는 점을 입증한다. 셋톱박스가 시청기록을 생성하는 기준인 '10초 시청' 규칙도 실험을 통해 검증됐다. LG유플러스는 해당 기준이 100% 정확하게 작동한 것으로 나타났고, KT도 95% 이상의 통과율을 보였다. SK브로드밴드는 일부 셋톱박스 기기에서 오류가 발생한 사례를 제외하면 채널 인식도는 98% 이상, 시청 시간 오차는 평균 12초로 측정돼 상대적으로 정확도가 안정적이었다. 시청률 '0%' 탈출하나…방송·광고 수익구조에 변화 기대 황용석 교수는 이번 실험이 기존 시청률 조사 방식에서 소외됐던 중소 PP와 틈새 콘텐츠의 '제로 시청률' 문제를 정면으로 해소할 수 있는 가능성을 열었다고 평가했다. 셋톱박스 기반 로그 데이터는 롱테일 콘텐츠의 시청 흔적까지 실시간으로 포착할 수 있어, 수익 배분 기준은 물론 광고 단가 책정과 편성 전략 수립에도 객관적 근거로 활용될 수 있다는 설명이다. 황 교수는 "그간 정성적 판단에 의존해 온 방송광고 시장에도 실질적인 변화가 촉진될 수 있는 계기가 될 것"이라고 말했다. 이번 연구는 IPTV 셋톱박스 기반 시청률 데이터가 공적 지표로 편입될 수 있는 전환점을 마련했다는 점에서 더욱 의미가 크다. 시청률 조사의 정확성이 방송사업자 간 수익 배분뿐 아니라, 향후 정부의 미디어 정책 수립과 공영방송 평가 지표 개선 등 제도적 영역에서도 핵심 자료로 기능할 수 있기 때문이다. 황 교수는 "IPTV 로그 데이터는 단순한 계량을 넘어, 개인의 시청 패턴 분석과 맞춤형 서비스 개발에도 폭넓게 활용될 수 있다"며 "공식 시청률 지표로 편입되기 위한 신뢰성 확보 단계로서 이번 연구는 매우 중요한 의미를 지닌다"고 강조했다.

2025.05.25 07:17최이담 기자

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