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'캐스트 AI'통합검색 결과 입니다. (3건)

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구글 딥마인드 '젠캐스트', 기상예측 부정확한 이유 있었다

구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 인공지능(AI) 기상 예측 모델 '젠캐스트'가 제트기류 등 작거나 중간규모 공기흐름을 통한 기상 예측에서는 정확도가 떨어지는 것으로 확인됐다. 광주과학기술원(GIST)은 윤진호 환경·에너지공학과 교수 연구팀이 국내외 협력 연구로 구글 딥마인드 '젠캐스트'가 날씨 예보 핵심 원리인 '나비효과'를 실제 대기처럼 충분히 재현하지 못하는 근본적인 한계를 규명했다고 31일 밝혔다. 연구는 윤진호 교수(교신저자)와 김희수 석사과정생(제1저자)이 주도하고, 류지훈 미국 유타주립대 박사후연구원, 손석우 서울대 지구환경과학부 교수, 정지훈 세종대 환경융합공학과 교수, 김형준 KAIST 문술미래전략대학원 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 'npj 클라이밋 앤 애트모스페릭 사이언스'에 온라인으로 게재됐다. 김희수 석사과정생은 전화통화에서 "태풍같은 큰 규모에서는 젠캐스트 기상예측에 문제가 없었지만, 중간규모 이하 기상 예측에서는 정확도가 떨어졌다"며 "이유는 예측을 생성할 때 사용한 노이즈가 예보 과정에서 완전히 제거되지 않고 남아 있음을 확인했다"고 설명했다. 그는 또 "젠캐스트뿐 아니라 유사한 방식의 AI 기상예측 모델에서도 비슷한 특성이 나타난다"며 "현재 널리 쓰이는 성능 지표만으로는 AI 모델이 실제 대기 물리를 제대로 반영하는지 판단하기 어렵다는 점을 보여주는 것"이라고 부연 설명했다. 젠캐스트는 구글 딥마인드가 지난 2024년 공개한 AI 기상예측 모델이다. 대규모 과거 기상 데이터를 학습한 뒤 '확산 모델'을 활용해 확률적 방식으로 수일에서 최대 약 2주(15일) 범위의 날씨를 예측한다. 날씨 예보는 초기 조건의 아주 작은 차이가 시간이 지남에 따라 크게 확대되는 '나비효과' 영향을 받는다. 이러한 특성 때문에 기상청 등에서는 초기 조건을 조금씩 달리해 여러 번 예측을 수행하는 '앙상블 예보'를 통해 예측 불확실성을 확률적으로 산출하고 있다. 실제 유럽중기예보센터 수치예보모델(ECMWF IFS)은 날씨예보 방정식에 기반한 비선형적 특성을 활용해, 초기 조건의 작은 차이가 시간이 지나며 점차 증폭되고 다양한 경로의 미래 상태로 자연스럽게 전개되도록 설계돼 있다. 이를 통해 날씨 불확실성과 극한 기상 발생 가능성을 확률적으로 평가한다. 반면 젠캐스트 같은 AI 기반 기상예측 모델은 물리 방정식 대신 데이터를 학습해 예측을 수행한다. 동일한 초기 상태에서 시작해 예보 과정에서 '무작위 잡음'(노이즈)을 주입하고 이를 제거하는 방식을 통해 서로 다른 예측 결과(앙상블 멤버)를 생성한다. 이에 연구팀이 지난 2021년 52주간 제트기류가 흐르는 대기상층(9~10km)에서 운동에너지 변화를 놓고, 유럽중기예보센터 수치예보모델과 젠캐스트의 예보를 비교 분석했다. 그 결과 기존 수치예보 모델에서는 '나비효과'가 나타난 반면, 젠캐스트에서는 예보 과정에서 주입된 잡음이 실제 대기에서처럼 자연스럽게 확산되지 않고 특정 규모에 머무르며 인위적인 흔적처럼 남는 구조적 한계가 있음이 확인됐다. 김희수 석사과정생은 "실제 대기에서는 서로 다른 규모의 흐름이 상호작용하며 에너지가 이동하고 날씨가 형성되지만, 젠캐스트에서는 이러한 규모 간 상호작용이 상대적으로 약해 현실적인 대기 흐름을 충분히 재현하지 못하는 것으로 나타났다"고 설명했다. 젠캐스트는 태풍같은 큰 규모의 흐름은 비교적 잘 모델링하면서도, 구름 형성이나 폭풍 발달과 밀접한 중간 규모 이하에서는 에너지 흐름이 비정상적으로 유지되고 실제 대기와 다른 '잡음 형태'의 패턴이 나타나는 특징도 확인됐다는 것이 연구팀 설명이다. 윤진호 교수는 "현재 AI 모델이 생성하는 다양한 예측 결과(앙상블)가 물리 법칙에 따른 불확실성이라기보다 통계적 다양성에 기반할 가능성을 시사한다"며 "AI 기상예측 모델의 성능 평가에서 정확도뿐 아니라 물리적 타당성을 함께 검증할 필요가 있다"고 말했다.

2026.03.31 09:25박희범 기자

AI 시대 핵심 인프라 '쿠버네티스'…메타넷 "캐스트 AI로 운영·비용 자동 최적화"

인공지능(AI) 시대 기업의 인프라 운영 방식이 급격히 변화하며 비용 효율성과 운영 민첩성을 동시에 확보하기 위한 핵심 플랫폼으로 '쿠버네티스'가 부상했다. 이 가운데 메타넷은 AI 네이티브 전환을 선도하기 위한 인프라 운영 관리 해법을 제시했다. 메타넷엑스 오창훈 이사는 26일 진행된 'AI-레디 2026' 웨비나에서 "AI 워크로드 증가로 인해 그래픽처리장치(GPU) 자원·멀티 클러스터 환경 관리가 필수 영역으로 떠오르면서 쿠버네티스는 이제 애플리케이션 배포 기술을 넘어 AI 인프라를 효율적으로 운영하기 위한 핵심 플랫폼이 됐다"고 강조했다. 쿠버네티스의 중요성은 AI 도입 흐름과 맞물려 더 커지고 있다. AI·머신러닝(ML) 기반 모델을 운영하려면 확장 가능한 인프라, 효율적 GPU 관리, 멀티 클라우드 운영 능력이 필수다. 쿠버네티스는 이를 표준화된 방식으로 구현할 수 있는 사실상 유일한 플랫폼으로 자리 잡았다. 특히 대규모언어모델(LLM) 배포까지 단일 플랫폼으로 다룰 수 있어 기업의 AI 인프라 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 꼽힌다. 메타넷은 이같은 쿠버네티스 시장의 핵심 변화로 ▲AI·ML 워크로드의 본격적 융합 ▲GPU 중심 인프라 확산 ▲멀티 클라우드 운영 일반화 ▲보안·규제 대응 요구 증가 등을 제시했다. 기업이 특정 클라우드 서비스 제공자(CSP)에 종속되지 않고 유연하게 인프라를 설계할 수 있다는 점도 쿠버네티스의 강점으로 평가된다. 특히 금융권과 제조·물류 산업에서 쿠버네티스 도입이 빠르게 늘고 있다. 메타넷엑스 이준석 이사는 "전자금융감독규정 개정 이후 컨테이너 기반 재해복구(DR) 체계 구축이 사실상 금융권 표준으로 자리잡으며 레드햇 '오픈시프트'와 같은 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼 도입이 활발해졌다"며 "공공·제조 분야에서도 보안 규제와 스마트팩토리 대응을 위한 클라우드 전환이 급증하고 있다"고 설명했다. 아울러 메타넷이 쿠버네티스 도입·전환 지원을 통해 창출한 인프라 비용 60% 절감, 멀티 클러스터 중앙 관리, 서비스 출시 속도 2배 향상과 같은 실질적 성과가 소개됐다. 쿠버네티스를 구축했다고 해서 운영 효율화가 끝나는 것은 아니다. 오 이사는 "클러스터가 늘어날수록 운영 복잡성은 폭발적으로 증가하기 때문에 이후 단계에서는 비용 최적화와 운영 자동화가 필수"라고 말했다. 이어 "GPU 인스턴스는 가격 변동성이 크고 리전·가용성별 재고가 수시로 바뀌기에 엔지니어가 실시간으로 관리하는 것은 구조적 한계가 있다"고 덧붙였다. 이러한 배경에서 메타넷엑스는 핵심 솔루션인 '캐스트 AI'를 공급 중이다. 캐스트 AI는 쿠버네티스 클러스터를 AI가 실시간 분석하고 자동으로 리소스를 재배치·조정하는 AI 기반 자동화 '핀옵스' 플랫폼이다. 기존 모니터링 중심 핀옵스를 넘어 인프라를 스스로 최적화·조치하는 자율형 자동화 플랫폼(APA)을 구현하는 것이 특징이다. 캐스트 AI가 제공하는 대표 기능은 ▲AI 기반 리소스 자동 선택 ▲라이트 사이징 ▲빈 패킹 ▲GPU 공유·통합 ▲스팟 인스턴스 자동화 ▲멀티 클라우드 최적화 등이다. 특히 GPU 비용은 전체 AI 운영비 중 가장 큰 비중을 차지하는데 캐스트 AI를 통해 최대 90% 수준까지 GPU 비용을 절감할 수 있다는 점이 강조됐다. 다양한 기업 도입 사례도 소개됐다. 아카마이는 캐스트 AI 적용 후 40~70% 인프라 비용 절감을, 허깅페이스는 GPU 비용 10배 절감, 닐슨IQ는 최대 80% 절감 성과를 거뒀다. 중견기업 역시 스팟 인스턴스 자동화만으로 상당한 비용 개선 효과가 나타난다는 게 메타넷 측 설명이다. 또 캐스트 AI는 클라우드·리전별 가격·가용성을 실시간 수집해 최적의 GPU 위치를 자동으로 찾아주는 기능을 지원한다. 가장 저렴한 리전에 워크로드를 자동 라우팅하는 방식이다. 메타넷엑스 김병기 이사는 "캐스트 AI는 클러스터 연결만 하면 초기 분석 보고서를 통해 즉시 절감 가능성을 확인할 수 있고 기술검증(PoC)만으로도 평균 30% 정도의 절감 효과를 거둘 수 있다"며 "캐스트 AI의 한국 공식 파트너로서 PoC·교육·설계를 전담해 고객이 빠르게 투자수익률(ROI)을 확보할 수 있도록 지원한다"고 강조했다.

2025.11.26 15:32한정호 기자

얀고 애즈, 애드테크 산업 심층 분석 팟캐스트 '포인트 오브 그로스' 출시

비즈니스 성장을 위한 기술 기반 광고 솔루션을 제공하는 얀고 그룹의 계열사 얀고 애즈는 애드테크 산업에 대해 보다 현실적인 시각을 제시하고자 팟캐스트 서비스인 '포인트 오브 그로스'를 출시했다고 7일 밝혔다. '포인트 오브 그로스'는 광고 및 수익화 분야에서 활동 중인 업계 전문가들이 모여, 현장에서 마주하는 다양한 도전과 기회에 대해 심도 있게 논의하는 팟캐스트 서비스이다. 마케터, 창업자, 성장 담당 팀원들을 주요 청취 대상으로 한 이번 시즌은 총 6개 에피소드로 구성될 예정이며, 빠르게 변화하는 관광, 패션, 부동산, 리테일, 게임 등 주요 산업군에서 디지털 가속화가 어떻게 기존의 마케팅 방식을 바꾸고 있는지를 중점적으로 다루게 된다. 본 팟캐스트 진행자이자 얀고 애즈 비즈니스 개발 담당 네하 다와르 매니저는 "애드테크 업계는 하루가 다르게 방대한 양의 정보와 새로운 흐름이 등장하기 때문에, 이를 모두 파악하기는 쉽지 않다. 결국 어느 시점에서는 '이 흐름은 당분간 지속될 것이다' 혹은 '이 트렌드는 단기간 내 사라질 일시적인 현상이다'라고 판단해야 하는 순간이 오게 된다"며 "우리는 이번 팟캐스트를 통해 이러한 고민, 즉 애드테크 업계의 트렌드와 패턴 속에서 무엇이 지속한 흐름인지에 대해 논의해 보고자 한다"라고 말했다. 이 팟캐스트의 첫 번째 에피소드는 '2025년 애드테크 산업은 어떠한가?'라는 주제이다. 이 에피소드에서는 현재 애드테크 산업의 지형을 깊이 있게 탐구하고, 오늘날의 모습을 만든 주요 동력들을 면밀히 검토한다. 또한, 애드테크의 미래가 어디로 향할지에 대해 정보에 기반한 예측을 제시한다. 첫번째 에피소드의 핵심 인사이트 중 하나는 바로 AI의 활용 증가이다. AI는 크리에이티브를 대체하는 도구가 아닌, 캠페인 실행에 있어 타겟팅, 타이밍, 그리고 효율성을 향상시키는 강력한 수단으로 부상하고 있음을 강조한다. 얀고 애즈 한국 지사 비즈니스 개발 담당 김하늘 매니저는 "AI는 개인화 및 최적화를 위한 도구를 제공하지만, 캠페인에 의미를 부여하는 것은 바로 인간의 통찰력"이라고 말했다. 이어 “항공사 사용자 데이터를 활용해 60만 개의 개인 맞춤형 비디오를 생성하는 데 AI가 사용되는 등 최신 관련 사례들을 보면, 이제 확장 가능하고 데이터 중심적인 개인화가 업계 표준이 되어가고 있음을 알 수 있다. 그럼에도 불구하고 전통적인 광고는 여전히 디지털 단독으로는 할 수 없는 방식으로 사람들을 연결한다. 중요한 것은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 역량과 AI의 강점을 조화롭게 결합해 시너지를 내는 것이다"라고 덧붙였다. 이러한 논의를 바탕으로, 두 번째 에피소드에서는 현대 광고의 필수 도구들을 집중 조명한다. 다시한번 AI의 중심적인 역할과 함께 대체자가 아닌 협력자로서의 면모를 강조하는 것이다. 마케터에게 AI는 캠페인 생성에 있어 조력자일 뿐만 아니라, 마케팅 전략 분석, 데이터 수집 및 보고에 있어서도 중요한 파트너로 제시된다. 이번 에피소드에서도 성공적인 마케팅의 핵심은 여전히 인간의 공감 능력과 이해에 기반한 통찰력에 있다는 점을 분명히하며 AI는 반복적인 업무의 자동화와 확장성 확보에는 유용하지만, 잠재 고객을 이해하고 그들의 고충을 파악하는 일은 여전히 인간의 몫이라는 점을 명확히 한다. 지난 1일 공개된 세 번째 에피소드에서는 앱 수익화에 대해 다루며 효과적인 수익화 전략부터 최신 광고 포맷, AI 활용 사례, 그리고 수익 증대를 원하는 개발자를 위한 실질적인 팁까지 폭넓게 소개하고 관련 논의를 이어간다. '포인트 오브 그로스' 팟캐스트는 스포티파이, 애플 뮤직, 유투브 뮤직 등 주요 플랫폼에서 청취할 수 있으며, 한국을 포함한 전 세계 광고·마케팅 전문가들의 애드테크 역량 강화를 위해 관련 인사이트를 제공하고 있다.

2025.07.07 11:16안희정 기자

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