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'AI 알고리즘'통합검색 결과 입니다. (25건)

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AI 디지털교과서, 개발 로드맵 적신호…"알고리즘 역량 우려"

내년 3월 전국 초·중·고에 들어갈 '인공지능(AI) 디지털교과서' 기능이 우려스럽다는 목소리가 나오고 있다. 전문가들은 학생 개별 학습을 돕는 알고리즘이 충분한 테스트 없이 교과서에 적용된다는 점을 문제 삼았다. 23일 업계에 따르면 AI 디지털교과서 내 알고리즘 성능 확인 필요성이 제기됐다. 알고리즘이 교과서에서 핵심 역할을 하는 만큼 기능 테스트가 필요한데, 이를 위한 충분한 시간이나 방안이 없다는 의견이다. AI 디지털교과서는 일반 디지털 교과서와 다르다. 디지털 교과서는 말 그대로 서책 교과서를 디지털 플랫폼으로 변형해 온라인으로 수업하는 형태다. 반면 AI 디지털교과서는 각 교과목에 AI를 적용해 학생 개인별 수준에 맞게 교육을 제공한다. 이때 알고리즘이 학생 데이터를 학습해 수준별 콘텐츠를 공급한다. 김봉제 서울교대 AI가치판단디자인센터장은 "AI 디지털교과서의 궁극적 목표는 학생 학습 수준, 이해도, 약점 등 방대한 데이터 기반으로 개인 맞춤형 학습을 제공하는 것"이라며 "이를 처리하는 알고리즘이 제대로 작동할 수 있을지부터 의문이다"고 본지에 밝혔다. 현재 개발 로드맵에 따르면 올해 8월까지 AI 디지털교과서가 완성되고, 11월 검정 작업이 끝난다. 내년 새 학기에 맞춰 이를 적용할 경우, 교사나 개발사들이 교과서 완성본이나 알고리즘 기능을 테스트할 수 있는 시간은 넉 달이다. 해당 기간 내에 AI 디지털교과서가 개별 학습 플랫폼 역할을 할 수 있을지 명확지 않다는 것이다. 김봉제 교수는 "보통 서책형 교과서를 개발하려면 심사 교과서 제출과 검정 작업, 재택 검수, 집중 검토, 결과 발표, 이의 제기, 수정·보완 등의 절차로 진행된다"며 "서책형 개발 과정과 비교한다면 AI 디지털교과서 로드맵은 지나치게 짧다"고 지적했다. 현재 AI 디지털교과서를 제작 중인 IT 업계 관계자도 "현재 AI 기술과 알고리즘이 학생들에게 맞춤형 교육을 즉시 제공할 만큼 충분한지 돌아볼 필요가 있다"며 "사실상 이 로드맵으로는 기술·물리적으로 힘들 것"이라고 설명했다. 현재 개발 인력이 기술과 교육 전문가들로 충분히 구성됐는지 확인해야 한다는 의견도 나왔다. 국내에서 AI를 연구하는 대학교수는 "AI 기법을 각 과목에 적용할 수 있는 융합 전문가가 들어가야 한다"고 강조했다. AI 기술을 교육 콘텐츠에 맞게 배치할 수 있는 인력이 필요하다는 의미다. 그는 "AI 디지털교과서 도입 목적은 각 교과 교육에 AI 기법을 적용함으로써 학생들에게 눈높이 교육을 실현하는 것"이라며 "과목별 들어가는 AI 기술과 방향성도 상이할 수 있다"고 덧붙였다.

2024.07.23 16:38김미정

노르마, 양자컴 생성형 AI알고리즘 활용 결과 26일 공개

양자 보안과 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(대표 정현철, www.norma.co.kr)는 오는 25일부터 27일까지 킨텍스에서 열리는 '퀀텀코리아 2024'에 참가한다고 19일 밝혔다. 노르마는 이번 행사에서 국내 최초이자 유일한 양자 프로그램 개발‧실행 지원 환경인 'Q 플랫폼(Q Platform)' 활용 결과를 집중 소개할 계획이다. 'Q 플랫폼'은 양자 컴퓨팅 알고리즘 개발과 시뮬레이션을 지원하는 플랫폼이다. 실제 사용자가 양자 하드웨어에 접근하지 않고도 다양한 알고리즘을 설계하고 시험할 수 있는 효율적인 환경을 제공한다. 노르마 전시 부스에서 Q 플랫폼을 직접 시연하며 핵심 기능이자 양자 컴퓨터 상용화를 위한 필수 기능인 컴퓨트 리소스, 작업 관리, 시뮬레이션 결과 등을 상세히 소개한다. 둘째날인 26일 전시 기업 포럼에서는 정현철 대표가 발표자로 나서 'Q 플랫폼 활용으로 본 양자 알고리즘'을 주제로 제품 소개와 진행 프로젝트, 글로벌 비즈니스 등을 공유한다. 정현철 대표는 "노르마가 자체 개발한 양자 컴퓨터 생성형 AI 알고리즘으로 신약 개발, 금융 등의 분야에서 양자 이득을 확인한 프로젝트 결과를 공개할 예정"이라고 말했다. 한편 노르마는 퀀텀코리아 행사 기간 글로벌 리딩 양자 기업과 교류하며 협력 방안을 적극 모색할 계획이다.

2024.06.19 16:37박희범

"미래 AI 핵심, GPU 대체"...韓, 뉴로모픽 선도 개발 나섰다

"현재 뉴로모픽 반도체는 미국과 유럽 등을 중심으로 개발이 진행되고 있습니다. 대표적으로 인텔이 자체 뉴로모픽 프로세서와 이를 기반으로 한 시스템을 지속 개발하고 있죠. 한양대학교도 '네오2(Neo v2)' 칩을 개발하는 등 성과를 내고 있습니다." 27일 정두석 한양대학교 신소재공학부 교수는 서울 양재 엘타워에서 열린 '2024 뉴로모픽 반도체 워크샵'에서 뉴로모픽 반도체 연구동향에 대해 이같이 밝혔다. 뉴로모픽 반도체는 인간 뇌의 구조와 기능을 모방해 설계된 반도체다. 신경 세포를 뜻하는 뉴런(neuron)과 형태(morphic)라는 단어가 결합됐다. 병렬 연산으로 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하며, 저전력 특성을 갖춰 AI 산업에 특화된 점이 가장 큰 특징이다. 김형준 차세대지능형반도체사업단 단장은 "현재는 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)가 AI 산업에서 강세를 보이고 있으나, GPU의 시대가 지속가능하지는 않을 것으로 본다"며 "AI 데이터센터에 필요한 전력이 향후 급증하기 때문"이라고 밝혔다. 김 단장의 설명에 따르면, 데이터센터의 전력소모량은 2020년 260TW/h(테라와트시)에서 2022년 460TW/h로, 2027년에는 1060TW/h까지 증가할 것으로 예상된다. 국내 원전의 전력 생산량이 약 8TW/h라는 점을 고려하면 매우 막대한 양이다. 때문에 국내 반도체 학계는 기존 GPU나 대안격인 NPU(신경망처리장치) 대비, 전력을 더 적게 쓰는 뉴로모픽 반도체가 미래 AI 시대를 주도할 것으로 전망하고 있다. 유회준 반도체공학회 회장은 "인간의 뇌가 가장 적은 에너지를 소비하면서 가장 앞선 지능을 보여주기 때문에, 이를 모방하는 뉴로모픽 반도체로 나아가야 한다"며 "특히 정부에서도 뉴로모픽 반도체를 과감하게 사업화하겠다고 선언하고 지원하고 있어, 우리나라가 확실히 선두에 설 수 있을 것"이라고 강조했다. 정두석 한양대학교 교수는 디지털 뉴로모픽 반도체의 연구동향에 대해 발표했다. 현재 뉴로모픽 반도체를 개발하는 주요 국가로는 미국, 유럽이 있다. 미국에서는 주요 반도체 기업인 인텔이 '로이히(Loihi)'라는 이름의 프로세서를 개발하고 있다. 지난 2018년 1세대 칩이, 2022년 2세대 칩이 공개됐다. 정 교수는 "인텔은 로이히 프로세서와 더불어 뉴로모픽 반도체용 소프트웨어 및 시스템 개발을 지속 개발하고 있다"며 "이외에도 미국 스탠포드대학교와 샌디아국립연구소가 관련 칩을 개발 중이고, 유럽 신센스(SynSense) 등이 뉴로모픽 프로세서 상용화에 성공했다"고 설명했다. 국내에서는 한양대학교 연구진이 스파이킹신경망(SNN)-합성곱신경망(CNN) 전용의 32코어 칩인 '네오2'를 개발했다. SNN, CNN은 각각 딥러닝 알고리즘의 한 종류다. 정 교수는 "28나노미터(nm) 기반의 네오2는 네트워크 재구성도가 매우 높고, 데이터 처리 효율성을 극대화한 것이 특징"이라며 "현재 컴파일러(프로그래밍 언어를 기계어로 바꿔주는 프로그램)를 만들어 성능 테스트를 진행하고 있는 상황"이라고 말했다.

2024.05.27 14:04장경윤

"하나로 다 된다” 오라클 데이터베이스 23ai 정식 출시

“오라클의 컨버지드 데이터베이스(DB) 접근법은 오라클을 경쟁사와 차별화하는 요소다. '오라클 데이터베이스 23ai'를 이용하면 여러 DB를 통합하지 않아도 되고, 보안이나 가용성 기능의 부족을 참아가며 사용하지 않아도 된다. 앱 개발 관점에서 별도의 JSON 문서 DB를 이용하지 않아도 되고, 미션크리티컬 앱 운영 관점에서 레디스 같은 별도 캐시도 필요없어진다. 생성형 AI 관련해서 별도의 벡터 DB 도 필요없다.” 제니 차이 스미스 오라클 제품 관리 부문 부사장은 9일 열린 한국 언론사 대상 온라인 브리핑에서 이같이 밝혔다. 오라클은 엔터프라이즈 기업의 생성형 인공지능(AI) 기반 애플리케이션 개발과 데이터 운영에 최적화된 '오라클 데이터베이스 23ai' 버전을 정식 출시한다고 9일 밝혔다. 정식 출시된 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI) 에디션이며, 다양한 클라우드 서비스에서 사용 가능하다. 오라클 데이터베이스 19c 버전 이후 최신 장기 지원 버전으로 5년의 프리미어 기술지원과 3년의 확장 기술지원을 제공한다. 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등에 초점을 맞춰 개발됐다. 오라클 AI 벡터 검색를 비롯해 기타 300개 이상의 신기능과 수천개 이상의 개선사항을 포함한다 오라클 데이터베이스 23ai는 작년 가을 출시될 당시 이름인 '오라클 데이터베이스 23c'에서 이름을 변경했다. 항상 버전명에 당대 주요 트렌드 기술을 의미하는 약어를 붙였던 전통에 따라 현재 트렌드인 AI 기술을 지원한다는 뜻에서 'ai'를 달았다. 제니 차이 스미스 부사장은 “이름만 바꾼 게 아니라 작년 9월부터 지난 8개월 간 많은 기능을 추가해 기업에서 AI 를 활용한 앱을 훨씬 더 쉽게 개발하게 하도록 한다”며 “고객이 AI앱을 위한 데이터 사용을 수월하게 만들겠다는 의지를 담았다”고 설명했다. 여러 새로운 기능은 모든 유형의 데이터와 모델, 워크로드, 개발 환경 등을 단일 DB 엔진에서 지원하는데 초점을 맞춘다. 스미스 부사장은 “먼저 앱 개발자의 데이터 중심 앱 개발을 훨씬 더 단순화하고, 미션크리티컬 데이터와 워크로드에 대한 지원을 더 강화하며, AI 앱에 사용자의 데이터 사용을 더 단순하게 만드는 것”이라고 강조했다. 먼저 앱 개발 측면에서 중요한 신기능은 'JSON-관계형 듀얼리티 뷰' 기능이다. JSON 문서를 관계형 데이터 모델과 통합하는 기능이다. 비정형 데이터인 JSON 문서를 SQL과 관계형 테이블로 따로 가져오지 않고, 오라클 데이터베이스 23ai 내 단일 테이블에서 JSON 문서를 관계형 테이블과 함께 처리할 수 있게 한다. 스미스 부사장은 “오랫동안 앱 개발자가 어려워한 부분이 관계형 데이터 모델로 문서 데이터를 가져오는 것이었다”며 “개발자는 앱 오브젝트 안에 고객 주문 건이나 제품 정보 등의 데이터를 포함하는 걸 선호하는데, 이 오브젝트는 관계형 DB에 저장되는 방식과 상이해 ORM이란 별도 기술로 JSON문서와 관계형 데이터 모델을 통합시켜야 했다”고 설명했다. 그는 “ORM 기술을 적용할 때 앱과 데이터 저장 양쪽 가운데에 추가 계층이 생겨 효율성이 떨어지는데, 23ai의 JSON 관계형 듀얼리티 뷰 기능을 이용하면 추가로 존재했던 계층 하나를 없앨 수 있다”고 말했다. 그는 “개발자는 관계형 DB 테이블에서 선호하는 문서 유형을 듀얼리티 뷰로 함께 사용할 수 있다”며 “그 결과 이중으로 데이터를 가져가지 않아도 되고, 분석 쿼리나 분석 조인을 수행하기 매우 수월해졌다”고 강조했다. 그는 듀얼리티 뷰 기능을 JSON 문서뿐 아니라 그래프 분석에서도 유사하게 이용할 수 있는 '그래프 관계형 듀얼리티 뷰'도 함께 소개했다. 운영 DB에서 추가적으로 네오4J같은 그래프 DB를 이용하지 않고도 바로 그래프 분석을 수행하게 해준다. 미션크리티컬 데이터에 대한 부분에선 'RAFT 릴레이셔널 포 글로벌리 분산 데이터베이스' 기능을 소개했다. 합의 기반 복제를 가능하게 하는 기능이다. 글로벌리 분산 데이터베이스는 옛 '오라클 샤딩' 기능의 새 이름이다. 여러 지역에 오라클 데이터베이스를 분산하면서도 이를 가상의 단일 데이터베이스로 관리할 수 있다. 스미스 부사장은 “고가용성, 고확장성, 데이터 주권 등의 사례에서 유용한 기능”이라며 “새 버전에서 오라클 데이터가드와 골든게이트를 별도로 구성, 설치하는 과정을 거치지 않아도 되며, 이 기능을 활용해 5초 미만의 페일오버를 쉽게 누릴 수 있다”고 말했다. 그와 함께 '트루캐시'란 기능을 강조했다. 트루캐시는 쿼리의 일부를 캐시 영역으로 분산하는 기능이다. 그는 “그동안 중간의 캐시 계층에서 래디스가 많이 쓰였는데, 이는 개발자 스스로 캐시를 수작업으로 입력하고 정보를 매뉴얼하게 넣어야 하며, 유지보수와 관리를 추가로 해야 하는 불편을 야기했다”며 “트루캐시 안에선 보이지 않으나 인메모리로 프라이머리DB를 복제하는 오라클 데이터가드 기술을 적용해 자동으로 캐시를 구성하므로 개발자 스스로 해야 할 것도 없고 별도 캐시 제품도 구매하지 않아도 된다”고 밝혔다. 또 하나의 기능으로 '인 데이터베이스 SQL 파이어월'을 소개했다. 오라클 데이터베이스 23ai의 DB 커널 자체에 SQL 방화벽을 탑재한 것이다. 스미스 부사장은 “추가적인 외부 제품이나 기술을 구매하지 않아도 DB를 SQL인젝션 공격으로부터 보호할 수 있다”며 “정의되지 않고, 인증되지 않은 IP 플랜이 들어와 데이터를 공격하는 것을 막아준다”고 설명했다. AI 개발 관련해선 오라클 데이터베이스에 내장된 머신러닝과 AI 지원 기능을 언급했다. 오라클 데이터베이스 자체적으로 머신러닝 알고리즘을 내장했으며, 이 알고리즘으로 사기탐지, 분류, 시계열 분석 등의 업무를 수행할 수 있다. 머신러닝 알고리즘 운영이나 적용을 위해 데이터를 추출해 다른곳으로 이동시키지 않아도 된다. 오토ML을 지원해 머신러닝 개발에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 생성형 AI를 지원하기 위한 핵심 신기능은 'AI 벡터 검색' 기능이다. 오라클 데이터베이스 23ai는 단일 테이블에 벡터 정보를 담을 수 있고, 대규모언어모델(LLM)의 기업 내부 정보 접근을 위한 '검색증강생성(RAG)' 관련 별도의 벡터 DB를 구축하지 않아도 된다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 크게 향상된다. 스미스 부사장은 “AI 벡터 검색은 이미지, 비디오, PDF 같은 비정형 콘텐츠의 벡터 정보를 컬럼으로 저장하고 LLM의 유사성 검색을 지원한다”며 “단일 SQL 쿼리를 이용해 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 데이터 콘텐츠를 동시에 검색할 수 있다”고 말했다. 그는 “일부 벤더는 벡터 DB를 제품화해 판매하며 벡터 기능만 수행할 수 있게 만들지만, 오라클은 단일 DB 엔진에서 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 콘텐츠를 동시 사용하게 하는게 해법이라 생각한다”고 강조했다. 그밖에 AI 벡터 인덱싱 기능, 생성형 AI 성능을 높이기 위한 엑사데이터 시스템 소프트웨어 업그레이드도 소개됐다. 오라클 골든게이트 최신 버전은 오라클 데이터베이스23ai에 저장된 벡터 컬럼을 분산해 복제하도록 업데이트됐다. 랭체인이나 라마 인덱스와 같이 개발자가 선호하는 툴과 벡터 검색 기술을 통합 사용할 수 있게 했다. 그는 “오라클은 가장 높은 수준의 미션크리티컬한 워크로드를 일관성, 확장성, 가용성과 보안을 갖고 지원할 수 있다”며 “OCI의 생성형 AI 서비스와 통합 빌트인돼 오라클 데이터베이스23ai 사용자는 OCI의 AI 포트폴리오 전체를 쉽게 사용할 수 있으며, 어떤 형태의 배포 환경에서도 동일하게 사용할 수 있다”고 말했다. 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머, 오라클 기본 데이터베이스 서비스, 오라클 데이터베이스앳애저 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자에게 제공된다. 온프레미스용 오라클 데이터베이스 23ai의 정식 출시일정은 다음달 중 발표된다.

2024.05.09 14:29김우용

사람인, 'Ai 공고 코칭 서비스' 출시

HR 분야에 AI가 도입되면서 채용 효율을 높이고, 인사담당자의 업무 과중을 해소해 주는 해결사 역할을 하고 있다. 사람인(대표 김용환)은 기업 인사담당자의 채용 진행과정을 수월하게 하고, 불필요한 업무를 줄여주기 위해 'Ai 공고 코칭' 서비스를 출시했다고 23일 밝혔다. Ai 공고 코칭은 챗GPT와 사람인 AI LAB이 보유한 AI 추천 알고리즘이 적용된 서비스로, 채용 공고 작성 시 직무 맞춤형으로 공고 내용에 대한 피드백을 해준다. 채용 공고를 작성할 때, 동일 직군 공고 중 지원자에게 인기가 많은 공고에 사용되는 키워드를 AI가 추천해주며, 반복되는 문구는 자동으로 작성해준다. 또 인사담당자가 본문 작성을 완료했을 때, AI가 본문 내용을 검토하고 사람인 AI 알고리즘을 통해 공고에 가장 적합한 문구, 이미지, 제목 등을 추천해준다. 작성한 공고에 대한 분석은 평균 10초 내외로, 신속한 피드백을 받을 수 있다. 완성된 공고 결과를 바탕으로 AI가 코칭 점수를 분석해 보여주기도 한다. 이는 공고 완성도를 판별하기 위한 것으로 인사담당자가 기입 항목을 놓치거나, 상세 내용이 필요한 부분을 누락하지 않도록 도와준다. 또 코칭 이유를 명확하게 제공하는 설명 가능한 AI(XAI)를 구현했다. 챗GPT 기반의 생성형 AI를 자기소개서, 채팅 등의 서비스에 활용해 구직자의 취업 준비 과정을 효율화한 사람인은 향후 기업의 채용 과정에도 AI를 적극 활용해 기업 인사담당자의 업무 효율을 더 높일 계획이다.

2024.02.23 09:01백봉삼

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