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삼성전자서비스, 고객 서비스 최고 전문가 'CS 달인' 18명 선정

삼성전자서비스가 지난해 최고의 서비스로 고객에게 가장 좋은 평가를 받은 엔지니어 18명을 '2024년 CS(고객 만족) 달인'으로 선정했다. CS 달인은 고객이 서비스센터를 방문하거나 출장서비스를 통해 제품을 점검 받은 후 실시되는 '고객 만족도 조사'에서 연간 누적으로 가장 높은 점수를 받은 최상위 엔지니어를 선발하는 제도이다. CS 달인을 처음 선발한 2019년부터 6년간 서비스 엔지니어 중 84명만 달인에 선정됐으며, 2회 이상 중복 선정된 엔지니어가 18명에 불과할 정도로 경쟁이 치열하다. CS 달인은 고객의 직접적인 평가로 수상자를 선정해 객관성이 높고, 엔지니어에게는 최고의 영예로 서비스 품질 향상의 동기 부여가 되고 있다. 실제로 2019년 CS 달인 제도를 처음 도입한 이래 고객의 '서비스 만족도'가 13% 향상된 걸로 나타났다. 2024년 CS 달인에는 최고의 기술 역량을 겸비한 우수 엔지니어 18명이 선정됐다. 제품별로는 휴대폰 7명, 가전 10명, B2B(기업 대상 서비스) 1명이다. 이번에 CS 달인에 선정된 엔지니어들은 고객의 서비스 만족도가 전체 평균 대비 10% 이상 높은 점수를 받았다. 특히, 경상남도 사천센터 박선영 프로는 휴대폰 서비스에서 전국 1위를 차지하며 최초로 5년 연속 달인에 선정되는 전무후무한 기록을 세웠다. 서울에서 B2B 서비스를 담당하는 정동주 프로는 고객 만족도 조사에서 최초로 만점의 점수를 받았다. 기업 특성에 맞는 세심한 유지 관리 및 사전 점검 서비스로 최고 수준의 고객 만족을 이끌어 냈다는 평가다. 경기도 안산센터에서 가전제품 출장서비스를 담당하는 송영훈, 안진범 프로는 끊임없는 노력으로 입사 1년만에 달인에 동반 선정되는 영예를 안았다. CS 달인에 선정된 엔지니어에게는 인사 가점, 상패, 해외 CS 우수 기업 벤치마킹 등 혜택이 제공된다. 김영호 삼성전자서비스 대표이사 부사장은 "항상 고객을 먼저 생각하는 차별화된 서비스로 고객 최우선 가치를 실현한 임직원 여러분께 감사드린다. 앞으로도 고객이 만족할 수 있는 서비스 경험을 제공하기 위해 전 임직원이 함께 노력하겠다"고 말했다.

2025.01.12 09:30이나리

화웨이, IUCN과 케냐 산호초 보호 위한 Tech4Nature 프로젝트 출범

나이로비, 케냐 2025년 1월 11일 /PRNewswire/ -- 화웨이, 국제자연보전연맹(IUCN), 현지 파트너인 케냐 야생동물관리국(KWS)이 케냐의 키사이트-음푼구티 해양공원(Kisite-Mpunguti Marine Park) 및 보호구역의 산호초와 생물 다양성을 모니터링하고 보호하기 위한 Tech4Nature[https://www.huawei.com/en/tech4all/stories/tech4nature-technology-nature-conservation] 프로젝트의 첫발을 내디뎠다. Tech4Nature project partners at the launch event 화웨이의 TECH4ALL[https://www.huawei.com/en/tech4all] 이니셔티브와 IUCN 녹색목록(Green List)[https://iucngreenlist.org/]에 맞춰 3년 동안 추진될 이 프로젝트는 보호구역의 모니터링 및 관리의 효율성을 강화하는 게 목표다. 케냐 남부 해안에 위치한 키사이트-음푼구티 해양공원 및 보호구역은 현재 다음과 같이 다양한 자연 보호 문제에 직면해 있다. 불법 어업과 불법 어업 장소를 효과적으로 순찰하는 데 필요한 인력 부족 인기 있는 다이빙 장소인 주변 산호초 지역의 관광을 활성화해야 한다는 압력과 보호구역에 자리한 세 개의 산호섬에 대한 원격 모니터링 부족 산호초와 생물 다양성 보호의 중요성에 대한 지역 사회의 인식 결여 기술 중심의 모니터링을 뒷받침할 수 없을 만큼 미흡한 통신 네트워크 인프라 카디자 모하메드 화웨이 케냐 미디어 및 정부 관계 담당 이사는 "Tech4Nature는 화웨이의 디지털 포용 이니셔티브 TECH4ALL의 일환으로 추진되는 광범위한 프로젝트"라면서 "이 프로젝트는 우리 일상생활의 다양한 분야에서 기술과 혁신을 구현하고 글로벌 표준을 개선하면서 지속 가능한 생활 방식을 유지하는 방법을 모색한다"고 밝혔다. 비늘돔(parrot fish) 생물량과 개체 수를 포함해 해양 생물의 상태를 모니터링하는 데 수중 카메라와 사진 측량 및 오디오 모니터링 기술이 동원될 예정이다. 많은 산호초 생태계에서 비늘돔은 식습관 때문에 산호가 해조류와 조류에 의해 질식되는 것을 막는 데 도움을 주는 핵심 어종이다. 이 프로젝트는 또한 암초 생태계의 기질 덮개(substrate cover), 해초 덮개(seagrass cover), 그리고 각각 IUCN 적색목록(Red List)에서 멸종위기종과 취약종으로 분류된 바다거북(green turtle)과 병코돌고래(bottlenose dolphins)의 출현 여부도 모니터링할 계획이다. 이노센트 카벵가(Innocent Kabenga) IUCN 케냐 사무소 국가 대표는 "우리가 소개하는 기술은 케냐의 해양 생태계 보호의 획기적인 발전을 보여준다"면서 "이 기술은 해양 보호구역의 데이터 수집, 분석, 관리를 위한 최초의 모니터링 도구로 사용될 것"이라고 설명했다. 그는 이어 "이런 혁신 기술은 공원이 IUCN 녹색목록 인증을 획득할 수 있도록 지원하고, 관광객이 중시하는 지속 가능성 목표를 달성하며 미래 세대에 해양 공원의 혜택을 계속 누릴 기회를 선사한다"고 강조했다. 시각이나 청각을 통해 특정 표적 종을 인식하도록 훈련된 인공지능(AI)은 데이터를 기반으로 보호구역과 산호초 생태계 내 생물 다양성의 행동, 개체군, 분포에 대한 통찰력을 실시간으로 제공할 것이다. 이 시스템은 또한 불법 어획에 사용되는 어선을 식별하고, 사실상 실시간 개입이 가능하도록 경비원에게 경보를 보낼 수 있다. 공원과 감시탑을 커버하는 디지털 전력 솔루션과 개선된 네트워크 연결은 AI가 분석할 수 있도록 수집된 데이터를 클라우드 서버로 신속하게 전송할 수 있다. 이 프로젝트는 KWS와 야생동물 연구 및 훈련 연구소(WRTI)가 협력해 시행한다. Tech4Nature 파트너들은 프로젝트가 데이터를 기반으로 찾아낸 통찰력을 바탕으로 보호구역에서 목표로 하는 보존 조치를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 아단 칼라(Adan Kala) KWS 해안보호구역 선임 부국장은 "육지와 해양 생태계 모두에서 야생동물을 보호하고 보존하는 임무를 수행하려면 보유한 자원을 잘 이해해야 한다"면서 "우리는 화웨이 및 IUCN과 협력해 수중 카메라를 배치하고 해양 포유류, 산호, 어업에 대해 수집한 데이터 정보를 바탕으로 결정을 내리고 있다"고 말했다. 그는 이어 "이 기술은 우리가 매일 순찰할 수 없는 더 넓은 지역에 배치할 수 있기 때문에 밤낮으로 데이터를 수집해 정보에 근거한 올바른 결정을 내리는 데 도움을 주는 장점이 있다"고 덧붙였다. 또한 프로젝트에서는 시간이 지나면서 나타나는 생물 다양성의 변화뿐 아니라 위협을 받거나, 취약하거나, 멸종 위기에 처한 종을 포함해 다양한 종의 존재에 대한 인식을 높이기 위한 지역 사회의 지원도 펼쳐진다. 보호구역은 녹색표준 인증을 받는 걸 목표로 IUCN 녹색목록 표준에 따라 평가될 것이다. Tech4Nature 소개 화웨이와 IUCN은 기술 혁신을 통해 자연 보호의 성공을 확대하기 위해 2020년 Tech4Nature 글로벌 파트너십을 시작했다. Tech4Nature는 화웨이의 TECH4ALL 이니셔티브와 IUCN 녹색목록에 맞춰 8개국에서 11개의 대표 프로젝트를 지원해 보존 문제에 대한 맞춤형 솔루션을 제공했다. Tech4Nature 웹사이트: https://tech4nature.iucngreenlist.org/what-is-tech4nature/ TECH4ALL 소개 TECH4ALL은 장기적인 디지털 포용 이니셔티브이자 실행 계획이다. 혁신적인 기술과 파트너십의 지원을 받아 디지털 세계에서 포용과 지속 가능성을 촉진하도록 설계됐다. 화웨이 TECH4ALL 웹사이트: https://www.huawei.com/en/tech4all 엑스(X) 팔로우: https://x.com/HUAWEI_TECH4ALL

2025.01.11 21:10글로벌뉴스

"또 퇴사 결심했어!"...흑팀 멘토 조언은?

직장 내에는 세대·가치관·입장 차 등 다양한 이유로 갈등이 발생합니다. 그 때 그 때 멘토가 필요한 순간들이 많습니다. 이에 '흑백HRer: 오피스 멘토 대전' 코너를 통해 국내 HR 전문 기업 내 멘토들이 하나의 질문을 두고 각자의 '특급 솔루션'을 제안합니다. 흑vs백 2명의 전문가 의견을 꼼꼼히 비교해본 뒤, 더 와닿는 글에 추천과 댓글로 응원해주세요. 가장 많은 공감을 받은 우승 기업에게는 내년 '최고의 HRer' 수상의 영예가 주어집니다.[편집자 주] ■ 멘티가 멘토에게 ☞스타트업에 다니는 33세 직장인입니다. 어쩌다보니 한 회사에서 1~2년을 채우지 못하고 이직하는 경우가 잦았습니다. 벌써 4번째 회사인데요. 회사가 없어지기도 하고, 상사가 마음에 들지 않아서이기도 하고 각기 다른 이유로 이직을 했습니다. 지금 다니는 회사는 그래도 길게 다니고 싶었는데, 팀 분위기가 너무 안좋습니다. 동료들과 잘 지내지 못하면 회사 생활이 힘든 편인데, 계속 참고 다녀야 할지, 또 이직을 시도해야 할지 고민이 됩니다. ■ 흑팀(진학사 캐치) 멘토가 멘티에게 ☞어쩌다 보니 벌써 4번째 회사. 이번에는 오래 다니고 싶었지만, 팀 분위기가 너무 안 좋아 스트레스만 쌓입니다. 게다가 “이직이 잦으면 아무래도 더 꼼꼼히 본다더라”라거나 “이곳도 금방 떠나진 않을지 걱정된다더라”라는 이야기들이 들려오면, 괜히 마음이 무거워지기도 할 테고요. 그렇다고 무조건 참고 견디는 것이 정답은 아닙니다. 가장 중요한 것은 지금 상황을 차분히 분석하고, 해결 가능성을 점검한 뒤 이직을 결정하는 것입니다. 만약 이직을 택한다면, 잦은 이직에 대한 부정적인 인식을 어떻게 전환할지도 고민해 봐야 합니다. 위 상황과 비슷한 분들을 위해 적용 가능한 현실적인 솔루션을 단계별로 제안해 드립니다. 1단계: 문제를 파악하고, 해결 가능성을 점검하기 이직을 고민하기 전, 먼저 현재 회사의 문제를 명확히 파악하고 해결 가능성을 점검하는 것이 중요합니다. 질문자님의 사례처럼 팀 분위기가 고민이라면, 문제의 원인이 나와 동료 간의 갈등인지, 팀원들 간의 불화인지, 아니면 회사 전반적인 문화인지 객관적으로 분석해 봐야 합니다. 만약 나와 특정 동료 간의 갈등이라면, 점심 식사나 티타임을 통해 가벼운 대화를 시도해 보세요. 사소하지만 작은 소통이 때로는 관계 개선의 출발점이 되기도 합니다. 팀원들 간의 갈등이거나 내가 해결하기 어려운 문제라면, 리더와 대화하는 것도 좋은 방법입니다. 다만, 단순히 불만만 늘어놓기보다는 “팀 분위기를 개선해 다양한 협업을 해보고 싶다”는 긍정적인 메시지로 전달하는 것이 효과적입니다. 회사의 문화가 문제라면 개인의 노력만으로 해결하기 어려울 수도 있지만, 인사팀과 소통하거나 피드백 설문, 타운홀 미팅 등을 제안해 볼 수 있습니다. 이런 작은 노력이 당장 문제를 해결하진 못하더라도, 조직 내에서 변화를 위한 관심을 일으키고 논의의 출발점이 될 수 있습니다. 2단계: 이직을 결정했다면, 기준을 명확히 하기 위 방법들을 시도해 봤음에도 문제가 해결되지 않고 스트레스가 계속된다면, 이직을 고려할 수 있습니다. 다만 이 선택이 단순히 현재 상황을 피하려는 것이 아니라, 더 나은 환경에서 커리어를 성장시키기 위한 전략적 선택이어야 한다는 점을 기억해야 합니다. 먼저, 이전 이직 경험을 되돌아보며 자신만의 기준을 명확히 설정해야 합니다. 예를 들어, 이전 회사에서 어떤 점이 만족스러웠고, 어떤 점이 불만족스러웠는지 항목별로 정리해 보는 겁니다. 희망 연봉, 근무 분위기, 커리어 성장 가능성 등 세부 기준을 체크리스트로 만들어보는 것도 좋습니다. 그다음에는 이직하려는 회사가 이 기준을 충족하는지 점검해 봅니다. 다만, 회사의 문화와 팀 분위기는 공고나 공식 자료만으로는 확인하기 어려운 경우가 많습니다. 이럴 때는 현직자 리뷰를 참고하거나, 면접에서 “팀 문화와 커리어 성장을 지원하는 복지가 어떤 방식으로 운영되고 있나요?”처럼 구체적인 질문을 통해 확인할 수 있습니다. 3단계: 잦은 이직에 대한 부정적인 인식 전환하기 이직을 하기로 결심했다면, 우려했던 잦은 이직에 대한 부정적인 인식을 잘 관리해야 합니다. 핵심은 '이직의 원인'이 아닌 '경험과 성장'에 초점을 맞추는 것입니다. 상사와의 갈등, 팀 분위기, 업무 불일치 등 원인으로 이직을 설명하면 문제를 회피하기 위해 회사를 떠났다는 인상을 주기 쉽습니다. 대신, 이직을 통해 다양한 환경에서 경험을 쌓고 성장했다는 점을 강조하는 것이 좋습니다. 예를 들어 “다양한 스타트업에서 빠르게 적응하며 성과를 만들어낸 경험이 있습니다.” 또는 “이전 회사에서는 X 프로젝트를 성공적으로 마무리하였고, 이를 기반으로 다음 회사에서는 Y로 발전시키는 결과를 만들었습니다”와 같이 어필할 수 있습니다. 또 '장기적으로 함께 성장할 회사'를 찾고 있다는 의지를 명확히 표현하는 것도 중요합니다. 잦은 이직의 의미가 '문제의 반복'이 아니라, 다양한 경험 속에서 '자신에게 맞는 회사를 찾고자 하는 과정'이라는 점을 강조하면 좋습니다. 이직이 보편화된 요즘이지만, 잦은 이직에 대한 걱정은 여전히 존재합니다. 중요한 건 자신의 커리어와 가치를 어떻게 정의하고 설계하느냐입니다. 현재 상황을 차분히 점검하고, 필요하다면 전략적으로 더 나은 선택을 준비해야 합니다. 어떤 선택을 하든, 지금 고민하는 과정은 앞으로의 커리어 여정에서 분명히 값진 자산으로 남을 겁니다. 이 글이 더 나은 커리어와 환경을 찾는 데 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다. ■ 같은 질문에 대한 백팀(사람인) 솔루션 보러 가는 법 네이버 뉴스일 경우 본문 하단 'ZDNET KOREA 주요뉴스' 목록 중 백팀 기사 클릭 지디넷코리아 기사일 경우 위 '관련 기사' 목록 중 백팀 기사 클릭 Daum 뉴스일 경우 본문 하단 '지디넷코리아에서 직접 확인하세요' 중 백팀 기사 클릭 이 글은 회사가 아닌 개인의 의견입니다. 기획 취지를 고려한 긍정적인 피드백(추천/댓글) 부탁드립니다. HR전문가들의 멘토링이 필요한 직장 내 고민(사연)은 paikshow@zdnet.co.kr로 보내주세요.

2025.01.11 08:00김정현

[기고] 산업 경계를 넘어서는 AI 혁신, 최적의 인프라에서 시작된다

비즈니스 환경이 급속도로 진화하면서 기업들은 끊임없이 생산성 향상과 데이터 활용, 사용자 경험 개선을 추구하고 있다. 이러한 변화 속에서 인공지능(AI)은 기업들의 핵심 과제를 해결할 강력한 도구로 주목받고, 많은 기업은 AI 도입을 통해 경쟁력을 강화하려 노력하고 있다. 산업별 AI 활용 현황과 전망 다양한 산업 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 유통 업계에서는 AI 기반 분석을 통해 재고 관리를 최적화하고 개인화된 고객 서비스를 제공하면서 매출 증대와 고객 만족도 향상을 동시에 달성하고 있다. AI는 고객의 구매 패턴을 분석해 최적의 재고 수준을 유지하고 각 고객에게 맞춤형 상품을 추천함으로써 구매 전환율을 높이는 데 기여한다. 의료 분야에서는 예측 분석과 머신러닝을 활용해 진단 정확도를 높이고 환자 치료 결과를 개선하고 있다. AI 알고리즘은 의료 영상을 분석해 초기 단계의 질병을 발견하고 환자의 의료 기록을 바탕으로 최적의 치료 방법을 제시한다. 이를 통해 의료진은 더 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있다. 금융권에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입해 실시간 금융 사기 탐지와 자동화된 거래 전략을 구현하고 있다. AI는 수많은 거래 데이터를 실시간으로 분석해 이상 거래를 감지하고 시장 동향을 예측해 최적의 투자 전략 수립을 지원한다. 제조업에서는 AI 기반 예측 유지보수로 설비 다운타임을 최소화하고 생산 효율을 높이고 있다. 센서에서 수집된 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 설비 고장을 사전에 예측하고, 최적의 유지보수 시점을 제시함으로써 생산 중단을 방지한다. 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어진다. AI 워크로드의 특성과 인프라 요구사항 AI 워크로드는 모델 학습과 실행, 유지관리에 있어 특별한 요구사항을 가진다. 예측 분석, 자연어 처리, 이상 징후 감지, 이미지 인식, 추천 시스템 등 각각의 워크로드는 고성능 컴퓨팅 자원과 대용량 스토리지가 필요하다. 특히 딥러닝 모델은 수십에서 수천억 개의 파라미터를 처리해야 해 강력한 GPU 성능이 요구된다. AI 인프라의 핵심 요소는 강력한 컴퓨팅 성능이다. GPU와 같은 가속기는 복잡한 연산을 병렬로 처리해 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 크게 향상시킨다. 또한 지속적으로 증가하는 데이터 규모에 맞춰 스토리지 시스템은 높은 확장성과 처리 성능을 갖춰야 한다. 네트워크 인프라도 중요한 요소다. AI 워크로드는 대량의 데이터를 빠르게 이동시켜야 해 고속 네트워크가 필수다. 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 경우 낮은 지연시간이 매우 중요하다. 보안 역시 간과할 수 없다. AI 시스템은 데이터 보호와 규정 준수를 위한 강력한 보안 기능을 제공해야 한다. AI 도입의 현주소와 미래 전망 2023년 맥킨지 설문조사에 따르면 66%의 조직이 AI를 도입하는 탐색 또는 파일럿 단계에 있는 것으로 나타났다. 이는 AI 도입에 여전히 많은 과제가 있음을 시사한다. 하지만 AI 시장은 2027년까지 1천510억 달러 규모로 성장이 예측되며 기업들의 AI 투자도 꾸준히 증가할 것이다. AI 도입의 성공을 위해서는 명확한 전략과 로드맵이 필요하다. 기업은 자사의 비즈니스 목표와 환경에 맞는 AI 활용 사례를 발굴하고 이를 단계적으로 구현해 나가야 한다. AI 시스템의 구축과 운영을 위한 전문 인력 확보와 교육도 중요하다. HS효성인포메이션시스템은 고성능 컴퓨팅과 AI 워크로드를 위한 통합 AI 플랫폼을 제시하고 있다. 검증된 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 데이터센터 AI 인프라의 설계, 배포, 관리를 획기적으로 단순화하고, AI 소프트웨어부터 GPU 서버, 네트워킹, 스토리지에 이르는 모든 구성 요소를 단일 벤더를 통해 제공한다. 현재 가장 많이 도입되고 있는 H100 GPU의 경우 최대 128개 노드까지 확장 가능한 최고 성능의 AI 개발 환경을 지원한다. NVMe 플래시 기반의 고성능 스토리지 시스템은 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리한다. AI는 기업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 동력이다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 적절한 인프라 구축과 함께 명확한 활용 전략이 필요하다. 기업들은 자사 비즈니스 환경과 목표에 맞는 AI 솔루션을 선택하고 이를 효과적으로 구현할 수 있는 파트너십을 구축해야 한다. AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 기술적 준비와 함께 조직의 문화와 프로세스도 함께 변화해야 한다. 이러한 종합적인 접근을 통해 기업은 AI를 통한 진정한 디지털 혁신을 이룰 수 있다.

2025.01.10 23:26정문종

한-미 연구진, 고해상도 구현 가능한 단원자 기반 양자LED광원 개발

한-미 연구진이 단원자에 기반한 양자 LED 기술을 개발했다. 이 기술은 고해상도 디스플레이 등에 활용 될 수 있다. POSTECH(포항공과대학교)은 단일 원자로 구성된 발광소재에 전하를 주입, 빛을 만들어내는 '양자 LED 광원' 기술을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 연구는 신소재공학과 김종환 교수·통합과정 박규나 연구생 연구팀이 시드니공대 이고르 아로노비치(Igor Aharonovich) 교수팀이 공동으로 진행했다. 이 연구결과는 나노·양자 광학 분야 학술지 '나노 레터스(Nano Letters)' 표지 논문(front cover)으로 최근 게재됐다. 양자 광원은 광자를 하나하나 정밀하게 방출하거나 여러 광자를 서로 얽힌 상태로 만들어 정보를 전달한다. 그러나 이를 구현하기 위해서는 극저온 냉각 상태가 필요하다. 양자점 LED 광원 구현도 마찬가지다. 연구팀은 전자를 개별 원자 수준의 극단적으로 작은 공간에 가두는 방법으로 상온에서도 우수한 LED 양자 광원 특성을 발현시켰다. 이 발현에는 '육각형 붕소질화물(hBN)'을 활용했다. hBN은 소재 내부에서 발생하는 다양한 원자 결함에 전자를 안정적으로 가두어 둘 수 있는 흥미로운 발광소재다. 하지만 넓은 밴드갭 때문에 전기로 전하를 주입하기 어려워 그동안 LED 소자 구현이 어려웠다. 빛을 내려면 전자와 정공이 재결합해야 한다. 그러나 전하가 충분히 주입되지 않으면 재결합이 어려워져 빛 방출 효율이 떨어지기 때문이다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 반데르발스 힘을 활용해 각 층들을 안정적으로 결합한 '그래핀-hBN-그래핀' 반데르발스 터널링 구조를 설계했다. 그래핀은 뛰어난 전기적 특성으로 전자를 hBN의 내부까지 빠르게 이동시킬 수 있으며, 도핑을 통해 전자의 에너지 상태를 조절하여 전하 주입 효율을 극대화한다. 또한, 주입된 전하가 hBN 내부의 원자 결함에 집중되도록 유도했다. 그 결과 전자와 전공의 재결합을 통해 가시광선부터 근적외선까지 폭넓은 파장에서 빛을 방출하는 데 성공했다. 연구팀의 소자는 기술적 한계를 극복하고, 상온에서도 안정적으로 작동했다. 박규나 연구생(논문제1저자)은 “hBN 점결함에 전하를 주입하여 효과적으로 빛을 방출시킬 수 있는 LED 광원 기술을 구현했다”라며, “이 기술은 차세대 광전자 소자와 양자 기술의 응용에 새로운 가능성을 열어줄 것”이라며 이번 연구의 의의를 설명했다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자사업, 기초과학연구원 (IBS), 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터육성지원사업 지원을 받아 수행됐다.

2025.01.10 17:45박희범

"XR 세계서 명상"…엔피-카이스트 공동 연구

확장현실(XR) 콘텐츠 전문기업 엔피(NP)는 카이스트 뇌인지과학과와 공동 연구로 'XR 명상 앱'을 개발 중이라고 10일 밝혔다. XR 명상 앱은 일상에서 누구나 명상의 긍정적인 효과를 경험할 수 있도록 하는데 목표를 두고 있다. 새해 상반기에 공개를 앞두고 있다. 이번 공동 연구로 엔피는 자체 보유한 XR 콘텐츠 제작 기술에 카이스트의 신경과학적· 공학적 전문성을 결합해 기존 명상 콘텐츠와는 차별화된 사용자 맞춤형 XR 명상 콘텐츠를 선보일 계획이다. 엔피가 개발하는 XR 앱은 가상현실(VR) 헤드셋과 XR 스마트 글래스 같은 XR 기기에 최적화된 콘텐츠로, 사용자가 영상을 보면서 명상을 경험하도록 설계된다. 스마트워치와 스마트링 등 웨어러블 기기와 연동해 개인의 신체 상태를 실시간 분석한 뒤 맞춤형 명상에 몰입할 수 있다. 프로젝트에 참여 중인 카이스트 뇌인지과학과 박형동 교수 연구팀은 웨어러블 기기로 수집한 생체 데이터 및 감정상태 측정 문진 결과를 통합적으로 분석해 사용자별 최적의 명상 콘텐츠를 추천하는 초개인화 AI 알고리즘을 개발한다. 이번 공동 연구를 진행하는 카이스트 뇌인지과학과는 정재승 교수를 비롯하여 뇌와 신체의 상호작용을 연구하는 다수의 연구진이 소속돼 있다. 특히 명상 전문가 김완두(미산) KAIST 명상과학연구소장과 협업으로 콘텐츠의 전문성을 강화하고 있다. 백승업 엔피 대표는 "카이스트와의 공동 연구로 개발하는 'XR 명상 앱'은 단순 엔터테인먼트 콘텐츠를 넘어 사용자 일상에 실질적인 변화를 가져오는 XR 킬러 콘텐츠가 될 것"이라며 "영상에 익숙해진 현대 세대에 적합한 혁신적인 명상 콘텐츠가 될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 카이스트 뇌인지과학과 학과장 정재승 교수는 "카이스트 뇌인지과학과는 국내 최초로 명상 과학을 연구하는 명상과학연구소를 설립하고 뇌신경 및 인지심리학적 방법론을 활용해 명상 효과를 검증하고 알리는데 앞장서고 있다"며 "이번 공동 연구를 통해 많은 사용자들이 과학적으로 검증된 명상의 긍정적인 효과를 경험할 수 있기를 기대한다"고 전했다. 한편 엔피는 지난 3일 진행된 카이스트 명상과학연구소 개관식 및 명상 과학 포럼에 참석해 개발 중인 XR 앱의 체험 프로그램을 운영했다.

2025.01.10 17:22신영빈

[ZD SW 투데이] 라이너, 엔지니어링 직군 대규모 채용 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆라이너, 엔지니어링 직군 대규모 채용 라이너가 3년 이상 경력자를 대상으로 엔지니어링 직군 12개 포지션에서 대규모 채용을 진행한다. 서류 접수는 오는 11일부터 31일 자정까지며 최종 합격자에게는 1년 이상 재직 조건으로 사이닝 보너스 500만원이 지급된다. 채용 분야는 프론트엔드, 백엔드, 머신러닝, 데이터 보안 등 다양한 엔지니어링 직군으로 포지션별로 과제 전형과 인터뷰가 진행된다. 라이너는 글로벌 유저 비율이 높은 인공지능 검색 서비스 기업으로 자율적이고 협력적인 조직문화를 갖추고 있다. ◆안랩, 2025년 데이터바우처 지원사업 공급기업 선정 안랩이 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 주관하는 '2025년 데이터바우처 지원사업'의 공급기업으로 선정돼 차세대 위협 인텔리전스 플랫폼 '안랩 TIP'에 기반한 '사이버 위협 정보'를 제공한다. 해당 정보는 위협침해지표 기반 최신 보안 데이터와 주요 보안 소식을 포함하며 수요기업은 이를 서비스 개발과 운영 효율화 등 다양한 비즈니스 분야에 활용할 수 있다. 안랩은 지난 2020년부터 6년 연속 데이터바우처 지원사업의 공급기업으로 참여하며 중소기업과 소상공인에 보안 데이터를 지원해왔다. '안랩 TIP'은 다수 센서로 수집한 데이터를 기반으로 실시간 위협 정보를 제공하며 다크웹과 텔레그램 등의 계정 유출 정보를 수집하는 등 포괄적인 위협 인텔리전스를 제공하는 플랫폼이다. ◆메타플라이어, CES 2025서 AI 활용 지역 맞춤 콘텐츠 제작 기술 첫 공개 메타플라이어가 라스베이거스에서 열린 CES 2025에서 인공지능을 활용한 지역 맞춤형 콘텐츠 제작 기술을 처음 공개했다. 이 기술은 관광 데이터를 학습한 인공지능을 통해 지역별 고객층에 최적화된 콘텐츠를 자동으로 생성하고 분석하는 기능을 제공하며 상반기 상용화를 목표로 하고 있다. 이번 CES에서 메타플라이어는 마케팅 자동화와 고객 관계 관리 기능 등 다양한 마케팅 솔루션을 소개하며 현장에서 호응을 얻었다. 방문객을 대상으로 한 마케팅 사례 시연과 경품 추첨 이벤트를 통해 효율적인 마케팅 방안을 선보이며 글로벌 시장 도약을 위한 기반을 마련했다. ◆폴리머라이즈, K-스타트업 그랜드챌린지 우승 폴리머라이즈가 '2024 K-스타트업 그랜드 챌린지'에서 전 세계 114개국 1716개 팀을 제치고 1위를 차지했다. 클라우드 기반 물질 정보학 플랫폼을 제공하는 폴리머라이즈는 혁신적인 인공지능 기술을 활용해 연구개발 비용을 절감하고 신소재 개발을 가속화하는 능력을 인정받았다. 폴리머라이즈는 카이스트 인공지능 연구팀과 협력해 한국 연구개발팀을 확충하며 주요 소재 기업과 10개 이상의 POC 프로젝트를 진행 중이다. 또 화학 소재 대기업과의 계약을 통해 한국 시장 파이프라인을 확대하고 있으며 올해 한국 팀 인원을 두 배로 늘려 한국을 핵심 거점으로 삼을 계획이다. ◆KSTEC, 코스메카코리아 '생산계획 및 스케줄링 프로젝트' 수주 KSTEC이 글로벌 화장품 제조생산 전문기업 코스메카코리아의 생산계획 및 스케줄링 프로젝트를 수주했다. 코스메카코리아는 화장품 업계 최초로 K-스마트등대공장에 선정된 기업으로 최근 스마트팩토리 통합관제실을 개소하며 디지털 혁신을 통한 스마트팩토리 고도화에 박차를 가하고 있다. 이번 코스메카코리아의 생산계획 및 스케줄링 프로젝트는 K-스마트등대공장 사업의 일환으로 2~3년에 걸쳐 진행될 예정이다.

2025.01.10 17:12조이환

[신간] 고객이 스스로 찾아오는 브랜드 검색 마케팅

인터넷을 넘어 모바일 시대가 되면서 소비자들의 행태가 많이 달라졌다. 그에 맞춰 마케팅 개념도 크게 달라지고 있다. 이젠 고객의 자발적인 '검색 행동'이 중요한 시대가 됐다. '고객이 스스로 찾아오는 브랜드 검색 마케팅'은 '검색'이란 키워드를 통해 마케팅의 새로운 패러다임을 제시하는 책이다. 마케팅의 본질은 '고객의 문제 해결'이다. 고객의 숨겨진 욕구를 파악하고, 이를 해결하는 과정에서 가치를 창출하는 것이 핵심이다. 단순히 제품을 판매하는 것을 넘어, 기업과 고객이 함께 미래를 디자인 하는 활동이다. 이런 마케팅 대중화의 핵심이 브랜드 검색이다. '브랜드 검색 마케팅'이란 고객의 검색 행동을 유도하고, 이를 통해 브랜드 인지도와 구매 의향을 높이는 효과적인 전략이다. '고객이 스스로 찾아오는 브랜드 검색 마케팅'은 기업의 성장과 고객 만족을 동시에 달성하는 효과적인 마케팅 방법론을 제시하고 있다. 특히 풍부한 현장 경험을 자랑하는 저자는 이론적인 얘기만 나열하는 데 그치지 않고, 실제 사례를 통해 좀 더 실감나게 설명해준다. 저자는 일본의 대형 백화점 마루이에서 현장 고객과 직접 접촉하며 고객의 진짜 니즈를 파악하는 법을 배웠다. 또 라쿠스루라는 스타트업에서 마케팅 책임자로 브랜드 검색량을 폭발적으로 증가시키면서 회사의 성장을 이끌어내기도 했다. 이런 경험에 더해 저자는 네슬레 재팬, 패밀리마트 등 마케팅을 성공적으로 수행해 온 마케터들과 인터뷰를 통해 현장의 목소리를 생생하게 담아냈다. '경쟁을 넘어 시장을 압도하는 검색 행동 설계와 동영상 행동전략'이라는 부제는 이 책이 어느 쪽을 지향하고 있는 지 잘 보여주고 있는 것 같다. (타베 마사키 지음/ 리스닝마인드 팀 옮김, 책만)

2025.01.10 16:50김익현

오픈AI·메타도 쓰는 'AI 엔진' 합성데이터…"안전성 검증 필요"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI) 모델 개발에 필요한 데이터가 고갈된다는 전망이 이어진 가운데 '합성데이터'가 대안으로 떠오르고 있다. 개인 식별정보나 민감정보 노출 없이 이용할 수 있다는 이점이 있지만 완전히 안심할 수 없다는 목소리가 높아지고 있다. 합성데이터에도 개인정보나 원본 데이터가 포함됐다는 이유에서다. 최근 AI 모델 복잡성이 늘면서 훈련에 필요한 데이터양도 증가한 추세다. 그러나 업계는 개인정보보호법 등 규제 이슈로 인해 모든 데이터를 자유롭게 수집·이용할 수 없다. 데이터 생성 속도도 한정적이다. 합성데이터가 주목받는 이유다. 이미 오픈AI를 비롯한 구글, 메타 등 빅테크는 모델 훈련에 합성데이터를 활용하고 있다. 합성데이터는 원본 데이터 형식과 구조·분포 특성을 학습해 생성된 가상데이터다. 가상 데이터기 때문에 원본 데이터에 있는 개인 식별정보나 민감정보를 노출하지 않고 데이터를 자유롭게 공유, 활용할 수 있다는 이점이 있다. 문자 등으로 이뤄진 정형데이터뿐 아니라 이미지, 동영상 형태인 비정형데이터가 합성데이터로 제작될 수 있다. 기업은 AI와 소프트웨어(SW) 개발에 필요한 의료·금융 데이터 등 민감·특수 데이터를 합성데이터로 대체할 수 있다. 합성데이터를 만들어 고객사에 납품하는 개발사도 늘고 있다. 해당 개발사들은 고객사에 부족한 데이터 종류를 AI로 제작해 채운다. 이를 통해 고객사는 데이터 제작 시간과 비용을 기존보다 줄일 수 있다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "실제 데이터를 수집하기 어렵거나 극단적인 케이스가 포함된 데이터를 AI 합성으로 얻을 수 있다"며 "데이터 수집·라벨링 과정이 생략돼 데이터 취득비용을 줄이고 신속히 학습할 수 있다"고 강조했다. 김 대표는 합성데이터가 다양한 산업에서 작동하는 모델 기능을 올릴 것으로 예측했다. 그는 "특히 합성데이터는 국내외 제조 분야나 국방, 물리보안용 AI 모델에 유용할 수 있다"며 "취득하기 어려운 제조 결함이나 중대재해 사고, 화재, 드문 보안 이슈 데이터를 합성데이터로 채움으로써 모델 성능을 올리고 실제 위험에 대처할 수 있다"고 덧붙였다. 업스테이지는 향후 합성데이터 생산 노하우가 개발 전략으로 자리 잡을 것이라고 봤다. 업스테이지 관계자는 "합성데이터를 고품질 정형 데이터로 적절히 융합해야 한다"며 "기업들이 자신에 맞는 융합 방식을 찾으면 그만큼 비용효율적인 대체제가 없을 것"이라고 강조했다. 이어 "각 기업이 같은 합성데이터를 이용해도 회사 기술력에 따라 모델 성능은 다를 것"이라고 설명했다. 정부도 합성데이터에 관심…"검증 시스템 강화 필요" 정부도 최근 합성데이터 생성과 활용에 필요한 가이드라인을 제시했다. 개인정보보호위원회는 지난달 '합성데이터 생성·활용 안내서'를 내놨다. 기업, 기관이 개인정보보호법을 준수하면서 합성데이터를 생성하고 활용하는 방법과 절차를 제공하기 위해서다. 발간된 보고서에 따르면 국내 합성데이터 생성 절차는 사전 준비부터 합성 데이터 생성, 안전성·유용성 검증, 심의윈회 평가, 활용·안전한 관리로 총 5단계로 이뤄졌다. 다만 전문가들은 합성데이터를 이용한다고 해서 모든 개인정보보호 이슈를 피할 수 있는 건 아니라고 주장했다. 합성데이터에도 개인정보가 포함될 수 있으며, 정보 편향성을 일으킬 수 있다는 이유에서다. 이에 합성데이터를 검증할 수 있는 시스템 구축도 중요해질 것이라고 입을 모았다. 업계 관계자는 "합성데이터 자체가 허위 정보나 편향된 정보를 생성할 수 있다"며 "합성데이터 내 개인정보가 재식별될 가능성도 배제할 수 없다"고 설명했다. 또 "합성데이터 품질이 낮은 상태에서 AI 학습에 활용되면 모델 성능 자체가 떨어질 수밖에 없다"며 "합성데이터 생성뿐 아니라 이를 검증할 수 있는 시스템 강화도 필요할 것"이라고 덧붙였다. 합성데이터에 개인정보가 포함될 수 있다는 주장도 나왔다. 개인정보위 안내서에 따르면 특히 부분 합성데이터에는 합성데이터 기록과 원본데이터 기록 간 연결 가능성이 높다. 활용 과정에서 개인정보보호 침해 등 안전 가능성이 낮아질 수 있다는 지적이다. 이에 수집 목적과 익명 정보 여부 등 합성데이터 성격에 따라 동의 필요성 등 적법요건 확인이 필요하다는 분위기다. 이 외에도 개인정보위는 비정형 합성데이터에 대한 연구가 추가로 필요하다고 지적했다. 이미지가 아닌 영상, 음성 및 멀티모달 데이터 등 다양한 비정형 합성데이터에 대한 안내도 추후 과제로 남아있다고 설명했다.

2025.01.10 16:13김미정

강동경희대학교병원 "새해 최상 진료는 밝은 인사로”

강동경희대학교병원이 지난 7일 별관 강당 차우영홀에서 “'HI! LIGHT HIGH CARE' 최상의 진료는 밝은 인사로부터”란 2025 고객감동 구호를 선포했다. 병원은 고객 감동의 출발선은 '밝은 인사'로부터 시작된다고 강조하며 4가지 실천 다짐도 전했다. 4가지 실천 다짐은 CARE의 알파벳 한 글자씩에 의미를 담았다. 각 내용은 '▲C(Communicate) 항상 존중과 예의를 갖춰 소통하겠습니다 ▲A(Ask) 더 궁금하거나 필요한 사항은 없는지 확인하겠습니다 ▲R(Respond) 먼저 다가가 적극적으로 도와드리겠습니다 ▲E(Encourage) 공감과 격려로 환자의 마음을 어루만지겠습니다' 등이다. 실천 다짐 공표에 이어서는 '함께해요 밝은인사'를 주제로 만든 강동경희대학교병원 CS슬로건송 발표도 진행됐다. 또 선포식 전 미리 진행했던 슬로건송 쇼츠챌린지 공모전에 대한 시상식도 열렸다. 이날 병원 여러 부서에서 슬로건송에 맞춰 안무와 각색을 통해 제작한 쇼츠 영상을 함께 시청하며 슬로건의 의미를 다시 생각하는 시간도 가졌다. 이어 환자 경험 향상과 진료 상담 기술 노하우를 교육하는 총 4명의 의사직 CS 강사와 부서 내 환자 중심 문화를 전파하고 환자 경험 향상 활동을 선도하는 총 85명의 환자 경험 코디 위촉식도 열렸다. 의사직 CS 강사에게는 CS 강사 배지를, 환자 경험 코디에는 전용 사원증 케이스를 수여하며 앞으로의 활약상을 독려했다. 또 지난 환자 경험 평가에서 전국 1위를 달성한 한림대학교 한강성심병원의 이장현 진료지원팀장을 강사로 '환자 경험 평가 전국 1위 전략 One-Point UP!'이란 주제로 CS 특강을 진행했다. 행사는 강동경희대병원의 차별화된 서비스를 소개하는 '환자 경험 평가 Action Plan' 발표로 마무리됐다. 이우인 원장은 “밝게 인사하기 실천을 통해 긍정적인 조직문화가 한층 더 활성화될 것으로 기대한다”라며 “슬로건 선포식을 필두로 전 교직원이 합심해 환자 중심병원으로 한 단계 더 도약해 나가자”라고 격려했다.

2025.01.10 15:55김양균

"정부 믿었는데"...AI교과서 오락가락 정책에 에듀테크 '패닉'

인공지능 디지털교과서(AI 교과서) 사업을 추진해 온 에듀테크 기업들이 갑작스러운 정책 변화로 벼랑끝에 섰다. 지난달 말 국회에서 초·중등교육법 개정안이 통과되며 AI 교과서가 '교육자료'로 재분류되고 관련 예산까지 삭감된 탓이다. 기업들은 혼란 속에 투자금 손실이 불가피하고, 사업 계획을 대폭 수정해야 하는 상황에 놓였다. 10일 관련 업계에 따르면, 오는 13일 한국교과서협회를 중심으로 AI 교과서를 개발한 기업들은 국회 근처에서 기자회견을 열고 AI 교과서의 지위 유지를 촉구할 예정이다. 업계 관계자들이 한자리에 모이는 것은 이례적인 일로, 업계는 정부의 정책 변화로 심각한 피해가 우려된다며 공동 성명을 발표하기로 했다. AI 교과서는 윤석열 정부가 추진한 정책으로, 올해 3월부터 전국 초등학교 3·4학년, 중학교 1학년, 고등학교 1학년을 대상으로 전면 도입할 계획이었다. 그러나 지난달 26일 국회 본회의에서 AI 교과서를 교과서가 아닌 '교육자료'로 재분류하는 내용을 담은 초·중등교육법 개정안이 통과되면서 상황이 급변했다. AI 교과서가 교과서 범위에서 제외되고 교육자료로 분류됨에 따라 예산 지원과 의무 지정 대상에서도 빠지게 됐다. 교육자료는 지원 범위가 축소되며, 학교장의 선택에 따라 도입 여부가 결정된다. 이에 AI 교과서 도입 사업 전반에 차질이 우려된다. 해당 법안이 야당 주도로 본회의를 통과한 만큼, 정부 여당은 재의 요구권(거부권)을 행사해야 한다는 입장을 내놨다. AI 교과서를 개발해온 업계는 이번 정책 변화에 망연자실한 상태다. 업계 관계자들은 정부 정책을 믿고 수년간 사업을 준비해 왔으나, 갑작스러운 정책 변화로 큰 손실이 불가피하다는 입장이다. 업계 한 관계자는 “AI 교과서를 준비하며 대규모 인력 채용과 투자를 진행했지만, 사업 방향의 급격한 변화로 내부 혼란이 커지고 회사의 경영에도 심각한 영향을 미쳤다”고 말했다. 또 다른 관계자는 “정부를 믿고 개발에 뛰어들었는데, 정책이 이처럼 흔들리면 앞으로 어떤 기업이 정부 정책을 믿고 따를 수 있을지 의문”이라면서 “투자한 시간과 비용을 고려할 때 기업들 입장에서는 막대한 손해”라고 토로했다. 이어 “출판업계가 이렇게 한목소리로 정부에 호소하는 일은 처음”이라며 “그만큼 이번 사안은 심각하다. 교육업계 전반에 걸쳐 큰 피해가 예상된다”고 덧붙였다. 이달 17일 국회 교육위원회 청문회에서는 AI 교과서의 내용, 도입 추진 과정, 기대효과와 문제점 등을 검증할 예정이다. 이주호 부총리 겸 교육부 장관을 비롯해 교육부 관계자, AI 교과서 개발업체 대표, 교사 등 18명의 증인과 13명의 참고인이 증언에 나선다.

2025.01.10 15:53안희정

AI도 기억 헷갈린다…'지식 충돌' 왜 생기나

칭화대학교와 케임브리지대학교 공동 연구팀이 발표한 최신 연구에 따르면, 대형언어모델(LLM)이 지식을 처리하는 과정에서 세 가지 유형의 '지식 충돌' 현상이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 충돌은 특히 실제 응용 환경에서 노이즈와 잘못된 정보가 흔한 상황에서 모델의 신뢰성과 성능에 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 진실과 거짓 사이에서 혼란스러운 AI, 지식충돌의 주요 원인 대형언어모델의 지식충돌은 시간적 불일치와 잘못된 정보 오염이라는 두 가지 주요 원인에서 비롯된다. 시간적 불일치는 과거 데이터로 학습된 모델이 현재의 정보와 맞지 않을 때 발생하는데, 이는 모델의 사전학습 패러다임과 모델 확장에 따른 비용 증가로 인해 더욱 심화될 것으로 예상된다. 잘못된 정보로 인한 오염의 경우, 검색된 문서나 사용자 대화에서 의도적으로 조작된 정보가 유입될 때 발생하며, 실험 결과 모델의 성능을 최대 87%까지 저하시키는 것으로 나타났다. 세 갈래로 나뉜 AI의 혼란: 문맥, 정보, 기억의 충돌 대형언어모델의 지식충돌은 크게 문맥-기억 충돌(Context-Memory Conflict), 문맥간 충돌(Inter-Context Conflict), 내부기억 충돌(Intra-Memory Conflict)로 구분된다. 문맥-기억 충돌은 모델의 파라미터에 저장된 지식과 외부에서 주입되는 문맥 정보가 상충할 때 발생한다. 문맥간 충돌은 검색 증강 생성(RAG) 기술 사용 시 검색된 여러 문서들 사이의 정보가 서로 모순될 때 발생하며, 실험 결과 잡음률이 0.8을 초과하면 모든 모델의 성능이 20% 이상 감소했다. 내부기억 충돌은 모델 내부의 지식 표현이 서로 일관되지 않을 때 발생하는 현상이다. 충돌하는 정보 앞에서 AI의 선택은 제각각 실험 결과는 모델들의 행동 패턴이 매우 다양함을 보여줬다. ChatGPT, GPT-4, PaLM2는 모델에 내재된 지식을 선택할 확률이 60% 이상이었으나, 다른 모델들은 주어진 문맥 정보를 80% 이상 선택했다. 특히 대화가 진행되면서 AI의 믿음 체계 변화 비율은 20.7%에서 78.2%까지 증가했다. 더욱 우려되는 점은 GPT-4조차도 FaVIQ 테스트에서 32%의 불일치율을 보였다는 것이다. "거짓말을 하고 있어요": AI의 자체 모순 감지 능력 모델의 자체 모순 탐지 능력도 평가되었다. GPT-4는 문서 내 모순을 발견할 확률이 70% 이상으로 가장 우수했으나, 다른 모델들은 50% 미만의 성능을 보였다. CONTRADOC 데이터셋을 통한 실험에서는 감정이나 주관적 관점이 포함된 내용, 문서의 길이나 자기모순의 다양성이 모순 탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI의 혼란을 잡아라: 지식충돌 해결을 위한 세 가지 전략 연구팀은 문제 해결을 위해 '문맥 충실', '잘못된 정보 식별', '정보 원천 분리' 세 가지 주요 전략을 제시했다. 문맥 충실 전략을 적용한 GPT-Neo 20B는 MemoTrap에서 54.4%, NQ-SWAP에서 128%의 성능 향상을 보였다. ChatGPT의 경우 프롬프트 기반 해결책 적용 시 MRC 태스크에서 32.2%, Re-TACRED에서 10.9%의 개선효과가 있었다. 특히 지식충돌 감지 시스템은 80%의 F1 점수를 달성했다. 멀티모달 시대의 새로운 과제: AI 지식충돌의 미래 연구진은 실제 환경의 지식충돌, 다국어 환경에서의 충돌, 멀티모달 데이터 간 충돌을 주요 과제로 지목했다. 특히 이미지(Alayrac et al., 2022), 비디오(Ju et al., 2022), 오디오(Borsos et al., 2023) 등 다양한 형태의 정보가 결합될 때 발생하는 복잡한 충돌 문제 해결이 시급하다고 강조했다. 또한 통합적이고 효율적인 해결책 개발의 필요성도 제기되었다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.10 15:03AI 에디터

AI, 물리법칙도 깨쳤다...엔비디아 '코스모스 플랫폼' 분석

물리세계 이해하는 AI의 두뇌, 월드 파운데이션 모델 심층 분석 엔비디아(NVIDIA)가 물리적 세계와 상호작용하는 AI 개발을 가속화할 수 있는 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM) 플랫폼 '코스모스(Cosmos)'를 공개했다. 엔비디아 기술 블로그에 따르면, 코스모스의 핵심인 월드 파운데이션 모델은 9,000조 개의 토큰 데이터로 학습됐다. 여기에는 자율주행, 로보틱스, 합성 환경 등에서 수집한 2,000만 시간 분량의 데이터가 포함됐다. 이 모델은 자동회귀와 디퓨전 두 가지 아키텍처를 채택했다. 자동회귀 모델은 3D 회전 위치 임베딩(RoPE)으로 공간과 시간 차원을 분리해 처리하며, 교차 어텐션 레이어로 텍스트 입력을 제어한다. 디퓨전 모델은 3D 패치화 기술로 비디오를 작은 조각으로 나누고, 하이브리드 위치 임베딩으로 다양한 해상도와 프레임 속도를 지원한다. 특히 적응형 레이어 정규화와 로라(LoRA) 기술을 통해 모델 크기를 36% 줄이면서도 높은 성능을 유지하는 데 성공했다. 3D 일관성과 물리법칙 준수 능력 입증 엔비디아는 코스모스의 성능을 검증하기 위해 500개의 정적 장면 데이터셋으로 3D 일관성을 평가했다. 기존 비디오 생성 모델인 비디오LDM과 비교한 결과, 코스모스의 디퓨전 텍스트투월드(Text2World) 7B 모델은 샘슨 오차(Sampson Error)에서 0.355를 기록해 기존 모델의 0.841보다 크게 향상된 성능을 보였다. 또한 카메라 포즈 추정 성공률도 62.6%로, 기존 모델의 4.4%를 크게 뛰어넘었다. 물리법칙 준수 능력 평가에서는 엔비디아 피직스(PhysX)와 아이작 심(Isaac Sim)을 활용해 중력, 충돌, 토크, 관성 등 8가지 시나리오를 테스트했다. 9개 프레임의 입력 데이터를 사용했을 때 PSNR 21.06, SSIM 0.69의 우수한 성능을 달성했다. 89배 빠른 데이터 처리와 고품질 압축 기술의 결합 코스모스는 엔비디아의 네모 큐레이터(NeMo Curator)를 통해 기존 CPU 파이프라인 대비 89배 빠른 데이터 처리 속도를 제공한다. 100페타바이트 이상의 대용량 데이터도 원활하게 처리할 수 있으며, 호퍼(Hopper) GPU로는 40일, 블랙웰(Blackwell) GPU로는 14일 만에 2,000만 시간의 비디오를 처리할 수 있다. 코스모스 토크나이저는 자동회귀 모델의 경우 시간은 8배, 공간은 16x16배로 압축하며 최대 49개 프레임을, 디퓨전 모델은 시간 8배, 공간 8x8배 압축으로 최대 121개 프레임을 처리한다. AI 안전성 확보를 위한 이중 가드레일 시스템 구축 엔비디아는 코스모스의 안전한 활용을 위해 사전 가드와 사후 가드로 구성된 이중 가드레일 시스템을 도입했다. 사전 가드는 키워드 차단과 엔비디아의 AI 콘텐츠 안전 모델 '에이지스(Aegis)'를 통해 부적절한 프롬프트를 필터링한다. 사후 가드는 생성된 비디오의 모든 프레임을 검사해 안전하지 않은 콘텐츠를 차단하고, 레티나페이스(RetinaFace) 모델로 인물의 얼굴을 자동으로 블러 처리한다. 엔비디아는 1만 개 이상의 프롬프트-비디오 쌍을 활용해 시스템을 지속적으로 개선하고 있다. 옴니버스 연계로 확장되는 물리 AI의 활용 코스모스는 엔비디아의 3D 설계 플랫폼 옴니버스(Omniverse)와 연동해 다양한 물리 AI 애플리케이션을 지원한다. 개발자들은 3D 시나리오를 생성하고 이를 사실적인 비디오로 변환할 수 있으며, 정책 모델 개발과 평가, 행동 예측, 다중 시뮬레이션 등을 수행할 수 있다. 모델은 실시간 추론에 최적화된 나노(Nano), 기본 성능의 수퍼(Super), 최고 품질의 울트라(Ultra) 세 가지 크기로 제공된다. 특히 옴니버스와의 연계를 통해 비디오 검색 및 이해, 제어 가능한 3D-실사 합성 데이터 생성, 예측적 유지보수, 자율 의사결정 등 다양한 응용이 가능하다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.10 14:59AI 에디터

[AI는 지금] 오픈AI '챗GPT' 프로, 사용자 급증으로 적자…AI 구독정책 '재조명'

오픈AI가 지난달 공개한 '챗GPT' 프로 요금제 이용자가 예상보다 많아 높은 컴퓨팅 비용으로 인해 손실을 보고 있다. 초기 가격 책정이 시장 조사 없이 직감에 의존해 결정된 점이 문제로 지적돼 전문가들은 수요 예측 및 미래 기술 변화를 반영한 체계적인 가격 전략이 필요하다고 입을 모으고 있다. 10일 업계에 따르면 오픈AI는 최근 월 200달러(한화 약 28만원)로 책정된 '챗GPT' 프로 요금제의 사용자가 급증해 예상보다 많은 컴퓨팅 자원이 소모되고 있는 상황이라고 밝혔다. 'o1' 기능의 무제한 사용이 포함된 이 요금제는 고급 추론 기능을 보유한 인공지능(AI) 기술에 대한 높은 수요를 반영하고 있으나 이에 따른 운영 비용 부담도 크게 증가하고 있는 것이다. '챗GPT 프로'는 20달러(한화 약 2만8천원)로 책정된 대신 'o1' 사용이 주당 50회로 제한된 기본 요금제와 달리 주요 AI 도구의 사용량 제한을 해제하는 것이 특징이다. 연간 2천400달러(한화 약 330만원)에 달하는 고가의 요금에도 불구하고 많은 이용자들이 이 서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 서비스가 흥행하고 있음에도 불구하고 적자가 발생한 이유는 'o1' 모델이 최신 기술을 기반으로 한 초고성능 추론 모델이라는 점에서 비롯된다. 'o1' 모델은 지난 2022년 10월 첫 출시된 '챗GPT 3.5'나 이듬해 출시된 '챗GPT 4' 같은 거대언어모델과는 질적으로 다른 모델로, 매우 복잡하고 정교하다는 평가를 받고 있다. 이 모델은 주어진 문제를 심도 있게 고민하며 여러 추론 경로를 시도해 기존 모델보다 10배 이상의 토큰을 생성한다. 그 결과 운용 비용이 급증했고 예상보다 많은 사용자가 이를 활용하면서 컴퓨팅 자원이 막대하게 소모되고 있는 상황이다. 이같이 많은 이용자들이 '챗GPT 프로'를 적극적으로 활용하면서 오히려 오픈AI의 수익 창출에는 부정적인 영향을 미치고 있다는 주장이 제기 되고 있다. 막대한 컴퓨팅 자원을 소모하는 'o1' 모델의 특성상 회사가 예상했던 것보다 사용자들이 훨씬 더 많이 이 플랜을 활용하고 있어 사용할수록 손실이 커지는 구조가 발생한 것이다. 국내 AI 업계 관계자 C씨는 "오픈AI 측에서 밝힌 바에 따르면 '프로'는 막대한 적자를 보고 있는 상황"이라며 "모델 학습과 인프라 비용이 어마어마한 점이 주요 원인일 것"이라고 분석했다. 이에 더해 잘못된 가격 설정도 문제로 지적된다. 오픈AI는 프로 플랜 가격 설정에서 별도의 시장 조사가 없었다고 인정했다. 외신에 의하면 샘 알트먼 오픈AI 대표는 가격 책정을 직접 결정했으며 200달러 정도면 회사에 충분히 높은 수익을 가져다 줄 것이라고 판단했다. 이는 과거 '챗GPT' 유료 모드가 처음 출시됐을 때와 유사하다. 당시에도 따로 회사는 경영학적 방법론을 적용하는 대신 20달러와 42달러(한화 약 5만9천원) 두 가지 가격 사이에서 선호도를 간단히 테스트했으며 이용자들이 20달러를 선호하자 이를 기준으로 현재 가격을 결정했다. 다만 이같은 적자가 초기 단계의 프로덕트가 겪는 시행착오라는 시각도 존재한다. B씨는 "제품 관점에서 IT 프로덕트는 출시 초기에 무수한 테스트를 거쳐야 하기 때문에 적자가 발생하는 게 이상하지 않다"며 "현재 '챗GPT 프로'는 아직 초기 버전이기 때문에 어쩔 수 없는 측면이 있을 것"이라고 말했다. 실제로 업계에서는 적자 자체보다는 가격 책정 방식의 적합성에 대해 문제를 제기하고 있다. 독일의 글로벌 컨설팅 기업 사이먼쿠처의 온노 올더만 매니징 파트너는 1천500억 달러(한화 약 211조원) 이상의 가치를 지닌 오픈AI가 대표이사의 직감에 따른 가격 인상 방식을 적용한 점에 대해 우려를 표했다. 올더만 파트너는 "오픈AI는 AI 시장의 리더로, 가격 책정의 기준점을 설정하는 역할을 한다"며 "이런 자의적인 가격 정책은 자사 제품의 채택뿐만 아니라 경쟁사 AI 제품에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다"고 지적했다. 이어 그는 "대표의 직관이 아니라 고객 그룹별, 제안별, 가격 포인트별로 예상 수요를 철저히 준비해 가격을 설정해야 한다"며 "AI 시장처럼 미성숙한 시장에서도 수요 예측은 충분히 가능하고 그 영향을 예측할 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 오픈AI가 채택한 사용자 기반 과금 방식에 대한 의문도 제기되고 있다. 현재 회사는 사용자 수를 기준으로 요금을 부과하는 방식을 채용하고 있다. 200달러 구독제의 프로 플랜과 20달러 구독제의 일반 플랜이 대표적이다. 기술이 발전함에 따라 인간 사용자가 직접 서비스를 이용하기보다는 에이전트가 서비스를 활용하는 경우가 늘어날 것으로 보여 변화가 요구된다. 올더만 파트너는 "에이전트가 막대한 컴퓨팅 자원을 소비할 가능성이 있어 오픈AI의 비용 부담이 커질 수 있다는 우려가 나온다"며 "사용량 기반 요금제에 따라 처리한 데이터 양이나 API 호출 수에 따라 요금을 부과하는 것이 더 적합할 수 있다"고 주장했다. 실제로 오픈AI는 수익성을 달성하기 위해 다양한 구독 요금제를 인상하는 방안을 고려 중인 것으로 알려졌다. 최근 알트먼 대표는 블룸버그와의 인터뷰에서 "많은 유저들이 사용 기반 가격정책을 요청하고 있다"며 "일부 서비스에 대해 사용량 기반 요금제를 도입할 가능성이 있다"고 말했다.

2025.01.10 14:42조이환

"5분이면 당신도 생성형 AI 도사"…기초 지식 완벽 가이드

생성형 AI의 정의와 발전 현황 생성형 인공지능(Generative AI)은 챗GPT(ChatGPT)와 같이 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 알고리즘이다. 맥킨지는 지난해 4월 기획 기사를 통해 생성형 AI에 대한 전반적인 기초 지식을 정리해 게재한 바 있다. 기사에 따르면, 2022년 11월 챗GPT가 등장한 이후 생성형 AI 기술은 빠르게 발전했다. 매월 새로운 도구와 규칙, 기술적 진보가 이루어지고 있으며, 맥킨지 조사에 따르면 AI 도입이 지난 5년간 2배 이상 증가했다. 의료 이미지 분석이나 고해상도 일기 예보와 같은 분야에서 머신러닝은 이미 상당한 성과를 보여주고 있다. 특히 챗GPT와 이미지 생성기 달리(DALL-E)와 같은 생성형 AI 도구들은 다양한 직무 수행 방식을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 기존 AI와 생성형 AI의 차이점 인공지능(AI)은 기계가 인간의 지능을 모방하여 작업을 수행하는 것이다. 시리(Siri)나 알렉사(Alexa) 같은 음성 비서와 웹사이트의 고객 서비스 챗봇이 대표적인 예시다. 머신러닝은 인공지능의 한 유형으로, 인간의 지시 없이 데이터 패턴에서 '학습'할 수 있는 모델을 통해 인공지능을 개발한다. 최근에는 기존의 예측 모델을 넘어 생성형 AI가 등장했는데, 이는 단순히 고양이 사진을 인식하고 분류하는 것을 넘어 고양이 이미지나 텍스트 설명을 직접 생성할 수 있다. 생성형 AI의 시장 가치와 산업 영향력 맥킨지는 생성형 AI 애플리케이션이 전 세계 경제에 연간 최대 4.4조 달러의 가치를 창출할 것으로 전망했다. 향후 3년 내에 기술, 미디어, 통신 분야에서 AI와 연결되지 않은 것은 구식이거나 비효율적인 것으로 간주될 것으로 예측된다. 이미 많은 기업들이 생성형 AI 도구를 비즈니스 모델에 도입하려 경쟁하고 있다. 텍스트 기반 머신러닝 모델의 작동 방식 챗GPT 이전에도 오픈AI의 GPT-3나 구글의 BERT와 같은 텍스트 기반 머신러닝 모델이 있었다. 초기 모델들은 연구자들이 설정한 레이블에 따라 다양한 입력을 분류하도록 인간이 훈련시켰다. 이를 '지도 학습'이라고 한다. 최신 세대의 텍스트 기반 머신러닝 모델은 '자기 지도 학습'이라는 방식을 사용한다. 이는 모델에 방대한 양의 텍스트를 입력하여 예측을 생성할 수 있게 하는 방식이다. 인터넷의 광범위한 텍스트 데이터를 학습하면서 이러한 모델들은 매우 정확해졌고, 챗GPT의 성공으로 그 정확성이 입증되고 있다. 생성형 AI 모델 개발의 현실적 과제 생성형 AI 모델을 구축하는 것은 대규모 작업이어서 소수의 자금력 있는 기술 기업만이 시도할 수 있다. 챗GPT와 달리(DALL-E)를 개발한 오픈AI(OpenAI)는 수십억 달러의 자금을 지원받았으며, 딥마인드(DeepMind)는 알파벳(구글 모회사)의 자회사다. 메타(Meta)도 메이크-어-비디오(Make-A-Video) 제품으로 생성형 AI 모델 시장에 진출했다. 모델 학습에는 막대한 비용이 든다. GPT-3는 약 45테라바이트의 텍스트 데이터(미국 의회도서관의 약 4분의 1 규모)로 학습됐으며, 추정 비용은 수백만 달러에 달한다. 생성형 AI의 출력물과 활용 생성형 AI 모델은 인간이 만든 것과 구분하기 어려운 콘텐츠를 생성할 수 있다. 챗GPT는 10초 만에 민족주의 이론을 비교하는 수준 높은 에세이를 작성할 수 있으며, 달리-E 2는 피자를 먹는 마돈나와 아기를 라파엘 화풍으로 그려낼 수 있다. 기업들은 생성형 AI를 그대로 사용하거나 특정 작업을 수행하도록 미세 조정할 수 있다. 예를 들어, 특정 스타일의 프레젠테이션 제목을 작성하려면 모델에 기존 슬라이드 데이터로부터 제목 작성 방식을 '학습'시킨 후 적절한 제목을 생성하도록 할 수 있다. 생성형 AI의 한계와 극복 방안 생성형 AI 모델이 새롭기 때문에 장기적 영향을 아직 파악하기 어렵다. 때로는 잘못된 정보를 제공하거나 인터넷과 사회의 성별, 인종 등 다양한 편향이 반영될 수 있으며, 비윤리적이거나 범죄적 활동에 악용될 수 있다. 이러한 위험을 완화하고 생성형 AI의 책임감 있는 활용을 위해 다음과 같은 방안을 고려할 수 있다. 첫째, 초기 학습 데이터를 신중히 선별함으로써 유해하거나 편향된 콘텐츠를 제외하는 것이 중요하다. 둘째, 범용적으로 사용되는 대규모 모델 대신 특정 목적에 적합한 작은 규모의 특수 목적 모델을 활용하는 방법도 고려할 수 있다. 셋째, 기업이 고유한 데이터를 활용해 모델을 커스터마이징하면, 해당 기업의 환경과 목적에 부합하는 결과를 얻을 수 있다. 넷째, 생성형 AI 모델의 출력물을 게시하거나 사용하기 전에 반드시 사람이 검토하는 절차를 마련하는 것이 필요하다. 마지막으로, 중요한 의사결정 상황에서는 생성형 AI 모델의 사용을 자제하고, 사람의 판단과 전문가의 의견에 의존하는 것이 적절하다. 규제와 향후 전망 생성형 AI는 급속도로 발전하는 분야로, 앞으로 몇 주, 몇 달, 몇 년 안에 위험과 기회의 지형이 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 매달 새로운 활용 사례가 시험되고 있으며, 향후 몇 년 내에 새로운 모델이 개발될 것이다. 생성형 AI가 비즈니스, 사회, 개인의 삶에 더욱 깊이 통합됨에 따라 새로운 규제 환경이 형성될 것으로 예상된다. 기업 리더들은 이러한 도구를 실험하고 가치를 창출하면서 규제와 위험에 대한 동향을 주시해야 할 것이다. 해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 바로 가기)

2025.01.10 13:43AI 에디터

AI, 대학 연구 패러다임 바꾼다…교수진 71.5% "윤리적 고려 최우선"

대학 연구현장의 AI 도입 실태와 도전과제 Social Sciences & Humanities Open 최신호에 발표된 연구에 따르면, AI 기술이 대학의 연구 환경을 크게 변화시키고 있는 것으로 나타났다. 페루의 공립 및 사립대학 연구자 302명을 대상으로 진행된 이번 연구는 연구자들의 AI 모델 사용에 영향을 미치는 핵심 요인들을 분석했다. 특히 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어모델부터 리서치래빗(ResearchRabbit), 스코퍼스AI(ScopusAI)와 같은 전문 연구도구까지 다양한 AI 도구들의 활용 현황을 조사했다. 설문 응답자의 62.33%가 국립대학 소속이었으며, 37.7%는 사립대학 소속으로 나타났다. AI 도구의 특성에 따라 달라지는 연구자의 태도 연구진은 AI 도구들의 성능을 정확성, 정밀도, 재현율, F1 점수 등 핵심 지표를 통해 평가했다. 이러한 성능 차이는 학술 연구에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 예를 들어, 높은 정확도를 보이는 표절 감지 AI는 학문적 진실성 향상에 기여하지만, 불완전한 생성형 모델은 연구의 질을 저하시킬 수 있다는 점이 확인됐다. 또한 AI 도구의 특성에 따라 연구자들의 수용 태도가 크게 달라지는 것으로 분석됐다. 특히 도구의 용도, 성능 품질, 대상 사용자에 따라 채택 정도가 다르게 나타났다. AI 수용성의 핵심 결정요인은 '학문적 진실성' 연구 결과에 따르면 연구자들의 AI 도입을 결정하는 가장 큰 요인은 학문적 진실성(Academic Integrity)으로, 전체 변량의 71.5%를 설명하는 것으로 나타났다. 특히 AI 활용에 대한 윤리적 고려가 기술적 역량보다 더 중요한 요인으로 작용했다. 학문적 진실성은 연구와 교육에서 윤리적 원칙과 연구 재현성, 데이터 무결성을 유지하고, 학문적 부정행위를 방지하는 것을 의미한다. 특히 AI 도구의 사용이 표절, 부정행위, 데이터 조작 등의 윤리적 문제를 초래할 수 있기 때문에, 학문적 진실성은 AI 사용을 규제하고 책임 있는 활용을 보장하는 데 중요한 요인으로 간주된다. 이외에도 교육적 자기효능감(Educational Self-efficacy)은 두 번째로 강한 영향력을 보였으며, 사회적 영향(Social Influence)은 작지만 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석됐다. 주목할 만한 점은 기존 연구에서 중요하게 여겨졌던 성과 기대감(Performance Expectancy)과 기술적 자기효능감(Technical Self-efficacy)은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구자 78.2%, AI 활용이 윤리적 인식에 영향 미쳐 연구진의 AI 활용은 교수자들의 우려사항과 윤리적 인식에도 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. AI 활용 경험이 많을수록 윤리적 고려사항에 대한 인식도 높아지는 것으로 확인됐다. 연구자의 65.2%는 AI 활용이 교육 현장의 우려사항을 증가시킨다고 응답했으며, 78.2%는 AI 활용이 윤리적 인식에 영향을 미친다고 답했다. 특히 알고리즘의 투명성 부족, 윤리적 편향성, 데이터 프라이버시 문제가 주요 우려사항으로 지적됐다. 연구의 방법론적 신뢰성 '양호' 이번 연구의 방법론적 타당성은 여러 통계적 지표를 통해 검증됐다. G*Power 3.1 소프트웨어를 통한 사전 분석에서 최소 필요 표본 크기는 278명으로 산출됐으며, 실제 수집된 302명의 표본은 이를 충족했다. 구조방정식 모델의 적합도 또한 SRMR과 RMSEA 값이 모두 0.048로 기준치를 충족했으며, CFI 0.938, TLI 0.928 등의 지수도 양호한 수준을 보였다. AI 활용에 가장 부정적 영향을 미치는 건 '사용 용이성에 대한 기대감' 연구 참여자의 상세 구성을 보면 독립 연구자가 33.3%(100명), 교수 및 시니어 연구자가 5.7%(17명), 박사 후 연구원이 1.3%(4명), 연구 관리자가 0.3%(1명)를 차지했다. 연구진이 설정한 9개의 가설 중 6개가 통계적으로 지지됐다. 특히 주목할 만한 결과로 사용 용이성에 대한 기대감(EE)이 AI 활용에 부정적 영향(β = -0.237)을 미치는 것으로 나타났으며, 학문적 진실성은 가장 강한 긍정적 영향(β = 0.782)을 보였다. 사용 용이성에 대한 기대감은 구체적으로, 사용자가 AI 모델을 배우고 활용하는 데 필요한 노력 수준을 얼마나 쉽게 인식하는지를 나타낸다. 연구에 따르면, EE가 낮을수록, 즉 AI 모델이 더 쉽게 사용 가능하다고 느낄수록 사용 의도가 증가한다. 또한, AI 모델 사용이 교수자의 우려에 미치는 영향(β = 0.273)과 인지된 윤리에 미치는 영향(β = 0.556)도 통계적으로 유의미했다. 전체적으로 설명력을 나타내는 R² 값은 AI 모델 사용(USAI) 71.5%, 인지된 윤리(PETH) 78.2%, 교수자 우려(TC) 65.2%로 나타나 모델의 높은 설명력이 입증됐다. 라틴 아메리카 맥락의 특수성과 시사점 이번 연구는 신흥 경제권인 페루의 고등교육 맥락에서 AI 도입의 특수성을 보여준다. 연구 참여자의 연령대를 보면 29-33세가 38.07%로 가장 많았고, 대학원생이 59.3%를 차지해 신진 연구자들의 AI 활용 양상을 잘 보여준다. 챗GPT 사용 기간은 1-2개월이 35.2%로 가장 많았고, 3-5개월이 24.9%로 그 뒤를 이었다. 이는 지역적, 문화적 특수성이 AI 수용에 미치는 영향을 보여준다. 연구진은 향후 연구에서 기관의 정책적 맥락과 문화적 차이를 고려한 더 폭넓은 분석이 필요하다고 제언했다. 특히 신흥 경제권에서 윤리적 프레임워크가 아직 발전 중인 점을 고려할 때, AI 도입에 있어 윤리적 고려사항이 더욱 중요하다고 강조했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 논문 바로가기)

2025.01.10 13:40AI 에디터

로드컴플릿-젤리사우루스, 모바일 로그라이크 RPG '미니테일즈' 퍼블리싱 계약

로드컴플릿(대표 배수정)은 게임 개발사 젤리사우루스(대표 이새배)와 모바일 로그라이크 RPG 신작 '미니테일즈(가칭)'의 글로벌 퍼블리싱 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 계약으로 로드컴플릿은 글로벌 시장에서 축적된 경험과 노하우를 기반으로 퍼블리셔로서 역량을 보여줄 계획이다. 미니테일즈는 주사위를 굴려 보드판 위를 이동하며 진행하는 캐주얼 보드 장르가 결합한 독특한 스타일의 로그라이크 RPG로, 귀여운 카툰 스타일 그래픽과 간편한 조작 방법, 그리고 다양한 전략을 구상하는 재미를 더한 점이 신선한 매력을 담은 것이 특징이다. 로드컴플릿은 지난 2023년작인 캐주얼 방치형 RPG '레전드 오브 슬라임'으로 이름을 알린 게임사다. 해당 게임은 서비스 1년만에 방치형 RPG 카테고리 글로벌 매출 톱 5위, 일일이용자 100만 돌파, 누적 다운로드 2천400만, 누적 매출 1천500억원을 기록한 작품이다. 로드컴플릿의 퍼블리싱 사업 첫 파트너사인 젤리사우루스는 넥슨이 서비스한 '메달 마스터즈'의 개발사 엔필에서 함께 근무하면서 호흡을 맞춘 5명의 개발자가 의기투합해 설립한 기업으로, 구성원 모두 10년 차 이상의 개발 기술력과 다양한 경험을 바탕으로 픽셀 아트 RPG '칼리버 기사단'을 선보여 눈길을 끌었다. 배수정 로드컴플릿 대표는 “로드컴플릿은 2025년 올해를 기점으로 모바일 게임 퍼블리싱 사업 전개를 본격화한다. 이를 위해 지난해부터 우수한 역량의 게임 개발사들을 발굴하며, 함께 상생할 수 있는 제반을 마련하는 데 노력했다”며 “그동안 축적한 개발과 서비스 경험을 바탕으로 글로벌 시장에서 차별화된 게임과 운영을 선보여 글로벌 퍼블리셔로 발돋움하는 데 회사의 역량을 집중할 방침이다”라고 전했다. 이새배 젤리사우르스 대표는 “글로벌 시장에서 레전드오브 슬라임으로 성공을 경험한 로드컴플릿과 퍼블리싱 계약을 체결하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”라고 소감을 밝히며 “로드컴플릿의 글로벌 운영 노하우를 통해 이용자들에게 미니테일즈의 신선한 매력이 전달되도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2025.01.10 11:50이도원

비발디파크 4만원대에…쿠팡, 전국 스키장 패키지 특가 판매

쿠팡이 동계 시즌을 맞아 전국 주요 스키장 13곳의 리프트권과 장비 대여, 리조트 패키지 특가 판매에 돌입한다. 오는 30일까지 진행되는 이번 행사에서는 스키장에서 필요한 모든 상품을 한 번에 구매할 수 있다. 리프트권과 장비 대여권은 최대 25% 할인된 가격에 제공하며 스키장 인근 펜션·리조트·호텔 등 다양한 숙박 시설은 최대 10% 할인한다. 대표 상품으로 ▲홍천 비발디파크 4시간 타임패스 리프트권(4만원대) ▲하이원스키장 2시간 강습권(13만원대) ▲무주스키샵 리프트권, 장비·의류 대여 VIP 패키지(7만원대) 등이 있다. 비발디파크와 협업을 통해 단독 특가 패키지도 마련했다. 객실 1박과 조식 뷔페(대인 2명, 소인 1명)가 포함된 패키지를 소노벨은 최저가 19만원대부터, 소노캄은 20만원대부터 구매할 수 있다. 반려동물과 함께 즐길 수 있는 소노펫은 최저 28만원대, 매봉산 경치가 보이는 소노빌리지는 30만원대부터 판매한다. 객실 1박과 스노위랜드 또는 오션월드 3인 이용권을 포함한 패키지도 최저 22만원대부터 마련했다. 1박에 최저 3만원대부터 시작하는 스키장 인근 숙박시설도 준비했다. 무주리조트에서 차로 10분 거리에 있는 조은팬션(3만원대부터), 엘리시안 강촌에서 10분 거리에 위치한 화이트벨펜션(4만원대부터), 하이원리조트 근처 정선 하얀돔펜션(9만원대부터) 등을 최대 15% 할인된 가격에 제공한다. 쿠팡 관계자는 “고객들이 합리적인 가격에 스키를 즐길 수 있도록 이번 행사를 준비했다”며 “특히 비발디파크와 함께 협업해 다양한 옵션을 제공하며 선택의 폭을 넓혔다”고 말했다.

2025.01.10 11:06김민아

"개인화 AI로 한 발 더?"…오픈AI, '챗GPT' 새 맞춤 기능 선보이나

오픈AI가 '챗GPT' 사용자 맞춤화를 강화하는 새로운 기능을 잠시 추가했다가 다시 비공개했다. 기능이 정식 출시되면 개인화된 대화 경험 제공에 한 걸음 더 나아갈 것으로 보인다. 10일 테크크런치에 따르면 많은 사용자들이 오픈AI '챗GPT' 웹 버전의 기존 맞춤 설정 메뉴가 새롭게 개편됐다고 보고했다. 이 서비스 메뉴에서 사용자는 자신이 선호하는 이름이나 별명, 직업, 추가 정보를 입력해 인공지능(AI)이 인식하게 함과 더불어 '수다스러운', 'Z세대' 같은 성격을 설정할 수 있다. 새로운 기능은 기존의 프롬프트 엔지니어링 기술을 바탕으로 사용자의 입력값을 '챗GPT'의 톤과 스타일에 반영하는 방식이다. 메뉴는 사용자 친화적인 인터페이스로 개선돼 활용성을 높인 점이 특징인 것으로 알려졌다. 다만 새 옵션은 일부 사용자에게만 노출된 후 갑작스럽게 사라졌다. 기능의 공식 출시 여부와 시점은 아직 미지수다. 테크크런치의 질문에 오픈AI 측은 답변을 내놓지 않았다. 오픈AI는 최근 실시간 웹 검색과 캔버스 인터페이스 같은 기능을 추가하며 사용 경험을 강화하고 있다. 회사에 따르면 현재 '챗GPT'는 주간 사용자 수가 3억 명을 넘어서는 등 큰 인기를 끌고 있다. 테크크런치는 "확인 결과 새 메뉴도 여전히 프롬프트 엔지니어링에 의존하고 있다"며 "다만 이를 사용자 친화적으로 제시하는 것으로 보인다"고 분석했다.

2025.01.10 11:02조이환

구글·MS, 트럼프 취임 기부 동참…유리한 정책 확보 '속내'

구글과 마이크로소프트가 트럼프 미국 대통령 당선인의 취임식에 앞서 기부 행렬에 동참했다. 10일 CNBC 등 외신들에 따르면 구글과 마이크로소프트는 트럼프 당선인의 취임식에 각각 100만 달러를 기부했다. 카란 바티아 구글 정부 업무·공공 정책 글로벌 책임자는 "2025년 트럼프 대통령 취임식을 유튜브 라이브스트리밍으로 진행할 수 있도록 지원해 기쁘다"며 "이와 함께 취임 위원회를 통해 기부할 것"이라고 성명을 통해 밝혔다. 트럼프 행정부 2기 출범을 앞두고 빅테크 업계의 기부 행렬이 페이스북 모회사인 메타를 비롯해 아마존, 애플, 오픈AI, 어도비도 각 100만 달러를 기부할 것임을 공개했다. 빅테크들이 2기에 들며 기부 행렬에 대해 지난 1기 비협조적인 행보로 각종 압박에 시달린 만큼 이번에는 전략을 수정해 기업에 유리한 정책을 확보하기 위함이라는 분석이 나오고 있다. 더불어 테슬라의 일론 머스크 최고 경영자(CEO)가 지난해 트럼프 당선인을 적극적으로 지지하며 당선인의 최측근으로 급부상한 만큼 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려도 작용했다는 분석도 제기된다. 마이크로소프트는 2기 행정부에서 인공지능(AI) 관련 정책에서 기업과 미국에 유리한 정책을 수립할 것으로 기대하고 있다. 또 미국 법무부와의 검색시장 반독점 소송에서 패소해 해체 위기에 몰린 구글은 이에 대해 신중한 입장을 보이는 트럼프 당선인을 적극적으로 지원할 수밖에 없는 상황이다. 지난 1기 행정부 시절 페이스북과 인스타그램의 계정을 정지시키며 대립각을 세웠던 메타도 가짜 뉴스를 걸러내고 사실을 규명하는 '팩트 체킹' 기능을 중단하는 등 트럼프 지지에 나섰다. 정치 개혁 옹호 단체인 이슈 원의 마이클 베켈 이사는 "워싱턴에서 가장 오래된 속담 중 하나는 협상 테이블에 앉지 않으면 협상 메뉴에 오른다는 것"이라며 "지금 협상 테이블에 앉기 위한 입장료는 계속 올라갈 것"이라고 상황을 설명했다.

2025.01.10 11:01남혁우

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[인터뷰] "퀄컴 40주년, AI 컴퓨팅 기업으로 거듭날 것"

美 '팍스이스트2025' 찾은 韓 게임...붉은사막-갓 세이브 버밍엄 눈길

SKT, 내일부터 유심포맷 도입..."인증서 그대로 쓰고 유심 교체"

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