• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 인터뷰
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
창간특집
인공지능
배터리
컨퍼런스
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'당근pc버전 상담텔레 𝙍uby7727 당근마켓 전국 검색 방법 010당근인증팝니다,R2x'통합검색 결과 입니다. (9598건)

  • 영역
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

카카오VX, '프렌즈 스크린 퀀텀(Q)' T2 통합대회 개최

카카오 VX(대표 문태식)는 자체 기술력으로 실제 골프장 필드를 실감하도록 구현한 스크린 골프 시스템 '프렌즈 스크린 퀀텀(Q)'과 스크린 골프 대중화를 이끈 '프렌즈 스크린 T2'의 통합대회인 '333 챌린지: 3월에는 3개의 코스에서 3번 라운드하기'를 개최한다고 18일 밝혔다. 다음 달 15일까지 진행하는 이번 통합대회는 골프 애호가라면 누구나 전국 '프렌즈 스크린 퀀텀(Q)'과 '프렌즈 스크린 T2' 매장에서 참여할 수 있다. '프렌즈 스크린 퀀텀(Q)' 매장의 경우 로그인해 그랑프리 메뉴에 들어가서, '프렌즈 스크린 T2' 매장이라면 프렌즈 스크린 공식 대회에 입장해 '333챌린지'를 선택한 뒤 대회 코스인 이지스카이 GC, 강남 300 CC, 그리고 360도 CC의 18홀을 완주하면 된다. 1인 최대 상금 800만원을 받을 수 있다. 또 백화점 상품권, 여행 상품권, 티타임 쿠폰 등 다양한 경품이 제공되며, 3개의 코스를 많이 칠수록 경품 당첨 확률이 높아진다. 미션 완수한 골퍼 대상으로 증정하는 경품도 있다. 대회와 관련한 자세한 내용은 '프렌즈 스크린' 앱에서 확인할 수 있다고 회사 측은 설명했다. 카카오 VX 관계자는 “출렁이는 필드를 9개의 축으로 3D 입체 언듈레이션(undulation)을 구현해 필드의 즐거움을 실내 스크린에서 느끼도록 돕는 '프렌즈 스크린 퀀텀(Q)'이 지난해 4월 출시된 뒤 7개월 만에 300호점을 돌파하는 등 골퍼들에게 큰 호응을 얻었다”며 “프렌즈 스크린이 풍성하게 준비한 통합대회와 함께 많은 분들이 이번 골프 시즌을 즐기시기 바란다”고 밝혔다. 한편 '프렌즈 스크린'은 지난달 한국소비자원의 '스크린골프 주요 3사의 소비자 만족도와 이용 행태' 조사에서 종합만족도 1위를 차지하는 등 지속적으로 골퍼들에게 호응을 얻고 있다. 카카오 VX는 앞으로도 다양한 이벤트와 서비스, 기술 업그레이드를 통해 골퍼들에게 재미와 즐거움을 선사하며 스포츠 업계의 디지털화를 이끌 계획이다.

2025.03.18 11:02이도원

테슬라 가짜 벽 충돌 실험 논란…조작일까 아닐까

최근 테슬라의 첨단 운전자 보조 시스템 오토파일럿(Autopilot) 시스템을 활성화한 후 가짜 벽에 충돌시키는 테스트 영상이 화제가 되고 있다. 이에 일부 테슬라 팬들은 해당 영상이 조작됐다고 다양한 의혹을 주장하고 있다. 최근 유튜버 마크 로버(Mark Rober)는 실제 주변 환경과 똑같이 보이도록 페인트로 칠한 가짜 벽을 세운 다음 오토파일럿을 활성화해 테슬라 모델Y 차량을 몰았다. 그 결과 테슬라 차량은 가짜 벽과 그대로 충돌했다. 그는 라이다(LiDAR)가 장착된 렉서스 스포츠유틸리티차량(SUV)도 동일하게 테스트했는데 렉서츠 차량은 가짜 벽을 감지하고 충돌 직전 벽 앞에서 멈춰 차이를 보였다. 미국 IT매체 더버지는 17일(현지시간) 마크 로버의 영상과 관련된 논란을 요약해서 소개했다. ■ 주장 1 : 테스트 중 오토파일럿이 켜져 있지 않았다 일부에서는 로버의 영상이 조작됐다고 주장하며 차량이 벽을 들이받는 순간 오토파일럿이 작동되지 않은 것으로 보인다고 밝혔다. 이에 마크 로버는 충돌 몇 초 전에 오토파일럿이 작동했음을 보여주는 테스트의 원본 영상을 공개하며 대응했다. ■ 주장 2 : 충돌 직전 오토파일럿이 해제됐다 일부 사용자는 차량이 충돌 직전 오토파일럿 기능이 해제되는 화면을 포착했다고 주장했다. 이들은 테슬라가 충돌 책임을 회피하기 위해 충돌 직전에 오토파일럿이 꺼지도록 프로그래밍한 것 아닌가는 의심을 제기했다. 이 문제는 수년 간 테슬라 오토파일럿을 둘러싸고 제기되던 의구심이다. 2022년 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 오토파일럿을 사용하던 테슬라 운전자들이 길가에 주차된 차량과 충돌한 수십 건의 사고를 조사한 결과를 발표했다. 이 중 16건의 충돌 사고에서 오토파일럿이 “첫 충돌 1초 전에 차량 제어를 중단했다”는 사실이 발견했다. 일부 비평가들은 이에 대해 오토파일럿 시스템이 임박한 충돌 사고에 대응하지 못했을 때 비난을 피하기 위해 이 같은 방법을 쓰고 있다고 주장하고 있다. 더버지는 아직 NHTSA가 테슬라의 의도가 악의적이었다는 증거를 찾지 못했고, 오토파일럿이 비활성화된 후 5초 이내에 발생한 충돌 사고에 대해 오토파일럿 충돌 사고로 등록한다는 점에 주목할 필요가 있다고 밝혔다. ■ 주장 3 : 오토파일럿은 구식 시스템 테슬라 팬들은 마크 로버가 이번 테스트에 첨단 주행보조·자율주행 소프트웨어 FSD(Full Self-Driving)이 아닌 오토파일럿을 사용한 것에 대해 문제를 제기하고 있다. 하지만 로버의 테스트 목적이 카메라 기반 자율주행 방식과 라이더 및 기타 센서에 기반한 자율주행 방식의 차이를 보여주는 것이라면 오토파일럿 사용을 비판하는 것은 말이 되지 않는다고 더버지는 평했다. FSD는 오토파일럿보다 기술적으로 더 성숙할 수 있지만, 여전히 카메라에 의존한다. 테슬라는 새로운 비전 방식을 채택한다며, 2021년에 차량에서 전방 레이더와 초음파 센서를 제거한 것으로 악명이 높다. 당시 많은 엔지니어들이 이의를 제기했지만 머스크는 이를 묵살했다. ■ 주장 4 : 여러 번 촬영 됐다 유튜브 영상에서 로버는 시속 63km로 주행하며 오토파일럿을 작동한다. 하지만, 이후 그가 엑스에 게시한 '원본 영상'에서는 시속 67km에서 시스템이 활성화되어 있다. 이에 그가 여러 번 촬영해 드라마틱한 장면을 연출한 것이 아니냐는 의혹이 제기되고 있다. 더버지는 6천500만 명의 구독자를 보유한 유튜버가 영상을 한 번만 촬영하는 것은 믿을 수 없는 일이라고 평했다. ■ 주장 5 : 라이더 회사로부터 협찬 받았다 영상 전반에 걸쳐 라이더 회사 '루미나'(Luminar)의 로고가 눈에 띄는 것을 보고 그가 업체로부터 협찬을 받았다는 의혹도 나왔다. 예전에 루미나는 카메라 전용 시스템에 비해 레이저 센서의 장점을 보여주기 위해 테슬라 차량에 대해 자체 테스트를 수행한 적도 있다. 로버는 “어떠한 보상도 받지 않았고 유료 홍보가 아니다”라고 밝혔다. 그 외에도 영상에 등장하는 휴대폰이 포토샵 처리됐다, 벽에 난 구멍이 가짜라는 의혹이 있다. 더버지는 해당 영상이 제목은 '자율주행 차를 속일 수 있을까?'(Can you Fool A Self Driving Car?)이나 이번 테스트에 사용된 차량은 운전자 보조 기능일 뿐 자율주행 기능이 아니라고 지적했다. IT매체 비즈니스인사이더는 가짜 벽 테스트대로 실제 차량이 그러한 환경에 놓일 확률은 적다고 평했다.

2025.03.18 10:57이정현

AI 뉴스검색 "못 믿겠네"… 8개 엔진 모두 "인용 문제 심각"

AI 검색엔진, 60%가 넘는 쿼리에서 잘못된 답변 제공 AI 검색 도구가 빠르게 인기를 얻으면서 미국인 4명 중 1명이 전통적 검색엔진 대신 AI를 사용하고 있다. 이러한 도구들은 인터넷에서 최신 정보를 크롤링하여 가치를 창출하는데, 이 정보의 상당 부분은 뉴스 출판사가 생산한 콘텐츠다. 그러나 콜롬비아 저널리즘 리뷰의 타우 센터(Tow Center for Digital Journalism)가 진행한 연구에 따르면, 8개 생성형 AI 검색 도구를 테스트한 결과 모두 뉴스 콘텐츠를 인용하는 데 심각한 문제가 있는 것으로 나타났다. 전통적인 검색엔진이 사용자를 뉴스 웹사이트로 안내하는 중개자 역할을 하는 반면, 생성형 검색 도구는 정보를 직접 요약하고 재구성하여 원본 출처로의 트래픽 흐름을 차단하고 있다. 이러한 채팅봇의 대화형 출력은 종종 정보 품질의 심각한 기본 문제를 가리는 경향이 있다. 프리미엄 모델이 무료 모델보다 더 자신 있게 오답 제공 연구진은 8개 생성형 검색 도구에 대해 각 20개 출판사의 10개 기사에서 발췌한 텍스트를 제공하고, 해당 기사의 제목, 원출판사, 발행일, URL을 식별하도록 요청했다. 총 1,600개의 쿼리를 실행한 결과, 이 챗봇들은 전체 쿼리의 60% 이상에서 잘못된 답변을 제공했다. 플랫폼별로 오류율은 다양했는데, 퍼플렉시티(Perplexity)는 쿼리의 37%를 잘못 답변한 반면, 그록 3(Grok 3)은 훨씬 높은 94%의 오답률을 보였다. 더 우려되는 점은 이러한 도구들이 부정확한 답변을 매우 확신에 찬 어조로 제시한다는 것이다. 예를 들어, 챗GPT(ChatGPT)는 134개 기사를 잘못 식별했지만, 200개 응답 중 단 15번만 자신감 부족을 표시했고, 답변을 거부한 적은 한 번도 없었다. 특히 퍼플렉시티 프로($20/월)나 그록 3($40/월) 같은 프리미엄 모델들은 무료 버전보다 더 신뢰할 수 있을 것으로 기대됐지만, 테스트 결과 이들은 더 많은 오답을 제공했다. 이는 주로 정확하지 않은 정보라도 확신에 찬 어조로 답변하는 경향 때문이었다. 이러한 근거 없는 자신감은 사용자에게 정확성과 신뢰성에 대한 위험한 환상을 제공한다. 출판사가 차단한 콘텐츠도 크롤링하는 AI 검색엔진들 테스트된 8개 채팅봇 중 5개(챗GPT, 퍼플렉시티와 퍼플렉시티 프로, 코파일럿, 제미니)는 자사의 크롤러 이름을 공개하여 출판사가 이를 차단할 수 있는 선택권을 주었고, 나머지 3개(딥시크, 그록 2, 그록 3)는 크롤러 정보를 공개하지 않았다. 연구진은 채팅봇이 크롤러 접근이 허용된 출판사 관련 쿼리에만 올바르게 답변하고, 차단된 웹사이트 관련 쿼리는 응답을 거부할 것으로 예상했으나, 실제로는 그렇지 않았다. 특히 퍼플렉시티 프로는 접근이 차단되었어야 할 90개 발췌문 중 거의 3분의 1을 올바르게 식별했다. 놀랍게도 퍼플렉시티의 무료 버전은 내셔널 지오그래픽의 유료화된 기사 10개를 모두 정확히 식별했는데, 이는 출판사가 퍼플렉시티의 크롤러를 차단했고 AI 회사와 공식적인 관계가 없음에도 불구했다. 퍼플렉시티가 "robots.txt 지시를 존중한다"고 주장함에도 불구하고, 이러한 발견은 내셔널 지오그래픽의 크롤러 선호도를 무시했을 가능성을 시사한다. 로봇 배제 프로토콜(Robot Exclusion Protocol)은 법적 구속력이 없지만, 어떤 사이트 부분이 크롤링되어야 하고 어떤 부분이 크롤링되지 않아야 하는지를 신호하는 널리 수용된 표준이다. 이 프로토콜을 무시하는 것은 출판사가 자신의 콘텐츠가 검색에 포함되거나 AI 모델 학습 데이터로 사용될지 여부를 결정할 수 있는 권한을 빼앗는 것이다. 8개 검색엔진 모두 링크 위조… 그록 3, 200개 중 154개 가짜 URL 제공 AI 챗봇은 자신의 답변을 정당화하기 위해 종종 외부 소스를 인용하지만, 테스트된 생성형 검색 도구들은 잘못된 기사를 인용하는 경향이 있었다. 예를 들어, 딥시크(DeepSeek)는 200번의 쿼리 중 115번이나 잘못된 출처를 인용했다. 이는 뉴스 출판사의 콘텐츠가 대부분 잘못된 출처로 귀속되고 있음을 의미한다. 채팅봇이 기사를 올바르게 식별한 것처럼 보이는 경우에도, 종종 원본 출처에 적절하게 링크하지 못했다. 때로는 Yahoo News나 AOL 같은 플랫폼에 게재된 신디케이트 버전의 기사로 안내하기도 했다. 예를 들어, 텍사스 트리뷴(Texas Tribune)과 파트너십을 맺고 있음에도 불구하고, 퍼플렉시티 프로는 10개 쿼리 중 3개에서 트리뷴 기사의 신디케이트 버전을 인용했다. 반면에, 크롤링을 거부하고자 하는 출판사들도 문제에 직면했다. 그들의 콘텐츠는 동의 없이 결과에 계속 나타났지만, 잘못된 출처로 귀속되었다. 예를 들어, USA 투데이는 챗GPT의 크롤러를 차단했지만, 챗봇은 여전히 Yahoo News에 재발행된 버전의 기사를 인용했다. OpenAI와 퍼플렉시티는 뉴스 출판사와 공식적인 관계를 수립하는 데 가장 많은 관심을 표명한 회사들이다. 그러나 이러한 라이센싱 계약이 있다고 해서 출판사가 더 정확하게 인용되는 것은 아니었다. OpenAI와 퍼플렉시티 모두와 계약을 맺은 타임(Time)의 경우, 두 회사 관련 모델 중 어느 것도 콘텐츠를 100% 정확하게 식별하지 못했다. 반면, 샌프란시스코 크로니클(San Francisco Chronicle)은 OpenAI의 검색 크롤러를 허용하고 Hearst의 "전략적 콘텐츠 파트너십"의 일부이지만, 챗GPT는 출판사에서 공유한 10개 발췌문 중 하나만 올바르게 식별했다. 뉴스 출판사와 계약해도 소용없어… 여전히 콘텐츠 100% 정확히 식별 못해 이 연구 결과는 2024년 11월에 발표된 이전 챗GPT 연구와 일치하며, 채팅봇 전반에 걸쳐 일관된 패턴을 보여준다. 잘못된 정보의 확신에 찬 발표, 신디케이트 콘텐츠에 대한 오해의 소지가 있는 귀속, 일관성 없는 정보 검색 관행 등이 그것이다. 생성형 검색에 대한 비판가들은 대규모 언어 모델을 검색에 사용하는 것에 대해 "투명성과 사용자 권한을 빼앗고, 정보 접근 시스템과 관련된 편향 문제를 더욱 증폭시키며, 일반 사용자가 검증하지 못할 수 있는 근거 없는 또는 유해한 답변을 제공하는 경우가 많다"고 지적한다. 이러한 문제는 뉴스 생산자와 소비자 모두에게 잠재적인 해를 끼칠 수 있다. 이러한 도구를 개발하는 많은 AI 기업들은 뉴스 출판사와 협력하는 데 관심을 공개적으로 표명하지 않았다. 관심을 표명한 기업들조차도 종종 정확한 인용을 제공하거나 로봇 배제 프로토콜을 통해 표시된 선호도를 존중하지 못한다. 결과적으로 출판사들은 자신들의 콘텐츠가 채팅봇에 의해 표면화되는지 여부와 방법을 제어하는 옵션이 제한적이며, 그 옵션들도 제한된 효과만 있는 것으로 보인다. FAQ Q. AI 검색 엔진이 뉴스 콘텐츠를 인용할 때 어떤 문제가 있나요? A:AI 검색 엔진은 뉴스 콘텐츠를 정확하게 인용하지 못하는 경우가 많습니다. 테스트 결과 이들은 잘못된 기사를 인용하거나, 원본 출처 대신 다른 플랫폼에 재발행된 버전을 링크하거나, 심지어 존재하지 않는 URL을 생성하는 등의 문제를 보였습니다. 이런 오류에도 불구하고 대부분의 AI 검색 도구는 확신에 찬 어조로 답변을 제공합니다. Q. 프리미엄 AI 검색 서비스가 무료 서비스보다 더 정확한가요? A:놀랍게도, 프리미엄 AI 검색 서비스(퍼플렉시티 프로, 그록 3 등)는 일부 쿼리에서 무료 버전보다 더 많은 정확한 답변을 제공했지만, 동시에 더 높은 오류율도 보였습니다. 이는 주로 답변을 거부하기보다 확신에 찬 어조로 잘못된 정보를 제공하는 경향 때문입니다. 따라서 비용이 더 높다고 해서 반드시 더 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. Q. 출판사는 자신의 콘텐츠가 AI 검색 엔진에 사용되는 것을 어떻게 통제할 수 있나요? A:출판사는 자사 웹사이트의 robots.txt 파일을 통해 특정 AI 크롤러의 접근을 차단할 수 있습니다. 그러나 연구 결과에 따르면 일부 AI 회사들은 이러한 제한을 무시하고 있으며, 신디케이트된 콘텐츠나 타 플랫폼에 재발행된 버전을 통해 우회하는 경우도 있습니다. 또한 일부 AI 회사들은 출판사와 라이센싱 계약을 맺지만, 이것이 항상 정확한 인용을 보장하지는 않습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 10:34AI 에디터

엑셈, AI무장 '싸이옵스'로 공공과 데이터센터 시장 공략

IT 성능관리 전문기업 엑셈(대표 조종암, 고평석, 205100)은 자사 AI기반 IT운영 지능화 솔루션 '싸이옵스(XAIOps)'가 작년 연말 조달청 디지털서비스몰에 등록된 후 공공 시장 판로를 확대하고 있다고 18일 밝혔다. 또 글로벌 대형 제조 기업 등 다양한 고객사가 '싸이옵스' 도입을 검토 중이라고 엑셈은 전했다. 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관 등 다양한 수요기관은 조달청 디지털서비스몰을 통해 복잡한 절차 없이 신속하고 간편하게 싸이옵스를 도입할 수 있다. 기존 경쟁입찰 기반의 용역계약방식은 이용계약 체결까지 2개월 이상 소요되지만 디지털서비스몰을 통하면 수의계약이 가능하다. 또 카탈로그 계약의 경우 이용계약 체결까지 걸리는 시간을 2주 내외로 단축시켜준다. 디지털서비스몰 등록 자체가 일정한 심사를 거친 제품이라는 인증 효과를 가지므로 민간 시장에서도 신뢰도를 높이는 데 도움이 된다고 엑셈은 설명했다. 엑셈은 '싸이옵스'에 LLM 기능을 추가, 이상 탐지 모델 분석 결과를 AI가 스스로 해석하고 관리자에게 해결 방법을 제안해준다. 예를 들어 '싸이옵스'의 이상 탐지 모델이 특정 서버 인스턴스에서 평소 대비 급격한 트래픽 증가를 감지하면, LLM 기반 엔진이 즉시 해당 상황의 의미를 분석한다. AI는 해당 인스턴스의 과거 데이터와 유관한 정보를 종합해 “예상치 못한 트래픽 폭주로 시스템 부하가 급증했다”라고 원인을 자연어로 설명하고, 나아가 “해당 서버의 스케일 아웃 또는 트래픽 소스 확인이 필요하다”는 대응 방안까지 조언한다. 이러한 AI의 조언은 운영자가 UI에서 즉시 확인할 수 있으며, 별도의 매뉴얼 확인이나 전문가의 분석 없이도 운영자가 즉각적으로 조치할 수 있도록 지원한다. 이처럼 최근 '싸이옵스'에 적용한 LLM 기반 AI 조언 기능을 시작으로 '설명 가능 AI(XAI, eXplainable AI)' 기술을 결합해 AI의 판단 근거를 투명하게 제시하는 것을 포함해 싸이옵스의 기능 고도화를 이어갈 것이라고 엑셈은 강조했다. 엑셈은 싸이옵스의 공공 판로를 확대하고 국내 데이터센터 시장 공략에도 속도를 내고 있다. 한국데이터센터연합회가 발간한 국내 데이터센터산업 시장보고서 '코리아 데이터센터 마켓 2024~2027'에 따르면 2023년 기준 국내 데이터센터는 민간 85개, 공공 68개 등 총 153개고 오는 2027년까지 신규 준공 예정 데이터센터는 30개에 달한다. 정부도 데이터센터 발전과 확산을 위해 팔을 걷어붙였다. 특히 정부가 글로벌 빅테크를 추격하기 위해 구축하는 '국가AI컴퓨팅센터'에 2025년 498억 원, 2030년까지 약 4조 원을 투입할 예정이다. 고평석 엑셈 대표는 “데이터센터의 안정적 운영은 AI와 클라우드의 발전을 위해 필수불가결한 조건”이라며 “경량화된 고성능 AI 모델을 적용한 싸이옵스가 고객의 도입 비용은 줄이고 데이터센터 장애 예방과 운영 효율성은 극대화할 것”이라고 말했다 엑셈은 국가 핵심 기관, 대형 공공기관, 제1금융권 은행, 대형 카드사 등 기존 싸이옵스 고객사의 시스템을 운영하며 획득한 노하우를 활용해 싸이옵스 기능을 지속적으로 개선하고 자체 개발한 AI 모델 경량화에 힘써 왔다. 엑셈에 따르면, 기존 고객 중 한 곳인 모 은행은 최근 이뤄진 기능 업데이트에 매우 만족했고, 진일보한 싸이옵스의 제품 경쟁력을 확인한 글로벌 대형 제조 기업 등 여러 잠재 고객들이 현재 싸이옵스 도입을 검토 중이라고 밝혔다. 엑셈은 AI 기반 장애 예측 및 이상 탐지 기술력을 인정받아 2021년 한국인공지능산업협회 선정 '국내 100대 혁신 AI 기업(Emerging AI+X Top 100)'에 선정된 바 있다. 생성형 AI를 비롯한 최신 AI 기술을 두루 활용하는 진일보한 AI 역량을 입증하며 지난 1월 '국내 100대 혁신 AI 기업'에 다시 한번 이름을 올렸다.

2025.03.18 10:30방은주

SKT '에이닷'에 구글 제미나이 최신 버전 추가

SK텔레콤은 AI 에이전트 '에이닷(A.)'에 구글의 자체 LLM '제미나이(Gemini)' 최신 모델인 '제미나이 2.0 플래시(Flash)'를 추가하는 등 기능을 대폭 강화했다고 18일 밝혔다. 이번 에이닷의 AI 모델 확대 제공을 통해 이용자들은 국내 대표 LLM인 SK텔레콤의 'A.X'와 'GPT', '클로드(claude)', '퍼플렉시티(Perplexity)', '제미나이' 등 5개 글로벌 대표 AI 서비스의 세부 모델들을 자유롭게 이용할 수 있다. 현재 이용 가능한 AI 모델은 ▲A.X ▲제미나이 2.0 플래시 ▲GPT 4o, 4o 미니, o3-미니, o1-미니, o1-프리뷰 5개 모델 ▲클로드 3.5 소네트, 3.5 하이쿠, 3 오퍼스 3개 모델 ▲퍼플렉시티 소나, 소나 프로 2개 모델 등 총 12개다. 에이닷에 새롭게 추가된 '제미나이 2.0 플래시'는 구글이 지난 2월 공개한 최신 AI 모델이다. '제미나이 2.0 플래시'는 기존 '1.5 플래시' 모델을 개선한 버전으로, 응답 시간과 성능이 대폭 향상됐으며 주요 벤치마크에서 '1.5 프로' 모델보다 2배 빠른 속도를 기록하는 등 뛰어난 성능을 자랑한다. 이용자들은 답변과 함께 구글의 실시간 검색 결과를 함께 제공 받는 것은 물론, 답변이 어떤 내용을 토대로 생성됐는지 확인할 수 있도록 출처 페이지 이동 기능도 쓸 수 있다. SK텔레콤은 이번 '제미나이 2.0 플래시' 모델을 시작으로 향후 고객들이 구글의 최신 LLM을 지속적으로 체험할 수 있도록 할 계획이다. 김용훈 SK텔레콤 에이닷사업부장은 “에이닷은 A.X부터 챗GPT까지 글로벌 핵심 AI 모델들을 한 곳에서 비교하며 이용할 수 있는 최고의 방법”이라며 “지속적으로 AI 모델과 다양한 AI 편의 기능을 추가해 고객들의 AI 에이전트 체험 편의를 높이고 사용성을 극대화할 것”이라고 밝혔다.

2025.03.18 09:47최지연

KT, 광케이블 구조물에 친환경 보빈 도입

KT는 국내 통신사 중 처음으로 친환경 보빈을 도입한다고 18일 밝혔다. 보빈은 케이블을 연속적으로 감는 데 사용하는 원통형 구조물이다. 목재로 만든 제품이 일반적이며, 케이블 보관과 운송에 활용된다. 보빈은 산업통상자원부에서 인증한 폐플라스틱(저밀도 폴리에틸렌으로)으로 만든 제품이다. 10회 이상 다시 사용할 수 있다는 점이 이 제품의 장점이다. 일반 보빈 대비 가격이 비싸고 수거 작업이 어려워 확산되지 못했다. KT는 LS전선, 대한광통신, 가온전선, 머큐리광통신, 이에스테크인터내셔널 5개 광케이블사와 친환경 보빈 공급사 간 협의를 진행해 렌탈 공급 방식으로 친환경 보빈의 가격을 낮췄다. 사물인터넷 기반의 관제 서비스를 적용해 수거의 어려움을 극복했다. KT는 4월부터 납품 받는 광케이블에 친환경 보빈을 사용한다. 연간 약 2천500개 목재 보빈이 친환경 제품으로 대체된다. 친환경 보빈 사용을 점진적으로 확대해 전체 광케이블에 적용할 계획이다. 친환경 보빈은 목재 사용량을 줄여 산림 훼손을 방지하고, 온실가스 1만2천500㎏을 감축한다. 또한 전기 사용량 2만7천200kWh(4인 가족 기준 78가구가 한 달 동안 사용하는 전기량) 절감과 동일한 효과를 낸다. 아울러 포장 폐기물이 감소하고, 보빈 폐기 비용을 절감하는 효과도 기대할 수 있다. KT는 폐플라스틱 재활용 자재를 사용해 친환경 구매를 강화하고, 자원의 선순환을 실천해 광케이블 제조사와 동반 성장을 도모한다. 이원준 KT 구매실장 전무는 “자원을 일회성으로 소모하는 기존의 선형 경제는 지속 가능하지 못하다”며 “폐플라스틱을 재자원화해 순환 경제로 전환하는 것은 천연자원 소모를 줄이고, 폐기물을 저감하는 효과적인 방법이다. 앞으로도 KT는 구매혁신을 통한 ESG 경영으로 기업 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다.

2025.03.18 09:47최지연

애플 뮤직 클래시컬, 웹 서비스 출시

애플은 애플 뮤직 클래시컬을 웹페이지로도 이용할 수 있다고 18일 밝혔다. 웹 사용자들은 데스크탑 등에서 애플 뮤직 클래식의 음악 카탈로그를 모두 이용할 수 있다. 애플은 웹 버전 출시를 기념해 프란츠 벨저 뫼스트와 클리블랜드 오케스트라가 연주한 줄리어스 이스트만의 교향곡 2번과 차이코프스키 교향곡 2번을 6주간 독점 제공된다. 클래식 팬들은 조성진의 최신 앨범에 대한 아티스트와의 서면 인터뷰 및 조성진 대표곡 플레이리스트 등 최고 한국 아티스트들의 다양한 애플 뮤직 클래시컬 독점 콘텐츠를 웹에서도 이용할 수 있다. 애플 뮤직 클래시컬은 클래식 음악에 특화된 최적의 검색 기능을 갖춘 것이 특징이다. 작곡가, 작품, 지휘자, 오케스트라, 악기, 작품 번호 등 다양한 기준으로 검색할 수 있다. 고해상도 무손실 오디오 및 몰입형공간 음향을 지원한다. 또 엄선된 플레이리스트, 작곡가 소개, 5만 개 이상의 앨범 해설 및 번역본, 글로벌 클래식 음악 차트 등도 제공한다. 안잘리 말호트라 애플 뮤직 클래시컬 글로벌 디렉터는 "애플 뮤직 클래시컬은 전 세계의 청취자가 좋아하는 음악을 손쉽게 찾고, 최고 수준의 음질로 감상할 수 있도록 만들어졌다"며 "웹 버전 출시로 인해 500만 곡 이상의 트랙과 5천만 개 이상의 데이터 포인트를 보유한 세계 최대 규모의 클래식 음악 카탈로그를 데스크톱에서도 더욱 편리하게 이용할 수 있다"고 말했다.

2025.03.18 08:56신영빈

현대백화점, 디토팝스와 '디저트 페스티벌' 연다

현대백화점은 오는 21일부터 30일까지 전국 현대백화점 점포에서 팝업 및 트렌드 소개 전문 인스타그램 채널인 디토팝스와 함께 '디토팝스 디저트 페스티벌'을 개최한다고 18일 밝혔다. 이번 행사는 3월 현대백화점 전체 점포에서 진행되는 70여개 디저트 및 베이커리 브랜드 MD 개편과 맞물려 진행된다. 일본 3대 요리학교인 츠지조리사전문학교 출신 셰프가 운영하는 페스츄리 전문점 '롤링엔필링'(무역센터점), 무지개 케이크로 유명한 도레도레에서 새롭게 출시한 생과일 케이크 전문숍 '프루트 by 도레도레'(더현대 서울), 서울 연남동 맛집인 구움과자 전문 '호라이즌16x토스티서울'(더현대 대구) 등이 대표적인 신규 입점 브랜드다. 현대백화점은 디저트 페스티벌을 통해 신규 입점 브랜드를 포함, 고객들에게 새로운 디저트 트렌드를 소개한다. 특히 현대백화점과 디토팝스 인스타그램에서 인기 디저트 배틀 투표를 진행해 우승한 브랜드는 오프라인 매장 구매 고객에게 상품 하나를 더 증정하는 이벤트를 열고, 현대백화점이 큐레이션한 주요 브랜드를 표시한 디저트 맛집 지도를 인스타그램에 공개하는 등 SNS 콘텐츠와 연계하는 고객 참여형으로 행사를 구성했다. 브랜드별로 최대 50% 할인 등 행사 기간 프로모션 정보도 현대백화점 및 디토팝스 인스타그램에서 확인할 수 있다. 또한 오는 25일부터 30일까지 현대백화점 무역센터점에서는 디토팝스 디지털 페스티벌을 테마로 한 오프라인 팝업스토어 행사가 집중 전개된다. '고디바베이커리', '몰리하우스', '크록스빵', '봄날엔' 등 최근 인기를 끌고 있는 디저트 브랜드 팝업스토어를 운영하며 고객들이 편하게 디저트를 즐기고 휴식할 수 있는 별도 공간도 마련될 예정이다. 현대백화점 관계자는 "디저트의 경우 화려하고 다양한 비주얼로 SNS로 공유하기 적합하고 트렌드가 빠르게 바뀌는 점, 경기 불황에 강해지는 '스몰럭셔리' 영향 등이 맞물리며 고객들의 높은 관심을 받고 있어 이번 행사를 기획했다"며 "최신 디저트 트렌드를 SNS와 오프라인에서 동시에 즐길 수 있는 행사로 고객들에게 새로운 경험을 제공할 것"이라고 말했다.

2025.03.18 08:55안희정

플래티어 "디지털 전환 사업 수주 호조”

디지털 플랫폼 솔루션 전문기업 플래티어(대표 이상훈)가 최근 수주 증가와 AI 기반 솔루션 판매 확대에 힘입어 IDT 사업부문의 실적 상승세가 이어지고 있다고 18일 밝혔다. 이는 디지털 전환 수요가 지속적으로 증가하는 시장 환경 속에서 플래티어가 경쟁력을 강화하고 있음을 나타낸다. 디지털 전환은 글로벌 경기 침체에도 불구하고 기업들의 핵심 전략으로 자리 잡고 있다. 실제로 한국산업기술진흥협회가 2023년 국내 570개 기업을 대상으로 실시한 조사 결과에 따르면 디지털 전환을 추진 중인 기업이 33.6%, 검토 중인 기업이 37.2%에 달하는 것으로 나타났다. 이런 흐름에 맞춰 플래티어는 기업들의 디지털 전환을 적극 지원하기 위해 데브옵스(DevOps) 및 협업 솔루션 공급을 지속적으로 확대하고 있다. 이 같은 전략적 움직임은 플래티어의 솔루션 공급에도 반영되고 있다. 올해 들어 플래티어는 국내 기업들에 ▲트라이센티스의 '토스카' ▲퍼포스의 '헬릭스 코어' ▲아틀라시안의 '지라' 및 '컨플루언스' 등의 솔루션 공급을 확대하고 있다. 특히 AI 기반 솔루션 수주가 확대되며 주목받고 있다. 아틀라시안의 경우 IT 서비스 관리와 운영 프로세스 자동화 수요에 맞춰 AI Ops 기술이 적용된 클라우드 버전의 매출이 확대되고 있다. IT 통합 성능 관리 전문 기업 엑셈에는 AI 기반의 노코드 테스팅 자동화 도구 '토스카'를 제공해 소프트웨어 테스트 효율성을 높이는 데 일조했다. 또 국내 주요 게임사에는 선도적 버전 및 형상 관리 솔루션인 '헬릭스 코어'를 보급하며 개발 효율성을 극대화했다. 아울러 서비스 다각화 전략도 성과 확대를 견인하고 있다. 삼성전자를 비롯한 대기업을 대상으로 IT 매니지드 서비스 제공 비중을 늘리며 안정적인 수익 기반을 강화하고 있다. 플랫폼 엔지니어링을 통해 고객사의 다양한 비즈니스 요구를 충족시키고 있다. 이런 성장세를 바탕으로 플래티어는 자체적으로 개발한 ITSM(IT 서비스 관리) 및 ESM(엔터프라이즈 서비스 관리) 솔루션을 4월 출시할 예정이다. 이 솔루션은 아틀라시안 지라를 사용하는 고객들이 신속하게 ITSM 및 ESM을 구축할 수 있도록 프로세스 템플릿, 자동화 프로세스, 플러그인을 제공하며 독자적인 방법론과 컨설팅 서비스를 결합해 차별화를 꾀했다. 플래티어는 이를 통해 국내 ESM 시장 1위 사업자로 자리매김한다는 계획이다. 플래티어 관계자는 "기업들의 성공적인 디지털 전환을 위해 AI 기반 자동화 기술을 접목한 다양한 솔루션을 지속적으로 제공할 계획"이라며 "특히 4월 출시 예정인 ITSM 및 ESM 솔루션을 통해 고객사들이 개발 및 운영 효율성을 극대화할 수 있도록 지원하며 경쟁력을 강화하는데 기여하겠다"고 말했다.

2025.03.18 08:53백봉삼

급구, '치킨매니아' 가맹점 채용 서비스 제공

실시간 채용 매칭 서비스 '급구'를 운영 중인 기업 니더(대표 신현식)가 치킨 전문 브랜드 '치킨매니아'의 전국 매장에 채용 서비스를 제공 제휴를 진행한다고 18일 밝혔다. 급구는 전국 치킨매니아 가맹점의 빠르고 효율적인 인력 운영을 위해 채용 공고 등록은 물론 가게 주변의 인재 추천, 지원자 선별 등 급구만의 기능을 제공한다. 채용 이후에는 모바일 근로계약서 작성, 앱내 채팅을 통한 근무 관련 대화, 급여 관련 관리 기능 등 채용의 전 과정을 급구 앱 하나로 해결할 수 있다. 급구 신현식 대표는 “최근 경기 침체로 인해 운영비를 절감이 점포의 가장 큰 과제로 떠오르고 있다”며 “급구를 통해 채용 방면에서 최소한의 시간과 비용으로 인력을 수급할 수 있도록 적극 도울 것”이라고 뜻을 밝혔다 급구는 단기 아르바이트 구인을 메인으로 하여, 점점 짧아지는 구인 고용 시간 흐름에 맞춰 인력이 필요한 시간에만 쉽게 채용을 할 수 있는 서비스로, 기존 구인 서비스의 시간적 제한 등을 극복할 수 있도록 인력이 필요한 시간이라면 짧게는 3-4시간 까지도 채용이 가능하다. 코리아델로스KD에서 운영하고 있는 치킨 프랜차이즈인 치킨매니아는 1983년 닭고기 전문유통업체인 고흥상회가 설립한 이후 많은 치킨 프랜차이즈 업체들에게 독특한 메뉴를 개발해 닭고기를 공급해 왔으며, 2004년에 치킨매니아 1호점이 오픈하면서 본격적으로 치킨 프랜차이즈 사업을 시작했다. 치킨매니아 관계자는 “최근 인력 구하기가 어려운 시기에 급구 어플과의 전략적 제휴를 공식적으로 체결하게 돼 매우 기쁘고 뜻깊게 생각한다”며 “본 제휴를 통해 가맹점주님들께서 인력난 해소와 빠르고 효과적인 인력 매칭을 할 수 있길 기대한다”고 말했다.

2025.03.18 08:46안희정

'DIY 검색'의 함정…AI 검색이 더 효율적인 이유

AI 기반 검색 솔루션이 고객 경험을 좌우한다 디지털 경험의 시작과 끝은 검색에서 이루어진다. AI 기반 검색 솔루션 기업 Lucidworks가 발표한 보고서에 따르면, 디지털 쇼핑객의 69%가 검색 기능을 사용하며, 검색 경험이 좋지 않을 경우 80%가 이탈한다는 조사 결과는 검색의 중요성을 잘 보여준다. 많은 기업들이 자체적으로 검색 솔루션을 구축하거나 Elasticsearch, Solr, Google과 같은 외부 프레임워크를 활용하지만, 이러한 '직접 구축(DIY)' 방식은 겉으로 보기에 매력적일지 모르나 실제로는 많은 부정적 결과를 초래할 수 있다. 특히 인공지능과 머신러닝이 검색 기술의 핵심으로 자리 잡은 현재, DIY 방식은 기술적 한계를 드러내고 있다. 인공지능과 검색 전문가 부족이 DIY 솔루션의 함정 DIY 검색 솔루션의 가장 큰 문제점 중 하나는 전문성 격차다. 효과적인 검색 및 제품 발견 경험을 구축하려면 검색 알고리즘, 인공지능, 머신러닝, 데이터 관리, 사용자 경험 디자인을 아우르는 전문 기술이 필요하다. 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)에 따르면 "숙련된 AI 및 검색 전문가에 대한 수요가 공급을 크게 초과하여 기업이 사내 전문성을 구축하고 유지하는 것이 어렵고 비용이 많이 든다." 이러한 전문가 부족 현상은 기업이 자체 검색 솔루션을 개발할 때 직면하는 가장 큰 장벽 중 하나다. 대부분의 기업은 이러한 복잡한 시스템을 구축하고 유지할 사내 전문성이 부족하여 최적화되지 않은 결과를 얻게 된다. 기술적 부채는 혁신과 민첩성을 저해하며, 기업이 진화하는 고객 기대에 부응하기 어렵게 만든다는 점이 하버드 비즈니스 리뷰(Harvard Business Review)에서도 지적되었다. AI 기반 검색 솔루션의 자동화가 가져오는 비즈니스 성과 직접 구축 방식과 달리 사전 구축된 AI 기반 검색 솔루션은 상당한 비용 절감과 구체적인 비즈니스 이점을 제공한다. 실제 데이터에 따르면 연간 1,100~1,300시간의 큐레이션 시간 절약, 큐레이션 규칙 20-30% 감소, 검색 관련성 10-15% 향상, 검색 결과 없음 쿼리 91% 감소 등의 효율성 향상을 가져올 수 있다. 이러한 효율성 향상은 직접적인 매출 증가로 이어져 검색 영향을 받은 주문 가치가 28% 증가하고 검색 영향을 받은 주문이 30% 증가한다. 사전 구축된 솔루션은 기계 학습 모델, AI 및 생성형 AI 모듈, 추천 모듈, 유연한 신호 캡처, 머천다이징 도구, 챗봇 앱 및 통합, 데이터 커넥터, 최고 수준의 관련성 자동화, 개인화 자동화, 모델 및 규칙 등 다양한 기능을 제공하여 팀의 가치 창출 시간을 단축시킨다. AI 기술을 활용한 비즈니스와 IT 팀 간 격차 해소 DIY 방식의 검색 및 제품 발견 접근 방식은 종종 비즈니스 리더와 구현 담당 기술 팀 간의 격차를 만든다. 이러한 불일치는 다양한 요인에서 비롯되는데, 그중 하나는 AI와 관련된 도메인 전문성 부족이다. 기술 팀은 특정 비즈니스 영역에 대한 깊은 도메인 전문성이 부족하여 특정 산업이나 분야에서 검색 및 제품 발견의 고유한 과제를 예측하고 해결하기 어려울 수 있다. 전자상거래 개인화, B2B 고객 지원, 금융 서비스 연구 등 다양한 시나리오에서 이러한 불일치가 발생할 수 있다. 예를 들어, 전자상거래 개인화 시나리오에서는 머천다이징 팀이 고객 탐색 기록을 기반으로 개인화된 제품 추천을 구현하고자 하지만, 기술팀은 필요한 데이터 소스를 통합하거나 복잡한 알고리즘을 구현하는 데 어려움을 겪어 효과적인 개인화 전략을 실현하지 못할 수 있다. 비용 효율적인 AI 검색 솔루션으로 391% ROI 달성 DIY 방식의 검색 및 제품 발견 솔루션의 총 소유 비용은 빠르게 통제를 벗어날 수 있다. 개발자 시간(약 11,000시간), 첫 해 서비스 비용(180만 달러), 2-5년 간 전담 유지 관리 팀(약 10명의 개발자)에 대한 지속적인 필요성은 상당한 재정적 부담을 만든다. 반면, 사전 구축된 솔루션은 상당한 비용 절감과 구체적인 비즈니스 이점을 제공한다. 실제 데이터에 따르면 연간 1,100~1,300시간의 큐레이션 시간 절약, 큐레이션 규칙 20-30% 감소, 평균 상호 순위가 0-15% 개선되고, 검색 결과 없음 쿼리가 91% 감소하는 효율성 향상을 가져온다. 이러한 효율성 향상은 직접적인 매출 증가로 이어져 검색 영향을 받은 주문 가치가 28% 증가하고 검색 영향을 받은 주문이 30% 증가한다. 사전 구축된 솔루션을 선택하면 DIY 검색의 숨겨진 비용과 복잡성을 피하고 귀중한 리소스를 확보하며 시장 진출 시간을 단축할 수 있다. 또한 고급 검색 기술과 AI를 활용하여 탁월한 고객 경험을 제공하고 궁극적으로 수익 성장과 장기적인 성공을 이끌어낼 수 있다. 루시드웍스(Lucidworks)의 검색 솔루션을 통해 391%의 긍정적인 ROI를 달성할 수 있다는 조사 결과는 AI 기반 검색 솔루션의 강력한 비즈니스 가치를 보여준다. FAQ Q: 생성형 AI는 기존 검색 솔루션과 어떻게 다른가요? A: 생성형 AI는 단순한 키워드 매칭을 넘어 사용자의 의도를 이해하고 맥락에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 검색 결과의 정확성이 향상되고 제로 결과 쿼리가 91%까지 감소하는 효과를 볼 수 있습니다. Q: 중소기업도 AI 기반 검색 솔루션을 도입할 수 있나요? A: 네, 다양한 규모의 기업을 위한 AI 검색 솔루션이 있습니다. DIY 방식으로 약 11,000시간의 개발자 시간과 180만 달러의 첫 해 비용이 드는 것에 비해, 사전 구축된 솔루션은 초기 투자 비용을 크게 줄이고 빠른 ROI를 제공합니다. Q: AI 검색 솔루션 도입으로 기대할 수 있는 구체적인 성과는 무엇인가요? A: AI 검색 솔루션 도입 시 검색 관련성 10-15% 향상, 검색 영향을 받은 주문 가치 28% 증가, 검색 영향을 받은 주문 30% 증가 등의 구체적인 성과를 기대할 수 있습니다. 또한 큐레이션 시간을 연간 1,100-1,300시간 절약할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 08:40AI 에디터

중고나라 페이, 2월 거래액 역대 최대…전년比 73%↑

중고거래 플랫폼 중고나라(대표 최인욱)는 중고나라 페이의 2월 결제 거래액이 역대 최고치를 기록했다고 18일 밝혔다. 중고나라 페이는 중고나라 앱·웹에서 제공하는 에스크로 기반의 안전결제 서비스로, 2021년 8월 출시 이후 연평균 110% 이상 지속적인 거래액 성장을 이어가고 있다. 거래자 수도 매년 2배 이상 큰 폭으로 늘면서 지난달 말 기준 중고나라 페이 누적 거래자 수는 145만 명을 돌파했다. 올해 2월 중고나라 페이 결제 거래액은 전년 동월 대비 73%, 출시 월 대비 21배(2020%) 넘게 증가하며 역대 최대 거래액을 기록했다. 가장 높은 구매 비중을 차지한 카테고리는 노트북·PC(22.8%)로 나타났다. 이어서 모바일·태블릿(17.5%), 수입명품(8.7%), 가전제품(8.6%)이 차례로 뒤를 이었다. 특히 노트북·PC 카테고리와 모바일·태블릿 카테고리의 거래액은 전년 동기 대비 각각 132%, 82% 급증하며 가장 높은 성장세를 보였다. 중고나라는 신학기를 앞두고 노트북, 태블릿PC 등 고가의 중고 디지털 제품을 안전하게 거래하려는 구매자들의 수요가 집중된 점과, 셀프검수 베타 서비스 출시, 검색 기능 고도화 등 다양한 신규 기능을 도입해 이용자의 상품 탐색과 구매 편의를 강화한 점을 이번 성과의 주요 요인으로 분석했다. 특히 최근 모바일·태블릿 카테고리에 적용한 검색 편의 기능이 상품 검색 결과 정확도와 거래 전환율 향상에 크게 기여한 것으로 나타나면서 해당 카테고리 상품의 거래량 증가를 이끌었을 것으로 보고 있다. 중고나라는 지난달부터 중고나라 앱 내 모바일·태블릿 카테고리에 원하는 상품의 조건에 맞게 다양한 세부 필터를 직접 설정할 수 있는 상세 검색 필터 기능을 추가하고, 맞춤형 상품 추천 기능, 키워드 알림 필터링 기능 등 다양한 상품 검색 기능을 도입해 제공하고 있다. 중고나라 최인욱 대표는 “중고거래에 대한 소비자 인식과 구매성향이 변화하면서 이제는 단순히 저렴한 가격의 상품보다는 믿을 수 있고 안전하게 거래할 수 있는 상품을 더욱 선호하는 추세가 늘고 있다”며 “가장 신뢰할 수 있는 개인 간 거래 플랫폼을 목표로, 중고나라 페이를 비롯해 셀프검수, 맞춤형 기능 등 다양한 신뢰 장치들을 계속 강화해 나갈 계획”이라고 말했다.

2025.03.18 08:39안희정

카이스트, LLM 학습시간 예측 모델 개발… AI 훈련 비용 5% 절감

GPU 활용률 10% 저하로 훈련 비용 수백만 달러 증가, vTrain으로 해결책 제시 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 응용 분야에서 널리 보급됨에 따라 인공지능 커뮤니티가 직면한 중요한 과제는 이러한 대규모 AI 모델을 비용 효율적인 방식으로 훈련하는 방법이다. 기존의 LLM 훈련 계획은 일반적으로 LLM 병렬화 공간에 대한 철저한 검토보다는 경험적 관찰에 기반한 휴리스틱 기반 병렬 훈련 전략을 채택한다. 이러한 한계로 인해 기존 시스템은 상당한 성능 향상의 여지를 남겨두게 되며, 수백만 달러에 달하는 훈련 비용이 낭비된다. 예를 들어, 1,024대의 NVIDIA A100 GPU를 사용하여 GPT-3(175B 매개변수)를 훈련할 때, GPU 컴퓨팅 활용률이 단지 10%(50%에서 40%로) 감소하더라도 훈련 시간이 8일 증가하여 수백만 달러의 추가 비용이 발생한다. 그러나 이러한 대규모 LLM을 훈련해야 하는 규모 때문에 훈련 시스템 구성의 설계 공간을 철저히 탐색하여 가장 최적의 비용 효율적인 하이퍼파라미터를 찾는 것은 극히 어려운 일이다. 수십 분 내 최적 훈련 전략 도출하는 vTrain의 혁신적 시뮬레이션 기술 카이스트가 발표한 논문에 따르면, 비용 효율적이고 컴퓨팅 최적의 LLM 훈련 시스템 평가를 안내하는 프로파일링 기반 시뮬레이터인 vTrain은 해당 문제를 해결하는 데 도움이 된다. vTrain은 AI 실무자들에게 효율적이고 비용 효율적인 LLM 훈련 시스템 구성을 결정하기 위한 빠르고 정확한 소프트웨어 프레임워크를 제공한다. vTrain의 핵심 특징은 프로파일링 기반 방법론을 사용하여 각 설계 지점의 LLM 훈련 시간을 정확하게 추정하는 것이다. 이는 고성능 멀티코어 CPU 서버에서 몇 십 분 내에 최적의 LLM 훈련 시스템 구성을 결정할 수 있게 한다. vTrain의 설계는 LLM 훈련 시간을 정확하게 추정할 수 있게 하는 다음과 같은 핵심 관찰에 기반한다. 첫째, 최신 AI 알고리즘은 각 그래프 노드가 신경망 레이어를 나타내는 비순환 그래프로 표현된다. 둘째, LLM 추론과 달리, 훈련을 위한 LLM 그래프 노드의 실행 순서는 컴파일 시간에 정확하게 정의되므로 vTrain은 얼마나 많은 LLM 그래프 노드를 실행해야 하는지와 그 실행 순서를 정적으로 결정할 수 있다. 셋째, 대상 GPU 아키텍처에서 각 개별 LLM 그래프 노드(각 레이어)의 실행 시간은 매우 결정적이며 서로 다른 실행 간에 거의 변동이 없다. 경험적 방식 대비 10% 적은 GPU로 5% 비용 절감, vTrain의 사례 연구 vTrain의 실용성을 입증하기 위해 여러 사례 연구를 실시했다. 첫 번째 사례는 비용 효율적인 LLM 훈련 계획이다. 주어진 LLM, 훈련 토큰 크기 및 컴퓨팅 예산(즉, 총 GPU 수)이 주어졌을 때, 벽시계 훈련 시간과 그에 관련된 훈련 비용을 최소화하는 가장 최적의 훈련 병렬화 전략을 결정할 수 있다. 두 번째는 비용 효율적인 멀티테넌트 LLM 스케줄링으로, 여러 LLM 훈련 작업이 GPU 클러스터를 공유할 때, GPU 활용률을 최대화하면서 작업 완료 시간을 최소화하는 효율적인 스케줄링 알고리즘을 식별할 수 있다. 세 번째는 컴퓨팅 최적의 LLM 모델 설계로, 고정된 컴퓨팅 및 훈련 시간 예산이 주어졌을 때, Chinchilla 스케일링 법칙을 만족하는 가장 큰 LLM을 결정할 수 있다. 예를 들어, MT-NLG(530B) 모델 훈련에서 vTrain은 기존 방식보다 10% 적은 GPU를 사용하면서 4.5% 높은 GPU 활용률을 달성하고, 훈련 비용을 5% 절감하는 훈련 계획을 도출했다. 텐서, 데이터, 파이프라인 병렬화의 최적 조합으로 LLM 훈련 효율성 극대화 현대 LLM 훈련은 최첨단 3D 병렬화 방식(데이터 병렬화, 텐서 병렬화, 파이프라인 병렬화)을 적용한다. 이는 LLM과 같은 거대한 AI 모델을 분할하여 여러 GPU에서 효율적으로 학습시키기 위한 전략이다. 텐서 병렬화는 모델 가중치를 GPU 내에서 열과 행 차원으로 나누어 같은 노드 내 GPU 간에 고대역폭 통신을 활용한다. 데이터 병렬화와 파이프라인 병렬화는 주로 노드 간 병렬화에 사용되며, 상대적으로 통신 오버헤드가 적다. vTrain은 이러한 복잡한 병렬화 전략의 성능을 정확하게 모델링하고, 최적의 구성을 찾아내어 GPU 활용률을 높이고 훈련 비용을 최소화할 수 있다. 145억에서 76억 매개변수로: vTrain으로 발견한 30일 내 훈련 가능한 현실적 모델 크기 Chinchilla 스케일링 법칙에 따르면, 주어진 컴퓨팅 예산 내에서 최적의 모델 크기와 훈련 토큰 수 사이에는 균형이 필요하다. 단순히 모델 크기만 키우는 것은 과소훈련으로 이어져 알고리즘 성능을 완전히 활용하지 못한다. GPU 효율성에 대한 현실적인 평가 없이 단순히 가용 GPU 수만으로 컴퓨팅 예산을 결정하면 오해의 소지가 있다. vTrain은 실제 GPU 활용률을 고려하여 보다 현실적인 컴퓨팅 최적 모델 크기를 도출할 수 있다. 예를 들어, 420개의 NVIDIA DGX A100 서버(3,360 A100 GPU)를 30일 동안 사용한다고 가정할 때, 단순히 100% GPU 활용률을 가정하면 1,456억 매개변수의 모델을 2,912억 토큰으로 훈련할 수 있다고 예상할 수 있다. 그러나 vTrain은 실제로는 평균 35.56%의 GPU 활용률만 달성 가능하며, 이는 원래 기대했던 30일 대신 85일의 훈련 시간이 필요함을 보여준다. vTrain을 사용하면 760억 매개변수의 모델을 1,521억 토큰으로 30일 내에 훈련할 수 있는 더 현실적인 계획을 수립할 수 있다. FAQ Q: 대규모 언어 모델 훈련에서 GPU 활용률이 왜 그렇게 중요한가요? A: GPU 활용률은 훈련 시간과 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. vTrain의 연구에 따르면 GPU 활용률이 단 10% 감소하더라도(50%에서 40%로) 훈련 시간이 8일 증가하며, 이는 수백만 달러의 추가 비용을 의미합니다. 따라서 최적의 병렬화 전략을 통한 GPU 활용률 최적화는 비용 효율적인 LLM 훈련에 필수적입니다. Q: vTrain은 어떻게 기존 LLM 훈련 방식보다 더 효율적인 방법을 찾아낼 수 있나요? A: vTrain은 프로파일링 기반 시뮬레이션을 통해 수천 가지의 가능한 병렬화 구성을 빠르게 평가하여 최적의 훈련 계획을 도출합니다. 기존 방식은 경험적 관찰에 기반한 휴리스틱에 의존하지만, vTrain은 전체 설계 공간을 체계적으로 탐색하여 GPU 활용률과 훈련 시간 사이의 최적 균형점을 찾아냅니다. Q: Chinchilla 스케일링 법칙이란 무엇이며 LLM 훈련에 어떤 영향을 미치나요? A: Chinchilla 스케일링 법칙은 주어진 컴퓨팅 예산 내에서 모델 크기와 훈련 토큰 수를 균형있게 확장해야 한다는 원칙입니다. 이 법칙에 따르면, 모델을 과소훈련하면 해당 모델의 알고리즘 잠재력을 완전히 발휘할 수 없습니다. vTrain은 실제 GPU 효율성을 고려하여 이 법칙을 적용함으로써, 주어진 시간과 자원 내에서 훈련할 수 있는 최적의 모델 크기와 토큰 수를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니>다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.17 20:48AI 에디터

AI는 시각장애인의 눈이 될 수 있을까

전 세계 22억 명 시각장애인을 위한 최초의 1인칭 시점 비디오 데이터셋 'EgoBlind' 현재 전 세계에는 약 22억 명의 시각장애인이 살고 있다. 이들이 일상생활을 더 독립적으로 영위할 수 있도록 돕는 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 최근 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 발전으로 시각적 질의응답(VQA) 기술이 크게 향상되었다. 그러나 지금까지 대부분의 VQA 데이터셋은 제3자 시점이나 일반적인 이미지와 비디오 이해에 초점을 맞추고 있어, 실제 시각장애인의 관점에서 필요한 실시간 지원에는 한계가 있었다. 싱가포르 국립대학교, 중국 커뮤니케이션 대학교, 중국 과학기술대학교, 허페이 공과대학교 연구팀이 공동으로 개발한 'EgoBlind'는 시각장애인의 1인칭 시점에서 촬영된 비디오를 기반으로 한 최초의 VideoQA 데이터셋이다. 이 데이터셋은 시각장애인이 직접 착용한 카메라로 촬영된 1,210개의 비디오와 4,927개의 질문을 포함하고 있으며, 이 질문들은 시각장애인이 직접 제기하거나 검증한 것들로 구성되어 있다. "길이 앞에 있나요?" - 시각장애인이 실제 일상에서 가장 필요로 하는 6가지 정보 유형 EgoBlind 데이터셋은 시각장애인이 일상생활에서 필요로 하는 지원 유형을 여섯 가지 주요 카테고리로 분류했다. 정보 판독(Information Reading): 시각장애인이 알고 싶어하는 특정 정보 획득. 예: "이 메뉴에는 무엇이 있나요?", "지금 엘리베이터는 몇 층인가요?" 안전 경고(Safety Warning): 주변 환경의 물리적 안전 위험이나 인적 요소 관련 위험 판단. 예: "길을 건널 때 차가 지나가고 있나요?", "에스컬레이터의 방향은 어떻게 되나요?" 길 안내(Navigation): 실내외 이동 시 필요한 방향과 위치 정보. 예: "화장실은 어디에 있나요?", "지금 내가 출구를 향해 서 있나요?" 사회적 소통(Social Communication): 주변 사람들과의 상호작용 및 다중 활동을 위한 상태 정보 파악. 예: "지금 누가 나에게 말하고 있나요?", "안내견이 엘리베이터에 안전하게 탔나요?" 도구 사용(Tool Use): 각종 도구나 기기 사용 방법. 예: "전자레인지는 어떻게 사용하나요?", "이 문은 어떻게 여나요?" 기타 자원(Other Resources): 주변의 서비스 시설이나 활동 정보. 예: "근처에 시각장애인용 보행로가 있나요?", "특정 브랜드 상점이 있나요?" 이 분류는 시각장애인의 실제 필요에 기반하여 만들어진 것으로, 연구팀은 시각장애인 참가자들을 대상으로 광범위한 설문조사를 실시해 각 질문 유형의 실질적 유용성을 검증했다. GPT-4o도 인간보다 30%p 뒤처진다 - 15개 최신 AI 모델의 성능 실험 결과 연구팀은 EgoBlind 데이터셋을 활용해 현재 최고 수준의 MLLM 15개(GPT-4o, Gemini 2.0 등의 상용 모델 3개와 InternVL2, LLaVA-OV 등의 오픈소스 모델 12개)의 성능을 종합적으로 평가했다. 그 결과, 모든 모델이 시각장애인을 위한 실시간 지원에 상당한 한계를 보였다. 주요 발견 사항: 가장 성능이 좋은 모델(Gemini 2.0)도 정확도가 56.6%에 그쳐, 인간 성능(87.4%)에 비해 약 30%p 낮았다. 상용 모델과 최고 성능의 오픈소스 모델 간 성능 차이가 크지 않았다. 일반적인 자기 중심적 VQA나 시각장애인용 이미지 QA에서 좋은 성능을 보이는 모델이 반드시 EgoBlind에서도 좋은 성능을 보이지는 않았다. 특히 '길 안내', '안전 경고', '도구 사용' 질문에서 모델들의 성능이 현저히 떨어졌다. "이 차가 움직이고 있나요?" - AI가 시각장애인의 가장 중요한 질문에 답하지 못하는 5가지 이유 연구팀은 다양한 질문 유형과 실패 사례를 분석하여 다음과 같은 주요 문제점을 식별했다. 사용자 의도 이해 부족: AI는 시각 콘텐츠에 대해 객관적으로 정확한 답변을 제공할 수 있지만, 동적인 자기 중심적 시각 맥락 내에서 시각장애인의 의도를 추론하는 데 한계를 보였다. 예를 들어, "앞에 길이 있나요?"라는 질문에 장애물이 있음에도 단순히 "네"라고 대답하는 경우가 많았다. 실시간 공간 인식 문제: 모델들은 시각장애인 사용자가 움직일 때 사용자 기준의 공간 방향(예: "내 오른쪽에 있는 제품은 무엇인가요?")을 효과적으로 업데이트하지 못했다. 시간적 맥락 추론 한계: 모델들은 비디오의 시간적 맥락을 추론하고 사용자의 실시간 위치에 상대적인 객체를 파악하는 데 어려움을 겪었다. 장애물 식별 부족: '안전 경고' 질문에서 모델들은 실제 장애물을 정확히 식별하고 경고하는 데 한계를 보였다. 비현실적 답변(Sycophancy): 모델들, 특히 오픈소스 모델들은 시각장애인이 실제로 존재하지 않는 대상에 대해 질문할 때 잘못되거나 잠재적으로 해로운 답변을 제공하는 경향이 있었다. 이 연구는 시각장애인을 위한 AI 지원 기술 개발의 중요한 방향을 제시하고 있다. 연구팀은 향후 개선을 위해 사용자 의도에 대한 더 나은 이해, 연속적인 비디오 프레임의 미묘한 차이에 민감한 모델 개발, 장기 기억 기술 적용, 시각장애인의 실제 필요에 초점을 맞춘 훈련 데이터 합성 등을 제안했다. 87.4%의 인간 성능 VS 56.6%의 AI 성능 - 실질적인 시각장애인 지원 기술의 미래 전망 EgoBlind 연구는 시각장애인의 실제 필요에 부합하는 AI 시각 지원 기술 개발에 중요한 기반을 마련했다. 이 데이터셋은 현재 MLLM 모델들의 한계를 분명히 보여주는 동시에, 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 특히, 시각장애인의 1인칭 시점에서의 동적 장면 이해, 실시간 맥락 인식 사용자 의도 추론, 지원 중심의 답변 생성 등 세 가지 핵심 과제를 해결하는 데 초점을 맞추어야 한다는 점이 강조되었다. 이 연구는 단순한 객체 인식이나 설명을 넘어, 시각장애인의 구체적인 필요와 맥락에 맞춘 실질적인 AI 지원 시스템 개발의 중요성을 환기시킨다. EgoBlind 데이터셋과 연구 결과는 앞으로의 AI 시각 지원 기술이 더욱 정확하고 유용한 방향으로 발전하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. FAQ Q: 시각장애인을 위한 AI 시각 지원 기술은 기존 기술과 어떤 점이 다른가요? A: 기존 기술이 일반적인 객체 인식이나 장면 설명에 초점을 맞췄다면, EgoBlind 연구를 통해 개발 중인 AI 시각 지원 기술은 시각장애인의 1인칭 시점에서 실시간으로 필요한 정보(안전 위험, 길 안내, 도구 사용법 등)를 맥락에 맞게 제공하는 데 중점을 둡니다. Q: 현재 AI 모델들이 시각장애인 지원에 있어 가장 어려워하는 부분은 무엇인가요? A: 현재 AI 모델들은 시각장애인의 실제 의도 파악, 사용자 중심의 공간 방향 인식, 시간적 맥락 추론, 안전 관련 장애물 식별에 가장 큰 어려움을 겪고 있습니다. 특히 실시간으로 변화하는 환경에서 사용자 관점의 정보를 제공하는 데 한계가 있습니다. Q: EgoBlind 연구가 일반 사용자에게도 의미가 있을까요? A: 네, EgoBlind 연구는 AI가 인간의 관점에서 세상을 이해하고 맥락에 맞는 지원을 제공하는 능력을 향상시키는 데 기여합니다. 이러한 발전은 자율주행 차량, 증강현실, 로봇 보조 등 다양한 분야에도 적용될 수 있어 장기적으로는 모든 사용자에게 혜택을 줄 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.17 20:47AI 에디터

아트와, 농업용 운반로봇 '봇박스' 선봬

친환경 로봇 플랫폼 스타트업 아트와는 2025 상주농기계박람회에서 스마트 운반 로봇 '봇박스'를 선보인다고 17일 밝혔다. 봇박스는 작업자를 자동으로 따라다니며 운반 작업을 지원하는 추종형 운반 로봇이다. 수확철 부족한 인력을 효과적으로 보완한다. 봇박스는 한번에 최대 200kg의 작업물을 운반하며, 20도의 오르막길과 돌이 많은 험지에서도 안정적으로 주행할 수 있다. 또 무선 리모컨을 활용한 직관적인 조작 방식으로 여성 및 고령층도 쉽게 사용할 수 있다. 로봇 전면부에는 충돌 감지 센서를 적용한 사고 방지 범퍼가 장착됐다. 상단의 비상 정지 버튼을 통해 돌발 상황에서도 즉시 멈출 수 있다. 일반 가정용 220V 전원으로 충전할 수 있는 전동식 제품으로, 최대 7시간 연속 작동이 가능해 농작업의 효율성을 극대화한다. 봇박스는 정식 농기계 안전검정 및 성능검정을 완료했다. 정부 융자 지원 모델로 등록되어 지자체 보조금을 받을 수 있다. 제품은 2023년 한국농업기술진흥원이 주관하는 농식품 창업 콘테스트에서 농협회장상을 수상했다. 서귀포농협과 협력해 약 100여개의 농가에 임대사업을 진행했다. 강동우 아트와 대표는 "전국 과수 농가에 봇박스를 비롯한 자율주행 로봇을 보급하고 고된 노동 부담을 덜어드리고 싶다"며 "앞으로도 지속적인 연구개발을 통해 농업 분야의 효율성을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 봇박스는 오는 25일부터 28일까지 상주농기계박람회 B-78 부스에서 시연한다. 이번 상주농기계박람회에서 리프트 기능이 탑재된 신제품도 선보인다.

2025.03.17 19:20신영빈

포바이포-제머나이소프트, AI 솔루션 플러그인 개발 협업하기로

포바이포(대표 윤준호)가 방송용 디지털 미디어 관리 플랫폼 전문 기업 제머나이소프트와 AI 솔루션 플러그인 공동 개발 및 공급에 대한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 제머나이소프트는 방송 환경에 최적화된 미디어 자산 관리 시스템 소프트웨어 'MAM(Media Asset Management)'를 개발, 제공하는 업체다. 현재 MBC, SBS, EBS, 연합뉴스TV 등 국내 방송사들의 시스템을 구축하고 운영 및 관리하고 있다. 제머나이소프트가 개발한 다양한 시스템 소프트웨어를 활용하면 방송사에서 제작해 송출하는 방대한 미디어 데이터, 통칭 '미디어 자산'들을 자동으로 수집하고 변환해 저장하거나 쉽게 검색해 찾을 수 있도록 도와준다. 또 저장된 자산들을 활용해 새로운 미디어를 만들거나 편집할 수도 있고 보도용 자료의 배포 및 송출까지 도와주는 등 방송 전 과정의 효율성을 극대화할 수 있다. 이번 MOU를 계기로 포바이포는 자체 화질 개선 AI 솔루션 픽셀을 제머나이소프트가 제공하는 다양한 서비스에 결합할 수 있는 '플러그인' 형태로 최적화, 경량화 하는 작업을 우선 진행하게 된다. 제머나이소프트는 기존 고객들이 각각의 워크플로우 안에서 용량(비트레이트)을 절감하거나 화질을 개선하는 등 다양한 방법으로 픽셀 플러그인을 자유롭게 활용할 수 있도록 플랫폼 개편 및 운영을 담당할 예정이다. 양사는 해당 플러그인 제품을 오는 4월 초, 미국 라스베이거스에서 개최되는 방송 장비 전시회 'NAB(National Association of Broadcasters) Show'에서 공개하는 것을 목표로 개발에 박차를 가할 계획이다. 제머나이소프트 넥스트비즈본부 이상봉 본부장은 "화질 개선 기능은 자사 미디어 자산 관리 시스템(MAM)과 보도 솔루션에서 활용 가능하고, 비트레이트 절감 기능은 포맷 변경 및 인코딩 작업에 함께 사용할 수 있는 등 픽셀 솔루션의 활용성은 무궁무진하다"며 "제작 및 관리, 송출 등 방송 과정 전체를 아우르는 제머나이소프트의 다양한 솔루션에 픽셀 플러그인을 광범위하게 적용해 사용할 계획"이라고 말했다. 포바이포 픽셀 사업본부 배성완 본부장은 "이번 MOU를 통해 포바이포는 픽셀 AI 솔루션의 적용 산업 저변을 넓힐 수 있고, 제머나이소프트 역시 회사가 제공하는 다양한 기능들의 효율성을 높일 수 있게 됐다"면서 "공동 개발하는 플러그인을 활용해 국내 방송사 뿐만 아니라 글로벌 방송 장비 시장을 직접 공략할 수 있는 계기가 될 것"이라고 밝혔다.

2025.03.17 18:14백봉삼

팔포이즈, 고객 경험 개선 위해 데이터 인텔리전스 파트너로 DXC 테크놀로지 선정

국제 패션 브랜드인 팔포이즈, 데이터 기반 통찰력 활용해 쇼핑 경험 개인화하기 위해 DXC와 제휴 리스본, 포르투갈, 2025년 3월 17일 /PRNewswire/ -- 포르투갈의 선도적인 패션 브랜드 팔포이즈 그룹(Parfois Group)이 데이터 기반 통찰력에 기반한 개인화된 추천으로 고객 경험을 개선하고 향상시켜줄 업체로 포춘 500대 글로벌 기술 서비스 제공업체인 DXC 테크놀로지(DXC Technology, NYSE: DXC)를 선정했다. International fashion brand selects DXC to leverage data-driven insights to personalize shopping experience. Credit: Parfois 67개국에 1000개가 넘는 오프라인 매장을 보유하고 있으며 온라인 플랫폼도 지속적으로 성장하고 있는 팔포이즈는 까다로운 국제 패션 시장에서 포르투갈 최대 브랜드 중 하나로 부상했다. 팔포이즈는 이제 DXC와의 협력을 통해 혁신을 더욱 강화할 예정이다. 글로벌 데이터 인텔리전스 전략의 일환으로 이번 파트너십을 추진한 팔포이즈의 목표는 데이터 기반 통찰력을 활용해 고객의 기호에 맞는 적절한 상품을 제공함으로써 고객에게 더욱 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이다. DXC는 팔포이즈 그룹이 운영 효율성을 개선하고 그동안 쌓아온 통찰력을 활용해 고객 경험을 혁신할 수 있도록 Snowflake 데이터 플랫폼 구현을 지원할 예정이다. 팔포이즈는 이 솔루션으로 사실상 실시간으로 수집되는 데이터를 기반으로 예측하는 AI 모델을 활용해 고객 데이터를 분석할 수 있다. 이를 통해 팔포이즈 경영진은 정보에 입각한 의사 결정에 필요한 고객 행동 패턴 관련 관리 지표, 경고, 정보가 담긴 탐색 패널에 접근할 수 있다. 누노 모우라 핀헤이로(Nuno Moura Pinheiro) DXC 테크놀로지 포르투갈 지사 데이터•AI 책임자는 "분석 플랫폼 구현부터 데이터 엔지니어링을 거쳐 AI 모델과 비즈니스 인텔리전스 대시보드 개발에 이르는 모든 분야에서 DXC와 팔포이즈가 가장 중요하게 생각하는 것은 바로 고객 중심의 가치"라면서 "이 유명 포르투갈 브랜드의 경영진이 시기적절하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공하는 동시에 그들의 차별화 노력에 기여하게 되어 영광스럽다"고 말했다. DXC 테크놀로지는 고객이 신뢰하는 서비스와 솔루션을 제공함으로써 AI 시대에 세계에서 가장 혁신적인 조직이 번창할 수 있도록 돕고 있다. 이 회사는 글로벌 기업이 IT 현대화를 추진하면서 미션 크리티컬 시스템과 운영을 실행할 수 있게 지원한다. 최근 화이트레인 리서치(Whitelane Research)의 2024/2025 유럽 IT 소싱 연구(European IT Sourcing Study)에서 IT 서비스 분야에서 DXC의 선도적 위상이 재확인됐다. 미래 예측 진술 이 보도 자료에 있는 모든 진술은 역사적 사실과 직접적이고 독점적으로 관련되지 않은 '미래 예측 진술'을 구성한다. 이러한 진술은 현재의 기대와 믿음을 나타내며, 미래 예측 진술에 명시된 결과, 목표 또는 계획이 달성 가능하거나 달성될 수 있다고 보장하지 않는다. 이러한 진술은 기술된 내용과 실제 결과가 실질적으로 다를 수 있는 수많은 가정, 위험, 불확실성 및 기타 요인의 영향을 받으며, 그 중 다수는 당사의 통제 범위를 벗어나 있다. 이러한 요인에 대한 서면 설명은 2024년 3월 31일로 종료되는 회계연도에 대한 DXC의 연차 보고서(10-K 양식)에서 "위험 요인"이라는 제목의 항목과 이후 미국 증권거래위원회(SEC) 제출 자료의 업데이트된 정보를 참조한다. 이러한 진술은 작성된 날짜를 기준으로 한 것이므로 독자는 이를 지나치게 신뢰하지 않도록 주의해야 한다. 당사는 법적으로 요구되는 경우를 제외하고, 본 문서 발행일 이후에 발생하는 사건이나 상황을 보고하거나, 예상치 못한 사건의 발생을 반영하거나, 미래 예측 진술에 대한 개정본을 업데이트하거나 공개할 의무가 없다. DXC 테크놀로지 소개 DXC 테크놀로지(NYSE: DXC)는 글로벌 기업이 미션 크리티컬 시스템을 운영하는 동시에 IT를 현대화하고, 데이터 아키텍처를 최적화하고, 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 보안과 확장성을 보장할 수 있도록 지원한다. 세계 최대 기업과 공공 기관들이 DXC를 통해 IT 자산 전반에 걸쳐 새로운 수준의 성과, 경쟁력, 고객 경험을 촉진하는 서비스를 배포하고 있다. DXC.com을 방문하면 고객과 동료들에게 탁월한 서비스를 제공하는 방법에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있다. 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2642198/DXC_Technology_Company_Parfois_Selects_DXC_Technology_as_Data_In.jpg?p=medium600

2025.03.17 18:10글로벌뉴스

[AI는 지금] 검색 시장에 부는 AI 바람…글로벌 포털, 생존 전략 재편한다

인공지능(AI) 검색이 기존 검색 시장을 변화시키고 있다. 기존 키워드 검색이 여러 링크를 클릭해야 하는 번거로움을 수반했던 점과 달리 직접 답변을 제공하는 방식으로 진화하고 있기 때문이다. 이러한 변화 속에서 국내외 검색 엔진 업계는 새로운 환경에 적응하기 위한 생존 전략을 모색해야 하는 상황에 놓였다. 17일 업계에 따르면 해외에서는 이미 AI 검색 서비스가 빠르게 확산하며 검색 시장의 주류로 자리 잡고 있다. 대표적인 서비스로는 퍼플렉시티, 오픈AI '챗GPT 서치', 구글 'AI 오버뷰' 등이 있다. 이들 서비스는 기존 검색 방식보다 빠르고 직관적인 정보를 제공하며 사용자의 검색 경험을 근본적으로 변화시키고 있다. 퍼플렉시티는 AI가 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하며 검색 결과의 출처를 명확히 표시해 신뢰도를 높이는 것이 특징이다. 오픈AI '챗GPT 서치'는 기존 '챗GPT'에 탑재 돼 기존 검색 엔진과 차별화를 꾀했다. 구글 'AI 오버뷰'는 생성형 AI를 활용해 검색 결과 상단에 요약된 정보를 제공하며 링크 탐색을 통해 추가 정보를 찾을 수 있도록 구성됐다. 이들 AI 검색의 가장 큰 특징은 기존 키워드 검색과 전혀 다른 방식으로 정보를 제공한다는 점이다. 기존 검색 엔진은 사용자의 입력 키워드를 기반으로 연관 웹사이트 링크를 나열해 사용자가 추가적으로 정보를 찾아야 하는 식이었다. 반대로 AI 검색은 문맥을 이해하고 맞춤형 답변을 직접 생성해 제공한다. 이는 사용자가 원하는 정보를 보다 빠르게 찾을 수 있도록 지원하지만 검색 광고 클릭률 감소를 유도할 가능성이 있다. 이러한 특성은 이미 기존 검색 엔진의 시장 점유율에도 영향을 미치고 있다. 구글의 글로벌 검색 시장 점유율은 지난해 말 91.58%에서 90%로 소폭 하락했다. 이는 지난 2015년 이후 최초로 발생한 이례적 현상으로, 올해 미국 내 검색 광고 점유율도 50.5%에서 48.3%로 감소할 것으로 전망된다. 검색 시장의 구조적 변화도 불가피하다. 기존 검색 엔진들은 광고 기반 수익 모델에 의존하고 있는 만큼 AI 검색이 대중화될 경우 핵심 비즈니스 모델이 흔들릴 가능성이 크다. AI가 직접적인 답변을 제공하는 방식이 확산되면 검색 광고 노출 기회가 줄어들어 수익 감소로 이어질 수 있기 때문이다. 업계 전문가들도 우려를 제기하고 있다. 로샤트 아드나니 엠앤씨사치퍼포먼스 아태지역 매니징 디렉터는 "제품 차원에서 직면한 도전 과제로 인해 구글은 시장 점유율 축소에 더 큰 영향을 받을 수 있다"며 "'챗GPT'가 이미 소비자 검색 행동을 변화시킨 와중에 검색 전문 AI 기술이 검색 패턴을 재편할 가능성이 크다"고 말했다. 국내에서도 AI 검색의 확산으로 검색 시장의 구조적 변화가 가속화되고 있다. 이러한 흐름 속에서 카카오는 지난 13일 다음을 독립 법인으로 분사하기로 결정했다. 카카오 관계자는 "재도약을 위해 분사를 준비하고 있다"며 "법인 독립을 통해 다양한 실험이 가능한 환경을 조성하고 독자적인 의사결정 구조를 갖춰 경쟁력을 강화할 것"이라고 밝혔다. 다만 이는 AI 검색 기술이 기존 검색 엔진을 대체하는 움직임이 본격화되는 가운데 다음의 검색 시장 점유율이 2.72%까지 하락하면서 불가피한 선택이 된 것으로 보인다. 실제로 카카오는 다음을 분사하는 동시에 지난해에 AI 서비스 '카나나'를 발표하고 지난 2월 오픈AI와 파트너십을 체결하는 등 AI 중심 기업으로의 전환을 가속화하고 있다. 이외에도 AI 검색 기술을 활용한 서비스가 국내에서 속속 등장하고 있다. 네이버는 AI 검색 서비스 '큐(Cue:)'를 통해 생성형 AI 기술을 접목한 새로운 검색 방식을 도입했다. 네이버 '하이퍼클로바X' 모델을 기반으로 개발된 '큐'는 복잡한 질의를 분석하고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 보다 정교한 답변을 제공한다. 특히 대화형 검색을 지원해 사용자의 이전 질문을 기억하고 맥락을 반영한 지속적인 검색이 가능하다. '큐'는 지난 2023년 9월 시범 출시돼 현재 PC 버전으로 제공 중이며 올해부터는 네이버 통합검색과 본격적으로 연계될 예정이다. 또 쇼핑·예약 등 맞춤형 서비스와의 연계를 통해 활용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 이같은 상황에서 오픈리서치의 '오오에이아이(oo.ai)' 역시 주목받고 있다. 이 회사는 김일두 대표 등 카카오브레인 출신 AI 전문가들이 설립한 기업으로, 지난해 7월 창업과 동시에 100억원 규모의 시드 투자를 유치하며 기대를 모았다. 오픈리서치는 이 솔루션을 통해 AI 기술을 활용해 검색어를 분석하고 맥락을 이해하여 신속하고 정확한 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 오픈리서치에 따르면 '오오에이'는 기존 AI 검색 서비스보다 10배 이상 많은 참고 자료를 활용하며 검색 시간이 3초 이내로 단축했다. 이는 기존 검색 엔진이 7~8개의 문서를 참고하는 것과 비교해 압도적인 차이를 보인다. 특히 퍼플렉시티 '프로'와의 비교에서도 검색 속도와 데이터 활용량 측면에서 우위를 점했다. '프로'가 유료 서비스로 운영되는 것과 달리 무료로 제공된다는 점도 차별화 요소다. 이러한 접근 방식은 AI 검색의 대중화를 촉진할 가능성이 크다. 커머스 분야에서도 강점을 보인다. 단순한 가격 비교를 넘어 소비자 맞춤형 정보를 제공할 수 있도록 설계됐다. 일례로 '당뇨병 환자에게 적합한 사과'를 검색하면 사과 품종별 당도와 식이섬유 함량을 분석해 최적의 제품을 추천하는 방식이다. 이러한 기능은 소비자들에게 더욱 정확하고 유용한 검색 경험을 제공할 것으로 예측된다. 김일두 오픈리서치 대표는 "'오오에이아이'는 신속한 속도, 높은 정확성, 직관적인 인터페이스로 차별화된 검색 경험을 제공하는 차세대 '검색 코파일럿'"이라며 "기존 검색에서는 찾기 어려웠던 정보들까지 답변해 사람들이 가장 편하게 많이 사용하는 AI 검색 서비스로 거듭나겠다"고 강조했다.

2025.03.17 16:52조이환

글로브, MWC 2025에서 사이버 보안 대처 및 고객 경험 향상 노력 강조

마닐라, 필리핀 2025년 3월 17일 /PRNewswire/ -- 필리핀의 선도적 통신사 글로브(Globe)가 최근 스페인 바르셀로나에서 막을 내린 세계 최대 이동통신 전시회인 MWC 2025에서 사기 방지를 위한 모범 사례와 고객에게 최고의 경험을 선사하기 위한 여정을 공유했다. Anton Bonifacio, Globe's Chief Information Security Officer and Chief AI Officer, speaks at a roundtable discussion on Globe's efforts against fraud at MWC Barcelona 2025. 안톤 보니파시오(Anton Bonifacio) 글로브 최고정보보안책임자(CISO) 겸 최고 AI 책임자는 여러 부대 행사에 참여해 진화하는 사기 수법에 대응하기 위한 글로브의 적극적인 노력에 대해 설명했다. 보니파시오 책임자는 "글로브는 기술, 정보 공유, 선제적 보안 조치를 통합한 다층적 접근 방식을 활용해 사기와 사이버 위협에 맞선 싸움을 이어가고 있다"면서 "글로브는 AI 기반 솔루션으로 방어 체계를 보완함으로써 고객을 위해 더 안전한 디지털 생태계를 구축하기 위해 최선을 다하고 있다"고 말했다. Rebecca Eclipse, Globe's Chief Transformation and Operations Officer, talks about how Globe transformed its operations to deliver superior customer experience at MWC Barcelona. 글로브는 전 세계 통신사 중 처음으로 클릭 가능한 링크가 포함된 모든 개인 간 SMS를 차단했다. 이는 2022년 9월 모바일 사용자를 겨냥한 사기가 급증하는 가운데 시행된 보안 조치다. 글로브는 또한 보다 효율적이고 효과적인 사기 탐지, 조사, 대응과 예방 조치를 취하기 위해 주요 은행 및 기타 금융 기관과 데이터 공유 계약을 체결했다. 글로브는 이 외에도 갈수록 정교해지는 사이버 위협에 맞서 AI 기반 사이버 보안 솔루션과 전략을 구현하는 초기 단계에 있다. 한편 레베카 이클립스(Rebecca Eclipse) 글로브 최고혁신운영책임자(CTOO)는 '가장 신뢰할 수 있는 서비스 제공업체가 되기 위한 운영 모델의 혁신(Transforming Operating Model Towards Becoming the Most Reliable Service Provider)'이라는 주제의 강연을 통해 고객에게 뛰어난 경험을 제공하기 위한 글로브의 여정에 대한 통찰을 공유했다. 그녀는 글로브가 프로세스를 단순화하고, 비효율성을 줄이고, 부서 간 협력을 도모함으로써 더 민첩하면서도 고객 중심적인 접근 방식을 취하고 있다는 점을 강조했다. 이클립스 CTOO는 "우리는 전국적으로 단일하고 획일적인 전략을 취할 수 없다. 고객에게 제대로 된 경험을 제공하기 위해서는 각 지역의 고객과 환경을 제대로 파악하는 게 필수적이다. 우리는 운영 모델과 우리 자신에 변화를 주기 시작했다. 우리는 더 많은 직원을 현장에 투입했고, 그들은 합심해 더 나은 네트워크 경험을 제공하고 NPS(Net Promoter Score)를 개선하고 이를 통해 수익을 높이기 위해 노력했다"고 말했다. 시범 서비스 지역에서 글로브는 효율적인 접근 방식을 통해 기지국 구축 속도를 높이고 네트워크 커버리지를 향상시켰다. 이러한 변화는 브랜드에 대한 고객의 신뢰도를 높여 수익 개선에 기여했다. 이는 혁신과 우수한 서비스 제공에 대한 글로브의 의지가 얼마나 강한지를 잘 보여주는 사례다. 글로브는 MWC 2025에 참가해 사이버 보안과 고객 경험의 혁신을 선도하는 기업임을 전 세계에 알렸다. 글로브는 보안 조치를 지속적으로 강화하고 운영 방식을 혁신함으로써 고객에게 더 안전하고 원활한 디지털 경험을 제공한다는 사명을 고수하고 있다. https://www.globe.com.ph/에서 글로브에 대한 상세 정보를 확인할 수 있다.

2025.03.17 16:10글로벌뉴스

양자컴퓨터, 초고전적 계산으로 양자 시뮬레이션 한계 돌파… D-웨이브 연구 결과

양자 프로세서, 고전적 방식으로 풀 수 없는 문제 해결 능력 입증 양자 컴퓨터는 수십 년간 특정 작업에서 고전적 알고리즘보다 월등한 속도 향상을 약속해왔다. D-웨이브(D-wave) 연구진은 초전도 양자 어닐링(Quantum Annealing) 프로세서를 사용해 슈뢰딩거 방정식의 해를 빠르게 찾아내는 데 성공했다. 이 연구는 양자 컴퓨팅이 특정 문제에서 '초고전적 계산'(beyond-classical computation) 능력을 보여주는 중요한 사례로, 고전적 컴퓨터로는 현실적인 시간 내에 도달하기 어려운 정확도를 달성했다. 연구진은 이차원, 삼차원 및 무한 차원 스핀 글래스(spin glasses)에서 얽힘(entanglement)의 면적법칙 스케일링을 증명하며, 행렬곱상태(matrix-product-state) 접근법에서 관찰된 확장-지수적 스케일링을 뒷받침했다. 특히 주목할 점은 텐서 네트워크와 신경망 기반의 고전적 방법들이 양자 어닐러와 동일한 정확도를 합리적인 시간 내에 달성할 수 없다는 것이다. 이는 양자 어닐러가 고전적 계산으로는 해결하기 어려운 실질적 중요성을 가진 문제들에 답할 수 있음을 보여준다. 양자 임계 동역학 시뮬레이션: 5000큐비트로 검증된 횡단-장 이징 모델 양자 컴퓨팅의 이론은 특정 작업에서 고전적 알고리즘보다 큰 속도 향상을 약속해왔지만, 실질적인 관심을 가진 문제에서 이러한 능력을 확고히 입증하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아있다. 이번 연구는 연속-시간 양자 동역학의 일반적이고 실용적인 문제인 횡단-장 이징 모델(transverse-field Ising model, TFIM)을 시뮬레이션하는 데 중점을 두었다. 초전도 양자 어닐링(QA) 프로세서는 이미 이징형 시스템에서 양자 상전이 시뮬레이션과 큐비트 스핀 글래스에서의 양자 임계 동역학에 활용되어 왔다. 이번 연구에서는 5000개 이상의 큐비트에서 측정된 임계 지수가 예상되는 보편성 클래스의 추정치와 밀접하게 일치하는 것을 확인했다. 이는 슈뢰딩거 진화를 증명하는 설득력 있는 증거지만, 이 매개변수 범위에서도 고전적 방법으로 시뮬레이션할 수 없다는 점을 확립하는 것이 중요하다. 고전 vs 양자: MPS 시뮬레이션과 QPU의 격자 크기별 성능 비교 연구팀은 먼저 작은 문제에서 양자 처리 장치(QPU)의 오차를 평가하기 위해 행렬곱상태(MPS) 시뮬레이션으로 계산된 기준 진실과 비교했다. 서로 다른 설계의 두 가지 양자 프로세서를 사용하여 정사각형, 입방체, 다이아몬드, 이중 클릭(biclique) 등 다양한 차원의 프로그래밍 가능한 토폴로지에서 스핀 글래스를 시뮬레이션했다. 연구 결과, MPS는 이차원 격자 시뮬레이션 문제에 효과적이지만, PEPS(Projected Entangled Pair States)와 NQS(Neural Quantum State) 방법은 느린 퀜치(slow quenches)에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 특히 이차원 시스템에서 QPU 결과는 L(격자 크기)에 따라 평평한 스케일링을 보였지만, 이를 MPS로 매칭하려면 지수적으로 증가하는 본드 차원이 필요했다. 이는 면적법칙 스케일링과 일치하는 결과다. 양자 우위의 증거: 양자 시뮬레이션에 필요한 고전 컴퓨터는 수백 페타바이트 메모리 필요 고차원 시스템에서는 QPU 오차가 거의 일정하게 유지되는 반면, 이를 MPS로 매칭하려면 훨씬 더 많은 본드 차원이 필요했다. 연구진은 다양한 토폴로지, 크기, 퀜치 속도에서 선형 관계를 관찰했는데, 이는 MPS 표현 복잡성과 얽힘 사이의 긴밀한 연결을 보여준다. 연구진은 고전적으로 시뮬레이션 가능한 시스템에서 얻은 데이터를 바탕으로 더 큰 크기로 외삽했을 때, MPS가 QPU 시뮬레이션 품질을 매칭하기 위해 필요한 계산 리소스를 추정했다. 가장 큰 문제에서는 앞으로 수십 년간 최첨단 슈퍼컴퓨터에서도 QPU 품질에 맞추기 위해 수백 페타바이트의 메모리와 연간 전 세계 전력 소비량을 초과하는 전력이 필요할 것으로 예상된다. 이 스케일링 분석은 모든 고려된 퀜치 시간에서 QPU 품질을 매칭할 수 있는 유일한 방법인 MPS에 적용되며, 모든 고전적 방법에 대한 본질적인 하한은 아니다. 그러나 이 연구는 양자 프로세서가 기존 고전적 방법으로는 해결하기 어려운 복잡한 양자 역학 문제를 정확하게 시뮬레이션할 수 있는 능력을 갖추고 있음을 입증한다. FAQ Q: 양자 어닐링(Quantum Annealing)이란 무엇이며 왜 중요한가요? A: 양자 어닐링은 양자역학적 터널링 효과를 이용해 복잡한 최적화 문제의 해를 찾는 방법입니다. 이 논문에서는 양자 어닐링 프로세서가 고전적 컴퓨터로는 합리적인 시간 내에 해결하기 어려운 양자 시스템 동역학을 시뮬레이션할 수 있음을 보여주는데, 이는 양자 컴퓨팅이 실질적으로 유용한 문제에서 '양자 우위'를 달성할 수 있다는 중요한 증거입니다. Q: 이 연구에서 말하는 '초고전적 계산'(beyond-classical computation)이란 어떤 의미인가요? A: 초고전적 계산이란 양자 컴퓨터가 최고의 고전적 알고리즘보다 본질적으로 더 빠르게 특정 문제를 해결할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 연구에서는 양자 프로세서가 양자 스핀 글래스 역학을 시뮬레이션하는 데 있어, 가장 발전된 고전적 방법(텐서 네트워크, 신경망 등)으로도 동일한 정확도를 달성하기 위해 비현실적인 양의 계산 자원과 시간이 필요함을 증명했습니다. Q: 이 연구 결과가 미래 컴퓨팅에 어떤 영향을 미칠까요? A: 이 연구는 양자 컴퓨터가 양자역학 시뮬레이션과 같은 특정 영역에서 고전적 컴퓨터의 한계를 뛰어넘을 수 있음을 보여줍니다. 이는 물리학, 화학, 재료 과학 등 복잡한 양자 시스템을 이해해야 하는 분야에서 중요한 돌파구가 될 수 있으며, 새로운 소재 개발, 약물 설계, 더 효율적인 화학 반응 설계 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.17 16:06AI 에디터

  Prev 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

폴더블 아이폰, 펀치홀 카메라 탑재 유력

배민·요기요, 먹통 뒤 정상화..."금요일 밤 비 내린 탓"

과학자들, 납으로 금 만들었다…'연금술사의 꿈' 실현되나

SKT 유심교체 누적 193만...교체 예약 대기 686만

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현