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'deep voice detector'통합검색 결과 입니다. (191건)

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AI가 논문 심사까지?…8시간 걸리던 작업, 30분에 끝낸다

연구자들이 겪는 논문 심사 부담, AI가 해결할 수 있을까? 연구 논문 심사는 학계의 중요한 과정이지만, 연구자들에게는 시간과 노력이 많이 드는 부담스러운 작업이다. 네이처(Nature)에 발표된 연구 자료에 따르면, AI를 활용한 논문 심사 방법을 통해 연구자들이 보다 효율적으로 심사를 수행할 수 있다. 해당 연구에서 Dritjon Gruda 박사는 페이스북과 링크드인에서 약 900명의 연구자를 대상으로 설문 조사를 진행해, 연구자들이 논문 심사에 얼마나 많은 시간을 쓰는지 분석했다. 아래 그래프에서 볼 수 있듯이, 응답자 중 40% 이상이 2~4시간을 소비한다고 답했으며, 25%는 4~8시간, 14%는 8시간 이상을 소요한다고 밝혔다. 심사에 드는 시간이 많을수록 연구자들은 부담을 느끼고, 결국 심사 요청을 거절하는 경우가 늘어나게 된다. AI 기반 논문 심사의 세 단계: 스캔, 음성 입력, 정리 연구자들이 심사 부담을 줄이면서도 논문의 질을 유지하기 위해, Gruda 박사는 스캔(Scan), 음성 입력(Dictate), 정리(Refine)라는 세 가지 AI 기반 접근법을 제안했다. 스캔(Scan) 연구자는 논문의 초록, 서론, 방법론, 결과 부분을 빠르게 훑어보면서 전체적인 논리 흐름을 이해한다. 분석이 명확하면 전체 논문을 검토하고, 심각한 오류가 있다면 거부 결정을 빠르게 내릴 수 있다. 음성 입력(Dictate) AI 기반 음성 인식 기술을 활용해 실시간으로 피드백을 기록하면, 나중에 긴 문서를 작성하는 시간을 절약할 수 있다. 예를 들어, Windows의 'Voice Access'나 macOS의 'Voice Control'을 사용하면 연구자가 논문을 읽는 동안 자동으로 메모를 생성할 수 있다. 정리(Refine) AI를 활용해 피드백을 정리하고 체계화할 수 있다. GPT4ALL과 같은 오프라인 대형 언어 모델(LLM)을 사용하면 보안 문제 없이 심사 내용을 정리할 수 있다. 간단한 프롬프트(예: "이 메모를 바탕으로 정돈된 논문 심사 보고서를 작성하라")를 입력하면 AI가 논리적으로 정리된 보고서를 생성할 수 있다. 연구자들이 보안 걱정 없이 AI를 활용할 방법은? 로컬 AI 모델 사용 AI가 논문 심사에 활용될 경우 연구 윤리와 보안 문제가 함께 논의되어야 한다. 일부 학술지는 AI를 활용한 문서 편집과 피드백 정리는 허용하지만, 논문 자체를 AI에 업로드하는 것은 금지하는 경우가 많다. 이는 연구자의 익명성을 보호하고, AI 모델이 기밀 데이터를 학습하는 것을 방지하기 위한 조치다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 오프라인 AI 모델을 활용할 수 있다. GPT4ALL과 같은 로컬 AI 모델을 사용하면 인터넷에 연결하지 않고도 피드백을 정리할 수 있어 보안성을 유지할 수 있다. 다만 AI는 최종 판단을 내리는 도구가 아니라, 연구자가 보다 명확한 피드백을 작성하도록 보조하는 역할에 한정해야 한다. AI가 연구 논문 심사에 미칠 영향, 심사 시간 80% 단축 가능 AI가 논문 심사 과정에서 중요한 보조 역할을 할 수 있음이 점점 더 분명해지고 있다. 연구자들은 AI를 활용해 심사 시간을 단축하면서도 보다 정교한 피드백을 제공할 수 있다. 특히, 생성형 AI가 발전함에 따라 논문 초안 작성, 연구 요약, 데이터 분석 보조 등 다양한 활용 가능성이 열리고 있다. 앞으로 AI 기술이 더욱 정교해진다면, 연구자들은 더욱 신속하고 정확한 심사 피드백을 제공할 수 있을 것이다. 하지만 AI의 활용이 연구의 독창성과 윤리성을 해치지 않도록 신중한 접근이 필요하다. AI가 논문 심사 과정의 보조 도구로 자리 잡는다면, 연구의 질을 높이는 동시에 연구자들의 부담을 줄이는 긍정적인 변화를 가져올 수 있을 것이다. FAQ Q. AI가 연구 논문을 대신 심사할 수 있나요? A: AI는 논문을 대신 심사하는 것이 아니라, 연구자가 심사를 더 빠르고 체계적으로 할 수 있도록 보조하는 역할을 합니다. 예를 들어, AI는 연구자의 피드백을 정리하고 구조화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 논문의 타당성 판단은 여전히 인간의 몫입니다. 따라서 AI는 연구자의 시간을 절약하는 도구일 뿐, 최종 결정권자는 여전히 연구자입니다. Q. AI를 활용한 논문 심사는 얼마나 시간이 절약되나요? A: 연구자들이 AI를 활용하면 기존에 4~8시간 걸리던 논문 심사를 30~40분 만에 마칠 수 있다고 보고되었습니다. AI가 논문의 핵심 내용을 빠르게 분석하고, 음성 입력을 활용해 실시간 피드백을 정리하기 때문입니다. 다만 논문의 복잡도에 따라 시간 절약 효과는 다를 수 있습니다. Q. AI를 활용한 논문 심사는 윤리적으로 문제가 없나요? A: 일부 학술지는 연구자가 AI를 활용해 피드백을 정리하는 것은 허용하지만, 논문 원문을 AI에 업로드하는 것은 금지하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 인터넷과 연결되지 않은 **로컬 AI 모델(GPT4ALL 등)**을 사용하여 보안 문제를 피하고 있습니다. AI는 보조 도구일 뿐, 논문 평가의 최종 결정은 여전히 인간이 내려야 합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.10 08:41AI 에디터

1만5000개 솔트룩스 고객, '딥엘' 언어 AI 서비스 활용 가능해진다

솔트룩스이노베이션이 글로벌 언어 인공지능(AI) 기업 딥엘과 손잡고 고객들이 다양한 언어를 사용할 수 있도록 지원에 나선다. 솔트룩스이노베이션은 1만5천 개에 걸친 기업 고객 네트워크가 다국어 커뮤니케이션을 활용해 비즈니스 성장을 할 수 있도록 딥엘과 전략적 파트너십을 체결했다고 26일 발표했다. 이번 일을 통해 솔트룩스이노베이션은 기업 고객들이 AI 기반 번역 및 작문 솔루션 등 딥엘의 고도로 정확하고 안전한 언어 AI 도구 제품군을 원활하게 도입하도록 지원할 방침이다. 솔트룩스이노베이션은 AI 및 빅데이터 분야 선도 기업 솔트룩스의 자회사로, 국제 표준인 ISO 9001과 ISO 17100 인증을 취득하며 우수한 번역 품질과 고객 중심 서비스를 제공해 왔다. 이후 의료, 기술, 법률 등 전문 산업 분야에서 다양한 언어로 고품질 번역을 지원하는 등 국내 번역 업계를 선도하는 기업으로 자리 잡았다. 딥엘은 2017년 창립 이후 전 세계 기업이 가장 선호하는 언어 AI 제공 기업으로 성장했다. 국제 비즈니스 성장에 필수적인 믿을 수 있는 번역 및 작문을 위한 텍스트·음성 솔루션을 제공해 내부 운영부터 고객 서비스까지 다양한 영역의 커뮤니케이션 문제를 해결하고 있다. 또 범용 AI 시스템과는 달리 딥엘의 번역 및 작문 솔루션은 언어에 특화된 특수 AI 모델을 기반으로 하기 때문에 보다 정확도 높은 번역을 제공하고 환각(Hallucination) 현상 및 오류 발생의 리스크를 현저히 줄인다. 이번 협업을 통해 솔트룩스이노베이션과 딥엘의 언어 AI 플랫폼은 기업 수준 번역 및 언어 서비스 제품군을 강화하며 다국어 비즈니스의 니즈를 충족하는 더욱 정확한 맞춤형 번역 및 작문 솔루션을 제공할 전망이다. 솔트룩스이노베이션 고객은 '딥엘 번역기(어드밴스드 얼티밋·엔터프라이즈 플랜)' 외에도 기업용 음성 번역 솔루션인 '딥엘 보이스(DeepL Voice)', AI 글쓰기 도우미 '딥엘 라이트(DeepL write)' 등 딥엘 제품을 이용할 수 있다. 김영택 솔트룩스이노베이션 대표는 "딥엘과의 새로운 파트너십을 통해 우리 고객들에게 보다 폭넓은 AI 기반 번역 서비스를 제공하게 돼 기쁘다"며 "이번 파트너십은 오늘날 글로벌 시장에서 고객을 서포트하고 번역 및 로컬라이징 분야 혁신에 앞장서고자 하는 우리의 노력을 상징한다"고 말했다. 스티브 로터(Steve Rotter) 딥엘 최고 마케팅 책임자(CMO)는 "우리의 사명은 전 세계 기업의 언어 장벽을 허무는 것"이라며 "솔트룩스이노베이션과의 파트너십을 통해 수천개의 한국 고객에 자사 언어 AI 솔루션을 선보일 수 있게 돼 기쁘게 생각한다"고 밝혔다.

2025.02.26 09:31장유미

오픈AI, '딥리서치' 개방…챗GPT 프로 전용→'20달러' 사용자로 확대

오픈AI가 '딥 리서치' 기능을 월 20달러(한화 약 2만8천원)로 '챗GPT'를 쓰는 사용자들에게도 개방했다. 최근 구글과 퍼플렉시티가 유사한 AI 연구 도구를 보다 값싸게 출시하며 경쟁이 치열해지자 대응에 나선 것으로 보인다. 26일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 챗GPT '플러스', '팀', '엔터프라이즈', '교육용(Edu)' 구독자들에게 매월 10회의 '딥 리서치' 쿼리를 제공한다고 밝혔다. 기존에는 월 200달러(한화 약 28만원)를 내는 챗GPT '프로' 사용자에게만 제공됐으나 이번 개방으로 보다 많은 유료 사용자가 활용할 수 있게 됐다. '프로' 요금제 사용자는 기존 100회에서 120회로 쿼리 횟수가 늘어났다. 오픈AI의 결정은 AI 기반 연구 도구 경쟁이 심화되면서 나온 조치로 풀이된다. 최근 구글이 '딥 리서치' 기능을 모든 '제미나이 어드밴스드' 사용자에게 개방하면서 AI 연구 시장에서의 경쟁이 가속화됐기 때문이다. 제미나이의 '딥 리서치'는 복잡한 질의를 여러 하위 질문으로 나눈 뒤 자동화된 검색과 출처 분석을 통해 심층적인 답변을 생성하는 방식이다. 퍼플렉시티도 자체적인 딥 리서치 기능을 출시해 경쟁에 뛰어들었다. 특히 이 기능은 무료 사용자에게도 하루 5개의 쿼리를 실행할 수 있도록 해 접근성을 높였다. 유료 사용자는 최대 500개의 쿼리를 사용할 수 있어 오픈AI보다 보다 많은 데이터를 처리할 수 있다는 점에서 차별점을 보인다. 이에 가세해 일론 머스크의 xAI도 최근 '그록'에 '딥 서치(Deep Search)' 기능을 추가하며 AI 연구 도구 시장에 뛰어들었다. 이 서비스 역시 여러 출처를 자동 분석해 보다 깊이 있는 답변을 제공하는 방식이다. 이같은 AI 리서치 도구들은 컴퓨팅 자원을 장시간 활용해 방대한 데이터를 검색하고 분석할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 연구 정확도는 높아졌지만 인간 전문가가 수개월 동안 작업한 수준과는 여전히 차이가 있다. 다만 AI가 생성하는 보고서의 품질이 지속적으로 개선되고 있다는 평가가 나온다. 에단 몰릭 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨 교수는 "오픈AI '딥 리서치'는 어마어마한 성능을 가지고 있다"며 "내 박사과정 1학년생이 이 정도 수준의 리포트를 제출했다면 상당히 흡족했을 것"이라고 말했다.

2025.02.26 09:19조이환

신용석 사이버안보비서관 "보안산업 없으면 사이버 주권도 없어"

신용석 대통령실 사이버안보 비서관은 25일 서울 양재 엘타워에서 열린 '제 29차 한국정보보호산업협회 정기총회'에 참석해 "정보보호 산업이 뒷받침되지 않으면 사이버 주권이 있을 수 없다"고 강조했다. 신 비서관은 핀테크 기업 토스를 운영하는 비바리퍼블리카의 개인정보보호책임자(CPO) 출신이다. 이날 신 비서관은 한국정보보호산업협회(KISIA, 회장 조영철 파이오링크 대표)와 한국정보보호학회(회장 박영호 세종사이버대 교수)가 공동으로 제정한 '2025년 사이버주권 수호상' 수상자로 선정, 수상 소감을 밝혔다. 신 비서관 외에 박춘식 아주대 사이버보안학과 교수(전 국가보안기술연구소장)와 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장이 상을 함께 수상했다. 2019년 제정한 이 상은 올해가 7회째 시상으로, 국가 정보보호와 산업발전에 공로가 있는 인물을 선정해 시상한다. 신 비서관은 "지금도 선진국 중 정보보호 소프트웨어를 만들지 못하는 나라가 여럿 있는 걸로 알고 있다"면서 "우리가 정보보호 제품을, 우리 국산 제품을 만들고 지켜 나가고 발전시켜 나가는 것이 사이버 산업 발전에 굉장히 중요한 일"이라고 짚었다. 작년 11월 일어난 잘 안 알려진 일화도 소개했다. 당시 해커들이 우리나라를 디도스 공격해 마비시키겠다고 공언했고, 일주일 정도 시도했지만 우리가 성공적으로 이를 막아, 해커들이 물러갔다는 것이다. 신 비서관은 "(해커들이) 다른 나라로 공격 방향을 돌렸고, 이 과정에서 여러 정보보호 산업인들의 도움이 컸고, 우리 국가기관이 안전하게 디도스 공격을 방어할 수 있었다"고 들려줬다. 이어 공공기관의 사이버보안 대응 능력 강화를 위해 모든 중앙정부는 물론 전국 지자체에 전문성 있는 정보보호책임관 또는 CISO를 두도록 하자는 이슈와 관련해서는 "사이버 비서관 일을 한 지 1년 정도 됐다. 예산이나 조직을 이끌고 가는 정보보호 책임자를 고위급이 맡을 수 있게 하는 여러 법령을 정비하는 데 작년에 노력을 했다"면서. "그 결과, 올해부터는 고위 공무원들이 CISO 역할을 맡아 이끌어 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 박춘석 교수는 90년대 중반 국내정보사업을 회고하며 수상 축하 소감을 전했다. "97년도에 정보통신부에 정보보호과가 생겼다. 산업 규모가 얼마다 되나 봤더니, 방화벽과 패스워드 생성 정도였고, 전체 매출을 모아 보니 96년 기준 겨우 300억이었다"면서 "기술 개발과 인력 양성 등을 위해 처음 만든게 협의회였다"고 들려줬다. 이어 박 교수가 2015년 한국정보보호학회장을 할 당시 K 의원이 도와줘 정보보호산업 육성 관련 법안을 발의했다면서 "정보보호 산업을 육성하지 않고는 우리나라 사이버 보안은 없다"고 강조했다. 또 산업이 잘 돼야 인재가 모이고 인재가 모여야 사이버 보안과 산업이 발전한다면서 "인재 없는 사이버 보안은 모래성"이라면서 "저는 아직 배고프고 부족하다고 생각한다. 지금 보안산업 규모가 2~3조인데 최소 10조 시장은 만들어야 한다. 물리 보안을 뺀 정보보호 산업 시장이 이정도는 돼야 한다"고 주장했다. 과기정통부 실장 출신인 홍 원장은 "사이버 주권 기술을 확보해야 한다"면서 "앞으로 AI 창이 더 정교해지고 더 날카로워질 건데 그럴수록 AI 방패가 더 공고해져한다. IITP가 연구개발과 고급인재 양성을 통해 이를 지원하고 있는데, 더 과감한 투자에 나서겠다"고 말했다. 조영철 KISIA회장은 인사말에서 지난 한 해 협회가 정보보호산업의 '빌드업 투게더(Build-up Together)'라는 비전을 바탕으로 산학연간 협력을 강화하기 위한 다양한 활동을 전개했다고 짚었다. 대표적 사례로 정부의 '사이버 10만인재 양성방안'에 따른 다양한 교육사업과 이를 통한 화이트 해커 양성, 고도의 보안 제품을 만들 수 있는 'S-개발자' 양성, 산업계 주도로 인력을 양성하는 '시큐리티아카데미' 등을 들며 "연간 7천여명 이상을 양성하는 성과를 만들어 냈다. 또 세계 최고 R&D 허브 대한민국 조성을 위한 사이버보안 국제협력기반 기술 개발사업을 수행하했다"면서 "한국제로트러스트위원회(KOZETA)와 클라우드 보안 협의체 등을 운영하며 산업계 주요 의견도 개진했다"고 말했다. 올해는 우리사회와 산업계의 보안 역량을 한층 'Secure-up'하는 단계로 나아가기 위해 올해 새 비전을 '시큐업 투게더(Secure-up Together)'로 정했다면서 "최근 챗GPT 뿐 아니라 딥시크(Deep Seek)가 AI 분야에 큰 이슈가 됐다. 급변하는 사이버 위협 환경에서 정보보호 자율 보안 체계 구축의 중요성이 부각되고 있는 만큼, 산업계가 함께 성장하고 협력할 수 있는 견고한 보안 생태계 조성에 힘쓰겠다"고 밝혔다. 이어 중소기업도 실천 가능한 보안 수칙을 만들고, 또 함께 공유하는 '자율보안 협의체'와 신흥 시장 진출을 돕는 '해외진출 협의체'를 신설하고 전주기적 전문가 양성을 위한 체계적 프로그램을 지속적으로 운영하겠다면서 "협회는 국내 보안 산업 전반이 함께 성장할 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다. 한편 이날 오진영 한국인터넷진흥원(KISA) 정보보호산업본부장, 안랩 이상국 전무(대참 수상), 지니언스 이대효 상무, 윈스 이주형 팀장 4인이 산업발전에 기여한 공로로 협회장 표창을 받았다.

2025.02.25 21:52방은주

딥노이드, 메디컬 재팬 오사카 참가…日 의료시장 진출 본격화

딥노이드(대표 최우식)가 현지 의료 시장에 최적화된 솔루션과 전략을 바탕으로 일본 시장 진출을 본격화한다. 딥노이드는 일본 의료 산업 전시회 '메디컬 재팬 오사카 2025 (Medical Japan OSAKA2025)'에 부스 참여한다고 25일 밝혔다. 메디컬 재팬은 일본 최대 규모의 의료·병원·제약 산업 전시회로 매년 오사카와 도쿄에서 개최한다. 다양한 의료 전문가와 산업 관계자가 참석하는 이 행사에서 딥노이드는 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'와 'M4CXR' 모델을 중점적으로 알릴 계획이다. 딥뉴로는 의료진을 도와 높은 정확도로 진단을 보조하는 솔루션이다. 의료진이 부족한 의료현장에서 2차 의견을 제공함으로써 높은 수준의 뇌동맥류 판독이 이루어질 수 있도록 지원한다. M4CXR은 흉부 X-레이ray에서 병변을 탐지하고, 판독문을 자동으로 작성하는 생성형 AI 모델이다. 판독 결과에 대해 채팅을 통한 질문이 가능하며 자동판독결과에 대한 상세한 정보를 제공한다. 이는 의료진의 과중한 업무를 줄일 수 있으며, 한층 고도화된 판독 결과를 제시하도록 돕는다. 현재 딥노이드는 키 오피니언 리더(KOL) 확보를 위해 현지의 전문 컨설팅업체와 긴밀하게 협력 중이며, 대학병원과 정기적인 공동 연구 등을 협의하고 있다. 이번 학회를 시작으로 일본 내 뇌신경학회 및 영상의학회 등에도 활발히 참가해 일본 의료 산업 전반에 걸친 네트워크를 확장할 계획이다. 딥노이드 최현석 최고의료책임자(CMO)는 "일본은 고령화 사회로 인해 의료 AI 및 디지털 헬스케어 분야에서 혁신적인 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있는 시장"이라며 "메디컬 재팬 오사카 참가를 통해 현지 의료 기관 및 기업과의 전략적 제휴와 긴밀한 협력을 통해 기술의 현지화 및 서비스 개선에 주력할 것"이라고 밝혔다.

2025.02.25 09:37남혁우

주한영국대사관, 딥테크 기업 세미나 성료

-- AI•반도체 등 첨단 기술 분야에서 한-영 협력 기회 모색 서울, 한국 2025년 2월 21일 /PRNewswire=연합뉴스/ -- 주한영국대사관 산업통상부는 2월 20일 아스톤홀에서 딥테크 (Deep Tech) 분야의 혁신적인 영국 기업들이 참여한 가운데 '딥테크 기업 세미나'를 성황리에 개최했다. 이번 세미나는 인공지능(AI)과 반도체를 포함한 첨단 기술 분야에서 영국 기업들의 혁신적인 솔루션을 소개하고, 한국과의 협력 기회를 모색하는 자리로 마련됐다. 주한영국대사관, 딥테크 기업 세미나 성료 세미나는 영국의 대표 반도체 기업 ARM과 한국 AI 안전연구소의 기조연설로 시작됐다. 이어서 AI 맞춤형 가속기 아키텍처, 차세대 유기 박막 트랜지스터, 전략적 모델링 및 시뮬레이션, 테라헤르츠 광기술, 엔지니어링 및 테스트 프로세스 혁신 AI, 첨단 메모리 기술, 웨이퍼 핸들링 및 검사 시스템 등 다양한 딥테크 분야에서 영국의 혁신 기업들이 솔루션을 발표했다. 이번 세미나에 참가한 영국 기업들은 다음과 같다. Heronic Technologies – AI용 최첨단 맞춤형 가속기 아키텍처 제공 Smartkem – 차세대 유기 박막 트랜지스터 기술 개발 Skyral – 전략적 모델링 및 시뮬레이션 기술 혁신 TeraView – 테라헤르츠 광기술 제공 Monolith AI – 맞춤형 자체 학습 AI 모델을 활용한 엔지니어링 및 테스트 프로세스 혁신 Quinas Technology – 특허받은 메모리 기술 보유 EMU Technologies – 웨이퍼 핸들링 및 웨이퍼 검사 시스템 제조 영국은 강력한 학문적 기반과 혁신적인 기업들을 보유한 딥테크 분야의 글로벌 선두주자다. 지난 10년간 딥테크 투자는 지속적으로 증가해 2022년에는 52억 파운드(약 8.8조 원) 이상의 지분 투자가 이루어졌다. 특히 반도체 분야에서 영국은 설계, 지적 재산권(IP), 화합물 반도체, 패키징 기술 등에서 세계적인 경쟁력을 보유하고 있다. AI 분야에서도 영국은 세계 3위 규모의 AI 시장을 보유하고 있으며, 특히 AI 안전 인프라 부문에서 글로벌 리더로 자리 잡고 있다. 또한 영국 정부는 'AI 기회 실행 계획(AI Opportunity Initiative)'을 통해 AI 강국으로의 도약을 추진하고 있다. 주한영국대사관 산업통상부 토니 클렘슨 상무 참사관은 "영국과 한국은 AI와 반도체를 비롯한 첨단 기술 분야에서 협력할 수 있는 많은 기회를 가지고 있다"며, "이번 세미나를 계기로 한국과 영국 기업 간의 협력이 더욱 활발해지길 기대한다"고 말했다. 이번 세미나는 한-영 간 딥테크 분야 협력을 확대하고, 양국 기업들이 혁신 기술을 교류할 수 있는 플랫폼을 제공하는 의미 있는 자리였다. 주한영국대사관은 앞으로도 양국 간 기술 협력과 교류를 적극 지원할 계획이다. 주한영국대사관 산업통상부 주한영국대사관 산업통상부는 영국 정부의 주요 부처로, 영국 기업의 글로벌 수출을 촉진하고 해외 기업의 영국 내 투자를 지원하며, 글로벌 시장 진출과 무역 협상을 주도하는 역할을 수행하고 있습니다. 저희는 또한 무역 협상과 자유 무역 협정(FTA)를 주도하고 있으며, 무역팀, 투자팀, 통상 정책팀, 방산팀을 통해 한∙영 간의 무역과 투자 협력을 촉진하고 있습니다. 이를 통해 주한영국대사관 산업통상부는 영국과 한국 간의 긴밀한 경제 협력을 더욱 강화하며, 양국 기업의 글로벌 비즈니스 확장을 지원하고 있습니다. DBT.Seoul@fcdo.gov.uk

2025.02.21 16:10글로벌뉴스

나인하이어, 인재에게 선택받는 '채용 브랜딩 팁' 공유한다

잡코리아의 채용 관리 솔루션 나인하이어가 '인재에게 선택받는 채용 브랜딩 Deep Dive!' 웨비나(온라인 세미나)를 26일 오후 4시에 진행한다. 이번 웨비나는 나인하이어 유튜브 채널을 통해 실시간 스트리밍 방식으로 진행된다. 나인하이어 홈페이지에서 누구나 무료로 참가신청할 수 있고, 신청자는 행사 당일 접속 링크를 SMS와 이메일로 제공받게 된다. 최근 구직자들은 입사 지원 시 연봉과 복지 뿐 아니라 ▲조직문화 ▲성장 가능성 ▲기업 가치 등을 종합적으로 고려해 기업의 채용 브랜딩 중요성은 더욱 커졌다. 나인하이어는 이런 상황 속 기업들이 인재 확보를 보다 원활하게 하기 위한 채용 브랜딩 구축 및 개선 방법을 전하고자 이번 웨비나를 기획하게 됐다. 웨비나는 두 가지 강연 세션과 Q&A를 통해 인재에게 매력적으로 다가가 성공적인 채용을 이끌어내는 전략과 실무 적용 방안에 대해 다룬다. 나인하이어는 김평강 잡코리아 ATS 사업실 CX 리드가 '채용 브랜딩 문제 진단부터 해결까지'를 주제로 발표한다. 김 리드는 채용 과정 전반의 브랜딩 전략 노하우를 중심으로 ▲채용 홈페이지 개선 ▲후보자 경험 최적화 ▲데이터 기반 브랜딩 분석 등 방안에 대해 공유한다. 이외에도 크래프톤 김성우 실장도 연사로 참여한다. 김 실장은 '채용 브랜딩 성공 공식'을 주제로 채용 브랜딩의 필요성과 직원 가치 제안를 기반으로 한 브랜딩 구축 프로세스, 그리고 성공적인 채용 브랜딩 전략과 사례를 소개한다. 채용 관리 솔루션 나인하이어는 실제 채용 브랜딩을 도울 수 있는 다양한 솔루션 기능을 제공해 많은 호응을 얻고 있다. 나인하이어 대표 고객사 경동제약은 솔루션 도입 후 전사 지원율을 80% 이상 높였다고 평가했다. 현재 현대자동차, CJ, 롯데, 아디다스, KT 등 3천여 개 기업도 나인하이어 채용 관리 솔루션을 이용하고 있다. 정승현 나인하이어 사업 리드는 "채용 브랜딩은 단순한 마케팅 활동을 넘어 기업의 중·장기적 경쟁력 확보에 필수적 요소로 이번 웨비나를 통해 많은 인사 담당자들이 채용 업무에 필요한 가이드를 얻을 수 있을 것으로 기대한다"며 "나인하이어는 기업이 직면한 채용 난제를 해결할 수 있는 서비스 및 콘텐츠 개발에 많은 노력을 기울이겠다"고 말했다.

2025.02.21 08:37백봉삼

헬스케어 AI 스타트업 '덴컴', 미국법인 AIzac AI 공식 출범

덴컴은 미국 델라웨어에 현지 법인 'AIzac AI Inc.'를 설립하고, 북미 시장을 중심으로 글로벌사업 확장을 본격화한다고 19일 밝혔다. 덴컴이 100% 출자해 설립한 미국 법인 AIzac AI Inc.는 AI 기반 음성인식 치과 솔루션을 전문적으로 개발‧공급하며, 이번 북미 법인 설립을 통해 미국 치과 시장 내 AI 기술 도입을 가속화하고 글로벌 시장의 입지를 확대할 계획이다. 덴컴은 치과분야에 특화된 AI 음성인식 엔진인 '덴스퍼'(Densper)를 개발했다. 이를 활용해 진료 중 의사의 음성을 자동으로 의료기록으로 작성해 주는 '보이스 차팅'(Voice Charting), 외국인 환자에게 동시 통역을 지원하는 다국어 상담 기능, 의사가 컴퓨터단층촬영(CT) 등 치과 의료 영상을 음성으로 제어하는 '보이스 뷰어 컨트롤러'(Voice Viewer Controller) 등을 제공한다. 덴스퍼는 덴탈 전문 음성 데이터 학습과 자연어처리 기술을 결합해 덴탈 영역에 높은 수준의 음성인식 기능을 제공한다. 음성 텍스트 변환(STT) 정확도가 99% 이상이며, 한국어뿐 아니라 영어와 프랑스어 등 다국어를 지원하는 것이 특징이다. 덴컴은 미국 시장의 특성을 고려한 맞춤형 서비스도 준비 중이다. 미국 치과 시장은 네트워크 체계로 운영되어 150개에서 많게는 3천개 병원이 하나의 헤드 오피스를 통해 의료시스템을 통합 운영하고 있다. 특히 지난 2024년 뉴욕 치과 전시회 GNYDM(Greater New York Dental Meeting)에 참가해 여러 해외 업체들과 전략적 파트너십을 체결하는 등 AI 기반 치과 음성인식 솔루션의 시장성 및 적용 가능성을 확인한 바 있어, 이번 법인 설립을 통해 미국 현지 마케팅을 강화하고 파트너십을 확대하는 등 시장 침투율을 높여나갈 계획이다. 임병준 덴컴 대표는 “AI 기반 음성인식 기술은 치과 진료의 효율성과 정확성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 핵심 솔루션”이라며 “2024년 GNYDM 참가를 통해 AI 음성인식 기술의 필요성을 확인한 만큼, 이번 법인 설립을 통해 북미 및 글로벌 시장에서 빠르게 성장하는 헬스케어 AI 기업으로 자리매김할 것”이라고 밝혔다. 한편 2017년 설립된 국내 치과 분야 음성 AI 솔루션 기업 덴컴은 스타셋인베스트먼트, DSC인베스트먼트, TS인베스트먼트 등이 참여한 100억원 규모의 시리즈 A2 투자를 유치한 바 있다. 덴컴은 AI 음성인식 기술을 통해 치과 진료의 효율성과 정확성을 극대화하고, 글로벌 치과 시장의 디지털 혁신 선도를 목표로 하고 있으며, 이번 미국 법인 설립으로 덴컴의 글로벌 헬스케어 AI 시장 진출이 가속화될 것으로 기대하고 있다.

2025.02.19 14:02조민규

퍼플렉시티, 딥 리서치 출시…구글·오픈AI와 경쟁

구글·오픈AI에 이어 퍼플렉시티도 생성형 인공지능(AI) 챗봇에 '딥 리서치(Deep Research)'를 도입했다. 테크크런치 등 외신은 18일 퍼플렉시티가 수백 개 출처에서 정보를 수집해 종합적 보고서를 생성할 수 있는 딥 리서치 도구를 서비스에 추가했다고 보도했다. 퍼플렉시티는 딥 리서치가 금융을 비롯한 마케팅, 기술 등 여러 분야에서 전문가 수준 분석을 수행할 수 있다고 공식 블로그를 통해 밝혔다. 사용자는 퍼플렉시티 웹사이트에 접속해 채팅 창 메뉴에서 딥 리서치를 선택한 후 원하는 주제를 입력하면 된다. 이후 AI는 관련 소스를 검토하고 답변 계획을 세운 후 2~4분 내 종합적 보고서를 제공한다. 보고서는 PDF 또는 문서 파일로 다운로드 가능하다. 공유 가능한 퍼플렉시티 페이지 변환도 할 수 있다. 퍼플렉시티는 자사 딥 리서치가 높은 정확도를 갖췄다고 강조했다. AI 모델 추론 능력을 평가하는 벤치마크(Humanity's Last Exam)에서 해당 도구가 오픈AI의 딥 리서치(26.6%)에 이어 두 번째로 높은 정확도를 기록했다는 이유에서다. 경쟁 모델인 딥시크-R1(8.6%), 제미나이(7.2%), 그록-2(3.9%)와 비교해도 우수한 성능을 보였다는 설명이다. 사용자는 출시 초기에 무료로 이용 가능하다. 향후 퍼플렉시티 프로 구독자만 무제한 검색을 사용할 수 있다. 일반 사용자는 하루에 제한된 횟수만 답변을 받을 수 있게 운영된다. 다수 외신은 퍼플렉시티가 경쟁사 구독 모델과 유사한 전략으로 딥 리서치를 제공할 것으로 봤다. 이에 AI 챗봇 시장에서 심층 분석 기능을 갖춘 딥 리서치 기능이 본격화할 것이라는 전망이다. 현재 구글 제미나이 딥 리서치를 사용하려면 구글 원 AI 플랜에 제공되는 제미나이 어드밴스드 구독이 필수다. 오픈AI의 챗GPT 딥 리서치 기능은 챗GPT 프로 구독 사용자만 활용할 수 있다.

2025.02.18 09:39김미정

'위장 정보' 숨겨 목소리 도용 차단…'보컬크립트' 기술 나왔다

기존 딥페이크 음성 탐지의 한계: 사후 대응에서 사전 예방으로 중국 란저우대학교 연구진이 발표한 논문에 따르면, AI 음성 복제 기술의 발전이 텍스트 음성 변환(TTS)과 음성 변환(VC) 분야에서 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 하지만 이러한 발전은 동시에 심각한 보안 위험을 초래하고 있다. 기존의 수동적 탐지 기술들은 워터마킹이나 패시브 탐지 기술에 의존해 공격이 발생한 후에야 대응이 가능했으며, 특정 공격 패턴에만 과적합되는 한계를 보였다. (☞ 논문 바로가기) AI 음성 복제의 핵심 기술: 음성 변환과 TTS의 작동 원리 음성 복제 기술은 크게 음성 변환(Voice Conversion)과 텍스트 음성 변환(TTS) 두 가지 방식으로 구현된다. 음성 변환은 임의의 화자 음성을 목표 화자의 음성으로 변환하면서 언어적 내용은 유지하는 기술이다. 반면 TTS는 더 유연한 방식으로, 원본 화자의 음성 없이도 텍스트만으로 원하는 음성을 생성할 수 있다. 이러한 기술의 핵심에는 타코트론(Tacotron)과 패스트스피치(FastSpeech)와 같은 딥러닝 기반 음향 모델이 있다. 특히 타코트론2는 위치 인식 어텐션 모듈을 도입해 합성 품질을 크게 개선했으며, 패스트스피치2는 음향 사전 정보를 활용해 더욱 향상된 결과를 제공한다. 음성의 최종 합성 단계에서는 하이파이-GAN(HiFi-GAN)과 같은 보코더가 사용되어 더욱 자연스러운 음성을 생성한다. 청각 마스킹 효과로 AI 음성 복제 차단: 음성 신호의 최대 60%까지 위장 가능 연구팀이 개발한 '보컬크립트(VocalCrypt)'는 인간의 청각 시스템의 특성을 활용한 혁신적인 방어 기법이다. 이 기술은 복잡한 음성 신호에서 30-60%가 마스킹 효과로 인해 인간의 귀로는 감지할 수 없다는 원리를 활용한다. 구체적으로 20Hz에서 22.05kHz 범위를 25개의 임계 대역으로 나누어 처리하며, 특히 저주파 영역(17번 밴드, 20~770Hz)에 중점을 둔다. 마스킹 임계값 기반의 적응형 강도 제어: NMR -5dB 이하 유지 보컬크립트는 소리의 각 주파수 대역별로 '마스킹 임계값'이라는 기준을 설정하여 위장 음색의 세기를 정밀하게 조절한다. 이는 마치 큰 소리가 작은 소리를 가리는 현상을 과학적으로 활용하는 것이다. 연구팀은 우리 귀가 어떤 소리는 잘 듣고 어떤 소리는 잘 듣지 못하는 특성을 철저히 분석했다. 이들은 소리의 특성을 순수한 음(예: 단일 피아노 음)부터 복잡한 소음까지 단계별로 구분했다. 실제 사람의 목소리는 대개 이 둘의 중간 어딘가에 위치한다. 연구진은 이런 특성을 고려해 각 소리 구간마다 최적의 위장 음색 강도를 결정했다. 특히 위장 음색의 세기를 특정 수준(기술적으로는 -5dB) 이하로 유지하여 사람의 귀로는 전혀 감지할 수 없게 만들었다. 이는 마치 큰 소리 속에 작은 소리를 숨기는 것과 같은 원리다. 결과적으로 우리가 들을 때는 원본 음성과 차이를 느끼지 못하지만, AI 음성 복제 시스템이 이 음성을 학습하거나 복제하려고 할 때는 심각한 방해를 받게 된다. 이러한 정교한 조절 덕분에 보컬크립트는 음성의 자연스러움은 그대로 유지하면서도 AI의 음성 도용 시도를 효과적으로 차단할 수 있게 되었다. 이는 마치 사람의 눈에는 보이지 않는 보안 워터마크를 음성에 삽입하는 것과 비슷한 효과를 낸다고 볼 수 있다. 음성의 언어, 화자의 성별에 관계없이 일관된 방어 효과 입증 연구팀은 상용 모델인 일레븐랩스(ElevenLabs)와 오픈소스 모델 GPT-SoVITS, XTTSv2, SEED-VC, StyleTTS2를 대상으로 광범위한 성능 검증을 실시했다. 실험은 CSTR VCTK 데이터셋의 영어 음성과 Zhvoice 데이터셋의 중국어 음성을 활용했다. VCTK 데이터셋은 109명의 영어 화자가 각각 약 400문장을 녹음한 데이터이며, Zhvoice 데이터셋은 약 3,200명의 화자, 900시간 분량의 오디오, 113만 줄의 텍스트로 구성된 대규모 데이터셋이다. 테스트의 공정성을 위해 데이터를 중국어 남성, 중국어 여성, 영어 남성, 영어 여성 등 4개 카테고리로 나누고 각 카테고리별로 100개 문장을 계층적 무작위 추출 방식으로 선정했다. 자동 화자 인증(ASV) 시스템을 통한 평가에서, 두 음성의 유사도 점수가 0.8을 넘으면 동일 화자로 판단하는데, 보컬크립트로 보호된 음성은 대부분 이 기준치 아래의 점수를 기록했다. 구체적인 실험 결과를 보면, 일레븐랩스에 대해 중국어 여성 화자는 0.627, 영어 여성 화자는 0.442의 유사도 점수를 보였다. GPT-SoVITS에 대해서는 각각 0.661과 0.465를 기록했으며, 다른 모델들에 대해서도 대부분 0.6 이하의 낮은 유사도를 유지했다. 특히 주목할 만한 점은 이러한 방어 효과가 음성의 언어나 화자의 성별에 관계없이 일관되게 나타났다는 것이다. 실제 공격 시나리오를 고려해 아마추어 공격자와 전문 공격자의 두 가지 유형으로 나누어 테스트도 진행했다. 아마추어 공격자는 readily available한 온라인 상용 제품이나 간단한 사전 학습 모델을 사용하는 것으로 가정했고, 전문 공격자는 적대적 공격, 미세 조정 등 고급 기술을 사용하는 것으로 설정했다. 두 경우 모두에서 보컬크립트는 효과적인 방어 성능을 보여주었다. 500% 빠른 처리 속도와 0.942의 음질 점수 달성 기존 GAN 기반 방어 기술들과 비교해 처리 속도가 5배 향상되었으며, 음질 평가에서도 0.942라는 높은 점수를 기록했다. 이는 기존 기술들의 음질 점수인 0.984(Huang's)와 0.956(Dong's)에 근접한 수준이다. 연구팀은 이 기술의 실시간 처리 성능을 바탕으로 마이크나 사운드카드에 직접 통합하는 방안을 검토 중이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.18 08:36AI 에디터

마음AI, 퀄컴 'IoT 액설러레이터 프로그램' 공식 멤버 등록

마음AI는 퀄컴 테크날러지스(Qualcomm Technologies Inc.)의 IoT 액설러레이터 프로그램(Accelerator Program) 공식 멤버로 등록됐다고 17일 밝혔다. 이번 멤버 등록은 마음AI가 퀄컴의 최첨단 IoT 및 AI 플랫폼에서 기술력을 인정받은 결과로, 향후 글로벌 시장에서 기술 및 사업 기회를 확대할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 회사는 평가했다. 앞서 마음AI는 지난해부터 퀄컴과 협력해 자사의 소형 대규모 언어 모델(sLLM) 기술을 퀄컴의 IoT 플랫폼에 최적화하는 데 성공했으며, 이런 기술 성과가 이번 공식 멤버 등록으로 이어졌다. 'Qualcomm Advantage Network(QAN)'는 임베디드 설계 센터, 소프트웨어 벤더, 하드웨어 및 특화 솔루션 제공업체들로 구성된 파트너 네트워크로, 퀄컴 기술을 활용해 네트워크 엣지에서 지능형 컴퓨팅 및 연결성을 구현, 산업 전반의 디지털 혁신을 이끄는 것을 목표로 하고 있다. 마음AI는 스마트홈, 스마트팩토리, 자율주행 등 다양한 산업 분야에 온디바이스 AI 솔루션을 공급할 수 있는 기회를 확대할 수 있게 됐다. 특히, 퀄컴의 QCS6490 프로세서(Qualcomm® QCS6490 processor)와 RB3 2세대 플랫폼(Qualcomm® RB3 Gen 2 Platform)을 기반으로 개발된 제품들이 글로벌 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보할 것으로 기대된다고 회사는 짚었다. 마음AI는 퀄컴의 기술 및 전문가 네트워크를 활용해 IoT 솔루션 개발 및 상용화 속도를 높이고, 비즈니스 확장을 위한 전략적 기회를 창출할 예정이다. 특히 퀄컴의 온라인 멤버 디렉토리와 비즈니스 매칭 기회를 통해 글로벌 시장에서의 노출과 사업 기회를 확대할 계획이다. 마음AI 기술총괄 최홍섭 대표는 “퀄컴 IoT Accelerator Program 공식 멤버로 등록된 것을 매우 기쁘게 생각한다”면서 "이번 멤버 등록을 통해 온디바이스 AI 분야의 선도 기업으로 자리매김하고, 전 세계 고객들에게 혁신적인 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 마음AI는 IoT 및 스마트 디바이스 시장을 겨냥한 온디바이스 AI Voice Conversation 모듈 'SUDA'를 출시할 예정이다. 'SUDA'는 STT(음성 인식), LLM(대규모 언어 모델), TTS(음성 합성) 엔진을 탑재해 인터넷 연결 없이 실시간으로 음성 대화를 구현할 수 있는 제품이다. 보안성, 전력 효율, 그리고 응답 속도 면에서 탁월한 성능을 자랑한다고 회사는 강조했다. 스마트홈, 키오스크, 카인포테인먼트 등 다양한 곳에 응용할 수 있다.

2025.02.17 17:47방은주

우주돛 펼친 위성, 우주 기상경보 더 빨리 알려준다 [우주로 간다]

태양빛을 이용해 우주를 항해하는 신개념 위성이 우주 날씨를 조기에 알려주는 데 큰 역할을 할 것이라고 우주과학매체 스페이스닷컴이 16일(현지시간) 보도했다. 미국 국립해양대기청(NOAA) 우주기상관측소 연구 운영·프로젝트 기획 부서장 아르판 아짐은 지난 달 열린 미국기상학회(AMS) 연례 회의에서 "이제 공기를 사용하는 대신 태양에서 방출되는 빛인 광자를 사용한 위성이 개발 중이다"고 밝혔다. 그는 "이는 매우 새로운 기술”이라며, "전통적으로 추진력에 의존해 위성을 이동시켜왔으나, 태양돛은 비용 효율적인 방식으로 우주를 여행하는 새로운 방법을 제공하고 있다"고 설명했다. 태양돛 기반의 위성은 태양에서 나오는 광자를 이용해 광자가 돛에 충돌할 때 생기는 반발력으로 생성된 에너지로 우주를 항해한다. 이 기술을 통해 지구에 혼란을 줄 수 있는 지자기 폭풍과 같은 우주 기상 현상에 대해 조기에 경고할 수 있다고 해당 매체는 전했다. NOAA 우주기상관측소는 지구와 태양 사이에서 중요한 자료를 제공하는 위성 시스템을 관리하고 있으며, 해당 위성에서 수집된 정보들은 태양 플레어와 지자기 폭풍 등의 우주 기상 예보를 작성하는 데 사용된다. 현재 태양을 관측하고 있는 임무는 미국 항공우주국(NASA) 에이스(ACE, Advanced Composition Explorer)와 NOAA의 심우주 기후 관측 위성(Deep Space Climate Observatory) 등이 담당하고 있다. 이들은 지구에 위성항법시스템(GPS) 교란과 전력망 고장 등을 일으키는 태양풍을 모니터링한다. 태양풍은 태양에서 방출되는 고에너지 하전입자의 흐름으로, 태양풍이 지구와 접촉하면 지구 자기장과 상호 작용하여 극지방 근처에 오로라를 생성하고 강하면 지자기 폭풍을 생성할 수 있다. 이런 자자기 폭풍 경보는 해당 현상이 일어나기 전에 발령되지만, 전력망·GPS 교란, 농업이나 항공 교통을 포함한 다양한 기술 시스템에 광범위한 영향을 미칠 가능성이 있는 경우 대비하는 데 더 오랜 시간이 필요하다. "태양 돛을 사용하면 현재 최첨단 위치 라그랑주 점1(L1)를 넘어 더 높은 위치에 효율적으로 갈 수 있다”며, "현재 L1은 태양의 방해 없이 지속적으로 관측할 수 있는 준안정 궤도를 제공한다. 하지만 더 높이 올라가려면 화학 로켓을 사용해야 한다. 태양돛은 L1보다 더 높은 곳으로 가는 비용 효율적인 방법을 제공한다"고 아짐은 밝혔다. 태양과 지구 사이에는 인공위성이 어느 곳으로 쏠리지 않고, 멈춰 있어 우주 관측이 용이한 포인트가 L1~L5까지의 5개가 있다. L1는 지구에서 15만 km 떨어진 가장 가까운 곳으로 이 위치에서도 태양활동을 관찰할 수 있으나 태양에 더 가까이 다가갈수록 우주 기상 현상이 발생하기 전 데이터를 더 빨리 얻을 수 있다. 아짐은 태양돛 기술을 사용할 경우 위성이 더 태양 쪽으로 다가갈 수 있으며, 이럴 경우 우주 경보 리드 타임을 50% 늘릴 수 있다고 설명했다.

2025.02.17 13:54이정현

챗GPT 전력 소비 미스터리 풀렸다…LED 전구 2분 사용량보다 적은 수준

챗GPT 1회 사용 전력량 0.3와트시... 기존 추정치의 1/10 수준 인공지능(AI) 연구소 에포크AI(Epoch AI)의 분석에 따르면, 챗GPT의 실제 전력 소비량이 기존에 알려진 것보다 훨씬 낮은 것으로 나타났다. 일반적인 챗GPT 사용 시 소비되는 전력량은 약 0.3와트시(Wh)로, 이는 기존에 널리 알려졌던 3와트시의 10분의 1 수준이다. 이는 LED 전구나 노트북을 몇 분 정도 사용하는 데 필요한 전력량보다도 적은 수준이다. 미국의 평균 가정이 연간 소비하는 전력량이 1만 500킬로와트시(하루 평균 2만 8천 와트시)임을 고려하면, 챗GPT 사용으로 인한 전력 소비는 매우 미미한 수준이다.(☞ 보고서 원문 바로가기) GPT-4o, 2천억 개 매개변수로 단 0.3와트시 전력 소비 챗GPT의 주력 모델인 GPT-4o는 약 2,000억 개의 매개변수를 보유하고 있으며, 혼합 전문가 모델(MoE) 구조를 통해 실제로는 이 중 약 1,000억 개만 동시에 활성화된다. 한 번의 응답 생성에는 평균 500개의 토큰(약 400단어)이 사용되며, 이는 약 0.3와트시의 전력을 소비한다. GPT-4o-mini는 API 가격이 GPT-4o의 10분의 1 수준으로, 전력 소비도 더 적다. 반면 추론에 특화된 o1과 o3 모델은 일반 응답보다 2.5배 많은 토큰을 생성하며, 이로 인해 더 높은 전력을 소비한다. 주요 AI 기업들의 대화형 모델도 비슷한 수준의 전력 소비 메타(Meta)의 AI 어시스턴트는 라마 3.2(Llama 3.2) 11B 또는 90B 모델을 사용하며, 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)는 클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)을 기반으로 약 4,000억 개의 매개변수를 사용한다. 구글의 제미나이(Gemini)는 플래시(Flash)와 프로(Pro) 모델을 사용하고 있다. 딥시크(DeepSeek)의 V3 모델은 총 6,710억 개의 매개변수 중 370억 개만 활성화하는 방식으로 효율적인 전력 소비를 실현했다. 이들 모델은 대부분 GPT-4o나 GPT-4o-mini와 비슷한 수준의 전력을 소비하는 것으로 분석된다. 10만 토큰 입력 시 전력 소비량 40와트시까지 증가 입력 데이터의 길이가 길어질수록 전력 소비량이 기하급수적으로 증가한다. 일반적인 대화에서는 0.3와트시면 충분하지만, 1만 토큰(짧은 논문이나 긴 잡지 기사 수준) 길이의 입력 텍스트를 처리할 경우 약 2.5와트시의 전력이 필요하다. 10만 토큰(약 200페이지 분량)을 처리할 때는 약 40와트시의 전력이 소비된다. 다만 이러한 대용량 처리는 초기 한 번만 필요하며, 이후 같은 문서에 대한 대화는 추가적인 대용량 전력 소비가 발생하지 않는다. AI 모델 학습에 미국 가정 2만 가구 3개월치 전력 소비 GPT-4o와 같은 대형 AI 모델의 학습 과정에는 약 20-25메가와트의 전력이 3개월 동안 소비되며, 이는 약 2만 가구의 미국 가정이 사용하는 전력량과 비슷한 수준이다. 챗GPT는 현재 3억 명의 사용자를 보유하고 있으며 하루 10억 건의 메시지를 처리한다. 이를 0.3와트시로 계산하면 하루 약 12.5메가와트의 전력이 소비되는데, 이는 모델 학습에 필요한 전력량과 비슷한 수준이다. AI 칩 제조 에너지 비용, 운영 전력보다 낮아 TSMC와 같은 AI 칩 제조업체의 전력 소비량도 주목할 만하다. TSMC는 2023년 한 해 동안 240억 킬로와트시(평균 2.7기가와트)의 전력을 소비했다. 이는 TSMC가 생산한 GPU들이 소비하는 전력량(GPU당 약 1킬로와트)과 비슷한 수준이지만, GPU가 여러 해 동안 사용된다는 점을 고려하면 실제 운영 전력이 제조 과정의 전력 소비보다 더 높다고 볼 수 있다. AI 모델의 전력 효율성, 하드웨어와 알고리즘 발전으로 개선 중 AI 업계는 다중 토큰 예측이나 추론 최적화 등 다양한 기술을 통해 전력 효율성을 지속적으로 개선하고 있다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)는 200만 토큰의 입력 처리가 가능한 제미나이(Gemini) 모델을 출시하며 입력 처리의 효율성을 크게 향상시켰다. 다만 AI가 점차 복잡한 작업을 수행하게 되면서, 이러한 효율성 개선이 실제 전력 소비 감소로 이어질지는 불확실하다. 특히 딥 리서치(Deep Research)와 같은 고급 AI 서비스의 등장은 AI의 전력 소비가 증가할 수 있음을 시사한다. 2030년 AI 전력 소비량, 미국 전체의 10% 전망 에포크AI는 2030년까지 AI가 미국 전체 전력 소비량의 약 10%를 차지할 것으로 전망했다. 현재 AI 데이터센터는 연간 약 11테라와트시의 전력을 소비하는데, 이는 미국 전체 전력 소비량(4조 킬로와트시)의 약 0.3% 수준이다. 하드웨어와 알고리즘의 효율성이 지속적으로 개선되고 있어 장기적으로는 AI의 전력 효율성이 더욱 향상될 것으로 예상된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.13 14:57AI 에디터

현대백화점, AI 기반 '취향 저격' 마케팅 힘준다

현대백화점은 인공지능(AI) 기술에 기반한 '데이터 마케팅 2.5' 프로젝트를 본격적으로 가동한다고 11일 밝혔다. 이번 프로젝트 로드맵에 따라 전국 점포를 이용하는 고객의 소비패턴을 분석한 타깃 마케팅을 구현할 예정이다. AI 기계학습(머신러닝) 과정을 통해 고객군별로 공통적인 특징을 도출 및 분류하고 각 분류에 맞는 '취향 저격' 콘텐츠로 마케팅을 펼치는 방식이다. 앞서 현대백화점은 지난해 신촌점에 데이터 마케팅 2.5를 시범 적용한 바 있다. 신촌점 방문객 중 뷰티 상품을 주로 구매하는 고객은 연계 구매로 SPA나 스포츠 브랜드 구매율이 높다는 분석에 기반해, 최근 6개월 내 뷰티 카테고리만 구매 후 점포를 나간 고객이 재방문 시 'SPA 및 스포츠 브랜드를 구매하면 추가 포인트 적립이 가능하다'는 안내 메시지를 발송했다. 그 결과 작년 10월과 11월 두달간 뷰티 카테고리 구매객의 객단가가 전년 동기 대비 13% 상승했다. 현대백화점 관계자는 “신촌점의 경우 뷰티 매출 비중이 높아 해당 카테고리 고객에 대한 세부 분석에 들어간 뒤 타깃 마케팅을 펼친 것”이라며 “다양한 점포로 데이터 마케팅 2.5를 확대 적용해 오프라인 리테일에서도 개인별로 맞춤화된 마케팅을 제공하는 '딥리테일(Deep Retail)'을 구현해 나갈 것”이라고 말했다.

2025.02.11 09:51김민아

은행권도 PC 연결된 외부망서 中 '딥시크' 차단

우리나라 정부 일부 부처가 중국의 인공지능(AI) 딥시크(Deep seek) 접속을 차단한 가운데 국내 은행들도 과도한 정보 수집을 우려하며 딥시크 이용을 차단한 상태다. 6일 은행업계에 따르면 망 분리 규제에 따라 은행 주요 전산시스템이 돌아가는 내부망에서는 딥시크 이용이 당연히 되지 않지만, 영업점에 비치된 PC와 직원들이 사용하는 일부 외부망이 연결된 PC에 대해 딥시크 이용을 하지 못하도록 했다. 우리은행이 이날부터 객장용 PC에 대한 딥시크 접속을 차단 조치했다. 케이뱅크도 이날 오전부터 외부망에 한해 딥시크 접속을 차단했다. 지난 3일 KB국민은행은 딥시크와 관련한 보안문제가 제기돼 내외부망에서 관련 사용을 전면적으로 금지했다. 하나은행은 4일부터 직원들이 사용하는 인터넷 PC에서도 딥시크 사용을 원천 차단했다고 말했다. 하나은행 관계자는 "딥시크의 과다한 정보 수집에 따른 우려때문"이라고 설명했다. 외부망에 대해 은행들이 즉각 조치에 나섰지만, 내부망에서는 딥시크 이용은 원래부터 되지 않았다는게 업계의 설명이다. 신한은행과 카카오뱅크는 원래부터 허가받지 않은 프로그램은 원천적으로 내외부망에서 이용할 수 없다고 부연했다.

2025.02.06 13:56손희연

딥노이드, '딥시크 R1'으로 자체 생성형AI 모델 업그레이드

딥노이드(대표 최우식)가 자체 생성형 대규모 언어 모델 운영(LLMOps) 플랫폼 '딥젠(DEEP:GEN)'에 딥시크(DeepSeek)의 추론 모델 'R1'을 적용한다. 딥노이드는 딥시크의 추론 모델 'R1'을 적용한 의료 AI 서비스 업데이트를 시작했다고 5일 밝혔다. 딥젠은 라마(LLaMa), 딥시크 등 여러 오픈소스의 장점을 선택적으로 적용한 의료 최적화 AI 서비스 플랫폼이다. 강화학습 및 기술증류의 장점을 지닌 딥시크 R1을 적용함으로써 추론 및 생성의 정확도를 높였다. R1이 적용된 딥젠은 적은 데이터로 지속적인 환경 변화에도 최적의 의료 의사결정이 가능하도록 학습한다. 가령 딥젠이 A병원에서 활용될 경우, A병원의 의료 환경에 맞춰 AI가 스스로 학습해 점진적으로 최적화되는 식이다. 또, 기술 증류(Knowledge Distillation)를 통해 경량화된 딥젠을 구현한다. 고성능 AI 모델(Teacher Model)의 지식을 작은 AI 모델(Student Model)로 이전할 수 있어, 저사양 서버에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 최적화한다. 병원마다 다른 IT 인프라 환경에서도 동일한 성능 구현이 가능해 클라우드 환경 및 다양한 의료 기기와 PACS 시스템에서도 빠르고 효율적으로 딥젠을 사용할 수 있게 된다. 본 서비스는 철저한 보안 체계를 구축하고 있다. 딥시크와 물리적으로 분리된 클라우드 환경에서 구동돼 이용자의 입력 데이터가 특정 국가로 유출되지 않으며, R1 제작사의 모델 학습에 사용되지 않는다. 딥노이드는 딥시크를 탑재한 딥젠을 보안AI와 머신비전 분야에 확대 적용할 계획이다. 딥노이드 유병철 수석연구원은 "딥젠으로 의료 AI 솔루션의 수직계열화를 구축하고, 국내외 원격 판독문 서비스 시장을 선점할 계획"이라며, "향후 진료 지원, 질병 예측 등 AI 기반 의료 서비스를 확대해 나갈 예정"이라고 전했다. 딥노이드 김수경 이사(M.D)는 "본 솔루션은 AI가 의사의 진료를 보조해 정밀하고 개인화된 의료 서비스를 구현하는 핵심 도구로 자리 잡을 것"이라고 말하며, "의료진의 의사결정 강화, 업무 효율성 향상, 환자 맞춤형 치료 지원 등에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.02.05 16:56남혁우

샘 알트먼, 韓 재계 오너 3·4세 회동..."에너지·반도체·데이터센터 협업"

"한국은 AI 도입에 적극적인 시장이며, 특히 에너지, 메모리 반도체, 데이터센터 인프라 분야에서 협업 가능성이 크다. 한국은 아시아에서 가장 많은 챗GPT 구독자를 보유한 국가로, AI 기술 적용이 활발한 시장 중 하나다." 샘 알트먼 오픈AI 대표는 SBVA(대표 이준표)가 4일 서울 플라자호텔에서 마련한 한국 주요 기업들과 라운드테이블에서 이같이 말했다. 라운드테이블은 AI 기술의 발전과 기업 활용 방안을 논의하기 위해 마련됐으며, SBVA 이준표 대표와 이승훈 부사장(CFO), 미슬토 손태장 회장, 오픈AI 샘 알트만 대표, 브래드 라이트캡 최고운영책임자(COO), 케빈 웨일 최고제품책임자(CPO), 올리버 제이 아시아 총괄 대표를 비롯해 SK네트웍스 최성환 사장, HS효성 조현상 대표, GS건설 허윤홍 대표, 코오롱 이규호 부회장, LG전자 유우진 오픈이노베이션 담당, CJ ENM 정종환 콘텐츠·글로벌 사업 총괄 등이 참석했다. 이날 회의에서는 AI 기술의 현재와 미래, 기업별 AI 활용 방안, 글로벌 AI 산업의 발전 방향 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 특히 AI 에이전트의 발전, 데이터센터 및 스타게이트 프로젝트의 역할, 기업이 AI를 도입할 때 고려해야 할 요소들이 심도 있게 논의됐다. 오픈AI는 AI 에이전트 기술을 고도화해 기업들이 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 계획이라고 밝혔다. 최근 출시된 'Deep Research(딥리서치)' 등 AI 에이전트는 기업의 실무를 지원하는 방향으로 발전할 예정이다. 오픈AI는 한국이 AI 도입에 적극적인 시장으로, 에너지, 메모리 반도체, 데이터센터 인프라 분야에서 협업 가능성이 크다고 평가했다. 한국은 아시아에서 가장 많은 챗GPT 구독자를 보유한 국가로, AI 기술 적용이 활발한 시장 중 하나로 주목받고 있다. 또 향후 5년간 AI 기술이 빠르게 발전하며, AI 에이전트의 역할이 더욱 확대될 것으로 전망했다. 단순 질문 응답을 넘어 인간의 업무를 대체할 수 있는 수준으로 발전할 것으로 예상된다는 점도 강조했다. 오픈AI는 기업이 AI를 도입할 때 법·규제 준수, 기술적 적합성, 경영진의 이해와 리더십을 중요한 요소로 꼽았다. 빠르게 변화하는 AI 환경 속에서 전략적 접근이 필요하다는 점도 강조됐다. 또한 '스타게이트 프로젝트'가 AI 인프라 비용 절감과 성능 향상 측면에서 중요한 역할을 할 것으로 전망했다. 기존 데이터센터는 상대적으로 소규모로 운영되지만, 스타게이트 프로젝트는 대규모 AI 연산을 위한 차세대 인프라 프로젝트로, 기가와트(GW) 단위의 대형 시설이 될 예정이다. 오픈AI는 현재 AI 기술이 연구 중심에서 엔지니어링 중심으로 전환되고 있으며, AI 연구가 이제는 과학적 탐구에서 실제 제품 개발 단계로 넘어가는 과정에 있다고 평가했다. 알트먼 대표는 "이번 라운드테이블에서 한국 기업과의 협력 가능성을 적극적으로 논의했으며, AI 기술이 비즈니스 및 산업에 미치는 영향을 다양한 관점에서 공유했다"며 "앞으로도 한국 기업과 긴밀한 협력을 이어가며, AI 기술의 글로벌 확산을 가속화할 계획"이라고 밝혔다.

2025.02.04 18:55안희정

[유미's 픽] 中 딥시크에 놀랐나…샘 알트먼, 韓·日·印서 오픈AI 생태계 확대 안간힘

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크의 등장으로 생성형 AI 시장 내 입지에 흠집이 났던 오픈AI가 아시아 지역에서 우군 확보에 본격 나섰다. '저비용 고효율'을 앞세운 딥시크 견제에 나선 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 일본과 한국, 인도 등을 잇따라 방문하며 어떤 성과를 낼 지 주목된다. 4일 업계에 따르면 알트먼 CEO는 이날 국내에서 정신아 카카오 대표를 비롯해 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장, 김창한 크래프톤 대표 등과 잇따라 만난다. AI 관련 사업 협력 방안을 논의하기 위한 것으로, 알트먼 CEO가 한국을 찾은 것은 약 1년 만이다. 알트먼 CEO는 이번 방한에서 삼성전자, SK하이닉스와는 고대역폭메모리(HBM4), 인공지능(AI) 칩 등과 관련해 구체적인 협력 방안을 논의할 것으로 알려졌다. 이날 오전 9시 40분쯤에는 최태원 SK그룹 회장과 유영상 SK텔레콤 대표, 곽노정 SK하이닉스 대표, 김주선 SK하이닉스 AI인프라 사장 등을 만나 폭 넓은 논의를 한 것으로 전해졌다. 이재용 삼성전자 회장과는 이날 오후 만날 예정으로, 이 자리에는 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장)을 비롯한 삼성전자 경영진도 함께 할 것으로 예상됐다. 또 카카오와는 이날 오전 11시 서울 플라자 호텔에서 전략적 협업을 맺을 예정으로, 업계에선 협업 규모와 범위가 API 제공에 그치지 않을 것으로 전망했다. 특히 알트먼 CEO가 앞서 방문한 일본에서 소프트뱅크그룹과 생성형 AI 합작회사인 'SB 오픈AI 재팬'을 설립키로 했다는 점에서 카카오와의 협업에 대한 기대감은 더 커지는 분위기다. 오픈AI는 신설 회사에 소프트뱅크그룹의 통신 자회사인 소프트뱅크와 각각 지분 50%씩 출자할 예정으로, 이곳에서 기업의 실시간 데이터를 활용해 기업용 생성형 AI를 만들 예정이다. 이에 카카오도 오픈AI와 함께 깜짝 소식을 알릴지 주목된다. 카카오는 지난해 자체 AI 서비스인 '카나나'를 처음 공개하고 올해 본격 출시를 준비 중이다. 특히 독자적인 초거대 언어모델을 개발하는 대신 이미 개발된 다양한 AI 모델을 필요에 맞게 선택해 구현하는 '모델 오케스트레이션' 전략을 활용한다는 방침을 내세운 바 있다. 업계에선 이번 일로 카카오가 오픈AI 모델을 본격적으로 자사 모델에 활용할 것으로 관측했다. 또 양측이 한국 시장을 비롯한 아시아 시장에서 공동 사업을 포함해 공동 개발 등에 있어 폭넓은 협력을 추진할 것으로 예상했다. 일각에선 양사가 함께 펀드를 조성해 국가AI컴퓨팅센터(데이터센터)에 지분을 투자하거나, 국내 스타트업을 지원하는 방안 등을 포함할 가능성도 있다고 봤다. 정부는 특수목적법인(SPC)을 설립해 국가AI컴퓨팅센터를 구축할 예정으로, 외국 기업도 국내 기업과 컨소시엄을 구성하면 참여할 수 있도록 했다. 여기에 알트먼 CEO는 개발자들을 대상으로 한 '빌더 랩' 행사를 한국에서 처음 진행함으로써 오픈AI 생태계 확장과 함께 AI 인재를 끌어들이기 위해 좀 더 속도를 내는 분위기다. 이날 오전 9시부터 진행된 '빌더 랩' 행사에는 오픈AI의 챗GPT와 추론 모델을 API를 통해 사용하는 개발자 100여 명이 참석한 상태다. 또 같은 날 오전 10시부터는 서울대에서 학생 및 연구자들을 대상으로 별도의 'Q&A' 세션을 개최하며 인재 확보를 위한 움직임도 보이고 있다. 이번 일로 오픈AI가 국내에서 입지를 더 강화할 지도 주목된다. 현재 국내에선 뤼튼테크놀로지스, AI3, 삼성SDS, SK텔레콤 등이 오픈AI의 AI 모델을 사용 중이다. 또 KT는 마이크로소프트(MS)와 제휴해 MS 클라우드 애저 상에서 서비스되는 오픈AI 모델(GPT-4o)을 한국형으로 개발 중이다. 하지만 최근 딥시크의 등장으로 시장의 변화가 감지되고 있다. 국내 기업과 후발주자들도 낮은 비용으로도 고성능의 언어모델을 개발할 수 있다는 가능성을 열게 되면서 점차 값 비싼 오픈AI의 AI 모델을 써야할지에 대한 의문이 생길 수 있어서다. 업계 관계자는 "지금까진 대규모 자본을 바탕으로 AI 모델을 개발해야 한다는 생각을 가졌지만, 딥시크 등장 이후 실용성, 효율성을 따지기 시작한 듯 하다"며 "우리나라 AI 기업들도 이미 우수한 기술을 보유하고 있는 만큼 기술력과 창의성을 앞세워 모델 개발에 나설 필요가 있다"고 말했다. 또 딥시크가 오픈AI, 구글과 달리 자사의 소스코드(설계도)를 가져다 쓸 수 있는 오픈소스 정책을 펼치고 있다는 점도 위협요소다. 이를 개발자들이 활용하게 될 경우 딥시크를 중심으로 한 AI 생태계가 빠르게 구축될 수 있어서다. 업계 관계자는 "오픈소스 접근 방식은 AI 개발에 필요한 초기 비용을 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다"며 "많은 국내 AI 기업들이 충분한 자본을 보유하고 있지 않다는 점을 고려할 때 딥시크의 모델과 기술을 오픈소스로 이용할 수 있다는 것은 비용을 절감할 수 있는 기회를 의미한다"고 분석했다. 이에 오픈AI는 올해 말까지 아시아에서 50억 달러의 매출을 달성하겠다는 목표 달성에도 차질을 빚게 될 가능성이 커졌다. 지난해까진 일본, 싱가포르 중심으로 영역 확대에 주력했으나, 딥시크를 비롯한 경쟁사들이 최근 급부상하자 이번에 한국, 인도 등 각 지역별 주요 기업들과의 협력 강화로 분위기 반전을 꾀하는 모습이다. 이를 위해 알트먼 CEO는 이날 한국에서의 일정을 마무리 한 후 인도 뉴델리로 이동해 주요 투자자들과 회동할 예정이다. 또 오는 7일에는 베를린 공대에서 열리는 'AI의 미래' 행사와 두바이에서 열리는 '세계정부정상회의'에 참석할 계획이다. 알트먼 CEO는 이번 순방에서 최대 400억 달러 규모의 자금 조달에 나설 것으로 전해졌다. 더불어 오픈AI는 AI 전용 기기와 자체 AI 전용 반도체도 출시해 딥시크와의 기술 격차를 벌리겠다는 각오다. 지난 3일에는 일본에서 챗GPT의 새로운 툴인 '딥 리서치(deep research)'를 공개해 업계의 주목을 받기도 했다. '딥 리서치'는 시장 분석부터 연구 등 수많은 웹사이트를 탐색해야 하는 장시간 작업을 단 한 번의 질문으로 대체할 수 있는 것이 특징이다. 업계 관계자는 " 알트먼 CEO가 일본, 한국, 유럽 등을 방문하는 것은 투자 유치와 기술 협력 등을 통해 중국에 대항할 AI 연합을 구축하기 위한 것으로 보인다"며 "미국의 막강한 AI 하드웨어·소프트웨어 생태계를 바탕으로 일본·인도의 자금력, 한국 반도체 제조 역량 등을 앞세워 중국을 압도하겠다는 전략으로 보인다"고 말했다.

2025.02.04 11:26장유미

마음AI "딥시크 기반 온프레미스 LLM 출시할 것"

"마음AI는 이번에 공개된 '딥시크(Deep Seek)'를 기반으로 한 최상위 모델 크기 온프레미스 LLM을 출시하려 준비하고 있습니다. 이른 시일에 고객사에 영업을 시작할 예정입니다." 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 지난 27일 발표한 파운데이션 AI모델(V3)과 추론 AI모델(R1)이 세계 AI시장에 충격을 준 가운데 국내 AI 전문기업 마음AI 최홍섭 기술총괄 대표는 30일 지디넷코리아와 인터뷰에서 "말 알바트로스(Maal Albatross)라는 LLM을 출시하기 위해 준비하고 있다"며 이 같이 밝혔다. 2018년 국무총리상과 과학기술정보통신부 장관상 등을 수상하며 기술을 인정받은 마음AI는 2014년 1월 마인즈랩이란 이름으로 사업을 시작, 2017년 'maum.ai'를 오픈했고, 2021년 3월에는 AI휴먼과 함께 '마음 오케스트라'를 선보였다. 2023년 4월에는 사명을 마음AI로 변경하며 동시에 'maum.ai 2.0'을 론칭했다. 2021년 11월 23일 코스닥시장에 상장했고, 2023년 말 호주에 현지 합작법인도 설립했다. 마음AI는 크게 3가지 AI솔루션을 개발해 공급하고 있다. 첫째, 기업용 거대언어모델 'MAAL(Multilingual Adaptive Augmentation Language-Model, 다언어 적응 증강 언어모델)'이다. 특히 MAAL(말)은 이번에 화제를 모은 중국 딥시크같은 오픈소스를 기반으로 만들었다. 둘째, AI에이전트인 'SUDA(Semantic Uninterrupted Dialogue Agent)'다. SUDA(수다)는 음성을 텍스트로 변환하고, 이를 AI가 이해한 뒤 자연스러운 음성으로 응답하는 기술이다. 사람과 대화하 듯 자연스럽게 소통할 수 있다. 한국어 뿐 아니라 영어, 중국어, 일본어 등 다국어를 지원한다. 셋째, WoRV(World model for Robotics and Vehicle control)다. WoRV(워브)는 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 판단하는 기술이다. 자율주행 로봇같은 여러 디바이스에 응용해 사용할 수 있다. 실제 '워브'는 제주 지역의 농업 및 물류 현장에 적용중이 중이다. 마음AI는 ▲MAAL ▲SUDA ▲WoRV 등 이들 삼총사 솔루션을 "마음AI의 심장"이라 부른다. 최홍섭 대표는 딥시크 등장이 회사 입장에서 나쁘지 않다면서 "우리의 차별화 전략은 오픈소스 기반과 고객 맞춤형 접근이다. 마음AI는 Maal이라는 오픈소스 기반 온프레미스 LLM을 통해 시장에 진출했다"면서 "우리 AI사업은 대규모 자원 투자가 아니라 오픈소스 활용과 고객 맞춤형 튜닝에 초점을 맞추고 있다"고 밝혔다. 이어 오픈소스 생태계는 지속적으로 발전하고 있으며, 좋은 오픈소스가 등장할 수록 마음AI 제품은 더욱 고도화할 수 있다면서 "이는 마음AI가 자체적인 대규모 GPU 인프라 구축이나 독자 연구에 의존하지 않더라도 경쟁력 있는 제품을 제공할 수 있는 유연성을 갖고 있음을 의미한다"고 덧붙였다. 2013년 설립한 중국 AI스타트업 딥시크가 선보인 AI(R1)는 그동안 오픈소스 AI 대명사로 여겨온 미국 메타(옛 페이스북)에 비해 연구비를 10%만 투입하고도 메타가 작년 9월 출시한 AI(o1)보다 더 나은 성능을 구현해 화제를 모았다. 딥시크 기술보고서에 따르면, R1은 미국 수학경시대회(AIME 2024) 문제를 푸는 테스트에서 79.8%의 정확도를 보여 o1(79.2%)보다 뛰어난 성능을 보였다. 또 딥시크의 거대언어모델(LLM) V3 역시 메타의 최신 AI모델 '라마(Llama) 3.1'보다 앞선 성능을 보였음에도 AI 훈련에 쓴 비용이 557만달러(약 80억원)에 그쳐 '라마'의 10분의 1에 불과했다. 보안 문제 등의 이슈가 있지만 온디바이스AI는 데이터를 서버에 보내지 않아 보안 이슈에서 자유롭다. 최 대표는 "딥시크 사건은 AI 시장에 큰 충격을 안기며 엔비디아와 브로드컴 등 글로벌 주요 AI 관련 기업들의 주가 폭락을 불러왔다. 특히, 기존 대규모 GPU 기반 모델 개발에 막대한 자원을 투자하던 기업들은 고비용 구조와 높은 기술 의존성을 재평가할 수밖에 없는 상황에 직면했다"면서 "이는 AI 산업의 방향성이 규모 경쟁에서 효율성 중심의 기술 경쟁으로 이동할 가능성을 시사한다"고 짚었다. 이런 변화가 어느 기업에는 기회로 작용한다고 해석한 최 대표는 "오히려 우리처럼 규모보다 기술력을 앞세우는 전략을 가진 기업들에게 새로운 성장의 기회가 될 수 있다. 마음AI는 이러한 환경 변화에 가장 적합한 방향성을 일찍부터 준비해왔다"고 말했다. 마음AI는 이번에 공개된 딥시크 AI모델을 기반으로 한 최상위 모델 크기의 온프레미스 LLM 제품인 'Maal Albatross'를 출시하기 위해 준비하고 있다. 곧 고객사에 영업을 시작할 예정이다. 최 대표는 "챗GPT를 대체할 내부망 AI 솔루션을 필요로 하는 기업들에게 높은 성능과 비용 효율성을 동시에 제공, 강력한 경쟁력으로 작용할 것"이라고 내다봤다. 최 대표는 '딥시크 사건'이 AI개발 비용 하락과 GPU 의존도 감소를 촉진할 가능성이 높다면서 "기존에는 AI 모델 개발과 운영에서 대규모 GPU 클러스터가 필수적이었지만, 딥시크가 던진 파장은 비용 효율적이고 유연한 개발 방식의 필요성을 부각시켰다고 해석했다. 이런 변화는 마음AI와 같은 온디바이스 AI 솔루션 기업들에게 유리한 환경을 제공한다면서 "온디바이스 AI는 처음부터 규모보다는 기술력 경쟁을 중심으로 발전해왔다. 대규모 인프라에 의존하지 않으면서도 고객 니즈에 최적화한 솔루션을 제공할 수 있다"고 밝혔다. 마음AI는 제주도 농가를 대상으로 자사 LLM을 탑재한 디바이스를 운영하기 위해 준비중이다. 'WoRV' 모델을 탑재한 자율주행 로봇을 활용하면 수확한 귤을 창고까지 자동으로 운반할 수 있다는 것이다. 이 경우 농민은 물류 작업 부담을 덜고, 작업 시간을 절감하며, 생산성을 높일 수 있을 전망이다. 최 대표는 마음AI의 독자적 경쟁력 중 하나가 글로벌 파트너십과 피지컬AI(Physical AI)라고 강조하며 "우리 회사는 작년부터 글로벌 AI반도체 회사와 파트너십을 맺고 온디바이스AI로 회사의 무게중심을 옮기고 있다"면서 "특히 마음AI의 WoRV 기술은 물리적 디바이스와 결합한 피지컬AI 영역에서 독창적 경쟁력을 보유하고 있다. 이는 단순한 LLM 솔루션 공급을 넘어, 물리적 환경에서 실제로 활용 가능한 AI 기술을 제공한다는 점에서 글로벌 빅테크와도 차별화한 경쟁 우위를 갖고 있다"고 강조했다. 이어 최 대표는 마음AI는 독자 기술력을 바탕으로 대규모 자본과 인프라 중심의 빅테크와는 다른 트랙에서 경쟁을 펼치고 있다면서 "이는 산업구조 변화 속에서 더욱 중요한 가치를 지니게 될 것"이라고 진단했다. 특히 최 대표는 이번 인터뷰에서 마음AI가 오픈소스 기반 고객 맞춤형 튜닝 온프레미스 LLM부터 온디바이스 AI, 피지컬 AI, 여기에 글로벌 파트너십까지 모든 요소를 동시에 갖췄다고 역설했다. 최 대표는 "이런 라인은 국내 AI기업중 마음AI가 유일하다"면서 "딥시크 사태는 산업 전반에 충격을 줬지만 마음AI와 같은 기술 중심 기업들에게는 오히려 기회의 창을 열어줬다"고 말했다. 앞으로 AI 시장이 효율성과 기술력을 중심으로 재편될수록 마음AI는 더욱 강력한 경쟁력을 발휘할 것이라고 강조한 최 대표는 "국내는 물론 글로벌 AI시장에서도 마음AI는 탄탄한 위치를 차지할 것"이라면서 "위기를 기회로 바꾸는 혁신 기업, 이게 바로 마음AI의 기업마인드"라고 힘줘 말했다. 한편 최홍섭 대표는 서울과학고 재학시절 국제물리올림피아드 국가대표로 활약한 바 있으며 2017년 마인즈랩에 합류했다.

2025.01.30 20:54방은주

"AI 초보자부터 전문가까지"…구글클라우드의 AI 활용 비법은

구글클라우드가 보다 효율적으로 제미나이, 버텍스AI 등을 활용하기 위한 팁과 성공 사례를 제시했다. 구글클라우드는 23일 'AI 딥다이브(Deep Dive)'를 주제로 '클라우드 테크니컬 시리즈' 세미나를 온라인으로 개최했다. 총 4시간 동안 진행된 이번 행사는 버텍스AI, 제미나이 등 구글 클라우드의 AI서비스를 효율적으로 활용하는 팁과 주요 고객 사례가 소개됐다. 주요 발표자에는 구글클라우드의 개발자 및 솔루션 아키텍트가 참여했다. 첫 번째 세션에서는 제미나이 AI 모델을 위한 효과적인 프롬프트 작성 기법, 생성형 AI 솔루션 설계를 위한 디자인 원칙, 프롬프트 성능을 평가하는 방법에 대해 다뤘다. 발표를 맡은 에르윈 후이젠가 기계학습 개발 옹호자는 AI모델을 보다 정확하고 제대로 활용하기 위해서 작업 목표를 구체적으로 정의해 명확한 지침을 제시할 것을 권했다. 또 마크다운, XML 태그 등으로 프롬프트 구성하는 등 구조화된 형식 사용할 필요가 있다고 조언했다. 후이젠가는 "명확하고 구조화된 프롬프트는 AI 모델의 성능을 극대화하는 핵심"이라며 "모델이 더 나은 결과를 생성할 수 있도록 퓨삿러닝(Few-shot learning) 같은 기법을 활용해야 한다"고 덧붙였다. 스칸더 하나치 솔루션 매니저는 멀티모달AI인 제미나이에 적합한 프롬프트 작성 방법을 다뤘다. 제미나이는 이미지를 비롯해 비디오, 오디오, PDF 등 다양한 데이터를 다룰 수 있으며 최대 200만 토큰에 달하는 긴 컨텍스트 윈도우를 지원한다. 하나치 매니저는 제미나이는 강력한 기능을 갖추고 있지만 이를 제대로 활용하지 못할 경우 비용, 처리 시간, 노이즈 데이터 관리, 보안 등 여러 부분에서 악효과를 일으킬 수 있다고 지적했다. 그는 이러한 문제를 해결하기 위해 컨텍스트 캐싱으로 반복적인 쿼리 처리 작업을 최소화하고 효율적인 데이터 전처리 작업과 리소스 관리 그리고 데이터 보안 전략을 병행할 것을 조언했다. 마이클 체르투슈킨 수석 기술 솔루션 컨설턴트는 멀티 AI 에이전트 구축 방법과 활용 사례를 소개했다. 그는 랭체인을 활용한 정보 검색, 펑션콜링을 통한 동적 상호작용, 로우코드를 활용한 솔루션 구축 방법 등을 선보였다. 더불어 멀티 에이전트 시스템과 구글 캘린더 API를 통합해 손상된 제품 감지와 유지보수 작업 자동화, 직원 스케줄 최적화를 연계해 물류 운영의 효율성을 향상시킨 사례도 소개했다. 체르투슈킨 컨설턴트는 "멀티 에이전트 시스템은 복잡한 태스크를 분산 처리하고, 에이전트 간의 통신 패턴을 최적화하는 데 유용하다"며 "하지만 비용이나 효율성 등의 문제가 있는 만큼 단일 에이전트와 장단점을 평가해 최적의 서비스를 활용할 필요가 있다"고 설명했다. 멜템 수바시오글루 생성형 AI 솔루션 아키텍트는 버텍스AI의 RAG플레이그라운드를 활용한 파이프라인 구성 및 평가 방법을 다뤘다. 다양한 퍼스트파티 및 서드파티 옵션을 활용한 데이터 수집, 검색, 생성 구성 요소의 맞춤 설정 방법과 파이프라인 비교 기능을 소개했다. 또 버텍스AI와 멀티모달 AI를 활용해 대규모 의료 데이터를 분석하고, 만성 질환 진단과 예후를 예측해 의료 효율성을 향상시킨 사례를 선보였다. 이어 아비셰크 바그와트 솔루션 아키텍트는 데이터 분석도구인 빅쿼리에서 제미나이를 활용해 SQL 쿼리와 데이터 분석을 단순화하는 방법을 시연했다. 데이터를 탐색하고 통찰을 도출하며 데이터 기반 의사결정을 내리는 과정을 시연했다. 리차드 쿰베스와 티파이 아드리아나는 생성형 AI에 대한 기본 개념과 제미나이의 활용 방안을 소개했다. AI를 처음 접하는 초심자를 위한 세션으로 생성형 AI의 개념과 기본 작동 방식과 함께 텍스트, 이미지, 코드 생성과 같은 다양한 데이터 생성 작업에 적용하는 방법이 소개됐다. 에르윈 후이젠가는 "이번 행사가 AI 프로젝트를 한 단계 더 발전시키는 데 실질적인 도움을 주었기를 바란다"며 "앞으로도 구글 클라우드는 최신 기술과 도구를 제공하며 여러분의 성공을 지원하겠다"며 세션을 마쳤다.

2025.01.23 18:12남혁우

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