본문 바로가기

인공지능(AI) 기술29

AI 감지 기술 완전 정복! IoT·자율주행·로봇에 적용되는 기술력 AI 감지 기술이란?AI 감지 기술은 인공지능이 카메라, 센서, 마이크, 레이더 등 다양한 입력 장치를 통해 사람이나 사물의 존재와 움직임, 상태를 인식하고 분석하는 기술입니다. 이 기술은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 딥러닝 알고리즘 등과 결합하여 실시간으로 주변 환경을 이해하고 반응합니다.2025년 현재, AI 감지 기술은 단순한 자동화 수준을 넘어 자율성과 지능형 판단까지 가능해지며, 스마트홈부터 자율주행, 로봇 공학, 스마트 시티, 헬스케어, 제조업 등 다양한 분야에 빠르게 확산되고 있습니다.   자율주행차의 눈: AI 감지 기술의 결정판자율주행차는 AI 감지 기술의 총아라 해도 과언이 아닙니다. 차량이 도로에서 안전하게 주행하려면 주변 환경을 정확히 인식해야 하며, 이 과정에서 AI .. 2025. 3. 24.
에너지 효율 컴퓨팅이란? AI 시대의 저전력 고성능 기술 완전정복 전력소비와 AI의 딜레마AI, 클라우드, 자율주행, 빅데이터 분석 등 우리 삶을 변화시키는 첨단 기술들이 폭발적으로 증가하면서 전력 소비도 그에 비례해 급등하고 있습니다. 특히 대규모 데이터센터, GPU 연산을 기반으로 하는 AI 모델 학습, 대용량 클라우드 시스템은 어마어마한 전기를 소모하며 지구 환경과 기업의 에너지 비용에 압박을 주고 있습니다.이에 따라 2025년 현재, 글로벌 ICT 업계와 정부는 한 가지 공통된 목표를 향해 움직이고 있습니다. 바로 “에너지 효율 컴퓨팅(Energy-efficient Computing)”, 즉 같은 성능을 내되 전력 소비는 줄이는 기술 혁신입니다. 이 기술은 단순히 친환경을 넘어서, AI 생태계 지속 가능성의 핵심으로 주목받고 있습니다.    에너지 효율 컴퓨팅의.. 2025. 3. 22.
초개인화 시대의 딥러닝: 맞춤형 AI 기술의 모든 것 1. 초개인화(Personalization)란 무엇인가?초개인화(Personalization)는 사용자의 데이터, 행동 패턴, 선호도를 분석하여 개인에게 최적화된 서비스를 제공하는 기술입니다. 기존의 맞춤형 서비스보다 더욱 정교하게 사용자 경험을 개선하는 것이 특징입니다.기존의 맞춤형 서비스는 특정 그룹을 대상으로 한 일반화된 추천에 그쳤다면, 초개인화는 개별 사용자의 특성을 세밀하게 분석하여 더 정교한 맞춤형 경험을 제공합니다. 이러한 변화는 인공지능(AI)과 빅데이터 분석의 발전에 의해 가능해졌으며, 현재 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.AI와 딥러닝의 발전으로 인해 초개인화 기술은 더욱 정밀하고 효율적으로 발전하고 있습니다. 대표적인 사례로는 넷플릭스의 콘텐츠 추천 알고리즘, 아마존의 맞춤형 상품.. 2025. 3. 20.
AI 에이전트의 핵심기술! 개념부터 실전 활용법까지 완벽 정리 AI 에이전트(AI Agent)는 사용자의 요청을 이해하고, 주어진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작업을 수행하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 기존의 AI 챗봇과는 달리, AI 에이전트는 더 높은 수준의 자동화와 복잡한 작업 수행 능력을 갖추고 있습니다.이들은 머신러닝과 자연어 처리(NLP)를 기반으로 학습하며, 사용자의 행동을 분석하여 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 최근 AI 에이전트는 다양한 산업에서 활용되며 업무 효율성을 크게 향상시키고 있습니다.   AI 에이전트의 핵심 기술AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해서는 다음과 같은 핵심 기술이 필요합니다. 자연어 처리(NLP): 인간의 언어를 이해하고 대화할 수 있는 기능머신러닝(ML)과 딥러닝: 데이터를 학습하고 예측을 수행하는 능력컴퓨터 비전.. 2025. 3. 20.
딥페이크의 양면성: 악용 사례부터 긍정적 활용까지 1. 딥페이크 기술적 원리딥페이크(Deepfake)는 "Deep Learning(딥러닝)"과 "Fake(가짜)"의 합성어로, 인공지능(AI) 기술을 이용해 얼굴이나 음성을 정교하게 합성하는 기술입니다. 이 기술의 핵심은 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network) 입니다.GAN은 두 개의 신경망으로 구성됩니다:생성자(Generator): 가짜 영상을 생성하는 역할판별자(Discriminator): 생성된 영상이 진짜인지 가짜인지 판별이 두 신경망이 서로 경쟁하며 반복 학습을 진행하면서, 점점 더 정교한 딥페이크 영상이 만들어집니다.이 과정에서 사람의 얼굴 표정,음성 패턴,미세한 표정 변화까지 학습할 수 있어 육안으로 구별하기 어려운 수준까지 발전하고 있습니다.  .. 2025. 3. 19.

티스토리툴바