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NeRF-XL(Neural Radiance Fields for eXtra Large scenes)은 3D 재구성과 시각화 분야에서 사용되는 최신 딥러닝 기술의 하나로, 특히 대규모 장면을 처리하는 데 최적화된 신경망 모델입니다. NeRF(Neural Radiance Fields) 기술의 확장으로, 복잡한 3D 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. NeRF란? NeRF(Neural Radiance Fields)란 사진 몇 장을 기반으로 3D 환경을 만드는 기술입니다. 일반적으로 3D 장면을 만들려면 많은 장비와 시간이 필요하지만, NeRF는 사진 몇 장만으로도 아주 사실적인 3D 이미지를 생성할 수 있는 특별한 인공 지능 모델입니다. 어떤 건물의 사진을 여러 장을 찍고, 이 사진을 N..

사람의 뇌는 복잡하고 신비로운 기관입니다. 우리의 생각, 감정, 기억이 모두 이 작은 공간에서 이루어지며 우리는 뇌를 통해 세상과 소통합니다. 그러나 뇌와 외부 세계, 컴퓨터나 기계와의 연결은 그동안 물리적인 장치나 인터페이스에만 의존해 왔습니다. 이제 이러한 경계를 허물고, 우리의 생각을 직접 컴퓨터와 연결할 수 있는 기술, 즉 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface)가 등장했습니다.   BCI 기술의 기초BCI 기술의 기본 원리는 뇌의 전기적 신호를 측정하고 해석하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것으로, 이 기술은 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.첫 번째는 비침습적인 방법으로, 비침습적 BCI는 주로 뇌파를 측정하는 EEG(Electroencephalo..

그린수소는 탄소 배출이 거의 없는 청정한 수소 에너지원으로, 친환경적이고 재생할 수 있는 에너지를 기반으로 생성됩니다.  그린수소란 무엇인가?수소는 우주에서 가장 풍부하게 존재하는 원소로, 매우 강력한 에너지를 내는 특성을 가지고 있습니다. 그러나 자연 상태에서는 순수한 형태로 존재하지 않기 때문에 수소를 생산하기 위해서는 다른 물질을 분리하는 과정이 필요합니다. 현재 수소는 주로 천연가스 또는 석유 같은 화석 연료에서 추출하는데, 이 과정에서 많은 이산화탄소(CO₂)가 발생하여 환경에 악영향을 줍니다. 반면, 그린수소는 재생할 수 있는 에너지원을 사용하여 수소를 추출하기 때문에 탄소 배출이 거의 없으며, 친환경적인 에너지원으로 평가받고 있습니다. 그린수소는 태양광, 풍력, 수력 같은 재생 가능한 에너지..

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 소프트웨어로, 사람의 능력을 보완하고, 보다 효율적으로 데이터 중심의 의사 결정을 할 수 있도록 합니다.   AI 에이전트란 무엇인가?AI 에이전트는 주어진 목표나 문제 해결을 위해 자율적으로 탐색이 가능하고, 환경을 인식하며, 학습할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 일정한 규칙이나 알고리즘에 따라 움직이며, 사용자가 직접 개입하지 않아도, 스스로 데이터를 분석하고 결정을 내립니다. 챗봇의 경우 고객의 질문을 자동으로 응대하는 AI 에이전트의 한 예입니다. AI 에이전트는 금융, 의료, 제조, 서비스 등 다양한 분야에서 사용되며, 사람과 협력하여 더 나은 성과를 창출하는 역할을 합니다. AI 에이전트와의 협업이 중요한 이유생산성 향상AI..

강화학습과 연합학습은 인공지능(AI) 분야의 학습 방법 중 두 가지로, 각각의 방식이 다루는 방법과 목표가 다릅니다. 두 학습은 AI 시스템이 데이터를 학습하고 환경과 상호작용하는 방식에 대한 기술의 본질과 차이도 있습니다. 강화학습이란?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 AI가 환경과 상호작용하며 최적의 행동을 선택하는 방법입니다. 이 과정에서 AI는 다양한 행동을 계획하고, 그 행동의 결과로 보상을 받습니다. 이 보상은 행동의 성공 여부를 판단하는 기준이 됩니다. 강화 학습의 목표는 이러한 보상을 최대화하는 것입니다. 예를 들면, 게임에서 AI가 상대방을 처치하거나 목표를 달성하면 보상을 받습니다. 반대로 잘못된 행동을 하면 보상이 줄어들거나 아예 없을 수 있습니다. 이렇게 ..

우리가 사용하는 컴퓨터, 스마트폰, 그리고 인공지능(AI) 시스템 등 다양한 전자 기기는 빠르고 많은 데이터를 처리해야만 그 기능을 제대로 발휘할 수 있습니다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 바로 메모리입니다. 메모리는 데이터를 일시적으로 저장하고 처리하는 과정에서 매우 유용한 역할을 합니다. 최근에는 고성능 컴퓨팅과 그래픽 처리 요구가 급증하면서 'HBM'(High Bandwidth Memory)이라는 새로운 메모리 기술이 주목받고 있습니다.    HBM이란 무엇인가?HBM(High Bandwidth Memory)은 말 그대로 고대역폭 메모리를 말합니다. 기존의 메모리보다 훨씬 더 빠르게 데이터를 전송할 수 있는 새로운 메모리 기술입니다. 일반적으로 컴퓨터나 스마트폰의 메모리는 데이터를 처리하는 속도가..

최근 몇 년 동안 인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하면서 우리의 일상과 업무에 많은 변화를 가져왔습니다. 특히 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠를 만들 수 있어 많은 주목을 받고 있습니다. 이 기술은 사람들에게 관심을 받으며 창의적인 작업을 하는 데 유용하게 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 AI가 완벽하지는 않습니다. 그중에서도 가장 큰 문제로 지적되는 것이 바로 '환각(Hallucination) 현상'입니다. 환각은 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 만들어내는 현상을 말합니다.  AI 환각이란 무엇인가?AI의 환각은 AI 모델이 사용자에게 제공하는 정보가 사실과 다를 때 발생합니다. AI가 특정 질문에 대해 답변할 때, 실제로는 존재하지 않는 인물이나 사건을 언급하는 ..

최근에 인공지능(AI) 관련 가장 중요한 기술 중 하나는 AI 모델 경량화입니다. AI 모델은 점점 더 복잡해지고 큰 용량이 필요하지만, 모든 상황에서 대규모 모델을 실행하는 것은 실용적이지 않습니다. 성능을 유지하면서도 자원 효율성을 높이기 위해 AI 모델을 경량화하는 기술이 꼭 필요합니다.    AI 모델 경량화란 무엇인가AI 모델 경량화(Model Compression)는 인공지능 모델의 크기와 복잡함을 줄여서, 적은 자원(컴퓨팅 자원, 메모리 자원, CPU, RAM, 배터리 등)으로도 효율적으로 작동하도록 만드는 기술입니다. 이 기술은 특히 스마트폰, IoT(사물인터넷) 기기, 엣지 컴퓨팅 같은 자원이 제한된 환경에서 매우 유용합니다. 경량화된 모델은 빠른 응답 속도와 낮은 전력 소모를 제공하여 ..