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인공지능(AI)은 현대 사회에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 우리의 일상생활과 산업 전반에 걸쳐 많은 변화를 이끌고 있습니다. AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 예측 모델링 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 발휘하지만, 모든 문제를 완벽하게 해결할 수 없습니다. 때때로 잘못된 결정을 내리거나 윤리적 문제를 일으킬 수 있기 때문에, 여전히 사람의 판단과 개입이 필요하며, 이 과정에서 등장하는 개념이 바로 HITL(Human-In-The-Loop)입니다. HITL은 AI와 사람의 합작으로, 각자의 강점을 살려 더 나은 결과를 끌어내는 시스템입니다.  HITL의 기본 개념HITL은 AI의 시스템에서 사람의 개입이 필수적이라는 원리를 기본으로 합니다. AI는 대량의 데이터를 처리하고, 패턴을 인식하는 ..

인공지능(AI)은 이미 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡았습니다. 스마트폰의 음성 인식 기능부터, 온라인 쇼핑몰의 맞춤형 추천, 심지어 자율주행차까지 AI가 활용되지 않은 분야를 찾기 어려울 정도입니다. 하지만 많은 사람들이 AI의 작동 방식을 이해하는 데는 어려움이 있습니다. AI, 특히 딥러닝 기반의 AI 모델은 복잡한 수학적 계산을 통해 결과를 도출하기 때문에, 이 과정이 '블랙박스'(기능은 알지만, 원리를 이해할 수 없는 복잡한 기계 장치)처럼 보이기 때문입니다. 그래서 등장한 개념이 XAI(설명할 수 있는 인공지능)입니다.   XAI란 무엇일까?XAI는 영어로 "Explainable AI)의 약자로, "설명할 수 있는 인공지능"이라는 뜻입니다. 기존의 AI 모델이 결과만 제공하고 그 이유는 알 수 ..

21세기 최첨단 시대에 인공지능(AI)은 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡고 있으며, 그중에서도 멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 소리와 이미지가 함께 어우러지는 멀티모달 AI는 새로운 길을 열어주고 있습니다.    멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이는 다양한 모달리티를 통합하여 풍부하고 정확한 정보를 내보냅니다. 사용자가 음성으로 질문하면, AI는 그 질문의 의미를 이해하고 관련된 이미지를 찾아 보여줍니다. 그러면 정보의 전달이 더 직관적이고 효과적으로 이루어질 수 있습니다. 멀티모달 AI의 포인트는 서로 다른 데이터 유형 간의 상호작용입니다. 머신러..

디지털 혁신의 가속화와 함께, 소프트웨어 개발의 가치관도 변하고 있습니다. 과거에는 애플리케이션을 개발하려면 프로그래밍 언어를 깊이 이해하고, 복잡한 코드를 설계해야 했습니다. 하지만 요즘은 코딩 지식이 거의 없거나 아예 없어도 애플리케이션을 만들 수 있는 저코드(Low-Code) 및 노코드(No-Code) 플랫폼이 등장하면서 누구나 손쉽게 디지털 변화에 따라갈 수 있게 되었습니다. 이 플랫폼들은 기업과 개인이 짧은 시간 안에 맞춤형 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하며, 빠르게 변화하는 현대 사회에서 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.   저코드/노코드 플랫폼이란?저코드 플랫폼은 최소한의 코드로 애플리케이션을 개발할 수 있는 도구입니다. 사용자는 간편한 사용자 인터페이스를 통해 복잡한 코드를 작성하..

21세기 들어 기후 변화는 더 이상 미래의 문제가 아니라 현재 우리가 직면한 위기입니다. 온실가스 배출로 인한 지구 온난화가 전 세계적으로 심각한 영향을 미치고 있으며, 특히 이산화탄소(CO2)는 그 주범 중 하나로 꼽힙니다. 이러한 이산화탄소의 급증은 대기 중에 축적되어 지구의 온도를 높이고 기후 변화를 가속화하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 그중에서도 탄소 포집 미생물은 매우 흥미로운 해결책으로 주목받고 있습니다. 이 미생물들은 자연에서 CO2를 흡수하여, 생체 에너지나 다른 물질로 변환하는 능력을 지니고 있어 과학자들의 큰 관심을 받고 있습니다.    탄소 포집이란?탄소 포집은 말 그대로 이산화탄소를 포집하는 과정을 말합니다. 대기 중으로 배출된 CO2를 포..

생성형 인공지능의 개념생성형 인공지능(Generative AI)은 인간이 입력한 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있는 AI 기술을 말합니다. 이 기술은 단순히 데이터를 분석하거나 예측하는 것을 넘어서, 창의적인 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 최근 들어서는 예술과 기술의 경계가 모호해지고 있습니다. 이러한 인공지능은 사람의 상상력과 창의성을 도와주는 기술로 자리 잡아가고 있습니다. 사람의 개입 없이도 복잡한 예술 작품을 창작할 수 있는 이 기술은 예술 분야에서 새로운 변화를 예고하고 있습니다. 디지털 환경에서 생성형 인공지능은 이미지를 그리거나 음악을 작곡하는 등 다양한 예술 작업에서 실질..

웹 개발의 세계에서 자바스크립트는 오랜 시간 동안 기본 기술로 자리를 잡아 왔습니다. 우리가 매일 사용하는 웹 페이지나 애플리케이션의 많은 기능이 자바스크립트로 작동합니다. 하지만 시간이 흐르면서 웹 애플리케이션이 점점 더 복잡해지고, 고성능을 요구하는 작업이 늘어나면서 자바스크립트만으로는 해결하기 어려운 문제들이 나타나기 시작했습니다. 이런 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 웹 어셈블리(WebAssembly, WASM)입니다.  자바스크립트의 한계 자바스크립트는 웹 개발의 표준 언어로 많은 사랑을 받아왔지만, 몇 가지 한계가 있습니다. CPU 작업이나 복잡한 계산을 요구하는 애플리케이션에서는 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 3D 게임이나 가상현실(VR) 같은 복잡한 그래픽 처리, 대용량 데이터..

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 우리가 일상에서 사용하는 언어는 매우 복잡하고 다양하지만, NLP는 이러한 언어를 기계가 이해할 수 있도록 변환하는 과정입니다.   NLP의 기본 원리NLP는 여러 단계를 거치며 처리됩니다.1. 언어 이해NLP의 첫 단계는 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하는 것입니다. 이 과정에서는 단어의 의미, 문법 구조, 문맥 등을 분석합니다. "나는 사과를 좋아한다" 이 문장을 이해하기 위해서는 "나", "사과", "좋아하다"의 의미를 파악해야 합니다. 컴퓨터는 이러한 정보들을 데이터베이스에서 검색하거나, 미리 학습된 모델을 통해 해석합니다.2. 형태소 분석 형..