i-will-going 님의 블로그

AI가 주식 투자와 금융 시장을 변화시키는 방식인공지능(AI)은 이제 더 이상 공상과학 영화 속의 기술이 아니다. AI는 의료, 교육, 제조업뿐만 아니라 금융 산업 전반에서도 급격한 변화를 일으키고 있다. 특히 주식 시장에서 AI는 투자 전략의 자동화, 리스크 관리, 실시간 분석 등 다양한 측면에서 핵심적인 역할을 수행하며 인간 중심의 투자 방식을 점차 대체하고 있다. 수많은 금융 기업과 개인 투자자들이 AI 기반 알고리즘을 통해 시장을 분석하고, 수익을 극대화하려는 노력을 이어가고 있다. 이 글에서는 AI가 주식 투자에 어떻게 적용되고 있으며, 금융 시장의 구조를 어떻게 바꾸고 있는지, 그 기술적 메커니즘과 실제 사례, 그리고 미래의 전망에 대해 폭넓게 다뤄보고자 한다.1. AI 기반 알고리즘 트레이딩..

AI 기반 추천 시스템: 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰의 맞춤형 추천 기술우리는 매일같이 인공지능(AI)의 도움을 받으며 콘텐츠를 소비하고 있다. 유튜브에서 영상 하나를 시청한 뒤 이어지는 추천 목록, 넷플릭스에서 영화나 드라마를 추천받는 경험, 온라인 쇼핑몰에서 우리가 찾던 제품이 마치 알고 있었다는 듯이 등장하는 순간들 모두 AI 추천 시스템의 결과다. 추천 시스템은 이용자의 관심사와 행동 패턴을 학습하여, 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 자동으로 제안해주는 기술이다. 특히 대규모 데이터를 기반으로 한 AI 기술이 추천 알고리즘과 결합하면서, 기존의 단순 필터링 방식보다 훨씬 정밀하고 개인화된 추천이 가능해졌다. 이 글에서는 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰 등 다양한 플랫폼에서 사용되는 AI 추천 시스템의 원리와..

인공지능과 스마트 농업(Precision Farming)세계는 인구 증가와 기후 변화, 자원 고갈이라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 특히 농업 분야는 이러한 도전에 직접적으로 영향을 받으며, 지속 가능한 식량 생산 방안을 모색해야 하는 상황에 놓여 있다. 이러한 맥락에서 최근 주목받고 있는 기술이 바로 인공지능(AI)을 기반으로 한 스마트 농업(Precision Farming)이다. 스마트 농업은 데이터와 기술을 활용하여 작물의 생육 환경을 최적화하고, 자원을 최소한으로 사용하면서도 최대의 수확을 달성하는 농업 방식이다. 인공지능은 이러한 스마트 농업의 핵심 기술로 떠오르고 있으며, 농민의 경험에 의존하던 전통 농업 방식을 과학적이고 정밀하게 변화시키고 있다. 본 글에서는 인공지능이 농업에 어떻게 접목..

생성형 AI의 저작권 문제최근 몇 년 사이, 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전은 상상할 수 없을 정도의 창작 능력을 보여주고 있다. 글쓰기, 작곡, 그림, 영상 제작 등 과거에는 오직 인간만이 할 수 있었던 창작 행위를 AI가 빠르고 정교하게 수행하고 있으며, ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 서비스들이 대중화되면서 생성형 AI는 누구나 쉽게 접근할 수 있는 기술이 되었다. 그러나 기술의 발전과 함께 해결되지 않은 문제 중 하나가 바로 "저작권"이다. 생성형 AI가 만들어낸 이미지, 텍스트, 음악 등의 콘텐츠에 대해 법적으로 저작권을 누구에게 귀속시켜야 하는지, 또 그 AI가 학습한 기존 데이터들의 권리는 어떻게 보호되어야 하는지에 대..

AI 모델의 해석 가능성 (Explainable AI, XAI)인공지능(AI)이 다양한 산업 분야에 본격적으로 도입되면서, AI의 의사결정 과정을 이해하고 설명할 수 있는 능력, 즉 해석 가능성(Explainability)의 중요성이 크게 부각되고 있다. 특히 의료, 금융, 법률 등 인간의 생명과 권리에 직결되는 분야에서 AI가 사용하는 판단 기준을 설명하지 못하면 신뢰와 채택에 있어 한계를 가질 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)이다. 이는 AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지, 어떤 데이터를 기반으로 결과를 도출했는지를 사용자나 개발자가 이해할 수 있도록 설계하는 접근 방식이다. 복잡한 딥러닝 모델의 "블랙박스" 문제..

트랜스포머 모델이 AI를 바꾼 이유2017년 구글(Google)의 연구팀이 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 인공지능(AI)과 딥러닝의 패러다임을 획기적으로 변화시켰다. 기존에는 순환신경망(RNN)과 합성곱신경망(CNN)이 자연어 처리와 컴퓨터 비전에서 중요한 역할을 했지만, 트랜스포머 모델은 이러한 구조를 뛰어넘는 성능을 보이며 AI 연구를 새로운 차원으로 발전시켰다.트랜스포머 모델의 핵심은 자기 주의(Self-Attention) 메커니즘을 기반으로 대규모 데이터를 학습하고, 병렬 연산을 통해 학습 속도를 획기적으로 향상시킨 점이다. 이 모델의 도입 이후 AI는 텍스트 생성, 번역, 질의응답, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 이루어냈다. 특히, GPT-3, BERT, T5와..

AI의 에너지 소비 문제와 친환경 AI 기술인공지능(artificial intelligence) 기술이 발전하면서 많은 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 그러나 AI의 성능이 고도화될수록 막대한 에너지가 소모되며, 환경에 미치는 영향도 커지고 있다. 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터센터는 엄청난 양의 전력을 소비하며, 이는 탄소 배출 증가의 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. AI 시스템의 에너지 소비 문제는 단순한 기술적 과제가 아니라, 지속 가능한 미래를 위한 중요한 환경적 문제로 떠오르고 있다.AI의 지속적인 발전을 위해서는 에너지 효율성을 개선하고, 친환경적인 AI 기술을 개발하는 것이 필수적이다. 이에 따라, 많은 연구자들은 저전력 AI 칩 개발, 효율적인 알고리즘 설계, 재..

데이터 증강(Data Augmentation) 기법과 AI 성능 향상인공지능(AI) 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기술 중 하나는 데이터 증강(Data Augmentation)이다. 데이터 증강은 기존 데이터셋을 변형하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 기술로, 특히 딥러닝(Deep Learning) 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 매우 효과적이다. 데이터가 충분하지 않은 환경에서도 AI 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 도와주는 핵심 기법으로, 이미지 처리, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용된다.데이터 증강은 단순한 데이터 변형을 넘어, AI 모델이 보다 다양한 패턴을 학습하도록 유도하는 역할을 한다. 특히, 이미지 데이터를 다루..

그래프 신경망(GNN)의 원리와 활용인공지능(AI)과 머신러닝 기술이 발전하면서, 복잡한 관계 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 기술이 등장하고 있다. 그중에서도 그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)은 그래프 구조를 기반으로 한 데이터 분석에 최적화된 신경망 모델로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 신경망 모델이 이미지, 텍스트와 같은 정형 데이터를 다루는 반면, GNN은 네트워크 데이터, 소셜 그래프, 지식 그래프 등 비정형 데이터에서도 강력한 성능을 발휘한다.그래프 신경망은 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 데이터를 학습하여, 복잡한 네트워크 내에서 패턴을 파악하고 예측하는 데 활용된다. 본 글에서는 GNN의 기본 개념과 원리, 주요 기술 요소, 다양..

AI 기반 범죄 예방 시스템(예측 경찰)인공지능(AI)의 발전은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 범죄 예방 시스템에서도 중요한 역할을 하고 있다. AI 기반 범죄 예방 시스템, 흔히 예측 경찰(Predictive Policing)이라 불리는 기술은 과거 범죄 데이터를 분석하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역이나 패턴을 식별하고, 경찰이 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는다. 기존의 범죄 대응 방식이 사건 발생 후 수사와 검거에 집중되었다면, AI 기술은 사전에 위험 요소를 감지하고 예방하는 역할을 한다.AI는 방대한 범죄 데이터를 학습하고 분석하여 범죄의 시간적·공간적 패턴을 예측할 수 있다. 이는 경찰이 순찰 경로를 최적화하고, 특정 지역에서 발생할 수 있는 범죄를 사전에 차단하는 ..