i-will-going 님의 블로그

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..

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 ..

자율주행차의 AI 기술자율주행차(Self-Driving Car)는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 차량이 스스로 도로를 주행하고, 교통 환경을 인식하며, 최적의 경로를 선택하는 첨단 기술이다. 기존의 자동차는 운전자가 직접 차량을 조작해야 했지만, 자율주행차는 센서, 카메라, 레이더, 그리고 강력한 AI 알고리즘을 활용하여 도로를 스스로 주행할 수 있다. 최근 몇 년간 자율주행 기술이 비약적으로 발전하면서, 자동차 산업뿐만 아니라 물류, 운송, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다.AI는 자율주행 시스템의 핵심 요소로, 주행 환경을 인식하고, 실시간으로 데이터를 처리하며, 안전한 경로를 결정하는 역할을 한다. 본 글에서는 자율주행차의 AI 기술이 어떻게 작동하는지, 주요 기술 요소..

존 매카시와 인공지능(AI) 용어의 탄생현대 인공지능(AI)의 개념은 오랜 기간에 걸쳐 발전해왔으며, 그 중심에는 ''존 매카시(John McCarthy)''라는 천재적인 컴퓨터 과학자가 있다. 그는 ''1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)''에서 처음으로 "Artificial Intelligence(인공지능)"라는 용어를 사용하며, 오늘날 AI 연구의 기초를 마련하였다. 매카시는 AI의 개념을 단순한 자동화 기술이 아니라, 인간과 유사한 사고 과정을 모방하는 기술로 정의하였다.그는 AI 연구의 발전을 위해 ''LISP 프로그래밍 언어''를 개발하고, 논리적 추론(Logical Reasoning)을 기반으로 한 AI 연구를 주도했다. 그의 연구는 인공지능이 단순한 계산 도구가 ..