이슬 맺힌 아침

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에너지 하베스팅 IoT의 개념과 탄생 배경배터리 없이도 동작하는 초절전 센서, 즉 에너지 하베스팅(Energy Harvesting) 기술을 적용한 IoT 기기는 사물인터넷 생태계를 한 단계 도약시키는 핵심 혁신으로 주목받고 있다. 기존의 IoT 센서는 대개 배터리 전원에 의존하기 때문에, 배터리를 교체하거나 충전하는 인력‧비용 부담이 컸다. 특히 수백, 수천 개 이상의 센서가 곳곳에 분산되어 있는 현장(예: 대규모 농장, 산업 플랜트, 스마트 시티 인프라)에서는 배터리 유지보수가 큰 장애물이 될 수밖에 없다. 이런 맥락에서 에너지 하베스팅 기술이 부상하기 시작했다. 에너지 하베스팅이란, 주변 환경에서 얻을 수 있는 미량의 에너지를 모아 디바이스에 전력을 공급하는 기술을 의미한다. 태양광, 진동‧충격, 열..

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IoT 보안 플랫폼의 등장과 중요성사물인터넷(IoT) 기기의 급속한 확산은 편의성과 생산성을 높이는 동시에, 새로운 보안 취약점을 크게 늘리고 있다. 과거에는 센서나 네트워크 연결이 제한적인 장비가 많았지만, 이제는 공장 현장부터 가정용 스마트홈까지 수많은 IoT 기기가 인터넷에 연결되어 방대한 양의 데이터를 전송하고 제어 명령을 수신한다. 문제는 이들 기기가 충분한 보안 설계 없이 시장에 출시되는 경우가 많아, 해커가 이를 악용해 대규모 분산서비스거부(DDoS) 공격을 일으키거나 개인정보를 유출하는 사건이 계속 보고되고 있다는 점이다. 따라서 대규모 IoT 기기를 안전하게 운영하기 위해선 개별 기기 보안을 넘어, 모든 기기를 통합 관리하고 업데이트를 배포할 수 있는 IoT 보안 플랫폼이 필수 요소로 부..

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스마트 팩토리와 IoT 융합의 등장 배경과 의의스마트 팩토리와 사물인터넷(IoT)의 결합은 제조업 전반을 디지털로 전환하는 거대한 흐름으로 자리 잡고 있다. 전통적인 공장은 자동화 기계와 작업자 위주로 운영되면서, 공정 데이터가 제한적으로만 수집되고 부분적인 분석만 이뤄지는 데 그치는 경우가 많았다. 이런 방식은 대량생산 시대에는 효율적일 수 있었지만, 제품 수명 주기가 단축되고 다양성이 요구되는 현대 시장에서는 한계에 봉착했다. 동시에 글로벌 경쟁이 치열해지면서 품질 관리와 비용 절감 압박이 크게 늘어났고, 이를 해결하기 위해 정보통신기술(ICT)의 대대적 도입이 불가피해졌다. 스마트 팩토리는 이러한 요구 속에서 탄생한 개념으로, 공장 내 모든 설비와 센서를 인터넷에 연결하여 실시간으로 데이터를 주고받..

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AI 기술 발전과 두 가지 접근 방식 – 심볼릭 AI와 뉴럴넷의 역사적 배경인공지능(AI)의 발전은 크게 두 가지 패러다임을 중심으로 전개되었다. 하나는 논리적 추론과 규칙을 통해 지식을 표현하는 ‘심볼릭(Symbolic) AI’이고, 다른 하나는 인간 뇌의 뉴런 구조에서 영감을 받아 데이터를 통해 학습하는 ‘뉴럴넷(Neural Network)’ 기반의 AI이다. 이 두 접근법은 AI 역사 초기부터 서로 경쟁하고 때로는 보완하면서 발전해 왔다. 심볼릭 AI는 1950~1980년대까지 AI 연구의 중심이었다. 이 방식은 명확한 규칙과 논리 구조를 활용하여 문제를 해결하고 추론한다. 예를 들어, 체스나 전문가 시스템 같은 분야에서 강점을 보였는데, 지식을 명확하게 표현하고 사람이 이해할 수 있는 형태로 제공..

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데이터 부족과 소규모 학습 기술의 중요성 및 등장 배경현대의 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 통해 학습을 진행하며 성능을 높이는 방식으로 발전해왔다. 특히 딥러닝 모델은 대규모의 학습 데이터를 기반으로 우수한 성능을 보이지만, 실제로 산업이나 연구 환경에서는 충분한 양의 데이터를 확보하기 어려운 경우가 많다. 예컨대 희귀 질병의 의료 이미지 데이터나 특수한 산업 환경에서 얻어진 데이터는 수집이 어렵고 비용도 많이 든다. 이처럼 데이터가 부족한 환경에서는 일반적인 머신러닝 기법이 성능을 발휘하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 최근 주목받는 것이 Few-shot learning(소량학습), One-shot learning(단일 예제 학습), Zero-shot learning과 같은 소규모 학습 기술이다. 기..

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멀티모달 AI의 등장과 개념 이해멀티모달(Multimodal) AI는 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 형태(모달)의 데이터를 동시에 처리하고 통합적으로 분석하는 차세대 인공지능 기술을 의미한다. 초창기 인공지능 기술이 주로 하나의 데이터 형태, 예를 들어 텍스트나 이미지만 처리할 수 있었던 것과 달리, 멀티모달 AI는 서로 다른 형태의 데이터를 결합하고 의미를 추론함으로써 더욱 인간과 비슷한 방식으로 이해하고 소통할 수 있게 되었다. 인간이 오감을 통해 세상을 이해하고 반응하는 것처럼, 멀티모달 AI 역시 인간과 유사하게 복합적인 감각 정보를 처리할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 멀티모달 AI는 텍스트, 음성, 이미지, 영상, 센서 데이터와 같은 여러 가지 입력 데이터를 동시에 또는 순차적으로 ..

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AI와 로봇 공학의 융합 – 새로운 패러다임의 등장과 의미인공지능(AI)과 로봇 공학(Robotics)은 최근 각각의 영역에서 놀라운 발전을 이룩했다. 과거 로봇은 미리 프로그래밍된 단순 반복 작업에 머물러 있었지만, 이제는 머신러닝과 딥러닝 같은 첨단 AI 기술이 접목되면서, 스스로 환경을 인지하고 상황에 따라 판단과 행동을 자율적으로 결정할 수 있는 형태로 진화하고 있다. 이것이 바로 AI와 로봇 공학 융합의 핵심 목표다. AI와 로봇 공학이 결합된 자율 로봇(Autonomous Robots)은 단순히 주어진 명령을 수행하는 것을 넘어, 실시간으로 주변 상황을 스스로 판단하고 예측해 최적의 행동을 찾아낸다. 이는 센서 데이터를 바탕으로 환경을 인지하고 해석한 뒤, 스스로의 목표와 현재 환경의 조건을 ..

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인간 감정 인식을 위한 AI 기술의 등장과 기술적 배경인공지능(AI)의 발전은 인간이 오랫동안 불가능하다고 생각해왔던 영역까지 도전하고 있다. 그 중 하나가 바로 인간의 감정을 인지하고 해석하는 기술이다. 인간은 대화의 어조, 얼굴 표정, 몸짓, 말의 빠르기와 강약 등 다양한 방식으로 자신의 감정을 표현한다. 최근 AI 기술은 이러한 인간의 표현 양식을 분석하고 감정을 파악하는 수준까지 발전하고 있다. 감성 분석(Affective Computing)이란 인간의 감정을 인식·해석·반응할 수 있도록 설계된 인공지능 분야로, 자연어 처리(NLP), 음성인식(Speech Recognition), 얼굴 표정 인식(Facial Recognition) 등 다양한 기술이 융합되어 이루어진다. 과거에는 AI가 단순한 패..

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AI 예술 창작 기술의 발전과 맥락인공지능(AI)이 예술 작품이나 음악을 창작할 수 있다는 개념은 수십 년 전부터 제기되었지만, 최근 생성형 AI(Generative AI) 기술의 급성장으로 현실이 되었다. 과거에는 작곡 알고리즘이나 간단한 패턴 학습 정도에 그쳤던 AI가, 이제는 딥러닝을 활용해 화풍을 모방하거나 전혀 새로운 이미지·음원을 생성하는 단계에 도달했다. 예를 들어 이미지 분야에는 딥러닝 모델이 인상파, 고전주의, 팝아트 등 다양한 스타일을 학습한 뒤, 사용자가 입력한 텍스트 지시대로 그림을 ‘창조’하는 모습이 각종 서비스를 통해 실현되고 있다. 음악 분야에서도 AI 작곡 모델이 스타일, 장르를 설정하면 몇 초 만에 전체 곡을 만들어 내거나, 가사와 멜로디를 함께 구성할 수 있게 된 사례가 ..

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드론과 로봇 배송의 등장 배경과 기대 효과물류·배송 산업은 전자상거래의 폭발적인 성장과 소비자들의 ‘빠른 배송’ 요구에 따라 경쟁이 치열해지고 있다. 과거에는 주로 차량 기반의 택배나 퀵서비스를 통해 물건을 운송했다면, 이제는 도심 교통 혼잡, 고비용, 인력 부족 문제 등을 해결하기 위해 드론과 자율주행 로봇 같은 첨단 기술이 부상하고 있다. 드론은 하늘을 통해 장애물이 적은 경로로 빠르게 물건을 실어 나를 수 있고, 자율주행 로봇은 인도나 전용 레인 등을 따라 안전하게 이동해 소형 화물을 목적지까지 배달할 수 있다. 이들은 인건비 절감, 배달 시간 단축, 친환경적 운송(배기가스 감축)이라는 측면에서 유망하게 평가된다.특히 도심 초근거리 배송이나 시골·섬 지역 등 인프라가 부족한 곳에서 드론·로봇 배송이..