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왔으나, 알지 못한 "미래" 보기/IT Trend & Keyword47

[IT Keyword] IT 짤막상식 (2) 생성형 AI 동향1) LLM 사이즈 소형화 + 영역별 특화모델 확대- 스마트폰, PC 등 디바이스의 AI 모델 수요 증가(On device AI) ➡️ SLM- 파운데이션모델(범용) 기반으로 기업/산업의 데이터를 학습시킨 기업특화모델로 확대중2) 더 정확한 답변제공을 위한 기술 확대- 모델 정확도를 높이기 위한 데이터 품질관리 및 검증 중- 단순 훈련 데이터 뿐 아니라, RAG, Fine-tuning 적용 중 *지속적으로 생산되는 데이터를 학습해야 정확도 유지 가능- MLOps가 필요 : 작업자동화와 신속한 배포, 모든 이해관계자의 협업, 모니터링/개선활동 강화클라우드 거버넌스- Public Cloud에 대한 사내표준 및 거버넌스 마련- 보안, 컴플라이언스, 네트워크, 비용 등의 클라우드 사용 정책/.. 2025. 6. 17.
[IT Keyword] IT 짤막상식 2025 AI TRISM - AI Trus, Risk, Security Management신뢰 구축과 위험 완화와 보안 강화를 위한 프레임 워크- 대부분 기업은 AI 신뢰, 위험, 보안을 위해 뭐가 필요한지 모름- For 신뢰할 수 있는 정확한 답변제공, 응답속도 보장, 비용최적화 LLM Test & Evaluation, Guardrail, 비용관리, 모니터링, 보안공간컴퓨팅- Apple Vision Pro ~ 가상 및 증강현실 기술의 조화- 사용자의 동작, 제스처, 음성을 인식해 가상/실제 세계와 상호작용하여 직관적인 방식으로 컴퓨터를 활용함- AR, MR 같은 몰입형 기술이 바탕양자컴퓨터- 슈퍼컴퓨터도 못하던 대량 데이터를 단시간내에 계산- 큐비트 : 양자중첩과 양자얽힘의 원리가 적용 *문제에 .. 2025. 6. 16.
[AI Keyword] Physical AI 인공지능 기술이 물리적 시스템에 통합되며, 실세계와 직접 상호작용함- 실 환경과의 상호작용 요구 *로봇, 자율주행, 스마트 제조 등- 복잡한 물리작업 수행- 안전성/효율성의 향상: 위험하거나 반복적인 작업에서 인간 제외주요 특징1) 물리적 형태 / 하드웨어 ~ 로봇, 자율주행차, 스마트 기기 등2) 환경인식 & 적응 : 센서를 통한 환경인식, 실시간 데이터 처리3) 물리적 상호작용 : 액추어에이터를 통한 실제 물리적 동작 수행4) 자율적 의사결정 : 수입된 데이터로 환경 분석 및 필요한 행동 수행5) 학습 지속 구성요소1. 데이터 : 센서데이터를 수집/해석/이해 ~ 고품질 데이터가 중요2. VLA모델 : Visual-Language-Action, 영상/언어/행동을 통합해 AI가 의사결정3. 플랫폼 : H.. 2025. 6. 16.
[AI Keyword] Agentic AI 생성형 AI의 Next step - Agentic AI 구축 (인간의 대리자 AI)*정교한 추론과 반복적인 계획을 사용하여 복잡한 다단계문제를 자율해결하는 Agent AI*인간의 개입없이 스스로 목표를 달성하고자 작업 계획,도구사용, 가이드라인 준수 등을 종합적으로 실행하는 자율 AI 시스템 “자율성”을 갖고, “Action” 수행생성형 AI : 콘텐츠 생성 중심 / 대규모 데이터 내 패턴 학습 / 독립적인 의사결정 Xvs Agentic AI : 작업실행 & 목표달성 중점 / 실시간 학습 및 적응 / 최적안을 자율적으로 결정&실행Agentic AI로 기존 GUI에서 벗어나, 챗봇 AI인터페이스가 보편화될 것: 작업명령만 입력하면 AI가 작업 후 결과만 보여주는 식으로 변화[Agentforce @Sale.. 2025. 6. 16.
[AI Keyword] 생성형 AI 생성형 ~ 텍스트, 이미지, 비디오 등 새로운 데이터 생성vs 판별적 AI ~ 주어진 입력(훈련) 데이터 기반 특정 출력을 분류 or 예측‘25년 현재 생성형 AI는 상용화 단계 진입- 과도한 환상이 소멸되는 단계 : 상용제품/Commodity 되가는 중주요 트랜드1) 멀티모달 AI 확산 : LLM is Not only 텍스트, But also 비디오, 이미지, 오디오2) 오픈소스 LLM e.g. DeepSeek- 빅테크의 폐쇄형 고가모델(OpenAI GPT, Anthropic Claude)의 대항마- 비용효율성, 직접 모델 커스터마이징 가능, 보안성을 높일 수 있음 *빅테크는 성능, 기술지원 데이터 보안/품질 유지가 장점3) LLM 소형화 & 특화모델 확대- 온디바이스 AI모델 수요로 인해 소형모델(.. 2025. 6. 16.
[IT Keyword] 2025 IT Big Keyword ‘25년은 AI가 기술검증을 넘어, 실제업무 적용이 확대되는 해- 눈에 안 보이던 SW, App을 지나, 로봇 등 물리적 모습까지 대상 적용- 가트너 심포지움 “Pacing Yourself in the AI Races” *전략을 넘어 생산성, 비용, 기술 등의 실질적 실행에 맞춰 AI 설정AI Race 기업 유형1) Tech Vendor : 오픈 AI, 메타, 구글 등,- 2.5일마다 신규 모델 출시2) 일반 기업- AI를 도입하는 기업 ~ AI에 ROI 관점의 기대 만족 X*AI Steady 조직 : 리소스가 제한적인 중소규모 조직, 소규모 플젝으로 신중히 진행 >> 비용구조 우선**AI Accelated : AI기반 경쟁력을 위해 대규모 조직, 빠른 속도로 진행 >> 비용모니터링 우선AI Race .. 2025. 6. 13.
[Study] IT 베트남 외주 @ 커피타임 베트남 IT 외주 상승: 인건비 1/2 ~ 1/3 수준, IT인재 육성을 위한 정부 투자 커 개발자 인구 규모 또한 큼, 영러 소통이 가능 ➡️ 인력 확보 및 운영에 유리한 조건 보유but- 인건비 외 다양한 운영 비용- 언어 장벽으로 인한 소통 문제- 효율성 유지를 위한 현지 운영의 필요성[리트머스]- 저렴하고 효율적인 개발 외주 서비스 제공사, 10백만원 중반대 프로젝트 가격 pricing- 베트남 개발팀과 협업으로 비용절감 + 서울대 출신 국내 인력으로 품질 유지- MVP 개발경험이 풍부(쇼핑몰, 웹사이트 제작) & 맞춤형 솔루션 제시 + 내부 SW 개발 탁월(자동화 및 AI연계 툴 등)- 사업의 가능성을 조기에 확인할 수 있도록 “Test”를 돕는 것이 정체성임- 한국 25명 + 베트남 .. 2025. 6. 8.
[Study] AI vs 인간, 특이점 @ 박태웅 의장 AI는 산업혁명으로서 기존의 사회질서와 체계를 붕괴시킬 것임주로 프로그래밍, 법률, 마케팅, 카피라이트, 고객센터, 통역가, 디자이너 등인간은 AI에게 질문하는 능력(aka 교양)을 키워야 하며,한국은 AI 기술 경쟁에 뒤쳐져 있기에 정부-기업-학계간 협력 생태계 구축이 필요함AI에이전트의 급속한 발전- AI가 사람처럼 SW, 도구, 데이터를 활용해 일을 대신하는 것이 “에이전트”- 엔트로픽이 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)을 제안, 오픈AI수용으로 표준화됨- 구글은 A2A란 에이전트간 협업규약을 발표, MS의 수용으로 이또한 표준화인간지능 vs 인공지능- 인공지능이 인간 지능을 넘었는지에 대한 논란의 원인은 “지능의 정의가 합의되지 않아” 발생하는 것이며, 명확히 답변하기 어려움- 인공지능은 모든 분.. 2025. 6. 7.
[Skill-set] RAG, 검색-증강-생성 각자 가진 비공개 데이터를 활용해 개인화된 챗봇 서비스 개발을 위한 RAGRAG : 질문과 관련된 참고 자료를 함께 제공해, AI가 이를 바탕으로 더 정확하고 구체적인 답변을 생성하도록 하는 기술 검색 결과를 기반으로 자동으로 프롬프트를 생성함 ▶️ 기존 LLM의 할루시네이션 해결, 최신 정보를 활용함*예시 : PDF문서 기반 QnA봇, 행사정보봇, AS자가수리 상담봇 등랭체인 : RAG시스템 구축에 필요한 기능을 레고 블록처럼 제공하는 개발 ToolChatGPT의 한계/피드백- ChatGPT는 다분야에 사용되나, 모든 정보를 갖고 있진 않음- 최신 데이터를 반영하지 못하며, 특정 시점(기한)까지 학습한 데이터를 기반으로 함➡️ 이를 보완코자 실시간.. 2025. 6. 4.
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