2025년 5월 13일 AI 트렌드

작성일: 2025-05-13 글쓴이: dsyoon

美 FDA 인력 줄이고 AI 도입… 제약·바이오 산업 인력 구조 바뀌나

  • 미국 FDA는 대규모 인력 감축을 진행했으며, 6월 말까지 모든 센터에 생성형 AI를 본격적으로 도입할 예정입니다.
  • FDA는 AI를 통해 업무 효율성을 높이고 심사 작업 시간을 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 글로벌 제약사들도 신약 후보 물질 발굴, 의약품 시장 분석 등 다양한 업무 영역에 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다.
  • AI는 신약 개발 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있어 제약·바이오 기업의 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.
  • FDA는 동물실험을 오가노이드 시험1)으로 대체할 계획이며, AI를 이용하면 오가노이드 시험으로도 동물실험 효과를 거둘 수 있다고 예측하고 있습니다.
  • 글로벌 AI 신약 개발 시장은 연평균 30% 이상 성장하여 2030년까지 약 10조 원 규모에 이를 것으로 전망됩니다.
  • AI 도입이 가속화되면서 데이터 편향 문제, 규제 부족, 일자리 감소 등에 대한 우려도 제기되고 있습니다.
  • AI 도입의 가속화: FDA의 AI 도입 결정은 제약·바이오 산업 전반에 걸쳐 AI 활용이 더욱 확산될 것임을 시사합니다. 이는 신약 개발의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 기여할 수 있지만, 동시에 일자리 감소와 같은 사회적 문제에 대한 대비도 필요함을 의미합니다.
  • 오가노이드와 AI의 결합: FDA가 동물실험을 오가노이드 시험으로 대체하고, AI를 활용하여 그 효과를 높이려는 시도는 매우 혁신적입니다. 이는 윤리적인 문제와 실험의 효율성 문제를 동시에 해결할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
  • AI 신약 개발 시장의 성장 가능성: AI 신약 개발 시장의 높은 성장률은 이 분야에 대한 투자와 연구 개발이 더욱 활발해질 것임을 예상하게 합니다. 한국 역시 이 분야에서 경쟁력을 확보하기 위한 노력이 필요합니다.
  • AI 도입의 잠재적 위험: AI 도입으로 인한 데이터 편향, 규제 부족, 일자리 감소 등의 문제는 간과할 수 없습니다. 기술 발전과 함께 이러한 문제에 대한 사회적 논의와 대비가 필요합니다.

1) 오가노이드(organoid)는 인간의 줄기세포나 전구세포를 사용해 특정 장기의 구조와 기능을 3차원적으로 모사한 미니어처 형태의 인공 장기다. 오가노이드는 실제 장기와 유사한 시험 환경을 연구원에게 제공하며, 세포 간 상호작용과 조직 특유의 구조를 재현할 수도 있다

얼굴 사진 한장으로 암 예후 예측…”인공지능 혁명”

인공지능 모델 ‘페이스 에이지’에 대한 기사입니다.

  • 페이스 에이지: 얼굴 사진으로 암 환자의 예후를 예측하는 인공지능 모델입니다.
  • 연구 결과: 5만 8851명의 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 구축했으며, 80%의 정확도로 암 환자를 구별했습니다.
  • 생체 나이: 얼굴 사진에서 측정한 생체 나이가 많을수록 암 환자의 생존율이 낮아지는 경향을 보였습니다.
  • 임상적 활용: 의사의 주관적인 판단을 보완하고, 객관적인 지표를 통해 환자의 상태를 평가하고 치료 방침을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 객관적 지표의 중요성: 기존에는 의사의 경험과 주관적인 판단에 의존했던 암 환자 예후 예측을, 인공지능을 통해 객관적인 데이터 기반으로 수행할 수 있게 되었다는 점에서 의미가 큽니다.
  • 간단하고 정확한 예측: 얼굴 사진이라는 간단한 정보만으로 높은 정확도의 예측이 가능하다는 점은, 의료 현장에서 시간과 비용을 절약하고 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
  • 향후 발전 가능성: 페이스 에이지 모델은 아직 초기 단계이지만, 향후 더 많은 데이터를 학습하고 다양한 암 종류에 대한 예측 능력을 향상시킨다면, 암 진단 및 치료 분야에 혁신적인 변화를 가져올 수 있을 것으로 기대됩니다.

“한국, 인공지능 G3 도약하려면 지금이 마지막 기회”

이 기사는 대한민국이 인공지능(AI) 분야에서 글로벌 리더로 도약할 수 있는 기회에 대해 논의하고 있습니다. 향후 3~4년이 대한민국이 AI 선도국가(G3)에 진입할 수 있는 중요한 시기임을 강조합니다.

  • 100조 원 규모의 민관 공동 투자를 제안하며, 대규모 투자의 필요성을 강조합니다. 현재 대한민국의 AI 투자는 미국, 중국, EU 등 선도 국가에 비해 현저히 낮은 수준입니다.
  • 정부가 AI 생태계 및 시장 조성에 주도적인 역할을 해야 함을 강조합니다. 시장만으로는 해결할 수 없는 높은 초기 투자 비용 및 수요 불확실성과 같은 문제 해결을 포함합니다.
  • 정부가 민간 부문의 참여를 장려하기 위해 인센티브를 제공하고 규제를 완화해야 한다고 제안합니다. 업계 리더들은 세금 인센티브보다는 데이터 센터 및 인프라와 같은 분야에 대한 정부의 직접 투자를 요구했습니다.
  • 대한민국이 AI 분야에서 뒤처지지 않기 위해서는 적극적인 투자와 정부의 주도적인 역할이 필수적입니다.
  • 단순히 세금 혜택을 제공하는 것보다 데이터 센터 및 인프라 구축과 같은 핵심 분야에 대한 정부의 직접 투자가 더 효과적일 수 있습니다.
  • 향후 몇 년 안에 AI 분야에 대한 투자를 확대하고 생태계를 구축하는 데 성공하면 대한민국은 AI 선도 국가로 도약할 수 있는 잠재력이 있습니다.

[기고] “인공지능과 클라우드, 파킨슨병을 해독하다”

이 기사는 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅 기술이 파킨슨병 연구 및 치료에 기여하는 바를 요약하고 있습니다.

  • 파킨슨병 진단 및 치료의 어려움: 기존 진단 방식의 한계와 근본적인 치료법 부재.
  • AI 및 클라우드 기술의 역할: 뇌 이해도 향상, 진단 속도 개선, 새로운 치료법 개발 기여 가능성.
  • 유전체 해독 및 데이터 분석: 파킨슨병 관련 유전자 마커 식별 및 질병 진행 양상 패턴 파악.
  • 바이오마커 연구: 척수액 분석을 통한 진단 활용 바이오마커 발견 및 AI 기반 영상 분석을 통한 뇌 조직 변화 모니터링.
  • 뇌세포 지도화: 뇌세포 데이터베이스 구축 및 AI 활용을 통한 뇌세포 유형 특성 해독 및 신경 질환 진행에 따른 변화 모니터링.
  • AI 기반 뇌심부자극술(DBS): 환자 개개인의 뇌 활동에 맞춰 자극 치료를 자동 조정하는 기술 개발.
  • AI와 클라우드 기술은 파킨슨병 연구 및 치료 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있습니다. 특히, 데이터 분석, 바이오마커 연구, 뇌세포 지도화, AI 기반 치료법 개발 등 다양한 분야에서 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
  • AI 기술은 파킨슨병 진단의 정확성을 높이고, 환자 맞춤형 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다.
  • 클라우드 컴퓨팅 기술은 대규모 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하여 파킨슨병 연구의 효율성을 높일 수 있습니다.

AI가 AI칩 설계… “수백 시간 걸리던 일 1시간 만에”

  • 반도체 산업에서 인공지능(AI) 활용이 증가하고 있으며, 이는 반도체 설계 및 제조의 복잡성, 시간 제약, 인력 부족 문제를 해결하는 데 기여합니다.
  • AI는 부품 배치 최적화 및 설계 코드 생성을 통해 칩 설계에 필요한 시간을 대폭 단축합니다 (수백 시간에서 1시간 이내로).
  • 엔비디아, 삼성 등 기업들은 반도체 설계를 위한 AI 도구를 개발하여 성능과 수율을 향상시키고 있습니다.
  • AI는 제조 과정에서도 결함 식별 및 해결 속도를 높여 효율성을 개선합니다.
  • 데이터 보안 문제와 기업들의 데이터 공유 꺼림으로 인해 AI 도입에 어려움이 있지만, 전문가들은 AI가 향후 반도체 설계 및 파운드리 기업의 경쟁력에 필수적이라고 예측합니다. 이는 AI 인재 수요 증가로 이어질 것입니다.
  • AI의 중요성 증가: 반도체 산업에서 AI는 단순한 도구를 넘어 경쟁력 확보의 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.
  • 산업 지형 변화: AI 기술력에 따라 반도체 설계 및 제조 기업 간의 경쟁 우위가 달라질 수 있습니다.
  • AI 인재 확보 경쟁 심화: AI 기술 발전에 따라 반도체 산업에서 AI 전문가에 대한 수요가 급증할 것으로 예상됩니다.
  • 데이터 공유 및 보안 문제 해결 필요: AI 도입 확대를 위해서는 데이터 보안 문제 해결과 함께 기업 간 데이터 공유를 장려하는 노력이 필요합니다.

국방용 입는 로봇 만든다…엔젤로보틱스-LIG넥스원 맞손

  • 엔젤로보틱스와 LIG넥스원이 국방용 웨어러블 로봇 개발을 위해 협력합니다. 웨어러블 로봇 전문 기업인 엔젤로보틱스는 LIG넥스원과 국방 분야 웨어러블 로봇 기술 혁신을 위한 공동 개발 협약을 체결했습니다. 양사는 웨어러블 로봇 기술 공동 연구 개발, 실제 적용 가능성 검증, 미래 국방 작전 요구에 부응하는 기술 역량 확보를 목표로 합니다. 이번 협력은 2023년 웨어러블 로봇 상용화를 위한 양해각서(MOU) 체결을 바탕으로 더욱 심화된 관계를 구축하고 본격적인 공동 기술 개발 단계에 돌입하는 것입니다.
  • 이번 협력은 엔젤로보틱스가 민간 분야에서 국방 산업으로 기술 영역을 확장하는 전략적 움직임으로 해석됩니다. 엔젤로보틱스는 웨어러블 로봇 기술적 경계를 넓혀 국방력 강화에 기여하고자 합니다. 또한, 인간 중심의 기술 혁신과 사회적 가치 실현에 집중하며 의료 분야를 넘어 산업 및 국방 분야까지 기술 응용 분야를 확대하고 있습니다.

중국 휴머노이드 로봇, 출퇴근·등하교 시간대 교통 정리에 투입

  • 중국에서 ‘쿠아보’ 휴머노이드 로봇이 출근 시간 교통 통제를 돕기 위해 배치되었습니다.
  • LEJU ROBOT에서 개발한 쿠아보는 쓰촨성 몐양시에서 보행자들이 안전하게 도로를 건너고 교통 흐름을 원활하게 하는 데 사용됩니다.
  • 이 로봇은 최대 5km/h의 속도로 이동할 수 있으며 360도 회전이 가능합니다. 여러 대의 카메라, 센서, 음성 인식 시스템을 갖춘 쿠아보는 실시간으로 도로 상황을 모니터링하고 교통을 분석하여 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다.
  • 또한 현지 쓰촨 방언으로 소통할 수 있습니다. 쿠아보는 화웨이의 ‘판구’ AI 모델로 구동되어 요리 및 청소와 같은 가사 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 교통 체증 완화: 쿠아보 로봇은 교통 체증이 심한 지역에서 교통 흐름을 효율적으로 관리하고 보행자의 안전을 확보하는 데 기여할 수 있습니다.
  • AI 기술의 발전: 화웨이의 ‘판구’ AI 모델을 통해 쿠아보는 교통 통제뿐만 아니라 다양한 가사 작업까지 수행할 수 있어 AI 기술의 광범위한 활용 가능성을 보여줍니다.
  • 휴머노이드 로봇의 사회적 역할 확대: 쿠아보의 사례는 휴머노이드 로봇이 단순한 산업 현장을 넘어 일상생활과 공공 서비스 영역으로 확장될 수 있음을 시사합니다.
  • 지역 맞춤형 서비스: 쿠아보가 쓰촨 방언으로 소통할 수 있다는 점은 로봇이 특정 지역의 문화적, 언어적 특성을 고려하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있음을 보여줍니다.

개미 모방한 군집 로봇…단순 개체 모여 복잡한 행동 구현

이 기사는 개미와 같은 군집 생명체에서 영감을 얻어 개발된 차세대 군집 로봇 시스템인 ‘링크봇(Link-bot)’에 대해 다룹니다.

  • 서울대 김호영 교수 연구팀은 링크봇이 별도의 제어 없이 스스로 이동, 탐사, 운반 등의 임무를 수행할 수 있음을 밝혔습니다.
  • 링크봇은 방향성을 가진 입자들이 V자 형태의 체인 구조로 연결되어 있으며, 링크 구조의 기하학적 조절을 통해 다양한 움직임을 수행할 수 있습니다.
  • 연구팀은 링크봇이 재난 구조, 험지 운송, 환경 감시 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 저비용의 자율 소프트 로보틱스와 차세대 집단 지능 시스템의 새로운 가능성을 제시할 것으로 전망했습니다.
  • 링크봇은 기존 로봇 시스템의 한계를 넘어, 자율적인 움직임과 집단 지능을 통해 다양한 환경에서 효율적인 작업을 수행할 수 있다는 점에서 혁신적입니다.
  • 특히 재난 구조나 험지 운송과 같이 인간의 접근이 어려운 환경에서 링크봇의 활용 가능성이 높을 것으로 예상됩니다.
  • 저비용으로 제작 가능하다는 점은 링크봇의 상용화 가능성을 높이는 요인입니다. 링크봇 연구는 소프트 로보틱스 및 집단 지능 시스템 분야의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

‘스스로 짐 싣는’ 택배 로봇 등장 이러다 정말 사람 일자리 뺏겠네

  • 스위스 취리히연방공대(ETH 취리히) 연구진이 스스로 택배 상자를 집어 옮길 수 있는 4족보행 로봇 ‘레바(LEVA)’를 개발했습니다. 길이 1.2m, 폭 0.75m 크기의 레바는 바퀴가 달린 네 다리를 이용해 이동하며, 동체에 장착된 특수 장치와 고성능 카메라를 통해 최대 85kg 무게의 상자를 스스로 움켜쥐고 옮길 수 있습니다.
  • 특히, 계단이나 울퉁불퉁한 길도 자율주행으로 이동 가능하며, 기존의 단순히 이송만 가능했던 택배 로봇들과 달리 스스로 적재 작업까지 수행할 수 있다는 점에서 혁신적입니다. 연구진은 레바가 택배 운송 과정의 문제를 해결할 중요한 방법이 될 것이라고 밝혔습니다.
  • 이번에 공개된 ‘레바’는 택배 산업의 자동화에 상당한 파장을 일으킬 수 있는 기술적 진보를 보여줍니다. 기존의 택배 로봇들이 배송의 마지막 단계나 특정 구역 내 이동에 국한되었던 반면, 레바는 스스로 물건을 싣는 능력까지 갖춤으로써 물류 프로세스 전반의 효율성을 극대화할 잠재력을 지닙니다. 이는 곧 택배 노동자들이 수행하던 육체적인 노동 강도를 줄여줄 수 있다는 긍정적인 측면을 제시합니다.
  • 그러나 동시에, 레바와 같은 고성능 로봇의 등장은 장기적으로 택배 노동자들의 일자리 감소라는 사회적 문제를 야기할 수 있다는 점을 간과할 수 없습니다. 특히 연구진 스스로도 이러한 가능성을 언급했다는 점에서, 기술 발전과 함께 노동 시장의 변화에 대한 심도 있는 논의와 대비가 필요함을 시사합니다.
  • 결론적으로, ‘레바’의 개발은 택배 산업의 혁신을 이끌 잠재력을 가진 동시에, 기술 발전이 가져올 수 있는 고용 불안정이라는 숙제를 우리 사회에 던져주고 있습니다. 앞으로 레바의 성능 고도화 과정과 함께, 자동화 시대에 인간과 로봇이 어떻게 공존할 수 있을지에 대한 다각적인 고민이 필요해 보입니다.

엔비디아, 오픈 소스 최고 성능 ‘코드 추론’ 모델 공개

  • 엔비디아가 코드 생성 및 문제 해결에 최적화된 오픈 소스 추론 모델인 ‘OCR(Open Code Reasoning)’ 제품군을 공개했습니다.
  • OCR 모델은 디버깅, 코드 생성, 논리 완성 등 실제 개발 환경에서 필요한 복잡한 코드 추론 작업을 수행하도록 설계되었습니다.
  • 코드 중심 벤치마크인 라이브코드벤치에서 OpenAI 모델을 능가하는 성능을 보였으며, 32B 모델은 오픈 소스 모델 중 코드 추론 성능에서 최상위권을 기록했습니다. 다양한 추론 프레임워크와 호환되어 활용도가 높으며, 개발자, 연구자, 기업이 기존 AI 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • 최근 주요 AI 기업들이 코드 AI에 집중하는 가운데, 엔비디아가 오픈 소스로 코드 전문 추론 모델을 공개하여 이 분야 시장을 확대하려는 의도로 보입니다. 이는 개발자들에게 더 많은 선택지가 제공되어, 코드 AI 기술 발전을 가속화할 수 있을 것으로 보입니다.

외부 데이터 없이 스스로 배우고 성장하는 ‘자기주도형’ 추론 모델 등장

이 기사는 외부 데이터 없이 스스로 학습하고 성장하는 ‘자기주도형’ 추론 모델인 ‘앱솔루트 제로 리즈너(AZR)’에 대해 소개합니다.

  • AZR 모델은 코드 실행기를 통해 스스로 학습 과제를 만들고 해결하며, 결과에 대한 피드백을 통해 추론 능력을 향상시킵니다.
  • 연구 결과, AZR 모델은 다양한 크기와 구조의 AI 모델에 적용 가능하며, 수학 및 코딩 추론 벤치마크에서 기존 최고 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
  • 특히, 전문가가 만든 데이터셋 없이도 기존 모델보다 높은 코딩 정확도를 나타냈으며, 모델 크기가 커질수록 성능 향상도 뚜렷하게 나타났습니다.
  • 외부 데이터 의존성 감소: AZR 모델은 외부 데이터 없이 자체적으로 학습하므로, 데이터 부족 문제나 편향된 데이터로 인한 성능 저하 문제를 해결할 수 있습니다.
  • 높은 코딩 정확도: 전문가 데이터셋 없이도 기존 모델보다 높은 코딩 정확도를 보여, 실제 코딩 환경에서의 활용 가능성이 높습니다.
  • 모델 크기 확장성: 모델 크기가 커질수록 성능이 향상되는 경향을 보여, 향후 더 큰 모델을 통해 더욱 강력한 추론 능력을 기대할 수 있습니다.
  • 다양한 모델 적용 가능성: 다양한 크기와 구조의 AI 모델에 적용될 수 있어, 범용적인 추론 모델로서의 잠재력을 가지고 있습니다.

게임용 GPU로 구동하는 ‘특정 업무 전용’ 모델 등장…”GPT-4o보다 빠르고 정확”

AI 스타트업 파스티노가 특정 언어 작업에 최적화된 TLM(Task-Specific Language Models) 제품군을 출시했습니다. TLM은 요약, 함수 호출, 텍스트-JSON 변환 등 특정 언어 작업을 수행하며, 기존 범용 LLM보다 속도와 정확도가 뛰어나고 운영 비용이 낮다는 장점이 있습니다.

  • TLM의 특징 및 장점
    • 특정 작업 최적화: TLM은 특정 작업 수행에 특화되어 있어 범용 LLM 대비 뛰어난 성능을 보입니다.
    • 높은 속도와 정확도: 기존 LLM보다 빠른 추론 속도와 높은 정확도를 제공합니다.
    • 낮은 운영 비용: 효율적인 모델 구조로 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
    • 다양한 활용: CPU나 일반 소비자용 GPU에서도 원활하게 구동되어 활용성이 높습니다.
    • GPT-4o 대비 성능: 특정 작업에서 GPT-4o보다 빠른 추론 속도와 높은 정확도를 기록했습니다.
  • 파스티노의 서비스 및 투자 유치
    • 파스티노는 월 정액 요금제로 TLM API를 자유롭게 사용할 수 있도록 했으며, 월 1만 건까지 무료로 사용할 수 있는 무료 모델 API도 제공합니다.
    • 최근에는 코슬라 벤처스가 주도한 시드 라운드에서 1750만 달러를 유치하여, 현재까지 총 투자금은 약 2500만 달러에 달합니다.
  • 파스티노의 TLM 제품군은 특정 작업에 최적화된 모델이라는 점에서 기존 LLM의 한계를 극복하고 새로운 가능성을 제시합니다. 특히, 속도, 정확도, 운영 비용 측면에서 경쟁력을 갖추고 있어 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 또한, 파스티노의 적극적인 투자 유치는 TLM 기술의 성장 가능성을 보여주는 중요한 지표입니다.
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3.8. 출력 수정 파서 (OutputFixingParser)

작성일: 2025-05-12 글쓴이: dsyoon

OutputFixingParser는 LLM(Large Language Model)의 출력에서 발생할 수 있는 오류나 형식 문제를 수정해주는 도구입니다. Langchain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 지원하는 프레임워크로, 모델의 출력이 예상한 형식(예: JSON, 특정 데이터 구조 등)을 따르지 않을 때 이를 보정하는 데 OutputFixingParser가 유용하게 사용됩니다.

주요 개념

LLM은 텍스트 생성에 강력하지만, 때로는 사용자가 원하는 정확한 형식이나 구조를 따르지 않는 출력을 내놓을 수 있습니다. 예를 들어:

  • JSON 형식이어야 할 출력에서 구문 오류가 발생하거나
  • 필수 필드가 누락되거나
  • 데이터 타입이 일치하지 않는 경우

OutputFixingParser는 이런 문제를 해결하기 위해 설계되었으며, 원래의 출력 파서(PydanticOutputParser 등)와 결합하여 모델이 생성한 잘못된 출력을 자동으로 수정하거나 재시도하도록 돕습니다.

동작 방식

  1. 기본 파서와 함께 사용: OutputFixingParser는 보통 PydanticOutputParser 같은 기존 파서를 래핑(wrap)하여 동작합니다. 이 기본 파서는 출력이 따라야 할 스키마(예: Pydantic 모델)를 정의합니다.
  2. 오류 감지: LLM 출력이 스키마에 맞지 않으면(예: JSON 파싱 실패, 필드 누락 등), OutputFixingParser가 이를 감지합니다.
  3. 출력 수정 시도:
    • LLM에게 잘못된 출력을 기반으로 다시 생성하도록 요청하거나
    • 자체적으로 간단한 수정(예: 누락된 필드 채우기, 구문 오류 수정 등)을 시도합니다.
  4. 결과 반환: 수정된 출력을 사용자에게 반환하거나, 수정이 불가능한 경우 오류를 발생시킵니다.
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from typing import List

class Actor(BaseModel):
   name: str = Field(description="name of an actor")
   film_names: List[str] = Field(description="list of names of films they starred in")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Actor)

# 잘못된 형식을 일부러 입력
misformatted = "{'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}"

# 잘못된 형식으로 입력된 데이터를 파싱하려고 시도
parser.parse(misformatted)
langchain_core.exceptions.OutputParserException: Invalid json output: {‘name’: ‘Tom Hanks’, ‘film_names’: [‘Forrest Gump’]}
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE

OutputFixingParser 를 사용하여 잘못된 형식을 바로 잡도록 하겠습니다.

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser, OutputFixingParser
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List
from langchain_ollama import OllamaLLM
from langchain.prompts import PromptTemplate

class Actor(BaseModel):
  name: str = Field(description="name of an actor")
  film_names: List[str] = Field(description="list of names of films they starred in")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Actor)

misformatted = "{'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}"

llm_model = OllamaLLM(model="exaone3.5", temperature=0)

fix_prompt = PromptTemplate(
  template="Instructions:\nPlease correct it.\n\nCompletion:\n{completion}\n\nHuman: The above output was supposed to be in the following format:\njson \nPlease fix it.\n\nAssistant: Here's the fixed output:",
  input_variables=["instructions", "completion", "format_instructions"]
)

new_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=parser, llm=llm_model, prompt=fix_prompt)

# OutputFixingParser를 사용하여 잘못된 형식의 출력을 파싱
actor = new_parser.parse(misformatted)
print(actor)
name=’Tom Hanks’ film_names=[‘Forrest Gump’]

이렇게 수정된 코드를 활용하여,  “톰행크스가 출현한 영화 알려주세요.”이 질문을 template에 맞추어  대답을 얻습니다.

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 프롬프트 템플릿을 생성합니다.
prompt = PromptTemplate.from_template(
  "answer the question\nQuery: {query}\nInstructions: {instructions}").partial(instructions=new_parser.get_format_instructions()
)

from langchain_ollama import OllamaLLM
llm_model = OllamaLLM(model="exaone3.5", temperature=0)

# 프롬프트와 Ollama, 파서를 연결합니다.
chain = prompt | llm_model | new_parser

response = chain.invoke({"query": "톰행크스가 출현한 영화 알려주세요."})
print(response)
name=’톰행크스’ film_names=[‘포레스트 검프’, ‘캐스트 어웨이’, ‘시애틀의 잠 못 이루는 밤’, ‘빅’, ‘인터스텔라’, ‘토이 스토리 시리즈 (목소리 연기 포함)’]
카테고리: 랭체인 (LangChain) | 댓글 남기기

3.7. 열거형 출력 파서 (EnumOutputParser)

작성일: 2025-05-12 글쓴이: dsyoon

LangChain에서 날짜와 시간 데이터를 처리하는 데 유용한 도구 중 하나가 DatetimeOutputParser입니다. 이 파서는 언어 모델의 출력을 구조화된 날짜 및 시간 형식으로 EnumOutputParser는 LangChain 프레임워크에서 제공하는 출력 파서(output parser) 중 하나로, 언어 모델의 출력을 미리 정의된 열거형(enum) 값으로 변환하는 데 사용됩니다. 이를 통해 모델의 응답을 구조화하고, 특정 옵션 집합으로 제한된 결과를 얻을 수 있습니다. 주로 모델이 반환하는 텍스트를 애플리케이션에서 더 쉽게 처리할 수 있도록 파싱하는 데 유용합니다.

주요 특징

  • 열거형(Enum) 기반 파싱: EnumOutputParser는 Python의 enum 모듈을 사용해 정의된 열거형 값 중 하나로 출력을 매핑합니다.
  • 구조화된 출력: 모델의 자유로운 텍스트 응답을 특정 값으로 제한하여 일관성을 보장합니다.
  • 예외 처리: 정의되지 않은 값이 입력되면 오류를 발생시켜 잘못된 출력을 감지할 수 있습니다.

사용 방법

  1. 열거형 정의: 먼저 Python에서 Enum 클래스를 사용해 가능한 출력 값을 정의합니다.
  2. 파서 설정: EnumOutputParser를 초기화할 때 정의한 열거형을 전달합니다.
  3. 출력 파싱: 언어 모델의 응답을 파서에 전달하여 열거형 값으로 변환합니다.

예제

enum 모듈을 사용하여 Colors 클래스를 정의하고, Colors 클래스는 Enum을 상속받으며, RED, GREEN, BLUE 세 가지 색상 값을 가지는 예시입니다.

1) 열거형 클래스 정의

from enum import Enum
class Colors(Enum):
   RED = "빨간색"
   GREEN = "초록색"
   BLUE = "파란색"

from langchain.output_parsers.enum import EnumOutputParser

# EnumOutputParser 인스턴스 생성
parser = EnumOutputParser(enum=Colors)

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 프롬프트 템플릿을 생성합니다.
prompt = PromptTemplate.from_template(
   """다음의 물체는 어떤 색깔인가요? 응답에는 주석이나 추가 텍스트는 포함시키지 마세요.
Object: {object}
Instructions: {instructions}"""
   # 파서에서 지시사항 형식을 가져와 부분적으로 적용합니다.
).partial(instructions=parser.get_format_instructions())

from langchain_ollama import OllamaLLM
llm_model = OllamaLLM(model="exaone3.5")

# 프롬프트와 ChatOllama, 파서를 연결합니다.
chain = prompt | llm_model | parser

response = chain.invoke({"object": "하늘"})
print(response)
Colors.BLUE

주요 활용 사례

  • 색상 식별 시스템: 이미지 설명 생성 시 RGB 값 대신 표준 색상 이름 사용
  • 분류 작업: 문서 분류에서 미리 정의된 카테고리(예: ‘긴급’, ‘일반’, ‘저장’)로 출력 제한
  • 다국어 지원: Enum 값에 다국어 레이블 매핑 후 언어별 동적 파싱

에러 처리 메커니즘

  • 유효성 검사: 출력이 Enum 값과 일치하지 않을 경우 OutputParserException 발생
  • 자동 수정: RetryOutputParser와 조합하면 잘못된 형식 자동 수정 가능

기타 출력 파서와의 비교

기능EnumOutputParserStructuredOutputParser
출력 타입Enum 값JSON 객체
유연성낮음높음
타입 검증강력함선택적
사용 사례고정 카테고리복잡한 구조

EnumOutputParser는 특히 제한된 옵션 집합 내에서 안정적인 출력이 필요한 시나리오에서 빛을 발합니다. 예를 들어 법률 문서 분석 시 ‘승인’, ‘거부’, ‘검토 필요’와 같은 상태 값을 처리할 때 효과적입니다.

카테고리: 랭체인 (LangChain) | 댓글 남기기

정안알밤(하)휴게소방문기

작성일: 2025-05-12 글쓴이: dsyoon
위치1
위치2
휴개소

천안논산고속도로를 따라 군산으로 내려가는 길, 잠시 들른 정안알밤(하)휴게소는 규모는 크지 않지만 알차고 쾌적한 공간 구성으로 여행객들에게 최적의 휴식처를 제공합니다. 이 휴게소만의 특징과 매력을 소개합니다.

정안알밤(하)휴게소의 주요 특징

  • 공주 특산물 ‘알밤’ 테마
    휴게소 이름처럼 공주의 대표 특산물인 알밤을 테마로 하고 있습니다. 실제로 밤나무가 식재되어 있고, 밤 모양의 조형물과 공원도 조성되어 있어 지역의 특색을 한눈에 느낄 수 있습니다. 종합안내소에서는 깐 공주밤도 판매하고 있어 여행 중 간식으로도 제격입니다.
  • 최적화된 인테리어와 공간 활용
    넓고 크지 않은 공간이지만, 효율적인 인테리어로 다양한 시설을 갖추고 있습니다. 푸드코트, 슈퍼마켓, 각종 편의점, 패션잡화점, 북스토어 등 필요한 시설이 알차게 배치되어 있습니다.
  • 다양한 먹거리와 명물 메뉴
    정안알밤휴게소의 대표 메뉴는 ‘정안왕갈비탕’으로, 깊고 진한 국물 맛이 인기입니다. 그 외에도 나물비빔밥, 모짜렐라치즈돈까스, 우동 등 다양한 메뉴가 준비되어 있어 식사와 간식 모두 만족할 수 있습니다. 특히 우동은 야외 부스에서 빠르게 즐길 수 있어 바쁜 여행객에게도 적합합니다.
  • 쾌적한 휴식 공간
    휴게소 내외부에는 작은 공원과 산책로, 놀이터가 마련되어 있어 장거리 여행 중 아이들과 함께 쉬어가기 좋습니다. 다람쥐 조형물과 밤 조형물이 있는 ‘다람쥐 공원’은 아이들에게 인기 있는 포토존입니다.
  • 교통의 요지, 환승정류소
    이곳은 고속버스 환승정류소로도 유명해 다양한 목적의 여행객이 머무르는 곳입니다. 환승 대기 중에도 쾌적하게 쉴 수 있는 공간과 매표소, 각종 안내 시설이 마련되어 있습니다.
  • 편의시설과 배려
    휠체어, 유모차, 목발 등 교통약자를 위한 편의장비가 비치되어 있고, 수유실과 아기 돌봄 시설도 갖추고 있어 가족 단위 여행객에게도 편리합니다. 전기차 충전소(동시 8대 충전 가능)도 있어 친환경 차량 운전자에게도 안성맞춤입니다.
  • 청결한 관리
    화장실 관리가 잘 되어 있어 쾌적하게 이용할 수 있으며, 임시 화장실 운영 등 이용객 편의를 위한 배려가 돋보입니다.

정안알밤(하)휴게소 추천 포인트

  • 공주 특산물과 지역색을 느낄 수 있는 테마 공간
  • 다양한 먹거리와 특색 있는 메뉴
  • 효율적인 공간 활용과 깔끔한 인테리어
  • 가족, 아이, 교통약자 모두를 위한 편의시설
  • 고속버스 환승 등 교통의 요지 역할

정안알밤(하)휴게소는 단순히 잠시 머무는 공간을 넘어, 지역의 특색과 여행의 즐거움을 더해주는 특별한 휴게소입니다. 군산, 공주 등 호남권으로 향하는 길에 꼭 한 번 들러보시길 추천합니다.

카테고리: 여행 | 댓글 남기기

Cursor AI를 무료 사용 방법

작성일: 2025-05-09 글쓴이: dsyoon

Cursor AI를 사용해보니, 개발의 효율이 상당히 올라감을 느낀다. 이전에는 막히는 것은 검색을 통해서 찾고, 붙여서 디버깅하고 오류 수정하느라 과제 하나에 몇일이 걸렸던 것들이, Cursor AI가 직접 코딩을 다 해주니 몇시간이면 끝이 난다.

그래서인가 주변의 많은 사람들이 개발 환경을 Cursor AI로 갈아탄 듯 하다.

Cursor AI를 사용하면서 가장 아쉬운 것이 라이센스인데, 저비용으로 사용할 수 있는 방법은 없을지 알아보고자 한다.

Cursor AI 라인센스 [link]

보통 유료 LLM도 하루에 소량의 credit을 무료로 주기에 매일 무료 사용이 가능한데, cursor AI는 기간으로 한정이 되어 있다. (Free는 첫 2주만 가능)

이후로는 월 20달러를 지불해야 무제한 사용이 가능하다.

무료 사용 방법: Cursor Free VIP로 멤버십 우회하기

Cursor Pro 기능을 무료로 잠금 해제하기 위한 또 다른 방법은 Cursor Free VIP를 사용하는 것입니다. 이는 Cursor의 멤버십 인증 메커니즘을 우회하는 오픈 소스 도구입니다. 이 방법을 사용하면 Pro 기능에 대한 접근이 가능하며 공식 Pro 구독이 필요 없습니다.

1단계) Cursor 계정에서 로그아웃하고 Cursor 프로그램을 종료합니다.

2단계) pro 등록 스크립트 다운로드

% curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yeongpin/cursor-free-vip/main/scripts/install.sh -o install.sh && chmod +x install.sh && ./install.sh

위 명령은 macos 기준이고, 다른 OS는 이 Github에서 참고하시면 됩니다.
(Cursor Free VIP는 GitHub)

3단계) 다운받은 install.sh 파일 실행

% ./install.sh                                                                                                                                      

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ℹ️ Checking latest version...
✅ Found latest version: 1.11.03
ℹ️ Detected macOS ARM64 architecture
✅ Found existing installation file
ℹ️ Location: /Users/dsyoon/Downloads/CursorFreeVIP_1.11.03_mac_arm64
⚠️ Requesting administrator privileges...
ℹ️ Starting program with sudo...
Password:
                                        
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                         Pro Version Activator v1.11.03
                         Author: Pin Studios (yeongpin)
                                        
              Github: https://github.com/yeongpin/cursor-free-vip
                 Press 4 to change language | 按下 4 键切换语言

ℹ️ Config file force update disabled , skipping forced update

🔄 Checking for updates...
✅ You are using the latest version.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────
👤 Account Information
──────────────────────────────────────────────────────────────────────
👤 Email: dosangyoon3@gmail.com    📊 Usage:
💳 Subscription: Free              ⭐ Premium Usage: 0/150 (0.0%)
🕒 Remaining Pro Trial: 14 days    📝 Basic Usage: 0/No Limit
──────────────────────────────────────────────────────────────────────

📋 Available Options:
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
0. ❌ Exit Program                         9. 🤝 Contribute to the Project
1. 🔄 Reset Machine ID                     10. ⚙️  Show Config
2. ✅ Register Cursor with Custom Email    11. 🔄  Bypass Cursor Version Check
3. ❌ Close Cursor Application             12. 🔄  Check User Authorized
4. 🌐 Change Language                      13. 🔄  Bypass Token Limit
5. 🌟 Register with Self Google Account    14. 💾  Restore Machine ID from Backup
6. ⭐ Register with Self GitHub Account    15. ❌  Delete Cursor Google Account
7. 🔄 Disable Cursor Auto-Update           16. ⚙️  Select Chrome Profile
8. 🔄 Totally Reset Cursor                 17. 🔄  Manual Custom Auth
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

➜ Please enter your choice (0-17):

여기서 2 번을 선택하여 이메일을 등록하거나 5번 google 계정이나 6번 github 계정등록을 할 수도 있습니다,

4단계) Cursor 소프트웨어 재시작하기

Cursor AI를 재시작하고 전체 Pro 접근을 사용할 수 있습니다.

이 방법은 Cursor 계정을 Pro로 자동 업그레이드하며, 결제가 필요하지 않습니다.

카테고리: Cursor AI | 댓글 남기기

기술이 바꾼 유라시아 패권의 역사

작성일: 2025-05-04 글쓴이: dsyoon
Screenshot

강인욱 교수는 유라시아 지역의 기술사를 설명하며, 고대 기술이 역사의 흐름을 어떻게 형성했는지에 대해 이야기합니다 [00:07]. 인간은 지난 10만 년 동안 신체적, 지적 능력 면에서 크게 변하지 않았기 때문에 과거를 이해하는 것이 현재를 이해하는 데 매우 중요하다고 강조합니다. [02:11].

기술의 중요성

이 강의는 문명을 형성하는 데 있어 기술의 중요성을 강조하며, 청동기 시대를 주요 예로 사용합니다 [06:23].

석기 도구에서 청동기 도구로의 전환에는 채굴, 제련, 주조에 대한 고급 기술이 필요했으며, 이는 사회에 큰 변화를 가져왔습니다 [07:09].

새로운 기술의 채택과 발전은 종종 지리적 요인, 기존 사회 구조, 새로운 기술을 기존 기술과 통합하는 능력에 달려 있다고 언급합니다 [14:39].

사례 연구

동아시아의 청동 기술: 중국과 한국에서 청동 기술의 채택이 늦어진 것은 경쟁 기술을 제공한 기존의 옥 가공 전통 때문입니다 [15:58].

전차: 시베리아에서 시작된 전차는 서쪽으로는 이집트, 동쪽으로는 중국으로 퍼져 전쟁 방식을 바꾸고 권력의 상징이 되었습니다 [25:27]. 그러나 한국에서는 산악 지형으로 인해 사용이 제한적이었습니다 [28:57].

거울: 한국에서 청동 거울은 고급 금속 가공 기술을 반영하며 단순한 기능적 물건이 아니라 샤머니즘 의식에 사용되는 종교적 의미도 지니고 있었습니다 [29:58].

증류주: 소주와 같은 증류주의 개발과 확산은 기술이 인간의 즐거움을 향상시키는 동시에 사회 통제의 도구로 사용될 수 있음을 보여줍니다 [36:08].

핵심 통찰력

기술과 사회: 기술의 채택과 적응은 사회적, 문화적, 지리적 맥락과 깊이 얽혀 있습니다 [11:58].

한국적 맥락: 한국의 지리적 위치는 유라시아 스텝 지역의 첨단 기술을 채택하는 데 유리했으며, 이는 지역 공예 기술과 결합하여 독특한 기술 발전을 이루었습니다 [23:39].

역사적 유사점: 고대 기술 채택의 어려움과 역학은 현대 디지털 시대와 유사하며, 기술 변화에 대한 인간 반응의 지속적인 본질을 강조합니다 [48:35].

진보의 본질: 기술 발전은 종종 새로운 기술이 채택됨에 따라 오래된 기술을 잊어버리는 과정을 포함하며, 사회는 혁신과 가치 있는 전통의 보존 사이에서 균형을 이루어야 합니다 [44:15]

기술 이전 및 적응:

기술 이전은 종종 숙련된 개인의 이동을 통해 이루어집니다. 예를 들어, 청동기 기술이 유라시아에서 한국으로 전파된 것은 더 나은 기회를 찾는 청동기 장인의 이주와 관련이 있습니다 [21:51].

기술은 지역 조건에 적응합니다. 원래 유라시아에서 발명된 전차는 여러 지역에서 다르게 채택되었습니다. 중국에서는 부의 상징이 되었고 [27:41], 한국에서는 그 기술이 청동 거울과 같은 종교 유물에 영향을 미쳤습니다 [29:49].

지리적 요인은 기술 채택에 큰 영향을 미칩니다. 한국의 산악 지형은 전쟁에 전차를 사용하는 것을 비현실적으로 만들었습니다 [29:09].

기술과 권력

청동과 같은 고급 재료의 개발과 통제는 역사적으로 문명의 흥망성쇠를 결정했습니다 [06:41].

유라시아 초원 지대에서 전차의 발명은 전쟁에 혁명을 일으켜 서쪽으로는 이집트, 동쪽으로는 중국으로 퍼져 나갔습니다 [25:27].

청동 생산에 필요한 주석과 같은 자원에 대한 통제는 무역 네트워크와 물류 시스템을 필요로 합니다 [09:09].

기술과 지리적 맥락

기술의 채택과 적응은 지리적, 사회적 요인에 크게 영향을 받습니다. 중국에서 청동기 기술의 채택이 지연된 것은 기존의 옥 세공 전통 때문이었습니다 [15:58].

기술은 기능성뿐만 아니라 미학과 문화적 통합에 관한 것이기도 합니다. 청동 유물의 아름다움과 장인 정신은 그들의 채택과 확산에 매우 중요했습니다 [12:21].

기존의 지역 기술과 새로운 수입 기술의 조합은 한국의 복잡한 청동 거울과 같은 독특한 혁신으로 이어질 수 있습니다 [32:27].

역사적 유사점

고대 기술 채택에서 관찰된 패턴, 즉 지역 전통과 수입 기술의 조합은 한국의 반도체 개발과 같은 현대 기술 발전과 공명합니다 [33:56].

고대 사회가 특정 요구와 맥락에 맞게 기술을 적용한 것처럼 현대 기술도 성공하려면 지리적, 문화적, 사회적 요인을 고려해야 합니다 [28:39].

결론

이 강의는 기술사를 이해하는 것이 현재의 기술 동향과 사회에 미치는 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다고 강조하며 마무리됩니다 [53:55]. 강사는 고대에서 볼 수 있는 기술 채택 및 적응 패턴이 현대 세계를 계속 형성하고 있으며, 이러한 패턴에 대한 미묘한 이해가 미래를 탐색하는 데 필수적이라고 제안합니다 [54:55].

카테고리: 패권 | 댓글 남기기

2025년 5월 3일 AI 트렌드

작성일: 2025-05-03 글쓴이: dsyoon

[KOREA MAT 2025] Part 2. 물류 자동화 최전선, 로봇이 자리 잡는다

KOREA MAT 2025에서 로봇 자동화의 추세를 다루고 있으며, 여러 회사가 물류 및 제조 공정을 개선하기 위해 AI 및 비전 기술을 통합하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

  • CMES는 3D 비전과 AI를 사용하여 상자 순서에 대한 사전 지식 없이 효율적으로 상자를 선택하고 쌓을 수 있는 ‘Random Box Palletizing Solution’을 선보였습니다.
  • Kardex는 창고 자동화에서 공간 효율성과 안전 이점을 강조한 VLM(Vertical Lift Module) 시스템을 강조했습니다.
  • KN Robotics는 징동물류와 협력하여 설치 비용을 절감하고 피킹 효율성을 향상시키도록 설계된 토트 박스 기반 자동화 시스템인 ‘Jilang’을 소개했습니다.
  • Twinny는 물류 작업에서 인력과 시간을 줄이기 위해 피킹 및 분류 작업을 자동화하는 ‘Nargo Order Picking’ 솔루션을 제시했습니다.
  • AutoStore는 Kardex와 협력하여 큐브 스토리지 그리드 시스템을 시연하고 AI 기반 로봇 피킹 솔루션인 ‘CarouselAI’와 주문 처리를 최적화하기 위한 다양한 워크스테이션 솔루션을 소개했습니다.

KOREA MAT 2025에서 로봇 자동화 기술이 물류 및 제조 분야에서 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 보여줍니다. 특히 AI와 비전 기술을 결합하여 효율성과 정확성을 높이는 솔루션들이 주목할 만합니다. 이러한 기술들은 인건비 절감, 작업 시간 단축, 공간 활용도 증가 등 다양한 이점을 제공하여 기업 경쟁력 강화에 기여할 것으로 예상됩니다.

[Biz-inside,China] “달리고 차고 싸우고” 中 휴머노이드 로봇 상용화 성큼…가격이 관건

중국에서 인간형 로봇의 상용화가 추진되고 있으며, 로봇은 달리기, 발차기, 격투 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

  • ‘중국 지능형 로봇 운동회’에서는 100개 이상의 연구팀과 기업에서 150대 이상의 로봇을 선보였습니다.
  • 제조 및 서비스 산업에서 인간형 로봇의 활용 가능성이 높으며, 지하철 보안 및 배터리 공장과 같은 분야에 도입하기 위한 협력 프로젝트가 체결되었습니다.
  • 중국 로봇 산업은 빠르게 성장하고 있으며 관련 기업 수도 크게 증가하고 있습니다.
  • 시장 규모는 향후 크게 확대될 것으로 예상되지만, 가정용 서비스 로봇의 가격이 70만 위안에 달하는 등 높은 비용이 장벽으로 남아있습니다.
  • 전문가들은 기술 발전으로 비용이 절감되고 인간형 로봇의 채택이 확대될 것으로 낙관하고 있습니다.

중국이 로봇 산업, 특히 인간형 로봇 분야에서 상당한 기술적 진보를 이루고 있으며, 정부 차원에서도 적극적으로 지원하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 높은 비용 문제가 해결된다면, 중국이 로봇 산업의 선두 주자가 될 가능성이 높아 보입니다.

[특별기고] 휴머노이드로봇 기술 혁신과 물류 자동화

  • 물리적 AI의 등장: 휴머노이드 로봇은 물리적 AI 기술 덕분에 실제 세계와 상호 작용이 가능해졌습니다.
  • 물류 자동화의 잠재력: AI, 센서, 하드웨어의 발전으로 휴머노이드 로봇이 물류 분야에서 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
  • 다양한 작업 수행 능력: 기존의 산업용 로봇과는 달리, 휴머노이드 로봇은 창고 운영, 시설 간 운송, 배송 등 물류의 모든 영역에서 활용될 수 있습니다.
  • 기존 인프라 활용: 휴머노이드 로봇은 인간을 위해 설계된 도구와 공간을 그대로 사용할 수 있어, 특별한 인프라 구축의 필요성을 줄여줍니다.
  • 물류 센터 완전 자동화 가능성: 디지털 트윈 및 실시간 모니터링 기술과 결합하면 물류 센터의 24시간 운영, 생산성 향상, 팬데믹과 같은 혼란 상황에서도 운영 유지가 가능해집니다.

휴머노이드 로봇이 물류 산업에 혁신을 가져올 잠재력이 크다는 것을 보여줍니다. 특히, 인건비 절감, 생산성 향상, 24시간 운영 가능성 등 경제적인 이점뿐만 아니라, 위험한 작업 환경에서의 안전성 확보, 팬데믹과 같은 위기 상황에서의 물류 운영 유지 등 사회적인 이점도 기대할 수 있습니다. 다만, 휴머노이드 로봇 도입에 따른 일자리 감소 문제, 로봇의 안전성 문제, 초기 투자 비용 문제 등 해결해야 할 과제도 존재합니다.

“양자 기반 인공지능의 혁신”…아이온큐, 하이브리드 알고리즘으로 LLM 미세조정 및 소재 이미지 생성

이 기사는 양자 컴퓨팅이 인공지능(AI) 분야에 미치는 잠재력에 대한 IonQ의 연구를 다룹니다.

  • IonQ는 하이브리드 양자-고전적 접근 방식이 고전 알고리즘에 비해 대규모 언어 모델(LLM) 및 재료 이미지 생성 성능을 향상시켰음을 입증했습니다.
  • LLM 미세 조정에서 하이브리드 모델은 특히 큐비트 수가 증가함에 따라 더 높은 분류 정확도를 보였습니다. 또한 46큐비트를 초과하는 문제에 대해 더 나은 에너지 효율성을 보였습니다.
  • 양자 기술은 이미지 처리, 화학, 생물학 및 재료 과학과 같이 제한된 데이터가 있는 영역에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.
  • IonQ와 Ansys는 양자 시뮬레이션 도구가 CAE 워크플로를 최대 12%까지 향상시켰음을 보여주었습니다.
  • IonQ는 일본 연구소 AIST와 협력하여 하이브리드 양자 컴퓨팅과 AI를 결합하는 방법을 모색하고 있습니다.

양자 컴퓨팅은 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 특히 데이터가 부족한 분야에서 유용할 수 있습니다. IonQ의 연구는 양자 컴퓨팅과 AI의 결합이 다양한 산업 분야에서 혁신을 가져올 수 있음을 시사합니다.

‘비용 낮추고 활용도 높인다’··· IT 리더가 소규모 언어 모델에 주목하는 이유

  • SLM의 부상: 기존의 대규모 언어 모델(LLM)보다 특정 비즈니스 요구에 더 적합하며, 운영 비용 절감 및 효율성 측면에서 주목받고 있습니다. 가트너는 2027년까지 SLM 사용량이 LLM보다 3배 이상 많아질 것으로 예측했습니다.
  • SLM의 장점:
    • 정확성 및 신뢰성: LLM의 환각 현상(잘못된 정보 생성) 리스크를 줄여, 특정 비즈니스 맥락에서 더 정확한 정보를 제공합니다.
    • 비용 효율성: 연산 자원 소모가 적어 운영 및 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
    • 민첩성 및 보안: 빠른 프로토타입 개발, 조직 데이터 보안 및 프라이버시 측면에서 유리합니다.
    • 맞춤형 AI: 특정 기능이나 도메인 데이터에 맞게 미세 조정된 특화 모델로, 고객 서비스 자동화, 시장 동향 분석 등에 활용될 수 있습니다.
  • SLM 개발 동향: 메타, 마이크로소프트, 구글 등 주요 기업들이 SLM 개발에 적극적으로 참여하고 있으며, 다양한 산업 분야에 적용 가능한 SLM 모델을 출시하고 있습니다.
  • LLM과의 관계: SLM이 LLM을 대체하는 것이 아니라, LLM은 기반 모델 역할을 하고 SLM은 특정 비즈니스 요구를 충족시키는 조합으로 발전할 가능성이 높습니다.
  • SLM의 잠재력: SLM은 특정 산업 및 업무에 최적화된 AI 솔루션을 제공함으로써, 기업의 생산성 향상 및 비용 절감에 크게 기여할 수 있습니다. 특히, 데이터 보안 및 프라이버시가 중요한 분야에서 SLM의 활용도가 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.
  • AI 모델의 미래: 대규모 모델과 소규모 모델이 상호 보완적인 관계를 형성하며 발전해 나갈 것입니다. 기업은 자사의 요구 사항에 맞는 최적의 모델 조합을 선택하여 AI 시스템을 구축해야 합니다.
  • 지속적인 기술 발전: SLM 기술은 아직 초기 단계이지만, 지속적인 연구 개발을 통해 성능이 향상되고 적용 분야가 확대될 것으로 기대됩니다. 기업은 SLM 기술 동향을 주시하고, 새로운 기회를 모색해야 합니다.

AI 자동화로 연결되는 실감 나는 기업형 MCP 활용

  • MCP(Multi-Channel Platform) 기술은 기업의 AI 자동화에 활용되고 있습니다.
  • MCP 기술은 LLM(Large Language Model) 모델을 웹 크롤링 정보, 비즈니스 소프트웨어, 콘텐츠 저장소와 같은 외부 데이터 소스와 연결합니다. 이를 통해 다양한 작업을 자동화하는 AI 에이전트 생성이 가능합니다.
  • MCP는 영업 및 CRM 프로세스 자동화, 팀 협업 및 일정 관리 개선, 제조 프로세스 최적화, 교통 및 보안 관리와 같은 공공 부문 서비스 개선, 금융 데이터 분석 및 투자 결정 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.
  • MCP는 LLM과 데이터를 단순히 연결하는 도구에서 벗어나 실제 비즈니스 환경에서 AI 자동화를 구현하는 실질적인 도구로 진화하고 있습니다.
  • 실시간 데이터 통합, 컨텍스트 최적화, 보안 규정 준수 등의 기능은 기업이 LLM 기반 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필수적입니다.
  • MCP 기반 AI 자동화 도입은 다양한 산업 분야로 확대되어 비즈니스 효율성과 혁신을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.
  • MCP 기술은 LLM을 활용한 AI 자동화의 핵심적인 역할을 수행하며, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도할 수 있습니다.
  • 기업은 MCP 기술을 통해 업무 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
  • MCP 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 기능과 활용 사례가 등장할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI) 전쟁, 이제 눈으로… 시선 혁명이 온다

인공지능 경쟁이 AI 플랫폼 구축 단계를 넘어 AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, 차세대 기기로 확장되고 있으며, 특히 빅테크 기업들이 ‘스마트 글래스’를 새로운 격전지로 보고 있다는 내용을 담고 있습니다.

  • AI 경쟁의 확산: AI 경쟁이 AI 플랫폼을 넘어 AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, 차세대 기기로 확대되고 있습니다.
  • 스마트 글래스의 부상: 빅테크 기업들이 스마트 글래스를 새로운 경쟁 영역으로 주목하고 있습니다.
  • 감각 융합의 중요성: AI가 텍스트 처리를 넘어 시각, 청각 등 다양한 감각을 융합하는 방향으로 발전하고 있습니다.
  • 스마트 글래스의 잠재력: 스마트 글래스는 손이나 귀 없이 시각과 청각을 통해 AI와 상호작용할 수 있게 해주어, 인간 감각을 확장하는 이상적인 도구로 여겨집니다.

스마트 글래스는 단순히 새로운 기기가 아니라, AI와 인간의 상호작용 방식을 혁신할 잠재력을 지닌 플랫폼이라고 생각합니다. 멀티모달 인식 기술이 발전함에 따라 스마트 글래스를 통해 얻을 수 있는 정보와 활용 가능성은 무궁무진할 것입니다. 앞으로 스마트 글래스 시장의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상되며, 이 분야의 기술 발전과 시장 변화를 계속 주시해야 할 것입니다.

AI가 일하는 시대 ‘성큼’…챗GPT 경쟁 모델 클로드, 기업 시스템에 파고든다

챗GPT의 경쟁 모델인 앤트로픽의 클로드가 기업 시스템에 통합되어 비즈니스 애플리케이션 전반에서 업무를 수행하게 되었다는 내용을 다룹니다.

  • 앤트로픽은 클로드를 다양한 협업툴 및 결제 서비스와 통합하여 프로젝트 작업 할당부터 송장 생성, 제품 판매 분석까지 AI가 자율적으로 수행할 수 있도록 했습니다.
  • 이러한 통합 기능은 클로드 요금제에서 사용할 수 있으며, 스노우플레이크와 세일즈포스 등 글로벌 SW 기업들이 클로드를 기반으로 애플리케이션을 구축하고 있습니다.
  • 앤트로픽의 최근 연간 매출은 전년 대비 약 10배 증가한 20억 달러로, 2027년에는 120억 달러의 매출 달성을 목표로 사업을 확장 중입니다.
  • AI의 업무 자동화 확장: 클로드의 기업 시스템 통합은 AI가 단순 업무를 넘어 더 복잡하고 핵심적인 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있음을 보여줍니다. 이는 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 크게 기여할 수 있습니다.
  • AI 경쟁 심화: 앤트로픽의 성장과 클로드의 기능 확장은 AI 시장 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 시사합니다. 챗GPT 외에도 다양한 AI 모델이 등장하면서 기업들은 자신에게 맞는 최적의 솔루션을 선택할 수 있는 기회가 넓어지고 있습니다.
  • SW 기업들의 AI 활용 증가: 스노우플레이크, 세일즈포스와 같은 주요 SW 기업들이 클로드를 기반으로 애플리케이션을 구축하는 것은 AI 기술이 SW 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하게 될 것임을 나타냅니다. 앞으로 더 많은 기업들이 AI를 활용하여 혁신적인 서비스를 제공할 것으로 예상됩니다.
  • 앤트로픽의 성장 가능성: 앤트로픽의 매출 성장 추이와 사업 확장 목표는 이 회사가 AI 시장에서 중요한 플레이어로 자리매김할 가능성이 높다는 것을 보여줍니다.

반도체 뛰어넘는 미래 먹거리 이제 바이오의 시간

현재 전 세계적으로 바이오 산업이 반도체 산업을 넘어설 정도로 빠르게 성장하고 있으며, 주요 강대국들이 바이오 산업에 적극적으로 투자하고 있다는 점을 강조합니다. 특히 미국의 AI 신약 개발, 중국의 국가 주도 전략, 일본의 줄기세포 연구 개발 등을 예시로 들며 글로벌 바이오 시장 규모가 반도체의 3배 이상으로 성장할 것이라고 전망합니다.

반면 한국은 전통 제조업의 한계에 직면한 가운데, 지난 20년간 합성 의약품과 바이오시밀러 중심의 양적 성장에 머물러 질적 성장이 미흡한 상황이라고 지적합니다. 이러한 상황에서 매일경제신문사는 창간 59주년 국민보고대회를 통해 K바이오의 재도약을 위한 구체적인 전략을 제시하고, 이를 담은 책 “바이오 패권 경쟁”을 출간했습니다.

이 책에서는 의료 데이터 활용, 혁신 신약 개발, 산업 융합, 항노화 산업 육성 등을 포함하는 ‘액션플랜 V4’를 제시하며, 레드바이오, 화이트바이오, 그린바이오 등 3대 바이오 산업 육성을 통해 향후 10년간 K바이오 산업 규모가 4배 성장하여 반도체 산업 규모를 넘어설 것으로 예측합니다. 이를 통해 한국 경제가 저성장에서 벗어날 수 있는 중요한 기회가 될 수 있다고 강조하며, 바이오 패권 경쟁에 적극적으로 대응하기 위한 기업과 정책 당국자의 필독서임을 시사합니다.

  • 미래 성장 동력으로서의 바이오 산업의 중요성: 더 이상 반도체에만 의존할 수 없는 한국 경제의 새로운 성장 동력으로 바이오 산업이 부상하고 있으며, 글로벌 시장의 흐름 또한 이를 뒷받침하고 있다는 점을 명확히 인식해야 합니다.
  • 글로벌 경쟁 심화와 한국의 위기: 주요 국가들이 바이오 산업을 국가 전략적으로 육성하고 있는 반면, 한국은 아직 질적인 성장이 미흡하다는 점을 인지하고, 적극적인 변화와 투자가 시급하다는 점을 깨달아야 합니다.
  • 데이터, 융합, 제도 개선의 중요성: K바이오의 도약을 위해서는 의료 데이터의 적극적인 활용, 다양한 산업과의 융합, 그리고 혁신적인 성장을 위한 제도 개선이 필수적이라는 점을 강조하고 있습니다. 특히 잠재력 있는 의료 데이터의 활용 방안 모색이 중요해 보입니다.
  • 단기적인 성과를 넘어 장기적인 비전 제시: 바이오시밀러나 CDMO 중심의 단기적인 성과를 넘어, 블록버스터 신약 개발과 미래 유망 분야 육성과 같은 장기적인 비전을 가지고 꾸준히 투자하고 전략을 실행해야 글로벌 경쟁에서 우위를 확보할 수 있을 것입니다.
  • 정책적 지원과 민간의 노력의 조화: 정부의 적극적인 정책 지원과 규제 완화뿐만 아니라, 기업들의 적극적인 R&D 투자와 혁신 노력이 함께 이루어져야 K바이오 산업의 성공적인 성장을 이끌어낼 수 있을 것입니다.

현재 한국 바이오 산업은 중대한 기로에 서 있으며, 적극적인 투자와 전략적인 접근을 통해 미래 경제 성장의 핵심 동력으로 육성해야 할 중요한 시점이라고 판단됩니다.

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세계 패권국의 역사: 고대시대부터

작성일: 2025-05-03 글쓴이: dsyoon

1. 고대 시대 (기원전 3000년 ~ 기원후 500년)

1.1 수메르/아카드/바빌로니아/아시리아 (메소포타미아 지역)

  • 기원전 3000년~기원전 539년
  • 최초의 도시국가 문명을 수메르가 창출.
  • 아카드 제국(기원전 2334년경)은 인류 최초의 제국.
  • 바빌로니아(함무라비 법전)와 아시리아는 군사력과 문화적 영향력으로 패권 유지.

1.2 이집트 신왕국

  • 기원전 1550년~1077년
  • 나일강 기반의 농업과 뛰어난 중앙집권으로 동지중해와 아프리카 북부에서 패권 장악.

1.3 페르시아 제국 (아케메네스 왕조)

  • 기원전 550년~330년
  • 키루스 대왕이 창건, 다리우스 1세가 확장.
  • 이집트부터 인더스강까지 광범위한 지역을 지배.

1.4 고대 그리스와 마케도니아 제국

  • 기원전 5세기~기원전 323년
  • 아테네: 문화·민주주의 중심 (일시적 패권)
  • 알렉산더 대왕: 마케도니아 제국을 통해 유럽, 중동, 인도 접경까지 장악.

1.5 로마 제국

  • 기원전 27년~서기 476년 (서로마) / 동로마 제국은 1453년까지 존속
  • 지중해 전역을 통치하며 군사·법률·건축 등에서 압도적인 영향력.
  • ‘팍스 로마나(Pax Romana)’로 대표되는 평화와 번영의 시대 형성.

2. 중세 시대 (500년~1500년)

2.1 비잔틴 제국 (동로마 제국)

  • 500년~1453년
  • 고대 로마의 유산 계승, 정교회 중심으로 동지중해 문화권에서 영향력 유지.

2.2 이슬람 제국 (우마이야/아바스 왕조)

  • 661년~1258년
  • 중동, 북아프리카, 스페인 남부까지 확장.
  • 과학, 수학, 의학, 철학 등에서 유럽보다 앞선 문명을 이룩.

2.3 몽골 제국

  • 1206년~1368년
  • 칭기즈 칸과 후계자들이 유라시아 최대 영토 제국 건설.
  • 중국에서 중동, 동유럽까지 영향력 확대.

2.4 중국 송·원·명 왕조

  • 문화·과학·경제 중심지.
  • 특히 송나라는 인쇄술, 화약, 나침반 등 기술혁신을 통해 상업강국으로 부상.

3. 근세 시대 (1500년~1800년)

3.1 스페인 제국

  • 1492년~1600년대 후반
  • 콜럼버스의 신대륙 탐험 이후 아메리카 대부분을 장악.
  • “해가 지지 않는 제국”으로 불릴 정도로 광범위한 식민지를 보유.

3.2 포르투갈 제국

  • 스페인보다 먼저 대항해시대 개척.
  • 인도, 동남아, 아프리카, 브라질 등에서 무역 중심 패권 확보.

3.3 네덜란드 공화국

  • 1600년대 중반
  • 해상무역과 금융 중심국가로 일시적 패권.
  • 동인도회사(VOC) 등 초국적 기업 선도.

3.4 프랑스 (루이 14세 시기 중심)

  • 17세기 후반~18세기 초반
  • 유럽 대륙에서 군사력, 문화력으로 패권 행사.

4. 근대 시대 (1800년~1945년)

4.1 대영제국 (영국)

  • 1800년~1945년
  • 산업혁명, 해상력, 식민지 제국 확장.
  • 인도, 캐나다, 호주, 아프리카 등 전 세계에 영향력 행사.
  • “해가 지지 않는 제국” 2.0.
  • 팍스 브리태니카(Pax Britannica): 19세기 세계 질서 주도.

4.2 프랑스 제2제국/3공화국

  • 나폴레옹 시대(1804~1815), 이후 19세기 후반 제국주의 확장.
  • 북아프리카, 동남아 등에서 식민지 확보.

5. 현대 시대 (1945년~현재)

5.1 미국 (20세기 중반~현재)

  • 1945년~현재
  • 제2차 세계대전 후 정치, 군사, 경제, 문화의 절대적 패권.
  • NATO, 달러 기축통화, 유엔 주도, 글로벌 대중문화(할리우드, 팝 등).
  • 냉전 시기: 소련과 양극체제 주도.

5.2 소련 (1945~1991, 지역 패권국)

  • 공산주의 진영 리더.
  • 핵무기, 우주개발 경쟁 등에서 미국과 대등하게 대결.
  • 1991년 붕괴 이후 러시아로 전환.

6. 21세기 다극화 세계 (2000년대 이후)

6.1 미국 (지속적 패권 유지)

  • 경제·군사력 기반의 주도권은 여전히 유지 중.
  • 그러나 일극 체제에서 다극 체제로 변화 중.

6.2 중국 (신흥 패권 도전자)

  • 2000년대~현재
  • 급속한 경제성장, 일대일로 정책, 군사력 증강.
  • 미국과의 전략적 경쟁 심화.

6.3 유럽연합

  • 경제, 외교, 규범 측면에서 영향력 있음.
  • 통합 정치력이나 군사력은 부족.

6.4 기타 지역 강국

  • 러시아: 에너지·군사 강국이지만 경제력은 제한적.
  • 인도: 인구와 경제 성장률 기반 잠재적 패권국.

요약 타임라인표

시대패권국특징
고대수메르, 바빌론, 이집트, 페르시아, 마케도니아, 로마최초 문명, 제국의 시작
중세비잔틴, 이슬람, 몽골, 송/명종교, 무역, 제국의 확대
근세스페인, 포르투갈, 네덜란드, 프랑스대항해시대, 식민지 쟁탈
근대영국, 프랑스산업혁명, 제국주의
현대미국, 소련냉전, 글로벌 패권
21세기미국, 중국, EU, 인도다극체제, 기술·경제 경쟁
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세계 패권국의 역사: 시간순 정리

작성일: 2025-05-02 글쓴이: dsyoon

15세기 말~16세기: 포르투갈

  • 대항해시대의 개막과 함께 포르투갈은 해상 무역로 개척(인도, 아프리카, 동남아)으로 세계 최초의 해양 패권국이 됨.
  • 바스코 다 가마의 인도항로 개척(1498년) 등으로 유럽과 아시아를 잇는 무역을 장악.

16세기~17세기 초: 스페인

  • 신대륙(아메리카) 발견과 정복, 대서양 무역로 장악으로 포르투갈을 제치고 패권국이 됨.
  • 은(銀) 등 신대륙 자원을 바탕으로 유럽 최대 강국으로 부상.

17세기: 네덜란드

  • 동인도회사(1602년)와 암스테르담은행 설립 등 금융·무역 혁신으로 해상 패권을 장악.
  • 세계 무역의 중심지이자 금융 허브로 부상.

18세기~19세기 초: 영국

  • 18세기 말 산업혁명과 해군력, 식민지 확장으로 네덜란드를 제치고 패권국이 됨.
  • 19세기 중반 ‘해가 지지 않는 나라’로 불릴 만큼 전 세계에 영향력 행사.
  • 자유무역, 식민지 경영, 산업혁명 주도.

19세기 후반~20세기 초: 영국 중심 다극체제

  • 1871~1918년: 영국 주도의 다극체제(프랑스, 독일, 러시아 등과 경쟁).
  • 독일, 프랑스 등 유럽 열강의 도전과 식민지 경쟁이 격화.

20세기 전반: 미국·영국·프랑스 중심 국제연맹 체제

  • 1차 세계대전(1914~1918) 후 국제연맹, 미·영·프 연합체제 등장.
  • 유럽 열강의 쇠퇴와 미국의 부상.

20세기 중반: 미국 vs 소련 양강체제(냉전)

  • 2차 세계대전(1939~1945) 후 미국과 소련이 세계 패권을 양분.
  • 1945~1991년: 냉전, 양강체제. 미국 주도의 서방과 소련 주도의 동방 진영 대립.

1991년~현재: 미국 단극체제

  • 소련 붕괴(1991) 이후 미국이 압도적인 단일 패권국으로 군림.
  • 경제, 군사, 문화 등 다양한 분야에서 세계 질서 주도.

21세기: 미중 패권경쟁 구도

  • 2000년대 이후 중국의 경제·군사력 급부상으로 미중 패권경쟁이 본격화5.
  • 아직까지는 미국이 우위이나, 중국이 도전자로 부상5.

패권국 변동의 주요 흐름 요약

시기패권국특징 및 전환점
15~16세기포르투갈대항해시대, 해상무역로 개척
16~17세기스페인신대륙 정복, 대서양 무역 장악
17세기네덜란드금융·무역 혁신, 동인도회사
18~19세기영국산업혁명, 식민지 확장, 해상패권
19세기 후반~20세기영국(다극체제)유럽 열강 경쟁, 식민지 분할
20세기 초미·영·프국제연맹, 미국 부상
20세기 중반미국·소련냉전, 양강체제
1991년~현재미국단극체제, 글로벌 패권
21세기미국 vs 중국미중 패권경쟁 구도
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2025년 5월 1일 AI 트렌드

작성일: 2025-05-02 글쓴이: dsyoon

알리바바, AI 경쟁 가열 속 ‘큐웬3(Qwen3)’ 모델 출시

알리바바의 ‘큐웬3’ 모델 출시와 중국 AI 시장 경쟁 심화에 대한 기사 내용입니다.

  • 알리바바는 36조 개의 토큰으로 학습된 ‘큐웬3’ 모델을 출시하여 딥시크와의 AI 기능 및 효율성 경쟁에서 우위를 점하려 하고 있습니다.
  • 큐웬3는 복잡한 작업을 처리하는 ‘사고 모드’와 일상적인 질문에 빠르게 응답하는 ‘비사고 모드’를 전환할 수 있습니다.
  • 미국의 수출 제한 속에서도 중국 AI 기업들은 효율성 경쟁을 치열하게 벌이고 있으며, 알리바바 외에도 바이두가 저비용 AI 모델을 출시하는 등 경쟁이 가열되고 있습니다.
  • 알리바바는 AI에 대규모 투자를 진행 중이며, 향후 3년간 클라우드 및 AI 하드웨어 인프라 구축에 3,800억 위안을 투자할 계획입니다.
  • 이러한 투자와 경쟁 심화 속에 알리바바의 주가는 상승세를 보이고 있으며, 중국 AI 산업 전반의 성장세가 뚜렷하게 나타나고 있습니다.

알리바바의 큐웬3 출시를 통해 중국 AI 시장의 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 특히, 사고 모드와 비사고 모드를 전환할 수 있는 기능은 다양한 사용자의 요구를 충족시킬 수 있어 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 미국의 수출 제한에도 불구하고 중국 AI 기업들이 자체적으로 기술력을 발전시키고 있다는 점은 주목할 만합니다.

알리바바의 대규모 투자와 바이두의 저비용 모델 출시 등은 이러한 노력을 보여주는 사례입니다. 알리바바의 주가 상승과 중국 AI 산업 전반의 성장세는 AI 기술이 중국 경제에 미치는 영향이 커지고 있음을 시사합니다. 앞으로 중국 AI 시장의 발전과 경쟁 구도를 지속적으로 주목할 필요가 있습니다.

中 휴머노이드 로봇, 자동차 생산직으로 완벽 변신

중국 케플러사의 휴머노이드 로봇 ‘포러너 K2’가 상하이자동차(SAIC)와 GM의 합작 공장에서 자동차 생산을 돕는 모습을 보여줍니다.

  • 포러너 K2는 품질 검사, 복잡한 공장 환경 탐색, 무거운 부품 처리 등 다양한 작업을 수행합니다.
  • 이 로봇은 자동차 생산 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
  • 이전 모델인 K1 로봇보다 동적·지각 능력, 작업 계획, 자율 학습 능력이 향상되었습니다.
  • 안정적인 자율 주행 성능과 실시간 모니터링 및 의사 결정 능력도 개선되었습니다.
  • BMW 역시 독일 공장에 피규어 AI의 휴머노이드 로봇을 도입하는 등 자동차 산업에서 휴머노이드 로봇 활용이 늘고 있습니다.

자동차 산업에서 휴머노이드 로봇의 도입은 생산성 향상과 자동화 수준을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 특히 포러너 K2와 같이 다양한 작업이 가능한 로봇은 자동차 제조 공정의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

BMW의 사례처럼 다른 자동차 제조사들도 휴머노이드 로봇 도입을 적극적으로 검토할 것으로 예상됩니다. 향후 자동차 산업에서 휴머노이드 로봇의 역할은 더욱 확대될 것이며, 이는 제조 방식과 작업 환경에 큰 변화를 가져올 것입니다.

불분명한 ‘에이전틱 AI’ 정의··· IT 리더의 올바른 선택법은?

  • 에이전틱 AI에 대한 표준 정의가 없어 IT 리더들이 혼란을 겪고 있으며, 벤더들이 각기 다른 정의로 제품을 홍보하고 있습니다.
  • 일부 전문가는 에이전틱 AI를 자율적으로 의사 결정을 내리고 경험에서 학습하며 상황에 따라 반응을 조정하는 도구로 정의합니다.
  • 다른 전문가는 일정 수준의 의사 결정 기능을 갖춘 AI를 에이전틱 AI로 볼 수 있다고 합니다.
  • 비평가들은 많은 벤더가 단순한 AI 챗봇이나 LLM에 추가된 기능을 에이전틱 AI라고 홍보한다고 지적합니다.
  • 에이전트의 자율성은 연속적인 구조로 봐야 하며, 조직은 도입하는 AI가 실제로 어떤 용도에 적합한지 파악하는 것이 중요합니다.
  • CIO와 IT 구매 담당자는 벤더로부터 AI 에이전트를 구매하기 전에 여러 질문을 던져야 합니다.
  • 에이전틱 AI에 대한 명확한 정의 부재: 현재 에이전틱 AI에 대한 합의된 정의가 없어, IT 리더들은 기술 도입 시 혼란을 겪을 수 있으며, 이는 잘못된 투자 결정으로 이어질 수 있습니다.
  • ‘에이전트 워싱’ 주의: 많은 벤더들이 기존 AI 기술에 ‘에이전트’라는 이름을 붙여 과장 광고를 하고 있으므로, 실제 자율성을 갖춘 에이전트와 기존 기술을 구별하는 것이 중요합니다.
  • 비즈니스 요구에 맞는 AI 선택: 에이전트라는 용어에 집착하기보다, 조직에 필요한 기능과 AI의 정확성, 가격 등을 고려하여 적합한 AI 도구를 선택해야 합니다.
  • 점진적인 도입: 에이전트와 유사한 기술을 도입할 때는 소규모로 시작하여 점진적으로 기능을 확장하는 것이 좋습니다.
  • 인간의 감독 중요: 에이전트가 스스로 의사 결정을 내리도록 설계되어 있더라도, CIO는 에이전트의 행동을 점검할 수 있는 권한을 유지해야 합니다.

텍스트만 읽는 AI는 한계…이미지까지 이해하는 ‘VLM 시대’ 왔다

이 기사는 거대 언어 모델(LLM)의 광범위한 채택에 이어 인공지능(AI) 분야의 새로운 트렌드로 비전 언어 모델(VLM)의 부상을 논의합니다.

  • VLM은 텍스트와 이미지를 모두 해석하도록 설계되어 텍스트만 처리할 수 있는 LLM의 한계를 극복합니다.
  • VLM이 ‘이미지 전문가’와 ‘언어 전문가’의 기능을 결합하여 손글씨 또는 혼합 형식의 복잡한 문서를 이해한다고 강조합니다. VLM은 물류 및 금융과 같은 산업에서 OCR 정확도와 효율성을 크게 향상시켜 오류를 줄이고 시간을 절약하는 것으로 나타났습니다.
  • 높은 GPU 비용, 데이터 보안 문제 및 지속적인 품질 관리의 필요성과 같은 VLM 구현의 어려움을 다룹니다. 이러한 어려움에도 불구하고 이 기사는 VLM이 OCR을 넘어 더욱 발전된 자동화 워크플로우를 가능하게 할 잠재력이 있다고 제안합니다.
  • 저자는 AI를 활용하여 포괄적인 데이터 이해 및 자동화를 원하는 기업 및 조직을 위해 VLM OCR 전략을 채택하는 것이 중요하다고 결론짓습니다.
  • VLM은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있어, 기존의 LLM이 처리할 수 없었던 복잡한 문서나 시각적 정보가 포함된 데이터에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 이는 물류, 금융 등 다양한 산업에서 데이터 처리 효율성을 높이고 오류를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
  • 또한, VLM 기술은 OCR 기술을 넘어 더욱 발전된 자동화 워크플로우를 가능하게 할 잠재력이 있습니다.

제약바이오 게임체인저 ‘AI 신약개발’…정부 지원 체계화

  • 정부는 인공지능(AI) 신약 개발 분야를 제약바이오산업의 ‘게임체인저’로 보고 지원을 확대하고, 중장기 발전 전략을 수립하여 국내 기업의 세계 진출을 돕기로 했습니다.
  • 한국보건산업진흥원은 AI 신약 개발 기술 변화와 주요국 지원 정책을 분석하고, 국내 지원 정책의 문제점을 진단하여 정부 지원 사업을 도출할 계획입니다.
  • AI는 신약 개발 속도를 단축하고 있으며, 글로벌 제약사들은 AI를 접목한 신약 개발에 속도를 내고 있습니다.
  • 국내 AI 신약 개발 기업은 초기 단계에 집중되어 있고 해외 진출에 한계가 있어, 정부는 이들의 해외 경쟁력 강화를 위한 전략을 모색하고 있습니다.
  • 전문가들은 국내 AI 신약 개발 산업 발전을 위해 데이터 개방과 표준화가 중요하다고 강조합니다.

AI 신약 개발은 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 신약을 개발할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 한국 정부가 이 분야에 대한 지원을 확대하고 전략을 수립하는 것은 매우 긍정적입니다. 특히 국내 기업들이 초기 단계를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추도록 지원하는 것이 중요하다고 생각합니다. 데이터 개방과 표준화는 AI 신약 개발의 핵심 요소이며, 정부와 기업이 협력하여 이 부분을 발전시켜야 할 것입니다.

구글 AI 전문가 “5년 내 AI 없이 신약 못 만든다”

  • 막스 야더버그 Isomorphic Labs CAIO는 인공지능이 5년 안에 신약 개발에 필수적인 요소가 될 것이며, 인간의 능력을 뛰어넘는 혁신적인 솔루션을 만들어낼 것이라고 예측합니다.
  • Isomorphic Labs는 특정 분야에 국한된 현재의 인공지능 모델의 한계를 넘어, 모든 질병, 표적, 약물 형태에 적용 가능한 다재다능한 인공지능 엔진 개발에 집중하고 있습니다.
  • 이 회사는 AlphaGo가 바둑에서 전략을 짜는 방식과 유사하게, 화학적 가능성을 지능적으로 탐색하고 유망한 후보 물질을 생성할 수 있는 ‘생성 모델’과 ‘AI 에이전트’를 개발 중입니다.
  • 야더버그는 인공지능이 큰 가능성을 제공하지만, 약물 역학 및 독성을 예측하려면 AlphaFold와 같은 6가지 정도의 추가적인 기술적 돌파구가 필요하다고 추정합니다.
  • Isomorphic Labs는 제약 회사와 협력하고 있으며, 인공지능 기반 신약 개발의 혁신을 촉진하기 위해 학제간 환경을 조성하고 있습니다.
  • AI의 잠재력: AI는 신약 개발 과정을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 시간과 비용을 절감하고, 더 효과적인 치료법 개발에 기여할 수 있습니다.
  • 다양한 적용 가능성: Isomorphic Labs의 접근 방식은 특정 질병에 국한되지 않고, 다양한 질병과 약물 형태에 적용 가능한 AI 엔진을 개발하는 데 초점을 맞추고 있어, AI의 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.
  • 기술적 도전 과제: 약물 역학 및 독성 예측과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 추가적인 기술적 발전이 필요하며, 이는 AI 신약 개발의 현실적인 한계를 보여줍니다.
  • 협력의 중요성: 제약 회사와의 협력 및 학제간 환경 조성은 AI 신약 개발의 성공적인 발전을 위해 필수적입니다.

미래 신약개발 승패는 ‘AI 기술력’

신약 개발 분야에서 AI 기술에 대한 수요 증가를 다루고 있으며, AI가 어떻게 비용과 시간을 절감하면서 약물 개발의 기술적 역량을 향상시킬 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.

  • 탄탄한 기술력을 가진 전통 제약 회사와 데이터 AI 플랫폼 기술을 보유한 AI 기반 기업 간의 협력이 잠재적인 신약 후보 물질 식별 효율성을 향상시키는 데 중요한 전략으로 강조됩니다.
  • 한국에서 AI의 약물 개발 역할은 아직 초기 단계이지만, 대웅제약이 AI를 활용하여 비만, 당뇨병 및 항암 치료제에 대한 활성 물질을 성공적으로 식별한 사례와 같이 가시적인 성공 사례가 있습니다.
  • 글로벌 AI 기반 약물 개발 시장은 상당한 성장이 예상되며, 2028년까지 시장 규모가 48억 9,360만 달러에 달할 것으로 예상되며 연간 성장률은 40.2%입니다.
  • 한국 정부는 제약 회사와 기관 간의 데이터 공유 및 협력을 촉진하여 AI 기반 약물 개발을 강화하는 K-Melody와 같은 프로젝트를 통해 이러한 추세를 적극적으로 지원하고 있습니다.

허깅 페이스, 3D 프린팅 가능한 로봇 팔 ‘SO- 101’ 내놓아

AI 개발자 플랫폼 회사인 허깅 페이스가 3D 프린팅으로 만들 수 있는 새로운 로봇 팔 ‘SO-101’을 출시했다는 소식을 전합니다.

  • SO-101은 물건을 집어 옮기거나 기본적인 집안일을 할 수 있으며, 이전 모델인 SO-100의 후속 제품입니다.
  • 허깅 페이스는 ‘더 로봇 스튜디오’와 협력하여 SO-101을 개발했으며, 다른 로봇 관련 회사들과도 협력했습니다.
  • SO-101은 SO-100보다 조립이 빠르고, 모터가 향상되었으며, 카메라를 통해 레고 블록을 집어 보관통에 넣는 등의 동작을 학습할 수 있습니다.
  • SO-101의 기본 가격은 100달러부터 시작하지만, 옵션 및 관세로 인해 가격이 다양할 수 있습니다.
  • 허깅 페이스는 로봇 사업 확장을 위해 폴렌 로보틱스를 인수했으며, 휴머노이드 로봇 ‘리치 2’의 개발도 진행하고 있습니다.

허깅 페이스가 로봇 팔을 출시하고 로봇 사업을 확장하는 것은 흥미로운 움직임입니다. 특히 3D 프린팅 기술을 활용하여 로봇 팔을 만들 수 있다는 점은 로봇 산업의 접근성을 높이고, 더 많은 사람들이 로봇 기술을 활용할 수 있게 할 가능성을 보여줍니다. 또한, 휴머노이드 로봇 ‘리치 2’ 개발을 통해 허깅 페이스가 AI 개발 플랫폼을 넘어 로봇 하드웨어 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있을지 기대됩니다.

수륙양용 기동정찰로봇, 초소형 자폭드론시스템 등에 총 1134억원 투자

민군기술협력사업 2025년도 시행계획에 대해 다루고 있습니다.

  • 총 1134억 원을 투자하여 수륙양용 이동형 정찰 로봇, 초소형 자폭 드론 시스템 등 132개의 개발 과제를 지원하는 내용을 담고 있습니다.
  • 계획의 주요 내용은 AI, 반도체, 로봇, 드론 등 핵심 기술 개발에 집중 투자하여 국방력을 강화하고, 민군 협력을 통해 첨단 기술을 국방 분야에 적용하며, 미국과의 국방 협력을 강화하고, 수출 지원 및 핵심 산업 인력 양성에 힘쓰는 것입니다.
  • 기술 혁신의 가속화: AI, 반도체, 로봇, 드론과 같은 첨단 기술에 대한 투자는 국방 기술 혁신을 가속화하고, 미래 전장에 대비하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
  • 민군 협력의 중요성 증대: 민군기술협력사업은 국방 분야에 민간의 혁신적인 기술을 도입하여 국방력 강화에 기여할 수 있습니다.
  • 국방 수출 경쟁력 강화: 개발된 기술들이 국방 수출 확대로 이어질 수 있으며, 이는 국가 경제에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 미국과의 협력 강화: 미국과의 국방 협력 강화는 안보 환경 변화에 대응하고, 기술 교류를 통해 국방력을 한층 더 강화하는 데 도움이 될 것입니다.

샤오미, ‘휴대폰용 추론 모델’ 오픈 소스 출시…”동급 딥시크·큐원 모델 능가”

샤오미가 휴대폰에 탑재할 수 있는 오픈 소스 추론 모델인 ‘미모-7B(MiMo-7B)’ 제품군을 출시했다는 내용을 다루고 있습니다.

  • 샤오미는 깃허브를 통해 ‘미모-7B’ 제품군을 오픈 소스로 공개했으며, 이 모델은 매개변수 70억개의 소형모델(sLM)로, 오픈AI의 ‘o1-미니’에 맞먹는 성능을 내며, ‘딥시크’와 ‘큐원’ 등을 능가한다고 강조했습니다.
  • ‘미모-7B-RL’은 수학 및 코드 추론 작업에서 o1-미니와 유사한 성능을 보이며, 일부 벤치마크에서는 ‘딥시크-증류-7B-RL’ 및 ‘큐원 2.5-32B-RL-제로’를 능가하는 결과를 보였습니다.
  • 이번 공개에는 기본 모델, SFT 모델, 기본 모델에서 학습된 RL 모델, SFT 모델에서 학습된 RL 모델 등 4가지 모델이 포함되었습니다.
  • 샤오미는 25조 개의 토큰을 학습하고 13만 개의 수학 및 코드 문제를 통해 RL을 실행했으며, 이 모델은 작은 크기로 개발되어 온디바이스나 엣지 AI에 적합합니다.

아마존, 자체 LLM 최상위 버전 ‘노바 프리미어’ 발표…소형 모델 학습에 적극 투입

아마존의 최첨단 AI 모델 ‘Nova Premier’에 대한 기사 내용입니다.

  • Nova Premier는 텍스트, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있으며 아마존의 AI 개발 플랫폼인 Bedrock에서 사용할 수 있습니다.
  • 복잡한 컨텍스트를 이해하고, 여러 단계를 계획하며, 다양한 도구와 데이터 소스를 활용할 수 있습니다.
  • 한 번에 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있지만, 코딩, 수학 및 과학 벤치마크에서의 성능은 Google의 Gemini 2.5 Pro보다 낮습니다.
  • 아마존은 ‘증류’ 프로세스를 통해 Nova Premier를 사용하여 더 작은 모델을 훈련할 계획입니다.

아마존이 Nova Premier를 통해 멀티모달 AI 모델 시장에서 경쟁력을 확보하려는 것으로 보입니다. 특히, 100만 토큰을 처리할 수 있는 능력은 긴 문맥을 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 데 강점을 가질 수 있음을 시사합니다. 하지만, 코딩, 수학, 과학 분야에서의 성능이 경쟁 모델보다 낮다는 점은 개선해야 할 부분입니다. 아마존이 Nova Premier를 활용하여 더 작은 모델을 훈련하려는 전략은 비용 효율성을 높이고 다양한 애플리케이션에 적용하기 위한 것으로 판단됩니다.

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