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AI

1. AI

1.1 정의와 중요성

AI는 기계가 인간처럼 학습하고 추론하며 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추는 기술입니다. 말하자면 학습, 추론, 자율성을 가진 인공적인 뇌입니다. 그래서 AI를 알면 좋은 이유는 단순히 기술 이상으로 우리 삶과 경제를 혁신적으로 변화시키는 잠재력을 갖고있기 때문입니다. 생산성을 향상시키고 새로운 산업과 일자리를 창출해 주니깐요. 잃을수도 있겠지만, AI가 가져오는 새로운 일자리가 있을거라 굳게 믿고 싶습니다.

1.2 AI가 변화시키는 산업과 일상

여기저기서 이미 AI가 산업을 많이 변화시키고 있습니다. 네임드 회사들은 지게차를 쓰지 않고 로봇이 부품을 옮기기도 합니다. 더 나아가서 품질검사 같은 경우도 AI를 통해 검수하고 있습니다. 해당 지식을 현업 개발자가 아닌 이상 구체적으로 알기엔 현대사회는 너무 바쁘고 변화가 빠릅니다. 다만, 큰 틀에서 넓게 알 고 있으면 세상을 바라보는 눈이 확장될 수는 있습니다. AI가 변화시키는 산업을 업태를 기준으로 나눠봤습니다.

  1. 제조업 (Smart Factory)
  • 공정 자동화: Siemens MindSphere, GE Predix
    • 공정 데이터 수집 및 분석, 생산 효율 최적화
  • 예측 유지보수: IBM Maximo, Uptake
    • 설비 고장 예측, 유지보수 계획 수립
  • 품질 검사: Landing AI, Neurala
    • 비전 AI 기반 불량 감지
  1. 도매업 (Wholesale)
  • 수요 예측: Blue Yonder, Llamasoft
    • 재고/발주 최적화
  • 물류 최적화: Route4Me, LogiNext, GreyOrange
    • 창고 내 로봇 및 경로 AI 최적화
  1. 소매업 (Retail)
  • 고객 응대: Kore.ai, Zendesk AI, Forethought
    • 챗봇, 자동응답 시스템
  • 리스크 분석: DataRobot, H2O.ai
    • 트렌드 예측, 매출 분석
  • POS 연동: Shopify AI, Square AI
    • 고객 행동 분석, 마케팅 자동화
  1. 서비스업
  • 개인화 추천: Amazon Personalize, Algolia Recommend
    • 고객 기반 추천 시스템
  • 무인 매장 운영: Standard AI, Trigo
    • CCTV 기반 무인 계산 및 출입 관리
  • 재고 관리: Zebra SmartLens, ClearMetal
    • 실시간 재고 추적 및 자동 보충
  1. 건설업
  • 경로 최적화: Gong.io, Trimble AI
    • 건설 장비의 효율적 이동
  • 자율 장비: Built Robotics, SafeAI
    • 굴착기, 불도저 자율 운전
  • 자재 관리: Versatile, Procore AI
    • 자재 흐름 자동 추적
  1. 운수업 (물류/교통)
  • 경로 추천: OptimoRoute, Project44
    • 실시간 교통 기반 경로 설정
  • 수요 예측: FourKites, C3 AI Supply Chain
    • 차량 운행 및 배차 계획
  1. 농업
  • 정밀 농업: John Deere See & Spray, Prospera, Taranis
    • 드론/센서 기반 작황 관리
  • 자동화: Blue River Technology, FarmWise
    • 자동 파종, 제초, 수확
  • 공급망 최적화: Ceres Imaging, Agremo
    • 유통 경로 및 생산량 예측
  1. 정보통신업
  • 네트워크 최적화: Aria Networks, Juniper Mist AI
    • 트래픽 분석 및 부하 분산
  • AI 통신 비서: Dialpad AI, Symbl.ai
    • 회의 요약, 콜 분석
  • 사이버보안: Darktrace, Vectra AI
    • 이상 탐지 및 실시간 위협 대응
  1. 부동산업
  • 부동산 가치 평가: Zillow Zestimate, HouseCanary
    • 시세 자동 예측
  • 가상 투어: Matterport, EyeSpy360
    • 3D 모델링 기반 투어 제공
  • 거래 자동화: Proptech AI CRM, REimagineHome
    • 계약 자동화, 고객 관리 자동화
  1. 예술업
  • 창작 도구: Runway ML, Suno AI, AIVA, D-ID, Kaiber
    • 영상, 음악, 캐릭터 생성
  • 맞춤 콘텐츠: ChatGPT, Copy.ai, Jasper
    • 글, 블로그, SNS 콘텐츠 자동 작성
  • 복원 및 보존: DeepArt, AI GigaGAN
    • 이미지 복원, 고화질화
  • 가상 퍼포먼스: Zepeto, Vroid, K-pop AI 아바타
    • 가상 캐릭터 기반 공연

2. AI 기본 개념

2.1 머신러닝

AI의 한 분야로, 데이터에서 학습하여 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 작업을 수행하도록 시스템을 설계

  1. 지도 학습
  • 입력 데이터와 그에 대한 정답을 학습
  • 주요 알고리즘 : 회귀, 분류
  • 예시 : 이메일 스팸 분류, 주택 가격 예측
  1. 비지도 학습
  • 정답 없이 데이터의 패턴이나 구조를 학습
  • 주요 알고리즘 : 군집화, 차원 축소
  • 예시 : 고객 그룹화, 데이터 시각화
  1. 강화 학습
  • 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습.
  • 주요 개념: 상태, 행동, 보상
  • 예시 : 게임 플레이, 로봇의 자율주행
  1. 활용 분야
  • 의료 : 질병 진단, 약물 발견
  • 금융 : 사기 탐지, 주식 예측
  • 교통 : 자율주행, 교통량 예측
  • 전자상거래 : 추천 시스템, 고객 행동 분석
  • 이미지 및 음성처리 : 얼굴, 음성 인식

2.2 딥러닝

딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 사용하여 복잡한 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 인간 뇌의 신경망을 모방한 구조로 대량의 데이터와 높은 연산 능력을 활용하여 성능을 극대화합니다.

  1. 인공 신경망
  • 특징 : 딥러닝의 기본 구조
  • 할용 : 데이터 예측 및 분석
  1. 합성곱 신경망
  • 특징 : 이미지 처리에 특화
  • 활용 : 얼굴 인식, 객체 탐지
  1. 순환 신경망
  • 특징 : 시계열 데이터 및 순차 데이터 처리
  • 활용 : 자연어 처리, 음성 인식
  1. 트랜스포머
  • 특징 : Attention 메커니즘을 통한 병렬처리
  • 활용 : 언어모델(GPT, BERT), 번역
  1. 생성적 적대 신경망
  • 특징 : 데이터 생성에 특화
  • 활용 : 이미지 생성, 콘텐츠 제작

2.3 작동 원리

  1. 데이터 : AI 는 데이터 기반으로 작동
  2. 알고리즘 : 데이터를 분석하고 학습하는 수학적 모델
  3. 컴퓨팅 파워 : 고속 연산을 위한 CPU/GPU 활용
  4. 피드백 : 결과를 기반으로 성능을 지속적으로 개선

3. 최신 AI 기술 동향

3.1 생성형 AI

  • 정의: 기존 데이터 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 음성, 동영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술.
  • 원리: 딥러닝 모델(예: 트랜스포머 구조)을 사용하여 대규모 데이터에서 패턴을 학습.

3.2 컴퓨터 비전과 NLP 기술

  1. 멀티 모달 AI : 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 기술
  2. 비디오 분석 : 동영상에서 자막 생성, 동작 인식 및 설명 생성
  3. AR/VR : 텍스트 정보를 이미지에 통합하여 증강 현실 구현

3.3 엣지 컴퓨팅

  1. 스마트홈, 자율주행차, 헬스케어 웨어러블, 산업 자동화

3.4 AI와 블록체인

블록체인은 AI의 데이터 보안 및 투명성을 강화하고, AI는 블록체인의 자동화된 스마트 계약과 데이터 처리 효율을 개선하는 역할을 합니다.

예: AI를 통한 거래 검증 및 예측 분석, 블록체인을 통한 데이터 보안 강화.

3.5 IOT 융합

  1. 엣지 AI : 로컬장치에서 실시간 처리
  2. AI 기반 데이터 분석 및 예측 : 빅데이터 분석, 예측 유지보수
  3. IOT와 AI의 융합을 통한 자동화
  4. AI와 IOT 결합을 통한 실시간 의사결정
  5. IOT 보안 강화

4. 결론 및 미래전망

4.1 AI의 미래 가능성

개인적인 생각으로는 AI가 다양한 산업군에 포진되어 있을 것이라 생각합니다. 근데 그 속도는 어떻게 될지 세상 그 어떤 누구도 예측할 수 없다고 생각합니다. 일론머스크도 10여년 전에 자율주행 자동차 보급이 90%가 넘을 것이라 호언장담을 했습니다. 하지만 지금 자율주행 자동차 기능이 탑재된 자동차를 운전하는 사람이 주변에 몇명되는지 살펴보길 바랍니다. 생각보다 사람은 관성이 몸에 베어있으면 원래 쓰던걸 쓰려는 성향이 강합니다.

그럼에도 불구하고 모든 산업군에 점진적으로 도입되고 있다는 것은 자명한 사실입니다. 그래서 이러한 변화에 발맞춰 틈틈이 어떤 기술이 계속 발전되어 가는지 공부하는 것 또한 중요한 요소라고 생각합니다.

4.2 개인과 기업이 대비해야 할 것

제 개인적인 생각은 어느정도 얕은 지식으로 알고는 있다가 필요하다고 확신이 들면 본인에게 필요한 기술을 습득하면 됩니다. 미리 공부하는 것에 시간투자하는 것보다 더 중요한 우선순위 높은 업무가 많을테니깐요. 이상입니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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