자전거 타기를 처음 배울 때 넘어지면서 균형 잡는 법을 몸으로 익히듯, 인공지능도 무수한 실패를 통해 스스로 정답을 찾아가는 방법이 있다. 바로 알파고와 자율주행 자동차를 탄생시킨 핵심 기술인 강화학습이다. 기존의 머신러닝이 사람이 미리 다듬어놓은 정답 데이터를 외우는 방식이었다면, 강화학습은 인공지능이 스스로 가상 환경과 부딪치며 얻은 경험 데이터를 가공하여 최적의 행동 전략을 세우는 진일보한 기술이다. 강화학습의 핵심은 보상과 패널티라는 통계적 시스템에 있다. 자율주행 자동차를 예로 들면, 차선 안에 머물거나 목적지에 무사히 도착하면 더하기 점수를 받고, 장애물과 충돌하거나 차선을 벗어나면 빼기 점수를 받도록 알고리즘이 설계된다. 인공지능은 매 순간 카메라와 센서로 수집된 엄청난 양의 시각 데이터를 전처리하여 현재 상태를 수치화하고, 무작위로 행동을 취해본다. 그리고 그 결과로 얻어진 점수들을 수학적으로 계산하여, 미래에 가장 높은 보상을 받을 수 있는 확률적 경로를 스스로 업데이트한다. 이 과정에서 발생하는 수백만 번의 시행착오 데이터는 결코 의미 없는 실패의 기록이 아니다. 인공지능은 이 방대한 오답 데이터를 가공하여 어느 상황에서 어떤 행동이 유리한
우리가 스마트폰으로 사진을 찍을 때 인공지능이 자동으로 사람의 얼굴이나 풍경을 인식하는 것은 이제 일상이 되었다. 컴퓨터는 인간처럼 눈으로 세상을 보는 것이 아니라 사진을 수많은 숫자의 집합으로 받아들인다. 이러한 이미지 데이터를 효과적으로 가공하고 분석하여 사물을 식별해내는 핵심 기술이 바로 합성곱 신경망, 즉 CNN이다. 이미지는 수천, 수만 개의 작은 점인 픽셀로 이루어져 있으며 각 픽셀은 색상 정보를 담은 숫자로 표현된다. CNN의 첫 번째 단계는 이 거대한 숫자 판에서 유의미한 특징을 찾아내는 전처리 과정이다. 필터라고 불리는 작은 격자가 이미지를 훑으며 선, 면, 대각선과 같은 기초적인 시각 정보를 추출한다. 이 과정에서 복잡한 원본 데이터는 사물의 특징만 강조된 정제된 데이터로 변환된다. 추출된 특징들은 여러 층의 신경망을 거치며 더욱 구체화된다. 처음에는 단순한 직선이나 곡선을 구분하던 데이터가 층을 깊게 통과할수록 눈, 코, 입과 같은 구체적인 형태를 형성하게 된다. 이는 마치 화가가 밑그림을 그리고 점차 세부 묘사를 더해가는 과정과 유사하다. 데이터 사이언티스트들은 이 과정에서 데이터의 크기를 줄여 핵심 정보만 남기는 풀링 작업을 통해 분석
중소벤처기업부가 중소기업과 소상공인의 정책지원 신청서류를 절반 가까이 줄이고, 인공지능(AI) 기반 통합지원 플랫폼을 오는 5월부터 시범 운영한다. 중기부는 17일 세종시에서 열린 이재명 대통령 주재 국무회의에서 ‘중소기업·창업·소상공인 원스톱 지원체계’ 구축방안을 보고했다. 2025년 기준 중소기업 지원사업 신청 시 기업이 직접 제출해야 하는 서류는 평균 9개, 사업계획서 제한 분량은 평균 14장 수준이다. 중기부는 올해부터 제출서류를 평균 9개에서 4.4개로 50% 이상 감축한다. 행정정보 연계를 통해 사업자등록증, 재무제표 등은 자동 수집하고, 개인정보 제공 동의서는 온라인 체크로 대체한다. 또 기업 심사에 불필요한 서류는 폐지하거나 선정된 기업만 제출하도록 개선한다. 사업계획서 분량도 평균 14장에서 9.4장으로 30% 이상 줄일 계획이다. AI는 사업계획서 초안 작성에도 활용된다. 사업계획 키워드를 입력하면 업종, 업력, 지역 등 기업 정보와 지원사업 평가지표, 양식을 학습해 맞춤형 초안을 제공한다. 중기부는 5월부터 기업마당과 중소벤처24를 통합하고 AI를 접목한 ‘중소기업 통합지원 플랫폼’을 시범 운영한다. 현재는 중소벤처기업진흥공단, K-Sta
운전대에서 손을 떼고 도로를 달리는 자율주행 자동차는 더 이상 영화 속 상상이 아니다. 스스로 차선을 변경하고 신호등을 인식하며 보행자를 피해 멈춰 서는 자동차의 핵심은 세상을 정확하게 인지하는 눈을 가지는 것이다. 일반적인 카메라 렌즈만으로는 밤눈이 어둡거나 갑작스러운 역광에 취약하다는 한계가 있다. 이 한계를 극복하고 자율주행차에 완벽한 시야를 제공하는 기술이 바로 라이다 센서와 데이터 시각화이다. 라이다 센서는 빛을 쏘아 올려 그것이 물체에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 장치이다. 자동차 지붕이나 범퍼에 장착된 라이다는 1초에 수백만 번의 레이저 펄스를 360도 전 방향으로 발사한다. 이때 돌아오는 레이저의 신호들은 엑셀 표와 같은 단순한 수치 데이터가 아니라 공간상의 좌표를 가진 무수히 많은 점의 형태로 수집된다. 이 거대한 점들의 집합을 데이터 과학에서는 포인트 클라우드라고 부른다. 하지만 수백만 개의 점이 입력되었다고 해서 인공지능이 즉시 눈앞의 물체가 사람인지 가로수인지 구분할 수 있는 것은 아니다. 안전한 주행을 위해서는 이 점들을 3차원 입체 지도로 가공하여 시각화하는 과정이 필수적이다. 포인트 클라우드 데이터를 시각화 화면에
네이버·카카오·구글 등 주요 포털을 중심으로 생성형 AI(인공지능) 기반 e커머스 경쟁이 본격화되면서 기존 e커머스 업체들이 긴장하고 있다. 장기적으로 AI 플랫폼과 e커머스 업계의 전략적 제휴가 이뤄질 경우 업계 판도가 흔들릴 수 있다는 전망이 나온다. 업계에 따르면 네이버와 카카오는 최근 AI 에이전트 서비스를 출시하고 일정 관리, 쇼핑, 결제, 예약 등을 개인 맞춤형으로 수행할 수 있도록 AI 기술을 고도화하고 있다. 해외에서도 아마존, 오픈AI, 구글, 퍼플렉시티 등이 AI 쇼핑 에이전트 시장을 두고 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 ‘쇼핑 AI 비서’는 이용자의 취향과 검색 이력을 반영해 상품 추천과 결제까지 자동으로 수행한다. 탐색과 가격 비교 등 결제 이전 단계가 크게 단축되면서 소비자는 더 빠르게 구매 결정을 할 수 있고 쇼핑 경험도 개선될 것으로 기대된다. 이 같은 변화는 기존 e커머스 구조에도 영향을 줄 것으로 보인다. 소비자가 직접 검색하고 가격과 품질을 비교해야 했던 기존 방식과 달리 AI가 최적의 상품을 추천하는 구조가 확산되면서 e커머스 시장의 전환점이 될 수 있다는 분석이 나온다. 특히 AI가 어떤 제품을 추천하느냐가 중요해지면서 e커머
과학기술정보통신부가 비용 부담 없이 자유롭게 활용할 수 있는 오픈소스 인공지능(AI)·소프트웨어 생태계 확산을 위해 관련 지원 사업을 본격 추진한다. 산업 현장에서 실제로 활용 가능한 AI 서비스 개발을 촉진하고, 국내 기업이 주도하는 오픈소스 기반 기술 생태계를 강화하겠다는 취지다. 과학기술정보통신부는 4일 제조·서비스 산업 현장에서 활용되는 AI 서비스를 개발하는 데 필요한 소프트웨어를 국내 기업이나 기관 주도로 개발하고 이를 오픈소스로 공개하는 지원 사업을 시작한다고 밝혔다. 이를 통해 기업들이 안전하게 오픈소스를 활용할 수 있도록 돕고, 산업 전반에 AI 기술 확산을 가속화하는 것이 목표다. 이번 사업의 지원 규모는 총 92억 원이다. 지원 대상은 클라우드, 데이터 품질 관리, 딥러닝, 취약점 발견 등 다양한 기술 분야에 걸쳐 있으며, 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션과 서비스 개발 및 사업화를 지원한다. 정부는 오픈소스의 강점인 비용 절감, 개발 시간 단축, 협력 기반 기술 발전 등의 장점을 바탕으로 기업들이 보다 빠르게 AI 서비스를 개발하고 시장에 출시할 수 있도록 지원할 계획이다. 특히 산업 현장에서 활용 가능한
[사진=GS샵 제공] 국내 홈쇼핑 시장에 인공지능(AI) 가상 모델이 실제 사람 못지않은 모습과 자연스러운 움직임으로 등장해 화제다. GS샵은 2026년 2월 23일 방송에서 AI 모델 ‘재이’를 선보이며 기존 홈쇼핑의 한계를 넘는 새로운 쇼핑 경험을 만들었다. ‘재이’는 단발머리에 남색 블라우스를 입은 세련된 모습으로 시청자들의 시선을 사로잡았다. 실제 사람처럼 정교한 표정과 제스처를 보여주며, 상품 설명과 홍보를 맡아 몰입감을 더했다. 이번 AI 모델 도입은 GS샵이 자체 개발한 생성형 AI 앱을 활용한 결과물로, 기획부터 제작까지 전 과정에 AI를 적극 활용한 케이스다. 실무자가 AI를 통해 직접 실시간 콘텐츠를 만들 수 있어 방송 기획의 유연성이 대폭 향상됐다. 이에 따라 소비자들은 보다 생생하고 친근한 홈쇼핑을 경험할 수 있게 됐다. KT알파 쇼핑도 생성형 AI를 적용한 방송을 통해 시청자의 몰입도를 크게 높이는 전략을 펼치고 있다. 실제 백화점 쇼핑 공간에 있는 것처럼 가상현실(VR)을 결합해 다양한 상품을 소개하며, AI가 쇼핑 어드바이저 역할을 하는 콘텐츠도 제작 중이다. 홈쇼핑과 첨단 AI 기술의 융합이 국내 유통산업의 새로운 성장 동력으로
우리가 매일 인터넷에 남기는 댓글, 쇼핑몰의 상품 후기, 소셜 미디어의 짧은 글들은 모두 소중한 데이터이다. 하지만 이런 글들은 숫자로 딱 떨어지는 표와 달리 형태나 규칙이 정해져 있지 않다. 이처럼 일정한 규격이 없는 데이터를 비정형 데이터라고 부른다. 컴퓨터는 숫자는 계산하기 쉽지만 사람의 복잡한 언어는 바로 이해하지 못한다. 그래서 이 거친 비정형 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 다듬고 길들이는 과정이 필요한데 이를 텍스트 마이닝이라고 한다. 텍스트 마이닝의 대표적인 활용 방법 중 하나가 바로 감성 분석이다. 수만 개의 상품 리뷰를 사람이 일일이 읽고 좋은지 나쁜지 판단하려면 엄청난 시간이 걸릴 것이다. 하지만 감성 분석 기술을 활용하면 텍스트 속의 단어들을 분석해 사람들이 긍정적인지, 부정적인지, 혹은 중립적인 감정을 느끼는지 순식간에 분류할 수 있다. 예를 들어 최고, 추천, 만족 같은 단어가 많으면 긍정으로 분류하고 최악, 실망, 환불 같은 단어가 나오면 부정으로 파악하는 원리이다. 이렇게 가공된 감성 데이터는 파이 차트나 막대그래프 등 다양한 형태로 시각화되어 나타난다. 기업은 이 시각화된 자료를 보고 새롭게 출시한 상품에 대한 대중의
2016년 이세돌 9단을 꺾은 알파고는 바둑의 모든 수를 외워서 둔 것이 아니다. 스스로 수만 번의 대국을 두며 이기는 법을 깨우쳤다. 이런 독특한 학습 방식을 데이터 과학에서는 '강화학습'이라고 부른다. 원리는 우리가 집에서 강아지를 훈련시키는 것과 매우 비슷하다. 강아지가 "손!"이라는 말에 맞춰 손을 내밀면 간식(당근)을 주고, 엉뚱한 행동을 하면 간식을 주지 않거나 가볍게 꾸짖는(채찍) 방식이다. 인공지능도 마찬가지다. 컴퓨터에게 슈퍼마리오 같은 게임을 시킨다고 가정해 보자. 처음에는 AI가 아무것도 모르기 때문에 제자리에서 점프만 하거나 곧바로 적에게 부딪혀 게임이 끝난다. 이때 개발자는 '점수 획득'이나 '레벨 통과'라는 보상을 설정하고, '캐릭터 사망'이나 '시간 초과'라는 벌칙을 준다. AI는 처음에는 무작위로 버튼을 마구 눌러보지만, 우연히 앞으로 갔더니 점수가 오르는 것을 발견하면 그 행동을 더 자주 하려고 한다. 반대로 낭떠러지로 떨어져 점수가 깎이면 그 행동을 피하게 된다. 이 과정에서 가장 중요한 핵심은 '시행착오'이다. 강화학습 AI는 수백만 번 실패하고 넘어지면서, 보상을 최대화할 수 있는 최적의 움직임을 스스로 찾아낸다. 사람이
요즘 챗GPT와 같은 인공지능이 사람처럼 자연스럽게 대화하는 것을 보면 마치 안에 사람이 들어있는 것 같은 착각이 든다. 하지만 이 기술의 핵심은 마법이나 자아가 아니라 철저히 수학적인 확률 계산이다. 이를 전문 용어로 거대 언어 모델이라고 부른다. AI가 글을 쓰는 방식은 친구와 빈칸 채우기 놀이를 하는 것과 매우 비슷하다. 예를 들어 "오늘 급식 메뉴는 정말 [ ? ]"라는 문장이 있다고 해보자. 빈칸에 들어갈 말로 맛있다, 맛없다, 매웠다 등은 확률이 아주 높지만, 갑자기 비행기다, 책상이다 같은 단어가 올 확률은 거의 0에 가깝다. AI는 인터넷에 있는 수억 개의 문장 데이터를 학습하여, 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 따라오는 것이 가장 자연스러운지 통계적으로 계산해 둔 상태다. 우리가 질문을 던지면 AI는 그 질문의 문맥을 파악한 뒤, 다음에 올 수 있는 수만 가지 단어 중에서 가장 확률이 높은 단어를 하나씩 선택해서 이어 붙인다. 이것은 마치 수많은 단어 카드를 펼쳐 놓고, 현재 상황에 가장 알맞은 카드를 주사위 굴리듯 확률에 따라 뽑는 과정의 연속이다. 즉, AI는 문장을 한 번에 완성하는 것이 아니라, 앞 단어를 보고 뒷 단어를 예측하는 과정을
주말에 스마트폰으로 영상 하나를 클릭했을 뿐인데, 정신을 차려보니 서너 시간이 훌쩍 지나간 경험이 누구나 한 번쯤은 있을 것이다. 내가 좋아할 만한 영상을 귀신같이 찾아내 계속해서 보여주는 이 마법 같은 기술의 정체는 바로 '추천 알고리즘'이다. 도대체 컴퓨터 프로그램이 어떻게 나보다 내 취향을 더 잘 알고 있는 것일까. 가장 대표적인 원리는 '비슷한 취향을 가진 사람들을 연결하는 것'이다. 이를 데이터 과학 용어로 '협업 필터링'이라고 부른다. 원리는 간단하다. 만약 학생 A와 학생 B가 평소에 비슷한 게임 영상을 즐겨 봤다고 가정해 보자. 그런데 학생 B가 최근에 새로 나온 요리 예능 영상을 아주 재미있게 끝까지 시청했다. 그러면 알고리즘은 A와 B의 취향 패턴이 비슷하다는 것을 근거로, A에게도 그 요리 영상을 슬며시 추천 목록에 띄운다. 나와 비슷한 행동 패턴을 보인 수만 명의 데이터를 분석해, 내가 좋아할 확률이 높은 미지의 콘텐츠를 골라내는 방식이다. 하지만 단순히 어떤 영상을 클릭했는지만 보는 것은 아니다. 알고리즘은 훨씬 더 정교한 데이터를 수집한다. 영상을 클릭하고 나서 10초 만에 껐는지 아니면 끝까지 시청했는지, 영상을 보다가 잠시 멈췄는
[사진=과기정통부] 대한민국의 인공지능(AI) 산업 발전과 안전한 활용을 위한 법적 기틀이 될 '인공지능 기본법'이 내일(22일)부터 전면 시행된다. 정부는 법 시행 초기 발생할 수 있는 혼란을 최소화하기 위해 "규제보다는 현장 적응을 우선"하는 기조를 강조하며, 기업의 부담을 줄이고 산업 진흥에 무게를 싣겠다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 법 시행을 하루 앞두고, 위반 기업에 대해 "조사를 아예 하지 않겠다"고 선언하며 산업 활성화에 대한 강력한 의지를 피력했다. 이는 기업들이 AI 기술을 개발하고 활용하는 데 있어 과도한 규제로 인해 발목 잡히는 일이 없도록 하겠다는 정부의 정책 방향을 명확히 보여주는 부분이다. AI 기본법은 궁극적으로 인공지능 진흥을 위한 법안을 폭넓게 마련하여 창작물의 쉬운 보급과 AI 기술의 완벽화에 기여하려는 의도를 담고 있는 것이다. 이번 AI 기본법은 크게 투명성, 안전성, 그리고 인간의 기본권에 큰 영향을 미칠 수 있는 '고영향(고위험) AI'라는 세 가지 축을 중심으로 규제가 마련되었다. 특히 자율주행 4레벨 이상과 같은 분야는 고영향 AI로 분류되어 더욱 엄격한 관리 대상이 될 전망이다. 하지만 이러한 규제는 AI 산업
고용노동부가 생성형 인공지능(AI) 등 신기술 확산에 대응해 국가직무능력표준(NCS)을 전면 개편한다. 산업 구조 변화에 맞춰 신규 직무를 신설하고 기존 표준을 대폭 보완함으로써, 현장 중심의 인재 양성 기반을 강화하겠다는 취지다. 노동부는 2025년에 신규 개발한 6개 국가직무능력표준과 개선·보완한 57개 표준을 16일 확정·고시한다고 밝혔다. 국가직무능력표준은 산업 현장에서 직무 수행에 필요한 지식·기술·태도를 체계적으로 정리한 기준으로, 기업의 직무 중심 인사관리와 교육·훈련, 자격제도 전반에 활용되고 있다. 이번 개편에서는 인공지능 활용 확대와 융복합 직무 수요 증가를 반영해 ‘생성형AI엔지니어링’, ‘AIoT 운영플랫폼 구축’, ‘차량용 제어기 소프트웨어 개발’ 등 총 6개 직무가 새롭게 국가직무능력표준으로 개발됐다. 해당 직무들은 향후 중소·중견기업을 포함한 산업 전반에서 인력 수요가 지속적으로 확대될 것으로 전망되는 분야다. 아울러 산업 현장의 요구를 반영해 ‘클라우드 플랫폼 구축’, ‘보안 엔지니어링’, ‘3D프린팅 소재 개발’ 등 57개 국가직무능력표준이 개선·보완됐다. 이와 함께 ‘가전기기개발’ 등 4개 소분류를 ‘전자기기개발’로 통합해 표
[사진제공=러쉬] 최근 뷰티 업계에 인공지능(AI) 기술 도입이 가속화되는 가운데, 러쉬코리아가 AI를 활용한 개인 맞춤형 헤어 컨설테이션 서비스 'AI 러쉬 살롱' 베타 버전을 출시하였다. 이는 고객의 특성과 니즈에 최적화된 제품을 추천하며 개인 맞춤형 뷰티 시대를 본격적으로 열었다는 평가이다. 'AI 러쉬 살롱'은 러쉬코리아가 AI 기술을 활용하여 처음으로 선보이는 개인 맞춤형 컨설테이션 및 제품 큐레이션 서비스이다. 기존 오프라인 매장에서 제공하던 전문적인 헤어 컨설팅을 AI 기술과 접목하여 온라인에서도 동일한 수준의 맞춤형 경험을 제공하는 것이 특징이다. 이는 고객들이 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서든 자신의 헤어 상태에 맞는 제품을 추천받을 수 있게 함으로써 편의성을 대폭 향상시키는 데 목적이 있다. 이 서비스는 고객이 자신의 헤어 상태를 직접 진단하거나, AI가 사진을 분석하여 두피와 모발 상태를 파악하는 방식으로 운영된다. AI는 이 데이터를 기반으로 고객에게 가장 적합한 샴푸, 컨디셔너, 헤어 트리트먼트 등 다양한 제품을 추천하며, 심층적인 컨설팅 내용을 함께 제공한다. 이를 통해 고객은 수많은 제품들 사이에서 헤매지 않고 자신에게 꼭
[사진=와이즈에이아이] 인공지능(AI) 기반 의료 커뮤니케이션 플랫폼 전문기업 와이즈에이아이가 대규모 언어 모델(LLM)을 탑재한 차세대 아웃바운드 솔루션 'AI 통화(AI Call)' 서비스를 공식 출시하며 의료 분야의 AI 전환을 선도하고 있다. 이 서비스는 AI가 환자에게 직접 전화를 걸어 진료 상담과 예약을 진행하는 능동적인 기능으로, 기존 솔루션의 성과를 바탕으로 의료기관의 운영 효율과 수익 증대에 결정적인 역할을 할 것으로 기대를 모은다. 와이즈에이아이는 이미 치과 전용 플랫폼 '덴트온(DentOn)'과 진료과별 AI 솔루션 '에이유(AiU)'를 통해 전국 400여 개 병·의원에 AI 자동화 솔루션을 공급하며 독보적인 입지를 구축했다. 실제로 이들 솔루션을 도입한 병원들은 평균 매출 34.5% 증가, 콜 응답률 27% 개선, 운영비 15% 절감 등의 놀라운 성과를 입증했다. 특히, 치과 A 병원의 경우, AI 아웃바운드 전화를 통해 스케일링 예약 유도 캠페인을 진행한 결과, 단 37일 만에 총 91건의 예약을 성공시키며 전년 대비 5~10%의 매출 상승에 기여했다. 이는 AI가 단순 업무를 넘어 직접적인 수익 창출의 영역으로 들어섰음을 보여주는 핵