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뉴럴 렌더링과 볼류메트릭 비디오: 상용화는 얼마나 가까워졌을까? 몰입형 콘텐츠의 미래: 뉴럴 렌더링과 볼류메트릭 비디오가 산업을 어떻게 바꾸고 있는가최근 메타버스, XR, 가상 스튜디오 기술의 발전으로뉴럴 렌더링과 볼류메트릭 비디오 기술이 상용화 단계에 접어들고 있습니다.이 기술들은 기존의 3D 그래픽을 넘어 현실 세계를 실시간으로 재현하며,방송, 게임, 스포츠, 디지털 휴먼 등 다양한 산업을 변화시키고 있습니다.이번 글에서는 각 기술의 현재 수준, 실제 활용 사례,그리고 앞으로의 과제를 살펴보겠습니다.뉴럴 렌더링이란? AI가 만들어내는 초현실적인 시각 경험뉴럴 렌더링은 실제 영상을 딥러닝 모델로 학습해새로운 시점에서 실사 수준의 이미지를 생성하는 기술입니다.기존 렌더링은 구조화된 3D 데이터를 기반으로 하지만,뉴럴 렌더링은 실제 세계의 데이터를 AI가 해석해자유로운.. 2025. 8. 6.
보고, 이해하고, 행동하는 AI: VLA 모델과 Embodied AI의 미래 VLA와 Embodied AI는 무엇이며 왜 주목받고 있는가?AI는 이제 단순히 텍스트나 이미지를 이해하는 것을 넘어보고(Visual), 말하고(Language), 행동(Action)할 수 있는 존재로 진화하고 있습니다.이러한 변화를 주도하는 것이 바로 Vision Language Action(VLA) 모델과Embodied AI(체화된 인공지능)의 부상입니다.이 글에서는 이 두 기술의 원리, 차이점, 그리고 향후 발전 방향을 살펴보며,인공지능의 새로운 지평을 어떻게 열어가고 있는지를 알아보겠습니다.VLA란 무엇인가? 멀티모달 AI의 정점VLA(Vision-Language-Action) 모델은시각 정보(Vision), 언어 정보(Language),그리고 행동 정보(Action)를 하나의 통합 구조로 처리하.. 2025. 8. 5.
개인정보 보호형 LLM 기술: FHE와 차등 프라이버시의 진화 FHE와 차등 프라이버시(DP), LLM에 어떻게 적용되는가?생성형 AI의 활용이 폭발적으로 증가하면서 개인정보 보호에 대한 우려도 커지고 있습니다.특히 대규모 언어 모델(LLM)은 민감한 개인 정보를 학습하거나 노출할 수 있어,프라이버시 보호 기술의 도입이 점점 더 필수적이 되고 있습니다.이 글에서는 대표적인 프라이버시 보호 기술인 FHE(완전 동형 암호)와Differential Privacy(차등 프라이버시)를 중심으로, 이들이 LLM과 결합될 때의 기대 효과,구조적 특징, 기술적 한계 등을 자세히 살펴봅니다.LLM에서 개인정보가 더 민감하게 다뤄지는 이유LLM은 방대한 데이터셋을 학습하면서 개인 메시지, 이메일, 의료기록 등민감한 정보까지 포함할 수 있습니다.이는 예기치 않은 출력이나 공격에 의해 .. 2025. 8. 5.
AI-NFV의 부상: 통신망 가상화와 인텐트 기반 네트워크 자동화의 핵심 기술 AI가 통신망 자동화와 만나면 어떤 변화가 일어날까요?통신 인프라가 점점 더 복잡하고 다양해짐에 따라, 기존의 수작업 중심 운용 방식은 한계에 도달하고 있습니다. 이러한 배경에서 등장한 기술이 바로 NFV(Network Function Virtualization, 네트워크 기능 가상화)이며, 최근에는 AI를 융합한 AI-NFV가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI-NFV의 개념, 핵심 기술, 그리고 인텐트 기반 자동화가 통신망 운영에 어떤 혁신을 가져오는지 살펴보겠습니다.NFV의 기본 개념과 한계NFV는 네트워크 기능을 하드웨어 장비에서 소프트웨어 기반으로 전환하여,가상화된 환경에서 유연하게 운영할 수 있게 해주는 기술입니다.하지만 자동화 측면에서는 여전히 한계가 있습니다.설정, 운영, 장애 처리 등 .. 2025. 8. 4.
2025년 상반기 오픈웨이트 LLM 정리: 오픈소스 속도전의 승자는? 상반기 공개된 핵심 오픈소스 LLM은 무엇이 있었을까?2025년 상반기에는 수많은 오픈웨이트 대형 언어모델이 출시되며글로벌 오픈소스 AI 경쟁이 본격적으로 가속화되었습니다.메타, 미스트랄, 코히어 같은 빅테크뿐 아니라각국의 연구기관까지 참전하며 경쟁 열기가 뜨겁습니다.이 글에서는 상반기 주요 모델들의 출시 배경과 기술적 특징,시장 반응, 앞으로의 트렌드를 정리합니다.메타의 LLaMA 3: 본격적인 오픈소스 선언2025년 4월, 메타는 LLaMA 3를 출시하며오픈소스 경쟁에 다시 불을 붙였습니다.8B와 70B 파라미터 버전으로 제공된 이 모델은GPT-4에 근접한 성능을 보이며연구자들 사이에서 큰 주목을 받았습니다.이전 LLaMA 2보다 추론 속도와 정확도가 개선되었고,다양한 벤치마크 테스트에서 높은 점수를.. 2025. 8. 4.
합성 데이터로 학습 편향 줄이기: Synthetics 2.0 시대의 도래 왜 Synthetics 2.0은 생성형 AI 개발의 필수 요소가 되었을까?2025년 하반기, 생성형 AI 분야에서 가장 주목받는 키워드 중 하나는 바로 ‘합성 데이터’입니다.최근 AI 분야의 핫 이슈인 Synthetics 2.0의 도입 배경과 그 의미를 깊이 다룹니다. 2025년 글로벌 AI 토픽의 중심에는 단순히 데이터의 양을 늘리는 데서 한 걸음 더 나아가, 현실을 반영한 합성 데이터, 즉 Synthetics 2.0이 있습니다. 최신 알고리즘과 고도화된 데이터 디자인이 결합된 Synthetics 2.0은 실제 데이터의 한계와 편향을 극복하며,AI 모델의 성능과 공정성을 동시에 끌어올리는 시니어 R&D의 필수 솔루션으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 Synthetics 2.0을 통한 AI 훈련 품질 .. 2025. 8. 3.

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