본문 바로가기

전체 글149

뇌를 디지털로 옮길 수 있을까? 신경-AI 인터페이스의 첫걸음 마인드 업로딩은 가능할까? 뇌와 AI를 연결하려는 초기 시도들인간의 뇌를 디지털 형식으로 복제한다는 개념, 즉 마인드 업로딩(Mind Uploading)은 오랫동안 공상과학의 영역이었습니다.하지만 최근 신경과학과 인공지능의 발전은 이 개념이 현실화될 가능성을 조금씩 보여주고 있습니다.이 글에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 초기 사례들을 살펴보고,신경 신호가 어떻게 AI 시스템과 연결되고 해석되는지를 설명합니다.또한 여전히 해결해야 할 기술적·윤리적 장벽과 앞으로의 발전 방향도 함께 조망합니다.인간의 생각을 읽는 기술: BCI의 기본 원리신경-AI 인터페이스의 핵심은 뇌파, 즉 뉴런의 전기 신호를 포착해AI가 해석할 수 있는 데이터로 변환하는 데 있습니다.BCI는 일반적으로 EEG(뇌파 측정), EC.. 2025. 8. 7.
프로그래밍 LLM의 자동 디버깅 루프, 어디까지 왔나? 최신 연구 동향 총정리 LLM 기반 자동 디버깅 루프는 어떤 방식으로 발전하고 있을까?최근 프로그래밍 분야에서 대형언어모델(LLM)을 활용한 자동 디버깅 루프 기술이 주목받고 있습니다. 반복적인 오류 수정 과정을 스스로 학습하고 개선하는 LLM의 능력은 기존 개발자 워크플로우를 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 자동 디버깅 루프의 개념부터 최신 연구 동향, 그리고 앞으로의 전망까지 폭넓게 살펴보겠습니다.자동 디버깅 루프란 무엇인가요?자동 디버깅 루프란 LLM이 코드 오류를 자동으로탐지하고 수정한 후 다시 검증하는 절차를 반복하는 과정을 말합니다.과거에는 개발자가 직접 로그를 분석하거나 테스트 케이스를 만들어야 했지만,이제는 GPT 기반 모델이 이 과정을 자동화하여효율성과 정확성이 크게 향상되고 있습니다.연구는 어디서.. 2025. 8. 7.
전기 절약하는 AI의 비밀, 전력 효율 파운데이션 모델 이야기 AI도 전기를 아껴야 하는 시대, 지속가능한 인공지능이란 무엇일까요?AI는 세상을 바꾸고 있지만, 그 뒤에는 막대한 에너지 소비가 숨어 있습니다.이제는 성능만큼이나 효율이 중요한 시대입니다.그 해답은 전력 효율에 초점을 맞춘 지속가능 AI에 있으며,그 중심에는 파운데이션 모델 구조의 진화가 자리하고 있습니다.이 글에서는 지속가능 AI의 필요성과 전력 효율적인 파운데이션 모델의 구조,그리고 AI 기술이 어떻게 더 친환경적으로 나아갈 수 있는지를 살펴보겠습니다.지속가능한 AI란 무엇인가요?지속가능한 AI는 단순히 성능을 목표로 하지 않고,환경적인 영향을 줄이는 방향으로 설계된 인공지능을 의미합니다.전력 소비를 줄이고, 탄소 배출을 감소시키며, 자원 활용을 극대화하는 데 초점이 있습니다.최근에는 AI의 학습 .. 2025. 8. 6.
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.

티스토리툴바