잘먹고, 잘벌고, 잘놀기.

베수비오 화산 두루마리: 2,000년 만에 깨어나는 고대 문서이탈리아 남부, 79년의 어느 날고대 로마의 번영을 자랑하던 도시 헤르쿨라네움. 이곳은 폼페이처럼 베수비오 화산의 분출로 인해 하루아침에 잿더미로 변했습니다. 하지만, 이 폐허 속에서 기적처럼 살아남은 보물이 있습니다. 바로 **베수비오 화산 두루마리(Vesuvius Scrolls)**입니다.1. 베수비오 화산 두루마리란?이 두루마리는 1752년, 한 로마 시대 빌라에서 발견된 약 1,800여 개의 고대 문서입니다. 학자들은 이곳이 고대 철학자들의 도서관이었을 가능성이 높다고 보고 있습니다. 하지만 문제는…이 두루마리들은 완전히 탄화되어 펴는 것조차 불가능한 상태였습니다. 섭씨 500도가 넘는 화산재에 휩싸인 결과, 종이나 양피지가 아니라 숯덩..

VPP(가상 발전소, Virtual Power Plant)란?VPP(Virtual Power Plant)는 여러 개의 분산된 소규모 발전원(태양광, 풍력, 배터리 저장장치 등)을 하나의 발전소처럼 운영하는 시스템입니다. • 개별 발전소를 AI 및 데이터 분석 기술로 통합 관리하여 전력 생산과 소비를 최적화함. • 기존 대형 발전소와 달리 실시간으로 전력 수요와 공급을 조절할 수 있어 전력 효율을 극대화하고, 신재생 에너지 활용도를 높이는 역할을 함.📊 VPP에서 데이터 분석이 필요한 이유VPP는 실시간으로 전력 생산·소비를 최적화해야 하므로 데이터 분석이 필수적입니다. 1. 전력 수요 예측 • 과거 데이터, 날씨, 계절 패턴을 분석하여 전력 소비량을 예측. • 예측이 정확할수록 전력 낭비를 줄이고 안정..

VPP(가상 발전소, Virtual Power Plant)란?VPP(Virtual Power Plant)는 여러 개의 분산된 소규모 발전원(태양광, 풍력, 배터리 저장장치 등)을 하나의 발전소처럼 운영하는 시스템입니다. • 개별 발전소를 AI 및 데이터 분석 기술로 통합 관리하여 전력 생산과 소비를 최적화함. • 기존 대형 발전소와 달리 실시간으로 전력 수요와 공급을 조절할 수 있어 전력 효율을 극대화하고, 신재생 에너지 활용도를 높이는 역할을 함.📊 VPP에서 데이터 분석이 필요한 이유VPP는 실시간으로 전력 생산·소비를 최적화해야 하므로 데이터 분석이 필수적입니다. 1. 전력 수요 예측 • 과거 데이터, 날씨, 계절 패턴을 분석하여 전력 소비량을 예측. • 예측이 정확할수록 전력 낭비를 줄이고 안정..

멀티모달 인공지능(Multimodal AI)은 텍스트, 이미지, 영상, 음성, 센서 데이터 등을 동시에 활용하여 더욱 정교한 분석과 의사 결정을 지원하는 기술입니다. 제조업에서는 생산성 향상, 품질 관리, 예지 보전(예방 정비), 자동화 및 최적화 등의 영역에서 활용되고 있습니다.✅ 최신 멀티모달 AI 적용 분야 (제조업 개선)1️⃣ 비전 AI + 센서 데이터 기반 품질 검사 자동화🔹 주요 기술: 머신비전, 딥러닝, 멀티모달 데이터 융합🔹 활용 사례: • 기존에는 이미지(카메라) 기반 품질 검사를 활용했으나, 최근에는 다양한 센서 데이터(열화상, 진동, 음향, 분광 센서 등)를 AI와 결합하여 불량 감지 정확도를 높이고 있습니다. • 예: 반도체 제조, 자동차 부품 검사, 섬유 및 식품 생산에서 멀티..

**팔란티어 테크놀로지스(Palantir Technologies, PLTR)**는 빅데이터 분석 및 인공지능(AI) 기반 소프트웨어를 제공하는 미국의 IT 기업입니다. 정부 및 기업 고객을 대상으로 데이터 분석 플랫폼을 개발하며, 특히 방위산업 및 금융, 의료 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.1. 회사 개요 • 설립: 2003년 • 본사: 미국 콜로라도주 덴버 • CEO: 알렉스 카프(Alex Karp) • 상장: 2020년 9월 (NYSE: PLTR) • 시가총액: (최신 정보 필요, 업데이트 가능)팔란티어는 원래 CIA 산하 벤처캐피털 In-Q-Tel의 지원을 받아 설립되었으며, 초기에는 군사 및 정보기관을 위한 데이터 분석 소프트웨어 개발에 집중했습니다. 현재는 민간 기업 및 상업 부문으로 확..

LWM(Large World Model)은 얀 르쿤(Yann LeCun)이 제안한 개념으로, 기존의 대형 언어 모델(LLM)과는 다른 방식으로 인공지능을 발전시키기 위한 새로운 접근법입니다. 그는 현재 AI가 단순한 패턴 인식에 의존하고 있으며, 인간처럼 세계를 이해하고 예측하는 능력이 부족하다고 지적합니다. LWM은 이러한 한계를 극복하기 위한 모델로, 인간과 유사한 수준의 추론 능력과 직관을 갖춘 AI를 목표로 합니다.1. LWM(Large World Model)이란?LWM은 “거대한 세계 모델”이라는 의미로, AI가 언어뿐만 아니라 물리적 환경과 시공간적 맥락까지 이해하도록 하는 모델입니다. 현재의 LLM(예: GPT-4, Gemini)은 텍스트 데이터를 학습하여 언어적 패턴을 인식하는 데 뛰어나지..

휴머노이드 산업: 인공지능과 로봇 공학의 융합, 미래의 혁신적인 변화인공지능(AI)과 로봇 공학의 융합이 가져올 혁신 중 하나는 휴머노이드 로봇입니다. **휴머노이드 로봇(Humanoid Robots)**은 인간의 외형과 행동을 모방한 로봇으로, 인간의 작업을 대체하거나 보조하는 역할을 합니다. 이 산업은 단순히 로봇 공학을 넘어, 인간-기계 상호작용, 의료, 서비스 산업, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.이번 글에서는 휴머노이드 산업에 대해 전문가적인 관점에서 다루어보겠습니다.휴머노이드 로봇이란?휴머노이드 로봇은 기본적으로 인간의 형태를 갖춘 로봇으로, 일반적으로 두 팔과 두 다리를 가지고 있으며, 얼굴과 몸짓 등을 통해 인간과 유사한 상호작용을 할 수 있습니다. 휴머노이드..

AI가 드디어 물리적인 현실로 나오고 있습니다. 이러한 것들을 모두 묶어 일컫는 용어가 physical AI입니다.Physical AI: 물리적 세계와 연결된 인공지능의 미래현대의 인공지능(AI)은 이미 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 중 하나가 바로 Physical AI입니다. Physical AI는 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 로봇 공학, 자율 주행 차량, 스마트 제조, 스마트 홈, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 활용될 수 있습니다. 물리적 환경을 인식하고, 그에 따라 반응하거나 행동을 취하는 AI 시스템이 바로 Physical AI입니다. 지금부터 이 흥미로운 기술에 대해 자세히 알아보겠습니다.Physical AI란 무엇인가?Physical AI는 이..

**파운데이션 모델(Foundation Model)**은 다양한 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 음성 인식 등의 AI 작업을 수행할 수 있는 거대한 사전 학습 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 태스크에 대해 **전이 학습(Transfer Learning)**을 통해 쉽게 적응할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 최근 파운데이션 모델은 GPT-3, GPT-4와 같은 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM), 비전 모델(Vision Model), 멀티모달 모델(Multimodal Model) 등으로 대표됩니다.파운데이션 모델의 주요 특징 1. 거대한 크기파운데이션 모델은 수십억 개 이상의 파라미터를 포함하는 대형 모델입니다. 이는 모델이 데이터에서 풍부한 표현을 학습할..

설비 성능 차이 원인 분석 방법: 인공지능 관점에서 접근하기설비 성능 차이 분석은 제조 및 공정 관리에서 중요한 과제입니다. 특히 대규모 데이터가 생성되는 스마트 팩토리 환경에서는 인공지능(AI) 기반의 분석 방법을 활용하면 더 효과적으로 문제를 진단하고 해결할 수 있습니다. AI 관점에서 설비 성능 차이 원인을 분석하는 주요 방법들을 살펴보겠습니다.1. 데이터 수집 및 전처리AI 기반 분석의 첫 단계는 고품질의 데이터 수집과 전처리입니다. • 센서 데이터 수집: 온도, 압력, 전력 소비 등 설비의 다양한 운영 데이터를 실시간으로 수집합니다. • 데이터 전처리: 노이즈 제거, 결측치 보정, 이상값 처리 등을 통해 분석 정확도를 높입니다.예시: 이상치 탐지 기법을 사용하여 센서 오작동으로 인한 데이터를 사..