Å« ¿øÀÌ ±×·ÁÁø Àܵð¹ç À§¸¦ ¿ ¸í ³²ÁþÇÑ ¿îµ¿º¹ Â÷¸²ÀÇ »ç¶÷µéÀÌ Á¤½Å¾øÀÌ ¶Ù¾î´Ù´Ñ´Ù. Æнº¸¦ ÁÖ°í ¹ÞÀ¸¸ç ¿ø À§¿¡ ¼¼¿öÁø ¸·´ë »çÀÌ·Î °øÀ» Áý¾î³ÖÀ¸·Á ¾Ö¾²´Â ¸ð½ÀÀÌ Èí»ç Å©¸®ÄÏ °°±âµµ ÇÏ´Ù. ³¯¾Æ´Ù´Ï´Â °ø ¸ð¾çÀº ¹Ì½ÄÃ౸³ª ·°ºñÀÇ ±×°Í°ú ¶È ´à¾Ò´Ù. À̵éÀº ½¯»õ ¾øÀÌ ¿òÁ÷ÀÌ°í ¹Ù»Ú°Ô ¿òÁ÷ÀÌ´Â ½ºÆ÷Ã÷, ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®(Speedgate)¸¦ Áñ±â´Â ÁßÀÌ´Ù.
AI°¡ ½ºÆ÷Ã÷¸¦ ¹ß¸íÇÏ´Ù
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®´Â ÄÄÇ»ÅÍ Çϵå¿þ¾î¸¦ °³¹ßÇÏ´Â ¡®¿£ºñµð¾Æ(Nvidia)¿Í ±¤°í ¹× µðÀÚÀÎ ´ëÇà ȸ»ç ¡®¾ÆÄ«(AKQA)¡¯°¡ Çù¾÷ÇÏ¿© °³¹ßÇÑ »õ·Î¿î À帣ÀÇ ½ºÆ÷Ã÷´Ù. µÎ ȸ»ç´Â ·°ºñ, ÇÏÅ°, Ã౸, Å©¸®ÄÏ µî 400Á¾·ù°¡ ³Ñ´Â ½ºÆ÷Ã÷¿¡¼ ¼öÁýÇÑ 7000°³°¡ ³Ñ´Â ±ÔÄ¢À» ¼øȯ ½Å°æ¸Á ³×Æ®¿öÅ©(Recurrent Neural Networks, RNNs)¿Í ½ÉÃþ µ¹¸²Çü »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á ³×Æ®¿öÅ©(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, DCGAN)¿¡ ÀÔ·ÂÇÏ¿© ÀÚ»çÀÇ ÀΰøÁö´ÉÀ» ÇнÀ½ÃÄ×´Ù.
RNNs´Â ÀÔ·ÂµÈ Á¤º¸¸¦ Çؼ®ÇÒ ¶§ °ú°Å¿¡ ÀÔ·ÂÇÑ ±â¾ï Á¤º¸¸¦ ºÒ·¯¿Í ÂüÁ¶ÇÏ´Â ¹æ½ÄÀÌ´Ù. DCGANÀº ÀÔ·ÂµÈ Á¤º¸¸¦ ¹ÙÅÁÀ¸·Î ±×°Í°ú ¸Å¿ì À¯»çÇÑ °¡Â¥ Á¤º¸¸¦ ¸¸µé°í À̸¦ Æò°¡ÇÏ´Â °úÁ¤À» ¹Ýº¹ÇÏ¿© ½ÇÁ¦¿Í ¸Å¿ì À¯»çÇÑ ´ëüÀ縦 »ý»êÇÏ´Â µ¶¸³Àû ÇнÀ¹ýÀÌ´Ù.
ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¸¸µç ½ºÆ÷Ã÷, ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¸¦ ½ÇÁ¦·Î Ç÷¹ÀÌÇغ¸°í ÀÖ´Ù. (Ãâó: AKQA)
¿¬±¸ÀÚµéÀº µÎ °¡Áö ¹æ½ÄÀ» ÅëÇØ Á¾ÀüÀÇ ½ºÆ÷Ã÷¿Í À¯»çÇÏÁö¸¸ Á¶±Ý¾¿ ´Ù¸¥ õ °³ÀÇ ½ºÆ÷Ã÷¸¦ »õ·Ó°Ô âÁ¶Çس´Ù. ÀΰøÁö´ÉÀÌ Á¦¾ÈÇÑ Ãµ °³ÀÇ »õ·Î¿î ½ºÆ÷Ã÷ Áß ½ÇÁ¦·Î Àΰ£ÀÌ Ç÷¹ÀÌÇÒ ¸¸ÇÑ °ÍÀº ¸î °³ µÇÁö ¾Ê¾Ò´Ù. ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¹ÞÀº Á¤º¸´Â ¿À·ÎÁö ½ºÆ÷Ã÷ ±ÔÄ¢»ÓÀ̾ú±â ¶§¹®¿¡ Àΰ£ÀÇ ¾ÈÀüÀ̳ª È°µ¿ ´É·ÂÀ» °í·ÁÇÒ ¼ö ¾ø¾ú±â ¶§¹®ÀÌ´Ù.
¹Ý´ë·Î È°µ¿·®ÀÌ ³Ê¹« Àû¾î Ç÷¹ÀÌÇØ ºÃÀÚ Àç¹Ì¾øÀ» °ÍÀÌ »·ÇÑ ±ÔÄ¢µµ ¹®Á¦¿´´Ù. ¿¬±¸ÁøÀº ÀΰøÁö´ÉÀÇ Á¦¾ÈÀ» °ËÅäÇÑ ÈÄ ½ÇÁ¦·Î Ç÷¹ÀÌÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¿ °¡Áö ½ºÆ÷Ã÷¸¦ ¼±º°Çß´Ù. ±×Áß ¼¼ °¡Áö¸¦ »Ì¾Æ ½ÇÁ¦·Î Ç÷¹ÀÌÇغ» ÈÄ ÃÖÁ¾ÀûÀ¸·Î ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¸¦ Â÷¼¼´ë ½ºÆ÷Ã÷·Î ³«Á¡Çß´Ù.
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¸¦ Áñ±â´Â ¹æ¹ý
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®´Â ·°ºñ, Ã౸, Çڵ庼, Å©¸®ÄÏÀ» Çѵ¥ ¼¯Àº µíÇÑ ½ºÆ÷Ã÷´Ù. 6¸íÀÇ Çʵå Ç÷¹À̾ ÇÑ ÆÀÀ» ÀÌ·ç°í 7ºÐ¾¿ 3¹øÀÇ ÇǸ®¾îµå¸¦ °ÅÃÄ ÃÑ 21ºÐ µ¿¾È °æ±â¸¦ ÁøÇàÇÑ´Ù. Ç¥ÁØ ÇÊµå ±Ô°ÝÀº Æø 18m, ±æÀÌ 58mÀÌÁö¸¸ Ã౸³ª ·°ºñó·³ »óȲ¿¡ µû¶ó ¾î´À Á¤µµ Á¶Á¤ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
¾ÕÀ¸·Î ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ® Àü¿ë °øÀ» °³¹ßÇÒ ¿¹Á¤ÀÌÁö¸¸ Áö±ÝÀº ¿¬½À¿ë ·°ºñ°øÀ» »ç¿ëÇÏ°í ÀÖ´Ù. ·°ºñ°øÀ» ´øÁ®¼ ÆнºÇϰųª ¹ß·Î Â÷´Â µ¿ÀÛÀÌ ÁÖµÈ È°µ¿ÀÌ´Ù. ¼ÕÀ¸·Î ÁÖ°í¹Þ´Â Æнº´Â ¹Ýµå½Ã Ç÷¹À̾îÀÇ °¡½¿º¸´Ù ³·Àº ³ôÀÌ¿¡¼ Ãâ¹ßÇØ¾ß ÇÑ´Ù. ¹ß·Î Â÷´Â °æ¿ì¿¡´Â Ưº°ÇÑ Á¦ÇÑÀ» µÎÁö ¾Ê´Â´Ù. ÇÑ Ç÷¹À̾î´Â 3ÃÊ ÀÌ»ó °øÀ» ¼ÒÀ¯ÇÒ ¼ö ¾ø´Ù. ªÀº ¼ø°£ ´Ù¾çÇÑ »óȲÀ» ¿°µÎ¿¡ µÎ°í ½Ã°£¿¡ Âѱâ¸ç Ç÷¹ÀÌÇØ¾ß Çϱ⠶§¹®¿¡ ¡®½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¡¯¶õ À̸§ÀÌ ºÙ¾ú´Ù.
Çʵå À§ ¼¼ °÷¿¡ Å« ¿øÀ» ±×·Á ³Ö´Â´Ù. ¿ì¸® Æí Áø¿µ¿¡ Çϳª, »ó´ëÆí Áø¿µ¿¡ Çϳª, ±×¸®°í ±× »çÀÌ °¡¿îµ¥¿¡ Çϳª¾¿ÀÌ´Ù. ±×¸®°í ±×·Á ³ÖÀº ¿ø À§¿¡ °¢°¢ 1.8m ³ôÀÌÀÇ ¸·´ë ÇÑ ½ÖÀ» ¼¼¿î´Ù. »ó´ë¹æ Áø¿µÀÇ ¸·´ë »çÀÌ¿¡ ½¸À» ½ÃµµÇØ °øÀÌ ±×»çÀ̸¦ Åë°úÇÏ¸é µæÁ¡ÀÌ´Ù. ¸·´ë »çÀÌ¿¡´Â ÇÑ ¸íÀÇ ¼öºñ¼ö¸¦ ¼¼¿ö ³õÀ» ¼ö ÀÖ´Ù. ¹æÇâ¿¡ °ü°è ¾øÀÌ ¸·´ë »çÀÌ·Î °øÀ» Åë°ú½ÃÅ°¸é 2Á¡À» ¾ò°í, ±× °øÀ» ¹Ý´ëÆí¿¡ À§Ä¡ÇÑ ¾Æ±º ¼±¼ö°¡ ¹Þ¾Æ ÀçÂ÷ Áý¾î³ÖÀ¸¸é 3Á¡À» ¾ò´Â´Ù.
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ® °æ±âÀåÀÇ ¸ð½À. (Ãâó: AKQA)
´Ù¸¸ µæÁ¡À» À§Çؼ´Â ¹Ýµå½Ã ±×º¸´Ù ¾Õ¼ Áß¾Ó ¿ø¿¡ ¼¼¿öÁø ¸·´ë »çÀ̸¦ Åë°ú½ÃÄÑ¾ß ÇÑ´Ù. Áß¾Ó¿¡ ±×·ÁÁø ¿ø ¾È¿¡´Â ¾î¶°ÇÑ Ç÷¹À̾ ÃâÀÔÇÒ ¼ö ¾ø±â ¶§¹®¿¡ Áß¾Ó ¿øÀ» µÑ·¯½Î°í Ä¡¿ÇÑ Àü·« ½Î¿òÀÌ ÆîÃÄÁø´Ù.
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¿Í AI ½ºÆ÷Ã÷ÀÇ ¹Ì·¡
µå·Ð ·¹À̽º´Â Àü ¼¼°èÀûÀ¸·Î Å« Àα⸦ ²ø°í ÀÖ´Ù. Àüµ¿ ÀÌ·ûÂ÷, ¼¼±×¿þÀ̸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Æú·Îµµ ¸Å´Ï¾ÆÃþÀ» Áß½ÉÀ¸·Î Á¡Á¡ ÀÚ¸®¸¦ Àâ´Â Ãß¼¼´Ù. »õ·Î¿î ±â¼úÀ» È°¿ëÇÏ¿© Á¾Àü°ú´Â ´Ù¸¥ À帣ÀÇ ½ºÆ÷Ã÷¸¦ °³¹ßÇÏ´Â »ç·Ê¸¦ ¾î·ÆÁö ¾Ê°Ô ã¾Æº¼ ¼ö ÀÖ´Ù. ±×Áß¿¡¼µµ »ç¶÷ÀÌ ¾Æ´Ñ AI°¡ °í¾ÈÇس´ٴ Á¡¿¡¼ ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®´Â Ưº°ÇÏ´Ù.
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®¸¦ °³¹ßÇÑ ¾ÆÄ«´Â ¹Ì±¹ ¿À¸®°ÇÁÖ¸¦ ±â¹Ý »ï¾Æ ¾Æ¸¶Ãß¾î ¸®±×¸¦ ¿î¿µÇÒ °èȹÀÌ´Ù. ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ® º¸±ÞÀ» À§ÇØ Àü¿ë ȨÆäÀÌÁö¸¦ °³¼³ÇÏ¿© ¿î¿µ ÁßÀÌ¸ç ½ºÆ÷Ã÷ÆÀÀ» â´ÜÇÏ°í ¿î¿µÇÏ·Á´Â ¸¹Àº »ç¶÷¿¡°Ô Àü¿ë Ç÷§ÆûÀ» Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù.
½ºÇǵå°ÔÀÌÆ®´Â ¹Ì·¡¿¡ AI°¡ °í¾ÈÇØ ³¾ ¼ö¸¹Àº ½ºÆ÷Ã÷¿Í ³îÀÌ ¹®È°¡ ¾î¶°ÇÑ °úÁ¤À» °ÅÃÄ ´ëÁß ÀÎÁöµµ¸¦ ³ô¿©°¥Áö, °ú¿¬ ¿ì¸® »çȸ¿¡ ³ì¾Æµé¾î º¸ÆíÈÇÒ ¼ö ÀÖÀ»Áö °¡´ÆÇÒ ¼ö ÀÖ´Â Áß¿äÇÑ »ç·Ê°¡ µÉ °ÍÀÌ´Ù. AKQAÀÇ ¸»Ã³·³ ÀΰøÁö´ÉÀÌ Á¦¾ÈÇÑ ½ºÆ÷Ã÷°¡ ºü¸£°í, Àç¹ÌÀÖ°í, È°µ¿ÀûÀ̶ó¸é ¸ÓÁö¾ÊÀº ¹Ì·¡¿¡ ½ºÇǵå°ÔÀÌÆ® ÇÁ·Î ¼±¼ö°¡ µîÀåÇÒÁöµµ ¸ð¸¥´Ù. Çö´ëÀÎÀÇ »î¿¡ ¶Ç ´Ù¸¥ È°·ÂÀ» ºÒ¾î³Ö¾î ÁÙ AI ½ºÆ÷Ã÷ÀÇ ÈïÇàÀ» ±â´ëÇغ¸ÀÚ.
±Û: ÀÌÇü¼® °úÇÐÄ®·³´Ï½ºÆ®/ÀÏ·¯½ºÆ®: À̸íÇå ÀÛ°¡
* º» ÄÜÅÙÃ÷´Â Á¦1756È£ ´º½º·¹ÅÍÀÔ´Ï´Ù. ÀúÀÛ±ÇÀº Çѱ¹°úÇбâ¼úÁ¤º¸¿¬±¸¿ø(KISTI)¿¡ ÀÖ½À´Ï´Ù.