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일본 NICT, 기존 광섬유 속도 1000배로 '초고속 시대' 열다
- 최근 업계에서는 광섬유 속도 경쟁이 치열해지고 있다. 이는 전 세계적으로 인터넷 트래픽이 급증함에 따라 발생하는 현상이다. 4K, 8K 고화질 영상, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 고용량 데이터가 필요한 서비스가 증가하고 있으며, 이에 따라 빠르고 효율적인 광섬유 인프라에 대한 수요가 커지고 있다. 미국의 기술 전문 매체 톰스하드웨어(Tom's Hardware)에 따르면, 일본 국립정보통신기술연구소(NICT)와 네덜란드 아인트호벤 공과대학, 이탈리아 라퀼라 대학 연구팀이 기존 광섬유보다 1000배 빠른 초당 22.9페타비트의 전송 속도를 달성했다. 이는 지난 6월 덴마크 공과대학교와 스웨덴 예테보리에 있는 찰머스 공과대학교가 세운 10.66페타비트의 기록을 넘어서는 것으로, 광섬유 기술의 중요한 진전을 나타낸다. 연구팀은 스페이스 디비전 멀티플렉싱(Space Division Multiplexing, SDM)과 웨이브렝스 디비전 멀티플렉싱(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 두 가지 기술을 결합하여 광섬유 속도의 새로운 이정표를 세웠다. SDM은 광섬유 내의 공간을 나누어 여러 채널을 생성하여 데이터를 전송하는 기술이며, WDM은 광섬유의 다양한 파장을 활용하여 더 많은 채널을 생성하여 데이터를 전송하는 방식이다. 이 혁신적인 기술 결합을 통해 연구팀은 기존 광섬유로는 불가능했던 초당 22.9페타비트(2만2900테라바이트)의 전송 속도를 달성했다. 이는 기존 광섬유로는 1초에 100만 장의 사진을 전송하는 데 그쳤던 것에 비해 엄청난 발전이다. 새로운 기술을 사용하면 1초에 1억 장의 사진을 전송할 수 있다. 이러한 초고속 광섬유 기술의 발전은 4K 고화질 영상의 실시간 스트리밍, 자율주행차의 안정적인 제어 등, 기존에는 불가능했던 여러 분야에서의 새로운 가능성을 열어주고 있다. 이번 연구 결과는 영국 글래스고에서 열린 제49회 유럽 광통신 회의에서 발표됐다. 이 기술은 기존의 글로벌 광 연결 인프라에 통합될 수 있는 잠재력을 지니고 있으나, 현재 통신 센터에서 이를 활용하기 위해서는 새로운 장비 및 설비의 설치와 업그레이드가 필요하다. 연구팀은 "현재 새로운 광섬유 인프라는 초기 단계에 불과하지만, 미래의 전 세계적인 데이터 전송 수요를 충족하는 데 있어 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 한국, 광통신 기술 개발 투입 한편, 한국에서도 광섬유 기술에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 과학기술정보통신부 산하 한국전자통신연구원(ETRI)은 2023년부터 2027년까지 총 1000억 원을 투입해 초당 100페타비트(Pbps)급 광통신 기술 개발에 나서고 있다. 이 기술이 실현되면 기존 광섬유보다 100배 빠른 속도로 데이터를 전송할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 국내 주요 기업들도 광섬유 기술 개발에 적극적으로 투자하고 있다. SK텔레콤은 2023년부터 2025년까지 500억 원을, LG전자는 2023년부터 2027년까지 1000억 원을 각각 투자하여 초당 10Pbps급 초고속 광통신 기술 개발을 추진 중이다. 한편, 정부는 2025년까지 초고속 인터넷 보급률을 100%로 달성하기 위한 목표를 설정하고, 이를 위해 10기가(Gbps)급 광케이블망 확충과 5G 이동통신망 구축을 적극적으로 추진하고 있다. 일본 연구팀의 최근 성과는 광섬유 기술의 한계를 극복하고 초고속 데이터 전송을 가능하게 하는 데 중요한 발전으로 평가되며, 전 세계 광섬유 시장의 지속적인 성장을 예고한다.
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일본 NICT, 기존 광섬유 속도 1000배로 '초고속 시대' 열다
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구글 새 AI 제미나이, '인상적인' 시연 영상 조작 논란
- 구글이 '최고의 AI 모델'이라며 최근 공개한 '제미나이(Gemini)'의 인상적인 시연 영상이 조작 논란에 휘말렸다. 구글은 지난 7일 가장 성능이 뛰어난 AI 모델이라고 자랑하며 제미나이 출시를 발표하며 시연 영상을 공개했다. 그런데 이 시연 영상이 사전에 편집된 것으로 드러났고, 질문에 대한 답변도 기대에 미치지 못한다는 지적이 일고 있다. 미국 기술 전문 매체 테크크런치는 8일(현지시간) "구글의 새로운 AI 모델 '제미나이'가 어제 대대적으로 데뷔한 후 상반된 반응을 얻고 있다"며 가장 인상적인 제미나이 시연 영상이 사실상 조작된 것으로 밝혀지면서 구글 기술이나 진실성에 대한 사용자들의 신뢰가 떨어질 수도 있다"고 보도했다. 6분짜리 영상은 제미나이를 기반으로 한 챗봇이 사용자와 대화하면서 시각적인 그림과 물체를 인식하는 능력을 보여줬다. 사람이 종이에 펜으로 낙서에서 완성된 그림으로 진화하는 오리 스케치를 그리자 제미나이가 '새'임을 인식했고, 오리 옆에 물결 표시를 그리자 '오리'라고 답했다. 제미나이는 이어서 장난감에 대한 다양한 음성 질문에 응답하고, 그 다음에는 컵 바꾸기 게임에서 공을 추적하거나, 그림자 인형 제스처를 인식하거나, 행성 스케치를 재정렬하는 등의 기능을 시연했다. 수학 문제와 함께 오답을 낸 풀이 과정을 보여주자, 틀린 부분을 정확히 지적하고 올바른 수식도 내놓았다. 하지만 한 가지 문제가 있었다. 해당 영상은 실시간으로 이뤄진 것이 아니었다. 테크크런치는 "시연 영상은 실시간 반응이 아니라 실제로는 신중하게 조정된 텍스트 프롬프트와 정지 이미지의 연속이었으며, 실제 상호작용과는 달리 표현하기 위해 분명히 선택되고 (응답 시간이) 단축되었다"고 전했다. 예를 들어, 해당 영상의 2분 45초 부분에서 손이 조용히 일련의 제스처를 하는 것이 보여지며, 제미나이는 빠르게 '너 무슨 짓을 하는 거 알아! 가위바위보 하고 있잖아!'라고 응답했다는 지적이다. 이에 구글도 "시연은 실시간으로 진행되지 않고, 미리 준비된 이미지와 텍스트 프롬프트를 기반으로 제작됐다"며 "영상은 제미니가 멀티모달 기능으로 상호작용할 수 있다는 것을 예시적으로 묘사한 것"이라고 밝혔다. 구글은 7일 제미나이가 오픈AI의 최신 모델인 'GPT-4'보다 성능이 우수하다며 AI의 학습량에 따라 울트라, 프로, 나노의 3개 모델로 출시했다. 구글의 AI 챗봇 '바드'에 탑재된 가장 범용적인 프로그램은 제미나이 프로이다. 비즈니스 인사이더의 보도에 따르면, 사용자들은 제미나이 프로를 탑재한 바드가 올해의 오스카 시상식에서 남우주연상 수상자를 모르는 것처럼 보였다고 지적했다. 또한, 이 챗봇은 질문에 버벅거리는 것으로 보고되었다. 사용자들은 바드가 영어가 아닌 다른 언어로 답변을 요청했을 때 이를 제대로 이해하지 못하는 것 같다고 지적했다. 이 챗봇은 100여 개 언어로 서비스를 제공한다. 특히, 논란의 여지가 있는 주제에 대한 답변을 사실상 회피하는 경향이 있다. 예를 들어, 이스라엘과 팔레스타인 무장정파 하마스 간의 전쟁에 대한 최신 정보를 요청하자 '최신 정보를 얻으려면 구글 검색을 사용해보라'고 답변을 회피했다. 이는 챗GPT 프로와 마이크로소프트의 빙, 일론 머스크의 그록 등 실시간 정보를 제공하는 경쟁 챗봇들이 보다 상세한 답변을 제공하는 것과 대조적이라고 비즈니스 인사이더는 지적했다. 한편, 구글은 바드가 제공하는 답변이 다른 AI 챗봇과 마찬가지로 부정확한 정보를 포함할 수 있다고 경고하며, 사용자들에게 반드시 사실을 확인할 것을 당부했다. 제미나이의 세 가지 모델 중 인간과 비슷한 수준의 뛰어난 성능을 자랑하는 '울트라' 모델은 내년 초에 출시될 예정이다. 이에 따라, 구글이 챗GPT의 최신 언어 모델인 'GPT-4'와의 경쟁을 위해 제미나이를 성급하게 공개했다는 주장이 제기됐다. 구글 제미나이는 7일 갑작스런 공개전 외신에서는 영어 외 언어 처리 때문에 올해가 아닌 2024년 초에 공개될 예정이라는 출시 연기 소식이 있었다.
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구글 새 AI 제미나이, '인상적인' 시연 영상 조작 논란
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AI 탑재 신발 '문워커', 3배 빠른 걸음 가능
- 전통적인 동양의 축지법이 현대 기술과 만나 현실화될 날이 머지않았다. 축지법은 전설적인 능력으로, 먼 거리를 순식간에 이동하는 것을 의미한다. 이제 상상 속의 이야기가 아닌 실제로 구현될 수 있는 기술이 등장했다. 미국 텍사스주 오스틴의 지역 신문 케이엑스앤(kxan)은 최근 타임지에서 '2023년 최고의 발명품'으로 선정된 문워커(Moonwalkers)에 대해 보도했다. 오스틴에 본사를 둔 시프트 로보틱스(Shift Robotics)가 개발한 이 신발은 마치 롤러 스케이트를 연상시키지만, 내장된 모터와 인공지능(AI) 기술을 통해 사용자가 평소보다 3배 빠른 속도로 걸을 수 있게 해준다. 이 혁신적인 신발은 단순히 빠르게 이동할 수 있게 하는 것을 넘어, 일상 생활에서의 이동 효율성을 대폭 향상시킬 것으로 기대된다. 이는 기존의 이동 수단에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, 일상의 속도와 리듬에 변화를 가져올 것으로 전망된다. 시프트 로보틱스의 쉰지에 장(Xunjie Zhang) 최고경영자(CEO)는 오랫동안 개인 이동성에 대한 관심을 가지고 있었다. 장 CEO는 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)에서 로봇 공학과 이족 운동을 전공하며, 이 분야에 대한 전문 지식을 쌓았다. 그는 스쿠터와 관련된 교통사고 이후, 보행자가 스쿠터나 자전거보다 훨씬 안전하다는 사실을 인지하게 되었다. 장 CEO는 "걷는 것이 도시를 돌아다니는 가장 안전한 방법임에도 불구하고 왜 한 번도 걷지 않았는지 고민하기 시작했다"고 말했다. 이러한 생각이 문워커 개발의 초석이 되었다. kxan은 시프트 로보틱스의 문워커를 직접 테스트하며 작동 원리를 탐구했다. 이 신발은 외관상 롤러스케이트와 비슷하지만, 내장된 전동 바퀴가 사용자의 걸음마다 앞으로 나아가도록 도와준다. 사용자는 원하는 방향으로의 이동을 제어할 수 있으며, 이는 마치 공항의 무빙워크를 걷는 듯한 느낌을 준다는 설명이다. 장 CEO는 문워커의 독특한 가속 메커니즘에 대해 설명했다. 그는 "바닥에 큰 압력이 가해질 때, 신발은 동시에 가속되지만, '릴리스'와 '컨트롤 폴'이라고 불리는 단계로 전환하는 순간, 가속을 지속하기 위한 추가적인 동력 공급을 중단한다"고 말했다. 신발에 내장된 AI는 사용자의 움직임을 실시간으로 감지하여 속도를 조절한다. 사용자가 속도를 늦추면 신발도 느려지며, 반대로 속도를 높이면 신발의 속도도 증가한다. 급격한 정지나 회전과 같은 상황에서도 신발은 이 모든 것을 계산하여 최적의 반응을 제공한다. 사람의 걸음걸이는 '보행 주기'라고 부르며, 이 주기를 AI가 지속적으로 분석하고 조정한다. AI는 매초 수천 번의 계산을 수행하며, 신발의 데이터를 실시간으로 분석하고 조정한다. 장 CEO는 "우리는 매우 다양한 보행 패턴을 가진 사람들이 어떻게 함께 걷고, 각기 다른 방식으로 걷는지를 연구하며, 이를 통해 제품을 지속적으로 개선하고 있다"고 덧붙였다. 문워커 신발은 다양한 종류의 표면에서도 효과적으로 걸을 수 있도록 설계됐다. 특히, 신발의 바퀴는 균열이나 거친 지형에서도 문제가 발생하지 않도록 배치되어, 사용자가 어떤 환경에서도 안정적으로 이동할 수 있도록 한다. 이 혁신적인 신발은 해당 회사의 공식 홈페이지를 통해 구매할 수 있다. 문워커는 평균적으로 1399달러(약 184만 원)에 판매되며, 휴일에는 할인 행사가 진행될 때도 있다. 신발의 배터리는 최대 1시간 동안 사용할 수 있으며, 완전히 재충전하는 데에는 약 90분이 소요된다. 다만 몇 가지 주의 사항이 있다. 남성의 경우 270mm~300mm(미국 남성 9~12 사이즈), 여성의 경우 275mm~300mm(미국 여성 10.5~13.5 사이즈)가 돼야 하며. 최대 권장 몸무게는 99.8kg(220파운드)이다. 이 기준을 벗어나면 신발의 효율성이 떨어진다.
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AI 탑재 신발 '문워커', 3배 빠른 걸음 가능
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SK C&C, 블록체인 기반 하나증권 토큰증권 시스템 구축
- SK주식회사 C&C는 하나증권 토큰 증권 시스템 구축을 지원하기 위해 자사의 블록체인 서비스 '체인제트 ST(ChainZ Security Token)'를 제공한다고 28일 밝혔다. 체인제트는 API(응용프로그램 인터페이스) 호출만으로도 이더리움 네트워크상에서 유통할 수 있는 토큰 기반 자산을 쉽게 생성·발급·거래할 수 있는 서비스 플랫폼이다. 단 몇 번의 클릭만으로 토큰 관련 모든 서비스를 만들 수 있다고 SK㈜ C&C는 설명했다. 체인제트 ST는 사용자가 API(응용 프로그램 인터페이스) 호출을 통해 이더리움 네트워크에서 토큰 기반 자산을 쉽게 생성, 발급, 거래할 수 있도록 돕는 서비스 플랫폼이다. SK C&C에 따르면, 이 플랫폼은 몇 번의 클릭만으로 토큰 관련 서비스를 통합적으로 제공할 수 있도록 설계됐다. 또한, SK C&C는 체인제트 플랫폼을 기반으로 하나증권의 토큰 증권 시스템에 토큰 청약, 배정 및 분산 원장 서비스를 제공하여 발행 기업들을 지원할 예정이다. SK C&C는 투자자들을 위해 토큰 증권 서비스, 특히 주문 접수와 토큰 매수·매도 기능을 구현할 계획이다. 이와 함께, 토큰 증권의 원활한 발행과 유통을 지원하고 시장 상황을 실시간으로 모니터링하는 시장 감시 기능도 개발 중이다. 이러한 조치는 하나금융그룹이 지난 6월 토큰 증권 관련 컨소시엄인 '넥스트 파이낸스 이니셔티브(NFI)'에 참여하며 토큰 증권 생태계 확장에 본격적으로 나선 것과 연계된다. 이에 따라 하나증권은 토큰 증권의 발행, 유통, 자금 조달, 인프라 구축을 포함하는 종합 서비스 구축 사업을 추진하고 있다. SK주식회사 C&C의 최철 Web3&Convergence 그룹장은 "하나증권의 토큰 증권 시스템은 증권사들이 토큰 증권 서비스를 활성화하고 서로 협력하는 데 필요한 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다. 그는 또한 "증권사와 기업, 그리고 일반 투자자들이 안전하게 토큰 증권을 거래할 수 있도록 지원하는 한편, 넥스트 파이낸스 이니셔티브(NFI)를 포함한 증권사 컨소시엄 사업에도 적극적으로 협력하겠다"고 덧붙였다. 앞서 SK C&C는 지난 4월부터 토큰증권(ST) 사업 참여하고자 하는 기업들을 대상으로 'ST 올인원' 서비스를 제공하고 있다. 이 서비스는 자산 발굴, 자산 가치 평가, ST 상품 설계, 그리고 ST 발행 및 운용에 이르는 전 과정을 포함한다. 또한, ST 사업에 참여하는 기업과 기관들을 상호 연계하여 토큰 증권 생태계 구축에 적극적으로 나서고 있다. 한편, 토큰 증권(Security Token, ST)은 전통적인 금융 자산을 디지털 형태로 표현한 것이다. 이러한 토큰은 블록체인 기술을 활용하여 발행되며, 주식, 채권, 부동산 등과 같은 실물 자산이나 금융상품을 대표한다. 다시 말하면 토큰증권은 지분증권으로 대표되는 주식 등과 다르게 한정판 굿즈나 와인 등 신종 자산을 기초로 한 신종 증권을 분산 원장 기술로 디지털화한 모든 종류의 증권을 말한다. 국내 기업들이 STO사업을 본격적으로 추진함에 따라 업계에서는 이 시장이 2024년 34조원, 2030년까지 366조까지 성장할 것으로 전망했다. 우리나라에서 토큰 증권은 자본시장법의 적용을 받으며, 증권으로 간주된다. 정부는 토큰 증권과 같은 디지털 자산에 대한 규제 프레임워크를 지속적으로 발전시키고 있으며, 이는 투자자 보호, 시장 안정성, 그리고 혁신 촉진이라는 세 가지 주요 목표를 중심으로 이루어지고 있다.
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SK C&C, 블록체인 기반 하나증권 토큰증권 시스템 구축
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[퓨처 Eyes(11)] 나노와이어 '두뇌' 네트워크, "즉시 학습하고 기억" 가능성 입증
- 최근 '나노와이어 두뇌' 등 물리적 신경망의 혁신적인 발전이 주목을 받고 있다. 뇌의 뉴런이 작동하는 방식에서 영감 받은 물리적 신경망은 최근 실험에서 처음으로 즉석에서 학습하고 기억하는 것이 확인되는 단계에 이르렀다. 나노와이어 두뇌는 인공 지능(AI)과 기계 학습 분야에서 사용되는 혁신적인 기술 중 하나다. 이 개념의 핵심은 미세한 나노스케일의 와이어를 사용하여 인간 두뇌의 작동 방식을 모방하는 것이다. 다시 말하면, 나노와이어 두뇌 또는 나노와이어를 사용하는 인공 신경망은 뇌의 구조와 기능을 모방하기 위해 나노스케일의 전도성 와이어를 사용하는 첨단 기술이다. 이 기술은 신경과학과 나노기술의 교차점에 있으며, 인공 지능과 머신 러닝 분야에서 혁신적인 발전을 가져올 가능성이 크다. 과학전문 매체 사이키(phys.org)에 따르면 호주 시드니 대학교와 미국 로스앤젤레스 캘리포니아 대학교의 과학자들이 주도한 최근 연구에서 나노와이어 네트워크(신경망)가 뇌의 뉴런처럼 작동하여 '즉석에서 학습하고 기억'하는 능력을 보여주었다. 나노와이어 신경망이란? 나노와이어 네트워크는 직경이 불과 10억 분의 1미터인 미세한 와이어들로 구성되어 있다. 이 와이어들은 어린이 게임 '나무 블록 빼기 놀이'(Pick Up Sticks, 쌓아 올려져 있는 나무 조각들의 밑창 빼기)와 유사한 패턴으로 배열되어 있으며, 인간 뇌의 신경망을 모방한다. 이는 복잡한 실제 학습과 기억 작업을 수행할 수 있는 저에너지 기계 지능 개발의 가능성을 열어주고 있다. 논문 제1저자인 루오민 주(Ruomin Zhu) 시드니대학교 나노연구소 및 물리학과 박사과정 연구원은 "나노와이어 네트워크를 사용해 뇌에서 영감을 받은 학습·기억 기능을 동적 스트리밍 데이터 처리에 활용할 수 있다"고 설명했다. 기억과 학습 작업은 나노와이어가 교차하는 접점에서 발생하는 전자 저항의 변화를 이용한 간단한 알고리즘을 통해 이루어진다. 이 기능은 '저항성 메모리 스위칭'으로 알려져 있으며, 전기적 입력이 전도성 변화와 맞닥뜨릴 때 발생한다. 이는 인간 뇌의 시냅스에서 일어나는 현상과 유사하다. 이 연구는 인공 지능과 기계 학습 분야에서 새로운 장을 열고 있으며, 향후 더욱 효율적이고 지능적인 기계 시스템의 개발로 이어질 것으로 기대된다. 이 연구 결과는 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난 11월 1일 게재됐다. 이 연구에서 과학자들은 이미지에 해당하는 전기 펄스 시퀀스를 인식하고 기억하는 방법으로 나노와이어 네트워크를 활용했다. 이는 인간 뇌의 정보 처리 방식에서 영감을 얻은 것으로, 뇌과학과 인공 지능의 접목을 시도한 중요한 연구 사례로 평가된다. 전화번호 기억과 비슷 연구 책임자인 즈덴카 쿤치치 교수는 이 기억 과제가 전화번호를 기억하는 것과 비슷하다고 설명했다. 그는 이 네트워크가 MNIST 데이터베이스의 필기 숫자 이미지, 즉 머신 러닝에서 사용되는 7만개의 작은 회색조 이미지 컬렉션을 활용하여 벤치마크 이미지 인식 작업을 수행했다고 말했다. 쿤치치 교수는 "과거 연구에서 나노와이어 네트워크가 간단한 작업을 기억하는 능력을 증명했다. 이번 연구는 온라인으로 접근 가능한 동적 데이터를 활용하여 작업을 수행함으로써 이러한 연구 결과를 확장했다"고 덧붙였다. 그는 "지속적으로 변경되는 대량의 데이터를 처리할 때 온라인 학습 기능을 달성하는 것은 어려운 과제다. 표준 방식은 데이터를 먼저 메모리에 저장한 후 이를 활용해 머신 러닝 모델을 훈련하는 것이지만, 이 방법은 광범위한 적용에는 너무 많은 에너지를 소모한다"고 설명했다. 이어 "우리의 새로운 접근 방식을 통해 나노와이어 신경망은 데이터 샘플마다 즉시 학습하고 기억함으로써 온라인으로 데이터를 추출할 수 있으며, 이는 메모리와 에너지 사용을 크게 줄여준다"고 말했다. 루오민 주 연구원은 온라인 정보 처리의 추가적인 장점을 언급했다. 그는 "예를 들어, 센서에서 데이터가 지속적으로 스트리밍되는 상황에서는, 인공 신경망을 활용한 머신 러닝이 실시간으로 적응할 수 있어야 한다. 하지만 현재 기술은 이에 최적화되어 있지 않다"고 부연했다. 이 연구에서 나노와이어 신경망은 테스트 이미지를 93.4%의 정확도로 식별하며 벤치마크 머신 러닝 성능을 입증했다. 연구에 포함된 기억 과제는 최대 8자리 숫자 시퀀스를 재생하는 것이었다. 두 과제 모두에서, 데이터를 네트워크로 스트리밍하여 온라인 학습 능력을 증명하고, 메모리가 학습을 어떻게 향상시키는지를 보여주었다. 나노와이어 두뇌 특징 나노와이어 두뇌의 특징으로는 나노스케일 구조와 전도성, 플라스틱성, 저에너지 소비 등이 있다. 먼저 나노와이어는 극도로 작은 크기(일반적으로 나노미터 단위)를 가지고 있어, 매우 높은 밀도의 신경망을 구현할 수 있다. 이는 인간 두뇌의 복잡한 신경망을 모방하는 데 유리하며, 여러 신경망의 연결을 통해 복잡한 계산을 수행할 수 있다. 전통적인 전자 기기에 비해 에너지 효율이 높아 저에너지를 사용한다. 또한 나노와이어는 전기 신호를 효율적으로 전달할 수 있어, 뇌의 신경 전달 방식을 모방하는 데 적합하다. 나노와이어 기반 신경망은 플라스틱성(학습과 기억에 필요한 구조적, 기능적 변화)을 통해 새로운 정보를 학습하고 저장할 수 있다. 나노와이어는 전기화학적 신호를 사용하여 정보를 처리하고 저장한다. 뉴런과 같이 동적으로 연결되며, 학습과 기억 과정에서 이들 연결이 강화되거나 약화된다. 나노와이어 두뇌 응용 분야 나노와이어 두뇌는 인간 두뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 학습하는 AI 시스템에 활용된다. 데이터 스트리밍과 실시간 학습 능력을 통해 기계 학습 모델을 개선하는 데 사용될 수 있다. 자율적인 의사결정과 복잡한 환경에서의 적응력을 갖춘 로봇에 적용될 수 있다. 나노와이어 기반 기술은 미래의 AI 및 컴퓨팅 분야에서 중요한 역할을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 이 기술은 아직까지 연구 개발 단계에 있으며, 상용화까지는 추가 연구와 발전이 필요하다. 이러한 나노와이어 두뇌 기술은 빠르게 진화하고 있는 분야로, 그 개발과 응용은 향후 몇 년 동안 상당한 관심을 끌 것으로 예상된다.
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[퓨처 Eyes(11)] 나노와이어 '두뇌' 네트워크, "즉시 학습하고 기억" 가능성 입증
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정부, 외국환 중개서비스 도입⋯외환거래시 환율비교 가능
- 앞으로 수출입기업 등 외환이용자들은 금융기관에서 외환거래를 할 때 외국환 중개회사를 통해 다른 기관의 환율 정보를 받아 비교한 뒤 거래할 수 있게 된다. 기획재정부는 10일 열린 제46회 국무회의에서 외국환 중개업 도입을 주요 내용으로 하는 '외국환거래법 일부개정법률안'을 심의·의결했다고 밝혔다. 이는 지난 2월 발표한 '외환시장 구조개선 방안'의 핵심 사항 중 하나다. 주요 내용을 보면 기업 등 이용자와 은행·증권사 등 금융기관 간 외환거래 시 실시간으로 여러 금융기관의 환율을 제시하고 주문 접수, 거래체결 지원 등 서비스를 제공하는 '대고객 외국환 중개업무' 도입을 추진한다. 앞으로 이용자들은 외국환 중개회사를 통해 보다 유리한 가격 조건을 파악하고 거래할 수 있다. 이에 따라 이용자들의 선택권이 확대되고 거래 편의가 향상되는 것은 물론 금융기관들의 가격 경쟁도 활발해질 것으로 기대된다. 앞으로는 정부가 사전에 민간 부문 등과 협력하며 대외 충격에 유연하게 대처할 수 있도록 권고·이행계획 제출 등 완화된 형태의 수단을 도입한다. 또 외환시세 조작 등 불공정 행위에 대한 경각심을 높이고, 사전 예방 등을 위해 시장 교란 행위 금지 의무 조항을 별도 조항으로 분리한다. 기재부는 '대고객 외국환 중개업무'를 도입하면 고객 선택권 확대, 거래편의 제고, 금융기관 간 가격 경쟁 등 긍정적 효과가 있을 것으로 기대했다.
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정부, 외국환 중개서비스 도입⋯외환거래시 환율비교 가능
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일본 NTT, 미국 자율운행사업 진출⋯무인버스·택시 시스템·센서 개발
- 일본 통신사업자 NTT가 미국 스타트업 출자를 통해 자율운행 사업에 진출한다. 닛케이(日本經濟新聞)는 6일(현지시간) NTT가 미국 자율운행 상용차서비스사인 '메이모빌리티(May Mobility)'에 약 100억원을 출자하기로 했다고 밝혔다. NTT는 이번 출자를 통해 해 일본용 무인버스와 택시 자율주행 시스템을 개발하고, 도요타 자동차 차량에 탑재해 2025년 상용화에 나설 방침이다. NTT는 이번 출자로 메이 모빌리티의 자율주행 시스템 일본 독점 판매권을 얻고, 2025년 이후 관련 소프트웨어와 센서를 내장한 차량을 지자체나 운행 사업자에게 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 차량 생산은 NTT와 자본 제휴를 맺은 도요타가 맡는다. 상용 서비스에 앞서 내년 도요타의 미니 밴 '시에나'를 활용해 테스트 작업을 진행할 계획이다. NTT와 도요타는 자율주행 보급을 위해 다른 기업과의 연계도 모색한다는 입장이다. 도요타의 홍보담당자는 NTT와 자율운행에 위해 실증실험을 개시하는 것은 사실이라면서도 구체적인 내용에 대해서는 언급을 회피했지만 3개사에서 연계해갈 것이라고 말했다. 하지만 도요타와 NTT는 공동으로 자율운행 차량을 개발한다는 점에 대해서는 "공동개발 계획은 없다"고 부인했다. 지난 2017년 미국 미시간대 자율운행 팀의 멤버가 설립한 메이모빌리티는 주행 시 취득한 데이터를 인공지능(AI)으로 해석, 운전 중 상황을 실시간 판단하는 '레벨 4'의 독자 기술을 보유하고 있다. 운전자가 탑승한 상태에서 자율주행하는 레벨3와 달리 레벨4는 목적지만 입력하면 운전자 없이 돌발 상황에 순간 대처하며 주행할 수 있다. 메이모빌리티의 자율주행 시스템은 북미 시장을 중심으로 12개 도시에서 35만 회 이상의 주행 실적을 보유하고 있으며 지난해 일본 도요타와 독일 BMW그룹으로부터 투자를 받았다. 도쿄(東京)해상홀딩스가 자본업무제휴를 맺었으며 브릿지스톤도 미국 자회사를 통해 출자했다.
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일본 NTT, 미국 자율운행사업 진출⋯무인버스·택시 시스템·센서 개발
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한화큐셀, 美 IRA 통과 후 조지아주 태양광 패널 공장 첫 준공
- 태양광 대기업 한화큐셀(Qcells)은 18일(현지시간) 조지아주 달튼 태양광 패널 공장의 확장을 완료했다고 발표했다. 기술 전문 매체 일렉트렉(electrek)은 한화큐셀 달튼 공장은 ‘서반구에서 가장 큰 규모의 제조 공장’으로 미국 인플레이션 억제법(IRA)이 통과된 이후 건설된 최초의 태양광 패널 공장이라고 보도했다. 한화큐셀은 달튼 공장에 2기가와트(GW)의 태양광 용량을 추가하여 전체 생산량을 5.1GW 이상으로 끌어올렸다. 2019년 공장 개장 이후 세 번째로 확장한 것이다. 이곳에서는 두 가지 새로운 태양광 제품, 즉 주거용 태양광 패널인 Q.TRON G2와 유틸리티 시장용 양면 패널이 조립될 예정이다. 달튼 공장은 하루에 약 3만 개의 태양광 패널을 생산할 예정이다. 이번 공장 확장으로 510개의 일자리가 추가로 창출되었으며, 2024년까지 약 1800명의 직원을 고용할 계획이다. 저스틴 리 큐셀 CEO는 "인플레이션 감소법과 조지아 경제 개발팀의 노력 덕분에 이러한 야심찬 계획을 실현할 수 있었고, 청정에너지 분야에서 수천 개의 일자리를 창출할 수 있었다"고 말했다. 서울에 본사를 둔 한화큐셀은 2023년 1월, 조지아에 태양광 공급망을 구축하기 위해 25억 달러(약 3조4000억원) 이상을 투자하겠다고 발표했다. 이는 미국 내 청정 에너지 제조업에 대한 역대 최대 규모의 투자다. 여기에는 달튼 태양광 공장을 확장하고 조지아주 카터스빌에 태양광 잉곳(ingot), 웨이퍼, 셀, 완제품 팬을 제조하는 완전 통합형 태양광 공급망 공장을 건설하는 것이 포함된다. 한화큐셀은 2024년까지 달튼과 카터스빌을 합쳐 약 4000명의 직원을 고용할 예정이다. 총 생산량은 연간 8.4GW(기가와트)에 달할 것이다. 이는 하루에 약 4만6000개의 패널을 생산할 수 있는 용량으로 연간 130만 가구에 전력을 공급할 수 있는 양이다. 한편, 한화그룹의 태양광 사업은 단순히 패널을 공급하는 것을 넘어 턴키(설계·시공 일괄입찰) 사업과 프로젝트 개발로 확대될 예정이다. 박흥권 한화솔루션 큐셀부문(이하 한화큐셀) 북미사업본부장(사장)은 지난 12일(현지시간) 미국 워싱턴주 레드먼드 MS 본사에서 열린 기자간담회에서 "가격 경쟁보다는 전체 시장에서 우리의 입지와 밸류체인(가치사슬) 비중을 늘리고 있다"고 말했다. 한화큐셀은 현재 북미에서 가정용과상업용 태양광 시장에서는 선두를 차지하고 있지만, 유틸리티(발전용) 시장에서는 중국 업체와 가격 경쟁력 면에서 다소 격차가 있다. 박 본부장은 "누가 더 안정적으로 패널을 납품할 수 있느냐가 패널 가격 경쟁보다 중요하다"며 "우리는 패널만 아니라 태양광 발전소 건설, 자본 투자자로 같이 들어가 사업 영역을 넓혀가면서 중국 업체와 가격 경쟁으로 직접 부딪히는 것을 피하고 있다"고 설명했다. 그는 "시장이 성숙해 가면 브랜드 프리미엄이 분명히 있다"며 "대형 공사에서 해당 물품을 정확한 시기에 공급하는 것도 중요한데, 한화큐셀이 안정적으로 공급해왔기 때문에 프리미엄을 주는 것이다. 지난 2∼3년간 한화큐셀의 시장 점유율이 올라가는 이유도 바로 그 때문"이라고 부연했다. 태양광 패널 입찰에 일일이 참여해 가격 경쟁을 하는 것보다 턴키(설계·시공 일괄입찰) 사업 등으로 확대해 MS와 같은 글로벌 업체와 장기간의 협력 관계를 맺는 것이 더 중요하다는 설명이다. 올해 초 한화솔루션은 기술 대기업 MS와 탄소배출 저감을 위한 전략적 파트너십 협약을 맺었다. 협약에 따라 올해부터 MS가 전력구매계약(PPA)을 맺을 태양광 발전소에 2.5기가와트(GW) 이상의 모듈을 순차 공급하고, 태양광 발전소 건설을 위한 설계·조달·시공(EPC)도 맡는다. 박 본부장은 "MS의 경우 탄소중립을 굉장히 중요시 한다"며 "데이터센터 사업이 빠르게 성장하는 가운데 PPA를 맺고 있다. MS 측은 그린에너지 공급이 계획에 못미치자 직접 태양광 패널을 하는 곳과 협의하겠다고 나선 것"이라고 말했다. MS는 2030년까지 '탄소 네거티브' 실현 전략을 선언했다. 탄소 네거티브는 넷제로(탄소 순배출량 0)보다 한 단계 더 나아간 개념으로, 연간 탄소 배출량 이상의 탄소를 제거하거나 상쇄해 실질적 배출량을 제로 이하로 만들겠다는 계획이다. 애드리안 앤더슨 MS 재생에너지 전력구매 총괄도 이날 "MS는 매일 매시간 MS가 사용하는 전기가 무탄소에서 공급되는 것을 실시간으로 추적해서 확인하는 '100/100/0'을 목표로 하고 있다"며 "이를 위해 한화큐셀과 같은 친환경에너지 공급 업체와 긴밀한 파트너십을 체결하고 있고, 정책 당국자들과도 협력하고 있다"고 밝혔다.
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한화큐셀, 美 IRA 통과 후 조지아주 태양광 패널 공장 첫 준공
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美 드론 제조업체 스카이디오, 중국 드론에 도전장
- 미국의 드론 제조업체인 스카이디오(Skydio)가 중국의 드론 제조사 DJI에 도전장을 던졌다. 야후 파이낸스에 따르면 스카이디오는 DJI가 시장을 장악하고 있는 저가형 드론 시장에 도전하기 위해 AI 기반 기술을 기반으로 한 차별화 전략을 내세우고 있다. 스카이디오의 드론은 DJI의 드론에 비해 가격이 비싸지만, AI 기반의 자동 충돌 방지 기술과 장거리 비행 능력을 갖추고 있어 군사용과 산업용 시장에서 강점을 보이고 있다. 스카이디오의 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)인 애덤 브라이는 "중국은 수십 년 동안 이어진 제조 생태계에서 혜택을 받고 있다"며 "중국 제품과 비교했을 때 AI를 기반으로 한 우리 제품이 비용은 높지만 훨씬 더 가치가 있다"고 밝혔다. 데이터 보안 우려로 인해 미국 몇몇 의원들은 중국 기업이 생산한 드론의 사용을 제한하기 위해 주와 연방 차원의 입법 및 정책 이니셔티브를 추진하고 있다. 현재 DJI의 드론은 미국 전역의 주립대학 연구원, 경찰, 소방서와 기타 단체에서 사용되고 있으며 중국 생산 드론에 대한 잠재적 금지에 영향을 받을 수 있다. 한편, DJI의 글로벌 정책 책임자인 아담 웰시는 외신과 인터뷰에서 "DJI를 금지시키려는 모든 시도는 단순히 DJI를 훼손할 뿐만 아니라 드론 생태계 전체를 훼손하는 것"이라고 반박했다. 웰시는 "정치인들이 사실을 확인하고 미국 정부 기관과 민간 회사에서 수행한 감사 보고서를 심사하기를 진심으로 희망하며, 이러한 보고서들이 우리 제품이 데이터 보안을 충분히 보장한다는 것을 입증해야 한다"고 말했다. 지속적으로 증가하는 드론의 군사화는 소비재와 군사용 무기의 경계가 희박하다는 것을 보여주고 있다. 러시아-우크라이나 전쟁에서 양측은 드론을 활용해 전술적 우위를 차지하려는 시도를 하고 있다. 이스라엘을 상대로 한 무장 단체 하마스의 공격에도 드론이 사용됐다. CCTI(사이버보안, 기술 및 국가 안보 관련 연구센터)의 사이버·기술 혁신 센터의 마크 몽고메리 선임 연구원은 "우크라이나와 러시아의 분쟁에서 매일 실시간 소형 무인기를 보고 있다"라며 "미국이 생산한 무인기, 즉 신뢰할 수 있는 동맹국들이 생산한 무인기가 더 저렴해지는 것이 핵심이 될 것"이라고 말했다. 스카이디오의 가격 경쟁력 강화로 인해 미국 드론 산업의 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상된다. 한편, 한국 합동참모본부는 드론을 동원해 이스라엘을 공격한 팔레스타인 무장 정파 하마스가 북한과 무기거래, 전술교리, 훈련 등 여러 분야에서 직간접적으로 연계된 것으로 판단한다고 17일 밝혔다. 합참은 지난 7일 하마스의 이스라엘 공격을 두고 "휴일 새벽 기습공격, 대규모 로켓 발사로 '아이언돔'(이스라엘의 로켓포 방어체계) 무력화, '드론 공격으로 분리 장벽에 설치된 각종 감시, 통신, 사격통제 체계 파괴 후 침투' 등이 우리가 예상하는 북한의 '비대칭 공격 양상'과 유사하다"고 평가했다. 합참 고위 관계자는 이날 언론 설명회에서 이같이 밝히고 "북한은 하마스의 공격 방법을 대남 기습공격에 활용할 가능성이 있다"고 우려했다.
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- IT/바이오
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美 드론 제조업체 스카이디오, 중국 드론에 도전장
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청각 장애인 위한 첨단 안경, 실시간 음성 자막 제공
- 영국 맨체스터에 사는 파울 셔틀워스(40세) 씨는 양쪽 귀에 심각한 청각 장애를 겪고 있다. 그러나 지난 2022년 크리스마스 때 받은 특별한 선물이 그의 생활에 변화를 가져다 주었다. 이 선물은 바로 라이브 캡션 기능이 있는 안경이다. 미국 과학 기술 매체 '사이언티픽 아메리칸(Scientific American)'에 따르면, 이 안경은 청각 장애인들이 대화에 더 쉽게 참여할 수 있게 도와주고 있다. 라이브 캡션 기술은 대화 중인 단어를 실시간으로 텍스트로 변환하여 안경 렌즈에 표시해주는 기능을 가지고 있다. 이로 인해 청각 장애인들이 일상 속에서 더 원활하게 의사소통을 할 수 있게 된다. 그러나 이 안경도 아직은 완벽하지 않아, 수화 통역사처럼 100% 정확한 번역을 제공하지는 못한다고 한다. 트랜스크라이브글라스(TranscribeGlass)의 공동 창업자인 톰 프리스키(Tom Pritsky)씨는 삼각한 양측성 난청을 겪고 있다. 그는 "이 안경은 대화 능력과 삶의 질을 크게 향상시켜준다"며, "보청기는 소리를 들려주지만, 명확하지 않고 일부 단어를 놓칠 때도 있다"고 말했다. 프리스키씨는 또한 "캡션과 자막이 있으면 대화를 계속 이해하고 빈틈 없이 따라갈 수 있어 큰 도움이 된다"고 덧붙였다. 2050년까지 청력 손실을 겪을 것으로 예상되는 약 25억 명의 사람들에게 이러한 라이브 캡션 안경은 큰 도움이 될 것으로 보인다. 라이브 캡션 안경은 음성 인식 기술의 발전과배터리 수명 향상으로 시장에 출시되기 시작했으며, 청력 손실이 있는 많은 사람들이 혜택을 받을 것으로 보인다. 구글 글라스 개발에 참여한 조지아공과대학교(Georgia Institute of Technology) 테드 스타너(Thad Starner) 교수는 "청력 손실을 겪고 있는 노인들이 이 안경을 사용하게 되면, 가족이나 친구들과의 사회적 연결망을 유지하고 강화할 수 있을 것"이라고 말했다. 프리스키는 "청각 장애나 난청이 있는 사람들은 오터(Otter)와 같은 앱을 사용해 대화를 기록할 수 있지만, 그 과정이 번거롭다"며, "시야에 실시간으로 캡션을 볼 수 있다면, 이는 커뮤니케이션 방식에 혁명을 일으킬 것"이라고 강조했다. 라이브 캡션 안경은 주로 안경 프레임, 마이크, 음성을 처리하는 온보드 컴퓨터, 배터리, 그리고 캡션을 디스플레이하는 기능으로 구성되어 있다. 엑스알에이아이 글라스(XRAI Glass)의 단 스카프 대표는 "음성 인식 소프트웨어의 발전이 이러한 기술의 현실화를 가능하게 했다"며 "이 기술을 적용할 수 있는 완벽한 하드웨어가 6개월 내에 출시될 것으로 보이며, 이제는 이 기술을 사용하려는 사용자를 찾는 것이 중요한 단계가 될 것"이라고 덧붙였다. 라이브 캡션 안경의 판매량은 기대에 비해 적었음에도 불구하고, 테드 스타너 교수는 기술의 중요한 발전을 강조하며 이를 긍정적으로 평가하고 있다. 그는 지난 30년 동안 다양한 기술적 실패를 겪었지만, 휴대용 배터리와 음성 인식 시스템의 업그레이드로 인해 라이브 캡션 안경이 곧 일반 가정에서 흔히 사용되는 기술이 될 것이라고 믿고 있다. 라자 쿠샬라가르(Raja Kushalnagar) 갤러뎃 대학교(Gallaudet University)의 정보 기술 프로그램 책임자이자 교수는 이 기술이 일상생활에 얼마나 큰 영향을 미치는지 직접 확인했다고 말했다. 그는 청각장애가 있는 아들과 대화하는 동안 이 기술의 효용성을 확인했다고 전했다. 쿠샬라가르 교수는 "예를 들어 부엌에서 요리를 하면서도 캡션을 읽을 수 있다"며 "이 기술 덕분에 걸으면서도 아들과 소통할 수 있게 되었다"고 덧붙였다. 라이브 캡션 안경이 청각장애인들에게 큰 도움을 주고 있지만, 아직 완벽한 해결책이라고는 할 수 없다. 특히 많은 사람이 있는 공간에서 배경 소음 때문에 캡션 소프트웨어가 정확한 대화를 포착하는 데 어려움을 겪고 있는 것이 그 예이다. 또한, 현재의 캡션 시스템은 화자의 정체성이나 감정, 억양 등을 정확하게 표현하지 못하는 문제도 있어, 통역사가 제공하는 맥락 전달과 비교된다. 이런 문제들이 앞으로 개선되어야 한다. 한편, 한국의 엑스퍼트아이엔씨는 청각장애인들을 위해 '씨사운드'라는 음성을 자막으로 변환해주는 안경을 개발했다. 이 안경은 AI STT(음성을 텍스트로 변환) 기술을 활용하여 92% 이상의 정확도로 한국어 음성을 자막으로 변환해준다.
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- IT/바이오
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청각 장애인 위한 첨단 안경, 실시간 음성 자막 제공
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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발
- 노스웨스턴 대학교 엔지니어들은 가장 에너지 효율적인 방식으로 정확한 머신러닝 분류 작업을 수행할 수 있는 새로운 나노 전자 장치를 개발했다. 12일(현지시간) 미국 매체 노스웨스턴나우(northwestern now)에 따르면 기존 기술보다 100배 적은 에너지를 사용하는 방식으로 실시간으로 인공지능(AI) 작업을 수행할 수 있다. 이 장치의 가장 큰 특징은 클라우드를 이용하지 않고도 대용량 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있는 점이다. 따라서 설치 공간이 협소하고 전력 소비가 적은 웨어러블 기기, 예를 들어 스마트 시계나 피트니스 트래커에 적용하기에 이상적이다. 연구 팀은 이 새로운 나노전자소자의 성능을 확인하기 위해 심전도(ECG) 데이터를 활용해 불규칙한 심장 박동인 부정맥을 진단하는 실험을 진행했다. 실험 결과, 이 장치는 다양한 부정맥 유형을 거의 95%의 높은 정확도로 판별할 수 있었다. 이번 연구 결과는 공학과 의학 분야에서 큰 파장을 일으킬 것으로 보이며, 관련 논문은 12일 '네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)' 저널에 게재됐다. '개인화된 서포트 벡터 머신 분류를 위한 재구성 가능한 혼합 커널 이종 접합 트랜지스터'라는 제목의 이 연구는 미국 에너지부, 국립과학재단, 육군 연구소의 지원을 받아 진행됐다. 이 연구의 선임 저자인 노스웨스턴의 마크 허삼(Mark C. Hersam) 박사는 "오늘날 대부분의 센서는 데이터를 수집한 다음 클라우드로 전송하고, 분석은 에너지 소모가 많은 서버에서 수행된 후 최종적으로 사용자에게 결과를 전송한다"며 "이 접근 방식은 엄청나게 비싸고 상당한 에너지를 소비하며 시간이 많이 걸린다"고 성명했다. 이어 "우리 장치는 에너지 효율이 매우 높아 웨어러블 전자기기에 직접 배치하여 실시간 감지 및 데이터 처리를 할 수 있으므로 건강 응급상황에 보다 신속하게 개입할 수 있다"고 말했다. 나노기술 전문가로 유명한 허삼 박사는 노스웨스턴 맥코믹 공과대학에서 월터 머피 재료과학 및 공학 교수로 활약하고 있다. 또한 재료 과학 및 공학과 학과장, 재료 연구 과학 및 공학 센터 소장, 그리고 국제 나노기술연구소 회원 등 왕성한 역할을 하고 있다. 허삼 박사는 이번 연구를 서던캘리포니아 대학교의 한 왕(Han Wang) 교수, 노스웨스턴 대학교의 비노드 상완(Vinod Sangwan) 연구 조교수와 공동으로 주도했다. 머신러닝 툴은 신규 데이터를 분석하기 전에, 먼저 학습 데이터를 다양한 카테고리에 정확하게 분류하는 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어, 사진을 색상별로 분류하는 도구의 경우, 빨간색이나 노란색, 파란색 등 각 사진의 색상을 정확히 식별할 수 있어야 한다. 이러한 작업은 인간에게는 간단하지만, 기계에게는 상당한 에너지를 소모하는 복잡한 작업이다. 현재 실리콘 기반 기술로 심전도와 같은 대규모 데이터 세트를 분류하려면 100개 이상의 트랜지스터를 필요로 한다.이러한 각각의 트랜지스터는 작동과정에서 에너지를 소비한다. 하지만 노스웨스턴의 나노 전자 장치는 단 두 개의 장치로 동일한 머신러닝 분류를 수행할 수 있다. 연구진은 디바이스 수를 줄임으로써 전력 소비를 획기적으로 줄이고 표준 웨어러블 기기에 적용 가능한 훨씬 더 작은 크기의 디바이스를 개발했다. 이 새로운 디바이스의 비결은 다양한 소재를 혼합하여 전례 없는 조정성을 구현한 것이다. 기존 기술은 실리콘을 사용하지만 연구진은 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브로 소형화된 트랜지스터를 제작했다. 따라서 데이터 처리 단계마다 하나씩 많은 실리콘 트랜지스터가 필요한 대신, 재구성 가능한 트랜지스터는 다양한 단계 간에 전환할 수 있을 만큼 동적이다. 이번 새로운 디바이스의 성공 비결은 다양한 소재의 혼합과 창의적인 조절 능력에 있다. 기존에는 실리콘을 주로 사용했으나, 이번 연구에서는 2차원 이황화몰리브덴과 1차원 탄소 나노튜브를 활용하여 소형화된 트랜지스터를 구현했다. 이러한 혁신적 접근 방법 덕분에, 각 데이터 처리 단계에 여러 개의 실리콘 트랜지스터를 사용하는 것이 아니라, 하나의 재구성 가능한 트랜지스터만으로도 다양한 단계를 동적으로 전환할 수 있게 되었다. 허삼 박사는 이에 대해 "두 가지 서로 다른 재료를 하나의 디바이스에 통합함으로써, 전류 흐름을 강력하게 조절할 수 있는 동적 재구성이 가능하다"며 "이런 방식으로 단일 디바이스에서도 높은 수준의 조절이 가능해져, 작은 공간과 적은 에너지만을 소비하면서도 정교한 분류 알고리즘 실행이 가능하다"고 덧붙였다. 연구진은 장치를 테스트하기 위해 공개적으로 사용가능한 의료 데이터 세트를 찾았다. 먼저 심전도 데이터를 해석하도록 디바이스를 훈련시켰는데, 이는 일반적으로 숙련된 의료진이 상당한 시간을 들여야 하는 작업이다. 그런 다음 장치에 정상, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 다발 분기 블록 박동, 오른쪽 다발 분기 블록 박동 등 6가지 유형의 심장 박동을 분류하도록 요청했다. 연구팀은 장치의 성능을 테스트하기 위해 공개적으로 접근 가능한 의료 데이터 세트를 활용했다. 첫 단계에서 연구팀은 디바이스를 훈련시켜 심전도 데이터를 해석할 수 있도록 하였는데, 이는 일반적으로 전문 의료인력이 상당한 시간을 투입해야 해결할 수 있는 문제였다. 연구팀은 이어서 장치에게 정상 심장 박동, 심방 조기 박동, 심실 조기 수축, 속도 박동, 왼쪽 번치 가지 블록, 오른쪽 번치 가지 블록 등 총 6가지 유형의 심장 박동 패턴을 구분하도록 요청했다. 이렇게 개발된 나노전자 장치는 1만 개의 심전도 샘플을 분석하며 각각의 부정맥 유형을 정확하게 식별할 수 있었다. 또한, 이 장치는 데이터를 클라우드로 전송할 필요가 없어, 환자의 소중한 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 환자의 개인 정보 보호도 가능하다. 허삼 박사는 "데이터가 전송될 때마다 도난당할 위험이 증가한다"고 주장했다. 그는 "개인 건강 정보가 손목 시계와 같은 웨어러블 장치에서 로컬로 처리될 경우, 정보의 도난 위험이 크게 감소한다"고 덧붙였다. 그러면서 이런 방법으로 이 장치가 개인 정보의 보호를 강화하고 정보 유출의 위험을 줄일 것이라고 강조했다. 그는 이러한 나노전자 장치가 향후 웨어러블 기기에 통합되어, 각 사용자의 건강 상태에 맞춰 개인화되며 실시간 애플리케이션에 적용될 것으로 전망했다. 이를 통해 사용자들은 추가적인 전력 소모 없이도 기존에 수집된 데이터를 최적화하여 활용할 수 있을 것으로 보인다고 말했다. 허삼 박사는 "AI 도구들이 전력 소비의 큰 부분을 차지하고 있는 상황"이라며 "현재의 컴퓨터 하드웨어에 계속 의존하는 것은 지속 가능하지 않다"라고 경고했다.
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AI 에너지 효율성 100배 개선⋯클라우드 의존 없는 실시간 나노전자소자 개발
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AI 탑재 드론, 생명을 구하다
- 최근 드론(무선전파 유도에 의해 비행 및 조종이 가능한 무인 항공기) 기술이 발전하면서 넓은 농지에 농약을 뿌리고, 적을 탐색하고 공격하거나, 사람을 찾고 도로의 상황을 전달하는 등 다양한 분야에서 이용되고 있다. 최근 독일에서는 드론에 인공지능(AI)를 탑재해 호수에 빠진 사람을 구하는 일까지 성공해 '팔방미인' 다운 면모를 보여 화제가 되고 있다. 독일 매체 제이트온라인(ZEIT ONLINE)에 따르면, 인공지능을 탑재한 드론이 독일 브란덴부르크 작센(Brandenburg-Saxon) 국경 인근 파트비처 호수에서 진행된 '레스큐플라이(RescueFly)' 연구 프로젝트 시연에 성공했다고 전했다. 이 프로젝트는 AI를 탑재한 드론이 긴급 신고, 드론 사용, 구조 임무 종료까지 전 과정을 시연했다. 자동화된 드론의 센서가 호수에 빠진 사람을 시뮬레이션해 이를 감지하고 식별한 후 긴급 신고 후, 인명구조를 위해 자동으로 이륙했다. 특히 이 드론은 사고 현장으로 향하는 경로를 미리 계산해 날아갔다. 인명구조 비상 시연 과정에서 드론은 최대 200g에 달하는 구조용 부유체를 물에 빠진 피해자 위로 정확하게 떨어뜨렸다. '레스튜브(Restube)'라고 불리는 이 제품은 물에 닿으면 자동으로 팽창해 익수자를 위한 수영 보조 장치 역할을 한다. 그런 다음 드론은 구조대원을 피해 현장으로 정확하게 안내할 수 있도록 조난 중인 사람 위에 오랫동안 머물렀다. 이후 격납고로 돌아온 드론은 카메라의 로터 영상과 기타 데이터를 이용해 손상 여부를 확인했다. 레스큐플라이 컨소시엄의 요아킴 본 베스텐(Joachim von Beesten) 대표는 "모든 구조 작업에서 시간이 가장 중요하다"며 "수상 사고의 경우 응급 신고와 위치 결정에 종종 어려움을 겪는 경우가 있다"고 토로했다. 파트비처 호수에 배치된 것과 같은 종류의 드론은 통제 센터에 긴급 신고가 접수되자마자 즉시 투입이 가능했다. 이번 프로젝트는 소방대와 구조 서비스에 큰 도움이 될 것이라는 게 루사티아(Lausitz) 통제 센터 프랑크 피츠너(Frank Fitzner)의 설명이다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 익사는 사고사 원인 중 세 번째로 많으며, 전 세계 부상 관련 사망 중 7%를 차지한다. 강이나 호수는 여전히 인간을 위협하는 가장 큰 위험 요소다. 올해 독일에서 수영으로 인한 사망자 수는 작년보다 소폭 감소했다. 독일인명구조협회(German Life Saving Society)에 따르면 9월 중순까지 익사자는 263명으로 지난해 같은 기간보다 41명이 줄었다. 그럼에도 불구하고, 독일 응급 시스템을 구축하는데 핵심적인 역할을 한 비욘 슈타이거(Björn Steiger) 재단에서는 독일의 응급 치료를 위한 기본 조건에 대해 비판했다. 재단 설립자 우테(Ute)와 지그프리드 슈타이거(Sigfried Steiger)의 아들인 피에르 에릭 슈타이거(Pierre-Enric Steiger)는 "오늘날 환자를 위한 응급 치료에 있어서 우리는 기본적으로 50년 전으로 돌아갔다"고 지적하며 "세계 최고의 장비를 갖춘 차량과 인력을 보유하고 있음에도 너무 많은 규정 때문에 더 이상 일을 할 수 없게 만들었다"고 주장했다. 통일된 구조, 통일된 사양 및 통일된 품질 관리가 필요하다는 것이 그의 설명이다. 한편, 한국도로공사에서는 AI드론을 활용해 교통법규를 위반하는 차량을 집중단속 했다. 그동안 드론 영상을 분석해 사람이 직접 판별했지만, 데이터베이스를 활용해 자동으로 적발되는 시스템이 최근 도입됐다. 농업 분야에서도 드론과 AI기술을 접목해 작물 상태를 실시간으로 모니터링해서 병충해 조기 예방 등에 적용하고 있다. 또 작물이 자라는 대상 지역의 지형과 토양 조건을 분석하는데도 드론이 활용되고 있다.
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- IT/바이오
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AI 탑재 드론, 생명을 구하다
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맥주, 거품 많을수록 더 맛있다
- 맥주 거품이 많을 수록 풍미가 깊어 더욱 맛있다는 연구결과가 나왔다. 직장인들은 시원한 맥주로 하루 일과를 마무리하기를 기대한다. 특히, 맥주 거품이 입 안에서 퍼질 때의 그 특별한 느낌은 하루의 스트레스를 한방에 날려버릴 것 같은 효과가 있다. 또한 맥주 광고에는 시각과 미각을 자극하는 풍부한 거품이 빠지지 않고 등장한다. 이 맥주 거품에 관한 흥미로운 연구결과가 최근 발표됐다. 거품이 많을수록 맥주 맛이 더 좋아진다는 분석이 나온 것. 미국 매체 메일온라인(MailOnline)은 후쿠오카 규슈산교대학(Kyushu Sangyo University)과 일본 아사히 맥주 연구팀의 결과를 인용, 맥주에 풍부한 거품이 존재할 때 그 향미가 더욱 깊어진다고 전했다. 해당 연구팀이 실험실에서 테스트한 결과, 거품이 풍부할 때 맥주의 향기는 최대 2배까지 강화될 수 있다는 사실을 발견했다. 이 거품층 안에는 수백만 개의 거품이 있고, 이들 속에는 향미 화합물이 함유되어 있다. 그리고 이 거품들이 붕괴되면서 향미 화합물이 대기 중으로 방출되어 맥주의 향미를 강화시킨다. 연구팀은 맥주의 거품이 향미를 강화시키는 데 중요한 역할을 하며, 특정 향미 화합물의 방출을 촉진한다는 사실을 강조했다. 이 논문들을 통해 알 수 있는 사실은, 맥주의 거품이 구체적이며 매력적인 향미를 방출하며, 거품은 맥주를 마시는 사람의 후각에 직접 전달하는 중요한 역할을 한다는 것이다. 거품은 맥주의 신선함, 청량감, 그리고 건강함에 대한 첫 느낌을 주며, 그로 인해 우리는 맥주에 함유된 다양한 향기, 예를 들면 과일향, 맥아향 혹은 흙향 같은 향미를 코의 후각 수용체를 통해 감지하게 된다. 이것은 마신 사람에게 맥주의 맛, 신선함, 청량함 및 건강함에 대한 첫 번째 매혹적인 시작점을 제공한다. 과일향, 맥아향 또는 흙향 같이 다양한 향미를 맥주에서 감지할 수 있는 것도 코의 후각 수용체 덕분이다. 한편, 우리의 혀에 위치한 미뢰(혀에서 맛을 느끼는 미세포가 모여있는 미세구조)는맥주의 '맛'을 감지하는 부분으로, 달콤하거나, 시거나, 쓴 맛과 같은 다양한 맛과 향미를 구별하게 해준다. 맥주에는 양조 과정에서 발효를 통해 생성되는 수백 종류의 향미 화합물이 포함되어 있어 그 다양한 맛과 향을 느낄 수 있다. 예를 들면, 바나나나 배와 같은 냄새를 내는 화합물에는 초산이소아밀(이소아밀 아세테이트isoamyl acetate)이 있으며, 레몬이나 다른 과일의 향을 가진 에틸 데카노에이트(ethyl decanoate) 역시 포함되어 있다. 이 연구에서는 일본 현지 시장에서 구매한 맥주를 대상으로 실험을 진행했다. 비록 연구 참여자 중 3명이 아사히 회사 출신이었지만, 연구에서 사용된 맥주의 브랜드나 종류(에일 혹은 라거)는 공개되지 않았다. 맥주를 밀봉된 유리 실린더에 넣어 향기가 내부로 흐르는 질소의 도움을 받아 상단에 있는 유리 빨대를 통해서만 빠져나올 수 있도록 했다. 맥주는 밀봉된 유리 실린더 안에 담겨, 실린더 내부를 통해 흐르는 질소의 도움으로 유리 실린더 상단의 빨대를 통해서만 향기가 방출될 수 있게 만들어졌다. 이렇게 방출된 향기는 공기 샘플의 화합물을 실시간으로 측정해 특수한 유형의 질량 분석기(mass spectrometer)를 사용해 모니터링됐다. 과학자들은 초음파 파동을 활용해 주점에서 맥주를 유리잔에 따를 때 일어나는 물리적 현상을 재현했다. 이를 통해 거품이 많은 맥주와 거품이 없는 맥주에서 사람이 음식을 섭취할 때 코로 흡입되는 향기 화합물을 모두 모니터링했다. 연구팀은 거품이 있는 맥주에서 '향기 화합물의 집중도'가 거품이 없는 맥주에 비해 약 1.3~1.9배 높다는 것을 확인했다. 맥주의 풍성한 거품과 맛의 상관관계 비밀이 풀린 것이다.
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- 생활경제
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맥주, 거품 많을수록 더 맛있다
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美 스탠퍼드대, 세계 최강 'X선 자유전자 레이저' 개발
- 미국 에너지부 소속 스탠퍼드 대학교 SLAC 국립 가속기 연구소에서 세계에서 가장 강력한 X-선 레이저를 발사할 수 있는 업그레이드된 'X선 자유전자 레이저(XFEL)'를 선보였다고 더 레지스터가 최근 보도했다. 11억 달러(약 1조 4680억 원)의 비용을 들여 10년의 노력 끝에 4세대 X선 자유전자 레이저인 이 연구소의 LCLS(Linac Coherent Light Source ) 원자 X-선 자유전자 레이저가 업그레이드(LCLS-II) 되어 초당 최대 백만 펄스를 전달할 수 있게 됐다. 이번에 업그레이드된 LCLS-II는 이전 제품보다 8000배 더 많은 초당 최대 100만 개의 X선 플래시를 통해 양자 물질부터 청정 에너지 기술, 의학 분야에 이르기까지 광범위한 응용 분야의 핵심인 원자 규모의 초고속 현상을 탐구할 수 있는 문이 열렸다. 미국 정부는 각 펄스는 이전 기기에서 방출되는 것보다 최대 1만배 밝아졌으며, 이는 이전 모델보다 8000배 강력하다고 밝혔다. LCLS의 책임자인 마이크 듄(Mike Dunne)과 LCLS-II 프로젝트 리더인 그렉 헤이즈(Greg Hays)는 "이 X-선의 파장은 원자 크기와 유사해, 이를 통해 분자의 내부 구조를 분석할 수 있다. 또한, 이 X-선이 초고속 펨토초(십억분의 일초) 버스트로 방출되기 때문에, 움직이는 것들을 마치 '정지화면'처럼 디스코 라이트와 비슷한 효과로 촬영할 수 있다"라고 말했다. 펨토초 레이저는 매우 짧은 진동 폭을 가진 펄스를 연속적으로 낼 수 있는 레이저로 수백 킬로미터(km)의 거리에서 1 나노미터(㎚, 10억 분의 1 미터)의 차이까지 정밀 측정이 가능해 행성 탐사를 비롯해 통신이나 기상, 환경 측정 등에 활용된다. 연구원들은 "우리는 주변 세계가 원자 분자 규모에서 어떻게 작동하는지에 대한 스톱모션 영화를 만들어 낸다. 화학 반응을 실시간으로 추적하거나 초전도와 같은 양자 현상의 발생을 관찰하는 것과 유사하다"고 덧붙였다. 새로운 LCLS-II는 자외선 빛의 펄스를 생성하여 포토캐소드(광전음극, 광선에 노출될 때 광전자를 생성)와 충돌시켜 광전자를 방출한다. 이 전자들은 섭씨 마이너스 271도로 냉각된 37개의 크라이오젠 모듈(극저온 환경에서 사용되는 모듈)을 통해 이동하게 되는데, 이 모듈 안에는 초전도자석이 포함되어 있어 전자가 광속에 근접한 속도로 가속된다. X-선은 분자를 관통하며, 이때의 굴절을 통해 그 구조의 세부적인 패턴이 만들어진다. 더 강한 X-선 레이저를 활용하면, 과학자들은 물질이나 화학 반응의 실시간 변화를 더욱 빠르고 상세하게 캡처할 수 있게 되어, 해당 과정을 직접 관찰하는 능력을 갖게 된다. 제니퍼 그랜홈(Jennifer Granholm) 미국 에너지부 장관은 "SLAC의 LCLS-II 빛은 우주의 가장 작고 빠른 현상들을 탐색하며, 건강부터 양자 재료 과학에 이르기까지 다양한 학문에서 중요한 발견을 이끌 것"이라고 전했다. 이 개선된 X-선 레이저는 두 개의 크라이오플랜트(액체 냉매를 생성하고 저장하기 위해 사용되는 설비)가 장착됐다. 이 장비는 전자로부터 X-선을 생성하는 데 필요한 언듈레이터(undulator, 자기장과 전기장을 사용하여 입자를 진동시키고 광자를 방출) 두 개를 탑재했고, 더 민감한 감지기와 센서를 포함하고 있다. 또한 이러한 데이터를 신속하게 처리하는 능력도 갖추고 있다. 과학자들은 이 레이저를 사용하여 광합성이나 응축 물질 내 원자 간 상호 작용과 같은 과정을 조사할 예정이다. 듄과 헤이즈는 "소프트 X-선은 분자 내 전자의 위치를 파악하는 데에 유용해, 에너지와 전하의 움직임을 이해하는 데 도움을 준다. 예컨대, 태양에서 에너지를 어떻게 효율적으로 활용할 수 있는지를 알려주게 된다. 반면 하드 X-선은 원자의 위치를 표현해줘서 물질의 구조를 나타낸다. 이는 주변 환경의 구성 방식을 이해하는 데 유용하다. 특히 단백질 구조나 질병 치료에 쓰이는 의약품이 좋은 예시"라고 말했다. 과학자들은 몇 주 안에 이 장비로 실험을 시작할 계획이며, 다른 연구자들도 레이저를 사용하기 위해 시간을 신청할 수 있다. 아스메렛 아세포 베르헤(Asmeret Asefaw Berhe) DOE 과학국 국장 "LCLS-II와 연구자 공동체가 국가 과학의 우선 순위에 어떤 영향을 미칠지 기대하고 있다. 화학, 재료, 생물학 등의 기본 과학 연구부터 청정 에너지연구와 양자 정보 과학과 같은 프로젝트를 통한 국가 안보 확보에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 발견을 이끌어 낼 것"이라고 강조했다.
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- 산업
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美 스탠퍼드대, 세계 최강 'X선 자유전자 레이저' 개발
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도시바, AI로 '포트홀' 감지해 중대 사고 예방
- 비가 쏟아지면 도로 표면에 구멍이 생기는 포트홀(pot hole)은 자칫 중대 사고로 이어질 확률이 높다. 이 포트홀은 일반적으로 사람의 눈으로 직접 확인하고 보수해야 했기 때문에, 많은 시간과 노동력이 소모되어왔다. 그런데 일본의 전기기기 회사 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈가 포트홀을 해결할 수 있는 '노면 변화 감지 AI(인공지능)'를 개발해 실용화에 나섰다. 일본 IT전문 매체 지디넷(ZD NET)에 따르면, 도시바와 도시바 디지털 솔루션즈는 NEXCO 중일본과의 협력 하에 고속도로 일상 점검의 효율성을 향상시키기 위한 검증실험을 진행했다. 그 결과, 이 AI 기술은 일상 점검의 자동화와 노동력 절감 뿐만 아니라, 긴급 보수가 필요한 포트홀을 조기에 발견하는 데 큰 효과가 있음이 밝혀졌다. 이로써 고속도로의 유지보수와 장기적인 안정적 운영에도 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 지난 2019년 NEXCO 중일본 지역 내의 고속도로에서 약 3200건의 포트홀이 발견됐다. 이 중 30년이 경과한 도로가 전체의 60%를 차지하며, 노면의 변화로 인해 포트홀 발생 빈도가 증가했다. 이로 인해 적시에 이루어지는 점검 및 유지보수가 절실하게 필요한 상황이었다. 기존의 점검 방식은 점검원이 순찰 차량을 이용하여 정기적으로 도로를 순회하며 육안으로 포트홀을 확인하는 방식이었다. 긴급 보수가 필요한 포트홀을 발견할 경우, 점검원은 안전한 정차 지점을 찾은 후, 다시 포트홀이 있는 장소로 돌아와 사진 촬영을 해야 했다. 이후 해당 사진을 도로관제센터에 보고하는 과정을 거쳤다. 도시바 연구개발센터의 미디어 AI 실험실 전문가 노다 레이코 씨는 "노면 변화 감지 AI는 점검원이 탑승한 차량에 설치된 카메라로 이미지를 수집하며, 이 이미지를 AI로 분석한다. 이를 통해 주행 중에도 실시간으로 포트홀을 자동으로 파악하고, 바로 도로관제센터에 보고가 가능하다. 이로써 점검 품질의 일관성과 작업의 안전성이 보장되며, 긴급 보수에 소요되는 시간도 크게 줄일 수 있다"고 말했다. 이번 AI의 눈에 띄는 특징은 '약교사 학습형' 기술이 탑재된 것이다. '약교사 학습형' 기술은 영어로 'Weakly Supervised Learning'이라고도 하며, 머신러닝에서 사용되는 학습 방식 중 하나다. 도시바는 AI가 딥러닝 모델을 통해 입력 이미지에서 비정상 패턴의 스코어 맵을 생성한다고 설명했다. 이 모델은 스코어 맵의 최대값이 입력 이미지의 변화와 일치하도록 학습되어, 정상 이미지와 비정상 이미지 사이의 차이점을 높은 스코어로 표시한다. 이 기술의 도입으로 이미지 분석 시간이 기존 1분 40초에서 단 1초로 줄어들었다. 이로 인해 작업 부담을 줄이고 다양한 도로 환경에서의 적용이 용이해졌다. 향후 두 회사는 NEXCO 중일본과 실증 실험을 진행해 긴급 보수가 필요한 포트홀의 검출 정밀도를 향상시키고 오는 2024년 실용화를 목표로 하고 있다. 2024년 이후로는, 네쿠스코(NEXCO 일본도로공단 후계의 민영기업으로, 동일본, 중일본, 서일본의 3개 회사로 구성)는 각 점검 항목별로 내부에서 AI 모델을 개발할 수 있는 서비스를 제공할 계획이다.
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도시바, AI로 '포트홀' 감지해 중대 사고 예방
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일본, 코로나19 후 학교 복귀 돕는 '로봇 어시스턴트' 도입
- 코로나19 팬데믹 이후 학교에 복귀하는 것을 어려워하는 학생들에게 원격 수업 참석 기회를 제공하기 위한 '로봇 어시스턴트'가 일본 학교에 도입될 전망이다. 영국 매체 더 가디언(The Guardian)에 따르면, 일본의 한 도시는 무단 결석률 상승에 따른 대책으로 로봇 어시스턴트를 활용할 계획이다. 교육 당국은 이 로봇을 통해 결석한 학생들이 원격으로 실시간 수업 참여를 유도해 점차 학교로의 복귀를 기대하고 있다. 일본 교육부 통계에 따르면 2022년 3월까지 초·중학생 중 30일 이상 학교를 거부한 학생이 역대 최다인 24만4940명에 달했다. 원인으로는 코로나19 팬데믹이 가져온 정신적, 신체적 스트레스가 큰 비중을 차지한다. 비록 정부는 학교 휴교령을 내리지 않았으나, 많은 학교에서는 코로나 확산 우려로 자발적으로 수업을 중단했고, 이로 인해 일상 교육 활동의 재개가 어려워진 상황이다. 마이니치 신문 보도에 따르면, 일본 남서부 구마모토 시의 몇몇 학교에서는 올해 11월 로봇 도입을 계획하고 있다. 이 로봇은 마이크, 스피커, 카메라가 탑재되어 있어 원격 학습하는 학생들도 실시간으로 수업에 참여하게 된다. 교사의 지속적인 지도는 필수이지만, 로봇의 도입으로 결석한 학생들이 학교 환경에 적응하는 데 도움을 받게 될 것으로 기대된다. 또한, 지역 교육 당국은 이 로봇은 교실에서만 활용되는 것이 아니라 학교 내 다양한 시설과 행사에서도 활동할 계획이라고 밝혔다. 최근 무단 결석 학생 수의 증가와 그 원인으로 지목되는 코로나19 팬데믹을 고려할 때, 이 같은 로봇 도입은 많은 학생들에게 새로운 학습 기회를 제공할 것으로 전망된다. 지난 1월 구마모토 지역의 여러 학교들은 결석 학생들을 위해 온라인 수업 스트리밍을 지원하는 학습 도우미를 선임해 학생들 사이에서 큰 호응을 얻었다. 수업 참여에 대한 피드백에서 한 학생은 가상 교실 활동이 자신의 자존감 향상에 큰 도움이 되었다고 밝혔다. 또 다른 학생은 온라인 상에서 교사와 동급생들과의 소통이 더 자연스럽고 덜 긴장된다고 평가했다. 시교육위원회 소속 한 관계자는 "로봇 도우미의 역할은 단순 수업 지원뿐만 아니라, 학생들이 가상 교실에서 자유롭게 활동하며 동급생들과 소통하는 기회를 제공하는 것"이라고 강조했다. 그는 또 "이러한 접근을 통해 결석 학생들의 정신적인 장벽을 낮추는 데 큰 도움이 될 것"이라고 기대했다.
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일본, 코로나19 후 학교 복귀 돕는 '로봇 어시스턴트' 도입
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
- 미래 기술에서 양자 컴퓨터를 빼고 이야기할 수 없다. 양자 컴퓨터는 독특한 도전과제를 제시하고 전례 없는 연산 능력을 약속하는 최첨단 기술이다. 양자 컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용하여 작동한다. 이진 논리(0과 1)와 순차적 계산으로 작동하는 기존 컴퓨터와 달리, 양자 컴퓨터는 무한한 수의 가능한 결과를 나타낼 수 있는 양자 비트, 즉 '큐비트(qubit)'라는 정보 단위를 사용해 계산을 수행한다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 양자역학의 확률적 특성을 활용하여 엄청난 수의 계산을 동시에 수행할 수 있다. 인공지능(AI) 챗 GPT보다 더 큰 기술혁신을 몰고 올 것으로 기대되는 양자 컴퓨터의 장점은 첫째, 기존 컴퓨터보다 어떤 작업도 더 빠르게 수행할 수 있다. 양자 컴퓨터에서는 원자가 기존 컴퓨터보다 더 빠르게 움직이기 때문이다. 둘째, 높은 수준의 정밀도로 국가 보안 및 메가데이터 처리에 적합하다. 셋째, 에너지 낭비가 적다. 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 암호화부터 신약 개발에 이르기까지 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 양자 컴퓨터를 사용하면 부작용이 적고 더 효과적인 신약을 개발할 수 있다. 또한 IT 보안의 주요 도전 과제이기도 하다. 연구자와 기술 기업은 양자 컴퓨터의 성능을 견딜 수 있는 새로운 암호화 방법을 모색해야 한다. 여기에는 새로운 암호화 알고리즘을 개발하거나 양자역학의 원리를 사용하여 '양자 암호화'로 알려진 것을 만드는 게 포함될 수 있다. 프랑스 일간 경제지 라 트리뷘(LATRIBUNE)에 따르면 2030년까지 2000~5000대의 양자 컴퓨터가 작동할 것으로 보인다. 이 매체는 양자 컴퓨터 퍼즐에는 많은 조각이 있기 때문에 가장 복잡한 문제를 처리하는 데 필요한 하드웨어와 소프트웨어는 2035년 이후에나 존재할 수 있다고 전망했다. 또 대부분의 기업은 2035년까지 양자 컴퓨터를 통해 상당한 가치를 창출할 수 없겠지만, 일부 기업은 향후 5년 동안 이득을 볼 수 있을 것으로 내다봤다. 양자 컴퓨터 시장 규모는 2022년 약 10억 달러에서 2030년 80억 달러로 증가할 것으로 추정된다. 퓨처 아이즈에서는 양자 컴퓨터 작동 원리와 금융이나 생명공학, 공급망 등의 적용 분야, 향후 양자 컴퓨터 개발 과제 등을 점검해본다. 양자 컴퓨터의 작동 원리 1) 중첩 양자컴퓨터의 '중첩(Quantum superposition)'은 양자역학의 기본 원칙 중 하나로, 양자시스템이 두 개 이상의 상태를 동시에 가질 수 있다는 개념을 의미한다. 전통적인 컴퓨터에서 비트는 0 또는 1의 값을 갖는다. 그러나 양자컴퓨터에서 '큐비트'는 중첩의 원칙 덕분에 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. 이러한 특성은 양자컴퓨터가 복잡한 계산을 전통적인 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해준다. 2) 양자 얽힘 양자 얽힘은 큐비트가 서로 결합하여 한 큐비트의 상태가 다른 큐비트의 상태에 즉각적으로 영향을 미칠 수 있게 함으로써 큐비트 사이의 거리에 관계없이 큐비트를 연결할 수 있게 한다. 이 특성 덕분에 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터보다 복잡한 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있다. 3) 양자 게이트 양자 게이트는 큐비트 집합에서 수행할 수 있는 연산이다. 양자 게이트는 고전 컴퓨팅의 논리 게이트와 유사하지만, 중첩과 얽힘 덕분에 양자 게이트는 가능한 모든 입력을 동시에 처리할 수 있다. 양자 컴퓨터의 적용 잠재력 양자 컴퓨터의 잠재력은 방대한 양의 정보를 병렬로 처리할 수 있어 기존 컴퓨터에 비해 계산 능력이 기하급수적으로 증가한다는 데 있다. 기존 컴퓨터는 한 사람의 경주 결과를 계산할 수 있지만, 양자 컴퓨터는 서로 다른 경로를 가진 수백만 명의 참가자가 참여하는 경주를 동시에 분석하고 확률 기반 알고리즘을 사용하여 가장 가능성이 높은 우승자를 결정할 수 있다. 양자 컴퓨터는 특히 여러 가지 확률적 결과가 나오는 최적화 문제와 시뮬레이션을 해결하는 데 적합하며 물류, 의료, 금융, 사이버 보안, 날씨 추적, 농업 등의 분야에 혁신을 가져올 수 있다. 양자 컴퓨터의 영향력은 지정학까지 확장되어 전 세계적으로 힘의 역학 관계를 재편할 수 있다. 양자 컴퓨터는 금융과 생명공학, 공급망 등 많은 산업 분야에 혁신을 가져올 것이다. ◇ 금융 금융 및 투자 산업은 양자 AI(퀀텀 AI)의 혜택을 크게 받을 수 있는 분야 중 하나다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 양자 AI 알고리즘은 금융회사가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내리고 리스크를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 시장 동향을 분석하고 주식, 채권 및 기타 금융상품의 움직임을 예측하는 데 사용될 수 있다. 이는 투자자가 투자 시점에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 구매, 판매 또는 보유 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 또한 금융회사가 새로운 투자 기회를 파악하는 데도 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 트렌드와 성장 가능성이 있는 산업을 파악할 수 있다. 이를 통해 투자자는 새로운 산업의 초기 단계에 진입하고 잠재적으로 상당한 투자 수익을 얻을 수 있다. ◇ 생명공학 양자 AI는 유전자 데이터와 기타 복잡한 의료 정보를 분석할 수 있는 능력을 통해 질병에 대한 새로운 치료법과 치료법을 찾아내는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, 양자 AI는 대량의 유전자 데이터를 분석하여 암과 같은 질병의 근본적인 원인을 파악하는 데 사용될 수 있다. 이는 연구자들이 이러한 질병을 유발하는 특정 유전자 돌연변이를 표적으로 하는 새로운 치료법을 개발하는 데 도움이 될 수 있다. 또한 의료진이 환자 개개인에게 맞춤화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 환자의 유전자 데이터를 분석하여 해당 환자의 특정 질환에 가장 효과적인 치료법을 찾아낼 수 있다. 이를 통해 의료진은 보다 효과적인 치료를 제공하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있다. ◇ 공급망 및 물류 물류 및 공급망 관리는 양자 AI의 혜택을 크게 받을 수 있는 또 다른 분야다. 복잡한 물류 네트워크를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선할 수 있다. 양자 AI는 배송 경로와 배송 시간을 분석하여 가장 효율적인 상품 운송 방법을 파악하는 데 사용될 수 있다. 양자 AI 알고리즘은 판매 데이터 및 기타 요인을 분석하여 제품 수요를 예측하고 기업이 재고 수준을 최적화할 수 있도록 도울 수 있다. 이를 통해 기업은 낭비를 줄이고 수익성을 개선할 수 있다. ◇ 기후 및 환경 모델링 양자 AI는 기후 및 환경 모델링에도 큰 영향을 미칠 수 있다. 연구자들은 대량의 환경 데이터를 분석함으로써 기후 변화의 영향을 더 잘 이해하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있다. 양자 AI는 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화를 추적하고 해수면 상승이 해안 지역 사회에 미치는 영향을 예측하는 데 사용될 수 있다. 또 기상 조건을 분석하고 허리케인이나 토네이도와 같은 자연재해의 발생 가능성을 예측하는 데에도 사용될 수 있다. 양자 컴퓨터의 개선점 양자 컴퓨터는 큐비트 수정과 양자 오류 등의 수정, 양자 알고리즘 개발 등이 문제점으로 거론된다. 이를 개선하면 양자 컴퓨터는 상상할 수 없는 혁신적인 단계로 접어들 것으로 보인다. 1) 큐비트 개선 양자 컴퓨팅의 기본 단위인 큐비트는 고전적인 비트에 해당한다. 연구자들은 양자 정보를 보다 안정적으로 저장하고 조작할 수 있는 더 안정적이고 일관된 큐비트를 개발하기 위해 노력하고 있다. 초전도 큐비트, 갇힌 이온 기반 큐비트, 광자 기반 큐비트 등 다양한 기술이 연구되고 있다. 2) 큐비트 수 증가 양자 계산의 규모와 복잡성은 사용 가능한 큐비트 수에 따라 달라진다. 연구자들은 더 강력한 양자 알고리즘을 실행하기 위해 큐비트 수를 크게 늘리고자 한다. 큐비트 수가 많은 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터로는 접근할 수 없는 계산을 수행할 수 있게 해준다. 3) 양자 오류 수정 양자 시스템은 노이즈, 간섭, 불안정성 등의 요인으로 인해 오류가 발생하기 쉽다. 양자 오류 수정은 양자 오류를 감지하고 수정하는 기술을 개발하여 실제 시스템에서 양자 계산의 신뢰성을 보장하는 것을 목표로 하는 활발한 연구 분야다. 4) 양자 알고리즘 연구원들은 양자 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 특정 알고리즘을 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 알고리즘은 양자 속성을 활용하여 기존 알고리즘보다 복잡한 문제를 더 빠르게 해결한다. 유망한 양자 알고리즘의 예로는 쇼 인수분해 알고리즘, 그로버 검색 알고리즘, 양자 시뮬레이션 알고리즘 등이 있다. 5) 양자 머신 러닝과 양자 인공 지능의 사용 연구자들은 양자 시스템의 고유한 특성을 활용할 수 있는 새로운 머신러닝 및 인공 지능 알고리즘을 개발하기 위해 양자 컴퓨팅의 활용을 모색하고 있다. 6) 양자 클라우드 서비스의 부상 큐비트 수와 일관성 시간이 증가함에 따라 많은 기업이 사용자에게 양자 클라우드 서비스를 제공하여 자체 양자 컴퓨터를 구축하지 않고도 양자 컴퓨팅의 성능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 7) 양자 오류 수정의 발전 양자 컴퓨터를 실질적으로 유용하게 사용하려면 계산 중에 발생하는 오류를 최소화하는 양자 오류 수정 기술이 필요하다. 이 목표를 달성하기 위해 많은 새로운 기술이 개발되고 있다. 양자 컴퓨팅은 아직 개발 초기 단계에 있으며, 널리 사용 가능하고 상업적으로 실행 가능한 양자 시스템이 현실화되려면 많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 하지만 이러한 혁신 분야의 지속적인 발전은 가까운 미래에 양자 컴퓨팅에 대한 흥미로운 전망을 열어줄 수 있다. 양자 컴퓨팅은 새로운 논리 패러다임으로 인해 프로그래밍에 완전히 다른 접근 방식이 필요하다. 이 기술의 잠재력을 효과적으로 활용하려면 불확실성과 반복적인 휴리스틱 접근 방식을 수용하는 것이 필수적이다. 그러나 양자 컴퓨팅의 한 가지 중요한 과제는 오류 확률을 높이지 않고 여러 큐비트를 연결해야 한다는 점이다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 성장을 가로막는 중요한 장애물로 남아 있다. 양자 상태를 저하시키는 디코히어런스를 피하기 위해 큐비트를 실제 환경으로부터 격리해야 한다는 현실적인 제약이 있다. 현재는 극도로 낮은 온도로 냉각하는 것이 격리에 사용된다. 현재 진행 중인 연구에서는 양자 프로세서의 확장성과 상업적 실용성을 높이기 위해 포토닉스 및 다양한 소재를 포함한 다양한 방법론을 모색하고 있다. 또한 양자 컴퓨터는 '1000큐비트'의 강력한 성능이 필요하다. 지난 10년 동안 양자 컴퓨팅은 괄목할 만한 발전을 이루었다. 예를 들어 IBM은 2017년에 50큐비트 칩을 출시했으며, 2019년에는 특정 계산에서 가장 빠른 기존 슈퍼컴퓨터를 능가하는 성능을 보였다고 주장했다. 1000큐비트 양자 컴퓨터 개발 경쟁이 이미 진행 중이며, 더 많은 발전이 기대된다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 최대한 발휘하려면 오류 수정 큐비트의 개발이 필수적이다. 현재의 양자 프로세서는 하나의 오류 수정 큐비트를 구현하기 위해 상당한 수의 표준 큐비트가 필요한 경우가 많다. 그러나 이 문제는 향후 몇 년 내에 해결될 것이라는 낙관적인 전망이 나오고 있다. 현재 거론하는 양자 컴퓨터에 대한 단기적인 전망은 과장된 것일 수 있지만, 장기적인 결과는 판도를 바꿀 가능성이 높다. 다양한 분야에서 전 세계적으로 관심이 높아지면서 상당한 자본이 투입되고 있으며, 향후 몇 년 동안 놀라운 실용적 혁신이 이루어질 수 있는 기반을 마련하고 있다. 양자 컴퓨터는 전례 없는 연산 능력을 제공하고 다양한 산업과 분야에 혁명을 일으켜 세상을 변화시킬 수 있는 가능성을 지니고 있다. 아직 해결해야 할 과제가 남아 있지만, 양자 기술의 지속적인 발전은 언제든 획기적인 발전이 일어날 수 있음을 시사한다. 양자 컴퓨터의 잠재력을 활용하면 모든 첨단 기술 중에서 가장 영향력 있는 기술이 되어 우리 사회에 큰 발전을 가져올 것으로 기대된다.
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- 포커스온
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[퓨처 Eyes(3)] 양자 컴퓨터, AI·챗GPT보다 더 큰 기술 혁신 온다
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발각시 액화되는 '스파이 로봇' 개발
- 서울대 재료공학부 강승균 교수팀 연구원들이 자외선(UV)과 열에 반응해 자가 붕괴하는 '에퍼멀 로봇(Ephemeral Robot)'의 프로토타입(본격적인 상품화에 앞서 성능을 검증 및 개선하기 위해 간단히 핵심 기능만 넣어 제작한 기본모델)을 개발했다. 연구원들이 개발한 이번 에퍼멀 로봇은 자외선(UV)과 열에 접촉하면 스스로 분해 될 수 있는 실리콘 엘마스토머(silicone elastomer)를 이용해 제작했다. 임무 중에는 기능을 유지하고 필요에 따라 액화해 수명 주기를 제어하여 중요한 데이터의 보안을 유지 할 수 있다. 이 로봇은 적에게 노출되면 스스로 녹아 사라질 수 있는 장점을 보유하고 있어 정찰 로봇 등 군사적 활용도가 높을 것으로 기대된다. 그러나 애퍼멀 로봇의 대표적인 소재인 열경화 실리콘은 내열성 및 내화학성이 강해 소재 분해에 적합하지 않는 지적이다. 열경화 실리콘 기반의 소프트 로봇의 분해를 위해서는 300°C까지의 극한 온도와 유사한 극단적인 pH 수준에 견뎌야 하는 문제를 먼저 해결해야 한다. 서울대 연구팀은 자외선 감응형 소재를 활용해 본연의 장점을 유지하면서 강한 자외선을 통해 가교 고분자를 쉽고 빠르게 분해할 수 있으며, 큰 열에너지나 극단적인 pH 조건이 갖춰지지 않아도 로봇이 스스로 액화될 수 있다고 말했다. 개발 소재를 소프트 로봇에 적용해 분해를 쉽게 함으로써 다양한 분야로의 응용 가능성을 열었다. 광 감응형 플루오린 발생제를 첨가한 실리콘 탄성 복합체 기반 자외선 감응형 소재는 복구할 수 없는 분해 가능한 소재다. 기존 실리콘과 같은 간단한 합성 프로세스와 뛰어난 기계적 특성을 가졌으며, 가교 구조의 고분자를 쉽고 빠르게 분해할 수 있도록 설계됐다. 연구팀은 해당 재료 시스템을 기반으로 소프트 로봇을 제작하고 주위 환경을 정찰할 수 있는 초박형 전자소자를 제작·탑재해 자외선, 온도, 로봇의 움직임까지 실시간으로 측정하는 로봇 시스템을 구현했다. 프로젝트 주요 저자인 서울대학교 재료과학 및 공학부의 오민하 박사는 "유연한 로봇이 주어진 미션을 완료 후에 붕괴가 필요한 상황이 되면, 로봇이 스스로 붕괴 절차를 밟으며 2시간 이내에 붕괴된다"고 설명했다. 이번에 개발한 로봇의 소재는 경직되지 않은 실리콘 엘라스토머(실리콘 수지)를 기반으로 한다. 내부에는 자외선으로 활성화되는 디페닐요오노늄 플루오라이드(DPI-HFP) 생성기가 분산되어 있으면서, 작은 LED를 통해 자외선 빛에 노출되면 실리콘 소재는 플루오라이드 이온(F −)을 방출하여 구조 전체가 즉시 붕괴된다. 자외선 자극에 반응해 Si-O-Si 결합이 F− 이온을 통해 균열되며 전체 구조가 파괴된다. 연구자들은 이 장치를 테스트하기 위해 다양한 전자 기기(온도 및 자외선을 측정하는 응력 센서 등)에 장착해 테스트를 진행했다. 로봇의 형태는 생분해성 폴리락틱 애씨드(생분해성 폴리머) 형태의 몰드 내에서 DPI-HFP-실리콘 혼합물을 60°C에서 30분 동안 경화시켰으며, 자가파괴 과정은 자외선을 활성화하고 60분 동안 120°C로 녹이는 것으로 시작된다. 이 시스템이 적용돼 파괴된 로봇은 실리콘 복합물과 기능이 없는 얇은 전자 부품을 포함한 오일 형태의 잔여물만 남긴다. 연구팀은 이 기술이 로봇 폐기물을 줄이는 데 도움을 주는 것뿐만 아니라 군사 작전과 접근하기 힘든 지역의 탐사 로봇에도 적용될 수 있다고 예상하고 있다. 연구원들은 사용자 안전을 고려한 액화 로봇 후속 연구를 계속 진행할 계획이라고 전했다.
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발각시 액화되는 '스파이 로봇' 개발
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AI의 판도를 바꾸는 MIT의 '액체 신경망'
- 오픈AI의 챗GPT는 자연어 처리 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔다. 이를 바탕으로 중국, 한국 등 전세계 여러 국가들이 생성형 인공지능(AI) 개발에 본격적으로 나섰다. 프랑스 기술 전문 매체 르빅데이터프랑스에 따르면 MIT의 컴퓨터과학 및 인공지능 연구소(CSAIL) 팀은 AI, 로봇공학, 자율주행차 분야의 혁신이 가능한 '액체 신경망(LNN, Liquid neural network)'이라는 새로운 딥 러닝 모델을 선보였다. 전통적인 딥 네트워크는, 예를 들어 차선 유지 같은 기능을 수행하기 위해 약 10만 개의 인공뉴런과 50만 개의 매개변수가 필요했다. 그러나 액체 신경망을 이용하면 불과 19개의 뉴런만으로 동일한 작업을 처리할 수 있을 정도로 효율적이다. 더불어 기존 딥 러닝 시스템이 인과 관계 파악에 한계가 있었던 반면 액체 신경망은 인과 관계를 더욱 깊게 이해하며, 다양한 상황에 유연하게 대응할 수 있다. 이러한 액체 신경망 개발의 배경은 로봇이 대규모 언어 모델을 실행하기에는 필요한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 부족하다는 점에서 출발했다. MIT CSAIL의 다니엘 러스(Daniel Rus) 이사는 로봇에 적합하며 실시간으로 실행 가능한 효율적인 신경망 개발의 필요성을 강조했다. 기존 신경망과는 다르게, 동적으로 조절 가능한 미분 방정식을 활용하여 새로운 상황에 유연하게 대응할 수 있게 됐다. 이는 기본적인 수학 방정식과 함께 새로운 하드웨어 구조를 통해 동적 학습이 가능하도록 설계된 결과이다. 연구팀은 여름 동안 숲에서 촬영한 비디오 스트림에서 물체를 인식하기 위해 LNN 및 다양한 딥 러닝 모델을 훈련시켰다. LNN은 높은 정확도를 유지했지만, 다른 신경망 모델들의 성능은 크게 저하되었다. 이러한 차이는 유동 네트워크가 작업 자체에 중점을 두는 반면, 다른 모델들은 작업의 맥락과 테스트 환경 분석에 지나치게 의존하기 때문으로 해석된다. 실제로 LNN에서 분석한 어텐션 맵을 보면, 도로 감지를 위한 운전 작업이나 객체 감지를 위한 작업에서 주요 요소에 높은 값을 할당했다. 이러한 특징이 상황 변화에도 과제를 유연하게 적응할 수 있었던 배경이다. 이들의 핵심적인 용도는 바로 비디오, 오디오 스트림, 온도 측정 시퀀스 등 지속적인 데이터 스트림 지원이다. 이러한 특성 덕분에 로봇공학이나 자율주행차와 같은 강력한 보안이 필요한 애플리케이션에 적합할 것으로 예상하고 있다. MIT 연구팀은 앞으로 다중 로봇 시스템과 다양한 데이터 유형에 대한 연구를 통해 이 네트워크의 새로운 기능과 한계를 탐색할 예정이다.
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