최신 기술 동향

1. 서론 과거에는 AI 모델을 개발하려면 딥러닝, 머신러닝, 데이터 과학, Python 등의 프로그래밍 기술이 필수적이었다. 하지만 최근에는 코딩 없이도 AI 모델을 만들 수 있는 무료 툴들이 등장하면서, 비전공자도 쉽게 AI를 활용할 수 있는 시대가 되었다.이러한 노코드(No-Code) AI 플랫폼은 이미지 인식, 자연어 처리, 데이터 분석, 챗봇 개발 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 이번 글에서는 코딩 없이 AI 모델을 만들 수 있는 무료 툴과 그 특징, 활용 방법을 소개하겠다. 2. 코딩 없이 AI 모델을 만들 수 있는 무료 툴 ① Google Teachable Machine – 간단한 AI 모델 생성📌 특징:구글에서 제공하는 노코드 AI 툴로, 클릭 몇 번만으로 이미지, 소리, 포즈 인식 ..

1. 서론현대인은 스트레스, 운동 부족, 불규칙한 식습관 등으로 인해 건강을 관리하는 데 어려움을 겪고 있다. 그러나 최근 AI(인공지능) 기술이 건강 관리 분야에 적극 도입되면서, 개인 맞춤형 건강 관리가 가능해지고 있다. 과거에는 건강 관리가 주로 일반적인 가이드라인에 의존했지만, 이제는 AI가 개인의 데이터(운동, 식습관, 수면 패턴 등)를 분석해 맞춤형 솔루션을 제공하는 시대다. 이를 통해 더 효과적이고 과학적인 방식으로 건강을 유지할 수 있다. 이번 글에서는 AI 기반 맞춤형 건강 관리 기술이 어떤 방식으로 작동하는지, 그리고 실제 활용 사례를 통해 그 가능성을 살펴보겠다. 2. AI가 적용된 맞춤형 건강 관리 기술① AI 기반 웨어러블 기기 & 건강 모니터링 📌 대표 사례: 애플 워치(App..

1. 서론최근 몇 년 동안 AI 기반 이미지 생성 기술이 급격히 발전하면서 디자이너, 아티스트, 콘텐츠 제작자들은 강력한 AI 디자인 툴을 활용할 수 있게 되었다. 특히 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion은 가장 널리 사용되는 대표적인 AI 이미지 생성 툴로 꼽힌다.이 세 가지 AI 디자인 툴은 각기 다른 방식으로 작동하며, 이미지 품질, 사용 용도, 기능, 가격 모델 등에서 차이를 보인다. 이번 글에서는 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion의 특징을 비교하고, 어떤 툴이 어떤 용도에 적합한지 분석해보겠다.2. Midjourney vs DALL·E vs Stable Diffusion 비교표비교 항목MidjourneyDALL·EStable Diff..

1. 서론AI 기술이 발전하면서 음성 합성(Speech Synthesis) 기술도 빠르게 진화하고 있다. 과거에는 로봇처럼 부자연스러운 기계음이 대부분이었지만, 최근 AI 음성 합성 기술은 인간과 거의 구별할 수 없을 정도로 자연스러운 목소리를 생성할 수 있다. 특히 딥러닝 기반 TTS(Text-to-Speech) 기술이 발전하면서 개인의 음성을 학습하여 유사한 목소리를 생성하거나, 유명인의 목소리를 재현하는 기술이 등장했다. 이러한 기술은 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 방송, 교육, 고객 서비스, 게임, 콘텐츠 제작 등 여러 분야에서 혁신을 가져오고 있다. 이번 글에서는 AI 음성 합성 기술의 발전 과정과 활용 사례를 살펴보고, 앞으로의 전망까지 분석해보겠다. 2. AI 음성 합성 기술의 발전 과정..

1. 서론인공지능(AI)은 이제 단순한 기술이 아니라, 기업과 개인의 생산성을 높이고 업무를 자동화하는 핵심 도구로 자리 잡았다. 기업들은 AI를 활용해 반복적인 작업을 줄이고, 비용 절감과 업무 효율성 극대화를 이루고 있다. 과거에는 사람이 직접 해야 했던 데이터 입력, 고객 응대, 보고서 작성, 마케팅 분석 등의 업무가 AI에 의해 자동화되고 있다. 그렇다면 AI는 실제로 어떤 방식으로 업무를 자동화하고 있을까? 실제 적용 사례를 중심으로 살펴보자. 2. AI를 활용한 자동화 업무 사례① 고객 서비스 & 챗봇 자동화 🔹 대표 사례: AI 챗봇(ChatGPT, 네이버 클로바, 카카오 i, IBM Watson 등) 기업들은 AI 챗봇을 활용해 24시간 고객 응대를 제공하고 있다. 예전에는 사람이 직접 ..

1. 서론AI(인공지능)는 이미 우리 삶 곳곳에 깊숙이 들어와 있다. 챗봇, 자율주행차, AI 번역기, 자동화된 데이터 분석 시스템 등 AI 기술은 급격히 발전하며 산업 전반을 변화시키고 있다. 하지만 이는 단순히 기술의 발전을 의미하는 것이 아니다. AI는 기존 직업의 소멸과 새로운 직업의 창출이라는 거대한 변화를 가져올 것이다. 과연 10년 후 AI가 바꿀 직업 시장은 어떻게 변할까? 어떤 직업이 사라지고, 어떤 직업이 새롭게 등장할까? AI가 가져올 미래를 전망해보자. 2. AI로 인해 사라질 가능성이 높은 직업AI는 반복적인 업무를 자동화하는 데 강점을 가진다. 규칙적인 패턴을 따르는 직업, 데이터 기반의 직업, 기계가 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 업무는 AI가 대체할 가능성이 높다. ① ..

1. 서론AI 챗봇 시장이 빠르게 발전하면서 ChatGPT 5와 Claude 3가 가장 주목받는 AI 모델로 떠오르고 있다. 오픈AI(OpenAI)의 ChatGPT 시리즈는 GPT-4를 기반으로 많은 인기를 얻었으며, AI 챗봇의 표준을 만들어가고 있다. 한편, 앤트로픽(Anthropic)에서 개발한 Claude 시리즈도 강력한 성능을 바탕으로 빠르게 시장 점유율을 확대하고 있다. ChatGPT 5와 Claude 3는 각기 다른 기술적 접근 방식을 취하며, 자연어 처리(NLP), 문맥 이해력, 응답 속도, 창의성 등 여러 방면에서 차이가 있다. 그렇다면 두 모델은 어떤 차이점이 있을까? 그리고 AI 기술의 미래는 어디로 향하고 있을까?2. ChatGPT 5 vs Claude 3: 주요 차이점① 학습 데이..