인공지능 기술 - 기술 요소의 진화와 서비스 동향 정리 2025.3.21

인공지능 기술 요소 및 서비스 동향 정리

인공지능 기술은 다양한 형태의 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 각 데이터 유형에 특화된 기술 요소들이 존재합니다.

인공지능 기술은 GPT가 나오기전과 나오고 난 이후 시장은 급속한 변화가 일어나고 있습니다.
기존의 TEXT, DATA를 중심으로 예측하고 분류하고 분석하는 기술에서 비정형 이미지, 동영상을 생성하거나, 사람과의 대화, 지식의 검색증강 등을 통해 사람과의 상호작용이 증가하는 추세로 보여 집니다.

앞으로 인공지능은 사람의 지능을 증강하고 역량을 강화하는 도구로서 지식을 수준으로 역량을 측정하는 시대는 사라질 지도 모릅니다. 오히려 사람의 본성과 인간미 넘치는 판단이 더 중요한 사회가 되기를 바랍니다.

최근 인공지능 CEO, 인공지능 면접관 등 사람을 평가하는 인공지능의 활용은 그동안 인간이 만들어온 인공지능을 통해 사람을 평가하는 기준이 될지도 모르겠습니다.

이러한 인공지능의 기술요소들을 정리하고 향후 인공지능의 발전에 대한 동향을 정리해 봅니다.

1. 텍스트 데이터 처리 기술

• 자연어 처리 (NLP):
  • 인간의 언어를 이해하고 해석하는 기술로, 텍스트 분석, 기계 번역, 챗봇 등에 활용됩니다.
  • 주요 기술:
    • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 양방향 맥락을 이해하여 텍스트의 의미를 정확하게 파악하는 모델입니다.
    • 형태소 분석: 텍스트를 최소 의미 단위로 분리하여 단어의 품사, 의미 등을 분석합니다.
    • LLM (Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트 생성 및 대화가 가능한 모델입니다.
    • 온톨로지 (Ontology): 개념과 관계를 정의하여 지식을 구조화하고 추론하는 기술입니다.
    • 검색: 정보 검색, 의미 기반 검색 등 다양한 검색 기술이 활용됩니다.
    • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 지식 기반 검색을 통해 LLM의 답변 정확도를 향상시키는 기술입니다.
• 텍스트 마이닝:
  • 대규모 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 패턴을 발견하는 기술입니다.
  • 감성 분석, 주제 분석, 문서 분류 등에 활용됩니다.

2. 숫자 데이터 처리 기술

• 머신러닝 (Machine Learning):
  • 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 생성하는 기술입니다.
  • 회귀 분석, 분류, 클러스터링 등 다양한 알고리즘이 사용됩니다.
• 딥러닝 (Deep Learning):
  • 인공 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 높은 수준의 예측을 수행하는 기술입니다.
  • 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
• 통계 분석:
  • 데이터의 통계적 특성을 분석하고 유의미한 정보를 추출하는 기술입니다.
  • 데이터 시각화, 가설 검정, 예측 모델링 등에 활용됩니다.

3. 비정형 데이터 (이미지, 비디오) 처리 기술

• 컴퓨터 비전 (Computer Vision):
  • 이미지 및 비디오 데이터를 분석하고 이해하는 기술입니다.
  • 객체 인식, 이미지 분류, 영상 분석 등에 활용됩니다.
• 이미지 처리:
  • 이미지 품질 개선, 특징 추출, 이미지 생성 등 다양한 이미지 관련 작업을 수행하는 기술입니다.
• 비디오 분석:
  • 비디오 데이터에서 객체 추적, 행동 인식, 장면 분석 등 다양한 정보를 추출하는 기술입니다.

4. GPT와 LLM (Large Language Model) 모델 성장

GPT와 함께 LLM을 학습 모델을 이용하여 인공지능 시장은 일반인도 쉽게 사용할수 있는 시장을 열었습니다.

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인공지능 기술 서비스 동향

• 생성형 AI (Generative AI):
  • 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.
  • 콘텐츠 제작, 디자인, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
• 초거대 AI (Hyper scale AI):
  • 대규모 데이터를 학습하여 높은 성능을 보이는 AI 모델들이 등장하고 있습니다.
  • 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 인간 수준의 성능을 보여줍니다.
• AI 플랫폼 및 서비스:
  • 클라우드 기반 AI 플랫폼 및 서비스들이 다양하게 제공되면서 AI 기술 활용이 더욱 쉬워지고 있습니다.
  • 머신러닝 플랫폼, AI API, AI 솔루션 등 다양한 형태의 서비스들이 제공됩니다.
• AI 윤리 및 안전:
  • AI 기술의 발전과 함께 AI 윤리 및 안전에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
  • AI 편향성, 책임성, 투명성 등 다양한 윤리적 문제들이 논의되고 있으며, 관련 규제 및 가이드라인들이 마련되고 있습니다.

이 외에도 인공지능 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 혁신적인 서비스들이 등장하고 있습니다.

 

 

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