dohaii040603 님의 블로그

1. AI가 재료 과학에 들어오다 – 실험에서 계산으로의 대전환 재료 과학은 수천 년간 인류의 문명을 이끌어온 기초 기술이자 핵심 산업 분야다. 청동기 시대, 철기 시대, 플라스틱의 등장, 탄소섬유의 발전 등 인류는 새로운 물질을 발견하고 조합하면서 진보해왔다. 하지만 전통적인 재료 개발은 시간, 비용, 인력이 과도하게 드는 매우 느리고 복잡한 과정이었다. 기존 방식은 수많은 실험과 오랜 연구에 기반을 두며, 이론적인 예측과 실제 결과 사이의 오차를 줄이기 위해 수천 번의 반복 테스트가 필요했다. 하지만 오늘날, **인공지능(AI)**이 이 분야에 들어오면서 전통적인 방식이 완전히 바뀌고 있다. AI는 실험을 가속화하고, 가능성을 예측하며, 실패를 줄이는 도구로 기능하고 있다. 특히 머신러닝(ML)과 딥..

1. 건축 설계의 새로운 동반자 – 알고리즘에서 창의까지 건축은 오랜 세월 동안 인류의 삶을 담아온 가장 크고도 실질적인 예술이며 과학이다. 과거에는 인간의 직관과 수작업 설계에 의존해 구조와 미관을 결정했다면, 이제는 **인공지능(AI)**이 건축 설계의 전 과정에 개입하며 디자인, 구조 계산, 자재 배분, 에너지 흐름 분석까지 통합적으로 계산하는 시대가 도래했다. AI는 단순한 도면 보조 도구가 아니다. 복잡한 수학 모델을 기반으로 수백, 수천 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 그 중 조건에 가장 적합한 결과를 선별하는 **생성 디자인(Generative Design)**을 통해 설계자에게 창의적 영감을 제공하고 있다. 이 과정에서 구조적 안정성, 미관, 채광, 통풍, 이동 동선, 예산 등 수많은 변..

1. AI와 헬스케어의 융합 – 개인 건강관리의 패러다임이 바뀐다 최근 몇 년간 인공지능(AI)은 의료 및 헬스케어 분야에서 혁신적인 발전을 이끌며, 우리의 건강 관리 방식 전반을 재정의하고 있다. 과거에는 병이 나타난 이후 병원을 찾고 진단을 받는 방식이 일반적이었다면, 오늘날에는 **AI 기술과 웨어러블 기기, 바이오 센서의 결합을 통해 ‘질병을 미리 감지하고 예방하는 시대’**가 도래했다. 특히 AI는 방대한 양의 생체 데이터를 실시간으로 분석하고, 이상 패턴이나 질병 전조를 탐지할 수 있는 능력을 갖췄다. 단순한 평균값이나 범위 기반 판단을 넘어서 사용자의 생체 리듬, 개인차, 행동 패턴까지 학습해 맞춤형 건강 데이터를 제공할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 이러한 기술 흐름 속에서 주목받는 ..

1. 인간의 오랜 꿈, 이제 과학의 문을 두드리다 불로장생, 인간이 시간의 지배를 벗어나고자 했던 오랜 꿈이다. 고대 중국의 진시황이 불사의 약을 찾고자 했던 이야기부터 중세 연금술사들의 영생 추구까지, 수천 년간 인간은 노화와 죽음을 극복하고 싶어 했다. 하지만 오랜 시간 그것은 신화와 전설, 종교의 영역이었다. 이제는 다르다. AI와 생명과학 기술의 융합은 이 꿈을 보다 구체적인 연구와 실험, 데이터의 언어로 바꾸어가고 있다. 노화는 단순한 시간의 흐름이 아니라 세포, 유전자, 분자 수준에서의 변화로 인식된다. 인간의 세포는 분열할 수 있는 횟수가 정해져 있으며, 이 과정에서 DNA 손상, 미토콘드리아 기능 저하, 염증 반응 증가 등의 생물학적 노화 현상이 발생한다. 여기서 AI는 엄청난 역할을 수행..

1. 로고 디자인, 알고리즘이 그리는 상징의 언어 로고는 브랜드의 얼굴이자 철학의 압축된 시각 언어다. 기존에는 브랜딩 전략가, 아트 디렉터, 디자이너가 머리를 맞대고 무수한 스케치를 통해 탄생시킨 상징이었다. 하지만 최근에는 AI가 그 작업을 대신하고 있다. AI 로고 디자인 플랫폼들이 등장하면서, 단 몇 분 만에 브랜드명과 산업군, 키워드를 입력하면 수십 개의 고퀄리티 시안이 생성된다. 대표적인 도구로는 Looka, Tailor Brands, Wix Logo Maker 등이 있다. 이들은 사용자의 입력값을 바탕으로 산업별 시각 언어, 컬러 팔레트, 폰트 스타일, 트렌드 기반 레이아웃을 자동 분석해 ‘브랜드 이미지에 적합한 로고 디자인’을 알고리즘적으로 생성한다. 딥러닝 알고리즘은 수많은 로고 DB에서..

1. 소셜 챌린지, 이제는 AI가 ‘연출’한다 – 콘텐츠 생산 방식의 대전환 과거 소셜미디어 챌린지는 참여자들의 ‘순수한 창의성’에 기대어 확산되었다. 플랭크 챌린지, 아이스버킷 챌린지, 런던보이 챌린지처럼 단순한 동작, 콘셉트, 음원을 중심으로 수많은 유저들이 직접 영상을 촬영하고 공유했다. 하지만 2023년 이후 등장한 AI 기술은 이러한 **UGC(User Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠)**의 제작 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 이제 사용자들은 단순한 카메라와 필터만으로 콘텐츠를 제작하는 것이 아니라, AI 영상 편집기, AI 아바타 생성기, AI 음성 변조기, AI 안무 분석기를 활용해 훨씬 더 고도화된 콘텐츠를 창출하고 있다. 예를 들어, 텍스트로 자신만의 챌린지 콘셉트..

1. AI와 음악 취향 – 감성을 예측하는 기술의 시대 예전엔 좋아하는 음악을 듣기 위해 CD를 사고, 플레이리스트를 직접 만들어야 했다. 하지만 지금은 어떤 노래를 들었는지만으로도 다음 곡이 ‘마치 내 취향을 읽은 것처럼’ 자동으로 재생된다. 이 모든 변화의 중심엔 AI 추천 알고리즘이 있다. 사용자의 청취 이력, 선호 장르, 플레이리스트 구성, 심지어 듣는 시간대까지 분석하여 취향을 예측하고 음악을 선별해주는 이 기술은 음악을 ‘발견’하는 방식 자체를 바꿔놓았다. AI 추천 시스템은 단순히 많이 들은 곡을 반복하는 방식이 아니다. 현대의 음악 플랫폼은 **콘텐츠 기반 필터링(content-based filtering)**과 협업 필터링(collaborative filtering), 그리고 최신 딥러닝..

1. 클릭 한 번으로 완성되는 사진 보정 – AI 리터칭의 시대 과거에는 사진을 보정하려면 전문가용 포토샵이나 라이트룸을 자유자재로 다룰 줄 알아야 했다. 레이어를 쌓고 마스크를 쓰고, 노출과 색감, 왜곡을 수동으로 조절하던 시대는 이제 과거가 되었다. 이제는 클릭 몇 번, 혹은 슬라이더만 조절해도 얼굴 윤곽을 자연스럽게 정리하고, 하늘을 교체하거나 피부 톤을 보정할 수 있는 AI 이미지 리터칭 기술이 대중화되고 있다. AI 기반 이미지 보정은 단순한 자동화 기능이 아니다. 이는 딥러닝 알고리즘이 수많은 사진 데이터를 학습해 ‘사람이 가장 보기 좋다고 느끼는 비율과 색감, 명암’을 스스로 분석하고 그 결과를 사진에 적용하는 방식이다. 예를 들어, AI는 피부에 생긴 잡티와 홍조를 인식하고 사람의 피부결을..

1. 콘텐츠는 이제 ‘생산’이 아니라 ‘생성’된다 – AI의 브랜드 창작 능력 마케팅 콘텐츠의 제작 방식이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 기획자, 카피라이터, 디자이너, 마케터가 머리를 맞대고 아이디어를 구상해 광고 문구를 짜고, SNS 콘텐츠를 설계하며, 브랜딩 메시지를 조율해야 했다. 하지만 이제는 그 과정의 상당 부분을 AI가 ‘생성’해주는 시대가 도래했다. 브랜드 메시지부터 광고 문구, 블로그 콘텐츠, 이미지 제작, 심지어 영상 편집까지 AI가 직접 마케팅 콘텐츠를 만들어내는 창작자 역할을 수행하고 있다. AI가 만든 콘텐츠는 단순한 자동화 수준을 넘어서고 있다. 예를 들어 ChatGPT, Jasper, Copy.ai와 같은 생성형 AI 툴은 브랜드 톤과 고객 페르소나를 입력하면 고객 맞춤형 카..

1. 사람 같은 목소리, 기계의 언어로 구현되다 – AI 음성 합성 기술의 진화 불과 몇 년 전만 해도 기계음처럼 딱딱하게 들리던 합성 음성이 이제는 사람의 말투, 억양, 감정까지 정교하게 따라할 수 있을 정도로 발전했다. 이 변화의 중심에는 바로 AI 기반 음성 합성(TTS: Text-to-Speech) 기술이 있다. 단순히 텍스트를 소리로 바꾸던 예전의 기계적 방식에서, 이제는 딥러닝을 기반으로 음성 데이터의 특성을 학습하고, 개인의 발성 습관, 감정 표현, 말의 속도까지 모방해 사람과 거의 구별이 불가능한 수준의 목소리를 생성해내고 있다. 초기 음성 합성 기술은 사전 녹음된 단어들을 조합하는 ‘규칙 기반 합성’ 방식이었으나, 현재는 딥러닝 모델인 Tacotron, WaveNet, FastSpeech..