dohaii040603 님의 블로그

1. 감염병 대응의 전환점, AI가 들어오다 21세기 들어 전 세계는 신종 감염병이라는 공중보건 위기에 수차례 직면했다. 사스(SARS), 에볼라(Ebola), 메르스(MERS), 그리고 코로나19(COVID-19) 팬데믹은 인류의 보건 시스템에 심각한 타격을 가했고, 특히 코로나19는 글로벌 경제와 일상 생활 전반에 충격을 주며 역사상 최대의 보건 위기로 기록되었다. 이 과정에서 인간의 정보 수집 및 대응 속도가 바이러스 확산 속도에 미치지 못하는 문제가 뚜렷하게 드러났고, ‘사후 대응’보다는 ‘사전 예측 및 조기 대응’의 중요성이 급부상했다. 이에 따라 주목받는 것이 바로 인공지능(AI)을 활용한 팬데믹 예측 및 대응 모델이다. AI는 방대한 양의 데이터 분석을 통해 인간보다 빠르게 감염병 발생 가능..

1. 에너지 자원 탐사의 변화 – AI 기술이 개입하기까지 자원 탐사는 전통적으로 시간과 비용이 많이 드는 고위험 분야였다. 석유, 천연가스, 광물 등 지하에 존재하는 자원을 탐지하기 위해 기업들은 위성 이미지, 지질학적 데이터, 시추 정보 등 다양한 데이터를 수집하고, 이를 해석하는 데 오랜 시간과 전문가의 경험을 필요로 했다. 하지만 이러한 방식은 탐사 효율이 낮고 오차율이 크며, 실제 시추 후 자원이 없다는 결과도 다반사였다. 특히 해양, 극지방, 사막 등 접근이 어려운 지역일수록 탐사 과정에서의 경제적 리스크와 환경적 부담이 커지는 문제점이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 2010년대 후반부터 AI와 머신러닝 기술이 자원 탐사에 도입되기 시작했다. AI는 방대한 탐사 데이터를 자동 분석하고,..

1. 천문학에서 데이터의 폭발적 증가와 분석의 딜레마 21세기 들어 천문학은 그야말로 데이터의 시대를 맞이했다. 인간이 맨눈으로 별을 바라보던 시대에서 시작해, 광학 망원경, 전파 망원경, 적외선 탐지기술까지 발전하면서 우주의 수많은 천체로부터 들어오는 방대한 데이터가 매초마다 생성되고 있다. 대표적인 예로, 칠레에 위치한 유럽남천문대의 VLT(Very Large Telescope)나 미국의 파노스틱 서베이 텔레스코프(Pan-STARRS), 허블 우주 망원경 등은 단 하루에 수 테라바이트의 데이터를 생성한다. 특히 차세대 관측 프로젝트인 **LSST(대규모 시놉틱 관측망원경)**의 경우, 하루 15테라바이트, 10년 동안 약 60페타바이트의 이미지 데이터를 생성할 것으로 예상된다. 하지만 이런 **데이터..

1. 신소재 개발의 한계와 AI 도입의 배경 신소재(Material Innovation)는 항공우주, 반도체, 에너지, 의학 등 첨단 산업의 핵심 기반으로 꼽히지만, 전통적인 신소재 개발 방식은 수많은 시행착오와 긴 시간, 막대한 비용을 필요로 한다. 예컨대 단 하나의 배터리용 소재를 상용화하기까지는 평균 10년 이상의 연구개발 기간과 수천 번의 실험이 소요된다. 이런 상황에서 연구자들은 오랜 시간 동안 이론 기반 실험을 반복하거나, 계산과학을 통해 물질의 성질을 추정하고 비교해왔다. 그러나 원자 수준에서의 상호작용, 합성 조건의 복잡성, 예측 불가능한 변수들은 인간의 계산력과 경험으로는 해결하기 어려운 영역이었다. 이런 배경 속에서 등장한 것이 AI 기반의 신소재 개발 시스템이다. 인공지능은 물리학, ..

1. 생물학적 데이터의 폭발과 AI의 필요성 21세기 들어 생명공학의 중심은 ‘실험실’에서 ‘데이터’로 이동하고 있다. 유전체 서열 분석, 단백질 구조 예측, 세포 이미징, 대사 경로 시뮬레이션 등 모든 생물학적 실험은 거대한 데이터를 동반하며, 이를 해석하는 능력이 생명공학 연구의 성패를 좌우하게 되었다. 특히 인간의 유전체는 약 30억 개의 염기쌍으로 구성되어 있으며, 단 하나의 유전적 변이도 질병의 원인이 될 수 있다. 이러한 정밀한 데이터를 분석하기 위해서는 인간의 직관과 수작업만으로는 불가능한 처리 속도와 정확도가 필요하고, 바로 이 지점에서 AI(인공지능)의 개입이 필수적이 된다. 기존의 생물정보학(Bioinformatics)은 규칙 기반 알고리즘이나 통계학에 의존했지만, 최근에는 머신러닝(M..

1. CRISPR의 등장과 유전자 편집의 패러다임 전환 유전자 편집 기술의 역사에서 가장 획기적인 전환점은 단연 CRISPR-Cas9 시스템의 등장이다. CRISPR(Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats)는 원래 박테리아의 면역 시스템에서 유래한 유전적 메커니즘으로, 특정 바이러스 유전자를 기억하고 재차 침입 시 절단하여 방어하는 역할을 한다. 이 메커니즘이 2012년 생명과학계에 적용되며, 인간을 포함한 고등 생명체의 유전자를 정밀하게 편집할 수 있는 기술로 발전했다. Cas9이라는 효소는 DNA를 마치 가위처럼 자르는 역할을 하며, 이를 통해 특정 유전자 서열을 제거하거나 교체하는 것이 가능해졌다. CRISPR-Cas9 기술은 기존의 ..

1. 광고 시장의 변화와 AI 도입의 배경 디지털 시대의 광고는 ‘대량 송출’보다 ‘정밀 타겟팅’으로 진화해왔다. 사용자 개인의 관심사, 검색 이력, 시청 패턴 등을 분석해 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 마케팅 성공의 핵심으로 자리 잡은 것이다. 이 과정에서 인공지능(AI)은 새로운 게임체인저로 부상했다. 기존에는 크리에이티브 디렉터, 카피라이터, 영상 편집자 등 다양한 인력이 협업해야 했던 광고 제작 과정이 이제는 AI 기술을 통해 자동화되고 있다. 특히 광고 영상 분야에서는 AI가 스크립트 작성, 음성 및 얼굴 합성, 영상 클립 편집, 애니메이션 적용, 타겟별 영상 버전 생성 등 전 과정을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 되었다. 이는 광고 제작에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄여주며, A/B ..

1. 기후 변화 시대, AI가 재난 예측에 나서야 하는 이유 21세기는 기후 위기의 시대다. 전 지구적으로 기상이변이 빈번해지고 있으며, 대형 산불, 폭우, 허리케인, 지진, 전염병 등의 재난이 상시화되고 있다. 이러한 재난은 인간의 생존을 위협할 뿐만 아니라, 사회 시스템과 경제 활동 전반에 걸쳐 막대한 피해를 초래한다. 이에 따라 인류는 점점 더 ‘예측 가능한 위기 관리’를 요구받고 있으며, 이러한 흐름 속에서 가장 주목받는 기술이 바로 인공지능(AI)이다. AI는 방대한 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 찾아내는 데 특화되어 있어, 기존의 통계 기반 예측보다 훨씬 정교하고 빠른 판단을 가능하게 한다. 예를 들어 위성 이미지, 기상 관측소, 사물인터넷 센서, 소셜미디어 등에서 수집된 수천만 건의 데이터..

1. 기후 변화 예측의 한계와 AI 도입의 배경 지구 온난화와 이상 기후가 점점 더 빈번해지면서, 기후 변화에 대한 정확한 예측과 대응이 전 인류의 과제로 부상하고 있다. 그러나 전통적인 기후 예측 모델은 다양한 변수와 복잡한 물리적 계산식을 바탕으로 구성되어 있어, 방대한 데이터를 실시간으로 처리하는 데 한계를 보인다. 예를 들어 대기 흐름, 해류, 이산화탄소 농도, 태양 복사량 등 수많은 요인이 상호작용하면서 기후를 형성하기 때문에, 이를 정확하게 예측하려면 고성능 컴퓨팅 자원과 정교한 시뮬레이션이 필요하다. 하지만 이 과정은 시간과 비용이 매우 많이 소요되며, 특히 지역 단위의 세밀한 예측에서는 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 인공지능(AI)을 기반으로 한 기후..

1. 디지털 시대의 보안 위기와 AI의 대응 디지털 사회가 고도화되면서 개인정보 보호, 금융 거래, 산업기밀 등 다양한 영역에서 정보 보안의 중요성이 나날이 커지고 있다. 4차 산업혁명으로 인해 데이터는 곧 자산이 되었고, 이를 노리는 사이버 공격도 더욱 정교하고 지능적으로 진화하고 있다. 이러한 위기 속에서 인공지능(AI)은 새로운 보안 패러다임을 제시하고 있다. 기존의 보안 시스템은 정해진 규칙이나 시그니처 기반 탐지에 의존했다면, AI는 이상 행동 탐지, 예측 분석, 실시간 위협 감지 등 다양한 방식으로 공격을 조기에 차단하거나 피해를 최소화할 수 있는 대응력을 갖췄다. 특히 머신러닝을 활용한 보안 알고리즘은 과거의 침해 사례들을 학습해 새로운 위협을 빠르게 식별하며, 기존에 없던 변종 악성코드나 ..