dohaii040603 님의 블로그

1. 신약 개발의 전통적 한계와 AI의 등장 신약 개발은 오랜 시간과 막대한 비용이 소요되는 복잡한 과정이다. 기존 방식은 타겟 단백질을 규명하고, 이를 억제하거나 활성화할 수 있는 후보 화합물을 찾은 뒤, 전임상 및 임상 시험을 통해 효능과 안전성을 검증한다. 이러한 과정은 평균 10~15년이 걸리며, 수천억 원에 달하는 연구개발비가 투입된다. 그럼에도 불구하고 임상에서 탈락하는 후보물질의 비율은 90%에 육박하며, 성공 확률은 극히 낮다. 이처럼 기존 신약 개발 모델은 고비용·저효율 구조의 대표적인 사례로 꼽힌다. 이러한 한계를 극복하고자 등장한 것이 인공지능(AI) 기반의 신약개발 기술이다. AI는 방대한 생명과학 데이터와 화합물 라이브러리, 유전체 정보 등을 바탕으로, 신약 후보물질을 더 빠르고 ..

1. 브랜드 스토리텔링의 진화와 AI의 등장 브랜드 스토리텔링은 단순히 제품을 설명하거나 기능을 강조하는 것을 넘어, 소비자와의 정서적 연결을 구축하는 전략이다. 고객이 브랜드에 감정적으로 몰입할수록 구매 충성도는 높아진다. 과거에는 브랜드 매니저나 카피라이터의 창의력에 의존해 스토리를 만들어냈지만, 최근에는 인공지능(AI)이 브랜드 내러티브의 기획과 구현 단계에까지 깊숙이 관여하고 있다. AI는 방대한 데이터를 학습하고 분석하여 소비자의 반응을 예측하거나, 타깃별로 맞춤형 이야기를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문이다. 특히 GPT나 Claude, Gemini와 같은 자연어 생성 모델을 활용하면 단순 설명을 넘어 브랜드의 가치와 정체성을 내포한 복합적인 서사를 제작할 수 있다. 이 같은 기술 발..

1. 전자책 시장과 자동화의 필요성 디지털 콘텐츠 시장이 급성장함에 따라 전자책(eBook)의 수요도 지속적으로 증가하고 있다. 종이책 중심의 출판 산업은 디지털화된 콘텐츠 소비 환경에서 효율성과 확장성을 요구받고 있으며, 이러한 흐름에 맞춰 전자책 제작의 자동화는 더욱 주목받고 있다. 특히 개인 창작자, 중소 출판사, 온라인 교육 플랫폼 등은 기존의 수작업 기반 제작 방식의 한계에 직면하며, 인공지능(AI)을 활용한 제작 프로세스에 대한 관심이 높아졌다. 기존에는 원고 작성부터 편집, 디자인, 포맷 변환, 메타데이터 등록, 배포까지 모든 과정이 각각의 전문가 혹은 소프트웨어 도구에 의존해야 했고, 이에 따른 비용과 시간이 상당했다. 하지만 AI 기술의 발전은 이 과정을 획기적으로 단축시키고 있다. 자연..

1. 짧은 영상 시장의 부상과 AI 기술의 접점 짧은 영상 콘텐츠(short-form video)는 지난 몇 년 사이 전 세계 디지털 소비 환경을 급변시키며 중심 플랫폼으로 자리 잡았다. TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels 등 다양한 플랫폼이 등장하면서 수초~수십 초 길이의 영상이 일상적인 콘텐츠 소비 방식이 되었다. 이러한 짧은 영상은 단순히 재미를 주는 콘텐츠를 넘어 브랜드 마케팅, 개인 브랜딩, 뉴스 전달, 교육 콘텐츠 등 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 핵심은 빠르고 강력한 몰입력이다. 이와 함께 인공지능(AI)은 콘텐츠 제작의 새로운 도구로 급부상하고 있다. AI는 영상 편집, 자막 생성, 배경 음악 매칭, 추천 알고리즘에 이르기까지 거의 모든 단계에 관여하..

1. AI 뉴스 편집의 등장 배경과 기술적 기반 뉴스 산업은 디지털 전환과 함께 엄청난 변화를 겪고 있다. 종이 신문에서 온라인 뉴스로의 이행은 물론, 유튜브나 SNS 기반의 ‘짧은 뉴스 소비’ 문화가 확산되면서 언론사는 신속하고 정확한 콘텐츠 생산 체계를 요구받고 있다. 이런 흐름 속에서 등장한 것이 바로 ‘AI 기반 뉴스 편집 기술’이다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 기계 학습, 자동 요약, 키워드 추출, 이미지·동영상 편집 알고리즘 등 다양한 AI 기술을 융합해 뉴스 콘텐츠의 생성과 편집을 자동화하는 것을 목표로 한다. 대표적인 기술 중 하나는 GPT 기반 생성형 AI로, 사건에 대한 데이터를 입력하면 간단한 기사 형식으로 출력할 수 있다. 또한 BERT 기반의 문장 요약 모델은 긴 기사를 짧..

1. 창작의 시대, AI가 소설을 쓰기 시작하다 AI의 발전은 단순한 기술 혁신을 넘어 창작의 영역까지 확장되고 있다. 특히 소설, 시나리오, 에세이와 같은 문학적 글쓰기는 인간 고유의 감성과 상상력이 요구되던 분야였지만, 자연어 처리(NLP)와 생성형 인공지능(Generative AI)의 급속한 발전은 이제 이러한 경계를 무너뜨리고 있다. Sudowrite와 Jasper는 그 대표적인 사례로, 창작자들이 창의적인 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다. Sudowrite는 작가 친화적인 인터페이스와 기능으로 문학계에서 점차 인지도를 넓혀가고 있으며, Jasper는 마케팅과 콘텐츠 제작에서 강점을 보이며 점점 더 다양한 텍스트 유형에 AI를 접목시키는 플랫폼으로 진화하고 있다. 이 두 툴은..

1. 이미지 스타일 전환이란? – 예술을 재해석하는 AI 기술 AI가 인간의 창작 활동에 영향을 미치기 시작한 영역 중 하나가 바로 ‘이미지 스타일 전환(Image Style Transfer)’ 기술이다. 이는 기존의 이미지에 특정한 예술가의 화풍, 색채, 붓질 스타일을 덧입혀 새로운 시각적 표현을 만들어내는 인공지능 기반 알고리즘이다. 예를 들어 사용자는 자신의 사진을 고흐의 스타일로 바꾸거나, 피카소의 입체주의 풍으로 변형된 이미지를 얻을 수 있다. 이 기술은 딥러닝 알고리즘 중에서도 CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)을 활용하며, 이미지의 ‘콘텐츠(content)’와 ‘스타일(style)’을 분리하고 다시 결합하는 방식으로 작동한다. 콘텐츠는 이미지의 구조..

1. AI 음악 추천의 시작 – 알고리즘 기반의 청취 경험 AI 뮤직 DJ 서비스는 음악 감상의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다. 이 서비스는 단순한 자동 재생 기능을 넘어, 사용자의 감정, 활동, 취향에 맞춰 맞춤형 음악을 선곡해주는 ‘개인화된 DJ’의 역할을 수행한다. 이러한 기술의 시작점은 추천 알고리즘에서 찾을 수 있다. 2000년대 중반, 스포티파이(Spotify), 판도라(Pandora), 애플뮤직(Apple Music)과 같은 스트리밍 플랫폼은 사용자의 청취 이력을 분석하여 비슷한 음악을 제안하는 알고리즘을 도입했다. 초기에는 콘텐츠 기반 필터링(content-based filtering)과 협업 필터링(collaborative filtering) 방식이 주를 이뤘다. 전자는 장르, BPM..

1. 콘텐츠 산업의 새로운 물결, AI 대본 생성의 부상 전통적으로 영화와 드라마의 제작은 작가의 창의성과 시간, 경험에 기반해 진행되었다. 하나의 시나리오를 완성하기 위해 수개월에서 수년의 작업 기간이 필요했고, 기획자·연출자·작가 간의 수많은 회의와 수정 작업이 반복되는 것이 일반적이었다. 그러나 최근 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전으로, 대본 작성이라는 창의적 영역에도 자동화의 흐름이 본격적으로 들어오고 있다. GPT, Claude, Gemini와 같은 고성능 AI 모델은 방대한 시나리오 데이터와 언어 패턴을 학습함으로써 실제로 인간 수준의 이야기 구성 능력을 보유하기 시작했다. 특히 영화와 드라마는 장면 구성, 캐릭터 대사, 플롯 전개, 감정 흐름 등 다양한 요소의 조합이 중요한..

1. 협업 로봇(Co-bot)의 부상과 산업 구조의 재편 로봇이 인간의 일자리를 빼앗는다는 우려는 오래전부터 제기되어 왔지만, 최근의 트렌드는 단순한 대체가 아니라 **협업(Cooperation)**으로 방향을 바꾸고 있다. ’협업 로봇(Co-bot)’은 제조 현장, 의료 서비스, 물류 산업 등에서 사람과 나란히 작업하며 시너지 효과를 창출하는 도구로 자리 잡고 있다. 기존의 산업용 로봇은 인간이 접근하기 어려운 공간에서 반복적인 작업을 수행했지만, 협업 로봇은 인공지능(AI)과 센서 기술의 발전을 통해 사람과 물리적으로 가까이서 작업할 수 있도록 설계되었다. 대표적인 사례로는 전자제품 조립 공장에서 로봇이 나사를 조이고, 사람이 검사하는 협업 방식이 있다. 이처럼 생산성과 안전성을 동시에 확보할 수 있..