dohaii040603 님의 블로그

1. XAI의 부상: 왜 설명 가능한 인공지능이 필요한가? 최근 몇 년 사이, 인공지능(AI)은 자율주행, 의료 진단, 금융 분석, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 놀라운 성과를 보이고 있다. 하지만 그와 동시에 AI에 대한 신뢰성과 투명성 문제가 대두되면서, ’설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI)’에 대한 관심이 급속도로 커지고 있다. 기존의 AI 시스템은 블랙박스 모델로 작동하여, 사용자는 결과는 알 수 있어도 그 결과가 도출된 과정을 이해하기 어려웠다. 특히 생명이나 자산에 중대한 영향을 미치는 분야에서는 AI가 어떤 이유로 특정 결정을 내렸는지를 명확하게 설명할 수 있어야 한다. 이러한 설명 가능성은 단지 사용자에게 안심을 주는 것을 넘어서, 윤리적 검증, 법적 책임, 시스템..

1. 초저전력 AI 칩의 필요성과 배경: 에너지 효율이 곧 기술 경쟁력 인공지능(AI)의 도입이 다양한 산업군 전반에 확산되면서, 연산 성능뿐 아니라 전력 소비의 효율성이 기술 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 특히 엣지(Edge) 컴퓨팅이나 IoT(사물인터넷) 기반 장치에서는 배터리 수명과 발열 억제가 중요한 이슈이기 때문에, AI 칩의 전력 최적화는 단순한 성능 향상을 넘어서 지속 가능성과 실용성의 관점에서 필수적인 조건이 되었다. 기존의 GPU 중심 연산 방식은 높은 전력 소비를 전제로 했기 때문에, 엣지 디바이스나 모바일 디바이스에서는 무거운 부담으로 작용했다. 초저전력 AI 칩은 이러한 맥락에서 주목받고 있다. NPU(Neural Processing Unit), DSP(Digital Sign..

1. 디지털 행정으로의 전환: AI가 만든 사회복지 업무의 혁신 사회복지 행정은 오랜 기간 동안 방대한 양의 문서 작업과 민원 처리, 그리고 개별 대상자 맞춤형 서비스 제공을 동시에 감당해왔다. 그러나 이러한 행정 시스템은 인력 부족, 중복된 업무 프로세스, 정보 누락 등의 문제로 비효율적이라는 비판을 받아왔다. 이러한 배경 속에서 인공지능(AI)의 도입은 사회복지 행정의 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있다. AI는 반복적인 업무를 자동화할 뿐 아니라, 복지 수혜자의 상황을 빠르게 파악하고, 보다 정교한 정책 집행을 가능하게 만든다. 예를 들어, AI 기반 자동 민원 응답 시스템은 전화나 인터넷을 통해 접수된 다양한 질문에 빠르게 대응하며, 챗봇은 단순 정보 제공을 넘어 복지 혜택 신청 자격 여부..

1. 데이터 편향의 본질: AI 학습의 출발점부터 시작되는 문제 AI 모델의 성능은 데이터에 크게 의존하며, 그 데이터의 질과 다양성, 대표성은 모델의 공정성과 정확성에 직결된다. 하지만 현실 세계의 데이터는 사회 구조적 불균형, 인간의 주관적 선택, 역사적 편향 등의 요소가 혼재된 결과물이다. 예를 들어 범죄 예측 AI에 사용되는 경찰 출동 기록은 실제 범죄율이 아닌, 경찰이 어느 지역에 더 자주 출동했는지를 반영한다. 이처럼 데이터 자체에 존재하는 구조적 편향은 AI가 특정 집단에 대해 불공정하거나 왜곡된 예측을 내리도록 만든다. 특히 음성, 이미지, 텍스트 등 멀티모달 데이터를 활용하는 현대 AI 시스템은 단일한 형태의 편향을 넘어서, 복합적이며 잠재적인 편향 요소들이 얽혀 있어 그 문제는 더욱 심..

1. 제로샷 학습이란 무엇인가 – 인간처럼 ‘처음 보는 문제’에 대응하는 AI 인간은 처음 마주한 상황에서도 맥락을 이해하고 유추하여 문제를 해결할 수 있다. 이러한 인지 능력을 기계에 부여하고자 하는 시도가 바로 **제로샷 학습(zero-shot learning, ZSL)**이다. 제로샷 학습은 AI가 훈련받지 않은 클래스를 예측하거나 처리할 수 있게 하는 기술로, 기존 학습 기반 모델의 한계를 넘어선 개념이다. 전통적인 머신러닝이나 딥러닝 방식은 반드시 데이터를 기반으로 학습해야만 결과를 도출할 수 있었다. 하지만 새로운 환경, 새로운 언어나 개념에 직면하면 전혀 대응할 수 없는 한계가 존재했다. 반면 제로샷 학습은 사전에 보지 못한 데이터나 클래스를 다룰 수 있는 능력을 기반으로 작동한다. 이는 보..

1. 온디바이스 학습의 개념과 부상 배경 인공지능(AI)은 클라우드 기반 학습에서부터 엣지 디바이스(Edge Device) 기반의 온디바이스 학습(On-Device Learning)으로 진화하고 있다. 특히 스마트폰, 웨어러블, IoT 기기 등 엣지 컴퓨팅이 활성화됨에 따라 사용자 데이터를 직접 디바이스에서 처리하고 학습시키는 기술이 주목받고 있다. 온디바이스 학습이란, 데이터가 서버로 전송되지 않고 사용자 기기 내에서 학습이 이루어지는 방식으로, 이는 개인정보 보호, 반응속도 개선, 네트워크 종속성 해소라는 측면에서 매우 혁신적인 의미를 가진다. 클라우드 기반 딥러닝은 막대한 연산 자원과 서버 중심 처리로 고성능 예측을 가능케 했지만, 데이터 전송에 따른 시간 지연(latency), 보안 위협, 중앙 ..

1. 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념과 필요성 인공지능 기술이 폭발적으로 발전하면서, 대형 언어 모델이나 이미지 인식 모델 등 다양한 범용 AI 모델들이 등장하고 있다. 하지만 이 모델들은 일반적인 데이터를 기반으로 학습되기 때문에, 특정 분야나 작업에 맞는 성능을 내기 위해서는 맞춤형 조정이 필요하다. 이때 사용하는 전략이 바로 ‘파인튜닝(Fine-tuning)’이다. 파인튜닝은 이미 사전 학습(pretraining)을 마친 모델을 기반으로, 비교적 적은 양의 특정 도메인 데이터를 활용해 재학습시켜 성능을 향상시키는 방식이다. 파인튜닝의 필요성은 AI가 점점 더 실제 서비스에 통합되면서 커지고 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석, 금융 사기 탐지, 법률 문서 요약 등과 같이 특수한 지식이 필요한..

1. 모듈형 AI 아키텍처의 개념과 필요성 AI 시스템이 점차 복잡해지고 적용 범위가 넓어지면서, 단일한 엔드 투 엔드 방식의 모델 설계는 여러 한계에 봉착하게 되었습니다. 대규모의 데이터를 처리하고, 다양한 기능을 수행하며, 상황에 따라 유연하게 작동해야 하는 AI 시스템은 더 이상 단일 블록으로는 대응하기 어려운 구조적 복잡성을 내포하고 있습니다. 이에 따라 떠오른 것이 바로 ‘모듈형 AI 아키텍처(Modular AI Architecture)’입니다. 이 구조는 각기 다른 기능이나 역할을 담당하는 여러 개의 독립적 모듈로 AI 시스템을 구성함으로써, 확장성과 유지 보수성, 재사용성을 극대화할 수 있는 접근 방식입니다. 모듈형 아키텍처는 AI의 다양한 기능 예컨대 자연어 처리(NLP), 시각 인식(CV..

1. 추론 안정성이란 무엇인가: 개념 정립과 기술적 중요성 AI 모델의 **추론 안정성(Inference Stability)**은 단순히 정확도를 넘어서 모델이 일관된 방식으로 판단을 내리는 능력을 의미한다. 일반적으로 머신러닝이나 딥러닝 기반 모델이 주어진 입력에 대해 예측값을 산출할 때, 동일하거나 유사한 입력에 대해 동일한 출력을 유지할 수 있어야 실세계 적용이 가능하다. 특히 자율주행, 의료 진단, 금융 사기 탐지와 같은 고위험 분야에서는 AI의 단일 추론이 수많은 생명이나 막대한 자산에 직결될 수 있으므로, 단일 입력에 대한 신뢰성 있는 결과 유지 능력은 선택이 아닌 필수다. 추론 안정성은 크게 두 가지 차원에서 평가할 수 있다. 첫 번째는 입력의 미세한 변화에 따른 결과 변화 여부다. 예를 들..

1. 인과추론이란 무엇인가: 상관에서 인과로의 패러다임 전환 인공지능 기술이 급격히 발전하면서 많은 분야에서 AI가 패턴 인식과 예측 모델링의 주축이 되어가고 있다. 하지만 대부분의 AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델들은 관측된 데이터 내의 **상관관계(correlation)**에만 의존해 판단을 내리는 한계를 가지고 있다. 여기서 중요한 개념이 바로 **인과추론(Causal Inference)**이다. 이는 단순히 “A와 B가 함께 발생한다”는 것을 넘어서, “A가 B를 일으킨다”는 방향성과 구조를 이해하고자 하는 시도이다. 통계학, 역학, 사회과학 등에서 발전해온 이론이지만, 최근에는 AI 모델의 설명력과 신뢰성을 높이기 위해 머신러닝 및 딥러닝 시스템에 본격적으로 도입되고 있다. 인과추론은 ‘만약..