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통합검색 "프롬프트"에 대한 통합 검색 내용이 59개 있습니다
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멘딕스 10.18 : 소프트웨어 개발 라이프사이클에 로코드와 AI 결합
개발 및 공급 : 멘딕스 주요 특징 : 생성형 AI 인스턴스 생성 및 AI 애플리케이션 개발을 돕는 생성형 AI 리소스 팩 도입, 디지털 혁신을 지원하는 새로운 통합 툴 제공, 스마트 개발을 위한 생성형 AI 기반 서비스 세트 업데이트 등     지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스 10.18(Mendix 10.18) 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 다음과 같은 기능을 제공한다. 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여, 보다 빠르고 뛰어난 생산성 제공 생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 이번 업데이트는 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가되면서, 지속적으로 혁신 비전을 실현하고자 하는 멘딕스의 의지를 나타낸다.    아이디어를 영향력 있는 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 멘딕스10.18에 새롭게 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업들은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업들의 진입 장벽을 낮췄다. 이 번들에는 다음과 같은 두 가지 팩이 포함되어 있다. 멘딕스 클라우드 모델 리소스 팩 : 사용자가 플랫폼 내에서 생성형 AI 인스턴스를 신속하게 생성하고, 자체 하이퍼스케일러 환경을 설정하는데 따르는 조직적 차원의 장애물을 제거할 수 있도록 지원 멘딕스 클라우드 지식 기반 리소스 팩 : 사용자가 멘딕스 플랫폼 내에서 회사 자체 데이터에 기반한 생성형 AI 모델을 바탕으로 상황인식 기능을 개선하고, 보다 정확한 응답을 제공할 수 있도록 지원 생성형 AI 리소스 팩은 사용자가 소비한 토큰(token) 모니터링을 통해 개별 앱이나 포트폴리오 전반에 걸쳐 일일, 주간, 월간 또는 지정된 기간별로 사용량을 추적함으로써, 생성형 AI 소비 규모에 대한 가시성을 제공한다. 이외에도, 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 새롭게 추가된 프롬프트 관리 기능은 실험 프로세스를 간소화하고 가속화할 수 있도록 설계되었다. 사용자는 프롬프트를 손쉽게 전환하여 유효성을 테스트하고, 가장 정확하고 관련성이 높은 원하는 결과를 도출할 수 있다. 또한, 트랜잭션당 토큰 사용량을 추정할 수 있어 기업이 특정 적용 사례의 비즈니스 가치 창출 여부를 판단하는 데 도움을 준다.   지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공 가속화 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공하는 마이아는 다음과 같은 확장 기능이 추가되었다.  자연어 프롬프트를 사용하여 새로운 도메인 모델을 정의하거나, 기존 도메인 모델을 확장할 수 있도록 도메인 모델 생성 지원 멘딕스를 처음 접하는 개발자를 위해 마이아 챗(Maia Chat)에서 탐색 가능한 학습 자료 제공 페이지에 위젯 추가 프로세스를 간소화하고 가속화하는 UI 추천기(UI Recommender) 제공 이외에도, 멘딕스 10.18 버전에 추가된 새로운 개발자 환경 개선사항은 다음과 같다. 언어 감지 및 응답 기능을 통해 사용자가 자신의 모국어로 마이아 챗과 소통할 수 있도록 다국어 지원 강화 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합개발환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전 제공 멘딕스 애플리케이션의 보안 검토 프로세스를 간소화할 수 있도록 설계된 새로운 보안 개요(Security Overview) 지원 재설계된 피드백 모듈(App Insights Feedback Module)을 통해 사용자 통찰력으로 개발 방향을 가이드할 수 있도록 지원. 맞춤형 UX 스타일링으로 피드백 경험을 브랜드와 일치하도록 조정 가능   엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 강화 멘딕스는 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 거버넌스와 가시성을 개선할 수 있도록 지원하는데 주력하고 있다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객들은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업에게 제공함으로써, 유해한 콘텐츠를 최소화하고 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 일부 기업이 규제 및 콘텐츠 관리 문제로 인해 생성형 AI 사용을 꺼리고 있다는 업계의 우려가 확산하는 가운데 도입된 것이다. 이외에도, 멘딕스는 배포 자동화 툴인 파이프라인(Pipelines)에 AI와 새로운 JIRA를 통합하여 멘딕스 모범 사례와 애플리케이션 모델을 비교함으로써 애플리케이션의 품질을 보장하고, 개발자의 생산성을 높일 수 있도록 지원한다. 데이터스케일HR(datascalehr)의 엔지니어링 담당 책임자인 루크 자와즈키(Luke Zawadzki)는 “멘딕스는 새로운 기능이나 동작을 신속하게 프로토타이핑할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능을 통해 프로세스 초기에 실제로 동작 가능한 기능을 테스트하고 문제를 발견하거나, 이를 조기에 조정할 수 있다”고 말했다. 데이터스케일HR은 멘딕스와 함께 AI 기반 급여 플랫폼을 제공하는 비즈니스 서비스 조직이다. 멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 플랫폼 전반에 걸쳐 고객에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것”이라고 밝혔다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-03-06
한국마이크로소프트, “서피스 구매 고객에 마이크로소프트 365 퍼스널 1년 구독권 증정”
마이크로소프트가 서피스(Surface) 구매 고객을 대상으로 12만 5000원 상당의 마이크로소프트 365 퍼스널(Microsoft 365 Personal) 플랜 1년 혜택을 제공하는 프로모션을 진행한다고 밝혔다. 이번 프로모션은 3월 7일까지 네이버 마이크로소프트 브랜드 스토어, 쿠팡, 하이마트에서 한정 수량으로 운영된다. 쿠팡에서는 서피스 5종(ZIA-00032, ZIA-00050, ZIA-00054, ZIB-00032, ZEN-00015)이 대상이며, 네이버 마이크로소프트 브랜드 스토어에서는 해당 5종에 ZID-00015 모델이 추가 포함된다. 하이마트에서는 쿠팡과 동일한 5종이 행사 대상이며, 일부 매장(하이마트 잠실, 월드타워, 대치 등)에서 제품 체험이 가능하다.  마이크로소프트는 이번 행사에 대해 “서피스와 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)의 조합이 만들어내는 AI 기반 생산성을 보다 많은 고객에게 직접 체험할 수 있는 기회를 제공하고자 마련했다”고 설명했다. 마이크로소프트는 지난 1월부터 마이크로소프트 365 퍼스널 플랜 구독자에게 매월 제공되는 크레딧을 통해 코파일럿을 사용할 수 있도록 지원하고 있다. 이로써 사용자는 마이크로소프트 365 앱에서 코파일럿을 통해 창의력을 확장하고, 업무를 간소화하며, 더욱 스마트한 방식으로 업무와 일상을 처리할 수 있게 됐다.  이번 프로모션의 대상이 되는 서피스 제품은 고성능 NPU(신경망 처리 유닛)를 탑재해 AI 기능을 더욱 원활하게 실행할 수 있도록 설계됐다. 특히 자연어 처리, 실시간 데이터 분석, 문서 자동 생성 등 복잡한 AI 연산 작업을 더욱 빠르고 효율적으로 수행할 수 있으며, 업무는 물론 학습, 창작, 개인 프로젝트 등 다양한 분야에서 최적의 성능을 제공한다.     마이크로소프트 365 코파일럿은 업무와 일상 속 다양한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 AI 기반 생산성 도구다. 문서 작성, 데이터 분석, 이메일 정리뿐만 아니라 아이디어 정리, 일정 관리, 프레젠테이션 제작까지 다양하게 활용할 수 있으며, 사용자의 프롬프트 입력을 기반으로 즉각적인 제안과 자동화를 지원한다. 사용자가 코파일럿을 통해 워드(Word) 앱에 간단한 아이디어나 핵심 내용을 입력하면 AI가 문장을 보완하고, 논리적인 흐름을 갖춘 맞춤형 문서를 자동으로 생성한다. 파워포인트(PowerPoint)에서는 키워드만 입력해도 AI가 내용을 구조화하고, 디자인까지 적용된 완성형 프레젠테이션을 즉시 제작한다. 또한, 아웃룩(Outlook)에서는 수십 개의 이메일 스레드를 빠르게 분석해 핵심 내용만 요약해 주어 중요한 메시지를 놓치지 않고 확인할 수 있도록 돕는다. 엑셀(Excel)과 원노트(OneNote)에서도 코파일럿의 AI 기능을 활용할 수 있다. 엑셀에서는 단순한 데이터 입력만으로도 분석 결과를 도출하고, 시각적으로 정리된 그래프와 차트를 자동 생성해 보다 직관적인 데이터 활용이 가능하다. 원노트는 정리되지 않은 메모나 아이디어를 체계적으로 구조화하고, 중요한 내용을 요약해 실용적인 실행 계획을 수립하는 데 도움을 준다. 마이크로소프트 365 퍼스널 플랜에는 마이크로소프트 디자이너(Microsoft Designer)도 포함된다. 이를 통해 사용자는 AI 기반 이미지 생성 및 편집 기능을 활용할 수 있으며, 간단한 키워드 입력만으로 원하는 이미지를 제작할 수 있다. 또한, 디자인 아이디어 중에서 완성도 높은 시각 자료를 손쉽게 만들 수 있으며, 편집 기술 없이도 AI가 자동으로 이미지를 보정하고, 필요 없는 요소를 제거해 더욱 세련된 결과물을 얻을 수 있다. 마이크로소프트 365 퍼스널 플랜 구독자는 1TB의 원드라이브(OneDrive) 클라우드 저장 공간을 제공받아 대용량 데이터를 안전하게 보관할 수 있다. 또한, 여러 디바이스에서 동시 로그인 및 연동이 가능해 PC뿐만 아니라 태블릿, 스마트폰 등에서도 업무를 이어갈 수 있다. 이를 통해 사용자는 언제 어디서든 AI의 도움을 받아 보다 유연하고 효율적인 업무 환경을 구축할 수 있다. 한국마이크로소프트의 손현각 윈도우&마이크로소프트 365 카테고리 리드는 “서피스는 마이크로소프트 365 코파일럿과 최적의 시너지를 발휘할 수 있도록 설계된 디바이스”라며, “이번 프로모션을 통해 하드웨어와 소프트웨어의 조합이 만들어내는 AI 기반 생산성 혁신을 직접 경험하고, 더 스마트한 업무와 일상을 실현할 기회를 가져 보길 바란다”고 말했다.
작성일 : 2025-02-24
멘딕스, SW 개발 라이프사이클에 AI 기능 포함된 10.18 버전 출시
지멘스의 자회사인 멘딕스는 멘딕스(Mendix) 10.18 버전을 공식 출시한다고 밝혔다. 최신 릴리스는 보다 쉽게 소프트웨어 개발에 활용할 수 있는 새로운 기능과 성능 업그레이드 및 AI 기반 개선사항 등을 포함하고 있다. 멘딕스 10.18은 로코드(low-code)와 AI 성능을 결합하여 기업에 ▲소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC : Software Development Lifecycle) 전반에 걸쳐 AI 기반 지원 기능 제공 ▲온보딩 및 소프트웨어 개발 경험을 간소화하여 보다 빠르고, 뛰어난 생산성 제공 ▲생성형 AI(GenAI) 출력 및 환경에 대한 접근성, 가시성, 거버넌스 개선 ▲플랫폼에 내장된 마이아(Maia : Mendix Artificial Intelligence Assistance)에 대한 추가 업데이트를 통해 보다 스마트한 개발 작업과 보다 용이한 스마트 앱의 빌드 및 배포 지원 등의 기능을 제공한다.     또한, 이번 업데이트는 ▲아이디어를 효과적인 설루션으로 전환할 수 있도록 AI 혁신 역량 강화 ▲지능형 AI 기반 개발 지원으로 성공적인 비즈니스 성과 가속화 ▲엔터프라이즈 소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 모범사례에 대한 제어 및 가시성 향상 등 세 가지 주요 영역에 대한 새로운 기능과 개선사항이 추가됐다. 멘딕스10.18에 개선된 생성형 AI 기능이 도입되면서, 기업은 스마트 앱을 위한 유연성과 속도, 거버넌스를 비롯해 더욱 다채로운 사용자 경험과 스마트 애플리케이션을 보다 용이하게 제공할 수 있게 되었다. 또한, 멘딕스는 10.18 버전에서 제한적으로 제공되는 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩(Mendix Cloud GenAI Resource Pack)을 도입하여, 생성형 AI 기술을 실험하거나 사용자를 위한 지능형 애플리케이션을 개발하고자 하는 기업의 진입 장벽을 낮췄다고 설명했다. 멘딕스 10.18은 멘딕스 플랫폼 내에서 데이터 과학 및 애플리케이션 개발 협업을 촉진하는 새로운 프롬프트 관리 기능을 플랫폼 내에 도입했다. 멘딕스 10.18에는 로코드에 익숙하지 않은 기업이 디지털 혁신을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 콤파스(Compass)라는 새로운 통합 툴을 도입했다. 이 툴은 디지털 프로세스의 다양한 측면을 가이드하고, 멘딕스의 엔터프라이즈급 로코드 개발 플랫폼에 대한 전문가 온보딩을 제공한다. 또한, 스마트 개발을 위해 구축된 생성형 AI 기반 서비스 세트인 마이아에 대한 추가 업데이트도 지원된다. 마이아는 멘딕스 개발자를 위한 가이드, 지원, 생성 기능을 제공한다. 한편, 멘딕스 10.18 버전에서는 기본적으로 영어로 구현된 멘딕스 통합 개발 환경(Mendix IDE)에 대한 독일어, 일본어, 한국어, 중국어 버전이 제공된다. 멘딕스 10.18은 생성형 AI를 보다 스마트하고 안전하며, 비용 효율적으로 구축하는데 중점을 두었다. 고객은 새로운 멘딕스 클라우드 생성형 AI 리소스 팩을 이용해 보다 손쉽게 생성형 AI를 구축할 수 있다. 사용자는 플랫폼 내에서 제공되는 지식 기반 및 통합 정보검색 기반 생성(RAG) 기능을 통해 자체 데이터 기반의 생성형 AI 모델을 손쉽게 구현할 수 있다. 또한, 10.18은 생성형 AI 애플리케이션을 보호하기 위한 콘텐츠 필터 기능도 도입했다. 이러한 맞춤형 필터는 문제가 되는 콘텐츠를 감지하여 일관되고, 안전하게, 책임감 있는 AI 환경을 대규모로 촉진할 수 있는 툴을 기업들에게 제공함으로써 유해한 콘텐츠를 최소화하고, 편향, 혐오, 욕설 등과 같은 민감한 주제를 해결할 수 있도록 지원한다.    멘딕스의 한스 드 비저(Hans de Visser) 최고제품책임자(CPO)는 “멘딕스 10.18 버전은 생성형 AI와 비즈니스 모범사례가 끊임없이 진화하는 중요한 시기에 출시되었다. 우리는 이러한 혁신의 여정을 선도하는데 주력하고 있으며, 플랫폼 전반에 걸쳐 고객들에게 유의미한 생성형 AI 서비스를 제공하는데 중점을 두고 있다”면서, “이번에 제공되는 모든 업데이트는 AI 기능에 대한 접근성을 민주화하고, 사용자들이 성공에 필요한 툴을 갖추는데 직접적인 영향을 미치게 될 것이다. 멘딕스는 지속적으로 서비스 포트폴리오를 발전시킴으로써 애플리케이션 레벨에서 플랫폼 레벨로 거버넌스를 강화할 것이다. 우리는 10.18을 통해 이러한 방향으로 한 단계 더 나아가고 있으며, 앞으로도 혁신을 위한 여정은 계속될 것”이라고 밝혔다.
작성일 : 2025-02-07
시스코, 기업의 AI 트랜스포메이션 지원하는 보안 설루션 ‘AI 디펜스’ 출시
시스코가 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원하는 보안 설루션 AI 디펜스(Cisco AI Defense)를 발표했다. AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 기존 보안 설루션으로 대응하기 어려운 새로운 안전 문제와 보안 위협이 전례 없는 속도로 대두되고 있다. 이에 따라 시스코는 최신 보안 설루션을 선보이며 기업 고객들이 안심하고 AI 애플리케이션을 개발, 배포 및 보호할 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI로 인해 문제가 발생할 경우, 그 영향은 매우 심각할 수 있다. 2024 시스코 AI 준비지수(2024 AI Readiness Index)에 따르면, 설문조사에 참여한 국내 기업 중 14%만이 AI의 무단 변조를 감지하고 방지할 수 있는 충분한 준비가 되어있다고 답했다. 또한, AI 애플리케이션이 멀티모델과 멀티클라우드 환경에서 운영됨에 따라 보안 취약점도 더욱 새롭고 복잡해지고 있다. 보안 취약점은 모델 또는 애플리케이션 수준에서 발생할 수 있으며, 이에 대한 책임은 개발자, 최종 사용자, 벤더 등 다양한 이해관계자에게 나눠져 있다. 특히 기업이 공공 데이터를 넘어 내부의 민감한 데이터까지 AI 모델 학습에 활용하면서 위험은 더욱 커지고 있다.     기업이 AI 혁신과 도입을 성공적으로 실현하려면, 모든 사용자와 애플리케이션을 보호하는 통합적인 보안 계층이 필요하다. AI 디펜스는 ▲안전한 AI 애플리케이션의 개발 및 배포와 ▲ AI 애플리케이션의 접근 보안 강화 등 두 가지 시급한 위험 요소를 해결함으로써 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원한다. AI가 보편화됨에 따라 기업은 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션을 활용하고 개발한다. 이에 개발자는 모든 애플리케이션에 적용할 수 있는 일관된 보안 및 가드레일을 필요로 한다. AI 디펜스는 다양한 플랫폼에 걸쳐 AI 시스템과 모델 행동(model behavior)을 보호함으로써 개발자가 보다 빠르게, 더욱 큰 가치를 실현할 수 있도록 지원한다.  보안 팀은 애플리케이션을 개발하는 주체와 그들이 사용하는 트레이닝 소스를 파악해야 한다. AI 디펜스는 공공 및 프라이빗 클라우드에서 승인, 인지 또는 감독 없이 사용되는 AI 애플리케이션을 탐지한다. 한편, 모델 튜닝은 유해하고 예기치 않은 결과를 초래할 수 있다. AI 디펜스는 자동화된 테스트를 통해 AI 모델이 가진 수백 가지의 잠재적 안전 및 보안 문제를 점검하고, AI 기반 알고리즘 레드팀이 취약점을 식별해 보안 팀에 적절한 가드레일을 추천한다. 또한 지속적인 검증을 통해 프롬프트 인젝션(prompt injection), 서비스 거부, 민감한 데이터 유출 등 잠재적인 안전 및 보안 위협을 지속적으로 방어한다. 사용자가 생산성 향상을 위해 요약 툴과 같은 AI 애플리케이션을 빠르게 도입 후 사용함에 따라, 보안 팀은 데이터 유출과 기업 데이터 오염을 방지해야 한다. AI 디펜스는 직원이 사용하는 비인가 AI 지원 애플리케이션에 대한 포괄적인 가시성을 보안 팀에 제공하고, 비인가 AI 도구에 직원의 접근을 제한하는 정책을 구현한다. 또한 위협 및 기밀 데이터 손상을 방지하며 규정 준수를 지원한다. 개별 AI 모델에 내장된 가드레일과는 달리, 시스코는 멀티모델 환경에서도 일관된 제어 기능을 제공한다고 전했다. AI 디펜스는 시스코의 독자적인 머신러닝(ML) 모델을 활용해 스플렁크와 시스코 탈로스의 위협 인텔리전스 데이터를 기반으로 끊임없이 진화하는 AI 안전 및 보안 문제를 탐지하며 대응한다. AI 디펜스는 기존 데이터 흐름과 통합되어 향상된 가시성과 제어를 제공한다. 시스코의 통합 AI 기반 보안 플랫폼인 시스코 시큐리티 클라우드(Cisco Security Cloud)에 탑재되어 있으며, 광범위한 시행 지점(enforcement points)을 활용해 네트워크 단에서 AI 보안을 구현한다.  정확성과 신뢰성은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 보호하는 데 필수이다. 시스코는 미국 비영리 연구개발 단체 마이터(MITRE), 국제웹보안표준기구(OWASP), 미국 국립표준기술연구소(NIST)를 비롯한 글로벌 기관들과 협력해 AI 보안 산업 표준 개발에 적극적으로 참여해 왔다고 밝혔다. AI 디펜스는 2024년 공개된 차세대 보안 아키텍처 시스코 하이퍼쉴드(Cisco Hypershield)에 이어 새롭게 공개된 시스코의 최신 AI 기반 보안 혁신 설루션이다. 2025년 3월부터 기업을 대상으로 제공될 예정이다. 시스코의 지투 파텔(Jeetu Patel) 부회장 겸 최고제품책임자는 “기업이 AI를 도입하는 과정에서 속도를 추구하기 위해 안전을 희생해서는 안 된다. 경쟁이 치열한 환경에서는 속도가 기업의 성공을 좌우한다”면서, “시스코 AI 디펜스는 네트워크 패브릭에 통합되어 있어 AI 애플리케이션을 개발하거나 접근하는 과정에서 발생하는 위협을 효과적으로 탐지하고 방어할 수 있다”라고 설명했다.
작성일 : 2025-01-16
팔로알토 네트웍스, 사이버 보안의 미래... 자동화와 AI로 진화
팔로알토 네트웍스는 1월 14일 서울 강남구 조선팰리스에서 연례 최대 사이버보안 컨퍼런스인 ‘이그나이트 온 투어 서울’을 개최했다. 이번 행사는 일본, 중국, 인도 등 아시아 주요 국가를 거쳐 서울에서 열렸으며, 이후 호주, 태국, 싱가포르 등지로 이어지는 글로벌 로드쇼의 일환으로 진행되었다. 이번 컨퍼런스에서는 AI의 부상과 함께 진화하는 사이버보안 문제를 조명하며, 새로운 보안 트렌드와 전략에 대해 논의했다. 또한, 다양한 산업군의 국내 파트너 기업들이 보안 성공 사례를 공유하는 장으로 마련되었다. 한편, 팔로알토 네트웍스는 ‘AI 시대를 맞이하는 2025년 최신 사이버보안 트렌드와 팔로알토 네트웍스의 전략’을 주제로 기자간담회를 열었다. 간담회에는 팔로알토 네트웍스 아태지역(JAPAC) 사이먼 그린(Simon Green) 총괄 사장과 팔로알토 네트웍스 코리아 박상규 대표가 참석해 브리핑과 질의응답을 진행했다. 팔로알토 네트웍스는 간략한 브리핑에서 최신 사이버보안 트렌드와 함께 AI 및 자동화를 활용해 보안 관제의 효율성을 극대화하고, 기업 규모와 산업에 맞는 보안 솔루션을 제공하기 위한 노력을 강조했다. ▲ 팔로알토 네트웍스 아태지역(JAPAC) 사이먼 그린(Simon Green) 총괄 사장 사이먼 그린 총괄 사장은 AI 기반 보안 솔루션의 오탐 문제와 개선 방안에 대해 설명하며, "대부분의 AI 기반 보안 솔루션이 오탐 문제를 겪는 이유는 가시성이 부족하기 때문"이라고 말했다. 그는 이어, "팔로알토 네트웍스는 ‘XSIAM’ 플랫폼을 통해 보안 관제의 자동화 및 표준화를 달성해 오탐률을 대폭 감소시키고 비용 절감과 성능 향상을 동시에 이뤄냈다”고 강조했다. ▲ 팔로알토 네트웍스 코리아 박상규 대표 박상규 대표는 AI 보안 솔루션의 주요 타겟 및 위협 대응 방안에 대해 설명하며, “팔로알토 네트웍스는 대규모 기관과의 협력을 통해 프리시전 AI를 더 많은 기관이 활용할 수 있도록 확장할 계획”이라고 밝혔다. 또한, “AI 및 LLM(대규모 언어 모델) 관련 보안 위협(프롬프트 인젝션, 데이터 포이즈닝 등)을 예방하기 위한 솔루션을 제공하고 있으며, 생성형 AI의 등장으로 증가한 해킹 위협에 대응하기 위해 레이어4 이상의 방화벽 필요성을 강조하고 있다”고 말했다. 팔로알토 네트웍스는 기업들이 다수의 보안 솔루션을 개별적으로 관리하며 발생하는 비효율성을 지적하며, 통합 플랫폼을 통한 효율성 극대화와 AI 기반 실시간 보안을 통해 복잡성을 해소하는 방안을 제시했다. ▲ 이그나이트 온 투어 서울에서 기조연설을 하고 있는 팔로알토 네트웍스 아태지역(JAPAC) 사이먼 그린(Simon Green) 총괄 사장 한편, 총 18개의 세션으로 구성된 ‘이그나이트 온 투어 서울’ 컨퍼런스에서는 다양한 산업군의 파트너사들이 팔로알토 네트웍스를 활용한 사이버보안 성공 사례와 노하우를 공유했다. 박상규 대표는 ‘AI 시대를 위한 사이버보안의 자동화, 통합 및 간소화’를 주제로 발표했고, 사이먼 그린 총괄사장은 ‘사이버보안과 AI의 미래’를 주제로 연설했다.
작성일 : 2025-01-14
생성형 AI 기반 BIM 전문가 시스템 개발해 보기
BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.
작성일 : 2025-01-06
[신간] ComfyUI 100선 (설치부터 고급 예제까지)
조지훈(엘프화가) 저 / 33,000원 / 비엘북스   [100단계의 스텝으로 차근차근 알아보는 ComfyUI 입문과 활용]  ComfyUI는 Stable Diffusion을 기반으로 한 강력한 생성형 AI 툴로, 직관적이고 확장성 있는 그래픽 작업 환경을 제공하는 사용자 인터페이스이다. 복잡한 AI 설정을 시각적인 노드 구조로 표현하여 프롬프트, 체크포인트, LoRA, ControlNet 등의 파라미터를 세밀하게 제어하고 활용할 수 있다. 수많은 커스텀 노드를 통해 이미지 생성뿐만 아니라 다양한 AI와의 연동, 영상 제작, 3D 모델 생성까지 가능한 전문적인 AI 크리에이티브 도구로 발전하고 있다. ComfyUI는 강력한 성능을 제공하는 만큼 구성 요소가 방대하고 각 단계마다 세부 조정이 필요해 초보자들에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있다. 하지만 이 책에서 소개하는 100단계의 스텝을 하나씩 따라하다 보면 어느새 숙련된 AI 크리에이터로 성장할 수 있을 것이다. [50여 개의 ComfyUI 워크플로우 예제 제공]  이 책은 단순한 ComfyUI 사용법 소개를 넘어 다양한 노드 워크플로우의 실제 활용 사례를 중심으로 구성되어 있다. 독자들은 50여 개의 워크플로우 파일을 ComfyUI에 드래그하여 바로 실습해볼 수 있다. 실제 워크플로우 예제를 다루면서 노드의 전체적인 구성과 구조를 자연스럽게 이해할 수 있을 것이다.  
작성일 : 2024-12-20
마이크로소프트, 2025년 주목해야 할 6가지 AI 트렌드 공개
마이크로소프트가 2025년 주목해야 할 AI 트렌드 6가지를 공개하면서, AI가 이끌어갈 혁신과 과제에 대한 주요 인사이트를 제시했다.  2024년은 전 세계 조직이 AI를 본격 도입하기 시작한 해로 평가된다. 마이크로소프트의 의뢰로 진행된 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률은 지난해 55%에서 올해 75%로 증가했다. 이는 AI가 실험 단계를 넘어, 실제 비즈니스에서 가치를 창출하는 핵심 도구로 자리잡았음을 보여준다. 마이크로소프트는 이러한 변화에 따라 2025년이 AI가 일상과 업무에서 필수적인 기술로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망하고 있다. AI는 높은 자율성을 기반으로 복잡한 문제를 해결하고, 업무 효율성을 크게 높이며 일상을 단순화할 것으로 기대된다. 나아가 과학, 의료 등 인류가 직면한 주요 과제 해결에도 적극적으로 활용될 것으로 내다보고 있다. 특히, 이러한 흐름은 AI의 논리적 사고와 데이터 처리 능력의 고도화를 통해 더욱 가속화될 것으로 예상된다. 마이크로소프트는 이러한 변화를 지원하기 위해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 이를 사용자들이 안심하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다.  마이크로소프트의 크리스 영(Chris Young) 사업개발·전략·투자 담당 부사장은 “AI는 불가능해 보였던 많은 것을 가능하게 하고 있으며, 지난 한 해 동안 많은 조직이 실험 단계를 넘어 실질적인 도입 단계로 진입했다”고 말했다. 이어 그는 "AI 기술은 우리 삶의 모든 영역에 전면적인 변화를 가져올 전환점에 서 있다"고 강조했다.      마이크로소프트가 제시한 2025년 6가지 주요 AI 트렌드는 ▲더 유용하고 유능해질 AI 모델 ▲업무 형태를 변화시킬 AI 에이전트의 활약 기대 ▲모든 일상을 지원하는 AI 역할 확장 ▲지속 가능한 AI 인프라 구축 필요성 증대 ▲테스트와 맞춤화를 통한 책임 있는 AI 구축 ▲과학적 혁신을 가속화하는 AI 등이다. 첫 번째, AI 모델은 더 많은 일을 더 잘 수행할 것이다. 이 AI 모델들은 과학, 코딩, 수학, 법률 및 의학 등 여러 분야에서 혁신을 주도하며, 문서 작성부터 코딩 같은 복잡한 업무에 이르기까지 폭 넓은 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추게 될 것으로 보인다. 특히 AI의 추론 능력도 향상될 전망이다. 고급 추론 AI 모델인 오픈AI o1은 인간이 생각하는 방식과 유사한 논리적 과정을 거쳐 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 데 뛰어난 성능을 입증했다. 데이터 선별과 후속 학습도 AI 모델 발전에서 핵심적인 역할을 하게 된다. 마이크로소프트의 소형언어모델 파이(Phi)는 고품질 데이터를 활용해 모델 성능과 추론 능력을 효과적으로 개선할 수 있음을 보여줬다. 또한, 오르카(Orca) 및 오르카2(Orca 2) 모델은 합성 데이터를 활용한 학습으로 대규모 언어 모델에 준하는 성능을 구현하며 새로운 가능성을 열었다. 두 번째, 개인화된 차세대 AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 업무를 자동화하는 데에서 나아가, 복잡하고 전문적인 작업까지 수행하며 조직의 업무 환경과 프로세스를 근본적으로 변화시킬 것으로 기대된다. AI 에이전트는 메모리, 추론, 멀티모달 기술의 발전을 통해 더욱 정교하게 작업을 처리할 수 있다. 예를 들어 조직의 재고 공급에 문제가 발생하면 AI 에이전트가 이를 관리자에게 알리고, 적합한 공급 업체를 추천하거나 직접 주문을 실행해 업무가 중단 없이 진행될 수 있도록 돕는다. 또한, 누구나 AI 에이전트를 설계하고 개발할 수 있는 환경도 마련된다. 마이크로소프트의 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)는 코딩 없이도 AI 에이전트를 개발할 수 있으며, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)는 복잡한 프로세스를 처리할 수 있는 고급 AI 에이전트 설계를 지원한다. 이러한 변화는 단순히 사용자와 협력하며 응답하는 프롬프트 기반 AI 에이전트에서, 독립적으로 업무를 수행하고 프로세스를 조율하는 완전 자율형 AI 에이전트까지 다양화될 것으로 예상된다. 세 번째, AI가 일상생활에서 차지하는 역할의 확장이다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)은 AI 동반자로서, 사용자가 하루 일과를 우선 순위에 따라 시간을 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 또한, 개인 정보와 데이터 보안을 강화해 보다 안전한 환경에서 AI를 사용할 수 있도록 설계됐다. 사용자는 일상에서 코파일럿을 더욱 밀접하게 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 하루를 시작하며 코파일럿 데일리(Copilot Daily)의 음성을 통해 최신 뉴스와 날씨 정보를 확인할 수 있다. 또한, 코파일럿 비전(Copilot Vision)은 사용자가 접속한 웹페이지를 분석해 관련 질문에 답하거나 다음 단계를 제안하는 등 보다 직관적인 상호작용을 지원한다. 코파일럿은 의사결정 과정에서도 유용하게 활용된다. 예를 들어, 새 아파트 인테리어를 위해 어울리는 가구를 추천하고, 효율적인 배치 방안을 제시해 사용자의 공간을 더 편리하고 실용적으로 꾸밀 수 있도록 돕는다. 이는 시작 단계이며, 앞으로 AI는 정서 지능의 고도화를 통해 보다 유연하고 자연스러운 상호작용을 제공할 전망이다. 네 번째, 에너지 자원 효율화를 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축에 대한 노력이다. 실제로 전 세계 데이터 센터 처리량은 2010년부터 2020년까지 약 9배 증가했음에도 전력 소비량은 단 10% 증가에 그쳤다. 이는 마이크로소프트가 AMD, 인텔, 엔비디아 등과 협력해 반도체 칩 애저 마이아(Azure Maia)와 코발트(Cobalt), 그리고 대규모 AI 시스템 냉각을 위한 액체 냉각 열교환기 기술을 통해 하드웨어의 에너지 효율을 높인 결과다. 향후 몇 년 내에는 냉각에 물을 전혀 사용하지 않는 워터-프리 데이터센터가 도입될 예정이다. 동시에 초고효율 액체 냉각 기술인 콜드 플레이트(Cold plates)의 사용도 확대된다. 이러한 기술들은 지속 가능한 AI 인프라 조성을 위한 노력의 핵심이다. 이와 함께 마이크로소프트는 저탄소 건축 자재를 도입해 데이터센터 설계를 친환경적으로 혁신하고 있다. 탄소 배출이 거의 없는 철강, 콘크리트 대체 소재, 교차 적층 목재 등이 대표적인 예다. 이와 함께 풍력, 지열, 원자력 및 태양광 등 무탄소 에너지원에도 적극 투자하며, 2030년까지 탄소 네거티브, 워터 포지티브, 제로 웨이스트 목표를 달성하기 위한 장기적인 비전을 실행하고 있다. 다섯 번째, AI의 위험을 측정하고 평가하는 기준의 강화다. 2025년에는 책임 있는 AI를 구현하기 위해 ‘테스트’와 ‘맞춤화’에 대한 기준이 높아질 것으로 예상된다. 포괄적인 테스트 체계는 외부의 정교한 위협을 탐지하고, AI가 생성하는 부정확한 응답(환각)과 같은 내부 문제를 해결하는 데에 효과적이다. 마이크로소프트는 AI 모델이 직면할 수 있는 위협을 정밀하게 분석하고 개선하는 과정을 지속하며, 더욱 안전한 AI 환경 구축을 목표로 하고 있다. 특히 모델의 안전성이 높아질수록 테스트와 측정 기준도 더욱 정교해지고 있다. ‘맞춤화’와 ‘제어’는 미래 AI 응용 프로그램의 핵심으로 자리 잡을 것으로 보인다. 조직은 콘텐츠 필터링과 작업에 적합한 가드레일 설정 등 AI 활용 방식을 자유롭게 조정할 수 있다. 예를 들어, 게임사는 직원이 볼 수 있는 폭력 콘텐츠의 종류를 제한할 수 있다. 마이크로소프트 365 코파일럿은 업무 환경에 적합한 콘텐츠를 설정할 수 있는 맞춤형 제어 기능을 제공한다. 여섯 번째, AI가 과학 연구에 미치는 영향력 확대다. 이미 AI는 슈퍼컴퓨팅과 일기 예보 같은 분야의 연구 속도를 가속화하고 있으며, 앞으로는 자연 과학, 지속 가능한 소재 개발, 신약 연구 및 건강 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. 2024년, 마이크로소프트 리서치(MSR)는 생체 분자 과학 문제를 해결할 생체분자 역학 시뮬레이션(simulate biomolecular dynamics)을 개발했다. AI2BMD(AI-driven Biomolecular Dynamics)로 불리는 이 시스템은 단백질 설계, 효소 공학, 신약 개발 등의 분야에서 전례 없는 속도와 정밀도로 문제를 해결하며 생물 의학 연구에 새로운 가능성을 열었다. 2025년에는 AI가 지속 가능한 소재 설계와 신약 개발 같은 인류의 공동 과제 해결에 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이를 통해 과학 기관과 연구자들은 AI를 통해 연구 효율을 높이고, 지금까지 불가능했던 새로운 돌파구를 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.
작성일 : 2024-12-09