가트너(Gartner)가 2025년까지 기업 내에서 새롭게 개발되는 앱의 70% 정도가 노코딩, 로우코드(노코드)플랫폼에서 개발될 것으로 전망했다.불과 2년전만해도 이와 비슷한 노코딩 플랫폼으로 개발된 앱은 매우 적었다. 하지만 SW 인재 채용은 갈수록 어렵고 앱개발 속도는 점점 빨라져 코딩을 몰라도 누구나 개발자가 될 수 있는 노코드(로우코드)플랫폼에 업계의 관심이 높아지고 있다.의료 인공지능(AI) 플랫폼 전문기업 딥노이드(대표 최우식)가 코딩 없이 애플리케이션을 개발할 수 있는 노코딩(로우코드) 플랫폼 ‘딥파이(DEEP:Phi
빠른 치료효과를 위해 여러 약물을 함께 처방받아 복약하는 경우는 매우 흔하다. 그러나, 약물들의 상호작용에 따른 약물 간 간섭이 서로 많은 영향을 준다면 부작용이 발생할 가능성이 높아지기 때문에 신중할 필요가 있다.지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀은 유전자 발현 데이터 기반 약물 간 상호작용으로 인한 부작용을 예측하는 인공지능 기술을 개발했다.연구팀은 약물 처리 유전자 발현데이터를 기반으로 약물-약물 상호작용을 예측하는 DeSIDE-DDI 인공지능 모델은 기존 관련 연구들과 비교하여 높은
연구 중심의 종합대학교 영국 유니버시티 칼리지 런던(University College London, 이하, UCL), 세인트 바르쏠로뮤 병원 바르츠 심장센터(Barts Heart Center at St Bartholomew's Hospital), 미국국립보건원(National Institutes of Health) 등 공동 연구팀이 개발한 인공지능 알고리즘은 기록적인 속도로 심장질환을 식별하고 환자에 대한 치료에 혁신적으로 기여하고 있다.세계 최초의 이 인공지능(AI) 알고리즘은 환자가 심장 MRI 스캐너에 있는 동안 단 20초 만
다양한 전자 애플리케이션과 고객들을 지원하는 세계적인 반도체 회사이자 업계 최고의 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems) 제조사인 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 3세대 MEMS 센서를 출시했다.이 새로운 센서로 컨슈머 모바일과 스마트 산업, 헬스케어, 리테일에 적합한 새로운 차원의 성능과 기능을 제공할 수 있다.MEMS 기술은 작은 크기의 강인한 모션 및 환경 센서를 실현하는 기반 기술로서 이 센서들은 오늘날 스마트폰과 웨어러블 기기의 직관적 상황인식 기능을
일반적으로 암 진단에서 기본이 되는 절차로 병리학적 조직 이미지를 현미경을 사용하여 관찰하는 생검(Interventions infobox)에 의해 수행되지만 기본적으로 병리학과 의사의 개인 경험과 정보에 기반한다.조직 이미지의 객관적인 설명과 수치화는 어렵기 때문에 많은 사례 정보의 통합과 다른 임상 데이터와의 정량적 비교, 유사한 사례의 검색 및 기타 데이터로 취급하기가 쉽지 않았다.이에 도쿄대학교(University of Tokyo) 의과대학원 예방의학과(Department of Preventive Medicine) 연구팀이 인
한양대학교(총장 김우승) 로봇공학과 이영문 교수 연구팀이 인공지능(AI)이 실시간으로 사람 및 사람의 포즈를 인식·분석하는 ‘포즈플러스세그(PosePlusSeg)’을 개발했다. AI가 사람을 인식함과 동시에 개별 행동을 추정할 수 있게 만든 기술이다. AI가 사람의 행동을 파악하고 상황에 맞는 최적의 상호작용을 위해 사람을 정확히 인식하고 사람의 행동을 파악하는 기술이 필요하다. 하지만 기존의 기술로는 사람의 포즈에 따라 인식률이 달라지고, 특정영역 내 사람 수가 많아질 경우 연산량이 늘어나 분석 속도가 느려져 활용에 제약이 있었다
영국 브리스톨(Bristol)에 기반을 둔 인공지능(AI) 반도체 기업 그래프코어(Graphcore)가 세계 최초의 3D 웨이퍼-온-웨이퍼 (Wafer-on-Wafer; WoW) 반도체 ‘Bow(보우) IPU’를 3일(현지시간) 출시했다.Bow IPU는 차세대 Bow POD AI 컴퓨터 시스템의 핵심으로 주요 AI 애플리케이션에 걸쳐 기존 프로세서 대비 40% 향상된 성능과 16% 뛰어난 전력 효율을 제공한다. 또한, 기업들은 이 모든 성능 개선을 기존과 동일한 가격에 소프트웨어 변경 없이 누릴 수 있다.TSMC의 3D 패키징 기술
인메모리 컴퓨팅(computing-in-memory) 기술은 엣지에서 인공지능(AI) 음성 프로세싱을 수행할 때 발생하는 대규모 데이터 통신 병목 현상을 제거하기 위해 사용된다. 이를 위해서는 신경망 연산을 수행하는 동시에 가중치를 저장할 수 있는 임베디드 메모리 솔루션이 필요하다.이러한 문제를 해결하기 위해 마이크로컨트롤러, 혼합 신호, 아날로그 반도체 및 플래시-IP 솔루션 분야 글로벌 리더 마이크로칩테크놀로지(아시아 총괄 및 한국대표: 한병돈)는 자회사인 실리콘 스토리지 테크놀로지(SST)를 통해 슈퍼플래시 멤브레인(Super
피부가 어두운 사람보다 피부가 밝은 사람의 이미지가 훨씬 더 많이 포함된 것과 같은 불균형 데이터 세트를 사용한 머신러닝 모델은 실제 배포에서 불공정 할 심각한 위험이 존재한다. 이것은 문제의 한 부분일 뿐이다.이미지 인식 작업에 널리 사용되는 머신러닝 모델이 불균형 데이터에 대해 학습할 때 실제로 편향을 인코딩한다는 것은 이미 알려진 사실이다. 모델 내의 이러한 편향은 최신 공정성 향상 기술을 사용하고 균형 잡힌 데이터 세트로 모델을 재학습하는 경우에도 수정되지 않는다.이에, MIT의 전기공학 및 컴퓨터공학부(EECS) 및 의료공
고려대학교(총장 정진택) 인공지능학과 이성환 교수 연구팀이 위스콘신 대학교 매디슨, 리에주대학교(University of Wisconsin at Madison, University Hospital of Liège)와 공동으로 설명가능한 인공지능(XAI)을 사용하여 매우 짧은 뇌 신호만으로 의식의 깊이를 정량화할 수 있는 의식 지표인 ‘설명가능한 의식 지표(Explainable Consciousness Indicator, 이하, ECI)'를 개발했다.제1저자인 고려대학교 인공지능학과 이민지 박사(고려대 뇌공학과)는 삼성생명과학연구소
우리말, 영어, 중국어 또는 스페인어 등과 같은 언어들은 오늘날의 앱 및 웹 도구가 이미 필요한 번역 기술을 제공하는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 수십억 명의 사람들이 인터넷상의 대부분의 정보에 쉽게 접근하거나 모국어로 세계와 연결하고 소통 할 수 없는 것이 현실이다.기계 번역(Machine Translation. 이하, MT) 시스템은 빠르게 개선되고 있지만, 여전히 많은 양의 텍스트 데이터로부터 학습하는 것에 크게 의존하고 있기 때문에, 일반적으로 저자원 언어, 즉 학습 데이터가 부족한 언어와 표준화된 쓰기 시스템(writin
자연계에 존재하지 않는 광학적 성질을 가질 수 있도록 제작된 인공 이차원 물질, 메타표면(MetaSurface)은 빛의 파장보다 훨씬 작은 크기의 구조를 이용해 이전에 없던 빛의 성질을 달성하는 나노광학 소자를 뜻한다.나노광학 소자는 빛의 특성을 미시 단위에서 제어하여, 자율주행에 쓰이는 라이다(LiDAR) 빔조향 장치, 초고해상도 이미징 기술, 디스플레이에 활용되는 발광소자의 광특성 제어, 홀로그램 생성 등에 활용될 수 있다.최근 나노광학 소자에 대한 기대 성능이 높아지면서, 이전에 있던 소자구조를 훨씬 뛰어넘는 성능을 달성하기
최근 들어 메타버스 등 시간과 공간의 제약을 뛰어넘는 플랫폼이 우리의 일상으로 들어와 국가를 초월하여 다른 언어를 사용하는 사람 간의 만남과 교류는 점점 활발해지고 있다.여기에는 인공지능(AI)을 활용한 자연어처리(NLP) 기술과 자연어 번역 기술 등이 기반이 되었다. 그러나, 문화 교류 및 산업 분야 교류 확대가 기대되는 신남방·신북방 국가 언어와 한국어 간의 소통은 극히 제한적인 수준에 머무르고 있다.이를 극복하기 위하여 국립국어원(원장 장소원)은 지난 8월부터 '21 한-외 병렬 말뭉치 구축 사업'을 추진하고 있다.이 사업을
뇌 활동만으로 사람의 의도를 파악해 로봇이나 기계가 대신 행동에 옮기는 `뇌-기계 인터페이스' 기술은 최근 급속도로 발전하고 있다.하지만, 손을 움직이는 정도의 의도 파악을 넘어, 팔 움직임의 방향에 대한 의도를 섬세하게 파악해 정교하게 로봇팔을 움직이는 기술은 아직 정확도가 높지 않았다.여기에, KAIST(총장 이광형)는 바이오및뇌공학과 정재승 교수 연구팀이 인공지능(AI)과 유전자 알고리즘을 사용해 3차원 공간상에서 생각만으로 로봇팔을 높은 정확도 (90.9~92.6%)로 조종하는 `뇌-기계 인터페이스 시스템'을 개발했다.이는
NXP 반도체가 S32G 차량 네트워크 프로세서를 사용해 소프트웨어 정의 차량의 실시간 애플리케이션과 신속한 프로세서 평가와 소프트웨어 개발, 프로토타이핑을 지원하는 혁신적인 차량 통합 플랫폼인 S32G GoldVIP를 발표했다.사용자는 해당 플랫폼이 제공하는 실시간 활용 사례와 리소스 모니터링을 통해 S32G 성능을 구체적으로 확인할 수 있으며, GoldVIP는 AUTOSAR 어댑티브 플랫폼, 인공지능(AI)과 NXP eIQ™ 자동 딥러닝 툴 기반 머신러닝(ML) 추론, 차량 서비스 구축을 간소화하는 컨테이너 오케스트레이션 등 다
스위스 로잔연방공과대학교(Ecole polytechnique fédérale de Lausanne. 이하, EPFL)의 스위스 프라즈마센터(Swiss Plasma Center. 이하, SPC)와 딥마인드(DeepMind)의 공동 연구팀은 핵융합 연구를 위해 플라즈마를 제어하는 세계 최초의 인공지능(AI) 심층강화학습 알고리즘을 개발했다.이들은 함께, 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 기반으로 플라스마 자기제어 방식을 개발하고 SPC의 토카막(Tokamak) 연구시설인 '가변 구성 토카막(Var
인공지능(AI)을 이용해 개인용 비행체 (PAV)나 초고속 기차에 쓰이는 합금(여러 금속 원소를 섞은 소재)의 원소 조합과 제작 공정을 설계하는 기술이 나왔다.AI가 찾아낸 원소 조합과 공정으로 만든 합금 소재는 기존 상용 소재(7068-T6 합금) 보다 강도가 20% 이상 세고, 연성(늘어나는 성질)은 2.5배 이상 뛰어났다.이 기술에는 설명가능한 인공지능(XAI) 기술이 적용됐다는 점도 주목된다. AI가 특정 조합과 공정을 추천한 이유가 무엇인지 알 수 있어서 이를 바탕으로 다양한 미래 모빌리티용 합금 소재 개발에 응용할 수 있
스트래티지 애널리틱스(Strategy Analytics)의 최근 보고서에 따르면, 차량용 카메라 시장의 가치는 2020년부터 2025년까지 19% 이상으로 성장할 것으로 전망됐다. 이는 차량이 주변 환경에 대한 결정을 내릴 때 필요한 데이터를 제공하는 데 있어 가장 중요한 센서 유형이 될 것으로 보인다.Arm이 Mali-C78AE ISP(image signal processor) 출시를 발표했다. Mali-C78AE ISP는 오토모티브 애플리케이션의 성능과 안전 기준을 충족하도록 특별히 개발된 IP 포트폴리오에 추가됐다.Cortex
전 세계적으로 수많은 제약회사들이 새로운 약물을 개발하기 위해 천문학적인 시간과 비용을 투자하고 있다.여기에, 인공지능(AI) 기술을 활용하여 신약 후보물질 탐색 시간을 단축함으로써 결과적으로 신약개발에 소요되는 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있어 혁명적 변화를 이끌 수 있다.지스트(광주과학기술원, 총장 김기선) 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀은 단백질 서열 기반으로 약물과 표적 단백질의 결합지역 및 상호작용을 예측(Highlights on Target Sequence 이하, HoTS) 하는 인공지능 기술을 개발했다.그러
양자 컴퓨팅은 자연의 기본 법칙인 양자 역학의 두 가지 속성인 양자 간섭과 얽힘을 활용하여 전통적인 컴퓨팅 기술로 해결하기 어려운 문제를 해결할 수 있는 가능성을 열어주는 새로운 컴퓨팅 방식이다.기존의 기술과 방식으로는 해결하기 어려운 사회, 경제적인 난제들을 해결하기 위한 새로운 대안으로 전세계 기업 및 기관들은 다양한 산업과 영역에서 신약 개발, 재료 과학 및 화학 분야의 양자 물리학 모델링, 네트워크, 보안, 인공지능(AI), 머신러닝 최적화 등에 연구를 가속하고 있다.여기에, 캘리포니아 공과대학(California Insti