필자, 신인모 변리사는 서울대학교 공과대학 전기·정보학부를 마치고 리앤목 특허법인에서 변리사를 시작으로 현재, 특허법인 RPM 대표 변리사, 동국대학교 공과대학 지식재산학과 겸임교수로 재임하고 있다. 특히, 그는 스타트업 전문 액셀러레이터 ‘매쉬업엔젤스’심사역으로 그리고 다양한 산업분야에 있는 인공지능(AI) 기업의 특허출원 및 컨설팅 업무를 장기간 수행해온 국내외 AI 분야 대표적인 전문 변리사로 활동하고 있다.(편집자 주)최근 인공지능 기업의 기술특례상장 소식이 속속 전해지고, 또 많은 인공지능 기업들이 이를 준비하면서, 인공지

필자, 강신동은 한국산업기술대학 컴퓨터공학과 겸임교수와 서울시 IoT 추진 기술전문위원, 한국건설기술연구원 연구기획위원 등을 역임했으며, 현재 ㈜지능도시 설립자/대표이자 Smart Beam forum 설립 및 운영자로 활동하고 있다.(편집자 주)본고에서는 딥러닝 AI 분야에서 인공신경망의 최종 결과가 어떤 부분을 보고서 결과를 도출했는지 알기 위한 방법의 일종인 CAM (Class Activation Mapping)에 대해서 알아본다.​▷ 컨볼루션 네트워크(CNN. Convolutional Neural Network)에서 위치정보

필자, 신인모 변리사는 서울대학교 공과대학 전기·정보학부를 마치고 리앤목 특허법인에서 변리사를 시작으로 현재, 특허법인 RPM 대표 변리사, 동국대학교 공과대학 지식재산학과 겸임교수로 재임하고 있다. 특히, 그는 스타트업 전문 액셀러레이터 ‘매쉬업엔젤스’심사역으로 그리고 다양한 산업분야에 있는 인공지능(AI) 기업의 특허출원 및 컨설팅 업무를 장기간 수행해온 국내외 AI 분야 대표적인 전문 변리사로 활동하고 있다.(편집자 주)인공지능(AI) 기술이 가장 빠르게 발전하고, 적극적으로 상용화되고 있는 분야를 말하자면 ‘시각이해 기술’과

필자, 신인모 변리사는 서울대학교 공과대학 전기·정보학부를 마치고 리앤목 특허법인에서 변리사를 시작으로 현재, 특허법인 RPM 대표 변리사, 동국대학교 공과대학 지식재산학과 겸임교수로 재임하고 있다. 특히, 그는 스타트업 전문 액셀러레이터 ‘매쉬업엔젤스’심사역으로 그리고 다양한 산업분야에 있는 인공지능(AI) 기업의 특허출원 및 컨설팅 업무를 장기간 수행해온 국내외 AI 분야 대표적인 전문 변리사로 활동하고 있다.(편집자 주)지난 6월 OpenAI에서 GPT-3를 선보이며 많은 사람들에게 놀라움을 안겨준 데 이어, 10월부터 유료화

인간의 두뇌는 수천억 개의 뉴런이 각각 수만 개의 시냅스로 연결된 매우 복잡한 네트워크 구조로 최대 100조 개의 연결을 이룰 수 있다. 이를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)은 그야말로 컴퓨터 아키텍처를 새롭게 구상하는 것이다. 진화하는 실제 데이터에 대한 지속적인 학습과 적응이 필요한 로봇공학, 자율주행, 스마트 시티 인프라 및 인공지능(AI) 애플리케이션에서 큰 발전을 가져올 수 있을 것으로 전망하고 있다.최근 글로벌 IT기업들과 스타트업 그리고 기관들은 고성능 컴퓨팅, 서버 또는 엣지 애플리케

최근 데브옵스(DevOps)에서 인공지능과 머신러닝 기술이 부상하고 있다. 이러한 조합은 기존 DevOps 도구 스택에 통합하기 위한 강력한 후보가 되고 있으며, 의사 결정 프로세스 개선에서 자동화 된 작업 및 코드 품질 향상에 이르기까지 DevOps의 미래는 AI 및 ML의 도움으로 훌륭한 도구로 거듭나고 있다.소프트웨어 개발의 초기 단계에서 코딩 자체부터 AI 및 ML 도구는 이미 데이터 세트 (기계가 작동하고 응답하는 ML 알고리즘에 대한 입력)를 기반으로 자동화 된 코드 검토 및 코드 분석을 수행할 수 있다. 이는 인간의 개

OpenAI의 대규모 자연어처리(NLP) 모델인 GPT-3는 공개 이후 개발자, 연구원, 기업가 및 언론인 사이에서 가장 큰 이슈이다. 게다가 머신러닝과 거리가 먼 일반인들까지 GPT-3에 대해 얘기할 정도다. 이러한 대부분은 이슈는 AI 구동 텍스트 생성기의 능력에 초점을 맞추고 있다. 사용자들은 AI를 사용하여 기사 작성에서 코드를 작성하는 직관적인 능력까지 모든 것을 생성하기 위해 흥미로운 결과를 경쟁적으로 내고 있다.그러나 일부 반론 속에 GPT-3에 대한 많은 것은 여전히 불명확하다. 다만 인공지능이 더 높고 과감한 목표를

디지털기술기반과 학생중심으로의 교육환경 변화는 당연히 새로운 강의실 구성을 요구하게 된다. 전통적인 강의실은 점점 디지털기반 공간에서의 실습교육 공간으로 변화할 것이다.세계적으로나 국내적으로 지난 50년간 대학은 양적인 팽창을 해왔으나 교육과 학습방법에 있어서는 큰 변화가 없었다. 그러나 21세기에 들어 인터넷을 중심으로 한 정보통신기술의 발달로 대학교육과 학습방법에 있어서 새로운 환경이 조성되었다.여기에, 인공지능과 코로나19로 인한 언택트(비대면) 확산으로 대학의 트렌스포메이션은 이제, 선택이 아닌 필수적으로 대두되고 있다.이러

본고에서는 숫자로 움직이는 딥러닝 AI 분야에서, 숫자의 비율과 무차원 수의 이용에 대하여 알아본다.​▷ 본질을 위한 비율​물체가 낙하는 것의 본질을 파악하는 것은 어려워서, 인류 역사상 매우 최근에서야 본질을 파악한 역사이다. 무거운 공을 떨어뜨리면, 속도가 빠르게 점점 더 빨라져서 본질적인 특성을 파악하는 것은 어려운 관찰이다.​그러나, 시간의 변화량에 따른 속도의 변화량에 대한 비율에 관심을 두면 특성은 쉽게 파악할 수 있다. 그 비율은 언제나 항상 일정하게 유지된다는 사실이 물체가 떨어지는 것의 본질을 파악할 수 있게 한 핵

필자, 안토니오 피에트리(Antonio Pietri)는 아스펜테크(Aspen Technology)의 사장 겸 CEO 이다. 1996년 아스펜테크가 세트포인트를 인수했을 때 합류했다. CEO를 맡기 전에는 전 세계 필드 오퍼레이션 부사장으로 전 세계 판매, 판매 오퍼레이션, 전문 서비스, 고객 지원 및 교육을 총괄했으며 이전에는 싱가포르와 중국 베이징에서 아시아 태평양 지역 오퍼레이션 수석 부사장 및 이사를 역임했다.그는 ABB Simcon의 애플리케이션 엔지니어로 경력을 시작했으며, 정유 공정의 선행 제어 및 다변수 제어 설비를 담

인공지능! 빅데이터! 4차산업혁명!위의 단어는 현 정부에서 종합적인 국가전략으로 설정한 후 2~3년 사이 우리나라에서 제일 많이 검색된 단어 중 하나이다. 그만큼 많은 관심을 가지고 다양한 시도를 하고 있으며, 그에 따른 지원도 넘쳐나고 있다.그렇다면 인공지능, 빅데이터, 4차산업혁명의 성공적인 안착을 위해서 무엇을 준비해야 할까?대부분의 사람들은 하나의 이슈가 발생하면 하나에만 몰입하는 경향이 있기 때문에 다른 많은 것을 놓칠 때가 종종 있다. 본질을 해결하기 위해서 거시적인 생각과 고민을 함께 할 때 더불어 안정적인 결과를 만들

필자는 리미니스트리트(Rimini Street) 세바스찬 그레디(Sebastian Grady) 사장은 글로벌 고객 서비스, 엔터프라이즈 소프트웨어 세일즈 마케팅, 엔터프라이즈 소프트웨어 유지보수 및 서비스 딜리버리 부문에 전문성을 보유한 27년 경력의 소프트웨어 업계 베테랑이다. 다양한 소프트웨어 기업을 이끌며 오라클, SAP, 시스코, GM, IBM, 시만텍 등 글로벌 기업들과 협력해왔다. 기업에서 사용하는 소프트웨어는 자산이다. 오라클, SAP와 같은 소프트웨어 공급업체들은 새로운 플랫폼으로의 전환하도록 하기 위해 고객들이 기존

딥러닝에서 널리 적용되고 있는 어텐션(Attention)은 모델을 더욱 정교하고 우수한 성능을 보여준다. 본고에서는 최근 가장 뛰어난 성능으로 많은 분야에서 활약하고 있는 AI 기술 분야인 어텐션에 대하여 알아 본다.▷ 워드 엠베딩 (Word Embedding)AI의 딥러닝 기술은 기본적으로 벡터 연산으로 이루어져 있다. 벡터는 크기와 방향이 동시에 있는 것이고, 크기와 방향만 유지된다면, 어느 공간의 위치로 옮겨도 같은 벡터인 성질이 있다. 벡터의 마이너스 값은 방향이 반대이고 크기가 같은 벡터를 뜻한다.​서로 다른 벡터간의 뺄셈

필자 류봉균은 1991년 KAIST(구 KIT) 전기전자 공학과 학사와 1996년 컬럼비아대학교(Columbia University) 전기전자공학 박사로 2012년에 캘리포니아 샌디에고에 본사를 두고 '에피시스 사이언스(EpiSys Science)'를 설립했다. 핵심 기술인 전술 AI (Tactical AI)를 기반으로 인간과 무인시스템과의 협업 (Manned/Unmanned Teaming), 인지 무선 네트워크(Cognitive Radios and Networks. CRNs),전술적 자율 네트워크 관리(Tactica

OpenAI의 3세대 GPT-3(Generation Pre-traination Transformer)는 최근 AI 커뮤니티에 단연 최고의 이슈이다. 많은 전문가들은 텍스트와 심지어 코드까지 작성하는 직관적인 능력을 갖추고 있다고 찬사를 아끼지 않고 있다. 이처럼 GPT-3는 이슈의 한가운데 있지만 GPT-3는 아직 실험 단계에 있다. 모든 스타일의 언어를 만들어낼 수 있는 뛰어난 능력을 가지고 있지만, 다수의 전문가들이 지적한 문제들이 있다. 심지어 오픈AI CEO 샘 알트만(Sam Altman)도 트위터를 통해 “GPT-3에 대한

최근 인공지능(AI) 기술분야에는 워낙 많은 개념과 모델이 하루가 다르게 대두되다 보니, 전체적인 개념 이해가 어려운게 사실이다. 본고에서는 일반인의 관점에서 트랜스포머 어텐션(Transformer Attention)에서 사용하는 위치 엔코딩(Positional Encoding)에 대해서 알아 본다.▷ 순환신경망(Recurrent Neural Network 이하, RNN)에서의 순서 위치 정보RNN에서는 입력값이 입력되는 순서에 대한 정보는 앞선 출력값이 새로운 입력값과 함께 다시 입력되는 과정에서 자연스럽게 순서 위치에 대한 정보

현재, 인공지능(AI)은 기업에게 더 많은 옵션을 제공하고 있다. 특히, 의료 분야에서는 요 몇 년 사이에 머신러닝 및 딥러닝 등을 비롯한 인공지능(AI) 기술이 폭넓게 사용되면서 혁신이 가속화되고 있다.환자는 물론, 의료서비스 제공업체와 병원, 의료장비 제조업체, 제약회사 등과 전문가 및 다양한 이해관계자들은 다양한 AI 기반의 툴을 통해 혜택을 누릴 수 있는 것이다.또한 해부 기하학 측정에서 암 검출 및 방사선, 수술, 신약 개발 및 유전체학에 이르기까지 그 가능성은 무한하다. 이러한 시나리오에 AI를 적용하면, 운영 효율성을

필자 김종윤은 현재, 스캐터랩 코파운더 및 대표이사로 2013년 카카오톡 대화를 통한 감정분석 ‘텍스트앳’ 출시, 2015년 커플 메신저 비트윈과의 협업으로 사랑을 이해하는 인공지능 ‘진저’ 출시, 2016년 심리학 기반의 연애 컨텐츠와 데이터 기반의 연애 분석을 제공하는 ‘연애의 과학’ 출시(출시 후 현재까지 한국에서 250만, 일본에서 40만 다운로드 달성), 2019년 손쉽게 인공지능의 일상대화를 빌드할 수 있는 솔루션, 핑퐁 빌더 공개 등과 2018년 NCSOFT, 소프트뱅크벤처스, 코그니티브 인베스트먼트, ES인베스터로부터

본고에서는 인공지능(AI)의 여러분야에서 사용되는 딥러닝의 내적 의미와 실제 사용에 관하여 알아본다.▷인공신경망 벡터의 내적(dot product)은 인공신경망의 각 뉴런 노드의 입력과 가중치 (weight)의 상호관계의 계산에 사용된다.각 입력값에 가중치를 곱하여 전체를 더하는 것이 입문자가 받아들이는 방식이라면, 입력값 전체를 여러개의 축(axis)을 가진 하나의 벡터(vector)값으로 보고, 가중치 전체를 여러개의 축을 가진 하나의 벡터값으로 보아, 단지 input vector와 weight vector 2개의 벡터의 dot

인공지능은 일상적인 비즈니스 운영에 광범위한 영향을 미치고 직원과 소비자에게 실질적인 혜택을 제공하고 있다.특히, 금융 서비스는 최근 몇년동안 AI 및 빅데이터의 얼리 어답터로 AI 활용은 단연 두각을 나타내고 있다. 코로나19(COVID-19) 이후 언택, 고객들의 접점 이용행태가 급격히 변화하고 전염병의 영향과 결합된 고객 및 비즈니스에 대한 치열한 경쟁은 고객 대면, 백엔드, 사기 및 보안 프로세스 전반에 걸쳐 AI 기반 자동화 프로젝트의 타이밍을 가속화하고 있다.이처럼 금융 서비스에 대한 수요와 신제품 및 기존 금융 계정에