본문 바로가기

봉로그 분류 전체보기1036

Veo3 멋진 영상 만들기 - 프롬프트 가이드 핵심 요약 Veo 3에 잘 먹히는 프롬프트는 누가(Subject) / 어디서(Context) / 무엇을 하는지(Action) / 어떤 분위기(Style) 를 명확히 적고, 카메라(프레임·움직임·앵글)와 소리(오디오)를 필요한 만큼 덧붙이면 됩니다. 길이는 3–6문장(100–150단어)이 적당해요.1) 프롬프트의 핵심 요소 Veo 3에 무엇을 시킬지 쓸 때는 아래 네 가지를 먼저 채워 보세요.주제(Subject): 누가/무엇이 주인공인가? (예: 한 남자, 오래된 시계, 파도치는 해변)장소(Background/Context): 어디에서 벌어지나? (예: 황량한 사막, 아침 안개 낀 다리)동작(Action): 그 사람이 무엇을 하고 있나? (걷는다, 손을 든다, 카메라를 본다)스타일(Style): 전체 분위.. 공부/AI 2025. 8. 24.
외계 생명, 미생물만 찾을 건가요? 우주 탐사의 불균형 ✅ 핵심 요약현재 천문학 연구비는 대부분 **외계 미생물 흔적(산소, 메탄 같은 가스)**을 찾는 데 쓰이고 있어요. 예를 들어, 차세대 망원경 HWO에만 100억 달러 이상이 투입됩니다.하지만 많은 사람들이 더 궁금해하는 건 **지적 외계 생명(문명)**인데, 여기에 쓰이는 예산은 거의 0에 가까움.예: 2025년 10월, 태양 반대편을 스쳐 지나갈 성간 천체 3I/ATLAS는 외계 기술 흔적을 찾을 절호의 기회인데, 근접 관측 계획이 전혀 없음.연구자들은 말합니다: “왜 미생물 흔적만 찾고, 기술 흔적(신호·우주선 흔적)은 무시하나?”결론은 간단해요. “둘 다 찾아야 한다(AND)”. 미생물과 기술 흔적 모두가 외계 생명 증거가 될 수 있으니까요.📝 자세한 내용 1. 왜 이 연구가 중요한가지금의 우.. 공부/AI 2025. 8. 24.
AI가 ‘지금 이 순간’ 함께 연주한다, 라이브 AI ✅ 핵심 한눈에 보기무엇? 구글 딥마인드가 실시간으로 끊김 없이 음악을 생성·변형하는 새 모델을 공개: Magenta RealTime(오픈 가중치), Lyria RealTime(API). 사용자가 글이나 소리로 스타일을 계속 바꾸면, 음악도 바로 따라 바뀐다.왜 새롭나? 대부분의 음악 모델은 “생성 버튼 누르고 기다리는” 방식인데, 이 모델은 라이브 스트리밍처럼 지연을 줄여 즉시 반응한다(실시간성·연속성·저지연 3요건).어떻게? 2초 단위로 음악을 이어 붙이는 조각 생성(Chunk), 과거 10초를 요약해서 참고하는 가벼운 문맥(코어스 컨텍스트), 그리고 텍스트/오디오를 공동 임베딩으로 섞어 스타일을 조절한다.품질은? 공개 모델끼리 비교한 자동 지표에서 Magenta RealTime이 음질·자연스러움 지.. 공부/AI 2025. 8. 24.
AI 음악 트렌드 핵심 요약 1️⃣ AI는 완전 자동 작곡보다 ‘도구’풀송 자동 생성은 드물어요.뮤지션들은 멜로디·드럼 패턴·보컬 변조 같은 보조 기능으로 주로 사용.👉 마치 요리사가 믹서기·오븐을 쓰듯, AI도 ‘손발’ 역할!2️⃣ 가장 많이 쓰는 방식공동 작곡: 아이디어 초안 → 사람이 고름사운드 디자인: 합성 보컬, 샘플, 목소리 변조가사 생성: 줄었지만 여전히 일부 활용👉 “AI가 드럼 치고, 가사는 초안 쓰고, 최종 결정은 아티스트”3️⃣ 새로운 발매 형식 등장AI 보이스 모델 공개: 팬이 노래 만들어도 수익 나눔 (예: Grimes)생성형 앨범: 팬 참여형 리믹스 앨범다국어 릴리스: 한 곡으로 여러 나라 시장 공략👉 **“보컬팩 DLC”**처럼 가수 목소리를 빌려 쓸 수 있는 시대4️⃣ 무대 위의 AI드럼·피아노·비.. 공부/AI 2025. 8. 24.
AI는 완성품이 아니다, EU AI법 규제의 어려움 1. AI는 왜 ‘완성품’이 아닐까?우리가 흔히 생각하는 AI는 “한 번 만들어서 출시하는 제품” 같아 보여요.하지만 실제로는 출시 후에도 계속 변합니다.처음에는 훈련 데이터로 기본 성격을 학습합니다사용자가 쓰면서 생기는 반응(클릭·검색·구매)을 다시 피드백 합니다점점 더 개인화되고, 상황에 맞게 업데이트돼요.👉 즉, AI는 스마트폰처럼 “버전업” 되는 게 아니라, 매일, 매 순간 조금씩 달라지는 존재예요.2. 생활 속 예시: 유튜브 추천내가 음악 영상을 클릭 → AI는 “이 사람이 요즘 발라드를 좋아한다” 학습.다음 날 “비슷한 가수 추천” → 내가 또 클릭 → AI는 확신 강화.일주일 뒤엔 내 취향이 완전히 발라드 중심으로 고정돼 버려요.👉 이런 식으로, AI는 한 번 만든 뒤 끝나는 게 아니라 .. 공부/AI 2025. 8. 22.
AI 한 번 쓸 때 전기 얼마나 들까? (구글 논문-탄소, 물 소비량) 1. 핵심 요약구글이 자사 AI 서비스(제미나이 앱)에서 실제로 프롬프트 1건을 처리할 때 쓰이는 전기·탄소·물 사용량을 직접 측정했습니다.전기: 0.24Wh (TV 9초 시청 수준)탄소: 0.03gCO₂e (거의 미세먼지 수준)물: 0.26mL (물방울 5방울)겉으로는 아주 적어 보이지만, 수십억 건이 쌓이면 무시할 수 없는 규모가 됩니다.2. 왜 이 연구가 중요한가?그동안 AI의 환경 영향은 주로 학습(훈련) 과정에 집중됐습니다. GPU 수천 개를 몇 달 돌리는 훈련이 워낙 전기를 많이 쓰기 때문이죠.하지만 지금은 실제 서비스에서 AI를 쓰는 횟수(추론) 가 기하급수적으로 늘고 있습니다. 문제는, 지금까지는 실제 서비스 환경에서 에너지·탄소·물 사용을 정밀하게 측정한 사례가 거의 없었다는 점이에요.구.. 공부/AI 2025. 8. 22.
사람 vs AI 에이전트 / 어떻게 다른가? 핵심 요약이 논문은 온라인 환경(쇼핑·보안·상담 등)에서 인간 행동과 AI 에이전트 행동을 체계적으로 비교하고, 이를 관리(거버넌스)하기 위한 모델과 실험을 제시합니다. 핵심은 **‘겉모습은 비슷해도, 의사결정의 원리와 흐름은 다르다’**는 점입니다. 이를 위해 ① 네트워크 행동 수명주기(6단계), ② Agent for Agent(A4A) 거버넌스 패러다임, ③ 인간-에이전트 행동격차(HABD, 5차원) 모델을 제안합니다.실제 사이버보안 과제에 적용한 결과, **공격(레드팀)**에서는 인간이 휴리스틱 전략으로 효율적으로 풀어낸 반면, 에이전트는 방향성 없는 시도로 토큰을 크게 소모했습니다. **방어 코딩(블루팀)**에서는 에이전트가 규칙 기반 자동화로 68초 만에 구문-정합 코드를 완성했고, 인간은 환경.. 공부/AI 2025. 8. 21.
AI 데이터센터 전력 흔들림과 실전 해결책 핵심 요약대규모 AI 학습 작업은 수만 개의 GPU가 한번에 계산(강한 전력) → 동기화(약한 전력) 를 반복하면서 전력 사용량이 크게 왔다 갔다 합니다. 이 전력 흔들림은 수십~수백 MW 규모로 커져 전력설비(변압기·발전기 축)에 악영향을 줄 수 있습니다.논문은 실측 데이터와 시뮬레이션을 바탕으로 문제를 정량화하고, (1) 소프트웨어(작업 주입), (2) GPU 펌웨어/하드웨어(MPF·램프 제어), (3) 랙 수준 배터리라는 세 축의 해결책을 비교·조합해 실용 해법을 제안합니다.문제를 쉽게 풀이하면 — 왜 전력이 흔들리나?AI 학습은 매 반복(iteration) 에서 GPU들이 먼저 각자 계산하고(전력 ↑), 그다음 결과를 서로 모으고 맞추는 통신 단계가 옵니다(전력 ↓). 이 과정이 빠르게 반복되니 .. 공부/AI 2025. 8. 21.
리더가 작은 보상으로 사람을 움직일 때, 장기적으로 더 이득 보는 법 핵심 요약이 연구는 “리더가 상대방에게 쿠폰·보너스 같은 작은 보상을 줘서 원하는 행동을 이끌어낼 수 있을까?”라는 질문에서 시작합니다.단순히 지금 이득만 보려는 전략보다, 초반에 조금 손해를 보더라도 상대방의 성향을 배우는 전략이 반복해서 만날 때는 더 큰 이익을 가져온다는 결론입니다.즉, **“오늘 1만 원 손해 보고 상대의 마음을 알면, 내일부터 10만 원 더 벌 수 있다”**는 원리예요.1) 연구의 기본 상황 상황을 이렇게 상상해봅시다.리더 = 가게 주인팔로워 = 손님가게 주인은 손님의 취향을 모릅니다. 손님은 가격, 품질, 브랜드 등 여러 조건을 고려해 고릅니다.그래서 가게 주인은 손님이 특정 물건을 고르게 하려고 할인 쿠폰이나 포인트를 줘봅니다.손님이 어떤 반응을 보이는지를 보고, “아, 이 .. 공부/AI 2025. 8. 21.
아프리카의 AI 안전: 혜택과 위험 사이(지역 맞춤형 대응이 필요한 이유) 핵심 요약이 백서(“Toward an African Agenda for AI Safety”)는 아프리카만의 AI 안전 리스크(허위조작·선거교란, 데이터 식민주의, 계산 자원 부족, 노동시장 붕괴, 기후·환경 부담 등)를 정리하고, 현재 대륙 차원의 준비가 많이 부족하다고 진단합니다. 특히 조사 대상 국가의 단 26.8%만이 안전·정확성 관련 구체 활동을 보였다고 보고합니다.저자들은 (1) 인권 중심 정책, (2) 아프리카 AI 안전 연구소 설립, (3) 공공 AI 문해성 제고, (4) 25개 이상 아프리카 언어를 포함한 조기경보·벤치마크 체계 개발, (5) AU(아프리카연합) 수준의 연례 AI 안전 포럼이라는 5대 행동계획을 제안합니다.1) 이 문서가 다루는 핵심AI는 일자리·의료·교육 등에서 큰 이익을.. 공부/AI 2025. 8. 20.
알파X(AlphaX): 브라질 주식시장에 적용한 ‘AI 가치투자’진짜로 이겼을까? 핵심 요약논문은 가치투자 원리를 AI로 자동화한 전략 AlphaX를 제안하고, 브라질 주식시장(B3) 데이터를 이용한 18분기(2021.2~2025.5) 백테스트에서 Ibovespa 지수와 국채금리(Selic) 대비 더 높은 수익률을 보였다고 보고합니다.AlphaX는 **재무지표 4가지(수익성·건전성·밸류에이션·성장성)**를 1~5점으로 표준화해 우량 후보를 고르고, 예상가치 회귀(랜덤포레스트+평균회귀 앙상블) 로 목표가를 추정한 뒤 상위 종목에 균등 분산 투자합니다(최대 4종목).수익 보호 장치(트리플 배리어) 를 넣어, 목표가 도달(익절)·-10% 하락(손절)·분기 종료(시간제한) 시 포지션을 정리합니다. 후보가 없으면 Selic(현금성) 으로 대기합니다.결과: 누적수익률 AlphaX 97.9%, I.. 공부/AI 2025. 8. 20.
알고리즘 시대, 소비자 자율성의 진짜 의미 1. 들어가며많은 사람들이 이렇게 말합니다.“나는 꼭 필요한 것만 쓰는데, 왜 돈이 늘 부족할까?”사실 문제는 ‘내가 낭비해서’만이 아니라, 환경 자체가 나를 지출로 몰아넣는 구조에 있습니다.2. 소비자 자율성이란?자율성이란, 내가 원하는 대로 선택할 자유라고 생각하기 쉽습니다.하지만 논문에서는 이렇게 말합니다.➡️ “자율성은 그냥 주어지는 게 아니라, 잘 설계되고 관리돼야 유지되는 가치다.”즉, 시스템이 나를 너무 강하게 밀어붙이면, 나는 합리적으로 행동해도 결국 선택지가 줄어들고, 돈도 빨리 바닥난다는 거예요.3. 우리 지갑을 조여오는 세 가지 힘(1) 빠져나가는 고정 지출매달 빠져나가는 구독료, 수수료, 필수 결제 등이 많으면, 수도꼭지가 항상 열려 있는 물탱크 같아요.물은 아무리 아껴도 결국 새 .. 공부/AI 2025. 8. 20.
제9회 AI City Challenge 한눈에: 교통·물류·공공안전 AI의 ‘실전 능력’ 점검 보고서 핵심 요약이 보고서는 ICCV 2025 워크숍에서 열린 제9회 AI City Challenge의 과제·데이터·평가·순위를 종합 정리합니다. 참가팀은 전년 대비 17% 증가(245팀/15개국) 했고, 공개 데이터셋은 3만+ 다운로드를 기록했습니다.4개 트랙은 ① 다중 카메라 3D 추적, ② 교통사고 영상 설명·질의응답, ③ 창고 공간 추론, ④ 어안 카메라 도로 물체 검출(엣지 실시간) 입니다.평가는 공정성을 위해 제출 횟수 제한, 부분 공개 테스트와 최종 전체 테스트 재평가, 상위권 코드 공개를 요구했습니다.전반적 추세: 깊이(Depth)와 기하 정보를 활용한 오프라인 정합 → 최고 정확도, 경량·온라인 파이프라인 → 실시간 배치 유리, VLM(비전-언어 모델) + 프롬프트 엔지니어링, 왜곡(어안)·야간.. 공부/AI 2025. 8. 20.
“왜 AI 에이전트는 왜? 중간에 멈출까?” 핵심 요약무엇을 연구했나? 연구팀은 LLM(거대언어모델) 기반 자율 에이전트가 실제 코딩 업무를 자동화할 때 어디서, 왜 실패하는지 보기 위해 34개의 실행형 과제 벤치마크를 만들고, 3개 오픈소스 에이전트 프레임워크(TaskWeaver, MetaGPT, AutoGen)와 **2개 모델(GPT-4o·GPT-4o mini)**로 시험했습니다. 전체 성공률은 대략 50% 수준이었습니다.무슨 문제가 반복되나? 실패 원인은 크게 계획(Planning)–실행(Execution)–응답(Response) 3단계로 분류됩니다. 대표적으로 잘못 쪼갠 작업 계획, 비현실적 계획, 도구/웹 활용 미숙, 코드 오류(문법·기능·API), 환경 오류(패키지·경로), 형식 불일치·메모리 한계 등이었습니다.흥미로운 발견? 복잡한 추.. 공부/AI 2025. 8. 19.
“게임 버그, 똑똑하게 찾아내자: 베이지안 최적화로 자동 플레이테스트 성능 2.5배!” 핵심 요약무엇을 했나? 사람이 일일이 뛰어다니며 테스트하기 어려운 게임 맵을, 에이전트가 자동으로 돌아다니며 버그가 날 법한 곳을 효율적으로 찾아내는 방법을 제안합니다. 비결은 고급 탐색 기법인 베이지안 최적화(BO) 를 “지도 형태”로 간소화해, 매번 다음에 어디를 탐험할지 똑똑하게 정하는 것입니다.왜 새롭나? 기존 BO는 데이터가 많아지면 느려지는데, 이 논문은 맵을 격자(grid) 지도로 압축하고 가우시안 커널로 부드럽게/불확실성을 계산해 상수 시간(O(1)) 규모로 추론하게 만들어 대규모 탐색에도 끊기지 않습니다.어떻게 구성되나? 상위 모듈(“어디로 갈까” 결정, BO)과 하위 모듈(“어떻게 갈까” 행동, NN 정책)을 분리한 계층형 구조입니다. 상위는 좌표를 고르고, 하위는 그 좌표로 이동하며 .. 공부/AI 2025. 8. 19.
AI 기술 최근 핵심 트렌드 와 모델 정리 핵심 요약요즘 AI 시장은 성능은 높아지고 비용·지연은 줄어드는 쪽으로 빠르게 진화하고 있으며, OpenAI·Google 등 전통 강자뿐 아니라 중국계 오픈소스 모델들도 강력해져 경쟁이 치열합니다. 모델 선택은 “무엇을(목적)·어디서(클라우드/로컬)·얼마나(비용)”에 따라 달라져야 합니다. 1) 최근 핵심 트렌드성능 향상 + 비용·지연 개선최신 모델들은 전 세대보다 ‘더 똑똑하면서도’ 응답 지연(latency)과 토큰 비용이 낮아지는 사례가 늘고 있습니다. 즉 ‘같은 돈으로 더 많은 일’을 할 수 있게 됐습니다. 에이전트·자동화(Agent) 활용의 증가단순 질의응답에서 벗어나, 여러 도구(검색·API·데이터베이스 등)를 조합해 스스로 작업을 수행하는 에이전트가 실제 서비스 적용 사례로 늘고 있습니다. (.. 공부/AI 2025. 8. 18.
AI 이미지 모델, 이제 직접 골라드립니다 — M&C의 똑똑한 추천 1. 핵심 요약이 연구는 텍스트→이미지(T2I) 모델 중 어떤 사전학습 모델을 내려받아 미세조정해야 가장 좋은 결과가 나올지 빠르게 예측해주는 M&C 프레임워크를 소개합니다.실험 결과, 전체 데이터셋의 61.3%에서 최적 모델을 정확히 추천했고, 평균적인 순위도 기존 방식보다 훨씬 우수했습니다.2. 문제 제기: 왜 모델 선택이 중요한가HuggingFace 같은 곳에는 수백 개의 이미지 생성 모델이 올라와 있습니다.하지만 내가 가진 데이터에 어떤 모델이 잘 맞을지 알 수 없어, 모든 모델을 직접 내려받아 미세조정해야 합니다.이건 마치 맛집 후보 100곳을 전부 가서 먹어본 뒤에야 내 입맛에 맞는 집을 고르는 것과 같아요.시간과 비용이 너무 큽니다.3. 핵심 아이디어 한 줄 정리“과거 성적표(모델-데이터 성.. 공부/AI 2025. 8. 18.
가짜뉴스 잡는 인공지능, 이미지와 글을 동시에 읽다 – MSAF 모델 1. 핵심 요약인터넷에 떠도는 가짜뉴스는 글과 사진이 함께 쓰이며 더 큰 설득력을 가지는데, 이를 막기 위해 글과 이미지를 **동시에 이해하는 AI 모델(MSAF)**이 제안되었습니다.이 모델은 이미지를 확대·축소하면서(멀티스케일) 글과 맞는 부분을 찾아내고, 중요도가 높은 정보에 더 집중하는 방식으로 가짜뉴스를 잘 걸러냅니다.실제 데이터셋(WEIBO, PHEME)에서 기존 방법보다 더 정확한 성능을 보였습니다.2. 배경과 문제의식요즘 뉴스는 글만 있는 게 아니라, 사진이나 짧은 영상과 함께 퍼져요. 예를 들어 어떤 루머가 돌 때, 그럴듯한 사진이 같이 붙으면 더 쉽게 믿게 되죠. 기존의 AI 모델은 글이나 이미지 중 하나에만 집중하는 경우가 많아 둘 사이의 연관성을 놓치기 쉽습니다.3. 핵심 아이디어 .. 공부/AI 2025. 8. 18.
3초만 들어도 ‘그 노래’를 맞춘다 AI ✅ 핵심 요약이 논문은 3초짜리 짧은 소리만으로도 노래나 소리를 정확히 찾아내는 오디오 지문(Audio Fingerprint) 기술을 소개합니다. 핵심은 Conformer라는 똑똑한 귀(모델)와 **자기지도 학습(대조학습)**으로 스스로 듣고 구분하는 법을 익히게 했다는 점이에요.시끄러운 잡음, 울림(리버브), 속도 늘리기/줄이기 같은 교란에도 잘 견디고, 시작 지점이 어긋난(최대 약 150ms) 경우에도 거의 흔들리지 않는 검색 정확도를 보였습니다.작은(1.5M)·중간(8.8M)·큰(26.2M) 세 가지 모델이 공개되었고, 코드와 가중치도 공개되어 재현이 쉬워요. 가장 큰 모델은 최신 기법들과 맞먹는 성능을 3초 쿼리로 냅니다.1) 이게 왜 필요해요? 길거리에서 흘러나오는 음악을 잠깐(몇 초) 녹음해도.. 공부/AI 2025. 8. 18.
숏폼 영상에 원래 소리를 복원해서 저작권을 지키는 기술 핵심 요약우리가 보는 숏폼 영상(틱톡, 유튜브 쇼츠 등)에는 종종 원래 드라마나 영화 소리를 가리고 다른 노래를 덮어씌운 경우가 많습니다.이 연구는 그런 영상에서 덮어씌운 노래를 지우고, 원래 드라마 OST와 대사를 다시 살려내는 기술을 제안했어요.쉽게 말해, 불법으로 덮어쓴 음악을 걷어내고 원래 소리를 복원해서 저작권을 지킬 수 있는 방법입니다.1. 왜 이런 문제가 생길까?예를 들어 어떤 사람이 드라마 명장면을 올리는데, 원래 음악(OST)은 빼고, 인기 있는 가요를 덮어씌워요.그러면 저작권을 자동으로 검사하는 시스템이 원래 소리를 못 알아듣고 “이건 그냥 팬 영상이네” 하고 넘어가죠.👉 그래서 제작사 입장에서는 저작권 침해를 잡아내기 어려운 문제가 생깁니다.2. 기존 방법의 한계지금까지는 영상의 제.. 공부/AI 2025. 8. 18.