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최신 AI 기술 동향 및 주요 발전 사례 분석

일일 보고서 2024년 09월 14일
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목차

  1. 요약
  2. 제미나이 1.5 프로와 젬마2 모델의 발전
  3. AI 기술을 활용한 방송 기술 소개
  4. 머신러닝 개발자 양성 프로그램
  5. DevSecOps와 AI의 결합: OpenText 사례
  6. AI를 활용한 혁신적 사례들

1. 요약

  • 이 리포트는 최신 AI 기술 동향과 주요 발전 사례를 분석합니다. 구체적으로 구글의 제미나이 1.5 프로와 젬마2 모델의 성능 개선, AI를 활용한 새로운 방송 기술, 구글 머신러닝 부트캠프와 같은 교육 프로그램, 그리고 OpenText의 AI 기반 DevSecOps 혁신 사례 등을 다룹니다. 제미나이 1.5 프로는 높은 성능을 발휘하면서도 효율적으로 컴퓨팅 자원을 사용하는 모델로, 다양한 문맥을 이해할 수 있습니다. 젬마2 모델은 경량형으로 설계되어 상업용 활용에 적합하며, AI를 활용하여 콘텐츠 생성 및 관리의 자동화와 고화질 비디오 처리 기술 등 다양한 방송 기술 발전이 소개됩니다. 머신러닝 부트캠프는 AI 인재 양성에 중점을 두며, OpenText는 DevSecOps와 AI의 결합을 통해 보안과 개발 효율성을 높이는 혁신적 사례를 제공합니다. 마지막으로 윤석열과 이재명이 AI를 활용한 커버곡 맞대결을 통해 AI의 실생활 적용 가능성을 보여줍니다.

2. 제미나이 1.5 프로와 젬마2 모델의 발전

  • 2-1. 제미나이 1.5 프로의 주요 기능 및 성능 개선

  • 구글의 제미나이 1.5 프로는 600만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 이는 이전 모델보다 크게 향상된 사양입니다. 제미나이 1.5 프로는 여러 이메일에서 핵심 사항을 요약하거나 구글 밋(Meet) 녹화본을 요약하는 기능을 가지고 있습니다. 구글 CEO인 순다르 피차이는 제미나이의 진화를 강조하며, 이전 모델인 제미나이 1.0 울트라에 필적하며 더 적은 컴퓨팅 자원으로도 높은 성능을 발휘할 수 있다고 언급했습니다. 특히, 제미나이 1.5 프로는 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용하면서도 복잡한 문맥을 이해할 수 있는 힘을 87% 향상시켰습니다. 또한, 제미나이 1.5 플래시와 같은 경량 모델도 공개되어 빈도가 높은 작업에 최적화된 성능을 제공합니다.

  • 2-2. 젬마2 모델의 공개와 특징

  • 구글은 2024년 여름에 젬마(Gemini) 2.0을 공개할 예정이며, 이는 270억 개의 파라미터를 가진 경량 모델입니다. 젬마는 구글의 LLM 제미나이와 동일한 기술을 기반으로 하며, 고성능과 비용 효율성을 제안합니다. 젬마2 모델은 상업용 활용을 염두에 두고 제작되었으며, 허깅페이스와 구글 AI 스튜디오를 통해 사용할 수 있습니다.

  • 2-3. 경량 모델 젬마2의 활용 가능성

  • 제미나이 1.5 프로와 젬마2 모델 모두 사용자들이 네트워크 연결 없이 기기에서 바로 AI를 활용할 수 있는 가능성을 내포하고 있습니다. 젬마2는 경량 모델로 설계되어 있으며, 각 기업의 예산에 맞춰 AI 도입이 가능하다는 특징을 가지고 있습니다. 또한 젬마2는 사용자가 특히 원하는 작업을 수행하는 데 있어 유용한 도구로 자리 잡을 수 있습니다.

3. AI 기술을 활용한 방송 기술 소개

  • 3-1. 2024 NAB Show에서 소개된 AI 기술

  • 2024 NAB Show는 매년 개최되는 세계 최대 방송장비 전시회로, 방송 시장과 최신 기술 동향을 한 자리에서 확인할 수 있는 행사입니다. 이번 전시회에서는 AI를 접목한 차세대 방송 기술과 미디어 산업에 대한 관심이 집중되었습니다. 인공지능을 활용한 자동화된 콘텐츠 생성 솔루션이 소개되었으며, 제작 및 관리 과정의 효율성을 높이는데 기여하고 있다고 전해졌습니다.

  • 3-2. 콘텐츠 생성 및 관리의 자동화

  • AI를 활용한 자동화된 콘텐츠 생성은 다양한 분석 솔루션들을 통해 더욱 향상되었습니다. 이를 통해 콘텐츠 제작 및 관리 과정이 보다 원활하게 진행될 수 있다는 점이 강조되었습니다. 실사용자들은 이러한 최신 기술에 대한 의견과 운영 습득이 필요함을 인지해야 합니다.

  • 3-3. 고화질 비디오 처리 기술

  • 2024 NAB Show에서는 고화질 비디오 산업의 성장 또한 다루어졌습니다. 인공지능 기술을 통해 영상을 더욱 깨끗하고 선명하게 전환할 수 있는 기술이 소개되었으며, 실시간 변환 기능도 가능해졌다는 내용을 포함하고 있습니다. 이러한 기술들은 방송 산업의 혁신과 발전에 기여하고 있습니다.

4. 머신러닝 개발자 양성 프로그램

  • 4-1. 구글 머신러닝 부트캠프의 내용

  • 구글 머신러닝 부트캠프는 2020년부터 시작되어 매년 성장세를 보이며 다양한 프로그램을 제공하고 있습니다. 지금까지 총 1,149명이 참가하였으며, 이들의 평균 수료율은 63%에 달합니다. 구글은 2023년 참가 인원을 500여명으로 늘렸고, 2024년 부트캠프에서도 같은 수의 참가자를 모집할 예정입니다. 참가자들은 '딥러닝의 바이블'로 불리는 앤드류 응 교수의 딥러닝 특화과정을 수료하며, 캐글(Kaggle) 대회에서 미션을 수행하는 실습 과정을 진행합니다.

  • 4-2. 참가자 수와 교육 과정의 확장

  • 구글 머신러닝 부트캠프의 참가자는 해마다 증가하고 있습니다. 2023년에는 500여명의 참가자가 모집되었으며, 올해와 같은 수의 인원이 구글 머신러닝 부트캠프에 참여할 수 있도록 계획하고 있습니다. 수료자들은 AI 및 머신러닝 관련 분야에서 현업에 진출하거나 학업을 계속 이어가기 위한 기초를 마련하게 됩니다.

  • 4-3. 젬마 스프린트 프로그램의 도입

  • 올해 부트캠프에서는 기존 커리큘럼에 젬마 스프린트 프로그램을 추가하여 진행합니다. 젬마 스프린트 프로그램은 구글의 최신 경량형 오픈 모델인 젬마를 활용하여 참가자들이 짧은 기간 동안 집중적으로 프로젝트 작업을 할 수 있도록 돕습니다. 이에 따라 참가자들은 젬마 모델 배포 혹은 튜토리얼 앱과 코드 등을 생성하는 경험을 하게 될 것입니다. 또한, 구글은 과기정통부와의 협력으로 '과기정통부-NIPA-구글 ML 부트캠프 협력 실무 프로젝트'를 운영할 예정입니다.

5. DevSecOps와 AI의 결합: OpenText 사례

  • 5-1. OpenText 가상 회의와 DevSecOps

  • OpenText는 2024년 9월 24일 'OpenText DevSecOps 가상 정상 회담 2024'를 개최할 예정입니다. 이 행사에서는 개발과 보안의 교차점을 포커스로 하여 최신 DevSecOps 및 AI의 트렌드를 탐구하는 기회를 제공합니다. 정상 회담에서는 AI 기반 DevSecOps에 대한 기조 패널이 열려 OpenText의 통합 솔루션 제품군이 소개됩니다.

  • 5-2. AI 기반 DevSecOps 솔루션

  • OpenText의 AI 기반 DevSecOps 솔루션은 보안 강화, 운영 간소화 및 조직 내 혁신 주도를 목표로 하고 있습니다. 참석자들은 AI가 어떻게 안전한 애플리케이션을 구축하는 데 기여하는지에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다.

  • 5-3. 다양한 산업에서의 DevSecOps 적용 사례

  • 이 정상 회담에서는 ValueEdge, Fortify, DevOps Aviator와 같은 OpenText의 도구를 활용한 실습 세션이 포함되어 있어, AI를 DevSecOps에 통합하는 실제 응용 프로그램들이 시연될 예정입니다. 또한, 산업 리더인 Alan Shimel과 John Willis와의 대화를 통해 DevSecOps의 진화하는 풍경이 깊이 탐구될 것입니다.

6. AI를 활용한 혁신적 사례들

  • 6-1. 윤석열·이재명의 AI 커버곡 맞대결

  • 윤석열과 이재명이 AI를 활용한 커버곡 맞대결을 진행하였습니다. 이들이 생성형 AI를 통해 만든 커버곡은 AI 기술의 발전을 보여주는 사례로, 각기 다른 목소리로 유명한 노래를 불러주는 기술이 사용되었습니다. 이 과정은 AI의 실생활 적용 가능성을 분명히 하였습니다.

  • 6-2. AI를 통한 음악 커버송 생성 방법

  • AI를 활용하여 음악 커버송을 생성하는 방법은 매우 다양합니다. 사용자는 AI 툴을 통해 좋아하는 스타의 목소리로 자신만의 커버송을 쉽게 만들 수 있으며, 다양한 데이터와 알고리즘을 활용하여 원하는 음성을 생성할 수 있습니다.

  • 6-3. AI 기술이 음악 산업에 미치는 영향

  • AI 기술은 음악 산업에 깊은 영향을 미치고 있습니다. AI는 커버송 제작의 접근성을 높이며, 개인화된 음악 경험을 제공할 수 있게 합니다. 이러한 변화는 기존 음악 생성 방식에 새로운 혁신을 가져오고 있으며, 음악의 소비 방식도 점차 변화하고 있습니다.

7. 용어집

  • 7-1. 제미나이 1.5 프로 [AI 모델]

  • 제미나이 1.5 프로는 구글에서 개발한 최신 AI 모델로, 200만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 긴 문맥을 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. 코드 생성 및 논리적 추론 등의 기능이 향상되었으며, 다양한 정보 형식을 처리할 수 있습니다.

  • 7-2. 젬마2 [AI 모델]

  • 젬마2는 구글의 경량형 언어 모델로, 제미나이와 같은 기술을 바탕으로 만들어졌습니다. 270억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 고성능과 효율적인 추론 기능을 제공하여 경량형으로 설계되었습니다.

  • 7-3. NAB Show [행사]

  • 국제 방송장비 전시회로, 매년 개최되는 세계 최대 방송 장비 전시회입니다. 2024년 NAB Show에서는 AI를 활용한 최신 방송 기술과 미디어 산업 동향이 중점적으로 소개되었습니다.

  • 7-4. OpenText [회사]

  • DevSecOps 솔루션을 통해 AI와 보안의 융합을 시도하고 있는 회사입니다. 2024년 가상 회의에서 AI를 활용한 DevSecOps 혁신 사례를 발표했습니다.

  • 7-5. 머신러닝 부트캠프 [프로그램]

  • 구글에서 주관하는 머신러닝 교육 프로그램으로, 매년 다양한 참가자들에게 AI와 머신러닝 기술을 교육합니다. 2024년 부트캠프에서는 젬마 모델을 활용한 프로젝트가 포함되었습니다.

8. 출처 문서