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2025년 AI 툴 생태계 현황: 반도체 설계부터 콘텐츠 제작까지

일반 리포트 2025년 05월 13일
goover

목차

  1. 요약
  2. AI 반도체 설계 혁신
  3. 주요 AI 플랫폼과 데스크 리서치 도구
  4. AI 이미지 생성 도구 – 미드저니
  5. AI 콘텐츠 및 생산성 증대 툴
  6. 산업별 AI 적용 사례
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 현재, 인공지능(AI) 기술은 반도체 설계에서부터 이미지 생성, 비즈니스 도구에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 선두 섹션에서는 AI를 활용한 반도체 설계의 혁신적 변화를 조망하며, 전통적인 설계 프로세스의 변화와 AI 기반의 설계를 통해 시간과 비용을 절감할 수 있음을 강조합니다. 특히 대전 카이스트의 연구에 따르면, AI는 디캡 부품의 최적 설계를 단시간 내에 완료할 수 있게 돕고 있으며, 엔비디아와 같은 기업들은 이를 통해 설계 기간을 대폭 단축할 것을 목표로 하고 있습니다.

  • 두 번째 섹션에서는 구글 AI Studio의 기능과 강점을 분석하며, 사용자들이 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원하는 플랫폼의 주요 특징을 살펴봅니다. 구글 AI Studio는 특히 코딩 경험이 없는 사용자도 손쉽게 접근할 수 있도록 설계되어 있어, AI 활용의 적합성을 높이고 있습니다. 또한, 효과적인 프롬프트 작성을 통한 AI 활용의 중요성이 강조되며, SWOT 분석을 통해 시장 내의 현재 위치를 진단합니다.

  • 세 번째 섹션에서는 인공지능 기반의 이미지 생성 도구인 미드저니에 대해 다룹니다. 미드저니는 텍스트 프롬프트를 바탕으로 고해상도 이미지를 생성하는 혁신적인 기술을 보유하고 있으며, 사용자의 의도를 정확히 파악하기 위해 프롬프트의 작성 방법이 중요함을 강조합니다. Shorten과 Describe 기능은 사용자의 작업을 돕는 주요 도구로 기능하고 있습니다.

  • AI 음악 제작 시장은 2025년 5월 현재 지속적인 성장세를 보이고 있으며, AI 생산성 도구가 산업 전반에서 효율성을 나타내고 있습니다. IBM은 AI 생산성을 새로운 영역으로 제시하며, OpenAI는 ChatGPT의 PDF Export 기능을 통해 연구보고서의 효율적 관리를 지원하고 있습니다. 이러한 변화는 AI를 활용한 업무 방식이 어떻게 진화하고 있는지를 잘 보여줍니다.

  • 마지막으로, 산업별 AI 적용 사례를 통해 유통, 제조, 건설 안전 분야에서의 AI의 활용이 운영의 효율성을 높이고 품질 개선에 기여하고 있는 점을 명확히 보여줍니다. 향후 AI 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

2. AI 반도체 설계 혁신

  • 2-1. AI 모델 기반 반도체 칩 설계 자동화

  • AI의 도입으로 반도체 설계 자동화는 근본적으로 변모하고 있습니다. 기존의 설계 과정은 수십 명의 엔지니어가 오랜 시간 동안 진행해야 했다면, AI의 작용으로 이 과정이 획기적으로 단축되고 있습니다. 예를 들어, 대전 카이스트의 연구 결과에 따르면, AI는 '디캡' 즉, 전력 완충기 역할을 하는 부품의 기판 위에 놓을 최적의 위치를 설계하는데 수백 시간 걸리던 과정을 불과 한 시간 이내로 단축할 수 있게 되었습니다. 이는 복잡한 변수의 조합을 AI가 효율적으로 처리하여 최적의 설계를 도출해내는 덕분입니다.

  • AI는 기본적으로 기존 반도체 설계에서 발생할 수 있는 전력 소비와 성능 저하 요인을 학습하여, 제품이 필요한 성능 기준에 맞춰 스스로 적절한 설계 해결책을 제시합니다. 엔비디아와 같은 기업들은 이러한 AI 모델을 통해 설계의 빠른 수정과 개선을 가능하게 하고 있으며, 6개월 이상 걸리던 설계기간을 한 달 이내로 단축시키겠다는 목표를 세우고 있습니다.

  • 2-2. 디캡 위치 최적화 사례

  • 디캡은 AI 반도체 설계에서 중요한 역할을 합니다. 디캡의 위치에 따라 전력 효율 및 데이터 처리 속도가 결정되기 때문에, 이를 효과적으로 설계하는 것이 매우 중요합니다. 연구자 김혜연씨의 사례에 따르면, AI를 통해 디캡의 위치 조합을 찾을 수 있어, 기존에는 수백 시간 소요되던 작업을 몇 분 내로 해결하게 되었다고 합니다. 이러한 자동화 기술은 설계의 정확도를 높이고 오류를 줄이는 데 기여하고 있습니다.

  • 이 같은 자동화는 반도체 설계에 필요한 인력 수를 크게 줄일 뿐만 아니라, 고도화된 AI 기술을 통해 설계 효율성을 극대화하는 사례로 평가받고 있습니다. 이러한 AI 기술은 결국 엔지니어들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 창의적인 문제에 집중할 수 있게 돕는 방향으로 발전해 나가고 있습니다.

  • 2-3. 온디바이스 AI 시대의 반도체 역할

  • 온디바이스 AI 기술은 반도체 산업에서 중요한 역할을 하고 있으며, 앞으로의 성장 가능성이 큽니다. 현재 AI 반도체의 주된 발달 방향은 고성능화 및 소형화로, 이는 모바일 기기의 용량과 처리 능력을 크게 향상시킵니다. 최근 GMI의 보고에 따르면, 2023년 온디바이스 AI 시장 규모는 50억 달러에서, 2032년까지 연평균 25% 성장해 700억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다.

  • 온디바이스 AI는 데이터 보안 문제를 해결하는 대안으로 주목받고 있으며, 인터넷 서버를 거치지 않고 기기 자체에서 정보 수집 및 처리를 가능하게 함으로써 빠른 작업 수행을 이루고 있습니다. 이러한 특성은 특히 개인 정보를 보호해야 하는 서비스에 적합하며, 이는 향후 AI 반도체 설계 및 제조의 중요한 방향성이 될 것입니다.

3. 주요 AI 플랫폼과 데스크 리서치 도구

  • 3-1. 구글 AI Studio 기능 개요

  • 구글 AI Studio는 2025년 5월을 기준으로, 다양한 생성형 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있는 플랫폼입니다. 사용자는 간단한 구글 계정으로 로그인하여 텍스트뿐만 아니라 이미지, 코드 생성 등을 포함한 여러 형태의 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 특히 Gemini API와 통합되어 있어, 고급 기능을 원할 경우 손쉽게 API를 활용할 수 있는 장점이 있습니다.

  • 구글 AI Studio의 주요 기능으로는 텍스트 생성 및 편집, 이미지 생성 및 편집 기능(향후 추가될 가능성), 코드 생성 및 기능 설명 등이 있습니다. 사용자는 구체적인 프롬프트를 입력하여 AI가 필요로 하는 정보를 생성하도록 할 수 있으며, 이는 마케팅, 콘텐츠 제작, 프로그래밍 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.

  • 또한, 구글 AI Studio는 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있어 코딩 경험이 없는 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 프롬프트 입력창, 모델 선택 드롭다운, 결과 확인 영역이 명확하게 구성되어 있어 사용자는 빠르게 작업을 진행하고 결과를 확인할 수 있습니다.

  • 3-2. 프롬프트 활용 및 SWOT 분석

  • 구글 AI Studio의 효과적인 사용은 프롬프트 작성의 품질에 크게 의존합니다. 효과적인 프롬프트는 AI의 잠재력을 극대화하는 열쇠이며, 사용자에게 원하는 결과물을 정확하게 생성하도록 유도할 수 있습니다. 이는 명확하고 구체적인 지시를 포함하여 AI가 이해할 수 있는 방식으로 제공되어야 합니다.

  • 구글 AI Studio의 SWOT 분석을 통해 플랫폼의 현재 상황을 파악할 수 있습니다. 내부 강점으로는 구글의 강력한 AI 기술력과 사용자의 니즈에 맞춘 접근성, 그리고 다양한 활용 가능성이 있습니다. 약점으로는 플랫폼이 아직 초기 단계에 있으며 일부 고급 기능이 유료 계획으로 제공될 가능성이 있다는 점이 있습니다.

  • 기회로는 생성형 AI 시장의 급성장과 개인 및 기업의 AI 활용 수요 증가가 예상되며, 특히 교육 및 연구 분야에서의 활용 가능성이 높습니다. 반면, 위협 요인으로는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 우려, 그리고 경쟁 플랫폼의 지속적인 발전이 포함됩니다.

  • 3-3. AI 기반 데스크 리서치 서비스 비교

  • 데스크 리서치는 사용자 조사를 위한 필수적인 초기 단계로, AI 도구는 이 프로세스를 효율적으로 지원합니다. 2025년 5월 기준으로 주목할 만한 AI 기반 데스크 리서치 도구로는 '구버(Goover)'와 'Browse ai'가 있습니다.

  • 구버는 AI 기반 정보 검색 및 큐레이션 서비스로, 사용자는 질문을 입력하면 관련된 정보를 자동으로 찾아 제공받을 수 있습니다. 구버에서 제공하는 브리핑 및 리포트 기능은 특히 유용하여, 데스크 리서치의 효율을 극대화할 수 있도록 돕습니다. 콘셉트에 맞춘 맞춤형 정보를 지속적으로 업데이트하며 개인화된 리서치 경험을 제공합니다.

  • 한편, Browse ai는 웹사이트에서 특정 데이터를 추출하여 CSV 파일로 다운로드할 수 있는 기능을 지원합니다. 이는 사용자가 딥디브를 쉽게 수행할 수 있도록 하며, 예를 들어 스토어 리뷰 분석을 통해 제품 개선 인사이트를 빠르게 도출할 수 있습니다. 이러한 도구들은 덕분에 리서치 과정에서 시간을 절약하고 보다 효과적인 데이터 분석이 가능하게 만듭니다.

4. AI 이미지 생성 도구 – 미드저니

  • 4-1. 미드저니 작동 원리

  • 미드저니(Midjourney)는 인공지능 이미지 생성 도구로, 사용자가 제공한 텍스트 프롬프트를 기반으로 고화질의 이미지를 생성합니다. 이 과정은 주로 두 가지 기술을 통해 이루어집니다: 텍스트 입력을 수치 벡터로 변환하는 기계 학습 모델과 노이즈를 줄이면서 이미지를 형성하는 확산 모델입니다.

  • 우선 사용자의 프롬프트가 입력되면, 이를 해석한 후 특정 의미를 수치 데이터로 변환합니다. 그런 다음, 이 수치 데이터를 활용하여 무작위 노이즈 필드에서 시작해 이미지를 생성하는 과정을 진행합니다. 이처럼 미드저니는 방대한 이미지-텍스트 데이터를 학습하여 사용자가 원하는 시각적 요소를 조합하여 새로운 이미지를 만들어냅니다.

  • 4-2. Prompt 핵심 키워드 중요성

  • 미드저니에서 이미지를 생성하기 위해서는 명확하고 구체적인 프롬프트 작성이 필수적입니다. 이는 마치 마법 주문을 외우는 것과 같은데, 효과적인 프롬프트는 AI가 사용자의 의도를 정확하게 파악하는 데 결정적인 역할을 합니다.

  • 프롬프트의 기본 구조는 생성하고자 하는 이미지의 주요 피사체를 명시하는 것으로 시작됩니다. 예를 들어, "a fluffy ginger cat"이라는 프롬프트는 고양이 이미지를 생성하도록 하고, 추가적인 세부 묘사와 스타일 지정으로 원하는 이미지에 가까운 결과를 얻을 수 있습니다.

  • 4-3. Shorten 기능 활용법

  • 미드저니의 Shorten 기능은 길고 복잡한 프롬프트를 자동으로 줄이고 정리해 주는 도구입니다. 사용자가 입력한 프롬프트를 분석하여 가장 핵심적인 키워드만 남기고 불필요한 요소를 제거함으로써, 해당 프롬프트를 기반으로 이미지 생성의 정확도를 높여줍니다.

  • 이 기능은 프롬프트가 예상과 다르게 결과물을 생성하기 쉬운 경우에 특히 유용하며, 사용자로 하여금 어떤 키워드가 문제인지 쉽게 파악할 수 있도록 돕습니다.

  • 4-4. Describe 기능으로 레퍼런스 이미지 분석

  • 미드저니의 Describe 기능은 사용자가 업로드한 이미지를 분석하여 그에 기반한 텍스트 프롬프트를 자동으로 생성합니다. 사용자는 이 기능을 통해 원하는 이미지의 스타일과 요소를 빠르게 파악하고, 이를 바탕으로 자신만의 프롬프트를 작성할 수 있습니다.

  • 예를 들어, 특정 이미지를 Describe 명령어로 분석하면 그 이미지의 구도, 색감, 스타일, 피사체 등의 정보를 조합한 네 개의 텍스트 프롬프트가 생성되며, 이를 기반으로 새로운 이미지를 생성할 수 있게 됩니다.

5. AI 콘텐츠 및 생산성 증대 툴

  • 5-1. AI 음악 제작 시장 전망

  • 2025년 5월 기준, AI 음악 제작 시장은 계속해서 성장세를 보이고 있으며, 향후 2032년까지 글로벌 생성 AI 음악 시장 규모가 26억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 연평균 성장률(CAGR) 28.6%에 해당하는 수치로, 음악 제작, 공유 및 감상 방법에 중대한 변화를 가져올 것입니다. AI 음악 도구를 활용하는 뮤지션과 프로듀서들이 증가하는 가운데, 약 3분의 1 이상이 이미 이러한 도구의 유용성을 인정하며 긍정적으로 보고하고 있습니다. AI의 도입은 반복적이고 시간이 소모되는 작업을 자동화함으로써 창의적인 작업에 더 많은 집중을 가능하게 하고 있습니다.

  • 5-2. IBM AI 생산성 정의

  • IBM에서 정의한 'AI 생산성'은 인공지능 기술을 활용하여 산업 전반의 다양한 업무와 프로세스에서 효율성과 효과를 증대시키는 것을 의미합니다. 주로 일상적인 작업의 자동화, 신속한 데이터 분석, 최적화된 워크플로 및 의사 결정을 지원하는 인사이트 제공 등을 포함합니다. 이러한 AI 도구들은 개인과 조직이 기존의 자원 소비를 최소화하고 생산량을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. Goldman Sachs의 보고서에 따르면, AI에 의해 최대 3억 개의 정규직 일자리가 대체될 가능성이 있으며, 이는 AI의 발전이 인력 구조에 미치는 영향을 시사합니다.

  • 5-3. ChatGPT PDF Export 기능

  • OpenAI는 최근 ChatGPT의 딥 리서치 기능에 PDF Export를 추가하여 사용자가 작성한 포괄적인 연구 보고서를 잘 형식화된 PDF 형식으로 다운로드할 수 있게 하였습니다. 이는 기업 고객을 겨냥한 전략적 변화의 일환으로, PDF 문서로의 내보내기 기능은 연구 결과를 동료 및 고객들과 효과적으로 공유할 수 있도록 해줍니다. 이 기능은 사용자가 과거 보고서에도 적용할 수 있으며, AI 리서치 도구들이 성장하는 가운데 사용자의 편의성을 높여주는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

  • 5-4. Gemini Canvas 워드 프로세싱

  • Gemini의 Canvas 기능은 주어진 프롬프트를 기반으로 텍스트 문서 및 코드를 작성할 수 있는 작업 공간을 제공합니다. 이 기능은 사용자가 Gemini와 대화하면서 직접 코드를 실행하거나 문서를 편집할 수 있는 유용한 툴로 평가받고 있습니다. 특히 Markdown 포맷을 기본으로 사용하여 외부 문서 작업에 유용함을 더하고 있으며, 사용자는 자연어 명령어를 통해 손쉽게 서식을 조정하고 복잡한 편집 작업을 수행할 수 있는 기능이 강화되고 있습니다. 이를 통해 사용자들은 문서 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

6. 산업별 AI 적용 사례

  • 6-1. 유통업의 맞춤 쇼핑·물류 추적

  • 최근 유통 산업에서 인공지능(AI)의 역할이 급격히 확대되고 있습니다. AI는 이제 단순한 자동화 도구를 넘어 고객 맞춤형 쇼핑과 물류 추적의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. AI는 고객의 행동 데이터를 실시간으로 분석하여 개인 맞춤형 상품을 추천합니다. 이를 통해 고객은 자신이 원하는 상품을 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있고, 기업은 구매 전환율을 높이고 고객 충성도를 확보할 수 있습니다.

  • AI 기반 주문 관리 시스템 또한 생산성을 극대화합니다. 이 시스템은 주문 접수에서 재고 확인, 배송 지시를 자동으로 처리하여 인력의 개입이 최소화됩니다. 이러한 자동화는 특히 주문이 많은 시간대에도 안정적으로 작동하여 오류를 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 더불어 AI는 배송 상황을 실시간으로 추적합니다. 고객은 AI의 도움으로 문자, 푸시 알림, 이메일 등을 통해 물류 위치를 손쉽게 확인할 수 있습니다.

  • 결제 과정에서도 AI는 중요합니다. AI는 사용자 정보를 안전하게 보호하기 위해 토큰화 기술을 사용하며, 다중 인증 및 실시간 이상 거래 탐지 알고리즘을 결합하여 결제를 안전하게 처리합니다. 이러한 점에서 AI는 고객과 기업 모두에게 신뢰성을 제공합니다.

  • 6-2. 제조업 품질 개선과 다운타임 예측

  • 제조업에서도 AI는 생산 과정의 효율성을 극대화하는 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 기술을 통해 현장에 있는 센서와 장비에서 수집된 데이터는 생산 프로세스의 품질 개선에 기여합니다. 예를 들어, AI는 데이터를 분석하여 잠재적인 문제를 예측하고, 유지보수를 사전에 실행함으로써 예기치 않은 다운타임을 줄이는 데 사용됩니다.

  • 특히 예측 유지보수는 AI의 대표적인 적용 사례로, AS 설정 없이 기계의 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 미리 경고합니다. 이렇게 사전 대응이 가능하므로, 전체 운영 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. AI는 제품 결함을 실시간으로 검출하는 데에도 유용합니다. 이를 통해 제조업체는 품질 관리 프로세스를 혁신하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

  • AI 기반의 스마트 제조 시스템은 전체 생산 과정의 시뮬레이션과 예측을 가능하게 하여, 운영 비용 절감과 품질 향상을 동시에 이루어낼 수 있는 비즈니스 모델로 자리 잡고 있습니다.

  • 6-3. 터널 구조물 안전진단 AI 도입

  • 건설 안전 분야에서도 AI는 큰 변화를 가져오고 있습니다. 특히 K 시공사와 같은 기업들은 AI 기술을 활용하여 터널 구조물의 안전 진단을 혁신적으로 개선하고 있습니다. AI 기반 이미지 분석 솔루션인 '딥이미지'는 초고해상도 이미지를 분석하여 미세 균열, 누수, 박리 등을 정확하게 식별할 수 있습니다.

  • 이 기술은 MLOps 시스템과 결합되어 새로운 결함이 발견되면 자동으로 학습하여 정확성을 지속적으로 향상시킵니다. K 시공사는 이 솔루션을 채택한 결과, 검사 속도와 정확도가 89% 향상되었습니다. 이러한 AI의 도입은 검사 인력의 부담을 덜고, 건설 안전성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

  • AI는 건설업계의 다양한 업무를 자동화하고, 절감된 인력 자원으로 더 안전하고 효율적인 작업 환경을 만들어내고 있습니다.

결론

  • 2025년 5월 현재, AI 기술은 단순한 혁신을 넘어 모든 산업 분야에서 필수적인 경쟁 요소로 자리잡았습니다. 반도체 설계 자동화는 연산 효율성과 전력 최적화를 가능하게 하여 생산성을 크게 향상시키고 있으며, 구글 AI Studio와 같은 플랫폼 도구들은 개발자와 비개발자 모두에게 AI 활용의 문턱을 낮추고 있습니다.

  • 미드저니와 같은 이미지 생성 도구는 창작 과정의 전환점을 제공하며, 음악 및 비즈니스 도구는 운영 효율성을 높이는 한편 사용자의 창의성을 자극합니다. 특히 AI의 도입이 실제 사례에서 운영 효율성, 안전성, 품질 개선에 미치는 영향을 통해 그 잠재력을 분명히 입증했습니다.

  • 향후 AI 기술의 융합 및 통합은 더욱 중요한 주제가 될 것이며, 특정 산업 내 다양한 AI 도구 간 상호작용과 응용 분야의 확장이 기대됩니다. 또한, AI의 윤리적 운영과 책임 있는 사용 방안 마련은 모든 이해관계자에게 주어진 중요한 과제가 될 것입니다. 이는 AI 기술이 단순한 도구가 아니라, 인류의 삶과 산업 구조에 깊은 영향을 미치는 요소로서의 역할을 수행하도록 만들어 줍니다.

용어집

  • AI 반도체: AI 반도체는 인공지능 기술을 활용하여 반도체 칩을 설계하고 제작하는 방식을 의미합니다. 기존의 반도체 설계와 비교하여 설계 과정의 효율성과 성능이 향상됩니다. AI 기술은 설계의 최적화를 가능하게 하여 시간과 비용을 줄이는 데 기여합니다.
  • 구글 AI Studio: 구글 AI Studio는 사용자가 텍스트, 이미지 및 코드 등 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 고급 API 통합 기능을 제공하여 코딩 경험이 없는 사용자도 손쉽게 접근할 수 있습니다.
  • 미드저니: 미드저니는 사용자가 제공한 텍스트 프롬프트를 기반으로 고해상도의 이미지를 생성하는 인공지능 이미지 생성 도구입니다. 효과적인 프롬프트 구성 및 기계 학습 모델을 통해 사용자의 의도를 정확히 반영한 이미지를 생성합니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI는 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 특히 마케팅 및 창작 분야에서의 활용이 증가하고 있습니다.
  • 프롬프트: 프롬프트는 AI 모델에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 기본 입력 문구입니다. 미드저니와 같은 생성형 AI에서는 효과적인 프롬프트 작성이 핵심이며, 명확하고 구체적인 지시가 필수적입니다.
  • 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 데이터 처리 및 분석을 클라우드 서버가 아닌 개인 기기에서 수행하는 AI 기술입니다. 이는 빠른 데이터 처리와 높은 보안성을 제공할 수 있으며, IoT 기기 및 모바일 기기에서의 활용이 증가하고 있습니다.
  • SWOT 분석: SWOT 분석은 기업이나 제품의 강점(Strengths), 약점(Weaknesses), 기회(Opportunities), 위협(Threats)을 파악하는 전략적 분석 도구입니다. 구글 AI Studio의 시장 내 위치를 진단하는 데 사용됩니다.
  • AI 생산성: AI 생산성은 인공지능 기술을 활용하여 업무 효율성과 효과를 증대시키는 것을 의미합니다. 이는 자동화, 데이터 분석 최적화 및 의사 결정 지원 등 다양한 요소를 포함합니다.
  • Gemini API: Gemini API는 구글에서 제공하는 AI 기술을 활용할 수 있는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로, 다양한 생성형 AI 모델과의 통합을 지원합니다. 사용자는 이를 통해 기능을 확장할 수 있습니다.
  • 딥이미지: 딥이미지는 AI 기반의 이미지 분석 솔루션으로, 초고해상도 이미지를 분석하여 결함을 식별하는 데 사용됩니다. 건설 안전 분야에서 구조물 검사를 효율적으로 수행하는 데 기여하고 있습니다.
  • 예측 유지보수: 예측 유지보수는 AI를 활용하여 장비나 시스템의 고장을 사전 예측하고 이를 기반으로 사전 예방 정비를 수행하는 방법입니다. 제조업에서 운영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

출처 문서