▲ 서울공대 전기정보공학부 오성회 교수팀(왼쪽부터 서울대학교 전기정보공학부 오성회 교수, POSTECH 전자전기공학과 안혜민 교수, 서울대학교 전기정보공학부 기호건 연구원, 오우석 연구원, 강민재 연구원) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 전기정보공학부 오성회 교수 연구팀이 로봇 스스로 테이블 위 물체들을 식별하고 효율적으로 정돈하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.연구진은 RGB-D 카메라 한 대만으로 물체를 분별하고 정리정돈 점수(Tidiness Score)에 기반한 최적의 로봇 행동 시퀀스를 찾아 자동으로 정돈하는 알고리즘인 ‘TSMCTS(Tidiness Score-Guided Monte Carlo Tree Search)’를 제안함으로써 기존 연구의 한계를 극복한 새로운 방식의 테이블 정리정돈 AI 기술을 선보였다.이번 연구 결과는 2025년 8월11일(월) 미국 전기전자학회(IEEE) 산하 로봇·자동화 학회(RAS)가 발간하는 국제 학술지 ‘IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)’(IF=5.3)에 게재됐다. IEEE RA-L은 SCIE(SCI-Expanded) 등재 저널로 세계적 권위의 로봇 분야 학술지 중 하나로 꼽힌다.◇ 연구 배경... AI 기반 테이블 정돈 기술은 가정이나 사무실에서 실제로 쓰이지 못해이미 우리 생활 곳곳에서 인공지능(AI) 상용화가 이뤄지고 있지만 아직 AI 기반 테이블 정돈 기술은 가정이나 사무실에서 실제로 쓰이지 못하고 있다.여러 제약으로 인해 관련 연구의 발전이 더뎠기 때문인데 그 중요한 이유 중 하나가 정돈의 객관적 평가 기준으로 활용할 표준 벤치마크가 없다는 점이다.기존 연구들이 공유하는 평가 기준의 부재가 각 방법론 간의 객관적 비교를 어렵게 만든 결과, 해당 기술 연구의 발전이 지체된 것이다.또한 이전에 많이 연구됐던 ‘목표 이미지’ 기반

▲ 생성형 AI를 활용해 ‘에너딕트’가 제공하는 서비스를 표현한 상상도[출처=LG CNS]디지털 전환(DX) 전문기업 LG CNS(대표이사 현신균)에 따르면 통합발전소(Virtual Power Plant, VPP) 사업자를 위한 전력 인공지능(AI) 솔루션 ‘에너딕트(Enerdict)’를 출시했다.VPP는 전국에 분산된 태양광, 풍력 등 소규모 재생에너지 발전소들을 정보통신기술(ICT)로 연결해 하나의 발전소처럼 운영하는 것을 의미한다. ‘에너딕트’는 에너지(Energy)의 흐름을 정확하게 예측한다(Predict)라는 의미를 담고 있다.LG CNS가 선보인 ‘에너딕트’는 VPP 사업을 영위하는 기업 고객을 위한 최적의 솔루션으로 향후 전력중개 솔루션 사업을 추진할 방침이다.VPP 사업자는 계절, 날씨 등 기상 상황에 따라 발전량의 변동성이 큰 소규모 재생에너지 발전소들의 발전량을 예측하고 전력거래소의 급전 지시를 이행하는 것이 중요하다.급전 지시란 우리나라 전력의 수요와 공급을 관리하는 한국전력거래소에서 각 발전소에 발전량 조절을 실시간 지시하는 것으로 VPP 사업자의 중요 의무사항이다.LG CNS는 ‘에너딕트’에 머신러닝(Machine learning), 딥러닝(Deep learning) 등 AI와 수학적 최적화 기술을 접목해 발전량 예측 정확도를 높였다. 전력거래소의 급전지시에 효율적으로 대응할 수 있도록 해 VPP 사업자의 운영 수익을 극대화한다.수학적 최적화는 현재 보유한 자원과 조건 하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적의 대안을 찾아내는 기술로 LG CNS의 ‘에너딕트’는 업계 최고 수준의 발전량 예측 정확도를 자랑한다.‘에너딕트’는 과거에 축적된 기상 자료와 더불어 국내외 기상 예측 기관에서 예보하는 다양한 기상 데이터까지 AI가 분석함으로써 태양광, 풍력 등 재생에너지

▲ 라마인덱스의 피에르 로익 둘셋(Pierre-Loic Doulcet) 문서분석도구 담당 엔지니어가 26일 서울시 역삼동 GS타워에서 열린 ‘라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이’에서 발표하고 있다[출처=GS그룹]GS그룹(회장 허창수)에 따르면 2024년 9월26일(목요일) 서울시 역삼동 GS타워에서 ‘라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이’를 개최했다. 디지털 전환(DX)을 주도하는 혁신 커뮤니티 ‘52g’(5pen 2nnovation GS)과 라마인덱스가 공동 주관했다. 글로벌 AI 엔지니어들이 모여 LLM 활용 노하우를 공유하고 협력하기 위해 마련됐다.라마인덱스&52g-GenAI 커넥트 데이는 거대언어모델(LLM) 앱 개발 솔루션 기업 라마인덱스(LlamaIndex)와 함께 글로벌 AI(인공지능) 트랜드를 공유하는 행사다. 라마인덱스는 LLM을 기반으로 한 애플리케이션을 보다 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 종합 서비스 기업으로 업계에서는 랭체인(LangChain)과 양대산맥을 이루며 생성형 AI 혁신을 선도하는 실리콘밸리 기업으로 평가받는다.라마인덱스가 한국에서 워크숍을 개최한 건 이번이 처음이다. 일본 도쿄, 프랑스 파리에 이어 한국의 서울을 선택한 것은 대한민국의 AI 역량과 가능성을 높이 평가했기 때문이다.GS는 기존에 내부 구성원만을 대상으로 진행하던 행사를 외부에 개방했다. 국내 개발자들이 글로벌 AI 생태계와 교류하고, 커뮤니티를 형성할 기회라고 판단해서다.외부 AI 엔지니어 70명을 포함한 100여 명의 참석자는 LLM 기술을 적용한 실무 경험과 업계 동향을 주고받았다.특히 이번 행사는 앤드류 응(Andrew Ng) 미국 스탠퍼드대 교수가 만든 교육 플랫폼 딥러닝 AI(deeplearning.ai)를 통해 전 세계에 공개됐다.응 교수는 세계 4대 AI 석학으로 불리는 인물로 50여 국에서 7만 명이 참여한 상호만남(밋업) 시리즈 ‘Pie

인도 교육공학 스타트업인 리도 러닝(Lido Learning)에 따르면 2022년 2월 투자확보에 실패해 운영을 중단했다. 급작스러운 운영 중단 사항은 직원들에게 통보됐다. 신규 투자자 유치에 실패하며 대규모 자금 지원이 어려워진 것으로 판단된다. 일부 이용자 혹은 직원들은 임금 지연과 관련해서 문의를 하고 있으나 정확한 답변이 없었던 것으로 조사됐다. 2021년 9월 투자 라운드를 통해 US$ 1000만달러를 유치했다. 2021년 9월부터 미국과 캐나다 진출 계획을 발표했으며 인도 국내와 해외 운영 확장도 계획하고 있었다.리도 러닝은 유치원(KG)에서 Class 9 수준 범위의 수학, 과학, 영어와 함께 CBSE와 ICSE의 코딩 자격 시험에 대한 라이브 온라인 수업 서비스를 제공했었다.  ▲리도 러닝(Lido Learning) 로고  

미국 머신러닝 솔루션 업체인 페로 랩스(Fero Labs)에 따르면 설명가능 머신 러닝(Explainable Machine Learning)을 제조업에 도입하기 위해 US$ 900만 달러의 투자금을 유치했다. 이노베이션 인데버스(Innovation Endeavors)가 주도하고 더치 인베스트 벤쳐캐피탈(Deutsche Invest VC)이 이번 시리즈에 참여했다. 에너지, 제조, 중공업, 인프라 및 운송 부문을 포함한 산업 전반에 걸쳐 인공지능 및 머신 러닝의 채택이 꾸준히 증가하고 있다.특히 제조 및 유틸리티 부문의 리더 중 절반 이상에서 인공지능이 향후 5년 동안 고부가가치 자산을 제어할 것으로 예측한다. 포괄적인 설명이 가능한 머신 러닝 소프트웨어는 공장 운영자에게 머신 러닝 알고리즘에 대한 액세스를 제공하여 탐색 중인 모든 문제의 근본 원인을 이해할 수 있도록 돕는다.페로 랩스의 소프트웨어는 헨켈(Henkel), 볼보트럭(Volvo Trucks), 게르다우(Gerdau), 코베스트로(Covestro) 등의 고객들에게 사용되고 있다. 고객들은 평균 10%의 수익성 증가와 배출량을 감소시킨 것으로 분석된다. 이와 같은 장점 덕분에 페로 랩스의 소프트웨어는 소비재, 자동차, 철강 및 화학 산업을 포함한 다양한 산업에서 더욱 더 많이 활용될 수 있을 것으로 전망된다.▲ 페로 랩스(Fero Labs)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

캐나다 물류자동화 기업인 아타보틱스(Attabotics)에 따르면 선도적인 인공지능(AI) 기업인 알타엠엘(AltaML) 및 인공지능 연구·응용센터인 에이미(Amii)와 파트너십을 체결했다.아타보틱스의 혁신적인 공급망 인프라에서 효율성과 생산성을 더욱 최적화하는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기능을 개발하기 위한 목적이다.최신 클라우드 기반 로봇 운영에서 파생된 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용할 수 있다. 알타엠엘 및 에이미와의 협업을 통해 인공지능 기술과 사물인터넷(IoT) 인프라를 결합해 보다 효율적인 사물인터넷 운영을 달성할 계획이다.특히 아타보틱스는 데이터 관리 및 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이번 프로젝트를 통해  현대 전자상거래에 최적화된 디지털 통합 분산 네트워크를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아타보틱스(Attabotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

인도 시장조사 전문기관인 더비즈니스리서치컴퍼니(The Business Resesarch Company)에 따르면 2023년까지 글로벌 사이버 보안 서비스 시장은 $US 911억 달러에 이를 것으로 전망된다.11.64 %의 연평균 성장률(CAGR)로 추정된다. 다만 2020년에는 2019년 66억8700만달러에서 $65억4600만달러로 감소할 것으로 예상된다.COVID-19의 발생으로 인해 사회적 소란, 산업 폐쇄 및 경제 활동 둔화가 초래되어 사이버 보안 서비스에 대한 투자가 제한됐기 때문이다.대규모 사이버 공격 사례의 증가는 사이버 보안 서비스 시장의 성장을 주도하는 핵심 요소이다. 대부분의 사이버 공격은 경제적 이익을 위한 것이다.WannaCry, Petya, NotPetya 및 BadRabbit은 대규모 기업 및 정부 기관을 대상으로 하는 주요 랜섬웨어 제품에 포함된다.예를 들어, Equifax는 2017년 9 월 사이버 공격을 당했다. 이로 인해 1억4000만 명 이상의 미국 고객의 민감한 정보가 손실됐다. 도난당한 정보에는 이름, 주소, 주민등록번호, 생년월일 및 운전면허 번호가 포함됐다.또한 2018년 3 월 미국 애틀랜타시에서는 SamSam 랜섬웨어 사이버 공격을 받았다. 이와 같이 점점 더 많은 사이버 공격으로 인해 사이버 보안 서비스 시장의 성장이 더욱 확대될 것으로 전망된다.▲ INDIA-TheBusinessResearchCompany-cybersecurity▲ 더비즈니스리서치컴퍼니(The Business Resesarch Company)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

영국 런본드(LearnBonds)에 따르면 2025년 글로벌 인공지능(Al) 소프트웨어 시장 규모가 $US 1260억달러로 2020년 대비 5.6배 급성장할 것으로 전망된다.2020년 글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모는 226억달러 규모이다. 트래디카(Tradica)의 2018년 글로벌 인공지능 소프트웨어산업 규모는 101억달러로 2년만에 2배 성장했다.또한 2020년 북al 시장의 AI 소프트웨어 시장 규모는 98억달러가 예상된다, 향후 5년간 약 515억달러 규모로 성장할 것으로 전망된다.2025년까지 아시아-태평양 지역 AI 소프트웨어 산업 규모가 329억달러로 2020년 63억달러 대비 5배 성장할 것으로 예상된다.유럽 시장의 AI 소프트웨어 산업 시장 규모는 2020년 50억달러 규모로 확대되고 2025년까지 265억달러로 급성장할 것으로 전망된다.참고로 4차 산업혁명의 진전에 따라 소프트웨어 로봇, AI 자동화 등은 제조, 소매, 은행, 보험쪽에서 이미 커다란 역할을 수행하고 있다.▲ LearnBond▲ 런본드(LearnBonds) 홈페이지

영국 리즈대(Leeds University)에 따르면 인공지능(AI) 기술을 사용해 로봇이 실수를 배우는 강화학습 기술을 공개했다. 즉 인공지능(AI) 기술을 사용해 로봇은 더 나은 계획을 세울 수 있다.로봇이 전통적으로 할 수 없었던 한 가지는 실수로부터 배우는 것이다. 일반적으로 로봇은 프로그래밍을 계속해서 따라갈 것이고 새로운 상황이나 오류를 수정하지 않는다.연구원들은 자동화 된 계획 및 강화 학습기술을 사용해 복잡한 환경에서 물체를 찾아 이동하도록 로봇을 훈련시킬 수 있다. 목표는 로봇이 더 많은 자율성을 갖도록해 더 나은 문제 해결자가 될 수 있도록 돕는 것이다.강화 학습기술을 통해 로봇의 소프트웨어는 작업을 성공적으로 완료할 가능성이 높은 일련의 이동에 도달하기 위해 시행 착오를 이용해 약 1만개의 작업 시뮬레이션을 실행할 수 있다.컴퓨터는 무작위로 움직임을 선택한 다음 작동하거나 작동하지 않는 것에 따라 이동진행을 구축한다. 이어서 배운 내용을 바탕으로 학습한 기술을 새로운 도전 과제로 이전하는 다음 작업의 순서를 다시 참조한다.결과적으로 로봇은 작업을 계획하고 더 빨리 결정을 내릴수 있게 된다. 참고로 인공지능 기술이 발전되면서 실생활에 응용되는 분야가 확대되고 있다.▲ UK-LeedsUniversity-Robot▲ 리즈대(Leeds University)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 외국어 학습소프트웨어업체인 로제타스톤(Rosetta Stone, Ltd)에 따르면 증강현실(AR)을 이용하는 아이폰(iPhone) 및 아이패드(iPad) 앱을 업데이트했다.이번 업테이트를 통해 증강현실(AR) 모드에서 휴대전화 또는 태블릿의 카메라를 사용해 근처에 있는 객체의 번역된 이름을 가져올 수 있다.해당 모드에서 로제타스톤 앱은 주변에 있는 의자, 책상, 테이블 또는 창과 같은 항목을 식별할 수 있다. 이때 인공지능(AI) 기반 이미지 인식이 사용된다.이를 통해 객체가 인식되면 영어, 프랑스어, 라틴 아메리카 스페인어, 이탈리아어, 독일어 등의 언어로 이름이 제공된다. 새로운 기능은 Seek & Speak이며 현재 베타 버전이다.2019년에는 더 많은 언어가 제공될 수 있을 것으로 전망된다. 특히 'TruAccent'기능의 핵심인 기계학습 및 오디오 녹음 아카이브가 제공된다. 이를 통해 경쟁 회사가 제공하는 '단순 패턴인식'보다 뛰어는 성능이 제공된다.로제타스톤 앱은 여행자를 위한 편리한 도구일뿐만 아니라 교육자 및 언어 학습자를 위한 도구로 평가 받고 있다. 앱을 통해 보다 더 많은 사람들이 언어의 장벽을 해소할 수 있을 것으로 기대된다.▲ USA-RosettaStone▲ 로제타스톤(Rosetta Stone) 앱 홍보자료(출처 : 홈페이지)