[ 05편 ] AI의 '눈'과 '뇌'! 이미지 및 비디오 분석 AI 파헤치기 (CCTV, 자율주행, 의료 진단)

지난 편에서는 AI의 '귀'와 '입'이 되어주는 음성 인식 및 합성 AI의 세계를 탐험했어요.

이번 5편에서는 AI가 세상을 '보고' '이해'하는 핵심 기술인 이미지 및 비디오 분석 AI에 대해 심도 있게 알아보겠습니다.

CCTV 속 수상한 움직임을 감지하고, 자율주행차가 도로 위 상황을 판단하며, 의료 영상에서 질병을 진단하는 등 우리 삶 깊숙이 자리 잡은 이 기술의 작동 원리, 주요 활용 사례, 현재 대두되는 문제점, 그리고 미래에는 어떻게 발전할지까지 자세히 파헤쳐 볼게요.

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👁️ 이미지 및 비디오 분석 AI란 무엇일까요? AI의 시각 지능

 

이미지 및 비디오 분석 AI (Image and Video Analysis AI)는 디지털 이미지나 비디오 스트림에서 특정 객체, 패턴, 활동, 또는 특징을 자동으로 식별하고, 분류하며, 이해하는 인공지능(AI)¹ 기술을 총칭해요.

이는 AI에게 '시각(Vision)'을 부여하는 것으로, 단순한 그림 파일이 아니라 그 안에 담긴 '의미'를 파악하는 능력입니다. 흔히 컴퓨터 비전(Computer Vision)² 분야의 핵심 기술로 불립니다.

 

핵심 작동 원리: 픽셀에서 의미로의 변환

 

AI가 이미지나 비디오를 분석하는 과정은 인간의 시각 정보 처리 과정과 유사하게 여러 단계를 거치며 심층적인 이해를 목표로 합니다.

 

 

1. 데이터 입력 및 전처리:
   • 역할: 카메라, 센서, 기존 데이터베이스 등으로부터 이미지(정지 화면)나 비디오(움직이는 이미지 시퀀스) 데이터를 입력받아요. 이 데이터는 AI가 효과적으로 분석할 수 있도록 해상도 조정, 노이즈 제거, 밝기 보정, 그리고 정규화(Normalization)³ 같은 전처리 과정을 거칩니다.
     
     
   • 예시: CCTV 카메라가 촬영한 영상 데이터를 AI 시스템에 전송하기 전, 영상의 불필요한 흔들림을 보정하고 색상 균형을 맞추는 과정.
2. 특징 추출 (Feature Extraction):
   • 역할: 입력된 이미지나 비디오에서 분석에 필요한 중요한 시각적 특징(모서리, 질감, 색상 분포, 형태, 움직임 패턴 등)을 자동으로 추출합니다. 인간이 사물을 볼 때 윤곽선이나 색깔을 먼저 인식하는 것과 유사해요.
     
     
   • 기술: 초기에는 SIFT, SURF와 같은 수동적인 특징 추출 기법이 사용되었지만, 현대에는 합성곱 신경망(CNN)⁴ 과 같은 딥러닝(Deep Learning)⁵ 모델이 데이터에서 특징을 자동으로, 그리고 훨씬 더 정교하게 계층적으로 학습하고 추출합니다. CNN은 이미지의 지역적 패턴을 계층적으로 학습하여 추상적인 특징까지 잡아낼 수 있어요.
3. 객체 감지 및 식별 (Object Detection & Identification):
   • 역할: 추출된 특징을 바탕으로 이미지 내에서 특정 객체(사람, 자동차, 동물, 건물 등)의 위치를 정확히 파악하고(객체 감지), 그것이 어떤 객체인지(객체 식별) 분류합니다. 이는 단순히 "사진에 자동차가 있다"를 넘어 "사진 왼쪽 하단에 파란색 세단이 있다"까지 파악하는 단계입니다.
     
     
   • 기술: CNN⁴ 기반의 YOLO(You Only Look Once)⁶, R-CNN 계열(Faster R-CNN, Mask R-CNN), SSD(Single Shot MultiBox Detector)와 같은 딥러닝 아키텍처⁷ 가 실시간 객체 감지에 혁신적인 성능을 보여줍니다. 이 모델들은 이미지 전체를 한 번에 처리하여 빠르고 정확하게 객체를 찾아냅니다.
     
     
   • 예시: 자율주행차가 도로 위에서 보행자, 다른 차량, 신호등의 위치를 바운딩 박스(Bounding Box)⁸ 형태로 파악하고 그것이 무엇인지 알아냅니다.
4. 객체 추적 (Object Tracking):
   • 역할: 비디오 내에서 감지된 특정 객체의 움직임을 시간의 흐름에 따라 지속적으로 추적하고 기록합니다. 여러 프레임에 걸쳐 동일한 객체임을 식별하여 이동 경로를 파악해요.
     
     
   • 예시: CCTV 영상에서 특정인의 동선을 계속 따라가거나, 스포츠 경기에서 선수의 움직임을 분석하는 기능.
5. 활동/행동 인식 (Activity/Action Recognition):
   • 역할: 객체의 움직임이나 객체 간의 상호작용을 분석하여 특정 활동이나 행동(걷기, 달리기, 손 흔들기, 넘어지기, 물건 들기 등)을 이해하고 분류합니다. 이는 단순한 객체 인식을 넘어선 동적인 이해를 필요로 합니다.
     
     
   • 기술: 비디오의 시간적 연속성을 학습하는 순환 신경망(RNN)⁹, 특히 장단기 기억망(LSTM)¹⁰ 이나 트랜스포머(Transformer)¹¹ 기반 모델이 비디오 시퀀스를 분석하여 행동 인식을 수행합니다. 최신 모델들은 3D CNN이나 트랜스포머¹¹ 의 어텐션(Attention) 메커니즘¹² 을 활용하여 시간적, 공간적 특징을 동시에 고려합니다.
     
     
   • 예시: 공항 CCTV에서 수상한 물체를 두고 가는 행동을 감지하거나, 공장에서 로봇팔의 비정상적인 움직임을 파악합니다.
6. 장면 이해 및 상황 판단 (Scene Understanding & Contextualization):
   • 역할: 개별 객체나 행동 인식을 넘어, 이미지나 비디오 전체의 시각적 맥락을 파악하여 현재 상황이 무엇인지 종합적으로 판단합니다. 이는 '무엇이', '어디에', '어떻게'를 넘어 '왜', '어떤 의도로' 일어나는지까지 추론하는 단계입니다.
     
     
   • 기술: 대규모 언어 모델(LLM)¹³ 과 같은 복합적인 AI 모델¹⁷ 이 시각 정보와 텍스트 정보를 융합하여 더욱 심층적인 이해를 가능하게 합니다.
     
     
   • 예시: "이것은 주차장이며, 빈 공간이 많다", "이 사람은 지금 넘어져서 고통스러워하며 도움이 필요하다"와 같은 복합적인 판단.

이러한 단계들을 거치며 이미지 및 비디오 분석 AI는 단순한 시각 정보를 인간의 인지 능력에 가까운 '이해'로 변환합니다.

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🌐 AI가 '보고' '이해'하는 세상: 주요 활용 분야

이미지 및 비디오 분석 AI는 우리 사회와 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다.

• 보안 및 감시 (CCTV, 안면 인식): 
  • 활용: CCTV 영상에서 침입자 감지, 수상한 행동 포착(예: 쓰러짐, 장시간 서성임), 특정 인물 추적, 미아/실종자 찾기 등에 활용돼요. 공항, 역, 은행 등에서 안면 인식(Facial Recognition)¹⁴ 기술을 통해 신원 확인 및 보안을 강화합니다. AI는 수많은 영상 데이터를 24시간 실시간으로 분석하여 인간의 한계를 뛰어넘는 정확도로 위험 상황을 조기에 감지합니다.
    
    
  • 장점: 24시간 감시 가능, 인간의 한계를 뛰어넘는 정확한 분석, 위험 상황 조기 감지, 사고 예방 및 신속 대응.
• 자율주행 및 스마트 모빌리티:
  • 활용: 자율주행차는 카메라를 통해 실시간으로 도로 상황(차선, 신호등, 보행자, 다른 차량, 표지판)을 인식하고, 장애물을 감지하며, 주변 환경을 3D로 재구성하여 안전한 운행 경로를 판단합니다. 라이다(LiDAR)¹⁵ 나 레이다(Radar)¹⁶ 등 다른 센서 데이터와 융합하여 더욱 견고한 인지 능력을 확보합니다.
    
    
  • 장점: 운전자의 피로도 감소, 교통사고율 감소, 교통 체증 완화, 효율적인 물류 운송, 대중교통 시스템의 최적화.
• 의료 및 헬스케어:
  • 활용: X-ray, MRI, CT, 초음파 등 의료 영상에서 암세포, 종양, 특정 질병의 미세한 징후를 빠르고 정확하게 진단하는 것을 보조합니다. 피부암 진단, 망막 질환 분석, 뇌 영상 분석 등을 통해 의사의 진단 정확도를 향상시키고, 환자 맞춤형 치료 계획 수립에 기여합니다.
    
    
  • 장점: 진단 정확도 향상, 의사의 진단 시간 단축, 조기 진단율 증가, 의료 비용 절감, 의료 인력 부족 문제 완화.
• 산업 현장 및 품질 관리:
  • 활용: 제조 공정에서 제품의 불량 여부를 육안 검사 대신 AI가 자동으로 검사하여 품질을 높이고 생산 효율을 극대화합니다. 육안으로는 식별하기 어려운 미세한 결함까지 감지할 수 있어요. 로봇이 물체를 정확히 집거나 조립하는 데 필요한 시각 정보를 제공하여 자동화 공정을 고도화합니다.
    
    
  • 장점: 불량률 감소, 생산성 향상, 인건비 절감, 정밀한 작업 수행, 24시간 무정지 검사.
• 리테일 및 고객 분석:
  • 활용: 매장 내 고객의 동선 분석, 특정 상품에 대한 관심도(시선 추적), 매장 혼잡도 측정, 계산대 대기열 관리 등을 통해 고객 경험을 개선하고 매출 증대를 위한 인사이트를 제공합니다. 도난 방지 및 재고 관리에도 활용돼요.
    
    
  • 장점: 고객 행동 이해, 맞춤형 마케팅 전략 수립, 매장 운영 효율 증대, 재고 관리 최적화.
• 농업 (스마트팜):
  • 활용: 드론이나 고정 카메라로 작물의 생육 상태, 병충해 유무, 토양 상태를 분석하고, 가축의 건강 상태나 이상 행동(질병 징후, 번식 주기)을 감지하여 스마트한 농업 관리를 돕습니다.
    
    
  • 장점: 생산량 증대, 자원(물, 비료) 효율적 사용, 조기 문제 해결, 노동력 절감.
• 엔터테인먼트 및 스포츠:
  • 활용: 스포츠 경기에서 선수의 움직임 분석, 전략 수립 지원, 심판 판정 보조에 사용됩니다. 영화나 게임에서 캐릭터의 표정이나 동작을 분석하여 자연스러운 애니메이션을 구현하거나, 사용자의 감정을 인식하여 콘텐츠를 맞춤화합니다.
    
    
  • 장점: 경기력 향상, 공정한 판정, 생생한 콘텐츠 제작, 개인화된 엔터테인먼트 경험.

 

 

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⚠️ 이미지 및 비디오 분석 AI의 문제점과 주의사항

AI가 세상을 '보는' 능력이 발전함에 따라 다양한 사회적, 윤리적 문제점들이 대두되고 있습니다.

 

 

 

• 사생활 침해 및 감시 사회 우려:
  CCTV와 안면 인식¹⁴ 기술이 발전하면서 개인의 동선, 행동, 신원이 끊임없이 추적되고 기록될 수 있다는 점에서 사생활 침해 논란이 가장 큽니다. 이는 자칫 '빅 브라더'와 같은 감시 사회로 이어질 수 있다는 우려를 낳으며, 개인의 자유와 권리를 침해할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 편향성 및 차별:
  AI 모델¹⁷ 이 학습한 이미지나 비디오 데이터에 특정 인종, 성별, 나이 등에 대한 편향된 정보가 포함되어 있다면, AI의 인식 결과에도 이러한 편향이 반영될 수 있습니다. (예: 특정 인종의 얼굴을 범죄자로 오인하거나, 여성의 직업을 스테레오타입화하는 경우) 이는 사회적 차별을 심화시키거나 고정관념을 강화할 위험이 있습니다.
  
  
• 오류 및 오인식의 위험:
  아무리 정확도가 높더라도 AI는 완벽하지 않습니다. AI의 오인식으로 인해 무고한 사람이 범죄자로 오인되거나, 의료 진단 오류로 인해 잘못된 치료를 받거나, 자율주행 중 사고가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류 발생 시 책임 소재 또한 복잡한 문제입니다.
  
  
• 악용 가능성:
  딥페이크(Deepfake)¹⁸ 기술과 결합하여 허위 영상, 조작된 증거 등을 만들거나, 스토킹, 해킹, 사이버 테러 등 범죄에 악용될 가능성이 높습니다. 사회적 혼란과 불신을 야기할 수 있습니다.
  
  
• 일자리 변화:
  단순 반복적인 시각 검사, 모니터링, 데이터 입력 등의 업무는 AI로 대체될 가능성이 커 관련 분야의 일자리 감소가 우려됩니다. 새로운 역할로의 전환 및 재교육의 중요성이 커지고 있습니다.

이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 기술 개발과 함께 투명성, 책임성, 공정성, 그리고 인간 중심의 윤리적 가이드라인 마련이 필수적입니다.

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🚀 이미지 및 비디오 분석 AI의 미래: 더욱 지능적인 '시각'의 진화

이미지 및 비디오 분석 AI는 현재도 놀라운 수준에 도달했지만, 앞으로는 더욱 진화하여 인간의 인지 능력을 뛰어넘는 '시각'을 갖추고, 우리 삶의 다양한 측면을 혁신할 것입니다.

 

 

• 초정밀/초실시간 분석:
  현재보다 훨씬 더 높은 해상도의 이미지와 비디오를 초고속으로 분석하여, 눈에 보이지 않는 미세한 변화나 패턴까지 감지할 수 있게 됩니다. 이는 정밀 의료 진단(예: 아주 초기 단계의 암세포 발견), 나노 스케일의 불량 검사, 그리고 설비의 미세한 결함을 통한 예측 유지보수 등에서 혁명적인 발전을 가져올 것입니다.
  
  
• 상황 및 의도 이해의 고도화:
  단순히 '무엇이' '어디에' 있는지를 넘어, '왜' 그런 행동을 하는지, '어떤' 상황인지 등 인간의 인지 능력에 가까운 심층적인 상황과 의도 판단이 가능해질 것입니다. (예: CCTV가 단순히 '사람이 쓰러졌다'를 넘어 '이 사람은 지금 위급 상황에 처해있고, 즉각적인 의료 지원이 필요하다'를 판단하고 자동적으로 도움을 요청하는 시스템)
  • ✅ 업데이트된 정보: 2025년 현재, 예측적 행동 분석(Predictive Behavior Analysis)²³ 기술이 발전하여, AI가 특정 패턴이나 상황을 넘어 미래의 위험 행동(예: 폭력 발생 전조, 자해 시도 감지)을 미리 예측하고 경고하는 수준에 도달하고 있습니다. 이는 보안 및 안전 분야에서 사고를 미연에 방지하는 데 혁혁한 공을 세우고 있습니다.
• 멀티모달 AI와의 융합:
  음성, 텍스트, 센서 데이터 등 다른 모달리티(정보 형태)¹⁹ 와의 완벽한 융합을 통해, AI는 세상을 훨씬 더 풍부하고 다차원적으로 '인지'하게 될 것입니다. (예: 사람의 표정, 음성 톤, 몸짓을 동시에 분석하여 감정을 정확히 파악하고, 그에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 AI)
  
  
• 자율 학습 및 적응 능력 강화:
  특정 환경이나 새로운 상황에 대한 추가적인 학습 없이도 스스로 적응하고 성능을 향상시키는 자율 학습 능력²⁰이 강화될 것입니다. 이는 AI 시스템의 배포와 유지보수 비용을 획기적으로 줄이고, 다양한 환경에서 유연하게 작동하는 AI를 가능하게 합니다.
  
  
• 엣지 AI(Edge AI)²¹ 의 확산:
  클라우드 서버와의 통신 없이 기기 자체에서 이미지/비디오 분석을 수행하는 엣지 AI 기술이 더욱 발전하여, 실시간 응답이 필수적인 자율주행, 로봇, 스마트 기기 등에서 보안과 효율성을 극대화할 것입니다. 데이터 전송의 지연을 없애고 개인 정보 보호를 강화하는 데 기여합니다.
  
  • ✅ 업데이트된 정보: 2025년에는 저전력 엣지 AI 칩²⁴의 상용화로 스마트폰, 드론, 소형 IoT 장치 등 모든 기기에서 고성능 AI 비전 분석이 가능해지며, 이는 분산형 AI 네트워크²⁵ 구축을 가속화하여 더욱 지능적이고 보안에 강한 시스템을 만들고 있습니다.
• 개인 맞춤형 시각 정보:
  AI가 사용자의 시각적 선호도나 필요성을 학습하여, 맞춤형 정보(예: 특정 제품을 찾을 때 바로 위치 안내, 관심사에 맞는 시각 콘텐츠 추천, 시각적 장애를 보완하는 AR 정보 제공)를 제공하는 등 더욱 개인화된 경험을 제공할 것입니다.
  
  
• 윤리적이고 투명한 AI 개발의 중요성 증대:
  AI의 시각 지능이 강력해질수록 오용 가능성도 커지므로, 데이터 투명성, 편향성 제거, 그리고 AI의 판단 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI)²² 기술의 중요성이 더욱 부각될 것입니다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 것이 핵심 과제가 될 것입니다.

이미지 및 비디오 분석 AI는 우리의 눈과 뇌를 확장시켜 세상을 더 깊이 이해하고, 더 안전하며, 더 효율적인 환경을 만들어나가는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

이는 인류의 삶의 질을 한 단계 더 끌어올리는 중요한 기술이 될 것입니다.

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📢 다음 편 예고: 내 취향을 꿰뚫어 보는 AI의 비밀! (추천 시스템 AI)

다음 6편에서는 넷플릭스가 다음 볼 드라마를, 유튜브가 다음 볼 영상을, 그리고 온라인 쇼핑몰이 딱 맞는 제품을 추천해주는 마법 뒤에 숨겨진 추천 시스템 AI에 대해 자세히 알아볼 거예요.

AI가 어떻게 우리의 취향을 '읽고' '제안'하는지, 그 작동 원리부터 다양한 활용 사례, 그리고 문제점과 미래 전망까지 흥미롭게 파헤쳐 봅시다!

 

 

[ 06편 ] 내 취향을 꿰뚫어 보는 AI의 비밀! (추천 시스템 AI)

 

 

[ 04편 ] 내 목소리가 AI의 귀와 입이 된다! (음성 인식 & 합성 AI)

 

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📚 용어 사전 (Glossary)

이해를 돕기 위해 글에 사용된 전문 용어들을 아래에서 자세히 설명합니다.

1. 인공지능 (AI, Artificial Intelligence): 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술입니다.
2. 컴퓨터 비전 (Computer Vision): 컴퓨터가 이미지나 비디오로부터 정보를 추출하고 이해할 수 있도록 하는 인공지능(AI) 분야입니다. AI에게 '시각'을 부여하는 기술입니다.
3. 정규화 (Normalization): 데이터의 범위를 일정하게 조정하여 모델 학습에 용이하게 만드는 전처리 과정입니다. 이미지 데이터에서는 픽셀 값을 0과 1 사이 또는 -1과 1 사이로 조정하는 경우가 많습니다.
4. 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network): 주로 이미지 인식, 객체 감지, 이미지 분석 등 시각 데이터 처리에 특화된 딥러닝 모델입니다. 인간 시각 시스템의 작동 방식을 모방합니다.
5. 딥러닝 (Deep Learning): 여러 층으로 이루어진 신경망을 사용하여 데이터 내의 복잡한 패턴을 스스로 학습하는 인공지능(AI) 기술의 한 분야입니다.
6. YOLO (You Only Look Once): 실시간 객체 감지에 특화된 딥러닝 아키텍처로, 이미지 내의 객체 위치와 종류를 한 번의 연산으로 동시에 예측하여 빠른 속도를 자랑합니다.
7. 아키텍처 (Architecture): 컴퓨터 시스템이나 프로그램의 기본적인 구조와 설계를 의미합니다. 딥러닝에서는 모델의 층 구성과 연결 방식 등을 지칭합니다.
8. 바운딩 박스 (Bounding Box): 이미지 내에서 객체의 위치를 사각형 형태로 표시하는 경계 상자를 의미합니다. 객체 감지 모델의 출력 결과로 사용됩니다.
9. 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network): 시퀀스 데이터(시간의 흐름이 있는 데이터, 예: 비디오 프레임, 텍스트) 처리에 특화된 신경망 모델로, 이전 단계의 정보가 다음 단계에 영향을 미치는 '기억' 능력을 가집니다.
10. 장단기 기억망 (LSTM, Long Short-Term Memory): RNN의 한 종류로, 장기적인 의존성을 학습하는 데 특히 효과적입니다. 긴 문장이나 시퀀스에서도 맥락을 잃지 않도록 돕습니다.
11. 트랜스포머 (Transformer): 2017년 Google에서 발표한 신경망 모델로, 병렬 처리가 가능하고 장거리 의존성 학습에 매우 뛰어나 자연어 처리(NLP)와 이미지/비디오 분석 등 다양한 AI 분야에서 혁신을 가져왔습니다.
12. 어텐션 (Attention) 메커니즘: 신경망 모델이 입력 데이터의 여러 부분 중 특정 부분에 '집중'하여 처리하도록 돕는 기술입니다. 트랜스포머의 핵심 요소로, 중요한 정보에 더 큰 가중치를 부여하여 복잡한 패턴을 학습합니다.
13. 대규모 언어 모델 (LLM, Large Language Model): 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 거대한 신경망 기반 언어 모델로, 텍스트 이해, 생성, 요약, 번역 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다. (예: 챗GPT, 클로드, 제미니의 기반 기술)
14. 안면 인식 (Facial Recognition): 사람의 얼굴 특징을 분석하여 신원을 확인하거나 특정 인물을 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다.
15. 라이다 (LiDAR, Light Detection and Ranging): 레이저 펄스를 발사하여 물체까지의 거리를 측정하고 3D 지도를 생성하는 센서 기술입니다. 자율주행차에서 주변 환경 인지에 활용됩니다.
16. 레이다 (Radar, Radio Detection and Ranging): 전파를 이용하여 물체까지의 거리, 속도, 방향 등을 측정하는 센서 기술입니다. 자율주행차에서 전방 차량이나 장애물 감지에 활용됩니다.
17. AI 모델 (AI Model): 인공지능 시스템의 핵심 구성 요소로, 특정 작업을 수행하기 위해 데이터로부터 학습된 알고리즘과 신경망 구조의 집합입니다.
18. 딥페이크 (Deepfake): 딥러닝 기술을 이용하여 특정 인물의 얼굴이나 목소리를 다른 영상이나 음성에 합성하여 마치 실제처럼 보이게 만드는 가짜 미디어 콘텐츠입니다.
19. 모달리티 (Modality): 정보가 표현되거나 전달되는 방식을 의미합니다. 예를 들어, 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등이 각각 다른 모달리티입니다.
20. 자율 학습 능력: AI 시스템이 외부의 명시적인 프로그래밍 없이 스스로 데이터를 통해 학습하고 성능을 개선해나가는 능력입니다.
21. 엣지 AI (Edge AI): 인공지능 연산을 클라우드 서버가 아닌 데이터가 생성되는 기기(Edge Device) 자체에서 직접 수행하는 기술입니다. 실시간 처리, 낮은 지연 시간, 데이터 보안 등의 장점이 있습니다.
22. 설명 가능한 AI (XAI, Explainable AI): AI 모델이 어떤 결정을 내렸는지 그 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술입니다. AI의 신뢰성을 높이고 편향성 등을 진단하는 데 중요합니다.
23. 예측적 행동 분석 (Predictive Behavior Analysis): 인공지능이 과거의 데이터와 실시간 상황을 분석하여 특정 행동이나 사건이 발생할 가능성을 미리 예측하고 경고하는 기술입니다.
24. 저전력 엣지 AI 칩: 전력 소모를 최소화하면서 엣지 환경(기기 자체)에서 고성능 인공지능 연산을 수행할 수 있도록 설계된 반도체 칩입니다.
25. 분산형 AI 네트워크: 인공지능 연산 및 데이터 처리가 중앙 서버에 집중되지 않고, 여러 엣지 기기나 노드에 분산되어 이루어지는 네트워크 구조입니다. 효율성, 확장성, 보안성 향상에 기여합니다.