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개요Federated Reinforcement Learning(FRL)은 여러 에이전트가 로컬 환경에서 학습한 강화학습 정책(Policy)을 중앙 서버로 공유하고 통합함으로써, 전체 시스템의 학습 성능을 향상시키면서도 사용자 데이터는 로컬에 보존하는 프라이버시 중심의 학습 프레임워크입니다. FRL은 스마트 디바이스, 자율주행, 산업 로봇, 의료 시스템 등 민감 데이터를 포함한 분산 환경에서 안전하고 효율적인 AI 학습을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의각 에이전트가 로컬 환경에서 강화학습을 수행하고, 정책 또는 파라미터를 중앙 서버에 공유하여 집합적 학습을 수행하는 프레임워크FL(Federated Learning) + RL(Reinforcement Learning) 결합목적데이..

개요Liquid Neural Networks(Liquid NN 또는 LNN)는 시간에 따라 동적으로 변화하는 뉴런과 가중치 구조를 가지는 새로운 형태의 신경망입니다. MIT CSAIL 연구팀이 발표한 이 기술은 자율주행, 로보틱스, 시계열 예측, 적응형 시스템 등 실시간 환경 적응성이 중요한 분야에서 주목받고 있습니다. 기존의 딥러닝 모델이 정적인 구조로 구성되었다면, Liquid NN은 시간의 흐름에 따라 유연하게 조정되는 유체적 모델로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의Liquid Neural Network는 비선형 미분방정식을 기반으로 뉴런의 상태가 시간적으로 지속적으로 변화하며 업데이트되는 신경망입니다. 특히 뉴런의 동작이 고정된 활성 함수나 선형 모델이 아닌, 환경에 따라 수식 자체가 변형될 ..

개요합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation)은 실제 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 및 알고리즘을 활용하여 유사한 데이터 세트를 생성하는 기술이다. 이는 개인정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, 모델 훈련 및 테스트 데이터 보강을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 글에서는 합성 데이터 생성의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 합성 데이터 생성이란?합성 데이터 생성은 실제 데이터의 특성을 모방하여 생성된 인공 데이터 세트로, 원본 데이터와 유사한 통계적 특성을 유지하면서도 개인정보 보호 및 데이터 증강 효과를 제공하는 기술이다.1.1 기존 데이터 생성 방식과의 차이점기존 데이터 수집: 실사용 데이터를 수집하여 분석 및 모델 훈련에..

개요광자 AI(Photon AI)는 광컴퓨팅(Photonic Computing) 기술을 활용하여 인공지능(AI) 연산을 수행하는 차세대 기술이다. 기존 전자 기반 컴퓨팅과 달리, 광자를 이용한 연산을 통해 에너지 효율을 높이고, 데이터 처리 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있다. 본 글에서는 광자 AI의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 광자 AI란?광자 AI는 전통적인 반도체 기반의 전자 회로 대신, 빛(광자)을 이용하여 AI 연산을 수행하는 기술이다. 이는 광컴퓨팅 기술과 딥러닝, 신경망 연산을 결합하여 AI의 연산 속도를 증가시키고 전력 소비를 줄이는 것을 목표로 한다.1.1 기존 AI 컴퓨팅과의 차이점기존 AI 연산 방식: 전자 기반 트랜지스터를 사용하..

개요광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)는 전통적인 전자 기반 뉴럴 네트워크 대신, 빛(광자, Photon)을 활용하여 인공지능(AI) 연산을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 기존 반도체 기반 AI 가속기보다 빠른 연산 속도와 낮은 전력 소모를 제공하며, 빅데이터 처리, 딥러닝 모델 훈련, 실시간 영상 분석 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 본 글에서는 광 뉴럴 네트워크의 개념, 핵심 기술, 장점과 단점, 주요 활용 사례 및 미래 전망을 살펴본다.1. 광 뉴럴 네트워크(Photonic Neural Network)란?광 뉴럴 네트워크(PNN)는 빛의 간섭과 회절 등의 광학적 특성을 이용하여 신경망 연산을 수행하는 AI 기술이다. 기존의 GPU 및 TPU..

개요AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 인간과 유사한 수준의 지능을 갖추어 다양한 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 현재의 AI 시스템(예: ChatGPT, BERT, DALL·E)은 특정 작업에 최적화된 협소한 인공지능(Narrow AI)이지만, AGI는 여러 도메인에서 학습, 추론, 문제 해결 능력을 갖추어 인간과 같은 수준의 사고를 할 수 있는 AI를 목표로 합니다. 본 글에서는 AGI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 가능성, 윤리적 이슈 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. AGI란 무엇인가?AGI는 단순한 특정 작업이 아닌, 인간처럼 새로운 문제를 학습하고 적용할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 이는 기존 Narrow AI와는 달리 ..

개요멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 가지 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 기존 AI 모델이 단일 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)만 처리하는 데 비해, 멀티모달 AI는 다양한 데이터를 조합하여 더욱 정확하고 자연스러운 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이는 챗GPT, DALL·E, Gemini, Meta AI, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.1. 멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 융합하여 학습하고 이해하는 인공지능 모델로, 단일 데이터 유형만 활용하는 기존 AI 모델보다 더욱 발전된 형태입니다.1.1 멀티모달 AI의 주요 특징다양한 데이터 유형 통합: 텍스트, ..