최근 산업과 기술 혁신의 트렌드로 부상한 ‘오픈이노베이션’의 개념과 필요성에 대해 알아보겠습니다. 오픈이노베이션오픈이노베이션이라는 말을 들어보셨나요? 쉽게 말해, 기업이나 조직이 내부에서만 혁신을 추구하는 대신, 외부의 아이디어와 기술을 적극적으로 받아들이고 협력하는 방식을 뜻합니다.과거에는 대기업들이 자체 연구소에서 비밀스럽게 기술을 개발하는 '폐쇄형 혁신'이 일반적이었지만, 지금은 상황이 완전히 달라졌죠. 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱, 전기차 같은 기술들은 사실상 수많은 기업과 사람들의 협업으로 탄생한 것입니다.   오픈이노베이션이 필요할까?요즘은 기술이 빠르게 발전하고 소비자의 취향과 니즈가 끊임없이 변화합니다. 이런 상황에서 한 기업이 모든 기술과 아이디어를 독자적으로 개발하기는 현실적으로 ..

많은 온라인 마케터나 데이터 분석가, 온라인 쇼핑몰 운영자들은 검색 키워드에 대한 관심이 높을 거예요. 그들 중 가끔은 키워드 조회수 데이터를 보고 "이걸로 미래를 예측할 수 있지 않을까?"라는 생각을 해보셨을 겁니다. 뿐만 아니라 어쩌면, 그런 생각도 하고 관련 실제 예측을 위해 알고리즘이나 도구를 활용하실 거예요. 이때 시계열 모델이 떠오르기 쉽지만, 모든 키워드 조회수 데이터가 시계열로 분석하기에 적합하지 못한 경우도 있어요. 오늘은 데이터의 특성을 파악해 시계열 모델 적용 여부를 판단하고, 적합하지 않을 경우 대안이 뭐가 있는 정리 해 보겠습니다.    키워드 조회수 데이터와 시계열 데이터키워드 조회수 데이터의 일반적 특성 키워드 조회수 데이터는 사람들이 검색창에 입력한 키워드의 빈도를 시간별, ..

2025년도 벌써 3월이 지나고 있습니다. 새해부터 챗지피티 사주에 대해 주변에서 여러 이야기하는 것을 들었는데요, 인공지능이 사주 풀이를 해 준다면 재미있기도 하겠죠. 하지만, 챗지피티가 정확한 사주 풀이가 가능하지를 떠나서 사주 계산을 올바르게 할 수 있을까 하는 의문이 들더라고요. 더하여 그러면 최근 핫이슈인 Grok 3도 사주 계산을 할 수 있을까 궁금했어요.  챗지피티 사주 vs Grok 3 사주 풀이 누가 더 정확할까?먼저, "양력 2001년 5월 2일, 오전 8시, 서울 출생, 여성"이라고 했을 때, 올바른 사주명식은 다음과 같아요.신사년(辛巳年) 임진월(壬辰月) 을축일(乙丑日) 경진시(庚辰時)양력 2001년 5월 2일은 음력 2001년 4월 9일 이제 이 여성의 사주를 봐달라고 챗지피티와 ..

이번에는 신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS)의 개념과 작동 원리를 설명하며 NAS에 대한 이해할 수 있도록 간단하게 정리하려 합니다. 신경망 아키텍처 검색(NAS)에 대한 이해NAS는 신경망 모델의 아키텍처(구조)를 자동으로 설계하는 과정입니다. 전통적으로는 사람이 직접 신경망의 층 수, 각 층의 노드 수, 활성화 함수 등의 구성을 결정했습니다. 그러나 NAS는 이러한 과정을 자동화하여 최적의 모델을 찾아줍니다.    신경망 아키텍처 검색(Neural Architecture Search, NAS) 신경망 아키텍처 검색(NAS)이 왜 중요한지에 대해 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 설명해 보겠습니다. NAS는 AI와 딥러닝 분야에서 다음과 같은 이유로 매우 중요한..

반도체는 최근 수년 동안 지속적으로 매우 높은 관심 분야입니다. 인공지능 기술 등 첨단 기술의 발전에 반드시 필요한 부품으로 어쩌면 지구상에서 화석연료와 거의 대등할 정도가 아닌가 싶은데요, 어쩌면 조만간 앞 설 가능성도 있고요, 이렇게 높은 관심이 받는 반도체를 크게 2가지로 나누는데요, 이번 글에서 반도체를 나누는 기준과 각각의 특징에 대해 상세하게 살펴보도록 하겠습니다. 메모리 반도체와 비메모리 반도체 우리가 매일 사용하는 스마트폰, 컴퓨터, 자동차 등 거의 모든 전자기기의 핵심에는 '반도체'가 있습니다. 반도체란 전기를 통과시키는 능력이 도체와 부도체의 중간 정도인 물질을 말합니다. 이 특성을 이용해 전기 신호를 제어하고 정보를 처리할 수 있어, 현대 전자기기의 '두뇌' 역할을 합니다.  반도체는..

이제 챗GPT를 비롯하여 여러 생성형 AI는 우리의 일상에 많은 영향을 미치고 있는 것 같습니다. 점점 더 똑똑해지고 있는 이러한 생성형 AI, 하지만 여전히 이들의 할루시네이션 문제는 조심해야 할 문제로 여겨지고 있습니다. 생성형 AI 할루시네이션(Hallucination) 문제생성형 AI는 인간처럼 창의적으로 글을 작성하거나 이미지를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 하지만 이 기술은 종종 사실이 아닌 정보를 생성하는 문제를 겪는데, 이를 할루시네이션 문제라고 합니다. 생성형 AI의 할루시네이션 문제는 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있어 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 할루시네이션할루시네이션은 사실이 아닌 정보를 사실처럼 인식하거나 생성하는 현상을 의미합니다. 최근 급속하게 발전하는 생성형..

머신러닝과 딥러닝 프레임워크 소개** 머신러닝과 딥러닝을 공부하거나 프로젝트를 진행할 때, 프레임워크 선택은 고민되는 부분 중 하나일 것입니다. 두 가지 대표적인 프레임워크로 텐서플로우와 PyTorch가 있습니다. 이 둘은 각기 다른 장점과 특성을 가지고 있어, 어떤 경우에 어떤 프레임워크를 사용하는 것이 더 적합한지 알아보겠습니다. 텐서플로우와 파이토치 (Tensorflow vs PyTorch)  프레임워크의 기본 개념텐서플로우: 구글이 만든 오픈소스 소프트웨어로, 주로 딥러닝과 머신러닝 모델을 만들고 훈련하는 데 사용됩니다. 텐서플로우는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공하며, 구글의 여러 제품에서 사용되고 있습니다.PyTorch: 페이스북이 만든 오픈소스 소프트웨어로, 연구와 개발에..

이번 글에서부터는 주가 예측을 위한 방법론을 정리해 보려 합니다. 머신러닝의 시계열 알고리즘 등을 활용하여 주가를 예측하려는 시도는 이미 여러 가지가 있으나, 엔트로피를 이용하여 주가 예측하는 방법에 대해서는 오래전에는 있었던 것 같으나 최근 업데이트된 모델이나 발전된 사항이 무엇인지 차근차근 체크해 보며 정리해 보겠습니다. 주가 예측과 엔트로피주가 예측은 금융 시장에서 가장 중요한 이슈 중 하나인데요, 정확한 예측은 투자 전략의 성공을 좌우할 수 있으며, 이는 곧 금융 이익의 극대화로 이어집니다. 그러나 주가 예측은 본질적으로 매우 어려운 작업입니다. 이는 시장의 복잡성과 불확실성, 수많은 변수들 때문입니다. 이와 관련하여 엔트로피라는 개념이 새로운 예측 방법으로 주목받고 있습니다.엔트로피는 물리학과 ..

딥러닝의 발전 과정을 이해하고, 딥러닝 모델이 어떻게 작동하는지를 설명하며 딥러닝에 대한 전반적인 내용을 정리해 보려 합니다. 신경망의 기본 개념과 학습 과정, 활성화 함수 및 손실 함수 등 딥러닝의 핵심 요소가 무엇인지 살펴보며 딥러닝 기술의 중요성과 활용에 대해 생각해 보는 시간이 되었으면 합니다. 딥러닝과 인공지능 발전   딥러닝의 역사딥러닝의 역사는 인공지능의 발전과 함께 시작되었습니다. 1950년대, 인공지능이라는 개념이 처음 등장했을 때, 연구자들은 컴퓨터가 인간처럼 사고하고 학습할 수 있는 방법을 모색하기 시작했습니다. 초기의 인공지능 시스템은 규칙 기반(rule-based) 접근 방식을 사용했으며, 이는 미리 정해진 규칙과 로직에 따라 작동하는 방식이었습니다. 그러나 이러한 방법은 복잡한 ..

이 글은 공간 컴퓨팅 기술의 정의, 현재 기술 수준, 활용 사례, 미래 전망 등을 종합적으로 설명하여 독자들에게 공간 컴퓨팅에 대해 살펴보겠습니다. 공간 컴퓨팅이 다양한 산업 분야에 혁신을 가져올 수 있는지 검토하며, 향후 발전 가능성에 대한 기대할 수 있는지 살펴보겠습니다.  공간 컴퓨팅 공간 컴퓨팅은 현실 세계의 공간과 디지털 정보를 융합하여 상호작용하는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 말합니다. 기존의 2D 화면을 통한 컴퓨팅과 달리, 공간 컴퓨팅은 3D 공간에서 이루어지며, 사용자가 컴퓨터나 모바일 기기가 아닌 현실 공간과 직접 상호작용할 수 있습니다.이를 통해 우리는 디지털 정보를 현실 세계에 자연스럽게 투영하고, 실제 객체와 가상 객체를 함께 다룰 수 있게 됩니다. 예를 들어, 회의실에서 AR 글라스..