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배달로봇 자율주행 기술, 통합 운영 시스템, 상용화 현황 비대면 서비스와 라스트마일 물류의 수요가 폭증하면서 배달로봇 기술은 과거 연구실 단계를 벗어나 실제 상업 현장에서 점차 널리 활용되는 수준으로 발전하고 있다. 초기에는 단순히 정해진 경로를 이동하거나 제한된 공간에서만 작동하는 수준에 그쳤다면 이제는 도심 인도 복잡한 실내외 환경에서도 스스로 장애물을 피하고 목적지까지 안전하게 물품을 전달할 수 있는 수준에 도달하였다. 특히 인공지능 기술과 고도화된 센서 자율주행 알고리즘을 기반으로 하여 배달로봇은 실시간 경로 판단과 예외 상황 대응까지 가능한 지능형 기기로 진화하고 있으며 국내외 여러 스타트업 및 대기업들이 앞다투어 기술 개발과 상용화에 뛰어들고 있다.배달로봇 자율주행 기술 현주소배달로봇의 기능적 핵심은 단연 자율주행 기술에 있다. 과거에는 단순히 선을.. 2025. 10. 5.
블랙록의 한국 투자전략 (디지털 인프라, ESG, 외국자본) 세계 최대 자산운용사 블랙록은 최근 한국 시장에 대한 장기적인 투자 의지를 밝히고 있다. 특히 디지털 인프라 구축과 ESG 환경 사회 지배구조 중심의 지속 가능한 분야를 핵심으로 삼고 있으며 이러한 전략은 외국자본의 유입 구조와 국내 금융시장 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.블랙록의 한국투자, 디지털 인프라 중심블랙록이 한국 시장에서 가장 중점적으로 보고 있는 분야 중 하나는 바로 디지털 인프라다. 이는 인터넷 기반 서비스에 그치는 것이 아니라 데이터센터 클라우드 컴퓨팅 환경 5G 네트워크 구축 등 국가적 디지털 전환을 위한 핵심 인프라를 의미한다. 한국은 디지털 경제의 기반이 되는 기술과 인프라가 빠르게 발전하고 있으며 정부 역시 이를 미래 성장동력으로 판단하여 적극적으로 투자하고 있다. 이.. 2025. 10. 4.
전통 AI와 뇌모방 AI (속도, 효율성, 학습력) AI는 지난 수십 년 동안 발전을 거듭하며 다양한 산업에 큰 변화를 일으켜 왔다. 그러나 최근에는 기존 딥러닝을 포함한 전통적 인공지능과 인간의 뇌 구조를 모방한 뇌모방 AI가 서로 다른 길을 걸으며 비교의 대상이 되고 있다. 전통 AI와 뇌모방 AI는 각각 속도, 효율성, 학습력에서 다른 장단점을 지니고 있다. 전통 AI는 대규모 데이터 처리와 정밀한 결과 산출에 강점을 가지며, 뇌모방 AI는 저전력, 실시간 적응, 유연한 학습력에서 새로운 가능성을 제시한다. 두 기술은 경쟁하면서도 상호 보완적인 관계로 발전하여, 두 기술의 융합 속에서 진화할 것이다.전통 AI와 뇌 모방 AI, 속도전통 AI의 가장 큰 강점 중 하나는 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 연산 속도이다. GPU와 TPU 같은 고성능.. 2025. 10. 3.
직장인을 위한 AI 지식 (미래기술, 자동화, 뉴로넷) AI로 인해서 직장인의 불안감이 커지고 있습니다. 내 일자리가 AI에게 대체되는 것은 아닐까, 새로운 기술을 배우지 못하면 도태되는 것은 아닐까 하는 걱정입니다. 하지만 AI의 본질을 제대로 이해하면, 이는 위협이 아니라 직장인의 업무 효율을 획기적으로 높이고 창의적 가치를 창출할 수 있는 강력한 도구임을 알 수 있습니다. 미래기술은 이미 직장인의 업무 환경을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 보고서 작성, 자료 분석, 일정 관리, 시장 조사 등 단순 반복 업무는 AI가 담당하고, 직장인은 전략적 사고와 창의적 기획에 집중할 수 있게 되었습니다. 중요한 것은 AI를 단순히 사용하는 것이 아니라 자신의 직무에 맞게 활용할 줄 아는 능력입니다. 자동화는 사무직과 지식 기반 직종에서 빠르게 확산되고 있습니다. RP.. 2025. 10. 3.
차세대 뉴로AI (딥러닝, 브레인모델, 트렌드) 인공지능은 이제 단순한 알고리즘의 조합이 아닌, 인간의 뇌를 닮아가는 형태로 진화하고 있다. 딥러닝 기술은 한계를 넘어 새로운 브레인모델로 재구성되고 있으며, 이는 뉴로AI라는 이름으로 빠르게 확산되고 있다. 특히 뇌 신경망 구조를 기반으로 한 학습 방식과 정보 처리 기술은 인공지능의 지능자체를 재정의하고 있다.딥러닝의 한계와 새로운 진화딥러닝은 지난 10년간 인공지능 발전의 중심에 있었고, 이미지 인식, 자연어 처리, 게임 플레이 등 다양한 분야에서 탁월한 성과를 거두었다. 하지만 딥러닝의 구조적 한계와 처리 방식의 비효율성에 대한 문제가 제기되고 있다. 가장 큰 문제는 대규모 학습 데이터에 지나치게 의존한다는 점이며, 이로 인해 데이터 편향, 에너지 소비, 학습 시간의 문제 등이 발생하고 있다. 이러.. 2025. 10. 2.
미국과 한국의 AI 기술(신경모방, 뇌기반, 혁신) AI 기술 경쟁이 글로벌 패권 경쟁의 핵심으로 떠오르면서, 세계 각국은 차세대 AI 기술 확보에 총력을 기울이고 있습니다. 그중에서도 신경모방 AI와 뇌기반 AI는 기존 딥러닝의 한계를 넘어서는 혁신 기술로 주목받고 있으며, 미국과 한국은 각자의 전략으로 이 분야를 선도하고 있습니다. 미국은 신경모방 인공지능 분야에서 압도적인 선도력을 보여주고 있습니다. IBM의 TrueNorth 칩과 인텔의 Loihi 칩은 인간 뇌의 뉴런과 시냅스를 모방한 구조로 초저전력 실시간 정보 처리를 구현했으며, 구글 딥마인드와 오픈AI는 AGI를 궁극적 목표로 기초연구에 집중하고 있습니다. DARPA를 중심으로 한 국방 프로젝트와 민간 기업, 학계가 유기적으로 협력하며 기술 혁신을 가속화하고 있습니다. 한국은 상대적으로 늦게.. 2025. 10. 2.