(보고서) 엣지컴퓨팅과 생성형 AI가 만나면 좋은 점 간략 정리

최근 클라우드 중심의 인공지능(AI)은 높은 연산 자원 소모와 응답 지연 문제로 한계에 직면했다는 지적이 나온다. 이에 현장 근처에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅과 생성형 AI의 융합이 부각되고 있다. 이런 가운데 정보통신기획평가원(IITP)에서는 엣지 AI와 생성형 AI의 결합을 통해 실시간 응답성 향상, 데이터 보안 및 네트워크 비용 절감과 같은 기술적 이점을 기대할 수 있다는 내용의 보고서를 발간했다.

보고서는 또한, 엣지 AI 구현을 위한 핵심 기술 요소인 하드웨어(AI 가속기), 모델 경량화 기술 및 프레임워크를 소개하며, 제조업, 헬스케어, 스마트시티, 금융 등의 구체적인 산업 사례와 적용 효과를 심층 분석한다. 최종적으로 해당 기술의 실질적 활용 방안과 정책적 제언을 제시하여, 엣지 AI의 미래 전망을 종합적으로 살펴보는 내용도 담고 있다.

본 블로그에서는 보고서(『엣지 AI와 생성형 AI의 융합, 실시간 인공지능 혁신』)의 주요 내용을 소개하고 맨 아래에 보고서 전문을 읽을 수 있는 링크를 공유한다.

(보고서) AI시대 전력 수요 대응 위한 SMR 활용 본격화 - 최근 상황 총정리

미국에서는 지난 2019년 NEIMA 발효를 시작으로 2024년 ADVANCE Act 제정과 2025년 1월 관련 행정명령까지 발표하는 등 SMR 규제 완화가 본격적인 궤도에 진입하고 있는 것으로 평가되고 있다. 'Unleashing American Energy' 행정명령과 CEQ 규정 철폐는 원자력규제위원회가 자체 환경 규정 수정 작업에 착수하게 하여 인허가 심사의 환경 평가 범위와 절차 간소화를 추진, 원자력 분야 신기술 도입의 속도가 가속화할 전망이다.

이런 상황과 관련해 정보통신기획평가원(IITP)에서는 『ICT브리프』 4월호에서 "Al 시대 전력 수요 대응, SMR 시장 본격화"라는 글을 발간했다. 관심있는 독자들은 읽어볼 것을 권한다. 본 블로그에서는 주요 내용을 공유한다.

(보고서) 자율주행 인공지능 기술 최근 동향·향후 추이

구글 웨이모는 2009년 자율주행차 프로젝트를 시작으로, 2018년 애리조나 피닉스에서 세계 최초의 상업용 자율주행 택시 서비스인 Waymo One을 출시하며 자율주행 기술 발전의 중요한 이정표를 세웠다. 테슬라 역시 FSD(Full Self-Driving) 베타 프로그램을 통해 완전자율주행 상용화를 목표로 하고 있다. 

그러나 상용화 과정에서 기술적 한계와 안전 문제로 인해 일부 기업들이 사업 축소나 철수를 결정하는 사례도 있어, 자율주행 기술은 여전히 안전성과 신뢰성 확보라는 과제를 안고 있다. 그럼에도 불구하고, 웨이모와 테슬라를 비롯한 주요 기업들은 딥러닝, 강화학습, 모듈러 End-to-End와 같은 혁신적 접근법을 통해 기술 발전을 이어가고 있으며, 이를 지원하기 위한 데이터셋과 시뮬레이션 환경 구축에 집중하고 있다. 

주요 학술대회에서도 관련 연구가 활발히 발표되며, 자율주행 기술은 지속적으로 진화하고 있다. 이런 가운데 민경욱 한국전자통신연구원 실장이 작성한 『자율주행 인공지능 기술 동향』이라는 기고문을 담은 보고서가 정보통신기획평가원(IITP)에서 발간됐다. 본 블로그에서는 기고문 가운데 일부를 소개하고 보고서를 구할 수 있는 링크를 맨 아래에 공유한다.