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의료영상 읽고 전문의 수준 보고서 작성…'의학적 서사력' 갖춘 AI 등장
동아사이언스
l
2025.03.28
언어 정보를 동시에 이해할 수 있는 비전언어모델(VLM)을 도입해 영상의 특정 부위가
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보고서 데이터에 담긴 문장 중 어떤 부분과 연관되는지 학습할 수 있게 했다. VLM은 영상 데이터를 이미지가 아닌 벡터 수치로 표현해 텍스트와 함께 이해하는 방식이다. 보고서에 쓰일 유창하고 ... ...
원자력 특화 AI 에이전트 개발 착수…"연구 효율성 높일 것"
동아사이언스
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2025.03.27
26일 한국원자력연구원과 국내 인공지능 스타트업 젠티가 거대언어모델(LLM) 기술 활용에 관한 업무협약을 체결했다. 원자력연 제공 한국원자력연구원이 원자력 연구 효율성을 높이기 위한 도구인 인공지능(AI) 에이전트 개발에 착수한다. 기초적인 문서 작업에서 원자력 연구자들이 겪는 어려움을 ... ...
"한국이 주도하는 우주망원경 개발 추진"
동아사이언스
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2025.02.28
분야 AI 활용에 대한 기대가 커지고 있다. 박 원장은 "거대 망원경의 스케줄 조정부터
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양의 데이터 처리 등 AI 역할이 앞으로 확대될 것"이라며 "연구원 내에도 AI 컴퓨팅 관련 부서 개설을 추진하고 있다"고 밝혔다. 그는 천문연이 우주청에 편입된 상황을 '기회'라고 표현했다. NST에서 25개 ... ...
[과기원NOW] GIST, 정확도 23% 높인 AI 법률 서비스 개발 外
동아사이언스
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2025.02.27
시스템인 'Legal Query RAG(LQ-RAG)'를 개발했다. LQ-RAG 모델은 광범위한 법률 텍스트를 활용해
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판례와 법령 자료를 학습함으로써 전문 법률 용어와 문서 구조를 심층적으로 이해할 수 있도록 했다. ■ 포스텍은 정윤영 전자전기공학과 교수, 송용훈 전자전기공학과 박사과정생, 윤인열 삼성전자 ... ...
단백질 '4차 구조' 최대 1만배 빠르게 식별·비교 도구 나왔다
동아사이언스
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2025.02.06
비교해야 한다. 하지만 단백질 복합체 구조 데이터 규모가 급격히 증가하며 기존 도구는
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복합체 데이터를 효율적으로 분석·비교하는 데 한계를 보이고 있다. 연구팀은 중첩되는 부분을 효율적으로 식별하는 알고리즘 등을 적용해 단백질 복합체 구조의 비교 속도를 높인 도구인 폴드시크 ... ...
텔레픽스, 블루카본 관측 위성 '블루본' 발사 성공
동아사이언스
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2025.02.05
그래픽처리장치(GPU) 기반 엣지 컴퓨팅 솔루션이다. 블루본이 테트라플렉스를 기반으로
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정보를 처리할 수 있을 것으로 보인다. 테트라플렉스에 들어간 GPU는 블루본 규모 10배에 달하는 미국 글로벌 우주 기업의 200kg급 최신형 위성에 탑재된 것과 동일한 제품이다. 텔레픽스는 가까운 ... ...
딥시크, 챗GPT보다 소아과 진단 능력 떨어져
동아사이언스
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2025.01.31
챗GPT-o1이 사용하는 CoT 기법은 정답이 아닌 추론 과정을 학습하는 방식이다. 양질의
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정답 데이터 없이도 성능을 높이기 위한 훈련이 가능하다. 도출한 정답의 정확도를 확인하는 작업도 딥러닝 기법보다 사람의 손길이 덜 필요하다. 학습에 필요한 데이터와 GPU를 확보하는 데 필요한 비용과 ... ...
"진짜 확실해?"…AI 신뢰도 낮추는 'AI 환각'을 잡아라
동아사이언스
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2025.01.28
일상화됐지만 AI 환각으로 답변의 신뢰성에 대한 우려가 지속적으로 제기된다. LLM은
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양의 텍스트를 학습하고 이를 기반으로 답변을 생성하는 AI 모델이다. LLM 등장 초기였던 2023년에는 '세종대왕의 맥북프로 던짐 사건' 같은 말도 안 되는 내용이 조선왕조실록에 기록됐다고 답변하는 등 AI ... ...
[박진영의 사회심리학] 차별적 판단과 편견을 줄이려면
2025.01.18
그런 사람들을 '지혜로운 사람'이라고 부른다. 어쩌면 다양한 경험들을 통해 축적된
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판단 지침이 곧 지혜로움의 정체인지도 모르겠다. 여기에 더해 충분한 합리적 지침이 없는 상황에서는 아예 섣부른 판단을 내리지 않는 것 또한 중요하다. 물론 완벽하게 이를 해낼 수 있는 사람은 없겠지만 ... ...
[사이언스영상] 자연스러운 로봇 표정 만들어낸 '파형'
SEIZE
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2025.01.17
표정을 바꿀 때는 그 사이에 생기는 부자연스러운 움직임을 제어해야 했다. 이때
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표정 데이터를 미리 준비해야 한다. 오사카대 연구팀은 이 문제를 '파형 움직임'으로 해결하려 했다. 숨쉬기, 눈 깜빡이기, 하품하기 같은 동작이 파형으로 표현되며 끊김 없이 실시간으로 표정을 만들게 된 ... ...
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