smartupgrade 님의 블로그

1. 들어가며최근 세대를 막론하고 AI 서비스 이용이 폭발적으로 늘고 있습니다. 그러나 특히 **10대와 20대(Gen Z, 밀레니얼 초두반)**는 AI를 정보 검색부터 콘텐츠 창작, 번역, 코딩 보조까지 생활·학습·여가 전반에 걸쳐 가장 활발히 활용하고 있습니다.이 글에서는 2025년 최신 설문·조사 데이터를 바탕으로 10대·20대가 실제로 어떤 AI 플랫폼을, 얼마나, 그리고 왜 사용하는지 심층 분석해 보겠습니다. 2. AI 서비스 경험률과 연령별 이용 현황 과학기술정보통신부의 ‘2024 인터넷 이용실태조사’에 따르면, 생성형 AI(ChatGPT·Bard·Claude 등)를 “이용해 본 적 있다”는 응답 비율이 2023년 17.6%에서 2024년 33.3%로 1년 새 두 배 이상 증가했습니다. ..

1. AI 악용 공격의 진화딥페이크(Deepfake) 위협AI로 만든 가짜 음성·영상을 이용해 임원 사칭 보안 승인 요청금융·인사·정치 분야에서 손실·명예훼손 사고 다수 발생자동화된 피싱·스피어피싱AI가 대상자의 SNS·이메일을 분석해 맞춤형 사기 메일 대량 발송오픈율·클릭율이 기존 전통 방식보다 3~5배 높게 집계AI 웜·지능형 지속 위협(APT)공격자가 AI로 취약점을 자동 스캔·코드 생성, 자가 복제·자기 수정 기능을 갖춘 악성코드전통 시그니처 기반 방어 체계를 무력화 이처럼 공격자가 AI를 무기로 사용하면서 전통적 룰·시그니처 기반 보안은 한계에 부딪혔습니다. 따라서 보안 분야에도 AI 도입이 더 이상 선택이 아닌 필수 과제가 되었습니다. 2. AI 기반 위협 탐지 플랫폼 2.1 EDR/XDR..

1. “한경협 2025 AI 혁신 포럼”으로 본 실무 적용 전략한국경영자총협회와 국제경영원이 공동 주최한 ‘2025 AI 혁신 포럼’은 단순 기술 소개를 넘어 비즈니스 가치를 창출하는 AI 활용법을 주제로 삼았습니다. SK경영경제연구소, 마이크로소프트, 국내 딥러닝 전문가들이 모여 제조·물류·금융·유통 등 산업별 AI 적용 사례를 발표했고, 특히 다음 세 가지 전략이 큰 주목을 받았습니다. PoC 집중 전략: 대규모 투자 전, 작은 범위의 PoC(Proof of Concept)를 빠르게 실행해 비즈니스 성과를 검증할 것.전담 조직 구축: 데이터 과학자·엔지니어·현업 담당자가 함께 참여하는 크로스펑셔널 팀을 운영해 AI 프로젝트 전 주기를 관리할 것.거버넌스 및 리스크 관리: 데이터 품질·윤리·보안 이슈를..

1. 들어가며: 왜 AI 윤리가 중요한가 인공지능(AI)이 의료·금융·채용·법률 자문 등 민감한 분야로 빠르게 확산되면서, AI가 내린 결정의 공정성과 투명성에 대한 사회적 요구가 그 어느 때보다 높아졌습니다. AI 모델이 학습한 데이터의 편향성(bias)은 특정 인종·성별·연령·지역에 불리한 결과를 낳아, 법적 분쟁이나 브랜드 신뢰 붕괴를 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 AI 편향의 주요 원인을 짚어 보고, 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축하기 위한 기술적·조직적 방안을 심도 있게 살펴봅니다. 2. AI 편향성의 원인데이터偏向(데이터 편향)실제 세계의 불균형이 그대로 데이터에 반영되어, 특정 그룹이 과소·과대 대표될 수 있습니다.예) 구직자 이력 데이터에서 여성·소수인종 지원자가 적으면 AI 채용..

1. 서론: 생성형 AI와 저작권의 교차점 ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion 같은 제너레이티브 AI는 이제 누구나 클릭 몇 번으로 고품질 텍스트·이미지·음악·영상 콘텐츠를 만들 수 있게 해 줍니다. 그러나 그만큼 “AI가 만들어 준 결과물의 권리는 누구에게 있는가?”, “AI를 학습시키는 데 사용된 원저작물의 저작권은 어떻게 보호되어야 하는가?” 같은 법적·윤리적 고민도 커지고 있습니다. 이 글에서는 제너레이티브 AI와 연관된 핵심 저작권 이슈를 짚어 보고, 크리에이터가 실제 제작 현장에서 적용할 수 있는 실전 가이드를 제안합니다. 2. 학습 데이터의 저작권 쟁점 제너레이티브 AI 모델은 웹에 공개된 방대한 텍스트·이미지·음악·코드 데이터를 스크래핑(scraping)하거나 A..

1. “검색의 종말? ‘찾기’에서 ‘묻기’로” 지난 수십 년간 구글 중심의 키워드 검색이 인터넷 이용 방식을 지배해 왔습니다. 그러나 이제는 “내일 아침 출근길 교통 상황 알려 줘”처럼 자연어 대화를 통해 즉시 답을 얻고, 링크 클릭 없이도 검색 목적을 달성하는 시대가 열리고 있습니다. 이러한 변화와 함께 구글의 주가는 단숨에 하락했고, 시장에는 “검색 패러다임이 완전히 전환되고 있다”는 위기의식이 팽배해졌습니다. 무엇이 달라졌는가? 대화형 인터페이스: 키워드 나열이 아니라, 사용자의 의도를 파악해 요약된 답변 제공컨텍스트 유지: 후속 질문에도 이전 대화 맥락을 반영해 응답멀티모달 통합: 텍스트뿐 아니라, 이미지·차트·영상까지 즉시 생성·제공 비즈니스 시사점 웹 트래픽 재분배: 클릭을 유도하던 전통적인 ..

1. 엣지 AI란 무엇인가?엣지 AI는 AI 모델이 클라우드 서버가 아니라 카메라, 센서, 게이트웨이 같은 단말(엣지)에서 직접 추론을 수행하는 기술입니다. 기존에는 대량의 데이터를 클라우드로 전송한 뒤 해당 서버에서 연산을 진행했으나, 엣지 AI는 초저지연으로 즉각적인 응답을 제공하고민감한 영상·음성 등 데이터를 로컬에 보관하여 개인정보를 보호하며대역폭과 통신 비용을 크게 절감합니다. 5G와 6G, 사물인터넷(IoT), 자율주행차, 스마트 팩토리 등에서는 네트워크 지연 없이 실시간 AI 처리가 필수이므로, 엣지 AI는 차세대 스마트 시스템의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 2. 대표적인 엣지 AI 플랫폼과 하드웨어 첫째, NVIDIA Jetson 시리즈는 Jetson Nano·Xavier NX 등 ..

1. 구글 검색의 왕좌: 왜 흔들리는가? 지난 20년간 구글은 검색 시장의 절대 강자였습니다. 전 세계 데스크톱·모바일 검색의 90% 이상을 차지하며, 매년 수십억 달러의 광고 수익을 창출해 왔죠. 그러나 2025년 5월 현재, AI 기반 검색의 등장으로 이 ‘왕좌’가 위협받고 있습니다. 2. AI 검색 엔진의 부상: 주요 플레이어 2.1 ChatGPT & Bing AI OpenAI의 ChatGPT를 활용한 Bing AI는 대화형 검색의 선두 주자입니다. 사용자가 질문을 입력하면, 단순 링크 나열이 아니라 요약된 답변과 관련 링크를 함께 제공합니다. 작년 말부터 급격히 사용자 수가 늘며, 특히 기술 정보·코딩 솔루션 검색에서 두각을 나타냅니다. 2.2 Perplexity AI Perplexity AI..

AI 기술은 단순히 새로운 기능을 제공하는 단계를 넘어, 산업 구조와 정책 프레임워크, 연구 방법론, 보안 체계 전반을 흔들고 있습니다. 오늘은 네 가지 이슈—네이버의 AI 내비게이션, 국내 AI 경쟁력 논의, 오가노이드·AI 융합 모델, 시스코의 사이버보안 지수—를 통해 ‘AI 시대 생존 전략’을 살펴보겠습니다. 1. 네이버 지도의 ‘개인 맞춤형 예상 도착 시간’ 배경과 필요성 전통적인 내비게이션 서비스는 교통 흐름·도로 정체만을 반영해 도착 시간을 예측했습니다. 그러나 실제 운전자의 운전 습관, 차량 특성, 휴식 패턴 등 개인별 변수를 반영하지 못해 오차가 크게 발생하곤 했습니다. 네이버의 접근 방식 네이버는 자사 내비게이션에 탑재된 모든 주행 데이터를 AI 모델로 학습해, 사용자 프로파일링: 개..

현업 마케터와 크리에이터는 물론, 개인 블로거와 학생까지... AI 시대를 맞아 '콘텐츠 제작을 자동화하거나 혁신하고 싶다'는 열망은 커지고 있지만, 정작 어디서부터 시작해야 할지 막막하게 느껴지는 경우가 많습니다. 전문가용 AI 툴은 비싸지 않을까, 사용법이 너무 어렵지 않을까 하는 걱정도 앞서죠.하지만 걱정하지 마세요! 2025년 현재, 우리는 놀랍도록 강력하면서도 '무료'로 이용 가능한 수많은 AI 콘텐츠 생성 툴들을 만날 수 있습니다. 이러한 무료 툴들은 AI의 가능성을 탐색하고, 아이디어를 빠르게 구체화하며, 콘텐츠 제작 과정을 혁신하는 훌륭한 시작점이 되어 줍니다.이 글은 AI 콘텐츠 제작 입문자부터 새로운 툴을 찾는 분들까지 모두에게 도움이 될 수 있도록, 가장 유명하고 활용도 높은 '무료'..