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음성 합성 기술의 현재 – TTS(Text-to-Speech) 진화 과정 한때 로봇처럼 들리던 기계음이, 이제는 감정을 담고 이야기까지 건네는 수준으로 진화했다. TTS(Text-to-Speech) 기술, 즉 텍스트를 음성으로 변환하는 이 기술은 단순한 접근성 보조 수단을 넘어, 콘텐츠 산업, 내비게이션, 스마트폰 비서, 오디오북, 고객센터, 심지어 AI 휴먼의 목소리까지 담당하고 있다. 이 글에서는 TTS 기술의 역사와 발전 단계를 되짚으며, 내가 직접 다양한 서비스와 툴을 사용해보며 느꼈던 변화의 체감과, 왜 지금의 음성 합성이 ‘단순한 읽기’를 넘어 ‘소통’의 도구로 변모하고 있는지를 중심으로 정리한다. 목소리가 기술로 만들어지는 이 흐름은, 결국 사람과 AI 사이의 거리를 얼마나 좁힐 수 있는가에 대한 질문이기도 하다.1세대에서 3세대까지 – TTS 기술의 역사적 흐름.. 2025. 5. 24.
NPU란? GPU와 CPU의 차이는? – AI 하드웨어의 이해 AI 기술이 우리 일상 속으로 빠르게 침투하면서, 그 성능을 뒷받침하는 하드웨어에 대한 관심도 함께 커지고 있다. 특히 최근 등장하는 스마트폰, 태블릿, PC, 서버 등에는 CPU나 GPU뿐 아니라 ‘NPU’라는 이름의 새로운 프로세서가 자주 언급된다. 그런데 NPU가 정확히 무엇인지, GPU나 CPU와는 어떻게 다르고, 어떤 역할을 하는지에 대한 설명은 의외로 단편적인 경우가 많다. 이 글에서는 NPU의 정의와 등장 배경, 그리고 GPU 및 CPU와의 구조적 차이를 기술적으로 비교하면서, 내가 직접 경험한 다양한 디바이스 내 AI 작동 방식 속에서 NPU가 어떻게 쓰이고 있는지를 중심으로 설명하고자 한다. 단순한 성능 비교가 아닌, AI 시대에 왜 NPU가 필요한지를 이해하기 위한 실제적 시도다.NPU.. 2025. 5. 24.
디지털 휴먼(Digital Human)의 개념과 실제 활용 디지털 휴먼(Digital Human)은 더 이상 공상과학 영화 속 개념이 아니다. 실제 기업, 방송, 서비스 산업 곳곳에서 사람과 유사한 외형과 목소리, 행동을 지닌 가상 인간들이 활동하고 있으며, 이들은 단순한 캐릭터나 CG 모델을 넘어 ‘소통 가능한 존재’로 진화하고 있다. 이 글에서는 디지털 휴먼의 정의와 기술적 구조를 먼저 짚고, 실제 산업계에서 어떻게 활용되고 있는지를 정리해본다. 특히 내가 직접 체험하거나 관찰했던 국내외 사례들을 중심으로, 디지털 휴먼이 왜 단순한 유행이 아닌 ‘새로운 사용자 인터페이스’로 기능하게 되는지를 중심으로 이야기한다. 이건 기술의 진화가 아니라, 인간과 AI 사이의 새로운 관계 정의에 관한 이야기다.디지털 휴먼의 개념 – 단순한 CG가 아닌 ‘인간성의 시뮬레이션’.. 2025. 5. 24.
스테이블 디퓨전과 미드저니의 기술적 차이점은? AI 이미지 생성 기술이 대중화되면서, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 미드저니(Midjourney)는 가장 대표적인 두 플랫폼으로 자리 잡았다. 하지만 두 툴은 단순히 ‘이미지를 생성한다’는 공통점 외에도, 기술적 구조, 사용 철학, 그리고 생성 방식에서 확연한 차이를 보인다. 이 글에서는 내가 직접 두 툴을 사용하며 체감한 실질적 차이점을 중심으로, 기술적 기반, 커스터마이징 자유도, 아웃풋 품질과 제어 방식 등 다양한 요소를 비교한다. 단순한 툴 소개가 아니라, 내가 왜 어떤 프로젝트에 어떤 툴을 선택했는지, 그 이유까지도 함께 정리해본다.기술 기반의 차이 – 오픈 vs 폐쇄, 디퓨전 방식의 진화Stable Diffusion은 오픈소스 디퓨전 모델로, 라틴스페이스 기반의 Laten.. 2025. 5. 23.
Zero-shot / Few-shot Learning의 차이점과 활용 사례 AI 모델의 활용이 일상화되면서, 우리가 AI에게 무언가를 '학습시키는 방식'도 빠르게 진화하고 있다. 특히 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning은 최근의 대형 언어 모델들이 실시간으로 적응하고 반응하는 핵심 전략으로 떠오르고 있다. 두 방식 모두 기존의 전통적인 학습 방법과는 완전히 다른 철학을 기반으로 하고 있으며, 사용자의 입력만으로도 AI가 새로운 작업을 처리할 수 있게 만든다. 이 글에서는 Zero-shot과 Few-shot의 개념과 차이를 명확히 정리하고, 내가 직접 다양한 실험과 활용을 통해 느꼈던 실용성과 한계, 그리고 실제로 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택하는 게 효과적인지를 이야기해본다. 이건 단순한 용어 비교가 아니라, 우리가 AI를 '어떻게 가르칠 것인.. 2025. 5. 23.
Prompt Engineering vs Prompt Tuning – 프롬프트 기술의 진화 AI 언어모델과 상호작용할 때 가장 중요한 요소 중 하나가 ‘프롬프트(Prompt)’다. 하지만 이제 단순히 문장을 잘 짓는 것을 넘어서, 프롬프트 자체를 학습시키는 단계에 이르렀다. 바로 Prompt Engineering과 Prompt Tuning의 차이다. 전자는 사람이 문장을 설계하는 기술이라면, 후자는 AI가 ‘프롬프트 역할’을 학습하도록 만드는 구조적 접근이다. 이 글에서는 두 기술의 개념과 차이점, 실제 사용 사례, 그리고 내가 각 방식으로 실험하며 느낀 효율성과 방향성에 대해 구체적으로 비교해본다. 단순한 프롬프트 작성 팁이 아니라, 지금 AI 모델과 사람이 어떻게 ‘의도를 공유’하고 있는지를 탐색하는 글이다.Prompt Engineering – 인간의 언어로 설계하는 창의적 기술Prompt.. 2025. 5. 23.

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