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AI 음성비서의 진화 – Siri에서 ChatGPT Voice까지 불과 10년 전만 해도, “시리야, 오늘 날씨 어때?”라고 묻는 것만으로도 기술의 경이로움을 느꼈다. 하지만 이제 우리는 훨씬 더 복잡한 요구를 자연어로 던지고, 그에 대한 문맥적, 감정적, 그리고 목적지향적인 응답을 받는다. 이 흐름의 중심에 있는 것이 바로 AI 음성비서의 진화다. Siri와 Google Assistant, Bixby 같은 1세대 음성비서부터, ChatGPT Voice와 같은 최신 대화형 AI까지. 기술의 발전은 단순한 명령 수행에서 벗어나, ‘대화’를 하고 ‘생각’을 읽는 수준으로 도달하고 있다. 이 글에서는 음성비서 기술이 어떻게 진화해왔고, 어떤 기술적 전환점이 있었는지, 그리고 내가 직접 다양한 서비스를 사용하며 체감한 차이점을 중심으로 AI 음성비서의 미래를 조망해본다.1세대.. 2025. 5. 26.
MLOps란 무엇인가? – 머신러닝 운영관리 실무 프레임워크 머신러닝 모델을 개발하는 건 어렵지만, 그 모델을 실제 서비스에 올리고 안정적으로 운영하는 건 훨씬 더 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 MLOps(Machine Learning Operations)다. MLOps는 머신러닝 개발과 운영을 통합 관리하는 일종의 프레임워크이자 철학이다. 처음엔 DevOps의 확장판 정도로 여겨졌지만, 내가 실제로 프로젝트에서 접해보니, 이건 단순히 배포 자동화 수준이 아니라, 모델의 생애주기를 관리하는 체계적 실무 도구라는 걸 깨달았다. 이 글에서는 MLOps의 기본 개념, 핵심 구성 요소, 실제 업무에서의 적용 사례를 중심으로, 내가 느낀 실전 현장의 복잡성과 그 속에서 MLOps가 왜 중요한지를 구체적으로 풀어본다.MLOps의 개념과 필요성 – 모델.. 2025. 5. 26.
디지털 트윈(Digital Twin)이란? – 현실의 디지털 복제 디지털 트윈(Digital Twin)은 단지 3D 모델링이나 데이터 시각화 수준의 기술이 아니다. 현실 세계에 존재하는 사물, 시스템, 공간, 인간을 디지털 공간에 ‘거의 동일하게’ 복제하고, 이를 기반으로 시뮬레이션, 예측, 최적화까지 수행하는 기술이다. 나는 이 개념을 처음 접했을 때, 단순한 복제 기술이 아니라 ‘현실을 실시간으로 이해하고 개선하는 인터페이스’라는 점에 더 놀랐다. 제조, 도시 관리, 헬스케어, 에너지 산업 등 다양한 분야에서 디지털 트윈은 단지 보조 수단이 아니라 핵심 관리 기술로 자리잡고 있다. 이 글에서는 디지털 트윈의 정의, 작동 원리, 실제 적용 사례, 그리고 내가 직접 경험하며 느꼈던 가능성과 한계를 중심으로 풀어본다. 단순 기술 설명이 아니라, ‘현실과 가상의 연결’이라.. 2025. 5. 26.
Self-Consistency Decoding이란? – 더 나은 AI 답변을 위한 기술 생성형 AI를 쓰다 보면 ‘같은 질문인데 매번 다른 답변이 나온다’는 경험을 하게 된다. 이건 단순히 랜덤성 때문만은 아니다. 언어모델은 확률적 구조를 기반으로 작동하기 때문에, 답변마다 편차가 생기는 건 어찌 보면 자연스러운 일이다. 하지만 중요한 건, 그 중에서 어떤 답변이 가장 ‘논리적으로 일관된지’, 즉 스스로 논리적 정합성을 유지할 수 있는지를 판단하는 구조다. 바로 이 지점을 해결해주는 기법이 Self-Consistency Decoding이다. 나는 이 개념을 처음 접했을 때, 단순히 결과가 아닌 ‘과정’을 평균화하는 방식이라는 점에서 무척 흥미로웠다. 이 글에서는 Self-Consistency가 어떻게 작동하고, 어떤 방식으로 LLM의 응답 품질을 개선하는지, 그리고 내가 실제 적용해보며 느.. 2025. 5. 25.
리액트(ReAct) 프레임워크 – LLM이 추론하고 행동하는 방식 생성형 AI가 사람처럼 생각하고 움직이기 위해선 단순한 텍스트 생성 그 이상이 필요하다. 질문에 답하는 것만으로는 부족하고, '무엇을 해야 할지', '어떻게 해결할지'를 스스로 판단하고 행동하는 능력이 핵심이다. 바로 이 지점을 해결해주는 것이 ReAct 프레임워크다. ReAct는 Reasoning + Acting, 즉 추론하고 행동하는 구조로 LLM을 확장시키는 방식이다. 나는 처음 이 구조를 접했을 때, 단순히 문장을 뱉는 모델이 아니라, 일종의 사고 과정을 거쳐 판단하는 ‘디지털 사고 체계’가 가능하다는 사실에 큰 충격을 받았다. 이 글에서는 ReAct의 기본 원리, 내부 작동 방식, 실제 프로젝트 적용에서의 효용성에 대해 체계적으로 설명하고자 한다. 단순 기술 개념이 아니라, ‘AI가 어떤 방식으.. 2025. 5. 25.
LangChain이란 무엇인가? – AI 앱을 빠르게 만드는 프레임워크 생성형 AI가 일상에 들어오면서 개발자들 사이에 가장 많이 회자되는 이름 중 하나가 바로 LangChain이다. GPT나 Claude 같은 언어모델을 단독으로 쓰기엔 기능적 한계가 분명하고, 여러 API나 툴을 연결해야 할 때 코드가 복잡해진다는 문제를 LangChain은 프레임워크 차원에서 해결해준다. 이 글에서는 LangChain이 정확히 어떤 프레임워크인지, 내부 구조는 어떻게 생겼으며, 내가 직접 써보며 체감한 장점과 단점은 무엇이었는지를 중심으로 정리한다. 단순한 툴 소개가 아니라, 실제 생성형 AI를 기반으로 한 애플리케이션을 만들 때 왜 LangChain이 유용한지를, 실무적인 관점에서 풀어낸다.LangChain의 개념과 구조 – 왜 생겼고, 어떻게 작동하는가LangChain은 ‘언어모델을 .. 2025. 5. 25.

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