[포토뉴스]물 부족 심각…‘생명수’ 다름없는 생수
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2일 경북 청도군 칠곡2리 경로당에서 시민들이 청도군이 제공한 생수를 받아가고 있다. 청도군은 폭염과 가뭄으로 물 공급이 사용량을 따라가지 못하자 이날부터 일부 지역에서 계획단수에 들어갔다.
<연합뉴스>
인공지능(AI)이 존재하지 않는 정보를 만들어내는 이른바 ‘환각’ 현상을 줄일 수 있는 핵심 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 자율주행차와 로봇, 의료 AI 등 다양한 산업 분야에서 멀티모달 AI의 신뢰성을 높이는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 음성 등 여러 정보를 동시에 이해하는 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 센서의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 돕는 ‘DNA(Diverse Negative Attributes)’ 최적화 기법이다.
기존 AI는 열화상, 깊이 영상, 엑스레이 등 특수 센서 데이터를 일반 이미지처럼 해석하는 경우가 많았다. 예를 들어 열화상 영상에서 밝게 나타난 부분을 단순히 빛이 강한 영역으로 인식하는 식이다.
연구팀은 AI가 열과 거리 등 센서가 담고 있는 물리 정보를 이해하도록 새로운 학습 방식을 적용했다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습하도록 설계해 어둠이나 연기 속에서도 사물을 보다 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
또 다른 개발 기술은 시각과 청각 정보가 뒤섞이면서 발생하는 환각을 줄이는 ‘MAD(Modality-Adaptive Decoding)’ 기술이다.
기존 멀티모달 AI는 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 모습이 보이면 실제 소리 정보가 없더라도 “엔진 소리가 들린다”고 답하는 등 시각 정보를 바탕으로 존재하지 않는 청각 정보를 추론하는 문제가 있었다.
연구팀은 AI가 질문에 답하기 전 어떤 감각 정보가 중요한지를 먼저 판단하도록 했다. 영상을 기반으로 답해야 하는지, 소리를 기반으로 답해야 하는지를 스스로 구분한 뒤 해당 정보에 집중하도록 함으로써 감각 혼선과 환각을 효과적으로 줄였다.
특히 두 기술 모두 대규모 재학습 없이 적용할 수 있다는 점이 특징이다. DNA는 적은 데이터만으로 다양한 센서 이해 능력을 높일 수 있으며 MAD는 기존 AI 모델에 추가 적용하는 방식으로 구현할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.
연구팀은 이번 기술이 야간이나 안개 환경에서 보행자와 차량을 인식해야 하는 자율주행차, 화재 현장에서 생존자를 탐색하는 구조 로봇, 열화상 드론 등에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 공항 보안검색의 엑스레이 판독이나 CT·MRI·엑스레이 등 의료영상 분석 AI의 정확도와 신뢰성을 높이는 데도 기여할 것으로 기대하고 있다.
대법관 정원을 현행 14명에서 26명으로 늘리는 법률이 시행됨에 따라 대법원은 상고심 심리 방식과 재판부 구성을 설계하기 위한 연구를 시작한 것으로 29일 확인됐다. 대법원이 대법관 26명 체제를 준비하는 작업에 착수한 것이다.
대법원 법원행정처는 지난 28일 ‘각국의 상고심 재판부 구성’을 주제로 한 연구 용역을 긴급 입찰공고했다. 용역 기간은 계약 체결일로부터 150일간이며 예산은 2500만원으로 책정됐다.
이번 연구 용역은 대법관 수를 현행 14명에서 26명으로 순차적으로 늘리는 내용의 법원조직법 개정안이 지난 3월 시행된 데 따른 것이다. 개정안 시행으로 대법원은 2년 뒤인 2028년 3월부터 한 해에 4명씩 대법관을 늘려 2030년까지 총 12명을 증원해야 한다.
행정처는 연구 용역을 통해 해외 상고심 재판부 사례를 토대로 대법관 증원에 따른 대법원 재판부 구성 방식을 검토할 계획이다. 비교 분석 대상이 되는 국가는 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본 등 주요국을 포함해 한국과 비슷한 규모의 대법관 수를 둔 국가 등이다.
현행 대법원 재판부는 전원합의체(전합)와 소부로 운영되는데 이를 어떻게 구성할지가 관건이다. 전합은 대법원장이 재판장을 맡고, 대법관 전원의 3분의 2 이상이 참여하는 합의체다.
소부에서 대법관 간에 의견이 맞지 않거나 사회적으로 중요한 사건들을 심리한다. 소부는 대법관 3명 이상으로 구성된 재판부로, 현재는 소부 3개에 대법관이 각 3~4명 배치돼 있다.
앞서 대법관 증원 논의 과정에서 단일 전합은 사회적 파급력이 큰 사건에 한정해 열고, 민형사 기준 등으로 나눠 지금 전합 규모로 대법관들이 참여하는 연합부 2개를 만들자는 방안 등이 나왔다. 소부는 현행 3개에서 6개로 늘어나는 안이 제시됐다.
이번 연구에서 행정처는 각국 상고심 법원의 재판부 구성 방식과 상고사건 배당 기준 등을 검토한다. 또 전합에서 상고사건을 심리하는 기준, 법원의 법관·재판보조 인력 구성 현황 등도 연구 대상에 포함됐다. 대법원 구성 변경에 따른 사건 심리의 구체적 방식도 논의한다. 대법원 사건 심리의 충실화를 위해 어떤 사건을 공개 변론할 것인지 기준을 마련하고, 공개 변론을 어느 정도로 확대할 것인지 등이다. 행정처 관계자는 용역의 취지를 “대법관 증원 등에 따른 상고심 심리 방식과 재판부 구성 방식을 모색하기 위한 기초자료로 각국의 상고심 재판부 구성 방식 등을 비교법적으로 검토하기 위한 것”이라고 설명했다.
<연합뉴스>
인공지능(AI)이 존재하지 않는 정보를 만들어내는 이른바 ‘환각’ 현상을 줄일 수 있는 핵심 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 자율주행차와 로봇, 의료 AI 등 다양한 산업 분야에서 멀티모달 AI의 신뢰성을 높이는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 음성 등 여러 정보를 동시에 이해하는 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 센서의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 돕는 ‘DNA(Diverse Negative Attributes)’ 최적화 기법이다.
기존 AI는 열화상, 깊이 영상, 엑스레이 등 특수 센서 데이터를 일반 이미지처럼 해석하는 경우가 많았다. 예를 들어 열화상 영상에서 밝게 나타난 부분을 단순히 빛이 강한 영역으로 인식하는 식이다.
연구팀은 AI가 열과 거리 등 센서가 담고 있는 물리 정보를 이해하도록 새로운 학습 방식을 적용했다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습하도록 설계해 어둠이나 연기 속에서도 사물을 보다 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
또 다른 개발 기술은 시각과 청각 정보가 뒤섞이면서 발생하는 환각을 줄이는 ‘MAD(Modality-Adaptive Decoding)’ 기술이다.
기존 멀티모달 AI는 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 모습이 보이면 실제 소리 정보가 없더라도 “엔진 소리가 들린다”고 답하는 등 시각 정보를 바탕으로 존재하지 않는 청각 정보를 추론하는 문제가 있었다.
연구팀은 AI가 질문에 답하기 전 어떤 감각 정보가 중요한지를 먼저 판단하도록 했다. 영상을 기반으로 답해야 하는지, 소리를 기반으로 답해야 하는지를 스스로 구분한 뒤 해당 정보에 집중하도록 함으로써 감각 혼선과 환각을 효과적으로 줄였다.
특히 두 기술 모두 대규모 재학습 없이 적용할 수 있다는 점이 특징이다. DNA는 적은 데이터만으로 다양한 센서 이해 능력을 높일 수 있으며 MAD는 기존 AI 모델에 추가 적용하는 방식으로 구현할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.
연구팀은 이번 기술이 야간이나 안개 환경에서 보행자와 차량을 인식해야 하는 자율주행차, 화재 현장에서 생존자를 탐색하는 구조 로봇, 열화상 드론 등에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 공항 보안검색의 엑스레이 판독이나 CT·MRI·엑스레이 등 의료영상 분석 AI의 정확도와 신뢰성을 높이는 데도 기여할 것으로 기대하고 있다.
대법관 정원을 현행 14명에서 26명으로 늘리는 법률이 시행됨에 따라 대법원은 상고심 심리 방식과 재판부 구성을 설계하기 위한 연구를 시작한 것으로 29일 확인됐다. 대법원이 대법관 26명 체제를 준비하는 작업에 착수한 것이다.
대법원 법원행정처는 지난 28일 ‘각국의 상고심 재판부 구성’을 주제로 한 연구 용역을 긴급 입찰공고했다. 용역 기간은 계약 체결일로부터 150일간이며 예산은 2500만원으로 책정됐다.
이번 연구 용역은 대법관 수를 현행 14명에서 26명으로 순차적으로 늘리는 내용의 법원조직법 개정안이 지난 3월 시행된 데 따른 것이다. 개정안 시행으로 대법원은 2년 뒤인 2028년 3월부터 한 해에 4명씩 대법관을 늘려 2030년까지 총 12명을 증원해야 한다.
행정처는 연구 용역을 통해 해외 상고심 재판부 사례를 토대로 대법관 증원에 따른 대법원 재판부 구성 방식을 검토할 계획이다. 비교 분석 대상이 되는 국가는 미국, 영국, 독일, 프랑스, 일본 등 주요국을 포함해 한국과 비슷한 규모의 대법관 수를 둔 국가 등이다.
현행 대법원 재판부는 전원합의체(전합)와 소부로 운영되는데 이를 어떻게 구성할지가 관건이다. 전합은 대법원장이 재판장을 맡고, 대법관 전원의 3분의 2 이상이 참여하는 합의체다.
소부에서 대법관 간에 의견이 맞지 않거나 사회적으로 중요한 사건들을 심리한다. 소부는 대법관 3명 이상으로 구성된 재판부로, 현재는 소부 3개에 대법관이 각 3~4명 배치돼 있다.
앞서 대법관 증원 논의 과정에서 단일 전합은 사회적 파급력이 큰 사건에 한정해 열고, 민형사 기준 등으로 나눠 지금 전합 규모로 대법관들이 참여하는 연합부 2개를 만들자는 방안 등이 나왔다. 소부는 현행 3개에서 6개로 늘어나는 안이 제시됐다.
이번 연구에서 행정처는 각국 상고심 법원의 재판부 구성 방식과 상고사건 배당 기준 등을 검토한다. 또 전합에서 상고사건을 심리하는 기준, 법원의 법관·재판보조 인력 구성 현황 등도 연구 대상에 포함됐다. 대법원 구성 변경에 따른 사건 심리의 구체적 방식도 논의한다. 대법원 사건 심리의 충실화를 위해 어떤 사건을 공개 변론할 것인지 기준을 마련하고, 공개 변론을 어느 정도로 확대할 것인지 등이다. 행정처 관계자는 용역의 취지를 “대법관 증원 등에 따른 상고심 심리 방식과 재판부 구성 방식을 모색하기 위한 기초자료로 각국의 상고심 재판부 구성 방식 등을 비교법적으로 검토하기 위한 것”이라고 설명했다.
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