AI 탐구노트

1.서론1.1.쓰러짐 감지(Fall Detection)쓰러짐 감지(fall detection)는 주로 노인이나 신체적 약자가 갑자기 쓰러졌을 때 이를 자동으로 인식하고 알림을 보내기 위한 기술입니다. 위험 상황에서 즉각적인 대응이 가능해져, 사람들의 안전을 확보하는 데 도움이 되죠. 실제로 낙상이나 건강 상의 이상으로 쓰러졌을 때 생명까지 위태로울 수 있고 도움의 손길을 줄 수 있는 골든타임도 그리 길지 않기 때문에 최대한 빨리 감지해서 알림을 주는 것이 중요합니다. 최근에는 헬스케어, 작업장 안전, 보행자 안전 등의 용도로 큰 관심을 받고 있는 주제이기도 합니다. 이번 글에서는 쓰러짐 감지 기술에 대한 간단한 소개와 카메라 영상 분석을 통해 이를 활용하는 사례를 하나 만들어 보겠습니다.  2.쓰러짐 감..

1.AI도입 양극화 현상 AI 도입에 대한 최근의 흥미로운 양극화 현상을 하나 언급하겠습니다. 많은 이들이 AI가 전 산업에 혁신을 일으키고 있다고 말하지만, 실제로는 AI의 도입 속도와 그 과정에서 느끼는 기대감이 기업의 규모에 따라 상당히 다르게 나타나고 있습니다. 글로벌 대기업들은 AI를 통해 경쟁력을 강화하고 생산성을 높이는 데 주력하고 있는 반면, 상당수의 중소기업은 여전히 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 이 과정에서 발생하는 도입 격차는 단순한 비용 문제를 넘어 여러 사회적, 경제적 요인들이 복합적으로 작용하는 양상을 보입니다. 우선 대기업들은 AI 기술을 활용하여 글로벌 경쟁에서 앞서기 위해 적극적으로 투자하고 있습니다. 데이터 분석, 자동화, 예측 모델링 등 다양한 AI 활용 사례들이..

1.서론1.2.기존 LLM의 문제점 ChatGPT와 같은 기존 대형 언어 모델(LLM) 추론은 텍스트 생성 등의 작업에서 모든 레이어를 거치면서 순차적 계산을 합니다. 당연히 처리 속도가 느리고 많은 메모리가 필요하게 되며 일반 컴퓨터에서는 효율적이지 않습니다. 특히 모바일 기기나 엣지 디바이스 등에서 실행하기에는 무리가 있죠. 기존의 속도를 높이기 위한 방법으로 다른 방식들도 초안 기본 모델과 검증 모델 두개를 사용해 예측하기 위해 복잡한 구현물과 많은 메모리 사용이 역시 문제였습니다.  1.2.LayerSkipLayerSkip은 Meta에서 공개한, 대형 언어 모델의 추론 속도를 높이기 위해 레이어를 건너뛰는 기법과 자가 추론 방식을 결합하여 연산 비용을 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있습니다. 그리..