라이너 측은 “모바일 앱에서도 이미지 생성 에이전트를 이용할 수 있도록 개발 중”이라고 설명했다.
원하윤 라이너 프로덕트 오너는 “포스터나 콘텐츠에 삽입할 이미지 등 기존에 사람이 직접했던 복잡한 이미지 작업을 라이너 이미지 생성 에이전트를 통해 30초 만에 해결할 수 있게 됐다”며 “앞으로도 이용자들의 업무 생산성을 높일 수 있는 방안을 다각도로 고민할 것”이라고 말했다.
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[기사] 라이너, 이미지 생성 AI 에이전트 출시
- 소프트웨어학과
- 2024-02-21
초개인화 인공지능(AI) 에이전트 스타트업 라이너가 AI 워크스페이스에 이용자 텍스트 요청을 시각화하는 새로운 ‘이미지 생성 에이전트’를 출시했다고 15일 밝혔다.
라이너의 이미지 생성 에이전트는 오픈AI 달리3모델 기반으로 개발됐다. 새롭게 선보이는 이미지 생성 에이전트는 텍스트를 이미지로 간편하게 구현해 주는 이미지 제너레이터와 섬세하고 생동감 있는 고해상도 이미지를 생성해 주는 이미지 제너레이터 프로 두 가지 버전으로 출시됐다.
라이너 이미지 생성 에이전트는 한국어부터 영어, 중국어, 일본어까지 네 가지 언어로 서비스를 제공하고 있다. 라이너 프로페셔널 모델 구독자라면 웹 브라우저를 통해 라이너 AI 워크스페이스에 접속해 이미지 생성 에이전트를 이용할 수 있다.
출처: https://zdnet.co.kr/view/?no=20240215173836 / 김성현 기자
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[기사] "갑자기 비가 오면 어디가지?" 구글 지도, 생성형 AI 도입
사용자들이 원하는 지역을 더욱 정확하게 찾을 수 있도록 구글 지도에 생성형 인공지능(AI)이 도입된다.
2024-02-21
2일(현지시간) 더버지 등 외신에 따르면 구글이 초거대 언어모델(LLM)을 구글지도에 도입한다고 공식 블로그를 통해 밝혔다.
구글 지도에 도입되는 생성형AI는 2억 5천만 개 이상의 장소에 대한 세부 정보와 3억 명이 넘는 기여자로 구성된 커뮤니티의 리뷰를 기반으로 학습됐다.
(이미지=구글)이를 통해 사용자의 요구 사항이 다양하거나, 광범위하고 잘 알려지지 않은 지역을 원하더라도 빠르게 원하는 지역을 제안하는 것을 목표로 한다.
'샌프란시스코의 빈티지 분위기가 나는 장소처럼 요구하는 내용의 조건이 복잡하게 추가될 경우 AI 모델은 사진, 평점, 리뷰와 함께 주변 업체 및 장소에 대한 데이터를 분석해 정확한 데이터를 제공한다.
의류와 음반 매장, 중고상점 등 장소의 특성에 따라 카테고리화되며 사진을 비롯해 해당 장소별 요약된 서명을 함께 확인할 수 있다.
검색한 데이터를 바탕으로 후속 질문도 이어갈 수 있다. 빈티지한 곳을 방문한 후 음식점을 찾는 다면 주변 오래된 식당 등 현재 분위기에 어울리는 장소를 추천받을 수 있다.
주변 상황이나 개인적인 목적 등으로 갑자기 계획을 변경하는 경우에도 활용할 수 있다. 야외활동 중 갑자기 비가 내릴 경우 이에 대한 내용을 검색하면 AI는 영화관람 등 실내 활동을 제안하며, 가족이 함께 활동한다면 어린이 박물관, 실내 놀이터 등으로 계획을 변경한다.
구글은 "이는 우리가 생성형 AI를 활용하여 지도를 획기적으로 발전시키는 여정에 있어 첫걸음에 불과하다"면서 "앞으로도 지속해 AI 기술에 대한 투자를 통해 사용자 경험을 개선하고 새로운 사업 기회를 창출해 나갈 것으로 기대된다"고 전했다.
생성형 AI를 적용한 구글 맵스는 이번 주 미국 지역을 대상으로 진행되며, 추후 순차적으로 지역을 확대한다는 방침이다. 다만 언제 다른 국가에 적용될지는 아직 공개되지 않았다.
구글은 생성형AI를 미국 지역에 먼저 도입한 이후 점차 서비스 지역을 넓혀 나갈 계획이다.
구글의 미리암 다니엘 구글지도 부사장은 “이 실험적 기능은 사람들이 지도를 통해 더 쉽게 장소를 찾고 세계를 탐색할 수 있는 완전히 새로운 방법을 제시할 것”이라고 강조했다.
출처: https://zdnet.co.kr/view/?no=20240204005746 / 남혁우 기자
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[기사] 곤충처럼 동작 인식하는 지능형 소자 개발
곤충의 시신경계를 모방한 지능형 동작 인식 소자가 개발됐다. 전력 소모량을 절반 가까이 줄여 휴대폰 사물 인식 장치로 활용 가능하다.
2024-02-21
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 멤리스터 소자를 이용해 곤충의 시각 지능을 모사하는 방법으로 지능형 동작 인식 소자를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다.
멤리스터(Memristor)는 메모리(Memory)와 저항(Resistor)을 합친 말이다. 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자이다.
KAIST가 개발한 동작인식 소자 기반 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 구성도(아래)와 곤충의 시신경계 동작인식 과정의 흐름을 나타낸 그림. (사진=KAIST)김경민 교수는 “기술 개발 수준은 언제든 양산에 들어갈 만큼 올라와 있다”며 ”다만, 상용화가 되려면 수요가 커야 하는데, 요즘 들어 느는 추세”라고 말했다.
최근 삼성 등은 휴대폰에 에지(edge)형 인공지능을 도입했다. 또 사물 인식이나 동작 인식 기능도 휴대폰에 탑재하고 있으나, 전력 소모량이 커 이를 줄이는 노력이 진행 중이다.
연구진은 곤충의 뇌에 신호를 전달하고 처리하는 시신경계 뉴런을 멤리스터 소자를 활용해 모방했다.
연구진은 이를 바탕으로 동작 인식 소자를 개발했다. 또 이를 검증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계, 적용했다. 그 결과 전력 소모량은 기존 대비 92.9% 감소했다. 사물의 움직임 예측 정확도는 15.0% 향상됐다.
김경민 교수는 ” 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’ 1월 29일 자 온라인판에 게재됐다.
한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
출처: https://zdnet.co.kr/view/?no=20240219093646 / 박희범 기자