소셜미디어(SNS)에서 수만 명의 팔로워를 거느린 유명 패션 모델이 인공지능(AI) 가상 인물로 밝혀져 화제다. 4일(현지시간) 베트남 VN익스프레스에 따르면 5만 명의 팔로워를 보유한 패션 모델 즈엉 투이 린은 동양적인 이목구비와 하얀 피부, 우아함을 갖춰 인기를 끌어왔다. 하지만 그는 하노이에 거주하는 개발자 꽝동(23)씨가 만든 AI 가상 캐릭터였다. 과거 의류 판매점을 운영하던 꽝동 씨는 높은 모델 섭외 비용과 예측하기 어려운 마케팅 효과로 어려움을 겪다가 AI 모델을 도입하게 된 것. 결과는 기대 이상이었다. 그는 "AI 모델을 도입한 첫 달에만 3억동(약 1600만원) 이상의 매출을 올렸다. 콘텐츠 제작 시간이 5~10분으로 줄어 하루에 15~20개의 영상을 올릴 수 있게 됐다"고 밝혔다.호찌민에서 아동복 체인점을 운영하는 민짱(34)씨 역시 AI 모델 도입으로 이미지 제작 비용을 약 40% 절감했다. 그는 "실제 아동 모델 촬영은 일정 변경이 잦고 아이들이 보채는 등 어려움이 많았지만, 이제는 원단과 스타일 사진만 보내면 하루 만에 원하는 콘셉트의 사진을 받을 수 있다"고 말했다.AI 모델을 활용한 수익 창출은 패션 업계에만 국한되지 않는다. 호찌민에 거주하는 마케팅 전문가인 응우옌 타인 남(31)씨는 AI 캐릭터를 제품 리뷰 제작자로 활용하고 있다.그는 "단순히 예쁜 얼굴이 아니라 미세한 표정 변화와 입모양 등 '영혼을 불어넣는 작업'이 중요하다. 광고 영상 한 건당 100만~500만동(약 5만~27만원)의 수익을 올리고 있다"고 설명했다.AI 가상 모델 영상 한 편의 제작 비용은 약 10만동(약 5600원) 수준으로 전해진다. 이러한 흐름
전자상거래·물류처럼 관계 데이터가 복잡한 서비스에서 그래프 신경망(GNN)은 핵심 분석 기술로 꼽힌다. 하지만 추론 전 전처리 단계 과정에서 지연율이 커지면서 실제 서비스 적용에는 걸림돌이 돼 왔다. ‘오토GNN’…하드웨어 새로 설계해 데이터 처리 지연율 잡았다국내 연구진이 특정 조건에서 엔비디아보다 빠른 처리 속도와 높은 에너지 효율을 보이는 필드프로그래머블게이트어레이(FPGA) 기반 가속기 개발에 성공했다. KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀과 교원 창업기업인 파네시아가 GNN 추론 속도를 크게 높일 수 있는 FPGA 기반 가속기 ‘오토GNN’을 개발했다고 5일 발표했다.연구팀에 따르면 오토GNN은 서버급 인텔 CPU 대비 최대 9배, 엔비디아의 고성능 GPU인 RTX3090 대비 2.1배의 속도 향상을 달성했으며 에너지 소비를 3.3배 절감했다. FPGA는 상황에 따라 반도체 코어 구성을 원하는 대로 프로그래밍할 수 있는 로직 반도체(시스템 반도체)다.그래프는 대상 간 연결 관계를 나타내는 개념이다. 개체를 나타내는 각 점(노드)들을 선으로 연결한 집합체로, 사람 간 관계나 분자 구조처럼 복잡한 현실 정보를 담는다. 그간 대부분의 머신러닝(ML) 알고리즘은 객체들 사이 관계가 규칙적이고 균일한 형태를 다루는 데 강점이 있었다. 이를 보완하기 위해 등장한 GNN은 노드와 간선의 속성을 학습해 그래프 전체를 예측했고, 추천 시스템과 소셜 네트워크 분석 등에서 높은 정확도를 보이면서 산학계에서 각광받았다.연구팀에 따르면 GNN은 실제 시스템에 적용하기에 여전히 부족하다. 주된 이유는 높은 지연율로 인한 낮은 성능이다. 연구팀은 대규모 그래프 데이터셋을 검
“경력단절 여성 과학자 16만8000명을 활용 못하는 건 국가적 손실입니다.”이달 11일은 세계 여성과학기술인의 날이다. 과학 분야 성별 불평등을 해소하고, 과학계 진출을 위한 동등한 참여 기회를 부여하기 위해 2015년 유엔(UN)이 지정했다. 국내 여성 과학기술인 종합 지원 기관인 한국여성과학기술인육성재단(WISET)을 이끄는 문애리 이사장(사진)은 5일 여성 과학기술인의 경력 복귀가 국내 과학기술 인재 부족 문제의 해법이 될 수 있다고 강조했다.WISET이 지난해 발간한 ‘남녀 과학기술인력 현황’에 따르면 출산과 육아 등을 이유로 현장을 떠난 여성 과학기술인은 약 16만8108명이다. 이들 다수는 다시 연구와 산업 현장으로 돌아가길 원하지만 복귀 문턱은 여전히 높다.문 이사장은 “여성 과학기술인의 경력 단절은 개인의 선택 문제가 아니다”라며 “이미 양성한 인재를 활용하지 못하는 구조의 문제이자 국가 경쟁력의 손실”이라고 말했다. 이런 문제의식은 문 이사장의 개인적 경험에서 출발했다. 서울대 약대를 과수석으로 졸업하고 미국 유학까지 마친 그는 1989년 귀국 후 교수 임용 과정에서 연거푸 탈락했다. 같은 시기 귀국한 남성 동료들이 여러 대학에서 러브콜을 받던 것과 대조적이다.한국 사회의 여성 지위는 국제 비교에서도 여전히 낮다. 영국 이코노미스트가 매년 발표하는 ‘유리천장 지수’에서 한국은 경제협력개발기구(OECD) 29개국 중 28위를 기록했다. 과학기술계에선 상황이 더 심각하다. 국내 여성 과학기술인 비율은 22.2%로 OECD 평균(35.6%)에 한참 못미친다. 문 이사장은 “특히 30~40대에 경력 단절이 집중되는 ‘M자형 곡선’이 뚜렷하다&rdquo