사라의 정원

자율주행 기술은 센서, 인공지능, 실제 도로 시험 운행, 법규 및 인프라 구축 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 승용차뿐만 아니라 물류, 배달, 농업 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 넓혀가고 있습니다. 미래에는 더욱 안전하고 효율적인 자율주행 기술이 우리 삶을 변화시킬 것으로 기대됩니다.  1. 센서 기술의 발전과 인공지능의 융합 자율주행 기술의 발전은 센서 기술과 인공지능의 융합을 통해 더욱 가속화되고 있습니다. 특히, 라이다(LiDAR) 기술은 자율주행 차량의 핵심 센서로서, 빛을 이용해 주변 환경을 3차원으로 정밀하게 측정하여 차량의 '눈' 역할을 수행합니다. 최근에는 라이다의 해상도와 감지 거리가 크게 향상되어 더욱 정확한 환경 인식이 가능해졌습니다. 또한, 레이더(Radar) 기술..

왓슨은 IBM이 개발한 인공지능 시스템으로, 의료 분야에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가진 AI 의사입니다. 방대한 의료 데이터를 학습하여 환자 맞춤형 치료법을 제시하고, 의료 전문가의 의사 결정을 지원함으로써 의료 서비스의 질을 향상하는 것을 목표로 합니다.  1. 왓슨의 탄생과 초기 발전: 의료 AI의 개척자 왓슨은 IBM이 개발한 인공지능 시스템으로, 2011년 퀴즈쇼 '제퍼디!'에서 인간 챔피언들을 압도적인 점수 차이로 꺾으며 전 세계의 주목을 받았습니다. 왓슨의 놀라운 능력은 방대한 양의 정보를 빠르고 정확하게 처리하고, 복잡한 질문에 대한 최적의 답변을 찾아내는 데 있었습니다. IBM은 왓슨의 이러한 능력이 의료 분야에 혁신적인 변화를 가져올 수 있다고 판단하고, 왓슨을 의료 전문가로 훈련..

거대 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 정보의 정확성과 신뢰성을 높이는 핵심 기술인 RAG(검색 증강 생성)에 대한 심층적인 분석을 제공합니다. 본 분석은 RAG의 작동 원리, 기술적 구성 요소, 구축 및 활용 전략, 그리고 미래 발전 방향에 대한 포괄적인 이해를 목표로 합니다.  1. RAG의 개념과 작동 원리: LLM의 한계를 넘어 정보의 정확성을 높이다 RAG(검색 증강 생성)는 거대 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고 정보의 정확성과 신뢰성을 높이는 혁신적인 기술입니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하지만, 학습 데이터에 포함되지 않은 최신 정보나 특정 도메인에 특화된 지식을 제공하는 데는 어려움이 있습니다. RAG는 이러한 LLM의 한계를 해결하..