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시스템62

AI를 만드는 사람들이 두려워하기 시작했다 AI를 만드는 사람들이 두려워하기 시작했다AI 안전성, 기술 경쟁 그리고 우리가 준비해야 할 것최근 전자신문은 파이낸셜타임스(FT) 보도를 인용해, 영국 AI Security Institute(AISI)와 OpenAI·Anthropic·Google DeepMind 등 최첨단 AI 연구 현장에서 일부 연구자들이 강한 심리적 부담과 소진을 호소하고 있다고 전했습니다.이 기사는 단순히 “AI 개발자가 힘들다”는 직장문화 이야기가 아닙니다. 오히려 인류가 새로운 기술을 얼마나 빠르게 만들 수 있는가와, 그 기술을 얼마나 안전하게 통제할 수 있는가 사이의 간격이 커지고 있다는 신호로 볼 필요가 있습니다.1. 왜 AI 안전 연구자들이 지치고 있는가기사에서 언급된 첫 번째 원인은 속도입니다. 아직 공개되지 않은 차세.. 2026. 9. 27.
ZED 2i 스테레오 카메라의 깊이 정확도 분석 실제 실내 환경에서 확인한 성능과 산업용 활용 가이드 ZED 2i 스테레오 카메라의 깊이 정확도 분석실제 실내 환경에서 확인한 성능과 산업용 활용 가이드이 글의 핵심카메라 제조사가 제시하는 사양과 실제 현장에서 얻는 성능은 항상 같지 않습니다. 특히 스테레오 Depth Camera는 거리, 해상도, 조명, 표면의 텍스처, 반사 특성, 카메라 보정 상태에 따라 깊이 오차가 달라집니다. 이 글에서는 2024년 Robotics and Autonomous Systems에 발표된 “Depth accuracy analysis of the ZED 2i Stereo Camera in an indoor Environment” 논문을 바탕으로, ZED 2i의 실제 깊이 정확도를 어떻게 검증했고 그 결과를 산업용 머신비전과 로봇 시스템에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴봅니다.1.. 2026. 9. 21.
ORB-SLAM3: 카메라와 IMU로 로봇이 스스로 위치를 찾고 지도를 만드는 방법 ORB-SLAM3: 카메라와 IMU로 로봇이 스스로 위치를 찾고 지도를 만드는 방법로봇이나 자율이동장비가 실제 공간에서 안정적으로 움직이려면 가장 먼저 해결해야 할 문제가 있습니다. 바로 “나는 지금 어디에 있고, 주변 공간은 어떻게 생겼는가?”라는 질문입니다. SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 이 두 문제, 즉 자기 위치 추정(Localization)과 지도 작성(Mapping)을 동시에 수행하는 기술입니다.이번 글에서는 IEEE Transactions on Robotics에 발표된 ORB-SLAM3 논문을 바탕으로, Visual SLAM과 Visual-Inertial SLAM이 어떻게 동작하는지, ORB-SLAM3가 기존 ORB-SLAM2에서 무엇을 확장.. 2026. 9. 18.
동적 실시간 듀얼 헤드 디스펜싱: 생산성을 거의 두 배로 끌어올리는 정밀 토출 기술 동적 실시간 듀얼 헤드 디스펜싱: 생산성을 거의 두 배로 끌어올리는 정밀 토출 기술전자 조립 공정에서 생산성을 높이기 위해 헤드를 두 개 쓰는 것은 오래된 아이디어입니다. 하지만 실제 현장에서는 PCB나 부품이 트레이 안에서 미세하게 틀어져 있기 때문에 단순히 두 개의 밸브를 나란히 움직이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이번 글에서는 논문 “Improved Throughput with Dynamic ‘Real-Time’ Dual Head Dispensing in Electronics Assembly”를 바탕으로, 두 번째 헤드에 독립적인 미니 XY 보정축을 부여해 정렬 오차를 실시간으로 보정하면서 동시 토출하는 DDH(Dynamic Dual Head) 방식의 원리와 의미를 자세히 살펴봅니다.1. 왜 기.. 2026. 9. 18.
스테레오 Depth Camera로 고령자의 행동을 실시간 인식하는 방법 스테레오 Depth Camera로 고령자의 행동을 실시간 인식하는 방법— RGB 영상을 저장하지 않고도 사람의 위치·자세·행동을 인식하는 깊이 기반 비전 시스템고령화가 진행될수록 독거노인, 요양시설, 병원, 실버타운 등에서 사람의 행동을 지속적으로 관찰하고 위험 상황을 빠르게 파악하는 기술의 중요성이 커집니다. 그러나 일반 RGB 카메라는 사람의 얼굴과 생활 모습이 그대로 촬영되기 때문에 사생활 침해 문제가 항상 따라옵니다. 웨어러블 센서는 이런 문제를 피할 수 있지만 사용자가 항상 착용해야 하고, 센서를 벗어두거나 충전하지 않으면 시스템이 무력화됩니다.이번 글에서 살펴볼 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스테레오 Depth Camera가 만들어내는 깊이 영상만을 사용해 고령자의 행동을 인식하는 방법을.. 2026. 9. 17.
AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장 AI와 HPC가 암호해독을 만났을 때 — 디지털 포렌식의 새로운 연구 현장암호 기술은 개인정보와 시스템을 보호하는 핵심 수단이지만, 랜섬웨어나 범죄 증거 은닉에 사용될 경우 수사와 복구를 어렵게 만들 수 있습니다. 이때 AI와 HPC를 결합한 고속 암호해독 연구가 중요한 역할을 하게 됩니다.왜 HPC가 필요한가AES 같은 고비도 암호와 Scrypt·Argon2 같은 Memory-hard 구조는 무차별 대입 공격의 비용을 크게 높이도록 설계되어 있습니다. 단일 CPU나 GPU로는 현실적인 시간 안에 탐색이 어렵기 때문에 다중 GPU 병렬 처리와 효율적인 작업 분할이 필요합니다.암호 구조를 먼저 이해해야 한다무조건 많은 패스워드를 대입하는 것보다 파일이나 지갑이 실제로 어떤 키 생성 과정과 검증 구조를 사용.. 2026. 9. 16.

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