히가시노 게이고 신작, 베스트셀러 순위 진입···입소문 타고 역주행 소설 ‘수족관’ 1위
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작성자 작성자 : 행복이이 연락처 연락처 : E-mail E-mail : djnfgsdj344hg@naver.com 댓글 0건 조회 0회 작성일 26-07-31 15:27본문
‘역주행 베스트셀러’가 된 <수족관>이 교보문고 종합 베스트셀러 1위를 차지했다.
교보문고 7월 4주간 종합 베스트셀러를 보면 유래혁의 소설 <수족관>(포스터샵)이 1위를 기록했다. 2024년 1월 발간한 <수족관>은 소셜미디어를 통한 20대 독자들의 입소문을 타고 뒤늦게 베스트셀러에 등극했다. 특히 20대 여성 독자가 가장 많이 구매했다(22.6%).
최근 별세한 일본 작가 히가시노 게이고의 신작 <투명한 나선>(북다)은 4위였다. 히가시노 게이고는 교보문고 집계 ‘지난 10년간 국내에서 가장 많은 사랑을 받은 해외 소설가’이기도 하다. 오랜 작품 활동을 통해 형성된 독자층이 두터워, 이번 신작 역시 40~50대 독자층의 사랑을 받고 있다.
박상영의 신작 <지푸라기 왕관을 쓴 여자>(래빗홀)는 9위였다. 소설은 10권 내 5권으로 강세를 이어갔다.
인공지능(AI)이 존재하지 않는 정보를 만들어내는 이른바 ‘환각’ 현상을 줄일 수 있는 핵심 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 자율주행차와 로봇, 의료 AI 등 다양한 산업 분야에서 멀티모달 AI의 신뢰성을 높이는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 음성 등 여러 정보를 동시에 이해하는 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 센서의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 돕는 ‘DNA(Diverse Negative Attributes)’ 최적화 기법이다.
기존 AI는 열화상, 깊이 영상, 엑스레이 등 특수 센서 데이터를 일반 이미지처럼 해석하는 경우가 많았다. 예를 들어 열화상 영상에서 밝게 나타난 부분을 단순히 빛이 강한 영역으로 인식하는 식이다.
연구팀은 AI가 열과 거리 등 센서가 담고 있는 물리 정보를 이해하도록 새로운 학습 방식을 적용했다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습하도록 설계해 어둠이나 연기 속에서도 사물을 보다 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
또 다른 개발 기술은 시각과 청각 정보가 뒤섞이면서 발생하는 환각을 줄이는 ‘MAD(Modality-Adaptive Decoding)’ 기술이다.
기존 멀티모달 AI는 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 모습이 보이면 실제 소리 정보가 없더라도 “엔진 소리가 들린다”고 답하는 등 시각 정보를 바탕으로 존재하지 않는 청각 정보를 추론하는 문제가 있었다.
연구팀은 AI가 질문에 답하기 전 어떤 감각 정보가 중요한지를 먼저 판단하도록 했다. 영상을 기반으로 답해야 하는지, 소리를 기반으로 답해야 하는지를 스스로 구분한 뒤 해당 정보에 집중하도록 함으로써 감각 혼선과 환각을 효과적으로 줄였다.
특히 두 기술 모두 대규모 재학습 없이 적용할 수 있다는 점이 특징이다. DNA는 적은 데이터만으로 다양한 센서 이해 능력을 높일 수 있으며 MAD는 기존 AI 모델에 추가 적용하는 방식으로 구현할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.
연구팀은 이번 기술이 야간이나 안개 환경에서 보행자와 차량을 인식해야 하는 자율주행차, 화재 현장에서 생존자를 탐색하는 구조 로봇, 열화상 드론 등에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 공항 보안검색의 엑스레이 판독이나 CT·MRI·엑스레이 등 의료영상 분석 AI의 정확도와 신뢰성을 높이는 데도 기여할 것으로 기대하고 있다.
교보문고 7월 4주간 종합 베스트셀러를 보면 유래혁의 소설 <수족관>(포스터샵)이 1위를 기록했다. 2024년 1월 발간한 <수족관>은 소셜미디어를 통한 20대 독자들의 입소문을 타고 뒤늦게 베스트셀러에 등극했다. 특히 20대 여성 독자가 가장 많이 구매했다(22.6%).
최근 별세한 일본 작가 히가시노 게이고의 신작 <투명한 나선>(북다)은 4위였다. 히가시노 게이고는 교보문고 집계 ‘지난 10년간 국내에서 가장 많은 사랑을 받은 해외 소설가’이기도 하다. 오랜 작품 활동을 통해 형성된 독자층이 두터워, 이번 신작 역시 40~50대 독자층의 사랑을 받고 있다.
박상영의 신작 <지푸라기 왕관을 쓴 여자>(래빗홀)는 9위였다. 소설은 10권 내 5권으로 강세를 이어갔다.
인공지능(AI)이 존재하지 않는 정보를 만들어내는 이른바 ‘환각’ 현상을 줄일 수 있는 핵심 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 자율주행차와 로봇, 의료 AI 등 다양한 산업 분야에서 멀티모달 AI의 신뢰성을 높이는 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 텍스트와 이미지, 음성 등 여러 정보를 동시에 이해하는 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선과 환각 현상을 줄이는 두 가지 핵심 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 센서의 물리적 의미를 AI가 정확히 이해하도록 돕는 ‘DNA(Diverse Negative Attributes)’ 최적화 기법이다.
기존 AI는 열화상, 깊이 영상, 엑스레이 등 특수 센서 데이터를 일반 이미지처럼 해석하는 경우가 많았다. 예를 들어 열화상 영상에서 밝게 나타난 부분을 단순히 빛이 강한 영역으로 인식하는 식이다.
연구팀은 AI가 열과 거리 등 센서가 담고 있는 물리 정보를 이해하도록 새로운 학습 방식을 적용했다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습하도록 설계해 어둠이나 연기 속에서도 사물을 보다 정확하게 인식할 수 있도록 했다.
또 다른 개발 기술은 시각과 청각 정보가 뒤섞이면서 발생하는 환각을 줄이는 ‘MAD(Modality-Adaptive Decoding)’ 기술이다.
기존 멀티모달 AI는 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 모습이 보이면 실제 소리 정보가 없더라도 “엔진 소리가 들린다”고 답하는 등 시각 정보를 바탕으로 존재하지 않는 청각 정보를 추론하는 문제가 있었다.
연구팀은 AI가 질문에 답하기 전 어떤 감각 정보가 중요한지를 먼저 판단하도록 했다. 영상을 기반으로 답해야 하는지, 소리를 기반으로 답해야 하는지를 스스로 구분한 뒤 해당 정보에 집중하도록 함으로써 감각 혼선과 환각을 효과적으로 줄였다.
특히 두 기술 모두 대규모 재학습 없이 적용할 수 있다는 점이 특징이다. DNA는 적은 데이터만으로 다양한 센서 이해 능력을 높일 수 있으며 MAD는 기존 AI 모델에 추가 적용하는 방식으로 구현할 수 있어 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.
연구팀은 이번 기술이 야간이나 안개 환경에서 보행자와 차량을 인식해야 하는 자율주행차, 화재 현장에서 생존자를 탐색하는 구조 로봇, 열화상 드론 등에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 공항 보안검색의 엑스레이 판독이나 CT·MRI·엑스레이 등 의료영상 분석 AI의 정확도와 신뢰성을 높이는 데도 기여할 것으로 기대하고 있다.
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