디지털 전환과 앰비언트

11월 30일 이후 지금까지 동일한 주제와 살짝 다른 내용으로 4번째 강의를 하고 왔습니다. 오늘은 판교에 있는 20여명 되는 중소기업에서 강의를 했는데요, 이 곳은 작은 규모임에도 불구하고 1년에 2번씩 꼬박꼬박 부르셔서 최근 기술 동향 및 시장 동향에 대해 강연을 요청해 주십니다. ​ 오늘은 매터 표준 1.2 및 CSA에 대한 최근 업데이트 내용과 자동화 루틴 및 음성 제어와 같은 스마트홈 제어 방식의 고도화에 대해 소개하고 왔습니다. 내년 초에 CES 2024 다녀온 후에도 특정한 주제로 한 번 더 세미나를 해 달라고 요청하시네요. ​ 중견 및 대기업들도 엄한데 돈 쓰지 마시고, 여러 분야의 전문가들 불러서 세미나를 해보시면 좋을 것 같다는 생각이 드는 하루였습니다 ^^

연말이라 트렌드 강연이 많을 줄 알았는데, 그보다는 내년 사업을 준비하고자 하는 교육&자문 의뢰가 많습니다. 다행히도 제가 전문으로 하는 사물인터넷, 지능형 사물인터넷(AIOT), 스마트홈 분야에 대한 내용들이구요, 모 전시대행사에서는 메타버스에 대한 문의도 해주시고 계십니다. 지난주 목요일에 있었던 매터 표준 관련 행사에서는 Matter 표준과 대규모 언어모델(LLM) 기반의 생성형 인공지능이 주도하는 스마트홈 생태계의 변화에 대해 강연했습니다. 행사에 오신 분들은 대부분 매터 디바이스를 어떻게 개발하느냐에 관심이 있는 분들이었지만, 큰 관점에서 시장의 변화 방향에 대해서 인상 깊었다는 반응이었습니다. 특히 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 기존 제품 및 서비스의 인터페이스 방식을 바꾸게 되면 비..

여름 휴가철이 되면서 조금 잠잠해진 이유도 있지만, 2023년 상반기를 달구었던 ChatGPT에 대한 관심이 한풀 꺾인 느낌입니다. 실제로 저도 5월까지만 하더라도 거의 날마다 ChatGPT를 썼고 6월에만 하더라도 일주일에 한두 번씩은 썼는데요, 7월 이후부터는 월 한두 번 수준으로 줄어들더군요. ​ 그래서 나만 그런지 사람들에게 물어보니 두 부류로 나뉘더군요. 오히려 이전보다 더 많이 쓰는 사람과 거의 사용하지 않는 사람들로요. 전자는 주로 업무에 활용하는 사람들인데요, 비즈니스 메일이나 보고서 등 작성에 지속적으로 사용하는 사람들입니다. ​ ​ 이런 흐름은 구글 트렌드에서도 확인되는데요, 그림에 보이는 것처럼 우리나라의 경우 2-3월에 피크를 쳤고 (챗GPT는 4월) 글로벌하게는 3-5월 사이에 정..

며칠 쉬고 왔더니 애플도 ChatGPT 같은 자체 생성형 인공지능(Generative AI)을 개발했다는 뉴스가 보입니다. AppleGPT라 불린다고 하는데요, 다만 마이크로소프트나 구글과는 달리 자체 개발한 기술을 내부에서만 이용하는 폐쇄적인 형태가 될 것이라고 하네요. 애플의 애플GPT는 2022년에 개발된 Ajax라는 LLM을 기반으로 개발되었다고 합니다. 내부적으로 이를 토대로 한 검색과 시리, 지도 서비스에 AI 관련 개선 사항을 테스트 중이라고 합니다. 여러 기사들을 보면 2024년에는 AI 챗봇 형태로 서비스될 것이며 이에 따라 앱스토어에 있는 AI 챗봇 서비스들이 타격을 받을 가능성이 높을 것으로 전망하고 있습니다. 하지만, 제 생각은 다릅니다. 이미 ChatGPT나 구글의 Bard도 일반..

True or False, 즉 진실이나 거짓을 분간하는 능력은 없다. ChatGPT와 같은 트랜스포머 기반의 대규모 언어모델(LLM)은 앞에 나온 단어(토큰)들을 바탕으로 확률적으로 그 다음에 나올 단어를 찾고, 그렇게 찾아낸 단어와 그 앞에 있던 단어들을 바탕으로 그 다음에 나올 단어를 찾는 식으로 답을 찾는다. 따라서, 자신이 만든 답이 정답인지 오답인지를 알 수 없으며 그저 최선을 다해 확률적으로 가능성이 높은 답을 만들 뿐이다!! 숨겨진 패턴을 찾는 능력은 자연어 분야뿐만 아니라 금속을 제련하는 포스코 같은 곳이나 약품을 만드는 곳 등 다양한 산업 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 또한, 이런 능력은 스마트홈 분야에서도 활용될 수 있다. 개인에게 최적화된 서비스를 추천하는 것은 물론, 다양한 가..

요즘 ChatGPT와 스마트홈의 결합에 대해 자주 글을 올리고 기사를 공유하는 것 같습니다. 사실, ChatGPT는 단순히 질문(프롬프트)에 대한 답변을 제공하는 것보다는 기존 장치나 서비스와의 인터페이스 수단으로 활용될 때 더 유용할 수 있습니다. 그런 측면에서 스마트홈의 인터페이스 장치로 사용되는 스마트 스피커와의 결합은 너무나도 당연한 수순일 것입니다. ​ 실제 Josh.AI라는 회사는 엇그제 관련 제품을 공식적으로 론칭하기도 했구요, 유튜브만 보더라도 기존의 스마트 스피커와 ChatGPT를 결합하려는 다양한 시도들이 보입니다. 게다가 아마존도 조만간 에코 스피커에 LLM을 적용하겠다고 밝히기도 했구요. ​ Google Nest 통합: Home Assistant 툴 이용 Alexa 통합: Alexa..

커넥티드 홈을 위한 홈 자동화 시스템인 Josh.ai가 기존의 스마트홈 자동화 시스템을 대체할 올인원 솔루션으로 JoshGPT를 공식 출시했습니다. 이전에 자신들의 AI 스피커에 챗GPT를 결합한 시연을 보여주었던 회사죠. https://youtu.be/FL_LP8u4E4g Josh.ai 시스템은 전문 설치업체를 통해서만 고객 가정에 설치할 수 있으며, 가격은 4,000달러에서 14,000달러에 이릅니다. 이 시스템에는 위치 인식이 가능한 두 개의 Josh 나노 마이크와 마이크로 마이크, 그리고 휴대용 Josh 리모콘을 포함하고 있으며 모두 Josh 앱으로 통합됩니다. https://www.zdnet.com/article/the-first-gpt-powered-smart-home-platform-is-h..

스마트 홈에 LLM(Large Language Model)을 적용했을 때의 장단점 및 함께 고려해야 할 이슈들에 대해 ChatGPT에게 물어봤습니다. 장점: 향상된 사용자 경험: LLM은 텍스트나 음성 인식을 통해 사용자와의 상호작용을 자연스럽게 할 수 있습니다. 이는 스마트 홈 환경에서 더욱 부드러운 인터페이스를 제공하고, 기기 조작에 대한 직관성을 증가시킵니다. 맞춤형 서비스: LLM은 사용자의 행동 패턴, 선호도 등을 학습하고 분석하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 개인화된 스마트 홈 환경을 구현할 수 있습니다. 예측 및 최적화: LLM은 과거 데이터를 기반으로 행동을 예측하고, 이를 활용해 에너지 사용, 일정 관리 등을 최적화할 수 있습니다. 자동화된 루틴 생성: 사용자의 ..

ChatGPT 강연 자료를 정리하다가 대규모 언어모델별 파라미터 개수를 비교하는 자료를 만들어 봤습니다. 대규모에 대한 기준은 없지만, 통상 10억개 이상으로 이야기를 하던데요, 그걸 넘어 대부분 1000억개 이상이고 1조개 이상인 초거대 언어모델들도 보입니다. 5,000억개 이상인 언어모델에 대해서는 노란색으로 표시를 했습니다. 참고로 GPT-4는 추정치입니다.