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중국의 AI 레이더, 99% 추적 정확도 달성

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.07 14:01
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

 

중국은 전자전이 정교하게 이루어지는 환경에서도 거의 완벽한 목표 추적을 유지할 수 있는 인공지능 기반의 반재밍(anti-jamming) 레이더 기술을 성공적으로 시험함으로써 돌파구를 마련했습니다. 중국 저널 '정보화 연구(Informatisation Research)'에 발표된 연구에 따르면, 인공지능이 탑재된 이 시스템은 기존 70~80% 수준이던 레이더 목표 추적 연속성을 비행 시험 중 99% 이상으로 끌어올렸습니다.

이 획기적인 시험 결과는 현대 전자전을 근본적으로 변화시킬 수 있는 레이더 성능의 근본적 전환을 시사합니다. 중국전자기술그룹(CETC) 제14연구소(난징) 책임 연구원 장제(张杰)는 지난달 동료 심사를 거쳐 발표된 논문에서 이를 “레이더 설계 철학의 패러다임 전환”이라고 표현했습니다.

 

진보된 인공지능 적응력, 전통적인 한계를 극복하다

테스트는 AI로 강화된 레이더 시스템을 탑재한 미확인 항공기가 "첨단의 정교한 전자 방해(jamming)" 상황에 직면한 상태에서 진행되었으며, 이러한 상황은 일반적으로 기존 레이더의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 전통적인 레이더 시스템이 교전 중 약 25%의 확률로 표적을 놓쳤던 반면, AI로 강화된 시스템은 거의 완벽한 정확도로 추적을 유지했습니다.

이 기술을 개발한 중국전자기술그룹공사(CETC) 산하 제14연구소는 중국의 대표적인 레이더 개발 허브로, "중국 군용 레이더 산업의 요람"이라고 불려왔습니다. 이 돌파구는 최근 베이징에서 열린 승전기념일(Victory Day) 군사 퍼레이드에서도 뚜렷이 드러난 바와 같이, 인공지능을 군사 시스템 전반에 통합하려는 중국의 광범위한 노력 속에서 이루어졌습니다.

 

중국의 전자전 야망에 대한 맥락

레이더 개발은 중국이 확장 중인 전자전 능력과 일치하며, 이는 9월 3일 승리의 날 퍼레이드에서 여러 분야에 걸쳐 AI 기반 시스템들이 등장함으로써 공개되었습니다. 퍼레이드에서는 인지 전자전에 대한 중국의 중점을 강조했으며, J-15DT 전자전기와 같은 플랫폼이 레이더 시스템을 교란하고 AI 강화 능력을 사용해 후속 부대를 위한 통로를 만드는 데 설계되었습니다.

중국의 군 현대화는 점점 더 서방의 첨단 레이더 및 미사일 시스템에 대응하는 데 집중하고 있습니다. 최근 보도에 따르면 중국 연구진이 "텔레파시 레이더" 시스템도 개발하여 군 부대가 탐지 가능한 신호 발신 없이 통신할 수 있게 하고, 항공기를 적 전자 감시에 거의 탐지되지 않게 만드는 주파수 다중 배열 시스템도 고안했다고 합니다.

이러한 개발의 시점은 인도-태평양 지역의 긴장 고조와 맞물려 있으며, 전자전 능력이 어떤 잠재적 분쟁에서 결정적인 역할을 할 수 있습니다. 중국이 AI 기반 군사 기술을 계속 발전시키면서, 지역 안보 역학과 글로벌 전자전 능력의 균형에 대한 함의는 여전히 중요합니다.

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애플의 인공지능 기능에 대해 부정적인 뉴스가 나오면서 시리의 활용에 대해 조사한 결과가 나오고 있다.https://9to5mac.com/2025/08/20/seven-years-later-people-still-havent-changed-how-they-use-siri/YouGov 설문조사에 따르면, 사용자의 대다수는 2018년 이후로도 Siri와 다른 음성 비서를 여전히 다섯 가지 기본 용도로 사용하고 있다. 가장 많이 사용하는 기능은 날씨 확인(59%), 음악 재생(51%), 웹 검색(47%), 타이머/알람 설정(40%), 핸즈프리 전화 걸기(39%)이다사용자들은 Siri가 기본적인 명령만 이해하도록 적응했으며, 새로운 AI 음성 모드가 나오더라도 기존 사용자들이 이를 익히는 데는 시간이 걸릴 것으로 보고 있다. 또한 새로운 Siri가 나와도 2027년쯤에는 사용자 경험이 크게 개선되길 기대하고 있다.원래부터 거의 모든 사용자가 지금 하는 행동을 7년 전에도 할 수 있었을 정도로 Siri 사용은 정체되어 있다.일부 사용자들은 음성 비서가 기대만큼 똑똑하지 않고, 정확한 답변을 제공하지 못해 답답함을 느끼고 있다.전반적으로 사용자들은 Siri의 기본 기능에는 만족하지만, 더 복잡한 작업을 수행하거나 자연스러운 대화를 기대하는 데는 한계가 있으며 이는 앞으로 개선이 필요한 점으로 남아 있다
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2025.08.21 등록
20일 구글은 Made by google 행사를 열었다. 이 자리에서 주로 Pixel 폰과 관련된 내용이 발표되었지만,인공지능 Gemini 의 픽셀 연결 버전 "제미나이 라이브" 와 관련된 업데이트가 있었다..https://blog.google/products/gemini/gemini-live-updates-august-2025/주요 동영상은 위 주소에서 확인이 가능하다.이번 업데이트로 Gemini Live는 더욱 시각적으로 인지력이 높아졌고, 화면에서 실시간으로 사용자에게 시각적 가이드(예: 화면에 중요한 부분 하이라이트)를 제공한다.예를 들어 신발 두 켤레 중 어느 것이 더 잘 어울리는지, 또는 적절한 공구가 무엇인지 Gemini가 화면을 보며 직접 알려줄 수 있다 이 시각적 가이드 기능은 8월 28일 출시되는 Pixel 10 시리즈에 먼저 적용되며, 이후 안드로이드 및 iOS 기기로 확장될 예정이다.Gemini Live는 구글 캘린더, 킵, 테스크 등 기존 앱뿐 아니라 곧 메시지, 전화, 시계, 지도 앱과도 더 깊게 통합되어 스케줄 관리, 메시지 전송 등의 실생활 업무를 돕는다.예를 들어 생일 선물을 찾다가 바로 가족에게 전화를 걸거나, 지하철 경로를 찾으면서 메시지를 바로 보내는 등 대화하면서 여러 앱을 넘나드는 지원이 가능해진다.음성 대화 품질도 크게 개선되어 어조, 리듬, 음높이 등을 자연스럽게 사용해 스트레스 상황에도 차분한 반응을 하는 등 보다 인간다운 대화가 가능해진다.사용자 요청에 따라 말하는 속도를 조절하거나, 재미있는 악센트로 이야기해주는 기능과, 인물 시점의 생생한 스토리텔링 기능도 곧 선보인다.이번 업데이트는 Gemini를 더 자연스럽고 도움이 되는 AI 비서로 만들기 위한 구글의 지속적인 노력의 일환이며, 앞으로도 사용자와 함께 발전시켜 나가겠다는 계획이다.
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2025.08.21 등록
구름 측은 “‘Stack Overflow Developer Survey 2025’의 리서치에 따르면 개발자는 10명중 8명이 이미 업무에 AI 도구를 활용하고 있다”며 “AI 코드 어시스턴트를 사용하는 기업 소프트웨어 엔지니어가 2023년 초에는 10% 미만에 불과했지만, 2028년에는 75%까지 증가할 전망이며, 이는 곧 AI 활용 능력이 개발자의 필수 역량으로 자리잡고 있음을 보여준다”고 설명했다.개발자가 코딩에 가장 많이 활용하는 LLM은 Claude(42%), ChatGPT(21%), Gemini(16%) 순으로 Claude가 코딩분야에서는 ChatGPT를 제치고 1위로 부상했다. LLM에 가장 많이 활용되는 개발언어는 Python이다.https://www.tech42.co.kr/%ea%b5%ac%eb%a6%84-%ea%b8%80%eb%a1%9c%eb%b2%8c-%ea%b0%9c%eb%b0%9c%ec%9e%90-ai-%ed%99%9c%ec%9a%a9-%ed%8a%b8%eb%a0%8c%eb%93%9c-%eb%b6%84%ec%84%9d-%ec%9d%b8%ec%82%ac%ec%9d%b4%ed%8a%b8%eb%a5%bc-%eb%b3%b4/
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2025.08.21 등록
MIT 연구진이 기업의 생성형 AI 시범사업 중 95%가 수익 창출에 실패했다는 충격적인 연구 결과를 발표했다.18일(현지시간) 포춘지에 따르면, MIT 미디어랩 NANDA 이니셔티브가 발표한 '생성형 AI 격차: 2025년 비즈니스 AI 현황' 보고서는 대부분의 기업 AI 프로젝트가 기대에 못 미치는 성과를 거두고 있다고 밝혔다.연구진은 95%의 기업에서 생성형 AI 구현이 부진한 핵심 원인이 AI 모델의 품질이 아니라 도구와 조직 모두의 '학습 격차'에 있다고 분석했다. 경영진들이 종종 규제나 모델 성능을 탓하지만, MIT 연구는 잘못된 기업 통합 방식을 지적했다.생성형 AI 예산의 절반 이상이 영업 및 마케팅 도구에 투입되고 있지만, MIT는 백오피스 자동화에서 가장 큰 투자수익률을 발견했다. 성공적인 AI 배포의 비결은 도입 방식에 있다. 전문 업체로부터 AI 도구를 구매하고 파트너십을 구축하는 방식은 약 67%의 성공률을 보인 반면, 내부 개발은 3분의 1 정도의 성공률만을 기록했다.
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2025.08.21 등록
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