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UCSD 엔지니어들이 제스처 제어를 위한 AI 웨어러블을 개발

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 16:44
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


캘리포니아 대학교 샌디에이고의 엔지니어들은 사람들이 일상적인 손짓으로 로봇과 기계를 제어할 수 있게 해주는 웨어러블 장치를 개발했습니다. 이 장치는 달리기를 하거나, 차량을 타거나, 거친 바다 물결을 헤치며 이동하는 등 기존의 인간-기계 인터페이스 기술이 오랫동안 극복하지 못했던 문제를 해결합니다.

이 시스템은 11월 17일 Nature Sensors에 발표되었으며, 신축성 있는 전자 장치와 인공지능을 결합하여 움직임 잡음을 실시간으로 필터링함으로써 전통적인 웨어러블 장치들이 실패하는 매우 역동적인 환경에서도 안정적으로 제스처 인식을 가능하게 합니다. 연구진의 지식에 따르면, 다양한 움직임 방해 환경에서 신뢰성 있게 작동하는 최초의 웨어러블 인간-기계 인터페이스입니다.​


움직임의 장벽을 돌파하다

제스처 센서가 탑재된 웨어러블 기술은 사용자가 정지해 있을 때는 적절하게 작동하지만, 과도한 움직임 소음이 발생하면 신호가 저하된다고 UC 샌디에이고의 제이콥스 공대 아이이소 유펑 리 가족 화학 및 나노공학과에 재직 중인 박사후 연구원 겸 공동 제1저자인 샹쥔 첸이 설명했다. 첸은 "AI를 통합해 실시간으로 센서 데이터의 노이즈를 깨끗하게 처리함으로써, 이 기술은 매우 역동적인 환경에서도 일상적인 제스처로 신뢰성 있게 기계들을 제어할 수 있게 한다"고 말했다.​

이 장치는 천으로 된 팔 밴드에 부착되는 부드러운 전자 패치로, 모션 및 근육 센서, 블루투스 마이크로컨트롤러, 신축성 있는 배터리를 컴팩트하고 다층 시스템으로 통합했다. 맞춤형 딥러닝 프레임워크는 간섭을 제거하고 제스처를 해석해 로봇 팔 등의 기계를 실시간으로 제어하는 명령을 전송한다.​

연구진은 피실험자가 달리는 동안, 고주파 진동에 노출된 경우, 그리고 UC 샌디에이고의 스크립스 해양-대기 연구 시뮬레이터에서 모의된 바다환경 등 다양한 조건에서 시스템을 시험했다. 이 시뮬레이터는 실험실에서 생성된 것뿐 아니라 실제 바다의 움직임까지 재현할 수 있다. 120피트 길이의 시설은 열대에서 극지 환경까지 해양 표면 조건을 복제할 수 있다.​​


광범위한 적용 분야

이 기술은 재활 중인 환자나 움직임이 제한된 사람들이 미세한 손동작에 의존하지 않고 자연스러운 제스처로 로봇 보조기기를 제어할 수 있게 해줍니다. 산업 현장의 작업자나 긴급 구조대원들도 고속 움직임이나 위험한 환경에서 도구와 로봇을 핸즈프리로 제어하는 데 잠재적으로 사용할 수 있습니다. 원래는 군 다이버가 수중 로봇을 제어하는 데 도움을 주기 위해 영감을 얻었으나, 연구진은 동작 간섭이 거의 모든 웨어러블 기술에 영향을 미쳐 일상생활 속 성능을 제한한다는 사실을 깨달았습니다.​

이 연구는 UC 샌디에이고의 셩 쉬(Sheng Xu)와 조셉 왕(Joseph Wang) 교수의 협업으로, 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 지원을 받았습니다. 공동 제1저자로는 UC 샌디에이고 연구원인 시앙쥔 첸(Xiangjun Chen), 즈위안 루(Zhiyuan Lou), 샤오샹 가오(Xiaoxiang Gao), 루 인(Lu Yin)이 참여했습니다.​

“이번 연구는 웨어러블 센서에서 잡음 내성의 새로운 방법을 확립했습니다.”라고 첸은 말했습니다. “이 연구는 신축성과 무선성뿐만 아니라 복잡한 환경과 각 사용자로부터 학습할 수 있는 차세대 웨어러블 시스템의 길을 엽니다.”

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Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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