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AI 뉴스

아마존, AI 기반 보안 카메라 및 도어벨 공개

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작성자 xtalfi
작성일 10.02 03:01
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

아마존은 화요일에 링(Ring) 보안 카메라와 도어벨의 가장 포괄적인 업그레이드를 공개하며, 스마트 홈 감시 시스템을 새로운 영역으로 끌어올리는 인공지능 기능들을 도입했습니다. 이번 업그레이드를 통해 얼굴 인식, 잃어버린 반려동물 추적, 그리고 지능형 도어벨 응답 기능 등이 추가되었습니다.

이 기술 대기업은 가을 하드웨어 행사에서 링(Ring) 브랜드 최초의 4K 카메라 라인업이 "Retinal Vision"이라는 AI 강화 이미징 시스템으로 구동된다고 발표했습니다. 이 시스템은 더욱 선명한 영상 품질을 제공하도록 설계되었습니다. 새로운 기능들은 기존에 최대 1080p 및 2K 해상도만을 지원했던 홈 보안 브랜드에게 있어 큰 도약을 의미합니다.

 

인공지능이 가정 보안의 중심에 서다

 

두드러지는 특징은 "익숙한 얼굴들(Familiar Faces)"로, 인공지능을 사용하여 등록된 친구와 가족 구성원을 인식합니다. 사용자는 사랑하는 사람들의 얼굴을 기기에 등록할 수 있고, 이에 따라 링(Ring)에서는 인식된 인물이 도착하면 "엠마가 현관에 있습니다"와 같은 특정 알림을 보낼 수 있습니다. 시스템은 또한 낯선 사람이 감지되었을 때 사용자에게 알림을 주어, 주택 소유자가 신속하게 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

"마찬가지로 중요한 점은, 당신이 모르는 누군가가 머무르고 있을 때 즉시 그들이 낯선 사람임을 알 수 있다는 것입니다,"라고 링의 창립자 제이미 시미노프는 행사에서 언론에 말했습니다.

아마존은 또한 "알렉사+ 인사(Alexa+ Greetings)"를 출시하고 있는데, 이 기능은 음성 비서를 스마트 도어벨 안내원으로 탈바꿈시킵니다. 이 기능은 배송을 관리하고, 방문 판매원을 돌려보내며, 방문 목적을 방문객에게 묻는 등의 일을 할 수 있습니다. 이 AI 기반 기능을 통해 주택 소유자는 방문 판매자나 배달원과 직접 상호작용할 필요가 없습니다.

 

커뮤니티 기반 반려동물 찾기 네트워크

 

가장 혁신적인 추가 기능은 "서치 파티(Search Party)"입니다. 이는 커뮤니티 기반 기능으로, Ring 카메라 네트워크를 통해 잃어버린 반려동물을 찾는 데 도움을 줍니다. 사용자가 Ring 앱에서 강아지 분실 신고를 하면, 근처의 야외 Ring 카메라들이 인공지능을 통해 해당 설명과 일치하는 동물을 스캔합니다. 잠재적으로 일치하는 동물이 포착되면, 카메라 소유자는 알림을 받고, 해당 영상을 반려동물 주인과 공유할지 선택할 수 있습니다.

이 기능은 11월에 강아지를 대상으로 먼저 출시되며, 이후 고양이와 기타 반려동물로 지원이 확대될 예정입니다. 아마존은 지난 1년 동안 Ring 앱을 통해 백만 건 이상의 반려동물 분실 신고가 접수되었다고 밝혔습니다.

새로운 Ring 라인업은 59.99달러의 Indoor Cam Plus부터 499.99달러의 프리미엄 Wired Doorbell Elite까지 다양하며, 4K 모델로는 249.99달러의 Ring Wired Doorbell Pro와 199.99달러의 Outdoor Cam Pro가 포함됩니다. 모든 기기에는 Retinal Vision 기술이 탑재되어, 인공지능을 활용해 영상 품질을 지속적으로 모니터링하고 최적의 화면을 위해 설정을 조정합니다. 카메라들은 10배 줌 기능과 향상된 저조도 성능도 제공합니다.

사전 주문은 즉시 가능하며, 서치 파티(Search Party)는 11월에 출시되고 Alexa+ 인사 및 페이스 인식 기능은 12월에 출시될 예정입니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 Sora 2라는 독립형 소셜 미디어 앱 출시를 준비 중입니다. 이 앱은 TikTok과 매우 유사하지만, 한 가지 독특한 점이 있습니다. 바로 모든 콘텐츠가 인공지능에 의해 생성된다는 것입니다. 이번 움직임은 OpenAI가 급변하는 AI 비디오 시장에서 TikTok과 Meta 등 기존 플랫폼과 직접 경쟁을 벌이겠다는 뜻을 나타냅니다.WIRED가 검토한 문서에 따르면, OpenAI는 지난주 앱의 내부 테스트를 시작했으며, 직원들이 너무 열정적으로 반응한 나머지 관리진에서는 잠재적인 생산성 영향에 대해 농담을 나누기도 했습니다. 이 플랫폼은 세로형 비디오 피드, 스와이프를 통한 스크롤 내비게이션, 그리고 맞춤형 추천 기능을 갖추고 있는데, TikTok의 익숙한 인터페이스를 모방하면서도 완전히 AI가 생성한 콘텐츠 경험을 제공합니다.혁신적인 소셜 기능과 신원 통합Sora 2 앱은 사용자의 외모를 인증하여 AI 생성 영상에 포함할 수 있는 독특한 신원 확인 시스템을 도입하고 있습니다. 인증이 완료되면 사용자는 자신이 등장하는 콘텐츠를 만들거나 친구들이 협업 영상에서 자신을 태그할 수 있습니다. 내부 소식통에 따르면, "사용자가 소파에 앉아 있으면서도 친구와 함께 롤러코스터를 타는 영상을 만들 수 있다"고 합니다.사용자는 생성된 콘텐츠에서 자신의 외모가 등장할 때마다 알림을 받게 되며, 이는 아직 게시되지 않은 초안 형태이더라도 해당됩니다. 영상은 AI 영상 생성의 현재 기술적 한계를 반영하여 최대 10초로 제한되어 있으며, 개인 라이브러리에서 기존 사진이나 영상을 업로드할 수 있는 옵션은 제공되지 않습니다.플랫폼은 좋아요, 댓글, 리믹스 기능 등 기본 소셜 미디어 기능을 포함하고 있으며, 이러한 기능은 우측 메뉴 인터페이스를 통해 제공됩니다. 추천 알고리즘은 TikTok의 "For You" 페이지처럼 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다.틱톡의 불확실성 속 전략적 타이밍OpenAI의 출시 시기는 TikTok의 미국 내 사업에 대한 지속적인 불확실성을 전략적으로 노린 것으로 보입니다. 트럼프 대통령은 최근 TikTok의 미국 사업에 대한 지분 과반수를 Oracle(오라클)과 Silver Lake를 비롯한 미국 투자자들에게 이전하는 거래를 승인했으며, ByteDance는 20% 미만의 지분만 유지하게 됩니다.이 거래는 JD 밴스 부통령에 따르면 약 140억 달러로 평가되며, TikTok의 운영을 백엔드 기능과 수익 창출을 담당하는 별도의 엔터티로 분할하게 됩니다. 하지만 ByteDance는 라이선스 수수료와 지분을 통해 전체 이익의 약 50%를 받게 될 것으로 예상됩니다.OpenAI 내부 소식통은 TikTok 사태가 "지정학적 복잡성 없이 숏폼 비디오 플랫폼을 출시할 수 있는 독특한 기회"를 만들었다고 보고 있습니다. 회사는 중국계 앱에 대한 규제 불확실성 속에서 대안을 찾는 이용자들을 확보할 잠재력이 있다고 보고 있습니다.
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2025.09.30 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)NVIDIA는 오늘 로보틱스 개발에서 중요한 ’시뮬레이션-현실 간 격차(sim-to-real gap)’를 해소하기 위해 설계된 오픈 소스 물리 엔진인 Newton의 베타 출시를 발표했습니다. 이번 발표는 대한민국 서울에서 열린 로봇 학습 컨퍼런스(CoRL)에서 이루어졌으며, NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research 간의 주요 협력을 통해 로봇 학습 및 배포 역량을 가속화하는 중요한 이정표를 의미합니다.로봇 훈련을 위한 혁신적인 성능현재 NVIDIA Isaac Lab에 통합되어 Linux 재단에서 관리하는 Newton은 로보틱스 시뮬레이션에서 전례 없는 성능 향상을 제공합니다. NVIDIA에 따르면, Newton 내의 MuJoCo Warp 솔버는 GeForce RTX 4090 하드웨어에서 기존 솔루션 대비 보행 작업에서 최대 152배, 조작 작업에서 313배 빠른 성능을 달성했다고 합니다. 최신 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 시리즈는 MuJoCo Warp에 추가로 44%의 속도 향상, 그리고 경쟁 프레임워크에 75%의 성능 향상을 더합니다.“NVIDIA의 Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장인 레브 레바레디언(Rev Lebaredian)은 ‘휴머노이드는 물리적 AI의 다음 프론티어로, 예측 불가능한 세계에서 사고하고, 적응하며, 안전하게 행동할 능력을 필요로 합니다’라고 말했습니다. ‘이 최신 업데이트들을 통해 개발자들은 이제 연구에서 일상으로 로봇을 가져오는 세 가지 컴퓨터를 얻게 되었습니다. Isaac GR00T가 로봇의 두뇌 역할을, Newton이 신체를 시뮬레이션하며 NVIDIA Omniverse가 훈련장이 됩니다.’”NVIDIA Warp와 OpenUSD 프레임워크를 기반으로 구축된 Newton은 로봇이 변형 가능한 물체, 천, 모래나 자갈과 같은 입자 물질과 상호 작용할 수 있는 복잡한 다물리 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 엔진의 미분 가능한 물리 기능은 그래디언트 기반 최적화를 지원하여, 로봇이 시뮬레이션 데이터를 통해 보다 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.업계 도입은 광범위한 영향을 시사한다선도적인 로봇 기업들은 이미 개발 워크플로우에 뉴턴(Newton)을 도입하기 시작했습니다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 뉴턴의 새로운 정교한 파지(grasping) 워크플로우를 활용하여 아틀라스(Atlas) 로봇의 조작 능력을 향상시켰습니다. 기타 주요 도입 기업으로는 애질리티 로보틱스(Agility Robotics), 피규어 AI(Figure AI), 헥사곤(Hexagon), 스킬드 AI(Skild AI), 솔로몬(Solomon), 테크맨 로봇(Techman Robot) 등이 있습니다.학계 또한 이 기술을 적극적으로 수용하고 있습니다. 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich) 로봇 시스템 연구실은 뉴턴을 활용해 토공 응용 분야에서 다중물리 시뮬레이션을 수행하고 있으며, 뮌헨 공과대학교(Technical University of Munich)는 실제 로봇에서 검증된 정교한 조작 정책을 실행하는 데 사용하고 있습니다. 베이징대학교(Peking University)는 촉각 센서 솔버 타첼(Taccel)을 뉴턴과 통합하여 시각 기반 촉각 로보틱스의 발전을 도모하고 있습니다.“뉴턴을 리눅스 재단(Linux Foundation)에 도입하는 것은 협업적 로봇 시뮬레이션을 확장하는 데 있어 중요한 진전입니다. 이는 개발을 가속화하고 비용을 줄이며 심-투-리얼(sim-to-real) 로봇의 미래에 한 걸음 더 다가가게 합니다.“라고 리눅스 재단의 전무 이사 짐 젬린(Jim Zemlin)은 말했습니다.이 오픈소스 엔진은 로보틱스 분야의 근본적인 과제를 해결합니다. 즉, 가상 환경에서 학습된 기술이 실제 로봇에 성공적으로 이식될 수 있도록 하는 것입니다. 보다 정확한 물리 모델링과 GPU 가속 성능을 제공함으로써, 뉴턴은 개발자들이 실제 환경에서 재현하기엔 지나치게 비용이 많이 들거나, 드물거나, 위험한 시나리오에서 로봇을 훈련할 수 있게 해줍니다. 이는 궁극적으로 엔비디아(NVIDIA)가 일조 달러 규모의 ‘피지컬 AI(physical AI)’ 시장으로 진출하려는 전략을 지원합니다.
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2025.09.30 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)앤트로픽은 월요일에 Claude Sonnet 4.5를 공개하며, 이 인공지능 모델이 자율 코딩 능력에서 획기적인 발전을 이뤘음을 강조했습니다. Claude Sonnet 4.5는 30시간 이상 연속으로 작업할 수 있는데, 이는 이전 모델보다 네 배 이상 오래 지속되는 것입니다.샌프란시스코에 본사를 둔 이 AI 기업은 의 지원을 받고 있으며, 기업 가치는 1,830억 달러에 달합니다. 앤트로픽은 이번 신형 모델이 산업 벤치마크 전반의 성능을 바탕으로 “세계 최고의 코딩 모델”이라고 주장합니다. Claude Sonnet 4.5는 실제 프로그래밍 과제로 AI 모델을 평가하는 엄격한 소프트웨어 엔지니어링 시험인 SWE-Bench Verified에서 77.2%의 점수를 획득했습니다.혁신적인 자율 역량모델의 확장된 운영 능력은 5월 출시 당시 약 7시간 동안만 집중을 유지할 수 있었던 Claude Opus 4에서 획기적인 도약을 보여줍니다. 내부 테스트 동안 Claude Sonnet 4.5는 전체 채팅 애플리케이션을 자율적으로 개발했으며, 개발 과정 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서 약 11,000줄의 코드를 생성했습니다.“Claude Sonnet 4.5는 우리의 기대를 새롭게 합니다—30시간 이상의 자율 코딩을 소화하며, 엔지니어들이 복잡한 아키텍처 작업을 몇 달씩 들여야 할 일을 대폭 단축된 시간 내에, 방대한 코드베이스 전반에서 일관성을 유지하면서 처리할 수 있도록 돕습니다,“라고 iGent AI의 CEO인 Sean Ward는 밝혔습니다.이 모델은 또한 컴퓨터 상호작용 작업에서도 우수한 성능을 보여줬으며, OSWorld 벤치마크에서 61.4%의 점수를 획득해, 불과 4개월 전 Claude Sonnet 4가 기록한 42.2%에서 거의 20%포인트 향상된 결과를 보였습니다.향상된 개발자 도구 및 안전 기능순수한 코딩 성능을 넘어서, Claude Sonnet 4.5는 도구의 향상과 안전성 강화로 개발자 워크플로우에 중요한 개선을 도입했습니다. 이 모델은 이제 Claude Code에서 체크포인트를 지원하여, 개발자가 진행 상황을 저장하고 이전 상태로 되돌릴 수 있게 하였습니다. 이는 코딩 커뮤니티에서 가장 많이 요청된 기능 중 하나를 해결한 것입니다. 또한, 사용자들은 이제 대화 내에서 직접 코드 실행은 물론, 스프레드시트, 슬라이드, 문서 등 다양한 파일을 생성할 수 있습니다.Anthropic은 이를 “지금까지 가장 정렬된 프런티어 모델”로 자리매김하며, 아첨, 기만, 권력 추구와 같은 문제적인 행동이 대폭 감소한 점을 강조하고 있습니다. 또한, 악의적인 행위자가 특별히 제작한 입력값을 통해 AI 시스템을 조작하려고 하는 프롬프트 인젝션 공격에 대한 방어도 한층 강화했습니다. 이러한 안전성 개선과 더불어 Claude Agent SDK가 출시되어, 개발자들이 Claude Code를 구동하는 것과 동일한 인프라를 활용하여, 메모리 관리, 권한 처리, 다중 서브에이전트 조정이 가능한 독자적인 자율 에이전트를 구축할 수 있게 됐습니다.
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2025.09.30 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 개발사 딥시크(DeepSeek)는 2025년 9월 29일, 혁신적인 희소 주의(sparse attention) 기술을 도입한 실험적 V3.2-Exp 모델을 출시했습니다. 이 기술은 최상급 AI 시스템에 견줄만한 성능을 유지하면서도 컴퓨팅 비용을 획기적으로 줄였습니다. 이번 출시로 항저우에 기반을 둔 딥시크는 오픈AI(OpenAI)와 같은 글로벌 기업은 물론, 알리바바 그룹 홀딩 리미티드의 Qwen 플랫폼을 포함한 국내 경쟁사들과의 AI 경쟁에서 강력한 경쟁자로 부상했습니다.V3.2-Exp 모델은 딥시크 희소 주의(DeepSeek Sparse Attention, DSA)을 처음으로 선보였으며, 이는 “처음으로 미세하게 조정된 희소 주의(fine-grained sparse attention)를 달성했다”고 개발자 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 발표했습니다. 이 기술로 인해 모델은 기존 방식보다 최대 64배 빠르게 긴 텍스트 시퀀스를 처리할 수 있으며, 메모리 사용량도 30~40% 절감되고 훈련 효율성은 약 50% 향상되었습니다.시장 교란을 일으키는 가격 인하, 경쟁 압박 신호DeepSeek는 API 가격을 50% 이상 인하했다고 발표했으며, 캐시 히트 시 입력 비용은 백만 토큰당 $0.07까지, 캐시 미스 시에는 백만 토큰당 $0.56까지 낮아졌습니다. 이러한 극적인 가격 인하는 2025년 1월 R1 모델 출시 당시 엔비디아 등 기존 AI 선두 기업에 위협이 될 것을 우려한 투자자들로 인해 6,000억 달러 규모의 주식 시장 매도 사태가 발생했던 회사의 과거 시장 교란을 떠올리게 합니다.이 회사는 V3.2-Exp를 “차세대 아키텍처로 가는 중간 단계”라고 설명했으며, 이는 V3.1-Terminus 기반 위에 구축되었습니다. 추론, 코딩, 수학적 문제 해결 등 다양한 분야의 벤치마크 테스트에서 새로운 모델은 전작과 동등한 성능을 보이면서도 상당한 효율성 향상을 제공했습니다. 프로그래밍 챌린지에서 V3.2-Exp는 Codeforces 벤치마크 기준 V3.1-Terminus가 기록한 2,046점 대비 2,121점을 획득했습니다.스파스 어텐션 기술이 핵심 AI 효율성 문제를 해결합니다혁신적인 희소 주의력 메커니즘(sparse attention mechanism)은 대형 언어 모델에서 가장 중요한 계산상의 과제 중 하나를 해결합니다. 이 메커니즘은 긴 텍스트 시퀀스에서 관련된 부분만 선택적으로 처리함으로써 효율성을 높입니다. 기존의 주의력 메커니즘(attention mechanism)은 모든 토큰 간의 관계를 계산해야 하며, 이는 시퀀스가 길어질수록 계산 복잡도가 제곱으로 증가하여 매우 비싸집니다.DeepSeek가 구현한 방식은 ‘라이트닝 인덱서(lightning indexer)’라고 불리는 도구를 사용하여 토큰의 중요도를 점수화하고 순위를 매깁니다. 각 쿼리에 가장 관련성이 높은 연결만 유지하는 방식으로, 불필요한 계산을 줄입니다. 이 선택적 접근법을 통해 최대 128,000 토큰의 긴 시퀀스도 처리할 수 있으며, 출력 품질은 완전한 주의력 메커니즘과 거의 동일하게 유지됩니다.이 모델은 즉시 DeepSeek의 앱, 웹 플랫폼 및 API 서비스를 통해 이용 가능하며, 오픈소스는 Hugging Face 및 GitHub 저장소를 통해 제공됩니다. 또한, 회사는 다양한 하드웨어 환경에서 연구와 배포를 용이하게 하기 위해 TileLang과 CUDA 형식의 GPU 커널도 공개했습니다.이번 발표는 글로벌 AI 경쟁이 격화되는 가운데 이루어졌습니다. 특히 중국 기업들이 인공지능 개발 분야에서 미국의 우위를 정면으로 도전하고 있습니다. 최근 분석에 따르면, 중국 기업들은 독자적인 AI 개발 경로를 구축하여 비용 효율성과 빠른 배치를 극대화함으로써 서방 경쟁사들을 이미 따라잡거나 앞서가고 있는 것으로 나타났습니다.
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2025.09.30 등록
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