1. 논문 검색, 이제는 전략이 필요하다 연구자에게 문헌 검색은 단순한 사전 작업이 아니다. 논문의 도입부와 토론 파트에서 자신의 연구가 어느 ‘지식의 지형’ 위에 놓여 있는지를 입증하기 위해, 선행연구에 대한 철저한 이해는 필수다. 문제는 논문이 너무 많고, 좋은 논문은 너무 잘 숨어 있다는 점이다. 전통적인 방식으로는 키 페이퍼 하나를 찾아 그 논문의 참고문헌을 타고 들어가거나, 구글 스칼라에서 키워드를 입력해 결과를 일일이 확인해야 했다. 하지만 이 방식은 시간이 많이 들고, 최신 논문이나 아직 검색어에 포착되지 않은 의미 있는 논문들을 놓치기 쉽다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 최근에는 AI 기반 리서치 도구들이 등장하면서 논문 검색의 흐름이 완전히 달라지고 있다. 이제는 단순히 키워드로 ‘찾는’ 것을 넘어, 의미를 중심으로 ‘연결’하고, ‘확장’하며, ‘정제’하는 방식으로 진화하고 있다. 2. 의미 기반 검색의 시대: 키워드보다 ‘질문’을 이해하는 AI 가장 주목받는 의미 기반 논문 검색 도구로는 Consensus와 Scispace가 있다. 구글 스칼라나 PubMed가 입력된 키워드 그대로의 검색 결과를 보여주는 반면, Consensus는 질문 자
“자료 조사에만 10시간? 그 시대는 끝났다” 월요일 아침, 마감이 코앞인 보고서를 붙잡고 구글과 네이버를 번갈아 열어 키워드를 넣고, 열었다 닫았다 반복하며 참고자료를 모으던 날들을 기억하는가. 수십 개의 탭을 띄워놓고 웹사이트를 돌며, 쓸 만한 내용을 복사해 파워포인트에 붙이고, 다시 워드로 정리하는 이른바 ‘정보 노동’은 디지털 시대에도 바뀌지 않았던 고질적 문제였다. 하지만 이제 그런 비효율적인 시간 낭비를 하지 않아도 되는 시대가 열렸다. 이 변화를 주도하는 AI 도구 중 최근 가장 주목받는 서비스가 바로 ‘펠로우(Felo AI)’다. 사용자들 사이에서는 “이걸 쓰고 나니 더는 구글 검색창으로 못 돌아간다”, “퍼플렉시티(Perplexity)도 해지했다”는 후기가 속속 등장하고 있다. 단순한 AI 검색 툴을 넘어선, 완전한 ‘리서치 파트너’로 자리 잡아가고 있는 펠로우. 과연 무엇이 달라진 것일까? 검색이 아니라 ‘숙제 해결’을 하는 AI 펠로우가 기존 AI 도구들과 가장 차별화되는 지점은 단순한 정보 검색을 넘어서 ‘문제 해결’에 집중한다는 점이다. 예컨대 누군가 “오난이라는 사람, 그리고 오콘목달이라는 콘텐츠 강의가 요즘 인기인데 우리가 사내 교
세계는 지금, 인간의 형상을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’의 시대를 향해 빠르게 움직이고 있다. 특히 미국과 중국은 기술 혁신과 전략적 투자를 통해 이 분야에서 눈부신 성과를 거두며 산업의 패러다임을 바꾸고 있다. 그에 비해 대한민국의 존재감은 상대적으로 미미한 상황이다. 그러나 2025년을 기점으로, 한국은 다시 한 번 반격의 신호탄을 쏘아 올릴 준비를 하고 있다. 미국과 중국, 휴머노이드 시장의 ‘양강 체제’ 미국은 테슬라와 엔비디아를 중심으로 본격적인 기술 상용화에 나섰다. 테슬라는 자사 공장에 투입하기 위한 ‘옵티머스(Optimus)’를 시험 생산 중이며, 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 2024년 CES 무대에서 수십 종의 로봇들과 함께 등장해 ‘로봇 시대의 챗GPT 모멘트’를 예고했다. 그는 행동 기반 인공지능(AI)의 진화를 위해, 행동 데이터를 대규모로 축적하고 학습할 수 있는 플랫폼 ‘코스모스(Cosmos)’를 공개하며 글로벌 로봇 기업들에게 참여를 독려하였다. 중국은 국가 차원에서 휴머노이드 로봇을 전략산업으로 육성 중이다. ‘중국제조 2025’와 ‘AI+’ 전략을 통해 거대한 자본과 정책적 지원이 투입되고 있으며, 유비테크(UBTech) 등 주요
지난 4월, Elon Musk가 이끄는 xAI가 최신 인공지능 모델인 Grok 3를 전격 공개하며 AI 업계에 또 한 번 파란을 일으켰다. Grok 시리즈의 세 번째 버전인 이 모델은 이전 모델 대비 더욱 강력한 성능과 확장된 기능을 자랑하며, AI 기술의 경계를 한 단계 더 확장했다는 평가를 받고 있다. 오늘은 Grok 3의 주요 특징과 그 의미를 IT 전문가의 시각에서 분석해본다. Grok 3의 핵심: 스케일링과 성능의 조화 Grok 3는 대규모 연산 능력을 기반으로 설계된 모델로, xAI가 추구하는 "인간의 과학적 발견 가속화"라는 비전을 충실히 반영하고 있다. 업계 소식통에 따르면, Grok 3는 방대한 데이터셋과 최적화된 알고리즘을 통해 학습되었으며, 특히 자연어 처리(NLP)와 이미지 생성 분야에서 두각을 나타낸다. 예를 들어, 이 모델은 사용자가 텍스트로 묘사한 장면을 스튜디오 지브리(Studio Ghibli) 스타일의 이미지로 변환할 수 있는 능력을 갖췄다. 이는 최근 OpenAI의 ChatGPT(GPT-4o 기반)와의 경쟁에서 한 발 앞선 행보로 해석된다. 특히 주목할 점은 Grok 3의 성공이 단순히 알고리즘의 혁신보다는 컴퓨팅 파워의 스케
디지털 자아, ‘지브리 감성’을 입다 2025년 봄, 전 세계 SNS를 뜨겁게 달군 트렌드는 바로 ‘지브리 스타일 이미지 변환’이다. 한국을 비롯해 미국, 유럽, 일본 등지의 사용자들은 자신 또는 지인의 얼굴 사진을 일본 애니메이션 거장 스튜디오 지브리의 감성으로 변환해 공유하고 있다. 단순한 필터 수준을 넘어, 실제 애니메이션 캐릭터처럼 정교하게 표현된 이 이미지들은 “지브리 세계의 내가 존재한다”는 환상과 함께 깊은 정서적 반응을 불러일으켰다. 디지털 자아 표현의 패러다임은 이제 단순한 프로필 사진을 넘어, 하나의 문화적 경험이 되었다. 사람들은 자신을 표현하는 방식에 더욱 공을 들이고, 고유한 감정과 개성을 AI를 통해 시각화하려 한다. 이러한 흐름은 기술과 감성이 맞닿은 ‘감정 기반 디지털 문화’의 상징적인 사례라 할 수 있다. 기술적 진보와 문화적 향수의 결합 이번 열풍의 배경에는 OpenAI가 2025년 3월 발표한 최신 모델 ChatGPT-4o 이미지 생성 기능이 있다. 기존 이미지 생성 AI가 요구했던 복잡한 입력 과정이나 긴 대기시간을 대폭 줄이며, ChatGPT-4o는 사용자의 지시에 따라 평균 20초 만에 고해상도 이미지를 생성할 수 있게
AI 개발자 및 엔지니어들 사이에서 널리 사용되고 있는 개발 툴 '커서(Cursor)'가 최근 대규모 업데이트를 통해 MCP(Machine Control Plugin) 도구 제작과 배포 기능을 강화했다. 커서는 이번 업데이트로 AI 환경에서의 도구 제작, 연결, 배포를 모두 지원하는 실전형 AI 개발 툴로 자리 잡았다. 매뉴얼 모드 도입으로 사용자 편의성 강화 이번 업데이트에서 가장 주목받은 기능은 기존의 ‘에디트 모드’를 대체한 매뉴얼 모드다. 사용자는 매뉴얼 모드를 통해 자주 사용하는 AI 모델과 프롬프트 설정을 저장하고, 단축키(CTRL+L)로 빠르게 원하는 설정으로 전환할 수 있게 됐다. 이를 통해, 프로젝트별로 서로 다른 설정을 사용하는 개발자나 AI 활용자는 작업의 효율성을 크게 높일 수 있다. 병렬 채팅으로 다중 업무 환경 지원 AI 개발 환경에서 자주 지적됐던 단일 채팅 환경의 한계도 개선됐다. 새로운 병렬 채팅 기능을 통해 CTRL+T 단축키 하나로 새로운 채팅 탭을 추가할 수 있게 되면서, 개발자들은 동일한 AI 모델을 활용해 여러 작업을 동시에 진행하거나, 실험용, 디버깅용, 실전용 등의 대화를 각각 독립적으로 관리할 수 있게 됐다. 대규
AI가 본격적으로 실무 현장에 뛰어들고 있다. 최근 엔트로픽(Anthropic)이 개발한 대화형 AI 모델 '클로드(Claude)'가 MCP(Model Context Protocol)와 결합하며 단순한 대화형 AI를 넘어 이미지 생성, 유튜브 분석, 파일 다운로드, 실시간 웹 검색까지 소화하는 만능형 업무 파트너로 거듭나고 있다. ■ 텍스트만 하던 AI가 파일도 만들고, 이미지를 자동으로 저장한다 기존의 대화형 AI는 문장 생성, 요약, 코드 조각 추천 등 텍스트 기반 작업에만 머물러 있었다. 클로드도 예외는 아니었다. 하지만 MCP를 연결하는 순간 게임이 달라졌다. MCP는 AI에게 파일 시스템, 브라우저, 검색 엔진, 유튜브 분석기 등 외부 프로그램과 API를 연결하는 범용 인터페이스 역할을 한다. 마치 ‘USB-C 포트’처럼 AI가 다양한 디지털 장비와 연결되는 느낌이다. 사용자는 명령어 하나로 복잡한 외부 연동 없이도 다양한 툴을 AI와 붙일 수 있다. 실제 활용 사례도 나왔다. 이번 실험에서는 ‘다섯 개 국가별로 아름다운 산을 배경으로 한 고급 단독 주택 이미지’를 생성하고, 이를 로컬 폴더에 자동 저장하는 업무가 성공적으로 이루어졌다. 프롬프트 입
구글이 최근 인공지능(AI)을 기반으로 학습 혁신을 겨냥한 새로운 서비스 ‘노트북 LM(Notebook LM)’을 전격 공개했다. 노트북 LM은 단순한 학습 보조도구를 넘어, AI가 텍스트·영상·웹 기반 자료를 자동 분석하고, 이를 마인드맵, 스터디가이드, 오디오 토론으로 전환해주는 AI 학습 파트너로 설계됐다. 유튜브, PDF, 웹사이트까지 AI가 학습자료로 재구성 기존 학습법은 자료를 모으고 정리하는 데 상당한 시간과 노력이 들었다. 학습자는 책, 논문, 유튜브 영상, 기사 등을 일일이 분석해야 했다. 그러나 노트북 LM은 학습자가 유튜브 주소, PDF, 웹 링크 등을 입력하기만 하면 AI가 즉각 자료를 요약하고, 학습 목적에 맞는 구조화된 콘텐츠를 제공한다. 특히 영상 기반 학습에서 유용하다. 유튜브 영상을 입력하면, 영상 속 스크립트를 분석하고 요약본을 제공하는 것은 물론, 전체 내용을 구조화한 마인드맵을 생성한다. 학습자는 이를 통해 영상의 주요 흐름과 핵심 주제를 한눈에 파악할 수 있다. 기존에 일일이 영상 전체를 시청하거나 스크립트를 정리하던 번거로움을 AI가 해결한 셈이다. AI가 교사가 되고 교재가 되는 시대 노트북 LM의 핵심은 대화형 학습
최근 검색 엔진 시장에 ‘게임 체인저’로 주목받는 인공지능 기반 검색 도구가 등장했다. 바로 ‘퍼플렉시티 AI(Perplexity AI)’다. 엔비디아 창립자인 젠슨 황 CEO도 즐겨 사용한다고 알려진 이 도구는 기존 검색 서비스와는 전혀 다른 검색 경험을 제공하고 있다. 퍼플렉시티 AI는 질문을 입력하면 단순히 관련 링크를 나열하는 것을 넘어, 질문 의도에 맞는 핵심적인 정보를 요약하고 정리해 준다. 즉, ‘다양한 검색결과 속에서 사용자가 스스로 의미 있는 정보를 선별해야 했던’ 기존 검색 방식의 불편함을 해결했다. 사용자는 시간을 절약하면서도 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있다. 특히, 퍼플렉시티 AI는 △직관적인 답변 요약 △출처 기반 정보 제공 △관련 질문 추천 기능을 통해 대화형 검색의 편의성을 높였다. 유튜브, 블로그, 뉴스 등 웹 상의 최신 정보를 기반으로 챗GPT형 답변을 제공하는 것도 특징이다. 최신성에서 한계가 있었던 GPT-3.5 기반 챗봇과 차별화된 부분이다. 정보가 많다고 다 좋은 건 아니다 퍼플렉시티 AI의 탄생 배경에는 사용자들의 변화된 검색 습관이 있다. 대규모 검색 엔진들이 방대한 정보를 제공하긴 하지만, 지나치게 많은 광고성
AI 시장이 빠르게 성장하면서 주요 빅테크 기업들이 자사의 AI 플랫폼을 중심으로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. 오픈AI, 구글, 메타, XAI, 애플 등 글로벌 기술 기업들은 각기 다른 전략을 통해 AI 생태계를 확장하고 있으며, 이에 따라 AI 플랫폼 주도권을 둘러싼 치열한 경쟁이 예상된다. 오픈AI, AI 플랫폼으로의 전환 가속화 오픈AI는 단순한 AI 모델 제공에서 벗어나 하나의 AI 플랫폼으로 자리 잡기 위한 전략을 추진하고 있다. 초기에는 ChatGPT와 같은 언어 모델을 통한 사용자 경험을 강화하는 데 집중했으나, 최근에는 API를 통한 생태계 확장에 주력하고 있다. 오픈AI의 API를 활용하면 개발자들이 별도의 AI 모델을 구축할 필요 없이 고품질의 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있어, B2C뿐만 아니라 B2B 시장에서도 큰 영향력을 미치고 있다. 특히, 오픈AI는 사용자들이 AI를 업무의 중심으로 활용하도록 유도하는 전략을 펼치고 있다. 이는 기존의 검색 기반 정보 탐색 방식을 AI 기반 생산성과 창작으로 전환하는 시도로 볼 수 있다. 오픈AI가 생성 AI를 활용한 다양한 서비스와 API 생태계를 구축함에 따라, 기업 고객뿐만 아니
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UPDATE: 2025년 04월 23일 09시 58분