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딥페이크 영상은 오늘날 늘 화두에 올라있습니다. 기술의 활용 범위가 광범위하고, 그에 따라 악용 가능성도 무시할 수 없기 때문입니다. 딥페이크 기술을 활용한 범죄 의 피해자들이 계속해서 발견되는 지금, 기술의 가치와 앞으로의 발전에 대해 이야기해봅시다.
딥페이크는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 인공지능 기술을 이용하여 진짜처럼 보이도록 조작된 이미지나 영상을 의미합니다. 즉, 존재하지 않는 장면이나 말을 실제처럼 만들어내는 기술이죠.
딥페이크 영상은 어떻게 제작될까요? 우선 인물의 얼굴, 표정, 움직임 등을 학습시키기 위해 다양한 각도와 조명에서 촬영된 대량의 이미지나 영상 데이터를 수집합니다. 그리고, 수집된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 인물의 얼굴 특징을 추출하고, 다른 영상에 자연스럽게 합성될 수 있도록 학습합니다. 결과적으로, 학습된 모델을 이용하여 원하는 영상에 새로운 얼굴이나 움직임을 합성합니다. 이때, 기존 영상의 배경과 조명 등을 고려하여 자연스러운 결과물을 만들어냅니다.
딥페이크 기술이 도입된 작품에서는 옛날 영화의 배우를 현대적으로 복원하거나, 사망한 배우 - 위인을 연기하여 새로운 작품을 만들어낼 수 있습니다. 다만, 딥페이크 기술의 시작과 발전은 긍정적으로 받아들여지기 어렵습니다.
딥페이크 기술 자체는 1990년대부터 학술 기관의 연구원들에 의해 개발되기 시작했지만, 딥러닝 기술이 발전하고 컴퓨터 성능이 향상되면서 일반인들도 딥페이크를 만들 수 있게 되었습니다. 딥페이크 기술이 대중적으로 알려지고 활용되기 시작한 것은 2017년 이후입니다. 미국의 온라인 커뮤니티 레딧에서 'deepfakes'라는 닉네임을 가진 한 사용자가 포르노 영상에 유명인의 얼굴을 합성하는 기술을 선보이면서부터 본격적으로 딥페이크라는 용어가 사용되기 시작했습니다. 딥페이크는 기술 발전의 양면성을 보여주는 대표적인 예시입니다. 딥페이크는 영화 특수 효과, 게임 캐릭터 제작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 가짜 뉴스, 허위 정보 확산 등 심각한 사회적 문제를 야기하기도 합니다.
딥페이크 기술과 유사한 기술들은 긍정적으로 활용되고 있습니다. 특정 인물의 외모를 다양하게 변형하거나, 과거 또는 미래의 모습을 사실적으로 구현하는 것을 목표로 하는 디지털 더블링 기술이나, 실제 사람의 모습을 가상의 캐릭터에 투영하여 새로운 콘텐츠를 만들거나, 개인의 프라이버시를 보호하는 버츄얼 캐릭터 기술들처럼 긍정적인 목적에 사용되는 기술들도 발전해오고 있습니다. 하지만, 딥페이크 기술은 다른 사람의 얼굴을 도용하여 허위 정보를 유포하거나, 사기를 치는 등 악의적인 목적으로 사용될 가능성이 매우 높은 기술입니다. 딥페이크의 악용을 막고 긍정적인 측면을 강화하기 위해서는 딥페이크 탐지 기술을 개발하고, 법적인 규제를 강화하고 윤리적 기준을 마련해야 할 것입니다.
딥페이크는 강력한 도구이지만, 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과가 달라질 수 있습니다. 딥페이크 기술의 발전과 함께 사회적 합의를 통해 긍정적인 방향으로 활용될 수 있도록 노력해야 합니다.
하이퍼루프는 진공 튜브 안에서 캡슐 형태의 차량이 초고속으로 이동하는 미래형 교통 시스템입니다. 마치 공기 저항이 없는 빨대 안을 빨리 이동하는 콩알처럼 생각하면 쉽게 이해할 수 있습니다. 하이퍼루프의 특징과 작동 원리, 장단점에 대해 알아보겠습니다.
하이퍼루프는 진공 상태의 튜브 내에서 공기 저항을 최소화하여 초고속 이동을 가능하게 합니다. 또한, 에너지 효율이 높은 자기 부상 방식으로, 마찰력을 줄이고 안정적인 운행이 가능하게 합니다. 이러한 하이퍼루프의 초고속 이동은 진공 튜브 내에서 운행되므로, 외부 환경의 영향을 받지 않고 안전하게 이용이 가능합니다.
하이퍼루프는 진공 튜브와 자기 부상 방식으로 튜브 위를 떠서 이동하는 캡슐, 캡슐의 추진력을 제공하는 선형 유도 모터고 구성되어 있습니다. 진공튜브 내부를 진공 상태로 만들어 공기 저항을 최소화한 뒤, 탑승객이나 화물을 싣고 캡슐이 이동합니다. 캡슐은 자기장을 이용하여 속도를 조절하고 정지됩니다.
하이퍼루프는 이론적으로 최대 시속 1000km 이상의 속도를 낼 수 있습니다. 이는 기존 교통 수단보다 훨씬 빠른 속도로 이동하는 것이로, 이동 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 또한 외부 환경의 영향을 받지 않고 안전하게 운행할 수 있다는 것도 하이퍼루프의 장점입니다.
다만, 아직까지 해결해야 할 과제는 남아있습니다. 고속으로 이동하는 캡슐의 안전성, 튜브 내의 진공 유지, 자기 부상 기술 등 해결해야 할 기술적 과제들이 많고, 진공 튜브 건설에 막대한 비용이 들어간다는 상용화 문제도 남아있습니다. 지속적인 연구 개발을 통해 상용화가 이루어진다면 우리의 이동 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대됩니다.
4차 산업시대의 핵심은 ‘많은 데이터’입니다. 그리고 수많은 데이터를 처리하기 위해서는 데이터를 담는 메모리 반도체도 발전해야 합니다. 더 많은 데이터를 더 빠르게 전송하기 위해 탄생한 메모리가 바로 HBM입니다.
HBM(High Bandwidth Memory)은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 올려 만든 고성능 메모리입니다. 기존의 평면적인 DRAM 구조와 달리 3차원 적층 방식을 채택하여 메모리 칩 간의 거리를 획기적으로 줄였고, 이를 통해 데이터 전송 속도를 비약적으로 향상시켰습니다. 두 가지 구조의 주요 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
기존에 존재했던 평면 DRAM메모리는 DRAM 칩을 평면적으로 배치하여 패키징합니다. 칩 간의 연결은 외부 배선을 통해 이루어져, 신호 전달 거리가 길어지고, 대역폭이 상대적으로 낮았습니다. 전력 소모가 증가하는 단점도 같이 있었습니다.
하지만, HBM은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 올려 3차원 적층 구조를 형성, 미세한 구멍을 통해 이루어지는 TSV(Through Silicon Via) 기술을 사용하여 칩들을 연결했습니다. 이를 통해 기존 방식의 단점이었던 신호 전달 거리를 획기적으로 줄이고, 대역폭을 높였습니다. 3차원 적층 구조를 통해 열 방출 효율을 높였으며, 칩 간의 거리가 가까워 전력 소비도 기존 방식보다 더 줄일 수 있었습니다.
어떤 기업에서 최초로 HBM을 개발했을까요? SK하이닉스는 2013년 12월에 세계 최초로 TSV 기반 1세대 HBM을 개발하여 상용화했으며, 오늘날에는 TSV와 MR-MUF 기술을 활용해 D램을 12층으로 쌓아올린 'HBM3' 24GB 제품까지 최초로 개발했습니다. AI 시대의 도래와 함께 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하면서 HBM의 중요성이 더욱 커지자, SK하이닉스는 HBM을 미래 성장 동력으로 삼고, 기술 개발과 시장 확대에 적극적으로 나선 것입니다.
HBM은 단순한 메모리 제품을 넘어, 미래 반도체 시장을 이끌어갈 핵심 기술이라고 할 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅, 인공지능, 고해상도 그래픽, 데이터 센터 등 다양한 활용 분야를 지닌 HBM의 개발과 발전이 기대됩니다.
수소 가격이 비싼 이유.
많은 분들이 수소 저장시스템에 대해서 말씀하시는데요.
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희한하네.. 아직도 여기를 모른다고?
클라우드 보안의 미래!
부산대학교 제로 트러스트 클라우드 보안연구센터를
A부터 Z까지 파헤쳐봤습니다✨✨
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바로 부산대학교 최윤호 교수님과 함께!
영상을 통해 지금 바로 확인하세요:)
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과학 크리에이터 '엑소' 님 아시나요?
엑소님의 이름은 본인이 10년간 연구를 진행한
'엑소좀' 에서 나왔는데요.
우리에게는 생소한 엑소좀은
우리 몸 안 세포들의 전달자 역할을 합니다.
하지만 엑소좀은 다루기가 쉽지않고
잘못 다룰 경우 치료의 효율이 낮아지는데요.
이번에 부산대학교 한의과학과 주명수 교수님이 개발한
대나무의 죽여추출물을 활용한
새로운 엑소좀 활용 방법!
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비용을 절감하는 가장 빠른 방법 중 하나는 바로
보급을 어떻게 하느냐입니다.
수소의 경우 생산과 보급에 많은 어려움이 있는데요.
이번에 부산대학교 조선해양공학과에서
새롭게 개발한 기술이
그 어려움을 해결해준다고 합니다.
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