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AI15

LLM의 핵심은 MCP이다. 요즘 AI 개발자 커뮤니티에서 가장 많이 회자되는 키워드 중 하나가 MCP(Model Context Protocol)다. 하지만 이름만 떠돌고 있을 뿐, 실제로 MCP가 무엇이고 왜 중요한지에 대해선 혼란이 많은 상황이다. 이 콘텐츠에서는 MCP가 왜 등장했는지, 어떤 문제를 해결하며, 앞으로 어떤 기회를 만들어낼 수 있는지를 직관적으로 설명한다. LLM의 한계는 '행동'의 부재다LLM은 아무리 뛰어나도 스스로 무언가를 '실행'하지는 못한다. 이메일을 보내거나 인터넷 검색을 하거나, 캘린더에 일정을 추가하는 등의 실질적인 작업은 기본적으로 불가능하다. 결국 LLM은 '다음 단어를 예측하는 모델'일 뿐, 세상과 직접 연결되어 있지 않다. 도구를 붙이기 시작하면서 LLM이 실용화됐다이 한계를 보완하기 위해 .. 2025. 3. 29.
AI 에이전트의 게임 체인저, MCP AI 에이전트를 제대로 활용하고 싶은데, 복잡한 툴 연동과 통합 때문에 막막했던 적이 있다면, MCP(Model Context Protocol)는 그 고민을 단번에 해결해줄 수 있는 핵심 솔루션이다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지부터, 왜 중요한지, 그리고 이를 실제로 적용해 AI 워크플로우를 어떻게 극대화할 수 있는지 구체적으로 정리했다. AI 에이전트의 공통 언어, MCP란?AI 에이전트는 다양한 툴을 사용할 때 비로소 진가를 발휘한다. 데이터베이스 검색, 웹 크롤링, 외부 API 호출 등 모든 기능은 외부 툴과의 연결을 통해 가능해진다. 하지만 지금까지는 이 툴들이 각기 다른 방식으로 통신해야 했기 때문에, 매번 별도의 커스텀 통합 작업이 필요했다. 이 복잡성을 근본적으로 해결하는 게 바로 MCP다.. 2025. 3. 29.
단층 신경망(SLP)이란? TL;DR단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 입력층과 출력층 사이에 은닉층이 없는 가장 단순한 형태의 신경망이다. 주로 선형 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, XOR 문제와 같은 비선형 문제는 해결할 수 없다. 다층 신경망(DNN)의 기초가 되는 개념으로, 뉴런의 가중치와 활성화 함수를 활용해 데이터를 분류하는 역할을 한다. 1. 단층 신경망(SLP)의 개념단층 신경망(Single-Layer Perceptron, SLP)은 가장 기본적인 인공 신경망(ANN) 구조로, 뉴런이 하나의 층으로만 구성된 모델이다. 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer)으로 이루어져 있으며, 은닉층(Hidden Layer)이 없다.이 모델은 1958년 프랭크 로젠블랫(F.. 2025. 3. 14.
다층 신경망(DNN)이란? TL;DR다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 인공 신경망(ANN)이다. 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 복잡한 데이터 패턴을 학습하는 데 강력한 성능을 발휘한다. 딥러닝의 핵심 모델로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용된다. 1. 다층 신경망(DNN)의 개념다층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 형태로, 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 구조를 갖는다. 기존의 단층 신경망(single-layer neural network)은 선형 분류 문제만 해결할 수 있는 반면, 다층.. 2025. 3. 14.
딥러닝(DeepLearning)이란? TL;DR딥러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로, 인간의 두뇌처럼 데이터를 학습하고 패턴을 찾는 신경망 기술이다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등에 강력한 성능을 발휘한다. 머신러닝과 차별되는 점은 깊은(Deep) 신경망을 활용하여 더 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것이다. 딥러닝의 개념과 원리딥러닝(Deep Learning)은 **인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)**을 기반으로 한 기계 학습 방법이다. 쉽게 말해, 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 모방한 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분석하고 학습하는 기술이다.기존의 전통적인 프로그래밍 방식과 달리, 딥러닝은 데이터를 입력하면 스스로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터를 예측할 수 있다. 예를.. 2025. 3. 14.
LLM이란? LLM이란? 인공지능 시대의 핵심 기술요즘 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서 "LLM"이라는 단어를 자주 접하게 된다. 하지만 LLM이 정확히 무엇인지, 왜 중요한지에 대해 명확히 이해하는 사람은 많지 않다. 이번 글에서는 LLM의 개념, 동작 원리, 그리고 실생활에서 어떻게 활용되는지 알아보자. LLM이란 무엇인가?LLM(Large Language Model)은 한국어로 "대규모 언어 모델"을 의미한다. 이는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 자연스러운 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델을 가리킨다. 대표적인 예로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA 등이 있다.LLM은 단순한 챗봇이 아니다. 문장을 이해하고 생성하는 능력뿐만 아니라, 문.. 2025. 3. 14.
AI와의 대화 방식이 결과를 바꾼다 AI와의 상호작용 방식이 결과에 큰 영향을 미친다는 사실을 아는가? Junaid Khalid는 최근 DeepSeek을 활용한 개발자들의 경험을 분석하며, 단순한 입력 방식의 변화가 AI 활용 효율성을 크게 향상시킨다는 점을 강조했다. 타이핑보다 말하기가 더 효과적이었다한 개발자가 React 컴포넌트의 버그를 해결하기 위해 DeepSeek과 3시간 동안 씨름했다. 완벽한 프롬프트를 입력하고 수정했지만, 원하는 답을 얻지 못했다. 결국, 키보드를 내려놓고 스마트폰을 집어 들어 AI에게 직접 말했다.놀랍게도, 문제 해결까지 걸린 시간은 단 2분이었다.이 현상을 이해하기 위해 Khalid는 타이핑과 말하기 방식의 차이를 연구했다.타이핑할 때, 우리는 AI를 상사에게 보고하듯이 지나치게 형식을 갖춰 입력한다.반면.. 2025. 3. 9.
AI가 당신의 직업을 대체할까? 진짜 중요한 것은 이것이다 These Are the Jobs AI Will Replace를 번역 및 요약한 글입니다.서론: AI, 모든 직업을 대체할 것인가?"당신의 직업은 AI에 의해 대체될 수 있을까?"이 질문은 CEO들을 AI 도입으로 몰아넣은 공포 마케팅의 대표적인 사례다. 하지만 진짜 질문은 "어떤 직업이 AI에 의해 대체될까?"이다.과거부터 현재까지 AI의 발전은 반복적인 업무를 자동화해 왔다. 2010년, 기업들은 AI를 이용해 단순한 데이터 처리 업무를 대체했고, 2023년에는 AI가 ‘지식 노동자(knowledge workers)’의 역할을 위협하기 시작했다.그러나 모든 지식 노동자가 위험한 것은 아니다. AI는 단순한 업무를 수행하는 지식 노동자를 대체하지만, 맥락을 이해하고 창의적으로 문제를 해결하는 ‘지식이 .. 2025. 3. 8.
노벨 물리학 상에 침투한 AI Source : 노벨 물리학상에 AI 전문가 수상 2024년 노벨 물리학상에 존 홉필드(John J. Hopfield)와 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)가 수상하였습니다. AI 발전에 대한 기여 때문인데요. 이 때문에 현재 학계는 굉장히 뜨겁습니다. 보통 이 노벨 물리학상은 우주의 법칙이나 물질의 근본 원리를 연구한 과학자들에게 주어졌는데요. 이번에는 AI 연구자들이 수상하면서, 응용 과학이 인정받았기 때문입니다. AI 개발에 빼놓을 수 없는 "역전파(backpropagation)"를 개발한 사람이 바로 존 홉필드입니다. 아마 모든 AI 개발자들이 직/간접적으로 이들의 영향을 받아 현재의 AI가 이루어졌다고 해도 과언이 아니죠. 하지만 제프리 힌튼은 AI에 대한 우려를 가지고 있습니다. AI가.. 2024. 10. 15.

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