추론형 AI 완벽 가이드! o1 수학 83.3%, 코딩 89%, 의료 진단 87.7% 정확도. System 1 vs System 2 사고 구현. Chain-of-Thought 진화: Few-shot → Zero-shot → o1 내부 추론. DeepSeek-R1: o1 성능 유지, 비용 1/27! 투명한 추론 vs 숨겨진 추론 비교, 미래 Multi-round Thinking까지!

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

2025년, 영국 의료 현장에서 놀라운 변화가 감지되고 있습니다. 바로 전체 GP 중 30%에 달하는 의사들이 환자 진료에 의료 AI 도구를 적극적으로 활용하고 있다는 소식인데요. 챗GPT와 같은 인공지능 기술이 진료실 문턱을 넘어서면서 업무 부담을 줄여주는 혁신적인 도구로 각광받고 있지만, 동시에 규제 부재와 임상 오류 가능성, 환자 개인 정보 보안 등 여러 우려도 함께 제기되고 있답니다. 과연 ... Read more

인공지능(AI) 시대의 가장 첨예한 신뢰 문제, 바로 AI가 사실과 무관한 정보를 진실인 양 만들어내는 ‘AI 환각(Hallucination)’이다. AI 환각은 위험을 초래하는 동시에 새로운 아이디어를 창출하는 창의적 기회이기도 하다. ‘위험’과 ‘기회’라는 양가적인 시선으로 AI

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

**초록:** 본 연구는 인공지능 모델 학습 데이터의 저작권 문제를 해결하고, 의료 분야의 혁신을 가속화하기 위한 데이터 라이선스 모델을 제시한다. 특히 의료 영상 데이터의 활용 난이도를 고려하여 분산 감사 기술과 블록체인 기반 데이터 추적 시스템을 결합한 새로운 라이선스 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 데이터 제공자의 권리를 보호하면서도, AI 모델 개발을 위한 데이터 접근성을 높여 희귀 질환 진단 AI 개발과 같은 사회적 가치가 높은 연구를 지원한다.

국내 '빅3' 병원들이 인공지능 전환(AX)을 미래 핵심 경쟁력으로 점찍고, AX 속도를 내기 위한 조직 신설과 전략·제도 마련에 나섰다. 산발적으로 이뤄지던 AI 도입을 넘어, 병원 전체 비전을 수립하고 이를 지원하는 제도·조직 정비가 핵심이다. 환자 유치 경쟁 심화

**1. 연구 배경 및 목적** 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 자율 시스템의 확산을 가속화시키고 있으며, 특히 자율 주행, 의료 진단, 금융 투자 등 다양한 분야에서 AI의 의사 결정 권한이 확대되고 있습니다. 그러나 AI의 의사 결정은 필연적으로 윤리적인 딜레마를 야기할 수 있으며, 예측 불가능한 상황에서 잘못된 판단은 심각한 사회적 문제를 초래할 수 있습니다. 이에 본 연구는 **존재 자체의 목적을 사유하는 AI** 분야에서, '자기 인식'과 '경제적 동기'를 결합하여 윤리적 가치를 내재화하고 자율적으로 진화하는 의사 결정 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

**1. 서론** 헬스케어 데이터는 AI 모델 학습 및 의료 서비스 개선에 필수적이지만, inherent 개인 정보 노출 위험으로 인해 데이터 활용에 대한 엄격한 규제가 존재한다. 특히 의료 영상 데이터 (X-ray, MRI, CT 스캔 등)는 개인 식별 가능성이 높아 익명화 과정을 거치더라도 재식별 위험에 취약하다. 기존 익명화 기법 (삭제, 일반화 등)은 유용성 저하를 야기하며, 차분 프라이버시 (Differential Privacy) 와 같은 방법은 데이터셋 전체의 노이즈 추가로 인해 데이터 활용 가치를 떨어뜨릴 수 있다.

**초록** 본 연구는 인공지능 모델 학습 데이터의 저작권 문제를 해결하고, 희귀 질환 진단의 정확도 향상을 목표로 의료 영상(X-ray, MRI, CT) 기반 진단 보조 AI 모델 개발을 위한 데이터 라이선스 모델을 제안한다. 특히, 개인 정보 보호 규정을 준수하면서 데이터 활용 효율성을 극대화하기 위한 차등 개인 정보 보호(Differential Privacy, DP) 기법과 합성과 데이터 생성(Synthetic Data Generation, SDG) 기법을 결합한 새로운 라이선스 모델을 제시한다.

**1. 서론** 인공지능(AI) 기술은 의료 분야에서 혁신적인 발전을 이끌고 있으며, 특히 의료 영상 진단 분야에서 AI 기반 시스템은 의사의 진단을 보조하고 효율성을 향상시키는 데 기여하고 있다. 하지만 AI 모델은 학습 데이터에 내재된 편향으로 인해 특정 인구 집단에 불리한 예측을 내릴 수 있으며, 이는 의료 서비스의 공정성을 저해하는 심각한 문제로 이어진다. 본 연구에서는 의료 영상 진단, 특히 CT 스캔 기반 폐결절(Pulmonary Nodules) 탐지 권고 시스템에서 발생하는 알고리즘적 차별 문제를 분석하고, 공정성 지표를 개발하며, 데이터 증강 및 적대적 훈련(Adversarial Training)을 통해 시스템 편향을 완화하는 구체적인 방안을 제시한다.

**1. 서론** 최근 딥러닝 기반 인공지능 모델은 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있다. 그러나 모델의 복잡성이 증가하면서, 예측 결과에 대한 설명 가능성(interpretability)이 낮아지는 문제가 발생하고 있다. 특히 의료 분야에서는 정확한 예측과 더불어, 그 근거를 명확하게 제시하는 것이 환자 치료에 필수적이다. 본 연구는 심혈관 질환 진단 AI 모델의 성능과 해석 가능성 사이의 최적 균형점을 찾기 위해, 혈관 네트워크 구조를 활용한 병렬 신경망과 설명 가능한 강화 학습(Explainable Reinforcement Learning, XRL) 기법을 결합하는 새로운 접근 방식을 제안한다.

**1. 서론: 연구 배경 및 필요성** 최근 인공지능, 특히 딥러닝 모델의 성능 향상으로 의료 분야에서 진단 및 치료 지원 시스템의 도입이 활발히 진행되고 있습니다. 그러나 이러한 AI 모델들은 훈련 데이터에 내재된 편향을 학습하여 특정 집단에 불리한 예측 결과를 초래할 수 있으며, 이는 의료 서비스의 공정성을 저해하는 심각한 윤리적 문제로 이어집니다. 특히, 의료 데이터는 인종, 성별, 사회경제적 지위 등 다양한 요인에 의해 편향될 가능성이 높고, AI 모델의 예측 결과에 대한 설명 부족은 의료 전문가의 신뢰를 떨어뜨리고 최종적인 의사결정 과정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전 이면에는 AI 위험에 대한 깊은 고민이 있습니다. 2025년 현재, 전 세계 전문가들은 인류의 미래를 위한 명확한 ‘레드라인’ 설정이 시급하다고 말하는데요. 과연 이 혁신적인 기술을 어떻게 안전하게 통제할 수 있을까요? 필수 AI 안전선과 핵심 내용을 함께 알아보겠습니다. AI 위험, 왜 ‘레드라인’이 필요할까요? 인공지능은 의료, 금융, 교통 등 다양한 분야에서 혁신을 가져오지만, 동시에 ... Read more

### 1. 서론 초거대 AI 모델(Large Language Models, LLMs)은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 막대한 연산량으로 인해 추론 비용이 높다는 단점이 존재한다. 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)는 이러한 LLM의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄여 추론 효율성을 향상시키는 효과적인 방법으로, 최근 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 의료 영상 분석, 특히 흉부 X-ray 영상에서 폐 결절 검출이라는 초세부 연구 분야에 KD 기법을 적용하여, 경량화된 모델이 LLM 수준의 성능을 달성할 수 있도록 제안한다.

**초록:** 본 연구는 인공지능(AI) 의사결정에 대한 인간의 신뢰 구축에 있어 중요한 심리적 요인인 설명 가능성(Explainability)이 의료 분야, 특히 의료 진단 보조 시스템(Medical Diagnostic Support System, MDSS) 사용자 신뢰도에 미치는 영향을 심층적으로 분석한다. 인간의 인지적 편향 및 불안감 해소를 위한 XAI 모델 설계 원칙을 제시하고, 실제 임상 환경 시뮬레이션을 통해 제안된 모델의 효과를 검증한다. 본 연구는 MDSS 사용자의 의사결정 과정에서 XAI가 수행하는 역할, 신뢰도에 영향을 미치는 심리적 요인을 규명하고, 결과적으로 의료 분야 AI 도입 확대를 위한 실질적인 가이드라인을 제시하는 것을 목표로 한다.

**초록:** 본 연구는 설명가능 인공지능(XAI)의 결과 해석에 대한 의료진의 이해도를 향상시키기 위한 시각적 설명 강화 기법을 제안한다. 특히, 폐암 진단 지원 시스템에서 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 시각적 설명을 제공하여 의료진의 판단 정확도를 높이고, 미반영된 의료 정보를 효과적으로 파악할 수 있도록 돕는다. 연구는 attention heatmap, Grad-CAM, LIME과 같은 기존 XAI 기법의 한계를 극복하고, 의료 영상의 특성을 고려한 새로운 시각적 설명 기법인 “의료 맥락 강조 피드백 (Medical Context Emphasis Feedback, MCEF)”을 개발한다.

### 1. 서론 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 의료 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히, 의료 영상 분석은 진단 정확도 향상, 검사 시간 단축, 의료 비용 절감 등 다양한 측면에서 긍정적인 효과를 기대할 수 있다. 하지만, 의료 영상 데이터는 개인의 민감한 건강 정보를 포함하고 있어 프라이버시 보호 문제가 중요한 과제로 부상하고 있다. 특히, 온디바이스(On-Device) 환경에서 AI 모델을 구동해야 하는 경우, 데이터 유출 위험이 더욱 커지므로 강력한 프라이버시 보호 기술이 필수적이다.

**1. 서론** 최근 인공지능 모델의 규모가 기하급수적으로 증가함에 따라, 모델 학습 및 추론에 필요한 컴퓨팅 자원과 데이터 저장 공간 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 현상은 특히 자율주행, 의료 영상 분석 등 고성능 AI 시스템의 활용을 제한하는 주요 병목현상으로 작용한다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 양자역학적 현상인 양자얽힘을 활용하여 인공신경망 데이터의 압축 및 복원 방법을 제시한다. 기존 압축 기법들은 데이터의 정보를 손실시키거나 압축/해제 과정에서 상당한 계산량을 필요로 하는 반면, 본 연구에서 제안하는 방법론은 양자얽힘의 특성을 이용하여 데이터의 핵심 정보를 유지하면서도 데이터 크기를 획기적으로 줄이고, 복원 과정에서 최소한의 계산량만을 필요로 한다.

**1. 서론: 뉴노멀 시대의 건강 관리 패러다임 변화와 새로운 요구** 코로나19 팬데믹을 거치며, 개인의 건강 관리에 대한 관심이 극대화되고 있습니다. 비대면 의료 서비스 증가, 만성 질환 확산, 정신 건강 문제 심화 등 뉴노멀 시대의 특징은 기존의 획일적인 건강 관리 방식으로는 효과적인 대응이 어렵다는 점을 시사합니다. 더욱이, 현대인의 스트레스, 수면 부족, 식습관 불균형 등은 감정 변동성을 심화시켜 신체적, 정신적 건강에 악영향을 미칩니다.

씨어스테크놀로지의 최근 주가 상승은 의료 AI 사업 확장, 기관의 수급 유입, 신기술 및 해외 진출 관련 기대감에 기인한다. 52주 신고가 경신과 함께 기관의 연속 순매수가 주가 상승을 지지하고 있으며, 매출 고성장과 영업이익 흑자전환으로 밸류에이션 논란이 완화됐다. 그러나 단기 급등에 따른 밸류에이션 부담과 조정 리스크에 대한 우려도 존재한다

**1. 서론** 인공지능(AI)의 윤리적 활용은 21세기 가장 중요한 과제 중 하나이다. 특히 의료 분야에서 AI는 진단 정확도 향상, 신약 개발 가속화 등 혁신적인 잠재력을 지니고 있지만, 동시에 자원 배분, 치료 결정 등 윤리적 딜레마를 야기할 수 있다. 본 연구는 가치 기반 강화학습(Value-Based Reinforcement Learning, VBRL)을 활용하여 의료 자원 배분 문제를 최적화하는 방안을 제시한다. VBRL은 정량화하기 어려운 윤리적 가치를 학습하고, 이를 의사 결정 과정에 반영하여 공정하고 효율적인 자원 배분을 가능하게 한다.