서울--(뉴스와이어)--국내 최대 가상융합산업 전시회인 ‘2025 대한민국 가상융합산업대전’이 오는 11월 12일(수)~14일(금) 3일간 일산 킨텍스(KINTEX)에서 열린다. ‘2025 대한민국 가상융합산업대전’ 포스터 2016년을 시작으로 올해로 10회째를 맞이한 ‘2025 대한민국 가상융합산업대전’은 ‘A.I.와 만난 가상융합! 모두의 일상이 되다!’를 주제로 140여 개 기업이 참가해 가상융합산업 관련 콘텐츠와 디바이스 등을 전시·소개하고 참관객이 직접 체험해 볼 수 있는 기회도 제공한다. 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원과 한국메타버스산업협회가 주관하는 이번 전시회는 가상융합산업 기업을 위한 비즈니스관, 정부정책지원 성과를 확인할 수 있는 거버넌스관, 참관객이 가상융합기술을 직접 체험할 수 있는 대국민 체험관 등으로 구성되며, 주제와 부합되는 ‘AI by 가상융합’, ‘디지털트윈 & 산업융합’, ‘가상융합 에듀테크’ 등 3가지 특화 전시존을 별도 운영한다.

TIGER 글로벌온디바이스AI ETF 분석 TIGER 글로벌온디바이스AI는 Mirae Asset Global On‑Device AI Index NTR를 기초지수로 하여, 온디바이스 AI 관련 글로벌 기업에 투자하는 테마형 ETF입니다. 디바이스 내 AI 연산을 수행하는 반도체, 소프트웨어, AI 하드웨어 및 플랫폼 기업 등을 중심으로 구성됩니다. 기본 정보

2025년8월21일| 온라인읽기    안녕하세요!세계최고의AI뉴스레터에다시오신것을환영합니다.오늘우리가준비한내용은다음과같습니다.말로입력하면

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글로벌 뷰티 기업 로레알 그룹(이하 로레알)이 자사의 오픈 이노베이션 전략과 기술 협업 사례를 공개했다. 지난 6월 26일 강남 코엑스에서 개최된 ‘넥스트라이즈 2025’의 발표자로 나선 로레알 디지털 마케팅(CDMO) 부문 글로벌 디렉터 아도니스 부지드가 AI 기반 서비스부터 하드웨어 협업, 글로벌 파트너십까지 로레알의 기술 혁신 전략을 공유했다. 로레알...

**1. 서론: 동적 인터페이스 디자인의 필요성 및 목표** 현대 사용자 경험 (UX) 디자인은 끊임없이 변화하는 사용자의 요구와 기술 발전에 발맞춰 진화하고 있습니다. 특히, 다양한 화면 크기, 디바이스 종류, 사용자의 행동 패턴에 따라 유연하게 적응하는 동적 인터페이스 디자인의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 본 연구는 생성형 AI 기술을 활용하여 동적 유저 인터페이스 (UI) 디자인을 자동화하고, 사용자 경험을 극대화하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

**1. 서론: 에너지 제약 환경에서의 지능형 영상 분석의 필요성** 현시대는 방대한 양의 영상 데이터를 생성하고 처리하는 시대입니다. 자율 주행, 스마트 시티, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 고해상도 영상 분석 기술이 필수적으로 요구됩니다. 그러나 이러한 기술의 핵심인 딥러닝 모델은 막대한 계산량과 메모리 사용량을 요구하며, 이는 제한적인 에너지 공급 환경(예: 엣지 디바이스, 모바일 기기)에서 심각한 문제로 이어집니다. 따라서 본 연구는 에너지 효율성을 극대화하면서 고해상도 영상 분석 성능을 유지하는 새로운 하이브리드 아키텍처를 개발하고자 합니다.

**1. 서론: 자율형 에너지 관리 시스템 (AEMS)의 중요성과 과제** 스마트 디바이스의 급증은 에너지 소비의 폭발적인 증가를 야기했으며, 효율적인 에너지 관리는 지속 가능한 미래를 위한 핵심 과제로 부상했습니다. 자율형 에너지 관리 시스템 (Autonomous Energy Management System, AEMS)은 스마트 디바이스의 에너지 소비를 효율적으로 관리하고, 전력망의 안정성을 유지하며, 궁극적으로 에너지 비용을 절감하는 데 기여합니다. 기존의 AEMS는 규칙 기반 시스템이나 간단한 최적화 알고리즘을 사용하여 제한적인 효율성을 보여왔습니다.

**선정된 초세부 연구 분야:** **스마트워치 기반 개인 맞춤형 헬스케어 시스템의 생체 신호 기반 스트레스 예측 및 관리** ### 1. 서론 현대 사회에서 스마트 디바이스는 개인의 건강 관리를 위한 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 특히 스마트워치는 손목에 착용하여 활동량, 심박수, 수면 패턴 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 본 연구는 스마트워치에서 수집된 생체 신호를 기반으로 개인의 스트레스 수준을 정확하게 예측하고, 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

**Abstract** 본 연구는 AI 시스템의 지속 가능성 문제를 해결하기 위해, 임베디드 디바이스 기반의 에너지 효율적인 분산 학습 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 분산 학습 환경에서 에너지 소비를 최소화하기 위해, 모델 병렬화, 효율적인 통신 프로토콜, 그리고 학습 전략을 통합한다. 특히, 각 임베디드 디바이스의 제한된 자원(계산 능력, 메모리, 에너지)을 고려하여, 다양한 최적화 기법을 적용한다. 본 연구는 프레임워크의 성능을 검증하기 위해 실제 임베디드 디바이스 환경에서 실험을 수행하며, 에너지 효율성, 학습 속도, 그리고 정확도 측면에서 기존의 분산 학습 방법론과 비교 분석한다.

**초세부 연구 분야:** EEG (뇌전도) 기반의 개인 맞춤형 뇌파 분석 및 제어 기술 **1. 서론** AI 웨어러블 기술은 헬스케어, 엔터테인먼트, 생산성 향상 등 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 특히 뇌파 (EEG) 신호를 활용하는 웨어러블 디바이스는 뇌의 활동을 직접적으로 모니터링하고, 사용자의 상태를 실시간으로 파악하여 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 EEG 기반 개인 맞춤형 뇌파 분석 및 제어 기술을 활용하여 사용자의 인지 상태를 정확하게 파악하고, 이를 바탕으로 사용자의 집중력 향상, 스트레스 감소, 수면 개선 등을 돕는 AI 웨어러블 디바이스 개발에 대한 연구를 수행합니다.

**Abstract** 본 연구는 스마트 디바이스의 제스처 기반 인터랙션(Gesture-Based Interaction, GBI) 시스템의 효율성과 사용자 경험을 획기적으로 개선하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 기존 GBI 시스템의 한계를 극복하고, 사용자 환경의 변화에 능동적으로 적응하며, 다양한 제스처 유형을 효과적으로 인식하고 해석할 수 있는 적응형 퓨전 모델(Adaptive Fusion Model, AFM)을 제안한다. AFM은 심층 학습(Deep Learning) 모델, 센서 융합(Sensor Fusion), 및 상황 인지(Context Awareness) 기술을 통합하여 제스처 인식 정확도, 반응 속도, 그리고 사용자 적응성을 극대화한다.

**초록** 본 연구는 AI 프라이버시 분야 중 "차등적 분산 학습 환경에서의 엣지 디바이스 데이터 익명화 기법"에 초점을 맞추어, 2025-2026년 상용화를 목표로 하는 실용적인 연구 결과를 제시한다. 분산 학습 환경에서 엣지 디바이스가 생성하는 민감한 데이터를 보호하고, 데이터 프라이버시를 강화하기 위해 차등적 프라이버시 (Differential Privacy, DP) 기술을 활용한다. 특히 엣지 디바이스의 제한된 자원과 통신 환경을 고려하여, 효율적인 데이터 익명화 알고리즘과 분산 학습 프레임워크를 설계하고, 이를 통해 AI 모델의 성능 저하를 최소화하면서 데이터의 안전성을 확보하는 방법을 제시한다.

OpenAI in recent weeks discussed acquiring a startup its CEO Sam Altman has been working on with ex-Apple designer Jony Ive’s studio to develop an artificial intelligence-powered personal device, acco...

**1. 서론: 맥박 신호를 활용한 감정 상태 예측 및 스마트 디바이스 인터페이스 개인화의 필요성** 현대 사회에서 스마트 디바이스는 우리의 일상생활 깊숙이 자리 잡았으며, 개인의 건강, 생산성, 엔터테인먼트를 향상시키는 핵심 도구로 자리매김했습니다. 이러한 디바이스의 발전은 단순한 기능적 측면을 넘어, 사용자의 '감정'이라는 정서적 측면까지 이해하고 이를 바탕으로 사용자 경험을 최적화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 본 연구는 스마트 디바이스가 사용자의 감정 상태를 실시간으로 감지하고, 이를 기반으로 사용자 인터페이스(UI)를 동적으로 조절하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.

**1. 서론: 생체 신호 기반 스마트 헬스케어의 혁신적 접근** 스마트 디바이스 기술의 발전과 함께, 생체 신호 기반 헬스케어 시스템은 개인 맞춤형 건강 관리를 위한 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 이러한 시스템은 심전도(ECG), 맥파(PPG), 호흡 신호 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 수집하고 분석하여, 질병의 조기 진단, 만성 질환 관리, 맞춤형 웰니스 서비스 제공 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 본 연구는 다음과 같은 배경에서 시작되었습니다:

**1. 서론: 생체 신호 기반 스마트 헬스케어의 혁신적 접근** 스마트 디바이스 기술의 발전과 함께, 생체 신호 기반 헬스케어 시스템은 개인 맞춤형 건강 관리를 위한 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 이러한 시스템은 심전도(ECG), 맥파(PPG), 호흡 신호 등 다양한 생체 신호를 실시간으로 수집하고 분석하여, 질병의 조기 진단, 만성 질환 관리, 맞춤형 웰니스 서비스 제공 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있습니다. 본 연구는 다음과 같은 배경에서 시작되었습니다:

### 1. 서론 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께 엣지 컴퓨팅 환경에서의 AI 연산 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 특히, 배터리 전력으로 구동되는 모바일 기기, IoT 센서, 웨어러블 디바이스 등에서는 전력 소모가 제한적이므로 초저전력 AI 연산 가속기 개발이 필수적이다. 기존의 디지털 컴퓨팅 방식은 에너지 효율 측면에서 한계가 있으며, 특히 복잡한 딥러닝 모델을 구동할 때 전력 소모가 더욱 커진다. 이를 극복하기 위한 대안으로 아날로그 컴퓨팅 기술이 주목받고 있다.

### 1. 서론 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께 엣지 컴퓨팅 환경에서의 AI 연산 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 특히, 배터리 전력으로 구동되는 모바일 기기, IoT 센서, 웨어러블 디바이스 등에서는 전력 소모가 제한적이므로 초저전력 AI 연산 가속기 개발이 필수적이다. 기존의 디지털 컴퓨팅 방식은 에너지 효율 측면에서 한계가 있으며, 특히 복잡한 딥러닝 모델을 구동할 때 전력 소모가 더욱 커진다. 이를 극복하기 위한 대안으로 아날로그 컴퓨팅 기술이 주목받고 있다.

**초세부 연구 분야:** 모델 경량화 및 엣지 배포를 위한 양자화 Aware 훈련 (Quantization-Aware Training for Model Compression and Edge Deployment) **연구 제목:** 양자화 Aware 훈련 기반의 적응적 비트 정밀도 제어 및 엣지 디바이스 맞춤형 모델 경량화 기법 **Abstract:** 본 논문에서는 인공지능 (AI) 모델의 배포 및 운영 효율성을 극대화하기 위해, 양자화 Aware 훈련 (QAT)을 기반으로 하는 적응적 비트 정밀도 제어 및 엣지 디바이스 맞춤형 모델 경량화 기법을 제안한다.