1. 들어가며안녕하세요! AI의 정석 Jaylen H입니다.오늘은 비영리 AI R&D 커뮤니티인 '가짜연구소(Pseudo Lab)' 시즌 12 러너(Runner) 합격 소식과 함께, 가짜연구소 소개 및 합격 후기를 들고 왔습니다. 🔥본격적인 스터디와 프로젝트가 시작되기 전, 가짜연구소가 어떤 곳인지, 제가 왜 지원했는지, 그리고 앞으로 16주 동안 어떤 팀에서 무슨 프로젝트를 진행하게 될지 자세히 풀어보려고 합니다! 2. 지원 동기 및 과정판교에 위치한 해양 IT 기업에서 AI 엔지니어로 일한 지 어느덧 1년 차가 되었습니다. 실무를 하면서 LLM과 AI Agent, RAG 등에 대한 관심이 자연스럽게 깊어졌는데, 혼자 공부하기보다는 열정 넘치는 사람들과 함께 부딪히며 성장하고 싶다는 갈증이 항상 있었..

1. 들어가며챗GPT(ChatGPT)로 시작된 생성형 AI의 열풍은 인간의 언어를 이해하고 이미지를 그려내며 세상을 놀라게 했습니다. 하지만 이들은 결국 '디지털 세계(화면 속)'에 갇혀 있다는 치명적인 한계가 있습니다. 아무리 똑똑한 AI라도 당장 내 앞의 커피잔을 집어주거나, 방을 청소해 줄 수는 없기 때문입니다.이제 AI 혁신의 중심은 소프트웨어를 넘어 현실 세계의 물리적 시스템으로 이동하고 있습니다. 그 중심에 있는 기술이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'입니다. CES 2026의 핵심 키워드로 선정될 만큼 빅테크(NVIDIA, 구글, 테슬라 등)와 로보틱스 기업들이 사활을 걸고 있는 피지컬 AI의 개념부터 기술 구조, 그리고 파이썬(Python)을 활용한 로봇 제어 실습까지 완벽하게 ..

1. 들어가며최근 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude)와 같은 뛰어난 생성형 AI가 업무 생산성을 혁신적으로 높여주고 있습니다. 하지만 많은 기업, 특히 금융·의료·공공기관 등 규제가 엄격한 산업군에서는 AI 도입을 주저하고 있습니다.그 이유는 단 하나, '데이터 보안(Security)과 기밀 유출 우려' 때문입니다. 클라우드 기반의 AI에 기업의 민감한 문서, 고객 개인정보, 소스 코드 등을 입력하는 순간 데이터가 외부 서버로 전송되기 때문입니다. 실제로 일부 대기업에서는 사내 기밀 유출 사고 이후 퍼블릭 생성형 AI의 사내 접속을 전면 차단하기도 했습니다.이러한 클라우드 AI의 근본적인 한계를 극복하고, 우리 회사만의 안전한 AI 환경을 구축하기 위해 등장한 대안이 바로 '온프레미스 AI(..

1. 들어가며소프트웨어 개발의 세계에는 "바퀴를 다시 발명하지 마라(Don't reinvent the wheel)"라는 유명한 격언이 있습니다. 이미 누군가 잘 만들어 놓은 기능과 도구가 있다면, 처음부터 맨땅에 헤딩하며 새로 만들 필요 없이 그것을 가져다 쓰는 것이 효율적이라는 의미입니다.이러한 개발 철학을 현실로 만들어주는 가장 강력한 도구가 바로 SDK(Software Development Kit, 소프트웨어 개발 키트)입니다. 우리가 매일 사용하는 스마트폰 앱, 게임, 웹 서비스에 탑재된 소셜 로그인, 결제 시스템, 푸시 알림, 심지어 최첨단 인공지능(AI) 기능까지 대부분은 SDK를 통해 구현됩니다.이번 포스팅에서는 개발의 생산성을 극대화해 주는 SDK의 개념과 구성 요소, 장단점부터 API와의..

1. 들어가며소프트웨어 개발이나 AI 모델을 구축할 때, 기획자, 개발자, QA 엔지니어 사이에서 가장 자주 혼용되는 단어가 바로 Validation(확인/타당성 검증)과 Verification(검증)입니다. 한국어로는 둘 다 '검증'이나 '확인'으로 번역되어 더욱 헷갈리기 쉽습니다.하지만 이 두 가지는 품질 보증(QA)과 소프트웨어 공학에서 완전히 다른 목적을 가진 필수 개념입니다. 가장 유명하고 직관적인 비유인 ‘요리’를 통해 설명해 보겠습니다.Verification: "주방장이 작성된 레시피(설계도)의 정량과 순서를 정확히 지켜서 요리했는가?"Validation: "그렇게 완성된 요리가 실제 손님(사용자)의 입맛을 만족시켰는가?"레시피를 완벽하게 지켰어도(Verification 통과), 애초에 레시..

1. 들어가며새로운 IT 서비스나 신사업을 기획할 때 가장 경계해야 할 것은 "고객이 원하지 않는 제품을 완벽하게 만드는 것"입니다. 수많은 스타트업과 대기업의 신규 프로젝트가 막대한 시간과 자본을 투자하고도 실패하는 이유는 시장과 기술에 대한 '사전 검증'이 부족했기 때문입니다.이러한 불상사를 막기 위해 현대의 소프트웨어 공학과 린 스타트업(Lean Startup) 방법론에서는 제품을 본격적으로 개발하기 전, 단계별로 아이디어를 검증하는 장치를 마련했습니다. 그것이 바로 PoC(개념 증명), Prototype(프로토타입), MVP(최소 기능 제품), Pilot(파일럿)입니다.실무에서 이 네 가지 용어는 자주 혼용되지만, "무엇을 검증할 것인가?"라는 목적에 따라 명확히 다른 의미와 역할을 가집니다. 이..

1. 들어가며ChatGPT의 등장 이후, 인공지능은 우리가 묻는 말에 대답하는 훌륭한 '지식 자판기' 역할을 해왔습니다. 하지만 현실의 비즈니스와 일상에서는 단순히 대답만 하는 것을 넘어, "내 이메일을 읽고, 일정을 캘린더에 등록한 뒤, 관련 자료를 구글링해서 요약 문서를 만들어줘"와 같이 직접 '행동'해 주기를 원합니다.이렇게 스스로 환경을 인지하고 행동하는 AI를 우리는 AI Agent(AI 에이전트)라고 부릅니다. 그리고 최근에는 여러 에이전트가 모여 거대한 팀처럼 협업하며 고도의 자율성을 갖춘 Agentic AI(에이전틱 AI)라는 새로운 패러다임이 등장했습니다.이 두 가지 패러다임이 텍스트 창을 벗어나 실제 현실 세계의 시스템(웹, DB, API 등)과 상호작용할 수 있게 해주는 가장 결정적인..

1. 들어가며우리가 흔히 아는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 지능을 가진 '두뇌'입니다. 하지만 텍스트 창에 갇혀 있다는 치명적인 한계가 있습니다. "오늘 서울 날씨 어때?", "이메일 좀 보내줘", "2345 곱하기 6789는 뭐야?"라고 물으면, 실시간 데이터를 모르거나, 실제로 메일을 보낼 수 없거나, 수학 계산에서 실수를(환각 현상) 저지르기도 합니다.이러한 LLM의 한계를 극복하고, 두뇌(AI)가 외부 세계와 상호작용할 수 있도록 '손과 발'을 달아주는 핵심 기술이 바로 'Tool Calling(도구 호출)'입니다.AI 에이전트(AI Agent)가 스스로 판단하고 행동하는 자율형 시스템으로 진화할 수 있었던 가장 큰 이유가 바로 이 Tool Calling 기..

1. 들어가며우리는 질문에 대답을 해주는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 이미 익숙해져 있습니다. 하지만 "내 이메일을 읽고, 중요한 회의 일정을 구글 캘린더에 등록한 다음, 팀원들에게 요약 메일을 보내줘"라는 복합적인 요청을 한다면 기존의 챗봇은 어떻게 반응할까요? 아마 방법만 텍스트로 알려줄 뿐, 실제로 행동에 옮기지는 못할 것입니다.이러한 '수동적인 챗봇'의 한계를 깨고, 인간을 대신해 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 목표를 달성하는 능동적인 인공지능, 그것이 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다.2026년 현재, AI 기술의 패러다임은 단순히 말을 잘하는 AI(Generative AI)에서 직접 행동하는 AI(Agentic AI)로 빠르게 이동하고 있습니다. 본 포스팅에..

1. 들어가며최근 인공지능(AI) 뉴스를 보면 "추론 속도가 빨라졌다"는 기사와 "추론 능력이 뛰어난 모델이 나왔다"는 기사가 동시에 쏟아집니다. 그런데 여기서 말하는 두 '추론'은 전혀 다른 개념이라는 사실을 알고 계셨나요?한국어로는 둘 다 '추론'으로 번역되지만, AI 엔지니어링 관점에서 이 둘은 명확히 구분됩니다.Inference: 학습된 AI가 정답을 '실행/출력'하는 과정 (System 1)Reasoning: AI가 문제를 풀기 위해 '논리적으로 생각'하는 과정 (System 2)최근 OpenAI의 o1 모델이나 DeepSeek-R1처럼 '스스로 생각하는 AI'가 등장하면서 이 두 개념의 구분은 AI 서비스 기획과 개발에 있어 핵심 기준이 되었습니다. 본 포스팅에서는 Inference와 Reas..