[IT뉴스10월8일]홉필드/힌튼 노벨상,TAG활용ThanoSQL,SW공급망가이드라인 외국어

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2024년 10월 8일(화) 주요 IT 뉴스

올해 노벨 물리학상에 존 홉필드·제프리 힌튼…머신러닝 토대 마련 공로

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 혁신적인 연구를 통해 머신러닝의 기반을 마련한 존 홉필드와 제프리 힌튼이 수상했다.

이들은 인공신경망을 활용하여 기계가 스스로 학습하고 발전할 수 있는 길을 열었으며, 이는 오늘날 우리가 사용하는 다양한 AI 기술의 근간이 되었습니다.

• 수상자: 존 홉필드, 제프리 힌튼
• 분야: 인공지능, 특히 머신러닝 분야
• 공로: 인공신경망을 이용한 머신러닝의 기초를 마련
• 의미: 인공지능 발전에 지대한 공헌을 인정받음

참고:

• 노벨 생리의학상: 마이크로RNA 발견에 기여한 빅터 앰브로스 박사와 게리 러브컨 박사가 수상
• 상금: 수상자들에게는 1100만 스웨덴 크로나(한화 약 13억 4천만 원)의 상금 수여 

 

스마트마인드, TAG 활용한 ThanoSQL 통해 LLM 한계 극복

스마트마인드가 자체 개발한 ThanoSQL이라는 AI 플랫폼이 스탠포드대학교와 UC 버클리 연구진이 발표한 TAG(Table-Augmented Generation, 테이블 증강 생성)기술을 상용화하여 주목받고 있다. 

 

• TAG란?
  - 데이터베이스와 LLM을 결합하여 자연어 질문에 대한 정확한 답변을 도출하는 기술
• ThanoSQL
  - SQL(구조화된 쿼리)에 트랜스포머 모델을 적용함으로써, 정형 데이터 뿐만 아니라 이미지, 텍스트, 영상 등 비정형 데이터까지 SQL로 처리할 수 있도록 만들고, 여기에 기업 내부망에서 동작할 수 있는 LLM을 포함한 올인원 서비스형 소프트웨어(SaaS)
• ThanoSQL의 특징:
  • SQL에 트랜스포머 모델을 적용하여 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지 처리 가능
  • 기업 내부망에서 동작하는 LLM 포함
  • 단일 SQL 명령에 RAG, 외부 API, AI 등을 연계하여 복잡한 질의에도 정확한 답변 제공
• 장점:
  • 기존 LLM의 한계인 환각 극복, 복잡한 명령 처리 불가능 등을 극복
  • 다양한 유형의 질문에 대해 정확하고 포괄적인 답변 제공
  • 데이터 분석의 효율성을 높이고, 사용자 편의성을 향상

기존 기술과의 차이점:

• Text-to-SQL은 특정 쿼리에 제한적인 반면, TAG는 더 넓은 범위의 쿼리를 처리 가능
• RAG는 내부/외부 정보 검색에 의존하는 반면, TAG는 데이터베이스와 LLM을 직접 결합하여 더 정확한 답변 제공

 

핵심 키워드: 스마트마인드, ThanoSQL, TAG, 테이블 증강 생성, LLM, SQL, 데이터 분석, 인공지능

 

 

SW 공급망 보안 가이드라인 영어·스페인어 버전 출시…개도국 보안 강화 지원

• KISA, SW 공급망 보안 가이드라인 외국어 버전 공개: 한국인터넷진흥원(KISA)이 SW 공급망 보안 가이드라인 1.0 요약본을 영어와 스페인어로 번역 공개 
• 개도국 사이버 보안 역량 강화: 이는 글로벌정보보호센터(GCCD)와 협력하여 개도국 사이버 보안 역량을 강화하기 위한 노력 
• SW 공급망 보안의 중요성 증대: 최근 SW 공급망을 노리는 사이버 공격이 증가하면서, SW 공급망 보안의 중요성이 더욱 부각 중 
• 가이드라인 주요 내용: SW자재명세서(S-BOM) 기반의 SW 공급망 보안 관리 체계 구축 방안, 국내 SBOM 실증 결과 등 기재 
• 개도국 지원 방식: KISA는 컨설팅, 기술 실습, 세미나 등 맞춤형 역량 강화 프로그램을 통해 개도국 지원 
• 향후 계획:
  • 제로 트러스트 가이드라인에 대한 외국어 버전 출시도 검토 중
  • 지난해 7월 제로 트러스트 가이드라인 1.0을 발표했으며, 연내 2.0 버전 배포를 목표로 개정 작업 진행 중