AI 와 디지털 사이니지

2011년 7월 22일  블로그에서 처음으로 인공지능(AI)이라는 단어를 사용하여 글을 기술하였다.

디지털사이니지 생태계 구축을 위한 산업생태계 이해  이후 총 30개의 인공지능 용어가 반영된 블로그들을 쓰면서 디지털 사이니지 산업에서 인공지능 역할, 필요성, 기능 등에 대해 제시하였다. 

 

일반인들에게 인공지능(AI)이라는 단어가 각인된 시점은 이세돌 9단과 구글 딥바인드의 알파고(AlphaGO) 간의 대국이다. 그리고 Chat GPT 등장은 인공지능(AI)을 우리의 일상으로 안으로 끌어들인 대표적인 사례이다. 일반인들에게 앞으로 인공지능(AI)을 논하게 되면 Chat GPT 이전과 이후로 구분할 정도로 Ghat GPT의 등장(?)은 혁신적이며 인류 역사에 한 획이 되었다. 일반인이라는 전제를 설정한 이유는 기술 발전 과정보다는 그 결과를 받아들이고, 사용하는 이용자 관점에서의 말하는 것이다.

 

Chat GPT 이후 광풍이 몰아친 인공지능(AI) 열품은 사업, 과제, 연구 기획 등에 AI, 생성형 AI 그리고 최근의 On Device AI라는 단어가 포함되지 않으면, 주목하지 않는 풍토까지 나았다. 그런데 정작 AI에 대한 제대로 된 이해 없이 무분별하게 사용되는 경우가 많다. 가끔 평가에 참여를 하거나, 평가를 위한 발표를 하다 보면, AI에 대한 개념적 정의를 서로 달리하고 있어 난감한 경우가 많았다. 어쩌면 나 조차도 정확히 'AI'라는 단어를 보편적 IT용어로 인식하고 있다는 생각이 스쳤다. 그래서 AI에 대한 기초적인 개념정립이 필요하다는 생각이 들었다.

 

이 글에서는 AI에 대한 개념과 기술 정리 그리고 AI 적용  디지털 사이니지에 대해 정리하고자 한다.

본 내용은 Chat GPT와 협업하여 작성한 글이다.

 

A. AI 개념과 기술 

1. AI - Generative AI -  AI Agent 란 무엇인가.

-  AI는 포괄적 의미로 인간의 지능(학습, 추론, 문제 해결, 인식 등)을 기계가 모방하도록 만든 기술 전체를 의미하며, 데이터를 바탕으로 판단하고 학습하며, 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있는 알고리즘과 시스템으로 정의된다.

- Generative AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성 등)를 생성하는 AI 기술로 패턴을 학습하여 인간처럼 창작물을 만들어내는 인공지능(AI)이다.

- AI Agent 는 목표 달성을 위해 스스로 판단하고, 계획하고, 실행할 수 있는 자율적 AI 시스템으로, 환경에서 정보를 수집하고, 이를 기반으로 결정을 내리며, 목표를 향해 행동하는 인공지능으로 일반적으로 생성형 AI를 내장하고 있다. 

- 개념 정의 및 주된 기능예시

개념	정의	주된 기능	예시
AI	인간 지능 모방 기술	판단, 추론, 학습	추천 시스템, 얼굴 인식
Generative AI	새 콘텐츠 생성	텍스트, 이미지 등 생성	ChatGPT, DALL·E
AI Agent	자율적 목표 수행	계획 + 실행 + 반복	AutoGPT, 업무 자동화 봇

 

2. AI - Generative AI -  AI Agent 역할은 어떻게 되나

기술적으로 AI, 생성형 AI, AI 에이전트가 서로 연결되어 운영된다면, 각각이 역할 분담을 하면서 협력적인 구조를 형성하게 된다. 상호 역할 정리를 하면 아래 표와 같이 된다. 수행 기능에 대한 이해를 위해 예를 들면 <회의록 요약하여 요약본을 참석자에게 이메일로 보낸다>라는 미션을 수행한다면,  AI, 생성형 AI, AI 에이전트가 수행하는 내용을 아래와 같이 정리할 수 있다.

기술	역할	핵심기능	수행 기능
AI	분석가	이해, 판단, 학습	회의록 내용을 분석, 요약할 부분 추출
Generative AI	콘텐츠 제작자	생성 (텍스트, 이미지 등)	자연스러운 문장으로 회의 요약 작성
AI Agent	실행자	목표 설정, 계획, 행동 실행	이메일 열기 → 수신자 설정 → 요약 붙여넣기 → 메일 전송

- 즉 AI가 분석하고 → 생성형 AI가 만들어내고 → AI Agent가 실행한다라고 말할 수 있다.

 

 

3. AI - Generative AI -  AI Agent 개념적 구조

개념적 구조로는 AI 기술은 전통적인 규칙 기반 시스템 (Rule Base System), 기계 학습 및 AI Agent를 포함하고 있다. 위에 제시한 AI - Genrative AI - AI Agent는 기술적 기능적 역할로 설명을 했다면, 개념적 범주에서 AI라는 용어는 광의의 개념이다. 그래서 AI라는 용어를 사용할 때 개념적 범주인지? 기술적 범주인지를 선언 및 구분하지 않을 경우 혼돈을 하게 된다. 최근 우리 사회에서 난무하고 있는 AI 용어는 바로 역할과 기능의 기술적 정의와 개념적 정의가 불분명하게 사용된 측면이 있다.

 

 - AI 기술의 개념적 계측 개요

     AI (인공지능)
     ├── 전통적 AI (규칙 기반 시스템 등)
     ├── 머신러닝
      │   ├── 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습
      │   └── 딥러닝
      │        ├── CNN, RNN, GAN 등
      │        └── Transformer
      │             └── 생성형 AI (Generative AI)
      │                  └── GPT, DALL·E 등
      │
     └──  AI Agent
              ├── 생성형 AI 포함
              ├── AI 분석/추론 포함
              └── 실행 로직 (도구 사용, 계획 수립 등) 포함

 

4. AI - Generative AI -  AI Agent의 기술적 특징

AI는 인간의 지능을 모방하는 전반적인 기술, Generative AI는 기존 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠 생성, AI Agent는 다양한 AI 기술을 조합해 자율적 행동 수행 등으로 정리할 수 있다.

 

- 기술 연계 구조 정리하면 아래 표로 나타낼 수 있다.

구성 요소	사용 기술	작동 방식
AI	머신러닝, 추론	데이터 → 모델 학습 → 판단
Generative AI	Transformer, 딥 생성 모델	입력 → 새로운 콘텐츠 생성
AI Agent	생성형 AI + 외부 도구 + 프레임워크	작업 계획 → 단계 실행 → 피드백 반복

 

B.  AI 와 디지털 사이니지 

 

AI 기술에 대한 기본적인 개념 정리를 바탕으로 디지털 사이니지 산업에서 AI 기술 적용 및 활용에 대해서 간략히 정리하였다.

디지털 사이니지와 AI 기술의 적용과 활용은 향후 AI 기반 풀 스택 디지털 옥외광고미디어  플랫폼 서비스 (Full Stack Digital Out Of Home media platform service)에 적용되고 활용될 것이다. 이번 글에서는 우선적으로 AI 기술 적용 디지털 사이니지에 대한 정리를 하였다.

 

 

1. AI 기술의 디지털 사이니지 적용 범위 

구성 요소	적용 내용
AI	데이터를 기반으로 학습한 모델을 통해 판단과 예측을 수행하며, 하드웨어 제어, 네트워크 최적화, 센서 데이터 해석
Generative AI	AI 기술 위에 구축된 콘텐츠 생성 특화 기술로, 문구·이미지·영상 등 다양한 콘텐츠를 자동 생성
AI Agent	다양한 AI 기술을 통합해목표 기반으로 자율적인 판단과 실행을 할 수 있으며, 콘텐츠 관리, 스케줄링, 원격 제어 등 시스템 자동화 가능

 

2. AI 기술의 디지털 사이니지 적용 주요 내용

 

AI + Generative AI + AI Agent 기술을 조합하면, 콘텐츠 생성에서부터 기기 운영, 사용자 맞춤 대응, 자동화 제어까지 풀 스택의 디지털 사이니지 서비스를 제공할 수 있다. 그리고 기업 입장에서도 디지털 사이니지 운영 비용 절감, 광고 효율 증대, 장비 유지보수 자동화, 고객 맞춤형 마케팅 강화가 가능하다.

디지털 사이니지 산업은 AI 기반의 자동화 및 개인화 기술로 다양한 공간, 장소, 사용자에게 최적화된 기술과 서비스를 제공할 수 있다. 

구성 요소	디지털 사이니지  적용 영역	주요 역할 및 기능	적용 예시
AI	디스플레이	밝기 자동 조정, 열화 방지, 해상도 조절 등 하드웨어 최적화	조도에 따라 화면 밝기 자동 조절
	셋탑	장비 상태 분석, 발열/이상 감지, 엣지 AI 분석	과열 시 자동 성능 저하 조정
	IoT 기반 콘텐츠 운영	센서 데이터 해석 → 상황에 맞는 콘텐츠 판단	유동 인구 많은 시간대에 홍보 콘텐츠 전환
	기기 운영 및 제어	고장 예측, 상태 모니터링, 자가진단 자동화	오작동 예측 후 관리자 알림
	네트워크	전송 지연 분석, 대역폭 최적화	혼잡 시 저용량 콘텐츠로 전환
Generative AI	콘텐츠	이미지·텍스트·영상 등 실시간 자동 생성	GPT 기반 광고 문구 자동 생성
	맞춤형 콘텐츠 생성	시청자 특성에 맞는 콘텐츠 버전 생성	연령/성별 분석 후 맞춤 콘텐츠 표출
	콘텐츠 버전 다양화	장소·시간별 콘텐츠 변형 및 자동화	매장별 문구 및 언어 자동 변경
AI Agent	콘텐츠 관리 시스템 (CMS)	조건 기반 콘텐츠 등록/삭제/스케줄 자동화	날씨가 흐릴 때 우산 광고 자동 실행
	원격 장치 제어 시스템 (RDMS)	장비 상태 점검, 재부팅, 장애 조치 자동 실행	과열 시 자동 재부팅 및 보고
	콘텐츠 자동 스케줄링	시간대, 조건 기반 콘텐츠 자동 큐잉 및 실행	점심 시간에 음식점 광고 자동 송출
	네트워크 대응	전송 실패 시 대체 콘텐츠 자동 실행, 상태 회복 자동 시도	연결 실패 시 기본 콘텐츠 로컬 실행