인공지능 영상 처리의 진화: AI가 만드는 영상의 미래와 핵심 기술

인공지능 영상 처리의 진화: AI가 만드는 영상의 미래와 핵심 기술

오늘날 디지털 혁신의 최전선에는 인공지능(AI)과 영상 처리 기술이 강력한 시너지를 내며 자리 잡고 있습니다. 특히 인공지능 영상 처리는 단순히 영상을 분석하는 것을 넘어, 새로운 시각적 경험을 창조하고 다양한 산업 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 스마트 감시 시스템부터 자율주행차, 정밀한 의료 진단, 그리고 상상력을 현실로 만드는 엔터테인먼트 콘텐츠 제작에 이르기까지, 이 기술 융합의 파급력은 실로 엄청납니다.

본 블로그 게시물에서는 인공지능과 영상 처리의 개념, 최신 트렌드, 그리고 AI 기반 영상 처리의 핵심 기술과 응용 분야를 심층적으로 다룹니다. 또한, 이 기술이 직면한 도전 과제와 미래 전망까지 포괄적으로 분석하여 여러분의 이해를 돕고자 합니다. 함께 영상 기술의 새로운 지평을 열고 있는 AI의 힘을 탐구해 볼까요?

목차

• 1. 인공지능 (AI)의 이해와 발전
• 2. 영상 처리의 이해와 발전
• 3. 인공지능 기반 영상 처리 (AI in Video Processing)
• 4. 결론
• 5. 자주 묻는 질문 (FAQ)

1. 인공지능 (AI)의 이해와 발전

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 학습, 추론, 지각 능력을 인공적으로 구현하려는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이 분야의 역사는 1950년 앨런 튜링이 발표한 선구적인 논문 "계산 기계와 지능"에서 그 뿌리를 찾을 수 있으며, 1956년 다트머스 회의에서 '인공지능'이라는 용어가 공식적으로 사용되면서 본격적으로 시작되었습니다.

이후 AI는 여러 차례의 부흥기와 침체기(AI 겨울)를 겪으며 발전해 왔습니다. 특히 1980년대 전문가 시스템의 발전과 더불어 신경망 이론이 다시 주목받기 시작하면서, AI는 점차 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하는 데 기여할 수 있는 형태로 진화했습니다. 그리고 2010년대 이후 딥러닝 기술의 폭발적인 발전은 AI를 우리 삶의 필수적인 부분으로 만들었죠. 이러한 발전은 데이터의 폭증, 컴퓨팅 파워의 향상, 그리고 알고리즘의 정교화가 동시에 이루어졌기에 가능했습니다.

최신 트렌드 (2025년 전망)

2024년이 AI 기술 도입이 가속화된 해였다면, 2025년은 AI 혁신이 산업 전반에 걸쳐 더욱 심도 있게 통합되고 고도화되는 해가 될 것입니다. 구체적으로 어떤 변화들이 예상될까요?

• 기초 모델의 진화: 단순히 학습 데이터에 기반하여 '모방하는 AI'를 넘어, '스스로 추론하는 AI'로 발전할 것입니다. 이는 의료, 법률, 금융 등 특정 산업 분야에 특화된 맞춤형 AI 모델들이 더욱 정교하게 발전하는 계기가 될 것입니다. 오픈AI의 고급 추론 AI 모델 'o1'은 인간의 사고방식과 유사한 논리적 과정을 통해 복잡한 문제를 해결하는 능력을 입증하며 이러한 가능성을 보여주었습니다.
• AI 에이전트의 부상: 영화 속 개인 비서처럼 스스로 추론하고 작업을 수행하는 'AI 에이전트'의 활약이 기대됩니다. 가트너는 2028년까지 일상 업무 결정의 최소 15%가 AI 에이전트를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 예측하며, 결제 및 쇼핑 분야에서도 AI 에이전트의 역할이 점차 커질 것으로 전망하고 있습니다. 이들은 사용자의 의도를 파악하고 필요한 작업을 능동적으로 수행하여 생산성을 크게 향상시킬 것입니다.
• 설명 가능한 AI (XAI): AI 모델이 특정 결정을 내린 배경과 동작 방식을 인간이 이해할 수 있도록 돕는 기술인 '설명 가능한 AI'가 사용자 신뢰 확보에 매우 중요해지고 있습니다. 이는 특히 의료 진단이나 금융 투자와 같이 규제가 엄격한 산업에서 AI 모델을 활용하는 데 핵심적인 요소입니다. 투명성은 AI 기술의 사회적 수용성을 높이는 데 필수적이죠.
• 멀티모달 AI의 진화: 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 AI는 계속해서 발전할 것입니다. 이는 AI가 더욱 복합적이고 실제적인 환경에서 인간처럼 정보를 인지하고 반응할 수 있도록 만듭니다.
• AI 윤리 및 책임 있는 AI: AI 시스템의 투명성, 공정성, 책임성, 개인정보 보호, 안전 및 신뢰성은 핵심 원칙으로 더욱 강조될 것입니다. AI의 자율성이 강화됨에 따라 책임 소재나 악용 우려에 대한 논의는 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 기업들은 AI 개발 및 배포에 있어 윤리적 원칙을 실천하고 모범 사례를 공유하여, 기술 발전이 인류에게 이롭게 작용하도록 노력해야 합니다.
• LLM의 상품화 및 전문화: 대규모 언어 모델(LLM)의 기본 기능이 점차 무료로 제공되면서, 이를 기반으로 한 전문화된 서비스와 특정 영역에 특화된 애플리케이션이 더욱 주목받을 것입니다. 이는 LLM이 다양한 산업에서 맞춤형 솔루션을 제공하는 기반이 될 것임을 의미합니다.

통계

AI 기술의 도입과 성장은 전 세계적으로 가파른 상승세를 보이고 있습니다. 전 세계 조직의 AI 도입률은 2023년 55%에서 2024년 75%로 급격히 증가했습니다. 이는 기업들이 AI를 단순한 유행이 아닌, 비즈니스 성장을 위한 핵심 동력으로 인식하고 있다는 방증입니다.

시장의 성장 예측 또한 매우 긍정적입니다. 대화형 AI 시장은 2030년까지 499억 달러 규모로 성장할 것으로 예측되며, AI 기반 사이버 보안 제품 시장은 2030년까지 약 1,350억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 이러한 수치들은 AI가 특정 분야를 넘어 사회 전반의 다양한 영역에서 필수적인 인프라로 자리매김하고 있음을 시사합니다.

전문가 의견

AI 전문가들은 AI가 향후 20년 동안 미국에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿는 비율이 56%로, 일반 대중(17%)보다 훨씬 높습니다. 이는 전문가들이 AI 기술의 잠재력과 발전 방향을 더욱 낙관적으로 바라보고 있음을 보여줍니다. 하지만 동시에 일자리 감소(일반 대중 64%, 전문가 39% 예상)와 같은 우려도 존재하며, AI 개발 과정에서의 성별 및 인종적 편향성 문제 또한 중요한 쟁점으로 떠오르고 있습니다. 이러한 편향성은 주로 학습 데이터의 불균형에서 비롯되므로, 양질의 데이터 확보는 AI 성능 향상과 더불어 윤리적 문제 해결을 위한 핵심 과제로 지적됩니다. 전문가들은 데이터 품질 문제가 AI 성능 저하의 주요 원인이 될 수 있다고 강조하며, 신뢰할 수 있는 데이터셋 구축의 중요성을 거듭 역설하고 있습니다.

2. 영상 처리의 이해와 발전

영상 처리(Image Processing)는 입력된 영상(이미지 또는 비디오)을 특정 목적에 맞게 조작하고 분석하는 기술 전반을 의미합니다. 이 기술의 역사는 의외로 깊습니다. 1920년대 초 해저 케이블을 통한 사진 전송 시도가 그 시초라 할 수 있으며, 1964년 미국 항공우주국(NASA)이 우주선 레인저 7호가 전송한 달 표면 영상의 복원 연구를 통해 디지털 영상 처리의 개념이 본격적으로 정립되었습니다. 이처럼 영상 처리는 끊임없이 발전하며 오늘날 우리 삶의 다양한 부분에 스며들어 있습니다.

영상 처리는 크게 두 가지 수준으로 나눌 수 있습니다.

저수준 처리 (Low-level Processing)

영상의 기본적인 특성을 개선하거나 변형하는 단계입니다. 예를 들어, 노이즈 제거, 명암 대비 개선, 밝기 조절, 선명도 향상 등이 여기에 해당합니다. 이는 영상의 시각적 품질을 높이거나 다음 단계의 분석을 위한 전처리 과정으로 사용됩니다.

고수준 처리 (High-level Processing)

영상에서 의미 있는 정보를 추출하고 해석하는 단계입니다. 영상 분할(특정 영역 구분), 객체 인식(무엇이 있는지 식별), 패턴 인식, 영상 이해 등이 포함됩니다. 고수준 처리는 저수준 처리를 통해 정제된 영상을 기반으로 합니다.

카메라나 센서를 통해 빛의 2차원 강도 분포를 저장하여 영상을 획득하는 과정은 광전 변환, 표본화, 양자화를 거쳐 디지털 영상으로 변환됩니다. 이렇게 얻어진 디지털 영상은 저장 및 전송의 효율성을 위해 영상 압축 기술이 필수적으로 적용됩니다. JPEG, MPEG과 같은 압축 표준은 이러한 효율성을 극대화하여 우리가 매일 사용하는 수많은 디지털 이미지와 비디오를 가능하게 합니다.

주요 기술 및 응용 분야

영상 처리 기술은 그 적용 범위가 매우 넓고 다양합니다. 우리의 일상생활뿐만 아니라 첨단 산업 분야에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있습니다.

• 의료 분야: CT, MRI, X-ray 등 의료 영상에서 종양이나 병변을 식별하고 진단하는 데 활용됩니다. 미세한 변화를 감지하여 조기 진단을 돕고, 수술 계획 수립에도 기여합니다.
• 방송 통신: TV 방송, 온라인 스트리밍 서비스에서 영상의 품질을 최적화하고, 압축 효율을 높여 고화질 영상을 끊김 없이 제공합니다. 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 콘텐츠에서도 핵심적인 역할을 합니다.
• 공장 자동화 및 품질 관리: 생산 라인에서 제품의 불량 여부를 자동으로 검사하고, 로봇 팔이 물체를 정확하게 집어 옮기도록 시각 정보를 제공합니다. 이를 통해 생산 효율성을 높이고 인건비를 절감할 수 있습니다.
• 출판 및 사진: 이미지 보정, 색상 조정, 사진 인쇄 품질 향상 등 전반적인 이미지 편집 과정에 사용됩니다. 디지털 사진기의 성능 향상에도 중요한 역할을 합니다.
• 애니메이션 및 게임: 캐릭터 모델링, 특수 효과, 렌더링 과정에서 영상 처리 기술이 필수적으로 사용됩니다. 몰입감 있는 그래픽과 실시간 상호작용을 가능하게 합니다.
• 기상 및 지질 탐사: 위성 영상 데이터를 분석하여 기상 현상을 예측하고, 지형 변화를 감지하며, 자원 탐사에도 활용됩니다.

시장 통계

영상 처리 시장은 기술 발전과 함께 꾸준히 성장하고 있습니다. 글로벌 디지털 영상 처리 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 연평균 19.7%의 높은 성장률을 기록하여 2030년에는 217억 3천만 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 특히 비디오 분석 시장의 성장세가 두드러집니다. 글로벌 비디오 분석 시장은 2024년 102.5억 달러에서 2032년까지 무려 489.49억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 영상 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있으며, 이를 효율적으로 분석하고 활용하려는 수요가 폭발적으로 증가하고 있음을 명확히 보여줍니다.

3. 인공지능 기반 영상 처리 (AI in Video Processing)

인공지능 영상 처리는 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 영상 데이터를 분석하고 이해하는 기술입니다. 기존 영상 처리가 사전에 정의된 고정된 알고리즘으로 단순 조정을 수행했던 것과 달리, AI 기반 방식은 방대한 데이터 학습과 정교한 신경망 모델을 통해 스스로 문제를 해결하고, 시간이 지남에 따라 성능을 지속적으로 향상시킵니다. 이는 영상 데이터를 "보는" 것을 넘어 "이해하고 추론하는" 수준으로 발전시켰다는 점에서 혁명적입니다.

핵심 기술 및 최신 트렌드

AI 기반 영상 처리의 발전은 다양한 핵심 기술의 성숙과 맞물려 있습니다. 어떤 기술들이 중요한 역할을 할까요?

• 객체 인식 및 추적: 딥러닝 모델은 영상 속 복잡한 객체를 분류하고 감지하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 단순히 객체가 존재한다는 것을 넘어, 사람과 차량을 시각적으로 구별하고 심지어 그 유형(예: 특정 브랜드 차량, 보행자, 자전거 등)까지 분류할 수 있습니다. 이는 스마트 감시, 자율주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 최신 모델들은 실시간으로 수많은 객체를 동시에 추적하여 복잡한 상황을 이해하는 능력을 보여줍니다.
• 실시간 처리 및 엣지 AI: AI 알고리즘의 최적화와 카메라 처리 능력의 향상 덕분에, 이제는 서버 기반의 클라우드 연산이 아닌 카메라 자체(엣지 디바이스)에서 고급 AI 영상 분석을 실행할 수 있게 되었습니다. 이러한 엣지 AI의 발전은 실시간 기능과 응답 속도를 비약적으로 향상시키며, 네트워크 지연을 줄이고 개인정보 보호에도 기여합니다. 이는 스마트 도시, 공장 자동화, 실시간 보안 시스템에서 특히 중요하게 활용됩니다.
• 생성형 AI 영상 제작: 최근 가장 주목받는 기술 중 하나는 텍스트를 기반으로 짧은 영상을 생성하거나 기존 영상을 편집하는 생성형 AI입니다. 이 기술은 스크립트, 이미지, 음성을 자동으로 생성하여 영상 제작 과정을 간소화하고, 창의적인 아이디어를 현실로 구현하는 데 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄여줍니다. 숏폼 콘텐츠를 넘어 영화 예고편, 광고, 뮤직비디오 등 전체 영상 제작에도 활용되며 콘텐츠 산업에 새로운 지평을 열고 있습니다. 사용자가 간단한 텍스트 프롬프트만 입력하면, AI가 배경, 캐릭터, 움직임, 스타일까지 고려하여 고품질의 영상을 만들어내는 시대가 도래하고 있습니다.
• 고해상도 및 3D 영상 처리: AI 기술은 저해상도 영상을 고해상도로 복원하거나, 2D 이미지에서 3D 모델을 생성하는 데도 활용됩니다. 향후 멀티모달 AI, 경량화된 AI 모델과 함께 발전하며 더욱 현실적이고 몰입감 있는 시각적 경험을 제공할 것으로 기대됩니다. 이는 가상현실, 메타버스, 디지털 트윈 구현에 필수적인 기술입니다.

모범 사례 및 응용 분야

인공지능 영상 처리는 이미 다양한 산업과 일상생활에 깊숙이 파고들어 혁신을 주도하고 있습니다.

• 스마트 감시 및 보안: 기존 CCTV가 단순 녹화 기능에 머물렀다면, AI 기반 감시 시스템은 비디오 분석을 통해 의심스러운 행동, 무단 침입, 특정 객체(예: 버려진 가방) 등을 자동으로 감지하여 보안 담당자에게 즉시 알립니다. 이는 데이터 분석 속도를 높이고 반복 작업을 자동화하여 보안 효율성을 극대화합니다.
• 자율주행: 자율주행차의 '눈' 역할을 하는 카메라 센서는 AI 영상 처리 기술을 통해 주변 환경을 인식합니다. 차선, 신호등, 2D 이동 객체(차량, 보행자, 자전거 등) 및 주행 가능 영역을 실시간으로 인식하며, 딥러닝 기반 객체 인식 및 검출을 통해 안전한 주행이 가능하도록 지원합니다. 이는 인지, 판단, 제어의 핵심 요소입니다.
• 의료 영상 분석 및 진단: AI 기술은 CT, MRI, X-ray, 초음파 등 방대한 의료 영상에서 병변을 자동 인식하여 오진율을 줄이고 진단 시간을 단축하는 데 기여합니다. 또한, 환자의 방대한 의료 데이터를 분석하여 질병의 조기 진단 및 예측, 맞춤형 치료 계획 수립을 지원합니다. 병리 영상의 디지털화와 AI 기반 분석 또한 중요한 트렌드로, 육안으로 놓치기 쉬운 미세한 변화까지 감지해낼 수 있습니다.
• 콘텐츠 생성 및 편집: 생성형 AI는 영화 제작 과정에서 스크립트 분석을 통한 장면 제안, 시각적 효과(VFX) 생성, 최종 편집까지 다양하게 활용됩니다. 배우의 연기를 분석하여 다음 대사를 예측하거나, 기존 영상의 스타일을 변환하고, 배경을 자동으로 제거하는 등 효율적이고 창의적인 콘텐츠 제작을 가능하게 합니다.
• 제조업: 생산 라인에서 제품의 미세한 결함을 AI 영상 처리로 자동 감지하여 품질 관리를 혁신합니다. 또한, 기계의 비정상 작동 감지, 작업자의 안전모 착용 여부 확인 등 다양한 공정 자동화 및 안전 관리에도 활용됩니다.
• 해양 생물 분석 및 어로 작업 안전 관리: KISTI와 같은 연구 기관에서는 수중 드론이나 CCTV 영상을 AI로 분석하여 해양 생물의 분포와 생태를 연구하고, 어선에서 발생하는 안전사고 예방을 위한 실시간 모니터링 시스템을 구축하는 등 특수 분야에서도 인공지능 영상 처리 기술을 성공적으로 적용하고 있습니다.

도전 과제

인공지능 영상 처리 기술의 발전은 눈부시지만, 여전히 해결해야 할 도전 과제들도 존재합니다. 이러한 과제들을 극복해야만 기술의 잠재력을 온전히 실현할 수 있습니다.

• 데이터 품질: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 품질에 직접적으로 좌우됩니다. 불량하거나 편향된 데이터는 AI 성능을 저하시킬 뿐만 아니라, 잘못된 결정을 내리게 만들 수 있습니다. 특히 영상 데이터는 그 양이 방대하고 라벨링(주석 달기) 작업이 어려워 고품질 데이터를 확보하고 관리하는 것이 중요한 도전 과제입니다.
• 기술적 한계: 생성형 AI 영상 제작 기술은 발전했지만, 여전히 캐릭터 일관성 유지나 세부적인 표정, 움직임 제어 등에서 한계가 있을 수 있습니다. 또한, 딥러닝 기반 영상 분석은 개발 및 학습에 막대한 양의 데이터, 컴퓨팅 리소스, 그리고 전문적인 지식을 필요로 합니다. 경량화된 모델 개발과 효율적인 학습 방법론 연구가 지속적으로 요구됩니다.
• 윤리적 문제: AI 영상 처리 기술의 발전은 딥페이크(Deepfake) 영상과 같은 악용 가능성을 높입니다. 이는 사회적 혼란과 개인의 명예 훼손으로 이어질 수 있어 심각한 문제입니다. 또한, 알고리즘 편향으로 인한 사회적 문제(예: 인종, 성별 편견을 반영한 인식 오류) 발생 가능성도 존재합니다. 이러한 윤리적 문제를 해결하기 위해서는 AI 시스템의 책임 소재 명확화, 투명성 확보, 그리고 사회적 합의를 통한 규제 마련이 필수적입니다.
• 인간과의 상호작용: AI 솔루션은 인간 운영자의 경험과 의사 결정 기술을 완전히 대체할 수 없습니다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 패턴을 찾아내는 데 강점을 가지지만, 복잡한 상황 판단이나 창의적인 문제 해결에는 인간의 역할이 여전히 중요합니다. 따라서 AI는 인간의 효율성을 개선하고 능력을 증강시키는 방향으로 활용되는 것이 가장 효과적입니다.

4. 결론

인공지능과 영상 처리 기술은 서로에게 강력한 시너지를 제공하며 우리 삶의 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 인공지능 영상 처리는 시각 정보를 해석하고 활용하는 방식을 근본적으로 변화시키며, 스마트 도시부터 자율주행, 의료, 엔터테인먼트에 이르기까지 무궁무진한 가능성을 제시합니다. 2025년에는 AI 모델의 추론 능력 향상, AI 에이전트의 보편화, 그리고 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작의 자동화가 가속화될 것으로 예상됩니다.

이러한 눈부신 발전과 함께, 데이터 품질 확보, 기술적 한계 극복, 그리고 AI 윤리 문제 해결을 위한 지속적인 노력이 병행되어야 할 것입니다. 책임감 있는 개발과 활용을 통해 인공지능 영상 처리 기술은 인류의 삶을 더욱 안전하고, 효율적이며, 풍요롭게 만드는 데 크게 기여할 것입니다. 이 혁신적인 기술에 대한 지속적인 관심과 투자를 통해 미래를 함께 만들어 나가시길 바랍니다.

5. 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: 인공지능 영상 처리란 무엇인가요?

인공지능 영상 처리는 인공지능(AI)과 특히 딥러닝, 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 이미지나 비디오와 같은 시각 데이터를 분석하고 이해하는 기술입니다. 이는 단순히 영상을 조작하는 것을 넘어, 영상 속의 객체를 인식하고, 행동을 분석하며, 심지어 새로운 영상을 생성하는 등 인간의 시각 인지 능력을 모방하고 확장하는 것을 목표로 합니다.

Q2: 인공지능 영상 처리 기술은 어디에 활용될 수 있나요?

활용 분야는 매우 광범위합니다. 주요 응용 분야로는 자율주행차량의 주변 환경 인식, 스마트 도시의 교통 흐름 분석 및 보안 감시, 의료 분야의 질병 진단 및 수술 보조, 제조업의 품질 관리 및 자동화, 그리고 영화 및 게임 산업의 콘텐츠 생성 및 편집 등이 있습니다. 스포츠 분석, 농업의 작물 상태 모니터링, 리테일 분야의 고객 행동 분석 등 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다.

Q3: 기존 영상 처리와 인공지능 기반 영상 처리의 차이점은 무엇인가요?

기존 영상 처리는 주로 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘에 기반하여 영상의 특정 특성을 조작하거나 추출합니다. 예를 들어, 노이즈 제거, 필터 적용, 명암 조절 등이 있습니다. 반면 인공지능 기반 영상 처리는 방대한 데이터를 스스로 학습하여 복잡한 패턴을 인식하고, 추론하며, 문제 해결 방식을 스스로 개선합니다. 이는 훨씬 더 복잡하고 유연하며, 예측 불가능한 상황에도 적응하는 능력을 가집니다.

Q4: 인공지능 영상 처리 기술의 가장 큰 장점은 무엇인가요?

가장 큰 장점은 '학습 능력'과 '자동화 능력'입니다. AI는 방대한 영상 데이터를 통해 스스로 학습하여 매우 복잡하고 미묘한 패턴까지 인식할 수 있으며, 이를 통해 인간이 수행하기 어려운 반복적이거나 고도로 정밀한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 효율성 증대, 비용 절감, 그리고 오류율 감소로 이어져 다양한 산업 분야에 혁신적인 가치를 제공합니다. 또한, 실시간으로 대량의 데이터를 처리하고 즉각적인 피드백을 제공하는 능력도 큰 장점입니다.

Q5: 인공지능 영상 처리 기술을 도입할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

가장 중요한 고려사항 중 하나는 '데이터 품질'입니다. AI 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 크게 좌우되므로, 정확하고 편향되지 않은 양질의 데이터를 확보하는 것이 필수적입니다. 또한, '윤리적 문제'(예: 프라이버시 침해, 딥페이크 악용, 알고리즘 편향)에 대한 고려와 이에 대한 책임감 있는 개발 및 활용 방안 마련도 중요합니다. 기술적 한계(높은 연산 자원 요구, 모델 복잡성)와 보안 문제 역시 간과할 수 없는 부분입니다.

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