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나만의 학습 방식: 생성형 (새 탭에서 열림)

구글 리서치가 발표한 'Learn Your Way'는 생성형 AI를 활용해 모든 학생에게 동일하게 제공되던 기존 교과서를 개별 학습자에게 최적화된 다중 매체 학습 도구로 재구성하는 연구 프로젝트입니다. 교육 전문 모델인 LearnLM과 Gemini 2.5 Pro를 기반으로 한 이 시스템은 학습자의 관심사와 학년 수준에 맞춰 내용을 변형하며, 실험 결과 일반적인 디지털 리더를 사용한 학생들보다 학습 기억력 점수가 11%p 더 높게 나타나는 성과를 거두었습니다. **학습자 맞춤형 개인화 파이프라인** * 학습자가 자신의 학년과 관심사(스포츠, 음악, 음식 등)를 설정하면 AI가 원본 PDF의 내용은 유지하면서 난이도를 적절하게 재조정합니다. * 교과서 속의 일반적이고 딱딱한 예시들을 학습자가 선택한 관심사와 관련된 사례로 전략적으로 교체하여 학습 동기를 부여합니다. * 이렇게 개인화된 텍스트는 이후 생성되는 마인드맵, 오디오 강의, 슬라이드 등 모든 다른 형식의 콘텐츠를 생성하는 근간이 됩니다. **학습 효과를 극대화하는 다중 표상 기술** * 이중 부호화 이론(Dual Coding Theory)에 근거하여, 텍스트 외에도 이미지, 마인드맵, 타임라인 등 다양한 시각적·청각적 형식을 제공함으로써 뇌의 개념 체계 형성을 돕습니다. * 단순한 이미지 생성을 넘어, 일반적인 AI 모델이 어려워하는 교육용 정밀 일러스트레이션을 생성하기 위해 특화된 전용 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하여 활용했습니다. * 다단계 에이전트 워크플로우를 통해 나레이션이 포함된 슬라이드 제작과 같이 복잡한 교육학적 과정이 필요한 콘텐츠를 자동 생성합니다. **Learn Your Way의 주요 인터페이스 구성** * **몰입형 텍스트(Immersive Text):** 긴 본문을 소화하기 쉬운 단위로 나누고, 생성된 이미지와 임베디드 질문을 배치해 수동적인 독서를 능동적인 학습 경험으로 전환합니다. * **섹션별 퀴즈:** 실시간 응답을 기반으로 학습자가 자신의 지식 격차를 파악할 수 있도록 돕고, 학습 경로를 다시 최적화하는 피드백 루프를 제공합니다. * **슬라이드 및 오디오 강의:** 전체 학습 내용을 요약한 프레젠테이션과 빈칸 채우기 활동, 그리고 이동 중에도 들을 수 있는 오디오 강의를 제공하여 다양한 학습 환경에 대응합니다. 이 연구는 생성형 AI가 단순히 정보를 요약하는 수준을 넘어, 교육학적 원리를 기술적으로 구현하여 학습자 중심의 개인화된 교육 환경을 구축할 수 있음을 보여줍니다. 향후 교과서는 정적인 텍스트가 아니라 학습자의 반응과 필요에 따라 실시간으로 변화하는 유연한 학습 파트너의 역할을 하게 될 것으로 기대됩니다.

지리 공간 추론 (새 탭에서 열림)

구글 리서치는 생성형 AI와 다중 파운데이션 모델을 결합하여 복잡한 지리 공간 문제를 해결하는 '지형 공간 추론(Geospatial Reasoning)' 연구 프레임워크를 공개했습니다. 이 시스템은 고해상도 원격 탐사 데이터, 인구 역학, 이동 경로 모델을 통합하여 전문 지식 없이도 자연어로 고차원적인 지리적 분석 결과를 도출할 수 있게 지원합니다. 이를 통해 재난 대응, 도시 계획, 기후 회복력 강화 등 다양한 분야에서 데이터 기반의 의사결정 속도를 획기적으로 높일 것으로 기대됩니다. **지형 공간 파운데이션 모델의 기술적 토대** * **원격 탐사 모델의 아키텍처**: Masked Autoencoders, SigLIP, MaMMUT, OWL-ViT 등 검증된 시각-언어 모델 구조를 원격 탐사 영역에 맞게 최적화하여 적용했습니다. * **다양한 데이터 학습**: 텍스트 설명과 바운딩 박스(Bounding Box) 주석이 포함된 고해상도 위성 및 항공 이미지를 대규모로 학습하여, 이미지와 객체에 대한 정교한 임베딩을 생성합니다. * **자연어 기반 제로샷(Zero-shot) 분류**: 별도의 추가 학습 없이 "태양광 패널이 있는 주거용 건물"이나 "통행 불가능한 도로"와 같은 자연어 검색만으로 특정 지형이나 시설을 찾아낼 수 있습니다. * **성능 검증 및 실전 투입**: 분류, 세그멘테이션, 객체 탐지 벤치마크에서 SOTA(최고 수준) 성능을 기록했으며, 구글의 실제 재난 대응 및 도시/농업 경관 매핑 프로젝트에서 그 효용성을 입증했습니다. **데이터 통합과 에이전트 기반 추론 프레임워크** * **다중 모델 결합**: 인구 행동과 환경의 상호작용을 분석하는 '인구 역학 파운데이션 모델(PDFM)'과 궤적 기반의 '모빌리티 모델'을 통합하여 다각적인 분석이 가능합니다. * **LLM 기반 에이전트 워크플로우**: Gemini와 같은 거대언어모델(LLM)이 복잡한 지리 공간 데이터를 관리하고 조율하는 에이전트 역할을 수행하여, 복잡한 분석 과정을 자동화합니다. * **인구 역학 데이터의 글로벌 확장**: 기존 미국 중심의 PDFM 데이터를 영국, 호주, 일본, 캐나다, 말라위 등으로 확장하여 전 세계적인 분석 기반을 마련 중입니다. * **산업 파트너십**: Airbus, Maxar, Planet Labs 등 글로벌 위성 데이터 기업들과 협력하여 실무 환경에서의 테스트를 진행하고 있습니다. 현재 구글은 '신뢰할 수 있는 테스터 프로그램'을 통해 해당 모델들에 대한 접근권을 제공하고 있습니다. 지리 공간 데이터 분석의 높은 진입 장벽을 낮추고자 하는 조직은 구글 리서치가 제공하는 파운데이션 모델 임베딩을 활용해 독자적인 분석 모델을 고도화하거나, 자연어 기반의 지형 추론 워크플로우를 실험적으로 도입해 보는 것을 권장합니다.