챗봇 말고 앱에 넣는 AI

2026년 8월 25일

* 대부분 폰 안에서 도는 작은 모델로 됩니다. 인터넷도 서버도 필요 없습니다.

여덟 가지

몸·손·얼굴 추적

카메라 영상에서 사람의 관절 좌표를 뽑습니다. 어깨, 팔꿈치, 손가락 마디, 얼굴의 특징점까지. 이 자리에서 가장 널리 쓰이는 것이 MediaPipe 계열.

• 쓸 곳: 자세 교정, 운동 횟수 세기, 수화, 얼굴 표정으로 하는 조작
• 증강현실 앱에서 「어깨 위」나 「머리 옆」 같은 자리를 실제로 찾을 때 필요합니다
• 폰 안에서 돕니다

물건 알아보기

사진 안에 무엇이 어디에 몇 개 있는지 상자를 쳐서 알려줍니다. 대표적인 것이 YOLO 계열.

• 쓸 곳: 재고 세기, 냉장고 속 재료 읽기, 약 구분
• 막는 것: 일반 모델은 흔한 물건만 압니다. 특정 상품을 구분하려면 그 사진으로 다시 학습시켜야 합니다

글자 읽기 (OCR)

사진 속 글자를 텍스트로 뽑습니다.

• 쓸 곳: 영수증 정산, 명함 정리, 서류나 약 봉투 읽어주기
• 막는 것: 한글 손글씨는 인쇄체보다 정확도가 많이 떨어집니다

소리 알아듣기

말이 아닌 소리를 구분합니다. 음성 인식과는 다른 일.

• 쓸 곳: 아기 울음, 코골이, 층간소음 기록, 새소리 구분
• 막는 것: 무엇을 구분할지 정해두고 그 소리를 모아야 합니다

음성 인식·합성

말을 글로 바꾸고, 글을 말로 읽습니다.

• 쓸 곳: 읽어주는 앱, 말로 쓰는 일기, 영상 자막
• 확인됨: 그래픽카드 없이 3초짜리 한국어를 2.1초에 받아썼습니다. 글자 하나 안 틀림
• 확인됨: 윈도우에 한국어 목소리가 들어 있어 글을 넣으면 음성 파일이 나옵니다

의미로 찾기 (임베딩)

문장을 숫자 덩어리로 바꿔서 낱말이 안 겹쳐도 뜻이 가까우면 찾아냅니다. 「강아지 밥」으로 검색해도 「반려견 사료」가 걸립니다.

• 쓸 곳: 문서 검색, 비슷한 글 찾기, 중복 걸러내기
• 값: 거의 0원

추천·취향 학습

지금까지 고른 것을 보고 다음에 좋아할 것을 고릅니다.

• 막는 것: 쌓인 기록이 있어야 합니다. 처음 켠 사람에게는 줄 것이 없는 방식

이상한 것 찾기

평소 패턴을 익혀두고 거기서 벗어난 값을 잡습니다.

• 쓸 곳: 수치가 갑자기 튀는 자리, 재고 이상, 기계 고장 조짐
• 막는 것: 「평소」가 쌓여야 시작됩니다

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