구글 I/O 2025 – Google Research 핵심

구글 I/O 2025 – Google Research 핵심

최근 열린 Google I/O 2025가 주목받고 있습니다. 구글은 이번 행사에서 다양한 기술과 플랫폼을 공개하며, 여러 분야에서 활발하게 진행 중인 연구 성과를 선보였는데요. 이번 컨퍼런스는 구글의 기술력은 물론, 다양한 분야에 걸친 영향력까지 보여주는 자리였습니다.

생성형 AI 모델에 대한 이야기는 특히나 빠질 수 없겠죠? 구글 리서치에서 발표한 내용을 몇 가지 살펴보겠습니다. 

MedGemma: AI가 이끄는 헬스케어

MedGemma는 Google이 발표한 의료용 멀티모달 오픈 모델 시리즈로, 의료 텍스트 및 의료 이미지를 동시에 이해할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 최신 LLM인 Gemma 3을 기반으로 개발되었으며, 개발자가 헬스케어 AI 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있도록 설계되었다는 특징이 있습니다.

상대적으로 소형 모델(4B, 텍스트 전용 27B)로, 경량화 및 맞춤형 파인튜닝(fine-tuning)에 최적화된 모델인데요. 기본 성능은 임상 분야에서 동급 모델 대비 탁월하며, 27B 이상의 대형 모델과도 견줄 만한 수준입니다. 작지만 강하지요.

구글 MedGemma

MedGemma(노란 동그라미)의 성능. 출처: 구글

주요 활용 사례를 알아볼까요?

1. 의료 이미지 분류

  • 4B 모델은 방사선, 병리학, 안저(fundus), 피부 이미지 등을 분류하는 모델로 사용 가능
  • 사전 훈련 덕분에 유사한 규모의 모델들보다 높은 성능을 보임
2. 의료 이미지 해석 및 리포트 생성

  • 이미지 기반 리포트 생성 또는 자연어 질의에 대한 시각 정보 응답에 사용 가능
    👉🏼 예: '이 흉부 X-ray에서 비정상 소견이 있나요?'에 대한 응답
  • 기본 성능은 우수하나, 임상 등급(clinical-grade) 모델은 아니므로 추가적인 파인튜닝이 필요할 수 있음
3. 의료 텍스트 이해 및 임상 추론

  • 27B 모델은 텍스트 기반 임상 작업에 적합함

  • 활동 예시:

    • 환자 인터뷰 응답 생성

    • 응급 정도 분류

    • 임상 의사결정 지원

    • 요약 및 보고서 작성

*모든 사용 사례에 대해, 실제 도입 전 모델 성능을 철저히 검증하고, 목적에 맞게 성능 향상이 필요함

LearnLM: AI 과외 선생님

LearnLM은 교육 목적으로 파인튜닝 된 LLM 시리즈로, 최근에는 Gemini 2.5에 직접 통합되어 학습 보조 기능이 대폭 강화되었습니다.
 
기술 보고서에 따르면, Gemini 2.5 Pro는 과학 원칙을 학습하는 과정 전반에서 다른 모델들을 능가하며, 교육자들이 선호하는 선택지로 나타났는데요. LearnLM은 고급 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 추론 능력, 멀티모달 이해, 퀴즈 생성 및 평가 기능 등 다양한 교육적 기능을 갖추고 있습니다. 아래 그래프를 살펴볼까요?
구글 LearnLM

출처: 구글

평가 기준은 아래와 같은 6가지 교육 원칙입니다. 
 
  • 학습자의 인지 부하를 조절하는 능력
  • 학습자가 능동적으로 참여하도록 유도하는 능력
  • 학습자가 자신의 사고 과정을 반성하고 이해하도록 돕는 능력
  • 호기심을 자극해 학습 동기를 높이는 능력
  • 학습자의 수준에 맞게 내용을 조정하는 유연성
 
Gemini 2.5 Pro는 핵심 원칙 6가지 모두에서 최고 점수를 기록하며, 교육에 최적화된 AI 모델로 평가받는데요. 이에 기반한 LearnLM은 STEM 과목 중심의 고급 추론 능력, 학생 맞춤형 퀴즈 및 피드백 생성 기능, 텍스트 난이도 조절, 역할 기반 교육자 시뮬레이션 기능 등을 제공할 수 있습니다.
 
예를 들어, 학생이 수업 노트를 Gemini에 업로드하면, 그 내용을 바탕으로 맞춤 퀴즈를 생성한 후 답에 대한 해설까지 제공해 학습 효과를 극대화해 주지요.

FireSat: 산불 조기 감지 위성 시스템

FireSat은 구글 리서치가 여러 기관과 함께 개발 중인 AI 기반 산불 조기 감지 위성 시스템입니다. 목표는 단 하나입니다.

더 빠르게, 더 정확하게, 그리고 더 넓게 산불을 감지하여 피해를 줄이는 것
 
기존의 산불 감지 위성 이미지 데이터는 해상도가 낮거나 하루에 몇 번만 업데이트되어, 축구장보다 작은 규모의 산불은 탐지가 매우 어려운데요. 이러한 한계를 극복하기 위해 FireSat은 오직 산불 탐지를 위해 설계된 전용 위성 군으로 구축되고 있습니다.

출처: 구글

FireSat의 기술적 특징을 가볍게 살펴볼까요?
 
  1. 고해상도 멀티스펙트럼 위성 이미지
    - 기존보다 훨씬 선명하게 산불 징후를 포착
  2. AI 기반 탐지 알고리즘
    - 현재 이미지와 이전 수천 장의 이미지를 비교 분석
    - 지역 날씨 및 환경 변수까지 고려하여 실제 화재 여부 판단
  3. 20분마다 전 지구 업데이트 
    - 완전체 구성 시, 전 세계 어디든 20분 간격으로 감시 가능
    - 교실 하나 크기 수준의 작은 산불도 탐지 가능

구글은 이번 컨퍼런스에서 자사 로고만큼이나 다채롭고 풍성한 발표를 쏟아냈습니다. 구글 CEO 순다 피차이는 "오랜 세월에 걸친 연구가 이제 우리의 일상 속으로 들어오고 있다"고 말했는데요. 딥페이크나 저작권 침해 같은 문제로 어두운 이면이 조명되던 AI 기술 속에서, 오랜만에 밝고 에너제틱한 가능성을 마주했습니다. 앞으로가 더욱 기대되는 구글입니다.

 

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