AI Can Design Parts… But It Can’t Do THIS - YouTube 정보 보도자료 저작권 문의하기 크리에이터 광고 개발자 약관 개인정보처리방침 정책 및 안전 YouTube 작동의 원리 새로운 기능 테스트하기 © 2026 Google LLC, Sundar Pichai, 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View CA 94043, USA, 0807-882-594 (무료), yt-support-solutions-kr@google.com, 호스팅: Google LLC, 사업자정보 , 불법촬영물 신고 크리에이터들이 유튜브 상에 게시, 태그 또는 추천한 상품들은 판매자들의 약관에 따라 판매됩니다. 유튜브는 이러한 제품들을 판매하지 않으며, 그에 대한 책임을 지지 않습니다.
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OpenTalking Open-source real-time digital-human pipeline: LLM, TTS, WebRTC, character voices, and pluggable model backends 中文 · Documentation · GitHub Demos · Deployment · Quickstart · Models · Roadmap · Docs & Community Overview OpenTalking is an open-source orchestration framework for real-time digital-human conversations. It covers the core path of a digital-human conversational product : frontend interaction, session state, LLM replies, STT, TTS and voice selection, interruption control, subtitle events, WebRTC audio/video playback, and calls into local or remote model services. OpenTalking is designed as a practical digital-human production stack. The WebUI, avatar and voice asset libraries, knowledge bases, memory, multi-session state, LLM / STT / TTS providers, WebRTC playback, and model backends are organized in one project. You can start with the lightweight Mock mode, connect local QuickTalk / Wav2Lip, or use OmniRT for FlashTalk, FasterLivePortrait, and other higher-quality or more complex model workflows. Fast trial : mock / driverless mode , useful for validating the API, TTS, and WebRTC path before downloading video model weights. Real-time conversation : connect QuickTalk , Wav2Lip , FlashTalk , and other models for interactive digital-human dialogue. Video creation and cloning : reuse FasterLivePortrait runtime for audio/text-driven video creation and camera/uploaded-video-driven video clone workflows. Private deployment : supports local STT/TTS, OpenAI-compat
엔토닉크리에이티브가 인공지능(AI) 기술을 활용한 애니메이션 제작에서도 두각을 나타낼지 기대를 모으고 있다. 이 회사는 정부 과제 및 지방자치단체의 미디어 아트 전시 콘텐츠 제작사로 이름을 알린 가운데, AI 기술로 12년 전 기획했던 애니메이션 캐릭터에 새 생명을 불어넣는데 성공했다. 3일 관련 업계에 따르면 엔토닉크리에이티브(감독 정철용)는 생성형 AI를 활용해 극장용 장편 애니메이션 예고편을 선보였다. 엔토닉 '반디'. 이번에 공개한 예고편은 정철용 대표 겸 감독이 2014년 구상하고 2016년 극장용 장편으로 기획했던 오리지널 지식재산권(IP) '반디(Twinkle)'다. 해당 기획안은 12년 전 자본과 인력의 한계에 부딪혀 빛을 보지 못했지만, 정 감독의 염원과 AI 기술로 다시 모습을 드러낼 수 있었다. 정철용 감독은 위메이드와 넥슨의 게임 시네마틱, CJ E&M의 ‘로봇트레인즈’ 등 약 20년간 대규모 3D CG 및 영상 파이프라인을 운용해온 전문가다. 베테랑 감독이 최근 전통적인 제작 방식에서 벗어나 AI 제작 방식을 도입한 부분은 시대적 흐름과 남다른 사업적 감각이 시너지를 냈기 때문으로 풀이된다. 서랍 속 캐릭터 '반디', 생성형 AI 기술로 예고편 구현 '반디'는 달 뒷면의 메카버그(곤충+로봇) 마을 'TG월드'에서 창조주 '닥터K'를 찾아 떠나는 불량 메카버그들의 모험을 다룬 SF 판타지물이다. '빛을 내지 못하는 반딧불 메카버그' 반디를 비롯해 각각 다른 결함을 가진 네 캐릭터가 완전해지기 위해 여정을 떠난다는 내용이 주요 골자다. 해당 작품은 기획안과 세계관, 스토리는 오래 전 완성됐지만 극장용 3D 애니메이션 특성상 막대한 제작비와 대규모 인력 중심의 공정 장벽에 부딪혀 제작이 무산된 바 있다. 이에 정 감독은 기획 단계부터 이미지, 영상, 보이스, 음악 등 전 공정에 생성형 AI를 도입하며 기술적 돌파구를 마련했다. 이번에 공개된 '반디' 예고편은 총 50초 분량으로 만들었다. 내용은 버려졌던 SF 판타지 세계관을 생생하게 부활시킨 밀도 높은 몽타주와 압도적인 AI 시네마틱 연출로 구성한 것이 특징이다. 엔토닉 '반디'. 전 공정 AI 프롬프트 기반 전환…엔토닉, AI 애니 제작 노하우 축적 이번 예고편은 기존 애니메이션 제작 파이프라인의 전면적인 전환에 결과물이란 점에서 더욱 주목을 받고 있다. 엔토닉크리에이티브는 모델링, 리깅, 라이팅, 렌더링으로 이어지던 전통적인 3D 파이프라인을 제외하고, 프롬프트 기반의 생성 워크플로우로 공정을 재구성했다. 영상 제작 전문 인력이 AI를 촬영 및 편집 장비와 같은 도구로 활용해 연출자의 의도에 맞춰 컷을 제어하는 방식이다. 먼저 기획 단계에서는 AI를 활용해 관객의 흥미를 유발하는 훅(Hook), 몽타주, 반전, 클리프행어 구조를 갖춘 예고편 구성과 컷 단위의 시나리오를 설계했다. 이어 이미지 및 영상 제작 프로세스에서는 시나리오를 숏(Shot) 단위로 분할하여 짧은 클립 형태로 생성했다. 특히 프롬프트 입력을 정교하게 제어해 전체 영상의 비주얼 스타일과 캐릭터의 일
SK AX가 미국 제조기업을 대상으로 한 시스템 구축 역량을 넓히기 위해 산업 자동화·운영기술(OT) 관리 기업 AMDT의 솔루션을 확보했다. 미국 현지 고객이 사용하는 OT 제품에 대한 구축·통합 역량을 갖춰 제조 AX 사업의 대응 범위를 넓히려는 움직임이다. 3일 업계에 따르면 SK AX 미국법인 SK AX USA는 올해 초 AMDT와 파트너십을 체결하고 이 회사의 OT 관리 솔루션 '옥토플랜트'를 고객 프로젝트에 활용할 수 있는 체계를 마련했다. 옥토플랜트는 공장에서 사용하는 자동화 장비와 제어 시스템의 프로그램·설정값을 백업하고 변경 이력을 관리하는 제품이다. 설비 오류나 사이버 공격, 프로그램 변경으로 장애가 발생하면 이전 상태와 비교해 원인을 확인하고 정상 버전으로 복구할 수 있다. (사진=SK AX USA 링크드인) 이번 협력은 양사가 솔루션을 공동 개발하거나 별도의 시장을 함께 개척하는 형태는 아니다. SK AX USA가 미국 제조 고객의 요구에 대응하기 위해 현지에서 활용도가 높은 솔루션을 확보하고 향후 시스템 구축 과정에서 이를 적용할 수 있도록 한 것이다. 미국 제조기업을 공략하려면 현지 공장에서 이미 사용 중인 설비와 소프트웨어를 이해하고 연계할 수 있는 역량이 필요하다. 고객이 특정 OT 솔루션을 사용하고 있을 경우 이를 기반으로 생산·물류·운영 시스템을 연결할 수 있어야 후속 사업으로 이어질 수 있어서다. 이에 SK AX는 미국 제조사업 확대에 대비해 현지 고객이 익숙하게 사용하는 솔루션을 지속적으로 발굴하고 있는 상태로, AMDT 제품도 이 과정에서 확보한 솔루션 가운데 하나다. 관련기사 최태원 회장, AX 가속화 주문…"1인 1에이전트 도입 해야" 2026.06.14 "AI 못 따라가면 생존 어렵다"…SK, 2박3일 끝장토론 2026.06.10 최태원 "한일경제연대, 에너지·AI·저출산 대응 위한 공존의 길" 2026.06.09 "AI 실무·취업 한번에"…SK AX, 교육 프로그램 '스칼라' 4기 모집 2026.05.07 이 외에도 SK AX는 미국에서 씨에스윈드 풍력타워 공장의 생산 최적화와 북미 자동차 부품 공장의 물류 자동화 사업 등을 수행하며 제조 AX 경험을 쌓고 있다. AMDT 솔루션 확보도 이러한 현지 사업을 지원하기 위한 포트폴리오 확충으로 해석된다. 업계 관계자는 "미국 제조기업을 대상으로 사업을 하려면 현지에서 사용되는 다양한 솔루션을 이해하고 구축할 수 있어야 한다"며 "AMDT와의 협력도 공동 사업보다는 미국 제조 고객의 요구에 대응하기 위한 솔루션 확보 차원으로 보는 것이 적절하다"고 말했다.
Run the setup below once and every agent your team runs has a git-native rulebook it has to check over MCP before it acts, approved the same way your code already is: a merged pull request . Rules live in your repo as files and ship through normal PRs, not a dashboard click. Agents call check_action over MCP before anything risky (a refund, a delete, a message to a customer) and get back an allow/block/escalate verdict. Every rule traces back to the git file and the PR that approved it, so "why did the agent do that" always has a paper trail. Prefer not to run any of this yourself? The hosted version at gntai.dev does the same thing without you standing up a Postgres instance. gnt prebrain scanning a repo, opening a PR, and getting it merged. A real terminal session, not a mockup. Get started (30 seconds) npm install -g @gnt-ai/cli gnt login gnt connect github gnt prebrain # merge the opened PR on GitHub. that merge is the approval That merge lands a rule file in your connected repo, shaped like this: your-repo/ └── rules/ ├── refund-approval-threshold.md └── contract-legal-cc.md Each file is plain markdown with YAML frontmatter: --- title : Never refund over $500 without a manager status : approved confidence : 0.91 owner_id : finance-team source_citations : [...] source : slack tags : [refunds, finance] last_validated_at : 2026-07-20 version : 1 superseded_by : null approved_by : jane@company.com approved_at : 2026-07-21T14:03:00Z created_at : 2026-07-18T09:12:00Z pr_number
Trail Signed OpenTelemetry GenAI spans for AI agents. Capture, normalize, verify — bring your own backend. Trail is a Python SDK that captures what AI agents actually do — every LLM call, tool invocation, MCP call, and skill execution — as OpenTelemetry spans with a small Trail extension namespace. It signs each session with Ed25519 and exports via OTLP to any OTel backend (Grafana, Honeycomb, Datadog, Chronosphere, ...). Trail does not store, query, or dashboard. Storage and query are your existing backend's job. Why Trail When an agent misbehaves in production, three questions are surprisingly hard to answer: Which tool ran, in what order, with what inputs? Existing tracers are LLM-call-shaped, not agent-shaped. Was that MCP server response trying to inject instructions? No mainstream tracer flags this. Is this skill the same code it was yesterday? Skill substitution leaves no trace by default. Trail adds the three things that are missing: an agent-aware tool taxonomy ( internal / mcp / skill / builtin ), MCP injection flagging on tool responses, and a skill hash that detects silent substitution — all as standard OpenTelemetry spans, so any OTel backend ingests them with no translation layer. How Trail answers them Trail models an agent run as an OpenTelemetry span tree — one invoke_agent root span per session, with every LLM call, tool, MCP call, and skill nested underneath — and layers a trail.* attribute namespace on top. That structure, plus three purpose-built attribut
%PDF-1.7 %���� 1161 0 obj < > endobj 1184 0 obj < >/Encrypt 1162 0 R/Filter/FlateDecode/ID[<5D343F44C9AD6A49A77095BCD08799AC><743C8D1C286F954B96F8F02B56561517>]/Index[1161 57]/Info 1160 0 R/Length 114/Prev 426348/Root 1163 0 R/Size 1218/Type/XRef/W[1 3 1]>>stream h�bbd```b``��L�@$# ��"Y��H� �� 0�LZ �YV �� �;��`Yf ��"��A��8�d��b�d�� ��n�``bd`����)$�3�kx` Y�� endstream endobj startxref 0 %%EOF 1217 0 obj < >stream � ���CsIr�`j�}��� ����<�q'�W���D!���MU���q.��ZXr�f�l����B/�u#�ա�68��I*��B��~r�c\=�s>��M] �Q�i�s� sg��D#SH^(�p���ϛ�Ѻ)b c3�3vh��mo�:��!6 i���j�6���ӁWͷŚo!ēٍ�rq,m�:}I����; �R� �����e��1��(����d�4"��Q�:i�?���.� ;jYiҐc�iY����K���Q�/��40?# � j�Qn�������K%�;������GW��_^,���Y���为GV܋t�4+�Y�O�S�PG� ���.���[�R��4�B�/��8(q]Ms�d��1 �ʇQ�4w���bw� ��V}_s ����0C� �;�ȱS�ּ �H3� �C���y������x�6�'ú N� ��|�R�Չјy�!�Ik� S�T�e��*s��u�� endstream endobj 1162 0 obj < >>>/Filter/Standard/Length 256/O(o ���F�]X�U��-cRي����N>������o'���� \r��u���I )/OE(%0%�=�Q��cK`&s:�Q%K���.!)/P -1324/Perms(�\(��4NN�#���8��)/R 6/StmF/StdCF/StrF/StdCF/U(M =l߄�.�7�����ߛ����zеS�e�H�D�1!��S\\$��G� ��� )/UE(��?#Y�xE��-Ъ����s�����'x�t�kw5)/V 5>> endobj 1163 0 obj < ��źh[R1 �{�\)� g#��q�\)�)/MarkInfo< >/Metadata 89 0 R/Outlines 1198 0 R/PageLayout/OneColumn/PageMode/UseOutlines/Pages 1156 0 R/Stru
엔젤로보틱스 웨어러블 로봇 '엔젤렉스 M20'가 로봇보조정형용운동장치 품목의 건강보험 선별급여 적용 대상이 확대되면서 관련 환자들의 접근성 확대가 기대된다. 2일 엔젤로보틱스에 따르면 지난달 30일 보건복지부의 개정에 따라 로봇을 사용한 보행훈련의 급여기준이 발병 후 6개월 이내의 뇌졸중 환자에서 18세 이하 뇌성마비 및 중추신경계 질환 소아·청소년 환자까지 확대됐다. '엔젤렉스 M20'을 착용한 모습. (사진=엔젤로보틱스) 이번 개정으로 보행 기능 개선이 필요한 대운동기능 분류단계 2~4단계 수준의 소아·청소년 환자들도 선별급여(본인부담률 50%)를 통해 보행 재활 치료를 받을 수 있다. 2022년 해당 항목이 신설된 이후 급여 대상이 확장된 것은 이번이 처음이다. 그동안 치료 접근성에 한계가 있었던 장애 아동들의 재활 기회가 늘어날 것으로 예상된다. 관련기사 엔젤로보틱스, '뇌·로봇 연결' 웨어러블 휴머노이드 개발 착수 2026.06.15 엔젤로보틱스, 프랑스 투자총괄국 사무총장과 협력 논의 2026.04.07 엔젤로보틱스, '아시아태평양 고성장 기업 500' 선정 2026.03.19 엔젤로보틱스, 서울AI페스타 참가 2026.03.03 엔젤렉스 M20은 착용자의 보행 의도를 파악해 부족한 힘만큼 보조하는 힘 제어 기반의 착용형 로봇이다. 지난 2024년 미국 SCI급 저널 '자마 네트워크 오픈(JAMA Network Open)'에 게재된 임상시험 결과에 따르면, 엔젤렉스 M20을 활용해 훈련을 진행한 소아 뇌성마비 아동 그룹이 일반 물리치료 그룹 대비 대운동 기능과 균형 조절 능력 등에서 유의미한 향상을 보였다. 조남민 엔젤로보틱스 대표는 "이번 급여 확대로 그동안 치료 기회가 제한적이었던 소아·청소년 뇌성마비 환자들이 첨단 재활 치료에 쉽게 접근할 수 있게 됐다"며 "엔젤로보틱스는 사람의 움직임을 확장하는 피지컬 인공지능(AI) 기업으로서, 재활을 넘어 다양한 영역에서 사람과 상호작용하는 로봇을 만들겠다"고 말했다.
12세 이전에 스마트폰을 소유한 아동은 우울증과 수면 부족, 비만 위험이 더 높다는 연구 결과가 나왔다. 1일(현지시간) 미국 IT매체 BGR은 국제 학술지 Pediatrics에 게재된 연구를 인용해 어린 나이에 스마트폰을 갖게 된 아동일수록 정신건강과 신체 건강에 부정적인 영향을 받을 가능성이 높았다고 보도했다. 이번 연구는 미국 필라델피아 어린이병원(CHOP), 캘리포니아대 버클리, 컬럼비아대 연구진이 공동 수행했으며, 2018~2020년 미국 아동 1만여 명을 대상으로 진행됐다. 어린이가 스마트폰을 보고 있는 모습 (사진=클립아트코리아) 연구진은 스마트폰으로 무엇을 했는지를 분석하기보다, 스마트폰을 소유한 사실 자체가 건강에 어떤 영향을 미치는지에 초점을 맞췄다. 분석 결과 스마트폰을 가진 12세 아동은 스마트폰이 없는 또래보다 우울 증상을 경험할 위험이 31% 높았다. 비만 위험은 40%, 수면 부족을 겪을 가능성은 62% 높은 것으로 나타났다. 연구진은 특히 스마트폰을 처음 갖게 된 나이가 어릴수록 수면의 질 저하와 비만, 정신건강 문제 위험이 더욱 커지는 경향을 확인했다고 밝혔다. 조사 대상 아동의 63.3%는 스마트폰을 보유하고 있었으며, 첫 스마트폰을 받은 연령의 중앙값은 11세였다. 연구진은 수면 부족이 아동과 청소년의 성장과 정서 발달에 중요한 영향을 미치는 만큼, 어린 시기의 스마트폰 소유가 장기적인 건강 문제로 이어질 가능성도 있다고 분석했다. 다만 연구는 스마트폰 사용 시간이나 SNS 이용 여부, 게임 이용 등 구체적인 사용 행태는 추적하지 않았으며, 스마트폰 소유와 건강 문제 간의 연관성을 분석한 관찰 연구라는 점에서 직접적인 인과관계를 입증한 것은 아니다. 관련기사 "손흥민 컵부터 지드래곤 조아 키링까지"...2030 '희귀템'에 빠졌다 2026.08.02 스냅챗, AI 영상 '돈벌이' 막는다…사람 제작 콘텐츠 우선 노출 2026.08.02 쿠팡이츠, 배달파트너에 아이스커피 15만잔 쏜다 2026.07.31 "AI가 쓴 것 같아요"…링크드인, AI 슬롭 신고 버튼 추가 2026.07.31 외신에서는 스마트폰의 부정적인 면만 다루지 않았다. 미국 콘코디아대학교 네브래스카 캠퍼스가 관련 연구들을 종합한 자료에 따르면 스마트폰은 부모와 자녀가 언제든 연락할 수 있어 안전성을 높이고, 응급 상황에서 신속하게 도움을 요청할 수 있다는 장점이 있다. 또 디지털 기기 활용 능력과 정보 접근성을 높이고, 적절한 사용 규칙을 통해 자기조절 능력을 기르는 교육 도구로 활용될 가능성도 제시됐다.