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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI의 정의 최근 GPT의 등장으로 기존의 콘텐츠를 이용하여 새로운 콘텐츠를 창조하는 인공지능인 생성 인공지능 기술의 인기가 높아졌다. 이는 기존의 인공지능처럼 단순한 콘텐츠의 패턴을 학습하는 것이 아니라, 더 나아가서 추론의 결과로서 새로운 콘텐츠를 생성한다는 점에서 독특하다. 뿐만 아니라 만들어진 콘텐츠를 통해서 평가, 대립, 경쟁하면서 새로운 콘텐츠를 지속적으로 만들어낼 수 있다. 2. 생성 AI와 문화산업 생성 인공지능의 등장으로 사실상 인간만이 수행할 수 있는 고유의 영역이라는 것이 아님이 드러났다. 즉, 인간이...2025.01.26
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AI 딥보이스 피싱 원인 분석 및 해결책 제시2025.01.041. 딥보이스 기술 딥보이스는 AI 핵심기술인 딥러닝과 목소리(voice)의 합성어로 AI 기술을 활용해 특정인 목소리를 흉내 내는 기술을 뜻한다. 이 기술은 교육, 기업 홍보, 사용자들의 편의성을 목적으로 설계되었지만, 개인정보와 관련된 데이터를 보안하는 기술이 충분히 발전되기 전에 상용화되어 악용되고 있다. 딥보이스 기술의 개발 의도와 접근 범위를 명확히 할 필요가 있다. 2. 딥보이스 피싱 사건 2022년 4월 16일 유튜버 A씨의 남편이 딥보이스 기술을 이용한 보이스피싱 범죄의 피해자가 되었다. 범죄자들은 A씨의 목소리 소스...2025.01.04
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인공지능이 가져올 미래의 양상에 대한 자신의 생각2025.05.011. 인공지능의 발달 인공지능의 발달로 2030년까지 세계 GDP가 14% 더 성장하고, 인공지능으로 15조7000억달러의 부가가치가 창출될 것으로 전망되었다. 인공지능이 만들어내는 부는 결국 인류의 경제구조를 바꿀 만큼 클 것으로 보인다. 2. 일자리 대체 로봇과 첨단 IT 기술이 인간 일자리를 빠르게 대체하고 있지만, 지금까지는 신기술로 사라지는 일자리와 새로운 일자리가 어느 정도 균형을 이루었다. 그러나 앞으로 인공지능 기술이 더욱 발전하면서 일자리 감소가 새로운 일자리 창출을 넘어설 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 3. 부...2025.05.01
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인공지능 기술의 긍정적 및 부정적 측면과 윤리적 고려사항2025.05.131. 인공지능 기술의 발전 최근 4차 산업혁명 시대에 가장 주목받는 분야 중 하나인 인공지능은 인간의 지능을 모방하고자 하는 기계 학습 알고리즘이다. 인공지능 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 의학, 금융, 법률, 교육 등에서 활발히 적용되고 있다. 대표적인 사례로 IBM의 왓슨이 퀴즈쇼 '제퍼디'에서 우승한 것을 들 수 있다. 2. 인공지능의 부정적 영향 일각에서는 인공지능이 인류에게 위협이 될 수 있다는 우려의 목소리가 있다. 아직까지 인공지능이 사람만큼 똑똑하지 않고 오류 발생률도 높지만, 이러한 문...2025.05.13
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빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는데 이를 해결할 수 있는 방안2025.05.071. 기술 발전과 규제의 격차 빠르게 발전하는 기술과 혁신에 비해 이를 규제하는 법들이 현실을 따라가지 못해 발전에 저해되곤 하는 문제를 해결하기 위해서는 규제의 신속한 현실화, 규제 대상의 차별화, 국내 기업의 경쟁력 강화 등이 필요할 것으로 보인다. 특히 EU의 엄격한 규제 도입에 대응하여 한국 고유의 규제 체계를 마련하되, 서비스 계층에 따른 차별화된 접근이 필요할 것으로 판단된다. 2. 알고리즘 투명성과 공정성 문제 온라인 서비스의 추천 알고리즘, 인공지능 시스템의 편향성 등 알고리즘의 투명성과 공정성 문제가 지속적으로 제기...2025.05.07
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딥페이크가 사회적으로 미치는 영향에 대한 분석2025.01.281. 딥페이크의 의미와 특징 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용해 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 생성하는 기술로, 특히 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용해 더욱 정교한 합성이 가능하게 된 것이 특징입니다. 딥페이크는 고도화된 현실성, 다양한 형태의 구현, 사용자 친화성, 데이터 의존성, 양면성, 지속적 발전, 높은 연산 자원 요구, 시간 및 비용 효율성, 상호작용성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 딥페이크의 작동원리 딥페이크는 주로 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 만듭니다. GAN의 학습 구조를 기...2025.01.28
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성 AI(Generative AI)란 인공 지능 시스템의 한 유형으로, 이용자가 요구한 질문이나 과제를 해결하기 위해 스스로 데이터를 찾아서 학습하여 이를 토대로 능동적으로 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하여 결과물로 제시하는 딥러닝에서 한 단계 더 진화한 AI 기술이다. 2. 생성 AI의 문화산업 영향 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향은 매우 크다. 생성 AI를 통한 문화산업의 규모는 어마어마할 것이고, 성장 속도는 가파른 계단과 같이 치솟을 것이다. 생성 AI는 창의적인 콘텐츠를 ...2025.01.24
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딥페이크의 남용의 문제점과 해결방안 및 시사점2025.01.221. 딥페이크(Deepfake) 딥페이크는 '딥 러닝(Deep Learning)'과 '가짜(Fake)'의 합성어로, 인공지능(AI)을 이용해 실제와 매우 흡사한 가짜 이미지, 영상, 음성을 만드는 기술을 의미합니다. 딥페이크는 주로 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)이라는 AI 기술을 사용하여, 진짜처럼 보이거나 들리도록 조작된 콘텐츠를 생성합니다. 딥페이크는 허위 정보 유포, 명예 훼손, 사기 및 범죄 행위 등에 악용되고 있어 사회적 문제가 되고 있습니다. 2. 딥페이크의 부작용 ...2025.01.22
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4차 산업과 혁명: 자율주행이 안전한가?2025.05.021. 자율주행차의 안전성 자율주행차는 기존 기계와 교통 중심 기술에서 정보통신, 첨단 센서, 지능형 제어 등의 새로운 기술이 접목된 복지교통사회를 위한 융합시스템이다. 자율주행차는 안전주행(능동제어)을 지원할 수 있어야 하며, 운전자와 승객에게 안전한 이동성을 제공하는 것이 중요한 과제이다. 그러나 현재 자율주행이 100% 안전하다고 확신할 수 없는 상태이며, 아직도 개선해야 할 사항이 많다. 자율주행 시스템의 안전성 검증을 위해 수학적 또는 정량적 평가기준을 도출하고 국제적 합의를 통해 수용하는 것이 필수적이다. 2. 자율주행차의...2025.05.02
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술 빅데이터의 개념, 특성, 활용 및 문제점과 대응방안2025.05.121. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 현재의 관리 및 분석 체계로 감당하기 어려운 대용량의 데이터를 의미합니다. 빅데이터는 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터의 수집, 관리, 분석, 시각화 등을 포함하며, 기존의 방법이나 도구로는 처리 프로세스의 적용이 어려운 특성을 가지고 있습니다. 빅데이터의 주요 특성은 속도, 다양성, 양, 가치입니다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 기술 및 시스템은 기존 IT 인프라 시스템의 단점을 개선하고 효율적인 구축 및 운영을 도모하며 경제성, 안정성, 확장성, 편의성을 제공합니다. 대...2025.05.12
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