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데이터베이스(빅데이터)2025.05.161. 빅 데이터(big-data)의 정의 빅 데이터(big-data)란 기존 데이터보다 방대하여 종래의 방식이나 방법, 도구로는 수집 및 저장, 분석이 어려운 정령 및 비정형 데이터를 의미한다. 즉, 아날로그 환경에서 생성된 데이터에 비해 규모가 방대하고, 생선 주기가 짧고, 형태도 수치 및 문자와 영상 데이터 등을 포함하는 대규모 데이터라고 정의할 수 있다. 2. 빅 데이터(big-data)의 등장 배경 인터넷의 보급, 모바일 사용, 자동화 기기의 확대 등의 요인으로 일상 생활이 편하게 변화된 반면 이와 동시에 데이터 역시 기하급...2025.05.16
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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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AI와 로봇이 가족치료 및 상담을 대신할 수 있는지에 대한 찬반 의견2025.01.201. 인공지능의 역사 인공지능의 역사는 1900년대 중반부터 시작되었으며, 점진적 발전기 이후 1990년대 후반에서 2000년대 초반에 들어서서 비약적인 발전을 이루게 되었다. 인공지능이라는 용어는 1955년 디트머스 하계 연구 프로젝트 제안서에서 처음 사용된 것으로 알려져 있다. 2. 인공지능의 정의 인공지능이라는 용어가 세상에 출현하게 된 이후 본 개념은 수십 년간 다양한 방식으로 정의되어 왔다. 최근 전 세계는 인간을 대신해 기계가 스스로 무엇인가를 하는 새로운 무인장비들을 선보이고 있다. 1. 인공지능의 역사 인공지능의 역사...2025.01.20
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생명과학분야에서의 인공지능 활용 - Alphafold를 중심으로2025.05.081. 단백질 구조 예측의 중요성 단백질은 여러 개의 아미노산이 서열을 이루고 결합한 것이다. 단백질의 구조를 알아내는 것이 현대 생물학에서 매우 중요하다. 단백질의 구조에 따라 기능과 작동 방식이 달라지기 때문이다. 코로나 바이러스 연구와 암 치료를 위한 표적항암제 개발에서 단백질 구조 정보가 중요한 역할을 한다. 2. 단백질 구조 예측의 어려움 단백질은 마구잡이로 접혀 3차원의 형태로 존재하기 때문에 그 구조를 알기가 어려웠다. 기존에는 X선을 이용한 단백질 결정 분석 방식이 유일한 방법이었지만, 비용과 시간이 많이 들어 적절한 ...2025.05.08
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딥페이크 기술과 활용, 시장전망2025.01.281. 딥페이크 기술 딥페이크는 생성형 인공지능(AI)의 기반이 된 '딥 러닝(deep learning)'과 가짜·합성사진을 의미하는 '페이크(fake)'의 합성어로, 실제 인물의 사진·영상 또는 음성을 기반으로 생성형 인공지능 기술을 활용하여 가짜 사진·영상·음성 등을 합성·편집해내는 기술입니다. 딥페이크 기술은 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘을 활용하여 진짜와 구분할 수 없는 가짜 데이터를 생성할 수 있습니다. 2. 딥페이크 활용 분야 딥페이크 기술은 교육, 의료, 영화/엔터테인먼트, AR/VR 콘텐츠 제작, 마케팅/광고, ...2025.01.28
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AI 인공지능 윤리 보고서: 딥페이크의 피해사례와 해결방안2025.01.281. 딥페이크의 등장 딥페이크(Deepfake)는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 원본 이미지나 동영상 위에 원본과 무관한 이미지를 중첩하거나 결합하는 방식으로 만들어진 편집물을 말한다. 딥페이크 기술은 과거의 역사적 사실이나 인물을 사실적으로 재현하거나, 청각장애인을 위한 인공 음성을 생성하는 등 긍정적 활용 사례를 보여주고 있지만, 정치적 및 경제적 목적으로 악용될 가능성에 대한 우려도 제기되고 있다. 2. 딥페이크 기술 남용의 현실 딥페이크 기술은 주로 포르노그래피 분야에서 악용되고 있으며, ...2025.01.28
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[인공지능의세계 A+] 기말고사 문제풀이 객관식 + 서술형 + 단답형 문제+해설2025.05.101. 기계학습 기계학습은 인간의 학습능력을 기계나 컴퓨터에서 구현한 것으로, 지도학습과 비지도학습으로 구분할 수 있다. 지도학습은 학습 데이터의 정답이 주어지는 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않는다. 신경망은 자동으로 가중치를 학습하는 기계학습 방식이다. 강화학습은 보상을 통해 최적의 행동을 학습하는 방식으로, 알파고가 자체 연습 대국을 통해 좋은 수를 학습하는 데 사용되었다. 2. 클러스터링 K-Means 클러스터링은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 방법이다. K-Means 클러스터링의 단점은 k의 개수를 사전에 정해야 ...2025.05.10
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컴퓨터 프로세서 GPU에 대한 조사2025.01.071. GPU의 발전 과정 GPU는 1980년대에 최초로 등장하여 그래픽 처리에만 사용되었으나, 1990년대에는 2D, 3D 그래픽 렌더링 전용 장치로 사용되기 시작했다. 2000년대에는 프로그램이 가능한 GPU가 도입되어 일반적인 데이터 처리에도 사용되기 시작했고, 2010년대에는 대량의 코어를 갖춘 고성능 GPU가 도입되어 복잡한 연산을 수행할 수 있게 되었다. 2020년대에는 인공지능과 다양한 디바이스에 통합되어 사용되면서 강력하고 효율적인 처리가 가능해졌다. 2. GPU의 역할과 특징 GPU는 이미지, 멀티미디어 등 그래픽 관...2025.01.07
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4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터의 개념, 특성 및 활용2025.01.041. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 다양한 원천에서 확보되는 방대한 양의 데이터를 가리킨다. 단순하게 다량의 데이터를 확보하는 것을 넘어서 데이터에서 가치를 추출하고, 그를 통해서 유의미한 결과를 도출하고자 한다. 빅데이터의 주요 특징으로는 규모와 다양성, 속도, 정확성, 가치 등이 있다. 2. 빅데이터 활용 기술 빅데이터를 활용한 기술로는 자연어처리 기술과 데이터 마이닝 기술이 있다. 자연어 처리는 다양한 기계 학습 기법을 통해 텍스트 데이터를 분석 및 이해하는 것이며, 데이터 마이닝은 다량의 데이터를 수집 및 분석해서 공통된...2025.01.04
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AI 시대의 생존 전략: 인공지능 이해 및 활용 교육2025.01.231. 인공지능의 역사와 발전 과정 인공지능 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶의 모든 분야에 영향을 미치고 있습니다. 이 프로그램에서는 인공지능의 역사와 발전 과정을 살펴보고, 인공지능의 기본 개념과 용어를 이해하는 것을 목표로 합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술인 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등에 대해 학습합니다. 이를 통해 인공지능 기술의 작동 원리와 활용 방법을 이해할 수 있습니다. 3. 일상생활에서의 AI 활용 스마트 홈, 스마트폰 앱 등 일상생활에서 인공지능이 어떻게 활용되고 있는지 살펴봅니다...2025.01.23
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