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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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[인공지능] - 인공지능 기술이 활용되고 있는 사례를 2가지 이상 작성하시오2025.05.011. 의료 AI AI 기술은 진단, 치료 및 환자 결과를 개선하여 의료 산업을 변화시키고 있다. AI 지원 진단 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 의료 이미지를 분석하고 의사가 질병을 더 정확하고 빠르게 감지하고 진단할 수 있도록 돕는다. 또한 IBM의 Watson for Oncology와 같은 AI 시스템은 환자의 병력과 유전자 정보를 바탕으로 가장 효과적인 암 치료법을 파악할 수 있도록 돕는다. 2. 금융 AI AI 기술은 금융범죄 모니터링, 위험 관리, 고객 서비스를 개선하여 금융 산업을 변화시키고 있다. 은행과 금융기관이...2025.05.01
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인공지능을 적용한 의료진단에 대한 윤리 의식2025.01.151. 4차 산업혁명 4차 산업혁명은 1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명, 1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명, 1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명에 이어, 봇이나 인공지능(AI)을 통해 실제와 가상이 통합돼 사물을 자동적·지능적으로 제어할 수 있는 가상 물리 시스템의 구축이 기대되는 산업상의 변화를 의미한다. 2. 인공지능의 종류 인공지능은 능력과 기능의 수준에 따라 약인공지능(Weak AI), 강인공지능(Strong AI), ...2025.01.15
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개인개입기술과 진단개입기술의 활용 및 특징2025.11.161. 개인개입기술 개인개입기술은 개인의 행동을 개선하고 발달시키는 데 중점을 둔 기술로, 자기조절, 자기관리, 자기감각 등을 포함한다. 개인의 운동, 건강, 식습관 등을 추적하고 분석하여 맞춤형 서비스를 제공한다. 스마트워치나 헬스앱을 통해 운동량, 수면시간, 혈당 등을 측정하고 개인의 건강 상태를 파악하여 조언을 제공한다. 그러나 개인정보 보호 문제와 기술적 문제가 존재하며, 보안 대책과 윤리적 측면을 고려해야 한다. 2. 진단개입기술 진단개입기술은 정신질환 등의 문제를 진단하고 개입하는 데 중점을 둔 기술로, 심리검사, 상담, ...2025.11.16
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.041. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정한 영역의 문제를 푸는 인공지능 기술로, 문제를 해결하거나 이상적인 업무 연구를 처리하는 데에 널리 사용된다. 약한 인공지능은 기초 데이터나 알고리즘, 규칙 등을 입력해야 한다. 약한 인공지능은 인간이 가지고 있는 인지적인 능력 중에서 한정적인 부분만 사고할 수 있다는 것이 한계이다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 바탕으로 생각을 할 수 있는 컴퓨터이다. 강한 인공지능은 명령이 입력되지 않아도 스스로 학습을 할 수 있으며, 인공지능 스스로 보았을 때 지시 사항이 비합리적이라고 ...2025.05.04
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AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용한 의료 서비스 평준화2025.01.021. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 고령화 사회에서 건강과 의료에 대한 관심이 높아지고 있지만, 실질적으로 양질의 의료 서비스를 받기 위해서는 특정 병원에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 이에 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 지역과 관계없이 동일한 진료 기준으로 질환을 판정할 수 있는 시스템을 구축하여 모두가 평등한 의료 서비스를 받을 수 있는 환경을 만드는 것이 필요합니다. 1. AI 기반 컴퓨터 비전 기술의 의료 적용 AI 기반 컴퓨터 비전 기술은 의료 분야에서 매우 유망한 기술로 주목받고 있습니다. 이 기술은 의료 영...2025.01.02
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 지도학습 알고리즘 나이브 베이즈 분류, 선형판별분석, K-최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스트, 신경망 등의 지도학습 알고리즘들을 다룬다. 이들은 정답이 있는 데이터를 활용하여 분류와 회귀 문제를 해결하는 기계학습 기법이다. 각 알고리즘은 서로 다른 수학적 원리와 최적화 방법을 기반으로 하며, 화학안전 분야에 적용하기 위해서는 선형대수학, 미분적분학 등의 기초 수학 이해가 필수적이다. 2. 비지도학습 및 군집화 K-평균 군집화, 계층적 군집화, 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN) 등의 비지도학습 ...2025.11.18
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 인공지능의 개념과 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 기계가 인간과 유사하게 정보를 처리하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 부여하는 과학기술 분야입니다. 1950년대에 공식적으로 탄생한 이 분야는 앨런 튜링의 '튜링 테스트'를 시작으로 다양한 학문적, 산업적 발전을 거쳐 현재에 이르고 있습니다. 초기 단계에서는 논리 추론과 규칙 기반 시스템이 주를 이루었으나, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 데이터 처리 능력의 증가로 인해 현재에는 기계학습, 딥러닝 등이 주된 연구 분야로 자리 잡고 있습니다....2025.01.18
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경영정보시스템-인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례와 윤리적/사회적 문제2025.05.061. 인공지능 기술의 비즈니스 혁신 사례 한국의 은행 업계는 AI 기술을 활용하여 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, AI 챗봇을 도입하여 고객의 질문에 신속하게 답변하거나, 금융 상품 추천 서비스를 제공함으로써, 효율적인 고객 응대를 실현하고 있습니다. 의료 분야에서는 인공지능 기술이 질병 진단과 치료에 활용되고 있으며, 제조업에서는 인공지능 기술이 스마트 팩토리를 구현하는 데 기여하고 있습니다. 2. 인공지능 기술의 윤리적/사회적 문제 인공지능 기술의 도입은 개인정보 보호와 프라이버시 침해, 일자리 감소, 알고리즘 편...2025.05.06
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의료 진단과 예측 모델링: AI 기술의 응용2025.11.151. 의료 영상과 AI 기술 AI를 활용한 의료 영상 분석은 X-레이, CT 스캔, MRI 등의 의료 영상을 분석하여 질병 및 이상을 식별합니다. AI 시스템은 유방암, 폐렴, 망막 질환 등을 탐지하는 데 사용되며, 영상 데이터에서 패턴을 인식하고 이를 기반으로 정확한 진단을 수행합니다. 이를 통해 진단 과정을 빠르게 하고 정확한 결과를 제공하며, 의료 전문가의 의사결정을 지원합니다. 2. 병리학적 데이터와 예측 모델링 환자의 혈액 검사, 조직 검사 결과, 유전체 데이터 등을 활용한 예측 모델링은 진단 및 질병 예방에 중요한 도구입...2025.11.15
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