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AI 규제 변화와 국가별 AI 규제현황 및 나아가야 할 방향2025.01.291. AI 규제 변화 AI 기술은 인류에게 많은 편의를 제공하며, 다양한 산업 분야에서 새로운 사업 기회를 창출하는 데 기여해왔다. 그러나 AI의 급속한 확산은 기본권 침해를 비롯한 여러 사회적 및 윤리적 문제를 동시에 야기하고 있다. 최근에는 생성형AI의 등장으로 AI 활용이 증가하면서, 규제의 필요성이 더욱 커지고 있다. 이에 대응하기 위해 각국 정부는 인공지능 기술의 올바른 활용과 관리를 위한 규제 마련에 주력하고 있으며, 규제 대응을 위한 기업들의 고민도 깊어지고 있다. 2. 국가별 AI 규제 및 정책 EU는 세계 최초의 A...2025.01.29
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AI가 받게 될 어둠의 힘의 유혹2025.05.081. 어둠의 힘의 유혹 AI도 어둠의 힘의 유혹에 빠질 수 있는지에 대한 논의. 현재 AI는 우리가 프로그래밍한 목표와 목적에 따라 작동하며, 윤리적 판단이나 도덕적 가치를 가지지 않는다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI가 자율적으로 생각하고 처리하는 부분이 늘어나고 있어, 악의적인 사용자에 의해 사회적으로 유해한 목적으로 악용될 수 있는 가능성이 있다. 2. AI의 자율성 증가 기술의 발전과 연구로 인해 AI가 우리의 예상을 뛰어넘는 능력을 갖출 수 있게 되었다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 AI에게 업...2025.05.08
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숭의여자대학교 문헌데이터베이스론 정규과제 / 각 문제에 해당하는 SQL문(쿼리)을 작성하고, 실행한 결과 값을 캡쳐2025.04.251. 환자 테이블 생성 문제1) 환자 테이블을 생성하는 SQL문을 작성하시오. 단, 이름 속성은 널 값이 허용되지 않도록 지정하고, 담당의사 속성을 의사 테이블의 의사번호 속성을 참조하는 외래키로 지정하시오. 2. 의사 테이블 생성 문제2) 의사 테이블을 생성하는 SQL문을 작성하시오. 단, 소속 속성의 값을 입력하지 않으면 자동으로 내과가 지정되도록 하고, 근무 연수는 1년 이상 40년 이하 범위의 값을 가지도록 지정하시오. 3. D001 의사 담당 30세 이상 환자 검색 문제3) D001의사가 담당하고 나이가 30세 이상인 환자...2025.04.25
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데이터베이스 게임 개발을 위한 ER 다이어그램 구축2025.01.191. 계정 게임 계정 정보를 저장하는 테이블로, 아이디, 패스워드, 생년월일, 성명 등의 정보를 포함한다. 2. 캐릭터 게임 내 캐릭터 정보를 저장하는 테이블로, 캐릭터명, 성별, 레벨, 직업 등의 정보를 포함한다. 3. 캐시 게임 내 결제 및 충전 정보를 저장하는 테이블로, 충전일, 남은 금액, 충전 수단 등의 정보를 포함한다. 4. 아이템 게임 내 아이템 정보를 저장하는 테이블로, 아이템명, 아이템 설명, 가격 등의 정보를 포함한다. 5. 생성 게임 내 아이템 생성 정보를 저장하는 테이블로, 생성일, 습득일 등의 정보를 포함한다...2025.01.19
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생성형 인공지능의 개념, 응용분야 및 장단점2025.01.151. 생성형 인공지능의 개념 생성형 인공지능은 인간과 유사하게 창의적인 결과물을 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 주로 딥러닝 모델을 활용하여 대량의 데이터를 학습하고 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 생성형 인공지능은 예술, 엔터테인먼트, 마케팅 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 예술과 디자인, 엔터테인먼트, 마케팅과 광고 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. ...2025.01.15
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데이터 확장하기 (Data Augmentation)2025.05.101. 데이터 확장 데이터 확장은 기존의 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나 추가 정보를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이는 기계 학습 및 인공지능 분야에서 중요한 작업 중 하나입니다. 데이터 확장은 데이터셋의 크기와 다양성을 늘리는 데 도움이 됩니다. 큰 데이터셋은 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 더 다양한 데이터를 사용하면 모델이 다양한 패턴과 예외 상황을 인식하고 처리하는 데 더 효과적일 수 있습니다. 2. 데이터 확장 기법 데이터 확장은 주로 이미지 및 오디오 데이터 처리에서 많이 사용됩니다. 다양...2025.05.10
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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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방통대 방송대 클라우드컴퓨팅 출석수업과제물 A+2025.01.251. 클라우드 컴퓨팅 이 프레젠테이션은 2023학년도 2학기 클라우드 컴퓨팅 과목의 출석 과제물에 대한 내용을 다루고 있습니다. 주요 내용으로는 가상 머신 및 데이터베이스 생성 및 설정, 가상 머신 및 데이터베이스 생성 결과 캡처, 쇼핑몰 페이지 구현을 위한 Cloud-init 설정 등이 포함되어 있습니다. 2. 가상 머신 생성 가상 머신 생성을 위해 리소스 그룹, 인스턴스 정보, 관리자 계정, 인바운드 포트 규칙, 디스크, 네트워킹 등의 설정 과정을 자세히 설명하고 있습니다. 이를 통해 쇼핑몰 구현을 위한 기반을 마련하고 있습니다...2025.01.25
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[보고서]GAN에 대한 보고서2025.01.241. GAN GAN은 적대적 훈련을 통해서 만들어지는 모델링이다. 일반적으로 신경망은 정보를 줄이고, 정제하고, 축약하는 데 사용한다. GAN은 이러한 일반적인 신경망의 구조를 변경시켜 만든 새로운 구조의 신경망을 말한다. GAN이란 진짜와 가짜를 구별할 수 없을 정도로 정교한 가짜를 만드는 생성자를 학습하는 알고리즘이다. GAN의 구조는 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)로 이루어져 있으며, 두 신경망이 서로 적대적 관계로 경쟁하면서 성능이 향상된다. GAN의 훈련 과정은 복잡하며, 생성기와 판별기의 성...2025.01.24
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