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생명은 어떻게 정보가 되었는가2025.11.141. 정보로서의 생명 개념의 등장 냉전 시대의 사이버네틱스, 정보 이론, 컴퓨터 과학 등이 생명을 정보체계로 인식하게 만들었다. 1953년 DNA 이중나선 구조 발견 이후 생명을 ACGT 염기서열로 환원시킬 수 있다는 생각이 확산되었고, 2003년 인간유전체계획 완성으로 생명을 정보로 보는 관점이 일반화되었다. 이는 단순한 이해를 넘어 생명을 조작 가능한 대상으로 인식하게 했다. 2. 생명의 분자화와 신자유주의의 결합 1980년대 이후 신자유주의와 생명공학이 상호 공구성하면서 생명의 분자화가 심화되었다. 전 지구적 사유화 체제 속에...2025.11.14
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4차 산업혁명과 인공지능2025.04.261. 인공지능의 개요 인공지능(AI, Artificial intelligence)은 '마치 사람과 같이 자율적으로 사고하는 기계'를 의미합니다. 4차 산업혁명을 구성하는 핵심 IT 기술 중 하나로 인공지능 기술의 중요성이 부각되고 있습니다. 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 데이터 및 데이터 관리, 데이터의 연산, 분석과 추론을 위한 알고리즘이 필요하며, 이를 통해 인간의 의사 결정을 보다 효율화하고 합리화하는 데 기여할 수 있습니다. 2. 인공지능 관련 최신 기술 동향 1) 엣지 AI: 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 결합으로, 사용자...2025.04.26
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신경윤리학(뇌인지과학) ) social response reversal model의 적절한 번역에 대하여2025.01.191. 신경윤리학 신경윤리학에서는 도덕적 판단과 감정의 상호작용을 연구한다. Greene의 연구는 도덕적 딜레마 상황에서 감정이 어떻게 관여하는지를 탐구하며, 여기서 "reversal"은 특정 도덕적 또는 사회적 반응이 상황에 따라 어떻게 변화할 수 있는지를 의미한다. 이러한 연구는 도덕적 판단이 단순한 논리적 과정이 아닌 감정적 요소와 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다. "reversal"을 "역전"으로 번역함으로써 "사회적 반응 역전 모델"은 이러한 연구의 핵심 개념을 잘 반영할 수 있다. 2. 신경 과학 "Social respo...2025.01.19
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인공지능 기술의 현황, 응용, 미래전망 분석2025.11.141. 인공지능의 정의 및 유형 인공지능은 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시에 의해 처음 언급된 개념으로, 인간과 같은 추론, 학습, 지각, 언어이해능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술이다. 약인공지능은 음성인식, 안면인식, 번역 서비스, 시각지능, 학습지능 등 특정 분야에 특화된 기술이며, 강인공지능은 스스로 판단, 예측, 실행까지 가능한 수준의 인공지능을 의미한다. 2. 인공지능의 역사 및 발달 인공지능의 역사는 아리스토텔레스의 형식논리학(기원전 3세기)에서 비롯되었으며, 2000년 이상의 시간이 흐른 후 앨런 튜링과 존 ...2025.11.14
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2024년 김영평생육원 경영정보시스템 전체 1등 A+의 만점 받은 과제 _인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 조사하시오2025.01.211. 인공지능의 개념 인공지능은 '지능을 기계로 구현한 것'이다. 지능은 문제를 해결할 수 있는 능력으로 정의될 수 있다. 따라서 인공지능은 문제를 해결하기 위해서 스스로 작업을 진행할 수 있는 능력으로 정의할 수 있다. 학계에서 바라보는 인공지능의 진화 단계는 크게 ANI, AGI, ASI 세 가지로 나누어 설명할 수 있다. 2. 인공지능 기술: 기계학습과 딥러닝 인공지능은 컴퓨터에게 데이터를 학습시켜 마치 사람처럼 스스로 의사결정을 할 수 있게 한다. 기계학습은 사람이 특성인자를 선정하는 것이 중요하지만, 딥러닝은 데이터에서 모...2025.01.21
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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전뇌의 역할과 기능이 인간 행동에 미치는 영향2025.01.191. 전뇌의 구조와 기능 전뇌는 인간 뇌의 가장 큰 부분으로, 두 개의 반구로 구성되어 있습니다. 전뇌는 인지, 감정, 학습, 기억 등 다양한 행동과 인간의 인지능력과 관련이 깊습니다. 전뇌의 대뇌피질은 사고, 기억, 지각, 언어 등 다양한 인지 작업을 조절하며, 감정과 기분 조절에도 중요한 역할을 합니다. 또한 전뇌는 운동 조절과 실행 기능에도 관여합니다. 2. 전뇌와 인간 행동의 상호작용 전뇌의 다양한 영역은 인간의 행동을 조절하고 조정하는 역할을 수행합니다. 전뇌의 인지 기능은 인간의 행동에 직접적인 영향을 미치며, 감정 조절...2025.01.19
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심리학의 이론적 관점: 인지론적 관점의 선호와 적용2025.11.151. 인간에 대한 심리학의 다양한 이론적 관점 심리학은 인간의 행동과 생각을 연구하는 학문으로, 다양한 이론적 관점을 통해 인간의 행동과 마음을 설명한다. 주요 관점으로는 생물학적 관점(유전자, 뇌 구조 등 생물학적 요인 연구), 행동주의적 관점(자극-반응 관계와 학습 이론 중심), 인지론적 관점(사고과정과 정보처리 중시), 사회문화론적 관점(사회적, 문화적 맥락에서의 이해) 등이 있다. 각 이론은 인간 행동의 본질과 원인을 이해하는 데 독특한 시야와 해석 방식을 제공한다. 2. 인지론적 관점의 특징과 선호 이유 인지론적 관점은 인...2025.11.15
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가드너의 다중지능을 바탕으로 자신의 지능 파악 및 사례 기술2025.01.171. 가드너의 다중지능 이론 가드너의 다중지능 이론은 전통적인 지능 개념을 넘어서, 인간의 다양한 잠재력을 인정하고 언어, 논리-수학, 공간, 신체-운동, 음악, 대인관계, 자기이해, 자연탐구의 여덟 가지 지능을 제안한다. 각 지능은 서로 독립적이면서도 상호 연관되어 있으며, 개개인은 이 지능들 중 일부에서 특히 뛰어날 수 있다. 2. 자신의 지능 강점과 약점 분석 본인의 지능 강점은 언어 지능, 신체-운동 지능, 대인관계 지능이며, 약점은 논리-수학적 지능, 공간 지능, 음악 지능, 자연탐구 지능으로 파악되었다. 자기이해 지능은 ...2025.01.17
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AI의 등장과 영향, 산업 분야별 적용 사례 및 전망2025.05.161. 새로운 산업 혁명, AI의 시작 ChatGPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 광범위한 질문에 높은 정확도로 응답할 수 있다는 점에서 호평을 받고 있습니다. 의료, 금융, 고객 서비스를 포함한 많은 산업은 다양한 프로세스를 자동화할 수 있고 개선할 수 있는 잠재력에 의해 ChatGPT를 채택하기 시작했습니다. 2. 생성형 AI 생성형 AI란 머신러닝 알고리즘을 통해 학습 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 기술입니다. 이 생성형 AI가 바로 ChatGPT입니다. 머신러닝은 컴퓨터가 주어진 데이터로부터 자체 학습을 하여 ...2025.05.16
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