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인공지능(AI)의 특성과 활용 분야, 사회적 변화와 향후 시사점2025.01.241. 인공지능(AI)의 특성 인공지능의 가장 큰 특성 중 하나는 방대한 데이터를 기반으로 한 학습 능력입니다. AI는 사람의 개입 없이도 데이터를 통해 패턴을 인식하고 미래의 결과를 예측할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이러한 특성은 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 더욱 강화되며, 특히 딥러닝 기술은 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망을 사용하여 데이터를 다층적으로 분석하고 복잡한 관계를 학습합니다. 또한 AI는 실시간으로 데이터를 처리하여 상황에 맞는 결정을 즉각적으로 내...2025.01.24
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중국의 모바일 페이 결제 시스템2025.01.171. 중국 모바일 결제 시장 규모와 주된 사용처 중국 모바일 결제 시장은 2019년까지 지속적인 성장을 거듭하여 현재는 세계 최대의 모바일 결제 시장이 되었다. 2017년에는 중국 모바일 결제 시장의 규모가 202.9조 위안(한화 약 33,478조원)에 이르며, 2018년 1분기에는 70.8조 위안(한화 약 11,682조원)을 달성하였다. 중국 모바일 결제 시장은 2012년 O2O 서비스의 등장으로 함께 성장하였으며 2017년부터 알리바바와 텐센트를 주축으로 다양한 형태의 유통 모델이 등장하고 대중교통에서도 모바일 결제가 가능해지면...2025.01.17
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비트코인의 기술적 특징, 경제적 영향, 그리고 미래 전망2025.01.141. 비트코인의 개념과 특징 비트코인은 2009년 사토시 나카모토에 의해 만들어진 최초의 분산형 디지털 화폐입니다. 중앙 권력의 통제 없이 P2P 네트워크 상에서 개인 간 직접 거래되는 전자화폐로, 블록체인 기술을 기반으로 작동합니다. 비트코인은 실물 형태가 없는 순수한 디지털 화폐이며, 탈중앙화와 익명성, 공급량 제한 등의 기술적 특징을 가지고 있습니다. 비트코인의 가치는 기본적으로 시장 참여자들의 신뢰에 기반합니다. 2. 비트코인의 역사와 발전 비트코인의 역사는 2008년 10월, 사토시 나카모토가 비트코인 백서를 발표하면서 시...2025.01.14
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블록체인 기술의 응용 분야와 확장 가능성2025.01.221. 블록체인 기술의 특징 블록체인은 데이터를 중앙 서버가 아닌 여러 개의 분산된 노드에서 관리하는 분산 원장 기술로, 데이터를 안전하게 저장하고 변경 기록을 투명하게 확인할 수 있는 구조를 제공한다. 블록체인의 가장 큰 특징은 탈중앙화와 신뢰성, 불변성이다. 2. 블록체인의 금융 분야 응용 블록체인은 은행, 금융 기관, 투자자 간의 거래 과정을 간소화하고, 중개인 없이도 안전한 거래를 가능하게 만든다. 특히 국제 송금에서 블록체인은 거래 속도를 빠르게 하고, 수수료를 크게 낮출 수 있다. 또한, 블록체인 기반의 스마트 계약은 계약...2025.01.22
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글로벌기업의 블록체인사업 진출사례 2가지와 시사점2025.05.141. 블록체인의 개념과 활용분야 블록체인은 거래 정보를 암호화하여 분산된 장부에 저장함으로써 거래 정보의 위·변조 위험성을 낮추고 거래의 투명성과 효율성을 향상시킬 수 있는 기술이다. 블록체인은 다양한 이해관계자가 존재하는 경우, 하나의 자산을 처음부터 끝까지 추적해야 할 경우, 신뢰할 수 있는 기록이 중요한 경우, 진품임을 반드시 증명해야 하는 분야, 기록이 많이 공유될수록 가치를 창출할 수 있는 분야 등에 활용될 수 있다. 2. 월마트의 축산물이력관리 시스템 월마트는 IBM과 협업하여 중국에서 블록체인 기술을 이용한 축산물이력관...2025.05.14
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각 소주제에 대한 자료 조사_인공지능, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인, 핀테크, 가상현실, 증강현실2025.05.021. 인공지능 인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 스스로 의식하고 설계한 시스템을 말한다. 지능이라고 할 수 있는 복잡한 사고체계나 능력은 없지만 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있고 자의식이 있는 인공지능을 의미한다. 인공지능 기술은 머신러닝, 딥러닝 등의 발전으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 2. 딥러닝 딥러닝은 다층 표현과 데이터 추상화를 통해 학습하는 머신러닝 기법이다. ...2025.05.02
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A+인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.151. 인공지능의 개념 인공지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 과제를 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론과 개발을 의미합니다. 인공지능 기술에는 시각 인식, 음성 인식, 의사 결정과 언어 간 응용 또는 번역 능력 등이 포함됩니다. 2. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 인간처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 인공지능을 의미하며, 약한 인공지능은 자기의식이 없는 기계학습 기술이 만들어내는 전문가 시스템을 의미합니다. 3. 기계학습 기계학습은 컴퓨터 프로그램이 ...2025.05.15
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당신이라는 주식회사: 은퇴설계를 위한 재무관리 전략2025.01.091. 인적자본 가치 평가 개인의 인적자본은 생애주기에 따라 변화하며, 이는 재무 의사결정에 중요한 기준이 된다. 인적자본의 가치를 정확히 평가하고 이를 자산에 포함시켜 종합적인 재무상태를 파악해야 한다. 특히 기술 및 전문 분야의 인적자본은 경기 변동에 상대적으로 안정적이므로 이를 강화하는 것이 중요하다. 2. 부채 관리 가계의 부채 포트폴리오는 다양한 대출 수단을 활용하여 분산되어 있지만, 신용카드 부채 등 고위험 부채는 재무 건전성을 위협할 수 있다. 따라서 부채 관리를 생애주기 전반에 걸쳐 통합적으로 접근해야 한다. 3. 자산...2025.01.09
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.181. 약한 인공지능 vs. 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정 작업을 수행하는 데 초점을 둔 인공지능의 한 형태로, 사람의 도움 없이 특정 작업을 자동화하거나 입력된 데이터를 처리하여 응답을 생성하는 데 활용된다. 그러나 이러한 시스템은 제한된 범위 내에서만 작동한다. 강한 인공지능은 인간과 거의 동일한 지능과 사고 능력을 가지는 시스템을 의미하며, 다양한 영역에서 유연하게 작동할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 현재까지 개발된 인공지능은 주로 약한 인공지능에 해당하며, 강한 인공지능은 아직 이론적인 수준에 머무르고 있다. 2. 기계...2025.01.18
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토론 주제 - 횡재세 도입 (찬성 및 반대 논의)2025.01.041. 횡재세 도입 횡재세는 기업이 특별한 노력을 기울이지 않았음에도 불구하고 시장 상황의 급변 또는 정책 변화 등에 따라 일시적 또는 단기적으로 높은 초과 수익을 올렸을 경우, 해당 초과 수익에 부과하는 일종의 세금입니다. 찬성 의견으로는 부족한 재정 확보 및 소득 재분배, 고금리 상황에서 예대마진을 크게 벌어들인 은행에 대한 제재, 유럽연합 등 여러 국가에서 이미 유사한 세목을 도입하고 있다는 점, 그리고 부담금 형태로 진행하여 상생 금융의 모습으로 사회적 책임을 다할 수 있다는 점 등이 있습니다. 반대 의견으로는 이중과세 소지,...2025.01.04
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