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예술과 Generatvie AI의 교차점-창의성의 새로운 영역2025.05.071. Generative AI의 정의 및 핵심 개념 Generative AI는 고급 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 이미지, 텍스트, 음악 등과 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 그것은 종종 다양한 영역에서 인간의 능력을 모방하거나 능가하는 새로운 결과물을 생성하기 위해 창의적인 프로세스를 사용합니다. 2. 예술에 적용된 생성 AI 모델 및 기술 생성 모델, GAN(Generative Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders), 전이 학습...2025.05.07
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(글로벌경제생태계) 글로벌경제생태계 교재 제12장부터 제15장까지 내용을 A4기준 5페이지 이상으로 요약하시오2025.01.261. 1차 산업혁명의 철도 버볼 18세기 후반부터 시작된 산업혁명으로 인하여 기계가 인간의 노동력을 대체하기 시작했다. 이에 불안감을 느낀 노동자들은 '러다이트 운동'을 통해 기계를 파괴하려고 시도했다. 그러나 기계혁명은 끝나지 않았고 점차 산업의 중심이 제조업으로 넘어가게 되었다. 산업혁명으로 인하여 교통에도 많은 변화가 찾아왔다. 철도기술이 발전하기 시작하면서 이제는 말을 타고 이동하는 것이 아닌 철도 이동이 가능해졌다. 철도회사들이 전국에 많이 설립되어 철도를 건설하겠다는 계획안을 발표했고, 이로 인하여 주가폭등이 일어났다. ...2025.01.26
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패러디와 표절이 다른 구체적 사례2025.05.071. 패러디와 표절의 개념과 차이점 패러디는 풍자나 희화화를 위해 작가 또는 작품의 특징적인 스타일을 모방하는 문학 혹은 예술 활동을 포함하는 개념이다. 패러디는 포스트모더니즘 풍조에 따라 소설에서부터 음악, 영화, 광고 등에 이르기까지 다양한 분야에 유행되고 있으며 근래에 와서는 하나의 창작 유형으로 받아들여지는 추세에 있다. 패러디는 단순 모방이나 표절과 구별되게 원작에 대해 비평적 거리를 두고 풍자적, 유머적 요소를 포함하여 재구성된 창작물로서의 속성을 지닌다. 반면 표절은 작품 속의 근본적인 본질 또는 구조를 복제했는지 혹은...2025.05.07
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WTO 무역관련 지적재산권 협정2025.01.191. 지적재산권(IPR) 지적재산권(intellectual property rights: IPR)은 문학, 예술 및 과학적 저작물, 연출, 예술가의 공연, 음반 및 방송, 인간노력에 의한 모든 분야의 발명, 과학적 발견, 공업의장, 상표, 서비스표, 상호 및 기타의 명칭, 부정경쟁에 대한 보호 등에 관련된 권리를 포함하는 의미이다. 2. 지적재산권의 국제적 보호 지적재산권의 국제적인 보호문제는 세계지적재산권기구(WIPO)를 중심으로 관련 국제조약(파리협약, 베른협약, 로마협약, 특허협력조약, 세계저작권협약 등)에 의하여 규율되고 있...2025.01.19
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(IT와 경영정보시스템) 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의를 3줄 내지 4줄로 요약하고2025.01.261. 생성 AI 정의 생성 AI란 텍스트, 오디오, 이미지 등 기존의 콘텐츠를 활용하여 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 인공지능 기술이다. 콘텐츠들의 패턴을 학습하여 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것을 의미한다. 기존 AI가 데이터를 학습하여 대상을 이해시켰고, 생성 AI는 비교 학습을 통하여 새로운 창작물을 탄생시킨다. 2. 문화 산업에 미칠 영향 콘텐츠 산업에서도 생성형 AI 활용방안을 검토하고 있으며 이러한 과정 속에서 다양한 시도가 이루어질 것으로 보인다. 게임 산업에서는 이미 AI 연구가 이루어지고 있고, 생성...2025.01.26
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성형 AI(Generative AI)란 사람이 직접 지시하는 것 없이 자기 스스로 학습할 수 있는 알고리즘을 말하며, 새로운 디지털 이미지 및 영상과 음성, 텍스트, 코드 등을 생성해내는 알고리즘을 가리킨다. 현재까지 대부분의 AI가 사람이 이미 분류해 둔 데이터들을 사용하여 개발되었으나 생성형 AI는 데이터의 패턴과 특성, 균형을 스스로 생성한 데이터를 생산해낸다. 또한 데이터가 가지고 있는 자체의 특징을 스스로 살피고 이를 통해 알아낸 합성 데이터(synthetic data)를 이용하여 자기 스스로를 학...2025.01.24
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생성 AI가 문화산업에 미치는 영향2025.01.251. 생성 AI의 정의 생성 AI는 인간의 개입 없이 스스로 학습하고 새로운 데이터를 생성하는 인공지능이다. 대표적인 예로 GPT-4와 DALL-E가 있으며, 이러한 기술은 대규모 데이터 학습을 통해 창의적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 2. 생성 AI의 긍정적 영향 생성 AI는 문화산업에서 창의적 프로세스를 지원한다. 콘텐츠 제작 시간을 단축하고 창작 비용을 절감하며, 새로운 아이디어를 제공하는 데 기여한다. 이는 영화, 음악, 게임 등 다양한 분야에서 새로운 혁신을 가능하게 한다. 3. 생성 AI의 부정적 영향 생성 AI의...2025.01.25
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인터넷비즈니스모델의 이해 10주차 주중과제2025.05.081. 음원 스트리밍 수익구조 및 창작자 수익 개선 방안 2016년부터 2020년까지 국내 음원 스트리밍 시장은 급격한 성장을 경험했으며, 2020년에는 약 1조 5천억 원 이상의 시장 규모를 달성했습니다. 그러나 음원 스트리밍 플랫폼에서 창작자의 수익은 주로 스트리밍 수익의 일정 비율로 계산되고, 이는 스트리밍 플랫폼과 레이블, 배급사 등의 사이에서 분배됩니다. 따라서 창작자가 수익을 개선하기 위해서는 직접 유료 구독 서비스 제공, 라이브 스트리밍 서비스 제공, 팬덤 경제 모델 적용 등 3가지 방안을 고려해볼 수 있습니다. 2. 인...2025.05.08
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멀티미디어 ) 의도적으로 부정확한 질문을 하거나, 챗GPT의 한계로 인해 엉터리 또는 엉뚱한 답변을 생성한 사례와 올바른 답변 얻는 과정2025.05.161. 챗GPT의 한계와 질문 수정 챗GPT를 사용할 때, 질문이 정확하지 않거나 챗GPT의 학습 한계로 인해 엉터리 답변이 나올 수 있다. 예를 들어 이방원과 김구가 만났다는 질문에 대해 챗GPT는 두 인물이 다른 시대에 살았음을 모르고 잘못된 답변을 내놓았다. 하지만 질문을 수정하여 '조선의 이방원과 김구가 만났다면'이라고 하자 챗GPT는 두 인물이 역사적으로 만날 수 없었지만, 만났다면 어떤 대화를 나눴을지 추정하는 더 나은 답변을 제공했다. 이처럼 질문을 정확히 하고 챗GPT의 오류를 지적하면 올바른 답변을 얻을 수 있다. 2...2025.05.16
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인공지능의 역사와 생성형 AI의 등장 - Generative AI의 발전 과정2025.01.141. 인공지능의 초기 발전 인공지능(AI) 연구의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가며, 이 시기는 AI 분야의 초기 발전 단계로 중요합니다. 초기 AI 연구는 기본적인 알고리즘 개발과 머신 러닝 기법의 탐색에 집중되었습니다. 이 단계에서 연구자들은 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하고, 패턴을 인식하며, 학습하는 기초적인 방법들을 탐구했습니다. 이러한 초기 단계의 연구와 발전은 오늘날 AI 기술이 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하고, 인간의 언어와 행동을 이해하며, 독립적으로 학습할 수 있는 능력을 갖추게 하는 데 중요한 역할을 했...2025.01.14
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