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인공지능이 만들어낸 이미지를 통해 본 과거와 현대의 이미지의 인식 변화2025.01.221. 이미지를 만들어내는 인공지능의 등장 4차산업혁명과 코로나 팬데믹으로 디지털 시대로의 전환 속도가 급격히 빨라졌다. 그리고 그 중심에 있는 기술이 바로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이다. 이미지 생성 AI 달리(DALL·E)와 미드저니는 멀티모달 시스템과 딥러닝 기술을 활용하여 이미지를 생성하고 있다. 이러한 이미지 생성 인공지능은 창의적인 영감의 원천, 상업적인 도구, 디자인 작업에서의 조력자, 예술가의 창작을 실현하는 하나의 도구 등으로 다양하게 활용되고 있다. 2. 인공지능으로 인한 이미지에 ...2025.01.22
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생성형 인공지능에 대한 이해와 활용2025.01.201. 생성형 인공지능의 개념과 발전 생성형 인공지능은 인간이 만들어내는 창의적인 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 딥러닝 기술의 발달과 함께 2010년대 중반부터 급격히 발전하고 있습니다. 생성형 인공지능은 주로 AI 연구자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자들에 의해 개발되고 있으며, 전 세계 주요 대학, 연구소, 기술 기업에서 활발히 연구되고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 ...2025.01.20
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[A+] 챗GPT와 같은 생성형 인공지능 기술의 발전에 따른 저작권 문제와 해결방안2025.01.181. 생성형 인공지능 기술의 발전과 저작권 문제 생성형 인공지능은 대량의 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 과정에서 AI는 기존의 저작물을 학습 데이터로 사용하며, 이로 인해 생성된 콘텐츠가 원 저작물을 유사하게 모방할 수 있습니다. 이러한 문제는 음악, 문학, 예술 등 다양한 분야에서 발생하며, 창작자들의 권리를 침해할 수 있습니다. 2. 저작권 문제의 주요 사례 저작권 문제는 여러 사례에서 나타나고 있습니다. 예를 들어, AI가 유명 작가의 글 스타일을 학습하여 유사한 소설을 작성하는...2025.01.18
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인공지능 (AI) 예술의 세계2025.04.281. 인공지능 예술(AI 아트)의 정의 인공지능으로 그려진 그림을 말하며, 예술과 디자인을 만들기 위해 인공 지능과 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것을 의미합니다. 여기에는 신경망, 생성 알고리즘, 컴퓨터 비전 등을 포함한 광범위한 기술이 포함됩니다. AI 아트에서 기계는 인간 예술가를 대체하는 것이 아니라 예술을 창조하는 도구나 도구로 사용됩니다. 2. 인공지능 예술의 역사 AI 아트의 역사는 1950년대와 1960년대 초기 컴퓨터 예술가들이 컴퓨터를 사용하여 이미지를 생성하고 조작하는 실험을 시작한 것으로 거슬러 올라갑니다. 2...2025.04.28
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(IT와 경영정보시스템) 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의를 3줄 내지 4줄로 요약하고2025.01.261. 생성 AI의 정의 인공지능과 관련한 연구는 오랫동안 진행되었으나, 최근에는 '생성형 AI'라고 불리는 인공지능이 많은 주목을 받고 있다. '생성형 AI'라는 것은 기존의 데이터를 활용한 딥러닝을 통해 이루어지는 것으로 복잡함과 동시에 다양한 프롬프트에 응답하는 형식으로 이루어진 사람이 제작하는 것과 유사한 형태의 무엇인가를 제작하는 인공지능 기술로 정의해볼 수 있을 것이다. 2. 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향 이러한 생성형 AI는 문화산업을 포함한 다양한 산업에서 많은 영향력을 끼치고 있는 것이 사실이다. 특히, 문화산...2025.01.26
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI의 정의 최근 GPT의 등장으로 기존의 콘텐츠를 이용하여 새로운 콘텐츠를 창조하는 인공지능인 생성 인공지능 기술의 인기가 높아졌다. 이는 기존의 인공지능처럼 단순한 콘텐츠의 패턴을 학습하는 것이 아니라, 더 나아가서 추론의 결과로서 새로운 콘텐츠를 생성한다는 점에서 독특하다. 뿐만 아니라 만들어진 콘텐츠를 통해서 평가, 대립, 경쟁하면서 새로운 콘텐츠를 지속적으로 만들어낼 수 있다. 2. 생성 AI와 문화산업 생성 인공지능의 등장으로 사실상 인간만이 수행할 수 있는 고유의 영역이라는 것이 아님이 드러났다. 즉, 인간이...2025.01.26
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챗GPT를 통해 바라본 인공지능 기술의 한계점2025.05.011. 인공지능 기술의 발전 최근 채팅 GPT라는 대화형 AI 챗봇이 등장해 업계를 뒤흔들고 있다. 이것은 OpenAI라는 회사가 만든 인공지능으로, 1조 개의 단어를 포함하는 1750억 개의 매개 변수를 사용한다. 올해 상반기에는 100조개의 개별 파라미터도 공개될 예정이다. 이 인공지능은 말만 할 수 없고, 정보를 간결한 문장으로 제시하고, 구체적인 개념을 설명할 수 있다. 또한 아이디어를 내고, 시를 쓰고, 심지어 에세이를 쓸 수 있다. 이는 AI 기술의 특이점이 다가오고 있음을 의미한다. 2. 딥러닝 기술의 발전 AI는 195...2025.05.01
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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