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관광산업의 IT 기술 발전 동향과 미래 전망2025.01.291. 인공지능(AI) 및 머신러닝 관광산업에서 AI와 머신러닝 기술은 고객 맞춤형 서비스, 운영 효율성 향상, 데이터 분석을 통한 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 활용되고 있다. 힐튼 호텔의 'Connie' AI 로봇, 카약의 AI 챗봇, 에어비앤비의 스마트 프라이싱 등이 대표적인 사례이다. 2. 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 관광산업에서 VR과 AR 기술의 활용이 증가하고 있으며, 이를 통해 여행객들에게 새로운 경험을 제공하고 관광지의 매력을 더욱 효과적으로 전달하고 있다. 메리어트 호텔의 VR 룸서비스, 구글 어스 VR, 경복궁...2025.01.29
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화학공학을 위한 머신러닝과 딥러닝 기본이론2025.11.181. 인공신경망(ANN)을 이용한 화재예측 CFD 시뮬레이션과 인공신경망을 결합하여 화재의 3가지 범주에 대한 예측 모델을 개발했습니다. 최대 1,000 에포크로 학습하며 시그모이드, tanh, 선형함수 등의 활성화 함수를 사용합니다. 이 방법은 기존 CFD 단독 시뮬레이션보다 화재예측 정확도를 향상시킵니다. 2. 모델 성능 평가 지표 결정계수(R)와 평균제곱오류(MSE)를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 최적 모델은 MSE 값이 최소이고 R값이 0.99 이상인 모델을 선정합니다. 에포크 증가에 따른 MSE 감소 추이를 분석하여 ...2025.11.18
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고급최적화 과제 12025.11.131. 최적화 이론 고급최적화는 수학적 최적화 문제를 해결하기 위한 이론과 알고리즘을 다루는 학문 분야입니다. 선형계획법, 비선형계획법, 제약조건이 있는 최적화 문제 등 다양한 최적화 기법을 학습하며, 실제 산업 문제에 적용할 수 있는 방법론을 제공합니다. 2. 수치해석 알고리즘 최적화 문제를 풀기 위해 사용되는 수치해석 알고리즘들을 포함합니다. 경사하강법, 뉴턴 방법, 라그랑주 승수법 등 다양한 알고리즘의 원리와 수렴성을 분석하고, 각 알고리즘의 장단점을 비교하여 문제에 맞는 최적의 방법을 선택하는 능력을 배양합니다. 3. 제약조건...2025.11.13
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4차산업혁명과 투자 관련 대표 기업 조사하기2025.01.171. NVIDIA의 GPU 기술 NVIDIA의 GPU는 병렬처리 능력으로 모든 다양한 컴퓨팅 작업을 가속화하고, 인공지능(AI), 딥 러닝, 빅데이터 분석 애플리케이션을 구축하는 핵심 요소이다. GPU는 특정 3D 렌더링 작업 가속화와 같은 특정 목적을 위해 설계된 특수 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)로 시작되었으며, 후에 이러한 고정 기능 엔진은 프로그래밍 기능이 향상되고 더 유연해졌다. 이를 통해 GPU는 최신 게임에서 필수적인 구성 요소로 자리 잡고 있으며, 고품질 비주얼과 ...2025.01.17
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파이썬프로그래밍 - 파이썬의 개념과 특징을 정의하고, 파이썬으로 할 수 있는 일 3가지를 실제 사례를 들어 작성하시오.2025.01.161. 파이썬의 개념과 특징 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 읽기 쉬운 문법과 동적 타이핑(dynamic typing), 인터프리터(interpreter) 방식의 언어로 잘 알려져 있습니다. 또한 객체 지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming)과 함수형 프로그래밍(Functional Programming)을 지원합니다. 파이썬의 주요 특징으로는 간결하고 읽기 쉬운 문법, 광범위한 표준 라이브러리, 플랫폼 독립성, 동적 타이핑...2025.01.16
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AI 시대의 저작권 침해 문제와 대응 방안2025.11.181. 인공지능과 저작권 침해 인공지능 기술 발전으로 딥러닝 기반 머신러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 저작권 침해 문제가 대두되고 있습니다. 구글, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들이 이용자 개인정보를 무단 수집하거나 타인의 콘텐츠를 무단 복제·전송하는 불법 행위를 하고 있습니다. 현재 우리나라 법원은 인공지능 시스템으로부터 생성된 결과물이 창작성이 인정되면 저작물로 보호받을 수 있다는 입장이며, 무단 복제·전송 시 민사상 손해배상책임과 형사처벌 대상이 될 수 있습니다. 2. 인공지능의 정의 및 기술 인공지능은 1956년 존 매카시 ...2025.11.18
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인문사회 속 AI 탐구부 자율동아리 활동 리포트2025.11.181. 인공지능의 정의 및 발전 과정 인공지능은 1950~1970년대에 만들어졌으며, 1980~2010년대에는 머신러닝에 대한 관심이 높아졌고, 현재는 딥러닝으로 인공지능의 시대가 본격화되었다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝은 서로 다른 개념으로, 머신러닝은 신경망, 통계분석, 운영분석 등의 기법을 이용하여 프로그래밍 없이 데이터에 숨어있는 인사이트를 찾아낸다. 인공지능은 인간처럼 사고하고 행동하는 컴퓨터로 볼 수 있으며, 헬스케어, 소매, 제조, 스포츠 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 인공지능의 장점과 단점 인공지능의 장점은 ...2025.11.18
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(IT 신기술 활용) 적합한 로봇 프로세스 자동화 (RPA, Robotic Process Automation) 소프트웨어 선정 가이드2025.04.291. RPA 소프트웨어 RPA(Robotic Process Automation)는 기업이 비즈니스 프로세스를 자동화하고 직원들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 하는 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어를 사용하여 조직은 인간의 행동을 모방한 '소프트웨어 로봇을 구현할 수 있습니다. 로봇은 화면에서 정보를 식별하고 처리하고 데이터를 추출하며 시스템을 탐색하는 올바른 작업을 수행할 수 있습니다. 2. RPA 시장 규모 로봇 프로세스 자동화(RPA) 시장 규모는 2020년 299만 달러에서 2021~2026년 20.8%의 CAGR 성...2025.04.29
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인공지능의 학습과 강한 인공지능의 등장 가능성2025.05.091. 인공지능의 학습 인공지능의 핵심적인 특징은 그것이 학습을 할 수 있다는 것이다. 인공지능의 학습은 기본적으로 수많은 예시를 통해 이루어진다. 대표적인 학습 방식으로 머신러닝(Machine Learning)이 있다. 머신러닝(또는 기계학습)은 컴퓨터를 학습시켜 스스로 규칙을 형성하도록 하는 인공지능 개발 방식이다. 즉 머신러닝은 알고리즘(Algorithm)을 만들어 내는 알고리즘으로, 머신러닝을 통해 컴퓨터가 스스로 프로그램을 작성하기 때문에 사람은 별도의 프로그램을 작성할 필요가 없다. 딥 러닝 (Deep learning)은 ...2025.05.09
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비즈니스 애널리틱스의 정의와 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스 비즈니스 애널리틱스(Business Analytics, BA)는 데이터를 분석하여 기업이 비즈니스 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공하는 과정이다. 비즈니스 애널리틱스의 역사는 기업이 데이터의 활용을 통해 의사결정을 최적화하려는 노력에서 시작되었다. 비즈니스 애널리틱스는 기술적 분석, 예측적 분석, 처방적 분석 등 세 가지 유형으로 나뉜다. 2. 데이터 과학 데이터 과학은 정형 및 비정형 데이터를 분석해 유용한 정보를 추출하는 과정으로, 데이터 수집 및 관리, 데이터 분석, 결과 시각화 및 커뮤니케...2025.01.26
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