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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.04.301. 인공지능의 개념 인공지능이란 인간의 지능을 갖추어 인간의 학습 능력을 바탕으로 추론, 지각, 이해를 수행하는 컴퓨터 프로그램 기술을 의미한다. 약인공지능과 강인공지능의 두 가지 형태로 분류되며, 인간의 지시 여부에 따라 구분된다. 약인공지능은 인간이 요구하는 특정 분양의 일을 인간의 지시에 따라 수행하는 인공지능이며, 강인공지능은 인간의 사고와 정보처리 과정을 구현하기 위한 것으로 현재로서는 요원한 영역이다. 2. 머신러닝과 딥러닝 기계학습 또는 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법의 하나로, 알고리즘을 통해 데이터를 분석하고 ...2025.04.30
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범죄의 심리학적 원인에 대해서2025.05.121. 지능이론 심리학적 관점을 주장하는 이론은 범죄자가 사실 도덕적으로 죄가 없는 사람이고 인격은 유년기부터 발달하는 것으로 유년기에 성장한 방식에 따라 이후 범죄자가 되는지 아닌지를 판단한다. 범죄자가 마주했던 사회적, 환경적 인자를 개인의 인격 발달상황을 변화시키지 않는다고 본다. 범죄자가 일반인보다 더 열등할 것으로 보는 가정을 바탕으로 유전적인 소양에서 잠재된 무제적 특성이 범죄로 나타난다고 가정했고 이러한 과정은 인류학적인 연구 방법으로 범죄자의 외관상 특성을 수량화했다. 2. 정신분석 이론 프로이트의 정신분석 이론은 정신...2025.05.12
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인공지능의 이해2025.05.101. 인공지능(AI)의 개념 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고 구현하는 기술이다. 이를 위해 컴퓨터 과학의 여러 분야에서 연구가 이루어지고 있으며, 대표적으로는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있다. 2. 인공지능(AI)의 관련 기술 인공지능(AI)은 기계나 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 학습 능력, 추론 능력, 판단 능력, 의사 결정 능력 등을 모방하거나 개선하는 기술이다. 이를 위해 기계학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 자율주행 등 다양한 기술이 사용...2025.05.10
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데이터베이스 - 인공지능시대 데이터베이스의 필요성과 중요성2025.04.281. 데이터베이스 데이터베이스는 기업에서 데이터를 수집, 저장, 관리하는 핵심적인 기술이다. 인공지능 기술이 발전하면서 데이터의 가치와 중요성이 더욱 높아지고 있으며, 데이터베이스는 기업이 데이터를 효과적으로 활용하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 데 필수적인 역할을 하고 있다. 데이터베이스는 기업의 목적과 전략에 맞게 데이터를 체계적으로 관리하고 분석할 수 있도록 설계되어야 하며, 이를 통해 기업은 시장 경쟁력을 확보할 수 있다. 2. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술로, 기업들이 다양한 데이터 원천으로부터 인사이트...2025.04.28
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인공지능의 미래와 현재2025.05.161. 인공지능의 역사적 배경과 현재 상황 현재와 미래 시점에서 인공지능을 바라보며, 그 발전 과정과 현재의 동향을 살펴보는 것은 매우 중요합니다. 20세기 후반에 진정한 의미에서의 인공지능 연구가 시작되었으며, 초기에는 단순한 알고리즘 및 패턴 인식 기술이 주를 이루었습니다. 그러나 시간이 흐르면서, 머신러닝과 딥러닝, 신경망과 같은 다양한 기술이 발전하게 되었습니다. 이러한 기술의 발전은 빅데이터의 활용을 가능하게 하였고, 정보 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 현재, 인공지능은 우리 일상 생활의 많은 부분에 깊숙이 들어와 있으며...2025.05.16
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행동심리학 분야의 최근 이슈2025.01.031. 인공지능과 행동심리학의 결합 인공지능 기술의 발전으로 행동심리학 분야에서도 이에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 인공지능과 행동심리학의 결합은 많은 가능성을 가지고 있지만 몇 가지 문제점도 동반합니다. 효과적인 통합, 개인정보 보호, 사회적, 문화적, 윤리적인 측면의 고려가 필요한 이슈들이 있습니다. 이러한 문제점을 고려하면서 인공지능과 행동심리학의 협력은 더욱 발전해 나갈 수 있을 것입니다. 2. 행동심리학의 개인별 차이를 고려한 맞춤형 마케팅 행동심리학의 개인별 차이를 고려한 맞춤형 마케팅은 소비자와의 관계 강화와 구매 결...2025.01.03
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미디어 ) AI 이현세 등의 콘텐츠 아티스트 인공지능 프로젝트를 구체적 사례로 적시하고 전망을 분석하라.2025.04.281. AI 이현세 프로젝트 유명 만화가 이현세가 자신의 만화 작품을 AI로 구현하는 프로젝트를 진행하고 있다. 이현세는 자신의 44년간 창작한 4,174권의 만화책을 AI에 학습시켜 자신의 그림체를 재현할 수 있게 하고자 한다. 이를 통해 자신이 죽어도 계속해서 새로운 작품이 생산될 수 있게 하는 것이 목적이다. 이는 현역 만화가가 AI 제작에 참여한 첫 사례로, 향후 만화 산업에 큰 변화를 예고하고 있다. 2. 웹툰 AI 기술 발전 국내 최대 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰은 지난해 웹툰 AI 페인터 시스템을 도입했다. 이를 통해 컴퓨...2025.04.28
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과학수사의 현재와 미래2025.01.191. 과학수사의 발전 과학수사의 발전으로 경찰은 오랜 기간 동안 해결되지 못했던 사건들을 해결하고 있다. DNA 분석을 통해 희미한 유전자 흔적을 추적하고, 살인범의 쪽지문을 증강해내는 기술을 활용하여 범인을 찾아내고 있다. 또한, 국과수가 사망한 범인의 혈액을 보관해 두어 이를 활용하는 등 끈기 있는 노력도 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 과학수사의 발전은 범죄를 예방하고 범인을 잡는 데 큰 도움이 되고 있다. 2. DNA 감정의 중요성 DNA 감정은 형사 수사에서 매우 중요한 역할을 한다. 이를 통해 과학적으로 용의자나 피해자...2025.01.19
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인공지능 윤리의 현실과 대응 - 사례 분석과 해결 방안2025.01.161. 개인 정보 보호 인공지능 기술은 대량의 데이터를 수집하고 분석하여 작동하므로, 개인 정보 보호가 중요한 윤리적 문제로 대두되고 있다. 기업과 조직은 데이터 수집, 저장, 처리, 분석의 모든 단계에서 보안을 강화하고, 사용자가 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지 명확히 알 수 있도록 해야 한다. 이를 위해 개인정보보호법과 같은 법적 규제를 준수하고, 사용자에게 데이터 사용의 투명성을 제공해야 한다. 2. 알고리즘 투명성과 편향성 알고리즘의 투명성과 편향성 문제는 인공지능 시스템의 신뢰성과 공정성을 보장하기 위해 중요하다. 알고리즘...2025.01.16
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[글로벌 비즈니스 애널리틱스] 비즈니스 애널리틱스의 역사와 정의, 관련 용어 설명2025.01.261. 비즈니스 애널리틱스의 역사 비즈니스 애널리틱스는 20세기 후반부터 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대와 70년대에는 데이터 처리 기술의 발전이 주로 통계적 분석과 의사결정 지원 시스템(DSS)에 중점을 두고 있었다. 1990년대에는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 데이터 마이닝 기법이 등장하면서 보다 복잡한 데이터 분석이 가능해졌다. 2000년대 들어서는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 인해 데이터 수집과 저장, 분석이 용이해지면서 비즈니스 애널리틱스가 더욱 발전하였다. 2. 비즈니스 애널리틱스의 정의 비즈니...2025.01.26
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