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AI EXPO KOREA 2024 국제인공지능대전 참관 보고서2025.01.201. AI 기술 동향 및 전망 현재 AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야에서 혁신을 이루고 있다. 자율주행차, 스마트 시티, 헬스케어, 금융, 제조업 등 여러 산업에서 AI 기술이 활발히 적용되고 있으며, 데이터 분석, 예측 모델링, 자동화 등으로 업무 효율성을 극대화하고 있다. 향후 AI 기술은 더욱 정교해지고, 인간의 의사결정을 지원하며, 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 2. VidiGo VidiGo는 클라우드 기반 AI 영상 및 ...2025.01.20
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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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ERP 시스템의 특징과 구축 효과2025.11.121. ERP(전사적 자원관리)의 정의 및 개념 ERP는 조직이나 기업이 회계, 구매관리, 프로젝트 관리, 리스크 관리 및 공급망 운영 같은 일상적 경영 활동을 관리하는 소프트웨어입니다. 여러 경영 프로세스를 하나로 통합하여 각 프로세스 간 데이터가 흐르도록 하며, 중복된 데이터를 제거하고 단일 소스의 무결성을 제공합니다. 구매부터 공급망 관리, 제조, 재고, 유지 관리, 프로젝트 관리, 주문관리, 물류, 제품의 수명주기 관리, 위험 관리, 인적자원 관리 및 고객 관계 관리 등 기업의 경영환경에 필요한 전 과정의 프로세스를 포함합니다...2025.11.12
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경영정보시스템의 인공지능 개념, 기술 및 활용사례2025.11.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 분류된다. 약한 인공지능은 특정 문제를 푸는 기술로 인간이 학습시킨 데이터를 기반으로 문제를 해결하며 자발적 문제 해결은 불가능하다. 스팸 메일 필터링, OTT 서비스의 콘텐츠 추천 등이 예시이다. 반면 강한 인공지능은 자발적 사고가 가능하여 학습되지 않은 상황에서도 문제를 해결할 수 있으며, 자아를 가진 로봇이 좋은 예이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(머신러닝)은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 학습시키는...2025.11.18
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AI 기반 식단 관리 및 운동 관리 플랫폼2025.01.031. AI 기반 식단 관리 플랫폼 H.C.S(나의 건강 담당 비서)는 사용자의 식사 칼로리와 운동량을 분석하여 건강한 라이프스타일을 제안하는 혁신적인 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사진 저장을 통한 칼로리 확인, 개인 운동량 확인, 복수 사용자 대결 구도의 가상 피트니스 게임, 개인 맞춤형 운동 추천 등의 기능을 포함하고 있습니다. 2. 피트니스 디바이스 기술 피트니스 디바이스 기술은 운동 기구와 연계하여 운동 기구의 움직임을 감지하고 사용자의 생체 신호를 캐치하는 웨어러블 디바이스 기술을 통합하여 발전하고 있습니다. 이러한 기술...2025.01.03
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회계의 사회적 기능과 역할2025.11.161. 조직과 기업의 의사결정 지원 회계는 기업 및 조직의 경영에 필수적이며, 재무회계와 관리회계를 통해 경영 성과와 재무 상태를 모니터링하고 분석한다. 이 정보는 투자자, 주주, 채권자, 경영진 등 이해관계자들이 조직의 재무 건강성을 평가하고, 미래 전략 개발 및 이익 극대화, 비용 최소화 의사결정을 지원한다. 장점으로는 효율성 증대와 신뢰 구축이 있으나, 복잡하거나 잘못된 회계 처리로 인한 정보 왜곡이 단점이다. 2. 법적 준수 및 투명성 유지 회계는 법적 규제 및 규정 준수를 지원하며, 회계 감사 및 내부 통제를 통해 불법 활동...2025.11.16
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산업별 인공지능(AI) 활용 사례 및 생활 적용 모델 제안2025.11.181. 이미지 생성 AI 기술 DALL-E와 같은 이미지 생성 AI는 자연어 프롬포트를 입력받아 해당하는 이미지를 생성하는 트랜스포머 딥러닝 모델입니다. GPT-3의 120억 개 매개변수를 사용하여 학습하며, 아웃페인팅과 인페인팅 기능으로 이미지 편집이 가능합니다. 디자이너와의 협업을 통해 로고 디자인부터 페이지 디자인까지 수행하며, 객관적 분석과 창의적 활동을 지원합니다. 2. 교육 분야의 AI 활용 스토리텔링 기반 교육과 AI 튜터 시스템이 도입되고 있습니다. 아이스크림 홈런 같은 서비스는 학습 태블릿을 통해 교과 콘텐츠를 제공하...2025.11.18
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최신 정보기술(IT)의 발전과 사회적 영향2025.11.181. 인공지능(AI) 기술 인공지능은 빅데이터와 머신러닝 기술의 발전으로 가능해진 주목받는 IT 기술이다. 기계학습, 자연어처리, 이미지 인식 등 다양한 분야에서 활용되며, 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여하고 있다. 동시에 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려도 제기되고 있다. 2. 블록체인 기술 블록체인은 분산형 데이터베이스 시스템으로서 보안성과 투명성이 높아 금융권에서 주로 활용되고 있다. 분산원장 기술로 안전하고 신뢰성 높은 거래를 가능하게 하며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성이 증가하고 있다. 3. 사...2025.11.18
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빅데이터 기반 보안관제 시스템 및 기술 동향2025.11.141. 빅데이터 보안관제 개념 빅데이터 보안관제는 물리적 보안과 정보 보안을 통합하여 관리하는 시스템입니다. 기존의 개별적 보안 관제 방식의 한계를 극복하기 위해 등장했으며, 출입 통제, CCTV, 컴퓨터 정보 등 다양한 보안 이벤트를 종합적으로 수집하고 분석하여 정보 유출 사고를 사전에 예방하고 사고 발생 시 신속한 조사 및 추적이 가능합니다. 스마트폰, 태블릿 등 다양한 정보통신 수단의 업무 활용으로 인해 데이터 중심에서 사람 중심의 보안으로 변화하는 추세를 반영합니다. 2. SIEM 및 ESM 기술 ESM(Enterprise S...2025.11.14
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웹 개발과 사용자 경험2025.05.131. 사용자 중심 디자인 사용자의 요구와 기대를 충족시키기 위한 사용자 중심 디자인 방법론은 웹 개발에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 사용자의 만족도와 충성도를 높이고, 제품의 사용성을 향상시킬 수 있습니다. 사용자 테스트, 프로토타이핑, 반복적 설계 과정 등이 핵심적인 접근법이 되고 있습니다. 2. 인공지능과 머신러닝 사용자 경험을 최적화하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 활용되고 있습니다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 예측하여 개인화된 서비스를 제공하는 등 이러한 기술은 사용자 경험 향상에 기여하고 ...2025.05.13
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