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4차 산업혁명과 인공지능2025.04.261. 인공지능 인공지능은 기계로부터 만들어진 지능을 의미하며, 컴퓨터와 소프트웨어, 기계를 통해 만들어진다. 인공지능에는 강 인공지능과 약 인공지능이 있는데, 강 인공지능은 인간처럼 자유로운 사고가 가능하고 프로그램에 의해 자아를 가지고 있는 반면, 약 인공지능은 자의식이 결여되어 특정 분야에 선택적으로 개발되어 생산성을 높이고 인간의 한계를 극복하기 위해 만들어진다. 또한 인공지능에는 머신러닝과 딥러닝이 있는데, 머신러닝은 다수의 사건경험을 가지고 패턴을 학습해 통계를 바탕으로 판단을 내리는 것이며, 딥러닝은 머신러닝의 발전된 형...2025.04.26
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인공지능의 규범적 문제와 해결방안2025.05.091. 학습데이터의 문제 인공지능 시스템을 만들 때 사용하는 데이터의 편향성으로 인해 소수집단에 대한 차별이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터의 편향성을 명시하고, 데이터 소수자의 데이터를 반영하는 등의 방안이 필요하다. 또한 데이터의 공유와 활용에 관한 규범이 수립되어야 한다. 2. 알고리즘의 문제 인공지능 알고리즘의 설명가능성과 투명성 부족으로 인해 의사결정의 당부나 편향 여부에 대한 이의제기가 어려워질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 알고리즘의 공개와 검증, 공정성 기준 반영 등의 방안이 필요하다. 3. 개인정보...2025.05.09
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인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례와 윤리적/사회적 문제 대응 방안2025.05.051. 인공지능 기술을 도입한 비즈니스 혁신 사례 최근 들어 인공지능 기술의 발전으로 인해 다양한 산업 분야에서 비즈니스 혁신이 일어나고 있습니다. 삼성생명, SK하이닉스, 카카오, KT, 네이버 등 다양한 기업들이 인공지능 기술을 도입하여 맞춤형 보험 상품 개발, 공정 자동화 및 불량 예측, AI 비서 서비스, 보안 솔루션, 검색 엔진 개발 및 뉴스 자동 요약 서비스 등 혁신적인 비즈니스 모델을 선보이고 있습니다. 2. 인공지능으로 인한 윤리적/사회적 문제 인공지능 기술의 발전과 함께 개인 정보 보호, 알고리즘의 편향성, 일자리 감...2025.05.05
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AI시대에 소프트웨어공학이 나아갈 길2025.05.151. 소프트웨어공학과 인공지능 소프트웨어공학은 컴퓨터 소프트웨어의 계획, 개발, 검사, 보수, 관리 등을 위한 기술과 그것을 연구하는 분야이다. 인공지능은 일반적으로 인간지능과 구별하여 기계가 판단하는 지능을 의미하며, 컴퓨터과학에서는 인간처럼 학습하고 추론할 수 있는 지능을 가진 컴퓨터 시스템을 만드는 기술을 의미한다. 2. AI를 위한 소프트웨어공학 인공지능을 구현하기 위해서는 딥러닝과 같은 소프트웨어 핵심 기술이 필요하며, 거대 인공지능 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해 공학적 접근이 필요하다. 이...2025.05.15
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인공지능기술에의 윤리적 논의2025.05.111. 인공지능과 사람의 차이점 인공지능은 유전자가 없고 본능적 행위가 없다는 점에서 사람과 구별됩니다. 또한 인공지능은 윤리적 의식이 없어 자신의 행동이 윤리적인지 판단할 수 없다는 차이가 있습니다. 따라서 인공지능이 사람과 유사한 자의식과 도덕성을 가지려면 이를 학습시켜야 합니다. 2. 인공지능의 법인격 논의 현행법상 인공지능은 자연인이 아니므로 권리능력이 없어 특허권이나 저작권을 가질 수 없습니다. 하지만 일부 국가에서는 인공지능의 법적 지위를 인정하고 있으며, 우리나라에서도 인공지능 저작물의 저작권 인정을 논의하고 있습니다. ...2025.05.11
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인공지능(AI)이나 최첨단 교육시스템을 활용한 교육사례 조사2025.01.281. 인공지능(AI)을 활용한 교육사례 최근 몇 년간 코로나19 감염병으로 인해 교육 현장에서도 새로운 기기와 방법들을 도입하게 되었고, 이에 따라 인공지능(AI)이나 최첨단 교육시스템이 출현하게 되었다. 천재교과서 밀크티 초등의 'AI 버터몬 연산', EBS AI 펭톡, 챗GPT를 활용한 수업, 노리AI 스쿨수학 등 다양한 인공지능 기반 교육 사례를 살펴보았다. 2. 최첨단 교육시스템을 활용한 교육사례 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 로봇 등의 기술이 융합되어 교육환경과 시스템도 변화하고 있다. 천재교과서 밀크티...2025.01.28
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학습러닝, 머신러닝 분석 레포트2025.05.051. 학습(learning) 학습(learning)이란 데이터를 이용하여 모델(model)을 학습시키는 과정을 말합니다. 이 과정에서 모델은 입력 데이터(input)와 출력 데이터(output)의 관계를 학습하게 되는데, 이를 통해 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 모델은 예측 결과를 출력할 수 있게 됩니다. 2. 블랙박스(black box) 블랙박스(black box)란 모델이 내부에서 어떠한 일이 일어나는지 알 수 없는 상황을 말합니다. 따라서 모델이 학습하는 과정에서 입력 데이터와 출력 데이터만을 이용하여 내부의 동작 원리를 ...2025.05.05
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.231. 인공지능의 개념 인공지능은 인간의 지적 활동을 모방하거나 이를 능가하는 기계를 만드는 학문 및 기술을 의미합니다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제를 해결하기 위해 설계된 시스템을 의미하며, 강한 인공지능은 인간과 동일한 수준의 인지 능력과 지능을 가지는 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능 기술 인공지능 기술의 핵심은 기계학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 있습니다. 기계학습은 데이터를 통해 학습하고 경험을 바탕으...2025.01.23
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AI 인공지능의 장단점과 합리적 사용방안2025.05.111. 인공지능의 정의와 의미 인공지능은 사람과 유사한 수준의 인지 능력을 갖추어 문제 해결, 의사 결정, 자동화, 패턴 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 인공지능(Artificial Intelligence)이란 기계 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능을 의미한다. 인공지능은 컴퓨터 프로그램을 이용해 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 모방할 수 있다. 2. 인공지능의 장점 인공지능은 빠른 데이터 분석과 처리, 예측과 예방, 자동화와 생산성 향상, 정확성과 일관성, 개인화와 맞춤 ...2025.05.11
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인공지능 AI 얼굴 인식 기술 시스템 도입의 의의2025.01.121. 인공지능 AI 얼굴 인식 기술 미래에서만 가능할 것이라고 여겼던 지문 인식을 뛰어넘는 얼굴 인식 시스템이 대중화가 되는 세상이 오게 됐다. 지갑이나 스마트폰 또는 지문 인식이 아닌 얼굴로만 결제가 가능한 시스템이 도입됐기 때문이다. 이러한 얼굴 인식 기능은 빠른 인식 속도와 안정성이 가장 큰 장점으로 꼽는다. 따라서 따로 스마트폰이나 지갑을 가지고 다닐 필요가 없기 때문에 편의성도 아주 좋은 장점으로 보인다. 2. 얼굴 인식 결제 시스템 네이버 페이는 경희대에서 인공지능 AI 얼굴 인식 기술을 결제 서비스에 도입한다고 발표했다...2025.01.12
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