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그린it의 이해 과제, 4차산업 신기술 동향 딥러닝, 3d프린터

프로젝트 1 : 4차 산업 신기술 동향 ? 딥 러닝(알파고와 머신러닝)1) 프로젝트 내용(원리) :인공지능 즉 AI는 컴퓨터가 인간의 논리를 따라하는 모든 기술을 통칭하는 것으로 머신러닝은 기계가 스스로를 발전시키는 기술을 통칭하여 이르고, 딥러닝은 기계가 스스로 학습한 뒤 결과물을 내도록 알고리즘을 구성하는 과정이다.2) 프로젝트 목적 :딥러닝은 논리를 가르치는 것이 아니라 스스로 논리를 만들도록 설계해 두고 자가 학습 시키는 것이다. 딥러닝은 기존 인간이 만든 인간을 따라 행동할뿐인 인공지능의 패러다임을 뒤집어, 먼저 컴퓨터가 다양한 것들을 받아들이고 경험한 뒤 이를 기반으로 ‘스스로’ 논리를 만들어 결과를 내도록 하는 것이다. 또한 컴퓨터가 생성한 새로운 논리로 시간 에너지절약, 시간단축, 새로운 해결 방안 도출 등이 목적이다.3) 적용 사례 :구글 알파고 - 2016년 3월에 개최된 알파고와 이세돌의 대결은 인공 지능 연구에 있어 획기적인 사건이었다. 대국 전에 대부분의 참관인들은 이세돌이 알파고를 이길 것으로 기대하였다. 하지만, 5차례의 대국에서 알파고는 이세돌을 4대 1로 이겼다. 이후 딥러닝과 인공지능에 대한 사회적 기술적 관심이 폭발적으로 증가함.음성인식 기술 - 딥러닝을 활용한 스마트폰 음성인식은 흔히 일상생활에서 가장 쉽게 접할 수 있는 기술이다. 기존의 저장된 음성패턴을 단순 대조하여 찾는 음성인식 기술에서 벗어나 사람의 오디오 신호에서 음성이 있는 구간을 찾아내고 해당내용을 인식해 문자로 변환하던 일반적인 기술에서 최근에는 단어 단위로 쪼개 인식한 뒤, 다시 문장으로 조합하여 문맥까지 인식 하도록 발전했다.이 외에도 제약분야, 자율운전, 번역기 등 적용 사례는 무한하다.4) 기대효과 :데이터의 값만 넣어주면 컴퓨터가 자동으로 데이터를 분석하고 해결 방안까지 내놓기에 매우 편리하다. 알파고의 바둑대결에서 보듯 인간의 심리적, 사고적 한계란 단점을 넘어 기계적으로 가장 효율적인 방안을 찾을 수 있다.5) 본인의 생각 :적용사례에서 보듯 이미 수많은 적용 사례=성공 사례를 보여주고 있는 기술이다.일부에선 영화 ‘터미네이터’와 같은 기계의 반란을 걱정하기도 하지만 주어진 하드웨어적 틀을 벗어날 순 없을 거라 생각한다. 그렇기에 지속적으로 사용 발전시키는 것이 좋다고 생각한다.(사진1) : 프로젝트1 관련 구글 자율주행자동차 의 사진입니다.프로젝트 2 : 4차 산업 신기술 동향 ? 3D 프린터1) 프로젝트 내용(원리) :연속적인 계층의 물질을 뿌리면서 3차원 물체를 만들어내는 제조 기술이다.3차원 프린터는 밀링 또는 절삭이 아닌, 적층 방식으로 입체물로 제작하는 장치를 말하며, 컴퓨터로 제어되기 때문에 만들 수 있는 형태가 다양하고 다른 제조 기술에 비해 사용하기 쉽다.2) 프로젝트 목적 :3D 프린터는 기계 절삭 및 성형 등 기존의 생산 방식을 탈피하여 일괄된 방식으로 어떤 형태의 제품도 만들어낼 수 있다. 그로인해 치과 등의 의료 분야는 물론, 각종 가정용품을 비롯해 자동차나 비행기 등에 쓰이는 기계장치도 3D 프린터에 의한 생산이 가능하다.3) 적용 사례 :①국내- 딜라이드 보청기가 3D프린팅을 이용하여 보청기 제작- 국내 타일 제조업체에서 3D 프린터를 이용해 찍어내는 기술이 사용화 되어 3D프린트 설비라인 구축을 확대②국외- 오스트리아의 빈 공과대학 연구팀은 최근 자체 프린터를 이용, 0.285㎜ 길이의 레이싱카 3D 나노모형을 단 4분 만에 인쇄함

공학/기술| 2018.12.11| 5페이지| 1,000원| 조회(1,523)

그린it의 이해, 3D프린터, 딥러닝, 4차 산업 신기술 동향

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