1. 금융상품조사-삼성증권의 비과세 장기주택마련저축-구분상품비고상품종류삼성장기주택마련 혼합투자신탁가입자격만18세 이상의 무주택자전용면적 85㎡(25.7평)이하의 1주택 소유자세제혜택이자소득에 대한 비과세소득공제 : 당해연도 연간 납입액의 40%(최고 300만원)(대상 : 배우자 또는 부양가족이 있는 세대주)불입방법분기 300만원 이내(월력기준)한도내에는 납입회수와 금액한도 제한없음선납 및 후납 불가자동이체 가능투자기간7년이상(세제혜택 요건)연단위 연장 가능가입기간2003년 12월 31일자산운용채권형 : 채권 50% 이상, 유동성 5% 이상혼합형 : 채권 50%이상, 주식 45% 이하환매수수료1년미만 : 이익금의 70%3년미만 : 이익금의 30%신탁보수채권형 1.04%혼합형 1.54%무료보험 서비스: 최초 가입시 10만원 이상 납입하시는 고객님께 신주말교통상해보험 2종(사망후유장애,의료실비) 중 1종을 무료로 제공해 드립니다.중도해지시- 비과세 적용된 이자소득세가 추징됩니다.- 소득공제 환입: 1년이내 8%(연간 최고 60만원), 5년 이내 4%(연간 최고 30만원)- 한솔은행 생계우대적금-가입 시점에 약정하신 금리를 만기까지 확정금리로 드리는 저금리시기에 유리한 상품으로 세금우대도 가능합니다.◎ 가입대상 : 제한없음◎ 가입기간 : 1개월 ~ 60개월(월단위)◎ 계약금액 : 10만원이상◎ 이자지급 : 매월이자지급식/ 만기일시지급식◎ 세금우대 : 가능. 2002년 부터 4000만원 한도내에서 전 금융기관에 중복가입이 가능함. (단, 1년이상 예치시)◎ 기간 적용금리 복리수익율 세후수익율기간적용금리복리수익률세후수익률(16.5% 과세)세금우대(10.5% 과세)중도해지 이율1개월4%4%3.339%1%2개월4%4.006%3.345%2%3개월4.9%4.920%4.108%2%4개월4.9%4.930%4.116%2%5개월4.9%4.940%4.125%2%6개월5.1%5.154%4.304%3%7개월5.3%5.370%4.484%3%9개월5.3%5.3945%4.504%3%12개월6%6.1685.1505%5.520%18개월6%9.393%7.843%8.407%24개월5.9%12.4925%10.430%11.180%36개월5.9%19.311%16.124%17.283%60개월변동금리주1) 해지시점의 1년 정기예금 이율 또는 약정금리 중 낮은금리만기후 이율 : 보통예금 이율적용변 동 금 리 : 계약후 3년까지는 약정당시의 이율.3년이 경과한때부터는 3년이 경과하는 날과 그 이후 매 1년이 경과하는 날에 적용하는 1년제 정기예금 신규 약정금리 적용.- 국민은행의 청약저축-◎ 가입대상- 당해 주택건설지역에 거주하는 무주택세대주로서 1세대 1계좌에 한하며, 20세 미만인단독세대주는 가입 불가- 60세 이상 또는 장애인인 직계존속을 부양하는 호주승계예정자는 세대주가 아니더라도세대구성원 전원이 무주택이면 가입 가능◎ 계약기간 국민주택의 입주자로 선정된 날까지◎ 적립방법 및 저축금액매월 2만원 이상 10만원까지 5천원 단위로 자유롭게 납입(동일 순위시 40㎡ 를 초과하는 주택의 경우 "5년이상의 기간 무주택 세대주로서 매월약정납입일에 월납입금을 60회이상 납입한 자 중 저축총액이 많은자" 순으로 공급하므로되도록이면 10만원 납입이 유리합니다.)◎ 세금우대내용 일반/ 세금우대/ 비과세생계형 으로 가입가능◎ 만기이율기간자유적립식1개월이상 ∼1년미만2.501년이상∼2년미만5.002년이상6.00- 제일은행 근로자만을 위한 비과세 목돈마련용 상품 -가입대상연간 총 급여액이 3천만원 이하의 근로자 ('99. 9. 1 변경)※「근로자우대저축 대상자 확인서」제출이 가능한 근로자저축대상3년 이상 5년 이내(월 단위)- 3년 이상 납입후에는 중도해지하여도 손해가 없으므로5년제로 가입하는것이 유리합니다.저축한도분기당 150만원 이내에서 자유롭게 적립가입자수전 금융기관 통합관리로 중복거래 가능합니다약정이율기간/금액약정이율연수익률3년제4.704.585년제:3년까지4.70중도해지율예치기간이율(세전)1년미만연2.0%3년미만연3.0%3년이상가입일로부터 3년까지- 가입당시 3년제 약정이율3년 초과- 가입일로부터 3년시점의 퍼스트가계적금3년제 약정이율만기후이자율만기후 1년이내 경과분 : 만기일 당시 해당예금 약정이율의 1/2만기후 1년초과 경과분 : 연 1.0%- 가입후 3년 이상 경과(중도해지 포함)하거나, 퇴직·해외이주장기입원 등으로 특별중도 해지하는 경우에는 세금이 면제됩니다.- 우리은행 가계우대정기적금 -◎ 가입대상 개인◎ 계약금액 최저 1만원 이상, 최고 5천만원◎ 계약기간 6개월 이상 5년 이내에서 월단위로 가능◎ 약정이율(세전)기간이율연수익률6개월 이상 ∼ 1년 미만연 4.5%1년이상 ∼ 2년 미만연 4..8%4.80%2년 이상 ∼ 3년 미만연 5.1%5.03%3년제연 5.2%5.05%3년 초과 5년제연 5.2%4.90%◎ 만기 후 이율- 만기후 1년이내 기본이율의 1/2- 만기후 1년 초과 연 1.0%2. 월 500,000원 3년간 저축해 보시오.저는 우선 위에서 것 중에서 비과세인 삼성증권의 장기주택마련을 선택했습니다. 비과세를 3년간 500,000만원씩 투자하게 되면 3년간은 확정금리이고 3년 이후에는 변동금리를 적용받게 됩니다. 불입방법으로는 500,000만원씩 자동이체를 이용할 것이다. 만약 중도에 해지할 경우에는 1년 미만 : 연8%(50만원) , 5년 이내 4%(연간 최고 30만원)을 소득공제 환입을 해야 한다. 비과세효과와 연말정산 효과를 최대한 활용하기 위해서는 무엇보다 만기 7년을 유지하는 것이 가장 효과적이지만 중도에 포기하더라도 일반적인 적금보다는 중도해지 이율이 유리하다. 따라서 사실상 3년 이상의 적금으로도 활용이 가능하다.중도해지를 하더라도 최고 5%이르는 이자를 받을 수 있어 정기예금보다 쏠쏠한 이자수익을 얻을 수 있기 때문이다. 물론 연말정산시 소득공제 환급과 비과세 효과는 누릴 수 없지만 중도해지에 따른 이율 손해는 가장 적은 적금입니다.3. 50,000,000을 1년간 투자해 보시오.50,000,000만원을 가지고 제가 투자를 하게 된다면 저는 우선 세금우대 저축을 들 것 같습니다. 왜냐하면 저축기간이 1년 이상이며 전 금융기관 통합하여 1인당 4000만원까지는 세금우대저축을 가입할 수 있음으로 우선 저는 안정성이 있고 세금우대로 가입할 수 있으며, 수익률을 높일 수 있는 상품으로 국민은행의 국민슈퍼정기예금에 4천만원을 투자하고 나머지는 비과세의 적용을 받을 수 있는 고수익펀드에 투자하겠습니다. 국민은행의 국민슈퍼정기예금에 대해서 알아 보면 다음과 같습니다.◎ 가입대상 제한없음(단, 무기명으로는 가입하실 수 없습니다.)◎ 계약기간 ㅇ 고정금리형 : 1개월~ 3년이내에서 월 또는 일단위ㅇ 단위기간 금리연동형 : 12개월이상 36개월 이내에서 월단위로 정하고, 연동(회전)단위 기간은 1개월 ~ 6개월로 정할 수 있음◎ 적립방법 및 저축금액 ㅇ신규시 최저 100만원이상 원단위로 예치ㅇ건별 10만원이상 원단위로 추가입금 가능(신규 포함 30회까지 가능)◎ 세금우대내용 일반과세/세금우대 선택가능◎ 만기이율기간만기지급식1개월이상∼3개월미만3.503개월이상∼6개월미만3.806개월이상∼1년미만3.951년이상∼2년미만4.252년이상∼3년미만4.503년4.604천만원을 안정성이 보장되고 또한 세금우대혜택을 받을 수 있는 것을 선택했습니다. 그리고 나머지 1천만원은 고수익펀드로 비과세 상품을 선정해 투자해 볼 것입니다.4. 상품선택이유기술저는 아직 미취업 상태이긴 하지만, 장기주택마련저축은 제가 취업을 할 경우에 투자할 것으로 생각하고 했습니다. 그래서 급여생활자의 세금줄이기에는 여러가지 방법이 있지만 일반적으로 사용할 수 있는 방법이 연말정산시 소득공제가 되는 금융상품을 이용하는 것인데 저는 그런 이유에서도 장기주택마련을 선택했습니다.
인공지능과 정보기술과 목 : 경영정보시스템학 과 :교수님 :학 번 :이 름 :제출일 :♣ 목 차 ♣1. 인공지능의 개관2. 인공지능의 특성3. 인공지능의 역사4. 인공지능의 응용분야(1) 유전자 알고리즘(2) 에이전트 시스템(3) 로보틱스(4) 지식베이스 시스템(5) 자연어 처리기(6) 데이터베이스 응용(7) 데이터마이닝 기법(8) 전문가시스템(9) 인공신경망(10) 자동화 프로그래밍(11) 문제풀이 및 계획 수립(12) 식별(13) 정리증명(14) 퍼지이론5. 우리나라 AI의 연구실정6. 인공지능의 한계7. 맺음말1. 인공지능의 개관오늘날, 우리는 의학진단이나 석유탐사, 새로운 컴퓨터시스템을 설계 및 개발할 때 인공지능의 개념을 도입하려는 많은 예를 볼 수 있다. AI시스템은 지능의 특성을 표현하는 컴퓨터 시스템과 기계를 개발하는데 필요한 사람, 절차, 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 그리고 지식 등을 포함한다. AI시스템 개발에는 인간사고작용을 연구하는 과학자와 전문가들이 참여하고 지식을 포착하는 특수한 소프트웨어가 개발되어야 한다. 전통적인 프로그래밍 언어가 이 소프트웨어에 사용될 수 도 있지만 특수한 개발언어가 선호되고 있다.AI시스템은 지식과 경험을 저장할 수 있으며 이름, 숫자와 같은 단순한 항목의 저장이 아닌 정교하고 복잡한 저장구조를 요구한다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 새로운 장비, 새로운 하드웨어를 개발하려는 많은 연구가 계속 진행되고 있다.2. 인공지능의 특성인공지능의 사전적 의미는 컴퓨터가 지능적 행동을 할 수 있도록 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 개발하는 것이다. 초기 AI의 개척자들로부터 현재까지, 인간의 지적 행동을 수행할 수 있는 기계를 개발하기 위한 이러한 노력은 끊임없이 계속되어져 왔다. 이러한 인공지능은 다음과 같은 몇가지 특성을 포함하고 있다.① 경험으로부터의 학습과거의 상황과 사건으로부터 배울 수 있다는 것은 지능의 핵심요소이며 계속적인 노력과 실수에 의해 배우는 것은 인간의 본질적 능력이다. 오늘날 많은 연구는 바로 이대학으로 옮겨 Minsky, Shannon, Rochester 등과 오토마타 이론, 신경회로망, 지능에 관한 워크숍을 가졌다. 이때 Carnegie Tech에 있던 Nowell과 Simon은 자신들이 개발한 추론 프로그램인 Logic Theorist(LT)를 선보였는데, 비수치적으로 사고하는 컴퓨터 프로그램이라고 소개하였다. 이 프로그램은 여러 방송 매체를 통해 소개되기도 하였다.이 다트마우스 워크숍 이후 인공지능에서는 이렇다 할 별다른 성과가 없었으나 후에 인공지능의 여러 분야를 도입하게 되는 직접적인 계기가 되어, 미국의 MIT, CMU, Stanford, IBM 등에서 계속적으로 연구하게 되었으며, McCarthy의 주장대로 ‘인공지능’이란 용어를 최초로 사용하게 된 유명한 워크숍이 되었다.(2) 제2기 : 초기 관심기(1952∼1965)인공지능의 제2기에서는 컴퓨터가 간단한 계산 능력을 갖출 때였으므로 제한적이나마 성공적인 시기였다.Nowell과 Simon의 연구는 GPS9general problem solver)라는 문제풀이 시스템과 함께 성공을 거두었다. 이는 제1기의 LT와는 달리 인간의 문제 해결과정을 모델화한 프로그램이었다. 즉, 제한된 퍼즐 클래스를 다룸으로써 달성하고자 하는 목표에 비교적 쉽게 도달할 수 있었다. GPS는 인간과 같은 사고 시스템이라는 인공지능의 첫번째 목표를 달성하고자 하는 최초의 프로그램이 되었다. 이러한 인공지능과 인지과학적인 접근 방법과의 융합 연구는 Carnegie Mellon university에서 시작되어 오늘날에도 생물학, 언어학, 심리학, 컴퓨터 등이 함께 연구하는 인지과학의 근간이 되고 있다.McCarthy는 1958년 다트마우스에서 MIT로 옮겨가면서 중요한 3가지 업적을 남겼다.첫째, 인공지능 프로그램 언어의 대표격인 LISP(list programming)) 1950년대에 개발된 언어로써 자신을 다시 호출하는 함수(recursive function),실시간 type체크, garbage collectio PC로 몇 시간씩 걸리는 경우도 있다.(2) 에이전트 시스템 (Agent System)에이전트란 사용자를 대신해서 사용자가 원하는 작업을 자동적으로 해결하여 주는 소프트웨어를 말한다. 즉, 특정목적에 대하여 사용자를 대신하여 작업을 수행하는 자율적 프로세스이며, 독자적으로 존재하지 않고 어떤 환경의 일부이거나 그 안에서 동작하게 된다. 초창기에는 인공지능에서 연구되어져 왔으나 현재는 독자적인 학문으로 발전하고 있다.인공지능과 분리된 것은 분산 협동처리(Distributed Cooperative Processing)와 에이전트간 통신 개념이 등장하면서부터라고 할 수 있다. 90년대 들어오면서 에이전트에 관심과 필요성이 증대되었는데 가장 큰 이유는 인터넷 이용에 따른 사용자의 다양한 정보요구 때문이다.학문적으로 가장 활발한 연구가 진행되는 분야는 멀티에이전트 개발이다. 멀티에이전트란 하나의 에이전트로 해결하지 못하는 복잡한 문제의 해결을 위하여 여러 에이전트간의 협동을 통해 작업을 수행하는 에이전트를 말한다. 멀티에이전트에는 조정에이전트(Coordinator Agent)라는 중재자를 통해 메시지를 전달하고 각 에이전트의 제어를 수행하게 된다. 그밖에 에이전트의 연구분야로는 에이전트간 통신언어, 에이전트 언어, 에이전트 구조 등에 관한 연구가 학문적으로는 계속 진행중이다. 에이전트 기술은 전자상거래, 이동컴퓨팅 등에서 활발히 응용, 연구되고 있다.(3) 로보틱스(roboitics)로봇연구의 목적은 로봇에게 인공지능 소프트웨어를 심어 로봇이 상당한 지능을 요구하는 분야에서 일련의 과업을 수행하도록 하는 데 있다. 이러한 로봇에 시각력을 제공해 주는 광학 인식, 촉각력을 제공하는 분야, 물건을 취급하고 조작할 수 있는 민첩성, 물리적으로 로봇이 움직일 수 있게 해 주는 이동성, 그리고 목적지에 가도록 방향을 설정해 주는 분야 등이 이 분야에서 응용된다.로보트의 동작을 조정하는 문제는 많은 지식을 요구하지는 않는다. 비록 어린아이들도 그들의 주위를 잘 돌아다닐 수 있고스로 구성된다.① 지식베이스지식베이드는 전문가로부터 제공되는 지식을 사실과 if-then식의 규칙의 형태로 저장한다. 전문가의 지식을 추출하여 지식베이스 구축하는 사람을 지식엔지니어라 하는데 지식엔지니어는 질문과 분석의 반복과정을 통해 전문가가 갖고 있는 지식을 논리정연하게 추출한다. 즉 지식엔지니어는 현장전문가의 모호한 경험적 지식을 명확한 개념과 일관성 있는 논리로 추출하고 이를 개발하고자 하는 시스템의 컴퓨터 언어로 표현된다.② 추론기관추론기관은 저장된 지식과 데이터를 이용하여 얻고자 하는 결과를 추론해 내는 기관으로 인간의 사고과정을 모델링한 컴퓨터 프로그램을 말한다. 추론의 방법에는 주어진 데이터로부터 찾고자 하는 목적을 달성하기 위한 과정을 추론해 가는 전진추론과 찾고자 하는 목적을 달성하기 위해 필요한 과정을 역으로 추론하는 후진추론이 있다.③ 설명기관전문가시스템이 일반적인 정보시스템이나 의사결정지원시스템과 다른 점은 도출한 결과의 추론과정을 설명할 수 있는 기능을 갖고 있다는 것이다. 전문가시스템의 설명기능은 주어진 데이터와 지식베이스에 있는 사실을 이용하여 결과를 도출하는 과정에서 적용한 규칙들을 역으로 추론하는 과정을 말한다. 예를 들어 의료진단 전문가시스템이 어떤 환자의 병명을 감기라고 결론짓게 된 이유를 물어 볼 수 있다. 그러면 전문가시스템은 환자의 피검사, 소변검사, 체온, 기타 여러 증상 및 시스템이 보유하고 있는 지식에 입각하여 감기라는 결론을 내리게 된 과정을 역으로 추론하여 설명한다.④ 사용자 인터페이스 기관인터페이스 기관이란 사용자와 시스템간의 의사소통을 매개하는 프로그램으로 사용자가 데이터를 입력하거나 추론결과를 제공받는 기관을 말한다. 사용자가 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 인터페이스 환경을 제공하기 위해 최근 상업화된 범용 전문가시스템 개발도구들은 대부분 그래픽 기능을 지원하고 있다.2) 전문가시스템 구축전문가시스템은 지식집약적인 문제를 해결하는데 적절한 정보시스템이다. 그러한 문제들에서는 유일한 최적의 해를 구하기 보다는의 정보처리 과정을 구현하고자 하는 분야로 신경망이론에 대해 소개하고자 한다.1) 신경망이론의 개념인공신경망 모델, 혹은 줄여서 신경망은 과거 인공지능의 한계였던 학습능력의 실현을 목적으로 하는 인공지능의 새로운 연구분야이다. 폰 노이만식의 컴퓨터에서의 문제해결 방식이 순차적인 명령문으로 구성된 프로그램을 수행하는데 반해 신경망이론은 많은 계산단위로 이루어진 고집적 병렬망을 이용하여 복수개의 가능성을 동시에 탐구하는 방식을 취한다.신경망에 대한 연구는 컴퓨터에 못지 않는 역사를 가지고 있다. 이 분야가 새로운 관심의 대상이 된 이유로는 새로운 신경망 구조와 알고리즘이 개발되어 초기 신경망 이론의 한계를 극복할 수 있게 되었고, 새로운 아날로그 VLSI기술이 개발되어 신경망 이론이 하드웨어로 구현될 수 있게 되었으며, 실제 문제들을 신경망 이론이 하드웨어로 구현하여 흥미로운 결과를 보여줄 수 잇었기 때문이다. 언어인식이나 영상인식의 문제에서 사람과 비슷한 기능을 실현하기 위해서는 엄청난 양의 계산이 필요하다는 전제하에서 신경망 이론은 병렬처리를 통해 이러한 계산도구를 어느 정도 만족시킬 수 있는 새로운 기법 중의 하나로 인정받게 되었기 때문이다.신경망 모델에 관한 연구는 1943년 워렌 맥컬럭(Warren McCulloch)과 월터 피트(Walter Pitss)로부터 시작되었다. 맥컬럭과 피츠의 모델은 네트워크 내의 단순한 요소들의 연결을 통하여 무한한 컴퓨팅 능력을 가진다는 점에서 매우 고무적이었다. 이들의 모델은 인간 두뇌에 관한 최초의 논리적 모델링이라는 점에서 그 중요성이 매우 크며, 따라서 이 맥컬럭과 피츠의 모델이 신경망 이론의 효시로 여겨지고 있다. 그 이후 1949년에는 캐나다의 심리학자 도널드 헵(Donald Hebb)이 두 뉴런 사이의 연결강도를 조정할 수 있는 학습규칙을 발표하였으며, 프랭크 로젠블럿(Frank Rosenblatt)은 1957년에 '퍼셉트론'이라는 최초의 신경망 모델을 발표하였다. 이 모델은 처음 소개되었을 때 상당한 센세이션진다.
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