각 소주제에 대한 자료 조사_인공지능, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인, 핀테크, 가상현실, 증강현실
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각 소주제에 대한 자료 조사
인공지능
개념 및 정의
인공지능의 개념은 크게 약한 인공지능, 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 스스로 의식하고 설계한 시스템을 말한다. 지능이라고 할 수 있는 복잡한 사고체계나 능력은 없지만 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 실제 사용 예로는 구글 번역기, 구글 맵스, IBM의 왓슨, 자율주행차가 있다.
현재 기술은 미리 구축된 프로그램에 알고리즘, 데이터, 정의 규칙 등을 입력해 지능과 같은 동작을 수행하도록 설계됐으며, 약한 인공지능 기술이 인간의 지능을 일부 대체해 보고 듣고 정보를 수집하고 이해할 수 있다. 즉, 인공지능이 약한 인공지능의 단계로, 하나 또는 여러 개의 특정 업무에 한정된 업무를 수행한다.
강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있고 자의식이 있는 인공지능을 의미한다. 인간과 유사한 다양한 업무를 수행할 수 있는 범용 인공지능은 기존 기술은 아니지만 약한 인공지능이 진화해 지각으로 스스로 문제를 해결할 수 있다면 딥러닝의 기술 분야로 각광받을 전망이다. 정해진 규칙에서 벗어나 스스로 데이터를 학습하거나 인간과 같은 마음의 수준으로 발전한 강력한 인공지능은 지속적으로 학습하고 데이터를 검색하고 지식을 축적할 수 있어 인간의 지식 축적 속도를 넘어설 가능성이 높다.
이 강한 인공지능은 클러스터링 관련 기술을 활용하지만 정해진 규칙이나 패턴 외에 예상치 못한 답을 제공할 수 없다. 예를 들어, "아침이네, 잘 잤어?" 라는 질문에 기존 학습 패턴에 따라 커피를 만들 수도, 감정에 따른 답을 줄 수도, 감정에 따른 레몬차를 준비하지는 못한다.
관련 기술 동향 및 적용사례
머신러닝 및 딥러닝
머신러닝을 한 문장으로 요약하면 데이터를 분석하고 데이터를 통해 학습한 내용을 정보에 입각한 의사결정에 적용하는 알고리즘이라고 할 수 있다. 머신러닝은 경험을 통해 특정 업무의 성과를 향상시키는 방법을 말한다. 이는 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이러한 학습 내용을 바탕으로 판단한다는 점에서 패턴 인식이라고도 불리는데, 이는 전통 통계를 기반으로 한 인공지능의 새로운 패러다임이라고 할 수 있다.
머신러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고 분석을 통해 학습하며 학습한 내용을 바탕으로 판단과 예측을 한다. 궁극적으로 의사 결정 기준에 대한 특정 지침을 소프트웨어에 직접 코딩하고 입력하는 대신 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 자체를 학습하는 등의 작업을 수행하는 방법을 익히는 것이 목표다. 기계 학습은 초기 인공지능 연구자들이 직접 제안한 개념에서 비롯되며, 알고리듬 방법에는 귀납 논리 프로그래밍, 의사 결정 트리 학습, 클러스터링, 베이지안 네트워크, 강화 학습 등이 있다. 그러나 이러한 접근 방식 중 어느 것도 일반 AI의 궁극적인 목표를 달성하지 못했고, 약한 인공지능도 초기 머신러닝 접근 방식으로는 완료하기 어려운 경우가 많았던 것이 사실이다.
- 참고문헌
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참고자료
웹
Sap story hub. “가트너, 2021년 9대 전략 기술 트렌드 제시”. url: https://sapstoryhub.co.kr/%EA%B0%80%ED%8A%B8%EB%84%88-2021%EB%85%84-9%EB%8C%80-%EC%A0%84%EB%9E%B5-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C-%EC%A0%9C%EC%8B%9C/
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도서
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학술 논문
이은아(2017). 가상현실과 몸 : 디지털 이미지와 수용자의 관계에 대한 연구. 서울대학교 대학원.
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학술지
정대현장활식박광오(2017). 핀테크 활성화를 위한 사용환경 특성과 지속사용의도. 한국정보시스템학회.
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