본문내용
1. 서론
1.1. 4차 산업혁명과 인공지능
4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 나타나는 차세대 산업 혁명이다. 18세기 증기기관의 발명과 기계화로 형성된 1차 산업혁명, 19세기 전기 동력의 발전을 통해 대량생산이 가능해진 2차 산업혁명, IT 정보기술 · 컴퓨터 정보화 · 자동화 생산의 3차 산업혁명을 넘어, 로봇과 인공지능(AI)의 개발을 통하여 현실과 가상을 결합하고 사물을 자동적 · 지능적으로 제어할 수 있도록 하는 산업구조의 변화를 의미한다.
우리는 4차 산업혁명이 발전함에 따라 인공지능을 접하게 되었다. 인공지능은 인간과 같이 사고 · 학습 · 판단 · 모방 · 자기 계발 등, 여러 가지 활동을 함으로써 논리적인 방식을 도출해 내는 고급 컴퓨터 프로그램이다. 초기의 인공지능은 주로 바둑, 게임 등 특정 분야에서만 사용되었으나, 점차 실생활에서도 응용되기 시작하여 그 활용이 비약적으로 발전하게 되었다. 현재, 다양한 분야에서 인공지능이 부분적으로 이용되고 있으며, 직 · 간접적으로 여러 학문과도 연관되어 있다.
우리가 언제부터 인공지능에 주의를 기울이게 되었을까. 2016년 알파고와 이세돌 9단과의 경기, 인공지능과 인간의 대결을 모두가 기억하고 있을 것이다. 본 대전에서 인간을 이긴 알파고를 통해 인공지능이 전 국민, 전 세계인의 관심사로 대두되었고 인공지능에 대한 교육의 필요성, 각 나라와 여러 기업에서의 인공지능 시스템 개발 경쟁 등 인공지능 열풍이 불게 되었다. 전 세계를 놀라게 한 인공지능, 알파고. 그 후, 인공지능은 하루가 다르게 발전하며, 사회 전반에 걸쳐서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다. 날마다 새로운 가치를 창출해 내는 인공지능은 인간에게 좋은 영향을 미치는 것이 분명해 보인다.
1.2. 몬테카를로 시뮬레이션의 개념과 의의
몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Method)이란, 무작위로 난수를 추출한 후 함수 값을 계산함으로써 해당 함수의 값을 "확률적으로" 도출하는 통계학적인 방법이다. 주로 닫힌 꼴(Closed form)로 그 해를 구할 수 없는 함수의 경우, 또는 자유도가 높아 그 답을 확률적으로 추정할 수밖에 없는 경우에 그 함수의 값을 유도하기 위하여 사용된다. 몬테카를로 시뮬레이션의 핵심은 "무작위성"이며, 무작위로 "샘플링(Sampling)"한 난수를 투입함으로써 산출되는 값이 어떠한 평균을 가지며 어떠한 분포도를 그리는지에 의거하여 답을 유도한다. 즉 몬테카를로 시뮬레이션은 연역적이거나 또는 결정론적인 접근법이라기보다는 무작위적이고도 귀납적인 접근법에 의거하여 문제를 해결하는 방법이다. 물론 무작위로 추출한 난수를 이용해 함수를 확률적으로 계산하는 방식 – 즉 해당 함수가 갖게 되는 해의 값을 그 분포와 빈도에 의거하여 구하는 방식이므로 어느 정도 오차가 존재할 수밖에 없지만, 문제 계산에 사용하기 위해 추출하는 난수의 개수를 증가시킬수록 그 결과의 정확도를 제고할 수 있기 때문에 신뢰성을 갖고 널리 사용된다. 특히 난수를 대거 추출한 후 여러 번 몬테카를로 방식에 의해 설계된 알고리즘을 반복하여 계산하는 경우, 컴퓨터를 통해 그 계산 시간을 단축할 수 있기 때문에 다양한 컴퓨터 통계 프로그램들이 몬테카를로 시뮬레이션의 실행을 위해 사용되고 있다. 몬테카를로 시뮬레이션을 위한 난수 추출 방법의 대표적인 예로 마코프 체인 몬테카를로 방식(Markov Chain Monte Carlo Method, MCMC)이 있는데, 이 알고리즘에 따라 난수를 추출하면 특정한 확률 분포에 수렴하게 된다. []
1.3. 연구의 필요성 및 목적
4차 산업혁명은 정보통신기술(ICT)의 융합으로 기존 산업 혁명을 넘어서는 새로운 도전이다. 이러한 변화 속에서 인공지능은 인간과 유사한 사고, 학습, 판단, 모방, 자기계발 등의 능력을 갖춘 고급 컴퓨터 프로그램으로 발전하고 있다. 인공지능의 활용이 비약적으로 증가하면서 다양한 분야에서 부분적으로 적용되고 있으며, 이는 기계...
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