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인공지능의 새로운 혁명, 챗GPT2025.05.081. 챗GPT 챗GPT는 미국의 OpenAI 회사가 2022년 12월 1일 공개한 대화형 인공지능 챗봇입니다. 챗봇은 메신저에 채팅을 하듯 질문을 입력하면, 인공지능이 빅데이터 분석을 바탕으로 사람과 대화하듯 답변을 해주는 시스템입니다. 챗GPT-4.0은 이전 버전인 챗GPT-3.5에 비해 지능, 언어 구사 능력, 이미지 분석 능력이 크게 향상되었습니다. 챗GPT는 문서 생성, 번역, 아이디어 도출, 코딩 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 챗GPT의 지능 향상 챗GPT-4.0은 이전 버전인 챗GPT-3.5에 비해 지능이...2025.05.08
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초지능 이후 범용인공지능(AGI)의 미래 시나리오와 과제2025.11.131. 범용인공지능(AGI)을 통한 완벽한 번역기 범용인공지능이 완전히 발달하면 인간 수준의 언어능력을 갖춘 완벽한 번역기가 개발될 것이다. 현재 네이버 파파고, 카카오i 등 딥러닝 기반 번역기는 뉘앙스 파악과 문맥 번역에 한계가 있지만, AGI 번역기는 다양한 문맥을 이해하고 모든 환경에서 응용 가능하다. 이를 통해 외국어 학습의 필요성이 감소하고, 국제 회의와 기업의 해외진출 시 언어장벽이 사라져 글로벌 시대의 세계화를 가속화할 것이다. 2. 인공지능 창작물의 저작권 및 지적재산권 AI가 그림, 음악, 문학 등 예술 분야에서 고도...2025.11.13
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4차 산업혁명을 선도할 주요 기술에 대한 조사2025.04.261. 인공지능의 발전 인공지능은 기계나 알고리즘, 시스템이 인간의 행동과 지능을 모방하는 능력을 가진 기술이다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하며, 이런 기술이나 방법, 응용프로그램을 연구하고 개발하는 새로운 기술 과학이다. 인공지능은 탄생 이후 이론과 기술이 나날이 발전되고 있으며, 응용 분야도 확대되고 있다. 미래의 인공지능 기술은 다양한 과학 기술 제품에 인류 지혜의 지혜를 담당할 것이라고 예상할 수 있다. 2. 인공지능의 활용 인공지능은 이미 점차 우리 생활에 들어와 다양한 분야에 응용되고 있다. 자율주행차, ...2025.04.26
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중국 JUST IN TIME 번역 및 통역플랫폼 사업계획서2025.05.061. 회사 소개 JIT는 '적시 생산'이라는 핵심 개념을 가진 회사입니다. 실시간성과 편의성을 핵심 가치로 삼아 '직원 등록 - 정보 개선 - 고객 수요 제출 - 온라인 신속 매칭'의 방식으로 등록 사용자에게 고품질 번역 서비스를 제공할 것입니다. 중국에 본사를 두고 있으며, 중국 시장을 시작으로 점차 아시아와 세계 시장으로 확장할 계획입니다. 2. 사업 유형 유한책임회사를 선택했습니다. 소유자의 책임이 제한되고, 회사의 수명이 창립자를 넘어 연장될 수 있으며, 자금 조달과 보조금 지원이 더 용이하기 때문입니다. 3. 제품 및 서비...2025.05.06
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스마트기술을 활용한 유지관리 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 기술의 차이점2025.01.031. 인공지능 인공지능은 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 말한다. 대표적인 인공지능 서비스로는 2018년에 SKT에서 출시한 AI 상담원 채티가 있다. 2. 머신러닝 머신러닝은 인공지능을 발전시키기 위해서 기계를 학습시키는 다양한 방법에 대한 학문이다. 대표적인 머신러닝 기술이 적용된 제품으로는 ADT 캡스가 2020년에 출시한 얼굴인식기를 통해 신분을 확인하는 '캡스 스마트패스'가 있다. 3. 딥러닝 딥러닝은 머신러닝보다 더 작은 개념으로 '신경망'을 통해서 인공지능을 만드는 머신...2025.01.03
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한국방송통신대학교 언어의 이해 중간과제물2025.01.241. 컴퓨터 언어학 컴퓨터 언어학은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 분야로, 1950년 미국에서 러시아어 자동 번역 시도로부터 시작되었다. 컴퓨터 언어학은 인간의 언어 지식을 활용하여 유용한 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 최근 언어 연구에도 컴퓨터가 활용되고 있다. 주요 연구 분야로는 맞춤법 검사, 문법 검사, 음성 합성 및 인식, 기계 번역, 형태소 분석 등이 있다. 2. 맞춤법 검사 컴퓨터 언어학에서는 단어의 형태론적 구조를 분석하여 맞춤법 검사와 교정을 수행한다. 이를 위해서는 컴...2025.01.24
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번역기의 발달로 어학교육이 필요할까?2025.05.121. 번역기의 발달과 외국어 교육의 필요성 인공지능 시대가 도래하면서 번역기가 발달하여 언어의 장벽을 해결하는 데 도움을 주고 있지만, 번역기에는 한계가 있어 외국어 교육이 여전히 필요하다. 외국어 교육을 통해 감정 표현, 문화 이해, 상황 대처 능력 등을 기를 수 있으며, 언어적 능력 향상에도 도움이 된다. 2. 번역기의 한계와 외국어 교육의 필요성 번역기는 긴 문장, 복잡한 표현, 신조어 등을 정확하게 번역하지 못하는 한계가 있다. 또한 감정 표현, 문화적 맥락 이해, 상황 대처 능력 등을 기르기 어렵다. 따라서 외국어 교육을 ...2025.05.12
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GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)2025.05.081. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다. 2. GPT 모델 GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-t...2025.05.08
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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자연언어처리와 ChatGPT2025.05.051. 자연언어처리 기술 자연어처리(NLP) 기술은 인간의 언어를 이해하고 분석하기 위한 컴퓨터 과학 분야의 기술입니다. NLP 기술은 컴퓨터가 자연어로 작성된 문서나 음성 데이터를 처리하고 이를 이해, 분석하며, 자연어로 작성된 문서를 생성할 수 있는 기술을 의미합니다. NLP 기술의 발전은 검색 엔진, 기계 번역, 음성 인식, 자연어 생성 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 2. ChatGPT ChatGPT는 대화형 인공지능 모델 중 하나로, 자연어 이해와 생성 능력이 뛰어나기 때문에 다양한 분야에서 활용될 ...2025.05.05
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