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포토샵의 생성형 채우기(Generative Fill) 기능 분석 및 사용 방법2025.01.141. 생성형 채우기 기능의 정의 어도비 포토샵의 '생성형 채우기' 기능은 AI를 활용하여 이미지의 결함이나 불필요한 부분을 자연스럽게 수정하는 고급 편집 도구입니다. 해당 기능은 사용자가 선택한 이미지 영역을 인식하고 주변 콘텍스트를 분석하여 누락되거나 제거해야 할 부분을 채우는 방식으로 작동합니다. 2. 기능의 작동 원리 생성형 채우기 기능의 핵심은 AI 기반의 딥러닝 알고리즘에 있습니다. 해당 기능은 네트워크가 방대한 이미지 데이터셋에서 학습을 통해 특정 패턴과 텍스처를 인식하고 모사하는 방법을 습득하는 것에서 시작됩니다. 사용...2025.01.14
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미래정보기술의 이해 중간 2022년 1,2학기 통합본2025.04.261. 4차 산업혁명의 정의 4차 산업혁명은 IT용어 사전에 따르면 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터, 모바일 등 첨단 정보통신기술이 경제사회 전반에 융합되어 혁신적인 변화가 나타나는 차세대 산업혁명이다. 위키백과에 따르면 빅데이터 분석, 인공지능, 로봇공학, 사물인터넷, 무인운송수단, 3차원 인쇄, 나노기술 등의 새로운 기술혁신이 이루어지고 있다. 세계경제포럼에서는 기업, 정부, 시민사회 및 청년 리더들이 4차 산업혁명의 시대를 인식하고 준비하고 있다. 2. IT기술의 발전과 일상생활의 변화 대학생 홍길동은 늦잠을 자서 카카오T 어플...2025.04.26
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인공지능과 비즈니스 전략: 인공지능으로 인한 비즈니스 혁신 사례 조사 및 해석2025.01.191. 로레알의 AI 비즈니스 혁신 로레알은 화장품 등 뷰티산업 내에 있는 기업으로 2019년 증강현실(AR) 인공지능 기업을 인수해 디지털 기술을 활용한 피부진단법을 선보였다. 피부진단 기술은 인수한 기업인 모디페이스의 인공지능 기반 알고리즘으로 로레알의 피부 노화 전문 지식과 사진 데이터베이스를 결합해 완성했다. 이를 통해 고객에게 개인별 맞춤형 피부 처방을 제공하는 서비스를 제공하고 있다. 2. 아마존 Go 아마존 Go는 편의점을 무인 매장으로 운영하는 것인데 이러한 무인 매장이 가능하게 한 기술은 컴퓨터비전, 딥러닝, 센서 기...2025.01.19
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수업 녹화 컨텐츠 및 수업시간에 제시된 디지털(매체) 및 인공지능 애플리케이션을 적용한 사례 또는 새로운 어플리케이션을 찾아 실제 적용해보기2025.01.131. 가상현실(VR) 수업 녹화 컨텐츠에서는 가상현실(VR) 기술을 활용하여 학생들이 실제로 체험하기 어려운 환경을 모의할 수 있습니다. 예를 들어, 역사 수업에서는 VR을 이용하여 과거의 역사적 장면을 체험하거나, 과학 수업에서는 분자 구조나 우주 공간을 가상으로 탐험할 수 있습니다. 2. 언어처리 인공지능 애플리케이션 수업시간에는 언어처리 인공지능 애플리케이션을 활용하여 학생들이 언어 학습을 보다 효과적으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 언어 학습 앱을 통해 실시간으로 발음을 피드백 받거나, 문법 및 어휘 학습에 맞춤화된 학습 ...2025.01.13
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최신 컴퓨터 응용 기술의 발전과 사회적 영향2025.11.151. 인공지능(AI)과 기계 학습 인공지능은 인간의 학습, 판단, 문제 해결 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템이며, 기계 학습은 데이터로부터 독립적으로 개선하는 과정입니다. 의료 진단, 주식 시장 분석, 자율 주행 자동차, 언어 번역 등 광범위한 분야에서 활용되고 있습니다. 의료 분야에서는 질병 조기 진단에 기여하고, 금융 분야에서는 투자 위험 감소에 도움을 줍니다. 그러나 프라이버시 침해, 일자리 감소, 기계 의존도 증가 등의 사회적, 윤리적 문제를 야기합니다. 2. 빅데이터 분석 빅데이터는 대용량의 복잡한 데이터 집합을 처리하여 가...2025.11.15
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AI 대전: ChatGPT vs Bard 비교 분석2025.11.121. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습된 기계 학습 모델입니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 대한 정보 제공 등 다양한 작업을 수행합니다. 시, 코드, 대본, 음악 작품, 이메일 등 창의적인 텍스트 형식의 콘텐츠 생성이 가능하며, 한 언어에서 다른 언어로의 정확한 번역도 수행할 수 있습니다. LLM은 아직 개발 초기 단계이지만 창의적 콘텐츠 생성, 언어 번역, 질문 답변 등의 활용 범위를 점점 넓혀가고 있습니다. 2. Microsoft GP...2025.11.12
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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The Voice War Continues: Hey Google vs. Alexa vs. Siri in 20222025.01.151. 지능형 비서의 현황 및 생태계 Google Assistant는 2016년 Google Now의 확장으로 등장했으며, 초창기에는 Android 기기, Google Home 스마트 스피커, Google의 Pixel 스마트폰에서만 독점적으로 출시되었으나, 2017년 Google은 타사 하드웨어 제조업체가 마이크가 있는 거의 모든 기기에 Google Assistant를 추가할 수 있도록 하는 소프트웨어 개발 키드를 출시하면서, 다양한 제조업체의 스마트 스피커에 Google Assistant를 내장하는 데 성공했다. Google Ass...2025.01.15
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멀티미디어의 과거, 현재, 미래2025.01.161. 멀티미디어의 과거 멀티미디어의 기원은 19세기 말과 20세기 초의 아날로그 기술에서 찾을 수 있다. 초기의 멀티미디어는 주로 텍스트와 이미지를 결합한 형태로, 인쇄물이나 슬라이드 쇼 등의 형식으로 제공되었다. 1960년대와 1970년대에는 컴퓨터 기술의 발전과 함께 디지털 멀티미디어의 가능성이 열렸다. 1980년대에는 컴팩트 디스크(CD)와 같은 디지털 저장 매체가 등장하면서, 멀티미디어 콘텐츠의 저장과 배포가 더욱 용이해졌다. 2. 멀티미디어의 현재 현재 멀티미디어는 인터넷과 모바일 기술의 발전으로 인해 더욱 다채롭고 상호작...2025.01.16
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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