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알고리즘의 개념을 심화해서 제시하고 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 예2025.01.251. 알고리즘의 의미 알고리즘은 컴퓨터가 따라 할 수 있도록 문제를 해결하는 절차나 방법을 자세히 설명하는 과정이다. 문제 해결을 위한 절차를 뜻하며, 컴퓨터뿐만 아니라 종이나 다른 매체를 이용해 일정한 절차를 통해 문제를 해결하는 것 역시 알고리즘이 될 수 있다. 2. 알고리즘의 기본 구조 알고리즘은 '논리(logic)'와 '제어(control)'를 통해 이루어지며, 5가지 조건(입력성, 출력성, 명확성, 유한성, 효율성)을 만족해야 한다. 컴퓨터 프로그램은 입력한 정보만 그대로 처리하기 때문에 정확한 동작과 처리 과정을 명확하게...2025.01.25
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사회변화와 미디어 트렌드 - 알고리즘의 개념, 영향, 미래 전망2025.01.251. 알고리즘의 개념 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 명확한 단계와 규칙으로 구성된 추상적인 개념이다. 알고리즘은 추상성, 명확성, 유한성, 효율성, 일반성, 검증 가능성, 재활용, 자동화 가능성, 유연성, 확장성 등의 특성을 가지고 있다. 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되며, 컴퓨터 과학의 기반이 되는 핵심 개념 중 하나이다. 2. 알고리즘의 긍정적 영향 알고리즘은 생산성 향상, 효율성 증대, 자동화, 예측 및 분석, 사회 문제 해결, 새로운 서비스 및 제품 개발 등 다양한 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, 온라인 쇼핑...2025.01.25
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인공지능의 젠더 편향성 분석 및 해결책2025.11.141. 알고리즘 편향성과 젠더 편향성의 정의 알고리즘 편향성은 편향된 데이터 학습으로 인해 불공정한 결과를 생성하는 오류를 의미한다. 젠더 편향성은 인공지능이 특정 성별에 대해 편향적인 데이터 모델을 학습할 때 발생하는 윤리 문제이다. 유튜브 추천 알고리즘과 채용 시스템에서의 편향성이 대표적 사례이며, 음성 인식 시스템에서 남성 목소리를 여성보다 더 잘 인식하는 현상도 젠더 편향성의 예시이다. 이러한 편향성은 데이터 수집 과정의 불균형과 알고리즘 설계에서 비롯된다. 2. 젠더 편향성으로 논란이 된 인공지능 사례 AI 챗봇 '이루다'는...2025.11.14
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융합시스템공학입문 - 딥러닝응용 학습계획2025.11.171. 스마트생산과 딥러닝 스마트생산은 정보기술과 자동화기술을 활용하여 생산과정을 효율적으로 관리하는 방법이다. 딥러닝은 스마트생산에서 이미지인식, 예측분석, 자동화, 품질개선 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 한다. 센서기술로 데이터를 수집하고 인공지능과 머신러닝으로 생산계획을 최적화하며, 딥러닝을 활용하여 생산효율화와 품질향상, 자동화강화를 통해 생산성을 향상시킬 수 있다. 2. 딥러닝 학습의 수학적 기초 딥러닝은 선형대수, 미적분, 확률과통계 등의 수학적 개념에 기반하고 있어 수학적 지식을 요구한다. 수학적 이론과 공식이 이해하...2025.11.17
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인공지능의 규범적 문제와 해결방안2025.05.091. 학습데이터의 문제 인공지능 시스템을 만들 때 사용하는 데이터의 편향성으로 인해 소수집단에 대한 차별이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터의 편향성을 명시하고, 데이터 소수자의 데이터를 반영하는 등의 방안이 필요하다. 또한 데이터의 공유와 활용에 관한 규범이 수립되어야 한다. 2. 알고리즘의 문제 인공지능 알고리즘의 설명가능성과 투명성 부족으로 인해 의사결정의 당부나 편향 여부에 대한 이의제기가 어려워질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 알고리즘의 공개와 검증, 공정성 기준 반영 등의 방안이 필요하다. 3. 개인정보...2025.05.09
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.121. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 인공지능은 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 구분됩니다. 강한 인공지능은 사람과 같은 지능을 가진 인공지능이고, 약한 인공지능은 특정 문제 또는 분야에 국한해 인간처럼 지능적 행동을 할 수 있는 인공지능입니다. 강한 인공지능은 마음을 가지고 사람처럼 느끼며 지능적으로 행동하는 기계이지만, 약한 인공지능은 사람의 지능적 행동을 흉내낼 수 있는 수준에 불과합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습은 컴퓨터 시스템의 패턴과 추론에 의존해 명시적 지시 없이도 태스크에 대한 수행에 사용하는 알고...2025.05.12
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자율주행차의 신경진화 학습 방법론2025.11.171. 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm) 자연의 진화 원리를 모방하여 인공신경망을 개선하는 방법입니다. 초기에 무작위로 생성된 신경망 중 성능이 우수한 개체를 선택하고 복제하며, 돌연변이와 교차 연산을 통해 새로운 자손을 생성합니다. 이 과정은 다윈의 진화론처럼 시간이 지남에 따라 신경망의 성능을 향상시키며, 적합도(fitness) 평가를 통해 최적화 달성 여부를 판단합니다. 전통적 방법으로는 해결 어려운 복잡한 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다. 2. 신경진화 (Neuroevolution) 유전 알고리즘을 신경...2025.11.17
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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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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경영정보시스템의 인공지능 개념, 기술 및 활용사례2025.11.181. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI)으로 분류된다. 약한 인공지능은 특정 문제를 푸는 기술로 인간이 학습시킨 데이터를 기반으로 문제를 해결하며 자발적 문제 해결은 불가능하다. 스팸 메일 필터링, OTT 서비스의 콘텐츠 추천 등이 예시이다. 반면 강한 인공지능은 자발적 사고가 가능하여 학습되지 않은 상황에서도 문제를 해결할 수 있으며, 자아를 가진 로봇이 좋은 예이다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(머신러닝)은 인간이 학습하는 것처럼 컴퓨터도 학습시키는...2025.11.18
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