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아이캔스피크(위안부) 민주적 시민교육

목차1. 느낀점 & 줄거리2. 주변 인물들의 반응3. 주변 인물들의 배려4. 주변 인물들의 교감5. 반응, 배려, 교감의 시민교육적 활용1. 줄거리 & 느낀점‘I can speak’라는 영화를 보기 이전에 한국인으로서 창피한 이야기이지만 위안부에 대한 생각이 별로 크지 않았습니다. 여기저기에서 많은 얘기를 듣기도 하고 예전 뉴스나 인터넷에서도 많은 말들이 나왔지만 큰 관심을 가지지 않은 상태로 별생각 없이 이야기를 듣고 글을 읽을 뿐이었습니다.이러한 영화가 개봉하였을 때도 큰 관심이 없어 보지 않았는데, 과제로 남아 이렇게 이 영화를 보게 된 것이 다행이라고 생각합니다. 그간의 무관심에 대한 창피함과 반성이 많이 되는 시간이었습니다. 이 영화의 초반부 에서부터 중 초반부까지는 밝기도 하며, 지역 시민들 간의 사소한 다툼과 갈등이 이루어져 영화를 보기 전의 생각보다 많이 밝은 영화라고 생각을 하며 시청을 하였고, 중후반 부분에서 위안부에 대한 얘기가 나옴과 동시에 영화의 분위기가 가볍지 않게 무겁게 느껴졌고 아무렇지 않게 지내왔던 할머니와 그 사실을 창피하게 여겨 숨기며 살아야 하는 현실에 마음이 아프고 아직까지 남아있는 사회의 어두운 부분이라 생각하였습니다. 가장 인상 깊게 자리 남았던 장면은 마트의 아주머니와 주인공 나옥분(나문희)할머니가 나온 장면으로 미리 말하지 않았던 나옥분 할머니에게 미안함과 서운함을 보이는 장면이었습니다. 이러한 장면에서 함께 지내왔던 세월과 친분에 대한 서운함이 많이 느껴졌을 거라 공감하지만 나옥분 할머니에게는 누구에게도 알리지 않고 혼자 힘들게 견디더라도 남에게 말하기 부끄럽고 아픈 과거이기 때문이라는 생각이 들어 할머니의 입장이 많이 공감되며 혼자 지내며 혼자 아파했던 세월들을 생각하면서 영화를 이해하려 하면 일본이 행한 만행에 대한 분노와 그 사실을 알면서도 제대로 대처하고 있지 않고 있다는 사실, 또한 그러한 사실들을 알고 있음에도 별다른 생각 없이 생활을 하는 요즘 세대에 대한 안일함에 대해 다시 한번 생각하게 됩니다. 과우리나라는 왜 더욱 강력하게 주장하고 위안부로 지내셨던 분들이 아직도 그 사실을 창피하게 여기며 생활하게끔 만들었나에 대한 우리나라에 대한 분노도 함께 느껴집니다.그리고 이 영화를 볼 때 개인적으로 처음부터 흥미를 가지며 영화를 보도록 만든 부분은 배우 박민재(이재훈)의 영어회화와 그것을 배우고 싶은 나옥분(나문희) 할머니, 그 사이에서 일어나는 갈등과 그 갈등을 해소하는 할머니의 노력 부분에서 흥미를 느끼며 영화에 더욱 집중하게 되었고, 영어를 배우는 할머니의 의도가 헤어진 이복동생을 만나는 목적 외에 같이 위안부 생활을 하였던 가장 친한 친구의 아픔을 보며 언젠가는 친구의 행동을 이어받아 본인이 해야 할 것이라고 생각하였기 때문이라는 부분이 같은 고통을 아는 동지와 그것을 숨기고 살았던 본인에 대한 죄책감이 느껴지는 부분 같아 많은 감동을 받았습니다.우리가 보는 시선들이 그들을 숨어서 몰래 지내게끔 하는 것 같아 마음이 많이 불편합니다. 우리가 그분들을 보는 시선은 안타까움과 동정이 아닌 그간의 고통을 잘 참고 견뎌내신 것에 대한 존경과 우리 같은 후손들을 위해 힘쓰며 이겨낸 행위에 대한 감사한 마음을 가지고 바라보아야 한다고 생각합니다.2. 주변 인물들의 반응이 영화에서의 주변 인물들은 그냥 동네에 트집을 많이 잡는 도깨비 할머니, 그 트집으로 인해 사람들을 귀찮게 하는 할머니로 바라보며 기피하는 대상으로 바라봅니다. 허나 이러한 행위를 하며 사람들에게 괜한 트집을 잡는다고 느껴지는 행위들은 결국 아이들에 대한 관심과 사랑이었고, 그 아이들이나 타인이 불편함을 느끼지 않게 또는 다치지 않도록 하기 위함을 알게 된 후 주변 인물들은 하나둘 마음을 열어 나옥분(나문희) 할머니를 받아들이게 됩니다.주인공의 동생이 할머니가 외로워 그러시는 행동이라고 말하는 부분이 지나고 과거 일본의 몹쓸 짓에 징용되었던 위안부라는 사실이 밝혀진 후 항상 외롭게 지내며 다른 사람들과 많은 교류를 하지 않았던 이유를 알게 됩니다.그리고 친하게 지내던 슈퍼마켓 주인아줌마는 과거에 그 알지 못해도 그 사실로 하여금 다른 사람들의 시선이 안 좋은 것이 아니기 때문에 숨기고 창피해 할 것이 아니라고 생각합니다.현재를 살아가는 사람들은 이러한 분들에 대한 시선을 존경의 눈으로 바라보아야 한다고 생각합니다. 또한, 우리나라는 예전 다른 과제에서도 느꼈듯이 과거 참전용사, 위안부 등등 우리나라에서 존경받고 감사함을 한 몸에 받으며 지내야 하는 분들에 대한 예우와 생활에 대한 보상이 너무 좋지 않다고 생각합니다.그 시절에 다치고 고통받고 힘들었던 분들은 생활환경이 좋지 않은 곳에서 힘겹게 살아가고 있고, 그들을 더욱 힘들게 만들었던 그 시절 강대국에게 머리를 숙인 사람들이 편하게 좋은 환경에서 생활을 하고 있다는 사실이 너무 안타깝습니다. ‘머리를 숙인 사람들이 힘들게 고통받으며 살았으면 좋겠다.’라는 생각은 아닙니다. 다만 후손을 위해 노력하고 고통받으며 그러한 순간들을 모두 이겨낸 분들이 살아가는 생활의 질이 너무 좋지 않다고 생각하는 것입니다. 그 당시에 충분히 힘들고 그러한 생활들로 인해 몸이 불편하거나 여전히 그 고통을 잊지 못하시는 분들이 많습니다. 이제는 모두들 나이도 많이 드셔 생활하는 것에 대한 기본적인 수급이 힘들다고 판단이 되어 정부에서의 지원이 시급하다고 생각합니다.사실 정부의 지원 외에 일반 시민들도 충분히 도움을 줄 수 있습니다. 예전에 위안부 기부를 목적으로 한 팔찌를 판매하여 수익금을 모두 기부금으로 사용한 경우도 있었습니다. 그러한 행위들을 보면 국가 차원이 아닌 우리 개개인의 봉사나 어렵지 않은 도움이 위안부 할머님들에게는 큰 도움이 될 수도 있다고 생각합니다. 이 영화를 본 후에 저도 많은 생각을 하고 지금까지의 생각이 많이 변하였기 때문에 기부에 도움을 주거나 봉사를 하는 등의 행동으로 많은 도움을 주고 관심을 가지고 지켜보고 싶습니다.3. 주변 인물들의 배려이 영화를 보며 주변 인물들의 배려에 대한 부분을 생각하기 위해 배려를 중점으로 영화를 한 번 더 보았는데, 생각보다 배려에 대한 부분이 도드라지게 나와있는 불쌍하고 안타까운 것이 아닙니다. 그러한 과거를 지니신 분들은 존경하며 감사해야 하는 분들이기 때문입니다. 그리고 그 과거에 대한 진실 우리들이 알고 있고, 일본이 모르는 척하려고 하는 그 진실을 우리는 앞으로도 계속 기억해야 합니다. 우리들의 기억 속에서잊혀지면 위안부 할머님들에 대한 진심 어린 사과와 그 당시에 우리나라에 가했던 말 못 할 행위들을 모두 사실이 아닌 듯이 떠들고 다닐 것이 분명합니다우리나라가 위안부 할머님들에게 지금 많은 지원과 관심을 가지지 않고 새로운 내용의 뉴스, 현대에 대한 뉴스에 관심을 가지고 있지만 그러한 중에도 우리가 잊지 말아야 할 진실이 있다는 것을 항상 기억하고 앞으로 자라나는 아이들에게도 꼭 기억하게끔 해주는 것이 위안부 할머님들을 위한 최고의 배려라고 생각합니다.영화에서 나온 장면으로는 마트 아줌마가 뒤에서 할머니를 건드리는대 할머니가 소스라치게 놀라며 미리 말을 하지 않았다고 화를 내는 장면이 나왔습니다. 이러한 장면에서 보이는 점은 위안부 할머님들은 과거에 일본군들에게 몹쓸 짓을 많이 당하여 누군가가 갑자기 만지거나 건드리는 것에 기겁하고 싫어한다는 점이 보였습니다.그러한 부분에 대하여 항상 조심하고 본인이 누구인지에 대한 것을 손으로 만지거나 하는 것보다 먼저 말을 걸어왔다는 사실을 알리고 하는 등의 행위들이 할머님 분들에게는 큰 배려가 될 수 있다는 생각이 들었습니다.아직 위안부였던 그 사실을 밝히지 않은 분들은 아직 사실을 모르기 때문에 실수를 할 수 있지만 이미 주변에 사실을 밝히고 생활을 하시는 분들에게는 많은 도움이 될 것입니다. 우리에게는 사소하다고 생각할 수 있는 부분이 그분들에게는 큰 부분으로 작용이 될 수 도 있기 때문에 사소하다고 생각하는 부분부터 배려는 시작하면 이외에 여러 부분에서도 배려를 할 수 있다고 생각합니다.4. 주변 인물들의 교감‘I can speak’라는 영화에서는 주변 인문들과의 교감이 가장 많이 느껴지는 작품이라고 생각합니다.주변 인물들의 교감이 가장 잘 느껴진 부분은 나옥분 행하면서 나옥분 할머니를 도와주려 애썼고, 본인의 입지를 위해서 행한 행위이긴 하지만 명진 구청장의 승인으로 주변 인물들이 할머니를 돕는 장면이었습니다. 영화의 내용에서는 결국 위안부라는 확정을 받지 못한 상태로 청문회 자리에 올라가 연설을 하기 시작하였지만, 박민재의 도움으로 성공적으로 청문회를 마치게 됩니다. 연설의 내용이 너무 와닿는 이야기였다고 생각합니다. 연설의 한 부분 중에 “우리는 당신들에게 무리한 요구를 하는 것이 아닙니다. 단지 잘못을 인정하기만 하면 됩니다. 당신들이 용서받을 기회를 주고자 하는 것입니다. I am sorry 그 한마디가 그렇게 어렵습니까?”라는 부분을 영어로 말하는 장면이 있습니다. 영화를 보는 도중 나옥분 할머니의 이 연설 부분에서 크게 감명을 받았고, 생각했습니다. 정말 우리나라나 위안부 할머님들이 원하는 것은 금전적인 보상이나 다른 것이 아닙니다. 있었던 일에 대하여, 그들도 알고 우리도 알고 있는 그 진실에 대한 진심 어린 사과 한마디가 필요하다는 얘기입니다. 아직까지도 이루어지지 않고 있는 일본 측의 사과에 분노하는 저도 영화의 인물들과 마찬가지로 교감하고 공감하고 있다는 사실에 놀라웠습니다.영화를 보는 사람들에게 영화와의 교감을 잘 이끌어 내었고, 이러한 내용을 잘 모르는 어린 친구들도 충분히 공감할 수 있다고 생각합니다.연설이 다 끝난 후 청문회 참석자들이 나옥분 할머니에게 인사를 하며 지나쳐가고 일본인들이 나와 또 한번 분노를 일으키는 말을 하게 됩니다. 그러한 말을 들은 박민재는 본인의 가족을 위해 화를 내듯 분을 이기지 못하는 장면이 나옵니다. 그러한 부분에서 어느덧 박민재와 나옥분 할머니 사이의 교감은 서로를 가족이라고 생각하는 수준으로 깊어졌다고 보였습니다.주변 인물들과의 교감이 나타나는 부분 중에서 사실 가장 많은 교감을 하고 서로에게 공감을 하는 사이는 글의 앞부분에 쓰여 있듯이 나옥분 할머니와 정심 할머니, 그리고 미첼이라는 외국인 할머니 사이의 교감이 가장 선명하고 크다고 생각합니다.이 세분은 같

독후감/창작| 2018.04.21| 11페이지| 1,500원| 조회(454)

위안부, 민주적 시민교육, 위안부에 대한 민주시민적 교욱과 생각, 아이캔스피크

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신경망이란 무엇인가 평가A+최고예요

1. 신경망이란?인간이 뇌를 통해 문제를 처리하는 방법과 비슷한 방법으로 문제를 해결하기 위해 컴퓨터에서 채택하고 있는 구조. 인간은 뇌의 기본 구조 조직인 뉴런(neuron)과 뉴런이 연결되어 일을 처리하는 것처럼, 수학적 모델로서의 뉴런이 상호 연결되어 네트워크를 형성할 때 이를 신경망이라 한다. 이를 생물학적인 신경망과 구별하여 특히 인공 신경망(artificial neural network)이라고도 한다. 신경망은 각 뉴런이 독립적으로 동작하는 처리기의 역할을 하기 때문에 병렬성(parallellism)이 뛰어나고, 많은 연결선에 정보가 분산되어 있기 때문에 몇몇 뉴런에 문제가 발생하더라도 전체 시스템에 큰 영향을 주지 않으므로 결함 허용(fault tolerance) 능력이 있으며, 주어진 환경에 대한 학습 능력이 있다. 이와 같은 특성 때문에 인공 지능 분야의 문제 해결에 이용 되고 있으며, 문자 인식, 화상 처리, 자연 언어 처리, 음성 인식 등 여러 분야에서 이용되고 있다.신경망의 기본구조[네이버 지식백과] 신경망 [neural network] (컴퓨터인터넷IT용어대사전, 2011. 1. 20., 일진사)2. 신경망의 배경인간의 중추 신경계에 대한 조사는 신경망 개념에 영감을 주었다. 생물학적 신경망을 흉내내는 네트워크를 형상하기 위해 인공신경망에서 인공 뉴런들은 서로 연결 되어있다.인공신경망이란 무엇인가에 대한 하나의 공식적인 정의는 없다. 그러나 만약 통계학적 모델들의 집합이 다음과 같은 특징들을 가진다면 해당 집합을 신경(neural)이라고 부른다.1. 조정이 가능한 가중치들의 집합 즉, 학습 알고리즘에 의해 조정이 가능한 숫자로 표현된 매개변수로 구성되어있다.2. 입력의 비선형 함수를 유추할 수 있다.조정 가능한 가중치들은 뉴런 사이의 연결 강도를 의미하고 이들은 훈련 또는 예측하는 동안에 작동한다.다양한 유닛들이 할당된 하위 작업 보다 유닛들에 의한 병렬 혹은 집합적으로 함수들을 수행한다는 점에서 신경망은 생물학적 신경망과 닮았다. '신 소프트웨어에서는 생물학적 접근법은 신호처리와 통계학에 근거한 좀 더 현실적인 접근법들로 인해 주로 사용되지 않는다. 이러한 시스템들 중 몇몇에서는 신경망 또는 신경망의 부분들(인공 신경들)은 큰 시스템을 형성하며 이러한 시스템은 조정이 가능하거나 기능하지 않은 구성 요소들로 결합되어 있다. 이러한 시스템의 일반적인 접근법은 많은 현실 문제 해결에 적합한 반면에 전통적인 인공지능 연결 모델에서는 그렇지 않다. 그러나 이들에게도 공통점이 있는데 그것은 비선형의 원리 분산, 병렬과 지역 처리 그리고 적응이다. 역사적으로 신경 모델들의 이용은 18세기 후반 if-then 규칙으로 표현된 지능을 가진 전문가 시스템을 특징으로 하는 고차원(symbolic) 인공지능에서 부터 동적 시스템의 매개변수들을 가진 지능을 특징으로 하는 저차원(sub-symbolic) 기계학습으로 가는 패러다임의 변환이다.[출처] 위키백과3. 신경망의 발달신경망의 유년기근대 신경망에 관한 연구는 1943년 워렌 맥쿨로치 (Warren McCulloch) 와 월터 피츠 (Walter Pitts) 의 기념비적 논문인 로부터 시작되었다. 각 신경세포 (neuron) 의 기능은 매우 단순하나, 이들이 상호 연결됨으로써 복잡한 계산을 수행하는 신경 시스템의 기초를 마련한 이 논문에서, 현대 컴퓨터의 기반을 이루는 모든 Boolean 논리 표현은 2 진 출력을 갖는 맥클로치 - 피츠 신경세포로 구현 가능함을 보여 주었다.우리의 두뇌 작용이 각각의 신경세포의 기능에 의한 것이 아니라, 이들이 상호간에 어떻게 연결되어 있느냐, 특히 신경세포 사이의 연결세기 (synapse) 에 의한 것이라는 연결주의 (connectionism), 즉 신경망 (neural networks) 의 연구는 1949년 심리학자 도널드 헵 (Donald Hebb) 의 가설로 새로운 계기를 맞게 된다. 헵은 《The Organization of Behavior》라는 책에서, 신경 시스템은 기존의 synapse 를 이용하여 synapse의 학습법칙' 으로 불리우는 이 신경 시스템의 구성법칙은 이 후 많은 신경망 연구에 영향을 끼쳐, 현재 많은 신경망 모델의 학습이 이에 직접 또는 간접으로 기초하고 있다.초기 신경망 연구는 컴퓨터 과학자 프랭크 로젠블래트 (Frank Rosenblatt) 에 의해 꽃피기 시작하였다. Rosenblatt는, 1958년 발표된 이라는 논문과 1962년에 발표된 《Principles of Neurodynamics》라는 책에서, 신경세포와 유사한 단순 계산기능을 갖는 요소로 구성된 입력층과 출력층을 갖는 perceptron 이라는 신경 시스템의 모델을 제시하고, 입력과 출력 사이의 synapse 를 출력층의 제곱오차가 최소가 되는 방법으로 학습시킬 수 있음을 보여 주었다. 1960년 전기공학자 버나드 위드로 (Bernard Widrow) 와 마시안 호프 (Marcian Hoff) 는 라는 논문에서 perceptron 모델의 선형화와 유사한 위드로 - 호프 모델을 제안하였다.이들은 패턴의 특징을 추출하여 프로그램화하지 않고서도 비교적 단순한 입력 패턴들을 분류할 수 있어 매우 큰 반향을 일으켰고, 이 후 약 10년간은 신경망 연구가 활발히 진행되었다. 전문가가 패턴의 특징을 추출하고 이를 컴퓨터에 프로그램화하는 AI 의 연구도 또한 활발하였다.신경망의 암흑기그러나 어린 신경망 꽃은 활짝 피기도 전에 된 서리를 맞게 된다. 1969년 Marvin Minsky 와 Seymour Papert 는 《Perceptrons》라는 책을 발표하였는데, 이 책에서 perceptron 모델이 선형분리 기능밖에 없고 많은 실제 문제를 해결하지 못한다는 것을 증명하였다. 한 예로, 2 개의 2 진 패턴을 2 개의 종류로 분류하는 문제 중 2 개가 같은 것을 한 종류 (B) 로, 다른 것을 2 번째 종류 (A) 로 분류하는 XOR 문제는 2 차원 공간에서 최소 2 개의 직선 경계가 필요하고 한 개의 직선으로 경계를 만들 수 없으므로 perceptron 문제로 해결하지 못한다.[출처] 위키하나는 “어떻게 두뇌가 작동하나”에 대한 관점이었고 다른 하나는 “두뇌는 무엇을 하나”에 초점이 맞추어졌다. 그 당시에는, 인공지능으로 발전한 후자의 견해가 신경망으로 발전된 전자의 경우보다 훨씬 더 선호되었다. 이러한 이유중에서 두 가지는 다음과 같다.① 컴퓨터 기술의 빠른 발전은 소프트웨어 모델과 시스템 개념을 테스트 하는데 있어서 유연하고 강력한 도구를 제공했다.② 두뇌와 그것의 작용에 대한 당시의 지식이 적어서 두뇌 작용에 관한 상세한 지식을 획득하기가 어려웠다.4.1 차이점인공지능과 신경망은 같은 뿌리에 근거를 두고, 같은 종류의 문제 해결을 위해 연구한다는 것은 사실이다. 그러나 인공지능과 신경망은 문제해결을 위한 전혀 다른 시각을 가지고 있다.인공지능은 복잡한 문제의 해결을 위하여 여러 가지 형태의 지식을 이용한다. 때로는 인간의 문제해결 행위를 면밀히 관찰함으로써 필요한 지식을 얻기도 한다. 대개 실험적인 인공지능 접근 방법은 시스템을 소프트웨어로 구현함에 있어서 강력한 LISP 워크스테이션을 사용하기도 한다. 학습에 관한 논제는 현재까지 인공지능 연구의 주류는 아니다.반면에 신경망 관계 연구가들은 아직도 생물학적인 시스템에 근거한 시스템의 구현을 위해 노력하고 있다. 생물학적인 시스템은 수 많은 단순한 뉴련과 같은 처리기를 병렬로 처리하는 것이다. 신경과학과 컴퓨터의 발전은 지능 시스템을 추구하는 신경망 접근 방식을 더욱 가열시켰으며 최근 수 년간 신경망에 대한 인기를 비약적으로 높였다. 신경망은 학습과 병렬처리 구현에 중점을 두고 있으며 신경망과 인공지능과의 지능적 시스템 구현을 위해 경쟁은 지금도 계속되고 있다.[출처] 신경망 이론과 응용 15. 신경망의 응용신경망 기술의 응용분야는 데이터 마이닝, 네트워크 관리, 언어인식, 의약 및 생명정보공학, 금융서비스, 머신비전 (machine vision), 모델링 및 과학이론 개발, 신호처리, 로봇, 화학물질 합성, 생산공정 제어 등 광범위하다. 분야별로 보면 데이터 마이닝과 금융서비스 분야 응용소음을 여과해서 필요한 정보를 신속하게 찾아주는 데이터 마이닝에 유용하다. 그리고 데이터 마이닝 응용 프로그램은 전자상거래와 고객관계관리 (CRM) 등의 중요한 요소다. 더욱이 신경망 기술은 데이터 마이닝 수준을 넘어서 전자상거래 솔루션의 한 부분을 이루어 사용되기도 한다.정보량이 급증함에 따라 기업체들은 단지 정보를 분석하는 기능보다 스스로 판단해서 업무도 처리할 수 있는 전자상거래 시스템이 더 필요하게 될 것으로 보인다. 따라서 신경망 기술이 이러한 역할을 할 수 있을 것으로 예상된다.◆ 네트워크 관리기업체들이 회사내외에서 다양한 네트워크를 사용하게 됨에 따라 전자상거래와 더불어 인터넷, 이동전화 통신망도 급속하게 성장할 것으로 보인다. 노드 수가 늘어남으로써 네트워크가 점차 복잡해지고 네트워크의 동태를 파악하는 것이 어려운 과제로 떠오르고 있다. 이미 많은 네트워크가 분석적인 방법으로는 관리하기가 어려운 상태까지 와 있다. 신경망이 네트워크를 감시하고 언제 문제가 발생할지 미리 예측해주는 네트워크 내부 관리 툴로 사용되기 시작했다. 신경망은 네트워크 관리 툴이 수집한 방대한 분량의 네트워크 상태에 관한 정보를 바탕으로 시스템의 고장이나 오류 가능성을 파악하는 데 사용될 수 있다.◆ 언어인식현재 나와 있는 신경망 기술을 이용한 언어인식 응용프로그램은 연속적인 언어가 아닌 개별적인 언어를 인식하는 정도다. 보통 사용하는 자연어를 인식할 수 있는 시스템의 개발은 아직 요원한 상태다.언어인식 기술응용 분야는 전화기반 서비스, 받아쓰기 기기 및 서비스, 가전, 보안, 건강관리, 지능형교통시스템 등 다양하다. 이 중 최근 가장 각광을 받고 있는 부문은 e메일, 팩스, 음성메일 등 전화기반 서비스인데 신경망이 이를 위한 언어인식시스템에서 중요한 기능을 담당한다. 가령 루슨트테크놀로지스의 보이스디렉터와 스피치웍스의 스피치사이트는 신경망 기술을 채용하고 있다. 그러나 연속적 언어를 인식하는 더 복잡한 응용 프로그램에는 HMM (Hidden Markov Modeling) 다.

공학/기술| 2017.11.15| 7페이지| 1,000원| 조회(313)

인공지능, 신경망, AI

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인공지능이란 무엇인가. 평가A좋아요

1. 인공지능이란??인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기 개발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라고 말하고 있다.또한 인공지능은 그 자체로 존재하는 것이 아니라, 컴퓨터 과학의 다른 분야와 직간접으로 많은 관련을 맺고 있다. 특히 현대에는 정보기술의 여러 분야에서 인공지능적 요소를 도입하여 그 분야의 문제 풀이에 활용하려는 시도가 매우 활발하게 이루어지고 있다.2. 인공지능의 여러 분야① 자연언어처리(natural language processing) 분야에서는 이미 자동번역과 같은 시스템을 실용화하며, 특히 연구가 더 진행되면 사람이 컴퓨터와 대화하며 정보를 교환할 수 있게 되므로 컴퓨터 사용에 혁신적인 변화가 오게 될 것이다.② 전문가시스템(expert system) 분야에서는 컴퓨터가 현재 인간이 하고 있는 여러 가지 전문적인 작업들(의사의 진단, 광물의 매장량 평가, 화합물의 구조 추정, 손해 배상 보험료의 판정 등)을 대신할 수 있도록 하는 것이다. 여러 분야 가운데서도 가장 일찍 발전하였다.③ 컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 그것이 무엇인지를 알아내거나, 사람의 목소리를 듣고 그것을 문장으로 변환하는 것 등의 일은 매우 복잡하며, 인공지능적인 이론의 도입 없이는 불가능하다. 이러한 영상 및 음성 인식은 문자 인식, 로봇공학 등에 핵심적인 기술이다.④ 이론증명(theorem proving)은 수학적인 정리를 이미 알려진 사실로부터 논리적으로 추론하여 증명하는 과정으로서 인공지능의 여러 분야에서 사용되는 필수적인 기술이며, 그 자체로도 많은 가치를 지니고 있다.⑤ 신경망(neural net)은 비교적 근래에 등장한 것으로서 수학적 논리학이 아닌, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 것이다.참고문헌 [네이버 지식백과] 인공지능[artificial 대응하기 위하여는 종래와 같이 계산을 초스피드로 처리하는 기능만 갖는 컴퓨터로는 불충분하여 인간이 하는 고도의 판단을 서포트하기 위한 엑스퍼트 시스템의 중요성이 급속하게 제기되고 있다. 또 자연언어 처리기술을 베이스로 한 자동 번역 시스템도 산업경제활동의 국제화 추세를 배경으로 니드가 높아지고 있다. 기술문헌 등의 번역 외에도 해외용 정보제공 서비스분야에도 본격적인 이용이 시작되었다.국내 기업의 시장정보, 과학기술정보 등에 대한 관심이 높아 자동 번역시스템을 도입하려는 움직임이 있다. 한편, 인간으로 말하면 귀와 눈에 해당하는 음성ㆍ화상 인식기술 등도 착실하게 진전되어 엑스퍼트 시스템 등과 어울려 보고, 듣고, 생각하는, 즉 판단하는 능력을 갖는 지능로봇도 출현하고 있다.참고문헌 [네이버 지식백과] 인공지능[artificial intelligence] (첨단산업기술사전, 1992. 5.1., 겸지사)4. 인공지능의 발전알파고를 통해 인공지능이 전 세계의 관심을 끌게 되었다.인공지능은 오랜 침체기를 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되어 디프러닝이 구현되는 극적인 돌파구가 열리면서 전환기를 맞았다. 이제 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 떠올랐다. 아마도 2016년을 대표하는 중요한 사건의 리스트에는 반드시 알파고(AlphaGo)와 이세돌 기사의 대국과 인공지능이 포함될 것이다. 알파고를 통해 인공지능이 전 국민이 관심을 갖는 분야로 떠올랐다. 덕분에 인공지능에 대한 교육이나 홍보가 단숨에 이루어졌다. 인간의 지능을 가진 생각하는 기계를 만들겠다는 생각은 오랜 역사를 갖는다. 인공지능은 인간이 컴퓨테이션(계산) 방법을 발전시키면서 자연스럽게 대두되었다. 인공지능의 역사를 보면 상당한 기간 동안 굴곡진 시간을 거쳐 왔다. 1930~1940년대부터 생각하는 기계에 대한 기대가 본격화되기 시작했다. 튜링테스트가 개발되고, 수리논리학이나 컴퓨테이션, 사이버네틱스(인공두뇌학), 정보 이론 등 인간의 사고 과정에 대한 이론들이 등장했다. 19의 사고를 두뇌 작용의 산물로 보고 이 두뇌 구조를 분석하고 처리하는 메커니즘을 규명해 생각하는 기계를 만들 수 있다는 이론에서 출발한 이론이다. 그러나 이 이론을 적용하기에는 방대한 데이터를 관리할 방법이 없었다. 다시 침체기를 맞았다가 1990년대 인터넷의 발전으로 다시 부활했다. 검색 엔진 등을 통해 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되었기 때문이다. 여기에서 기계학습을 가능하게 하여 수많은 데이터를 분석하고 인공지능 스스로 학습하는 방식으로 진화할 수 있게 되었다.더 나아가 인간의 뇌를 모방한 신경망 네트워크(neural networks) 구조로 이루어진 디프러닝(Deep learning) 알고리즘으로 발전하면서 그 한계를 뛰어넘을 수 있었다.1997년 5월에는 IBM의 슈퍼컴퓨터 디프블루(Deep Blue)가 여러 번의 도전 끝에 당시 체스 세계챔피언이었던 게리 카스파로프(Gary Kasparov)를 물리치면서 다시 주목을 받았다. 그리고 2011년 2월에는 IBM의 왓슨(Watson)이 미국의 텔레비전 방송 프로그램인 퀴즈쇼에서 두 명의 참가자들을 누르고 우승을 차지했다.세계는 기계가 인간을 이겼다는 사실에 놀랐고, 이에 따라 IBM 등이 주도하는 인공지능 개발에 대한 관심도 다시 크게 높아졌다.기존의 컴퓨터는 인간의 연산능력을 배가하는 것만으로도 인간 사회를 크게 변화시켜 왔다. 더욱이 이는 인간이 작성한 프로그램을 통해서만 이루어졌고 인간이 관여했다. 그런데 컴퓨터가 인간의 관여 없이 스스로 학습해 결정하는 인공지능 능력을 만들어 낸 것이다.지능은 인간만이 가진 고유한 능력으로 알려져 왔다. 물론 동물의 다른 종도 약간의 지능을 가지고 있지만, 그 정도는 매우 미약해 지능이라고 불릴 정도는 아니었다. 그런데 이렇게 인간만이 가진 것으로 알았던 지능을 컴퓨터가 스스로 갖게 된 것은 놀라운 일이었던 것이다. 이는 기계학습(machine learning)이라는 방법으로 이루어졌다.기계학습은 기계가 수학적 최적화 및 통계분석 기법을 기반으로 사람의 도움 식별하도록 하는 프로젝트를 성공적으로 수행하면서 커다란 도약의 전환점을 맞게 되었다.디프러닝은 신경망 네트워크 개념을 이용해 가능해졌다(조용수, 2015). 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되자 디프러닝이 구현된 것이다.참고문헌 [네이버 지식백과] 인공지능(4차 산업혁명, 2016.10.20., 커뮤니케이션북스)5. 인공지능의 응용인공지능의 장래 시장 예측은 여러 가지 주장이 있는데, 많이 인용되는 것이 미국의 DM데이터사, ADL사가 조사한 미국 시장의 예측이다(표 ⒜, ⒝). 이 중에서도 1990년에 가장 큰 시장규모를 예측하는 ADL사에 의하면 12억 달러로 전망하고 있으나 동사의 관계자는 이 예측도 다시 수정 증가할 필요가 있다고 한다. 또 ADL사는 일본의 인공지능 시장도 예측하고 있는데, 그 예측에 의하면 1990년에 51억 달러, 2000년에는 542억 달러에 이를 것으로 전망하고 있다. 각 사의 시장예측 숫자에 큰 차이가 있기는 하지만 1990년대에는 인공지능 비즈니스는 거대산업으로 발돋움할 것이라는데는 인식을 같이하고 있다.미국의 인공지능 시장 예측-(a) DM 데이터사의 예측 (단위 : 100만 달러)분야*************984*************98819891990엑스파트 시스템*************14086781017자연언어 소프트웨어*************8357574832교육지원 시스템3*************150195화상인식102*************2472642770음성인식*************180263342합계*************5*************3156미국의 인공지능 시장 예측-(b) ADL사의 예측1985年1990年1995年예측값(백만 달러)소프트웨어89330028600연구개발21170880워크스테이션48720032000AI개발시스템9612006100합계*************구성비(%)소프트웨어35.027.842.3연구개발8.31.41.4워크스테이션18.960.747.3AI 인공지능[artificial intelligence] (첨단산업기술사전, 1992. 5.1., 겸지사)6. 인공지능의 현재와 미래전망‘인공지능’이라는 단어는 몇 해 전까지만 하더라도 공상과학 소설이나 영화에서나 나오는 이야기처럼 느껴졌다. 영화에서는 주로 인공지능이 인간보다 더 발전해 인간을 공격하는 모습으로 그려지거나 오히려 인간보다 더 인간적인 모습으로 보여지곤 한다. 하지만 현실속에서의 인공 지능은 아직까지 인간의 사고 수준에는 미치지 못한다는 평가가 일반적이다. 그런데, 얼마 전 이런 선입견이 여지없이 깨지는 충격적인 사건이 발생했다. 바로 알파고와 인간과의 대결이었다. 알파고는 구글의 자회사인 딥마인드사가 만든 인공지능 바둑 컴퓨터이다. 사실 인간과 컴퓨터의 대결은 알파고 이전에 이미 오래 전부터 인간과 인공지능 컴퓨터의 체스 대결이 이루어져 왔으며, 인공지능 컴퓨터의 체스실력이 상당히 뛰어나 인간을 넘어서곤 했다. 하지만 체스에 비해 훨씬 복잡해서 경우의 수가 비교할수 없을 정도로 많은 바둑이라면 아직 인공지능이 인간을 넘어설 수준에는 미치지 못한다는 것이 대다수 전문가들의 생각이었고, 그 생각을 뛰어넘어 알파고는 지난 2016년 3월 9일부터 15일 까지의 대국에서 인간을 상대로 승리하였고 전 인류에 큰 충격을 주었다. 체스나 바둑등 게임 외에도 인공지능을 필요로하는 곳이 많다. 사실 사람이 하고있는 모든분야에 적용이 가능한 것이 인공지능이다. 그 중에서 요즘 많은 인기를 모으고 있는 곳이 바로 의로 분야이다. 질병의 다양한 증세와 변화 드을 데이터베이스화 하여 인공지능이 스스로 판단해 진단을 내린다는 것인데, 잘못된 진단이 내려질 경우 불리한 수가 되거나 게임에서 지는 것으로 끝나는 체스나 바둑 게임과는 달리 사람의 생명과도 직결되는 문제이기에 상당히 조심스러울 수밖에 없다. 하지만 이 또한 언젠가는 해결될 것이고, 이미 공상과학영화 속에서는 컴퓨터가 질병에 대한 진단을 내리고 수술이나 치료등을 도맡아 하는 모습을 쉽게 볼 수 있다. 이렇게 상다.

공학/기술| 2017.11.15| 6페이지| 1,000원| 조회(855)

인공지능, AI, Artificial Intellige

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