인공지능(AI)과 연산능력의 발전에 따라 자율주행은 가까운 미래에 완전한 모습으로 우리들 앞에 나타날 것이다. 자율주행 시대의 자동차는 단순한 이동 수단이 아니라, 이동하는 개인 집과 같이 휴식과 여가 생활을 즐길 수 있는 공간이다. 다시 말해서 자율주행으로 말미암아 차량에서 늘어난 여가생활은 미디어 시청으로 이어지고, 이는 기존의 스마트 폰이 아닌 AR(Agument Reality)기술과 파노라마 스크린 기술 성장과 동반하여 개인 공간 천체를 이용한 몰입된 미디어 시청이 될 것이다. 본 문서는 자율주행 시대에 걸맞는 새로운 미디어 시청에 필요한 환경분석과 기술적 요구사항을 언급하고자 한다.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
수산자원의 안정되고 지속적인 이용을 위해서는 철저한 수산자원의 관리가 요구되어지며, 이를 위해서는 무엇보다도 자원의 동향을 정확도 높게 예측할 수 있는 능력이 요구되어진다. 이를 위해서는 현재의 수산자원학적인 연구측면과 함께 수행되어져야 하는 것이 자원 동향의 예측법에 관한 기술 축적이다. (중략)
지능사회의 등장은 급격한 패러다임 변화를 몰고올 것으로 예상된다. 역사상 처음으로 사물이 지능을 갖게 되고, 그 결과 사회의 모든 영역에서 예상치 못한 변화가 초래될 것으로 보인다. 이 글은 지능사회의 변화 방향을 전망하기 위해 우선 세계관의 변화 이슈를 분석하였다. 인간과 자연을 두 축으로 하는 이원적 세계관과 인간-기계-자연으로 이루어진 삼원적 세계관을 비교한 후 '기술이 매개하는 이원적 세계관'을 지능사회의 세계관으로 제안하였다. 이 세계관에 기초하여 지능사회의 패러다임 변화방향을 네 가지로 요약하여 전망하였다. 1. 지능의 외부화, 2. 생산성 폭발, 3. 플랫폼 사회, 4. 자기조직화 사회가 그것이다. 지능기술의 발전으로 인간은 지능증강, 생산능력 제고, 자기조직화 효과 등 다양한 이점을 누리겠지만, 다른 한편으로 기술에 대한 통제력이 약화되어 시스템 실패 가능성도 높아진다. 결론적으로 지능사회의 변화는 가치중립적이기 때문에 인간의 선택과 노력에 따라 유토피아가 될 수도 있고 디스토피아가 될 수도 있다.
4차산업혁명의 핵심인 인공지능 기술은 인간의 능력을 뛰어넘어 주식예측에도 적용하고 있으면 예측이 불가능한 것을 딥러닝 기법과 머신러닝을 통하여 지능화된 판단을 내리고 있는 실정이다. 미국의 펀드매니지먼트 회사에서는 증시 에널리스트의 역할을 인공지능이 대신하고 있으며, 이 분야의 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 BLSTM을 이용하여 기존의 LSTM방식의 단방향 예측에서 발생하는 오류를 줄이고, 양방향으로 예측하여 예측에 대한 오류를 줄이고, 주식 가격에 영향을 미치는 거시 지표, 즉 경제성장률, 경제지표, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량을 분석한다. 거시 지표 분석 후에 개별 주식에 대한 PBR, BPS, ROE 예측과 가장 주식 가격에 영향을 미치는 외국인, 기관, 연기금 등 매수와 매도 물량을 분석하여 주식의 목표주가를 정확히 예측하여 주식 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 수행했다.
최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.
기후변화로 인해 전지구적인 이상기후현상이 빈번하게 발생하고 있으며 지구온도와 해수면상승과 더불어 강우패턴의 변화가 세계적인 문제로 대두되고 있다. 특히 아세안 국가의 경우 태풍 및 집중호우에 대한 침수피해의 빈발로 2,000만명 이상이 피해를 입은 것으로 나타났다. 이러한 윈인으로는 자연재해에 의한 인명 및 재산피해관련 대응기술의 개발 및 대응조직의 전문성이 미흡하다는 것이 가장 큰 원인으로 제시되고 있다. 이에 많은 국가 및 기관에서 재난 대응 기술을 ODA사업을 통해 지원하고 있다. 우리나라에서도 지속적인 ODA사업으로 재난 대응 기술, 그 중에서도 홍수대응 기술을 적극적으로 보급하고 있다. 본 연구에서는 ASEAN국가 현지 맞춤형 인공지능 하천수위예측 모형을 개발하여 ASEAN국가의 홍수대응 능력을 향상시키고자 하였다. 연구대상으로는 관측데이터의 수집이 용이하고 양질의 관측자료를 장기간 확보할 수 있는 필리핀의 Montalban 관측소를 대상으로 하였다. Montalban 수위관측소는 마닐라를 관통하는 마리키나 강의 상류에 위치하고 있다. 주변에는 상류쪽에 Mt. Oro 강우관측소가 있으며 해당 관측소의 강우자료와 Montalban 관측소의 수위자료를 입력자료로 활용하여 최대 3시간까지 수위를 예측하였다. 예측수위에 대한 적합도 지표로 NSE(Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)를 사용하였으며 2시간 예측까지는 0.8이상의 유의미한 결과를 나타내 홍수예보에 활용할 수 있을 것으로 판단되나, 3시간 예측결과는 홍수예보에 활용하기 어려운 것으로 판단하였다. 이는 Mt. Oro관측소에 내린 강우가 Montalban 관측소에 도달하기까지 소요되는 시간이 3시간 이내이기 때문으로 판단된다. 관측소의 수위자료와 상류에 위치한 강우관측소의 장기간 고품질의 관측자료가 존재한다면 높은 정확도의 예측결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.
20세기에 탄생한 동력비행기는 인간의 이동능력을 비약적으로 향상시켰다. 인류의 미개척지였던 항공분야의 발전은 지속적인 기술개발을 통해 더 빨리, 더 멀리, 더 높이 향하기 위해서 계속 나아가고 있다. 이러한와중에 최근에 괄목할 만한 성장을 이룬 컴퓨터와 소프트웨어 산업의 발전은 비행임무에 따라 위험성이 높거나, 사람이 하기 힘든 반복적이고 지루한 비행을 대신하기위한 로봇 비행체 즉, 무인항공기의 개발을 가능하게 하였다.
무인항공기의 탄생 초기에는 조종사의 희생을 줄이기 위해 군사 분야에서 주로 사용되었으나, 산림감시나 해안정찰, 기상관측, 재난관측, 조난자 수색 등 민수분야의 임무로 점차 활동영역이 넓혀지고 있다.
현재 무인항공기에 탑재된 인공지능의 수준은 안정된 비행이 가능하도록 하는 자동조종(autopilot)과 주어진 비행경로를 추종하기위한 항법유도(Navigation & Guidance)정도이며, 비행 중 발생하는 비상상황에 대처하기 위한 의사판단은 지상의 조종자에 의해 결정된다. 앞으로는 계획되지 않은 상황을 맞이했을 때 무인기 스스로 판단하여 경로를 변경하고, 동시에 여러 무인기들과 협력하여 임무를 수행함으로써 임무효율을 높이는 방향으로 인공지능의 수준이 향상될 것이다.
본 논문에서는 최근의 무인항공기 개발추세와 이들 무인기에 고려되고 있는 제어기에 대해 살펴보고, 향후 무인항공기에 적용될 자율비행 알고리듬과 제어기 시스템의 개발동향에 대해 고찰하였다.
본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.
최근 Chat GPT와 같은 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술의 급격한 발전에 따라 AI 반도체의 중요성이 강조되고 있다. AI 기술은 빅데이터 처리, 딥 러닝, 알고리즘 등의 요구사항으로 인해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력을 필요로 한다. 그러나 AI 반도체는 대규모 데이터를 처리하는 과정에서 과도한 전력 소비와 데이터 병목현상 문제가 발생한다. 반도체 전공정의 초미세공정이 물리적 한계에 도달함에 따라, AI 반도체의 연산을 위한 최신 패키징 기술이 요구되는 추세이다. 본 고에서는 AI 반도체에 적용가능한 인터포저, TSV, 범핑, Chiplet, 하이브리드 본딩 패키징 기술에 대해서 기술하였다. 이러한 기술들은 AI 반도체의 전력 효율과 연산 속도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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