Special Edition 인공지능 (AI) 기술발전과부동산분야의활용방안 와같은방식으로번갈아가면서돌을놓다가더이상놓을돌이없을때, 각자의집의수를세어서더많은쪽이이기는게임이다. 매우단순한게임이지만이기기위한수를결정하기위해서포석을한다든지기풍을따르는식의직관을사용하는것이고수들이하는
|
|
|
- 향기 풍
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 국내 외인공지능산업의현황및활성화방안 조성배교수연세대학교컴퓨터과학과 Ⅰ. 인공지능의실체 SF 영화속의허구이거나잘해야먼미래의이야기로치부되던인공지능이알파고덕분에부쩍현실로가깝게다가왔다. 하루가멀다하고 TV와신문을통해인공지능에대한다양한소식이전해지고있는상황에서, 일부호사가들은스스로학습하고터득해서곧인간을대체할것처럼호들갑을떨기도한다. 반면에인공지능에대해서좀안다는사람들은이미몇차례있었던소동의연장선으로보고얼마지나지않아곧실체가드러날사기라고시큰둥한반응을보이기도한다. 도대체무엇이진실일까? 지능을모방하여만드는기술을추구하는인공지능을설명하는용어가인간의기능에서따온것이기때문에, 스스로라든가알아서학습한다는식의표현이다분히기술의본질을망각한과대포장으로해석되기쉽다. 또한, 1956년다트머스대학에서인공지능이란이름으로시작된연구가수차례부침을겪으면서기대와실망이교차했던과거가있음도사실이다. 하지만컴퓨팅환경과빅데이터처리기술의발전에따른어부지리가되었든, 새로운시장을창출하려고하는거대 IT기업의음모가되었든이번의열기는확실히이전과는다른새로운양상을띠고있는것만은분명하다. 이에, 인공지능의실체를규명하고산업에의응용 현황을분석하여향후발전방안을모색하고자하는것이이글의취지이다. 가능하다면부동산업계에종사하는사람들에게도자신의업무에이러한기술이어떻게접목될수있는지생각해볼수있는계기가되었으면한다. 먼저인공지능기술의실체에다가가기위해서현재가장대표적으로성공적인인공지능이라고알려져있는구글알파고 (AlphaGo) 와 IBM 왓슨 (Watson) 의기능과내부작동원리에대해서알아보기로하자. 1. 구글알파고의인공지능알파고는인간최고수이세돌 9단을이긴인공지능으로잘알려져있다. 실제게임과정에서알파고가둔수가바둑을잘아는사람이보았을때대단한기력을갖고있는것처럼보이고결국에는승리했기때문에지능을갖고있는존재로의인화하기도하고, 공포심이나경외감을느끼는감정이입을하기도했지만, 실체는바둑에서다음수를결정하는컴퓨터프로그램이다. 바둑은 < 그림 1> 과같이 19개의가로선과세로선이만나는격자위에검은돌을갖고있는측과흰돌을갖고있는측이번갈아서한번씩돌을놓는게임이다. 이때내가놓은돌이상대방돌을완전히감싸면그내부의상대방돌을따내고그공간을집이라고한다. 이 2016 September Vol
2 Special Edition 인공지능 (AI) 기술발전과부동산분야의활용방안 와같은방식으로번갈아가면서돌을놓다가더이상놓을돌이없을때, 각자의집의수를세어서더많은쪽이이기는게임이다. 매우단순한게임이지만이기기위한수를결정하기위해서포석을한다든지기풍을따르는식의직관을사용하는것이고수들이하는방식인데, 이를모방하여컴퓨터프로그램을만들면대부분고수들에게는상대가되지않는다. < 그림 2> 게임트리의예 < 그림 1> 바둑의반상과돌 이를해결하기위해서인공지능분야에서는매번자기차례가되었을때, 남은바둑판의격자중에서어디에다음수를두면이길가능성이높은지를체계적으로따지는게임트리 (game tree) 방식을사용한다. 즉, 실제수를두기전에내가둘수있는모든수에대해서상대방이둘수있는모든수를둬보고, 그각각에대해서또내가둘수있는수를둬보고하는식으로끝까지시뮬레이션 (simulation) 을해봐서내가이길가능성이높은다음수하나를결정하는것이다. < 그림 2> 가실제시뮬레이션과정을보여주고있는데, 여기에서굵은선으로표시된경로가이기는수를의미한다. 문제는이와같은방식의시뮬레이션에는너무많은시간이소모되어다따져볼수없다는것이다. 이를해결하기위해서보통게임트리의폭을줄이거나깊이를줄이는데, 이때휴리스틱 (heuristic) 이라는경험지식을함수로만들어서사용해왔다. 알파고의경우에도기본적으로는이와동일한방식으로작동하는데, 이휴리스틱을사람이작위적으로만든것이아니라, 많은양의데이터로부터만들었다는점이다르다. 특히그데이터의양이수천개정도가아니라기존프로기사의기보 16만개를사용해서휴리스틱함수를만들었는데, 일반적인통계나기계학습 (machine learning) 방법으로는잘되지않아서, 딥러닝 (deep learning) 이라고불리는신경망 (neural network) 을사용하였다. 16만개의기보도상당히큰데이터인것은분명하지만바둑에서둘수있는모든수를다포함하지는못하기때문에, 새로운데이터를만들어서사용했다는점도주목할만하다. 즉, 16만개의기보로휴리스틱함수를만든프로그램 2개가있으면바둑게임이가능하기때문에, 실제게임을해서이긴프로그램의신경망의값을높이고, 진프로그램의신경망의값은낮추는식으로개선을한것이다. 이를심층강화학습 (deep reinforcement learning) 이라고하고, 흔 14 부동산포커스 REAL ESTATE FOCUS
3 히하는표현으로스스로학습했다고하는데실상은신경망의계수를데이터로부터자동으로계산했다는것이좀더정확한표현일것이다. 구글이알파고를만든이유는바둑을세상에서가장잘두는프로그램을만들기위해서일까? 물론알파고에설명기능을넣어서팔면꽤수입이될수도있겠지만, 그걸로는 6000억원을투자한이유를납득시키기어려울것이다. 구글이하고싶은것은바둑을잘두는과정과유사한의학적치료나기후예측, 금융투자등에인간최고수의직관을뛰어넘는기술을적용하고자하는것이다. 확실히방대한양의수치데이터로부터객관적인의사결정을해야하는문제에는유용한기술이될것이다. 2. IBM 왓슨의인공지능 IBM 왓슨도성공적인인공지능으로대대적인공세를취하고있는데그기본은퀴즈대회에서우승한프로그램이다. 일반적으로는심층 Q&A 시스템이라고불리는데, 미국의퀴즈쇼인저퍼디 (Jeopardy!) 에출연해서역대최다상금수상자와최장수우승자를이긴인공지능프로그램이다. < 그림 3> 은실제퀴즈대회의현장을보여주는데, 여러카테고리의다른난이도문제를선택하여 3명이서경쟁하여답변권을얻어맞추면점수를얻고틀리면점수를빼앗기는방식이 다. 일반적으로영역이제한되어있는분야에서는인공지능이잘하지만, 상식이필요한광범위한분야에서는잘하지못한다는것이통념이었는데, 이를깨고보편적인지식을묻는문제에서도인간최고수를이길수있다는걸보여준것으로유명하다. 실제퀴즈문제를풀려면어떻게해야할까? IBM 왓슨은 < 그림 4> 와같은구조로이를해결하였다. 우선퀴즈문제를잘풀기위해서는기본적인지식과상식을알고있어야하기때문에백과사전의모든지식과인터넷웹문서의중요한정보를의미망 (semantic net) 이라는형식으로저장하였다. 그리고문제가나오면이의정답을포함하고있을문서의후보를 1,000개정도골라내고문제와분야의단서들을이용하여단계적으로이후보를좁혀나가서최종적으로 10개정도의정답후보를정답가능성과함께계산한다. < 그림 3> 저퍼디퀴즈대회에출전한 IBM 왓슨 < 그림 4> IBM 왓슨의작동과정 Question Answer Sources Primary Search Candidate Answer Generation Evidence Sources Supporting Evidence Retrieval Deep Evidence Scoring Question Analysis Query Decomposition Hypothesis Generation Soft Filtering Hypothesis and Evidence Scoring Synthesis Final Merging and Ranking Hypothesis Generation Soft Filtering Hypothesis and Evidence Scoring Trained Models Answer and Confidence 2016 September Vol
4 Special Edition 인공지능 (AI) 기술발전과부동산분야의활용방안 이러한과정을다마쳐서정답을 10분후에맞추는것은의미가없기때문에, 이의속도를개선하기위해서슈퍼컴퓨팅기술을활용하여 3초이내로완수하도록한다. 또한, 게임은상대성이있는것이기때문에상대의점수에따라서모험을걸기도하고다소보수적으로게임을하는등인간이게임에서하는의사결정과정을모방하여프로그램을개선하였다. 이를통해실제퀴즈대회에서인간챔피언들을누르고우승한것이다. IBM이이를통해서얻고자했던것은이미자명하다. 단순히퀴즈대회에서이기는컴퓨터프로그램을만들어서기술을칭찬받고자하는데그치지않고, 전방위적인비즈니스플랫폼으로활용하고있다. 이런프로그램은어디에활용하면좋을까? 처음판매처는시티은행의콜센터였다. 대부분의회사에서 AS 등을위해콜센터를운영하는데많은사람을투입하고도고객의불만을유발하기도하기때문에, 고객의질문에적절히답변하는왓슨이효과적이다. 이에그치지않고새로운치료법을제시하는최신논문과다양한문서를분석하여답변하도록하면의료현장에서유용하게사용될수있을것이다. II. 인공지능의핵심기술 인공지능은한마디로정의하기어렵다. 지능이란것자체가모호하여이를인공적으로재현한다는것이쉽지않기때문이다. 일반적으로지능은외부를인식하고추론하며적응하는능력이라고보는데, 인간조차어떻게그런기능을하는지명확히모르는상태에서전통적인환원주의 (reductionism) 에입각한과학적방법으로는구현이어렵기때문이다. 따라서이제까지기계가지능을갖고있는지를판별하기위해서는그내부의진위를따져서가아니라결과로나온행위 가인간과구분이될수없을정도인지를검사하는튜링테스트 (Turing test) 가제시된이유이기도하다. 이제까지인공지능을구현하는기술은수없이많이시도되었지만방법의합리성보다는그결과를접하는인간이어떻게판단하는가에따라서평가된다. 이렇게만든인공지능이인간처럼생각하고감정을가지며심지어자의식이있는것처럼판단된다면그때사용된기술은강한인공지능이라고할수있고, 인간의사고나창의력까지는아니지만특정문제를인간처럼해결한다면그때사용한기술은약한인공지능이라고할수있다. 단, 그둘에서사용된기술이다르다고볼수없다. 사실인간도상대방이지능이있는지는외부에서보이는행태로판별하는것이지, 그사람이실제지능이있는지는모른다는철학적인문제가있다. 이와같은인간의지적기능을구현하는기술은크게지식기반방법론과데이터기반방법론으로대별될수있다. 초기에먼저시도된방법은인식, 추론, 학습과같은지적기능을모방하기위해선이를보유하고있는사람이해당영역의지식을기호로표현하여저장하고, 이를논리적인규칙에입각해서처리하며적절히변경하는학습을통해서문제를지능적으로해결하고자시도한전자의방법이었다. 지금도전문가시스템이나논리 / 탐색기반문제해결방법과같은형식으로널리사용되고있다. 반면에데이터기반방법론은최근에기계학습이란이름으로널리사용되고있는데, 해당문제의사례를데이터로제공하고이로부터연역적으로지식을추출하여문제를해결하는것이다. 데이터로부터연역적으로모형을구축하는것은전통적인통계나확률로오래전부터시도하던방식이기때문에기계학습의많은방법들이이에기초한것이많은데, 통계적인가정이나제약을극복하기위하여신경망과같은다소융통성있는방법이시도되고있다. 16 부동산포커스 REAL ESTATE FOCUS
5 물론이이외에도지능이나의식의본질을뇌신경과학이나인지과학의범주에서탐구하는시도도있고, 새로운패러다임으로양자컴퓨팅 (quantum computing) 이나인공생명 (artificial life) 으로인공지능을구현하려는연구도있다. 특히기기의발전에힘입어뇌영상을고도로세밀하게촬영할수있게되면서뇌과학적으로두뇌의기능을이해하려는시도도있으나, 실용적으로나산업적으로활용할수있는인공지능에도움을줄수있기까지는아직오랜시간기다림이필요할듯싶다. 이런관점에서이제까지우리가성공적인인공지능기술이라고알고있고앞으로도산업적으로널리사용될만한것을정리해보면다음과같이크게세가지를들수있다. 첫째는문제를해결공간상에표현하고초기점에서부터해답을찾아가는탐색기술이다. 이는알파고의인공지능을구성하는기본구조이기도한데, 무한에가까운방대한공간에서체계적인방법으로해답을찾는것이다. 이를위해서는해결하고자하는문제를정형화된공간상에표현하는것과불필요한탐색을최소화하면서적절한시간내에해답을찾아내는것이필요하다. 이기술은단순히게임에서만유효한것이아니라, 복잡한변수가포함된문제에서의사결정을하는일반적인문제에적용될수있다. 예를들면, 다양한조건에서환자의상태와의학적지식의공간상에서최적의치료방법을찾는것이나, 방대한법률문서와판례상에서최선의판단을내리는등의문제에사용될수있다. 둘째는문제를해결하는데필요한지식과규칙을적절하게표현하고이들의추론을통해서결과를도출하는규칙기반시스템이다. 이는전통적인전문가시스템을구현하는핵심적인방법으로서, 복잡한문제도논리적인추론과계획으로설명이가능한결과를만들어내는방법이다. 이를위해서는해당분야의도메인지식을효과적으로추출하는것이필수적 인데일반적으로매우어려운문제이다. 특히특정분야의전문가를모방하는시스템은상대적으로쉽게구현할수있는데반해, 소위상식이라고알려진보편적인지식에대해서는처리가어렵다는인식이있었는데, 최근에이를해결하는기술이실증적으로시도되면서심층 Q&A를수행하는 IBM 왓슨이완성되기도하였다. 셋째는신경망으로널리알려진기계학습기술이다. 문제의사례로부터주어진입력에대한적절한출력을자동으로결정할수있는방법으로인공지능연구의초기부터다양한기법이시도되어영상이나음성인식과같은패턴인식의문제에널리사용되고있다. 그중에서도인간의두뇌를이루는기본구조인뉴런 (neuron) 을모방한신경단위를대규모로연결하여문제를해결하는신경망은모형의형태를가정할필요가없어서쉽게사용할수있는장점이있다. 사실두뇌를모방하여자동학습된다는식으로표현되는경우가많지만, 실제로는입력값에가중치를매겨서모두더한후비선형함수를통해출력하는단순한계산단위를대규모로연결한것이기때문에일반인의기대와는사뭇다르다. 즉, 이런식으로구성하고주어진데이터에대한입출력관계를표현하는가중치만구한다면문제를해결하는것이고, 이를자동으로하는학습방법이존재한다는정도이다. 최근에는노드간의연결을상당히여러개의층으로표현하고많은양의데이터로부터관계를학습할수있는딥러닝이좀더실용적인패턴인식의문제를해결해줄것으로기대하고있다. 알파고는 12개의층을사용했는데최근가장진보한딥러닝방법은 150개가넘는층을사용하기도한다. 물론신경망의층이많아지면좀더복잡한입출력의관계를표현할수는있지만, 이의선형적인진보로자의식까지갖춘인공지능이실현되리라곤기대하기어렵다. 그럼이세방법을적절히선택하여문제를해결하 2016 September Vol
6 Special Edition 인공지능 (AI) 기술발전과부동산분야의활용방안 면될까. 실제로최근의성공적인인공지능시스템을보면이중어떤한기술을사용했다기보다는문제의해결방안을구조화하고, 여러가지기술을복합적으로활용하여솔루션아키텍쳐를구성하는식이일반적이다. 앞서소개한알파고의경우에도전체구조는탐색기술을따르지만세부적으로탐색의가짓수를줄이는데신경망기술을사용하였다. 또, IBM 왓슨의경우에도상식수준의방대한지식을체계적으로표현하는규칙기반시스템을기반으로정답의가설을만들고이를효과적으로줄이는과정에서기계학습방법을사용하는등수백가지의인공지능알고리즘을복합적으로사용하였다. 앞으로도인공지능기술은구현하고자하는지적기능의수준에따라기호주의 (symbolism) 와연결주의 (connectionism) 의통합이나숙고기반 (deliberative) 과행동기반 (reactive) 방식의통합, 또는상향식접근법과하향식접근법의통합등다양한형태로기술이복합되어점점고도화되는추세가되리라예상된다. 또한, 인공지능자체의방법적인발전과더불어, 빅데이터와사물인터넷으로대표되는방대한데이터의처리기술과클라우드컴퓨팅으로대변되는대규모컴퓨팅자원의활용기술을효과적으로복합하는방향으로기술이발전할것이다. III. 인공지능산업의현황 인간의지적능력을모방하는인공지능은말그대로인간이투입되는산업분야라면어디라도적용될수있다. < 그림 5> 는인공지능의핵심기술이나지원기술이외에도기업과산업, HCI 등의분야에서활동하는업체들을보여준다. 산업별로광고, 농업, 교육, 재무, 법률, 제조, 의료, 석유가스, 미디어 / 컨텐츠, 소비자금융, 자선사업, 자동차, 진단, 소매등의분야에서수많 은기업들이인공지능기술로사업을펼치고있음을볼수있다. 여기서는이를정리하여인공지능기술기반산업과응용산업으로나눠서현황을살펴보기로한다. 1. 인공지능기술기반산업기반산업은인공지능이핵심이되어그자체만으로산업의플랫폼이되는분야로가상비서, 지능로봇, 추천시스템을소개한다. 1) 가상비서최근음성으로대화하며사용자가필요로하는작업을도와주는가상비서 (virtual assistant) 가거대 IT 기업의비즈니스플랫폼으로대두되고있다. 선두주자는애플의 Siri인데, 스마트폰상에서음성대화로식당예약이나영화추천과같은서비스를제공한다. 사용자가다소식상하여현재는정체되어있지만, 이를뒤이어등장한다양한가상비서의효시라는점에서주목할만하다. 뒤이어구글의 Now, 마이크로소프트의 Cortana, 페이스북의 M 등이유사하게개인비서기능을제공하고있다. 최근에는아마존의 Echo가상품을추천하거나구매하는부분까지연동하여크게각광받고있다. 이들가상비서의공통점은완벽한서비스로서의제품이라기보다는비즈니스를일으키는사용자접점으로서의플랫폼을지향하여, 이를통해다양한사용자데이터를수집함으로써부가적인서비스를유도하고또자체의성능을향상시키고있다. 2) 지능로봇로봇분야에인공지능을도입하고자하는시도는상당히오래전부터시작되어산업용로봇이나서비스로봇에서큰효과를보고있다. 최근의경향은이를 ICT 기술과접목하여유용성을극대화하는방향으로가고있는데, 대표적인예가소프트뱅크의 Pepper 라할수있다. 로봇자체의조작기능이나제어기능에 18 부동산포커스 REAL ESTATE FOCUS
7 중점을두기보다는사용자와의상호작용에집중하여정보를제공하거나감성적인교감이가능하도록유도하고있다. Pepper는 IBM 왓슨의 Q&A 기술을장착하여로봇의모양을한심층질의응답을강점으로하며, 현재일부현장에서리셉션기능이나주문을받는서비스등에활용되고있다. 이밖에도 MIT의 Jibo는인간과대화로상호작용하며사진을찍어주거나발생한사실의요약을해주는등의기능을목표로개발되고있다. 3) 추천시스템사용자의과거구매이력이나비슷한성향의다른사용자의구매이력을분석하여구매할가능성이높은제품을추천하는시스템이활발히개발되고있다. 구글의유튜브에서는비디오를, 아마존은제품을, 넷플릭스는 영화를, 판도라는음악을추천하는서비스를운영중이다. 기본적으로각사용자가구매했던제품이나온라인사이트에서브라우징했던제품을기록한후, 이런데이터를협력적인필터링방식으로분석하여유사한성향의사용자에게추천하는방식을사용한다. 좀더고차원적인사용자의의도파악이나반복되는동일제품추천을방지하는방향으로연구되고있다. 2. 인공지능기술응용산업응용산업은 < 그림 5> 의전분야가가능하지만, 그중가장대표적인의료, 법률, 금융분야를소개한다. 1) 의료의료분야에는방대한분량의환자데이터와새로운치료사례를소개하는수많은문서가쏟아지고있다. < 그림 5> 인공지능의응용분야별대표기업 2016 September Vol
8 Special Edition 인공지능 (AI) 기술발전과부동산분야의활용방안 MD 앤더슨센터에서는 IBM 왓슨을도입하여환자의발암여부를판정하는데활용하고있다. 또한, 트위터와같은 SNS 서비스업체에서는가입자가입력한내용을분석하여감정상태를인식하는기술을개발하여산후우울증여부를판정하는서비스를개발하기도하였다. 이밖에도의료영상을분석하여질병의여부나예후를판정하는데기계학습이나딥러닝을사용한기업이우후죽순으로늘어가고있다. 2) 법률법률분야는기본적으로인공지능이활용되기적합한특성이있다. 대부분의법률자료가문서화되어보존되고있고, 사건이의뢰되면맨처음하는것이기조법률자료를조사하여판례를분석하는것이기때문이다. 최근에 ROSS 인텔리전스에서이러한법률문서자동분석기법을도입하여실제활용한사례가보고되기도하였고, Blackstone Discovery에서도이와유사한시스템이개발되었다. 국내에서도심층 Q&A 시스템의응용분야로법률자문시스템을개발하려는시도가있다. 3) 금융최근금융권에서는로보어드바이저란이름으로투자를인공지능기법으로수행하는시스템이인간투자자보다높은수익률을올리고있다고하여주목받고있다. 대표적인예로싱가포르개발은행에서는인공지능기술을도입하여우수고객의투자선호도를파악하여, 맞춤형투자자문을한다든지자산을관리하는서비스를활발히펼치고있다. 방대한데이터가가용한분야에서는인간의직관을넘어서는인공지능이우수한성능을낼가능성이있다. 최근에는 P2P 서비스를장착한핀테크분야에서방대한온라인데이터를분석하여개인신용평가나포트폴리오추천에도인공지능기술이폭넓게활용되고있다. IV. 인공지능활성화방안 세계경제포럼에서는 3 차산업혁명을기반으로한 디지털과물리계, 바이오산업등의경계를융합하는 기술혁명으로 4 차산업혁명을정의하고있다. 4 차산 업혁명은디지털혁명이라는 3 차산업혁명의기반위 에서디지털과바이오기술사이의융합이핵심이될 것이다. 이는 < 그림 6> 과같이 IoT 를기반으로물리 세계와사이버세계가연결된공간에서쏟아지는빅 데이터를지능적으로처리하는인공지능소프트웨어 가클라우드컴퓨팅으로대변되는고성능컴퓨팅자 원의힘을빌어제조업과인간사회에대대적인변화 를야기한다는것이다. 인공지능이필요에따라상황 을해석해가며스스로자동갱신하여새로운차원의 산업혁명이가능하게될것이다. < 그림 6> 4 차산업혁명을위한인공지능소프트웨어의역할 IoT 4 차산업혁명 인공지능 SW 지각인식 기계학습 지식추론 클라우드컴퓨팅 빅데이터 IDC, 트랙티카, 맥킨지등은세계인공지능시장이 급속도로증가할것으로전망하고있다. IDC 는세계 인공지능시장규모를 2017 년약 6,650 억불수준으로 예상하고, 트랙티카는기업용인공지능시스템시장 이 2015 년 2 억불수준에서 2024 년 111 억불규모로연 평균 56.1% 급성장할것으로예측하고있다. 또한, 맥 20 부동산포커스 REAL ESTATE FOCUS
9 킨지는 2025년인공지능을통한지식노동자동화의파급효과가연간 5조 2000억불에서 6조 7000억불에달할것으로예상하고있다. 이와같이여러기관에서인공지능시장의폭발적인증가를예상하고있는시점에서, 고령화와함께저성장의늪에빠져있는우리사회의경쟁력을키우기위해서는어떻게해야할지생각해보자. 첫째, 우수한인재들이인공지능이라는분야에눈을떠서참신한아이디어를창출하고결과를만들기위한스타트업에도전해보면좋겠다. 인공지능은기술의성격상아이디어만있으면대규모투자가아니더라도결과를낼수있음을딥마인드의사례로부터잘알수있다. 10여명의의욕적인인재들이모여재미있고도전적인인공지능의주제를탐구하여기술을쌓고구글로부터큰규모의투자를받아실제난제를해결한것이다. 특히잘알려진두방법을그렇게사용해서불가능할것처럼보인무한공간에서의의사결정문제를실제로해결한것은되새겨볼만하다. 둘째, 대기업을포함한기업도모든기술을자체개발하려고하기보다는, 핵심기술을보유한스타트업의적극적인 M&A를통해서빠른시간내에필요한기술을확보하는것이경쟁력을키우는길이라본다. 또한, 오픈소스정신을잘활용하여폐쇄적인시각에서벗어나, 기술플랫폼을공개하여이를통한우수인재를훈련시키고발굴할수있는전략이필요하다. 최근애플, 구글, 마이크로소프트등의글로벌 IT기업들이오픈소스로공개하는것은인공지능처럼어려운기술의발전은독자적인노력만으론한계가있다고보기때문이다. 셋째, 정부는이러한유기적인기술개발과상업화가활성화될수있는법적 제도적체제를확립하여인공지능기술개발과상업화가활발하게이루어지는유기적인산업생태계를조성하는데힘쓸필요가있다. 인공지능기술개발과연구의전반을직접끌고나 가기보다는민간이주도하기어려운표준데이터베이스의확보나대용량컴퓨팅자원의효과적인지원책을마련하는것이도움이될것이다. 특히, 고가의슈퍼컴퓨터를보유할수없는기업이나스타트업도비교적저렴한비용으로인공지능을개발할수있는컴퓨팅자원을사용할수있도록하는것이필요하다. 마지막으로대학과연구기관에서는인공지능을이해하고잘다룰수있도록기초소양을키우는한편, 해당분야의핵심기술을확보하고개발하는전문인력을배출하여야할것이다. 특히, 인공지능시대에는어떤분야든소프트웨어를다루는기술과데이터를분석하는기술이필수적인소양이될것이기때문에, 이에대한체계적인교육과인재양성이필요하다. 세계적으로소프트웨어의교육을필수화하여수학이나과학처럼어려서부터문제해결능력을키우는교과목을기본교과목으로하려는시도가활발하다. 전통적인교과목의틀에얽매인다든지입시와연동한획일적인교육에그치지말고, 4차산업혁명시대의주역이되기위한필수교양으로서소프트웨어교육이이루어질필요가있다. 인공지능기술은단시일내에기술적 사업적인성과를올리기어렵기때문에, 장기적으로체계적인지원과노력이지속되어야하는분야이다. 최근에발표되고있는인공지능기술의성공사례로부터기업과정부에서도관심을갖고투자를계획하고있는데, 이것이단발적인해프닝으로끝나지않기위해서는중장기적인관점에서인력을양성하고지속적인지원을할필요가있다. 인공지능에대한사회적공감대를바탕으로우수한인재들이아이디어를내고지능서비스를출시하여글로벌경쟁을하면서새로운부가가치를창출하는데인공지능기술이지렛대역할을할것이다 September Vol
인공지능은한마디로정의하기어렵다. 지능이란것자체가모호하기때문에이를인공적으로재현한다는것이쉽지않다. 일반적으로지능은외부를인식하고추론하며적응하는능력이라고보는데, 인간조차어떻게그런기능을하는지명확히모르는상태에서전통적인환원주의 (reductionism) 에입각한과학적방법으로는구현이
주제 1 새로운기술혁명과미래도시 미래사회를위한인공지능기술과전망 조성배 ( 연세대학교컴퓨터과학과교수 ) 1. 들어가며 인간처럼감정을갖고경험을통해지식을축적하는인간형로봇에서부터대화를통해공감대를형성하거나두뇌를복제하여자의식을갖는인공지능에대한이야기는아직 SF영화속의이야기라고치부해왔는데, 최근에빌게이츠나스티븐호킹과같은사회지도층인사들이약속이나한듯이일제히인공지능에대한우려를표명하고있다.
Ch 1 머신러닝 개요.pptx
Chapter 1. < > :,, 2017. Slides Prepared by,, Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 1.1 3 1.2... 7 1.3 10 1.4 16 1.5 35 2 1 1.1 n,, n n Artificial
[NO_11] 의과대학 소식지_OK(P)
![[NO_11] 의과대학 소식지_OK(P)](/thumbs/40/20572420.jpg "[NO_11] 의과대학 소식지_OK(P)")
진 의학 지식과 매칭이 되어, 인류의 의학지식의 수준을 높 여가는 것이다. 하지만 딥러닝은 블랙박스와 같은 속성을 가지고 있어서, 우리는 단지 결과만을 알 수 있기 때문에 이런 식의 의학지 식의 확장으로 이어지기는 힘들 수 있다는 것을 의미한다. 이것은 실제로 의학에서는 인공지능을 사용하게 될 때 여러 가지 문제를 만들 수 있다. 뿐만 아니라, 인간이 이해
제1강 인공지능 개념과 역사
인공지능개념과역사 < 인공지능입문 > 강의노트 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정 http://bi.snu.ac.kr/~btzhang/ Version: 20180302 목차 인공지능의개념........ 3 연구분야............ 4 역사...... 6 패러다임........ 7 응용사례.......... 8 Reading Assignments.........
?
Special Edition 26 Real Estate Focus 2014 May Vol.72 27 Special Edition 1 4 778 918 1,059 1,104 1,402 2,191 2 3 707 785 673 868 432 1,458 3 2 479 275 306 482 843 678 4 1 273 260 265 248 236 426 5-132 90
<B3EDB4DC28B1E8BCAEC7F6292E687770>
1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)
3월-기획특집1-4
Special Edition 2 60 REAL ESTATE FOCUS 2-1 2016 March Vol.94 61 Special Edition 2 62 REAL ESTATE FOCUS 2-1 2016 March Vol.94 63 Special Edition 2 64 REAL ESTATE FOCUS 2-1 2016 March Vol.94 65 Special Edition
Art & Technology #5: 3D 프린팅 - Art World | 현대자동차
Art & Technology #5: 3D 프린팅 새로운 기술, 새로운 가능성 미래를 바꿔놓을 기술 이 무엇인 것 같으냐고 묻는다면 어떻게 대답해야 할까요? 답은 한 마치 한 쌍(pair)과도 같은 3D 스캐닝-프린팅 산업이 빠른 속도로 진화하고 있는 이유입니 가지는 아닐 것이나 그 대표적인 기술로 3D 스캐닝 과 3D 프린팅 을 들 수 있을 것입니 다. 카메라의
?
0.09 0.09 0.12 0.12 0.11 0.10 0.07 0.03 0.02 0.06 0.07 0.08 0.03 0.07 0.11 0.13 0.13 0.11 0.02 0.001 0.08 0.15 0.09 0.18 0.30 0.42 0.53 0.63 0.69 0.72 0.75 0.81 0.87 0.96 0.03 0.10 0.21 0.34 0.47 0.58
<C0CCBCF8BFE42DB1B3C1A4BFCFB7E12DB1E8B9CCBCB12DC0DBBCBAC0DAB0CBC1F5BFCFB7E12DB8D3B8AEB8BBB3BBBACEC0DAB0CBC1F52E687770>
사회복지용 지능로봇 기술동향 머 리 말 목 차 제1장 서 론 1 제2장 기술의 특징 3 제3장 사회복지용 지능 로봇산업의 기술 수요 전망 11 제4장 사회복지용 지능 로봇의 기술 동향 32 제5장 결론 및 정책 제언 103 참고문헌 109 표 목차 그림 목차 제1장 서 론 1. 목적 및 필요성 2. 분석내용 및 범위 제2장 기술의 특징 1. 지능형 로봇기술의
제4차 산업혁명과 인공지능 차 례 제4차 산업혁명과 인공지능 2 제46회 다보스포럼이 2016년 1월 21일~24일 4차 산업혁명의 이해 라는 주제로 개최 되었습니다. 4차 산업혁명은 인공지능에 의해 자동화와 연결성이 극대화되는 단계 로서 오늘날 우리 곁에 모습을 드러
국가연구개발사업 정보 길잡이 제23호 2016년 4월 4월 과학의 날 특집 인공지능과 알파고 이야기 제4차 산업혁명과 인공지능 차 례 제4차 산업혁명과 인공지능 2 제46회 다보스포럼이 2016년 1월 21일~24일 4차 산업혁명의 이해 라는 주제로 개최 되었습니다. 4차 산업혁명은 인공지능에 의해 자동화와 연결성이 극대화되는 단계 로서 오늘날 우리 곁에 모습을
자유학기제-뉴스레터(6호).indd
freesem.kedi.re.kr CONTENTS 01 연속기획① : 협업기관에 가다! 예술 체육활동을 동시에 할 수 있는 국민체육진흥공단 에 가다! 02 협업기관을 찾아서 한국문화예술교육진흥원 한국폴리텍대학 03 자유학기제 자율과정 자료집 소개 04 알림 교육부 자유학기제지원센터, 협업기관 소식 꿈과 끼를 키우는 행복교육 자유학기제 Newsletter 알림
목 차 주요내용요약 1 1. IBM 왓슨 (Watson) 2 2. IBM 왓슨의특징 3 3. IBM 왓슨의사업화 8 4. IBM 기술개발 구글알파고 (AlphaGo) 구글 AI 활용 구글의 AI 기술확보방법 구글의 AI 생태계
GT2017-SI02 2017. 3. 1 글로벌기술협력기반육성사업 (GT) 심층분석보고서 인공지능양대산맥인 IBM 과구글 목 차 주요내용요약 1 1. IBM 왓슨 (Watson) 2 2. IBM 왓슨의특징 3 3. IBM 왓슨의사업화 8 4. IBM 기술개발 10 5. 구글알파고 (AlphaGo) 11 6. 구글 AI 활용 11 7. 구글의 AI 기술확보방법
12¿ù 1~30
12월 31-49 2010.12.17 2:4 PM 페이지37 집중조명 집중조명 해외 초고층 오피스빌딩의 층별효용격차 사례분석 - 홍콩 일본 초고층 오피스빌딩 층별 임대료 조사내용을 중심으로 김 영 혁 전임연구원 한국감정원 부동산연구원 도시환경연구부 36 + 37 Real Estate Focus December 38+ 39 Real Estate Focus December
빅데이터_DAY key
Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
융합WEEKTIP data_up
2016 MAY vol.19 19 융합 인지과학 연구동향 이아름 융합연구정책센터 발행일 2016. 05. 09. 발행처 융합정책연구센터 융합 2016 MAY vol.19 인지과학 연구동향 이아름 융합연구정책센터 선정 배경 최근 구글의 인공지능 프로그램인 알파고가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 압승을 거둔 이후 전세계적으로 인공지능에 대한 관심이 증대 - 인간
PowerPoint 프레젠테이션
4 차산업혁명, 인간과로봇의미래 (The 4 th Industrial Revolution - Future of Humans and Machines 제 84 회 KISTEP 수요포럼 KISTEP 12 층국제회의실, 2018. 4. 25( 수 ) 10:00-12:00 장병탁 (Byoung-Tak Zhang) 서울대학교컴퓨터공학부및인지과학 / 뇌과학협동과정인지로봇인공지능연구센터
[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)
![[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)](/thumbs/91/105475683.jpg "[한반도]한국의 ICT 현주소(송부)")
ICT 2016. 5. 3 SKT KT LGU+ ( ) ( ) ( ) 18,000 15939 16141 16602 17164 17137 18,000 21990 23856 23811 23422 22281 12,000 10905 11450 11000 10795 13,500 13,425 9,000 9185 9,000 8,850 6,000 4,500 4,275 3,000-0
<4D6963726F736F667420576F7264202D20C3D6BDC52049435420C0CCBDB4202D20BAB9BBE7BABB>
주간기술동향 2016. 2. 24. 최신 ICT 이슈 인공지능 바둑 프로그램 경쟁, 구글이 페이스북에 리드 * 바둑은 경우의 수가 많아 컴퓨터가 인간을 넘어서기 어려움을 보여주는 사례로 꼽혀 왔 으며, 바로 그런 이유로 인공지능 개발에 매진하는 구글과 페이스북은 바둑 프로그램 개 발 경쟁을 벌여 왔으며, 프로 9 단에 도전장을 낸 구글이 일단 한발 앞서 가는
ㅇ ㅇ
ㅇ ㅇ ㅇ 1 ㆍ 2 3 4 ㅇ 1 ㆍ 2 3 ㅇ 1 2 ㆍ ㅇ 1 2 3 ㆍ 4 ㆍ 5 6 ㅇ ㆍ ㆍ 1 2 ㆍ 3 4 5 ㅇ 1 2 3 ㅇ 1 2 3 ㅇ ㅇ ㅇ 붙임 7 대추진전략및 27 개세부추진과제 제 5 차국가공간정보정책기본계획 (2013~2017) 2013. 10 국토교통부 : 2013 2017 차 례 제 1 장창조사회를견인하는국가공간정보정책
2007
Eugene Research 산업분석 2016. 03. 21 IT 알파고가던져준 IT 산업의성장로드맵 반도체 / 디스플레이담당이정 Tel. 02)368-6124 / jeonglee@eugenefn.com Junior Analyst 노경탁 Tel. 02)368-6647 / kyoungkt@eugenefn.com Overweight( 유지 ) Recommendations
제2강 생각하는 기계
제 2 강 생각하는기계 < 인공지능입문 > 강의노트 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정 http://bi.snu.ac.kr/~btzhang/ Version: 20180312=> 20180313 목차 튜링테스트...... 3 중국어방논증........... 7 강인공지능과약인공지능..... 8 특이점....... 10 의식의문제와인공지능........
November Vol.90 39
Special Edition 2 38 REAL ESTATE FOCUS 2-2 2015 November Vol.90 39 Special Edition 2 40 REAL ESTATE FOCUS 2-2 2015 November Vol.90 41 11월-기획특집-수정2 2015.12.9 1:9 PM 페이지42 Special Edition 2 정부3.0기반 빅데이터를
Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š
솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
<C7C1B8AEB9CCBEF6B8AEC6F7C6AE2031362D3032C8A3202DBECBC6C4B0ED2DC3D6C1BEC0CEBCE2BFEBC6C4C0CF402E687770>
ISSN 2233-6583 16-02 2016. 6. 20 알파고의 충격 : 인공지능의 가능성과 한계 최 계 영 정보통신정책연구원 선임연구위원 요약문 1. 인공지능 개요 4 2. 알파고를 통해 인공지능 혁신 이해하기 3. 인공지능의 가능성과 한계 4. 정책적 시사점 [참고문헌] 12 13 18 22 알파고의 충격 : 인공지능의 가능성과 한계 최 계 영 정보통신정책연구원
intelligence 라고언급했다 [1]. Merriam-Webster 사전에따르면인공지능은 1. a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers,
![intelligence 라고언급했다 [1]. Merriam-Webster 사전에따르면인공지능은 1. a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers,](/thumbs/92/109792649.jpg "intelligence 라고언급했다 [1]. Merriam-Webster 사전에따르면인공지능은 1. a branch of computer science dealing with the simulation of intelligent behavior in computers,")
[Proposal Form for Venture Research Program for KAIST Ig-Nobel Prize] < 제안서는국문또는영문으로작성 ( 총 5 페이지이내 )> 인공지능의개념적기초에대한 새로운철학적접근방법제시 1. Information on Research Team Name Student ID Department Career Role 임규성
<3231C3A4C8F1C5C22E687770>
I. 서 론 426 Wolf Singer의 뇌 이론 탐색과 뇌기능 중심 (특수)교육의 가능성 모색 427 II. (특수)교육학에 시사점을 제공하는 몇 가지 뇌 연구의 결과들 428 Wolf Singer의 뇌 이론 탐색과 뇌기능 중심 (특수)교육의 가능성 모색 429 430 Wolf Singer의 뇌 이론 탐색과 뇌기능 중심 (특수)교육의 가능성 모색 431
핵 심 교 양 1 학년 2 학년 3 학년합계 문학과예술 역사와철학 사회와이념 선택 교양학점계 학년 2 학년 3 학년합계비고 14 (15) 13 (
1 학년 2 학년 3 학년 합계 6 5 11 5 5 16 문학과예술 핵 심 교 역사와철학 사회와이념 3 3 3 양 3 3 3 3 3 3 선택 4 4 1 1 3 3 6 11 교양학점계 12 12 24 5 1 6 3 3 6 36 ㆍ제 2 외국어이수규정 이수규정 또는 영역에서 과목 학점 이수하고 수량적석과추론 과학적사고와실험 에서 과목 학점 이수해도됨 외국어및고전어
2015 개정교육과정에따른정보과평가기준개발연구 연구책임자 공동연구자 연구협력관
2015 개정교육과정에따른정보과평가기준개발연구 연구책임자 공동연구자 연구협력관 2015 개정교육과정에따른정보과평가기준개발연구 연구협력진 머리말 연구요약 차례 Ⅰ 서론 1 Ⅱ 평가준거성취기준, 평가기준, 성취수준, 예시평가도구개발방향 7 Ⅲ 정보과평가준거성취기준, 평가기준, 성취수준, 예시평가도구의개발 25 Ⅳ 정보과평가준거성취기준, 평가기준, 성취수준, 예시평가도구의활용방안
< C0DAC0B2C5BDB1B820BFEEBFB520B8DEB4BABEF32D33C2F720C6EDC1FD2E687770>
과학영재의창의적탐구능력배양을위한 R&E 프로그램기획 운영핸드북 Handbook of Annual Planning and Implementing R&E Program for the Talented 2017 과학영재창의연구 (R&E) 지원센터 이핸드북은과학고와과학영재학교의연간 R&E 프로그램기획 운영을효과적으로지원하기위해개발된것으로, 한국과학창의재단지정과학영재창의연구
취 업 명 가 6 1, 87.6%! 93.3%! (1) (1) 84.9% 73.5% 69.7% 68.9% 65.5% 64.5% 93.3% 91.2% 90.9% 88.7% 88.4% 83.9% =! [ 한국폴리텍대학맞춤형교육시스템 ]
![취 업 명 가 6 1, 87.6%! 93.3%! (1) (1) 84.9% 73.5% 69.7% 68.9% 65.5% 64.5% 93.3% 91.2% 90.9% 88.7% 88.4% 83.9% =! [ 한국폴리텍대학맞춤형교육시스템 ]](/thumbs/91/104705966.jpg "취 업 명 가 6 1, 87.6%! 93.3%! (1) (1) 84.9% 73.5% 69.7% 68.9% 65.5% 64.5% 93.3% 91.2% 90.9% 88.7% 88.4% 83.9% =! [ 한국폴리텍대학맞춤형교육시스템 ]")
就業名家 취업률 6 년연속 1 위, 87.6%! 취업유지율 93.3%! (1) CHEONGJU POLYTECHNIC 한국폴리텍대학청주캠퍼스 2019 학년도신입생모집요강 K O R E A P O L Y T E C H N I C S http://www.kopo.ac.kr/cheongju 취 업 명 가 6 1, 87.6%! 93.3%! (1) 2017 2017 (1)
Data Industry White Paper
2017 2017 Data Industry White Paper 2017 1 3 1 2 3 Interview 1 ICT 1 Recommendation System * 98 2017 Artificial 3 Neural NetworkArtificial IntelligenceAI 2 AlphaGo 1 33 Search Algorithm Deep Learning IBM
Microsoft PowerPoint - e pptx
Import/Export Data Using VBA Objectives Referencing Excel Cells in VBA Importing Data from Excel to VBA Using VBA to Modify Contents of Cells 새서브프로시저작성하기 프로시저실행하고결과확인하기 VBA 코드이해하기 Referencing Excel Cells
딥러닝 첫걸음
딥러닝첫걸음 4. 신경망과분류 (MultiClass) 다범주분류신경망 Categorization( 분류 ): 예측대상 = 범주 이진분류 : 예측대상범주가 2 가지인경우 출력층 node 1 개다층신경망분석 (3 장의내용 ) 다범주분류 : 예측대상범주가 3 가지이상인경우 출력층 node 2 개이상다층신경망분석 비용함수 : Softmax 함수사용 다범주분류신경망
문제여섯사람이일곱개의발판위에있다. 빈발판을중심으로세사람은왼쪽에서가운데를보고서있고, 다른세사람은오른쪽에서가운데를보고서있다. Figure: 양창모 ( 청주교육대학교컴퓨터교육과 ) Problems and Algorithms 2015 년여름 1 / 35 목표왼쪽에서있던세사람을오른쪽으로, 오른쪽에서있던사람을왼쪽으로이동한다. 가운데발판은여전히비어있어야한다. 최소의움직임으로목표를달성하도록한다.
Introduction to Deep learning
Introduction to Deep learning Youngpyo Ryu 동국대학교수학과대학원응용수학석사재학 youngpyoryu@dongguk.edu 2018 년 6 월 30 일 Youngpyo Ryu (Dongguk Univ) 2018 Daegu University Bigdata Camp 2018 년 6 월 30 일 1 / 66 Overview 1 Neuron
모바일동향
범용인공지능의현황과과제 2018. 4. 24. 추형석 기술ㆍ공학연구실 소프트웨어정책연구소 목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론 목 차 1. 개요 2. 범용인공지능의분류 3. 범용인공지능의현황 4. 결론 바둑인공지능프로그램 AlphaGo 의진화 AlphaGo Fan : 바둑유럽챔피언판후이와대결하여 5:0 승리 AlphaGo
152*220
152*220 2011.2.16 5:53 PM ` 3 여는 글 교육주체들을 위한 교육 교양지 신경림 잠시 휴간했던 우리교육 을 비록 계간으로이지만 다시 내게 되었다는 소식을 들으니 우 선 반갑다. 하지만 월간으로 계속할 수 없다는 현실이 못내 아쉽다. 솔직히 나는 우리교 육 의 부지런한 독자는 못 되었다. 하지만 비록 어깨너머로 읽으면서도 이런 잡지는 우 리
Hallym Communication Policy Research Center 23 "사물인터넷의 궁극적인 모습은 이 세상 모든 사람, 사물, 데이터 등 모든 만물이 인터넷으로 연결되는 초연결 지능사회일 것이다." 그런데 그 마지막 보루가 무너졌다. 2016년 3월 9
22 한림ICT정책저널 H a l l y m I C T P o l i c y J o u r n a l 초연결 지능사회와 법 전략적 법무법인 한중 김광호 정경오 변호사 교수 1. 들어가며 세계적인 미국의 대표적인 ICT 기업인 구글이 최근 연이어 화 제이다. 바로 구글카 와 알파고 이다. 금년 2월 14일 구글이 시험주행하고 있는 구글카가 캘리포니아주 시내버스와
<B3EDB9AEC0DBBCBAB9FD2E687770>
(1) 주제 의식의 원칙 논문은 주제 의식이 잘 드러나야 한다. 주제 의식은 논문을 쓰는 사람의 의도나 글의 목적 과 밀접한 관련이 있다. (2) 협력의 원칙 독자는 필자를 이해하려고 마음먹은 사람이다. 따라서 필자는 독자가 이해할 수 있는 말이 나 표현을 사용하여 독자의 노력에 협력해야 한다는 것이다. (3) 논리적 엄격성의 원칙 감정이나 독단적인 선언이
<C3E6B3B2B1B3C0B0313832C8A32DC5BEC0E7BFEB28C0DBB0D4292D332E706466>
11-8140242-000001-08 2013-927 2013 182 2013 182 Contents 02 16 08 10 12 18 53 25 32 63 Summer 2 0 1 3 68 40 51 57 65 72 81 90 97 103 109 94 116 123 130 140 144 148 118 154 158 163 1 2 3 4 5 8 SUMMER
학점배분구조표(표 1-20)
1 학년 2 학년 3 학년합 1 2 1 2 1 2 학문의기초 6 6 12 3 3 15 핵문학과예술 3 3 3 심역사와철학 교 양 자연의이해 3 3 3 선택 3 3 3 3 3 3 6 12 교양학점 12 12 24 3 3 6 3 3 6 36 1 학년 2 학년 3 학년합 1 2 1 2 1 2 학문의기초 3 3 6 6 핵 문학과예술 심 역사와철학 3 3 6 6 교
consulting
CONSULTING 전략 컨설팅 클라우드 마이그레이션 애플리케이션 마이그레이션 데이터 마이그레이션 HELPING YOU ADOPT CLOUD. 클라우드로 가기로 결정했다면 누구와 함께 갈지를 선택해야 합니다. 처음부터 끝까지 믿을만한 파트너를 찾는다면 베스핀글로벌이 정답입니다. 전략 컨설팅 다양한 클라우드 공급자가 존재하고, 클라우드 공급자마다 다른 장단점을
CR2006-41.hwp
연구책임자 가나다 순 머 리 말 2006년 12월 한국교육학술정보원 원장 - i - - ii - - iii - 평가 영역 1. 교육계획 2. 수업 3. 인적자원 4. 물적자원 5. 경영과 행정 6. 교육성과 평가 부문 부문 배점 비율(%) 점수(점) 영역 배점 1.1 교육목표 3 15 45점 1.2 교육과정 6 30 (9%) 2.1 수업설계 6 30 2.2
PowerPoint 프레젠테이션
I. 문서표준 1. 문서일반 (HY중고딕 11pt) 1-1. 파일명명체계 1-2. 문서등록정보 2. 표지표준 3. 개정이력표준 4. 목차표준 4-1. 목차슬라이드구성 4-2. 간지슬라이드구성 5. 일반표준 5-1. 번호매기기구성 5-2. 텍스트박스구성 5-3. 테이블구성 5-4. 칼라테이블구성 6. 적용예제 Machine Learning Credit Scoring
Microsoft PowerPoint - MonthlyInsighT-2018_9월%20v1[1]
![Microsoft PowerPoint - MonthlyInsighT-2018_9월%20v1[1]](/thumbs/91/105296541.jpg "Microsoft PowerPoint - MonthlyInsighT-2018_9월%20v1[1]")
* 넋두리 * 저는주식을잘한다고생각합니다. 정확하게는주식감각이있다는것이맞겠죠? 예전에애널리스트가개인주식을할수있었을때수익률은엄청났었습니다 @^^@. IT 먼쓸리가 4주년이되었습니다. 2014년 9월부터시작하였으니지난달로만 4년이되었습니다. 4년간누적수익률이최선호주는 +116.0%, 차선호주는 -29.9% 입니다. 롱-숏으로계산하면 +145.9% 이니나쁘지않은숫자입니다.
온습도 판넬미터(JTH-05) 사양서V1.0
온습도 조절기 Model:JTH-05 1. 제품 사양. [제품 구분] JTH-05A(입력 전원 AC), JTH-05D(입력 전원 DC) [전원 사양] JTH-05A 입력 전압 출력 전원 소비 전력 JTH-05D AC 90~240V DC 10~36V 12Vdc / Max.170mA Max.2W [본체 사이즈] ~ 온/습도 범위(본체): 사용 [0 ~ 50, 85%RH
Microsoft PowerPoint - MonthlyInsighT-2018_10월_v8
* 넋두리 * 요즘고민이많습니다. 먼쓸리수익률도그중하나입니다. 누적수익률은아직좋지만최근성적은좋지않습니다. 8월에이어 9월에도졌습니다. 실적이좋아도, 충분히조정받아저평가상태여도주가가부진합니다. 버팀목이던국민연금은국내주식을더매수하긴어려운상태이고, 자산운용사들도사정이좋지않습니다. 견제가필요한주식시장에서외국인영향력이커졌습니다. 롱-숏전략이잘먹히죠. 후배들과같이만들어가는먼쓸리지만책임은제게있습니다.
PowerPoint 프레젠테이션
ETRI, Kim Kwihoon (kwihooi@etri.re.kr) 1 RL overview & RL 에주목하는이유? 2 RL Tech. Tree 3 Model-based RL vs Model-free RL 4 몇가지사례들 5 Summary 2 AI Framework KSB AI Framework BeeAI,, Edge Computing EdgeX,, AI
클라우드컴퓨팅 주요법령해설서 2017. 11. 목차 3... 5 I... 15 II... 39 1. 공공분야... 41 2. 금융분야... 71 3. 의료분야... 81 4. 교육분야... 95 5. 신산업등기타분야... 101 III... 109 요약문 5, 15 3, 1 16~ 18 15 11 16 4, 16 7,,, 5 16 5, 16 7~10,,,
<4D F736F F F696E74202D203034BECBB0EDB8AEC1F228BECBC6C4B0ED20BECBB0EDB8AEC1F220C0CCBEDFB1E2292E >
이산수학 Discrete Mathematics 알파고알고리즘이야기 인천대학교컴퓨터공학과공학시인이숙이철호교수 Jullio@chol.com zullio@inu.ac.kr 010 3957 6683 모바일컴퓨팅연구실 07 401 호 알파고에대하여 알파고의 HW 사양 최종버전 ( 싱글 ) 40개의탐색쓰레드 48개 CPU 8개 GPU를사용 분산구현버전 40개의탐색쓰레드
<3635B1E8C1F8C7D02E485750>
역사로 읽는 우리 과학 교사용 지도서 자연 6-1 초등학교 교육과정 해설(Ⅱ) STS 프로그램이 중학생 과학에 관련된 태도에 미치는 효과 관찰 분류 측정훈련이 초등학생의 과학 탐구 능력과 태도에 미치는 영향 국민학교 아동의 과학 탐구능력과 태도 향상을 위한 실 험자료의 적용 과학사 신론 중 고등학생의 과학에 대한 태도 연구 과학사를 이용한 수업이 중학생의 과학과
wtu05_ÃÖÁ¾
한 눈에 보는 이달의 주요 글로벌 IT 트렌드 IDG World Tech Update May C o n t e n t s Cover Story 아이패드, 태블릿 컴퓨팅 시대를 열다 Monthly News Brief 이달의 주요 글로벌 IT 뉴스 IDG Insight 개발자 관점에서 본 윈도우 폰 7 vs. 아이폰 클라우드 컴퓨팅, 불만 검증 단계 돌입 기업의
기업분석(Update)
1.. Quantitative Analyst 이창환 91-73 ch.lee@ibks.com Sector Monitor: 업종별수익률 : Cyclical 업종이 Defensive 업종대비아웃퍼폼 이익모멘텀 : 1개월전대비 EPS 전망치변화율은업종전반적으로 (+) 를기록. ERR 역시전반적으로 (+) 를기록한가운데 와, 업종이두드러짐. 개월선행 EPS 전망치는,,
Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제
Artificial Intelligence: Assignment 6 Seung-Hoon Na December 15, 2018 1 1.1 Sarsa와 Q-learning Windy Gridworld Windy Gridworld의 원문은 다음 Sutton 교재의 연습문제 6.5에서 찾아볼 수 있다. http://incompleteideas.net/book/bookdraft2017nov5.pdf
<4D F736F F D20302EC0CEC6AEB7CE2BC1BEB8F1B8AEBDBAC6AE2BBCBAB0FA BCBAB0FABEF7B5A5C0CCC6AEBFCFB7E1292E646F6378>
글로벌트렌드포트폴리오 채권같은주식 (Bond-like stocks) 리츠 (REITs) 스마트하우징 (Smart housing) 시니어이코노미 (Senior Economy) 뉴노멀소비 (New Consumers) 지속성장 (Continuous growth) 머신러닝 (Machine learning) 자율주행 (Autonomous driving) 만물인터넷 (Internet
슬라이드 1
새로운 시대의 시작, 알파고 2016년 3월의 대한민국에서 세기의 대결이 펼쳐졌다. 지금까지 현대과학이 정복하지 못한 유일한 보드게임 바둑에 인공지능이 도전장을 던졌고, 지난 10년간 최고였던 프로기사가 이를 승낙했다. 세계의 이목이 한 곳에 몰린 이 대결에서 인공지능은 새로운 역사를 썼다. 이번 4월호 트렌트 레터에서는 새로운 역사를 쓴 주인공 알파고 에
쉽게배우는알고리즘 6장. 해시테이블 테이블 Hash Table
쉽게배우는알고리즘 6장. 해시테이블 테이블 Hash Table http://academy.hanb.co.kr 6장. 해시테이블 테이블 Hash Table 사실을많이아는것보다는이론적틀이중요하고, 기억력보다는생각하는법이더중요하다. - 제임스왓슨 - 2 - 학습목표 해시테이블의발생동기를이해한다. 해시테이블의원리를이해한다. 해시함수설계원리를이해한다. 충돌해결방법들과이들의장단점을이해한다.
......
Introduction to Computers 3 4 5 6 01 7 02 8 03 9 04 05 10 06 11 07 12 08 13 09 10 14 11 15 12 16 13 17 14 15 18 19 01 48 Introduction to Computers 임들을 많이 볼 수 있다. 과거에는 주로 컴퓨터
Microsoft Word - PLC제어응용-2차시.doc
과정명 PLC 제어응용차시명 2 차시. 접점명령 학습목표 1. 연산개시명령 (LOAD, LOAD NOT) 에대하여설명할수있다. 2. 직렬접속명령 (AND, AND NOT) 에대하여설명할수있다. 3. 병렬접속명령 (OR, OR NOT) 에대하여설명할수있다. 4.PLC의접점명령을가지고간단한프로그램을작성할수있다. 학습내용 1. 연산개시명령 1) 연산개시명령 (LOAD,
PowerPoint 프레젠테이션
고령사회인공지능과로봇의미래 뉴스토마토 2016 은퇴전략포럼 2016. 9. 23 ( 목 ), 15:20~14:00 장병탁서울대학교컴퓨터공학부 & 인지과학 / 뇌과학협동과정인지로봇인공지능연구센터 (CRAIC) http://bi.snu.ac.kr/ 목차 1. 인공지능혁명............. 3 머신러닝 / 딥러닝혁명, 글로벌기업동향 2. 스마트머신의등장........
( 분류및특징 ) 학습방법에따라 1 지도학습 (Supervised 2 비지도 학습 (Unsupervised 3 강화학습 (Reinforcement 으로구분 3) < 머신러닝의학습방법 > 구분 지도학습 (Supervised 비지도학습 (Unsupervised 강화학습 (
보안연구부 -2016-016 머신러닝 (Machine 개요및활용동향 - 금융권인공지능 (AI) 을위한머신러닝과딥러닝 - ( 보안연구부보안기술팀 / 2016.3.24.) 개요 이세돌 9단과인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 알파고 (AlphaGo) 의대국 ( 16 년 3월 9~15일총 5국 ) 의영향으로 4차산업혁명단계 1) 진입을인식함과더불어금융권에서도인공지능기술이주목받게됨에따라,
1)2) 1
1)2) 1 2 3 4 수업전활동 수업중활동 수업후활동 5 년도 / 학기 학수번호 교과목명 교강사명 개요 / 진행 6 7 8 9 인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비인적사항응답자수 ( 명 ) 구성비 10 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가에따른잘한점 자체평가에따른아쉬운점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 자체평가중잘한점 자체평가중미비점 11 자체평가에따른잘한점
<B8B6B1D4C7CF2DBAD0BEDFB0CBC5E4BFCF2DB1B3C1A4BFCFB7E128C0CCC8ADBFB5292DC0DBBCBAC0DAB0CBC1F5BFCF2DB8D3B8AEB8BB2DB3BBBACEB0CBC1F52E687770>
가정용 지능로봇의 기술동향 머리말 목 차 제1장 서 론 1 제2장 기술의 특징 4 제3장 가정용 로봇 산업 및 기술수요 전망 14 4장 가정용 로봇의 기술동향 27 5장 주요국의 가정용 로봇의 기술정책 분석 61 6장 국제표준화와 특허출원 동향 80 7장 결론 및 정책 제언 86 참고문헌 92 표 목차 그림 목차 제1장 서 론 1. 기술동향분석의 목적 및
<4D6963726F736F667420576F7264202D20B1E2C8B9BDC3B8AEC1EE2DC0E5C7F5>
주간기술동향 2016. 5.18. 컴퓨터 비전과 인공지능 장혁 한국전자통신연구원 선임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을 인식하고 관련 대형 프로젝트들을
Microsoft PowerPoint 산업전망_통장전부_v9.pptx
Contents 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 주 : Murata 는 3 월 31 일결산, Chiyoda Integre 는 8 월 31 일결산자료 : Bloomberg, 미래에셋대우리서치센터 15 자료 : Bloomberg, 미래에셋대우리서치센터 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
슬라이드 1
서강대학교인공지능연계전공소개 목차 2 인공지능이란? 인공지능의정의와의미 딥러닝과관계 영화속인공지능 현실속인공지능 적용분야 서강대학교인공지능연계전공 교육목표 이수요건 위원회 인공지능이란? Dream 4 C3PO and R2D2 AIBO? 5 What is Artificial Intelligence? 6 Artificial Intelligence (1) 7 인간성이나지성을갖춘존재나시스템에의해만들어진지능,
BUY (유지)
포트폴리오전략윤정선 02-6114-1655 js.yoon@hdsrc.com 인간 (1) + 인공지능 (1) = 2 + α 요약 이세돌 vs 알파고의대국을계기로인공지능기술이차세대 ICT 기술로부각되고있으며 IT, 자동차, 의료, 교육, 유통등다양한산업에큰파급력을미칠것으로예상 인공지능의핵심기술로 딥러닝, 머신러닝 등이부상하고있는가운데구글, IBM, 페이스북, 애플,
2
kakao 2018 8 Investor Relations 2 목차 3 4 전국민의카카오 41,488 41,915 42,080 42,431 42,746 43,044 43,201 43,526 43,577 2Q16 3Q16 4Q16 1Q17 2Q17 3Q17 4Q17 1Q18 2Q18 5 6 ü ü ü ü 7 8 AI Kakao I Inside Kakao I Open
SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해
SW 기초교양교육이수가이드라인 경희대학교 SW 중심대학사업단 4 차산업혁명에대비하기위해대한민국정부는초 / 중 / 고교에 SW 교육을의무화하고, 보다더빠른준비를위해대학 생전체에 SW 기초교양교육을권장하고있습니다. 특히, 과학기술정보통신부는 'SW 중심대학 ' 사업을통해 SW 기초교 양교육을의무화하고있습니다. 'SW 중심대학 ' 사업을수행하고있는경희대학교에서는특정한두과목을지정하여의무화하는대신,
미래포럼수정(2.29) 2012.12.29 3:36 PM 페이지3 위너스CTP1번 2540DPI 200LPI 미래에 대해 얼마나 알고 계십니까? 새로운 미래, 어떻게 맞이할 것입니까? 오늘보다 나은 내일, 더 큰 미래를 열어갑시다 2014년 아시아 세계경제 33% 차지
미래포럼수정(2.29) 2012.12.29 3:36 PM 페이지3 위너스CTP1번 2540DPI 200LPI 미래에 대해 얼마나 알고 계십니까? 새로운 미래, 어떻게 맞이할 것입니까? 오늘보다 나은 내일, 더 큰 미래를 열어갑시다 2014년 아시아 세계경제 33% 차지 / 광컴퓨터 상용화 2016년 대한민국 경제활동 인구 감소 시작 2021년 인공지능 로봇
초대의 글
직업기초능력프로그램 : 학습자용 워크북 C 문제해결능력학습자용워크북 1 활용안내 개요 구성 2 활용안내 문제해결능력학습자용워크북 3 사용되는심벌 4 활용안내 활용방법 문제해결능력학습자용워크북 5 사전평가 체크리스트 6 사전평가 평가방법 평가결과 문제해결능력학습자용워크북 7 학습모듈 8 학습모듈 C-1. 문제해결능력 학습모듈 C-1 : 문제해결능력 학습목표 일반목표
10월 1일자 정책지.hwp
제 27 권 18호 통권 609호 글로벌 ICT 기업의 가상 비서 서비스 동향 60) 진 홍 윤 * 1. 개 요 최근 글로벌 ICT 기업들은 인공지능 분야 유망 스타트업을 인수하거나 인력을 확 충하는 등 인공지능 분야에 활발히 진출하는 모습을 보이고 있다. 그 중 인공지능을 기 반으로 한 가상 비서(virtual assistant) 서비스 부문에 대한 글로벌
[Brochure] KOR_TunA
![[Brochure] KOR_TunA](/thumbs/95/123928128.jpg "[Brochure] KOR_TunA")
LG CNS LG CNS APM (TunA) LG CNS APM (TunA) 어플리케이션의 성능 개선을 위한 직관적이고 심플한 APM 솔루션 APM 이란? Application Performance Management 란? 사용자 관점 그리고 비즈니스 관점에서 실제 서비스되고 있는 어플리케이션의 성능 관리 체계입니다. 이를 위해서는 신속한 장애 지점 파악 /
내지(교사용) 4-6부
Chapter5 140 141 142 143 144 145 146 147 148 01 02 03 04 05 06 07 08 149 활 / 동 / 지 2 01 즐겨 찾는 사이트와 찾는 이유는? 사이트: 이유: 02 아래는 어느 외국계 사이트의 회원가입 화면이다. 국내의 일반적인 회원가입보다 절차가 간소하거나 기입하지 않아도 되는 개인정보 항목이 있다면 무엇인지
화해와나눔-여름호(본문)수정
02 04 08 12 14 28 33 40 42 46 49 2 3 4 5 6 7 8 9 Focus 10 11 Focus 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56
화해와나눔-가을호(본문)
02 04 06 09 12 27 30 36 38 43 46 56 2 3 4 5 6 7 Focus 8 9 Focus 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55
지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., KOSPI200.,. * 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월
지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., 2004 5 2009 12 KOSPI200.,. * 2009. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 김선웅 안현철 社 1), 28 1, 2009, 4. 1. 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 Support
¹Ì·¡Æ÷·³-5±âºê·Î¼Å_1228.ps
미래에 대해 얼마나 알고 계십니까? 새로운 미래, 어떻게 맞이할 것입니까? 오늘보다 나은 내일, 더 큰 미래를 열어갑시다 2014년 아시아 세계경제 33% 차지 / 광컴퓨터 상용화 2016년 대한민국 경제활동 인구 감소 시작 2021년 인공지능 로봇 실용화 2024년 유전자 치료와 암 정복 가능 2025년 중국 세계 1위 경제대국 / 세계인구 80억 돌파 2030년
...... ....-....-155 09.1.20
접지 접지 ISBN 978-89-6211-252-8 슈퍼컴퓨터가 만드는 디디컴 C M Y K 슈퍼컴퓨터가 만드는 C M Y K 슈퍼컴퓨터가 만드는 디디컴 uper 슈퍼컴퓨터가 만드는 발행일 슈퍼컴퓨터는 슈퍼맨처럼 보통의 컴퓨터로는 도저히 2008년 10월 3 1일 1쇄 발행 2009년 01월 30일 2쇄 발행 엄두도 낼 수 없는 대용량의 정보들을 아주 빠르게
KAKAO AI REPORT Vol.01
KAKAO AI REPORT Vol.01 2017.03 import kakao.ai.dataset.daisy import kakao.ai.image import kakao.ai.classifier import mxnet as mx def Conv(data, num_filter, kernel=(1, 1), stride=(1, 1), pad=(0, 0), name=none,
04 특집
특집 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 시작하는 말 18 특집 : 소셜 네트워크를 활용한 도서관 서비스 소셜 네트워크란? 19 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 20 특집 : 소셜 네트워크를 활용한 도서관 서비스 소셜 네트워크, 환경에 따라 변모하다 21 도서관문화 Vol.51 NO.5(2010.5) 소셜 네트워크와 도서관을 결합시키다
프로그래밍개론및실습 2015 년 2 학기프로그래밍개론및실습과목으로본내용은강의교재인생능출판사, 두근두근 C 언어수업, 천인국지음을발췌수정하였음
프로그래밍개론및실습 2015 년 2 학기프로그래밍개론및실습과목으로본내용은강의교재인생능출판사, 두근두근 C 언어수업, 천인국지음을발췌수정하였음 CHAPTER 9 둘중하나선택하기 관계연산자 두개의피연산자를비교하는연산자 결과값은참 (1) 아니면거짓 (0) x == y x 와 y 의값이같은지비교한다. 관계연산자 연산자 의미 x == y x와 y가같은가? x!= y
1-1-basic-43p
A Basic Introduction to Artificial Neural Network (ANN) 도대체인공신경망이란무엇인가? INDEX. Introduction to Artificial neural networks 2. Perceptron 3. Backpropagation Neural Network 4. Hopfield memory 5. Self Organizing
PowerPoint 프레젠테이션
Chapter 1. 머신러닝개요 < 기계학습개론 > 강의서울대학교컴퓨터공학부장병탁 교재 : 장교수의딥러닝, 홍릉과학출판사, 2017. Slides Prepared by 장병탁, 김준호, 이상우 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University
목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 목재제품의종류 국내목재산업현황 목재산업트렌드분석및미래시
목재미래기업발굴및육성을위한 중장기사업방향제안 2017. 11. 목 차 Ⅰ. 사업개요 5 1. 사업배경및목적 5 2. 사업내용 8 Ⅱ. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 9 1. 국내외산업동향 9 2. 국내목재산업트렌드분석및미래시장예측 16 2.1. 목재제품의종류 16 2.2. 국내목재산업현황 19 2.3. 목재산업트렌드분석및미래시장예측 33 Ⅲ. 목재미래기업의정의및분류
°¡°Ç6¿ù³»ÁöÃÖÁ¾
J 2007. 6 J J J J J J J J Special J Special J J Special 01 02 03 04 05 06 07 J J Special J J Special J Special J J Special J J Special J J Special J J Special J J J J J J J J J J J J J J J J J J J J
2013_1_14_GM작물실용화사업단_소식지_내지_인쇄_앙코르130.indd
GM작물실용화사업단 인식조사 및 실용화 방향 설정 GM작물 인식조사 및 실용화 방향 설정 한국사회과학데이터센터 김욱 박사 1. 조사목적 GM 작물 관련 인식조사는 사회과학자들을 바탕으로 하여 국내 다양한 이해관계자들의 GM 작물 관련 인식 추이를 지속적이고, 체계적으로 모니터링하여 인식이 어떻게 변화하고 있는가를 탐구하기 위한 것입니다. 2. 조사설계 2.1.
KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번
![KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번](/thumbs/39/20170743.jpg "KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번")
준법감시인 승인필 제160324-12호 KODEX Perspectives 1. Market Perspectives [인공지능, 인간에게 위협이 아닌 인간과의 융합을] Market Perspectives는 국내외 금융 시장을 둘러싼 주요한 이슈를 집중 분석하며, 이를 통해 투자 아이디 어를 찾아냅니다. 금번 호에서는 최근 이슈가 되고 있 는 인공지능에 대해 알아보는
2017 년 1 학기 공학논문작성법 (3 강 ) 공학논문작성방법개요 좋은공학논문작성을위해서는무엇이필요한가? (1) 논리적이고정확하게글쓰기 (2강내용에연결 ) (2) Abstract 작성법의예
2017 년 1 학기 공학논문작성법 (3 강 ) 공학논문작성방법개요 좋은공학논문작성을위해서는무엇이필요한가? (1) 논리적이고정확하게글쓰기 (2강내용에연결 ) (2) Abstract 작성법의예 Homework #2 [2] 답의예 ( 학생 1): 소폭수정 다양한외부환경을효과적으로검지할수있는센서기술은검지변환, 신호처리및지능화기술등융합 적특성을갖고있음. 현재대부분실용화중심의연구가주류를이루고있으며,
gcp
Google Cloud Platform GCP MIGRATION MANAGED SERVICE FOR GCP 베스핀글로벌 S GCP OFFERING 베스핀글로벌과 Google Cloud Platform이 여러분의 비즈니스에 클라우드 날개를 달아드립니다. GCP에 전문성을 갖춘 베스핀글로벌의 클라우드 전문가들이 다양한 산업 영역에서의 구축 경험과 노하우를 바탕으로
2 지능정보사회를 선도하는 인공지능 공동연구소
제4차산업혁명 소프트웨어 중심사회를 준비하는 인공지능 연구체계 구축 2016.08.21 김진형 지능정보기술연구원 원장 공공데이타전략위원회 위원장 KAIST 명예교수 지능정보사회를 선도하는 인공지능 공동연구소 2 지능정보사회를 선도하는 인공지능 공동연구소 70 년전컴퓨터가발명되었을때 알파고승리는예견되었던것 컴퓨터는사람의생각을담아서사람의사고과정을자동화하는기계 대한민국은이기술의능력과가치를제대로이해하고필요한조치를취했는가?
Microsoft Word - 바둑과코딩의연계교육장점소개_ docx
소개서 바둑과코딩의연계교육필요성및장점 2016-11 코딩이란? 바둑과코딩의연계교육에관해설명해드리기전에, 코딩이무엇인지모르시는분들을위해서코딩이란무엇인지간단히설명하겠습니다. 사전적의미의코딩은 컴퓨터작업의흐름에따라프로그램의명령문을사용하여프로그램을작성하는일. 일의자료나대상에대하여기호를부여하는일. 입니다. 위의문구만으로는어떤뜻인지헷갈리실텐데요, 아래이미지를보시면좀더쉽게이해하실수있습니다.
기사스크랩 (160317).hwp
서울신문 / 2016.03.15(화) 출연연들 여성 인력 유출 막아라 한국에너지기술연구원에서 근무하는 임모(31)씨는 지난 1월 출산휴가에 들어가면서 자동으로 육아휴 직까지 갈 수 있게 됐다. 연구원이 지난해 7월부터 정부출연연구소 최초로 자동육아휴직제도를 운영 하고 있기 때문이다. 덕분에 임씨는 출산휴가가 끝나더라도 눈치보지 않고 육아휴직까지 쓸 수 있게
<4D6963726F736F667420576F7264202D20C3D6BDC52049435420C0CCBDB4202D20BAB9BBE7BABB>
최신 ICT 이슈 최신 ICT 이슈 알파고의 심층강화학습을 뒷받침한 H/W 와 S/W 환경의 진화 * 알파고의 놀라운 점은 바둑의 기본규칙조차 입력하지 않았지만 승리 방식을 스스로 알아 냈다는 것이며, 알파고의 핵심기술인 심층강화학습이 급속도로 발전한 배경에는 하드웨 어의 진화와 함께 오픈소스화를 통해 발전하는 AI 관련 소프트웨어들이 자리하고 있음 2014