하고또한큰공간을점유한다. 비록기술이발전하여전력소모를줄인다고해도기존의폰노이만 (von Neumann) 방식의컴퓨터아키텍처에서는한계가있어크게줄일수없다. 따라서, SW 기반인공지능은클라우드컴퓨팅 (Cloud Computing) 형태로발전하여네트워크 (network) 환경에서
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- 진영 원
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1 한국은하드웨어인공지능을선도할수있을까? 이종호 서울대학교전기 정보공학부교수 머리말 2016년 3월알파고 (AlphaGo, 구글딥마인드가개발한인공지능 (AI) 바둑프로그램 ) 가세계최상위수준급의프로기사인이세돌 9단과 5번기공개대국에서대부분의예상과달리 4승 1패로승리함으로써세상을놀라게했고인공지능의가능성을깨닫는계기를마련했다. 인공지능은 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 로봇등으로대변되는 4차산업혁명의핵심기술로, 이분야기술수준이국가산업기술의경쟁력으로이어지는매우중요한기술이다. 이에, 정부에서는인공지능의중요성을인지하고국가차원의인공지능분야연구개발및인력양성에막대한예산을지원하고있다. 이와같은활성화계획은세계적인추세에부응하고향후 4차산업혁명을성공적으로달성하여국가의기술경쟁력확보및국부창출을목표로한다는측면에서시의적절하게추진하고있는것으로사료된다. 그러나국가적인인 공지능개발내용및방향은대부분이소프트웨어 (SW) 에기반을둔인공지능에국한하여진행되고있으며, 대체로선진국의방향을따라가면서기술격차를줄이려고하는추격자 (fast follower) 형태로진행되고있다. 미국과같은선진국의 SW 기반인공지능분야연구비규모및시설, 뛰어난우수인력유치전략과연구원수를감안하면우리나라가같은방향을성공적으로나가도결국추격형을벗어나지못할확률이매우높다. 특히, 미국의경우구글과페이스북의인공지능관련연구비는엄청난규모이고관련연구원의수준이나숫자가우리나라와비교할수없는상황이다. 알파고의출현에따른국민적관심사가인공지능에집중되었고이에따라딥러닝 (Deep Learning) 형태의 SW 인공지능연구개발및인력양성에예산이집중되고있다. SW 인공지능은엄청난계산력을가진슈퍼컴이필요하다. 일례로, 알파고를위한슈퍼컴은 CPU 1,202개, GPU 176개로구성되어수백kW 이상의엄청난전력을소모
2 하고또한큰공간을점유한다. 비록기술이발전하여전력소모를줄인다고해도기존의폰노이만 (von Neumann) 방식의컴퓨터아키텍처에서는한계가있어크게줄일수없다. 따라서, SW 기반인공지능은클라우드컴퓨팅 (Cloud Computing) 형태로발전하여네트워크 (network) 환경에서서비스가제공될것이다. 이와같은환경에서는네트워크의예기치않은끊김이나과부하는서비스의가치를떨어뜨리고, 사용자가많이늘어남에따라슈퍼컴은엄청난전력을소모함으로써, 그한계를보이게될것이다. 즉, 이동성이중요시되는장치에서의응용에는큰제한이있을것이다. SW 인공지능분야에서우리나라가선진국을앞서가기가매우어려운상황이다. 또한이기술은스마트폰, 자율주행자동차, 드론, 로봇등과같이이동성이중요한장치에는사용하기가어려운한계가있다. 이문제를해결할확률이높은것이하드웨어 (HW) 인공지능이다. 본기고에서는 HW 인공지능이무엇인지, 어떤분야에서유리한지, 그리고우리나라가이분야에서세계를선도할수있을지등에대해알아보도록한다. 하드웨어인공지능이란? 먼저, 인공지능의현황에대해간단히살펴본다. 기존폰노이만아키텍처기반의컴퓨팅은점차증가하는전력소모를보임으로써한계에직면해있고, 특히, 패턴인식, 실시간인식, 판단등에서는많은문제를보이고있다. 이를해결하기위해신경과학과반도체기술의발전을기반으로인간의뇌를모방하는단계에들어섰고, 관련연구는 1980년대부터이루어지고있었다. 2006년에는병렬처리프로세서를이용하여구현된심층신경망의학습방법을통해음성인식이나물체인식등단일인지성능이현격히높아져 SW 인공지능실용화가능성이커졌다. HW 인공지능인신경모방컴퓨팅분야에대한연구는미국과유럽을중심으로대규모연구프로제트가진행되고있다. 대표적인신경모방 IC 프로젝트로는미국방위고등연구계획국 (DARPA) 의 SyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 프로젝트와 EU 에서진행하는 HBP(Human Brain Project) 이다. SyNAPSE 프로젝트는 2008년에시작되어 IBM과 HRL을중심으로대학, 연구소, 기업체가공동연구를진행하고있으며, 2013년까지 1억달러이상이투입되었다. 한편, 2008년에시작된 IBM SyNAPSE 프로젝트는본격적으로뉴로모픽컴퓨팅, 인지컴퓨팅의가능성을열었다고할수있으며, 2014년 8월경, 트루노스 (TrueNorth) 칩을개발함으로써인간의뇌를모방함에있어큰성과를거두었다고할수있다. 하지만이칩을활용할수있는학습등응용기술이없어서응용으로연결되기에는많은시간이필요하다. 또한시냅스모방소자로면적을많이점유하는 SRAM을사용함으로써확장성에한계가있어, 현재는이연구를포기한상태이다. 중요한것은이들프로젝트를통해미국과유럽의연구소나대학에서인공지능기술의기초가형성되고있고, 관련인재가키워졌다는것이다. 그러나아직도인공지능분야에핵심이나표준이될만한기술은없고, 여전히태동기수준이라는것이다. 90 KIET 산업경제
3 HW 인공지능을이해하기위해먼저, SW 인공지능에대해간단히알아본다. 최근 SW 인공지능은딥러닝이라는학습알고리즘에기반하고있다. 딥러닝은머신러닝 ( 또는기계학습 ) 의한분야로기존폰노이만아키텍처기반의컴퓨터가학습할수있도록하는알고리즘이다. 좀더자세히말하자면, 딥러닝은다단계신경망구조를사용하여매우복잡한인식이가능한알고리즘이다. 알파고도이러한알고리즘을이용하고있다. < 그림 1> 의오른쪽열에표시된것과같이다양한장점이있지만단점으로는폰노이만아키텍처기반의병렬 GPU(Graphic Processing Unit) 를사용함으로써엄청난전력을소모하고있다. 비교적기술이성숙한상태라구글이나페이스북등과같은대기업이나여러중소 / 벤처기업에서응용기술을개발하고있다. 그러나여전히다양한알고리즘개발과관련하드웨어최적화는많은연구를필요로하고있다. 기존의폰노이만컴퓨팅아키텍처는인지처리기능을수행함에있어서인간의뇌에비해효율성이매우낮다. 인간의뇌는수많은뉴런과시냅스 가병렬적으로연결되어저전력으로인지처리기능을동시에수행할수있다. 이러한인간의신경구조를시냅스모방소자어레이및 CMOS 집적회로기술기반하드웨어로모방하는것을 HW 인공지능이라한다. HW 인공지능은 < 그림 1> 에서와같이 SNN(Spiking Neural Network, 스파이킹신경망 ) 과하드웨어 DNN(Deep Neural Network, 심층신경망 ) 으로구성된다. 이는뇌의기능을일부흉내내기때문에신경모방 (Neuromorphic, 뉴로모픽 ) 기술이라불리기도한다. HW 인공지능기술은기본적으로아날로그및디지털집적회로, 시냅스모방소자어레이, 그리고혼성아날로그 / 디지털 VLSI 로구성되며, SNN은시스템운용소프트웨어없이동작할수있고, 하드웨어 DNN의경우소프트웨어가결합된하나의시스템으로인지와같은신경시스템의기능을수행한다. 여기서시냅스모방소자는메모리기능을반드시가져야하므로반도체메모리기술이그핵심이라할수있다. 단점으로시냅스를모방하기위한초고밀도, 고신뢰성, 저전력을보장하는메모리소자, 뉴런 접근방식 < 그림 1> 하드웨어및소프트웨어인공지능기술의주요특징비교 뇌 하드웨어 AI Spiking neural network(snn) STDP*, SRDP** 인공지능 (AI) 소프트웨어 AI Deep neural network(dnn) 기존의 Convolutional neural network (CNN) 과 Recurrent neural network(rnn) 을포함 딥러닝 (Deep learning) 전력소모극도로낮음아주낮음낮음매우높음 성숙도완벽? 아주낮음낮음높음 주 : *STDP : Spike-timing dependent plasticity, **STDP : Spike-rate dependent plasticity
4 및제어회로, 그리고아키텍처가거의태동기수준또는그보다약간발전된형태이고, 세계적으로이분야의연구를주도하는기관이나그룹이없는실정이다. 연구그룹사이의기술수준에서차이가있으나, 어느기술이가능성이있는지판정하기어려운상황이다. 그야말로춘추전국시대라할수있다. HW 인공지능에서학습이라함은결국, 시냅스모방소자어레이에서각소자의가중치 ( 예 : 컨덕턴스또는저항 ) 를결정하는과정이다. 하드웨어기반 DNN을이용한학습에서는저전력으로이루어지는가중치합 ( 각시냅스모방소자의가중치와해당입력의곱을모두더하는과정 ) 연산의결과가특정값 ( 예 : 0.57) 으로나오기때문에 VNN(Value Neural Network) 라고할수있다. 그에비해 SNN 학습은운용소프트웨어도움없이학습이가능하고, 극저전력으로가중치합을하여그결과가임계치를넘으면비동기 (Clock을 사용하지않기때문 ) 형태로스파이크펄스가발생하고, 이것이피드백되어시냅스모방소자의가중치를바꾸어학습을한다. 여기서시냅스모방소자의가중치는아날로그 ( 예 : 수십개의저항값 ) 형태로변하거나디지털 (0과 1) 형태로변화하는데, 집적도를높이려면하나의시냅스모방소자가아날로그형태로많은가중치를저장할수있어야한다. 앞서언급한 SW 인공지능은 DNN 형태로학습하고기존의폰노이만기반의 CPU와 GPU를사용하여엄청난양의곱셈과덧셈을하기때문에, 아주많은전력을소모한다. 전력을줄이기위한방안으로, DNN을사용하는 HW 인공지능은반드시시냅스모방소자어레이를포함한다. 이상황에서가중치합은단순히각시냅스모방소자로들어오는입력신호가특정가중치를가진시냅스모방소자를지나가기만하면가중치곱이이루어지고, 하나의 post neuron에연결된각시냅스모 92 KIET 산업경제
5 방소자로부터얻어진결과를커패시터를사용하여모으면연산없이가중치합이완성된다. 가중치합은특정값으로주어지고, 이를 SW 알고리즘과연결하기위해서는다시 binary(2진 ) 코드로바꾸어야하며, 이과정에서 ADC( 아날로그-디지털컨버터 ) 가사용된다. 즉, 전력을줄이는시냅스모방소자어레이와주변회로, 그리고 DNN 알고리즘이융합되어하나의인공지능이구현된다. 비록, 소프트웨어와융합된시스템이지만전력을줄이는부분이하드웨어로구성된시냅스모방소자어레이이기때문에 HW 인공지능으로분류한다. DNN을적용하는 HW 인공지능분야는선진국에비해거의비슷하거나차이가있다면 0.5~1 년정도뒤진것으로생각된다. 그외 HW 인공지능에포함되어야하는것은기존의폰노이만아키텍처기반의 CMOS 회로및아키텍처로구성된하드웨어인데, 이역시위에서언급한것과같이 SW 알고리즘과융합되어인공지능이된다. 여기서시냅스모방소자로디지털메모리인 SRAM이주로사용되고, 가중치합은폰노이만아키텍처에기반을둔컴퓨팅으로수행되어전력소모는 HW 인공지능보다는높고, SW 인공지능에비해서는적다. 이기술은기존의 CMOS 기술을이용하므로 SW 인공지능다음으로성숙도가높아수년내에점진적으로실용화가될것으로예상된다. 이 HW 인공지능은결국폰노이만기반 CMOS 기술로, 가중치합을빠르게수행하는일종의가속기가핵심기술이라할수있다. 이기술은미국과같은선진국이우리나라보다 2~3년앞선부분이지만, 우리가전략적으로접근한다면따라가 거나앞설수있을것으로기대된다. 인간의뇌는 2l 정도의용량에 1,011개의뉴런과 1,015개의시냅스가병렬적으로연결되어있다. 뉴런들의축삭과수상돌기연결은시냅스를통하여이루어지는데, 약 20W 수준의전력으로기억, 연산, 추론, 학습등을동시에수행할수있다. 어떻게하드웨어 AI 분야에서선도자가될수있을까? 우리나라의산업구조와과학기술수준을감안하면많은분야에서추격형으로연구개발을진행하는것이합리적이다. 그러나미래의산업을염두에둔과학기술연구개발은거의전부추격형전략으로추진하고있는것같다. 대부분의과제는선진국과현재격차가얼마인데, 앞으로얼마로줄이는데그목표를두고있다. 심지어한국이세계 1등을하는분야도그런전략이적용되고있는것같다. 이제는이러한전략에서벗어나야한다. 정말매의눈으로살펴보고깊은통찰력을바탕으로어떤분야가세계를선도할지고민하고그것을세계 1등으로만드는과학기술연구전략이꼭필요하다. 그럼세계를선도할부분이무엇인가? 아마많지는않지만여러분야에서그러한가능성이있을것이다. 필자는대한민국이 HW 인공지능분야에서세계를선도할가능성이있다고본다. 때마침이분야는 4차산업혁명의핵심기술인인공지능기술이라국가의명운을걸고한번추진할필요가있다고판단된다. 전세계적으로인간뇌의연산을모방하려는많은시도가있지만, 뇌의시냅스및뉴런을모방
6 < 그림 2> 반도체메모리기술을하드웨어인공지능에활용하여패러다임을바꾸는기술을개발하여메모리반도체기술의수월성을확보하는전략 하드웨어인공지능의핵심기술은고집적반도체메모리기술 우리나라가갖고있는세계최고메모리반도체기술을하드웨어인공지능기술에창의적으로융합 융합의결과는인지연산이가능한시스템반도체 메모리기술이시스템반도체기술을좌우하는패러다임변화가가능한핵심기술 새패러다임의시장을선제적으로점유할필요 메모리반도체기술의수월성을확장할수있는최적의전략기술!! 하는핵심표준기술이아직도개발되지않고있으며, 무슨기술이표준이될지도모르는상황이다. 따라서새로운경쟁력있는시냅스모방소자어레이및뉴런회로어레이가개발되고, 해당하드웨어에최적화된알고리즘이개발된다면현재반도체산업계의패러다임을바꿀수있고이분야세계기술을선도할수있을것이다. 하나의 HW 인공지능시스템이성공하기위해서는소재, 반도체공정, 반도체소자 / 회로, 어레이, 아키텍처및시스템, 그리고응용알고리즘까지의넓은범위를포함하므로, 반도체분야기술이강해야하고다양한분야의연구자간의협력이반드시필요하다. 이분야의연구를주도하기위해서는깊은사고와지식, 그리고언급된여러영역을넘나드는이해가있어야한다. 그럼왜대한민국이 HW 인공지능분야에서세계를선도할수있을까? 가장중요한것이 HW 인공지능기술의핵심인반도체기술에있다. 우리나라가세계 1위를고수하고있는반도체메모리기술이 HW 인공지능의핵심기술인시냅스모방 소자를고집적 / 고신뢰성으로구현하는데반드시필요하다. 우리나라는대학및기업체에메모리반도체의소자, 공정, 회로, 아키텍처에이르기까지세계적으로수준급의인재를보유하고있다. 특히, 우리기업은지난 30년이상메모리반도체양산에서엄청난발전을거듭하여, 최고의기술과노하우를보유하고있다. 또한, 시스템IC2010 과같은대형반도체연구과제를통해많은인력이양성되었고, 이들은기업과대학에서활발히활동하고있다. 이와같은상황에서, 우리는 HW 인공지능에승부를걸어볼만하지않겠는가? < 그림 2> 는우리나라가가진세계최고의메모리반도체기술을 HW 인공지능에창의적으로융합하여메모리반도체의수월성을이어가는전략을보여준다. 융합의결과는인지연산이가능한시스템반도체가되기때문에, 메모리반도체기술이시스템반도체기술을좌우할정도로패러다임의변화를가져올수있다. 이렇게하여메모리반도체기술의수월성을확장할수있게된다. 우리입장에서는이와같은창의적융 94 KIET 산업경제
7 합기술을국가의전략기술로개발하지않을이유가없다. 그럼하드웨어인공지능의기술개발전략방향을살펴보자. HW 인공지능기술은다양한센서 ( 이미지, 압력, 바이오, 가스등 ) 와매우친화적으로접목되어실시간 / 저전력으로정확한감지가가능하기때문에부가가치가매우크고, 나아가 IoT 기술과접목이가능하다. HW 인공지능기술과센서기술을접목하는기술은세계적으로아주초기단계이므로이분야를체계적이면서도집중적으로추진할필요가있다. 국내의열악한센서업계를 HW 인공지능기술과접목함으로써, 새로운경쟁력으로시장을창출할수있는기회를제공할수있다. 또한저전력 HW 인공지능기술을다양한모바일기기에조기응용될수있도록추진하여, 4차산업혁명을세계적으로선도할수있도록해야한다. 저전력 HW 인공지능은 SW 인공지능에비해자율주행자동차를포함하여모바일기기에매우유리하므로이분야의연구에집중하여추진할필요가있다. 4차산업혁명에서가장중요한핵심기술인 HW 인공지능기술을저전력화하여산업의모든분야에조기에파생할수있도록하는추진전략을수립해야한다. HW 인공지능을연구하는여러그룹에서실용화가능성이있는기술은바로국내메모리반도체업체에이전될수있도록해야한다. 국내메모리반도체업체에서인공지능하드웨어를큰어레이형태로구현하고대학이나중소 / 벤처업체에제공되도록추진하면, 시스템측면에서다양한응용기술이조기에개발되어 IP화될것이다. 맺음말 SW 인공지능이든 HW 인공지능이든모두반도체기술이없으면불가능하기때문에, 반도체기술은한국산업성장동력의엔진일뿐만아니라 4차산업혁명의가장중요한기술이라해도과언이아니다. 이러한반도체기술에대한국가차원의관심과예산지원이없으면한국의성장동력은서서히꺼져갈것이다. 인공지능기술개발은추격형과선도형으로구분하여추진할필요가있다. SW 인공지능은현재정부에서추진하는방식으로연구와인력양성을추진하여선진국과기술격차를줄이는추격형으로진행하는것이효과적이다. HW 인공지능분야는세계 1위메모리반도체기술이창의적으로융합되도록하여선도형으로추진하는것이효과적이고, 메모리반도체기술의수월성을이어가면서새로운시장을창출할것이다. HW 인공지능기술은재료, 소자, 공정, 회로, 아키텍처, 알고리즘, 응용이체계적으로융합되어야하는학제간연구로해당분야전문가가참여하여하나의팀이되도록추진하는것이필요하다. 특히, HW 인공지능의성숙도와기술의특이성을고려하여상기연구팀이하나가아니라여러개가되도록추진해야효율이증가한다. 하나의큰팀으로추진하기에는아직기술의방향이분명하지않아실패할확률이높다. 이분야의특허로드맵분석결과로볼때, 기술이태동기에서성장기사이이므로원천기술을확보할수있도록해야한다. 예를들어, 변리사가연구자와협력하여조기에특허출원할수있도록하는체계및예
8 < 그림 3> 하드웨어인공지능의다양한응용분야 산지원이중요하다. 대학이나연구소에서의미있는 1차적연구결과가확보되면바로관련메모리반도체업체가참여할수있는연구체계로추진해야한다. HW 인공지능은각종센서와접목될때, 전력소모를크게줄이고실시간으로정확한감지를가능하게한다. 따라서실용성이높은 HW 인공지능기술을반도체기술과융합하여센서를포함한다양한분야에응용될수있도록한다. HW 인공지능은 Cloud-Oriented보다 Mobile- Oriented 분야에조기응용함으로써 4차산업혁명을세계적으로선도할수있을것으로기대된다. 국내메모리반도체의수월성을계속이어갈수있는패러다임변화형저전력인공지능기술로이분야의기술을세계적으로선도할것이다. 저전력 HW 인공지능은패러다임을바꾸는기술로반도체기술과융합되어산업전반의경쟁력을크게높이고새로운시장을창출할것으로예상된 다. 또한바이오데이터를포함한빅데이터분석, 얼굴인식, 보행자인식, 로봇, 무인자동차, 드론, 곤충로봇, 지능형센서, 휴대용기기, 실시간학습을필요로하는다양한분야에파급되어엄청난효과를가져올것으로기대된다. 소재, 부품, IT SW/HW, 자동차, 로봇, 환경, 사회연결망, 전자결제, 전자정부등의다양한영역에서인지기반응용을통한새로운일자리창출이기대된다. < 그림 3> 은대표적인응용분야를보이고있다. HW 인공지능은초저전력으로동작하는인간뇌의주요기능을모방하여기존폰노이만방식아키텍처기반의컴퓨팅의한계를극복하기위한기술이다. 기존폰노이만기반의컴퓨터구조는고도의인지응용및처리를하는데속도및전력소모등의측면에서큰한계를보이고있기때문에이를해결하기위한 HW 인공지능기술에대한연구개발이반드시국가차원에서필요하다. 96 KIET 산업경제
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
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주간기술동향 2016. 5. 4. 뇌과학 기반 인지컴퓨팅 기술 동향 및 발전 전망 윤장우 한국전자통신연구원 책임연구원 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
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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
센터표지_ 수정
2010 The First Half 2010 The First Half Contents Background 2 Strategy 4 Partnership 6 History 7 Business 8 Accomplishment 10 Jeonju 81 Vision 12 Background 사업목적 방위산업의 비약적 발전 체계개발 능력에 비하여 부품 소재 기술 취약 2
<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
<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
4 차산업혁명과지식서비스 l 저자 l 한형상 / 한국산업기술평가관리원지식서비스 PD 김 현 / 한국전자통신연구원 IoT 연구본부장 SUMMARY 4차산업혁명의성격은초연결 초융합 초지능의세키워드로요약된다. 초연결은사람, 사물등객체간의상호연결성이확장됨을말하며이는곧실시간데이
4 차산업혁명과지식서비스 l 저자 l 한형상 / 한국산업기술평가관리원지식서비스 PD 김 현 / 한국전자통신연구원 IoT 연구본부장 SUMMARY 4차산업혁명의성격은초연결 초융합 초지능의세키워드로요약된다. 초연결은사람, 사물등객체간의상호연결성이확장됨을말하며이는곧실시간데이터공유가질적 양적으로크게확대됨을의미한다. 초융합은초연결환경의조성으로이전에는생각할수없었던異種기술
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
목 차 < 요약 > Ⅰ. 검토배경 1 Ⅱ. 반도체산업이경기지역경제에서차지하는위상 2 Ⅲ. 반도체산업이경기지역경제에미치는영향 7 Ⅳ. 최근반도체산업의여건변화 15 Ⅴ. 정책적시사점 26 < 참고 1> 반도체산업개관 30 < 참고 2> 반도체산업현황 31
반도체산업이경기지역경제에 미치는영향및정책적시사점 한국은행경기본부 목 차 < 요약 > Ⅰ. 검토배경 1 Ⅱ. 반도체산업이경기지역경제에서차지하는위상 2 Ⅲ. 반도체산업이경기지역경제에미치는영향 7 Ⅳ. 최근반도체산업의여건변화 15 Ⅴ. 정책적시사점 26 < 참고 1> 반도체산업개관 30 < 참고 2> 반도체산업현황 31 i / ⅶ ii / ⅶ iii / ⅶ iv
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.........
ICT À¶ÇÕÃÖÁ¾
Ver. 2012 T TA-11104-SA 4 21 21 42 65 91 103 124 140 161 187 Ver. 2012 ICT Standardization Strategy Map 4 Ver. 2012 Ver. 2012 5 ICT Standardization Strategy Map 6 Ver. 2012 Ver. 2012 7 ICT Standardization
<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
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2014 년도기술수준평가결과 ( 안 ) - 120 개국가전략기술 - ( 1 ) 2014 가. 10대기술분야 ( 2 ) 나. 120개국가전략기술분야 ( 3 ) 다. 미래성장동력산업 (13 개 ) 분야 4. ( 4 ) 2014 년도기술수준평가결과 ( 안 ) -120 개국가전략기술 - 목차 1. 평가개요 1 2. 평가단계별추진절차 2 3. 평가결과 3 4. 국가전략기술로본미래성장동력산업별기술수준
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
[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
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
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최신 ICT 이슈 최신 ICT 이슈 IoT 보안 이슈와 시사점 * 1. 더욱 커져가는 IoT 보안 위협 IoT 시대 도래와 함께 더욱 커져가는 보안 우려 IoT(Internet of Things; 사물인터넷) 시대에는 대부분의 기기에 정보 획득 및 네트워 크 연결 기능이 탑재되고, 이를 바탕으로 스마트홈, 스마트가전, 스마트카, 스마트그리 드, 헬스케어, 웨어러블
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,
Microsoft Word - ICT Reprot
주간기술동향 2014. 9. 3. 인공지능 시장 경쟁, 딥러닝으로 재점화 * 1. 브라질 월드컵의 인공지능 스타 코타나 마이크로소프트, 코타나 통해 브라질 월드컵 주요 승패 및 우승팀 정확히 예측 MS 는 월드컵 개막 이전에 각 출전팀의 과거 승패 전적과 국제전 경험, 홈그라운드 이 점, 지역적 접근성, 날씨, 잔디상태, 스포츠 도박시장정보 등을 고려하여 16
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2009 2 0 0 9 M I N I S T R Y O F C U L T U R E, S P O R T S A N D T O U R I S M 2009 M I N I S T R Y O F C U L T U R E, S P O R T S A N D T O U R I S M 2009 발간사 현재 우리 콘텐츠산업은 첨단 매체의 등장과 신기술의 개발, 미디어 환경의
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ICT 신기술 인공지능반도체의특허동향및시장트렌드 이인희박선미 * 한국특허전략개발원선임연구원한국특허전략개발원연구원 * I. 서론 인간은생각하는기계다 미국메사추세츠공대 (MIT) 교수인마빈민스키가 1974년 지적활동의프레임워크 (A framework for representing knowledge) 를발표하였으며, 이는현재의인공지능발전에지대한영향을끼친것으로평가되고있다.
Microsoft PowerPoint _Monthly InsighT 19년 1월.pptx
2019년 1월 Monthly InsighT 우려보다는 용기가 필요한 2019년 박원재 02-3774-1426 william.park@miraeasset.com 김영건 02-3774-1583 younggun.kim.a@miraeasset.com 김철중 02-3774-1464 chuljoong.kim@miraeasset.com * 넋두리 * 드디어 2019년황금돼지해가밝았습니다.
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기획시리즈 기획시리즈 인공지능 인공지능및인지컴퓨팅기술동향 배창석 대전대학교 IT 융합공학부부교수 csbae@dju.ac.kr 1. 서론 2. 인공지능및인지컴퓨팅기술동향 3. 결론및시사점 1. 서론인간의두뇌가데이터를분석하고처리하는데있어현존하는어떤컴퓨팅 (computing) 체계보다우수한효율성을가지고있다는것은주지의사실이다. 지금우리가널리사용하고있는폰노이만 (John
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42 s p x f p (x) f (x) VOL. 46 NO. 12 2013. 12 43 p j (x) r j n c f max f min v max, j j c j (x) j f (x) v j (x) f (x) v(x) f d (x) f (x) f (x) v(x) v(x) r f 44 r f X(x) Y (x) (x, y) (x, y) f (x, y) VOL.
2010 산업원천기술로드맵요약보고서 - 화학공정소재
2010 산업원천기술로드맵요약보고서 - 화학공정소재 - 2010. 7 본요약보고서는한국산업기술진흥원주관으 로수립되고있는 2010 년도산업원천기술로 드맵의일부내용을발췌한것입니다. 산업원천기술로드맵전체내용을담은 2010 산업원천기술로드맵보고서 는오는 8월한국산업기술진흥원홈페이지 (www.kiat.or.kr) 를통해공개될예정입니다. 목 차 Ⅰ. 화학공정소재산업의정의및범위
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
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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
ICT EXPERT INTERVIEW ITS/ ICT? 차량과 인프라 간 통신(V2I) Nomadic 단말 통신(V2P) 차량 간 통신(V2V) IVN IVN [ 1] ITS/ ICT TTA Journal Vol.160 l 9
![ICT EXPERT INTERVIEW ITS/ ICT? 차량과 인프라 간 통신(V2I) Nomadic 단말 통신(V2P) 차량 간 통신(V2V) IVN IVN [ 1] ITS/ ICT TTA Journal Vol.160 l 9](/thumbs/40/22040462.jpg "ICT EXPERT INTERVIEW ITS/ ICT? 차량과 인프라 간 통신(V2I) Nomadic 단말 통신(V2P) 차량 간 통신(V2V) IVN IVN [ 1] ITS/ ICT TTA Journal Vol.160 l 9")
오늘날 자동차와 도로는 ICT 기술과 융합되어 눈부시게 발전하고 있습니다. 자동차는 ICT 기술과 접목되어 스마트 자동차로 변화하며 안전하고 편리하며 CO 2 방출을 줄이는 방향으로 기술개발을 추진하고 있으며 2020년경에는 자율 주행 서비스가 도입될 것으로 전망하고 있습니다. 또한, 도로도 ICT 기술과 접목되어 스마트 도로로 변화하며 안전하고 편리하며 연료
Microsoft Word - 장준영
뉴로시냅틱인지컴퓨팅기술동향 장준영 * 윤장우 * 이전우 * 배창석 * 정호영 * 이주연 * 김주엽 ** 임지연 *** 민옥기 * 뉴로시냅틱인지컴퓨팅 (Neurosynaptic Cognitive Computing) 은인간뇌의인식, 행동그리고인지능력을궁극적으로재현해내는뉴로시냅틱칩기반의하드웨어와브레인시뮬레이터와같은소프트웨어기술을통칭하며, 컴퓨팅분야의새로운패러다임을제시할혁신적미래
태양광산업 경쟁력조사.hwp
태양광산업산업경쟁력조사 1 Ⅰ. 1. 52 2. 53 Ⅱ. 1. 54 2. 60 3. 64 III. 1. 71 2. 82 Ⅳ. 1. 98 2. 121 3. 132 Ⅴ. 1. 147 2. 160 3. 169 4. SWOT 181 Ⅵ. 1. 187 2. 202 3. 217 Ⅶ. 225 < 요약 > Ⅰ. 서론 II. 태양광산업의개요 III. 태양광기술개발현황
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
28 저전력복합스위칭기반의 0.16mm 2 12b 30MS/s 0.18um CMOS SAR ADC 신희욱외 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 제안하는 SAR ADC 구조및회로설계 1. 제안하는 SAR ADC의전체구조
Journal of The Institute of Electronics and Information Engineers Vol.53, NO.7, July 2016 http://dx.doi.org/10.5573/ieie.2016.53.7.027 ISSN 2287-5026(Print) / ISSN 2288-159X(Online) 논문 2016-53-7-4 c Abstract
발간등록번호 정책연구 호 뉴로닉컴퓨팅시스템기반의차세대인공지능선도방안 연구기관 서울대학교산학협력단 연구책임자 박병국
정책연구호뉴로닉컴퓨팅시스템기반의차세대인공지능선도방안국가과학기술자문회의발간등록번호 정책연구 호뉴로닉컴퓨팅시스템기반의차세대인공지능선도방안 연구기관 서울대학교산학협력단연구책임자 박병국 발간등록번호 정책연구 호 뉴로닉컴퓨팅시스템기반의차세대인공지능선도방안 연구기관 서울대학교산학협력단 연구책임자 박병국 제출문 국가과학기술자문회의지원단장귀하 본보고서를 뉴로닉컴퓨팅시스템기반의차세대인공지능선도방안
인공지능과 뉴로 네트워크의 수십년 경쟁과 발전 이대영 기자 ITWorld 과학과 IT를 전공하는 이가 아니더라도 누구라도 한번쯤 SF 영화나 만화 에서 인공지능로봇을 접한 적이 있을 것이다. 몇년 전 AI라는 영화에서 는 인공지능로봇이 주인공으로 등장하기도 했다. 그리
I D G T e c h R e p o r t 인간 두뇌를 닮은 컴퓨팅, 뉴로 네트워크의 현황 과학과 IT를 전공하는 이가 아니더라도 누구라도 한번쯤 영화나 만화에서 인공 지능로봇을 접한 적이 있을 것이다. 그리고 인공지능(Artificial Intelligence)이 현 실화될 것이라는 기사도 종종 읽었을 것이다. 인공지능은 미래 컴퓨팅을 거론할 때 가장
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최신 ICT 이슈 IITP, 2016 년에 대두될 ICT 산업 10 대 이슈 발표 * 2016 년에는 IoT, 드론, 자율주행자동차, 로봇 등 인공지능을 활용한 제품 활성화가 ICT 업계의 가장 큰 화두가 될 것으로 전망 정보통신기술진흥센터(IITP)는 10 월 6 일 개최한 2016 ICT 산업전망컨퍼런스 를 통해 다음과 같이 2016 년 ICT 산업 10
Microsoft PowerPoint - 30.ppt [호환 모드]
![Microsoft PowerPoint - 30.ppt [호환 모드]](/thumbs/97/130824528.jpg "Microsoft PowerPoint - 30.ppt [호환 모드]")
이중포트메모리의실제적인고장을고려한 Programmable Memory BIST 2010. 06. 29. 연세대학교전기전자공학과박영규, 박재석, 한태우, 강성호 hipyk@soc.yonsei.ac.kr Contents Introduction Proposed Programmable Memory BIST(PMBIST) Algorithm Instruction PMBIST
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저작권기술 NEWSLETTER 2017.08.07. Volume 05-3 기술분야 : SW 저작권기술 적용시장 : 인공지능시장 인공지능 (AI, Artificial Intelligence) 이란인간처럼사고 감지 행동하도록설계된일련의알고리즘체계이다. 아이폰의 시리 (Siri) 도인공지능의한종류라고할수있는데, 즉인공지능은사람의개입없이도사람이의도한바를이루어주는대리인
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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
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SW 2015. 02 88 SW 2015. 02 5-1 89 SW 2015. 02 5-2 5-3 90 SW 2015. 02 5-4 91 SW 2015. 02 5-5 5-6 92 5-7 SW 2015. 02 93 SW 2015. 02 5-8 5-1 94 SW 2015. 02 5-9 95 SW 2015. 02 5-10 5-2 96 SW 2015. 02 5-11
1 SW 2015. 02 26
02 1 SW 2015. 02 26 2-1 SW 2015. 02 27 SW 2015. 02 2-1 28 SW 2015. 02 29 2 SW 2015. 02 2-2 30 2-2 SW 2015. 02 31 SW 2015. 02 32 2-3 SW 2015. 02 33 3 SW 2015. 02 2-3 34 2-4 SW 2015. 02 35 4 SW 2015. 02
(b) 미분기 (c) 적분기 그림 6.1. 연산증폭기연산응용회로
Lab. 1. I-V Characteristics of a Diode Lab. 6. 연산증폭기가산기, 미분기, 적분기회로 1. 실험목표 연산증폭기를이용한가산기, 미분기및적분기회로를구성, 측정및 평가해서연산증폭기연산응용회로를이해 2. 실험회로 A. 연산증폭기연산응용회로 (a) 가산기 (b) 미분기 (c) 적분기 그림 6.1. 연산증폭기연산응용회로 3. 실험장비및부품리스트
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
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국내 유비쿼터스 사업추진 현황 본 보고서의 내용과 관련하여 문의사항이 있으시면 아래로 연락주시기 바랍니다. TEL: 780-0204 FAX: 782-1266 E-mail: minbp@fkii.org lhj280@fkii.org 목 차 - 3 - 표/그림 목차 - 4 - - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - 1) 유비쿼터스 컴퓨팅프론티어사업단 조위덕 단장
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
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ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
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모 금융회사 오픈소스 및 머신러닝 도입 이야기 김 형 준 2 0 발표자소개 1 인터넷폐쇄망에서분석시스템구축 (feat. 엔지니어가없을때 ) 2 분석보고서자동화 3 Machine Learning 삽질기 ( 분석 & 개발 ) 3 0 발표자소개 1 인터넷폐쇄망에서분석시스템구축 (feat. 엔지니어가없을때 ) 2 분석보고서자동화하기 3 Machine Learning
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
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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
Pattern Recognition
딥러닝이해및미디어응용 아주대학교구형일 인공지능 / 기계학습 / 딥러닝 AI 에관한 4 개의관점 Humanly Rationally Thinking Thinking Humanly Thinking Rationally Acting Acting Humanly Acting Rationally Acting Humanly 사람처럼일하는 / 행동하는기계 인공지능은사람에의해서수행될때지능이필요한일을수행하는기계를만드는기술이다.
( 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,
IT.,...,, IoT( ),,.,. 99%,,, IoT 90%. 95%..., (PIPA). 디지털트랜스포메이션은데이터보안에대한새로운접근방식필요 멀티클라우드사용으로인해추가적인리스크발생 높은수준의도입률로복잡성가중 95% 는민감데이터에디지털트랜스포메이션기술을사용하고있음
2018 #2018DataThreat IT.,...,, IoT( ),,.,. 99%,,, IoT 90%. 95%..., (PIPA). 디지털트랜스포메이션은데이터보안에대한새로운접근방식필요 멀티클라우드사용으로인해추가적인리스크발생 높은수준의도입률로복잡성가중 95% 는민감데이터에디지털트랜스포메이션기술을사용하고있음 ( 클라우드, 빅데이터, IoT, 컨테이너, 블록체인또는모바일결제
6 강남구 청담지구 청담동 46, 삼성동 52 일대 46,592-46,592 7 강남구 대치지구 대치동 922번지 일대 58,440-58,440 8 강남구 개포지구 개포동 157일대 20,070-20,070 9 강남구 개포지구중심 포이동 238 일대 25,070-25,
서울특별시시 제2014-77호 도시관리계획[성내지구 지구단위계획구역 등 176개 구역 (민간부문 운영시행지침)] 결정(변경) 시 서울특별시 성내지구 등 176개소 지구단위계획구역 민간부문 운영시행지침 에 대하여 국토의 계획 및 이용에 관한 법률 제30조 및 같은법 시행령 제25조 규정에 따라 도시관리 계획결정(변경) 사항을 다음과 같이 시합니다. 2014년
27집최종10.22
경 축 2012년 한국문인협회 선정 우수지부상 수상 아래 글은 한국문인협회 지회, 지부 중 홍천지부가 전국 우수지부로 선정되어 지난 2012년 9월 22~23일 원주 인터블고 호텔에서 개최한 한국문인협회 제32차 문협 전국대표자 대회 에서 수상하고 석도익 회장이 발표한 홍천지부 지부운영사례에 대한 글을 옮김. 2012년 한국문인협회 선정 우수지부장
황룡사 복원 기본계획 Ⅵ. 사역 및 주변 정비계획 가. 사역주변 정비구상 문화유적지구 조성 1. 정비방향의 설정 황룡사 복원과 함께 주변 임해전지(안압지) 海殿址(雁鴨池)와 분황사 등의 문화유적과 네트워크로 연계되는 종합적 정비계획안을 수립한다. 주차장과 광장 등 주변
194 197 황룡사 복원 기본계획 Ⅵ. 사역 및 주변 정비계획 가. 사역주변 정비구상 문화유적지구 조성 1. 정비방향의 설정 황룡사 복원과 함께 주변 임해전지(안압지) 海殿址(雁鴨池)와 분황사 등의 문화유적과 네트워크로 연계되는 종합적 정비계획안을 수립한다. 주차장과 광장 등 주변 편의시설에 대한 계획을 고려하여 하나의 유적지구로 조성한다. 각 유적을 하나의
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2015. MAY VOL. 123 IBK Economic Research Institute CONTENTS 2015. May vol.123 M MANAGEMENT LOUNGE 022 024 026 028 E ECONOMY LOUNGE 030 034 036 038 C CEO LOUNGE 044 042 046 BUSINESS MANUAL 014 016 020 B
Contents SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM FIP 13 FIP
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM 13 : (IoT), 4.0,,,,,, CEO. 13 : 2016 3 29 ( ) ~ 11 1 ( ) : 310 Contents SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM FIP
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM 13 : (IoT), 4.0,,,,,, CEO. 13 : ( ) ~ 11 1 ( ) : 310
SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM 13 : (IoT), 4.0,,,,,, CEO. 13 : 2016 3 29 ( ) ~ 11 1 ( ) : 310 Contents SEOUL NATIONAL UNIVERSITY FUTURE INTEGRATED-TECHNOLOGY PROGRAM FIP
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
슬라이드 1
www.altsoft.co.kr www.clunix.com COMSOL4.0a Cluster 성능테스트 2010 년 10 월 클루닉스 / 알트소프트 개요 개요 목차 BMT 환경정보 BMT 시나리오소개 COMSOL4.0a MPP 해석실행조건 BMT 결과 COMSOL4.0a 클러스터분석결과 ( 메모리 / 성능 ) COMSOL4.0a 클러스터최종분석결과 -2- 개요
발표순서 l 소개 l 딥러닝과빅데이터 l 딥러닝과빅데이터기술동향 l 국내외인공지능동향및시장전망 l 맺는말
딥러닝과빅데이터동향 정보통신설비학회 (ITFE) 학술발표회 2016.09.02 중부대학교컴퓨터게임학과 김순곤 Soongohn, Kim (sgkim@joongbu.ac.kr) 발표순서 l 소개 l 딥러닝과빅데이터 l 딥러닝과빅데이터기술동향 l 국내외인공지능동향및시장전망 l 맺는말 1 장. 딥러닝과머신러닝 인공지능 (Artificial Inteligence :
2. 인공지능관련주요기술분야와응용영역 2-1. 인공지능기술분류 2-2. 인공지능기술의특성 2-3. 인공지능응용영역및어플리케이션 2-4. 국내기술수준현황 3. 인공지능분야 Key Player 들의주요비즈니스동향 3-1. 주요동향 3-2. 인공지능관련인수합병 (M&A) 현
Ⅰ. 인공지능 (AI) 기술개관및도입효과 1. 인공지능의개념이해 1-1. 최근인공지능기술의대두 1-2. 인공지능개념정의 1-3. 인공지능의유형분류 1-4. 머신러닝 과 딥러닝 ', 핵심개념의구분 2. 인공지능의학문적논의배경 3. 인공지능기술의역사적발전과정 3-1. 인공지능의탄생기 : 1950 년대 3-2. 인공지능의활성화기 : 1960 년대 3-3. 인공지능의과도ㆍ침체기
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주간기술동향 2018. 9. 26. 설명가능한 AI 기술을포함한인공지능의 IP-R&D 전략 윤태승한국특허전략개발원전문위원 DNN(Deep Neural Network)/CNN(Convolutional Neural Network) 과같은딥러링인공지능은학습으로얻어지는인공지능의판정결과에서괄목할만한성과를거두고있으나, 연구자들은 DNN/CNN에서드러나는여러가지문제점을인지하고이를해결하기위한방안을모색하기시작했다.
Sequences with Low Correlation
레일리페이딩채널에서의 DPC 부호의성능분석 * 김준성, * 신민호, * 송홍엽 00 년 7 월 1 일 * 연세대학교전기전자공학과부호및정보이론연구실 발표순서 서론 복호화방법 R-BP 알고리즘 UMP-BP 알고리즘 Normalied-BP 알고리즘 무상관레일리페이딩채널에서의표준화인수 모의실험결과및고찰 결론 Codig ad Iformatio Theory ab /15
임베디드2014(가을)
2014 Autumn Vol.8 www.givet.re.kr 2014 Autumn News Letter 2014 Autumn Vol.8 News Letter CONTENTS GIVET Autumn 04 05 이천십사년 가을호 뉴스레터 FOCUS_ 2014년 기업지원사업 성과 기업지원성과 1 2013 경북디지털기기부품산업 패키지역량강화사업 사업기간 : 2013년
PowerPoint 프레젠테이션
[ 인공지능입문랩 ] SEOPT ( Study on the Elements Of Python and Tensorflow ) 인공지능 + 데이터분석목적 / 방법 / 기법 / 도구 + Python Programming 기초 + NumpyArray(Tensor) youngdocseo@gmail.com 1 *3 시간 / 회 구분일자내용비고 1 회 0309
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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
Smart NAC v3.0 제안서
Next Generation Network Security Vision 2017 2017.3.9 Integrated Network Management Solution Provider, NetMan 1 Contents 1 2017 IT Issue 2 Why IoT? 3 Paradigm Shift 4 Conclusion Integrated Network Management
인공지능(AI) 프로세서, 새로운 혁신의 원동력 될까
2018. 11. 21 인공지능 (AI) 프로세서, 새로운혁신의원동력될까 전승우 오늘날인공지능은글로벌 IT 산업의핵심화두로부상하였다. 단순작업을넘어회계나법률, 진료등전문영역까지인공지능을적용하는사례도늘고있다. 미래에는일상생활의거의모든분야에걸쳐인공지능이직간접적으로활용될것으로보인다. 그러나기존 IT 시스템으로는지속적인인공지능발전이어렵다는인식도커졌다. 이런한계를넘어서기위하여인공지능을집중적으로지원할수있는프로세서가필요하다는주장이힘을얻게되었다.
반도체 i ii iii iv v 2011 산업기술로드맵 정보통신 반도체분야 . 개요 3 2011 산업기술로드맵 정보통신 반도체분야 . 산업의환경변화 7 2011 산업기술로드맵 반도체분야 8 . 산업의환경변화 9 2011 산업기술로드맵 반도체분야 10 . 산업의환경변화 11 2011 산업기술로드맵 반도체분야 12 . 산업의환경변화 13 2011
Microsoft PowerPoint - 실습소개와 AI_ML_DL_배포용.pptx
실습강의개요와인공지능, 기계학습, 신경망 < 인공지능입문 > 강의 허민오 Biointelligence Laboratory School of Computer Science and Engineering Seoul National University 실습강의개요 노트북을꼭지참해야하는강좌 신경망소개 (2 주, 허민오 ) Python ( 프로그래밍언어 ) (2주, 김준호
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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
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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
논단 : 제조업 고부가가치화를 통한 산업 경쟁력 강화방안 입지동향 정책동향 <그림 1> ICT융합 시장 전망 1.2 2.0 3.8 681 1,237 365 2010년 2015년 2020년 <세계 ICT융합 시장(조 달러)> 2010년 2015년 2020년 <국내 ICT
산업입지 Vol.61 ICT융합을 통한 제조업의 고부가가치화 방안 정보통신산업진흥원 수석연구원 김 민 수 1. 머리말 2. 국내외 ICT융합동향 3. ICT융합을 통한 국내 제조업의 고부가가치화 사례 4. 맺음말 1. 머리말 융합(convergence)이 세계적으로 화두가 된 것은 2002년 미국 국가과학재단(NsF)의 인간수행능력 향상을 위한 융합 기술 전략
Ⅰ 개요 1 기술개요 1. OLED OLED(Organic Light Emitting Diodes),,,, LCD, [ 그림 ] OLED 의구조 자료 : TechNavio, Global Organic Light-emitting Diode (OLED) Materials
![Ⅰ 개요 1 기술개요 1. OLED OLED(Organic Light Emitting Diodes),,,, LCD, [ 그림 ] OLED 의구조 자료 : TechNavio, Global Organic Light-emitting Diode (OLED) Materials](/thumbs/93/113240747.jpg "Ⅰ 개요 1 기술개요 1. OLED OLED(Organic Light Emitting Diodes),,,, LCD, [ 그림 ] OLED 의구조 자료 : TechNavio, Global Organic Light-emitting Diode (OLED) Materials")
OLED 시장 연구개발특구기술글로벌시장동향보고서 2018.1 Ⅰ 개요 1 기술개요 1. OLED OLED(Organic Light Emitting Diodes),,,, LCD, [ 그림 ] OLED 의구조 자료 : TechNavio, Global Organic Light-emitting Diode (OLED) Materials Market, 2017-2 -
경북자동차부품관련연구소의효율적 운영방안
2009-046 경북자동차부품관련연구소의효율적 운영방안 차례 표차례 그림차례 요약 1. 연구배경및목적,,, IT. 3,.,.. 2. 국내 지역자동차산업현황 2007 20.3 GDP 2.5%. 9%, 12%, 13%, 07 409, 285 5, 147 2.9. 8.6%, 7.0%, 4.5%, i . ( ) ( ) ( ) 4,577 277,319 38,865,170
Slide 1
딥러닝 (Deep Learning) 2016 04 29 변경원 1. 딥러닝이란무엇인가? 2. 인공지능이란무엇인가? 3. 딥러닝은왜필요한가? Agenda 4. 딥러닝은어떤역할을하는가? 5. 딥러닝은어떻게만들어야하는가? 6. GPU 의역할 7. 딥러닝의기여 8. AlphaGo 와 GPU 2 1. 딥러닝이란무엇인가? 2. 인공지능이란무엇인가? 3. 딥러닝은왜필요한가?
W7_Business_ 제품설계
6가지 테마와 24단계 창업 프로그램 벤처창업 (START-UP) Week 7: 스타트업 바이블 Step 20, 21, 22, 23 ; 어떤 과정을 거쳐 제품을 기획하고 설계할까? Hansoo Kim, Ph.D YUST MIS / E-Biz Research Center / BNC ?????,!????,? (Linchpin,, )?? ),, SASA : :,,
목 차 2012-5 - 7) - 6 - - 7 - 직업교육의메카, 명품신성인양성 1 사업명 - 8 - 2 필요성및목적 - 9 - 직업교육의메카, 명품신성인양성 - 10 - - 11 - 직업교육의메카, 명품신성인양성 - 12 - - 13 - 직업교육의메카, 명품신성인양성 2-1 필요성 - 14 - 2-2 목적 3 사업내용총괄 3-1 사업개요 - 15 - 직업교육의메카,
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)
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2 자율주행자동차 기술개발 동향 관련기술 < 자율주행( 스마트) 자동차 기술개발 동향 > 1 서 론 정의 자율주행 스마트 자동차는 첨단의 컴퓨터 통신 측정기술 등을 이용하여 자동으로 운행할 수 있는 차량 즉 자동차에 장착된 지구위치위성시스템 수신기로 정확한 위도와 경도를 통보 받아 계기판에 정밀한 지도를 제시하고 현 위치에서 목적지까지 가장 효율적으로 가도록
TGDPX white paper
White Paper DDoS 공격 대응의 새로운 패러다임 AhnLab TrusGuard DPX Revision Version: AhnLab TrusGuard DPX White Paper ver. 1.0 Release Date: April, 2010 AhnLab, Inc. 6th Fl., CCMM Bldg. 12 Yeouido-dong, Yeongdeungpo-gu,
때문이다. 물론가장큰이유는, 다음절에서살펴보겠지만최근들어딥러닝구조를학습하는데필요한여러가지테크닉들이개발되었기때문이다 [6,7]. 딥러닝이산업현장에서선호되는데는몇가지이유가있다. 일단은어려운문제를잘해결한다는것이다. 예를들어서, 물체인식과음성인식등전통적인패턴인식의문제에서딥러닝
![때문이다. 물론가장큰이유는, 다음절에서살펴보겠지만최근들어딥러닝구조를학습하는데필요한여러가지테크닉들이개발되었기때문이다 [6,7]. 딥러닝이산업현장에서선호되는데는몇가지이유가있다. 일단은어려운문제를잘해결한다는것이다. 예를들어서, 물체인식과음성인식등전통적인패턴인식의문제에서딥러닝](/thumbs/91/104687743.jpg "때문이다. 물론가장큰이유는, 다음절에서살펴보겠지만최근들어딥러닝구조를학습하는데필요한여러가지테크닉들이개발되었기때문이다 [6,7]. 딥러닝이산업현장에서선호되는데는몇가지이유가있다. 일단은어려운문제를잘해결한다는것이다. 예를들어서, 물체인식과음성인식등전통적인패턴인식의문제에서딥러닝")
기계학습개론 / 딥러닝강의노트, 서울대학교컴퓨터공학부장병탁, Copyright 2013-2016 3 장 : 딥러닝모델과모델복잡도이론 3.1 딥러닝개념 3.2 딥러닝의혁신점 3.3 딥러닝아키텍쳐 3.4 모델복잡도이론과정규화 3.5 딥러닝모델의비교 3.1 딥러닝개념 30 년전에는인공지능의기초연구분야에속하던머신러닝이최근구글, 애플, 삼성등글로벌기업들이앞다투어확보하려는핵심산업기술로발전하고있다.
041~084 ¹®È�Çö»óÀбâ
1998 60 1 1 200 2 6 4 7 29 1975 30 2 78 35 1 4 2001 2009 79 2 9 2 200 3 1 6 1 600 13 6 2 8 21 6 7 1 9 1 7 4 1 2 2 80 4 300 2 200 8 22 200 2140 2 195 3 1 2 1 2 52 3 7 400 60 81 80 80 12 34 4 4 7 12 80 50
□ 전자금융
보안연구부 -2016-058 국내 외인공지능 (AI) 관련정책및 R&D 동향 ( 보안연구부보안기술연구팀 / 2016.12.12.) 개요 2016년다보스포럼 ( 세계경제포럼, World Economic Forum) 에서핵심의제로논의된 4차산업혁명 에는변화될미래에인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술 * 이주요기반기술로부상될것으로예측
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
엔비디아 Nvidia (NVDA US) 4차 산업혁명의 BRAIN 미래에셋대우 리서치센터 글로벌 포트폴리오 GPU(Graphic Processing Unit)는 무엇인가? GPU (Graphic Processing Unit) NVIDIA는 GPU 설계를 메인 사업으로
USD 16.5 USD 114.38 NASDAQ 7.4% Bloomberg Rating 4 3 2 1 Nvidia S&P 5 16.1 16.7 17.1 Youngho Ryu, Analyst 2-3774-14491449 young.ryu@miraeasset.com 엔비디아 Nvidia (NVDA US) 4차 산업혁명의 BRAIN 미래에셋대우 리서치센터 글로벌
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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
모바일동향
국내외 AI 정책방향과시사점 2017. 2. 28. 공영일 기술 공학연구실 알파고대국이후 1 년 주요국의 AI 정책방향 정책적시사점 2 AlphaGO 인공지능, SW, 제 4 차산업혁명에대한사회적관심 AIRI, 지정사종합대책 3GO Pokemon GO 출시 5 개월만에 9 억달러 17. 1 월국내출시 (100 억원 ) 포세권 신조어등장 Amazon GO 무인식료품매장
신영_플랜업0904내지_출력
Contents 06 12 15 22 26 29 31 40 46 PlanUp Guide 06 / 12 / 15 Heartful Professionalism 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 PlanUp Guide 22 / 26 / 29 / 31 Heartful Professionalism 이달의 FOCUS 녹색 성장 (GREEN
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,
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- 1 - - 2 - - - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - 4) 민원담당공무원 대상 설문조사의 결과와 함의 국민신문고가 업무와 통합된 지식경영시스템으로 실제 운영되고 있는지, 국민신문 고의 효율 알 성 제고 등 성과향상에 기여한다고 평가할 수 있는지를 치 메 국민신문고를 접해본 중앙부처 및 지방자 였 조사를 시행하 였 해 진행하 월 다.
(초등용1)1~29
3 01 6 7 02 8 9 01 12 13 14 15 16 02 17 18 19 20 21 22 23 24 03 25 26 27 28 29 01 33 34 35 36 37 38 39 02 40 41 42 43 44 45 03 46 47 48 49 04 50 51 52 53 54 05 55 56 57 58 59 60 61 01 63 64 65
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
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Microsoft Word - IBM이 POWER9 칩 대신 AI 플랫폼을 출시한 이유_2018.doc
IBM 이 POWER9 프로세서보다 AI 플랫폼에집중한이유 IBM 은지난 2017 년 12 월 POWER9 칩을직접내세우는대신, AI 애플리케이션을겨냥한단일플랫폼인 IBM Power System AC922 를출시하면서 POWER9 프로세스를시장에함께선보였다. 이러한 IBM POWER9 출시전략 은적절한선택이었을까? IBM POWER9 프로세서 ( 왼쪽 : 패키지커버,
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
PowerPoint 프레젠테이션
4 차산업혁명과교육패러다임의변화 중앙대학교교육학과송해덕교수 Orientation 미래사회, 과학기술면에서가장큰변화를가져올 4 차산업혁명의특징이뭘까요? 지능정보사회 4 차산업혁명 1 차산업혁명 2 차산업혁명 3 차산업혁명 4 차산업혁명 증기기관을활용한공장생산 전기에너지를활용한분업화및대량생산 전자및 IT 시스템을활용한자동화된생산 인공지능등 cyber-physical
01 01NEAR
Monthly Report 2015.02 & FUTURE 현상에서미래를보다 ECONOMY 한국, 1천역직구저가항공연말정산 Vol.01 Monthly Report 2015.01 빅데이터분석을통한미래예측및대응사례 SOCIETY 의정부시화재어린이집폭행사이버대학교크림빵뺑소니 TECHNOLOGY 자율주행차북셀프핀테크바이어스랩 CONTENTS 01 08 17 NEAR
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........