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South Korea Seoul Yongsan-gu 퇴계로 206 동대입구 South Korea Seoul Yongsan-gu 동호로 189 약수 South Korea Seoul Yongsan-gu 다산로 369 금호 South Korea Seoul Yongsan-gu


2014 년서울지역아르바이트노동실태 - 서울시및 25 개자치구일자리와시급 - 김종진 ( 한국노동사회연구소연구위원 ) * 1) 1. 분석자료개요 가. 분석자료 분석자료는 2014년상반기서울지역사업주가 알바천국 ( 주 ) 에아르바이트채용구인광고입력원자료를재분석한것임. 분석

이용자를위하여 1. 본보고서에수록된내국인통계는 2017 년 12 월 31 일현재 주민등록법 에의하여주민등록표에등재된세대와인구를집계한것입니다. 그리고외국인통계는 출입국관리법 에의하여외국인정보공동이용시스템에등재된인구를집계하여수록한것입니다. 2. 본통계자료는다음과같은사유로작

Ⅱ. 의주택현황 1. 주택재고 1. 주택재고 1.1. 주택유형별재고 주택유형의구분주택유형은단독주택과공동주택으로구분된다. 단독주택은독립된주거의형태를갖춘일반단독주택과, 여러가구가살수있도록구성된다가구주택으로나눌수있다. 다가구주택은 3개층이하, 연면적 6m2이하, 19세대이하


Ⅳ. 가구구조 1. 가구구조의변화 1. 가구구조의변화 1.3 자치구가구수분포 1.1 가구수의변화 평균가구원수가가장큰구는양천구로 2.93 명, 가장작은구는관악구로 2.34 명 2010 년의가구수는 350 만가구로 1980 년보다 그림 4-1 과의가구규모의증가율 (1980

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First Quarter 2013 Office Market Report COMPANY OVERVIEW

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제 1 장. 조사개요 1. 조사설계 4 2. 응답자특성 5 제 2 장. 조사결과 1. 문재인대통령국정수행평가 7 2. 서울시장가상대결 A : 박영선 김문수 안철수 인지연 신지예 9 3. 서울시장가상대결 B : 박원순 김문수 안철수 인지연 신지예 서울시장가상대

블루핸즈 일요정비서비스 시범운영실시현황 ( 서울 / 분당 ) 시범운영기간 : ~ 7.31 일자관할센터위치지역본부지점명블루핸즈명구분전화번호주소비고 마포구중부지역본부마포지점웅지자동차공업사종합 서울특별시마포구모래내로 3 길 19 ( 성산

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1. 대중교통시설 가. 지역내시설 1) 도시철도역사현황 단위 개소 구분구간역수 서울메트로 서울도시철도공사 서울시메트로 9호선 부산교통공사 1호선서울역 ~ 청량리 10 2호선성수 ~ 성수 50 3호선지축 ~ 오금 34 4호선당고개 ~ 남태령 26 5호선방화~ 상일동 마천

< 내용요약 > 최근 3년간서울에서는 270.9만세대가전입, 주요전입지역은관악구, 송파구, 강남구등 서울외지역에서서울로전입한경우는 3년간총 69.7만세대이며이주지로는강남구, 송파구, 강서구, 동작구등강남권지역을선호 세대주연령별로 20~30대의전입이많았으며세대원수별로는

분야별신청이미달될경우다른분야에서추가보급될수있음 3. 민간보급지원사항 사회적기업, 중소기업, 에너지다소비건물내입주기업 법인 단체 는 2 대까지신청가능 - 2 -

목 차 1. 사업배경및목적 1 2. 시험대상, 방법및기간 3 1) 시험대상 3 2) 시험방법및항목 5 3) 시험기간 5 3. 시험결과 6 1) 종합시험결과 6 2) 온라인쇼핑몰판매제품시험결과 7 3) 성인용품점판매제품시험결과 8 4) 약품판매정품제품시험결과 11 5)

아이돌보미리플릿_페이지수정

CONTENTS


*노인학회지회보-2006년 가을

사회복지 Social Welfare 태화기독교사회복지관은 우리나라 사회복지관의 효시로써, 사회적 상황과 시대적 요구에 따라 가장 도움이 필요한 이웃에게 희망을 전하고 있습니다. 감사와 사랑을 실천하는 공동체 만들기! 도움이 필요한 이웃에게는 희망이 되어드리고 도움을 주


기조발제

소식지11월호 수정

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접수장소 전화번호 주 소 개봉지점 서울시구로구경인로 319 ( 개봉동 ) 가락지점 서울시송파구송파대로16길 3 ( 문정동 ) 가리봉테크노대리점 서울시구로구디지털로 29길 38 에이스테크노3차 101호 가

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저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할

복지통계표지-속지

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제 2 기구로구 지역사회복지계획 서울특별시구로구

융합WeekTIP

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특집4 서울지하철의 40년 역사, 환경과 안전 시스템 서울지하철의 논의와 계획 서울지하철 건설에 대한 논의는 일제강점기시대인 1920년대 말까지로 거슬러 올라간다. 서울 인구가 100 만 명을 넘어서자 전차와 버스로 도시교통을 감당하기 어려워질 것을 우려해 논의되었다고

슬라이드 1

Introduction to Deep learning


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표지안 0731

서울지역아르바이트노동실태와개선방향 : 25 개자치구일자리와시급문제를중심으로 김종진 ( 한국노동사회연구소연구위원 ) 1. 머리말 우리사회에서청소년및청년아르바이트노동인권문제가사회적이슈로제기된지오래임. 특히최근청소년및청년취업자증가와맞물려아르바이트경험이증가하고있음. 청소년 (

지하철 성범죄란 무엇일까요? 지하철 성범죄는 어떻게 발생할까요? 왜 지하철 성범죄에 주의해야 할까요? 어떻게 대처해야 할까요? 여기로 연락하세요. 생활안전4길라잡이_11지하철성범죄(최종ok)_해든작업.indd 오후 4:27:08

자식농사웹완

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중앙도서관소식지겨울내지33

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12월월간보고서내지편집3

에너지포커스 2007년 가을호


01_당선자공약_서울

인권문예대회_작품집4-2




목차

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뉴스레터6호

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DD17120003 2017 융합인재교육프로그램 학교급 인공지능(AI)과 빅데이터, 그리고 우리의 삶 구 2017 융합인재교육프로그램[학생용] 2017 융합인재교육프로그램[학생용] 인공지능(AI)과 빅데이터, 그리고 우리의 삶 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 분 고등학교 수업대체용 학생용

Contents 이렇게 공부해요 1 1 차시: 인공지능(AI) 의 세계 3 1 차시 학생용 활동지 5 참고 자료 8 2 차시: Data Mining 과 우리의 생활 11 2 차시 학생용 활동지 13 3 차시: Big Data 와 미래 생활 21 3 차시 학생용 활동지 23

이렇게 공부해요 1. 인공지능(AI) 과 Big Data 의세계 프로그램은인공지능(AI) 과 Big Data에대 해다양하게탐구해보는프로그램입니다. 2. 본프로그램은실생활과관련된인공지능(AI) 과 Big Data에대한다양한사 례를체험하고, 인공지능과 Data Mining 과관련된우리의생활을과학적으 로탐색하는활동으로구성하였습니다. 3. 본프로그램은인공지능(AI) 과 Big Data 에대하여조사, 측정, 분석하고창의 적설계를체험활동을중심으로구성하였습니다. 4. 본프로그램에서는인공지능(AI) 과 Big Data가우리의삶에대해관심을가 지고문제를창의적으로해결할수있는능력을기를수있도록하였습니 다. 5. 친구들과경쟁하기보다는서로협력하면서프로그램을수행할수있도록구 성하였습니다. 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 1

인공지능 (AI) 과 Big Data 의 세계 1 차시 인공지능 (AI) 의세계

학생용활동지 1 차시: 인공지능(AI) 의세계 이 활동을 하면 인공지능이스스로학습하는방법에대해설명할수있다. 인공지능이실생활에사용되는사례를설명할수있다. 무엇이 필요할까 학습동영상, 모둠별코팅된개와고양이사진묶음, 학습활동지, 투명 OHP 필름, 에나멜연필, 에나멜붓, 에나멜물감, 스카치테이프 어떻게 할까 생각 열기 고양이와개는닮은것같기도하지만여러모로다른점이있습니다. 류한다음고양이와개에서만관찰되는특징을적어보세요. 개와고양이를분 고양이에서만볼수있는특징 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 5

생각 키우기 인공지능(AI) 은많은종류의꽃중에서장미를고를수있습니다. 인공지능(AI) 이장미를 인식하는패턴인식단계가 으면좋을지토의해보고그림으로그려보세요 10단계라고한다면다음의 4단계이외에어떤단계를더넣 6 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

생각 다지기 인공지능(AI) 은무엇일까요? 인공지능(AI) 과관련된산업에는무엇이있을까요? 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 7

참 고 자 료 http://blog.daum.net/hongsy65/16793639 고전적인공지능(1세대 AI 1.0), 인공신경망 (2세 대 AI 2.0) 그리고 생체신경망 (3세대 AI 3.0) 이 다. 고전적인공지능의탄생 최초의인공지능은단순한컴퓨터프로그램이었 습니다. 문자해독이나이미지속물체인식처럼 인간이쉽게수행하는문제를다뤘습니다. 능은특정문제에맞게고도로다듬어진기계였 습니다. 아이비엠(IBM) 의인공지능 왓슨 조차도 고전적인공지능의현대버전으로볼수있습니 다. 왜냐하면왓슨이고전적인공지능처럼코드화 된법칙에의존하진않지만, 데이터를제공하고 실력을평가하는전문가의세밀한손길에의존하 기때문입니다. 고전적인공지능은일부 명확히정의된문제들 만해결할수있는능력을지녔습니다. 처음에인공지능이내놓은결과는실망스러웠고 발전속도도더디었습니다. 많은도전과제를거 치면서 과학자들은방대한양의지식에접근할 수있어야컴퓨터가 똑똑해질 수있다고결론내 렸습니다. 그래서도입한것이 전문가시스템 이 었습니다. 특정분야전문가가문제를해결할수 있는법칙을입력하면, 컴퓨터가이법칙에따라 연산을수행하는방식입니다. 예를들면, 의사가 환자에게몇가지질문을던져의학적처방을내 리는것처럼말입니다. 그러나스스로학습하는능력이나개개의문제 에최적화된해결책을제시하는데에는한계가있 었습니다. 이런점에서 인공지능 이라고부르긴하지만, 일반적인 인간지능 과공통점은거의없다고볼 수있습니다. 그래서일부연구자들이탐구하기 시작한것이인공신경망이었습니다. 신경망( 하나의 뉴런과시냅스) 을모델로, 다수를연결하기만한 단순한인공신경망이었습니다. 고전적인공지능 의한계가분명해지면서이러한접근이차츰힘을 얻었습니다. 만약질환이적절하게판정되지않으면, 전문가 는컴퓨터에추가질문( 법칙) 을입력해처방( 결과) 을좀더좁혔습니다. 이런식으로고전적인공지 8 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

사실인공신경망기술이시작된것은 40년도더 됐습니다. 그때는인간신경망이어떻게작동하는 지도잘모를때였습니다. 그이후해부학과생리 학을통해인간뇌에대한추가지식을얻게되었 음에도, 인공신경망의기본구조는크게바뀌지 않았습니다. 따라서 신경망 이라는이름에도불구 하고 인공신경망은실제 뉴런 이작용하는바와 공통점이거의없었습니다. 대신인공신경망은생물학적신경을모방하는 것에서인간의지도없이데이터를학습하는것으 로중심을옮겨갔습니다. 그결과아주단순한인 공신경망조차도 전문가없이도 스스로데이터를 학습하였다는점에서는고전적인공지능보다뛰어 나게되었습니다. 인공신경망은최근들어 딥러닝 네트워크로 발전했습니다. 딥러닝의장점은빠른속도의고 성능컴퓨터들을연결해방대한양의데이터를학 습시킬수있다는데있습니다. 딥러닝은이미지 분류나외국어번역, 스팸메일분류등유형화된 데이터에서탁월한성능을보여주고있습니다. 고전적인공지능이두손을든문제도초보적인 수준의인공신경망은거뜬히풀어냈습니다. 그런데도몇가지한계는있습니다. 예를들어, 학습데이터가충분치않을때인공신경망은좋은 실력을보여주지못합니다. 데이터의패턴이지속 해서바뀌는경우도마찬가지입니다. 기본적으로 인공신경망은방대한통계데이터세트에서패턴 을찾아내는정교한 수학도구 일뿐이기때문입 니다. 고전적인공지능과인공신경망에는근원적 이고중요한문제가도사리고있습니다. 진정한 기계지능 으로이르는통로를찾지못하고있습 니다. 그곳에이르는지도조차보여주지는못하고 있습니다. 오늘날인공신경망은수학적, 통계적학습기술 을포함한 머신러닝 ( 기계학습) 이라고불리는넓 은분류체계아래속해있습니다. 머신러닝기술 은방대한데이터의몸체를다룹니다. 거기서통 계를추출하고, 결과가나오도록분류합니다. 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 9

인공지능 (AI) 과 Big Data 의 세계 2 차시 Data Mining 과우리의생활

학생용활동지 2 차시 : Data Mining과우리의생활 이 활동을 하면 Data Mining과 Big Data 개념을설명할수있다. Big Data 가실생활에이용되는사례를설명할수있다. 무엇이 필요할까 학습동영상, 학습활동지, 네임펜 ( 다양한색), 올빼미버스노선도, 서울시주요 Big Data 자료 어떻게 할까 생각 열기 올빼미버스가운영되려면버스노선을정해야합니다. 버스노선은어떤데이터가필요할까요? 미버스노선을정해야할때생각해야할조건및데이터를적어보세요. 올빼 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11 6 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 13

생각 키우기 이제올빼미버스노선을모둠별로만들어보도록할게요. 참고자료를바탕으로버스노선을모둠별로 연결하고발표하는시간을갖도록하겠습니다. < 참고자료 : 별도제공> 1 서울지하철노선도 2 2015 년서울지하철환승역환승인원정보 3 2016 년서울지하철환승역거리및소요시간 4 2017 년서울특별시세대원수별세대수 https://zeronova.kr/2013/08/07/seoul-bus-route-optimization/ 14 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

생각 다지기 Data Mining 은무엇일까요? Data Mining 과관련된산업들에는무엇이있을까요? 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 15

학생용 활동지 참고 자료 1 서울지하철노선도 (B4 용지별도제공) http://webs.co.kr/files/attach/images/24684/686/024/c35fa31e3cd37068e3a3fbd7528a1e06.jpg 2 서울지하철환승역환승인원정보 : http://opengov.seoul.go.kr/?tr_code=gnb_opnegov 역명 평일( 일일평균) 토요일일요일 신도림 308,203 281,102 203,530 사당 239,386 222,765 161,239 동대문역사문공원 226,623 212,853 143,668 종로3가 209,243 228,108 133,695 교대 175,438 152,989 96,981 고속터미널 157,425 153,956 103,145 서울역 132,513 148,594 101,410 잠실 129,370 101,229 70,855 충무로 122,861 122,716 76,636 16 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

역명 평일( 일일평균) 토요일일요일 합정 118,752 95,969 69,315 건대입구 110,185 105,980 74,475 영등포구청 107,911 81,402 56,060 총신대입구 106,040 104,556 71,343 왕십리 105,683 91,920 65,988 당산 105,031 82,118 58,216 대림 101,002 78,960 57,305 선릉 84,603 66,105 42,150 동대문 84,041 93,178 56,054 삼각지 83,197 81,056 56,244 을지3가 79,080 85,382 51,739 홍대입구 73,225 75,741 52,749 창동 67,237 56,909 45,909 시청 66,311 75,071 48,579 약수 53,911 48,800 32,109 옥수 53,474 50,346 34,651 신당 52,124 45,646 31,980 동작 51,328 45,453 31,359 강남 50,800 37,182 23,888 동묘 50,340 48,056 33,744 노원 43,481 36,399 27,683 이촌 43,193 45,128 35,546 도곡 41,062 33,976 21,280 수서 40,253 34,127 22,492 청량리 39,856 37,952 27,678 양재 39,293 35,645 20,118 오금 37,162 27,127 17,947 연신내 26,508 21,480 16,316 가락시장 25,782 19,138 13,338 까치산 21,862 16,931 13,002 불광 20,975 17,216 13,897 충정로 20,973 19,303 10,646 성수 17,624 13,920 10,816 종합운동장 14,796 14,290 8,960 신설동 13,172 12,074 9,549 을지4가 11,756 8,776 5,368 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 17

3 2016 년서울지하철환승역거리및소요시간 : http://opengov.seoul.go.kr/?tr_code=gnb_opnegov 호선환승역명환승노선환승거리 (m) 환승소요시간( 초) 1 서울역 1 4호선 159 2분 13초 1 서울역 1 공항철도 365 5분 4초 1 시청 1 2호선 101 1분 25초 1 종로3가 1 3호선 118 1분 39초 1 종로3가 1 5호선 312 4분 20초 1 동대문 1 4호선 194 2분 42초 1 동묘앞 1 6호선 96 1분 20초 1 신설동 1 2호선 159 2분 13초 1 청량리 1 국철 165 2분 17초 2 시청 2 1호선 101 1분 25초 2 신설동 2 1호선 159 2분 13초 2 을지로3가 2 3호선 149 2분 5초 2 을지로4가 2 5호선 77 1분 5초 2 동대문 2 4호선 45 38초 2 역사문화공원 2 5호선 234 3분 15초 2 신당 2 6호선 242 3분 22초 2 왕십리 2 중앙선 99 1분 23초 2 왕십리 2 5호선 86 1분 12초 2 왕십리 2 분당선 175 2분 26초 2 성수 2 지선 23 20초 2 건대입구 2 7호선 77 1분 5초 2 잠실 2 8호선 190 2분 39초 2 종합운동장 2 9호선 94 1분 18초 2 선릉 2 분당선 81 1분 8초 2 강남 2 신분당선 214 2분 58초 2 교대 2 3호선 75 1분 3초 2 사당 2 4호선 74 1분 2초 2 대림 2 7호선 276 3분 50초 2 신도림 2 지선 81 1분 8초 2 신도림 2 국철 81 1분 8초 2 영등포구청 2 5호선 110 1분 32초 2 당산 2 9호선 105 1분 28초 2 합정 2 6호선 82 1분 9초 2 홍대입구 2 공항철도 355 4분 56초 2 홍대입구 2 경의선 414 5분 45초 2 충정로 2 5호선 212 2분 57초 3 종로3가 3 1호선 118 1분 39초 18 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

호선환승역명환승노선환승거리 (m) 환승소요시간( 초) 3 종로3가 3 5호선 117 1분 38초 3 을지로3가 3 2호선 149 2분 5초 3 교대 3 2호선 75 1분 3초 3 양재 3 신분당선 93 1분 18초 3 연신내 3 6호선 181 2분 31초 3 불광 3 6호선 100 2분 3 충무로 3 4호선 17 15초 3 약수 3 6호선 130 1분 49초 3 옥수 3 국철 155 2분 10초 3 고속터미널 3 7호선 169 2분 21초 3 고속터미널 3 9호선 155 2분 10초 3 도곡 3 분당선 78 1분 5초 3 수서 3 분당선 92 1분 17초 3 가락시장 3 8호선 35 30초 3 오금 3 5호선 65 55초 4 서울역 4 1호선 159 2분 13초 4 동대문 4 1호선 194 2분 42초 4 동대문 4 공항철도 255 3분 33초 4 동대문 4 2호선 45 38초 4 역사문화공원 4 5호선 107 1분 30초 4 사당 4 2호선 74 1분 2초 4 충무로 4 3호선 17 15초 4 노원 4 7호선 278 3분 52초 4 창동 4 국철 84 1분 10초 4 이촌 4 중앙선 78 1분 5초 4 삼각지 4 6호선 155 2분 10초 4 동작 4 9호선 245 3분 25초 4 총신대입구 4 7호선 171 2분 23초 4 2017 년서울시세대원수별세대수 : http://opengov.seoul.go.kr/?tr_code=gnb_opnegov 자치구전체세대 1인세대 2인세대 3인세대 4인세대 5인세대 6인세대 7인세대 8인세대 합계 4,210,933 1,584,641 858,697 779,951 751,720 180,657 40,678 10,276 2,760 종로구 73,091 35,176 13,321 10,932 9,942 2,763 663 208 52 중구 59,368 28,282 11,949 9,063 7,428 1,955 502 128 36 용산구 106,603 48,484 21,347 16,941 14,683 3,844 935 238 81 성동구 131,474 50,626 27,343 24,540 22,140 5,121 1,234 335 85 광진구 159,375 66,793 31,348 27,382 26,214 5,798 1,343 350 98 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 19

자치구전체세대 1인세대 2인세대 3인세대 4인세대 5인세대 6인세대 7인세대 8인세대 동대문구 159,826 69,365 31,376 26,642 24,049 6,301 1,572 387 88 중랑구 178,185 67,892 38,780 33,222 29,255 7,051 1,519 341 93 성북구 188,100 69,364 38,191 35,624 33,811 8,358 1,996 537 133 강북구 141,999 53,601 32,125 26,645 22,274 5,624 1,276 312 87 도봉구 136,852 40,484 31,140 29,254 27,308 6,662 1,462 385 105 노원구 219,460 64,584 46,471 45,868 49,146 10,642 2,076 488 121 은평구 201,971 69,467 44,608 39,789 35,940 9,289 2,131 539 140 서대문구 137,413 54,797 28,187 24,547 22,475 5,596 1,343 342 86 마포구 169,407 71,149 34,458 28,970 26,594 6,365 1,355 358 93 양천구 176,861 46,993 35,187 38,500 43,481 9,930 2,089 467 139 강서구 250,708 88,212 53,692 49,031 45,707 10,988 2,287 549 159 구로구 172,050 60,038 36,813 33,293 31,586 7,893 1,817 426 124 금천구 105,628 43,702 22,016 18,272 16,287 4,054 982 219 58 영등포구 166,252 71,091 32,693 28,365 26,044 6,109 1,410 362 102 동작구 172,966 67,756 35,391 31,097 29,383 7,076 1,664 428 109 관악구 254,395 131,667 47,186 35,363 30,212 7,566 1,748 473 118 서초구 173,417 55,180 33,405 34,535 37,927 9,285 2,182 623 179 강남구 233,943 88,225 42,484 42,433 46,670 10,741 2,425 674 167 송파구 261,155 82,679 51,994 53,325 56,541 12,856 2,798 677 190 강동구 180,434 59,034 37,192 36,318 36,623 8,790 1,869 430 117 20 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

인공지능 (AI) 과 Big Data 의 세계 3 차시 Big Data 와미래생활

학생용활동지 3 차시: Big Data와미래생활 이 활동을 하면 Big Data 가우리생활에어떤영향을미치는지설명할수있다. 무엇이 필요할까 학습동영상, 모둠별코팅된개와고양이사진묶음, 학습활동지, 투명 OHP 필름, 에나 멜연필, 에나멜붓, 에나멜물감, 스카치테이프 어떻게 할까 생각 열기 내일주문하셨습니다. 오늘배달되었습니다. 철수는오늘택배하나를받았습니다. 설레는마음으로포장을뜯었는데주문하지도않은물건이 왔습니다. 고객센터에전화를걸어다음과같이이야기했습니다. 주문하지도않은물건이배달됐는데요? 이질문에돌아올대답은아래내용중무엇일까요? 1) 죄송합니다. 착오가있었던것같습니다. 2) 옆집물건인데대신좀맡아주시겠어요? 3) 술김에주문하신것같네요. 분명히주문하셨습니다. 셋다아닙니다. 정답은이렇습니다. 네고객님, 내일주문하셨습니다. 이건무슨소리일까요? 이 런일이실제일어나려면어떤데이터가필요하고무엇을예측해야할까요? Data Mining( 데이터가 공) 의작동원리가설명되면더욱좋습니다. 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 23

24 고등학교 수업대체용 프로그램학생용 2017 [ ] 필요한데이터 1 12 2 12 3 13 4 14 5 15 6 16 7 17 8 18 9 19 10 20 11 21 예측해야되는사항 1 12 2 13 3 14 4 15 5 16 6 17 7 18 8 19 9 20 10 21 11 22

생각 키우기 고객이원하는물품이미리준비가되었습니다. 준비된물품을 Drone 을통해빠르게고객에게배달하려고합니다. 배달 Drone 을어떻게만들어야할까요? 모둠별로아래기준을만족하는 Drone 을설계해보세요. < 배달 Drone 이갖추어야할조건> - Drone 이배달물품을집어들고이륙해 30 분이내에소비자에게배달하고복귀해야함( 입력된주 소지로배달하기위한장치필요 ) - Drone 은 2.5kg 이하의구호품배달 - 전방의장애물을인식하고빠르게대응할수있는장치필요 - Big Data 처리장치가필요 < 드론의기본형태 : 날개개수에의한구분> http://blog.naver.com/postview.nhn?blogid=pe7pe&logno=220768555735 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 25

< 드론의기본형태 : 드론내부의주요구성부품> < 드론의기본형태 : 드론자세제어및통신> http://blog.naver.com/postview.nhn?blogid=pe7pe&logno=220768555735 26 2017 고등학교 수업대체용 프로그램 [ 학생용]

Drone 설계 인공지능(AI) 과 Big Data 의 세계 27

연 구 진 < 연구책임자> 함남우( 인천대학교수학과교수) < 연구자문진> 김주아( 한국교육개발원영재교육센터소장) 강병직( 청주교육대학교교수) 심현보( 인천과학예술영재학교교감) < 연구집필진> 김우태( 인천과학예술영재학교교사), 윤덕한( 인천과학예술영재학교교사) 황선미( 인천과학예술영재학교교사), 김완일( 인천과학예술영재학교교사) 김진영( 인천과학예술영재학교교사), 원기재( 인천과학예술영재학교교사) 조대기( 인천과학예술영재학교교사), 허석( 인천과학예술영재학교교사) 조우영( 석남중학교교사), 황영미( 인천효성중학교교사) 2017 융합인재교육프로그램고등학교수업대체용학생용 인공지능(AI) 과 Big Data의세계 발행일 : 2017. 12. 27. 발행처 인쇄처 : 한국과학창의재단, 인천대학교 : 네오다큐(032-429-1628)

DD17120003 2017 융합인재교육프로그램 학교급 인공지능(AI)과 빅데이터, 그리고 우리의 삶 구 2017 융합인재교육프로그램[학생용] 2017 융합인재교육프로그램[학생용] 인공지능(AI)과 빅데이터, 그리고 우리의 삶 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 인공지능(AI)과 Big Data의 세계 분 고등학교 수업대체용 학생용