i-will-going 님의 블로그

자율주행차의 AI 기술자율주행차(Self-Driving Car)는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 차량이 스스로 도로를 주행하고, 교통 환경을 인식하며, 최적의 경로를 선택하는 첨단 기술이다. 기존의 자동차는 운전자가 직접 차량을 조작해야 했지만, 자율주행차는 센서, 카메라, 레이더, 그리고 강력한 AI 알고리즘을 활용하여 도로를 스스로 주행할 수 있다. 최근 몇 년간 자율주행 기술이 비약적으로 발전하면서, 자동차 산업뿐만 아니라 물류, 운송, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다.AI는 자율주행 시스템의 핵심 요소로, 주행 환경을 인식하고, 실시간으로 데이터를 처리하며, 안전한 경로를 결정하는 역할을 한다. 본 글에서는 자율주행차의 AI 기술이 어떻게 작동하는지, 주요 기술 요소..

AI 기반 범죄 예방 시스템범죄 예방과 공공 안전을 위해 인공지능(AI)의 활용이 점점 증가하고 있다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 범죄 패턴을 예측하고, 실시간으로 위험 요소를 감지하는 등 경찰과 보안 기관이 더욱 효과적으로 범죄를 예방할 수 있도록 지원한다. 기존의 범죄 예방 방식이 사건 발생 후의 대응 중심이었다면, AI 기술은 사전에 위험 요소를 감지하고 예방하는 역할을 한다.오늘날 AI 기반 범죄 예방 시스템은 "영상 분석, 데이터 마이닝(Data Mining), 예측 분석(Predictive Analytics)" 등의 기술을 활용하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 분석하고, 범죄 행위를 실시간으로 탐지한다. 특히, CCTV와 연계된 AI 기술은 사람의 행동을 분석하여 위협적인 행동 패턴을..

존 매카시와 인공지능(AI) 용어의 탄생현대 인공지능(AI)의 개념은 오랜 기간에 걸쳐 발전해왔으며, 그 중심에는 ''존 매카시(John McCarthy)''라는 천재적인 컴퓨터 과학자가 있다. 그는 ''1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)''에서 처음으로 "Artificial Intelligence(인공지능)"라는 용어를 사용하며, 오늘날 AI 연구의 기초를 마련하였다. 매카시는 AI의 개념을 단순한 자동화 기술이 아니라, 인간과 유사한 사고 과정을 모방하는 기술로 정의하였다.그는 AI 연구의 발전을 위해 ''LISP 프로그래밍 언어''를 개발하고, 논리적 추론(Logical Reasoning)을 기반으로 한 AI 연구를 주도했다. 그의 연구는 인공지능이 단순한 계산 도구가 ..

자기지도학습(Self-Supervised Learning)이 AI에 미친 영향인공지능(AI)은 다양한 학습 방법을 통해 발전해왔으며, 최근에는 ''자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)''이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 기존의 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 방식의 한계를 극복하며, 인간이 데이터를 직접 라벨링하지 않아도 AI가 스스로 학습할 수 있도록 돕는 혁신적인 접근법이다. 자기지도학습은 방대한 양의 데이터에서 자동으로 학습 신호를 생성하고 활용하는 방식으로, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 자율주행, 의료 AI 등 다양한 분야에서 큰 영향을 미치고 있다. 본 글에서는 자기지도학습의 개념, 기존..

인간 지능과 인공지능의 차이점인공지능(AI)이 발전하면서 인간 지능과의 차이에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. AI는 방대한 데이터를 학습하고 분석할 수 있는 강력한 도구이지만, 인간의 사고 방식과는 근본적인 차이가 존재한다. 인간 지능과 인공지능을 비교하는 것은 두 개념의 본질을 이해하고, AI가 인간을 어떻게 도울 수 있는지 살펴보는 중요한 과정이다. 이 글에서는 인간 지능과 인공지능의 차이점을 다섯 가지 주요 측면에서 분석한다.1. 학습 방식과 경험 기반 사고인간 지능과 인공지능의 가장 큰 차이점 중 하나는 학습 방식이다. 인간은 경험을 통해 사고하고, 문제를 해결하며, 창의성을 발휘한다. 인간의 학습은 유연하며, 단순한 데이터 입력뿐만 아니라 직관(intuition)과 감정을 포함한다. 어린..

인공지능으로 분석하는 스포츠 전략1. 인공지능과 스포츠 데이터 분석인공지능(AI)은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 스포츠 분석 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 과거에는 선수와 팀의 경기력을 분석하는 것이 전문가의 경험과 감각에 의존하는 경우가 많았지만, AI 기술의 발전으로 이제는 방대한 양의 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있게 되었다. AI는 경기 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 경기 흐름을 예측하는 데 도움을 주며, 이를 통해 경기 전략을 더욱 효과적으로 수립할 수 있다.AI를 활용한 스포츠 데이터 분석은 선수의 움직임, 경기 기록, 전술 패턴 등을 학습하여 최적의 전략을 제시하는 데 사용된다. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기..

강화 학습(Reinforcement Learning) 기초와 응용1. 강화 학습이란?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식이다. 이는 인간이 시행착오를 통해 새로운 기술을 배우는 과정과 유사하다. 에이전트는 다양한 행동을 수행하고, 그 행동에 따라 보상을 받으며, 장기적인 목표를 최적화하는 방향으로 학습을 진행한다.강화 학습은 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 다른 방식으로 동작한다. 지도 학습에서는 정답이 주어지지만, 강화 학습에서..

전이학습(Transfer Learning)의 개념과 활용1. 전이학습이란?전이학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 기술이다. 이는 대량의 데이터와 연산 비용이 필요한 딥러닝 모델을 보다 효율적으로 훈련하는 데 도움을 준다. 일반적으로 신경망을 처음부터 학습하는 대신, 사전에 학습된 모델을 활용하여 새로운 데이터셋에서 성능을 최적화하는 방식이다. 이러한 방식은 특히 데이터가 부족한 경우 유용하며, 다양한 인공지능(AI) 응용 분야에서 활용된다.전이학습의 핵심 개념은 인간의 학습 방식과 유사하다. 예를 들어, 사람이 한 언어를 배운 후 다른 언어를 배우는 과정에서 이미 습득한 언어적 지식을 활용하는 것과 같다. 마찬가지로 AI 모델도 사전에 훈련된 특정..

1. SKT 에이닷 AI란?SK텔레콤이 개발한 에이닷(A.Dot) AI는 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 비서 시스템이다. 사용자의 관심사와 패턴을 학습하여 맞춤형 정보를 제공하고, 다양한 디지털 콘텐츠와의 연계를 통해 보다 자연스러운 대화 경험을 제공하는 것이 특징이다. SKT는 AI 기술 발전을 통해 단순한 음성 인식 시스템을 넘어, 사용자의 행동을 예측하고 상황에 맞는 답변을 제공하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다.기존의 AI 비서 서비스들이 주로 명령을 수행하는 데 초점을 맞추었다면, 에이닷은 보다 능동적인 추천 기능을 갖추고 있다. 예를 들어, 사용자의 검색 기록과 관심 분야를 학습하여 뉴스, 음악, 동영상 등 개인 맞춤형 콘..

엘런 튜링의 일생과 인공지능에 미친 영향1. 엘런 튜링의 유년기와 학문적 성장엘런 튜링(Alan Turing)은 1912년 영국에서 태어났다. 어릴 때부터 수학과 논리에 뛰어난 재능을 보였으며, 케임브리지 대학에서 수학을 전공하며 그의 천재성이 두각을 나타났다. 특히 확률론과 계산 이론에 깊은 관심을 가지며 연구를 이어갔다.그는 1936년 논문 "On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem"을 발표하며 현대 컴퓨터 과학의 기초가 되는 튜링 기계를 제안했다. 이 개념은 후에 인공지능(AI) 연구의 핵심 요소로 자리 잡았다. 또한, 튜링의 연구는 컴퓨터가 어떤 연산을 수행할 수 있는지를 수학적으로 증명하는 계기가 되었다. 그의..