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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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음성인식과 합성 기술 활용 트렌드와 미래 전망2025.01.051. 음성인식 기술 음성인식 기술은 인간의 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석하여 문자 데이터로 전환하는 처리 과정을 말합니다. 이 기술은 다양한 분야에서 음성으로 기기 제어, 정보 검색 등에 응용되고 있으며, 헬스케어, 교육, 보안 등에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 음성인식 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 미래에는 더욱 정교해지고 다양한 응용 분야에서 사용될 것으로 예상됩니다. 2. 음성합성 기술 음성합성 기술은 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 과정을 포함합니다. 이 기술은 스플라이싱 방법과 파라메트릭 방법을 사용하며, 음...2025.01.05
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유비쿼터스 컴퓨팅의 발전 및 확장 방향 설명2025.01.251. u-Home u-Home의 중심은 가정이다. 집에 있는 전자기기들이 중심이 되어 내부에서 홈 네트워크를 이루어 서로 간에 연결되어 있다. 이들은 끊임없이 서로의 정보를 공유하면서 주인의 생활을 윤택하게 만드는 것에 그 목적이 있다. 침착맨은 5수 끝에 대입에 성공한 대학교 신입생이다. 지금은 여름방학이라 학교에 나가지는 않고, 자취방에서 노닥거리며 시간을 보내고 있다. 아침이 되면 신체 바이오리듬에 맞춰 가장 최적화된 시간에 자동으로 블라인드가 올라가고 형광등이 단계별로 부드럽게 켜진다. 동시에 ai 비서가 현재 시간, 오늘의...2025.01.25
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AI 음성인식 - End to End 음성인식 시스템에 대한 심화이해2025.05.071. End-to-End 음성인식 시스템 본 논문은 어텐션 기반 Seq2seq 구조를 음성 인식에 적용한 것으로, CTC (Connectionist temporal classification)가 지배적이던 당시에 End-to-End 방식으로 우수한 성능을 달성한 혁신적인 연구입니다. 모델의 구조는 Listener (encoder)와 Speller (decoder)로 구성되어 있으며, Pyramidal Bidirectional LSTM을 사용하여 긴 시퀀스 길이 문제를 완화하였습니다. 또한 Exposure Bias Problem을 완...2025.05.07
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최근 도입된 대표적 정보기술 기반 서비스의 특장점, 단점 및 개선방안2025.05.041. 정보기술 기반 서비스 최근 도입된 정보기술 기반 서비스 중 KT의 지니 음성인식 스피커를 사례로 들어 특장점과 단점을 제시하고 개선방안을 제안하였다. 지니는 음성인식을 통해 음악, 일정, 스마트홈 서비스 등을 제공하며 편리성이 높은 반면 인공지능 기술의 한계로 인한 오작동, 보안 취약성 등의 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해서는 인공지능 기술 고도화와 함께 개인정보 보호 강화 등의 노력이 필요하다. 1. 정보기술 기반 서비스 정보기술 기반 서비스는 현대 사회에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 서비스는 우리의 일상...2025.05.04
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인공지능_독립 성분 분석을 이용하여 노이즈 제거를 수행한 연구를 조사하고 어느 분야에 응용되고 있는지 사례를 들어 조사하시오2025.01.161. 독립 성분 분석 독립 성분 분석은 다양한 정보들이 서로 혼합된 데이터에서 필요한 부분만 선택적으로 추출하는 통계적 기법의 하나로, 독립된 정보와 다른 정보 간의 상관관계를 변환하는 기술이다. 즉, 특징이 서로 다른 둘 이상의 신호가 선형적으로 혼합된 확률 변수를 통계적 방법에 의해 상호 독립적 신호로 분리하는 것을 말한다. 2. 독립 성분 분석의 응용분야 - 음향/음원 분야 독립 성분 분석을 이용하여 음질 개선, 강인한 음성인식, 음원신호 추출 등의 연구가 진행되고 있다. 헤드폰 내부로 유입되는 외부잡음에 대해 독립 성분 분석...2025.01.16
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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AI(인공지능)이 음향산업에 미치게 될 영향2025.01.211. 음향산업 음향산업은 크게 'Professinal Audio'와 'Consumer Audio'로 분류된다. Professiona Audio는 레코딩 스튜디오 장비, SR 장비, PA 장비 등을 포함하며, Consumer Audio는 Hi-Fi 오디오와 모바일 오디오를 포함한다. 2. 인공지능(AI) 4차산업혁명에서는 인공지능, 빅데이터 등이 핵심적인 기술로 뽑힌다. 인공지능은 철학적으로 인간성 또는 지성을 갖춘 존재 또는 시스템에 의해서 만들어진 지능으로 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용하는 것으로 가정한다. 3. 인공지능과 음향산...2025.01.21
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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여러 학자들의 4차 산업혁명의 정의와 구분, 그리고 현재 시기를 4차 산업혁명이라고 불릴만한 이유와 자신의 삶에 미치는 영향2025.04.251. 4차 산업혁명의 정의와 구분 1차 산업혁명은 자연환경을 직접 이용해서 생산하는 산업을 말하고 농업혁명 이후 18세기 제임스와트가 증기엔진을 발명하면서 시작된 기계화 혁명시대라고 할 수 있다. 2차 산업혁명은 제조업이나 전기와 같이 자연으로 얻은 재료와 원료를 가공하는 것이다. 전기 에너지와 철강 분야의 기술 반전, 혁신 등으로 대량생산이 가능해진 시기라고 할 수 있다. 3차 산업혁명은 관광업과 금융업 그리고 상업까지 1, 2차 산업을 기반으로 하여 서비스를 생산하는 것이며 메인프레임 컴퓨팅이나 반도체의 발전으로 PC를 이용한 ...2025.04.25
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