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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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산업혁명과 비즈니스 ) 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇2025.01.211. 인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇 본 보고서에서 제안하는 아이디어는 '인공지능(AI) 기반 우울증 치료 로봇'입니다. 이는 최첨단 AI 기술인 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전을 통한 감정 인식, 기계 학습 알고리즘 등 4차 산업혁명 기술을 총체적으로 활용하여 우울증 환자의 심리 치료를 혁신적으로 지원하고 정신 건강 관리를 새로운 차원으로 끌어올리는 시스템입니다. 이 로봇은 환자의 얼굴 표정, 음성 톤, 제스처 등 비언어적 신호를 포착하여 정확한 감정 상태를 인식하고, 대화 내용을 NLP로 분석하여 언어적 감정 표현을 ...2025.01.21
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례2025.01.021. 인공지능의 개념 인공지능은 기계가 인간의 지능을 모방하거나 구현하는 기술을 의미합니다. 이는 문제 해결, 학습, 추론, 자연어 이해 등의 인간의 지능적인 능력을 컴퓨터 프로그램이나 기계가 수행할 수 있도록 하는 분야를 포함합니다. 강한 인공지능은 인간과 동등한 지능을 가진 인공 시스템을 의미하며, 약한 인공지능은 특정한 작업이나 문제 해결에 특화된 인공 시스템을 의미합니다. 2. 인공지능의 주요 기술 인공지능의 주요 기술에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 있습니다. 머신러닝은 데이터에서 학습하고 패턴을 인식하여 결정을 내리...2025.01.02
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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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미디어혁신과뉴스스토리텔링 ) ChatGPT를 사용해서 ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법에 어떤 것이 있는지 정리, 위 ChatGPT 응답 내용 가운데 잘못된 점이나 달리 생각되는 점을 한 가지 찾아서, 그 이유를 설명하시오.2025.01.241. ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법 ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델을 사용하여 뉴스 스토리텔링을 수행하는 방법은 다양하며, 주제 선정, 뉴스 기사 데이터 수집, 모델 학습, 스토리텔링 구조 작성, 대화 형식 설정, 단순성과 명확성, 정확한 정보, 언어 스타일 조절, 독자나 대상자 고려, 피드백 및 개선 등의 단계를 포함한다. 이러한 방법을 통해 효과적인 뉴스 스토리텔링을 수행할 수 있지만, 모델의 능력과 한계를 이해하고 정확성과 균형을 유지하는 것이 중요하다. 2. ChatGPT 응답 내용의 잘못된 점 및 달리...2025.01.24
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인공지능 시대에 데이터베이스의 필요성 및 중요성2025.01.041. 인공지능 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로, 그동안 인간의 고유 능력이었던 학습, 추론, 지각, 탐색 등의 능력을 인공적인 컴퓨터 기술로 구현한 것을 의미합니다. 인공지능은 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 함께 4차 산업혁명의 주요 기술 및 연구 분야로 자리잡고 있으며, 일상생활과 경제 활동을 지원하는 중요한 기술로 인식되고 있습니다. 2. 데이터베이스의 활용 데이터베이스는 정형화된 데이터를 저장하고 관리하는 시스템으로, 데이터 마이닝을 통해 정보를 추출하고 가공할 수 있습니다. 또한 비/반정형 텍스트 데이터에서...2025.01.04
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언어를 영역별 구분할 때 내용, 형식, 사용에 따른 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.241. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 학문으로, 단어나 문장이 특정한 의미를 어떻게 가지며 그 의미가 어떤 방식으로 해석되는지 탐구한다. 의미론은 어휘 의미론과 구문 의미론으로 나뉘며, 단어의 사전적 의미와 문맥적 의미를 모두 다룬다. 의미론은 자연어 처리, 언어병리학, 어휘 발달 연구 등 다양한 분야에 활용된다. 2. 음운론 음운론은 언어의 소리 체계와 규칙을 연구하는 학문이다. 음운론은 음소와 운율적 특징에 초점을 맞추며, 자음 동화, 축약 등 소리 변화 현상을 분석한다. 음운론은 외국어 학습과 언어치료에 활용...2025.01.24
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