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Tesla 자율주행 자동차는 카메라, 센서, AI 소프트웨어를 이용해 주변 환경을 인식하고 스스로 주행을 보조하거나 운전하는 차량이다, 자율주행 자동차 AI는 주변 환경을 인식하고, 데이터를 통해 학습하며, 상황을 추론·예측하고, 안전한 주행을 위한 문제 해결을 수행한다.

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Red Ball Garage in New York on East 31st Street

The Portofino Hotel (bottom right) in Redondo Beach, California

A Cannonball Run is an unsanctioned speed record for driving across the United States, typically accepted to run from New York City's Red Ball Garage to the Portofino Hotel in Redondo Beach, California, near Los Angeles, covering a distance of about 2,813 miles (4,527 km). As of August 2025, the overall record is 25 hours 39 minutes, with an average speed of 112 miles per hour (180 km/h), driven by Arne Toman, Douglas Tabbutt, and Dunadel Daryoush in May 2020.

The average speeds achieved in reported runs are far in excess of speed limits anywhere in the United States. Successful record attempts have employed a variety of tactics for evading traffic law enforcement.

The cannonball run began as an unofficial, unsanctioned automobile race run five times in the 1970s from New York City and Darien, Connecticut, on the East Coast of the United States to the Portofino Inn in the Los Angeles suburb of Redondo Beach, California. These races were called the Cannonball Baker Sea-To-Shining Sea Memorial Trophy Dash.

Conceived by car magazine writer and auto racer Brock Yates and fellow Car and Driver editor Steve Smith, the first run was not a competitive race as only one team was running. The run was intended both as a celebration of the United States Interstate Highway System and as a protest against strict traffic laws coming into effect at the time. Another motivation was the fun involved, which showed in the tongue-in-cheek reports in Car and Driver and other auto publications worldwide. The initial cross-country run was made by Yates; his son, Brock Yates, Jr.; Steve Smith; and friend Jim Williams beginning on May 3, 1971, in a 1971 Dodge Custom Sportsman van called the "Moon Trash II."

The race was run four more times: November 15, 1971; November 13, 1972; April 23, 1975; and April 1, 1979.

The traditional start point is the Red Ball Garage on East 31st Street, Manhattan, and its finish is at the Portofino Hotel in Redondo Beach, California, a distance of just over 2,800 miles (4,500 km) depending on the route. A second starting point emerged for the 1979 running at the Goodwives Shopping Center in Darien, Connecticut. The route from this point is said to be approximately 41 miles (66 km) farther than the Red Ball Garage starting point. Since the record is unsanctioned, there are no official limits imposed on cars, routes, technologies, or strategies used in record runs. Record-setting runs are typically self-verified by record-setters through witnesses, toll receipts, continuous video of the run, and GPS tracking. Contemporary record-setting runs are typically driven by a team of drivers and copilots in a high-performance, but inconspicuous car. Cars are commonly modified with auxiliary fuel tanks to extend range, and are frequently modified to increase performance and durability. Cars are also commonly modified to help evade police, using equipment such as police radio, radar and laser detectors and/or jamming, and cosmetic alterations that obscure the car's identity. Several attempts have also implemented police-spotting teams traveling ahead of the record-run in cars or even general-aviation aircraft.

On October 7-9, 2006, Alex Roy, Dave Maher and filmmaker Cory Welles set a transcontinental record of 31 hours 4 minutes from the Classic Car Club NYC to Santa Monica Pier using a modified 2000 BMW M5, averaging 90 miles per hour (140 km/h) with a top speed of 157 miles per hour (253 km/h). A spotter plane was deployed for the daytime sections. This and the U.S. Express are depicted in the 2019 documentary APEX: The Secret Race Across America.

In October 2013, a team led by Ed Bolian with Dave Black and Dan Huang set a transcontinental record of 28 hours 50 minutes in a modified 2004 Mercedes-Benz CL55 AMG, averaging 98 miles per hour (158 km/h) with top speed of 182 miles per hour (293 km/h). Black shared driving with Bolian, who served as the primary driver, while Huang served as spotter watching for police and obstructions such as deer or construction using image stabilized binoculars.

In November 2019, the driving team of Arne Toman and Doug Tabbutt, with spotter Berkeley Chadwick, set a transcontinental record of 27 hours 25 minutes. The team averaged 103 miles per hour (166 km/h) and reached a top speed of 193 miles per hour (311 km/h) on the trip covering 13 states. The 2015 Mercedes-Benz E63 AMG was modified to provide 800 horsepower (811 PS; 597 kW) and fitted with an additional fuel tank in the trunk providing 67 US gallons (56 imp gal; 250 L) enabling the team to stop just four times for fuel for a total of just over 22 minutes. The car was also equipped with police scanner, CB radio, a thermal camera to help the team spot police on the ground and in the air as well as a laser jammer. The team left early November ahead of Thanksgiving travel traffic and chose a route based on weather forecasts which provided dry weather through the entire trip.

During the COVID-19 pandemic

In April 2020, a formerly anonymous crew now identified as Chris Allen, James Allen, and Kale Odhner traveled from the Red Ball Garage on the east side of Manhattan to the Portofino Hotel in Redondo Beach, California-a total of 2,825.3 miles (4,546.9 km)-in 26 hours 38 minutes. The team averaged 106 miles per hour (171 km/h) in a 2019 Audi A8 L with extra fuel tanks in the trunk.

In May 2020, Arne Toman, Doug Tabbutt, and spotter Dunadel Daryoush set the new cannonball record of 25 hours and 39 minutes in a modified 2016 Audi S6 disguised to look like a Ford Police Interceptor Sedan. Police-evasion modifications included brake light kill-switches, radar detectors, laser diffusers, CB radio, and a roof-mounted thermal camera. Performance modifications included a trunk-mounted 67-US-gallon (56 imp gal; 250 L) auxiliary fuel tank taken from the car used in Toman and Tabbutt's 2019 cannonball run, modified turbochargers, an upgraded heat-exchanger, and custom ECU tuning that allowed engine-mapping to be changed to suit 91- or 93-octane fuel, allowing the car to generate an estimated 600 horsepower (608 PS; 447 kW). The run achieved an overall average speed of 110 miles per hour (177 km/h), with average speeds upwards of 125 miles per hour (201 km/h) across some states, and which "at no time exceeded 175 miles per hour (282 km/h)". This is the widely accepted current record.

In early June 2020, as reported by , Fred Ashmore allegedly completed a solo run in 25 hours and 55 minutes. The claim was cast into doubt by Road & Track after investigation showed the evidence to support the claim to be doctored.

In April 2022, the team of Nik Krueger, Mark Spence and Wesley Vigh drove from the Red Ball Garage in New York City to the Portofino Hotel and Marina in Redondo Beach, California, then back to the Red Ball Garage in 65 hours and 28 minutes, shattering the prior record by nearly eight and a half hours. The team used a modified 2008 Saab 9-5. That record was beaten just one week later by Bennett Wilson, Chris Ruppmann, and Grady Leno with a time of 65 hours and 19 minutes in a 2012 Mercedes-Benz S-Class in April 2022.

On April 4, 2020, the three-man team consisting of Sean G. Petr, Jason Adkins, and Mark Spence piloted a 2014 Volkswagen Passat TDI SE from Goodwives Shopping Center in Darien, Connecticut to the Portofino Hotel and Marina in Redondo Beach, California in 28 hours and 30 minutes beating both the previous diesel record and Darien-Redondo time by more than 3 hours. The team averaged both 25.5 mpg ‑US (30.6 mpg ‑imp; 9.2 L/100 km; 10.8 km/L) and 100.07 mph (161.05 km/h) over the 2,852-mile (4,590 km) journey.

In August 2024, Las Vegas native Chris Stowell would complete a solo run of 27 hours and 16 minutes in a 2015 BMW 535d, not only breaking the diesel record, but also the last verified solo record (as Fred Ashmore's run has been disproven) by Carl Dietz in a Cadillac ATS, who ran it in 27 hours and 54 minutes. Stowell also beat the pre-pandemic outright record set by the team of Arne Toman, Doug Tabbutt, and Berkeley Chadwick. Stowel averaged around 23 mpg ‑US (27.6 mpg ‑imp; 10.2 L/100 km; 9.8 km/L) and 105 miles per hour (169 km/h) over the journey.

Motorcycle between New York and Los Angeles 1917 to present:

1. Calvin Cote completed the run in a time of , departing the Portofino Hotel and Marina on April 20, 2019 at 3:00 am (PDT) and arriving at the Red Ball Garage on April 21, 2019 at 5:06 pm (EDT). The 2,772-mile (4,461 km) run was completed on a 2012 BMW K1600 GTL equipped with a 15-US-gallon (12 imp gal; 57 L) auxiliary fuel tank, radar detector, and radar/lidar absorbing paint.

2. Alex Jones set a new benchmark of atop his 2014 Yamaha FJR1300. The bike was equipped with a 7-US-gallon (5.8 imp gal; 26 L) auxiliary fuel tank, radar detector, laser jammers, and additional lighting. Jones left the Red Ball Garage on October 17, 2017 at 6:24 am (EDT) and arrived at Portofino Hotel on October 18, 2017 at 12:16 pm (PDT), covering more than 2,800 mi (4,500 km) with stops only to refuel.

3. Ross "Beau" Earnest set a new time of 32 hours and 32 minutes between April 19-21, 2024. The 2008 Yamaha FJR1300 was equipped with an additional fuel cell, laser jammers, radar detector and a thermal night vision camera. Earnest left the Red Ball Garage in NYC on Friday April 19 at 10:00 am (EST) and made it to the Portofino Inn Hotel in Redondo Beach, CA Sunday morning April 21 at 3:32 am (PDT). Covering more than 2,800 miles (4,506 km) he only stopped 5 times for fuel and was able to keep an average of 86.5 miles per hour (139.2 km/h).

In 1968, the Great Transcontinental Electric Car Race was held between student groups at Caltech and MIT. The Caltech team, led by EV pioneer Wally Rippel, converted a 1958 VW Microbus powered by lead- cobalt batteries from Electric Fuel Propulsion Corporation of Detroit. The MIT team converted a 1968 Chevrolet Corvair powered by NiCad batteries. The MIT team raced from Cambridge, Massachusetts, to Pasadena, California, while the Caltech team raced the opposite direction. A network of 54 charging locations was set up along the 3,311-mile (5,329 km) route, spaced 21 to 95 miles (34 to 153 km) apart. The race began on August 26, 1968, and ended on September 4. Although the MIT team reached Pasadena first, they were towed part of the way. After assessing penalty points, Caltech was declared the winner with a corrected time of 210 hours 3 minutes.

With the introduction of long-range EVs, such as the Tesla Roadster (2008) and, in particular, the Tesla Model S, coast-to-coast travel became more feasible. In January 2014, Tesla Motors completed the first coast-to-coast corridor in their supercharging network for the Model S. A team of 15 from Tesla Motors completed a 3,427-mile (5,515 km) route from Los Angeles to New York City run in 76 hours, 5 minutes. (Time included 60 hours, 8 minutes driving, and 15 hours, 57 minutes charging.) In July 2014, a team from Edmunds completed a slightly shorter 3,331.9-mile route in 67 hours, 21 minutes. (Time included 52 hours, 41 minutes driving, and 14 hours, 40 minutes charging.)

Carl J. Reese and co-drivers Rodney Hawk and Deena Mastracci took advantage of a newly opened corridor on Interstate 70 to drive the 3,011-mile (4,846 km) route from the City Hall in Los Angeles to the City Hall in New York City in 58 hours and 55 minutes during April 16-19, 2015, a new record for EVs in a 2015 Tesla Model S P85D. The drivers stopped 24 times for electric charging, with a total charge time of 12 hours 48 minutes. As proof, Reese presented 16 documents notarized on both ends, identifying drivers and three eyewitnesses: Matt Nordenstrom, Johnnie Oberg Jr., and Anthony Alvarado. Complete GPS logs recorded by GPSInsight (a fleet tracking company) were sent to Jalopnik and the Guinness Book of World Records. GPSInsight provided GPS tracking equipment to the team to verify the event.

On October 18-21, 2015, Deena Mastracci and Reese were joined by Alex Roy. They set a new record for an LA-NYC run in an electric vehicle with a total time of 57 hours, 48 minutes.

On August 24-27, 2016, the LA-NYC record was broken again by a team comprising Alex Roy, Righthook CEO Warren Ahner, and StreetWars founder Franz Aliquo, who completed the run in 55 hours flat in a 2016 Tesla Model S 90D. GPS logs were recorded by US Fleet Tracking, and Comma.AI's Chffr data logger, and data was shared with The Drive.

In December 2017, with an early-production Tesla Model 3, which are delivered to California-based customers only, Alex Roy and co-driver Dan Zorrilla broke the eastbound Electric Cannonball Run record again, driving 2,860 miles (4,600 km) from the Portofino Inn to the Red Ball Garage in 50 hours and 16 minutes. Their drive took place December 28-31 of 2017. GPS data was captured using the GPS Tracks application, and video evidence was shared on YouTube.

At the end of 2020, Kyle Conner, Drew Peterson and Tijmen Schreur lowered the EV record to 44:26 despite winter conditions in an Out of Spec Motoring Porsche Taycan with the large battery, aerodynamic wheels, and massaging seats, using Electrify America CCS chargers with up to 350 kW.

In October 2021, the EV record was broken twice in the same rented 2021 Tesla Model S Long Range. The first drive, from Los Angeles to New York City, by Ryan Levenson and Will Wood, lowered the EV record to 42:52. The second drive occurred on October 22, 2021, leaving from the Red Ball Garage in Manhattan at 11:00 am and arriving at the Portifino Inn in Redondo Beach, CA 42 hours, 17 minutes later. The second drive was piloted by a driver team of Ryan Levenson and Josh Allan. The only modification made to the stock Tesla was to replace the factory 21-inch wheels with the more efficient Tesla 19-inch wheels and to over-inflate the tire pressure to 47 psi (320 kPa; 3.2 bar) for the second drive.

In April 2023, Kyle Conner attempted another record with the Out of Spec Motoring team, using a Lucid Air. The trip took 44 hours 32 minutes, which did not set a new record. However, their lead car Polestar 1, driven by Alyssa Zupan, set a new plug-in hybrid record with 45 hours and 38 minutes.

In October 2024, Kyle Conner, Tijmen Schreur and Drew Peterson broke the record driving a 2025 Porsche Taycan in 39 hours 29 minutes. They became familiar with the car's charging curve the week before after the car was the first EV to reach the finish point in a cross-country EV contest from Seattle, Washington to Boston, Massachusetts named the "I-90 Surge" and involving nine EVs and a comparable ICE vehicle.

In April 2022, Steven Day set a record of 111 hours driving the route with a 2022 Energica EVA Ribelle. He drove the route in reverse, from Redondo Beach to New York City.

In April 2015, the first coast-to-coast semi-automated record was set by employees of Delphi. Delphi engineers covered 3,400 miles (5,500 km), San Francisco to New York City, over a span of nine days.

In October 2015, Carl J. Reese, Deena Mastracci, and Alex Roy set a new coast-to-coast record using Tesla's new Autopilot function. The trio made the 2,995-mile (4,820 km) journey in 57 hours, 48 minutes after departing from Redondo Beach, California on October 18 at 9:15 p.m. PST, and arriving at Red Ball Garage in New York on October 21 at 10:03 a.m. EST. The trip was completed with fewer than 14 hours of charging and 96 percent of the driving done by Tesla's Autopilot system. This record was a first outside of manufacture testing, proving that automated systems can deliver people coast to coast safely in record time.

In April 2024, a new semi-automated record was set by Jay Roberts and his wife Gypsy Roberts in a 2017 Prius. The car was fitted with a Comma.ai driver assistance system which ran openpilot. The drive took 43 hours and 18 minutes and was 98.4% autonomous. In April 2025, Jay Roberts and Gypsy Roberts would lower the record to an even 38 hours. The drive was done with 99.125% autonomy.

271:15

1915

Erwin Baker

Stutz Bearcat

3,728.4 mi (6,000 km) trip from San Diego to New York City using 352 US gal (1,330 L) of gasoline and 8.5 US gal (32 L) of oil with an average speed of 25.2 mph (40.6 km/h) over the 148 hour running time

48:09

1964

Stanley Rosenthal, Skip Jaehne

1964 Sunbeam Imp Sport, 875cc Rootes/ Coventry Climax

Distance: 3,011 miles (4,846 km)

Average speed: 62.5 mph (100.6 km/h)

Overall fuel economy: 35.6 mpg‑US (42.8 mpg‑imp; 6.6 L/100 km; 15.1 km/L)

Fuel capacity 6.6 US gal (5.5 imp gal; 25 L)

40:51

1971

Brock Yates Sr, Brock Yates Jr, Steve Smith, Jim Williams

1971 Dodge Custom Sportsman

35:53

1975

Jack May, Rick Cline

1973 Ferrari Dino 246GTS

Redball to Portofino

32:51

1979

Dave Heinz, Dave Yarborough

1978 Jaguar XJS

Final Cannonball race - Goodwives (Darien, CT) to Portofino

31:04

2006

Alex Roy, Dave Maher

91 mph (146 km/h) average, 31 minutes stopped. 34 US gal (28 imp gal; 130 L) fuel capacity

28:50

2013

Ed Bolian, Dave Black, Dan Huang

2004 Mercedes-Benz CL55 AMG

98 mph (158 km/h) average, 46 minutes stopped. 67 US gal (56 imp gal; 250 L) fuel capacity

27:25

2019

Arne Toman, Doug Tabbutt, and Berkeley Chadwick

2015 Mercedes-Benz E63 AMG

103 mph (166 km/h) average, 22 minutes stopped, 67 US gal (56 imp gal; 250 L) fuel capacity

26:38

2020

Chris Allen, James Allen, and Kale Odhner

2019 Audi A8

106 mph (171 km/h) average. Marine fuel tanks, 65.7 gallon fuel capacity.

25:39

2020

Arne Toman, Doug Tabbutt, and Dunadel Daryoush

2016 Audi S6

110 mph (180 km/h) average, 31 minutes stopped, 65 US gal (54 imp gal; 250 L) fuel capacity.

1. ^ Sorokanich, Bob (20 August 2020). "Another Cannonball Record: 25 Hours, 39 Minutes from N.Y.C. to L.A." . ISSN 0035-7189. Archived from the original on 4 April 2023. There's a new record in Cannonball land: Drivers Arne Toman and Doug Tabbutt announced today that they completed the cross-country drive from New York City to Los Angeles in 25 hours, 39 minutes, narrowly beating a claimed "sub-26-hour" record publicized in May and besting their own record of 27 hours, 25 minutes that was announced in November 2019.

2. ^ Yates, Brock (August 2003). Cannonball! World's Greatest Outlaw Road Race. Motorbooks International. ISBN 978-0-7603-1633-7. OCLC 62175939. OL 8011277M.

3. ^ "Tale of Outlaw Racing, With the U.S. as a Course", nytimes.com; accessed December 9th, 2019.

4. ^ Branch, John (2020-04-11). "Whoosh! That Car That Just Soared by Might Be Heading for the Coast". New York Times.

5. Archived at Ghostarchive and the Wayback Machine: We set an UNBEATABLE Cannonball Record. .

6. ^ "Motorcycle Mark Broken: Erwin G. "Cannonball" Baker Again Puts a Crimp in Trying Transcontinental Trip". Los Angeles Times. 2 October 1922. p. 32. eISSN 2165-1736. ISSN 0458-3035. OCLC 3638237 - via Newspapers.com.

7. ^ "Wells Bennett, on an Indian motorcycle". Kansas Memory. Kansas Historical Society. n.d. Archived from the original on 11 February 2023.

8. ^ Orlando, Alex. "Man breaks cross-country motorcycle mark". Half Moon Bay Review. OCLC 1035055545. Archived from the original on 4 April 2023.

9. ^ Cote, Calvin (20 May 2019). Cannonball Coast to Coast Record 2019 by Calvin Cote. Archived from the original on 4 April 2023 - via YouTube.

10. ^ Huffman, John Pearley (25 October 2021). "There's a New Cross-Country Cannonball Motorcycle Record". . ISSN 0035-7189. OCLC 1764416. Archived from the original on 4 April 2023.

11. ^ @klwtts (October 29, 2021). "The first record (42hrs 52min) was set by Ryan and his cousin Will in a 2021 Long Range Model S that was completely factory stock" (Tweet) - via Twitter.

12. ^ @klwtts (October 29, 2021). "The second attempt & now the fastest EV to ever make the run, was piloted by @RyanHLevenson & @QuickshoeRacing. The only difference between this record and the previous was the drivers, route, day of the week, and over-pressurized the tires (47psi)" (Tweet) - via Twitter.

13. ^ Patrick George (October 21, 2015). "Alex Roy And Two Members Of The Tesla Record Team Just Broke That Coast-To-Coast Record With Autopilot". Jalopnik.com.

14. ^ Rosenthall, Stanley (March 1965). "New York City to Los Angeles in 48 Hours". American Rodding. pp. 40-45. OCLC 317500166.

15. ^ Graeber, Charles (2007-10-16). "The Pedal-to-the-Metal, Totally Illegal, Cross-Country Sprint for Glory". Wired. ISSN 1059-1028.

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A Cannonball Run is an unsanctioned speed record for driving across the United States, typically accepted to run from New York City's Red Ball Garage to the Portofino Hotel in Redondo Beach, California, near Los Angeles, covering a distance of about 2,813 miles (4,527 km).

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일부 크로스핏 선수들은 우프(WHOOP) 같은 웨어러블 기기를 활용해 심박수와 수면 데이터를 측정합니다. 인공지능은 이 데이터를 인식하고 학습하여 선수의 피로도와 회복 상태를 추론·예측하고, 그 결과를 바탕으로 적절한 훈련 강도를 추천해 부상을 예방하고 훈련 효율을 높이는 문제를 해결합니다.

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활용 사례: 스포츠 자세 분석 AI

스포츠 자세 분석 AI는 카메라나 스마트폰으로 운동하는 모습을 촬영하면 인공지능이 선수의 움직임과 자세를 분석해서 어떤 부분을 고치면 좋은지 알려주는 기술이다.

1. 인식: AI 카메라 영상 속 사람의 움직임과 자세를 인식하는 기능이다.

2. 학습: AI는 많은 운동 데이터를 통해 올바른 자세와 나쁜 자세를 학습한다.

3. 추론 및 예측: AI는 학습한 내용을 바탕으로 현재 동작을 분석하고 결과를 예측한다.

4. 문제 해결: AI는 분석 결과를 바탕으로 어떻게 개선해야 하는지 해결 방법을 제시한다.

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경찰의 AI 동선 추적 시스템은 CCTV 영상, 차량 번호판, 교통카드 기록, 휴대전화 위치 정보 등을 분석해 사람의 이동 경로를 자동으로 찾는 기술이다. AI는 얼굴, 옷 색, 체형, 걸음걸이 같은 특징을 학습하고 이를 바탕으로 여러 카메라에서 같은 사람을 찾아 이동 동선을 만든다. 또한 CCTV 위치와 시간 정보를 이용해 이동 경로를 계산하고, 필요하면 다음에 나타날 가능성이 높은 장소도 예측한다. 이 기술은 수사를 더 빠르게 진행하도록 돕지만, 결과는 경찰이 다시 확인하는 보조 자료로 사용된다.

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경찰, AI 기술 활용해 실종자 발견…국내 첫 사례

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경찰이 인공지능 기술을 활용해 실종자를 추적한 첫 사례가 확인됐습니다. 경기 안양동안경찰서는 지난 6월…

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ai 활용도가 높아지는 시기에 따라서 국방으로도 많은 ai기술들이 탑재되고 있다. 예를 들어, 요즘 이란과 미국 그리고 이스라엘의 전쟁에서 미국은 자국의 open ai 기업과 협력하여 무기에 이를 적용함으로써 이를 적극적으로 활용하고 있다. 여기서 나는 우리나라의 국방 ai는 어떨지 살펴보았다. 대한민국 국방은 2026년부터 전투기가 폭격하려는 것을 알아 채내는 ai를 발명하려고 한다고 알았다. 그래서 이를 기반으로 인식, 학습, 추론 및 예측. 문제해결 관점에서 설명하고자 한다. 먼저 인 단계에서는 레이더, 위성, 감시 장비 등의 다양한 센서를 통해 전투기의 위치, 속도, 비행 경로, 고도 변화 등의 정보를 수집하고 현재 상황을 파악한다. 즉, AI가 주변 환경과 전투기의 움직임을 데이터로 받아들이고 이해하는 과정이다. 다음으로 학습 단계에서는 과거의 군사 훈련 데이터나 실제 전투 상황에서 나타났던 전투기의 비행 패턴을 분석하며 폭격을 수행하기 전에 나타나는 특징적인 행동을 학습하게 된다. 이를 통해 AI는 단순한 정찰 비행과 실제 폭격을 위한 비행을 구분할 수 있는 기준을 만들어 나간다. 그 다음 추론 및 예측 단계에서는 현재 관측되는 전투기의 비행 패턴을 과거 데이터와 비교하여 폭격 가능성을 판단한다. 예를 들어 특정 군사 시설 방향으로 접근하면서 고도를 낮추거나 속도를 조절하는 행동이 나타난다면, AI는 이러한 정보를 바탕으로 폭격 가능성이 높다고 판단하고 공격 시점이나 목표 지역을 예측할 수 있다. 마지막으로 문제 해결 단계에서는 AI가 분석한 결과를 바탕으로 군이 적절한 대응을 할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 요격 전투기를 출격시키거나 방공 시스템을 준비하는 등 빠른 방어 전략을 세우는 데 도움을 줄 수 있다.이처럼 전투기의 폭격 의도를 사전에 탐지하는 국방 AI 기술은 인식, 학습, 추론 및 예측, 문제 해결의 과정을 통해 작동하며, 미래의 국방 시스템에서 중요한 역할을 하게 될 것으로 보인다.

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1. 콘텐츠 추천 알고리즘

유튜브, 넷플릭스 등이 시청 기록을 분석해 맞춤 영상·콘텐츠 추천

2. 스마트폰 음성 비서

Siri, Google Assistant 등

음성 인식 + 자연어 처리로 명령 수행

3. 메신저 스마트 답장

카카오톡 같은 앱에서

상황에 맞는 자동 답장 문장 추천

4. 온라인 쇼핑 상품 추천

쿠팡, 쇼핑몰에서

사용자 행동 데이터를 분석해 맞춤 상품 추천

5. 자동차 AI 주행 보조 시스템

차선 유지, 충돌 경고, 스마트 크루즈 컨트롤 등

6. AI 가전제품

세탁기: 오염도에 맞게 코스 자동 설정

로봇청소기: 집 구조 학습 후 최적 경로 청소

냉장고: 식재료 관리 및 레시피 추천

7. 생성형 AI 도구

글쓰기, 번역, 코드 작성 등 생산성 향상

8. 음악 추천 시스템

Spotify, 멜론 등에서

사용자 취향 기반 플레이리스트 추천

9. 스마트워치 건강 분석

심박수, 수면, 운동 데이터를 분석해 건강 피드백 제공

10. 이메일 자동 분류 & 스팸 필터

Gmail 등이 메일 내용을 분석해

중요 / 광고 / 스팸 자동 분류

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일상생활 속 인공지능 사례 10가지: 우리가 모르게 쓰는 AI 기술 - addthinking

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인공지능(AI)은 더 이상 미래 기술이 아닙니다. 지금 이 순간에도 우리는 인공지능 기술과 함께 살고 있죠. 유튜브 추천부터 스마트폰 음성비서, AI 가전제품까지, 일상생활 속 인공지능 사례를 통해 어떻게 인공지능이 우리 삶을 바꾸고 있는지 알아보겠습니다.

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AI 얼굴 합성·디지털 배우 (딥페이크 / 디지털 휴먼)

사람의 얼굴, 표정, 목소리 등을 학습해서 다른 영상이나 사진에 합성하는 기술입니다.

영화나 드라마에서 배우의 얼굴을 AI로 합성하거나 나이를 바꾸는 기술입니다.

활용 사례

배우의 젊은 시절 모습 재현 (De-aging)

사고나 사망으로 촬영이 불가능한 배우 디지털 복원

스턴트 장면에서 얼굴 합성

딥페이크 대부분은 GAN이라는 구조를 사용해요. GAN은 두 가지 신경망으로 이루어져 있어요:

1. 생성기(Generator)

입력: 랜덤 노이즈 또는 얼굴 특징 벡터

역할: 사람 얼굴을 생성하거나 특정 대상의 얼굴로 변환

2. 판별기(Discriminator)

입력: 진짜 얼굴 이미지 vs 생성된 얼굴 이미지

역할: 이것이 진짜인지 가짜인지 구분

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소방 관련 방향 AI활용 사례

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소방 관련 방향 AI활용 사례

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주제: 소방로봇

화재 현장은 높은 온도, 유독가스, 붕괴 위험 때문에 사람이 직접 들어가기 매우 위험한 환경이다. 그래서 최근에는 AI이 탑재된 소방 로봇이 개발되어 화재 진압과 구조 활동에 도움을 주고 있다.

1. 인식

소방 로봇은 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식한다.

열 감지 카메라로 불의 위치와 온도를 확인

카메라로 연기와 장애물을 감지

센서로 가스나 위험 물질을 탐지

이러한 정보를 통해 로봇은 사람이 들어가기 어려운 화재 현장의 상황을 파악하고 소방관에게 전달한다.

2.학습

AI는 많은 화재 데이터를 학습하여 더 정확하게 상황을 판단한다.

예를 들어

과거 화재 영상 데이터

다양한 화재 상황 시뮬레이션

센서 데이터

이러한 정보를 학습하면서 화재 상황을 더 빠르고 정확하게 분석하는 능력이 발전한다.

3. 추론•예측

AI는 수집한 데이터를 바탕으로 추론하고 미래 상황을 예측할 수 있다.

예시

불이 어느 방향으로 번질 가능성이 높은지 예측

건물 내부의 위험 지역을 판단

안전한 접근 경로를 계산

이 기능은 소방관들이 더 안전하고 효율적으로 화재를 진압하는 데 도움을 준다.

4. 문제 해결

소방 로봇은 화재 현장에서 여러 문제를 해결하는 역할을 한다.

예를 들어

사람이 들어가기 어려운 공간에 직접 진입

물이나 소화제를 분사하여 화재 진압

붕괴 위험 지역에서 현장 영상 전달

이를 통해 소방관의 위험을 줄이고 구조 활동을 더 효과적으로 할 수 있다.

5. 느낀점
소방 로봇에 인공지능이 적용되면서 위험한 화재 현장에서 사람을 대신해 중요한 역할을 할 수 있다는 점이 인상적였고, 앞으로 인공지능 기술이 더 발전하면 화재 예방과 구조 활동에서도 그리고 소방관들의 안전에 더 큰 도움을 줄 것이라고 생각한다

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인공지능 설명
ShotSpotter는 도시 곳곳에 설치된 센서를 이용해 총소리를 자동으로 감지하고 위치를 파악하는 인공지능 시스템이다. 총성이 들리면 인공지능이 소리를 분석하여 실제 총소리인지 판단하고, 발생 위치를 경찰에게 바로 알려 빠르게 대응할 수 있도록 돕는다.

인식
이 인공지능은 센서로 수집된 소리를 분석하여 총소리, 폭죽 소리, 자동차 소리 등 다양한 소리를 구별한다.

학습
과거의 많은 소리 데이터를 분석하면서 총소리의 특징적인 패턴을 학습한다. 이를 통해 일반 소리와 총소리를 더 정확하게 구별할 수 있게 된다.

추론 및 예측
학습한 데이터를 바탕으로 입력된 소리가 실제 총소리인지 판단하고, 여러 센서의 데이터를 이용해 총성이 발생한 위치를 계산한다.

문제 해결
경찰은 이 정보를 통해 총격 사건이 발생한 위치를 빠르게 파악하고 즉시 출동할 수 있어 사건 대응 속도를 높일 수 있다.

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학교에서 선생님들은 인공지능을 이용해 수업 자료를 만들 수 있다. 인공지능은 짧은 시간 안에 다양한 학습 자료를 만들어 주기 때문에 수업 준비에 큰 도움이 된다. 예를 들어, 선생님은 인공지능을 사용하여 수학 문제나 퀴즈를 만들고, 역사나 과학 내용의 요약 자료를 만들 수 있다. 또한 학생들의 수준에 맞는 다양한 문제를 생성할 수도 있다. 이렇게 인공지능을 활용하면 선생님은 더 효율적으로 수업을 준비할 수 있고, 학생들에게 더 다양한 학습 자료를 제공할 수 있다.

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CoGrader는 교사가 학생들의 과제나 서술형 답안을 빠르게 채점하고 피드백을 제공할 수 있도록 돕는 인공지능 기반 교육 도구이다. 이 인공지능은 먼저 학생이 제출한 글이나 답안을 분석하여 문장 구조, 핵심 내용, 논리 전개 등을 파악하는 인식 기능을 수행한다. 또한 많은 학생 답안과 평가 기준 데이터를 학습하여 어떤 답안이 좋은 답인지 판단하는 학습 기능을 가진다. 이러한 학습을 바탕으로 학생 답안을 평가하여 점수 수준을 판단하거나 학생들이 자주 틀리는 부분을 파악하는 추론 및 예측 기능을 수행한다. 마지막으로 단순히 점수만 제시하는 것이 아니라 문장의 논리 부족, 근거 부족 등의 문제점을 알려 주고 수정 방향을 제시하여 학생의 학습을 돕는 문제 해결 기능도 수행한다. 따라서 이 인공지능은 교사의 채점 부담을 줄이고 학생들에게 더 빠르고 구체적인 피드백을 제공하는 역할을 한다.

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Galaxy AI의 실시간 통역 통화 기능은 전화 통화 중 사용자의 말을 인공지능이 분석하여 다른 언어로 번역하고 음성으로 전달해 주는 기술이다.

인식. 인공지능이 사용자의 음성을 분석하여 말을 텍스트로 변환하고 단어와 문장의 의미를 파악한다.

학습. 많은 음성 데이터와 언어 데이터를 학습하여 다양한 발음과 표현을 이해하고 번역의 정확도를 높인다.

추론 및 예측. 문장의 앞뒤 맥락을 분석하여 상황에 맞는 가장 자연스러운 번역 문장을 판단한다.

문제 해결. 번역된 문장을 음성으로 만들어 상대방에게 전달하고, 상대방의 말도 같은 방식으로 번역하여 서로 다른 언어를 사용하는 사람들이 통화로 원활하게 대화할 수 있도록 돕는다.

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활용사례:전자상거래 기업인 Amazon이나 Coupang은 인공지능을 활용하여 고객에게 맞춤형 상품을 추천하는 시스템을 운영한다. 이 시스템은 고객의 검색 기록, 구매 기록, 클릭 데이터 등을 분석하여 고객이 관심 가질 가능성이 높은 상품을 자동으로 추천한다. 이를 통해 고객은 원하는 상품을 더 쉽게 찾을 수 있고, 기업은 구매 확률을 높여 매출 증가와 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.

1.인식

인공지능은 먼저 다양한 고객 데이터를 수집하고 이해하는 과정을 수행한다. 예를 들어 쇼핑몰에서 고객이 어떤 상품을 검색했는지,어떤 상품을 클릭했는지,장바구니에 무엇을 담았는지,실제로 어떤 상품을 구매했는지와 같은 행동 데이터를 인식한다. 또한 고객의 접속 시간, 관심 카테고리, 가격대 선호 같은 정보도 함께 파악하여 고객의 소비 성향을 데이터로 정리한다.

2.학습

인공지능은 수집된 데이터를 기반으로 고객들의 소비 패턴을 분석하고 학습한다. 예를 들어 특정 운동화를 구매한 고객들이 함께 구매한 상품이 운동복이나 스포츠 양말이라는 패턴, 특정 브랜드 상품을 자주 보는 고객이 비슷한 브랜드 상품도 많이 구매한다는 패턴 같은 정보를 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습한다. 이렇게 많은 고객 데이터를 분석하면서 추천 모델의 정확도가 점점 높아진다.

3.추론 및 예측

학습된 데이터를 바탕으로 인공지능은 고객의 미래 행동을 추론하고 예측한다. 예를 들어 고객이 최근 러닝화와 운동복을 검색했다면 운동 관련 상품에 관심이 높다고 판단하고, 해당 고객이 새로운 러닝화나 스포츠 용품을 구매할 가능성이 높다고 예측한다. 이러한 예측을 통해 고객에게 적절한 상품을 추천하게 된다.

4.문제해결

온라인 쇼핑몰에는 수십만 개 이상의 상품이 존재하기 때문에 고객에게 어떤 상품을 보여주는 것이 가장 효과적인지 결정하는 것이 기업의 중요한 문제이다. 인공지능 추천 시스템은 고객 데이터를 분석하여 구매 가능성이 높은 상품을 선별하고, 고객에게 우선적으로 추천하여 구매 확률을 높이고, 기업이 효율적인 마케팅 전략을 수행하고 매출을 증가시키는 문제를 해결하도록 돕는다.

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천 알고리즘은 사용자의 행동 데이터(검색, 클릭, 구매, 시청 기록 등)를 분석해서 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠나 상품을 자동으로 추천하는 기술이다.
예를 들어 Netflix, YouTube, Amazon 같은 서비스에서 영화, 영상, 상품을 추천할 때 사용된다.추천 알고리즘은 사용자 데이터를 인식 → 학습 → 추론·예측 → 문제 해결의 과정을 통해 개인에게 맞는 콘텐츠나 상품을 추천하는 기술이다.

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추천 알고리즘(Recommendation Algorithm): 데이터 기반 개인화 서비스의 핵심 기술

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추천 알고리즘(Recommendation Algorithm): 데이터 기반 개인화 서비스의 핵심 기술추천 알고리즘의 개념과 중요성주요 추천 알고리즘 유형1. 협업 필터링(Collaborative Filtering)2. 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering)3. 하이브리드 추천 시스템(Hybrid Recommendation)4. 딥러닝 기반 추천 시스템추천 시스템 성능 평가 지표1. 정확도 지표2. 다양성 및 신선도 지표3. 비즈니스 지표실제 산업 응용 사례1. 전자상거래2. 미디어 & 엔터테인먼트3. 소셜 미디어추천 시스템의 기술적 과제1. 콜드 스타트 문제(Cold Start Problem)2. 데이터 희소성(Sparsity)3. 필터 버블(Filter Bubble)과 에코 챔…

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아마존은 AI를 이용해 물류, 유통, 서비스 전반을 혁신하고 있습니다.
배송 과정에서는 머신러닝으로 최적의 경로를 설정하고, 물류센터에서는 로봇이 자동으로 물품을 분류하고 이동합니다.
AI 포장 기술은 상품 크기와 형태를 분석해 알맞은 포장 재료를 선택해 비용과 폐기물을 줄입니다.
**AWS 베드락(Bedrock)**을 통해 기업들이 챗봇이나 콘텐츠 생성 같은 생성형 AI 서비스를 쉽게 만들 수 있도록 지원합니다.
고객 서비스에서는 AI로 개인 맞춤형 상품 추천과 챗봇 응대를 제공합니다.
또한 내부 시스템 ‘클래리티(Clarity)’가 직원들의 AI 도구 사용률을 분석해 성과 평가에 반영합니다.
아마존은 미국 정부와 협력해 AI 인프라에도 투자, 국방과 정보 분야의 데이터 처리 효율을 높이고 있습니다.

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인공지능 활용 사례: 자율 주행 자동차

대표적인 사례인 테슬라의 오토파일럿(Autopilot)은 차량에 장착된 카메라, 레이더, 초음파 센서 등을 통해 주변 환경을 실시간으로 처리하며, 실제 도로에서 운전자를 보조하거나 완전 자율 주행을 수행합니다.

인식 단계에서는

AI가 센서로부터 들어오는 영상과 데이터를 즉시 분석해 도로 표지판, 차선, 보행자, 다른 차량, 장애물 등을 정확하게 식별합니다. 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술이 각 객체의 위치, 종류, 거리를 파악하여 “앞에 빨간 신호등이 있다” 또는 “보행자가 횡단보도를 건너고 있다” 같은 정보를 실시간으로 인식하는 역할을 합니다.

학습 단계에서는

수백만 마일에 달하는 실제 주행 데이터(비디오, 센서 기록 등)를 클라우드로 모아 머신러닝 모델을 지속적으로 훈련합니다. 인간이 라벨링한 다양한 상황(비 오는 날, 야간, 눈길 등)을 바탕으로 AI가 스스로 패턴을 배우고 정확도를 높이며, 소프트웨어 업데이트를 통해 전 세계 테슬라 차량에 새로운 지식을 반영합니다.

추론 및 예측 단계에서는

학습된 모델을 활용해 현재 인식된 데이터를 바탕으로 미래 상황을 추론합니다. 예를 들어 “앞 차량이 갑자기 브레이크를 밟을 확률은 85%이며, 자전거가 좌회전할 가능성이 높다”처럼 움직임을 예측하고, 차량의 속도와 방향을 미리 계산하여 최적의 판단을 내립니다.

문제 해결 단계에서는

위의 모든 결과를 종합해 실제 행동을 결정합니다. 교차로에서 안전한 좌회전 경로를 계획하거나, 갑작스러운 장애물 앞에서 제동·차선 변경·정지를 실행하며, 예상치 못한 상황에서도 대체 경로나 비상 대응을 자동으로 처리하여 운전자를 안전하게 목적지까지 데려다줍니다.

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AI튜터에서 인공지능 인식 학습 추론 및 예측 문제해결의 기능을 활용한다 인식기술은 고대 문서나 이미지를 분석하고 학습 기능으로 다양한 역사 자료를학습하여 역사지식을 이해한 학습정보를 바탕으로 인식과 같은 역사적 변화의 원인과 결과를 추론하거나 미래 사회의 변화를 예측할수있다 또한 역사사건의 원인을 분석하며 역사문제를 해결하는데 도움을 준다

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"네덜란드 암스테르담 국립미술관은 1642년 제작된 렘브란트의 불후의 명작인 <야간 순찰(The Night Watch)>이 1715년 암스테르담 시청으로 이전되는 과정에서 벽면 크기에 맞추기 위해 캔버스의 상하좌우 사방이 무참히 잘려 나갔던 역사적 손상을 회복하고자, 300여 년이 지난 오늘날 인공지능(AI)이라는 최첨단 테크놀로지를 전격 도입하여 복원 프로젝트인 '작전명 야간 순찰(Operation Night Watch)'을 성공적으로 수행하였습니다.

이 과정에서 연구진은 남아있는 원본의 고해상도 스캔 데이터와 17세기 당시 게리트 룬덴스가 제작한 축소 모사본을 대조 학습시킨 합성곱 신경망(CNN) 기반의 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써, 렘브란트 특유의 강렬한 명암 대비인 키아로스쿠로(Chiaroscuro) 기법과 복잡한 유화 물감의 층층이 쌓인 질감, 그리고 미세한 붓 터치의 방향성까지 픽셀 단위로 정밀하게 분석하여 소실되었던 왼쪽의 인물 두 명과 상단의 여백 등을 작가의 생전 화풍과 완벽하게 일치하는 형태로 재현해냈습니다.결과적으로 이번 복원은 단순히 물리적인 캔버스의 크기를 키운 것을 넘어, 원작이 가졌던 역동적인 원근법과 주인공들이 화면 중앙이 아닌 약간 측면에 위치하여 마치 관객을 향해 걸어 나오는 듯한 렘브란트 본연의 파격적인 구도적 미학을 현대인들에게 다시금 선사하였다는 점에서 큰 의의가 있으며, 이는 인공지능이 과거의 예술적 데이터와 현재의 보존 과학을 잇는 가교 역할을 수행함으로써 박물관 및 미술관 현장에서 실생활 예술 보존의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓은 혁신적인 사례라고 평가받고 있습니다."

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렘브란트 걸작 ‘야경’ 일부, 300년 만에 AI로 복원 | 연합뉴스

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(서울=연합뉴스) 김유아 기자 = 1600년대 네덜란드 대표 화가 렘브란트의 걸작 ‘야경’ 일부가 손실된 지 약 300년 만에 인공지능(AI)…