# data[].attributes.body
20202 권준현입니다

# data[].attributes.body
16차시로 여러분과 인류, 환경, 자원에 관한 사회적가치에 관해 고민하고 역할을 찾아보는 수업을 함께 할 강사 이미진입니다.

# data[].attributes.body
선서와도 같이!! ^^

# data[].attributes.body
https://forms.gle/ueFUSkr4ZgbdjnYNA

# data[].attributes.body
(19) 인공지능(AI)이란? (What is AI?) - YouTube

# data[].attributes.body
(19) 알파고 ALPHAGO 공식 예고편 (한국어 CC) - YouTube

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
한반지 영화 예고편 처리장

# data[].attributes.body
(19) 머신러닝(기계학습) overview of Machine Learning - YouTube

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=MFLRRjcMR7I

# data[].attributes.body
https://www.mblock.cc

# data[].attributes.body
10119양동훈

# data[].attributes.body
10301 강인철 입니다

# data[].attributes.body
안녕하세요. 20710 이준성입니다.

# data[].attributes.body
안녕하세요. 20802 김승민입니다. 나중에 드론과 미래 기술 관련해서 배우고 싶습니다.

# data[].attributes.body
안녕하세요 10813조윤성 입니다. 정보보안전문가가 되고싶은 사람입니다.

# data[].attributes.body
안녕하세요 20506박승현입니다. IT쪽이나 기계쪽으로 진로를 결정할 생각을 가지고 있습니다. 가고싶은 학과는 기계공학과이고 이 교육을 받는 목적은 대학 진학 후 하게 될 전공에 대한 기반을 쌓는 것입니다.

# data[].attributes.body
첫 수업에서는 이론적인 부분을 많이 다뤄서 다소 졸리기는 했지만 유익했던 시간이었습니다. 다음시간부터 실습위주의 수업을 한다고 들었는데 그때 할 활동에 대한 기대감을 가지고 있습니다.

# data[].attributes.headline
다음 수업이 기대됩니다

# data[].attributes.subject
다음 수업이 기대됩니다

# data[].attributes.body
재미있었던 시간이였다

# data[].attributes.headline
청소년산업재해_고 문송면 군

# data[].attributes.subject
청소년산업재해_고 문송면 군

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=1mIK_OGVL38

# data[].attributes.attachment_link.title
수은에 24시간 노출되어 있던 학생에게 돌아온 것... #알쓸범잡2 EP.1 | tvN 220109 방송

# data[].attributes.headline
청소년산업재해_고 이민호군

# data[].attributes.subject
청소년산업재해_고 이민호군

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=YNtM3KAMmLA&t=69s

# data[].attributes.attachment_link.title
청소년 산업재해 사망 사건, 안타깝게 목숨을 잃은 어린 학생들 #알쓸범잡2 EP.1 | tvN 220109 방송

# data[].attributes.headline
청소년아르바이트10계명

# data[].attributes.subject
청소년아르바이트10계명

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=fEg7cO99Aow

# data[].attributes.attachment_link.title
[청소년근로보호센터] 청소년아르바이트10계명

# data[].attributes.body
https://crezone.net/

# data[].attributes.headline
감정기반음악추천서비스_배포파일

# data[].attributes.subject
감정기반음악추천서비스_배포파일

# data[].attributes.headline
감정기반음악추천서비스_완성파일

# data[].attributes.subject
감정기반음악추천서비스_완성파일

# data[].attributes.body
재밌었다.

# data[].attributes.body
오늘 led를 황용한 코딩을 해봐서 재미있는 수업이였다

# data[].attributes.body
led를 켜는데 약간의 어려움이 있었지만 완성을 하고 나서는 재미있는 시간이었다

# data[].attributes.body
https://aws.amazon.com/ko/what-is/ocr/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
광학 문자 인식(OCR)이란 무엇인가?

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 포맷을 변환하는 과정입니다. 예를 들어 양식 또는 영수증을 스캔하는 경우 컴퓨터는 스캔본을 이미지 파일로 저장합니다. 이미지 파일에서는 텍스트 편집기를 사용하여 단어를 편집, 검색하거나 단어 수를 계산할 수 없습니다. 그러나 OCR을 사용하면 이미지를 텍스트 문서로 변환하여 내용을 텍스트 데이터로 저장할 수 있습니다.

OCR이 중요한 이유는 무엇인가요?

대부분 비즈니스 워크플로에는 인쇄 매체에서 정보를 수신하는 과정이 포함됩니다. 종이 양식, 인보이스, 스캔 받은 법률 문서, 인쇄된 계약서는 모두 비즈니스 프로세스에 속합니다. 이러한 대용량의 종이 작업에는 저장 및 관리할 많은 시간과 공간이 필요합니다. 종이 없는 문서 관리가 바람직한 해결 방안이지만 문서를 이미지로 스캔하는 작업은 업무에 상당한 부담이 됩니다. 이 프로세스에는 수작업이 들어가야 하기에 지루하고 느린 작업이 될 수 있습니다.

더욱이 이 문서 콘텐츠를 디지털화하면 텍스트가 감춰진 이미지 파일을 생성하게 됩니다. 이미지 내의 텍스트는 텍스트 문서와 동일한 방식으로 워드 프로세싱 소프트웨어로 처리할 수 없습니다. OCR 기술을 통해 텍스트 이미지를 다른 기업 소프트웨어에서 분석할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하여 이런 문제를 해결합니다. 그러면 데이터를 사용하여 분석을 수행하고 운영을 간소화하고 프로세스를 자동화하고 생산성을 높일 수 있습니다.

OCR의 작동 방식

OCR 엔진 또는 OCR 소프트웨어는 다음 단계를 사용하여 작동합니다.

이미지 획득

스캐너를 통해 문서를 읽어들여 이진 데이터로 변환합니다. OCR 소프트웨어는 스캔된 이미지를 분석하고 밝은 부분을 배경으로, 어두운 부분을 텍스트로 분류합니다.

전처리

OCR 소프트웨어는 먼저 이미지를 정리하고 오류를 제거하여 읽을 수 있도록 준비합니다. 정리 기술은 다음과 같습니다.

스캔된 문서를 조금씩 기울기 보정하거나 틸팅하여 스캔 중의 정렬 문제를 해결합니다.

디지털 이미지의 얼룩을 제거하거나 텍스트 이미지의 가장자리를 부드럽게 만듭니다.

이미지 내의 텍스트 상자 및 선을 정리합니다.

다국어 OCR 기술용 스크립트 인식

텍스트 인식

OCR 소프트웨어가 텍스트 인식에 사용하는 OCR 알고리즘 또는 소프트웨어 프로세스의 두 가지 주요 유형은 패턴 매칭 및 특징 추출이라고 합니다.

패턴 매칭

패턴 매칭은 글리프라고 하는 문자 이미지를 격리해서 유사하게 저장된 글리프와 비교하여 작동합니다. 패턴 인식은 저장된 글리프가 입력된 글리프와 비슷한 폰트 및 크기를 가진 경우에만 작동합니다. 이 방법은 잘 알려진 폰트로 입력된 문서의 스캔 이미지에서 잘 작동합니다.

특징 추출

특징 추출은 글리프를 선, 닫힌 고리, 선 방향 및 선 교차와 같은 특징으로 나누거나 분해합니다. 그런 다음 이런 특징을 사용하여 다양하게 저장된 글리프 가운데 가장 정확히 일치하거나 근사치에 가까운 글리프를 찾아냅니다.

후처리

분석이 끝나면 시스템은 추출된 텍스트 데이터를 컴퓨터 파일로 변환합니다. 일부 OCR 시스템은 문서의 스캔 버전 전과 후를 모두 포함하는 주석이 달린 PDF 파일을 생성할 수 있습니다.

OCR 유형에는 무엇이 있나요?

데이터 사이언티스트는 OCR 기술의 사용 및 애플리케이션에 기반해 OCR 기술의 유형을 분류합니다. 다음은 그러한 작업의 몇 가지 예입니다.

단순한 광학 문자 인식(OCR) 소프트웨어

단순한 OCR 엔진은 다양한 폰트 및 텍스트 이미지 패턴을 템플릿으로 저장하여 작업합니다. OCR 소프트웨어는 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 텍스트 이미지와 내부 데이터베이스를 문자별로 비교합니다. 시스템에서 텍스트를 단어별로 매칭하는 경우 광학 단어 인식이라고 합니다. 이 솔루션은 한계가 있습니다. 실제로 폰트와 필기 스타일이 무한하기에 유형 하나 하나 모두 캡처해서 데이터베이스에 저장할 수는 없기 때문입니다.

지능형 문자 인식 소프트웨어

현대 OCR 시스템에서는 지능형 문자 인식(ICR) 기술을 사용하여 인간과 같은 방식으로 텍스트를 읽고, 기계 학습 소프트웨어를 사용하여 인간처럼 행동하도록 기계를 학습시키는 고급 방식을 사용합니다. 신경망이라고 하는 기계 학습 시스템은 이미지를 반복적으로 처리하면서 많은 수준에 걸쳐 텍스트를 분석합니다. 이 시스템은 곡선, 선, 교차점, 고리와 같은 다양한 이미지 속성을 검색하고 이러한 다양한 수준의 분석 결과 모두를 결합하여 최종 결과를 얻습니다. 일반적으로 ICR이 이미지를 한 번에 한 문자씩 처리한다고 해도 그 프로세스는 빠르며 몇 초 안에 결과를 얻을 수 있습니다.

지능형 단어 인식

지능형 단어 인식 시스템은 ICR과 같은 원리로 작동하지만 이미지를 문자로 전처리하지 않고 전체 단어 이미지를 처리합니다.

광학 마크 인식

광학 마크 인식은 문서의 로고, 워터마크 및 기타 텍스트 기호를 식별합니다.

OCR을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

검색 가능한 텍스트

기업에서는 기존 문서 및 새 문서를 모두 검색 가능한 정보 아카이브로 변환할 수 있습니다. 또한 정보 처리를 강화하기 위해 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 텍스트 데이터베이스를 자동으로 처리할 수 있습니다.

운영 효율성

OCR 소프트웨어를 통해 기업 내에서 문서 워크플로 및 디지털 워크플로를 자동으로 통합하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. OCR 소프트웨어로 할 수 있는 작업의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

확인, 검토, 편집 및 분석을 자동화하기 위해 필기로 작성한 양식을 스캔합니다. 이렇게 하면 수작업 문서 처리와 데이터 입력에 드는 시간이 절약됩니다.

데이터베이스에서 용어를 빠르게 검색하여 필요한 문서를 찾을 수 있으므로 박스에 쌓인 파일을 수작업으로 분류할 필요가 없습니다.

필기 노트를 편집 가능한 텍스트 및 문서로 변환합니다.

인공 지능 솔루션

OCR은 기업에서 실행할 수 있는 다른 인공지능 솔루션에 속하는 경우가 많습니다. 예를 들어 OCR은 자율주행 자동차의 번호판 및 도로 표지를 스캔하여 읽거나, 소셜 미디어 게시물에서 브랜드 로고를 감지하거나, 광고 이미지에서 제품 패키징을 식별할 수 있습니다. 이런 인공지능 기술을 통해 기업들이 비용을 줄이고 고객 경험을 개선하는 마케팅 및 운영 결정을 더 잘 내릴 수 있도록 합니다.

OCR은 어디에 사용되나요?

다양한 산업에서 OCR을 사용하는 일반적인 사례 몇 가지는 다음과 같습니다.

뱅킹

뱅킹 산업에서는 OCR을 사용하여 대출 서류, 수표 입금 및 기타 금융 거래에 필요한 서류 작업을 처리하고 확인합니다. 이 확인 작업을 통해 사기를 예방하고 거래 보안을 향상시킬 수 있었습니다. 예를 들어 BlueVine은 중소기업에게 금융 서비스를 제공하는 핀테크 기업입니다. 이 기업은 클라우드 기반의 OCR 서비스인 Amazon Textract를 사용하여 미국의 중소기업이 코로나19 구제 경기부양예산안의 일부인 급여 보호 프로그램(PPP) 대출을 빠르게 이용할 수 있는 제품을 개발했습니다. Amazon Textract는 하루에 수만 장의 PPP 서류를 자동으로 처리 및 분석하므로 BlueVine은 수천 개 기업이 기금을 받을 수 있도록 도움을 주어 그 과정에서 40만 개 이상의 일자리를 살렸습니다.

의료

의료 산업에서는 OCR을 사용하여 치료, 검사, 입원 기록 및 보험료 지불과 같은 환자 기록을 처리합니다. OCR을 통해 워크플로를 간소화하고 병원의 수작업을 줄이면서 기록을 최신으로 유지할 수 있습니다. 예를 들어 nib 그룹에서는 1백만 명이 넘는 호주인에게 의료 보험을 제공하고 있으며, 매일 수천 건의 의료 보험 청구를 받고 있습니다. 이 그룹의 고객은 의료비 청구서를 사진으로 촬영해서 nib 모바일 앱을 통해 제출할 수 있습니다. Amazon Textract는 자동으로 이러한 이미지를 처리하므로 기업에서 훨씬 빨리 청구를 승인할 수 있습니다.

물류

물류 기업은 OCR을 사용하여 패키지 라벨, 인보이스, 영수증 및 기타 문서를 보다 효율적으로 추적합니다. 예를 들어 Foresight Group에서는 Amazon Textract를 사용하여 SAP에서 인보이스 처리를 자동화했습니다. Foresight 직원들은 여러 회계 시스템에 데이터를 입력해야 했기 때문에 이런 기업 문서를 수작업으로 입력하려면 시간도 많이 들고 오류도 많았습니다. Foresight 소프트웨어는 Amazon Textract를 통해 다양한 레이아웃에서 더욱 정확하게 문자를 읽어 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다.

AWS에서는 OCR에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?

AWS에서는 비즈니스에서 OCR을 실행하도록 도울 수 있는 2개의 서비스를 제공합니다.

Amazon Textract는 OCR을 사용하여 PDF 등의 스캔된 문서에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출할 수 있는 ML(기계 학습) 서비스입니다. 다양한 레이아웃 및 형식의 수많은 서류를 고속으로 읽을 수 있습니다. 문서에서 정보를 추출할 때 Amazon Textract는 식별하는 모든 항목의 신뢰도 점수를 반환하므로 결과를 어떻게 사용할지에 대해 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

Amazon Rekognition 은 몇 분 안에 수백만 개의 이미지 및 비디오를 분석하고 인공 지능을 기반으로 사람의 시각적 검토 태스크를 보강합니다. Amazon Rekognition API를 사용하여 이미지 및 비디오 모두에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 도로 표지판, 소셜 미디어 게시글 및 제품 패키징과 같은 이미지 및 비디오에서 왜곡되거나 기울어진 텍스트를 추출합니다.

지금 AWS 계정을 생성 하여 AWS에서 OCR을 시작하세요.

AWS 기계 학습 다음 단계

AWS 프리 티어를 사용하여 무료 기계 학습 서비스에 즉시 액세스하세요.

무료로 시작

AWS Management Console에서 Sagemaker를 사용하여 구축을 시작하세요.

가입하기

# data[].attributes.attachment_link.description
광학 문자 인식(OCR)은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 포맷을 변환하는 과정입니다. 예를 들어 양식 또는 영수증을 스캔하는 경우 컴퓨터는 스캔본을 이미지 파일로 저장합니다. 이미지 파일에서는 텍스트 편집기를 사용하여 단어를 편집, 검색하거나 단어 수를 계산할 수 없습니다. 그러나 OCR을 사용하면 이미지를 텍스트 문서로 변환하여 내용을 텍스트 데이터로 저장할 수 있습니다.

# data[].attributes.body
(29) [영상] '출근길에 지하철 탑니다'...장애인 이동권의 의미 / YTN - YouTube

# data[].attributes.attachment_link.title
[영상] '출근길에 지하철 탑니다'...장애인 이동권의 의미 / YTN

# data[].attributes.headline
배리어프리 수요응답형교통시스템 BF-DRT

# data[].attributes.subject
배리어프리 수요응답형교통시스템 BF-DRT

# data[].attributes.body
https://koreascience.kr/article/JAKO202102539902582.pdf

# data[].attributes.body
https://opengov.seoul.go.kr/mediahub/22104925

# data[].attributes.headline
장애인을 돕는 ICT(정보통신기술)

# data[].attributes.subject
장애인을 돕는 ICT(정보통신기술)

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=0dshwSuoa6s

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=CDfqPMmNmmk

# data[].attributes.headline
시각장애인용 스마트안경

# data[].attributes.subject
시각장애인용 스마트안경

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=bbEEmc0xtvw

# data[].attributes.attachment_link.title
OrCam MyEye, Now With the Groundbreaking Smart Reading Feature

# data[].attributes.headline
장애인을 돕는 인공지능앱

# data[].attributes.subject
장애인을 돕는 인공지능앱

# data[].attributes.body
https://www.mysullivan.org/

# data[].attributes.headline
음성자막변환앱 '오키'

# data[].attributes.subject
음성자막변환앱 '오키'

# data[].attributes.body
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mnt.oki

# data[].attributes.headline
버스어플리케이션 '버스스로'

# data[].attributes.subject
버스어플리케이션 '버스스로'

# data[].attributes.body
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.youreye.bussro

# data[].attributes.body
https://youtu.be/DybczED-GKE

# data[].attributes.body
https://gonggam.korea.kr/newsView.do?newsId=GAJfb1QRIDGJM000&pageIndex=1

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=9t1ucHdAUIA

# data[].attributes.headline
1952년 런던 그레이트스모그

# data[].attributes.subject
1952년 런던 그레이트스모그

# data[].attributes.body
https://namu.wiki/w/1952%EB%85%84%20%EB%9F%B0%EB%8D%98%20%EA%B7%B8%EB%A0%88%EC%9D%B4%ED%8A%B8%EC%8A%A4%EB%AA%A8%EA%B7%B8

# data[].attributes.headline
베트남전쟁 랜치핸드작전

# data[].attributes.subject
베트남전쟁 랜치핸드작전

# data[].attributes.body
https://m.mk.co.kr/news/culture/view/2022/03/259051/

# data[].attributes.headline
죽음을 생산하는 기업 몬산토

# data[].attributes.subject
죽음을 생산하는 기업 몬산토

# data[].attributes.body
https://blog.naver.com/seoulkfem/221628974838

# data[].attributes.body
탄탈룸 탄탈라이트

https://economist.co.kr/2015/03/07/industry/normal/305305.html

# data[].attributes.body
https://home.ebs.co.kr/ebsnews/menu1/newsAllView/60067975/H?eduNewsYn=N&newsFldDetlCd=CORNER_07#none

# data[].attributes.headline
인권파괴 에코사이드_콜탄

# data[].attributes.subject
인권파괴 에코사이드_콜탄

# data[].attributes.body
http://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0002344964

# data[].attributes.headline
자연의 권리를 인정하자

# data[].attributes.subject
자연의 권리를 인정하자

# data[].attributes.body
https://www.peoplepower21.org/Magazine/1591760

# data[].attributes.body
https://www.kcen.kr/tanso/intro.green

# data[].attributes.headline
이미지 인식 알고리즘 CNN

# data[].attributes.subject
이미지 인식 알고리즘 CNN

# data[].attributes.body
https://m.blog.naver.com/ndb796/221292619403

# data[].attributes.headline
에코사이드를 막는 아이디어들

# data[].attributes.subject
에코사이드를 막는 아이디어들

# data[].attributes.body
http://news.heraldcorp.com/view.php?ud=20220411000002

# data[].attributes.headline
2022 세계위험보고서

# data[].attributes.subject
2022 세계위험보고서

# data[].attributes.body
https://blog.naver.com/gnhforum/222630644534

(https://www.weforum.org/reports/global-risks-report-2022#report-nav)

# data[].attributes.attachment_link.description
World Economic Forum: This year’s Report, shares the results of the latest Global Risks Perception Survey (GRPS) in the context of the current global outlook, followed by an analysis of growing divergences in the areas of climate transition, cybersecurity, mobility, and outer space.

# data[].attributes.headline
탄소배출량계산기_배포파일

# data[].attributes.subject
탄소배출량계산기_배포파일

# data[].attributes.body
21003건성아 에오

# data[].attributes.body
https://m.khan.co.kr/environment/environment-general/article/202203310600031#c2b

# data[].attributes.body
https://terms.naver.com/entry.naver?docId=5646836&cid=62861&categoryId=62861

# data[].attributes.body
https://www.greenpeace.org/korea/update/17474/blog-ce-biodiversity-five-reasons/

# data[].attributes.headline
지구의 평균기온이 상승한다면

# data[].attributes.subject
지구의 평균기온이 상승한다면

# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/watch?v=lWvNGsxiDkg

# data[].attributes.headline
생물 다양성의 위기해결방법

# data[].attributes.subject
생물 다양성의 위기해결방법

# data[].attributes.body
https://blog.diquest.com/216

# data[].attributes.attachment_link.title
고등5차시_AI음성인식 스마트팜_완성

# data[].attributes.body
https://www.infineon.com/cms/kr/discoveries/fundamentals-robotics/

# data[].attributes.attachment_link.description
자동차 분야에서 로봇은 작업 공정을 더 효율적이고 안전하고 빠르고 유연하게 하면서, 50년 이상 자동화 생산 프로세스에서 중요한 역할을 해왔습니다. 1961년에 General Motors는 자사 생산 공정에 Unimate라고 하는 최초의 산업용 로봇을 도입하였습니다. 이 로봇을 사용해서 사출 성형 부품을 옮겼습니다. 독일에서는 1973년에 처음으로 볼프스부르크의 VW 공장에서 산업용 로봇을 사용하기 시작했습니다.

# data[].attributes.headline
지능형로봇의 4대 기술

# data[].attributes.subject
지능형로봇의 4대 기술

# data[].attributes.body
http://ai4school.org/?page_id=4381

# data[].attributes.body
] http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=138606

# data[].attributes.body
조원: 20710 이준성, 20802 김승민

# data[].attributes.body
조원:20202권준현,20506박승현

# data[].attributes.body
조원:10301강인철,21003애기성하

# data[].attributes.body
문제상황: 시각장애인의 불편함, 흰 지팡이의 부실함과 위험성

문제 선정 이유: 시각장애인이 사용하는 흰 지팡이가 앞이 안보이는 시각장애인들이 사용하기에는 아주 위험하고 부실해서 세계에 있는 시각장애인들에게 상용화를 할 수 있는 발판이 되었으면 하여서.

해결 아이디어: 지팡이에 센서와 스피커 등 여러가지 안전장치를 장착하여 시각장애인들이 겪는 불편과 사고를 줄인다.

# data[].attributes.headline
올림피아드 프로젝트 준비

# data[].attributes.subject
올림피아드 프로젝트 준비

# data[].attributes.headline
온난화를 일으키는 원인

# data[].attributes.subject
온난화를 일으키는 원인

# data[].attributes.body
이산화 탄소  - 석탄 석유등 화석연료 연소로 발생 ( 온실가스의 91.4%차지)

메탄 – 가축의 배설과 음식물 쓰레기 부패 유기물 분해과정에서 발생

아산화 질소 – 산업공정, 질소비료, 폐기물소각으로 발생

수소불화 탄소 – 냉장고나 에어컨의 냉매로 사용

과불화탄소 – 반도체 공정에서 세정용으로 사용

육불화항 – 반도체등의 절연체로 사용

# data[].attributes.body
http://www.gei.re.kr/bbs/board.php?bo_table=bbs4_01&wr_id=1

# data[].attributes.body
https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=nohssy&logNo=221544163019

# data[].attributes.body
https://www.apple.com/kr/newsroom/2018/04/apple-now-globally-powered-by-100-percent-renewable-energy/

# data[].attributes.headline
RE100실천사례_국내 네이버

# data[].attributes.subject
RE100실천사례_국내 네이버

# data[].attributes.body
https://www.enetnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=3979

# data[].attributes.body
https://www.greenpeace.org/korea/report/20641/report-regional-ict/

# data[].attributes.body
https://velog.io/@vive0508/ds3

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
01. 지도학습 Supervised Learning

지도학습은 정답 데이터가 있는 상황에서 학습을 하는 알고리즘을 이야기한다. 현재 대부분의 머신러닝·딥러닝 알고리즘에서 사용하는 방식이다. 모델의 학습이 끝나면 문제를 예측한다. 만약 예측하는 결과값이 이산값이면 '분류 문제'라고 하고, 연속값이면 '회귀 문제'라고 한다.

딥러닝에서는 지도 학습 방법론으로 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks)를 주로 사용한다.

02. 비지도학습 Unsupervised Learning

비지도학습은 정답 데이터가 없는 상황에서 학습을 하는 알고리즘을 이야기한다. 지도 학습의 목적이 어떤 값에 대한 예측을 수행하는 것이라면, 비지도학습은 데이터의 숨겨진 특징을 찾아내는 것입니다.

비지도학습은 단독으로 사용되기보다는, 지도 학습의 인풋 데이터로 활용하여 지도 학습의 성능을 끌어올리는 용도로 많이 사용됩니다. 대표적인 비지도학습 방법론으로는 주성분 분석과 오토인코더가 있습니다.

03. 강화학습 Reinforcement Learning

지도·비지도 학습은 정적인 상태에서 학습을 진행하는 알고리즘이다. 반면 강화학습은 동적인 상태로 에이전트(Agent)가 주어진 환경(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하고 이에 대한 보상(Reward)을 얻으면서 학습을 진행한다. 이때 에이전트는 보상을 최대화하도록 학습을 진행한다.

강화 학습의 대표적인 알고리즘으로는 Q-Learning, DQN(Deep-Q-Network) 기법을 많이 활용한다.

# data[].attributes.attachment_link.title
머신러닝 알고리즘의 분류

# data[].attributes.attachment_link.description
지도학습은 정답 데이터가 있는 상황에서 학습을 하는 알고리즘을 이야기한다. 현재 대부분의 머신러닝·딥러닝 알고리즘에서 사용하는 방식이다. 모델의 학습이 끝나면 문제를 예측한다. 만약 예측하는 결과값이 이산값이면 '분류 문제'라고 하고, 연속값이면 '회귀 문제'라고 한다. 딥러닝에서는 지도 학습 방법론으로 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks)를 주로 사용한다. 비지도학습은 정답 데이터가 없는 상황에서 학습을 하는 알고리즘을 이야기한다.

# data[].attributes.body
https://www.ksesjournal.co.kr/articles/pdf/y4Pd/kses-2021-041-05-5.pdf

# data[].attributes.headline
데이터수집_서울시태양광발전량

# data[].attributes.subject
데이터수집_서울시태양광발전량

# data[].attributes.body
https://www.data.go.kr/data/15065737/fileData.do

# data[].attributes.headline
데이터수집_기상청일사량

# data[].attributes.subject
데이터수집_기상청일사량

# data[].attributes.body
https://data.kma.go.kr/

# data[].attributes.attachment_link.title
[네패스] 하인슈타인_올림피아드_고등기초_결과보고서

# data[].attributes.attachment_link.title
[하인슈타인] 올림피아드_가이드

# data[].attributes.headline
올림피아드 프로젝트 준비

# data[].attributes.subject
올림피아드 프로젝트 준비

# data[].attributes.body
팀 이름: CEJ

(추후 수정하겠습니다.)

-문제 상황-
현재 태풍 제11호 "힌남노"가 오고 있다. 자연재해의 피해에 대해 걱정이 된다.
몇주 전에 폭우가 내렸을 때 강남쪽은 침수될 정도로 문제가 심각했으나 대구쪽은 비가 안내리고 햇빛이 내리쬐었다.
한 나라 안에서 극과 극을 가르는 날씨가 나타날 정도로 기후변화가 심각해지고 있다.
엘니뇨,라니냐가 지속적으로 나타나고 있다.

-문제 선정 이유-
I)첫째, 직접적으로 경험해봤다.
II)둘째, 되돌리고 싶기 때문이고, 더 늦는 것을 원치 않기 때문이다.
III)셋째, 문제의 심각성을 우리 뿐만 아니라 많은 사람들이 알았으면 좋겠다.

-해결 아이디어-
I)첫째, 그 문제 상황을 일으킨 장본인(미국, 중국)에게 책임을 지게 한다.
II)둘째, 많은 사람들에게 심각성을 일깨워준다.
III)셋째, 온실가스를 적게 배출하는 쪽으로 행동한다.
IV)넷째, 스마트폰을 이용하여 미국이 탄소를 가장 많이 배출한 것을 증명한다 .

# data[].attributes.body
AI를 별료 신경 안써도 스스로 지원을 해줘 쉽게 할 수 있었다.

# data[].attributes.body
https://forms.gle/vuNKBJvQQPFPkj516