# data[].attributes.body
자동 편광 관측 시스템 개발 및 태양계 천체 반사광의 편광 특성 분석

# data[].attributes.body
식 ↑

내적공간의 두 백터간 각도의 코사인값을

이용하여 측정된 백터간 유사한 정도를

의미한다.

# data[].attributes.body
두 집합 간의 교집합 크기를 합집합 크기로 나눈 값

# data[].attributes.body
유클리디안 유사도는 두 벡터의 유사도를 두 벡터 사이의 직선 거리를 반영해서 구한 것이다.

# data[].attributes.body
자카드 유사도는 두 아이템의 교집합에서 합집합을 나누어 두 집합 사이의 유사도를 측정하는 방법 중 하나이다. 자카드 유사도를 자카드 지수, 자카드 계수라고 하기도 한다. 자카드 유사도는 0과 1 사이의 값을 가지며, 두 집합이 동일하면 1의 값을 가지고, 공통의 원소가 하나도 없으면 0의 값을 가진다. 두 집합의 공통의 원소의 수를 확률적으로 계산하여 유사도를 구한 것이다.

# data[].attributes.body
코사인이란?

기하학에서 코사인 법칙은 삼각형의 세 변과 한 각의 코사인 사이에 성립하는 정리이다. 이에 따르면, 삼각형의 두 변의 제곱합에서 사잇각의 코사인과 그 두 변의 곱의 2배를 빼면, 남은 변의 제곱과 같아진다. 삼각형의 두 변의 직각 삼각형에 대한 피타고라스의 정리에 대한 일반화이다.

코사인 유사도란?

내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다.

# data[].attributes.body
유클리드 유사도는 n 차원의 공간에서 2vector 사이의 최단 거리를 구하는 방법이다. 유사도란 두 데이터가 얼마나 같은지를 나타내는 척도다.

# data[].attributes.headline
3. 과학 전람회 사이트

# data[].attributes.subject
3. 과학 전람회 사이트

# data[].attributes.body
모둠 내에서 한 개씩 맡아

아델리 펭귄

젠투 펭귄

턱끈 펭귄

의 특징을 조사하여 업로드 해주세요!

# data[].attributes.body
유클리드 유사도, 코사인 유사도, 자카드 유사도

에 대해 학습하고 내용을 정리하여

모둠별로 한 개씩 맡아 업로드 하세요!

# data[].attributes.body
식↑

내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다.

# data[].attributes.body
이 프로그램을 통해 무언가를 구별할 수 있는 앱이 있다는 것을 알게되었고 이를 활용하여 많은 것들을 개발하는 것을 알게되어 너무 재미있었다

# data[].attributes.body
주제: 계절 알아보기

프로그램 내용: 계절 사진과 주변의 환경, 사진, 그림 등을 비교해

확인한다.

제작 동기: 팀원들과 대화 중 관련 아이디어가 나옴.

제작 과정에 관한 설명: 여러 계절의 사진들을 활용해 확인

결과 설명: 그림 인식 X

# data[].attributes.headline
5.28수업마무리 우승은

# data[].attributes.subject
5.28수업마무리 우승은

# data[].attributes.body
1) 머신러닝 프로그램을 만드는 법을 배웠다.

2) 재밌다

3) 집에가서또해보고싶다

# data[].attributes.body
1. 얼굴상 알아보기

2. 동물의 얼굴과 사람의 얼굴을 비교해 어떤 동물에 더 가까운지 판단.

3. 우리가 어떤 얼굴상인지 궁금해서 만듦.

4. 여러 동물 사진들을 가져와 데이터로 학습시킨 후 동물 별로 분류

5. 분류 결과가 배경 색에 많은 영향을 받는 것 같아서 다음부턴 배경을 지우거나 한 색으로 통일하면 좋을 것 같음.

# data[].attributes.body
1) 배운 점: 인공지능을 학습 시키는 방법

2) 느낀 점: 원래부터 머신러닝에 대해 알고 있었지만 더 자세히 알게 되어 좋은 시간이였다.

3) 실천할 점: 머신러닝을 이용해 학습한 인공지능을 활용한 사례에 대해 더 알아보고 싶다.

# data[].attributes.body
1) 머신러닝 프로그램 학습시켜서 소리의 높낮이 판별

2) 도, 솔, 높은 도 음 판별

3) 소리의 높낮이를 판별하기 위함

4) 티처블 머신으로 '도', '솔' '높은 도' '배경 소음'에 해당하는 데이터를 입력하고 학습시켰다.

5) 사람의 목소리도 판별할 수 있었다면 좋았을 텐데 그 생각을 못하고 피아노 소리 데이터만 학습시켜서 사람의 목소리는 배경 소음으로만 분류되었다. 이점이 아쉬웠고 추후 다시 만든다면 사람의 목소리 데이터도 학습시키면 좋을 것 같다.

# data[].attributes.body
1)인공지능의 활용사례

2)새롭고 재밌었다.

3)인공지능에 대해 더 알미아보고 내가 할 수 있는 걸 생각해봐야겠다.

# data[].attributes.headline
3번이 프로그램을 활용해 더

# data[].attributes.body
3번

이 프로그램을 활용해 더 완성도 높게 만들어보고 싶다.

# data[].attributes.body
1) 배운 점 : 인공지능이 어떻게 사용되는지 알았다.

2) 느낀 점 : 새로운 선생님과 수업해서 조금 떨렸지만 그래도 재미있었다.

3) 실천할 점 : 창 닫기를 조심하자!!!

# data[].attributes.headline
정연우(자율주행 자동차)

# data[].attributes.subject
정연우(자율주행 자동차)

# data[].attributes.body
자율주행 자동차

내가 미래에 타보고 싶어서 이다.

자율주행 자동차는 도로 인프라, 소프트웨어,

센서가 있고 센서는 초음파, 래이더, 래이다,

카메라 센서가 있고 소프트웨어는 딥러닝을

한다, 그리고 도로 인프라는 센서를 보조하는 역할이다.

자율주행 자동차가 상용화되어서 교통사고률이 낮아진다.

미래에는 더욱 발달된 차량과 도로 인프라, 센서도 더욱 발달되어 사고률이 낮아질 것이다.

느낀점: 자율주행 자동차가 생각보다 더욱 활성화거 되었다.

# data[].attributes.attachment_link.title
[지식;트리] 자율주행차는 어떻게 스스로 달릴까…자율주행차의 원리

# data[].attributes.body
콘텐츠 추천 AI (알고리즘)

우리의 일상에 잘 녹아있는 것 같고 가장 가깝게 느껴졌기 때문에 위 주제로 선정.

AI 알고리즘은 이미 일상에 자리 잡고 있다. 대표적으로 콘텐츠 사업, 전자상거래, OTT 플랫폼, 인터넷 검색 결과 등. 때로는 정확하고 때로는 부정확함. 많은 사용자들이 좋아하는 상품&콘텐츠를 추천하는 방식. 콘텐츠 기반 방식, 협업 필터링 방식이 있음. 문제점과 한계도 아직 까지는 있음.

콘텐츠 추천 AI가 일상에 스며들면서 자신이 좋아하는 분야의 영상들이 OTT 플랫폼에 뜨며, 굳이 찾지 않아도 자신이 원하는 결과들을 얻을 수 있음.

미래에는 생각하는 것 만으로도 AI가 인식해서 각자 원하는 것이 무엇인지 알려줄 것 같다.

앞으로 올 미래가 기대되며, AI 기술이 더 발전할 때마다 놀랍고 신기하다.

# data[].attributes.attachment_link.title
[콘강] 🤖내 취향을 알고리즘이 결정한다 AI알고리즘 콘텐츠 추천의 비밀!

# data[].attributes.body
1) 법원 판결

2) 법을 이용해 사람들에게 처벌이나 보상을 내리는 것이기 때문에 공정함이 중요해서 사람과 달리 감정 기복이 없고 기준이 명확한 AI가 판결을 내린다면 어떨지 궁금했기 때문

3) https://www.youtube.com/watch?v=0cIgEcKoQ2E

4) 현재 AI 판사에 대한 관심이 높아지고 있고다. 실제로 대만에서는 AI 판사를 적용했는데 범죄 종류에 따라 다른 AI 모델이 판결을 내린다. 일체된 양형 기준으로 재판이 공정해지고 판결 과정이 투명하게 드러나며 보편적인 평등을 이룰 수 있다는 점은 기대할 수 있지만, 개별 사안의 특수성까지는 고려하기 어렵다는 점도 우려된다.

5) AI가 판결을 내리게 되면 재판이 더 빠르게 진행되고 판결 과정이 투명하게 드러나게 될 것 같다.

6) AI 판사로 인해서 인간 판사의 부당 판결이나 부정은 막을 수 있겠지만, 오히려 인간 판사와 다르게 개별 사건의 특수성을 고려하지 못하는 일도 일어날 수 있을 것 같다. 아마 AI 판사가 적용된 미래에서는 AI 판사와 함께 재판을 참관하며 AI판사를 관리하는 새로운 직업이 생길 것 같다.

7) 인공지능이 더 많은 영역의 일을 하는 것이 가능해지면서 판사와 같은 직업까지 인공지능이 맡게 될지 모르는 상황이라는 것을 새로 알게 되었다.

# data[].attributes.attachment_link.title
타이완에선 AI가 판사…범죄별 '맞춤 모델' 적용까지 / SBS / 오클릭

# data[].attributes.body
자율 주행 자동차

인공지능은 많은 곳에 활용되고 있다. 그중에서도 자율 주행 자동차가 가장 많이 상용화 되였다. 중국의 경우 벌써 배이징, 우한 등의 지역에서 자율 주행 택시도 운행하고 있다고 한다. 만약 우리나라에도 자율 주행 택시가 많이 상용화 된다면, 우리는 조금 더 편하게 이동수단을 사용할 수 있을 것 같다.

# data[].attributes.attachment_link.title
[월드리포트] 중국 자율주행 택시 상용화 2년 반…직접 타보니

# data[].attributes.attachment_link.description
지난 2021년 11월 중국에서 처음으로 상용화된 자율주행 택시입니다. 약 2년 반이 지난 지금 어떻게 운영되고 있는지 직접 타봤습니다. 지금 막 자율주행차가 운행을 시작했습니다.

# data[].attributes.body
스마트홈 (사물인터넷)

영화나 드라마 속에서만 보던 작은 기기 하나로 집 안의 가전제품들을 모니터링하고 제어시키는 것이 그리 멀지 않은 시대에 우리가 사용할 수 있는 미래가 오게 되었고 바쁜 일상살고있는 현대인들에게 반드시 필요하다고 생각되는 기술이기 때문이다

영상 내용: 스마트홈은 사람의 생활 패턴 등

세심한 것들까지 신경써서 집을 제어하는 인공지능이다

# data[].attributes.attachment_link.title
'집=AI'라면? 5분 뒤 나의 행동을 예측하고 대신하는 미래의 집에서 보내는 하루 | 딥다이브 EP.6

# data[].attributes.headline
인공지능이 만드는 현재와 미래

# data[].attributes.subject
인공지능이 만드는 현재와 미래

# data[].attributes.body
1) 인공지능 활용 분야 : 금융 업계

2) 주제 선정 이유 : 금융 업계에서 인공지능이 어떻게 사용되는지 궁금해서

3) 주제를 가장 잘 나타내는 영상 자료 링크 :

4) 영상 내용 요약 : 1. 금융 업계에서 인공지능이 개인에 신용 평가를 해서 더 정확하게 평가할수 있다. 2. 프로세스에도 인공지능을 활용할수있다. 3. 사기를 탐지하는데도 인공지능을 활용할수 있다.

5) 인공지능으로 인한 일상 속의 변화 : 사람들이 많고 어려운 일을 하지 않아도 된다.

6) 인공지능의 미래 상상 : 미래에 금융업계에서는 아에 은행에 모든 사람들이 없어 지고 AI로봇으로 해서 더 정확하게 사람들에게 대출을 해주는 그런 은행이 될 것 같다.

7) 느낀 점 및 새로 알게된 점 : 금융업계에서 인공지능이 활용할 수 있다는 것이 신기 했다.

# data[].attributes.attachment_link.title
금융업계는 인공지능을 어떻게 활용할까?

# data[].attributes.attachment_link.description
대안신용평가부터 개인 맞춤형 서비스까지 | 인공지능이 일상을 넘어 업무로까지 깊숙하게 침투되고 있다. 뱅크오브아메리카(BoA)는 인공지능 금융비서를 통해 금융, 비금융 정보를 학습시켜 일 평균 150만 명의 이용자에게 계좌조회 등 다양한 금융 서비스를 제공하고 있다. 금융 업계는 인공지능의 발달과 함께 발 빠르게 개인화, 위험관리 개선 등의 업무에 접목하는 시도를 하고 있다. 구체적으로 개인화는 A

# data[].attributes.body
딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식입니다. 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있습니다. 이미지를 설명하거나 사운드 파일을 텍스트로 변환하는 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 데 딥 러닝 방법을 사용할 수 있습니다.

딥 러닝이 중요한 이유는 무엇인가요?

인공 지능(AI)은 인간처럼 사고하고 학습하도록 컴퓨터를 훈련합니다. 딥 러닝 기술은 다음과 같이 일상적인 제품에 사용되는 많은 AI 애플리케이션을 구동합니다.

디지털 어시스턴트

음성 인식 TV 리모컨

사기 탐지

자동 얼굴 인식

자율 주행 자동차, 가상 현실 등과 같은 신흥 기술의 중요한 구성 요소이기도 합니다.

딥 러닝 모델은 데이터 사이언티스트에 의해 알고리즘 또는 미리 정의된 일련의 단계를 사용하여 태스크를 수행하도록 훈련된 컴퓨터 파일입니다. 기업은 딥 러닝 모델을 사용하여 다양한 애플리케이션에서 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.

딥 러닝의 용도는 무엇인가요?

딥 러닝은 자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용됩니다. 다음은 딥 러닝의 몇 가지 예입니다.

자율 주행 자동차는 딥 러닝 모델을 사용하여 도로 표지판과 보행자를 자동으로 감지합니다.

방위 시스템은 딥 러닝을 사용하여 위성 영상의 관심 영역에 자동으로 플래그를 지정합니다.

의료 영상 분석은 딥 러닝을 사용하여 의학적 진단에서 암세포를 자동으로 감지합니다.

공장에서는 딥 러닝 애플리케이션을 사용하여 사람이나 물체가 기계로부터 안전하지 않은 거리 내에 있는 경우를 자동으로 감지합니다.

딥 러닝의 다양한 사용 사례를 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 및 추천 엔진의 4가지 범주로 그룹화할 수 있습니다.

느낀 점:대충 알고는 있었지만 정확하게 알아보니 알게된점이 많았고 새로웠다.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
대검찰청이 딥러닝 기반 인공지능(AI) 기술을 활용해 범죄 관련성을 식별하는 뇌파 검사 수사 기법을 개발한다. 범행 도구를 목격했거나 뉴스 등을 통해 범죄와 관련된 정보에 노출된 사람을 범죄자로 오인하는 일을 방지하고 수사의 정확성을 높이기 위한 조치다.

26일 법조계에 따르면 대검찰청은 최근 '딥러닝 기반 뇌파 분석 모델 개발' 사업 입찰을 공고했다. 뇌파 검사는 범행에 사용된 망치, 훔친 반지 등을 범죄와 무관한 정보들과 함께 무작위로 제시한 뒤 뇌파 반응을 분석해 유·무죄를 가려내는 기법이다.

2014년 11월 전남 여수에서 발생한 두 살배기 아들 살해 사건에서 뇌파 검사가 사실을 확인하는 데 결정적인 역할을 했다. 주범이 공범의 진술과 다른 내용을 주장하자 검찰은 공범이 지목한 망치를 활용해 뇌파 검사를 진행해 95%의 신뢰 수준으로 범죄 사실을 명확히 규명할 수 있었다.

검찰은 2016년 도입한 뇌파 검사의 정확도를 높이기 위해 딥러닝 기술을 활용하기로 했다. 기존 뇌파 검사는 사건 자극 제시 후 0.3초 뒤에 발생하는 양전위 파형인 'P300' 반응을 주요 지표로 삼아 96.2%의 정확도를 확보했는데, 범죄를 저지르지 않았더라도 관련 정보에 노출된 사람에게서도 비슷한 반응이 나타날 수 있다는 한계가 있었다.

이를 해결하기 위해 검찰은 머신러닝 기술을 적용한 모의실험을 했고, 그 결과 범죄자에게서만 두정엽이 활성화되는 것을 확인했다. 딥러닝은 머신러닝보다 분류 정확도가 높아 더욱 정교한 뇌파 분석 알고리즘 개발이 가능할 것으로 기대된다.

검찰은 작년(4500만원)보다 두 배 넘게 많은 9300만원의 예산을 투입하고 피검사자 수를 표본 그룹당 최소 30명으로 늘려 수사 현장에서 활용도가 높은 뇌파 분석 모델을 개발할 계획이다.

대검찰청 관계자는 "뇌파 분석 정확도가 높아지면 심리 분석 오류율을 줄여 수사 신뢰도를 획기적으로 향상할 수 있을 것"이라고 기대했다.

장서우 기자 suwu@hankyung.com

# data[].attributes.attachment_link.title
'딥러닝' 뇌파검사로 범인 잡는다

# data[].attributes.attachment_link.description
'딥러닝' 뇌파검사로 범인 잡는다, 대검, 입찰 공고...예산 2배로 AI로 범죄자 식별 오류 줄여

# data[].attributes.headline
인공지능 악성코드_노아영

# data[].attributes.subject
인공지능 악성코드_노아영

# data[].attributes.body
1)인공지능 활용 분야: 악성코드

2)주제 선정 이유: 인공지능을 이용하면 악성코드를 만들기 쉬워져 범죄가 늘어나지는 않을까 궁금했기 때문이다. 또한 내 꿈이 정보 보안 전문가인데 미래에 정보 보안이 궁금해졌기 때문이다.

4)영상 내용 요약: 해커들이 인공지능을 이용해 악성코드를 만들어 범죄에 쓰고 있다. 또한 악성코드를 만들기 쉬워져 누구나 악성코드를 만들 수 있는 시대가 왔다.

5)인공지능으로 인한 일상 속의 변화: 누구나 코드를 조심하며 정보 보안을 위해 점검하고 있다.

6)인공지능의 미래 상상: 인공지능이 생성한 악성코드를 악용하는 사람이 늘어나 많은 피해자들이 속출하고 정보 보안 전문가들은 사이버 공격을 방어하기 위한 수단을 만들 것이다.

7)느낀 점 및 새로 알게된 점: 이미 인공지능으로 악성코드를 만들어 사이버 공격을 한 사례가 있다는 것이 충격적이였다. 그리고 미래에는 더 많은 사이버 범죄가 생겨날 것이라고 생각하니 무서워졌다.

# data[].attributes.attachment_link.title
악성코드 수백개 순식간에 뚝딱... 천재 '해커'의 정체는

# data[].attributes.attachment_link.description
악성코드 수백개 순식간에 뚝딱 천재 해커의 정체는 사이버 공격에 악용되는 AI 이 쿠폰 코드를 사용하면 5%를 할인받을 수 있습니다. 지난 8일 오후 국내 다크웹 보안 기술 기업 S2W의 보안 전문가가 다크웹에서 찾은 게시물을 보여줬다. 웜WORMGPT를 팝니다라는 제

# data[].attributes.body
다음 내용을 포함하여 작성하시오.

1) 배운 점

2) 느낀 점

3) 실천할 점

(수업 내용과 관련해서 더 배우거나 탐구하고 싶은 부분)

# data[].attributes.headline
2.머신러닝 프로그램 만들기

# data[].attributes.subject
2.머신러닝 프로그램 만들기

# data[].attributes.body
머신러닝 프로그램을 만들고

다음 내용을 포함하여 작성하시오

(모둠별로 1명만 작성)

1) 주제 :

2) 프로그램 내용 :

3) 제작 동기 :

4) 제작 과정에 대한 설명 :

5) 결과 설명(잘된 부분, 안된 부분, 추후 반영하고 싶은 부분)

# data[].attributes.headline
1. 인공지능이 만드는 현재와 미래

# data[].attributes.subject
1. 인공지능이 만드는 현재와 미래

# data[].attributes.body
인공지능과 관련한 자료(기사, 영상 등)를 찾고

다음 내용을 포함하여 작성하시오.

1) 인공지능 활용 분야

2) 주제 선정 이유

3) 주제를 가장 잘 나타내는 영상 자료 링크

4) 영상 내용 요약

5) 인공지능으로 인한 일상 속의 변화

6) 인공지능의 미래 상상

7) 느낀 점 및 새로 알게된 점