# data[].attributes.body
1. 전통적인 문제 해결과 AI를 적용하여 해결할 수 있는 문제를 프로그래밍으로 구현할 수 있는 사례와 구현 방법을 찾아서 작성하세요.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
사용자 행동 예측 모델 

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
사용자의 생활 패턴, 실내 온습도, 조도 데이터를 수집하여 AI가 이를 분석하고 예측한 결과에 따라 조명 밝기, 커튼 개폐, 에어컨 작동 여부 등을 자동으로 조절한다. 이로써 에너지 효율을 높이고 쾌적한 실내 환경을 유지할 수 있다. 온습도, 조도, 모션 감지 센서를 Arduino나 Raspberry Pi에 연결하여 데이터를 실시간으로 수집한다. 수집된 데이터는 Python 기반의 AI 모델로 분석되며, 예측 결과에 따라 IoT 기기(스마트 조명, 자동 커튼, 에어컨 등)를 제어한다. 기기 제어에는 MQTT와 같은 메시지 통신 프로토콜이 사용된다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
전통적으로 사용자가 직접 조명, 커튼, 냉난방 기기를 수동으로 조작했으나, AI를 활용하면 실내 센서와 사용자 패턴을 분석하여 자동으로 환경을 제어할 수 있다.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
딥러닝 기반 의료 영상 분석

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
MRI, CT, X-ray등의 의료 영상은 복잡하게 나타나지만 암세포는 미세한 모양과 패턴의 차이로 보여지기 때문에, 사람이 분별하기에는 쉽지 않다. 딥러닝 기술, 즉 합성곱 신경망 기술을 이용하면 수천장의 실제 종양의 사진을 학습하여 종양의 위치, 형태, 크기 등을 사람보다 빠르고 정확하게 진단이 가능하다.  CNN은 수천 장 이상의 실제 의료 영상을 학습하면서 종양의 다양한 형태, 크기, 위치를 자동으로 인식하고 분류하는 능력을 갖출 수 있으며 이로 인해 사람의 육안 검사보다 훨씬 빠르고 정확하게 종양을 탐지할 수 있다 이를 통해 조기 진단과 치료 계획 수립을 도와주는 인공지능 기술로 사용되고 있다

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
의료 영상에서의 종양 탐지에서 전통적으로는 의료 영상에서 종양 구역을 추출하기 위해 임계값을 이용한 이미지 이진화 또는 소벳 필터를 활용하였다.

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
사람이 설정한 임계값 대신에 ai가 과거 온도 데이터를 학습하여 이상치를 스스로 단합니다.전통적인 방식은 사전에 기준 온도 범위를 정해두고 그 범위를 벗어나면 감지하는 시스템입니다. 전통적인 방식은 빠르고 간단하며 실시간 처리에 적합합니다.반면에 ai방식은 수천개의 정상온도 데이터를 학습하고,이상인지 여부만 판단하는 프로그램을 저장합니다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
온도이상 감지 시스템을 사용해서, 센서에서 실시간으로 들어오는 온도가 기준보다 높거나 낮을 때 경고하는 프로그램입니다.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
머신러닝 기반 시계열 예측 (Time Series Forecasting with LSTM)

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
과거에는 하수 처리장에서 수질(예: BOD, COD, pH 등)을 주기적으로 수작업 또는 센서를 통해 측정하고, 기준을 초과할 경우 사람이 개입하여 조치를 취했었다. 그러나 이 기술로 과거 수질 데이터를 학습하여 미래의 수질 지표(BOD, pH 등)를 예측하고, 이상 상황을 사전에 감지하여 알림 또는 자동 조치가 가능하도록하였다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
서울시 하수처리장 AI 기반 운영 시스템기관: 서울시 물재생센터 (구 서울시 하수처리장)                                        서울시는 하수처리장의 운영을 최적화하기 위해 AI 기반 수질 예측 시스템을 도입했다. 머신러닝 모델이 BOD, SS, NH₃-N 등의 수질 변화를 예측데이터를 기반으로 약품 투입량과 송풍량을 자동 조절에너지 비용 15% 이상 절감하는 효과를 보였다.

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
Spacemaker AI는 건축가와 도시 설계자를 위한 인공지능 기반 설계 도구로, Autodesk에서 개발하였다. 이 기술은 사용자가 원하는 설계 조건(예: 일조량, 소음, 조망, 동선, 통풍 등)을 입력하면, AI가 이를 바탕으로 수천 개의 설계 시나리오를 자동으로 생성하고 분석하여 최적의 공간 배치안을 제안한다. 기존의 수작업 설계보다 훨씬 빠르게 효율적인 결과를 도출할 수 있으며, 다양한 환경 요소를 고려한 데이터 기반 설계가 가능하다. Spacemaker AI는 설계 품질을 높이는 동시에 시간과 자원을 절약할 수 있어, 미래 건축 설계의 방향성을 제시하는 대표적인 AI 기술로 주목받고 있다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
건축 설계에서 전통적인 방법은 건축가가 CAD 프로그램 등을 활용해 수작업으로 공간을 설계하고 배치하는 방식이다. 이 과정에서는 사람이 직접 공간 구조를 시뮬레이션하고 수정·보완을 반복하며 최적안을 찾아야 하므로 많은 시간과 노력이 소요된다. 이에 비해 인공지능 기술을 적용하면, AI가 다양한 조건을 입력받아 공간 배치 시나리오를 자동으로 시뮬레이션하고 최적의 설계안을 제안해준다. 이러한 방식은 공간 효율성을 극대화하고, 사용자 편의성과 에너지 절약까지 고려한 설계를 가능하게 한다.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
Tesseract OCR, python, pytesseract, OpenCV, re, spaCy

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
Tesseract OCR은 이미지나 PDF에서 문자를 인식하여 텍스트로 변환하는 도구이다. 딥러닝 기반 LSTM AI 기술을 사용한다. OpenCV는 OCR 정확도를 높이기 위해 이미지 전처리 (흑백 변환, 노이즈 제거, 경계 강조 등)에 사용된다. 이 과정에서 python과 pytesseract 또한 같이 사용된다.  re는 OCR로 추출된 텍스트에서 원하는 이름, 날짜, 금액 등과 같은 정보를 찾기 위한 도구이다. spaCy는 OCR로 추출한 텍스트를 더 정교하게 분석하여 개체명 인식, 문장 분석 등을 수행할 수 있다. 

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
문서 데이터를 처리할때 스캔한 문서의 내용을 사람이 직접 읽고 수작업으로 엑셀에 입력했었는데, ai를 활용하여 이를 자동화했다.

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
Autoencoder: 정상 데이터를 기억해놨다가, 새로운 데이터가 다르면 이상함을 감지 .Isolation Forest: 이상한 데이터를 "혼자 떨어진 데이터"로 간주해서 찾아낸다 .LSTM: 시간이 지나면서 변하는 데이터를 학습한다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
품질 이상 탐지-생산 라인에서 센서 데이터를 통해 제품 품질 이상 여부를 판단해야 하는 경우. 생산 시에 수집할 수 있는 온도, 압력, 진동 등 여러 데이터들을 수집하고 종합하여, AI에게 이를 학습시키면, 이후 생산과정에서 앞서 학습해두었던 데이터와 동떨어진 데이터가 감지된 경우, 이를 불량으로 판단하여, 사람이 직접 불량인지 아닌지를 판단하는것보다 쉽고 편하게 불량을 감지할 수 있다. 

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
딥러닝 기반 추천 시스템

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
딥러닝 기반 추천 시스템은 사용자가 무엇을 좋아할지 미리 예측해서 보여주는 시스템으로, 사용자에 대한 간단한 정보와 취향, 선호도, 클릭 횟수, 구매 기록 등을 참고하여 결과를 출력한다. 따라서 딥러닝 기반 추천 시스템은 다양한 데이터와 사용자의 복잡한 행동 패턴을 뇌처럼 학습해서 사용자가 원하는 것을 더 정확히 맞춰주고 추천 품질을 높이며 실시간으로 빠르게 반응하는 데 활용되고 있다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
1. 사용자 맞춤형 상품 또는 콘텐츠 추천 / 2. 순서가 중요한 행동 예측을 할 때(예를 들어 최근에 본 영상이나 최근에 산 상품 순서가 추천에 영향을 미치는 경우) / 3. 사용자의 나이, 성별, 위치, 시간대, 기기 정보 등 여러 가지 데이터를 함께 반영하여 통합 / 4. 비슷한 취향이나 행동 패턴을 가진 사용자들을 묶어서 유사성을 측정한 후 아이템을 추천 / 5. 아이템 간 관계 학습 / 6. 추천 결과 순위 매기기에 사용되고 있다.

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LSTM (Long Short-Term Memory), DQN (Deep Q-Network), PPO (Proximal Policy Optimization) 등 예측/분석 머신러닝과 자율비행제어 모델

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
기존 홍수 방지라는 임무를 수행하기 위해 일반적인 프로그래밍 문제해결은 사람이 정해준 고정된 루트만 따라가고 고정 조건(예.3m이상이면 경고)에 따라 수위를 판단한다. 반면 인공지능 기반의 프로그래밍은 수위/지형 위험도를 분석하여 경로를 스스로 조정하고 다양한 수위 및 강수량 패턴을 학습하여 더 자세한 홍수 위험도를 측정할 수 있다. 또한 AI가 드론끼리의 협업과 필요시 자동대응 등을 직접 지시하여 더욱 정확하게 상황을 판단 가능하게 했다. 이와 같은 문제해결에 사용되는 모델은 LSTM과 DQN, PRO가 대표적인데, 첫번째로 LSTM은 예측용 순환 신경망으로 과거의 연속적인 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측한다. 과거 강수량과 수위를 통해 미래 수위를 예측하여 범람 위험을 사전에 탐지하는 것이다. 특히, LSTM은 일반 RNN보다 긴 시간 흐름을 기억 가능하기 때문에 홍수방지드론에 인공지능 모델을 적용하면 일반 RNN보다LSTM을 주로 활용한다고 한다. 다음으로, DGN은 강화학습으로 분류되며 행동 선택 최적화를 담당한다. 이는 드론 자율 비행을 가능하게 하는 모델이다. 마지막으로 PRO는 고급강화학습으로 드론이 안정적이고 효율적인 자율 제어 학습을 하도록 한다. 이는 앞서 언급한 DQN보다 연속적이고 부드러운 제어에 강한데 실제 드론의 비행조정, 방향 전환, 높이 조절 등에 적합하다. 

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
손글씨 숫자 인식 문제는 전통적으로 이미지의 픽셀 값을 기준으로 조건문이나 필터를 설정해 숫자를 구분하는 방식으로 해결됐습니다. 하지만 사람마다 손글씨 스타일이 달라 이런 규칙 기반 방식은 정확도가 낮고 유지가 어렵다는 한계가 있었습니다.

이 문제를 효과적으로 해결하기 위해 인공지능 기술, 특히 **합성곱 신경망(CNN)**이라는 딥러닝 모델이 활용됩니다. CNN은 이미지의 시각적 특징을 자동으로 학습하는 구조로, 사람이 일일이 규칙을 지정하지 않아도 다양한 손글씨 스타일을 높은 정확도로 분류할 수 있습니다. 이 모델은 이미지에서 선, 곡선, 모서리 등의 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 숫자를 구분합니다.

대표적인 손글씨 데이터셋인 MNIST를 활용해 CNN을 학습시키면, 모델은 각 숫자의 특징을 스스로 파악하게 되며, 학습 후에는 새로운 손글씨 이미지를 입력하면 그 숫자가 무엇인지 예측할 수 있습니다. 이처럼 CNN을 활용하면 전통적 방식보다 훨씬 효율적이고 정확한 숫자 인식 시스템을 만들 수 있습니다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
손글씨 숫자 인식은 우편번호 자동 판독, 은행 수표 처리, 태블릿 필기 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.기존에는 이미지 처리 규칙을 일일이 정의했지만, 손글씨의 다양성 때문에 정확도에 한계가 있었습니다. 딥러닝을 활용하면 다양한 스타일의 숫자를 스스로 학습하고 정확히 인식할 수 있습니다.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
머신러닝 알고리즘, AI 비전 시스템

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
수요 예측 및 재고 관리머신러닝 알고리즘을 활용하여 과거 판매 데이터를 분석하고, 계절성, 프로모션, 날씨 등 외부 요인을 고려하여 정확한 수요 예측을 수행합니다.이를 통해 재고 과잉이나 품절 현상을 최소화하고, 효율적인 재고 관리를 실현합니다.그리고  로봇 기반 물류 자동화자율주행 로봇과 드론을 활용하여 상품의 입출고 및 이동을 자동화합니다.AI 비전 시스템을 통해 상품을 인식하고, 최적의 경로를 계산하여 배송 속도와 정확도를 향상시킵니다.또한 배송 경로 최적화, 실시간 교통 데이터와 날씨 정보를 기반으로 AI 알고리즘이 최적의 배송 경로를 계산합니다.이를 통해 배송 시간 단축과 연료 소비 절감을 달성하고 있습니다.그리고 고객 맞춤형 서비스 제공고객의 구매 이력과 검색 패턴을 분석하여 개인화된 상품 추천을 제공합니다.이를 통해 고객 만족도를 높이고, 판매 증대에 기여하고 있습니다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
 AI 기반 물류 자동화 시스템

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
인공신경망(ANN)은 뇌의 신경 구조를 본뜬 알고리즘으로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 학습 데이터(입력-정답 쌍)를 통해 오차를 줄이면서 내부 구조를 조정해 나가며 학습한다. 암호 해독에는 시퀀스 정보를 잘 다루는 RNN이나 LSTM, 그리고 문맥을 분석하는 데 강한 Transformer 모델 등이 사용된다. 이들 신경망은 복잡한 암호에서도 언어적 규칙을 스스로 학습해 해독할 수 있는 강점을 지니며, 규칙 기반 접근이 어려운 상황에서도 효과적으로 대응할 수 있다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
단일 치환 암호처럼 각 문자를 고정된 문자로 바꾸는 방식의 암호는 전통적으로 빈도 분석이나 규칙 기반 방식으로 해독해 왔다. 하지만 이러한 방식은 암호 구조가 복잡해질수록 한계를 드러난다. 이에 인공신경망(ANN)을 활용하면 암호문과 원문 쌍을 다량 학습시켜 문자 간의 패턴, 문맥, 자연어적 특징을 파악하고, 명시적인 규칙 없이도 새로운 암호문을 자동으로 해독할 수 있다. 실제 연구에서는 ANN이 단일 치환 암호뿐 아니라 비제네르 암호 같은 고전적 암호도 높은 정확도로 복호화하는데 성공했다.

# data[].attributes.custom_properties.KKePRqHk
이에 따라 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 기반의 분류 모델이 사용됩니다. 대표적으로 Naive Bayes 분류기는 메일 본문의 단어 분포를 분석해 해당 메일이 스팸일 확률을 계산합니다. 최근에는 문맥까지 이해할 수 있는 BERT와 같은 딥러닝 모델이 사용되어, 문장 구조나 의미를 파악해 더 정밀하게 분류할 수 있습니다.

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
이러한 AI 모델은 대량의 스팸/정상 메일 데이터를 학습함으로써, 새로운 메일이 들어왔을 때 그것이 스팸인지 여부를 자동으로 예측하게 됩니다. AI 기반 필터는 적응력이 뛰어나며, 스팸의 표현 방식이 바뀌어도 일정 수준 이상의 정확도를 유지할 수 있다는 장점이 있습니다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
전통적으로 스팸 메일을 걸러내기 위해선 수동으로 특정 단어나 문구를 필터링하는 방식이 사용되었습니다. 하지만 스팸 발신자는 필터링을 우회하기 위해 단어를 변형하거나 문장 구조를 바꾸기 때문에, 단순 키워드 필터링으로는 정확한 분류가 어려웠습니다.

# data[].attributes.custom_properties.TmeScCuI
두 명이 번갈아 가며 수를 두는 게임에서 최적의 수를 찾기 위한 알고리즘이다. 게임의 모든 가능한 상태를 트리 구조로 표현하고, 각 상태에서의 점수를 평가하여 최선의 수를 선택한다. 한 플레이어는 최대 점수를 목표로 하고, 상대는 최소 점수를 목표로 하는 전략을 따른다. 리프 노드에서는 승리, 무승부, 패배 등을 수치로 평가하며, 이 값을 바탕으로 역으로 최적의 경로를 결정한다. 상태 공간이 크면 탐색 시간이 매우 길어지므로 알파-베타 가지치기 기법을 사용해 불필요한 경로를 제거하여 탐색 효율을 높인다. 주로 틱택토, 오목, 체스 등 2인 턴제 완전정보 게임에 적용되며, 상태 공간이 매우 큰 게임에서는 깊이 제한과 휴리스틱 평가 함수를 병행해 사용한다.

# data[].attributes.custom_properties.hu_l0SEs
게임 플레이 (체스, 틱택토 등)