'전자피부'

사람 몸에 붙이면 인체의 움직임 측정, 건강 정보의 수집이 실시간으로 가능하며, 약물도 주입할 수 있다.

But 부피가 크고 유연성이 떨어지는 단점이 있음.

-> 고승환 교수의 연구팀을 포함한 연구진이 액체로 손 위에 전자피부를 프린팅한 뒤 인공지능(AI)을 통해 움직임을 측정·활용하는 '차세대 지능형 인공피부 기술'을 개발하여 단점을 보완하였다.

-> 이 기술을 통해 피부 관련 정보를 블루투스 장치를 통해 AI로 전송하는 것이 가능해졌으며, 미세한 움직임도 감지하여 일반 PC나 스마트폰에서 구현할 수 있어 다양한 분야에서 활용될 것으로 보인다.

'뷰티 테크놀로지'

요즘에는 국내외로 뷰티 테크놀로지가 발전하고 있다. '3D 프린팅 마스크팩' 등의 혁신적인 개발이 있을 뿐만 아니라, 의사와의 화상 상담을 통한 맞춤형 스킨케어 앱과 인공지능형 여모바일 여드름 테스트앱 등 집에서도 쉽고 빠르게 할 수 있게 기술이 발전되는 등 뷰티와 IT의 결합이 계속되고 있다.

1. 결론

   현재 건축분야에서는 정보과학기술 활용사례가 많으며 새로운 프로그램이나 기술이 개발되며 더더욱 많이 사용되는 추세이다. 기술이 발달하며 3D 프린팅 건축 기술등 여러 혁신적인 기술들이 나와 더욱 효율적이고 생산적인 작업이 가능해지고 있다는 사실이 놀라웠다.

정리&분석

인간의 뇌는 아직 미지의 영역이기에, 현재 연구진들은 보다 관찰하기 쉬운 초파리의 뇌 지도를 그림으로써 인간의 뇌에 대한 힌트를 얻고 있다. 이때, AI가 정보 과학 기술로서 초파리 뇌 지도, 즉 '커넥톰' 완성에 결정적인 역할을 했다.

연구진은 초파리 뇌 단면 2100만장을 찍은 뒤 AI를 활용해 3D(차원) 뇌 지도로 만들었다. 전자현미경으로 뇌 단면을 굉장히 얇은 두께마다 층층이 촬영한 뒤 각 이미지가 3D 그래픽이 되도록 쌓는 방식을 썼다. 이후 복잡한 뉴런·시냅스 연결 부분을 살릴 때 인간이 직접 보정 작업을 하는 방식을 썼다고 한다.

"AI 없이도 초파리 뇌 지도는 만들 수 있지 않았을까요?"

라는 질문이 들어온다면, "그럴 순 있겠지만, 엄청나게 시간을 단축했다"라고 답변할 수 있겠다. 연구진은 초파리 뇌의 단면을 잘라서 모두 이미지화하는 방식을 썼다. 각각의 단면을 보고 각 뉴런을 다른 색으로 칠했다. 그렇게 칠한 이미지 2100만장을 쌓아 올려 3D 뇌 지도를 완성했다. 이를 AI 프로그램을 활용해 '6년' 만에 해낸 것이다. 만약 AI 없이 인간이 이 작업을 했다면 약

5만년!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

이 걸릴 작업이었다. (이 화면의 공백만큼 긴 시간인 것이다.)

이러한 뇌과학 분야에서만이 아니라, AI는 거의 모든 분야에서 복잡한 작업을 '불가능, 비효율성'에서 '가능, 효율성'에 접근시키고 있다.

최근 지구과학 수업시간에 지구로 충돌하는 운석의 궤도를 바꿔 충돌 확률을 낮추는 기술이 있다는 것을 배웠다.

이 기사에서는 대륙간탄도미사일(ICBM)로 운석을 요격하는 방법에 대해 다룬다. ICBM은 미사일 방어체제(Missile Defense System)원리로 작동하는데, 이 원리가 바로 정보과학기술이 활용된 사례이다. 미사일 방어체제는 대량의 데이터를 학습하여 탐지체계,요격체계,탄도탄 추적체계를 갖춘다. 이후 이 세 시스템이 상호작용하며 작동한다. 미사일 방어체제가 기반인 ICBM은 운석을 요격하기 위한 목적으로도 사용되지만, 이름 그대로 대륙간 탄도미사일 방어 목적으로도 사용된다.

정보과학기술이 단순한 일상의 편리함을 위해서 사용되는 것을 넘어 대륙간, 심지어 우주에까지 영향을 미친다는 것을 알아볼 수 있는 사례였다.

신소재 공학은 다양한 재료의 구조와 특징을 이해하고 새로운 소재의 개발, 가공, 기능 등에 대한 이론과 연구 방법에 대해서 배우는 분야이다. 또한 물질의 조성과 그 조성에 의한 피코-나노-마이크로-매크로적 구조에 의해서 발현되는 소재의 성질을 이해하고 유용한 소자와 시스템을 개발하기도 한다.

신소재를 합성하는 데에 쓰인 과학 기술은 LLM이라는 텍스트를 이해하고 답변이 가능한 인공지능 AI프로그램에 텍스트 형태의 무기 결정 소재 데이터를 학습시키는 미세 조정 과정을 거치는 것이다. 그리고 가상 특정 물질의 합성 가능 여부를 분류하고, 합성에 필요한 전구체를 예측하며 합성 가능성 판단에 필요한 인자들을 밝혀내고 해석할 수 있는 모델을 구축했다.

특히 이 기술은 신소재에 기반한 반도체 소자 및 고효율 배터리 소재 설계에도 적용할 수 있어 한국 주도의 첨단 소재 산업이 기술 우위를 계속 유지하고 시장 선점 효과를 누리는 데 이바지할 수 있을 것 같다.

자료)

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202423950

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c05840

관심 분야: 교육, 지구과학, 생명 (아직 잘 모르겠음)

1. 기사 요약: 인공지능은 교육분야에 있어 크게 주목받을 것으로 평가된다. AI 기술의 활용이 2024년까지 60억 달러 규모에 달할 것으로 전망되는 상황에서, 교육 분야와 AI 기술을 접목하는 것을 고민하는 정책입안자들은 어떤 점을 고려해야할지 이 기사는 다룬다. 기술이라는 측면에서 한편으로는 위협적인 존재라고도 생각되어 진다. 따라서 인공지능에 대한 이해와 공존이 필요하다. 이 기사는 교육에 대한 논의에 들어가 AI의 새로운 동향과 교수·학습에 미치는 영향에 대한 분석을 제시한다. 특히 AI를 교육에 윤리적, 포용적, 형평적으로 활용하기 위해서는 어떻게 해야하는지, AI 시대를 위해 인간은 어떤 대비를 해야 하는지, AI를 활용하여 어떻게 교육 효과를 이끌어낼 수 있을지를 함께 다루고 있다.

1. 느낀 점: 정보의 기술이 점점 더 주목되면서 교육과 같이 학생들과 정서적으로 교류해야 하는 직업에서도 다양한 분야로 융합을 시켜 더 다양한 일자리와 직업들이 생겨날 것 같다는 예상을 하였다. 나중에 교육과 관련된 대학을 가게 된다면 교육과 정보학을 융합시켜 새로운 것을 시도해보고 도전도 해보고 싶다.

2. 새로 알고 싶은 점: 과연 인공지능 기술들이 학생들의 학업 성적 향상에 도움이 될지 궁금하다. 실제로 chatgpt와 같은 앱들은 지식을 물어보기 좋지만 대부분은 잘못된 정보를 알려주기도 하고 학생들이 수행평가를 대신 맡기는 경우도 있다. 말그래도 수행인 수행평가를 인공지능이 대신 해준다고 도움이 될까 하는 생각이 든다. 따라서 항상 인공지능이 학생들의 학습 발달에 있어 큰 도움이 되지는 못할 것이라고 생각한다. 또한 교사라는 직업은 특히 학생들과 더 교류하고 소통해야하므로 인공지능이 이를 대신할 수 있을까 하는 생각도 든다.

1. 엔지켐 생명과학에서 AI 기반 구조분석을 통한 역노화 저분자화합물을 다수 발굴하였다. 연구진들은 2026년 초까지 선도물질을 최적화해 임상시험용의약품 확보와 기술 이전을 추진하고, 노화세포 제거 기전의 AI 신약개발 플랫폼을 개발해 개인 맞춤형 역노화 신약 개발 목표를 달성할 계획이라고 한다.

2. AI 활용 면에서는 자체 팀과 아웃소싱 등을 적절히 사용해 물질 발굴과 비임상 개발에 필요한 시간을 50% 이하로 단축하고 빠르게 마일스톤을 달성할 것이라고 한다

   • AI를 이용한 신약개발 사례가 점점 늘어나고 있다. 데이터 분석이나 정확도적인 측면에서 AI가 유용한 경우가 많아지기 때문이라고 생각한다. AI를 활용하면 더 정확하고 안전하게 신약을 개발할 수 있기 때문에 잘 이용하면 다양한 약을 빠른 시일 내에 개발할 수 있을 것이라고 생각한다.

   • AI가 생명공학 분야에서 정확히 어떻게 사용되고 있는지, AI를 활용했을 때의 문제는 무엇인지 등에 대해 더 조사해보고 싶다

   출처 : 바이오타임즈(http://www.biotimes.co.kr)

최근 상용화된 5G는 기존의 4G보다 훨씬 빠른 속도를 제공하고, 최대 10Gbps까지 속도를 낼 수 있다. 4G의 최대 속도인 1Gbps에 비해 훨씬 빠른 통신이 가능하다. 5G는 단일 기술 표준으로 빠르게 상용화가 가능해서 자율주행차, 사물인터넷(IoT), 가상현실(VR) 콘텐츠 같은 미래 산업에서 중요한 역할을 할 거라 예상된다. 현재 5G는 한국과 미국에서 주로 사용 가능하지만, 전 세계적으로 빠르게 확장되고 있다. 예를 들어, 미국의 버라이즌은 5G 홈 서비스를 시작했고, AT&T랑 스프린트는 몇몇 도시에서 5G 서비스를 제공한다. 한국의 SK텔레콤, LG유플러스, KT는 5G 기술을 글로벌 시장에 확장하면서 다양한 5G 기반 서비스와 기술을 개발해 미래 산업에 대비하고 있다.

이처럼 전기전자 공학에서 중요한 분야인 통신 시스템은 정보과학 기술을 활용하여 효율적인 데이터 전송과 네트워크 관리를 가능하게 만든다.

군사와 기술의 융합을 일컫는 용어인 밀리테크시대가 접어들면서 대한민국에선 AI를 무기체계, 전력지원체계, 운영 유지등 다양한 분야에서 활용한다 말했으며 AI가 제공하는 정보를 참고하여 작전을 지휘하는 'AI 지휘결심지원체계', AI 기술을 적용한 지능탄, 드론봇을 활용한 전투, AI기반 자율 및 군집형 기동체계에 적용할 것이며 군사 운영, 원격치료시스템같은 비전투 분야에 AI를 적용하는 것도 함께 검토하고 있다고 합니다.

현대로템이 개발한 'HR-셰르파(Sherpa)'는 보병 지원용 소형 무인차량이며 이 차량은 위험 지역에서 정찰하며 정보를 수집하는 역할을 충실히 수행할 수 있다고 주장합니다. 다른 기능으로는 인식한 병사를 따라가는 종속 주행도 가능하여 군사 작전 시 별도의 수송 목적으로도 활용 가능합니다. 군사 기술의 발전은 컴퓨터를 비롯해 인터넷, GPS등의 IT기술 개발 가능하게 만들어 주었으며 군사용 기술들이 민간에 공개되어 더 넓은 분야에서 활용되고 있습니다

숙변의 존재

"숙변"이라는 용어는 전통적인 한의학이나 민간 요법에서 자주 언급되는 개념인데, 현대 의학에서는 정확한 과학적 근거가 부족합니다. 숙변이란 주로 장에 오래 남아 있는 찌꺼기나 노폐물을 의미한다고 알려져 있는데, 일부 사람들은 이것이 체내에 쌓여서 건강에 해로운 영향을 미친다고 생각하기도 합니다.

하지만 현대 의학에서는 우리의 장이 지속적으로 음식을 소화하고 배출하는 과정에서 노폐물은 정기적으로 배출된다고 보고, 장내에 "숙변"이 쌓인다고 보지는 않습니다. 물론 장이 건강하지 않거나 배변이 원활하지 않으면 대변이 장에 오래 머물러서 문제가 될 수는 있지만, 이를 "숙변"이라는 말로 정의하는 것은 과학적이지 않습니다.

대신, 장 건강을 유지하는 데 중요한 것은 균형 잡힌 식습관과 충분한 수분 섭취, 규칙적인 운동입니다. 장내 미생물의 균형을 맞추는 것도 매우 중요하며, 변비나 소화 불량 등의 문제가 있다면 전문적인 의사의 상담을 받는 것이 좋습니다.

산성비

1. 산성비 (Acid Rain)

• pH: 산성비는 대기 중의 이산화황(SO₂)과 질소산화물(NOₓ)이 물과 결합하면서 황산(H₂SO₄)과 질산(HNO₃)을 형성해 발생합니다. 그 결과, 산성비의 pH는 대개 4.0에서 5.0 사이로, 일반적인 비의 pH인 5.6보다 낮습니다.

• 특징: 산성비는 대기 오염과 관련이 있으며, 산성도 때문에 환경에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 식물에 피해를 주거나, 건축물이나 금속 구조물에 부식을 일으킬 수 있습니다.

2. 샴푸 (Shampoo)

• pH: 대부분의 샴푸는 pH가 4.5에서 5.5 정도로, 피부나 두피와 잘 맞는 약산성 pH를 유지합니다. 이 pH 범위는 두피의 자연 보호막인 피지와 일치하는 정도로, 두피를 보호하고 자극을 최소화하는 데 적합합니다.

• 특징: 샴푸의 pH가 너무 높거나 낮으면 두피를 자극하거나 건조하게 만들 수 있기 때문에, 샴푸는 일반적으로 약산성으로 설계됩니다.

비교

• 산성비는 pH가 4.0에서 5.0로, 샴푸와 비슷한 범위에 있지만, 산성비는 자연 환경에 미치는 영향이 매우 크고, 샴푸는 두피나 피부에 대한 자극을 최소화하도록 설계된 제품입니다.

• 따라서 산성비의 pH는 환경에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 샴푸의 pH는 피부와 두피 건강을 고려한 약산성으로 조절됩니다.

결론적으로, pH 농도는 비슷할 수 있지만, 두 가지의 목적과 영향은 완전히 다릅니다. 산성비는 환경을 해칠 수 있고, 샴푸는 우리의 두피와 피부를 보호하도록 설계된 제품입니다.

사과

속담의 의미와 배경:

• 아침에 사과를 먹으면 소화가 잘 되고 하루를 시작하는 데 도움이 된다고 여겨졌습니다. 또한, 사과에는 섬유질과 비타민이 풍부하여 아침에 먹으면 몸에 필요한 영양소를 잘 흡수할 수 있다고 생각되었죠.

• 반면, 저녁에 사과를 먹으면 소화가 늦어져 잠자리에 들 때 소화 불량을 일으킬 수 있다는 우려가 있었습니다. 또한, 사과가 산성 식품이기 때문에 위산 역류나 소화 문제가 있는 사람에게 불편할 수 있다는 이유로 저녁에 먹지 않는 것이 좋다고 여겨졌습니다.

과학적인 관점:

• 사과는 하루 중 언제 먹어도 건강에 큰 문제가 되지 않습니다. 오히려 사과에는 식이섬유(펙틴)와 비타민 C 등이 풍부해서 장 건강과 면역력 강화에 도움을 줄 수 있습니다.

• 그러나 저녁에 너무 많은 양의 사과를 먹거나 위장에 부담을 줄 정도로 먹으면 소화 불량이나 속쓰림을 일으킬 수 있지만, 이는 사과 자체의 문제가 아니라 개인의 소화능력이나 건강 상태에 따른 차이입니다.

결론적으로, "아침 사과는 금이고 저녁 사과는 독"이라는 속담은 옛날 사람들의 경험에 기반한 조언이지만, 현대 의학에서는 사과를 포함한 과일을 하루 중 어느 시간에 먹어도 건강에 좋다고 보고 있습니다. 다만, 저녁에 너무 많은 양을 먹지 않도록 주의하는 것이 좋습니다.

음식 발견 미스테리

• 발효된 상어 고기 (하카를)

  • 아이슬란드의 전통 음식으로, 발효된 상어 고기를 말린 후 먹습니다. 특유의 강한 냄새와 맛이 특징인데, 일부 사람들에게는 도전적인 음식으로 알려져 있습니다. 상어 고기는 독특한 발효 과정 덕분에 먹을 수 있게 된다고 해요.

• 벌레 요리 (식용 곤충)

  • 세계 여러 나라에서 벌레를 먹는 문화가 있습니다. 예를 들어, 태국에서는 튀긴 밀웜이나 귀뚜라미가 인기 있는 간식으로 제공되기도 하고, 멕시코에서는 "맛자"라는 식용 벌레를 음식에 사용하기도 해요. 이런 벌레들은 단백질이 풍부해 지속 가능한 식재료로 주목받고 있습니다.

• 구운 커피 콩 (쿠람)

  • 에티오피아에서는 커피를 구운 콩을 간단히 먹기도 합니다. 이 콩은 특별한 방식으로 로스팅되어 풍미가 다르다고 알려져 있어, 커피를 마시는 것과는 또 다른 독특한 맛을 제공합니다.

• 피그 스키너 (Pig Skin)

  • 돼지 가죽을 끓여서 만든 요리로, 부드럽고 쫄깃한 식감이 특징입니다. 필리핀에서는 "Lechon"이라는 돼지 구이와 함께 먹기도 하며, 다른 나라에서는 돼지 가죽을 튀기거나 찌는 방식으로 다양한 음식을 만들어냅니다.

대

처음 인공지능이 발명되었을 때는 인공지능이 아니라 '계산기'가 맞는 표현이었다. 세상이 발전하고 여러 산업혁명을 거치며 인공지능이 쓰이는 범위는 점차 넓어졌고 현재에는 우리 일상생활에서조차 흔히 쓰이고 있다. 과거에 슈퍼컴퓨터라 불리던 것이 이제는 노트북에 기본으로 들어가고, 휴대전화에서의 음성 비서는 점점 사람처럼 말을 하기 시작했다. 이를 스마트홈 서비스라 한다. 위 논문에서는 인공지능의 발달 과정을 주로 말하고 있지만 나는 인공지능 그 자체에 더 큰 관심을 가지고 있기 때문에 이에 대해 말해보도록 하겠다.

나는 논문을 읽고 인공진능에도 단계가 있다는 것을 알게 되었다. 약한 인공지능 강한 인공지능... 2세대까지 인공지능은 단순한 업무 작업 처리조차 어려워했다. 물론 지금은 많이 발전해 뛰어난 언어 구사력을 선보이기도 하고 사람보다 계산이 빠르고 정확해 신뢰성이 높아진 부분도 있다. 하지만 AI는 사람의 어투를 구분하지 못한다. 무언가 말을 했을 사람은 어투를 구분하고 표정과 말투를 고려해 상대방의 의도를 파악할 수 있지만 인공지능은 아니다. 이뿐만이 아니다. 인간은 고양이, 강아지, 토끼 등 동물들을 느낌으로 쉽게 구분할 수 있다. 하지만 인공지능은 그 동물들의 차이점을 명확히 가지고 있더라도 귀가 긴 강아지를 보면 토끼라고 생각할 수도 있다는 것이다. 이러한 단점이 있지만 인공지능은 스스로 발전을 거듭해왔다. 몇 년 전까지만 해도 내 일상에서 인공지능이 큰 부분을 차지하고 있다고 생각하지 않았는데 지금 나는 강한 인공지능과 함께 살아가고 있다. 챗GPT, 뤼튼과 같은 프로그램을 활용해 관심 분야의 주제를 탐구한다. 또, 인공지능은 내가 관심 있는 분야의 동영상을 추천해주어 나에 대해 모르는 것이 없는 듯한 느낌을 준다. 몇 년 사이에 내 일상에서 약한 일부분이었던 인공지능이 큰 부분으로 자리 잡았다는 것이다. 그래서 사실 인공지능이 두렵기도 하다. 내가 잘 활용한다면 큰 도움이 되겠지만 논문에서 말하는 것처럼 현재 많은 사람들의 일자리를 앗아가고 있고, 한 분야의 거장이었던 사람들을 제치고 1위로 단번에 올라간다던지 하는 일들이 흔해졌기 때문이다.

이러한 이유들 때문에 나는 인공지능을 잘 다루고 활용하는 사람이 되어 인간과 기계의 경계를 확실히 하고 지키고 싶다.

인공지능으로 분석하는 생명과학 빅데이터가 그동안 불가능하다고 여겨졌던 생명과학 분야 난제 해결에 큰 도움을 주고 있다. 위 논문에서 소개되는 것은 단백질의 서열 및 구조 데이터를 기반으로 학습된 단백질 구조 예측 인공지능이다. 단백질의 기능을 이해하기 위해서는 그 삼차원 구조를 알아내는 것이 필수지만 단백질 구조 예측은 매우 어려운 문제로 여겨져 왔다. 그러나 이러한 인공지능을 이용하면 후보 물질 발굴 과정에서 엄청난 시간 절약과 정확성 향상을 가져와 연구자들이 보다 빠르게 치료제를 개발할 수 있도록 돕고 있다고 한다.

인공지능이 빅데이터를 기반으로 지금까지 난제였던 단백질 구조 예측을 해냈다는 게 신기했다. 신약 후보 물질 발굴 뿐만 아니라 바이오 프린팅, 생태계 연구 등 첨단 생명과학 기술과 결합되어 연구 혁신을 이끌고 있는데 인공지능이 인간의 생존률을 높이는 데 기여하고 있다는 사실이 크게 다가왔다. 처음엔 멀게만 느껴졌던 인공지능이 인간의 삶에 깊숙이 관여하고 직접적으로 영향을 주고 있다는 사실이 새로웠다. 하지만 인공지능이 우리의 삶에 가까워지고 있는 만큼 인공지능의 사용에 윤리 및 사회적 고려 역시 중요한 문제이고, 또한 인공지능의 진단이나 치료 제안이 공정하지 않을 수 있다. 이를 위해 편향적이지 않고 공정한 데이터를 학습시켜야 한다.

1. 펄사 탐색에 AI활용

   중국이 500m 크기의 어퍼처 구면 전파 망원경을 이용해 펄사를 연구하는데 AI 기술을 도입하여 데이터 처리 시간을 3일로 단축할 수 있다고 주장했다. 주AI의 이용은 펄사 신호를 분석하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터를 처리하는데 효과적이다.

2. 중력 렌즈 발견

   인공지능을 활용하여 56개의 새로운 중력 렌즈 후보가 발견되었다. 중력 렌즈는 먼 천체의 빛이 거대한 천체의 중력에 의해 휘어지는 현상으로, 이를 발견하기 위해 유럽 천문학자들은 합성곱 인공신경망(CNN)을 사용했다. 이 기술은 대규모 천문학 조사에서 특이한 패턴을 찾는 데 매우 유용하게 사용된다.

3. 중력파 노이즈 제거

   일본 천문학자들은 AI를 사용하여 우주 이미지의 왜곡된 노이즈를 제거하는 데 성공했고,이는 우주의 진정한 모양을 밝히는 데 중요한 기여를 했으며 앞으로도 우주 데이터의 정확성을 높이는 데 큰 도움이 될 것이라 추측된다.

4. 인공위성을 통한 홍수 감지

   위성에 탑재된 AI 기반의 홍수 감지 모델은 실시간에 가까운 지형 지도를 제공하여 지구에서 발생하는 홍수를 감지하고, 이를 통해 재난 대응에 중요한 정보를 제공한다. 이 시스템을 통해 데이터 전송에 필요한 비용을 절감하면서도 효과적으로 홍수를 모니터링 할 수 있다.

생물학과 정보학을 결합한 생물정보학에서는 생물정보학과 관련된 빅데이터와 인공지능 기술을 활용한다. 대표적인 예시로는 신약 개발 산업이 있다.

세포 내 생명 현상을 대용량 디지털 데이터의 형태로 축적하고, 축적된 디지털 데이터를 IT기술을 사용하여 질병을 진단하고 치료제를 개발한다. 인공지능 기술은 신약 개발 과정 중 약효 물질을 탐색하고 합성하는 과정에서 주요하게 활용된다.

1) 유전자 서열 정보, 유전자 기능 정보와 네트워크 분석 기술과 같은 인공지능 기술을 활용하여 치료제가 작용할 인체 내 특정 표적(부위)을 선정한다.

2) 인공지능 기술로 기존에 약효를 보인 화합물과 표적 물질 사이의 특성을 학습하고 학습된 기준에 따라 수많은 화합물 중 효과가 있을 새로운 약물 후보를 탐색한다. 주로 단백질의 삼차원 구조 및 서열 정보가 사용되며 화합물의 구조 정보가 활용된다. 

3) 약물의 안전성을 높이는 과정에서는 약물의 독성을 사전에 예측하는 예측 모델 개발이 많이 연구되고 있다.

1. 인간에게 지문이 있듯이, 동물에게는 '비문'이 있다.

비파괴 검사에는 x선 검사, 침투검사, 초음파 검사, 자기탐상검사, 와전류탐상검사 등 다양한 종류가 있다.

1. x선 검사: x선의 투과성을 이용해 물체내부 상태를 확인하는 방법이다. 소재의 밀도와 두께에 따라 사진의 대비도에 차이가 생기며 이를 통해 물체 내부의 결함여부를 확인할 수 있다.

2. 자기탐상검사: 전자석의 원리를 이용해 비행기 소재에 전기를 흘려 자성을 갖게 한 후, 이 근처에 형광철가루를 뿌려주기만 하면 된다. 그러면 균열 부분에 형광철가루가 달라지는 모습을 볼 수 있다. 균열이 생기면 자기장이 발생해 철가루가 이끌려 들어가 균열 끝부분에 생긴 자극에 붙게되며 결함을 찾아낼 수 있게된다.

비파괴 검사의 고도화는 비행기 제작과정, 운항과정에서 발생할 수 있는 사소한 문제까지 적시에 발견할 수 있는 중요한 기술이다. 결함을 빠르게 발견해 사전에 항공기 사고를 대비하고,항공레이더 데이터, 공항 데이터, 기상 데이터, 항공사 운항 데이터 등 빅데이터 자원에 항공 관련 업계가 최우선적으로 투자해 인명사고가 줄었으면 좋겠다.

-필요성 : 신약개발에 필요한 다양한 사전지식을 통합한 빅테이터를 구축하고, AI에 활용하면 신약개발 기간을 단축할 수 있다.

임상시험 단계에서도 AI가 화합물 구조 분석, 임상 대상자 선정, 약물 효과 예측을 통해 시행착오를 줄여 성공률을 높인다.

베네볼런트 AI : AI를 통해 관절염 치료제 '올루미언트'가 코로나19 치료제로 효과적일 가능성을 예측했다.

인실리코메디슨 : AI 시스템을 통해 기존에는 4~5년 걸리던 신약 후보물질 발굴을 단 46일만에 완료했다.

AI가 데이터를 빠르게 분석해 신약 개발 과정에서 신속하고 효율적인 대안을 제공하고, 연구 기간과 비용 절감에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 앞으로 AI 기술이 더 발전한다면 희귀 질환 치료제 개발 등도 활발해질 것 같다.

https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=349098

https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=103351

https://zdnet.co.kr/view/?no=20241004133407

관심분야: 의료 분야

AI 기반 맞춤형 기초 화장품에 대한 소비자 수용의도 연구

주요 내용:

• 소비자 수용 의도: 연구는 소비자들이 AI를 기반으로 한 맞춤형 화장품을 얼마나 수용할 의향이 있는지 분석했다.

• 자기효능감의 조절 효과: 소비자들이 AI 기반 화장품을 사용하는 데 대한 자신감(자기효능감)이, 그들의 수용 의도에 어떤 영향을 미치는지 조사했다.

연구 결과:

• 자기효능감이 높을수록 AI 기반 맞춤형 화장품에 대한 수용 의도가 증가한다는 결과를 도출하였다.

• 소비자들이 AI를 통해 맞춤형 화장품을 제공받을 수 있다는 점에서 편리함과 정확성을 중요하게 생각하는 경향이 있었다.

이는 AI 기반 맞춤형 화장품이 소비자들에게 긍정적인 반응을 이끌어낼 수 있다는 점을 강조하며, 화장품 산업에서 AI 기술을 소비자 맞춤화에 활용하는 가능성을 제시하고 있다.

착안점: 생체정보 보안의 문제점과 보완점

https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=129652

1) 탐구 동기

생체정보는 지문, 홍채, 얼굴 인식과 같은 고유한 생체적 특징을 활용하여 개인을 인증하는 기술로, 보안성과 편리성을 제공한다. 그러나 최근 엘살바도르 사례처럼 대규모 생체정보 유출이 발생하면서 생체정보 보안의 취약성이 드러났다. 특히, 일반적인 비밀번호와 달리 생체정보는 변경이 불가능하다는 특성이 있어 한 번 유출되면 되돌릴 수 없는 치명적인 위험이 존재한다. 이에 따라 생체정보 보안 기술을 연구하고, 보다 안전한 저장 및 인증 방식을 탐색하는 것이 중요하다고 판단되었다. 생명과학 연구원 관점에서 보면, 생체정보의 활용은 의료 및 유전자 연구와도 밀접한 연관이 있으므로, 이를 안전하게 보호하는 기술적·윤리적 해결책을 모색해야 한다.

2) 탐구 목표

생체정보 보안의 주요 문제점 분석: 생체정보 유출이 발생하는 원인(해킹, 저장 방식의 취약성, 데이터 복제 가능성 등)을 파악하고, 기존 보안 기술(암호화, 분산 저장 등)의 한계를 검토한다.

생체정보 보안의 문제점과 해결을 위한 융합 기술 적용 사례

1. 블록체인 기반 생체정보 분산 저장 시스템

https://m.blog.naver.com/szxmj88/222402485318

엘살바도르에서 발생한 생체정보 대규모 유출 사례는 중앙 서버에 생체정보를 저장하는 방식의 위험성을 드러냈다. 이에 대한 기술적 해결책으로 블록체인 기반의 분산 저장 시스템이 주목받고 있다. 블록체인은 데이터를 중앙 서버가 아닌 여러 노드에 분산 저장하고, 각 데이터의 무결성을 암호화하여 체인 형태로 연결한다. 이를 생체정보 보안에 적용하면 특정 서버가 해킹당하더라도 전체 데이터를 탈취하기 어렵다. 실제로 아이덴티티닷컴(Identity.com)과 같은 기업은 분산 아이덴티티(Decentralized Identity, DID) 시스템을 개발하여 사용자의 생체정보를 본인만 관리하도록 하여 개인정보 유출을 최소화하고 있다.

2. 생체정보 토큰화 및 암호화 기술

https://m.boannews.com/html/detail.html?idx=92447

생체정보는 변경이 불가능한 특성을 가지므로, 유출 시 피해가 크다. 이를 해결하기 위해 Biometrics Tokenization 기술이 개발되었다. 이 방식은 원본 생체정보를 직접 저장하는 대신, 일회용 토큰(대체값)을 생성하고 이를 이용해 인증을 수행한다. 사용자는 시스템에 지문이나 홍채를 제공하지만, 실제 저장소에는 해당 정보의 토큰만 존재하여 원본 정보 유출 위험이 크게 줄어든다. 예시로 FIDO 얼라이언스(Fast IDentity Online)의 FIDO2 인증 표준은 생체정보를 로컬 기기에서만 처리하고 서버에 원본을 저장하지 않는 방식을 채택하여 보안을 강화하고 있다.

3. 다중인증(Multi-Factor Authentication, MFA)과 행동 기반 인증

https://www.etnews.com/20190327000117

전통적인 생체인증이 단일 요소로 사용될 경우 위험성이 높다. 이를 보완하기 위해 다중인증(MFA)이 도입되고 있다. MFA는 생체정보 외에 추가적인 인증 요소(비밀번호, 1회용 비밀번호(OTP), 스마트카드 등)를 함께 요구하여 보안을 강화한다. 최근에는 행동 기반 인증(Behavioral Biometrics) 기술이 결합되어 사용자의 타이핑 패턴, 스마트폰 터치 방식, 걷는 자세 등 행동 데이터를 분석하여 비정상적인 사용 패턴을 감지하는 방식도 활용되고 있다. 예를 들어, 바클레이스(Barclays) 은행은 행동 기반 생체정보를 활용하여 고객의 계좌 접근 패턴을 분석하고 비정상 접근을 차단하는 시스템을 운영 중이다.

4. 개인정보 보호와 데이터 삭제 권리 보장 시스템

https://www.veritas.com/ko/kr/information-center/gdpr

국가 간 법적 규제가 다르고 개인정보 삭제 요청에 대한 기준이 불명확한 상황에서, GDPR(일반개인정보보호법)과 같은 글로벌 기준이 마련되고 있다. GDPR은 사용자가 자신의 생체정보를 포함한 개인정보에 대한 삭제 요청 권리(잊힐 권리)를 명시하고 있다. 이에 따라 생체정보를 저장하는 시스템들은 사용자 요청에 따라 데이터를 완전히 삭제할 수 있는 기술을 개발하고 있으며, 오버라이트(Overwrite) 방식이나 안전한 삭제 알고리즘을 적용하여 사용자의 권리를 보장하고 있다.

인공지능 덕분에 치료를 받는 우리도 혜택을 보고 있다.

집속초음파(Focused Ultrasound) 기술은 두개골을 열지 않고도 뇌의 안쪽 깊숙한 곳까지 수 mm의 영역에 초음파 에너지를 집중시켜 손상 부위를 치료하는 비침습적 치료 방법이다. 주변 건강한 조직에 미치는 영향을 최소화하고 합병증, 감염 등의 부작용을 줄일 수 있어 우울증, 알츠하이머병 등 다양한 난치성 뇌 질환의 치료에 적용되고 있다. 하지만 환자마다 두개골의 모양이 달라서 발생하는 초음파의 왜곡을 실시간으로 반영하기 어려워 지금까지는 활용이 제한적이었다.

한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진) 바이오닉스연구센터 김형민 박사 연구팀은 생성형 AI를 기반으로 실시간 음향 시뮬레이션 기술을 개발해 집속초음파 치료 시 실시간으로 두개골에 의한 초음파 초점 위치의 왜곡을 예측 및 보정하는 데 성공했다고 밝혔다.

기존에는 긴 계산 시간으로 인하여 초음파 트랜스듀서를 미리 계획된 위치에 정확하게 위치시켜야만 시뮬레이션 결과 활용이 가능했다. 그러나 이번에 새롭게 개발된 시뮬레이션 가이드 내비게이션 시스템을 활용하면 실시간으로 얻어진 음향 시뮬레이션 결과를 바탕으로 초음파 초점을 조정하는 것이 가능해진다. 향후 집속초음파의 정확성을 높이고 치료 과정에서 발생할 수 있는 돌발상황에 신속하게 대응할 수 있어 환자에게 안전한 치료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

이처럼 AI는 전문가들에겐 "작업 시간을 줄여주니 완전 땡큐!!!!"라는 이유로, 기술의 수혜자에겐 "기존 기술들이 훨씬 나아지니 완전 땡큐!!!!"라는 이유로 사랑받고 있다.

보건의료와 바이오 분야에서 빅데이터를 활용하여 수많은 환자의 정보를 관리하며 그 보안을 강화시키고, 이에 적합한 의료 처방을 내리는 것이 상용화되었다.

이와 관련해, 빅데이터가 발전하며 전자의무기록(Electronic Medical Record)이라는 개념이 생겨났다. 이는 의료기관에서 발생하는 모든 형태의 의료정보를 기존의 문서화 방식에 정보통신 기술을 접목하여 전산화한 의료정보시스템을 말한다.

[구체적 사례]

1. 국민건강보험공단

   국민건강정보 DB를 기반으로 2011년 구축된 표본 코호트 DB인 NHID-cohort를 전자의무기록을 제공. (진료 DB, 건강검진 DB, 요양기관 DB와 연동하여 다양한 주제의 연구에 활용할 수 있도록)

2. 후(H∞H) 헬스 케어 시스템

   연세대학교 의료원과 KT 합작사에서 제공한다. 전자진료기록부, 의료영상 전송 등 의 대용량 보건의료 데이터를 효율적으로 활용할 수 있도록 하는 진료 시스템. (진료, 수술을 포함한 의료행위 및 진료예약, 수납, 처방, 약제 관리 등에 대한 정보의 접근성을 높여 보건의료 서비스 질 향상)

3. 캐나다의 온타리오 공과대학병원

   인큐베이터 내의 미숙아를 모니터링 함으로써 이로부터 생성되는 생리학적 데이터들을 분석하며 혈압, 체온, 심장박동 및 호흡을 통해 얻 은 데이터들을 바탕으로 감염의 징후를 판단하여 신속하게 감염여부를 판단하고 조기치료를 가능케 함.

4. 영국 어플리케이션 'MRSA and C diff'

   세균 감염자 및 병원에 대한 정보를 제공. 세균 감염에 대한 신속한 정보의 획득 및 이용이 가능 하도록 하며 감염이 활발한 지역이 어디인지를 빠르게 파악할 수 있도록 한다. (슈퍼박테리아 균이라고도 불리는 메티실린 내성 황색포도알균(methicillin resistant staphylococcus aureus, MRSA) 감염과 클로스트리듐 디피실리균(clostridium difficile, C.Diff))

느낀 점: 의료 분야에서도 일하는 업무 현장과 어플리케이션 등 다양한 장소와 공간에서 정보과학기술(빅데이터)가 이미 상용화되었다는 것을 알게 되었다. 앞으로도 이러한 과학 기술이 인간을 돕는 여러 업무와 학술적인 분야에 여러 도움을 줄 것이라는 것도 예측할 수 있었다.

1.나노기술과 신소재

1.신경 과학자인 조슈아 보겔스타인과 컴퓨터 공학자 랜달 번스가 신경 과학 분야에서 데이터가 사용될 수 있도록 협력한 결과, 화소의 개념을 3차원으로 확장한 복셀이 약 20조 개가 들어있는 데이터인 뉴로데이터를 만들었다.

2. 뉴로데이터는 연구원들이 여러 포맷으로 저장된 테라 바이트 규모의 뇌 영상을 탐색할 수 있도록 돕는 도구다. 이 데이터에는 형광 현미경 사진, 자기 공명 영상(MRI) 사진, 전자 현미경 사진 등이 포함된다.

3.뉴로데이터 기능의 핵심은 보스DB라는 공간 데이터 베이스이다. 이 데이터 베이스의 목적은 연구진이 각기 다른 뇌 부위를 구성하는 이미지를 검색할 수 있도록 만드는 것이다.

4.이 데이터를 검색한 다음 사용자는 뉴로글랜서(Neuroglancer)라는 도구를 사용해 두뇌 이미지를 탐색할 수 있다. 또 동료들끼리 이미지의 고유한 시각화 내용을 공유할 수 있다.

5.신경 과학자 포레스트 콜먼은 동료 연구자들과 의사소통하고 데이터를 앞뒤로 전달하는 데 도움이 된다고 설명했다.

느낀점

일상생활에서 정보과학을 사용한 기술들이 대중화되고 있는 것처럼 의학 분야에도 정보과학 기술의 영향력이 커지고 있다는 것을 느꼈다. 데이터를 분석하는 것 뿐만 아니라 공유하고 의사소통 할 수 있는 기술들이 발전되면서 데이터를 활용할 수 있는 방법들이 급수적으로 늘어날 것 같고 이와 관련된 직업들의 필요도가 커질 것 같다. 나 또한 그런 분야에서 활동해보고 싶다는 생각이 들었다.
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=48039

스포츠의 중요한 부분 중 하나인 득점 상황에서 주심의 눈 만으로는 핸드볼이나 옾사 등을 판단하기 어렵다. 16년에 최초로 도입되어 18년 러시아 월드컵, 19-20시즌 pl 때 전반적으로 시행되기 시작한 var 시스템으로 사람이 미쳐 확인하지 못한 부분을 캐치해서 더 정확하게 주심의 판정을 뒷받침 할 수 있다. var의 가장 큰 특징은 명백한 오심일 때 주로 활용한다는 점이다. 국제축구평의회의 따르면 명백한 오심은 pk, 득점, 레드카드 즉, 퇴장 조치 그리고 페널티 박스 내에서 등이다. var에 적용된 정보 과학기술은 다음과 같다.

1. 비디오 분석 기술

• 고해상도 카메라: 경기장 곳곳에 설치된 여러 대의 고해상도 카메라를 통해 다양한 각도에서 경기를 실시간으로 촬영합니다.

• 슬로우 모션 및 프레임 분석: 심판이 필요한 상황에서 특정 순간을 슬로우 모션으로 재생하여 보다 정밀한 판단을 돕습니다.

2. 이미지 처리 기술

• 물체 추적(Object Tracking): 선수와 공의 위치를 실시간으로 추적하여 정확한 위치와 움직임을 파악합니다.

• 엣지 디텍션(Edge Detection): 오프사이드 상황 등에서 선수와 공의 경계선을 명확히 파악하는 데 사용됩니다.

3. 데이터 분석 및 인공지능 (AI)

• 패턴 인식: 특정 상황에서의 플레이 패턴을 분석하여 규칙 위반 여부를 판단하는 데 사용됩니다.

• AI 기반 예측 모델: 경기 흐름이나 특정 상황에서의 결과를 예측하는 알고리즘이 활용되기도 합니다.

4. 통신 기술

• 무선 통신: 주심과 VAR팀 간에 실시간으로 정보를 주고받기 위해 사용됩니다.

• 데이터 스트리밍: 경기 중 발생하는 데이터를 심판들에게 실시간으로 전송하는 기술이 사용됩니다.

5. 오프사이드 판정을 위한 라인 기술

• 3D 오프사이드 라인 생성: 카메라 데이터를 바탕으로 3D 모델을 생성해 오프사이드 여부를 보다 정확하게 판단합니다.

6. 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 저장

• 경기 데이터를 실시간으로 클라우드에 저장하고, 필요 시 빠르게 접근하여 분석할 수 있도록 합니다.

var은 아무래도 ai기술의 한 종류이기 때문에 날이 가면 갈 수록 더더욱 발전하는 것이 당연한 것이다. 따라서 최근에는 웬만한 리그에서 var을 사용하여 공정성이나 정확성을 확보하는 추세이다. 이렇게 정보 과학기술은 스포츠와 같은 우리의 삶에 가장 가까이 있다. 우리는 그러므로 데이터나 프로그래밍, 3d 프린팅 등 다양한 정보 과학기술을 이해하고 사용할 수 있어야 하지 않을까 싶다.

생명과학과 인공지능의 결합: 무궁무진한 발전

생명과학이란 생물체의 구조와 원리 등의 생명현상을 탐구하는 학문이며 다른 학문 분야들과 연계되어 환경, 의료 등의 인류 발전과 복지에 이용되는 아주 중요한 학문입니다. 생명과학은 더 넓은 분야로 발전해 나가면서 그만큼 더 다양한 문제점들을 마주하게 되는데 어떠한 부분은 인간이 아주 손쉽게 해결하기도 하지만 인간의 힘만으로는 해결하기 힘든 문제들도 있습니다. 따라서 이런 한계를 뛰어넘기 위해 생명과학에 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 도입하고 있습니다.

인공지능은 컴퓨터의 발전, 빅 데이터의 축적 등을 바탕으로 기계나 컴퓨터가 인간의 사고 능력을 모방하여 인간처럼 행동하게 해주는 컴퓨터 과학을 말합니다. 현재까지 쌓아온 기술적 발전, 데이터들의 증가 등에 의해 생명과학과 인공지능의 결합이 추진될 수 있었으며 2024년 세계 생명과학 분야 인공지능 시장규모는 28억 8,000만 달러로 추정되고, 2029년에는 88억 8,000만 달러로 CAGR 수치가 약 25.23% 정도 성장할 것으로 예상됩니다 (Global Information, 2024).

그렇다면 이런 생명과학과 인공지능이 결합되어 응용되는 몇 가지 분야와 사례에 대해 얘기해 보도록 하겠습니다.

1. 데이터 분석과 처리

인공지능은 대규모 생물학적 데이터 data set(예: 유전자 시퀀싱 데이터)을 빠른 시간에 처리할 수 있기 때문에 유전병 연구 및 분석에서 활발히 사용되고 있습니다. 유전변이로 발생하는 희귀 유전질환은 무려 7,000여 가지에 달하며 발생 원인 또한 매우 복합적으로 작용할 수 있기 때문에 진단과 원인을 식별하는 것이 매우 까다롭습니다. 따라서, 구글의 인공지능 자회사인 딥마인드(DeepMind)는 인간 유전체에서 질병을 유발하는 유전변이를 찾아내고 분석하는 인공지능 분석 도구를 개발하였고 현재 활발히 이용되고 있습니다.

2. 질병 진단 및 예측

인공지능이 질병을 진단해 주고, 특히 암과 같은 복잡한 질병을 조기에 발견할 수 있도록 도와줍니다. 2022년 8월에는 딥러닝 기술을 이용한 환자의 진단과 예후 예측을 돕는 인공지능 모델이 나왔습니다. 이는 환자의 다양한 임상 정보들을 하나로 통합해 빠르고 정확하게 진단해 주며, 수많은 환자들의 데이터를 처리할 수 있습니다.

3. 신약 개발

인공지능이 신약 개발의 속도를 단축시키는데 중요한 솔루션으로 이용되고 있어 제약사들은 현재 인공지능을 적극 활용해 신약 개발을 하고 있습니다. 한국제약 바이오협회는 지난해 8월 인공지능 신약 개발팀을 신설하고, 인공지능 기업과 협력 연구를 진행하는 국내 제약 바이오 기업의 수를 조사하였는데 2019년 5개에서 2023년 40개로 증가했다고 밝혔습니다. 인공지능은 신약 발견 과정에서 타겟 식별, 분자 스크리닝을 정확하고 빠르게 할 수 있어 약물 설계 단계까지 이끌어가는 비용 절감에도 상당히 효과적입니다.

4. 개인 맞춤형 의학

개인 맞춤형 정밀 의료란 인공지능이 개인의 임상 정보, 유전적 요인과 환경, 질병 이력, 생활습관 등을 바탕으로 환자 개인에 맞는 맞춤형 치료법을 제공하는 의료를 말합니다. 2018년부터 과학기술정보통신부에서는 한국형 인공지능 정밀 의료 서비스인 ‘닥터 앤서’를 시행하였고, 이는 진단 정보, 의료 영상, 유전체 정보, 생활패턴 등 다양한 의료 데이터를 연계하고 분석하여 개인 맞춤형 질병 예측·진단·치료를 지원해 줍니다.

이렇듯 생명과학과 인공지능이 결합되면서 인류는 무궁무진한 발전을 이루고 있고 앞으로의 미래에도 새로운 기회들이 열리고 있습니다. 하지만 새로운 길이 열리는 만큼 그 앞에는 헤쳐나가야 할 수많은 난관들이 있습니다. 생명과학과 인공지능이 발전하면서 개인정보 보호, 윤리적 질문, 알고리즘의 편향성 등의 문제들은 불가피하게 생겨날 것이며 이를 현명하게 대처하기 위해선 우리가 과학과 기술을 통해 사회와 우리 자신을 어떻게 정의하고 형성할지에 대한 근본적인 질문을 끊임없이 던져야 하며 연구자, 인공지능 개발자 등 수많은 사람들의 대화와 논의가 이루어져야 할 것입니다.

출처) https://www.welgene.com/blogs/blog-letter/%EC%83%9D%EB%AA%85%EA%B3%BC%ED%95%99%EA%B3%BC-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D%98-%EA%B2%B0%ED%95%A9-%EB%AC%B4%EA%B6%81%EB%AC%B4%EC%A7%84%ED%95%9C-%EB%B0%9C%EC%A0%84?srsltid=AfmBOoqgpWNPNzRKWgPS_RTNSmiNrDZnk0yak6CyFcCP5AcC88j0x8YY

통계학은 정보과학기술에서 매우 중요한 역할을 한다. 정보과학기술은 대량의 데이터를 처리하고 분석하는데 의존하며, 통계학은 이 데이터를 의미 있는 정보로 변환하는데 필수적인 도구이다. 통계학은 데이터 분석 및 예측, 빅데이터 처리, AI학습에 중요한 역할을 한다.

이 기사에서는 통계학의 정보 과학 기술 활용 사례를 다루고 있으며, 특히 초거대 AI가 국가 통계에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 논의하고 있다. 2024년 9월 6일 열린 제13회 국가통계발전포럼에서는 AI를 이용해 국가 통계의 수집, 분석, 제공 방식을 혁신적으로 개선하는 방법을 소개했다. AI 기술은 방대한 데이터를 처리하고, 위성 이미지나 소셜 미디어 데이터를 통합하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 보다 정확하고 신속한 통계 분석이 가능해진다. 예를 들어, AI 기반의 챗봇을 활용하면 복잡한 통계도 쉽게 이해할 수 있도록 도와주며, 통계 서비스의 접근성을 높이는 데 기여할 수 있다. 이와 같은 정보 과학 기술의 활용은 국가 통계의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다.

현재 화장품 산업은 기술의 발전, 환경 변화, 그리고 소비자들의 다양한 요구에 의해 크게 변화하고 있으며, 연구원들은 이러한 변화에 발맞추어 더욱 중요한 위치를 차지하게 될 것이다.

<화장품 연구원의 미래 전망>

1. 개인화된 화장품 개발

• 맞춤형 화장품: 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 각 소비자의 피부 유형, 상태, 선호도에 맞춘 개인화된 제품을 개발하는 연구가 더욱 활발해질 것이고, 피부 분석 기술이 발전하면서, 개인 맞춤형 화장품이 대세가 될 가능성이 크다.

2. 지속 가능성과 친환경적인 제품

• 환경 친화적 연구: 친환경적인 원료와 포장을 사용한 화장품 개발이 중요한 트렌드로 자리 잡을 것이다. 이는 화장품 연구원들이 환경 보호와 지속 가능한 자원 활용을 고려한 제품을 개발하도록 유도할 것이다.

• 리사이클링과 재사용 가능한 포장: 연구원들은 화장품 포장의 재활용성과 재사용 가능성을 높이는 방법을 모색하고, 자연 친화적인 원료를 사용하는 혁신적인 방법을 찾아내야 할 것!

3. 피부 과학의 발전

• 피부 미생물 연구: 피부의 마이크로바이옴(미생물 군집)에 대한 연구가 화장품 개발에 큰 영향을 미칠 것입니다. 피부의 자연적인 균형을 유지하는 데 도움을 주는 화장품이 각광받을 것으로 예상.

• 피부 노화 방지 연구: 노화 방지 및 주름 개선과 같은 피부 관리 연구가 계속해서 발전할 것이다. 연구원들은 더 효율적인 성분을 찾아 피부 노화와 관련된 문제를 해결하는 데 집중!

4. 스마트 화장품

• 스마트 기술 접목: 스마트폰과 연결되는 화장품, 예를 들어 피부 상태를 자동으로 측정하고 분석하는 장치나, 피부 개선에 도움을 줄 수 있는 스마트 화장품들이 등장할 것입니다.

• AI 피부 분석기술: AI와 결합된 피부 분석 기기가 화장품 연구에 중요한 역할을 하며, 소비자의 피부 상태를 실시간으로 분석하고 적절한 제품을 추천하는 시스템이 발전할 것이다.

5. 글로벌 시장과 트렌드

• 글로벌 소비자 연구: 글로벌화가 계속됨에 따라, 다양한 문화와 피부 특성을 반영한 연구가 필요해질 것입니다. 각국의 피부 유형과 기후적 특성을 고려한 제품 개발이 이루어질 것이다.

• 디지털 및 온라인 마케팅의 중요성: 화장품 산업은 디지털 전환이 가속화되면서, 온라인 마케팅과 연구가 점점 더 중요한 요소가 될 것입니다. 연구원들은 디지털 환경에서 소비자와의 소통을 위한 기술적인 방법을 모색할 것이다.

향후 10년간 화학(화장품) 연구원의 일자리는 계속 증가할 것으로 보이며 직업 선망이 좋을 것으로 예상된다.

최근 반도체 산업뿐 아니라 에너지, 바이오, 항공, 우주 등 최첨단 산업이 발전하면서 신소재 연구는 더욱 주목받고 있다. 특히 정부는 산업의 해외 의존도를 낮추기 위하여 기술 개발 및 인력 양성에 주력하고 있다. 소재 산업은 국가적으로 더욱 집중되고 있으며 기업 차원에서도 소재 원천 기술 확보를 위한 요구는 지속해서 증가하고 있는 추세이다.

극저온에서 전기저항이 완전히 사라지는 초전도체는 자기부상열차와 양자컴퓨터가 개발된 예가 있다. 에너지 절감과 안전이 중요한 현대적 개념의 항공기, 선박, 자동차에서 가볍고 단단한 구조재료의 개발은 무엇보다 중요하다. 아직 구조의 대부분이 철강과 합금강으로 구성돼 있지만 점차 가볍고 단단한 고분자나 탄소복합재가 도입되고 있다. 강철보다 단단하고 거미줄보다 질기며 플라스틱보다 가벼운 재료를 만들 수 있다면 인류의 역사가 바뀔 것이다.

또한 에너지를 생산하고 저장하는 새로운 에너지소재의 개발은 국가 에너지 정책에서 가장 중요한 사안이 되고 있다. 태양에너지를 전기에너지로 바꾸는 태양전지의 전기 생산 효율이 25% 이상으로 개발되면 태양전지의 경제성이 확보된다.

사람과 비슷한 로봇을 만들려면 피부와 같은 촉감을 가진 연성재료 개발이 필수적이다. 그에 따른 촉감을 재현하는 인공피부의 개발도 필요하다. 인공장기와 인공혈액 등 의료용 생체소재는 질병에서 벗어나기에 큰 도움이 될 것이다.

전기전자 및 반도체 분야는 미래 산업을 이끄는 핵심 분야로, 지속적인 성장이 예상되는 유망한 직업군이다. 인공지능, 자율주행, 사물인터넷, 5G 등 첨단 기술의 발전은 반도체와 전자 기술에 대한 수요를 폭발적으로 증가시키고 있으며, 이에 따라 전문 인력의 중요성도 더욱 커지고 있다. 세계 반도체 시장은 2040년까지 2조 달러 규모로 확대될 전망이며, 이에 비례하여 반도체 설계, 공정, 품질, 장비 등 다양한 직무에서의 인력 수요도 꾸준히 늘어날 것이다. 하지만 이러한 성장에도 불구하고 전 세계적으로 관련 인력이 크게 부족한 상황이며, 이는 취업 기회의 확대와 함께 높은 연봉과 안정적인 커리어로 이어질 가능성이 크다. 미국, 한국을 비롯한 주요 국가들은 반도체 인재 양성을 위한 국가적 차원의 정책과 투자를 확대하고 있으며, 다양한 교육 프로그램을 통해 비전공자나 경력 전환자에게도 진입 기회를 제공하고 있다. 특히 AI 칩 설계, 양자 반도체, 저전력 설계, 지속가능한 생산 공정 등 미래 지향적 분야는 높은 전문성과 기술 역량을 요구하지만, 동시에 매우 높은 보상과 커리어 가능성을 제공하는 영역이다. 이러한 변화를 고려할 때, 전기전자 및 반도체 분야는 기술 역량과 실무 경험을 갖춘 사람이라면 누구에게나 큰 기회가 될 수 있는 직업군이다.

충전시간이 오래 걸리는 게 가장 큰 단점이었던 전기 자동차 리튬배터리의 충전시간을 획기적으로 단축시키는 데 국내 연구진이 성공했다. 전해질 내 용매화 구조를 조절하는 전략으로 배터리의핵심요소인 음극계면층의 형성을 최적화하여 리튬이온 이동을 원활하게 하고 고속충전 시 발생하는 리튬전착이나 배터리 수명단축 등의 문제를 해결하였으며 리튬이온전지의 충전속도를 크게 향상시켰다. 또한 이전에 리튬이온전지의 전해질에 사용되던 EC라 불리던 에틸렌 카보네이트를 완전히 대체할 수 있는 새로운 전해질 용매인 isoBN이라 불리는 아이소부티로니트릴을 배터리 전해질에 도입하여 리튬이온의 탈용매화 에너지를 감소시키고 음극 계면층의 결정립 크기를 줄여 저온 및 상온에서 고속충전이 가능한 새로운 배터리 전해질 기술을 제시했다. 이 기술은 리튬 이온의 탈용매화 에너지를 크게 감소시켜 15분 고속충전을 가능하게 하여 기존 전기자동차의 충전이 오래 걸린다는 단점을 최소화시킬 수 있게 한다.

최윤섭의 디지털 헬스케어 정신과와 외과 의사는 인공지능에서 자유로울까 | 최윤섭의 디지털 헬스케어

찾은 중심 기사에 따르면, 정신의학과는 사람과 사람이 상호작용하는 비중이 커 환자의 심리와 정신 건강을 파악하는 분과이기 때문에 인공지능이 접근하기 어려운 분야라는 의견이 많다. 하지만 인공지능을 활용해 환자의 상태를 정량적으로 파악하거나, 예후를 성공적으로 예측하는 사례가 적지 않게 소개되고 있다고 한다. 2015년에 발표된 한 연구에서는 환자가 이야기한 내용과 형식을 (구문의 길이나 한정사 등) 분석하는 인공지능을 만들어

정신병이 추후 발병된 환자 5명을 100%의 정확도로 예측하였다. 또한 목소리에서 나타나는 진동, 공명, 진폭 등을 바탕으로 자살 위험군을 성공적으로 구분한 사례도 있다.

추가적으로 인간인 의사가 환자 자신을 평가하려고 판단한다고 생각해 인간인 의사보다 인공지능 의사와 환자의 유대감이 더 큰 연구 결과가 발표되었다.

이러한 기사의 주된 내용을 통해 정신의학과 의사는 과거에 인공지능에 대체되기 어려운 분야로 손꼽혔지만, 인공지능의 뒤따른 발전에 의해 미래에 대체될 가능성 또한 나타난다는 미래 전망에 대해 탐구해볼 수 있었다.

그렇지만 이러한 인공지능의 정량적 데이터 분석의 도움을 받아 인간인 의사가 인공지능을 적절히 활용하여, 인공지능만 또는 의사만이 진료를 보는 것이 아닌 함께 공존하며 더욱 큰 시너지를 낼 수 있지 않을까 하는 생각이 든다.

나는 미래에 인공지능을 다루고 연구하는 일을 하고 싶다. 회계사, 의사 등의 직업은 인공지능으로 대체가 될 가능성이 높다고 한다. 하지만 앞으로도 이 상태로 인공지능이 각광 받는 시대가 온다면 인공지능을 다룰 줄 아는 사람의 효용가치가 높아질 것으로 생각한다.

데이터는 인공지능에게 꼭 필요한 것이기 때문에 데이터를 다룰 수 있는 능력은 중요하게 작용할 것으로 예상된다.

챗지피티에게 '인공지능을 다루는 직업의 핵심'에 대해 물어보았더니 데이터와 인공지능을 원하는대로 다룰 수 있는 능력이 중요시 여겨지며 인공지능과 함께 일하며 인간과 기계 사이의 경계에서 확실하게 소통하는 역할이 필요하다는 답변을 얻었다. 인공지능에게 인공지능에 대해 물어봐 얻은 답변이라 신기하기도 하면서 이 능력을 꼭 갖춰야겠다고 생각했다.

+현재 AI인재가 전세계적으로 부족한 상황이다.

또한, AI 기술을 활용한 개발이 이루어질 것으로 예상된다.

빅데이터와 AI기술을 활용하면 양질의 학습 데이터( 약물의 새로운 용도 발견, 약물-단백질 상호작용 예측)를 확보할 수 있어 신약 개발을 더 효율적으로 수행할 수 있다.

한국의 경우, 연합 학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)를 국가 사업으로 추진하고 있다. 이 사업은 신속하고 효율적인 AI 신약개발을 지원하는 도구를 개발하고, 이를 제약 회사들이 활용하는 것을 목표로 한다.

--> 평균수명이 늘어나고 의약산업이 발달하고 있는 현대 시대에 맞춰 신약개발 연구원을 비롯한 생명과학 관련 직업들은 향후 일자리가 늘어날 것으로 예상되고, AI기술 등 다른 분야와 융합해서 개발이 이루어질 것으로 보인다.

관심 분야: 교육, 지구과학, 생명 (아직 잘 모르겠음)

교육에 있어서 미래는 종이와 연필을 쓰던 교실 학습 중심이 아닌 새로운 학습 장소와 혁신적인 ICT 기술을 이용해 새로운 교육 환경과 방식을 제공할 것이다. 특히 코로나때 사용했던 온라인 학습은 아직까지도 사용되고 있다는 점에서 온라인 학습과 동영상 자료는 계속 널리 쓰일 것으로 유망된다. 또한 학생의 개개인의 학습 능력에 맞추는 인공지능이 탄생할 수도 있다.

교육에 있어 미래로 유망한 직업들은 다음과 같다.

1. 에듀테크 전문가 (EdTech Specialist)

• 무엇을 하나요?
  교육 기술을 기획·개발하거나, 학교나 기관에 적절히 적용하는 역할

  
  

2. AI 교육 설계자 (AI Curriculum Designer / AI 활용 교육자)

• 무엇을 하나요?
  인공지능을 활용한 개인 맞춤형 학습 설계, AI 윤리 교육 콘텐츠 개발 등

  
  

3. 교육 데이터 분석가 (Education Data Analyst)

• 무엇을 하나요?
  학생들의 학습 데이터, 행동 데이터 등을 분석해 교육 성과를 개선

  
  

4. 글로벌 온라인 튜터 / 멘토

• 무엇을 하나요?
  특정 분야(예: 영어, 코딩, 수학)를 전 세계 학생들을 대상으로 온라인으로 교육

  
  

5. 게임 기반 학습 디자이너 (Game-Based Learning Designer)

• 무엇을 하나요?
  교육용 게임 및 시뮬레이션 콘텐츠를 기획하고 개발

  
  

6. 평생학습 콘텐츠 크리에이터 / 커리어 코치

• 무엇을 하나요?
  성인 대상의 자기계발, 직무 교육 콘텐츠 제작 또는 커리어 코칭 제공

  
  

7. 디지털 리터러시 교육자

• 무엇을 하나요?
  정보 검색, 미디어 이해, 디지털 도구 사용법 등 현대 시민 필수 역량 교육

1. 기사 분석

   해당 기사에서 서울대학교 수리과학부 연구팀은 수도권 지하철의 혼잡도를 분석하였다. 다익스트라 알고리즘을 활용하였는데, 이는 그래프에서 최단 경로를 찾는 방법인 최적화 이론과 관련있는 것으로, 지하철 노선도를 그래프로 모델링하여 승객들의 최단 경로를 추정하는 것이다. 각 승객의 승하차 데이터를 기반으로, 다익스트라 알고리즘을 통해 최단 경로 및 혼잡도를 계산하였다. 출근시간에 가장 붐비는 구간 9곳을 계산하여 각 지역의 5분당 평균 통행량이 3130명이라는 결론을 도출하였다. 분석 결과를 토대로, 연구팀은 지역별로 출근 및 재택근무 2부제를 제안했다. 제도를 통해 전염병 확산 등의 사회 문제를 해결할 수 있다고 주장하였다.

2. 1학년 때 동아리 주제 심화탐구 시간에 최적화 이론에 대하여 공부하였고, 이를 적용한 아이디어를 누리어울캠프에서 발표한 경험이 있다. 최적화 이론을 정보 과학 기술, 즉 알고리즘 형태로 형성한 것이 다익스트라 알고리즘이라는 것을 알게 되었다. 다익스트라 알고리즘을 활용해 지하철 승객들의 편의를 위해 최단경로 및 구간별 혼잡도를 분석한다는 기사를 읽고 흥미가 생겨 사례로 조사하게 되었다.

3. 다익스트라 알고리즘

연구팀은 수도권 지하철 노선도를 701개의 역과 그 사이의 연결로 이루어진 가중 그래프로 표현했다. 여기서 각 역은 노드(node), 역 사이의 구간은 엣지(edge), 그리고 구간의 혼잡도나 거리 등이 가중치(weight)로 설정했다. 출발지를 중심으로 연결된 구간 중 최단거리를 계산하고, 최단거리를 따라 다시 이어진 구간의 최단거리를 분석하는 것을 반복해 목적지에 가는 최단거리 및 시간을 분석하는 방법을 사용하였다.

육군미래혁신연구센터에선 '육군비전 2050'을 제시함. 육군미래혁신연구센터는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 미래혁신을 선도하기 위해 육군비전 설계, 군사혁신의 방향 제시의 역할을 함. 육군은 4차 산업혁명의 신기술을 적용하여 '아미타이거'부대 등 미래형 전투 부대를 보이는 과정에 있다. 아미타이거는 미래형 전투체계로, 각종 전투 플랫폼에 AI 등 신기술을 적용해 전투원의 생존성과 효율성을 극대화한 것이다. 제25보병사단 예하 70여단을 아미타이거 시범여단으로 지정했을 때 일반 보병대대와 비교하면 기동 속도, 적 표적 식별, 생존성에서 월등한 결과를 보였다.육군 관계자는 "첨단과 재래식이 뒤섞인 복합전에 대비하고 있다." 밝혔다.

육군은 초연결 네트워크 기반의 '지능형 육군'을 꾀하는 중이다. 이들의 목표는 군 통신의 생존성과 지속성을 높이고 지능형데이터 통합체계를 구축하는 것이며 자율 전투 로봇도 개발할 계획이라 밝혔다.

또한 군은 군 최초 합동부대인 드론작전사령부를 창설하였다. 드론작전사령부는 다양한 비대칭 위협이 증대하는 상황에서 적 도발에 효과적으로 대응하기 위해 창설된 부대로 드론을 잘 활용할 것으로 보인다

첫 번째로, 미래에 지구온난화가 가속화되면서 북극에 있는 빙하가 녹는데, 이 때 과거 지질시대에 살았던 미생물이 등장하고 여러 바이러스를 비롯한 질병이 창궐할 수 있다. 생명과학자는 이런 변화에 맞춰 미생물을 탐구하고 신약/백신 개발에 많이 필요할 것으로 예상된다.

또한 불로장생, 노화의 방지, 더 우월한 생명체를 추구하는 인간의 원초적인 욕망를 해소하기 위해서 생명과학 분야는 지속적으로 탐구의 대상이 될 것이다.

더 자세하게, 미래에 유전학자는 유전체 분석/재조합과 GMO의 개발, 벡터의 개발에 참여할 것으로 예상되며 다른 분야와도 많은 상호작용이 있을 것이다.

'미래 뇌과학자의 전망'이라는 키워드를 다양한 서치 엔진에 검색하면 나오는 내용들은 뻔하다. "BCI 기술 발전에 더 힘쓸 거예요! 사용자의 개인화된 학습에 도움을 줄 거예요! 인공지능과 융합되어 뇌과학은 더욱 성장하고 발전할 거예요! 유망한 직업이에요!" 등등등...

이러한 내용들은 현재, 얼마 안 된 과거, 꽤 오래된 과거에 대입해도 전부 말이 되는 내용들이다. 따라서 이번에는 내가 먼저 전망을 예측해본 뒤, 이를 다룬 자료들과 비교 및 대조를 하며 실제 미래 상황에 수렴하는 예측을 내놓을 예정이다.

현재 이슈가 되고 있는 상황은 의사들이 흉부외과, 산부인과 등 필수 의료 분야 대신 성형외과, 피부과 등 미용과 관련된, 수익이 많이 남으면서 고생은 덜 할 수 있는 분야에 지원하고 있는 것이다. 심지어 그 중 피부과의 경우, 흉터나 피부 질환자 대신 보톡스, 피부 케어 등 순전히 미용 목적의 고객만 받는 병원이 늘어나고 있다고 한다. 나는 이 경향이 미래에는 뇌과학으로까지 확장될 것이라고 생각한다. 아픈 사람들을 돕는 기술들에 비해, '집중력을 유지시키는 뇌파 장치', '잠을 안 자도 잔 것처럼 느끼게 해주는 헤드셋' 등 현대인들의 삶의 질을 높여주는 상품들이 주목을 받을 것이다. 개인 명상을 위한 하이테크 두뇌 감지 헤드밴드 '뮤즈'가 현재 그 예시이다. 뇌에 이식하는 칩들또한 굉장히 다양화되어 상황에 따라 칩의 모드를 바꾸는 등 원래 10%라고 알려진 뇌 사용량을 100%, 200%로 극대화하려는 노력들이 나타날 것 같다. 현재 개발되고 있는 칩의 대표적인 예시로는 뉴럴링크가 있다. 일론 머스크가 선도하는 뉴럴링크를 선두로 다양한 칩들이 상용화될 것으로 예상된다. 고도의 발달로 인해 심지어는 '뇌 맞춤화', '뇌 미용'이라는 말까지 나올 것이라고 조심스럽게 예상해본다.

그러한 침습적인 방식의 칩들이 출시되며, 인공지능이 이에 결부되어 우리가 곧 인공지능이 되고, 인공지능이 곧 우리가 되는 물아일체를 이룰 수 있을 것이다. 뇌과학자가, 바로 I(인간)와 AI(인공지능)을 연결해주는 브릿지로서 활약할 것이다.

이 외에도 뇌과학자의 미래 활약을 예상해본다면, 아래와 같다.

2040년대엔 뇌와 컴퓨터가 실시간으로 연결된다. 뇌파를 조정하는 기기들이 일상화되어 집중 모드나 기억력 향상 모드를 자동으로 활성화시킨다. 뇌와 AI가 협력해 인지 능력을 증강시킨다. 스마트 기기와 웨어러블 장치들이 뇌 상태를 실시간으로 모니터링하고, 감정과 피로도에 맞춰 자동으로 최적화된다. 정신 건강 관리도 뇌 상태에 맞춰 스트레스나 불안을 조절하는 자극이 자동으로 제공된다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)가 발전하여 생각만으로 모든 장치를 제어할 수 있다. 사람과 사람 간의 대화도 뇌파로 이루어진다. 뇌와 유전자 데이터를 결합해 개인 맞춤형 뇌 치료가 가능해지며, 신경 재생 기술로 뇌 손상이나 질병이 빠르게 회복된다. VR과 뇌의 융합이 발전해 가상현실에서 뇌가 실제처럼 몰입한다.

충분히 현재 상황을 기반으로 예측 가능한 내용이다.

결론적으로, 뇌과학자의 미래 핵심 역할은 '매개체'이다. 기계와 인간이 통합되어 서로를 보충하는 데 가장 큰 역할을 할 것이라고 예상한다.

화이트 해커

AI의  발전은 사이버 위협 탐지 방식에 큰 변화를 가져왔다. 

기업은 AI를 도입해 업무 자동화를 꾀하고 있다. 보안 인력이 처리해야 할 반복적이고 단순한 작업(예: 로그 모니터링, 오탐지 분류 등)을 AI가 대신 수행한다. 이를 통해 보안 분석가들은 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 됐다.

AI는 방대한 양의 네트워크 트래픽과 시스템 로그를 인간보다 훨씬 빠르게 분석하여 이상 징후나 숨겨진 공격 패턴을 찾아내는데 용이하다. 새로운 악성 코드나 복합적인 공격도 조기에 탐지할 가능성이 높아졌다. 나아가 생성형 ai는 창의성이 요구되는 보안 업무 일부도 수행한다. ai의 도입으로 사이버 상에서도 인간 보안 전문가의 역할이 변화할 것이다. AI는 방대한 데이터를 단시간에 처리하고 알려진 패턴을 식별하는 데 뛰어나다.  

이와 비교해 인간 보안 전문가는 상황의 맥락을 이해하고 전례 없는 공격에 창의적으로 대응하는 데 강점이 있다. 

AI는 수많은 보안 이벤트 중 의심스러운 징후를 걸러내고 알려진 위협을 빠르게 탐지하는 초기경보 역할을 맡는다. 

인간 보안전문가는 AI가 미처 식별하지 못한 미묘한 이상 행위를 찾아내거나 제로데이 공격성과 같은 새로운 위협에 대한 직관적 판단과 대응 전략을 수립한다. 결국 현장에서는 AI와 인간이 경쟁이 아닌 파트너로서 각자의 강점을 살린 균형 잡힌 협업이 강조되고 있다. AI는 기존의 패턴을 기반으로 학습하여 취약점을 탐지하고 일부 공격을 자동화할 수 있지만, 완전히 새로운 공격 방식, 인간 심리를 이용한 해킹, 예측 불가능한 시스템의 취약점 발견과 같은 창의적 영역은 인간 해커가 필수적으로 필요한 분야다. 

AI가 발전하더라도 화이트햇 해커의 창의성과 문제 해결 능력은 여전히 중요한 경쟁력이 될 것이며, AI와 협업하는 방식으로 보안 기술이 발전할 전망이다. 

양자 컴퓨팅&신소재(반도체)

시대가 발전함에 따라 컴퓨팅의 속도가 개발의 중심이 되고 있는 것이다. 양자 기술 유형의 첫 번째는 게이트 기반 양자 컴퓨터는 입력 데이터를 가져와서 미리 정의된 단일 연산에 따라 변환하는 디바이스다. 이 연산은 일반적으로 양자 회로로 표시되며 전통적인 전자 장치의 게이트 연산과 유사하다. 하지만 양자 게이트는 전자 게이트와 완전히 다르다.

두 번 째로는이온 트랩 방식의 양자 컴퓨터는 이온이라고 부르는 하전된 원자의 전자 상태를 사용하여 큐비트를 구현한다.전자기장을 이용해 이온을 미세 가공된 트랩 위에 가두고 띄워두는 방식이다. 포획 이온 기반 시스템은 레이저를 사용하여 양자 게이트를 적용하여 이온의 전자 상태를 조작한다. 포획 이온 큐비트는 큐비트를 합성적으로 생산하기보다는 자연에서 온 원자를 사용한다. 세 번째는 초전도성은 매우 낮은 온도에서 수은과 헬륨과 같은 특정 물질에서 관찰할 수 있는 물리적 특성들의 집합이다. 이러한 재료에서 전기 저항이 0이고 자속장이 방출되는 특성 임계 온도를 관찰할 수 있다. 초전도 와이어의 루프를 통과하는 전류는 전원 없이 무한히 유지될 수 있다. 초전도 양자 컴퓨팅은 초전도 전자 회로에서 양자 컴퓨터를 구현하는 방식입니다. 초전도 큐비트는 초저온에서 작동하는 초전도 전기 회로로 제작됩니다. 그리고 광자 프로세서가 있다. 다음으로는 중성 원자 큐비트 기술은 포획 이온 기술과 유사하다.하지만 전자기력 대신 빛을 사용하여 큐비트를 가두어 제자리에 고정시킨다. 원자는 충전되지 않으며 회로는 실온에서 작동할 수 있다. 다음은 리드버그 원자는 평균적으로 원자핵에서 더 멀리 떨어져 있는 하나 이상의 전자를 가진 들뜬 원자이다. 리드버그 원자는 전기장과 자기장에 대한 과장된 반응과 긴 수명을 포함한 많은 독특한 특성을 가지고 있다. 큐비트로 사용할 경우 서로 다른 상태를 선택하여 조정할 수 있는 강력하고 제어 가능한 원자 상호 작용을 제공한다. 마지막으로 양자 어닐링은 양자 시스템의 큐비트를 절대 에너지 최소치에 배치하기 위해 물리적 프로세스를 사용한다. 여기서 하드웨어는 시스템 구성을 부드럽게 변경하여 에너지 지형이 해결해야 할 문제를 반영한다. 양자 어닐러의 장점은 큐비트의 수가 게이트 기반 시스템에서 사용할 수 있는 것보다 훨씬 더 클 수 있다는 것이다. 그러나 이러한 용도는 특정 경우에 한해 제한된다.

양자 컴퓨팅의 응용 분야로는 신약 개발, 금융 서비스(데이터 분석을 통한 최적의 투자 전략 보고), 날씨 예측(현재에도 지진처럼 예측할 수 없는 자연 재해가 많은데 미래의 양자 컴퓨팅 기술로는 자연 재해 뿐만 아니라 기후 이상 등을 예측 가능), 보안 강화(사이버 상에서 가장 중요한 보안 문제를 더욱 강화해서 미래에는 해킹이나 사이버 도둑이 발생하지 않게 가능)

현재 상황 :

인간의 수명이 늘어나면서 생명과학연구원은 '100세 시대'를 주도하는 직업으로 평가된다.

최근 기초연구보다 유전자 조작, 세포조작 등의 응용 연구가 주로 진행되고 있고, IT, 화학, 기계, 전자 등 다양한 과학 기술과 융합이 활발하다.

미래 전망 :

한국고용정보원에 따르면 향후 10년간 생명과학연구원의 고용이 연평균 2.6% 정도 증가할 것으로 예상된다.

미래 국가경쟁력을 높이기 위해 제약, 바이오에너지, 뇌 과학 등 생명공학 기술 개발에 국가적 차원의 노력을 기울이고 있다. 따라서 생명과학 연구원의 일자리도 함께 증가할 것으로 예상된다.

타 기술과의 융합, 응용 분야가 확대되는 추세에 따라 바이오 관련 시장 규모도 커질 것으로 예상되고 있다.

인구 고령화에 따라 생명과학 연구가 활성화되고 있다. 특히 줄기세포 연구, 뇌 연구 및 신약개발 관련한 인력이 집중적으로 많이 필요할 것으로 예측되고 있다.

1. 맞춤형 화장품 개발

• AI 기반 피부 분석: AI는 피부 분석을 정확하게 수행할 수 있다. 모바일 앱이나 웹사이트를 통해 사용자가 자신의 피부 상태를 사진으로 찍으면, AI는 이를 분석하여 피부의 유형(건성, 지성, 복합성 등)과 문제점(여드름, 주름, 피부 톤 불균형 등)을 파악한다. 이를 바탕으로 개인 맞춤형 화장품을 추천하거나, AI가 자동으로 적합한 성분을 선택하여 제품을 개발할 수 있다.

• 딥러닝을 통한 성분 분석: AI의 딥러닝 기술을 활용하여 방대한 화장품 성분 데이터를 분석하고, 특정 성분이 피부에 미치는 영향을 예측할 수 있다. 이는 새로운 화장품 성분의 발견이나, 피부 개선에 최적화된 조합을 개발하는 데 큰 도움이 된다.

2. 효능과 안전성 예측

• AI 모델을 통한 효능 예측: AI는 피부 연구에서 많은 데이터를 빠르게 처리하고, 효능이 있을 만한 성분을 예측할 수 있다. 예를 들어, AI는 특정 성분이 주름 개선이나 미백에 미치는 영향을 예측하여, 실험을 최소화하고 더 빠르게 효과적인 제품을 개발할 수 있도록 도와준다.

• 가상 실험과 시뮬레이션: AI와 모델링 기술을 활용하면 실험 없이도 가상으로 화장품의 효능과 안전성을 테스트할 수 있다. 예를 들어, 가상 피부 모델에서 새로운 성분이 어떻게 반응하는지 시뮬레이션하여, 제품 출시 전 리스크를 줄이고 더 안전한 제품을 만들 수 있다.

3. AI 기반 고객 피드백 분석

• 소셜 미디어 분석: AI는 소셜 미디어에서 사용자들의 피드백을 실시간으로 분석하여, 소비자들이 원하는 트렌드나 불만 사항을 빠르게 파악할 수 있다. 이를 통해 화장품 연구원들은 시장 요구를 정확하게 반영하여 제품을 개선할 수 있다.

• 자연어 처리(NLP): AI의 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 고객 리뷰와 피드백을 분석하여, 피부 문제에 대한 고객들의 주요 관심사를 도출할 수 있다. 이를 기반으로 향후 화장품 개발 시 더 중요한 성분이나 기능을 집중적으로 연구할 수 있다.

4. AI와 AR/VR을 결합한 소비자 경험 혁신

• 증강 현실(AR)과 AI: 소비자는 AR 기술을 사용해 화장품을 가상으로 테스트할 수 있다. AI는 사용자의 피부 톤과 얼굴 형태를 분석하고, 이에 맞는 화장품 색상과 제품을 추천하는 기능을 제공한다. 예를 들어, AI가 가상 메이크업을 제공하여 사용자가 실제로 제품을 구매하기 전에 자신에게 잘 맞는 제품을 선택할 수 있도록 돕는다.

• 개인 맞춤형 화장법 추천: AI는 소비자의 얼굴 형태, 피부 톤, 취향 등을 기반으로 개인 맞춤형 메이크업 스타일을 추천할 수 있다. 이러한 경험은 AR/VR 기술과 결합하여 더욱 몰입감 있고 개인화된 서비스를 제공할 수 있다.

5. AI로 지속 가능성 증진

• AI 기반 성분 최적화: AI는 화장품 제조에서 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해, 지속 가능한 원료를 선택하는 데 도움을 줄 수 있다. 예를 들어, AI는 자연 유래 성분의 조합을 찾아내거나, 기존의 합성 화학 성분을 대체할 수 있는 친환경적인 성분을 제안할 수 있다.

• 효율적인 생산 공정: AI는 생산 공정에서 자원의 낭비를 줄이고, 최적화된 생산 라인을 설계하여 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있다. AI 기반 예측 모델은 제품 생산에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하여 에너지 사용량을 최소화하는 방법을 제시할 수 있다.

6. AI 기반 화장품 트렌드 예측

• AI 분석을 통한 트렌드 예측: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 화장품 산업의 트렌드를 예측할 수 있다. 예를 들어, 소비자들이 선호하는 제품의 성분, 향기, 패키징 등을 분석하고, 이를 바탕으로 시장에 나올 새로운 트렌드를 예측할 수 있다. 연구원들은 이를 참고하여 트렌드에 맞춘 혁신적인 제품을 미리 개발할 수 있다.

맞춤형 제품 개발, 효능 예측, 지속 가능한 생산 등에서 큰 변화를 가져오며, 화장품 산업의 미래를 한층 더 발전시키는 화장품 연구원은 중요한 역할을 할 것입니다.

현재 전자공학은 기술 발전과 더불어 빠르게 변화하는 분야로 전기와 전자 기술을 이용하여 다양한 기기와 시스템을 설계하고 개발하는 데 사용되고 있습니다.

-반도체 산업

반도체는 거의 모든 전자제품에 사용되며 전자기기에서 핵심적인 역할을 하고 있으며 이에 따라 현재 반도체 산업은 계속 급성장 중입니다. 또한 5G, AI, 자율주행자동차 등 새로운 기술이 등장함에 따라 반도체의 수요 또한 함께 증가하고 있습니다. 위 기술들 중 고성능 반도체가 필요할 때도 있어서 반도체 산업은 계속 발전할 것으로 보입니다.

-전기차 및 자율주행자동차

전기차와 자율주행자동차는 고도의 전자 시스템과 제어 기술을 필요로 하여 전자공학 분야에서 중요한 역할을 합니다. 전기차의 배터리 관리 시스템과 충전 시스템, 센서와 제어 시스템이 전자공학의 영향을 받아서 전자제어 시스템 및 ai 기반의 자율주행 알고

리즘 개발 등에서 사용될 가능성이 많은 분야입니다.

-5G 및 통신기술

5G는 단순히 더 빠른 인터넷 속도를 제공하는 것 뿐만 아니라 스마트시티, 사물인터넷, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주며 새로운 인프라 구축과 서비스 개발에서 전자공학의 활용도가 높을 것으로 예상되는 분야입니다. 또한 보안

문제 쪽에서도 많이 사용될 것으로 보입니다.

-에너지 관리 및 재생 에너지

지속 가능한 에너지 기술은 미래의 중요한 기술 중 하나로 전자공학이 태양광, 풍력 에너지 등 다양한 재생 에너지 시스템의 효율적인 전력 변환과 분배, 에너지 저장 시스템에 중요한 역할을 하며 시스템 자체가 전자공학 기술을 바탕으로 작동하는 경우가 많습니다. 최근 에너지 효율화 기술에 대한 수요가 증가하면서 관련된 전자공학 직업이 지금보다 더욱 늘어날 것이며 이중 에너지 관리 시스템 설계, 스마트 그리고, 배터리 기술 관련 직업에서 기회가 생길 것으로 예측되는 분야입니다.

미래의 통계학자는 데이터 과학, AI, 빅데이터 분석에서 중요한 역할을 할 것이다. 빅데이터와 AI 기술 발전에 따라, 통계학자는 데이터를 분석하고 예측 모델을 개발하여 의사결정을 지원하는 핵심 인재로 자리잡을 것이다. 특히 헬스케어, 금융, 마케팅 등 다양한 산업에서 데이터 기반의 전략 수립에 중요한 기여를 하며, 실시간 데이터 분석을 통해 빠르고 정확한 의사결정을 돕게 된다. 또한, 데이터의 윤리적 사용과 공정성 문제를 해결하는 역할도 커질 것이다. 통계학자는 기술 혁신과 사회적 요구에 맞춰 지속적으로 중요한 역할을 확대할 전망이다.

-> 통계학자가 중요한 역할을 하게 되는 영역

1. 빅데이터 분석 및 해석

• 빅데이터가 빠르게 성장하면서 통계학자는 방대한 데이터를 효율적으로 분석하고, 의미 있는 인사이트를 도출하는 역할을 한다. 다양한 산업에서 발생하는 대규모 데이터를 통계적 방법으로 처리하고, 중요한 패턴을 찾아냄으로써 의사결정을 지원한다.

2. AI와 기계학습 모델 개발 지원

• 통계학자는 AI와 빅데이터 모델의 개발과 평가에 중요한 역할을 한다. 특히, 모델의 성능을 평가하고, 데이터에서 유의미한 패턴을 찾거나, 예측 모델을 만드는 데 필요한 통계적 기법을 적용한다. 또한, AI 모델의 해석 가능성을 높여 그 결과를 실제 문제 해결에 활용할 수 있도록 한다.

3. 의료 및 생명과학 연구 지원

• 통계학자는 의료연구나 생명과학 연구에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 임상 시험의 데이터 분석을 통해 새로운 약물이나 치료법의 효과를 평가하거나, 질병 예측 모델을 만들고, 전염병 (예: COVID-19)의 확산 예측과 대응 전략을 세우는 데 기여할 수 있다.

현재 환경파괴로 인해 지구 온난화, 에너지 고갈, 다양한 질병 등 여러 문제가 발생하고 있는데, 생명공학 분야에서 이러한 문제를 해결할 수 있기 때문에 전망이 좋을 것으로 예상된다 하지만 질병 진단 등에 AI를 활용하면서 AI와 협력하여 일하게 될 가능성이 크다고 한다. 단백질 구조를 예측하고 새로운 단백질을 설계하는 AI의 개발자들이 2024년 노벨화학상을 수상하면서 생명공학 영역에 AI 도입이 가속화되고 있다. AI는 특히 제약 부분의 데이터 분석 및 후보물질 발굴, 임상시험 등, 의료분야에서의 질병 진단 등에서 주로 활용될 것으로 보인다

따라서 생명공학 분야는 AI에 의해 완전히 대체되기는 어려운 분야이지만 AI와 함께 일하게 될 가능성이 높은 직업이다

1. 유전자 편집 기술

유전자 편집 기술은 생명공학 분야에서 가장 중요한 혁신 중 하나로, 특히 CRISPR-Cas9와 같은 기술이 큰 주목을 받고 있다. 유전자 편집 기술은 특정 유전자를 정확하게 수정하거나 교체할 수 있게 해 주며, 이를 통해 많은 질병을 예방하거나 치료할 수 있는 가능성이 열리고 있다.

미래 전망: 유전자 편집 기술의 발전은 유전 질환 치료뿐만 아니라, 암 치료, 면역 치료 분야에서도 새로운 치료법을 제시할 수 있다. 유전자 치료는 개인화된 맞춤형 치료법으로 더욱 발전할 것으로 보인다.

2. 개인화된 의학

개인화된 의학은 환자의 유전적 정보와 환경적 요인을 바탕으로 각 개인에게 최적화된 치료 방법을 제공하는 개념이다. 생명공학은 이를 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 하고 있다.

미래 전망: 유전체 분석 기술이 발전하면서, 환자 맞춤형 의약품이나 치료법이 점차 보편화될 것이다. 이는 치료의 정확성과 효과를 높이며, 부작용 최소화에도 기여할 수 있다.

3. 재생 의학

재생 의학은 손상된 조직이나 장기를 복원하는 기술을 다루는 분야로, 줄기 세포 연구, 조직 공학, 유전자 치료 등이 포함된다. 이 분야는 인공 장기나 장기 이식에서 큰 가능성을 제시하고 있다.

미래 전망: 줄기 세포를 이용한 조직 재생, 3D 프린팅을 통한 인공 장기 제작, 유전자 치료와 같은 기술들이 발전하면서, 장기 기증 대기자 수를 줄이고, 환자 맞춤형 장기를 만들 수 있는 시대가 올 것이다.

4. 바이오프린팅

바이오프린팅은 3D 프린터를 이용하여 세포나 조직을 프린팅하는 기술입니다. 이 기술은 인공 장기 제작이나 조직 재생에 큰 가능성을 가지고 있다.

미래 전망: 바이오프린팅 기술이 발전함에 따라, 맞춤형 장기나 세포 기반 치료법이 실현될 수 있으며, 장기 이식 대기자 문제를 해결하는 데 기여할 것이다.

*인수공통감염병:

동물과 사람간에 서로 전파되는 병원체에 의하여 발생되는 감염병

의사과학자는 임상 현장에서 환자를 직접 진료하는 의사와 첨단 의료기술을 연구하는 과학자의 역할을 동시에 수행하는 전문 인재이다. 이들은 환자 치료를 통해 얻은 임상 경험과 데이터를 바탕으로 생명과학, 재생의학, 나노의학, 유전체학, 인공지능(AI) 등 다양한 분야의 최신 연구를 병행하여, 새로운 치료법을 개발하고 의료 기술을 혁신하는 데 기여한다. 전통적인 의사의 역할이 치료에 국한되었다면, 의사과학자는 치료와 함께 연구를 통해 의학의 한계를 넘어서는 솔루션을 제공하는 역할을 담당한다. 특히 미래 사회에서는 의료 환경의 급격한 변화와 첨단 기술의 발전으로 인해 의사과학자의 중요성이 더욱 부각될 것으로 예상된다.

첫째, 정밀의학(Precision Medicine)과 개인 맞춤형 의료(Personalized Medicine)는 의사과학자의 핵심 연구 분야로 자리잡고 있다. 차세대 염기서열 분석(Next Generation Sequencing, NGS) 기술의 발전은 개개인의 유전체 정보를 빠르고 정확하게 분석하는 것을 가능하게 만들었고, 이를 기반으로 특정 유전자 변이와 질병 발생 간의 상관관계를 밝히는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 의사과학자는 유전체 데이터와 임상 데이터를 통합 분석하여 질병 발생 가능성을 예측하고, 이에 따른 맞춤형 예방 및 치료 전략을 수립한다. 예를 들어, 유방암의 경우 BRCA1/BRCA2 유전자 변이를 사전에 확인하여 예방적 절제술이나 정기 검진을 권고하고, 항암 치료 시에는 환자의 약물 반응성을 고려한 정밀 약물 투여가 이루어진다. 이러한 맞춤형 치료는 기존의 일률적인 치료법보다 치료 효율성을 높이고 부작용을 최소화하는 데 기여한다.

둘째, 인공지능(AI)과 빅데이터(Big Data)는 미래 의사과학자가 주목해야 할 또 하나의 중요한 도구이다. 의료 영상 진단 분야에서는 AI 기반 딥러닝 알고리즘이 CT, MRI, X-ray 영상에서 종양, 출혈, 뇌졸중과 같은 병변을 사람보다 더 빠르고 정확하게 판독할 수 있다. 예를 들어, 구글 딥마인드의 '알파폴드(AlphaFold)'는 단백질 구조 예측에서 혁신을 일으켜 신약 개발 기간을 획기적으로 단축시켰으며, IBM 왓슨은 방대한 의학 논문과 임상 데이터를 분석해 최적의 치료법을 제안하는 역할을 수행하고 있다. 의사과학자는 이러한 AI 기술을 기반으로 한 디지털 헬스케어 플랫폼을 설계하고, 의료 데이터의 정확성과 신뢰성을 확보하여 실제 임상 진료에 안전하게 도입하는 역할을 담당하게 된다.

셋째, 재생의학과 장기재생기술(Organ Regeneration) 분야에서도 의사과학자의 미래는 밝다. 현재 줄기세포 연구는 인간 배아줄기세포(hESC)와 유도만능줄기세포(iPSC)를 이용하여 신경세포, 심근세포, 간세포 등 다양한 조직세포를 분화시키는 기술이 개발되고 있으며, 이러한 세포를 이용한 세포치료제와 조직 재생 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 3D 바이오프린팅 기술을 이용하여 생체 적합성 하이드로젤과 세포를 층층이 프린팅해 실제 장기와 유사한 구조물을 제작하는 연구가 주목받고 있다. 미국의 'Organovo'와 같은 기업은 이미 3D 바이오프린팅으로 인공 간조직을 제작하여 신약 독성 테스트에 활용하고 있으며, 향후 인간 장기 이식 분야로 확대될 가능성이 크다. 의사과학자는 이러한 기술을 연구하고 임상에 적용함으로써 장기 부족 문제를 해결하고, 면역 거부 반응이 없는 개인 맞춤형 인공 장기 개발을 주도할 것으로 기대된다.

넷째, 나노의학(Nanomedicine)과 스마트 약물 전달 시스템(Smart Drug Delivery System)도 의사과학자의 주요 연구 분야로 부상하고 있다. 나노입자(Nanoparticle)는 암세포만을 선택적으로 타겟팅하여 항암제를 전달하거나, 뇌혈관장벽(BBB)을 통과하여 알츠하이머병, 파킨슨병과 같은 퇴행성 신경질환의 치료에 활용된다. 예를 들어, 리포좀 기반 나노입자는 항암제인 독소루비신(Doxorubicin)을 종양 부위에 집중적으로 전달하여 전신 부작용을 줄이는 데 성공했으며, 금 나노입자를 이용한 광열 치료법도 암 치료에 임상 적용되고 있다. 미래 의사과학자는 이러한 정밀 약물 전달 기술을 발전시켜 치료의 효율성을 높이고, 최소한의 부작용으로 최대의 치료 효과를 달성하는 데 기여하게 될 것이다.

다섯째, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI, Brain-Computer Interface)와 뉴로사이언스(Neuroscience)의 발전은 의사과학자가 신경계 질환 치료와 인간 인지 기능 향상 분야에서 혁신을 일으킬 수 있는 가능성을 제시한다. 대표적으로 엘론 머스크의 '뉴럴링크(Neuralink)' 프로젝트는 뇌에 초소형 전극을 삽입하여 외부 장치와 신경 신호를 주고받는 기술을 개발하고 있으며, 이를 통해 척수 손상 환자의 운동 기능 회복과 시각 장애인의 인공 시각 구현이 가능해질 것으로 기대된다. 의사과학자는 이러한 BCI 기술의 안정성과 효과성을 검증하고, 인체 적용 시 윤리적 문제를 해결하는 역할을 담당한다.

그러나 이러한 기술 발전은 반드시 윤리적, 법적, 사회적 고려가 함께 이루어져야 한다. 유전자 편집 기술인 CRISPR-Cas9은 유전 질환 치료의 희망을 제시하지만, 인간 배아 편집을 둘러싼 윤리 논쟁과 생명 윤리 문제를 동반하고 있다. AI가 환자의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 개인정보 보호와 보안 문제가 발생할 수 있으며, 의사과학자는 이러한 위험 요소를 최소화하기 위한 기준과 가이드라인 수립에 기여해야 한다.

또한, 글로벌 헬스케어(Global Healthcare)와 공공보건(Preventive Medicine) 분야에서도 의사과학자의 역할은 확대될 것이다. 의료 자원이 부족한 저소득 국가와 의료 사각지대에서는 원격의료(Telemedicine)와 이동형 진단 시스템(Mobile Diagnostics)을 통한 보편적 의료 서비스 제공이 중요해지며, 이러한 기술의 개발과 보급에 의사과학자가 중심이 될 것이다. 더 나아가, 고령화 사회(Aging Society)에 대비한 노인성 질환 연구와 헬스케어 솔루션 개발도 필수적이다. 특히 알츠하이머병, 파킨슨병, 심혈관계 질환 등 만성질환 예방 및 관리 시스템 개발에 집중함으로써 건강 수명(Healthspan)을 연장하는 데 기여할 수 있다.

결론적으로, 의사과학자는 임상과 연구의 경계를 허물며 미래 의료의 패러다임을 전환시킬 핵심 인재로 자리매김할 것이다. 이들은 과학기술과 인류애를 기반으로 환자의 삶을 개선하고, 인류 전체의 건강과 복지를 향상시키는 데 결정적인 역할을 수행하게 될 것이다. 의사과학자의 탐구와 도전이 곧 인류의 미래 건강을 좌우할 것이라는 기대가 높아지고 있으며, 이러한 변화의 중심에 바로 의사과학자가 서게 될 것이다.

1. 의료 분야의 혁신: 뇌인지과학의 발전은 신경학적 질병 치료에 큰 영향을 미칠 것이다. 예를 들어, 알츠하이머, 파킨슨병, 우울증, 불안 장애와 같은 뇌 관련 질병에 대한 보다 정교한 진단과 치료 방법이 개발될 가능성이 크다. 또한, 뇌의 신경망을 조작하거나, 뇌와 다른 신체 부위 간의 연결을 강화하는 방법들이 연구되고 있어, 신경재활치료나 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술도 큰 발전을 이룰 것이다.

2. 인공지능과 융합: 뇌인지과학은 인공지능(AI)과 밀접하게 연관됩니다. 뇌의 정보 처리 방식을 모방하여 AI 시스템을 개발하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 심층학습(Deep Learning)은 인간 뇌의 신경망을 모델링하여 데이터를 처리하는 방법론으로 성공을 거두었으며, 앞으로 뇌의 더 세밀한 구조와 기능을 이해함으로써 AI 기술이 더욱 고도화될 것이다. 또한, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 통해 사람과 기계 간의 상호작용이 더욱 발전할 수 있다.

3. 뇌윤리학 등장: 뇌과학은 보통사람의 일상생활과 사회활동, 경제행위, 법적, 도덕적 사회규범 등 광범위하게 영향을 미치는 이른바 뇌윤리학(neuroethics) 분야가 크게 발전할 것으로 예상된다. 예를 들면, 뇌영상자료는 이미 법정에서 범죄를 입증하는 증거로 쓰이고 있으나, 몸에 착용할 수 있는 신경디바이스를 통하여 재범을 예방할 수 있는 미래를 상상해볼 수도 있을 것이다. 

4. 결론: 뇌과학은 컴퓨터공학, 로봇공학, 수학적 모델링, 재료공학 등 다학제간 융복합연구를 통하여 인공 팔다리 재생, 맹인의 시각 이미지를 고효율적으로 개선된 신경디비이스의 상용화되는 새로운 세상을 맞이하게 될 것이다. 물론 학습과 기억정보를 재활성화 할 수 있는 독창적인 생체공학적으로 미세 뉴로칩을 이식하여 외부에서 뇌기능을 조절하고 각종 운동을 제어하는 초소형 신경디바이스가 21세기 중반이후에는 실용화될 것으로 예상된다.

   뇌과학 특집 - 향후 50년 뇌과학의 미래를 전망해 본다 - 노벨사이언스

의료계와 공학계는 나날이 갈수록 발전하고 있지만 다른 측면에서는 발전할수록 그 한계가 드러나고 있다. 이 한계를 극복하기 위해서는 정보과학기술의 도움이 필요하며, 인간은 이를 받아들이며 한 걸음 더 발전을 이룩할 수 있다. 현재 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등의 정보과학기술이 다양한 분야에 적용되고 있으며 이에 대한 혜택은 곧 우리에게 돌아온다.

1) 신속한 진단과 치료법 제공

실제적으로 의료계에서는 환자의 상태를 파악하고 치료법을 찾는데까지 꽤나 오랜 시간이 걸리거나 병명을 찾아내지 못하는 경우가 있다.

IBM의 인공지능 슈퍼컴퓨터 '왓슨(Watson)'은 진단서, 환자 기록, 의료 서적 등의 방대한 의료데이터를 분석하여 환자를 진단하고 의사에게 확률이 높은 병명과 가능성이 높은 치료법을 조언한다. 이를 통해 의사마다 다를 수 있는 판단의 오차를 줄이고 객관성을 높일 수 있으며 보다 신속한 치료가 가능하게 된다. 최근 IBM은 암센터와 협력하여 연구를 진행한 결과, 한 명의 의사가 160시간 이상 걸리는 암 진단을 왓슨은 수 분만에

알아내며 96%에 달하는 정확도를 보였다고 한다.

2)

ETRI는 병원마다 의료지능을 구축해 사람이 할 수 없을 정도로 많은 사례를 딥러닝으로 학습시켜 닥터 AI의 정확도를 높일 예정이다. 이렇게 닥터 AI의 성능을 발전시키고 다양한 곳에 적용할 수 있다면 지역별로 편차가 심한 의료 수준을 상향 평준화할 수 있을 것으로 기대된다. 예컨대 지역 검진센터에서 호흡계 만성질환을 진단할 때 닥터 AI를 통해 심혈관계 데이터가 충분히 축적된 대형병원 의료지능을 활용하면 더 종합적이고 상세한 분석·예측이 가능하다.

특히 EMR을 통합하는 방법 대신 각 병원이 가지고 있는 EMR 기반 의료지능을 동시에 활용하는 앙상블 의료지능은 환자의 민감한 개인정보에 직접 접근하지 않고 다른 기관의 EMR을 공동으로 활용할 수 있다. 기관별 EMR을 빅데이터화한 셈이다.

ETRI는 현재 심혈관질환을 타겟으로 개발된 닥터 AI를 암이나 당뇨병 등 다양한 질병에 적용하고, 진단뿐 아니라 치료에서도 도움을 줄 수 있는 AI를 만들기 위해 연구개발을 멈추지 않고 있다.

-출처: 위 기사

-->정리: ETRI와 같은 ai를 이용하여 지금보다 정확하게 빠르게 편리하게 진단이 가능해질 것이다.

2016년 미국의 컴퓨터과학자 제프리 힌튼은 머잖아 인공지능(AI)이 의사를 대체할 것이란 전망 을 내놨다. 이후 학계에선 일명 ‘AI 의사 대체론’이 급격히 확산됐다.  

25일 국제학술지 ‘네이처’에 따르면 힌튼의 이같은 전망이 나오고 7년이 지난 현재 미국 임상현장에서 의사들이 AI를 진료에 활용하는 비율은 30%에도 미치지 못한다. 의사의 의료행위를 보조하는 방식으로 임상현장에서 도입된 AI는 신속성에선 때때로 의료인보다 뛰어난 모습을 보이지만 여전히 정확도 측면에서 신뢰성이 확보되지 못한다는 분석이다.

미국 앨러배마대에서 영상의학을 전공한 임상의사 조던 퍼칙은 “최근 AI가 신호를 포착하지 못한 폐색전증 환자 사례가 있었다”며 “만일 AI만을 믿고 처치를 계속했다면 환자의 중요한 질환을 진단하지 못했을 수 있다”고 네이처에 전했다.

-출처:

https://m.dongascience.com/news.php?idx=62158

--> 정리: 앞에서 말한 ETRI같은 ai가 의사를 대체 가능하는 말들이 있다. 그렇지만 ai가 인간 의사를 대체하기에는 많이 부족하다는 것을 위 기사를 통해 알 수 있었다.

=> 아직 ai가 인간을 대체하진 못할 것이고 인간이 ai를 잘 활용한다면 떄로는 더 정확하고 빠른 진단을 낼 수 있을 것이다.

희망 직업: 약사, 약학 연구원

생명공학은 인체를 포함한 동물식물 그리고 미생물 등의 세포 내에서 수행되는 생명체 활동의 기본 현상과 원리를 규명하고 이를 인간에게 유익하게 응용하는 학문입니다. 생명과학 관련 전동 분야는 간호학과, 생명공학과, 수의학과, 의예과 등등이 있지만 저는 약학과에 진학하고 싶습니다.

약학연구원은 생물체의 기관, 조직 및 생명작용에 영향을 미치는 의약품 및 기타 생명작용과정 등 기관 및 조직의 기능에 관한 약품 및 기타 관련물질의 효과를 실험, 연구합니다. 동식물의 결과를 임상실험과 연상시켜서 질병에 대한 면역이나 치료용 투약의 기준을 비교, 설정합니다. 식품방부제, 색소, 중독성 가스 및 해독물 등 인체에 흡수되는 물질을 분석해 인체의 조직, 기관 및 생명작용에 미치는 영향을 축정합니다. 인체의 특정기관에 영향을 미치는 의약춤의 효과 측정, 특수질병치료용 의약품의 개발, 독성물질의 검출 및 확인 등을 수행하기도 합니다.

약사는 사람을 전제로 하는 직업입니다. 사람을 전제로 하는 직업은 AI가 발전하더라도 사라지기 어렵습니다. AI기술이 발전함에 따라 약사의 역할이 변화할 가능성이 크지만, 완전히 대체되는 것은 불가능에 가깝습니다.

대변을 본 후에도 장에 변이 남아 있을 가능성은 있습니다. 장은 음식물과 대사산물을 흡수하고 처리하는 과정에서 일부 대변이 완전히 배출되지 않을 수 있습니다. 대변이 완전히 배출되지 않으면 소화관에 일부가 남아 있을 수 있지만, 이는 일반적으로 불편함을 유발하지 않습니다.

그러나 변비나 장의 건강 상태에 따라 일부 대변이 장에 남아 있을 수 있고, 이러한 잔여물이 장의 건강에 영향을 미칠 수 있습니다. 만약 배변 후에도 불편함이 있거나, 장의 건강 상태에 의심이 있다면 의사와 상담하는 것이 좋습니다.

장에 변이 얼마나 남아 있는지는 개인마다 다를 수 있습니다. 보통 대변은 소화기관을 통해 하루 또는 이틀 정도의 시간 안에 배출됩니다. 그러나 대변이 완전히 배출되지 않고 장에 남아 있는 경우는 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다.

1. 변비: 변비가 있는 경우, 대변이 장에 더 오래 남아 있을 수 있습니다. 이때는 장의 움직임이 느려지고 대변이 대장에 오랫동안 머물게 됩니다.

2. 식습관: 섬유질이 부족한 식습관이나 수분 섭취 부족도 대변이 장에 오래 남는 원인이 될 수 있습니다.

3. 장 건강: 장의 건강 상태에 따라, 특히 장내 세균이나 장의 운동 기능에 문제가 있을 때 대변이 장에 더 오랫동안 남을 수 있습니다.

일반적으로 대변은 대장에서 수분이 흡수되고, 최종적으로 배출되기 전에 일정 시간이 걸립니다. 그러나 대변이 장에 오래 남는 것이 항상 문제가 되는 것은 아니며, 건강한 배변 습관을 유지하고, 충분한 수분과 섬유질을 섭취하면 장이 원활하게 기능하는 데 도움이 됩니다.

만약 대변이 장에 많이 남아있다고 느껴지거나, 배변에 어려움이 있다면 의사와 상담하여 장 건강을 점검하는 것이 좋습니다.

정상적인 사람의 경우, 대변이 대장에서 완전히 배출되는 것이 일반적입니다. 그러나 배변 후에도 일부 소량의 대변이 장에 남아 있을 수 있습니다. 이 양은 사람마다 다르지만, 일반적인 상황에서는 대변의 거의 대부분이 배출됩니다.

정확한 퍼센티지를 말하기는 어렵지만, 배출된 대변과 남은 대변의 양을 대략적으로 표현하면 다음과 같습니다:

• 배출된 대변: 대변의 약 90% 이상은 정상적인 배변을 통해 배출됩니다.

• 남은 대변: 배출된 대변의 일부, 대략 10% 미만이 장에 남아 있을 수 있습니다. 이는 대장이 마지막으로 흡수하는 물질이나 소량의 대변일 수 있습니다.

이것은 대체로 정상적인 배변과 장의 기능을 기준으로 한 추정치입니다. 다만, 만약 배변 후에도 불편함이 있거나, 장에 대변이 남아있다는 느낌이 계속된다면, 장 건강에 문제가 있을 수도 있으니 전문가와 상담하는 것이 좋습니다.

대부분의 경우, 정상적인 사람은 대변을 거의 100% 배출하는 것이 일반적입니다. 그러나 몇 가지 작은 예외가 있을 수 있습니다.

배변이 완전히 이루어지는 경우에는 대변의 거의 모든 양이 배출됩니다. 다만, 대변이 배출되는 과정에서 소량의 물이나 대변의 일부분이 장에 남을 수 있는데, 이는 대변이 배출된 후 바로 느껴지는 부분은 아닙니다. 즉, 일반적으로 배변 후에는 대변이 100% 배출되는 것처럼 느껴집니다.

하지만, 변비나 장 기능이 느려진 경우에는 일부 대변이 장에 남아 있을 수 있으며, 이때는 100% 배출되지 않은 대변이 남을 수 있습니다.

따라서 정상적인 사람의 경우 대변을 100% 배출한다고 말할 수 있지만, 장의 상태나 배변 습관에 따라 일부 미세한 양이 남을 수 있습니다.

대장내시경을 할 때 배변을 여러 번 하게 되는 이유는 대장과 직장을 완전히 비우기 위한 과정입니다. 대장내시경은 의사가 대장을 시각적으로 검사하는 중요한 절차이기 때문에, 장에 남아 있는 대변이 검사에 방해가 될 수 있습니다. 그래서 검사 전에는 대장을 깨끗하게 비워야 합니다.

대장내시경을 준비하는 과정에서 대개 특별한 준비 식이와 대장 세척제(하제)를 사용하여 대장을 비우도록 합니다. 이 과정에서 사람들은 보통 여러 번 배변을 하게 됩니다.

그럼에도 불구하고, 사람들이 대변을 보고 나서도 여전히 대장 내시경을 진행할 때 대변을 보게 되는 이유는 다음과 같습니다:

1. 세척제 효과: 대장 세척제는 대장 안의 내용물을 모두 제거하는 데 목적이 있지만, 세척 과정에서 장 안에 남아 있는 아주 작은 양의 대변이나 찌꺼기들이 배출됩니다. 그래서 대장 내시경 직전에 다시 한번 대변을 보게 되는 경우가 있습니다.

2. 완전한 배출이 어려움: 대장내시경을 위한 준비 과정이 철저하더라도, 장의 구조나 개인의 장 건강에 따라 일부 내용물이 남을 수 있습니다. 이는 대장이 복잡한 구조를 가지고 있어서 완전히 비우기 어려운 경우가 있기 때문입니다.

3. 장 운동: 대장 내시경 전에 배변을 하더라도, 장은 여전히 움직이고 있기 때문에 세척제나 물이 대장에서 추가적으로 배출되면서 대변을 보는 경우도 있을 수 있습니다.

즉, 대장내시경 전에 대장을 최대한 비우기 위한 준비가 되지만, 사람마다 대장의 구조나 반응 차이로 인해 대변을 보고 싶거나 필요한 상황이 발생할 수 있습니다.

대변은 대장과 직장에 있습니다. 대변이 형성되는 과정과 그 위치를 간단히 설명하면 다음과 같습니다:

1. 소화 과정: 음식물이 입을 통해 들어가 소화되고, 영양분은 소장에서 흡수됩니다. 그 후 소화되지 않은 찌꺼기나 수분은 대장으로 이동합니다.

2. 대장: 대장은 물과 전해질을 흡수하는 주요 역할을 하며, 이 과정에서 대변의 형태가 점차 형성됩니다. 대장에서는 대변이 수분을 잃고 고형물로 변하게 됩니다. 대장의 하부인 결장에서는 대변이 더 단단해지고, 직장에 도달하게 됩니다.

3. 직장: 대변이 직장에 저장됩니다. 직장은 대변이 배출되기 전까지 일시적으로 저장되는 곳입니다. 직장에서 대변은 배출 준비를 마친 후 항문을 통해 외부로 배출됩니다.

따라서, 대변은 주로 대장과 직장에 있으며, 대장 내에서 형성되고 직장에서 일시적으로 저장되다가 배변 시 배출됩니다.

배출되지 않은 대변은 주로 대장에 있습니다. 대변은 대장에서 형성되며, 배출되지 않은 상태에서는 대장에 남아 있습니다. 대장은 대변의 수분을 흡수하고, 대변이 점차 고형물로 변하게 만듭니다.

그러나 대변이 직장에 도달하는 순간까지 배출되지 않았다면, 직장에 저장됩니다. 직장은 대변이 일시적으로 저장되는 공간으로, 배변이 필요할 때 대변이 항문을 통해 배출됩니다.

정리하자면:

• 대장: 대변은 대장에서 형성되며, 주로 대장에 남아 있을 수 있습니다.

• 직장: 직장은 대변이 배출되기 전까지 잠시 저장되는 곳입니다.

배변 후에는 대변이 완전히 배출되지만, 변비가 있는 경우 대변이 대장이나 직장에 남아 있을 수 있습니다.

용과, 즉 드래곤프루트는 섬유질이 풍부하고, 수분 함량이 많아서 소화를 촉진하는 데 도움이 됩니다. 또한, 용과에 포함된 프락토올리고당(프리바이오틱스)은 장내 유익한 세균의 성장을 돕고, 장 건강을 개선하는 데 기여할 수 있어요. 이런 이유로 용과를 먹고 변이 잘 나오는 효과를 경험한 것 같아요.

특히, 용과의 섬유질은 대장 운동을 촉진하고 변을 부드럽게 만들어주기 때문에, 규칙적인 배변에 도움을 줄 수 있답니다. 만약 장 건강에 도움이 되는 식사를 찾고 있었다면, 용과가 좋은 선택이 된 거죠!

용과 외에도 장 건강에 좋은 과일들이 많이 있어요! 몇 가지를 소개할게요:

1. 사과: 사과에는 펙틴이라는 수용성 섬유질이 풍부해 장의 건강을 촉진하고, 유익한 장내 세균의 성장을 도와 장의 규칙적인 운동을 돕습니다.

2. 바나나: 바나나는 프리바이오틱스가 많이 포함되어 있어 장내 유익한 미생물들을 활성화시키는 데 도움이 됩니다. 또한 소화가 잘 돼서 민감한 장에도 좋습니다.

3. 배: 배는 수분과 섬유질이 많아 변비 예방에 효과적이고, 장 운동을 활발하게 해주는 효과가 있어요. 또한 장을 부드럽게 해주기 때문에 장 건강에 좋습니다.

4. 키위: 키위는 액티니딘이라는 효소가 들어 있어 단백질 소화를 돕고, 장의 움직임을 원활하게 만들어 줍니다. 또한 섬유질이 풍부해 장 건강에 도움이 됩니다.

5. 파인애플: 파인애플에는 브로멜라인이라는 효소가 있어 소화를 돕고, 장을 건강하게 유지하는 데 도움이 됩니다.

6. 딸기: 딸기는 항산화물질이 풍부하고, 섬유질이 많이 들어 있어 장 건강에 긍정적인 영향을 미칩니다. 또한 장내 염증을 줄이는 데도 효과적입니다.

이런 과일들은 장 건강을 유지하고 소화를 돕는 데 큰 도움이 돼요. 균형 잡힌 식단과 함께 먹으면 더 효과적이에요!

1. 키위: 키위는 장에 매우 좋은 과일로, 액티니딘이라는 효소가 있어 단백질 소화를 돕고 장 운동을 원활하게 합니다. 섬유질도 풍부하고 장내 유익한 미생물 성장에 도움을 주므로 장 건강에 아주 좋습니다.

2. 배: 배는 수분과 섬유질이 많아 장의 운동을 촉진하고 변비를 예방하는 데 탁월해요. 특히 섬유질의 한 종류인 펙틴이 장을 부드럽게 하고 장내 유익한 세균을 증식시키는 데 도움이 됩니다.

3. 사과: 사과에는 펙틴이 풍부하게 들어 있어 장의 건강에 좋습니다. 펙틴은 장을 청소하고 배변을 원활하게 만드는 데 도움을 주며, 장내 유익한 세균의 성장을 촉진해요.

4. 파파야: 파파야에는 파파인이라는 효소가 들어 있어 소화를 돕고 장을 편안하게 만들어줍니다. 이 과일은 특히 장내 염증을 줄이는 데 효과적이고, 장 건강을 증진시킬 수 있어요.

5. 바나나: 바나나는 장에 매우 좋은 과일로, 프리바이오틱스와 섬유질이 풍부해 장내 유익한 미생물의 성장을 촉진하고 장 건강을 유지하는 데 효과적입니다. 변비 예방에도 좋고 소화가 잘 돼서 장에 부담을 주지 않아요.

이 과일들은 용과보다 장 건강에 더 뛰어난 효과를 줄 수 있어요. 섬유질이 풍부하고, 소화를 돕는 효소나 프리바이오틱스가 들어 있어 장 운동을 촉진하고 장내 유익한 미생물의 성장을 도와줍니다!

용과가 하루만 먹었을 때는 즉각적인 효과를 느끼기 어려운 이유는, 장 건강에 도움이 되는 섬유질이나 프리바이오틱스 등의 성분이 조금씩 축적되기 때문이에요. 이런 성분들은 장 내에서 천천히 작용하여 장 운동을 촉진하고, 장내 유익한 세균들의 성장을 돕기 때문에, 일정 기간 꾸준히 섭취할 때 더 큰 효과를 볼 수 있습니다.

효과가 나타나는 이유:

1. 섬유질의 축적: 용과에는 많은 섬유질이 포함되어 있는데, 섬유질은 장을 부드럽게 하고 배변을 원활하게 해줍니다. 하루만 먹었을 때는 장의 상태가 바로 개선되지 않지만, 며칠간 섭취하면 장의 건강이 조금씩 좋아지기 시작해요.

2. 프리바이오틱스 효과: 용과에는 장내 유익한 세균들의 성장을 돕는 프리바이오틱스가 들어 있습니다. 이러한 성분이 장내 미생물에게 효과를 주기 위해서는 일정 시간이 필요해요.

3. 소화 효소의 지속적인 작용: 용과의 소화 효소가 소화를 돕고 장의 운동을 촉진하는데, 하루에 한 번 먹는 것보다는 여러 날에 걸쳐 지속적으로 먹을 때 효율적인 결과를 얻을 수 있어요.

즉, 용과를 3일 정도 꾸준히 먹었을 때 장이 서서히 적응하고 건강이 개선되면서 배변이 원활해지는 거예요. 하루만 먹었을 때는 몸이 바로 반응하지 않아서 효과를 잘 느끼지 못할 수 있습니다.

프로바이오틱스 약과 용과는 각각 장 건강에 도움이 되는 방식이 다르기 때문에, 효과가 더 좋다고 단정짓기 어려운 부분이 있어요. 두 가지가 어떻게 다르게 작용하는지, 그리고 어떤 상황에서 더 유용할지를 비교해볼게요.

1. 프로바이오틱스 약

• 장 내 유익균 직접 공급: 프로바이오틱스는 유익한 세균(예: 락토바실러스, 비피도박테리움 등)을 직접 장에 공급하는 역할을 해요. 그래서 장내 미생물 불균형이나 장염, 설사, 변비 등이 있을 때 바로 효과를 볼 수 있는 경우가 많아요.

• 즉각적인 효과: 특정 프로바이오틱스 제품은 장에 바로 도달해 유익한 균을 빠르게 늘려주기 때문에, 급성 상태에서 장 건강을 빠르게 회복할 수 있습니다.

• 정확한 균주 조절: 프로바이오틱스는 특정 균주를 목표로 섭취할 수 있기 때문에, 개인의 장 상태에 맞춘 세밀한 관리가 가능해요.

2. 용과

• 자연적인 섬유질과 프리바이오틱스: 용과는 섬유질과 프리바이오틱스를 자연적으로 제공하여 장 내 유익한 세균을 간접적으로 돕습니다. 즉, 바로 유익균을 넣어주는 게 아니라, 장의 환경을 개선하고 장이 건강한 상태로 유지되도록 돕는 효과가 있어요.

• 지속적인 장 건강 개선: 용과와 같은 자연적인 과일은 장 건강을 장기적으로 개선하는 데 도움이 되며, 식이섬유와 항산화물질이 풍부해서 소화 기능과 배변 활동을 원활하게 해줍니다.

• 간단한 일상적인 섭취: 용과는 맛있고 간편하게 먹을 수 있기 때문에 일상적인 식단에서 장 건강을 유지하는 데 유리해요.

비교 정리

• 프로바이오틱스 약: 급성으로 장 문제가 있을 때, 즉시 유익균을 보충하고 미생물 균형을 빠르게 회복하는 데 효과적입니다. 특정 균주가 필요한 경우 유리해요.

• 용과: 장 건강을 지속적으로 개선하고 장의 환경을 건강하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 소화가 잘 되고 변비나 장 운동을 개선하는 데 효과적이에요.

결론: 프로바이오틱스 약은 장 문제가 급박하거나 균형이 깨진 경우에 효과적이고, 용과는 장을 장기적으로 건강하게 유지하고 소화를 돕는 데 좋습니다. 둘을 병행하면 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있을 거예요!

star=input('별의 이름은?')

r=int(input('별의 반지름을 적어주세요'))

t=float(input("별의 절대온도를 적어주세요"))

print(star+'의 광도는', 4*3.141592*r**4*5.607*10**-8*t**4,'입니다')

import time

print('하루 물 섭취 권장량을 계산하는 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

weight=int(input("현재 몸무게는 몇 kg이신가요?"))

print("계산 중...")

time.sleep(1)

print("몸무게", weight,'kg의 하루 물 섭취 권장량은',weight*0.033,"L입니다!" )

import time

print('운동 에너지를 구하는 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

mass = int(input('질량은 몇인가요?'))

velocity = int(input('속도는 몇인가요?'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1)

print('운동 에너지는', mass*velocity**2/2,'입니다.')

import time

print('몰농도 구하기 프로그램입니다')

time.sleep(1)

name=input('용액의 이름을 입력하세요')

mol=int(input('용질의 몰수-mol-를 입력하세요'))

volume=int(input('용액의 부피-L-를 입력하세요'))

print('계산 중...')

time.sleep(1)

print(name,'의 몰농도는',mol/volume,'M 입니다')

import time

print("미래의 나의 예상 키 알려주는 프로그램입니다")

time.sleep(1)

name = input("자신의 이름을 입력하시오: ")

mom_height = float(input("어머니의 키를 입력하시오: "))

dad_height = float(input("아버지의 키를 입력하시오"))

print('계산 중....')

time.sleep(2)

print(name, "님의 예상 키는", (mom_height+dad_height -13)/2, "입니다" )

import time

print("충돌 후 물체B의 속도를 구하는 프로그램입니다")

time.sleep(1.5)

mass_A = int(input('물체 A의 질량을 입력하시오 : '))

time.sleep(1.5)

mass_B = int(input('물체 B의 질량을 입력하시오 : '))

time.sleep(1.5)

vA = int(input('충돌 전 물체 A의 속도를 입력하시오 : '))

time.sleep(1.5)

print('계산 중.....')

time.sleep(1.5)

print('충돌 후 물체 B의 속도는' , (mass_A*vA**2/mass_B)**(1/2),'입니다.')

print('bmi 지수를 알려주는 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

w=int(input('몸무게를 입력하세요'))

h=int(input('키를 입력하세요'))*0.01

print('계산 중...')

time.sleep(2)

print('당신의 bmi는',w//(h**2),'입니다')

import datetime

import time

print("시험까지 남은 기간을 알려주는 프로그램입니다.")

time.sleep(1.3)

month=int(input("시험은 몇 월?"))

day=int(input("며칠?"))

tm=int(input("오늘은 몇 월?"))

td=int(input("오늘은 며칠?"))

testday=datetime.datetime(2025, month, day)

today=datetime.datetime(2025, tm, td)

print("시험까지 남은 기간:", (testday-today).days)

import time

Time=int(input('걸린 시간을 입력하시오.(단위:초)'))

time.sleep(0.75)

acceleration=int(input('가속도의 크기를 입력하시오(단위:m/s**2)'))

time.sleep(0.75)

velocity=int(input('초기 속도의 크기를 입력하시오(단위:m/s)'))

print('이동거리를 계산하는 중입니다...')

time.sleep(0.75)

travel_distance=velocity*Time+1/2*acceleration*Time**2

print(travel_distance)

print("등가속도 운동 거리 구하기 프로그랩입니다")

time.sleep(1.5)

v_1=int(input("시작 속도 입력(m/s) : "))

time.sleep(1)

a=int(input("가속도 입력(m/s*2) : "))

time.sleep(1)

t=int(input("알고 싶은 시간(초)"))

time.sleep(1)

v_2=v_1+a*t

s=v_1*t+1/2*a*t**2

print("계산 중...")

time.sleep(1.5)

print("===============")

print(s,"m 입니다")

import math

r=float(input('개체당 순간증가율을 입력하시오'))

N0=int(input('처음 개체수를 입력하시오'))

time=int(input('시간을 입력하시오'))

print(N0*math.exp(r*time))

import time

print('물체의 운동에너지 구하기 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

mass = float(input('물체의 질량을 입력하세요(kg)'))

time.sleep(1)

velocity = float(input('물체의 속도를 입력하세요(m/s)'))

time.sleep(1)

print('물체의 운동에너지는',0.5*mass*velocity**2,'J입니다.')

import time

print('나의 1일 에너지 필요량 구하기 프로그램입니다.')

time.sleep(1.5)

height = int(input('키를 입력하세요.'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1.5)

print('나의 1일 에너지 필요량은', int((height/100)**2*21*30), 'kcal 입니다.')

import math

print('민말이집 뉴런의 흥분 전도 속도 계산 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

temp=float(input('온도는 몇 도입니까?:'))

time.sleep(1)

radius=float(input('축삭의 반지름은 몇입니까?:'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1)

print('해당 민말이집 뉴런의 흥분 전도 속도는', 2.5*2**(temp-36.5)*radius, "m/s입니다." )

import time

print("경험치(EPX) 요구량 증가 측정 프로그램입니다.")

time.sleep(1.5)

level = int(input("당신의 레벨을 입력하세요."))

print("loading.... wait a second....")

time.sleep(3)

exp = level**2

print("당신은 현재 ",exp,"EXP가 필요합니다.")

import time

print('영화의 손익분기점 관객 수 구하기 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

cost=int(input('총 제작비를 입력해주세요.'))

ticket=int(input('평균 티켓값을 입력해주세요.'))

division=float(input('제작사 수익 배분율을 입력해주세요.'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1.5)

print('제가 계산한 손익분기점 관객 수는',cost/(ticket*division),'명 입니다.')

import time

print(input('포장할 상자의 낭비를 막기위한 최소한의 포장지 면적을 구하는 프로그램입니다.'))

time.sleep(1)

a= int(input('포장할 상자의 가로 길이는 몇 cm인가요?'))

b= int(input('포장할 상자의 세로 길이는 몇 cm인가요?'))

c= int(input('포장할 상자의 가로 길이는 몇 cm인가요?'))

time.sleep(1)

print('당신의 포장지의 최소 면적은?', 2*(a*b+a*c+b*c+c**2),'입니다.')

M=int(input('한 물질의 질량'))

m=int(input('다른 물질의 질량'))

r=int(input('두 물체 사이의 거리'))

G=str(input('만유인력상수'))

F=print(int(M*m/r**2),"G")

import time

print("저축 금액 구하기 프로그램입니다.")

time.sleep(1)

day = int(input("며칠 뒤의 저축 금액이 궁금하신가요?"))

print("계산 중.....")

time.sleep(1)

money = int(input("시작 금액을 입력해주세요: "))

print(day,"일 이후 예상 저축 금액은",money*(3**(day-1)),"원 입니다.")

edge1=int(input())

edge2=int(input())

hypotenuse=(edge1**2+edge2**2)

import math

print('빗변의 길이는',math.sqrt(hypotenuse),"입니다!")

print('앱 사용자 수 구하기 프로그램입니다.")

time.sleep(1)

day=int(intput'며칠 뒤 앱 사용자 수가 궁금하신가요?'))

user=3**day

print('계산중......')

time.sleep(1)

print(day,'일 이후 예상 앱 사용자 수는',user,'명 입니다.')

print('몫돈이 얼마나 모일지 구하는 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

money=int(input('원금을 입력해주세요: '))

r=float(input('이율이 얼마인가요?'))

day=int(input('몇 개월 후 적금이 만료되나요?'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1)

FutureMoney=money*(1+r)*((1+r)**(day-1))//r

print('매월 초에 입금하여',day,'개월 후의 당신의 몫돈은',FutureMoney,'입니다.')

수학과 연계된 직업으로는 연구원 및 데이터 분석학자가 있다. 한국고용정보원에 따르면, 자연과학연구원은 2021년부터 향후 10년간 연평균 2.3퍼센트씩 증가할 것으로 전망된다. 또한, 교육 분야에서 AI기반 수학교육을 증가하는 추세를 보이고 있다.

2025년을 앞두고 발표된 ‘7대 IT 트렌드 전망’에서는 AI 인프라, AI 에이전트, 인간-로봇 상호작용, 디지털 휴먼, 생성형 AI, 산업용 AI, 초실감 메타버스 등이 핵심 주제로 떠오르고 있다. 이 모든 기술의 공통 기반에는 수학이 자리하고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전은 선형대수학, 확률과 통계, 미적분, 정보이론 등 수학의 다양한 영역과 깊이 연결되어 있다.

정부는 AI와 빅데이터 시대를 선도하기 위해 수학적 사고력을 갖춘 인재 양성에 힘쓰고 있으며, 기업들도 데이터 분석 능력과 문제 해결력을 갖춘 인재를 적극적으로 찾고 있다.

예를 들어, AI 인프라는 수많은 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 복잡한 수학 계산과 알고리즘을 사용하고, AI 에이전트는 스스로 학습하며 판단하는 기능을 구현하기 위해 수학적 모델링과 최적화 기술을 활용한다. 또한 사람과 로봇이 함께 움직이는 기술에는 공간을 인식하고 예측하는 수학적 사고가 꼭 필요하다.

뿐만 아니라, 금융, 보안, 기후 분야에서도 수학은 중요하게 쓰이고 있으며, 우리가 살아가는 사회를 더 똑똑하고 안전하게 만드는 데 큰 역할을 하고 있다.

결국 수학은 단순히 문제를 푸는 도구를 넘어서, 세상을 이해하고 바꾸는 데 꼭 필요한 생각의 도구가 되고 있다. 앞으로 수학적 사고력은 더 정밀하고 인간 중심적인 기술을 설계하는 데 중요한 능력으로 평가받을 것이다. AI 시대를 살아갈 우리에게 수학은 가장 기본적이면서도 창의적인 무기가 될 것이다.

import time

print('체질량지수를 구하는 프로그램입니다.')

time.sleep(1)

height= int(input('키가 몇인가요?'))

weight= int(input('몸무게가 몇인가요?'))

print('계산 중.....')

time.sleep(1)

print('체질량지수는',weight/(height/100)**2,'입니다.')

gender=int(input('주민번호의 7번째 자리를 입력하세요'))

Dadheight=float(input('아버지 키를 입력하세요.'))

Momheight=float(input('어머니 키를 입력하세요.'))

if gender== 1 or gender==3 :

print('당신의 예상 키는',(Dadheight+Momheight+13)/2,'입니다')

elif gender== 2 or gender==4:

print('당신의 예상 키는',(Dadheight+Momheight-13)/2,'입니다')

else :

print('주민번호를 다시 입력하세요.')

if cold>=18 :

print('열대기후 입니다.')

else :

print('온대기후 입니다.')

최한월 평균 기온은 몇도인가요? 14

온대기후 입니다.

import time

print("무게측정을 시작합니다.")

time.sleep(1)

weight=int(input('총 인원의 무게를 입력하세요(Kg단위):'))

print("계산중...")

time.sleep(1)

if weight>1500:

print('정원초과입니다. 운행불가!')

else:

print('운행을 시작합니다.')

print("당신의 피부 상태를 진단해보세요!")

oil=input("피부가 자주 번들거리나요? (yes/no)")

dry=input("세안 후 피부가 당기나요? (yes/no)")

if oil=="yes"and dry=="no":

print("당신은 지성 피부입니다!")

elif oil=="no" and dry=="yes":

print("당신은 건성 피부입니다!")

elif oil=="yes" and dry=="yes":

print("당신은 복합성 피부입니다!")

else:

print("당신은 정상 피부입니다!")

위에서 구한 피부 타입별로 사용하기에 적합한 제품을 추천해드리는 프로그램입니다.

print("피부 타입별 제품을 추천해드리는 프로그램입니다!")

skintype=input("당신의 피부 타입을 입력하세요.")

if skintype=="지성":

print("피지 조절과 진정을 위한 티트리 토너를 추천해요!")

elif skintype=="건성":

print("히알루론산이 들어간 고보습 크림이 좋아요!")

elif skintype=="민감성":

print("향료나 알코올이 들어가지 않은 저자극 제품을 추천해요!")

else:

print("정확한 피부 타입을 입력해주세요!")

#프로그램 코드 작성

ph = int(input('수용액의 ph는?'))

if ph>=12 and ph<=14:

print('강염기입니다.')

elif ph>=8 and ph<=11:

print("약염기입니다.")

elif ph>=3 and ph<=6:

print("약산입니다.")

elif ph>=0 and ph<=2:

print("강산입니다.")

else:

print("중성입니다.")

#보안 프로그램 로그인

#프로그램 코드 작성

username = input("사용자 이름을 입력하세요: ")

password = int(input("비밀번호를 입력하세요: "))

if username=="멍청이" and password==1111:

print("완료!")

else:

print("사용자 이름 또는 비밀번호가 잘못되었습니다.")

symptom=input('치매 환자가 보일 수 있는 행동 중 하나를 고르세요. (기억력 저하/공간 인식 문제/성격 변화/전부 해당)')

if symptom=='기억력 저하':

print('기억력 관련 문제는 치매 초기 단계에서 자주 나타납니다')

elif symptom=='공간 인식 문제':

print('공간 인식 문제는 후두엽과 관련이 있습니다. ')

elif symptom=='성격 변화':

print('성격 변화는 전두엽 손상과 관련될 수 있습니다. ')

elif symptom=='전부 해당':

print('정답이에요! 다양한 증상이 동시에 나타날 수 있습니다. ')

else:

prnt('입력한 내용이 정확하지 않습니다. ')

#브로콜리 DNA 추출 실험

et=float(input("가지고 있는 에탄올의 양(mL)"))

br=float(input("가지고 있는 브로콜리의 양(g)"))

if et>=200 and br>=50:

print("실험 방법에 적힌 용량 그대로 실험 진행하세요!")

elif et>=100 and br>=25:

print("실험 방법에 적힌 용량의 절반만 사용하여 실험 진행하세요!")

else:

print("실험은 다음에..! 재료가 너무 부족합니다. 유의미한 결과를 내기 어려워요..")

#실험을 진행하면서 간혹 실험 재료가 부족해 어려움을 겪었다. 이를 위해 가지고 있는 에탄올의 양과 브로콜리의 양을 통해 양을 추천해주는 프로그램을 작성했다.

import time

temp = int(input('현재 온도를 입력하시오 : '))

time.sleep(1.0)

if temp>=26:

print('에어컨를 켜세요.')

elif temp>21:

print('현재 온도는 최적입니다!')

else:

print('히터를 켜세요.')

pH = float(input('수소이온농도지수를 입력하시오: '))

if pH>7:

print('염기성 입니다')

else:

print('산성 또는 중성입니다')

tem = int(input('오늘의 기온은?'))

if tem <= 5 :

print("패딩")

elif tem >= 6 and tem <= 11 :

print("경량패딩,코트,야구점퍼")

elif tem >= 12 and tem <= 22:

print("후드티,긴팔,가디건")

else :

print("반팔,민소매")

num=float(input("현재 체온을 입력하세요"))

if num>37.7 and num<38:

print("해열제를 복용하고 휴식을 취하세요")

elif num>38:

print("지금 당장 병원으로 가세요!")

elif num<36:

print("빨리 따뜻한 곳으로 가서 체온을 높이세요!")

else:

print("정상 체온입니다")

product=input("화장품 종류를 입력하세요")

if product=="마스카라":

print("3~6개월 안에 교체 추천!")

elif product=="선크림":

print("개봉 후 6개월 이내 사용하세요!")

elif product=="크림":

print("12개월 안에 다 써야해요!")

elif product=="립스틱":

print("개봉 후 1년 안에 써야해요!")

else:

print("제품에 따라 다르니 꼭 라벨 확인하세요!")

temperate = int(input('당신의 체온은 몇도인가요?'))

if temperate<=35 :

print('저체온입니다.')

elif temperate>=36 and temperate<=37.5 :

print('정상체온입니다.')

elif temperate>=37.6 and temperate<=38.5 :

print('미열입니다.')

else :

print('고열입니다. 병원에 가시는걸 추천드립니다.')

당신의 체온은 몇도인가요? 39

고열입니다. 병원에 가시는걸 추천드립니다.

#CPU 온도 경고 시스템 (시뮬레이션)

#주제: 온도 값을 기준으로 시스템 상태 판단 프로그램

#기능: 30도 이하 정상 / 30~70도 주의 / 70도 이상 경고 출력

#프로그램 코드 작성

tem=int(input("온도를 입력하세요: "))

if tem>=70:

print("CPU 매우 경고?!!!!")

elif tem>30 and tem<70:

print("CPU 주의!!!")

else:

print("CPU 정상입니다:)")

#프로그램 코드 작성

mbti=input('나 우울해서 빵 샀어.')

if mbti=="무슨 빵 샀어?":

print('T입니다')

else:

print('F입니다')

makeup=input("오늘 화장했나요?")

if makeup=="네":

print("클렌징 밀크 후 폼 클렌저까지 꼭!")

else:

print("클렌징 밀크만 해도 충분해요.")

point = int(input("당신의 포인트는 몇점인가요?: "))

if point<1000:

print("당신은 일반회원입니다. 1% 적립해 드리겠습니다.")

elif point<5000:

print("당신은 실버회원입니다. 3% 적립해 드리겠습니다.")

elif point<10000:

print("당신은 골드회원입니다. 5% 적립해 드리겠습니다.")

else:

print("당신은 vip회원입니다. 10% 적립해 드리겠습니다.")

power = int(input('제품의 소비 전력을 입력하시오 : '))

if power>1000:

print('고출력 제품입니다!')

else:

print('저출력 제품입니다!')

print('나를 알 수 있는 심리테스트입니다')

print('다음과 같은 상황이 동시에 발생했을 때 내가 제일 먼저 처리할 일은? 번호를 입력하세요')

event=int(input('1. 엄마한테 부재중 전화 20통 옴 2. 알람소리 울림 3. 샤워기 물 30분 째 틀어놈'))

if event==1:

print('당신은 가족을 소중하게 생각합니다!')

elif event==2:

print('당신은 시끄러운 것을 싫어하는 사람입니다!')

else:

print('당신은 지구를 생각하는 멋진 사람입니다!')

brainwave=str(input("알파파, 세타파, 델타파의 증감을 알려주세요(ex.감소,증가,증가): "))

if brainwave=="감소,증가,증가":

print("반짝반짝!(LED 등) 드드드!(시트 진동) 삐삐삐!(헤드레스트 스피커)")

elif brainwave=="증가,증가,증가":

print("안정 상태에 돌입하셨군요. 졸음에 빠지지 않게 각별히 주의해주세요.")

else:

print("잘하고 있습니다. 이대로만 운전해주세요.")

day = input('오늘의 날짜는?')

if day == '5월 14일 ':

print('정답입니다!')

else:

print('틀렸습니다. 캘린더를 확인해보세요!')

num1=int(input("흡연을 하고 있다면 1, 비흡연자라면 2를 눌러주세요"))

num2=int(input("꾸준히 운동을 하고 있다면 2, 그렇지 않다면 1을 눌러주세요"))

if num1+num2==4:

print("건강한 삶을 살고 계십니다!")

else:

print("생활 습관을 조금 건강하게 바꿔보는 건 어떨까요?")

understanding = input("자신의 학업 이해도 수준을 입력하시오(ex. 어려움. 쉬움. 보통): ")

if understanding == "어려움":

print("괜찮아요! 선생님께 편하게 자신이 이해하지 못한 부분을 질문하세요! 할 수 있습니다!")

elif understanding =="보통":

print("좋아요! 꾸준히 하면 좋은 결과 나올 수 있습니다. 필요한 것이 있다면 질문하세요! ")

else:

print("훌륭해요! 다른 친구들도 도와볼까요? 너무 쉽더라도 소홀히는 하지 마세요!")

donor=input("공여자의 혈액형을 입력하세요 (A, B, AB, O): ")

recipient=input("수혈자의 혈액형을 입력하세요 (A, B, AB, O): ")

if donor=='O':

print("O형은 모든 혈액형에 수혈할 수 있습니다.")

if donor=='A':

if recipient=='A'or recipient=='AB':

print("수혈이 가능합니다.")

else:

print("수혈이 불가능합니다.")

if donor=='B':

if recipient=='B'or recipient=='AB':

print("수혈이 가능합니다.")

else:

print("수혈이 불가능합니다.")

if donor=='AB':

if recipient == 'AB':

print("수혈이 가능합니다.")

else:

print("수혈이 불가능합니다.")

password = input("비밀번호를 입력하세요: ")

if password == "1234":

print("로그인 성공!")

else:

print("비밀번호가 틀렸습니다.")

if condition=='네':

print('알레르기성 비염일 수 있습니다. 마스크를 쓰고 비염약을 먹으세요.')

else:

print('건강합니다!!이 상태를 유지하세요!!')

time=float(input("몇 시간 전에 약을 먹었나요?(시간)"))

if time>=4:

print("너무 아프다면 지금 약을 복용하셔도 좋습니다.")

else:

print("아직 약을 먹은 지 시간이 많이 지나지 않았어요. 조금 이따가 약을 먹는 게 좋을 것 같아요.")

#로봇 운행 선택지 게임

#거리가 길수록 재밌어짐!

import time

print("로봇 운영 프로그램입니다")

print("로봇으로 주행하고 싶으신 거리를 선택해 주세요.")

print()

distance=int(input("10/50/100(m): "))

print()

print("속도를 선택해 주세요")

v=int(input("(m/s): "))

t=distance/v

if distance==10:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","도착!")

elif distance==50:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print()

print("//장애물 발견//")

time.sleep(1)

print()

print("피하시겠습니까?")

time.sleep(1)

a=input("응/아니:")

if a=="응":

print("우회로를 탐색합니다.")

time.sleep(2)

print("옆으로 이동합니다.")

time.sleep(1)

print("다시 앞으로 이동합니다.")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","도착!")

else:

time.sleep(1)

print()

print("꽝!!!")

print()

print("장애물과 부딪혔습니다.")

time.sleep(1)

print()

print("처음부터 다시 도전하세요!")

elif distance==100:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print("전진 중...")

time.sleep(2)

print("//경고! 앞에서 열 감지됨! (85'C)//")

time.sleep(1)

print()

print("긴급 우회경로를 탐색 중...")

time.sleep(1)

print("시간이 조금 걸립니다...")

time.sleep(3)

print()

print("경로 탐색 완료!")

time.sleep(1)

print("운행을 재개합니다.")

time.sleep(1)

print()

print("전진 중...")

time.sleep(2)

print()

print("//접근 제한 구역입니다//")

time.sleep(1)

print()

print("암호가 필요합니다. 힌트: 가인이 생일@@@@")

print()

time.sleep(1)

birth=int(input("암호를 입력하세요(1210)"))

if birth==1210:

print("확인 중...")

time.sleep(1)

print("신원이 확인되었습니다.")

time.sleep(1)

print("운행을 재개합니다.")

time.sleep(1)

print()

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","안전하게 도착!")

else:

print()

print("암호가 올바르지 않습니다.")

print("운행을 종료합니다.")

else:

print()

time.sleep(1)

print("지원하지 않는 거리입니다.")

print("10/50/100 중에서 선택해 주세요.")

print("모든 질문에는 '예'와 '아니오'로 대답하세요")

flour=input("단층집을 선호합니까?")

genre=input("아파트와 같이 관리가 많이 필요하지 않은 주거환경을 선호합니까?")

pet=input("반려동물이 없습니까?")

if flour'예' and genre'예' and pet =='예':

print('관리하기도 귀찮고 단층을 선호하는 당신! 아파트가 딱 좋아!')

elif flour=='예' and genre=='예' and pet =='아니오':

print('당신은 직접 관리하기 보다는 관리를 해주는 주거환경을 더 선호하는 편입니다. 아파트나 공동주택을 추천합니다')

elif flour=='예' and genre=='아니오' and pet =='예':

print('반려동물을 키우는 당신. 아파트보단 공동주택을 추천합니다')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='예':

print('복층을 좋아하는 당신. 아파트보단 개인주택을 추천합니다')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='예':

print('당신은 아파트보단 개인주택이 더 어울리는 스타일입니다.')

elif flour=='아니오' and genre=='아니오' and pet =='예':

print('당신은 마당딸린 집이 좋겠네요.')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='아니오':

print('당신 의외로 아파트와 잘 어울리지도 모릅니다.')

elif flour=='예' and genre=='아니오' and pet =='아니오':

print('개인주택을 추천하고 싶네요.')

else :

print('당신은 아파트와는 어울리지 않습니다. 복층주택같은 개인주택을 찾아보십시오.')

lux=float(input('현재 빛의 세기를 입력하세요(lx): '))

if lux <100:

print('어두운 환경입니다. 동공이 확장됩니다.')

elif lux <1000:

print('보통 밝기입니다. 동공이 보통 상태로 유지됩니다.')

elif lux<10000:

print('밝은 환경입니다. 동공이 수축합니다. 눈이 조금 피로할 수 있습니다.')

else:

print('매우 밝은 환경입니다! 동공이 강하게 수축합니다. 선글라스나 모자 착용이 필요할 수 있습니다.')

#dt=delta temperature

dt=int(input('지구의 온도가 몇 도 오를 때가 궁금하신가요?'))

if dt<1:

print('이상기후가 심각하게 나타나지 않습니다.')

elif 1<=dt<3:

print('폭염이 종종 발생하고 빙하가 녹기 시작합니다.')

elif 3<=dt<5:

print('이상기후 일수가 많아지고, 해수면이 높아집니다')

elif 5<=dt<7:

print('오존층이 파괴되며 몇몇 나라들은 바다에 잠깁니다.')

elif 7<=dt<9:

print('산소 마스크를 써야 밖에 나갈 수 있고, 자외선이 위험할 정도로 너무 강합니다.')

else:

print('지구 멸망')

AQI=int(input('공기 질 지수(AQI)를 입력하세요'))

smoke=input('흡연자입니까?(예/아니요)')

if AQI>150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "고위험"입니다')

elif AQI>150 and smoke=='아니오' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

elif AQI<=150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

else :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "안전함"입니다')

F=float(input('물체에 작용한 힘의 크기를 입력하세요(N) : '))

f=float(input('물체에 작용한 마찰력의 크기를 입력하세요(N) : '))

if F>f:

print('물체가 움직입니다.')

else:

print('물체는 정지해 있습니다.')

name = ('제가 뭐라고 불러드리면 좋을까요?:')

emotion = input('오늘 하루의 기분은 어땠나요? (상쾌함/보통/짜증남/불안함/우울함):')

good = input('오늘 하루를 떠올려봤을 때 좋았던 일은 무엇인가요?:')

bad = input('그렇다면 힘들었던 일은 무엇이었나요?:')

if emotion=='상쾌함':

print('오늘',name,'님은 기분이 좋은 편이셨군요! 아마',good,'같은 일들 덕분에 기분이 상쾌하셨나 봅니다.',bad,'같은 일은 오늘만큼은 훌훌 털어버려요! 앞으로도 오늘같은 날들만 일어나길!')

elif emotion=='보통':

print('오늘',name,'님은 기분이 보통이셨군요.',good,'같은 일 덕분에 오늘 하루를 돌아봤을 때 잠깐이나마 즐거울 수 있었을 거예요! 그렇지만',bad,'같은 일은 정말 힘들었겠어요, 그래도 잘 이겨낸',name,'님께 박수를 드립니다!')

else emotion=='짜증남' or '불안함' or '우울함':

print('오늘',name,'님은 오늘 하루가 많이 힘들었던 날이셨군요. ㅜㅜ',bad,'같은 일도 있는 거죠. 너무 자책하지 말고 남은 하루 행복하게 보내길 바라요!')

answer=str(input("식사를 맛있게 드셨지요? 디저트도 드릴까요(네/아니오로 대답해주세요)?"))

if answer=="네":

print("포만감을 조절하는 프로오피오멜라노코르틴(POMC) 신경세포가 설탕에 반응해 식욕을 촉진합니다!!!! 체내 마약성 호르몬인 β-엔도르핀도 분비되면서 다른 신경세포의 아편 수용체에 작용해 보상감을 유발하네요!! 포만감을 느껴도 계속 설탕을 먹게 됐네요!!!! 이른바 디.저.트.배.!!!")

else:

print("배부르시군요!! 디저트 배가 생기지 않았습니다!!!!")

#if-else

#영화관 좌석 예매 프로그램

import time

print("영화관 좌석 예매 프로그램입니다.")

time.sleep(1)

print()

print("1인석으로 안내 도와드리겠습니다.")

time.sleep(1)

print()

print("원하시는 좌석을 선택해 주세요.")

time.sleep(1)

print("A1, A2, A3... A10... B10... E10 중 택1")

seat=input("[(A부터E)+(1부터10)]: ")

if seat in ["A1", 'A4', 'A8', 'A10','B2','B5','B9','C3','C6','C9','D2','D4','D10','E1','E3','E5','E8']:

time.sleep(1)

print()

print("예매 가능한 좌석입니다.")

time.sleep(1)

print("예매 완료!")

else:

time.sleep(1)

print()

print("이미 예매된 좌석입니다.")

time.sleep(1)

print("다시 입력해 주세요.")

v1=float(input("처음 속도를 입력하세요"))

v2=float(input("나중 속도를 입력하세요"))

if abs(v2)-abs(v1)>0:

print("가속도의 방향은 운동 방향과 같습니다")

elif abs(v2)-abs(v1)<0:

print("가속도의 방향은 운동 방향과 반대입니다")

else :

print("가속도는 0입니다")

#로봇 운행 선택지 게임

#거리가 길수록 재밌어짐!

import time

print("로봇 운영 프로그램입니다")

print("로봇으로 주행하고 싶으신 거리를 선택해 주세요.")

print()

distance=int(input("10/50/100(m): "))

print()

print("속도를 선택해 주세요")

v=int(input("(m/s): "))

t=distance/v

if distance==10:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","도착!")

elif distance==50:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print()

print("//장애물 발견//")

time.sleep(1)

print()

print("피하시겠습니까?")

time.sleep(1)

a=input("응/아니:")

if a=="응":

print("우회로를 탐색합니다.")

time.sleep(2)

print("옆으로 이동합니다.")

time.sleep(1)

print("다시 앞으로 이동합니다.")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","도착!")

else:

time.sleep(1)

print()

print("꽝!!!")

print()

print("장애물과 부딪혔습니다.")

time.sleep(1)

print()

print("처음부터 다시 도전하세요!")

elif distance==100:

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print("전진 중...")

time.sleep(2)

print("//경고! 앞에서 열 감지됨! (85'C)//")

time.sleep(1)

print()

print("긴급 우회경로를 탐색 중...")

time.sleep(1)

print("시간이 조금 걸립니다...")

time.sleep(3)

print()

print("경로 탐색 완료!")

time.sleep(1)

print("운행을 재개합니다.")

time.sleep(1)

print()

print("전진 중...")

time.sleep(2)

print()

print("//접근 제한 구역입니다//")

time.sleep(1)

print()

print("암호가 필요합니다. 힌트: 가인이 생일@@@@")

print()

time.sleep(1)

birth=int(input("암호를 입력하세요(1210)"))

if birth==1210:

print("확인 중...")

time.sleep(1)

print("신원이 확인되었습니다.")

time.sleep(1)

print("운행을 재개합니다.")

time.sleep(1)

print()

print("전진 중...")

time.sleep(1)

print(t,"초 후","안전하게 도착!")

else:

print()

print("암호가 올바르지 않습니다.")

print("운행을 종료합니다.")

else:

print()

time.sleep(1)

print("지원하지 않는 거리입니다.")

print("10/50/100 중에서 선택해 주세요.")

num=float(input("현재 체온을 입력하세요"))

if num>37.7 and num<38:

print("해열제를 복용하고 휴식을 취하세요")

elif num>38:

print("지금 당장 병원으로 가세요!")

elif num<36:

print("빨리 따뜻한 곳으로 가서 체온을 높이세요!")

else:

print("정상 체온입니다")

#프로그램 코드 작성

ph = int(input('수용액의 ph는?'))

if ph>=12 and ph<=14:

print('강염기입니다.')

elif ph>=8 and ph<=11:

print("약염기입니다.")

elif ph>=3 and ph<=6:

print("약산입니다.")

elif ph>=0 and ph<=2:

print("강산입니다.")

else:

print("중성입니다.")

희망 직업: 약사, 약학 연구원

생명공학은 인체를 포함한 동물식물 그리고 미생물 등의 세포 내에서 수행되는 생명체 활동의 기본 현상과 원리를 규명하고 이를 인간에게 유익하게 응용하는 학문입니다. 생명과학 관련 전동 분야는 간호학과, 생명공학과, 수의학과, 의예과 등등이 있지만 저는 약학과에 진학하고 싶습니다.

약학연구원은 생물체의 기관, 조직 및 생명작용에 영향을 미치는 의약품 및 기타 생명작용과정 등 기관 및 조직의 기능에 관한 약품 및 기타 관련물질의 효과를 실험, 연구합니다. 동식물의 결과를 임상실험과 연상시켜서 질병에 대한 면역이나 치료용 투약의 기준을 비교, 설정합니다. 식품방부제, 색소, 중독성 가스 및 해독물 등 인체에 흡수되는 물질을 분석해 인체의 조직, 기관 및 생명작용에 미치는 영향을 축정합니다. 인체의 특정기관에 영향을 미치는 의약춤의 효과 측정, 특수질병치료용 의약품의 개발, 독성물질의 검출 및 확인 등을 수행하기도 합니다.

약사는 사람을 전제로 하는 직업입니다. 사람을 전제로 하는 직업은 AI가 발전하더라도 사라지기 어렵습니다. AI기술이 발전함에 따라 약사의 역할이 변화할 가능성이 크지만, 완전히 대체되는 것은 불가능에 가깝습니다.

brainwave=str(input("알파파, 세타파, 델타파의 증감을 알려주세요(ex.감소,증가,증가): "))

if brainwave=="감소,증가,증가":

print("반짝반짝!(LED 등) 드드드!(시트 진동) 삐삐삐!(헤드레스트 스피커)")

elif brainwave=="증가,증가,증가":

print("안정 상태에 돌입하셨군요. 졸음에 빠지지 않게 각별히 주의해주세요.")

else:

print("잘하고 있습니다. 이대로만 운전해주세요.")

homework = input("숙제를 다하였나요?")

if homework =="네" :

print("잘하셨습니다! 쉬세용~")

else:

print("숙제 얼른 합시다!")

understanding = input("자신의 학업 이해도 수준을 입력하시오(ex. 어려움. 쉬움. 보통): ")

if understanding == "어려움":

print("괜찮아요! 선생님께 편하게 자신이 이해하지 못한 부분을 질문하세요! 할 수 있습니다!")

elif understanding =="보통":

print("좋아요! 꾸준히 하면 좋은 결과 나올 수 있습니다. 필요한 것이 있다면 질문하세요! ")

else:

print("훌륭해요! 다른 친구들도 도와볼까요? 너무 쉽더라도 소홀히는 하지 마세요!")

a=int(input('삼차항의 계수를 입력해주세요.'))

b=int(input('이차항의 계수를 입력해주세요.'))

c=int(input('일차항의 계수를 입력해주세요.'))

d=int(input('상수항을 입력해주세요.'))

if a==0:

print('삼차함수가 아닙니다. 다시 입력해주세요')

else:

print('도함수는',3*a,'x²+',2*b,'x+',c,'입니다.')

a=int(input('삼차항의 계수를 입력해주세요.'))

b=int(input('이차항의 계수를 입력해주세요.'))

c=int(input('일차항의 계수를 입력해주세요.'))

d=int(input('상수항을 입력해주세요.'))

if a==0:

print('삼차함수가 아닙니다. 다시 입력해주세요')

else:

print('도함수는',3*a,'x²+',2*b,'x+',c,'입니다.')

#브로콜리 DNA 추출 실험

et=float(input("가지고 있는 에탄올의 양(mL)"))

br=float(input("가지고 있는 브로콜리의 양(g)"))

if et>=200 and br>=50:

print("실험 방법에 적힌 용량 그대로 실험 진행하세요!")

elif et>=100 and br>=25:

print("실험 방법에 적힌 용량의 절반만 사용하여 실험 진행하세요!")

else:

print("실험은 다음에..! 재료가 너무 부족합니다. 유의미한 결과를 내기 어려워요..")

#실험을 진행하면서 간혹 실험 재료가 부족해 어려움을 겪었다. 이를 위해 가지고 있는 에탄올의 양과 브로콜리의 양을 통해 양을 추천해주는 프로그램을 작성했다.

symptom=input('치매 환자가 보일 수 있는 행동 중 하나를 고르세요. (기억력 저하/공간 인식 문제/성격 변화/전부 해당)')

if symptom=='기억력 저하':

print('기억력 관련 문제는 치매 초기 단계에서 자주 나타납니다')

elif symptom=='공간 인식 문제':

print('공간 인식 문제는 후두엽과 관련이 있습니다. ')

elif symptom=='성격 변화':

print('성격 변화는 전두엽 손상과 관련될 수 있습니다. ')

elif symptom=='전부 해당':

print('정답이에요! 다양한 증상이 동시에 나타날 수 있습니다. ')

else:

prnt('입력한 내용이 정확하지 않습니다. ')

print("모든 질문에는 '예'와 '아니오'로 대답하세요")

flour=input("단층집을 선호합니까?")

genre=input("아파트와 같이 관리가 많이 필요하지 않은 주거환경을 선호합니까?")

pet=input("반려동물이 없습니까?")

if flour=='예' and genre=='예' and pet =='예':

print('관리하기도 귀찮고 단층을 선호하는 당신! 아파트가 딱 좋아!')

elif flour=='예' and genre=='예' and pet =='아니오':

print('당신은 직접 관리하기 보다는 관리를 해주는 주거환경을 더 선호하는 편입니다. 아파트나 공동주택을 추천합니다')

elif flour=='예' and genre=='아니오' and pet =='예':

print('반려동물을 키우는 당신. 아파트보단 공동주택을 추천합니다')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='예':

print('복층을 좋아하는 당신. 아파트보단 개인주택을 추천합니다')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='예':

print('당신은 아파트보단 개인주택이 더 어울리는 스타일입니다.')

elif flour=='아니오' and genre=='아니오' and pet =='예':

print('당신은 마당딸린 집이 좋겠네요.')

elif flour=='아니오' and genre=='예' and pet =='아니오':

print('당신 의외로 아파트와 잘 어울리지도 모릅니다.')

elif flour=='예' and genre=='아니오' and pet =='아니오':

print('개인주택을 추천하고 싶네요.')

else :

print('당신은 아파트와는 어울리지 않습니다. 복층주택같은 개인주택을 찾아보십시오.')

secret=3

guess=int(input('시크릿 넘버를 맞혀주세요! 시크릿 넘버는 1~10사이에 있어요!'))

if guess>3:

print('시크릿넘버보다 큰 숫자를 입력하셨네요.')

elif guess<3:

print('시크릿넘버보다 작은 숫자를 입력하셨네요.')

else:

print('정답입니다~~!!')

lux=float(input('현재 빛의 세기를 입력하세요(lx): '))

if lux <100:

print('어두운 환경입니다. 동공이 확장됩니다.')

elif lux <1000:

print('보통 밝기입니다. 동공이 보통 상태로 유지됩니다.')

elif lux<10000:

print('밝은 환경입니다. 동공이 수축합니다. 눈이 조금 피로할 수 있습니다.')

else:

print('매우 밝은 환경입니다! 동공이 강하게 수축합니다. 선글라스나 모자 착용이 필요할 수 있습니다.')

tem = int(input('오늘의 기온은?'))

if tem <= 5 :

print("패딩")

elif tem >= 6 and tem <= 11 :

print("경량패딩,코트,야구점퍼")

elif tem >= 12 and tem <= 22:

print("후드티,긴팔,가디건")

else :

print("반팔,민소매")

컴퓨터공대에 대하여 탐구해보았다.

컴퓨터공학(Computer Engineering)은 컴퓨터 시스템의 이론, 설계, 개발, 응용에 대해 배우는 학문입니다.
컴퓨터공학은 전기전자공학 + 컴퓨터과학의 융합적인 성격을 가졌으며,
하드웨어와 소프트웨어를 모두 다루지만, 요즘은 소프트웨어 중심으로 많이 발전하고 있습니다.

학과에서 배우는것

프로그래밍 언어 (C, Python, Java 등)

• 자료구조, 알고리즘

• 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워크

• 인공지능, 머신러닝, 웹/앱 개발

• 소프트웨어공학, 데이터베이스 등

👨‍💻 주요 진로

• 소프트웨어 개발자, 웹/앱 엔지니어

• AI, 빅데이터, 머신러닝 연구자

• 시스템 엔지니어, 보안 전문가

• 스타트업 창업, 플랫폼 개발자

• 대기업 IT 개발 (삼성전자, 네이버, 카카오 등)

✅ 적합한 사람

• 논리적 사고 뛰어나고 코딩에 흥미 있음

• 컴퓨터로 무언가 만드는 것 좋아함

• 수학, 특히 논리/추론을 잘 다룸

import time

for i in range(100,-1,-10):

print('배터리의 잔량은 ',i,'% 입니다')

time.sleep(2)

num=int(input("카드는 몇 장입니까?"))

sum=1

for i in range(1,num+1):

sum=sum*i

print("카드를 섞는 방법은 경우의 수는",sum,"가지입니다.")

#프로그램 코드 작성

answer = input('일어났어?')

while answer!='응':

answer=input("일어나!! 빨리 안일어나? 지각이야! 지각이라고!! 빨리 일어나!!!")

print("나갈 준비해")

print('나를 알 수 있는 심리테스트입니다')

print('다음과 같은 상황이 동시에 발생했을 때 내가 제일 먼저 처리할 일은? 번호를 입력하세요')

event=int(input('1. 엄마한테 부재중 전화 20통 옴 2. 알람소리 울림 3. 샤워기 물 30분 째 틀어놈'))

if event==1:

print('당신은 가족을 소중하게 생각합니다!')

elif event==2:

print('당신은 시끄러운 것을 싫어하는 사람입니다!')

else:

print('당신은 지구를 생각하는 멋진 사람입니다!')

import time

n = int(input('계단 개수를 입력하세요'))

for i in range(n,-1,-1):

print(i,'개 남았습니다 조금만 더 힘내요!')

time.sleep(2)

import time

for i in range(1,6):

print('oo거리 방향 횡단보도의 신호가 바뀌었습니다. 건너십시오.')

time.sleep(1.6)

#이런 친구들을 위해 제곱의 합을 구해주는 프로그램을 작성해보았다.

n=int(input("1부터 n까지 제곱의 합을 구해드립니다."))

sum=0

for i in range(1,n+1):

sum+=i**2

print(sum)

import time

print("코알라가 나무를 오르기 시작했어요!")

for i in range(5):

print("코알라가 한단계 올라갔어요!")

time.sleep(1)

print("코알라가 정상에 도착했어요!대단해요!")

import time

num = int(input('몇 마리의 고양이를 원하시나요?'))

for i in range(num):

print('=^._.^=')

time.sleep(3)

n = input(" 이름이 무엇인가요?")

a = int(input("오늘 하루 만족도를 1~10으로 표현하자면 어땠나요?:")

for a in range(a) : print(n"님, 내일은 만족도 10인 하루가 되길 바라요!")

for i in range(1,5,1):

print("복습", i, "번째 시간입니다.")

number=float(input("어느 X 값에서의 미분가능성을 판단하고 싶습니까?"))

right=float(input(f"{number}에서의 우미분계수가 얼마입니까?"))

left=float(input(f"{number}에서의 좌미분계수가 얼마입니까?"))

if left!=right:

print("미분 불가능합니다")

else :

print("미분 가능합니다")

import time

num= int(input('기다릴 횟수를 입력하세요. '))

for i in range(num):

print("기다려")

time.sleep(1)

print('먹어')

answer = input('오늘은 무슨 요일일까?')

while answer!="수요일":

answer=input("땡! 오늘은 무슨 요일일까?")

print('정답!')

#시크릿 넘버를 맞히는 게임입니다.기존에 짠 if elif else 구문은 입력 숫자와 시크릿 넘버 추측이 한 번만 가능하지만,while 문을 넣어 사용자가 여러 번 시도할 수 있게 만들었습니다.

secret=3

guess=int(input('시크릿 넘버를 맞혀주세요! 시크릿 넘버는 1~10사이에 있어요!'))

while guess>secret:

guess=int(input('시크릿넘버보다 큰 숫자를 입력하셨네요. 다시 입력해보실래요?'))

while guess<secret:

guess=int(input('시크릿넘버보다 작은 숫자를 입력하셨네요. 다시 입력해보실래요?'))

print('맞았어요 시크릿 넘버는',secret,'입니다.')

for day in range(1, 6):

print(str(day)+"일차: 선크림 챙겼나요?")

answer=input('몸 상태가 어떠세요?')

while answer!="좋아!":

answer=input("병원에 가거나 약을 드세요. 몸 상태가 어떠세요?")

print("다행이에요!")

import time

x=0

v=int(input("로봇의 속도를 입력하시오: "))

t=int(input("몇 초 동안 이동할 건지 입력하시오: "))

for i in range(0,t+1,1):

print(i,"초까지 주행한 거리는",v*i,"m입니다")

time.sleep(1)

print("로봇 주행이 완료되었습니다.")

print('기후 퀴즈를 맞혀보세요!')

hot = "열대기후"

answer1=input("최한월이 18도 이상일 때의 기후는?")

while answer1!=hot:

answer1=input('땡! 다시 생각해봐요!')

print("정답입니다!")

cold = "한대기후"

answer2=input("최난월이 10도 미만일 때의 기후는?")

while answer2!= cold:

answer2=input('땡! 다시 생각해봐요!')

print("정답입니다!")

import time

blink=0

while blink<5:

print("LED ON")

time.sleep(0.5)

print("LED OFF")

time.sleep(0.5)

blink+=1

print("LED 깜빡임 5회 완료")

import time

print("코알라가 당신을 향해 달려가고 있어요!")

distance=0

while distance<5:

print('코알라가 한 걸음 더 갔어요!')

distance+=1

time.sleep(1)

print("코알라가 당신에게 도착했어요! 수고한 코알라를 얼른 안아주세요!")

#초기 세균 수, 하루 증식률 통해 day일차까지의 세균 수를 시뮬레이션합니다!

bacteria=int(input("초기 세균 수를 입력하세요: "))

growth=int(input("하루 증식률을 입력하세요: "))

day=int(input("시뮬레이션할 일 수를 입력하세요: "))

for a in range(1, day+1):

bacteria*=growth

print(a, '일차:', bacteria, '마리')

import time

mass=float(input('물체의 질량을 입력하세요')

time sleep(1)

print('운동에너지 도출 프로그램 입니다.')

time sleep(1)

velocity=float(input('물체의 속력을 입력하세요')

time sleep(3)

print('물체의 운동에너지는', 0.5*mass**2,'J입니다.')

num='21124'

answer=input('학번을 입력하세요')

while answer!=num:

answer=input('누구세요?다시 입력하세요')

print('밥 먹읍시다!!')

import time

temp = int(input('현재 온도를 입력하시오 : '))

while temp < 70:

print('가열 중... 현재 온도는',temp,'°C 입니다.')

temp += 5

time.sleep(1.5)

print("실험 온도에 도달했습니다. 실험을 시작하세요!")

study="공부"

answer = input("시험기간에 뭘 열심히 하셨나요?")

while answer!=study:

answer=input("아니 그거 말고 진정으로 당신이 해야하는 게 뭔지 생각해보고 다시 답해주세요")

print("역시 당신이에요!!")

#프로그램 코드 작성

num = int(input('왕복달리기 프로그램에 오신 걸 환영해요! 오늘은 달리기를 몇 번 반복하고 싶나요?'))

sec = int(input('다시 원점으로 몇 초만에 도착하고 싶나요?'))

for i in range(num):

print('출발!')

time.sleep(sec)

print('도착!')

time.sleep(2)

print('완주 성공! 오늘도 수고하셨습니다!')

a = int(input("첫번째 항은?")

b = int(input("마지막 항은?")

for i in range(a,b+1)

sum+=i

print("a부터 b까지의 합은,"sum",입니다.")

temperature=float(input('현재 체온을 입력하세요(°C): '))

min=0

while temperature>37.5:

min+=10

print(min,'분 경과, 고열 상태 지속중')

temperature=float(input('현재 체온을 입력하세요(°C): '))

print('고열 상태는 총',min,'분 동안 지속되었습니다. 현재는 정상 체온입니다.')

#병원의 진료 차례를 알려주는 프로그램

people=int(input("현재 병원에 대기자 수는 몇 명인가요?"))

while people>1:

print("앞에",people-1,"명 남았습니다. 조금만 기다려주세요.")

answer=input("앞 환자 진료가 끝났습니까?")

if answer=="예":

people-=1

print("당신의 차례입니다!")

n=int(input('비밀번호를 입력하세요.'))

a=1

while n!= 1101:

n=int(input('비밀번호를 입력하세요.3회 틀릴시 경고'))

a=a+1

if a==3:

print('너무 많이 틀렸다.보안을 위해 계정이 잠깁니다.')

break

if n ==1101:

print('로그인 중입니다.')

컴퓨터공학에서는 다양한 정보와 과학 개념이 활용된다. 대표적으로 알고리즘, 자료구조, 컴퓨터 구조, 프로그래밍 언어 등이 있으며, 이는 정보 과목에서 배운 기초 개념과 밀접하게 연결되어 있다. 또, 수학의 논리, 조합, 확률 같은 개념도 컴퓨터 프로그램을 짜는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 효율적인 알고리즘을 설계하기 위해선 문제 해결 능력과 수학적 사고력이 필요하다.

컴퓨터공학은 실제 사회에서 다양하게 활용되고 있다. 예를 들어, 스마트폰 속 인공지능 비서(예: Siri, Bixby)는 음성 인식과 자연어 처리 기술을 바탕으로 사용자의 질문에 응답한다. 자율주행차는 센서와 카메라로부터 받은 정보를 바탕으로 AI가 스스로 주행 경로를 계산한다. 또, 우리가 자주 사용하는 웹사이트나 모바일 앱도 컴퓨터공학 지식을 통해 개발되며, 이런 서비스를 만드는 사람이 바로 소프트웨어 개발자다. 이처럼 컴퓨터공학은 실생활 속 문제를 해결하고 새로운 기술을 만들어내는 핵심 분야이다

활용사례:AI 스피커에는 소리의 파동을 인식하는 물리학의 원리가 사용된다. 사람의 목소리는 공기를 통해 전달되는 소리의 파형(음파)인데, 스피커는 이 음파를 디지털 신호로 변환해 컴퓨터가 이해할 수 있도록 만든다. 이 과정을 아날로그-디지털 변환(ADC)이라고 하며, 이는 기본적인 물리와 전자기기 지식을 바탕으로 한다.

그다음에는 음성 인식 기술이 사용된다. 이 기술은 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고 그 의미를 분석할 수 있도록 하는 것으로, 자연어 처리(NLP)라는 인공지능 분야의 핵심 기술이 활용된다. 예를 들어, 사람이 "오늘 날씨 어때?"라고 말하면, AI는 그 문장을 분석하고 이해한 뒤, 인터넷에서 날씨 정보를 검색해 음성으로 다시 알려준다. 이 과정에서 언어학, 알고리즘, 빅데이터 분석 같은 정보과학의 지식이 사용된다.

import time

print("웹사이트 로그인 화면입니다.")

print()

time.sleep(1)

a=input("기존 회원입니까?(y/n)")

time.sleep(1)

print()

if a=="y":

id=input("아이디를 입력하십시오: ")

while id!="dlrkdls":

time.sleep(1)

print("등록되지 않은 사용자입니다.")

time.sleep(1)

id=input("다시 입력하십시오: ")

if id=="dlrkdls":

time.sleep(1)

password=input("비밀번호를 입력하시오: ")

while password!="dlrkdls1210":

time.sleep(1)

print("올바르지 않은 비밀번호입니다.")

time.sleep(1)

password=input("다시 입력하십시오: ")

if password=="dlrkdls1210":

time.sleep(1)

print()

print("============================")

print("성공적으로 로그인 되었습니다!")

elif a=="n":

time.sleep(1)

print("회원가입을 시작합니다.")

time.sleep(1)

print()

b=input("아이디를 입력해 주세요: ")

time.sleep(1)

print()

passw=input("비밀번호를 입력해 주세요: ")

time.sleep(1)

print()

passww=input("비밀번호를 다시 입력해 주세요: ")

while passww!=passw:

time.sleep(1)

print()

print("입력하신 비밀번호가 위 비밀번호와 일치하지 않습니다.")

time.sleep(1)

print()

passww=input("비밀번호를 다시 입력해 주세요: ")

if passww==passw:

time.sleep(1)

print()

print("============================")

print("성공적으로 회원가입되었습니다!")

else:

print("다시 입력하십시오.")

import time

left_time = int(input("버스 도착까지 남은 시간을 적어주세요!"))

for i in range(left_time, 0, -1):

print("버스 도착까지", i, "분 남았습니다!")

time.sleep(3)

print("버스가 도착했습니다!")

print(" 마법의 앵무새가 나타났어요!")

print("하고 싶은 말을 입력해 보세요! ('그만'이라고 쓰면 멈춰요!)")

answer = input("너: ")

while answer != "그만":

    print("앵무새: " + answer + "!")

    answer = input("너: ")

print("앵무새가 잠시 쉬러 갔어요. 안녕!")

temp = input("오늘 온도(섭씨)를 입력하세요: ")

temp = int(temp)

weather = input("오늘 날씨는 어떤가요? (맑음, 비, 눈, 흐림 중 하나 입력) ")

if temp <= 0:

print("날씨가 너무 추워요! 외투와 목도리 꼭 챙기세요.")

if weather == "눈":

print("눈도 와서 길이 미끄러울 수 있어요, 조심하세요!")

elif weather == "비":

print("비도 오니까 우산 꼭 챙기세요!")

elif temp <= 20:

print("선선한 날씨네요. 가벼운 옷차림이 좋겠어요.")

if weather == "맑음":

print("맑아서 산책하기 딱 좋아요!")

elif weather == "흐림":

print("구름이 많으니 혹시 모를 비를 대비하세요.")

elif temp <= 30:

print("따뜻하고 좋은 날씨에요!")

if weather == "비":

print("비가 오면 습할 수 있으니 우산 준비하세요.")

else:

print("좋은 날씨를 즐기세요!")

else:

print("정말 더워요! 물 많이 마시고 실내에서 쉬세요.")

if weather == "맑음":

print("강한 햇빛 때문에 자외선 차단제도 꼭 바르세요.")

#프로그램 코드 작성

a,b = 1,1

n = int(input("피보나치 계산항 입력: "))

for i in range(n):

print(a, end = " ")

a,b = b,a+b

#프로그램 코드 작성

sleep = int(input("하루 평균 수면 시간은 몇 시간인가요? "))

food = int(input("하루 식사는 몇 번 하나요? "))

exercise = input("일주일에 한 번이라도 운동을 하시나요?(예/아니오): ")

if sleep < 5:

print("수면 부족이 부족합니다! 얼른 자야합니다! 적어도 6시간은 자야 건강하대요!!")

elif 5 <= sleep < 7:

print("수면이 조금 부족합니다! 낮잠도 주무시고 그래도 됩니다~!")

else:

print("완전 이상적인 수면시간이네요~~ 아주 좋습니다!")

if food < 2:

print("많이 먹어야합니다! 다 먹고살자고 일하는 것이니 꼭 세끼를 드셔야합니다.")

elif food == 2:

print("딱 한끼씩 더 먹으면 완벽해요✭")

else:

print("식사 습관이 완전 건강합니다! 너무 잘하고 계시네요~~")

if exercise == "예":

print("이런 훌륭한 사람~! 완벽해용!✭")

else:

print("규칙적으로 운동하시길 추천합니다. 점심 먹고 운동장에서 가벼운 산책도 좋아용!")

if sleep >= 7 and food >= 3 and exercise == "예":

print("아주아주 훌륭한 생활 습관을 유지하고 있어요! 완전 ✭갓생✭ 사시는데용?! 건강 쭉~ 유지하세용:).")

else:

print("✭✭✭생활 습관 개선이 시급합니다.✭✭✭ 일단 밥부터 잘 챙겨 먹어야 합니다!!그 다음은 푹 자고용!!")

#프로그램 코드 작성

weather = input('지금 비 와?')

while weather == '아니':

weather = input('지금 비 와?')

print('우산을 챙기세요!')

while ml>0:

print("향수 남은 용량:", str(ml)+"ml")

ml-=0.12 #한번 뿌릴때마다 0.12ml 줄어든다 가정

print("향수가 거의 다 떨어졌어요!")

answer = input('이 이미지가 무슨 동물의 사진인지 맞춰봐')

while answer!="개":

answer=input("땡! 틀렸어! 무슨 동물일까?")

print("딩동댕! 새로운 동물을 학습하셨습니다.")

year=int(input("몇백만 년 전인가요?"))

if year<=541:

print("현생누대입니다. 고생대, 중생대, 신생대로 대가 나뉘는 누대이며 화석이 비교적 풍부해 많이 산출되는 누대입니다.")

elif year<=2500:

print("원생누대입니다. 신생누대와 합쳐선 선캄브리아 시대로 불리며 생물체가 없거나 적어 화석이 거의 발견되지 않는 누대입니다. 이 안에서도 신원생대, 중원생대, 고원생대로 나뉘어 집니다.")

elif year>2500:

print("시생누대입니다. 원생누대와 합쳐선 선캄브리아 시대로 불리며 생물체가 없거나 적어 화석이 거의 발견되지 않는 누대입니다. 이 안에서도 신시생대, 중시생대, 고시생대, 초시생대로 나뉘어집니다.")

num=int(input('약을 몇 번 먹어야 하나요?'))

for i in range(num):

print('약 먹을 시간이에요!')

wake = input("일어나셨어요?: ")

while wake!="네":

print("일어나세요!!!!")

wake = print("일어나셨나요?: ")

print("좋은 하루 보내세요~")

import time

sec = int(input("로켓 출발까지 몇 초 남았는가?"))

while sec > 0:

print("대기하라", sec, "초 남았다." )

sec = sec - 1

time.sleep(1)

print("발사!!!!!!!!!!!!!")

import time

page = int(input("숙제가 얼마나 남았지?"))

while page > 0:

print("빨리 풀어", page, "장 남았어!" )

page = page - 1

time.sleep(0.5)

print("숙제 끝!")

first=int(input('첫 약 복용 시간은?'))

time=int(input('약 복용 주기는 몇 시간인가요?'))

for i in range(first, 24 , time):

print(str(i)+'시에 복용하세요.')

n= int(input('피보나치 수열을 나타내는 프로그램입니다. 수열의 몇 번째 항까지 나타내고 싶습니까?'))

a=0 #첫 번째 항

b=1 #두 번째 항

print(a)

print(b)

for i in range(n-2):

c=a+b

print(c)

a=b

b=c

#활동 강도에 따라 소모되는 ATP양이 달라지고 시간이 지남에 따라 남은 ATP양을 출력합니다. 초기 ATP양은 100입니다.

atp=100

time=0

level=int(input("활동 강도(1: 약함, 2: 중간, 3: 격렬): "))

if level==1:

use=7

elif level==2:

use=10

else:

use=12

while atp 0:

atp-=use

time+=1

if atp<0:

atp=0

print("시간:", time, "분, 남은 ATP:", atp)

print("ATP 고갈. 에너지가 부족합니다.")

a=int(input("첫째항을 입력하세요"))

r=int(input("공비를 입력하세요"))

n=int(input("몇번째 항을 구하고 싶은가요?"))

term=a

for c in range(n-1):

term*=r

print(term)

year=int(input("몇백만 년 전인가요?"))

if year<=541:

print("현생누대입니다. 고생대, 중생대, 신생대로 대가 나뉘는 누대이며 화석이 비교적 풍부해 많이 산출되는 누대입니다.")

elif year<=2500:

print("원생누대입니다. 신생누대와 합쳐선 선캄브리아 시대로 불리며 생물체가 없거나 적어 화석이 거의 발견되지 않는 누대입니다. 이 안에서도 신원생대, 중원생대, 고원생대로 나뉘어 집니다.")

elif year>2500:

print("시생누대입니다. 원생누대와 합쳐선 선캄브리아 시대로 불리며 생물체가 없거나 적어 화석이 거의 발견되지 않는 누대입니다. 이 안에서도 신시생대, 중시생대, 고시생대, 초시생대로 나뉘어집니다.")

supplies=input('준비물을 가져왔나요?')

if supplies=='네':

print('일을 시작하십시오')

else:

print('나가서 사오십시오')

temperature=int(input('현재 온도'))

if temperature>=25

print('냉방')

elif temperature>20

print('온도 유지')

else:

print('난방')

import time

for i in range(200,10,1):

print('에너지가 'i' 만큼 남았습니다')

name = ('제가 뭐라고 불러드리면 좋을까요?:')

emotion = input('오늘 하루의 기분은 어땠나요? (상쾌함/보통/짜증남/불안함/우울함):')

good = input('오늘 하루를 떠올려봤을 때 좋았던 일은 무엇인가요?:')

bad = input('그렇다면 힘들었던 일은 무엇이었나요?:')

if emotion=='상쾌함':

print('오늘',name,'님은 기분이 좋은 편이셨군요! 아마',good,'같은 일들 덕분에 기분이 상쾌하셨나 봅니다.',bad,'같은 일은 오늘만큼은 훌훌 털어버려요! 앞으로도 오늘같은 날들만 일어나길!')

elif emotion=='보통':

print('오늘',name,'님은 기분이 보통이셨군요.',good,'같은 일 덕분에 오늘 하루를 돌아봤을 때 잠깐이나마 즐거울 수 있었을 거예요! 그렇지만',bad,'같은 일은 정말 힘들었겠어요, 그래도 잘 이겨낸',name,'님께 박수를 드립니다!')

else emotion=='짜증남' or '불안함' or '우울함':

print('오늘',name,'님은 오늘 하루가 많이 힘들었던 날이셨군요. ㅜㅜ',bad,'같은 일도 있는 거죠. 너무 자책하지 말고 남은 하루 행복하게 보내길 바라요!')

weather = input("오늘 날씨 어때? (맑음/흐림/비): ")

if weather == "맑음":

print("반팔 입고 나가도 좋아! 선크림 꼭 발라서 자외선 차단하기!")

else:

print("우산 챙기고 쌀쌀해지니까 긴 바지나 후드집업 입자!")

이러한 변화는 교육 현장에서도 뚜렷하게 나타난다. 최근 몇 년 사이 AI 관련 학과가 전국적으로 빠르게 늘었고, 인문·사회계열 학생들까지 복수전공을 통해 해당 분야에 뛰어들고 있다. 이는 컴퓨터공학이 특정 전공자에 국한되지 않고 다양한 전공과 융합될 수 있는 확장성 높은 분야임을 보여준다. 예를 들어 심리학과 인공지능, 디자인과 UI/UX 개발 등 다양한 방식으로 학문 간 경계를 허물고 있다.

나는 이 흐름 속에서 컴퓨터공학이 단지 ‘기술자 양성’을 위한 학문이 아니라, "문제를 정의하고 해결하는 논리력과 창의성, 그리고 사회적 책임감을 요구하는 지적 영역"이라는 점에 깊은 흥미를 느꼈다. 특히 프로그래밍을 통해 복잡한 과정을 간결하게 구조화하고, 입력에 따라 원하는 결과를 얻는 경험은 지적 만족감을 주며, 문제 해결에 대한 몰입감을 높여준다. 이러한 경험을 통해, 단순히 프로그램을 '만드는 것'을 넘어서 그 이면의 원리와 알고리즘에 대해 더 알고 싶다는 생각이 들었다.

또한 최근 학계에서 주목받고 있는 생성형 AI(Generative AI) 기술 역시 흥미로운 탐구 대상이었다. 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 데이터를 스스로 만들어내는 이 기술은 교육, 예술, 산업 전반에서 새로운 가능성을 열고 있다. 생성형 AI는 기존의 분석 위주 인공지능과 달리, 인간의 창의성과 직접적으로 맞닿아 있어 ‘기술과 감성의 융합’이라는 새로운 패러다임을 제시한다. 이처럼 AI의 개념이 확장될수록 프로그래밍의 활용도와 접근 방식도 다양해지고 있다.

또한 양자컴퓨팅 분야도 미래를 바꿀 수 있는 가능성을 품고 있다. 기존 컴퓨터가 다루기 어려운 고차원 연산을 가능하게 해주는 양자 알고리즘은 신약 개발, 환경 예측, 보안 분야 등에서 기대가 크다. 이처럼 공학의 영역은 점점 복잡해지고 있으며, 이를 뒷받침하기 위한 수학, 물리, 컴퓨터과학의 유기적 융합이 필수적으로 요구된다.

나는 앞으로도 컴퓨터공학의 이론과 실용적 응용 사이의 균형을 이해하고, 다양한 문제 해결 방식에 대해 깊이 탐구하고 싶다. 단순히 기술을 습득하는 것이 아니라, 기술이 사람과 사회를 위해 어떻게 쓰일 수 있을지를 고민하는 공학인이 되고 싶다.

#프로그램 코드 작성

sleep = int(input("하루 평균 수면 시간은 몇 시간인가요? "))

food = int(input("하루 식사는 몇 번 하나요? "))

exercise = input("일주일에 한 번이라도 운동을 하시나요?(예/아니오): ")

if sleep < 5:

print("수면 부족이 부족합니다! 얼른 자야합니다! 적어도 6시간은 자야 건강하대요!!")

elif 5 <= sleep < 7:

print("수면이 조금 부족합니다! 낮잠도 주무시고 그래도 됩니다~!")

else:

print("완전 이상적인 수면시간이네요~~ 아주 좋습니다!")

if food < 2:

print("많이 먹어야합니다! 다 먹고살자고 일하는 것이니 꼭 세끼를 드셔야합니다.")

elif food == 2:

print("딱 한끼씩 더 먹으면 완벽해요✭")

else:

print("식사 습관이 완전 건강합니다! 너무 잘하고 계시네요~~")

if exercise == "예":

print("이런 훌륭한 사람~! 완벽해용!✭")

else:

print("규칙적으로 운동하시길 추천합니다. 점심 먹고 운동장에서 가벼운 산책도 좋아용!")

if sleep >= 7 and food >= 3 and exercise == "예":

print("아주아주 훌륭한 생활 습관을 유지하고 있어요! 완전 ✭갓생✭ 사시는데용?! 건강 쭉~ 유지하세용:).")

else:

print("✭✭✭생활 습관 개선이 시급합니다.✭✭✭ 일단 밥부터 잘 챙겨 먹어야 합니다!!그 다음은 푹 자고용!!")

import time

time.sleep(1)

print("당신의 키를 예상하는 프로그램입니당")

father=int(input("아버지의 키를 알려주세요"))

mother=int(input("어머니의 키를 알려주세요"))

gender=input("성별을 알려주세요")

gender=="여자"==1

gender=="남자"==2

if gender==1:

print ((father+mother+13)/2,"가 예상키입니당")

else :

print((father+mother-13)/2,"가 예상키입니당")

#프로그램 코드 작성

my_wallet_money= int(input("지갑에 남은 돈:"))

if my_wallet_money>= 10000:

print("김치알밥 사먹자!")

else:

print("편의점 가서 사먹장..")

peak = int(input("산의 높이를 입력하세요 (예: 10): "))

step = 1

while step <= peak:

print( step, "m 지점까지 올랐습니다.")

step = step + 1

print("정상에 도착했습니다!")

print("외부 은하의 후퇴속도는 거리에 비례하여 커진다는 허블 법칙입니다.")

r = int(input("은하까지의 거리: "))

v = str(r*100000)

print("은하의 후퇴속도: "+v+"H0")

#dt=delta temperature

dt=int(input('지구의 온도가 몇 도 오를 때가 궁금하신가요?'))

if dt<1:

print('이상기후가 심각하게 나타나지 않습니다.')

elif 1<=dt<3:

print('폭염이 종종 발생하고 빙하가 녹기 시작합니다.')

elif 3<=dt<5:

print('이상기후 일수가 많아지고, 해수면이 높아집니다')

elif 5<=dt<7:

print('오존층이 파괴되며 몇몇 나라들은 바다에 잠깁니다.')

elif 7<=dt<9:

print('산소 마스크를 써야 밖에 나갈 수 있고, 자외선이 위험할 정도로 너무 강합니다.')

else:

print('지구 멸망')

#프로그램 코드 작성

import random

print("로또 번호 랜덤으로 추천해드립니당~!")

for i in range(6):

print(random.randint(1, 45), end=" ")

print()

print("당신을 얼마나 우울한가요?ㅠㅠ다음 질문에 0~3까지 입력해주세요")

a=int(input("일 또는 여가 활동을 하는데 흥미나 즐거움을 느끼지 못함"))

b=int(input("기분이 가라앉거나.우울하거나.희망이 없음"))

c=int(input("잠이 들거나 계속 잠을 자는 것이 어려움. 또는 잠을 너무 많이 잠"))

d=int(input("자신을 부정적으로 봄 – 혹은 자신이 실패자라고 느끼거나 자신 또는 가족을 실망시킴"))

e=int(input("신문을 읽거나 텔레비전 보는 것과 같은 일에 집중하는 것이 어려움"))

f=int(input("다른 사람들이 주목할 정도로 너무 느리게 움직이거나 말을 함"))

g=int(input("피곤하다고 느끼거나 기운이 거의 없음"))

h=int(input("입맛이 없거나 과식을 함"))

i=int(input("자신이 죽는 것이 더 낫다고 생각하거나 어떤 식으로든 자신을 해칠것이라고 생각함"))

score=int(a+b+c+d+e+f+g+h+i)

if score<=14 and score>=5:

print("중간 수준의 우울감을 느끼시는걸요ㅠ!")

elif score<4:

print("정상입니다!행복하시네요!")

else:

print("광범위한 우울감을 자주 느끼시네요ㅠㅠ병원에 가보세요ㅠㅠ!")

#시간을 입력하면 그 시간대로 타이머가 설정되는 알림 타이머입니다.

#프로그램 코드 작성

import time

sec = int(input("몇 초 동안 타이머를 설정할까요?: "))

while sec > 0:

time.sleep(1)

sec -= 1

print("띠링띠링~~ 시간 끝났어용~~")

이동 속도를 계산하는 프로그램을 만들었다

import time

print("물체의 속도를 구하는 프로그램입니다.")

time.sleep(1)

distance=float(input("이동 거리(m)를 입력하세요"))

time=float(input("이동 시간(s)을 입력하세요"))

speed=distance/time

print("속도는",speed,"m/s입니다")

id=input("아이디를 입력해주세요")

if id =="25_21118":

pw=input("비밀번호를 입력해주세

요")

if pw=="12345678":

print("로그인되었습니다.")

else :

print("비밀번호가 일치하지 않습니다. 비밀번호를 재설정 하시겠습니까?")

else:

print("등록되지 않은 아이디입니다. 회원가입을 하시겠습니까?")

a=int(input('첫번째 숫자를 입력해주세

요::))

b=int(input('두번째 숫자를 입력해주세

요:'))

c=int(input('세번째 숫자를 입력해주세

요:))

if a+c == 2b:

print("등차수열입니다.")

elif a*c == b**2:

print("등비수열입니다.")

else:

print("등차수열도 등비수열도 아닙니다.")

import time

a=int(input('첫번째 숫자를 입력해주세

요::))

time.sleep(1)

b=int(input('두번째 숫자를 입력해주세

요:'))

time.sleep(1)

c=int(input('세번째 숫자를 입력해주세

요:))

time.sleep(1)

if a+c == 2b:

print("등차수열입니다.")

elif a*c == b**2:

print("등비수열입니다.")

else:

print("등차수열도 등비수열도 아닙니다.")

a=int(input("첫 번째 항을 입력하세요."))

d=int(input("공차를 입력하세요."))

n=int(input("수열의 몇 번째 항을 구하고

싶나요?"))

sum=a

for i in range(n):

sum=sum+d

print(sum)

import time

bias_score = 100

time.sleep(1)

while bias_score > 0:

print(f"AI 학습 중... 현재 편견 점수: {bias_score}")

time.sleep(1.5)

bias_score -= 10

print("편견이 충분히 줄어들었습니다. 공정한 판단이 가능해졌습니다.")

print("열기관의 열효율을 계산해주는 프로그램입니다.")

Q1=int(input("흡수된 열량은?"))

Q2=int(input("방출된 열량은?"))

e=(Q1-Q2)/Q1

print("열효율은",e,"입니다.")

import time

time.sleep(1)

print("당신의 키를 예상하는 프로그램입니당")

father=int(input("아버지의 키를 알려주세요"))

mother=int(input("어머니의 키를 알려주세요"))

gender=input("성별을 알려주세요")

gender=="여자"==1

gender=="남자"==2

if gender==1:

print ((father+mother+13)/2,"가 예상키입니당")

else :

print((father+mother-13)/2,"가 예상키입니당")

print("입력받은 항까지 메르센 소수를 출력해주는 프로그램입니다.")

n=int(input("알고싶은 항까지의 메르센 소수는?"))

a=1

for n in range(1,n+1):

m=2**n-1

print(m)

import math

weight = float(input("몸무게(kg)를 입력하세요: "))

height = float(input("키(cm)를 입력하세요: "))

height_m = height / 100

bmi = weight / (height_m * height_m)

print("당신의 BMI는", bmi, "입니다.")

wavelength = float(input("빛의 파장(nm)을 입력하세요: "))

if wavelength < 400:

print("자외선 영역입니다.")

else:

if wavelength <= 700:

print("가시광선 영역입니다.")

else:

print("적외선 영역입니다.")

weight = float(input("몸무게(kg)를 입력하세요: "))

height = float(input("키(cm)를 입력하세요: "))

height_m = height / 100

bmi = weight / (height_m * height_m)

print("당신의 BMI는", bmi, "입니다.")

if bmi < 18.5:

print("저체중입니다.")

elif bmi < 23:

print("정상체중입니다.")

elif bmi < 25:

print("과체중입니다.")

else:

print("비만입니다.")

n = int(input("몇 개의 원소를 입력하시겠습니까? "))

for i in range(n):

number = int(input(str(i+1) + "번째 원자번호를 입력하세요: "))

print("원자번호", number, "는(은) 대략", number * 2, "g/mol 정도의 원자량을 가질 수 있습니다.")

mass = float(input("시작 방사성 물질의 질량(g)을 입력하세요: "))

half_life = int(input("반감기(년)를 입력하세요: "))

time = 0

while mass >= 0.1:

print(time, "년 후: 질량 =", mass, "g")

mass = mass / 2

time = time + half_life

print("질량이 0.1g 미만으로 감소하였으므로 측정을 종료합니다.")

#우리 모두 건강해지자

print(" 건강 식품 판별 게임!")

print("아래 식품이 건강에 좋은지 나쁜지 '좋음' 또는 '나쁨'으로 대답해 주세요.")

score = 0

# 질문1

answer = input("콜라: ")

if answer == "나쁨":

print("정답! 당분이 많아 건강에 해롭습니다.")

score += 1

else:

print("아쉽습니다. 콜라는 당분이 매우 높습니다.")

# 질문2

answer = input("현미밥: ")

if answer == "좋음":

print("정답! 식이섬유가 풍부합니다.")

score += 1

else:

print("아쉽습니다. 현미는 좋은 탄수화물입니다.")

# 질문3

answer = input("과자: ")

if answer == "나쁨":

print("정답! 건강에 해롭습니다.")

score += 1

else:

print("아쉽습니다. 과자는 지방과 나트륨이 많습니다.")

print("게임 종료! 당신의 건강 식품 점수는", score, "/ 3 입니다.")

while AED!='제세동이 필요하지 않습니다':

print('제세동 버튼을 누르세요')

print('제세동이 끝나면 cpr을 실시하세요')

AED=(input('심전도 리듬을 다시 분석하세요'))

print('기능을 종료합니다')

AQI=int(input('공기 질 지수(AQI)를 입력하세요'))

smoke=input('흡연자입니까?(예/아니요)')

if AQI>150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "고위험"입니다')

elif AQI>150 and smoke=='아니오' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

elif AQI<=150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

else :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "안전함"입니다')

AQI=int(input('공기 질 지수(AQI)를 입력하세요'))

smoke=input('흡연자입니까?(예/아니요)')

if AQI>150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "고위험"입니다')

elif AQI>150 and smoke=='아니오' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

elif AQI<=150 and smoke=='예' :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "위험"입니다')

else :

print('오늘의 호흡기 질환 위험도는 "안전함"입니다')

# 코드 작성

school=['비커','피펫','알코올','현미경','아가로스겔']

material=input("실험에 필요한 재료를 공백 기준으로 입력: ").split()

price=[]

for i in material:

if i in school:

answer=input(f'{i}는 학교에 있는 물건이네요! 사용하시겠습니까?')

if answer!="네":

price.append(float(input(f"{i}는 얼마인가요? (만 원 단위 입력): ")))

else:

price.append(float(input(f"{i}는 얼마인가요? (만 원 단위 입력): ")))

print(f'{sum(price)}만원 지출 예상됩니다!')

(암호학에서 문자의 순서를 변경하는 방법)

#shuffled 이라는 코드 가져옴

# 코드 작성

import random

code=input('자음 모음을 뛰어쓰기를 통해 나눠주세요:').split()

shuffled = ''.join(random.sample(code, len(code)))

print(shuffled)

# 코드 작성

import random

song = input('부르고 싶은 노래를 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 곡을 부르시나요?'))

random.sample(song,num)

# 코드 작성

nums=input("숫자들을 띄어쓰기로 구분해서 입력하세요: ").split()

print("짝수들: ")

for n in nums:

if int(n)%2==0:

print(n, end=" ")

# 코드 작성

import random

study= input('공부해야할 과목을 입력해주세요: ').split()

time= int(input('몇 과목 공부하실건가요?'))

random.sample(study, time)

# 코드 작성

import random

friend = input('놀고 싶은 사람의 이름을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇명이랑 놀까요?'))

random.sample(friend,num)

# 코드 작성

import random

tasks = input('오늘 할 일을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 개를 할까요? '))

print(random.sample(tasks, num))

# 코드 작성

import random

study = input('오늘 공부할 과목을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 개를 선택할까요?'))

random.sample(study,num)

#코드 작성

numbers=input('각 음식의 칼로리를 입력하시오:')

num_list=numbers.split()

num_list=[int(x) for x in num_list]

total=sum(num_list)

print("입력한 칼로리의 총합은:", total)

# 코드 작성

import random

person = input('사람 이름을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 명을 뽑을까요?'))

random.sample(person,num)

# 코드 작성

import random

place= input('놀고 싶은 장소를 -으로 입력해주세요'). split('-')

num = int(input('몇 개?'))

random.sample(place,num)

# 코드 작성

import random

college=input('가고 싶은 대학교 이름을 입력하세요:').split()

num=int(input("몇개 선택하실 건가요?"))

random.sample(college,num)

# 코드 작성

import random

a=input('오늘 공부한 단어들을 공백 기준으로 입력해주세요:').split()

num=int(input('몇 문제를 내 드릴까요?'))

random.sample(a,num)

2. 21111 박시은, 21111 박은하, 21122 이서현, 21123 장지우, 21125 주세진

3. 영단어 테스트

4. 모두 개발자, 21123 장지우 발표자

song = input('듣고싶은 음악을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 개를 추천할까요?'))

random.sample(song,num)

조원( 김해윤, 차윤아, 박지우, 김채윤)

주제 선정:애니메이션 선정

김해윤 박지우 김채윤 차윤아 개발자

박지우 차윤아 발표

2. 조원: 21101강다연, 21102 김나희, 21103 김민서, 21105김세린, 21106 김예은

3. 주제 선정: 돈이 궁해서 취업을 하고 다이어트까지 했더니 아이돌 남친이 생겨 버렸다?!- 로맨스 판타지 게임(연애시뮬레이션게임)

4. 역할분담:

스토리텔러- 김나희, 김세린

개발자- 강다연

리서치- 김민서

배타테스터- 김예은

발표자- 다같이

팀원: 21114박채림, 21115박현서, 21116송규리, 21119이가인, 21120 이서린

주제: 강혜정쌤의 블랙리스트를 탈출하라

(기능: 상벌점 관리제도)

역할분담

개발자: 이가인 박채림

스토리텔링: 박채림 이서린

리서치: 송규리

베타테스트: 박현서

발표자: 이서린

#코드

import random

cart=input('장바구니 리스트를 입력해주세요: ').split()

return_items=cart[:2]

print('구매할 상품은',return_items,'입니다')

#코드 작성:

grade=input('지금까지 받은 등급을 공백을 두고 입력해주세요: ').split()

grade = list(map(float, grade))

print('평균 등급은', sum(grade)/len(grade), '입니다')

-인원 : 21118 윤수아, 21121 이서영, 21124 조정현, 21127 최시현, 21128 최예지

-주제 : 감자탕 만들기 !

# 코드 작성

import random

variable=input('실험에 사용할 변수들을 공백 기준으로 입력해주세요: ').split()

num=int(input('몇 개의 변수를 랜덤으로 선택할까요?'))

random.sample(variable,num)

#코드작성

import random

country=input("가족여행으로 가고 싶은 장소를 입력해주세요.").split()

num=int(input("장소 몇 군데를 가실 건가요?"))

random.sample(country,num)

#코드 작성

import random

food = input('먹고 싶은 음식을 입력해주세요: ').split()

num = int(input('몇 개를 추천할까요?'))

random.sample(food,num)

import time

ingredient = ['돼지등뼈' ,'깻잎', '팽이버섯', '감자', '우거지', '들깻가루', '고춧가루', '다진마늘', '된장', '고추장']

a=['돼지등뼈', '깻잎', '팽이버섯', '김치', '떡', '감자', '우거지', '들깻가루', '고춧가루', '당면', '다진마늘', '된장', '고추장', '당근']

answer=[]

print('감자탕을 만들자!')

time.sleep(1)

print('[감자탕에 들어갈 재료를 선택하세요.(10가지)]')

while True:

ans=input(a)

if ans in ingredient:

print('재료 +1!!')

answer.append(ans)

a.remove(ans)

time.sleep(1)

else:

print('다시 골라!!')

if len(answer)==len(ingredient):

break

print('다 골랐다!!감자탕을 만들자!!')

time.sleep(1)

print('만드는 중...')

time.sleep(1)

print('감자탕을 먹자!!')

2. 프로그램명: 영화&책 추천 프로그램

3. 프로그램 설명: 고등학생을 위해 영화와 책을 추천해주는 프로그램입니다. 영화는 관련 전문 기사를 참고했고 책은 서울대 권장 도서 목록을 참고했습니다. 영화를 추천받고 싶은지, 책을 추천받고 싶은지와 몇 개를 추천받고 싶은지를 고를 수 있습니다. 제어구조(조건문)를 통해 최대한 모든 경우에 대응할 수 있도록 리스트를 다뤄보았습니다. 수업에서 배우지 않은 isdigit도 따로 찾아서 써봤습니다.

4. 코드:

import random

# 고등학생을 위한 영화와 책 리스트

movies = ['죽은 시인의 사회', '고양이를 부탁해', '시간을 달리는 소녀', '나의 소녀시대', '렛미인', '스윙걸즈', '써니', '하이스쿨 뮤지컬', '돼지의 왕', '굿바이 홈런', '이티', '나의 소녀시대', '월플라워의 특권', '스파이더맨', '못된 소녀들', '내가 사랑했던 모든 남자들에게', '헝거게임', '조찬 클럽', '러브, 사이먼', '프린세스 다이어리', '포레스트 검프', '쇼생크 탈출', '아버지의 이름으로']

books = ['디자인의 디자인(하라 켄야)', '퓨처 셀프(벤저민 하디)', '페르마의 마지막 정리(사이먼싱)', '숨결이 바람될 때(폴 칼라니티)', '제자백가의 사상(송영배)', '괴델, 에셔, 바흐(더글러스 호프스태터)', '감시와 처벌(미셀푸코)', '파우스트(괴테)', '엔트로피(제레미리프킨)', '부분과 전체(베르너 하이젠베르크)', '카오스(제임스 클리크)', '네루다의 우편배달부(안토니오 스카르메타)', '삶의 한가운데(루이제 린저)', '카라마조프가의 형제들(표도르 도스토옙스키)', '노인과 바다(어니스트 헤밍웨이)', '참을 수 없는 존재의 가벼움(밀란 쿤데라)', '1984(조지 오웰)', '죽음의 수용소에서(빅터 프랭클)', '데미안(헤르만 헤세)', '수학이 필요한 순간(김민형)', '벌거벗은 통계학(찰스 윌런)', '이토록 아름다운 수학이라면(최영기)', '수학이 생명의 언어라면(김재경)']

# 사용자에게 영화나 책을 추천

print('!고등학생을 위한 영화&책 추천 프로그램!')

print('1. 영화 추천')

print('2. 책 추천')

choice=input('영화나 책 추천을 원하시면 번호를 입력하세요 (1 또는 2): ')

if choice=='1':

max_count=len(movies)

print(f"추천받고 싶은 영화 개수를 입력하세요 (최대 {max_count}개):")

count=input('개수 입력: ')

if count.isdigit():

count=int(count)

if 1<=count<=max_count:

print('랜덤 영화 추천:')

selected=random.sample(movies, count)

for movie in selected:

print(f"-{movie}")

else:

print('입력한 숫자가 범위를 벗어났어요')

else:

print('숫자로 입력해주세요')

elif choice=='2':

max_count=len(books)

print(f'추천받고 싶은 책 개수를 입력하세요 (최대 {max_count}개):')

count=input('개수 입력: ')

if count.isdigit():

count=int(count)

if 1<=count<= max_count:

print('랜덤 책 추천:')

selected=random.sample(books, count)

for book in selected:

print(f"-{book}")

else:

print('입력한 숫자가 범위를 벗어났어요')

else:

print('숫자로 입력해주세요')

else:

print('잘못된 입력이에요! 1 또는 2를 입력해주세요')

3. 감자탕 재료를 고르고, 다 골라야 감자탕이 완성되는 프로그램

4.

import time

ingredient = ['돼지등뼈' ,'깻잎', '팽이버섯', '감자', '우거지', '들깻가루', '고춧가루', '다진마늘', '된장', '고추장']

a=['돼지등뼈', '깻잎', '팽이버섯', '김치', '떡', '감자', '우거지', '들깻가루', '고춧가루', '당면', '다진마늘', '된장', '고추장', '당근']

answer=[]

print('감자탕을 만들자!')

time.sleep(1)

print('[감자탕에 들어갈 재료를 선택하세요.(10가지)]')

while True:

ans=input(a)

if ans in ingredient:

print('재료 +1!!')

answer.append(ans)

a.remove(ans)

time.sleep(1)

else:

print('다시 골라!!')

if len(answer)==len(ingredient):

break

print('다 골랐다!!감자탕을 만들자!!')

time.sleep(1)

print('만드는 중...')

time.sleep(1)

print('감자탕을 먹자!!')

조원:(21126차윤아, 21108김해윤, 21113박지우, 21107김채윤,21110 박소정)

주제 선정: 음악 플레이 리스트

개발자: 모두

스토리텔링: 박지우 김해윤

리서치: 김채윤

베타테스트: 차윤아

3. 아이돌 및 배우 후보 중 16명을 뽑아 플레이어가 생각하는 이상형을 뽑는 것이다.

4. import random

   # 전체 배우 후보 딕셔너리 (예시로 20명)

   actors = {1: "온유",

   2: "쑨헝위",

   3: "민호",

   4: "장지아하오",

   5: "안차우윗",

   6: "최립우",

   7: "허씬롱",

   8: "조우안신",

   9: "마사토",

   10: "장한음",

   11: "리키",

   12: "샤오쥔",

   13: "앤톤",

   14: "차은우",

   15: "연준",

   16: "수빈",

   17: "김민규",

   18: "에스쿱스",

   19: "조슈아",

   20: "황민현",

   21: "건호",

   22: "이한",

   23: '백호',

   24: "태산",

   25: '주연',

   26: '김건우',

   27: '제노',

   28: '재현',

   29: '조우찬',

   30: '정국',

   31: '성훈',

   32: '수호',

   33: '필릭스',

   34: '디오',

   35: '승민',

   36: '최산',

   37: '양정원',

   38: '추영우',

   39: '진',

   40: '제이크'}

   def play_round(players, round_name):

   """한 라운드를 진행하고 다음 라운드 진출자를 반환"""

   next_round = []

   random.shuffle(players)

   print(f"\n===== {round_name} =====")

   for i in range(0, len(players), 2):

   p1 = players[i]

   p2 = players[i + 1]

   print(f"\n{actors[p1]} vs {actors[p2]}")

   choice = input(f"누구를 선택하시겠습니까? ({actors[p1]}=1 / {actors[p2]}=2): ")

   if choice == "1":

   next_round.append(p1)

   else:

   next_round.append(p2)

   return next_round

   def start_tournament():

   print("=== 남자 배우 이상형 월드컵 ===")

   print("전체 후보 중 16명을 랜덤으로 선정합니다...\n")

   # 전체 중에서 16명 무작위 선택

   selected = random.sample(list(actors.keys()), 16)

   print("이번 토너먼트 참가자:")

   print(", ".join([actors[i] for i in selected]))

   input("\n시작하려면 Enter를 누르세요...")

   # 토너먼트 라운드 진행

   rounds = ["16강", "8강", "4강", "결승"]

   players = selected

   for r in rounds:

   players = play_round(players, r)

   winner = actors[players[0]]

   print(f"\n🏆 최종 이상형은 바로... {winner}! 🏆")

   if name == "__main__":

   start_tournament()

조원: 21111 박시은, 21112 박은하, 21122 이서현, 21123 장지우, 21125 주세진

주제 선정: 이상형 월드컵

개발자 및 아이디어: 모두

프로그램명: 장르별 음악 8곡 추천

프로그램 설명: 사용자가 듣고싶은 음악의 장르를 입력받아 그 장르 안에서 램덤으로 8곡의 노래를 골라 추천해주는 프로그램입니다.

코드: import random

# 장르별 음악 딕셔너리 (기존 + 케이팝 추가)

music_dict = {

"발라드": [

"보고싶다 — 김범수",

"너의 모든 순간 — 성시경",

"밤편지 — 아이유",

"이별택시 — 김연우",

"좋니 — 윤종신",

"비도 오고 그래서 — 헤이즈",

"그대라는 사치 — 한동근",

"끝사랑 — 김범수",

"바람기억 — 나얼",

"모든 날, 모든 순간 — 폴킴",

"사랑했지만 — 김광석",

"천일동안 — 이승환",

"그대 내게 다시 — 임창정",

"잊었니 — 이승철",

"비가 오는 날엔 — 비스트",

"좋은 사람 있으면 좋겠다 — 조규찬",

"사랑에 빠지고 싶다 — 정승환",

"열애중 — 벤",

"나의 옛날 이야기 — 아이유"

],

"팝": [

"The Beatles – Yesterday",

"Queen – Bohemian Rhapsody",

"Queen – We Are the Champions",

"ABBA – Dancing Queen",

"Celine Dion – My Heart Will Go On",

"Whitney Houston – I Will Always Love You",

"Coldplay – Viva La Vida",

"Oasis – Don't Look Back in Anger",

"Britney Spears – Toxic",

"Lady Gaga – Bad Romance",

"Adele – Rolling in the Deep",

"Adele – Someone Like You",

"Bruno Mars – Just the Way You Are",

"Justin Bieber – Sorry",

"Justin Bieber – Love Yourself",

"Taylor Swift – Blank Space",

"OneRepublic – Counting Stars",

"Bon Jovi – It's My Life",

"The Chainsmokers ft. Halsey – Closer",

"Imagine Dragons – Believer",

"Imagine Dragons – Thunder",

"One Direction – What Makes You Beautiful",

"Justin Timberlake – Can't Stop the Feeling!",

"Sia – Chandelier",

"Billie Eilish – Bad Guy",

"Ed Sheeran – Shape of You",

"Dua Lipa – New Rules",

"Ariana Grande – 7 Rings",

"Ariana Grande – Thank U, Next",

"The Chainsmokers & Coldplay – Something Just Like This",

"Maroon 5 – Sugar",

"Maroon 5 – Payphone",

"Maroon 5 – Memories",

"Zedd, Alessia Cara – Stay"

],

"한국힙합": [

"VVS – 미란이, 먼치맨, Khundi Panda, 머쉬베놈 (Feat. JUSTHIS)",

"시차 (We Are) – 우원재 (Feat. 로꼬, GRAY)",

"아낙네 – MINO",

"맘편히 (Comfortable) – 사이먼 도미닉, GRAY, 원",

"Forever – BewhY",

"비행소년 – BewhY",

"Simon Dominic, 쿠기, Paloalto",

"MELODY – ASH ISLAND",

"Nerdy Love – pH-1 (Feat. 백예린)",

"Iffy – Sik-K, pH-1, Jay Park",

"죽일놈 – 다이나믹듀오",

"꺼내 먹어요 – Zion.T",

"불타는 금요일 – 리쌍 (Feat. 정인)",

"착해 빠졌어 – 개리 (Feat. 정인)",

"YAYO – 창모",

"Band – 창모, Hash Swan, ASH ISLAND, 김효은",

"Holly – Beenzino (Feat. DPR LIVE)"

],

"클래식": [

"베토벤 – 교향곡 5번 ‘운명’ (Symphony No.5)",

"베토벤 – 교향곡 9번 ‘합창’ (Ode to Joy)",

"모차르트 – 아이네 클라이네 나흐트무지크 (Eine kleine Nachtmusik)",

"모차르트 – 터키 행진곡 (Rondo alla Turca)",

"바흐 – 토카타와 푸가 D단조 (Toccata and Fugue in D minor)",

"바흐 – G선상의 아리아 (Air on the G String)",

"쇼팽 – 녹턴 Op.9 No.2",

"쇼팽 – 혁명 연습곡 (Étude Op.10 No.12)",

"비발디 – 사계 ‘봄’ (The Four Seasons: Spring)",

"비발디 – 사계 ‘겨울’ (The Four Seasons: Winter)",

"파헬벨 – 캐논 D장조 (Canon in D)",

"차이콥스키 – 호두까기 인형 모음곡 (The Nutcracker Suite)",

"차이콥스키 – 백조의 호수 (Swan Lake)",

"드뷔시 – 달빛 (Clair de Lune)",

"라벨 – 볼레로 (Boléro)",

"생상 – 동물의 사육제 ‘백조’ (The Swan)",

"멘델스존 – 한여름밤의 꿈 ‘결혼행진곡’ (Wedding March)",

"로시니 – 윌리엄 텔 서곡 (William Tell Overture)",

"요한 슈트라우스 2세 – 아름답고 푸른 도나우 (The Blue Danube)",

"엘가 – 위풍당당 행진곡 1번 (Pomp and Circumstance March No.1)"

],

"일본곡": [

"Official髭男dism – Pretender",

"King Gnu – 白日",

"Aimyon – マリーゴールド",

"YOASOBI – 夜に駆ける",

"Aimer – Brave Shine",

"RADWIMPS – なんでもないや",

"Eve – 廻廻奇譚 (Kaikai Kitan)",

"Kenshi Yonezu – ピースサイン",

"Linked Horizon – 紅蓮の弓矢",

"米津玄師 (Kenshi Yonezu) – Lemon",

"RADWIMPS – 前前前世 ",

"Tuki – 満餐歌",

"Kentaro – 空唄",

"Vaundy – 怪獣の花唄",

"YOASOBI – 無限",

"LiSA – 紅蓮華",

"LiSA – 炎",

"優里 (Yuuri) – ベテルギウス",

"SPYAIRー – サムライハート (Some Like It Hot!!)",

" Official髭男dism– Cry Baby",

"Aimer – 残響散歌",

"Yuika – Sukidakara"

],

"케이팝": [

"ALLDAY PROJECT - FAMOUS",

"ILLIT - 빌려온 고양이",

"MEOVV - DROP TOP",

"LE SSERAFIM - Come Over",

"ENHYPEN - Bite me",

"Hearts2Hearts - STYLE",

"ITZY - Girls Will Be Girls",

"ATEEZ - Lemon Drop",

"LE SSERAFIM - HOT",

"ALLDAY PROJECT - WICKED",

"Stray Kids - Truman (HAN & Felix)",

"BABYMONSTER - SHEESH",

"izna - BEEP",

"MEOVV - HANDS UP",

"IVE (아이브) - XOXZ",

"aespa - Rich Man",

"BLACKPINK - 뛰어",

"아일릿(ILLIT) - jellyous",

"BABYMONSTER - HOT SAUCE",

"프로미스나인 - LIKE YOU BETTER",

"aespa - Dirty Work",

"선미 - BLUE!",

"전소미 - CLOSER",

"아이유(IU) - 바이, 썸머(Bye, Summer)",

"코르티스 - FaSHioN",

"코르티스 - GO!",

"ZEROBASEONE - Insomnia",

"ENHYPEN - FEVER",

"RIIZE - Hug",

"G-DRAGON - TOO BAD",

"aespa - Whiplash",

"RIIZE - Siren",

"BABYMONSTER - DRIP",

"Kiii Kiii - I DO ME",

"MEOVV - MEOW",

"지수 (Jisoo) - Earthquake",

"IVE - REBEL HEART",

"LE SSERAFIM - CRAZY"

]

}

# 사용자 입력

print("🎶 듣고 싶은 음악 장르를 선택하세요 🎶")

print("가능한 장르:", ", ".join(music_dict.keys()))

genre = input("👉 장르 입력: ")

# 추천 출력

if genre in music_dict:

print(f"\n✅ [{genre}] 랜덤 추천 8곡 🎵")

songs = random.sample(music_dict[genre], k=min(8, len(music_dict[genre])))

for song in songs:

print(f" - {song}")

else:

print("\n❌ 해당 장르는 등록되지 않았어요.")