숙명여자대학교 | 인터랙티브 미디어 디자인 I

1514730 최윤소

제 4차 산업혁명과 인공지능

제 4차 산업혁명이란?

CONTENTS

핵심 키워드 소개

인공지능이란?

인공지능 활용 사례

4차 산업혁명이란?2 0 1 7 인 터 랙 티 브 미 디 어 디 자 인

4차 산업혁명

1784년 영국에서 시작된 증기기관과 기계화로 대표되는 1차 산업혁명

1870년 전기를 이용한 대량생산이 본격화된 2차 산업혁명

1969년 인터넷이 이끈 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산시스템이 주도한 3차 산업혁명

로봇이나 인공지능(AI)을 통해 실재와 가상이 통합돼 사물을 자동적, 지능적으로 제어할 수 있는 4차 산업혁명

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3377297&cid=43667&categoryId=43667

4차 산업혁명이란?2 0 1 7 인 터 랙 티 브 미 디 어 디 자 인

4차 산업혁명

사물 인터넷(IoT)을 통해 생산기기와 생산품 간 상호 소통 체계를 구축하고 전체 생산과정의 최적화를 구축하는 산업혁명.

스마트폰과 태블릿 PC를 이용한 기기 간 인터넷의 발달과 개별 기기를 자율적으로 제어할 수 있는 사이버물리시스템(CPS)의 도입이 이를 가능하게 하고 있다.

모든 산업설비가 각각의 인터넷주소(IP)를 갖고 무선인터넷을 통해 서로 대화한다.

4차 산업혁명을 구현하기 위해선 스마트센서, 공장자동화, 로봇, 빅데이터 처리, 스마트물류, 보안 등 수많은 요소가 필요하다.

또한 4차 산업혁명의 효율적인 추진을 위해선 표준화가 관건이다.

(한경 경제용어사전, 한국경제신문/한경닷컴 )

AR

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핵심 키워드 소개

ICT (Information and Communications

Technologies)는 창조경제의 기반이다.

ICT 분야에서는 최근에 BMW가 화두가 되고

있다. BMW는 빅데이터(Big Data), 모바일

(Mobile), 웨어러블(Wearable)을 의미하는

신조어다. 모든 서비스를 데이터로 치환하여

맞춤형, 개인형 서비스로 탈바꿈하여 제공하

는 것은 이제 우리가 대중(Mass)의 시대에서

개인(Personal) 시대로 들어가는 기술적인

기반이 된다.

ICT VR

ICT (창조경제정책의이해, 2014. 4. 15., 커뮤니케이션북스)

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B0%80%EC%83%81%ED%98%84%EC%8B%A4

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A6%9D%EA%B0%95%ED%98%84%EC%8B%A4

가상현실(假想現實, 영어: Virtual Reality)

은 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만

들어낸 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤

특정한 환경이나 상황 혹은 그 기술 자체를

의미한다. 만들어진 가상의 환경이나 상황 등

은 사용자의 오감을 자극하며 실제와 유사한

공간적, 시간적 체험을 하게 함으로써 현실과

상상의 경계를 자유롭게 드나들게 한다. 또한

사용자는 실재하는 디바이스를 이용해 조작

이나 명령을 가하는 등 가상현실 속에 구현

된 것들과 상호작용이 가능하다.

증강현실(增強現實, Augmented Reality,

AR)은 가상현실(Virtual Reality)의 한 분야

로 실제 환경에 가상 사물이나 정보를 합성

하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이

도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 디지털

미디어에서 빈번하게 사용된다. 원격의료진

단·방송·건축설계·제조공정관리 등에 활용된

다. 최근 본격적인 상업화 단계에 들어섰으

며, 게임 및 모바일 솔루션 업계·교육 분야 등

에서도 다양한 제품을 개발하고 있다.

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핵심 키워드 소개

빅데이터 인공지능 사물 인터넷

빅 데이터(영어: big data)란 기존 데이터베

이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십

테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이

스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차

포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과

를 분석하는 기술이다. 다양한 종류의 대규모

데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현을 그

특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은 다

변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여

효율적으로 작동케 하고 개인화된 현대 사회

구성원 마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석

가능케 한다.

인공지능(人工知能, artificial intelligence,

AI)은 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖

춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능,

즉 인공적인 지능을 뜻한다. AI는 어떠한 지

능과 관련된 일과 관계가 있다. 가장 대표적

인 인공지능의 예는 자율주행자동차, 의학 진

단, 예술, 수학 정리 증명, 게임 등이다.

소셜미디어가 텔레비전을 제치고 정보 배달

에 있어 큰 역할을 주도하면서 주요한 출판

사들은 인공지능 기술을 사용하여 기사를 올

려 효율을 높이고 있기도 하다.

사물 인터넷(Internet of Things, IoT)은

각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여

인터넷에 연결하는 기술을 의미한다. 인터넷

으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스

스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제

공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있

는 인공지능 기술이다. 여기서 사물이란 가전

제품, 모바일 장비, 웨어러블 컴퓨터 등 다양

한 임베디드 시스템이 된다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%82%AC%EB%AC%BC_%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%84%B7

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핵심 키워드 소개

4차 산업혁명을 준비하는 스마트 기술과 표준화 전략, 이상동 | 한국표준협회 센터장,

인공지능 기술 동향

인공지능이란 사고나 학습 등 인간이 가진 지적능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이

다. 개념적으로는 강한 인공지능(strong AI)과 약한 인공지능(weak AI)으로 구분할 수

있다.

강한 AI는 사람처럼 자유로운 사고가 가능한 자아를 지닌 인공지능을 말한다. 인간처럼

여러 가지 일을 수행할 수 있다고 해서 범용인공지능(AGI : Artificial General

Intelligence)이라고도 한다.

한편 약한 AI는 자의식이 없는 인공지능을 말한다. 주로 특정 분야에 특화된 형태로 개발

되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활용된다. 인공지능 바둑 프로그램

인 알파고나 퀴즈·의료분야 등에 사용되는 왓슨(Watson)등이 대표적이다. 현재까지 개

발된 인공지능은 대부분 약한AI에 속하며, 자아를 가진 강한 AI는 아직 등장하지 않았다.

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인공지능이란?

인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

인공지능 기술 동향

고전적 AI 접근방식은 규칙에 기반을 둔 것으로 규칙생성은 인간이 수행하고, 추론처리

는 기계가 수행하는 방식이다. 전문가의 지식이나 노하우를 서술하고, 그 규칙을 컴퓨터

에 처리하려는 접근방법으로 “전문가 시스템”이라고 불리는 방법론이다. 이 방법론은 특

정영역에 일반적인 성과를 올리기는 하였으나 지식의 양이 많고 전술한 정보의 추상화의

어려움 및정보의 표현 및 해석이나 의미의 다양성에 대응하는 것은 쉽지 않다는 한계를

가지고 있다. 물론 아직도 업무 시스템에 응용하는 BRMS(Business Rule Management

System)의 경우, 이러한 툴을 이용하고 있다.

사용 예시 ) 규칙의 조합이 복잡한 보험 심사 및 보험료 산정, 휴대전화 할인 조건과 요금

산정 등 규칙변경이 빈번한 업무 시스템 등

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인공지능이란?

인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

1. 고전적 AI 접근방식

인공지능 기술 동향

뇌내의 신경 회로망과 그 과정을 모방한 접근방식이 신경 회로망이라는 기계학습

(machine learning) 이론이며 이를 다층으로 조합한 것을 “딥러닝(deep learning)”이라

고 부른다. 먼저 기계학습이란 경험(experience)을 통해 특징점을 잡아내는 최종 판단

혹은 예측의 성과(performance)을 향상시키는 방법을 말한다. 이는 다수의 사건에 대한

경험을 통해 그들의 패턴을 학습, 이를 기반으로 판단을 내린다는 점에서 “패턴인식

(pattern recognition)”이라고도 불리는데, 전통적인 통계학을 기반으로 한 인공지능의

새로운 패러다임이라고 할 수 있다.

딥러닝의 최대의 장점은 무엇보다 “사람이 직접 특징량을 추출할 필요가 없다”라는 점이

다. 딥러닝은 여러 단계의 계층적 학습과정을 거치며 적절한 특징값(입력값)을 스스로 생

성해낸다. 이를 통해 기존에는 인간이 포착하지 못했던 특징값들까지 데이터에 의해 포

착할 수 있게 되었다. 딥러닝은 인간이 사물을 인식하는 방법과 유사하다고 알려져 있다.

구체적으로는 CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural

Network)이란 방법이 널리 쓰이는데, 최근의 이미지 인식이나 음성인식 등의 비약적 발

전은 대부분 이들 방법의 역할이 크다고 할 수 있다.

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인공지능이란?

인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

2. 약한 뉴럴네트워크 접근방식 (machine learning)

인공지능 기술 동향

마지막으로 AI의 최근 동향으로 주목되는 것이 대뇌 신피질(cerebrum neocortex)의 작

동원리를 방법론으로 도입하고자 하는 것이다. 생체의 신피질 중 특정영역에 주목해 보

면 무수히 존재하는 주상구조(columnar structure) 중, 항상 낮은 비율의 주상구조가 흥

분 상태에 있다는 것을 알 수 있다. 흥분한 주상구조는 느슨하게 되어있다. 이것은 한 주

상구조가 흥분 상태에 있을 때, 인근 주상구조의 흥분을 억제하는 작용을 가지고 있는 것

이 원인이다. 이처럼 주상구조가 느슨하게 활성화되는 상태를 모델링한 것이 SDR이다.

이를 통해 실제 사람의 지능을 컴퓨터로 구현하는 것이 가능할 수 있다는 희망을 가질 수

있게 된다. SDM을 사용할 경우 각 4개의 비트는 하나의 특성 (feature)을 나타낸다.한

가지중요한 특성은 몇 개의 특성에 대한 정보가 없다 하더라도 우리는 결과값을 추론할

수 있게 된다. 이 경우는 고작 4개이지만, 인간의 뇌에는 수억개의 뉴론이 있고, 이러한

방식으로데이터가 표현되기 때문에 일시적인 에러에 대응할 수 있게 되는 것이다.

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인공지능이란?

인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

3. 강한 뉴럴네트워크 접근방식 (Machine Intelligence)

인공지능 기술 동향

인공지능은 IoT와 함께 제4차 산업혁명의 기본 프레임의 핵심기술로 평가되고 있다. 사

람과 사물, 사물과 사물이 인터넷 통신망으로 연결(초연결성), 초연결성으로 비롯된 막대

한 데이터를 분석하여 일정한 패턴 파악(초지능성), 분석 결과를 토대로 인간의 행동을

예측(예측 가능성)하는 일련의 단계를 통해 새로운 가치를 창출해 내는 것이 바로 제4차

산업혁명의 특징이다. 따라서 제4차 산업혁명에 활용될 미래 인공지능은 고정화된 프레

임에서 작동하는 지능시스템이 아니라, 스스로 정보를 입력·사고하는 단계까지 발전할

것이다. 따라서 제4차 산업혁명에 활용될 미래 인공지능은 고정화된 프레임에서 작동하

는 지능시스템이 아니라, 스스로 정보를 입력·사고하는 단계까지 발전한다는 것이다.

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인공지능이란?

인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

4차 산업혁명에서의 인공지능

인공지능 기술 동향

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인공지능과 제4차 산업혁명의 함의, 원동규, 이상필, Industrial Engineering Magazine 23(2), 2016.6, 13-22 (10 pages), 대한산업공학회

인공지능기반의 응용산업 소분야별 내용

인공지능 활용 사례

알렉사

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인공지능 활용 사례

http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/06/19/2016061900787.html?Dep0=twitter#csidx7a4f1e885f4cb36ba4a6830f08789ad

최근 미국 시장에서 아마존 에코의 반응이 뜨겁다. 6월 17일 기준 아마존의 에코 홈페이

지에는 3만7773개의 리뷰가 달렸으며, 평균 평점은 5점 만점에 4.4점이다. 응답자의 67%

가 제일 높은 점수인 5점을 줬다.

에코의 가장 큰 강점은 높은 음성인식률이다. 에코는 원거리음장(far field) 음성 인식 기

술을 적용해 주위에 소음이 있어도 6∼7m 거리에서 명령을 내릴 수 있다. A씨는 “에코는

사용자의 영어 발음 패턴을 인식하는 기능이 있어 발음이 좋지 않은 사람들의 말도 잘 알

아듣는다”며 “에코는 개발자들 사이에서 개떡같이 얘기해도 찰떡같이 알아듣는 장비라

고 평가한다”고 말했다.

에코의 또 다른 강점은 활용도다. 현재 에코 기능은 1000여개로 애플 시리 등 경쟁 제품

을 압도한다. 애플은 2011년 시리라는 강력한 비서 서비스로 주목을 받았다. 하지만 애플

은 보안을 이유로 시리를 서드파티(제3의 협력자)에게 공개하지 않았고 앱스토어처럼 막

강한 생태계를 구축하지 못했다.

반면 아마존은 알렉사를 선보인 직후부터 알렉사 개발자도구(SDK)를 공개했다. 많은 개

발자들이 알렉사를 활용해 다양한 기능을 내놨다. 알렉사 생태계가 구축된 것이다. 에코

가 우버를 부르고 피자를 주문할 수 있는 것도 아마존이 우버, 도미노피자, 삼성전자 스

마트싱스, 핏빗 등과 협력체계를 만들어놨기 때문이다. 제프 베저스 아마존 최고경영자

(CEO)는 최근 한 콘퍼런스에서 “알렉사 AI와 아마존 에코를 개발하는 인력만 1000명 이

상”이라고 말했다.

아마존 에코의 인공지능 비서

자율주행 자동차

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http://www.nocutnews.co.kr/news/4672735#csidxbe48dae0868f9b684940bf8090bfffc

세계 최대 전기자동차 기업인 테슬라 모터스가 완전 자율주행이 가능한 하드웨어가 탑재

된 차량을 출시한다고 밝혔다.

테슬라는 20일(현지시간) "현재 이 시간부터 '모델 3'를 포함한 모든 차량에 완전 자율주

행이 가능한 하드웨어가 탑재될 것"이라고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 완전 자율주행

소프트웨어 가격은 8천달러(약 900만원) , 새롭게 향상된 반자동주행 소프트웨어는 5천

달러(약 570만원)에 판매한다. 테슬라는 또, 완전 자율주행(fully autonomous)이 가능

한 소프트웨어 '오토파일럿'과 하드웨어 시스템이 탑재된 '모델 X'의 주행 영상도 공개했

다. 영상속 자율주행차 모델 X는 스스로 달리는 동안 운전에 필요한 가속, 제동, 교차로,

신호등에서 사물을 분석하며 거의 완벽하게 달렸다. 테슬라는 "차량에 탑재된 8개의 서

라운드 카메라가 최대 250미터 범위까지 360도 시야각을 제공할 것"이라며 "업데이트

된 12개의 울트라소나와 레이더(LIDAR) 센서들이 기존보다 두 배 이상 넘는 거리에 위치

한 사물을 감지할 수 있게 됐다"고 설명했다.

이는 자동차 업계에서 자율주행차의 최종단계인 5단계로 분류되는 운전자의 개입이 없

는 완전한 자율주행 기술을 현실화 했다는 의미로, 테슬라는 인간이 감지할 수 없는 범위

까지 실시간·동시다발적으로 할 수 있도록 하기 위해 기존보다 40배 이상 성능이 향상된

엔비디아의 GPU '타이탄(Titan)' 컴퓨터를 탑재시킨 것으로 알려졌다.

인공지능 활용 사례

숙명여자대학교 1514730 최윤소

감사합니다.