ㅁ 엣지/휴머노이드

ㅇ 정의:
엣지 컴퓨팅 기술과 휴머노이드 로봇 기술의 융합으로, 데이터 처리를 로봇 내부에서 수행하며 인간과 유사한 인터페이스를 제공하는 기술.

ㅇ 특징:
– 실시간 데이터 처리 가능.
– 인간과의 자연스러운 상호작용을 목표로 함.
– 네트워크 연결이 제한적인 환경에서도 작동 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 원격 의료, 재난 구조 등 네트워크 연결이 어려운 환경.
– 인간과의 상호작용이 중요한 서비스 분야.

ㅇ 시험 함정:
– 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 차이를 혼동하는 경우.
– 휴머노이드 로봇과 일반 로봇의 차별점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: 엣지/휴머노이드는 실시간 데이터 처리가 가능하며 네트워크 연결이 없어도 작동할 수 있다.
2. X: 엣지/휴머노이드는 클라우드 기반 데이터 처리가 필수적이다.

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1. Humanoid AI

ㅇ 정의:
인간의 행동과 사고를 모방하며, 물리적 형태를 통해 인간과 상호작용할 수 있는 인공지능 기술.

ㅇ 특징:
– 인간과 유사한 외형과 동작을 가짐.
– 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 AI 기술이 통합됨.
– 학습을 통해 상황에 맞는 행동을 수행.

ㅇ 적합한 경우:
– 고객 서비스, 노인 돌봄 등 인간 대체가 필요한 분야.
– 인간과의 상호작용이 중요한 로봇 응용.

ㅇ 시험 함정:
– Humanoid AI의 학습 능력을 과대평가하거나 과소평가하는 경우.
– 단순한 로봇 자동화와 혼동하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. O: Humanoid AI는 자연어 처리와 컴퓨터 비전 기술이 통합된 형태이다.
2. X: Humanoid AI는 정해진 프로그래밍만 수행하며 학습 능력이 없다.

ㅁ 추가 학습 내용

Humanoid AI와 관련하여 추가적으로 학습해야 할 중요한 개념은 다음과 같습니다:

1. Humanoid AI의 윤리적 문제:
– 인간과 유사한 외형과 행동을 가진 AI로 인해 발생할 수 있는 사회적, 윤리적 논란.
– 예를 들어, 인간과의 상호작용에서 신뢰 문제, 감정적 유대 형성에 따른 부작용, 인간의 일자리 대체에 따른 경제적 영향 등이 포함됨.
– AI의 의사결정 과정에서 편향성, 책임 소재 문제 등도 주요 윤리적 쟁점임.

2. Humanoid AI의 주요 기술 구성:
– 컴퓨터 비전: AI가 주변 환경을 인식하고 분석하는 기술.
– 자연어 처리(NLP): 인간의 언어를 이해하고 소통하는 기술.
– 강화 학습: 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습하는 기술.
– 로봇 제어 기술: AI가 로봇의 움직임과 동작을 정밀하게 제어하도록 하는 기술.
– 이 모든 기술이 통합적으로 작용하여 Humanoid AI가 인간과 유사한 행동을 수행할 수 있게 함.

3. 실제 응용 사례:
– 일본의 노인 돌봄 로봇: 고령화 사회에서 노인들을 보조하고 돌보는 역할을 수행.
– 미국의 서비스 로봇: 호텔, 공항 등에서 고객 응대, 물품 운반 등의 서비스를 제공.
– 기타 예로는 교육용 로봇, 의료 보조 로봇, 안내 로봇 등이 있음.
– 이러한 사례들은 시험에서 사례 기반 문제로 출제될 가능성이 있으므로 구체적인 예시와 역할을 이해하고 암기하는 것이 중요함.