ㅁ 응용 분야

1. AI 기반 헬스케어

ㅇ 정의:
인공지능 기술을 활용하여 질병 예측, 진단, 치료 계획 수립, 환자 모니터링 등을 수행하는 의료 서비스 분야.

ㅇ 특징:
– 대규모 의료 데이터(영상, 유전체, EMR 등)를 분석하여 의사 결정 지원
– 딥러닝 기반 의료 영상 판독, 자연어 처리 기반 전자의무기록 분석
– 규제와 개인정보 보호 이슈가 큼

ㅇ 적합한 경우:
– 의료 영상 판독 자동화
– 희귀질환 예측 모델 개발
– 환자 맞춤형 치료 추천

ㅇ 시험 함정:
– ‘AI가 의사를 대체’라는 표현은 과장, 실제로는 보조 역할
– 개인정보 비식별화 없이 AI 분석 가능하다고 하면 X

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI 기반 헬스케어는 의료진의 진단을 보조하는 역할을 수행한다.”
– X: “AI 기반 헬스케어는 모든 진단을 의사 대신 수행한다.”

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2. 첨단 모빌리티

ㅇ 정의:
자율주행, 전기차, UAM(도심항공모빌리티) 등 차세대 이동 수단에 AI와 ICT 기술을 접목한 산업 분야.

ㅇ 특징:
– 센서 융합(Fusion)과 실시간 데이터 처리 필수
– 안전성, 규제, 인프라 문제와 직결
– 시뮬레이션 기반 학습 및 OTA(Over-the-Air) 업데이트 활용

ㅇ 적합한 경우:
– 자율주행 경로 최적화
– 차량 이상 감지 및 예측 정비
– 교통 흐름 예측 및 스마트 시티 연계

ㅇ 시험 함정:
– GPS만으로 자율주행 완전 구현 가능하다고 하면 X
– OTA 업데이트는 보안과 무관하다고 하면 X

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “첨단 모빌리티는 다양한 센서 데이터를 융합하여 주행 의사결정을 내린다.”
– X: “첨단 모빌리티는 센서 없이도 안정적인 자율주행이 가능하다.”

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3. 자동화 물류

ㅇ 정의:
AI, 로봇, IoT 등을 활용하여 물류의 입고, 보관, 출고, 배송 과정을 자동화하는 기술 및 시스템.

ㅇ 특징:
– AGV(무인운반차), 로봇팔, 드론 배송 등 활용
– 수요 예측 및 재고 최적화 가능
– 24시간 무중단 운영 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 이커머스 물류 센터
– 배송 시간 단축이 중요한 산업
– 인력 부족 지역의 창고 운영

ㅇ 시험 함정:
– 자동화 물류는 초기 투자비가 전혀 들지 않는다고 하면 X
– AI 없이도 자동화 물류가 가능하다는 문장은 일부만 O (기계적 자동화는 가능하나 지능형 최적화는 불가)

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “자동화 물류는 AI를 활용하여 재고와 배송 경로를 최적화할 수 있다.”
– X: “자동화 물류는 AI가 없어도 동일한 수준의 최적화를 제공한다.”

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4. AI HR 분석

ㅇ 정의:
인공지능을 활용하여 인사(HR) 데이터를 분석, 채용·평가·이직 예측 등 인적자원 관리 의사결정을 지원하는 분야.

ㅇ 특징:
– 직원 성과, 참여도, 이직률 예측 등 가능
– 채용 시 이력서 자동 스크리닝, 인터뷰 분석
– 알고리즘 편향(Bias) 문제 주의 필요

ㅇ 적합한 경우:
– 대규모 채용 프로세스 자동화
– 인재 유지 전략 수립
– 인사 평가의 객관성 강화

ㅇ 시험 함정:
– AI HR 분석이 편향을 완전히 제거한다고 하면 X
– 개인정보 동의 없이 모든 HR 데이터 분석 가능하다고 하면 X

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “AI HR 분석은 직원 이직 가능성을 예측하여 인재 유지 전략에 활용된다.”
– X: “AI HR 분석은 인사 편향 문제를 완전히 해결한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

AI 기반 헬스케어 분야에서는 FDA, CE 인증 등 의료기기 규제 절차와 데이터셋 품질 관리가 중요하다. 첨단 모빌리티 분야에서는 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술, 윤리적 의사결정 알고리즘이 핵심 학습 요소이다. 자동화 물류 분야에서는 WMS(창고관리시스템), TMS(운송관리시스템)와의 통합, 라스트마일 배송 혁신 사례가 주요 출제 가능 영역이다. AI HR 분석 분야에서는 알고리즘 공정성(Fairness), 설명가능성(XAI), 개인정보보호법과의 연계가 중요한 학습 주제이다.