환경/지속가능: Low Power AI

ㅁ 환경/지속가능 ㅇ 정의: 환경 보호와 지속 가능한 발전을 목표로 에너지 효율성을 극대화한 기술과 접근 방식. ㅇ 특징: 에너지 절약, 탄소 배출 감소, 지속 가능한 자원 활용을 주요 목표로 함. ㅇ 적합한 경우: 에너지 소비가 많은 데이터 센터, IoT 환경, 배터리 기반 기기 등에서 적용. ㅇ 시험 함정: ‘환경/지속가능’을 단순히 에너지 절약 기술로만 제한적으로 이해하는

환경/지속가능: Carbon Footprint Estimation

ㅁ 환경/지속가능 ㅇ 정의: 환경/지속가능은 인간 활동과 기술 발전이 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 지속 가능한 발전을 촉진하기 위한 접근 방식입니다. 에너지 효율, 재생 가능 자원 활용, 탄소 배출 감소 등이 주요 목표입니다. ㅇ 특징: – 장기적인 환경 보호와 경제적 이익을 동시에 추구. – 재생 가능 에너지와 친환경 기술 활용. – 글로벌 규제 및 협약 준수

환경/지속가능: Green LLM

ㅁ 환경/지속가능 ㅇ 정의: 환경 및 지속가능성을 목표로 한 AI 기술을 활용하여 에너지 절약, 탄소 배출 감소, 환경 보호에 기여하는 기술 및 접근법. ㅇ 특징: – 데이터 처리 및 모델 학습 과정에서 에너지 소비를 최소화. – 지속 가능한 개발 목표(SDGs)와 연계된 AI 기술. – 환경 보호를 위한 데이터 분석과 예측 기술 포함. ㅇ 적합한 경우:

환경/지속가능: Energy Optimization AI

ㅁ 환경/지속가능 ㅇ 정의: 환경 및 지속 가능성을 목표로 하여, 에너지 소비를 최적화하고 자원을 효율적으로 활용하는 기술 및 개념. ㅇ 특징: – 에너지 절약과 탄소 배출 감소를 동시에 목표로 함. – 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 에너지 사용량을 실시간으로 최적화. – 다양한 산업 분야에서 활용 가능하며, 특히 스마트 그리드와 같은 에너지 관리 시스템에 적용됨.

미래 컴퓨팅: Hybrid Quantum-Classical Model

ㅁ 미래 컴퓨팅 ㅇ 정의: 미래 컴퓨팅은 기존의 고전 컴퓨팅 기술과 새로운 컴퓨팅 패러다임(예: 양자 컴퓨팅)을 결합하여 더욱 효율적이고 복잡한 문제를 해결하려는 접근 방식이다. ㅇ 특징: – 계산 속도와 효율성을 극대화하기 위해 고전 컴퓨터와 양자 컴퓨터를 병렬적으로 활용. – 특정 문제(예: 최적화, 머신러닝)에 대해 양자 알고리즘을 사용하여 기존 방식보다 빠른 해결 가능. – 초기 단계로,

미래 컴퓨팅: Post-quantum Cryptography

ㅁ 미래 컴퓨팅 ㅇ 정의: 양자 컴퓨터의 발전으로 기존 암호화 방식이 취약해질 가능성에 대비한 암호 기술을 연구하는 분야. ㅇ 특징: – 양자 알고리즘(예: 쇼어 알고리즘)을 방어할 수 있는 암호화 기법 개발. – 기존 암호 체계와의 호환성 유지가 중요한 과제. – 암호화 키 길이 증가로 인한 성능 저하 문제 해결 필요. ㅇ 적합한 경우: – 양자

미래 컴퓨팅: Quantum AI

ㅁ 미래 컴퓨팅 ㅇ 정의: 양자역학의 원리를 기반으로 한 컴퓨팅 기술이 AI 알고리즘에 적용된 형태로, 기존 컴퓨터가 해결하기 어려운 문제를 처리하는 데 유리함. ㅇ 특징: – 병렬 처리 능력이 뛰어나며, 복잡한 계산을 단시간에 수행 가능. – 기존의 AI 모델보다 더 정밀하고 복잡한 패턴을 학습할 수 있음. – 양자 얽힘, 양자 중첩 등 양자역학적 특성을 활용.

신호처리 융합: Emotion AI

ㅁ 신호처리 융합 ㅇ 정의: – 다양한 생체 신호와 감각 데이터를 융합하여 인간의 감정, 상태를 분석하고 해석하는 기술. ㅇ 특징: – 다중 센서 데이터를 통합 분석. – 실시간 감정 추적 및 피드백 제공. – 머신러닝 및 딥러닝 활용. ㅇ 적합한 경우: – 사용자 경험(UX) 개선을 위한 감정 분석. – 의료 분야에서 환자의 정서 상태 모니터링.

신호처리 융합: Multisensory AI

ㅁ 신호처리 융합 ㅇ 정의: 서로 다른 감각 신호(예: 시각, 청각, 촉각 등)를 통합하여 의미 있는 정보를 도출하는 기술. ㅇ 특징: – 다양한 센서 데이터를 융합하여 정확도를 높임. – 복잡한 데이터 처리와 대규모 연산이 요구됨. – 인간의 감각 통합 능력을 모방. ㅇ 적합한 경우: – 자율주행차의 장애물 인식(카메라, 레이더, 라이더 데이터 융합). – 의료 진단에서

신호처리 융합: Biosignal Recognition

ㅁ 신호처리 융합 ㅇ 정의: 신체에서 발생하는 다양한 생체 신호를 수집, 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 기술. ㅇ 특징: – 생체 신호(예: 심전도, 뇌파, 근전도 등)를 기반으로 함. – 다중 센서 융합 기술과 신호 처리 알고리즘이 핵심. – 실시간 데이터 처리 및 분석이 중요한 요소. ㅇ 적합한 경우: – 의료 진단 및 모니터링. – 웨어러블 기기를