ㅁ 하드웨어 혁신 ㅇ 정의: 인간 뇌의 신경망 구조와 작동 원리를 모방하여 정보 처리와 학습을 수행하는 차세대 컴퓨팅 아키텍처. 전통적인 폰 노이만 구조와 달리 메모리와 연산이 통합되어 병렬 처리와 에너지 효율이 뛰어남. ㅇ 특징: – 스파이킹 뉴런(spiking neuron) 모델을 사용하여 이벤트 기반 처리 – 초저전력 동작 가능, 센서와 직접 통합 가능 – 학습과 추론을 동시에

ㅁ 하드웨어 혁신 ㅇ 정의: AI 연산을 가속하기 위해 설계된 특수 목적 하드웨어로, CPU나 GPU보다 특정 AI 연산(행렬 연산, 텐서 연산 등)에 최적화된 장치를 의미함. ㅇ 특징: – 병렬 연산 처리에 강점이 있으며, 전력 대비 연산 효율이 높음 – FPGA, ASIC, TPU 등 다양한 형태로 구현됨 – 대규모 AI 모델 학습 및 추론 속도를 획기적으로

ㅁ 데이터 활용 ㅇ 정의: 기존 학습 데이터를 변형·확장하여 데이터 양과 다양성을 인위적으로 증가시키는 기법. 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적용 가능. ㅇ 특징: – 원본 데이터의 의미를 유지하면서 변형(회전, 크롭, 색상 변경, 동의어 치환 등)하여 과적합을 방지. – 데이터 수집 비용 절감 및 모델 일반화 성능 향상. – 도메인 특성에 맞춘 변형

ㅁ 데이터 활용 ㅇ 정의: 데이터 중심 AI(Data-Centric AI)는 모델 구조나 알고리즘 개선보다 데이터 품질, 다양성, 라벨 정확도 등을 우선적으로 개선하여 AI 성능을 향상시키는 접근 방식. ㅇ 특징: – 데이터 수집, 정제, 증강, 라벨링 품질 관리가 핵심. – 동일한 모델 구조라도 데이터 품질이 향상되면 성능이 크게 개선됨. – 반복적인 데이터 검증 및 피드백 루프를 통해

ㅁ 지속가능성 ㅇ 정의: 인공지능 기술 개발과 활용 과정에서 에너지 소비와 탄소 배출을 최소화하여 환경에 미치는 부정적 영향을 줄이는 개념. ㅇ 특징: – 모델 학습 및 추론 시 전력 소모를 줄이는 알고리즘과 하드웨어 최적화 기술 사용 – 재생 에너지 기반 데이터센터 운영과 결합 가능 – AI 수명주기 전반(데이터 수집, 학습, 배포)에서 친환경성을 고려 ㅇ 적합한

ㅁ 지속가능성 ㅇ 정의: 인공지능 개발 및 운영 과정에서 에너지 소비와 탄소 배출을 최소화하여 환경에 미치는 부정적 영향을 줄이는 개념. ㅇ 특징: – AI 모델 학습 시 전력 소비량과 전력의 탄소 집약도를 고려. – 데이터센터의 재생에너지 사용 비율을 높이는 전략 포함. – 모델 경량화, 효율적 알고리즘 설계, 하드웨어 최적화를 통해 탄소 발자국 감소. ㅇ 적합한

ㅁ 지속가능성 ㅇ 정의: 인공지능 모델 개발 및 운영 과정에서 에너지 소비를 최소화하고 탄소 배출을 줄이는 것을 목표로 하는 접근 방식. ㅇ 특징: – 모델 학습 시 연산 효율을 극대화하여 전력 소모를 줄임 – 데이터센터의 친환경 전력 사용과 결합 시 효과 극대화 – 알고리즘 최적화, 하드웨어 효율 개선, 분산 학습 최적화 등을 포함 ㅇ 적합한

ㅁ 지속가능성 ㅇ 정의: 인공지능 개발과 운영 과정에서 에너지 소비와 탄소 배출을 최소화하여 환경에 미치는 부정적 영향을 줄이는 접근 방식. ㅇ 특징: – 모델 학습과 추론 시 전력 사용량 절감 – 재생에너지 기반 데이터센터 활용 – 모델 경량화 및 효율적 알고리즘 적용 – 환경 영향 측정을 위한 지표 사용(예: 탄소 발자국) ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 개인 맞춤 서비스 ㅇ 정의: 사용자의 현재 상황, 위치, 시간, 기기 상태, 과거 행동 패턴 등 다양한 문맥(Context) 정보를 실시간으로 파악하여, 이에 맞춘 맞춤형 서비스나 추천을 제공하는 인공지능 기술. ㅇ 특징: – 센서 데이터, 위치정보, 소셜 미디어 활동, IoT 기기 데이터 등 다양한 출처의 데이터를 통합 분석. – 상황 변화에 따라 동적으로 결과를 조정.

ㅁ 개인 맞춤 서비스 1. User Profiling ㅇ 정의: 사용자의 행동 데이터, 인구통계 정보, 선호도, 상호작용 이력 등을 분석하여 개별 사용자에 대한 디지털 프로필을 생성하는 기술. ㅇ 특징: – 데이터 수집 범위가 넓으며, 명시적 데이터(설문, 회원가입 정보)와 암묵적 데이터(클릭, 검색, 구매 이력)를 모두 활용. – 머신러닝/딥러닝 기반 추천 시스템과 결합해 지속적으로 업데이트. – 개인정보 보호와