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최신 IT 신기술 전문지식 창고39

[1편] 블록체인(Blockchain)의 개념과 운영 원리 해부 목 차블록체인의 개념 이해블록체인의 주요 운영 원리블록체인의 실제 적용 분야블록체인의 미래 전망 1. 블록체인의 개념 이해 데이터 거래 시 기존의 중앙 집중형 서버 관리 방식이 아닌, 거래에 참여하는 P2P(Peer to Peer) 상의 모든 노드(Node)가 데이터를 블록(Block)으로 분산 및 저장하는 방식을 블록체인(Blockchain)이라고 말합니다.데이터 대조 및 확인은 모든 참여자를 대상으로 지속적으로 진행되기 때문에 데이터의 안정성 및 신뢰성 제고를 위한 핵심 기술로 등장했습니다.1.1 분산형 장부 기술블록체인은 중앙 집중형 시스템과는 달리 P2P(Peer to Peer) 네트워크에서 작동하는 분산형 장부 기술입니다. 단일 권한기관이 데이터베이스를 관리하는 전통적인 시스템과는 달리 블록체인.. 2023. 11. 22.
[2편] 2023년 VR-AR-MR 기술 트렌드 분석 및 실제 사례 목 차2023년 VR 및 AR 기술 트렌드 분석: 혁신과 실제 사례가상현실 (VR): 현실과 가상의 경계를 연결하다증강 현실 (AR): 현실에 디지털 마법을 덧붙이다VR 및 AR의 수렴: 혼합 현실 (MR)산업 간 응용: 의료부터 엔터테인먼트까지마무리 1. 2023년 VR 및 AR 기술 트렌드 분석: 혁신과 실제 사례가상현실(VR) 및 증강 현실(AR)은 급변하는 현대 기술 분야에서 혁명적인 역할을 하고 있습니다. 디지털과 물리적 세계와의 상호작용 방식을 변형하고 있는 이 두 기술에 대해 기술적 세부사항과 실제 응용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.2. 가상 현실 (VR): 현실과 가상의 경계를 연결하다기술적 측면VR은 사용자가 상호작용할 수 있는 완전히 합성된 환경을 창출하는 데 중점을 두고 있습니다. 고.. 2023. 11. 22.
[4편] 딥 러닝(Deep Learning, DL) 개념 및 주요 알고리즘 소개 목 차딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념딥 러닝(Deep Learning, DL) 등장 배경딥 러닝(Deep Learning, DL) 주요 알고리즘딥 러닝 (Deep Learning, DL) 실제 적용 사례 1. 딥 러닝 (Deep Learning, DL) 개념 및 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)과의 관계1.1 딥 러닝(Deep Learning) 개념사람의 개입이 필요하지 않은 능동적인 비지도 학습(Supervised learning)과 결합되어 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있는 인공지능 기술을 말합니다.본질적으로 딥 러닝(DL)은 인공 신경망(ANN, Artifical Neural Networks)에 기반한 일련의 기계 학습의 집합체로 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 .. 2023. 11. 19.
[3편] 기계학습(Machine Learning, ML) 개념 및 기본 알고리즘 목 차기계학습 (Machine Learning) 개념기계학습(Machine Learning) 분류기계학습(Machine Learning) 실제 적용 사례 1. 기계학습 (Machine Learning, ML) 개념 환경과의 상호작용에 기반한 경험적인 데이터로부터 스스로 성능을 향상하는 시스템을 연구하는 기술을 말합니다.본질적으로 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고 결정을 내릴 수 있게 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 미리 정의된 규칙에 의존하는 대신 머신 러닝 알고리즘은 데이터로 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다. 이 적응과 진화의 능력이 머신 러닝을 전통적인 규칙 기반 프로그래밍과 구별하는 특징입니다. 2. 기계학습(Machine Learning, ML) 분.. 2023. 11. 19.
[2편] 인공 지능 (AI)의 개념 및 관련된 기술(이론) 용어 목 차인공 지능 (AI) 개념인공 지능 (AI) 특이점 (Technological singularity)퍼지 이론 (Fuzzy Theory)유전자 알고리즘 (Genetic Algorithms, GAs)튜링 테스트 (Turing Test)기계 학습 (ML)과의 통합 1. 인공 지능 (AI) 개념인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인간의 뇌를 모방하여 인공적으로 구현한 컴퓨터 프로그램 또는 장치를 말합니다.인공 지능 (AI)은 인간의 인지 기능을 모방하는 지능 있는 기계를 만드는 다분야에 걸친 분야입니다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 지각 및 자연어 이해와 같은 다양한 능력을 포함하고 있습니다. AI는 기계에 적응하고 문맥을 이해하며 전통적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 능력을 부여.. 2023. 11. 19.
[2편] 6G 기술에 적용될 주요 10가지 핵심 기술 목 차테라헤르츠 속도(Terahertz Speeds)인공 지능 통합(AI Integration)홀로그래픽 통신(Holographic Communication)양자 컴퓨팅 파워(Quantum Computing Power)테라 스케일 사물 인터넷 (Tera-scale IoT)글로벌 커버리지와 접근성(Global Coverage and Accessibility)고급 에너지 효율성(Advanced Energy Efficiency)향상된 보안 프로토콜(Enhanced Security Protocols)몰입형 확장형 현실 경험(Immersive Extended Reality Experiences)AI 주도의 네트워크 슬라이싱(AI-Driven Networking Slicing) 1. 테라헤르츠 속도(Terahert.. 2023. 11. 19.
[1편] 5G 기술에 적용된 주요 10가지 핵심 기술 목 차밀리미터파 (mmWave)스몰 셀 (Small Cells)대규모 MIMO (Multiple Input, Multiple Output)빔포밍 (Beamforming)전이중 통신 (Full Duplex)네트워크 슬라이싱 (Network Slicing)에지 컴퓨팅 (Edge Computing)사물 인터넷 (IoT) 통합고급 변조 기술다이내믹 스펙트럼 쉐어링 (DSS) 5G, 또는 5 세대 무선 기술은 더 빠른 데이터 속도, 낮은 지연 시간, 늘어난 기기 연결 및 다양한 응용 프로그램을 지원하기 위한 다양한 기술과 혁신을 포함하고 있습니다. 다음은 5G에 포함된 주요 기술입니다.1. 밀리미터파 (mmWave)5G 네트워크는 더 빠른 데이터 속도를 달성하기 위해 밀리미터파 스펙트럼을 포함한 더 높은 주파수 .. 2023. 11. 19.
[2편] 메타버스(Metaverse) 개념 및 4가지 핵심 영역 분석 목 차메타버스(Metaverse)의 개념메타버스(Metaverse)의 4가지 핵심 범주 개념도메타버스(Metaverse)의 4가지 핵심 범주 세부 설명메타버스(Metaverse)의 최근 동향 및 도전 과제 1. 메타버스(Metaverse)의 개념메타버스(Metaverse)란 무엇인가요?1992년 닐 스티븐슨의 SF소설 “스노우 크래시”란 소설에서 나온 어휘로서, 완연한 3D 가상세계를 통해 현재 모습이 나타내는 광경을 지칭하는 데 사용되는 용어를 말합니다. 다감각 3차원 환경에서 사용자가 아바타를 통해 의사소통을 하고 정보와 재화를 교환하고 현실세계와 통화 가능한 세계, 현실과 비현실 모두가 공존할 수 있는 세계를 말합니다. 2. 메타버스(Metaverse)의 4가지 핵심 범주 개념도메타버스(Metave.. 2023. 11. 19.
[1편] 지능형 혁신 촉진, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 개요 목 차인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 기본 개념인공지능(AI)과 기계학습(ML) 기술의 적용 분야인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 현대 기술 동향인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 미래 전망인공지능(AI)과 기계학습(ML) 윤리적 고려사항 1. 인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 기본 개념인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 의미는 무엇인가요? 인공지능은 기계가 인간과 유사한 지능을 갖도록 설계된 기술을 나타내며, 머신러닝은 데이터를 기반으로 기계가 스스로 학습하고 예측하는 기술을 의미합니다. 이 두 기술은 현대 기술의 중요한 부분을 차지하고 있습니다. 2. 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 기술의 적용 분야 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)  어떤 분야에서 활용되고 있나요?인공지능과 머신러닝은 다양.. 2023. 11. 19.
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