💡 컴퓨터 사이언스와 컴퓨터 공학
컴퓨터 과학(Computer Science)
컴퓨터 자체의 이론, 설계, 구현, 응용 및 효율성, 알고리즘, 계산 및 정보에 대해 연구하는 분야
컴퓨터 탄생 이후 오랫동안 유지해온 분야로 컴퓨터 이론, 알고리즘, 프로그램 언어, 수치 분석, 데이터 베이스 등 컴퓨터 자체에 초점을 둔 하위 카테고리들 존재
컴퓨터 공학(Computer Engineering)
컴퓨터 과학과 전자공학을 이어주는 컴퓨터를 활용하는 분야
컴퓨터 공학 = 컴퓨터 과학 + 전자공학
기본 물리학과 수학에 기초하며 소프트 웨어와 하드 웨어를 전반적으로 학습해야 하는 분야이다. 디스플레이공학, 이미지 및 음성 처리, 패턴 인식, 로봇공학, 센서 및 컴퓨터의 인식 등이 속한다.
인공지능 분야의 기초 > 컴퓨터 과학
인공지능 분야의 적용 > 컴퓨터 공학
🔧 4차 산업 핵심 기술
모바일, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅, 인공지능으로 서로 높은 연관성을 가짐
모바일
움직일 수 있는 장치를 의미하며, 무선 정보통신 기술 통신망에 기반한 대부분의 장치들을 통칭한다.
핸드폰, 대중교통, 여러 전자장치 등
사물인터넷(IoT)
각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술을 의미하며, 무선 통신을 통해 각종 사물 연결하는 것으로 모바일 분야가 발전하며 넷, 망으로 연결된 개념으로 사람과 장치 모드를 인터넷처럼 망으로 묶어 정보를 주고 받는 커넥티드가 생겨났다.
넷이 생겨나며 데이터 양이 증가하여 빅데이터 발생하였다.
빅데이터
기존의 전통적인 방법으로는 처리하기 힘들 정도로 큰 데이터를 의미하며, 방대한 양의 정보를 수집, 분석, 표현, 처리하는 특징으로 연구 발전되고 있다. 정보를 제공, 관리, 분석을 가능하게 해 과거에 불가능했던 기술이 실현 가능해졌다.
빅데이터로 인해 저장과 처리하는 과정에 문제가 발생하였고 이 점을 클라우드컴퓨팅으로 해결하였다.
클라우드컴퓨팅
전 세계의 인터넷이 연결돼 어느 곳에서든 컴퓨팅을 의미하며, 자원에 접근해 원하는대로 사용 가능, 한 곳에서 모두 처리하는 것이 아니라 나누어서 처리, 공유할 수 있는 기술이다. 인터넷(클라우드)을 통해 컴퓨팅 서비스를 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이다.
서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등
🔑 인공지능
뛰어난 컴퓨팅 기술, 방대한 양의 학습 데이터 필요하며, 모바일, 사물인터넷, 빅데이터, 클라우드컴퓨팅에서 데이터를 분석하고 결과를 도출하여 판단하는 것을 인공지능이 담당한다.
🎲 인공지능의 주요 응용분야
전문가시스템, 자연어처리, 데이터마이닝, 음성인식, 컴퓨터비전, 지능로봇
전문가시스템
특정 분야에 대한 전문지시을 체계화하여 시스템화 하고 문제에 따른 해결책을 제공하여 활용한다.
자연어처리
사람의 언어를 인공지능이 분석하고 해석해주는 것이다.
데이터마이닝
방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 추출해내는 것이다.
음성인식
사람의 음성언어를 컴퓨터가 해석, 주파수로 나타나는 음성을 분석하여 그 내용을 문자 데이터로 보여주는 것에 활용되는 분야이다.
컴퓨터 비전
기계의 시각정보해석에 해당하는 분야로 물체를 인식하고 판단하는 인공지능이 많이 활용한다.
지능로봇
로봇에 관련된 기술분야로 인공지능을 활용한 지능기술을 탑재하여 여러가지 인간의 영역을 대신하는 로봇들에 활용되는 분야이다.
📊 머신러닝 활용 분야
스팸 메일 필터
불필요한 내용을 스팸함에 보내거나 삭제시 그 데이터를 학습해 이후 자동으로 필터링 된다.
택시, 배달, 택배, 예약, 주문 등의 어플에서도 활용
지역, 하루 중 시간, 날씨, 전반적인 고객 수요 등을 기준으로 학습하여 미리 정보를 알고 활용할 수 있도록 한다.
📊 딥러닝 활용 분야
얼굴이나 신체를 휴대폰 카메라로 인식하고 스티커를 붙이거나 얼굴 모양을 바꾸거나 하는 기술
얼굴 인식, 얼굴 구별하기, 얼굴 위치 찾기 등의 인공지능 기술 활용한다.
스노우, 틱톡
음성인식이 가능한 인공지능 스피커
음성 입력 및 인식하고 자연어 처리 후 판단 결과를 만들고 피드백을 받는 과정으로 이루어지며, 두 사람 이상 동시 대화에서 목소리를 구분하고 사람이 웅성거리는 곳에서도 음성을 판단하도록 기술이 발전하였다. 또한, 같은 말이라도 뉘앙스를 판단하여 대응하기도 한다.
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📑 무인편의점
ml과 dl을 모두 활용하여 인식과 판단을 하는 인공지능 기술이 사용된다.
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머신러닝과 딥러닝의 차이
머신러닝
단순한 상황이나 엄청나게 많은 데이터들이 필요하지 않은 상황에서 이용되며, 문제를 일으켰을 때 사람이 개입하여 해결한다. 학습 데이터를 만들어 학습하기도 한다.
딥러닝
많은 양의 데이터가 주어지는 경우에 이용되며, 인간의 뇌 구조와 가깝게 스스로 업데이트 되며 보다 복잡한 상황에서 활용한다.
