AI (인공지능) 학습관
신청 방법, 문제해결, 궁금한 내용을 검색해 보세요.
목차인공지능의 환경 인식과 작동 원리: 센서에서 행동까지규칙 기반 시스템과 학습 기반 시스템의 핵심적인 개념 차이실생활 예시로 보는 두 시스템의 명확한 장단점 비교인공지능 환경 인식과 작동 방식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 닮아가는 인공지능의 미래1. 인공지능의 환경 인식과 작동 원리: 센서에서 행동까지인공지능(AI)이 인간처럼 주변 환경을 인식하고 스스로 판단하여 작동하는 과정은 현대 과학기술의 가장 놀라운 성취 중 하나입니다. 이 과정은 크게 '인식(Perception)', '판단(Reasoning)', '행동(Action)'이라는 세 가지 단계로 나뉩니다. 인간이 눈과 귀로 주변을 보고 들은 뒤 뇌에서 생각하고 손발을 움직이는 과정과 매우 흡사합니다. 인공지능이 주변 환경을 인식하..
2026. 7. 25. 더보기솔직히 처음 자율주행 데모 영상을 봤을 때, 저는 그냥 "카메라 좋은 거 아니야?"라고 생각했습니다. 그런데 직접 관련 기술을 파고들어 보니, 인공지능이 세상을 '본다'는 건 카메라 한 대로 해결되는 문제가 아니었습니다. 센서에서 데이터를 모으고, 규칙을 세우고, 스스로 패턴을 학습하는 세 단계가 정교하게 맞물려야 비로소 AI가 환경을 제대로 인식할 수 있습니다. 이 글에서는 그 구조를 제 시각으로 풀어보겠습니다.목차AI는 어떻게 세상을 '읽는가' — 센서 퓨전의 원리규칙 기반 시스템 — 예측 가능하지만 벽이 있다머신러닝이 바꾼 것 — 스스로 패턴을 찾는 AI인공지능 작동 방식에 대한 자주 하는 질문결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI는 어떻게 세상을 '읽는가' — 센서 퓨전의 원리혹시 이런 상상을..
2026. 7. 24. 더보기자율주행차의 카메라는 1초에 수십 장의 이미지를 처리하면서 사람보다 빠르게 신호등을 읽어냅니다. 처음 이 수치를 접했을 때 솔직히 좀 무서웠습니다. 이게 어떻게 가능한지 파고들다 보니, 결국 핵심은 딥러닝이 데이터를 '층층이 쌓아 올리며' 세상을 이해하는 방식에 있었습니다. 직접 관련 자료를 뜯어보고, 작동 원리를 하나씩 따라가 보니 생각보다 훨씬 구체적인 그림이 그려졌습니다.목차AI가 눈을 뜨는 순간 — 환경 인식의 실제 구조딥러닝이 머신러닝과 다른 결정적 이유 — 신경망이 스스로 배운다인공지능 환경 인식에 대해 자주 하는 질문 (FAQ)결론: 인간과 협력하는 인공지능의 미래AI가 눈을 뜨는 순간 — 환경 인식의 실제 구조제가 처음 자율주행 관련 코드를 들여다봤을 때, 솔직히 이게 왜 작동하는지 한동안..
2026. 7. 24. 더보기처음 자율주행 데모 영상을 봤을 때, 솔직히 저는 "저게 어떻게 가능하지?"라는 생각부터 들었습니다. 빗속에서도 보행자를 잡아내고, 좁은 골목길에서 스스로 방향을 트는 모습이 그냥 신기함 그 이상이었습니다. 알고 보니 그 뒤에는 센서 인식부터 딥러닝 분석, 그리고 실시간 피드백 루프까지 유기적으로 맞물린 구조가 있었고, 그 구조를 하나씩 파악하고 나서야 비로소 "아, 이래서 되는구나" 싶었습니다. AI가 세상을 읽는 첫 번째 관문, 센서 인식인공지능이 주변을 파악하려면 가장 먼저 외부 정보를 데이터로 받아들여야 합니다. 이 역할을 하는 것이 바로 다양한 센서들입니다. 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, 초음파 센서 등이 대표적입니다. 여기서 라이다(LiDAR)란 레이저를 사방으로 발사한 뒤 반사되어 ..
2026. 7. 23. 더보기머신러닝 모델을 처음 공부할 때 저도 한 가지 실수를 반복했습니다. 학습 데이터로 성능을 확인하고 "잘 되네" 싶어서 그대로 배포했더니, 실제 데이터를 넣는 순간 성능이 뚝 떨어지는 경험을 했습니다. 알고 보니 학습·검증·테스트 데이터를 제대로 분리하지 않았던 게 문제였습니다. 이 글에서는 그 경험을 바탕으로 왜 이 절차가 중요한지, 어떻게 적용해야 하는지 풀어보겠습니다. 학습과 검증, 왜 둘 다 필요한가머신러닝 모델을 훈련시킬 때 가장 먼저 하는 일은 전체 데이터를 학습(Training), 검증(Validation), 테스트(Testing) 세 덩어리로 나누는 것입니다. 비율은 보통 7:2:1이나 8:1:1이 많이 쓰이는데, 중요한 건 숫자가 아니라 세 덩어리가 절대 겹치지 않아야 한다는 원칙입니다.학..
2026. 7. 23. 더보기테슬라 자율주행 차량이 하얀색 트레일러를 밝은 하늘로 오인해 사고를 낸 사건을 처음 접했을 때, 저도 한동안 멍하니 화면을 바라봤습니다. '저렇게까지 발전했다는 AI가 저걸 하늘로 착각한다고?' 싶었거든요. 그런데 그 당혹감이 오히려 AI가 세상을 인식하는 방식을 제대로 공부하게 된 계기가 됐습니다. 센서가 데이터를 모으고, 딥러닝이 의미를 해석하고, 시스템이 행동을 결정하는 이 세 단계가 어떻게 맞물려 돌아가는지 알고 나서야 그 사고가 왜 일어났는지 비로소 납득이 됐습니다. AI는 어떻게 세상을 '보는가' — 센서 융합과 딥러닝의 작동 방식솔직히 이건 예상 밖이었습니다. AI가 세상을 인식하는 방법이 인간의 오감 구조와 이렇게까지 닮아 있을 줄은 몰랐거든요. AI의 '눈'은 카메라 한 대가 아닙니다. ..
2026. 7. 22. 더보기생성형 AI 기업들을 상대로 제기된 저작권 집단소송이 현재 미국에서만 수십 건을 넘어섰습니다. 솔직히 처음 이 수치를 접했을 때 '이 정도까지 터졌나' 싶었습니다. AI를 업무에 활용하면서 편리함에 익숙해지다 보면 그 뒤에 쌓여가는 법적 지뢰밭은 잘 보이지 않습니다. 저작권, 딥페이크, 개인정보보호 — 세 가지 쟁점을 직접 부딪혀보고 나서야 이게 단순한 뉴스 이야기가 아님을 실감했습니다. 저작권과 딥페이크, 생각보다 훨씬 촘촘한 법적 그물일반적으로 AI가 만든 이미지나 텍스트는 그냥 써도 된다고 알려져 있지만, 제가 직접 확인해보니 그 판단이 꽤 위험한 가정 위에 서 있었습니다. 핵심은 저작권(Copyright), 즉 창작자가 자신의 표현물에 대해 갖는 배타적 권리가 AI 학습 데이터 수집 단계에서부터 ..
2026. 7. 22. 더보기인공지능을 두려워해야 할까요, 아니면 두려움 자체가 이미 시대착오일까요? 저는 초·중·고 학교 현장에서 인공지능을 직접 가르쳐 온 강사입니다. 불과 몇 년 전, 아직 어설픈 결과물을 보여줬을 때도 학생들은 "우와~" 하며 입을 다물지 못했습니다. 그런데 지금은 그 아이들이 매일 스마트폰으로 AI를 쓰고 있습니다. 인공지능을 막연히 두려워하기보다, 어떻게 작동하는지 알아야 제대로 쓸 수 있다고 생각합니다. 컴퓨터가 '생각'을 시작한 출발점: 규칙 기반 시스템인공지능이 처음부터 스스로 학습했던 건 아닙니다. 초기 AI의 뼈대는 규칙 기반 시스템(Rule-based Systems)이었습니다. 규칙 기반 시스템이란 "만약 A 상황이면 B를 실행하라"는 방식으로, 사람이 모든 판단 로직을 미리 컴퓨터에 심어두는 ..
2026. 7. 20. 더보기1956년 미국 다트머스 대학교에서 '인공지능'이라는 단어가 처음 세상에 등장했습니다. 저는 학교에서 학생들에게 인공지능을 가르치는 강사입니다. 처음 초·중·고 수업에서 아직 완성도가 낮은 AI 결과물을 보여줬을 때 학생들의 눈이 동그래지던 그 순간이 아직도 생생한데, 불과 몇 년 만에 휴대폰으로 매일 쓰는 기술이 됐습니다. 두려움보다는 제대로 아는 것이 먼저라고 생각해 이 글을 씁니다.인공지능의 역사와 기원 — 부흥과 좌절을 반복한 70년인공지능이 처음 학문으로 인정받은 건 1956년, 존 매카시 교수가 다트머스 세미나에서 'Artificial Intelligence'라는 용어를 제안하면서입니다. 당시 앨런 튜링, 마빈 민스키 같은 개척자들은 "컴퓨터가 인간처럼 생각할 수 있다"는 거대한 확신을 품고 ..
2026. 7. 18. 더보기
