목차
1 .4차산업혁명 이란?
2. 4차산업혁명 기술소개
3. 4차산업혁명 장단점 분석
(1) 장점
(2) 단점
4. 3차산업혁명과의 차이점
5. 4차산업혁명 관련기술 소개
(1) 가상현실 (VR)
(2) 사물인터넷
(3) 공유경제
(4) 빅데이터
(5) 3D 프린터
(6) 드론
6. 4차산업혁명 기술 도입사례
7. 느낀점
2. 4차산업혁명 기술소개
3. 4차산업혁명 장단점 분석
(1) 장점
(2) 단점
4. 3차산업혁명과의 차이점
5. 4차산업혁명 관련기술 소개
(1) 가상현실 (VR)
(2) 사물인터넷
(3) 공유경제
(4) 빅데이터
(5) 3D 프린터
(6) 드론
6. 4차산업혁명 기술 도입사례
7. 느낀점
본문내용
사용자의 얼굴이 보였을 때 화면이 커지고, 그 사람에 대한 정보를 제공해주는 모바일에 사용가능한 인공지능반도체칩을 개발하였다. 그 밖의 예로는 자동차에서는 인식된 얼굴의 사람이 차량 가까이로 오면 차량이 켜지는 예가 있다. 인공지능이 탑재된 얼굴인식시스템을 바탕으로 하여 인공지능기술의 기본을 갖추고 우리가 산업을 발전시킨다면 세계시장을 리드할 수 있다고 생각한다. 이러한 현실과 가상의 융합인 4차 산업혁명의 흐름을 간파하고 국가차원에서 혁신을 주도한 나라인 독일은 지난 수년간 어떤 일이 있었는지 살펴보고 정보기술뿐 아니라 센서 기술에 많은 변화들이 있었다는 것 그리고 센서들의 가격이 월등히 낮아졌다는 것, 적은 에너지를 통해 광범위한 데이터를 수집할 수 있다는 것을 깨닫고 이 데이터를 통해 주변 환경을 쉽게 파악한 후 로봇 기술에도 큰 발전을 가져왔다. 그리고 인공지능은 의료계에 도입되어 광대한 의료정보(나이, 성별, 몸무게, 피검사, 과거 수술력 등) 속에서 환자에 꼭 맞는 진단정보를 제공한다. 예를 들어 전립선암에 있어 IBM watson은 290 종의 의약 저널과 1200만 축에 달하는 전문자료를 습득해 빅데이터를 기반으로 진단결과를 본다. 이를 통해 다양한 치료 옵션이 제공될 수 있음을 알게 되고, 그걸 다른 환자와 교수님들과 공유함으로써 치료에 대해 신속하고 심층적으로 논의가 가능하다. 이는 신뢰도와 정확도가 높다는 장점을 지니어 빨리 발전하고 실생활에 도입되어 환자 개개인에게 적합하고 효율적인 진단이 내려지는 사회가 오면 좋겠다는 생각을 지니게 해주었다. 이외에도 그림을 그리는 인공지능, 넥스트 렘브란트(The Next Rembrandt)는 빛의 화가 렘브란트의 화풍을 재현해 그림을 생산하고 있다. 이는 작품 300장 이상을 분석해 데이터를 모으고 3D 프린터를 통해 렘브란트가 자주 사용한 붓과 색채, 질감까지 그대로 재현한다.
7. 느낀점
빅 데이터는 아마, 내가 보기엔 4차 혁명으로 인해 변화하고 가장 크게 일어날 트렌드 중에 하나일 것이라 예상한다.
사람들이 길거리를 지나가는 모습들이 CCTV에 촬영되고, 상품을 구입한 사람들이 상품을 만든 회사에 자신들의 소비취향 자료를 남기는 등 우리 주변에서 수많은 데이터들이 생산되고 저장되고 있다. 더 나아가 최근엔 이러한 자료들은 기업과 사회에서 중요한 자본으로 사용하고 상업성을 가지는 데에 쓰여 진다.
최근에 넷플릭스에서 광고를 하는데 에도 빅 데이터를 활용하여 사람들의 흥미, 관심분야별의 광고만을 골라서 보여준다고 한다. 또한 빅 데이터를 바탕으로 인공지능의 딥 러닝(Deap Learning)을 이용한 스마트 팩토리(Smart Factory) 역시 예시로 들 수 있을 것이다.
이렇게 쉽고 빠르게 생산되어, 넘쳐나는 데이터를 효율적으로 사용하고 다룬다면, 그만큼 사회와 현재의 이익에 긍정적인 영향을 찾는 방법에 지름길은 없을 것이다. 물론 빅 데이터를 생산하는 방법과 저장하는 과정에서 부정적인 영향과 범죄에 사용할 수 있는 문제들을 예상하고 대비해야 하는 것도 필요하지만, 문제들과 동시에 어떻게 더 효율적으로 사용하는 가를 고려해봐야겠다고 생각이 들었다.
따라서 많은 양의 데이터를 생산해 내는 것만큼 그 데이터들을 다루고 처리하며, 다양한 분야들에 적용하는 일을 다루는 직업종이 필요하다고 생각된다. 2015년에 오바마 정부가 최초로 정부의 데이터 정택을 총괄하는 수석 데이터 과학자를 행정부에 임명했던 것처럼, 기업과 정부는 4차 혁명을 맞이하며 발생하는 다양한 데이터들을 다루는 데에 필요한 직업들과 정책들을 찾아보고, 그들뿐만 아니라 우리들 또한 그러한 분야에 관심을 가져야 할 필요가 있다.
7. 느낀점
빅 데이터는 아마, 내가 보기엔 4차 혁명으로 인해 변화하고 가장 크게 일어날 트렌드 중에 하나일 것이라 예상한다.
사람들이 길거리를 지나가는 모습들이 CCTV에 촬영되고, 상품을 구입한 사람들이 상품을 만든 회사에 자신들의 소비취향 자료를 남기는 등 우리 주변에서 수많은 데이터들이 생산되고 저장되고 있다. 더 나아가 최근엔 이러한 자료들은 기업과 사회에서 중요한 자본으로 사용하고 상업성을 가지는 데에 쓰여 진다.
최근에 넷플릭스에서 광고를 하는데 에도 빅 데이터를 활용하여 사람들의 흥미, 관심분야별의 광고만을 골라서 보여준다고 한다. 또한 빅 데이터를 바탕으로 인공지능의 딥 러닝(Deap Learning)을 이용한 스마트 팩토리(Smart Factory) 역시 예시로 들 수 있을 것이다.
이렇게 쉽고 빠르게 생산되어, 넘쳐나는 데이터를 효율적으로 사용하고 다룬다면, 그만큼 사회와 현재의 이익에 긍정적인 영향을 찾는 방법에 지름길은 없을 것이다. 물론 빅 데이터를 생산하는 방법과 저장하는 과정에서 부정적인 영향과 범죄에 사용할 수 있는 문제들을 예상하고 대비해야 하는 것도 필요하지만, 문제들과 동시에 어떻게 더 효율적으로 사용하는 가를 고려해봐야겠다고 생각이 들었다.
따라서 많은 양의 데이터를 생산해 내는 것만큼 그 데이터들을 다루고 처리하며, 다양한 분야들에 적용하는 일을 다루는 직업종이 필요하다고 생각된다. 2015년에 오바마 정부가 최초로 정부의 데이터 정택을 총괄하는 수석 데이터 과학자를 행정부에 임명했던 것처럼, 기업과 정부는 4차 혁명을 맞이하며 발생하는 다양한 데이터들을 다루는 데에 필요한 직업들과 정책들을 찾아보고, 그들뿐만 아니라 우리들 또한 그러한 분야에 관심을 가져야 할 필요가 있다.
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