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목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 지능과 지능형 시스템

Ⅲ. 지능과 지능형 교통체계(지능형 교통시스템)
1. 개념
2. 목표
3. 기대효과
1) 교통혼잡 완화
2) 교통서비스 획기적 개선
3) 교통 안전성 향상(교통사고 60% 감소)
4) 물류비 절감을 통한 국가 경쟁력 제고
5) 첨단 산업의 국제경쟁력 강화
6) 환경보전 및 에너지 절감

Ⅳ. 지능과 지능형 에이전트

Ⅴ. 지능과 지능형 서류프로젝트

Ⅵ. 지능과 지능형 정보시스템
1. 판매자 인자
2. 구매자 인자

Ⅶ. 지능과 지능적 정부

Ⅷ. 지능과 인공지능

참고문헌

본문내용

이나 정책분석, 집행, 평가 혹은 사회변화 예측 및 유도과정에서 축적된 각종 통계에 기초하여 체계적 분석 및 예측이 가능한 행정을 의미한다. 나아가 정부가 모든 부서의 기능을 적절히 조정 및 통제하면서 환경변화에 탄력적이고 능동적으로 대응하여 미연에 문제점을 피하고 방지하는 예방적 행정을 의미한다.
지능적 전자정부를 구현하기 위한 이념으로서 창의성은 앞서 살펴보았듯이 ‘지적능력(intellectual abilities)\'이 가장 중요한 요소가 된다(Lubart, 1994). 보다 구체적으로 지적능력은 고차원과 기초차원의 ‘창의성-관련능력(creativity-relevant abilities)\'으로 제시된다(Barron & Harrington, 1981; Perkins, 1981; Sternberg & Lubart, 1991). 이러한 능력들은 ‘일반적 형태(domain-general forms)\'로 혹은 ‘영역이나 과제-특수적 형태(domain-and task-specific forms)\'로 존재하는데 ‘고차원적 창의성-관련 능력\'으로 문제발견능력, 문제정의능력, 유용한 문제표상을 선택하는 능력, 문제해결방법을 선택하는 능력, 그리고 효과를 평가하는 능력이 제시된다. 반면 기초능력으로 통찰력(insight abilities)과 확산적 사고기술(divergent thinking)이 필요한 지적능력으로 열거되었다(Lubart, 1994). 또한 지적능력의 중요성을 강조하면서 지능의 삼원 이론에 기초하여 지적능력을 전통적 사고의 틀에서 벗어나 새로운 방법으로 문제를 보는 종합적 능력(synthetic ability), 아이디어의 가치를 구분하는 분석적 능력(analytic ability), 그리고 아이디어의 가치를 타인에게 설득시킬 수 있는 실용성 맥락의 능력(practical-contextual ability)으로 제시되었다(Sternberg & Lubart, 1999). 이상에서 살펴본 지적능력들에서 공통점을 발견되는 것은 문제해결상황 속에서 나타나는 혹은 길러지는 능력이다. 문제해결이란 문제해결자가 이용할 수 있는 분명한 해결방법이 없을 때 주어진 상태에서 목표상태에 도달하기 위한 인지적 처리를 말한다. 문제해결자가 목적은 갖고 있으나 목적을 달성하는 분명한 방법을 모를 때 문제가 발생한다. 따라서 많은 인지이론 연구자들은 창의성과 문제해결의 관계를 동일한 정신현상으로 보거나(Guilford, 1964; Newell, Shaw & Simon,1962), 창의적 사고를 문제해결의 한 가지 형태로 보기도 한다(Mumford et al., 1991). 특히, Feldhusen & Treffinger(1986)는 “융통성과 유창성, 독창성과 같은 창의적 능력은 실제적이고 복잡한 문제해결 행동과 분리할 수 없다”고 보면서 창의성과 문제해결을 하나의 복합적 개념으로 이해한다.
Ⅷ. 지능과 인공지능
컴퓨터와 통신기술의 발전으로 정보화 사회가 도래하게 되었다. 정보산업 분야에서도 가장 첨단이라 할 수 있는 인공지능(AI; ARTIFICIAL INTELLIGENCE) 기술은 21세기 초반에 가장 기대되는 산업이다. 일본의 경우 이른바 제 5 세대 컴퓨터 개발 프로젝트라 하여 1982년부터 인공지능기술을 지원할 하드웨어와 소프트웨어의 개발에 박차를 가하고 있다.
그렇다면 인공지능 기술은 종래의 컴퓨터 이용기술과 어떻게 다른가? 지금까지 컴퓨터는 주어진 절차(ALGORITHM)에 따라 수행하는데 그쳤으나 인공지능의 목표는 어떻게 컴퓨터에 인간과 같은 지능(INTELLIGENCE)을 부여할 수 있는가에 있다.
여기서 인간과 컴퓨터의 능력상의 차이점을 살펴보면 종래의 컴퓨터는 주로 처리속도와 정확성 등의 특성을 활용할 수 있는 응용에 이용되어 왔고 독창력, 경험, 직감력 등은 인간 고유의 영역으로 인식되어왔다. 인공지능이란 넓은 의미의 지능, 즉 언어를 이해하고, 사물을 인식하고 학습하며, 지식과 경험을 토대로 추론하고, 문제를 해결하는 등의 특징을 소유한 지적인 컴퓨터 시스템을 고안하려는 학문이다.
문제는 아직 인간이 소유한 지능의 실체가 무엇인지 또 어떤 과정을 거쳐 지적 행동이 나타나는지에 관하여 정설이 없고 많은 논란이 있다. 그러나 가장 단순하게 정의한다면 지능(INTELLIGENCE 또는 THINKING)이란 새로운 정보와 이미 알려진 사실들로부터 법칙이나, 경험을 통하여 얻어진 법칙(RULE OF THUMB), 추측, 직감 등을 통하여 추론하여 문제를 해결하는 과정과 능력이라 하겠다.
일부 학자들은 컴퓨터가 이러한 구체적인 기능외에도 인간과 마찬가지로 감정(EMOTION), 성격(PERSONALITY), 독창력(CREATIRITY)을 가져야만 완전한 의미의 지능을 소유한다고 주장한다. 또 철학자 DREYFUS(WHAT COMPUTERS CAN\'T DO 의 저자)는 완전한 인공지능의 가능성을 주장하는 컴퓨터 과학자들의 논리가 몇 가지 가정에(생물학적, 심리학적, 인식론적, 존재론적) 근거를 두고 그 논리의 모순성을 지적하였다.
영국의 컴퓨터 과학자 TURING이 제시한, 기계가 지능을 소유하고 있는지의 여부를 가리기 위한 방법(TURING TEST)을 소개하면, 만일 인간이 컴퓨터에게 어떤 질의를 했을 때 인간이 그 대답을 인간으로 부터 받았는지 컴퓨터로부터 받았는지 전혀 느끼지 못했을 때 컴퓨터가 지능을 소유하고 있다고 정의했다. 이 경우 질의와 대답은 목소리, 영상, 컴퓨터 스크린과 키보드 등 어떤 매개체를 이용해도 좋다.
참고문헌
ⅰ. 김진영(2009), ITS 지능형 교통 시스템, GS인터비전
ⅱ. 기획재정부(2009), 지능형 정부를 위한 중장기 발전방안 수립에 관한 연구
ⅲ. 백혜정 외 1명(2003), 지능형 에이전트의 환경 적응성 및 확장성에 대한 연구, 한국정보과학회
ⅳ. 오강탁(1999), 영국의 지능형 서류 프로젝트(I-Form) 성과와 시사점, 한국정보문화진흥원 / 정보화동향분석
ⅴ. 이일병(1985), 인공지능 과 자연지능 <특집>, 대한전자공학회
ⅵ. 주영도(2011), 인간 인지 지식의 표현과 해석을 위한 지능형 시스템 설계 방법, 한국산업정보학회

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지능,   시스템,   교통체계,   교통시스템,   에이전트,   지능적 정부,   지능형 서류프로젝트