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생성형 AI의 실제 응용에서 나타나는 주요 한계는 네 가지로 요약될 수 있다. 한계는 생성형 AI 모델이 정보를 추론하고 처리하는 방식에서 비롯되며, 시스템 및 애플리케이션 수준에서의 제약으로도 나타난다. 이러한 한계는 단기적으로 개선
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AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms: Five Approaches. SSRN.
Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., ... & Liang, P. (2021). On the opportunities and risks of foundation models. arXiv preprint arXiv:2108.07258. 유비쿼터스컴퓨팅개론 20
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Ubiquitous에 대한 기술을 개발하고 발전시키는 것 못지않게 그에 따른 부작용을 대비하고, 인간이 가장 존엄하다는 가치를 항상 가지고 있어야 할 것이다.
<참고자료>
(1) 전자신문 2003년 유비쿼터스 특집기사 발표자료(3)
(2) Ubiquitous Computing
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생성형 AI 기술 발전 현황과 사례 분석. 공개SW 포털. https://www.oss.kr/oss_case/show/66fcdc9c-fbc4-47bd-8e1c-f020d12e1f67
Wowtale. (연도미상). AI컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가AI역량 강화방안. 정책보고서 PDF. https://wowtale.net/wp-content/uploads/2025/02/
KT Enterprise. (20
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AI가 인간과 조화를 이루며 지속적으로 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록, 기술적 혁신과 윤리적 책임이 균형을 이루는 방향으로 발전해 나가야 할 것이다.
* 참고문헌
유비쿼터스컴퓨팅개론, 한국방송통신대학교출판문화원, 2024.
https://www.techt
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유비쿼터스 컴퓨팅 개론. 정광식 외. 한국방송통신대학교출판문화원.2017
제4차 산업혁명의 시대, 공간정보정책이 나아갈 방향, 김미정, 국토연구원 국토정보연구본부장, 국토정책방향제423호, 2017
시사경제용어사전, 기획재정부, 대한민국정
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(1) 전자신문 2003년 유비쿼터스 특집기사 발표자료(3)
(2) Ubiquitous Computing 개념과 동향
(3) Ubiquitous Computing <http://camars.kaist.ac.kr/~kimdw/ubi/ubi.html> 1. 서론
2. 유비쿼터스 컴퓨팅
3. 유비쿼터스에서의 AI의 역할
4. 결론
<참고문헌>
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AI AR (병리) 현미경 참조)
5. 스페인 몬드라곤의 사회혁신 비밀은 무엇이었는지요? 우리는 무엇을 어떻게 해야 할까요?
6. 캐나다 퀘벡과 이탈리아 볼로냐에는 어떤 비밀이 있었는지요? 우리 현실에 맞게 적용할 수 있는 것이 무엇이 있는지요?
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생성형 AI의 활용을 확대한다. 딥러닝은 예술 및 디자인에서 창의적 콘텐츠 생성을 지원한다. 딥러닝은 데이터 증강을 통해 AI 학습 데이터의 다양성을 증가시킨다. 딥러닝은 고성능 컴퓨팅 환경에서 실행되어 효율성을 높인다. 딥러닝은 복잡
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를 구축해야 한다. 개인정보보호와 데이터 활용의 균형점은 기술적 최적해가 아닌 사회적 합의의 산물이므로, 민주적 과정을 통한 사회적 대화와 합의 도출이 필수적이다.
미래를 전망해보면, 생성형 AI, 양자컴퓨팅, 메타버스 등 새로운 기술
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