디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능에 대해 알아보자(3편)

21강. 인공지능 서비스 상품화 기획하기

Q1. 상품수명주기 중 다수의 고객층을 확보하고 잇는 시기는 언제인가?

3. 성숙기

Q2.상품 수명주기 중 쇠퇴기에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?

1.성장률이 정체한다.

Q3. "미니스커트는 모든 여성에게 인기가 있다."는 시장 세분화 전략 중 어떤 전략에 해당하는가?

1.제품 차별화 전략

 

 

1. 심도있는 고객분석이 요구되는 상황에 대해 살펴보겠습니다.

1. 고객을 분석하는 과정 중, 심도 있는 고객 분석이 요구되는 상황이 있다.
   첫번째는 성장하는 시장이지만, 자사의 시장 점유율이 일정한 경우이다.
   두번째는 수익성 면에서 경쟁업체에 열세한 경우이다.
   세번째는 고객 만족도가 하락하고 있는 경우이다.
   네번째는 신규 채널이 과거의 서비스 방식 및 배송 방식을 바꾸고 있는 경우이다.
   다섯 번째는 특정 고객 그룹에 대해 회사의 판매량이 급격히 변화하는 경우이다.
   여섯 번째는 고객 니즈가 급격히 변화하거나 변화할 것으로 예측되는 경우이다.
   일곱 번째는 회사의 고객과 고객 접점에 대한 인사이트가 제한적이거나 편협한 경우이다.
   여덟 번째는 신규 시장으로의 진입을 하려고 하거나 해당 영역에 우월한 지도자 격의 경쟁 업체가 있는 경우이다.

 

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22강. AI서비스의 디지털 콘텐츠 적용 사례

Q1. CG인물 캐릭터를 창작하고 지정한 명령에 따라 조작하여 동영상을 제작할 수 있는 프로그램은?

2. 미쿠미쿠댄스 프로그램 (MikuMikuDance)

Q2. 가상의 CG인물이 유튜버가 되는 것을 무엇이라 하는가?

1.버츄얼 유튜버(Virtual Youtuber)

Q3.네이버가 보유한 유해 콘텐츠를 필터링하는 인공지능의 이름은?

3.엑스아이(X-eye)

 

1. 인공지능이 어떻게 미디어 생태계를 변화시킬 것인가에 대해 생각해봅시다.

1. 과거의 방송은 방송제작자가 콘텐츠를 기획하여 대중에게 전달하는 형태였다. 오늘날 방송은 개인이 대중에게 방송을 실시간으로 전달하고 있다. 유튜브나 아프리카TV와 같은 플랫폼은 개인방송의 확장에 큰 역할을 담당하고 있다. 그리고 이러한 플랫폼에서 방송활동을 수행하는 크리에이터를 관리해주는 소속사도 있다. 플랫폼에서 활동하는 크리에이터를 보유하고, 이들을 지원해주는 소속사를 멀티채널네트워크(MCN)이라 한다. 이는 방송인들의 소속사인 SM, YG, JYP 등 엔터테인먼트 기획사와 유사한 개념으로 볼 수 있다. 멀티채널네트워크는 제품, 프로그램 기획, 결제, 교차 프로모션, 파트너 관리, 디지털 저작권 관리, 수익 창출·판매 및 잠재고객 개발 등의 영역을 콘텐츠 제작자에게 지원하는 역할을 수행한다.
   유튜브에서 정의하는 멀티 채널 네트워크는 다음과 같다. 다중 채널 네트워크는 여러 유튜브 채널과 제휴한 제3의 서비스 제공업체이다. 멀티채널 네트워크는 잠재고객 확보, 콘텐츠 편성, 크리에이터 공동작업, 디지털 권한 관리, 수익 창출 및 판매 등의 서비스를 제공한다고 명시되어 있다.
   아마도 가까운 미래에는 멀티채널네트워크에 인공지능이 결합된 AI MCN이 등장할 수도 있다. 유튜브에서 이루어지는 일대다 방식의 방송이 아닌 1대1 방송을 진행하여 개인 맞춤형 방송이 제작된다는 것이다.

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23강. AI 서비스의 영화산업 적용 사례

Q1.LSTM-RNN 기술을 사용하여 인공지능이 제작한 단편 영화는?

1.<Sunspring>

Q2. 인공지능 왓슨이 예고편을 제작한 영화는?

2.<Morgan>

Q3. 1968년, 최초의 인공지능이 등장한 <2001 스페이스 오디세이> 작품에서 인공지능의 이름은?

3.HAL 9000

 

1. 로봇의 3대원칙에 대해 생각해봅시다.

1. 로봇이나 인공지능은 로봇의 3대 원칙을 따라야 한다.
   로봇의 3대 원칙 중 첫 번째 원칙은 <인간보호의 원칙>이다. 로봇은 인간에 해를 가하거나, 행동을 하지 않음으로써 인간에게 해가 가도록 해서는 안된다.
   두 번째 원칙은 <명령복종의 원칙>이다. 로봇은 인간이 내리는 명령에 복종해야 한다. 단 이러한 명령이 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.
   세 번째 원칙은 <자신 보호의 원칙>이다. 로봇은 자신의 존재를 보호해야 한다. 단 그러한 보호가 첫 번째와 두 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 적용한다. 이러한 원칙을 인공지능이 지키지 않는 경우에는 공상과학의 영화에 등장하는 것과 같이 인공지능이 인간을 통제하고 지배할수도 있기 때문이다.

 

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24강. AI 서비스의 음악산업 적용 사례

Q1. 수직계열화의 내용이 아닌 것은?

4.각 회사에 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 개방한다.

Q2. 음성인식 단계가 아닌 것은?

4. 근거리 여행지 추천

Q3. 카카오미니에 적용되는 엔진이 아닌 것은?

2.유사 패턴 분석엔진

 

1. 인공지능 스피커가 보유한 음성인식기술에 대해 생각해봅시다.

1. 음성인식 기술이 처음 등장하였을 때 대부분의 회사는 이 기술을 TV와 스마트폰에 적용한다. 히지만 TV와 멀리 떨어진 곳의 경우 음성 인식 정확성이 낮았다. 스마트폰 또한 음성으로 통제하는 것보다는 쉽고 빠른 터치의 기능으로 통제하는 것이 더 편리하였기에 음성인식기능이 사용자에 의해 발달되지 못했다.
   인공지능 스피커는 이러한 단점을 보완하기 위해 다음과 같은 3가지 기능을 갖추게 된다. 첫번째, 사람과 인공지능 스피커가 멀리 떨어져 있더라도 사람의 목소리를 정확하게 인식하게 할 수 있도록 한다. 두번째, 주변의 소음을 목소리와 구별해서 반응할 수 있도록 하는 기능을 추가한다. 세번째, 움직이는 사람의 위치를 파악하는 능력을 개발하여 음성인식의 정확성을 높인다.

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25강. AI서비스의 얼굴인식 및 이미지 적용 사례

Q1. 얼굴을 인식하는 페이스북의 인공지능은?

1.딥페이스

Q2. 구글의 인공지능 카메라 '클립스'가 보유한 기능이 아닌 것은?

4. 다양한 화가의 화풍을 담은 필터 제공

Q3. 구글의 '오토 드로우(Auto Draw)'에 대한 설명이 아닌 것은?

4. 5분 가량의 동영상 제작

1. 구글 브레인이 활용한 컨디셔닝 망과 프라이어 망에 대해 생각해봅시다.

1. 고해상도 이미지 생성을 위해 구글 브레인이 활용한 신경망 알고리즘은 컨디셔닝 망과 프라이어 네트워크 망이다.
   컨디셔닝 망은 분류와 매칭 작업을 수행한다. 먼저 저해상도 사진을 임의의 고해상도 이미지와 비교하여 얼굴과 배경을 분류한다. 그 다음 저해상도 이미지를 세밀하게 분석하여 가장 유사한 고해상도 이미지를 매칭해주는 역할을 수행한다.
   프라이어 망은 세부 내용을 추가하는 작업을 수행한다. 컨디셔닝 망이 만들어낸 이미지에 좀 더 세부적인 부분을 추가하는 것이다. 이미지가 속해 있는 특징과 분류기준을 파악한 후 컨디셔닝 망이 만들어낸 이미지에 새 화소를 추가해나가며 해상도를 증진시키는 역할을 수행한다. 이렇게 두 인공신경망이 만들어낸 결과물은 하나로 합쳐져서 고해상도 이미지를 만들어낸다.

 

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26강. AI 서비스의 문학과 미술에의 적용 사례

Q1. 호시 신이치 문학상 공모전 예심심사에서 통과한 인공지능의 작품 <컴퓨터가 소설을 쓴 날>의 주제는?

1. 인공지능의 고독

 

Q2. 타이타닉의 생존자를 파악하는 의사결정나무는 인공지능의 4가지 수준 중 어떤 것에 해당하는가?

3. 3단계 기계 학습을 통한 인공지능

Q3. MIT 미디어 랩이 개발한 공포소설을 쓰는 인공지능의 이름은?

1. 쉘리

 

 

1. 인공지능의 수준을 4가지 단계로 생각해봅시다.

1. 인공지능의 수준은 4가지 단계로 구분할 수 있다. 첫번째 단계는 단순제어 프로그램이다. 대표적인 사례는 센서에 반응하여 청소하는 로봇 청소기이다. 내부적으로 알고리즘에 대한 학습을 진행하지 않고, 단순한 패턴을 적용하여 행동하는 것이다.
   두번째 단계는 고전적인 인공지능이다. 고전적인 인공지능의 대표적인 사례는 알파고를 제외한 장기, 바둑프로그램, 움직이는 게임에서의 NPC 등으로 정의할 수 있다. 두번째 단계 또한 패턴을 프로그래밍해둔 상태이다. a일때에는 a로 행동하고, b일때는 b로 행동해야 한다는 패턴이 입력되어 있어 정해진 방식대로 행동한다. 첫번째 단계의 단순제어프로그램과 차이점이 있다면 좀 더 패턴이 복잡하다는 것이다.
   세번째 단계는 기계학습을 통한 인공지능이다. 기계학습의 대표적인 사례는 의사결정 나무, 손 글씨 인식 알고리즘이 있다. 이때부터 컴퓨터가 추론, 통계, 지식베이스를 사용하여 스스로 판단을 내릴 수 있다. 인간이 판단을 내려야 하는 특정 범위에 제한해주면, 인공지능이 의사결정을 내리는 것이다.
   네번째 단계는 딥러닝을 도입한 인공지능이다. 대표적인 케이스는 구글의 딥마인드와 알파고가 있다. 딥러닝을 도입한 인공지능은 인간이 판단의 범위를 제한해줄 필요가 없다. 인공지능 스스로 판단기준도 설정하고 판단도 내릴 수 있다.

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27강. 인공지능 서비스 성과기준 기획하기

Q1.인공지능 서비스 경쟁력의 핵심요소가 아닌 것은?

3. 협소화된 알고리즘 구현

Q2. 인공지능 서비스 사업계획서 구성항목 중 성격이 다른 하나는?

4. 위기대응 계획

Q3. 인공지능 서비스 사업계획의 기술적 타당성 분석 항목에 해당하지 않는 것은?

1. 편익 추정

 

1. 인공지능의 유형 변화를 3가지로 분류해서 생각해 봅시다.

1. 첫째, 좁은 의미의 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)이다. 이는 피드백을 통해 한 가지 임무만 수행하는 것을 의미한다.
   둘째, 범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이다. 이는 새로운 상황에 적응해 해결책을 찾아내는 것을 의미한다.
   셋째, 슈퍼 인공지능(ASI, Artificial Super Intelligence)이다. 이는 인간으로부터 독립해 스스로 목표를 설정하는 것을 의미한다.

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28강. 인공지능 서비스 성과평가방법 기획하기

Q1.다음의 IT투자 성과 관리의 목적 중 성격이 다른 것은?

4. 비효율적인 예산 낭비 방지

Q2. 인공지능 서비스 중 '정보시스템, 서비스 활용도'는 IT 투자 성과 관리 지표 중 어느 것에 해당하는가?

3. 이용지표

Q3.성과지표 구체화 흐름 중 '지표 타당성 검증' 후의 단계로 알맞은 것은?

1.성과지표 도출

 

 

1. 균형성과표(BSC)의 주요 성과지표 개발 프로세스 원칙에 대해 생각해 봅시다.

1. 첫째, 핵심 성과 지표는 적게 구성한다.
   둘째, 핵심 사업적 성공 요인과 연계를 모색한다.
   셋째, 조직의 과거, 현재, 미래를 한번에 볼 수 있는 지표를 설정한다.
   넷째, 고객, 주주, 이해관계자의 욕구를 수용하여 개발한다.
   다섯째, 경영진의 의지를 활용해서 전사에 파급하도록 지원한다.
   마지막으로 지표는 환경과 전력에 따라 변경가능하도록 재조정이 가능하다.

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29강. 인공지능 서비스 성과 평가 실행 기획하기

Q1.다음의 성과 평가 모델 중 성격이 다른 하나는?

4. IT 포트폴리오 관리모델

Q2.'순현재가치'를 산출하는 수식으로 알맞은 것은?

1. 편익의 현재 가치 – 비용의 현재가치

Q3. 비용 편익 기법을 선택 및 제시할 때, 고려사항으로 알맞지 않은 것은?

2.초기 개발 비용은 제외하고 계산한다.

 

 

1. 인공지능 기술발전의 전망 4가지에 대해 생각해 봅시다.

1. 첫째, 딥러닝 기술 한계 극복
   차세대 인공지능 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행될 것으로 예상된다.
   둘째, 언어/청각지능 활용 확산
   언어분석, 음성대화처리, 자동 통번역에 딥러닝 기술이 활발히 적용되고 있다.
   셋째, 추론형 시각지능 연구
   직접적인 인지능력을 넘어서 사람과 유사한 추론을 가능하게 하는 연구가 진행된다.
   넷째, 복합지능형 로봇/비서 확산
   지능형 비서 분야의 상용 서비스가 급속히 확산된다.

 

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30강. AI의 실패영역과 인간의 관여

Q1. 기계의 과적합에 대한 해결책으로 바른 것은?

1.교차 검증

Q2. 비논리적인 상관관계를 피하기 위한 전략으로 바르지 않은 것은?

3.최대한 많은 데이터를 사용하기

 

Q3. 기계는 자신에게 없는 정보는 고려하지 못한다. 그러나 인간은 하나를 보고 다른 것을 이해하기도 한다. 이와 관련된 인간의 능력으로 적절한 것은?

2.상상력

 

1. 얽힘의 시대(Age of Entanglement)에 대해 생각해 봅시다.

1. 사람이 만들어낸 기술적, 제도적 산물과 얽혀 있다는 의미이다. 설계 프로세스 내에서 사람이 원하는 데이터를 입력할 수 있고, 사람들은 프로세스를 통해 기계와 사람 간의 협력에 참여하게 된다. 기계와 사람 간의 인터페이스가 유동적이며 적응력이 뛰어나기 때문이다. 최종 산물은 인간과 기계의 협력을 통해서 생겨난 것으로, 뛰어난 결과를 얻는 경우가 많다.

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- 서비스 이벤트가 발생하기 위한 조건을 의사결정 트리, 결정 규칙으로 정의한 기법

▸서비스 이벤트 발생조건 명세기법

 

- 정량적 화폐가치 산출기법의 유형 중 회계적 논리와 산식에 근거하는 기법

▸회계 기법

 

- 인간으로부터 독립해 스스로 목표를 설정하는 것

▸슈퍼 인공지능(ASI)

 

- 비즈니스 모델 방법론 중 숫자테스트

▸투입된 돈은 얼마인가? 

▸ 해당 비즈니스를 통해 얼마를 벌어들일 수 있는가? 

▸ 최종가격을 통해 어느정도 수익을 벌어들일 것인가?

 

- 매력적인 어필 포인트를 탐지하고, 전환비용을 개발하여 이탈을 방지해야하는 고객

▸충성고객

 

- 복잡한 기업 데이터를 체계적으로 구조화하고 설계하는 방법

▸데이터 아키텍처

 

- 경사 하강법을 이용해 오차가 최소가 되는 지점을 구하려고 한다. 이는 미분했을 때 기울기가 몇 이 되는 지점인가?

▸기울기 0이 되는 지점

 

- MCN(멀티채널네트워크(Multi-channel network))

▸크리에이터를 관리하는 기획사

 

- 형태소의 분석과정

▸단어를 이루고 있는 형태소를 분석한다. 

▸형태론적 변형이 일어난 형태소의 원형을 복원한다.

▸사전과 단어들 사이의 결합 제약조건에 따라 옳은 분석후보를 선택한다.

 

-서비스 요구 사항을 서비스 설계로 전환하기 위한 구조적인 서비스 품질 방법론

▸품질 기능 전개 모형

 

- 서비스 기능, 인터페이스 친숙도 등의 수준으로 정의하는 프로파일

▸서비스 숙련도 프로파일

 

- BSC 주요 성과지표 개발 프로세스의 원칙

▸ 핵심 사업적 성공 요인과 연계한다. 

▸ 조직의 과거, 현재, 미래를 볼 수 있게 한다. 

▸ 환경에 따른 변경이 가능하도록 한다.

 

- 영향도 분석 분석의 내용

▸대상의 약점

▸분석 대상의 강점

▸서비스에 미치는 긍정영향

 

- 유스케이스 다이어그램에서 서비스가 제공하는 기능

▸유스케이스

 

- 기술 수명주기의 5가지 단계 중 기술이 시장에서 완성도를 인정받는 단계

▸성장기

 

- 일차원고객, 다차원고객, 고다차원 결합 고객으로 분류하였다면 어느 기준으로 고객을 분류한 것인가

▸기술적 관점

 

- 변경추적 프로세스를 갖추어야 하는 이유

▸변경사항이 발생하기 때문이다.

▸작성 후 변경되지 않은 문서는 프로젝트에 오류를 가져오기 때문이다.

▸경쟁업체와의 비교분석이 고려되어야 하기 때문이다.

 

- 범정부 성관분류체계 중 산출단계에 해당

▸인적 자원

▸정보기술

▸연관 자원

 

- 소수의 전문가 집단이 모여서 브레인스토밍 방식으로 회의를 진행하는 요구 사항 도출기법

▸워크숍

 

- 중장기 모형을 통해 도출할 수 있는 것

▸미래사회 트렌드 분석

▸투자 현황 분석

▸전략 로드맵 작성