AI 관련 분야별 주요 용어 200선 - 1편

AI 관련 분야별 주요 용어 200선 - 1편

인공지능(AI)은 현대 기술의 핵심 요소로 자리 잡았으며, 다양한 산업과 일상생활에 깊숙이 침투하고 있습니다. 인공지능의 발전과 함께 관련된 용어들도 다양하고 복잡해졌습니다. 이번 글에서는 인공지능과 관련된 다양한 용어들을 정리하여 여러분께 소개하고자 합니다. 이 글을 통해 인공지능의 기본 개념부터 최신 기술 동향까지 폭넓게 이해할 수 있을 것입니다. 특히 인공지능 하드웨어, 역사적 인물 및 연구 방법론, 최신 기술 트렌드, 데이터베이스 및 저장소 등으로 나누어 상세히 설명하겠습니다.

1. 일반 AI 용어

1. Artificial Intelligence (AI): 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. AI는 다양한 응용 분야에서 사용되며, 인간의 인지 능력을 기계적으로 구현하려는 노력을 포함합니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차, 챗봇, 음성 인식 시스템 등이 있습니다. 이러한 기술은 우리 일상생활의 많은 부분에서 큰 변화를 일으키고 있습니다. 또한, AI는 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업 분야에서도 그 적용 가능성을 넓혀가고 있습니다. AI의 발전은 미래의 혁신적인 기술 발전의 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
2. Machine Learning (ML): ML은 데이터에서 학습하여 예측 모델을 생성하는 AI의 하위 분야입니다. 이 방법은 패턴 인식, 데이터 마이닝, 통계 분석 등의 기법을 사용합니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘은 과거의 데이터를 분석하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다. 이는 마케팅에서 고객 행동 예측, 금융에서 주가 예측, 의료에서 질병 진단 등에 활용됩니다. 머신러닝의 효율성은 데이터의 양과 질에 크게 의존하며, 데이터가 많을수록 모델의 정확도가 높아집니다.
3. Deep Learning (DL): DL은 다층 신경망을 활용한 기계 학습 방법으로, 복잡한 패턴 인식에 탁월합니다. 예를 들어, DL은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 높은 성능을 보입니다. 이는 다층 구조의 신경망이 데이터의 복잡한 구조를 효과적으로 학습할 수 있기 때문입니다. DL은 또한 자율 주행 자동차의 객체 인식, 음성 비서의 자연어 처리, 추천 시스템의 사용자 선호도 분석 등에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 딥러닝 모델은 대규모 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다.
4. Neural Network (NN): 인공 신경망으로, 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 모델입니다. NN은 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)을 비롯한 다양한 구조가 있습니다. 이러한 신경망은 입력 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 예측이나 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 널리 사용됩니다. 신경망의 학습 과정은 가중치를 조정하는 반복적인 과정으로 이루어지며, 이는 데이터의 패턴을 점진적으로 학습하는 방식입니다.
5. Supervised Learning: 입력과 출력 데이터 쌍을 이용하여 모델을 학습시키는 방법입니다. 분류(Classification)와 회귀(Regression)가 대표적인 예입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 이미지 분류, 주가 예측 등이 있습니다. 지도 학습은 훈련 데이터와 정답 레이블을 필요로 하며, 모델은 주어진 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 이는 높은 정확도의 예측 모델을 생성하는데 효과적입니다.
6. Unsupervised Learning: 출력 데이터 없이 입력 데이터만을 사용하여 패턴을 발견하는 학습 방법입니다. 클러스터링(Clustering)과 연관 규칙 학습(Association Rule Learning)이 대표적입니다. 예를 들어, 고객 세분화, 이상 탐지, 데이터 축소 등이 있습니다. 비지도 학습은 데이터의 구조를 이해하고, 데이터 간의 숨겨진 관계를 발견하는 데 유용합니다. 이는 데이터의 레이블이 없는 경우에도 데이터를 분석하고 유의미한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
7. Reinforcement Learning: 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법입니다. 강화 학습은 게임, 로보틱스 등에 적용됩니다. 예를 들어, 바둑 AI인 알파고, 자율 주행 로봇, 추천 시스템 등이 있습니다. 강화 학습은 에이전트가 환경에서의 행동을 통해 보상을 얻고, 이를 통해 최적의 정책을 학습합니다. 이는 복잡한 문제 해결과 최적화 작업에서 효과적인 방법입니다.
8. Natural Language Processing (NLP): 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다. 음성 인식, 번역, 감정 분석 등에 사용됩니다. 예를 들어, 구글 번역, 시리, 알렉사 등이 있습니다. NLP는 언어의 문법, 의미, 맥락 등을 이해하고, 이를 기반으로 텍스트를 처리합니다. 이는 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 자연스럽게 하고, 다양한 언어 관련 작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다.
9. Computer Vision: 이미지나 비디오에서 유용한 정보를 추출하고 해석하는 기술입니다. 자율 주행, 의료 영상 분석 등에 활용됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식, 객체 탐지, 이미지 분할 등이 있습니다. 컴퓨터 비전은 이미지의 픽셀 데이터를 분석하여 시각적 정보를 이해하고, 이를 기반으로 의사 결정을 내립니다. 이는 다양한 산업 분야에서 시각적 데이터를 처리하고 분석하는 데 필수적인 기술입니다.
10. Robotics: 로봇을 설계, 제작, 운영하는 학문입니다. 로봇은 센서, 액추에이터, 제어 시스템 등을 포함합니다. 예를 들어, 산업용 로봇, 가정용 로봇, 서비스 로봇 등이 있습니다. 로봇 공학은 자동화와 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 인간의 물리적 한계를 극복하는 데 기여합니다. 로봇은 다양한 환경에서 작업을 수행할 수 있으며, 이는 제조업, 의료, 물류 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

2. 머신러닝 기법

11. Classification: 주어진 입력 데이터를 사전 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업입니다. 스팸 필터링, 이미지 분류 등이 포함됩니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 일반 메일로 분류하거나, 의료 영상을 정상과 비정상으로 분류하는 작업이 있습니다. 분류 알고리즘은 입력 데이터의 특징을 학습하여 새로운 데이터의 클래스를 예측합니다. 이는 정확한 의사결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다.
12. Regression: 연속적인 값을 예측하는 작업입니다. 주택 가격 예측, 주식 시장 분석 등이 예입니다. 예를 들어, 특정 지역의 주택 가격을 예측하거나, 주식 시장의 미래 가격 변동을 예측하는 작업이 있습니다. 회귀 알고리즘은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 연속적인 값을 예측합니다. 이는 다양한 예측 모델에서 중요한 역할을 합니다.
13. Clustering: 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶는 작업입니다. 고객 세분화, 이미지 분할 등이 포함됩니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 유사한 구매 패턴을 가진 그룹으로 나누거나, 이미지를 분할하여 유사한 색상이나 질감을 가진 영역으로 구분하는 작업이 있습니다. 클러스터링 알고리즘은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하는 데 도움을 줍니다.
14. Decision Tree: 의사 결정을 나무 구조로 표현한 모델입니다. 각 노드는 속성 테스트를 나타내고, 각 가지는 테스트 결과를 나타냅니다. 예를 들어, 특정 조건에 따라 환자를 진단하거나, 고객의 구매 결정을 예측하는 작업이 있습니다. 의사 결정 트리는 이해하기 쉽고, 시각적으로 표현할 수 있어 다양한 의사결정 문제에서 유용하게 사용됩니다.
15. Random Forest: 여러 개의 결정 트리를 사용하여 예측을 향상시키는 앙상블 학습 방법입니다. 각각의 트리는 독립적으로 학습됩니다. 예를 들어, 다양한 트리 모델을 결합하여 더 높은 정확도의 예측을 수행하거나, 다양한 변수의 중요성을 평가하는 작업이 있습니다. 랜덤 포레스트는 높은 예측 성능과 과적합 방지 능력을 갖추고 있어 많은 응용 분야에서 사용됩니다.
16. Support Vector Machine (SVM): 데이터 포인트 간의 최대 마진을 찾는 분류 알고리즘입니다. 고차원 공간에서 작동하며, 비선형 분류에도 사용됩니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 이미지 분류, 생물정보학 등의 분야에서 사용됩니다. SVM은 데이터를 분리하는 최적의 경계를 찾기 위해 다양한 커널 함수를 사용하며, 이는 복잡한 분류 문제를 해결하는 데 효과적입니다.
17. K-Nearest Neighbors (KNN): 새로운 데이터 포인트를 가장 가까운 K개의 이웃으로 분류하는 알고리즘입니다. 간단하면서도 강력한 성능을 보입니다. 예를 들어, 새로운 고객을 기존 고객과 유사한 그룹으로 분류하거나, 새로운 이미지의 카테고리를 기존 이미지와 유사한 카테고리로 분류하는 작업이 있습니다. KNN은 직관적이고 이해하기 쉬운 알고리즘으로, 많은 실무적 응용에서 사용됩니다.
18. Naive Bayes: 베이즈 정리를 기반으로 한 확률 분류기입니다. 조건부 독립 가정을 사용하여 계산이 단순합니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 스팸 필터링, 감정 분석 등의 작업이 있습니다. 나이브 베이즈는 계산이 간단하고, 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 작동하며, 다양한 분류 문제에서 높은 성능을 보입니다.
19. Gradient Boosting: 여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 결합하여 강력한 예측 모델을 만드는 앙상블 학습 방법입니다. 예를 들어, 회귀 분석, 분류 문제, 순위 예측 등의 작업이 있습니다. 그래디언트 부스팅은 각 단계에서 이전 모델의 오류를 보정하는 방식으로 학습하여 높은 예측 성능을 달성합니다. 이는 다양한 예측 문제에서 널리 사용됩니다.
20. Ensemble Learning: 여러 모델을 결합하여 더 나은 성능을 얻는 방법입니다. 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 포함됩니다. 예를 들어, 여러 개의 분류기를 결합하여 최종 예측을 수행하거나, 다양한 예측 모델을 결합하여 더 정확한 예측을 수행하는 작업이 있습니다. 앙상블 학습은 개별 모델의 단점을 보완하고, 전체적인 예측 성능을 향상시키는 데 효과적입니다.

3. 딥러닝 기술

21. Convolutional Neural Network (CNN): CNN은 이미지 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 합성곱 층을 사용하여 이미지의 공간적 구조를 학습합니다. 예를 들어, 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식 등의 작업이 있습니다. CNN은 이미지의 저차원 특징을 추출하고, 이를 기반으로 고차원 특징을 학습하여 복잡한 이미지 인식 문제를 해결합니다. 이는 이미지 처리에서 높은 성능을 보이는 기술입니다.
22. Recurrent Neural Network (RNN): 순차 데이터를 처리하기 위해 설계된 신경망입니다. 이전 상태 정보를 현재 입력에 반영하여 학습합니다. 예를 들어, 자연어 처리, 시계열 예측, 음성 인식 등의 작업이 있습니다. RNN은 순차 데이터의 시간적 패턴을 학습하여 연속적인 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 데 효과적입니다. 이는 텍스트 생성, 음성 합성 등에서도 널리 사용됩니다.
23. Long Short-Term Memory (LSTM): RNN의 일종으로, 장기 의존성을 학습하기 위해 설계된 모델입니다. LSTM은 게이트 구조를 사용하여 정보 흐름을 조절합니다. 예를 들어, 문장 생성, 시계열 예측, 음성 인식 등의 작업이 있습니다. LSTM은 긴 시퀀스의 데이터를 처리하는 데 효과적이며, 장기 기억과 단기 기억을 동시에 관리할 수 있습니다. 이는 RNN의 단점을 보완하여 더 나은 성능을 제공합니다.
24. Generative Adversarial Network (GAN): 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하며 학습하는 모델입니다. GAN은 고품질의 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 증강 등의 작업이 있습니다. GAN은 생성자와 판별자의 상호 작용을 통해 점점 더 현실적인 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 이미지 합성, 예술 창작 등 다양한 분야에서 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다.
25. Autoencoder: 입력 데이터를 압축하여 낮은 차원의 표현으로 학습한 후, 다시 원래의 데이터로 복원하는 신경망입니다. 데이터 축소, 노이즈 제거 등에 사용됩니다. 예를 들어, 차원 축소, 이상 탐지, 이미지 복원 등의 작업이 있습니다. 오토인코더는 입력 데이터의 중요한 특징을 추출하여 데이터의 압축 표현을 학습하며, 이를 통해 다양한 데이터 처리 작업에서 유용하게 사용됩니다.
26. Transfer Learning: 이미 학습된 모델을 새로운 작업에 재사용하는 방법입니다. 작은 데이터셋에서도 높은 성능을 보일 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 다른 데이터셋에 적용하거나, 자연어 처리 모델을 다른 언어에 적용하는 작업이 있습니다. 전이 학습은 학습 시간을 단축하고, 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있어 많은 실무적 응용에서 사용됩니다.
27. Dropout: 학습 과정에서 무작위로 뉴런을 비활성화하여 과적합을 방지하는 기법입니다. 예를 들어, 신경망의 특정 층에서 뉴런을 무작위로 비활성화하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 작업이 있습니다. 드롭아웃은 과적합을 방지하고, 모델의 성능을 향상시키는 데 효과적입니다.
28. Batch Normalization: 각 미니 배치의 평균과 분산을 이용하여 정규화하는 기법입니다. 학습 속도와 안정성을 향상시킵니다. 예를 들어, 신경망의 각 층에서 입력 데이터를 정규화하여 학습의 안정성을 높이는 작업이 있습니다. 배치 정규화는 학습 속도를 향상시키고, 더 나은 성능을 제공하는 데 유용합니다.
29. Activation Function: 신경망의 출력을 결정하는 함수입니다. 시그모이드(Sigmoid), 렐루(ReLU), 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh) 등이 있습니다. 예를 들어, 신경망의 각 뉴런에서 활성화 함수를 적용하여 비선형성을 추가하고, 복잡한 패턴을 학습하는 작업이 있습니다. 활성화 함수는 신경망의 성능에 큰 영향을 미치며, 다양한 함수가 사용됩니다.
30. Backpropagation: 오류 역전파 알고리즘으로, 신경망의 가중치를 업데이트하여 학습하는 방법입니다. 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용합니다. 예를 들어, 신경망의 출력과 실제 값 사이의 오차를 계산하고, 이를 기반으로 가중치를 조정하는 작업이 있습니다. 역전파는 신경망 학습의 핵심 알고리즘으로, 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

4. 자연어 처리

31. Tokenization: 텍스트를 작은 단위로 분할하는 과정입니다. 단어, 문장, 문서 등을 토큰으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트를 단어 단위로 분할하여 각 단어를 분석하거나, 문장을 분할하여 문장의 구조를 이해하는 작업이 있습니다. 토큰화는 자연어 처리의 기초 작업으로, 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 데 필수적인 단계입니다.
32. Named Entity Recognition (NER): 텍스트에서 고유명사를 식별하고 분류하는 작업입니다. 사람 이름, 지명, 날짜 등을 식별합니다. 예를 들어, 문장에서 인물 이름, 지명, 기관명 등을 추출하여 각각의 카테고리로 분류하는 작업이 있습니다. NER은 정보 추출, 검색 엔진, 텍스트 분석 등에서 중요한 역할을 합니다.
33. Part-of-Speech Tagging (POS): 각 단어에 대해 품사를 할당하는 작업입니다. 명사, 동사, 형용사 등을 태깅합니다. 예를 들어, 문장에서 각 단어의 품사를 식별하여 문장의 구조를 이해하는 작업이 있습니다. 품사 태깅은 구문 분석, 의미 분석 등 다양한 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다.
34. Sentiment Analysis: 텍스트에서 감정을 분석하고 긍정적, 부정적, 중립적 등의 감정을 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 소셜 미디어의 게시글이나 리뷰에서 감정 상태를 분석하여 사용자 반응을 이해하는 작업이 있습니다. 감정 분석은 마케팅, 고객 서비스, 사회적 의견 분석 등에서 널리 사용됩니다.
35. Machine Translation: 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하는 작업입니다. 구글 번역, 딥엘 번역 등이 대표적입니다. 예를 들어, 영어 문서를 한국어로 번역하거나, 스페인어 문서를 프랑스어로 번역하는 작업이 있습니다. 기계 번역은 다양한 언어 간의 소통을 원활하게 하고, 글로벌 커뮤니케이션을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.
36. Text Summarization: 긴 텍스트를 요약하여 중요한 정보만을 추출하는 작업입니다. 추출적 요약과 생성적 요약이 있습니다. 예를 들어, 긴 뉴스 기사를 요약하여 주요 내용을 추출하거나, 학술 논문의 주요 결과를 요약하는 작업이 있습니다. 텍스트 요약은 정보 과부하를 줄이고, 중요한 정보를 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.
37. Word Embedding: 단어를 벡터로 표현하여 의미적 유사성을 반영하는 방법입니다. 워드투벡(Word2Vec), 글로브(GloVe) 등이 있습니다. 예를 들어, 단어를 벡터 공간에 매핑하여 유사한 의미를 가진 단어들이 가까운 위치에 있도록 하는 작업이 있습니다. 워드 임베딩은 텍스트 데이터의 의미를 이해하고, 다양한 자연어 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다.
38. Bag of Words (BoW): 텍스트를 단어의 출현 빈도로 표현하는 방법입니다. 문맥 정보를 반영하지 않습니다. 예를 들어, 텍스트를 단어의 빈도수로 표현하여 문서 간의 유사성을 비교하거나, 텍스트의 주요 주제를 분석하는 작업이 있습니다. BoW는 단순하지만 효과적인 텍스트 표현 방법으로, 다양한 텍스트 분석 작업에서 사용됩니다.
39. Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF): 단어의 중요도를 평가하는 방법입니다. 단어의 빈도와 문서 내 출현 빈도를 고려합니다. 예를 들어, 특정 단어가 문서에서 얼마나 중요한지를 평가하여 텍스트의 주요 주제를 분석하거나, 검색 엔진에서 문서의 관련성을 평가하는 작업이 있습니다. TF-IDF는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 널리 사용됩니다.
40. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 트랜스포머 기반의 사전 학습된 언어 모델입니다. 문맥을 양방향으로 이해하여 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보입니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 질의 응답, 번역 등의 작업이 있습니다. BERT는 문장의 전후 문맥을 모두 고려하여 더 정확한 의미를 이해하고, 다양한 자연어 처리 응용에서 높은 성능을 제공합니다.

5. 컴퓨터 비전

41. Image Recognition: 이미지에서 객체나 패턴을 식별하는 작업입니다. 이미지 분류, 객체 인식 등이 포함됩니다. 예를 들어, 사진에서 고양이와 개를 구분하거나, 의료 영상에서 종양을 식별하는 작업이 있습니다. 이미지 인식은 다양한 산업 분야에서 시각적 데이터를 처리하고 분석하는 데 중요한 기술입니다.
42. Object Detection: 이미지 내에서 특정 객체를 탐지하고 그 위치를 찾는 작업입니다. YOLO, R-CNN 등이 대표적입니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차에서 보행자와 차량을 탐지하거나, 보안 시스템에서 침입자를 탐지하는 작업이 있습니다. 객체 탐지는 이미지를 분석하여 객체의 위치와 크기를 정확하게 식별하는 데 중요한 역할을 합니다.
43. Image Segmentation: 이미지를 픽셀 단위로 나누어 의미 있는 영역으로 분할하는 작업입니다. 의료 영상 분석 등에 사용됩니다. 예를 들어, 뇌 영상을 분석하여 종양과 정상 조직을 분할하거나, 자율 주행에서 도로와 차선을 분할하는 작업이 있습니다. 이미지 분할은 시각적 데이터를 더 세밀하게 분석하고, 특정 영역의 특징을 이해하는 데 도움이 됩니다.
44. Optical Character Recognition (OCR): 이미지에서 텍스트를 인식하고 추출하는 기술입니다. 스캔된 문서, 사진 속 글씨 등을 디지털 텍스트로 변환합니다. 예를 들어, 종이 문서를 스캔하여 디지털화하거나, 이미지 속의 텍스트를 추출하여 데이터베이스에 저장하는 작업이 있습니다. OCR은 문서 관리, 데이터 입력 자동화 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
45. Feature Extraction: 이미지에서 유의미한 특징을 추출하여 분석하는 작업입니다. SIFT, SURF 등이 있습니다. 예를 들어, 이미지에서 특정 패턴이나 모양을 추출하여 객체를 인식하거나, 이미지를 비교하여 유사성을 평가하는 작업이 있습니다. 특징 추출은 이미지의 중요한 정보를 압축하여 분석하고, 다양한 이미지 처리 작업에서 중요한 역할을 합니다.
46. Image Classification: 이미지를 사전 정의된 카테고리로 분류하는 작업입니다. CIFAR-10, ImageNet 등의 데이터셋이 사용됩니다. 예를 들어, 사진을 여러 카테고리로 분류하여 이미지의 내용을 이해하거나, 의료 영상을 정상과 비정상으로 분류하는 작업이 있습니다. 이미지 분류는 시각적 데이터를 이해하고, 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
47. Edge Detection: 이미지에서 경계선을 식별하는 작업입니다. 캐니(Canny), 소벨(Sobel) 등이 있습니다. 예를 들어, 이미지에서 객체의 경계선을 추출하여 형태를 분석하거나, 이미지를 분할하여 중요한 부분을 식별하는 작업이 있습니다. 에지 검출은 시각적 데이터를 더 세밀하게 분석하고, 객체의 형태를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.
48. Facial Recognition: 얼굴을 인식하고 식별하는 기술입니다. 보안 시스템, 소셜 미디어 태깅 등에 사용됩니다. 예를 들어, 얼굴 인식 시스템을 통해 출입 통제를 하거나, 소셜 미디어에서 사진 속 인물을 자동으로 태깅하는 작업이 있습니다. 얼굴 인식은 높은 정확도와 신뢰성을 요구하며, 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.
49. Pose Estimation: 사람의 신체 자세를 추정하는 작업입니다. 동작 분석, 스포츠 기술 분석 등에 사용됩니다. 예를 들어, 스포츠 선수의 동작을 분석하여 기술을 개선하거나, 게임에서 캐릭터의 움직임을 추정하는 작업이 있습니다. 자세 추정은 신체의 움직임을 정확하게 이해하고, 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다.
50. Augmented Reality (AR): 현실 세계에 디지털 정보를 겹쳐서 보여주는 기술입니다. 포켓몬 고, AR 내비게이션 등이 예입니다. 예를 들어, 현실 세계에 가상 객체를 겹쳐서 보여주는 AR 게임이나, 차량의 주행 경로를 안내하는 AR 내비게이션이 있습니다. 증강 현실은 현실과 가상의 경계를 허물고, 다양한 응용 분야에서 혁신적인 경험을 제공합니다.