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자율주행차의 윤리적 딜레마: ‘모럴 디시전트(Moral Dilemma)’ 문제 1. 자율주행차의 윤리적 딜레마: ‘모럴 디시전트(Moral Dilemma)’의 문제자율주행차의 기술 발전에 따라 가장 큰 논란 중 하나는 윤리적 딜레마입니다. 자율주행차는 그 주행을 위해 다양한 데이터를 수집하고 분석하지만, 이 과정에서 윤리적 결정을 내려야 하는 상황에 직면할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차가 주행 중 갑작스러운 사고 상황에 맞닥뜨렸을 때, 차가 피해를 최소화하려면 어떤 결정을 내려야 할까요? 보행자를 피하기 위해 탑승자가 위험에 처하거나, 반대로 탑승자를 보호하기 위해 다른 사람의 생명을 위협할 수 있는 경우, 자율주행차는 어떻게 행동해야 할지에 대한 문제가 발생합니다. 이를 '모럴 디시전트'(Moral Dilemma)라 부르며, 자율주행차가 이런 문제를 해결할 수 있도록 설계.. 2025. 3. 6.
자율주행차의 AI 시스템: 컴퓨터 비전과 딥러닝의 역할 1. 자율주행차의 AI 시스템: 컴퓨터 비전의 기초자율주행차는 인간 운전자의 역할을 대체하는 것을 목표로 하며, 이를 실현하기 위해 AI 시스템은 중요한 역할을 합니다. 그 중에서 컴퓨터 비전은 자율주행차가 도로 환경을 인식하고 분석하는 데 핵심적인 기술입니다. 컴퓨터 비전은 차량에 장착된 다양한 센서(카메라, LiDAR, 레이더 등)로부터 받은 데이터를 처리하여 도로의 다양한 요소들을 실시간으로 인식합니다. 예를 들어, 도로 위의 차선, 보행자, 다른 차량, 신호등 등을 정확히 구분하고 인식하는 작업은 자율주행차가 안전하게 운행하기 위한 필수적인 요소입니다.이 과정에서 중요한 역할을 하는 것은 이미지 처리 기술입니다. 자율주행차는 다양한 환경에서 안정적으로 운행하기 위해, 차선 변경, 신호등의 색, 도.. 2025. 3. 6.
AI 챗봇과 대화형 시스템: NLP가 인간처럼 대화하는 방법 기본적으로 챗봇은 사용자의 질문이나 요청을 분석한 후, 그에 맞는 적절한 답변을 생성합니다. 이 과정은 단순히 키워드 매칭이 아니라, 문맥을 이해하고 적절한 반응을 생성하는 과정입니다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨 어때?"라는 질문을 한다면, 챗봇은 "날씨"라는 단어만 찾는 것이 아니라, 해당 질문이 날씨에 관한 정보 요청임을 파악하고 그에 맞는 답변을 제공해야 합니다. 이런 복잡한 작업을 수행하는 데 있어 NLP는 매우 중요한 역할을 합니다.대화형 시스템의 핵심은 대화의 흐름을 유지하는 것입니다. 대화는 단발성 질문과 답변으로 끝나지 않고, 상호작용을 통한 지속적인 흐름이 필요합니다. 예를 들어, 사용자가 첫 번째 질문에 대해 만족스러운 답변을 얻었다면, 두 번째 질문은 이전 대화 내용을 바탕으로.. 2025. 3. 5.
NLP의 윤리적 문제: AI가 인간 언어를 이해하는 데 있어의 편향과 한계 1. NLP와 윤리적 문제의 대두자연어 처리(NLP)는 AI 기술 중에서 가장 빠르게 발전하고 있는 분야 중 하나입니다. 하지만 NLP가 인간 언어를 이해하고 생성하는 과정에서 윤리적 문제들이 점점 더 부각되고 있습니다. 특히, AI가 문맥을 이해하고 의미를 파악하는 과정에서 발생할 수 있는 편향(bias)과 한계는 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 이는 주로 AI 모델이 훈련되는 데이터에 포함된 사회적 편향을 반영하게 되면서 발생합니다. NLP 시스템은 대규모의 텍스트 데이터를 학습하고 이를 기반으로 언어를 생성하거나 분류합니다. 하지만 이러한 데이터에는 성별, 인종, 정치적 성향 등 다양한 형태의 편향이 내재되어 있어, AI가 이를 그대로 학습하고 반영할 위험이 있습니다.AI의 윤리적 문제는 단순히.. 2025. 3. 5.
Transformer 아키텍처: 문맥을 이해하는 AI의 핵심 기술 1. Transformer 아키텍처의 등장 배경과 필요성Transformer 아키텍처는 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 기술로 자리잡았습니다. 이전의 전통적인 순차적인 모델, 특히 순환 신경망(RNN)과 장기 기억 네트워크(LSTM)는 텍스트 데이터를 처리할 때 시간 순서대로 정보를 처리해야 했습니다. 이는 텍스트의 긴 의존 관계를 처리하는 데 한계가 있었습니다. 예를 들어, 문장에서 첫 번째 단어와 마지막 단어가 관련이 있을 때, RNN이나 LSTM은 시간이 흐를수록 그 관계를 잃어버리기 쉬운 문제를 겪었습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 Transformer 모델이 등장했습니다. 2017년 Vaswani et al.에 의해 발표된 Transformer는 자기 주의 메커니즘(Self-Attent.. 2025. 3. 5.
단어 임베딩(Word Embedding): AI가 단어 간의 의미적 관계를 이해하는 방법 1. 단어 임베딩(Word Embedding)의 기본 개념과 필요성단어 임베딩(Word Embedding)은 자연어 처리(NLP)에서 단어들을 수치적인 벡터로 변환하는 기법입니다. 기계는 텍스트를 숫자로 처리해야 하므로, 단어를 숫자 형태로 표현하는 방법이 필요합니다. 단어 임베딩은 이러한 숫자 벡터를 통해 단어 간의 의미적 관계를 포착하고, 기계가 언어를 이해할 수 있도록 돕습니다.전통적인 자연어 처리 방법은 단어를 고유한 식별자나 단어의 개별적인 특성을 나타내는 숫자 코드로 처리했습니다. 그러나 이러한 방법은 단어 간의 의미적 관계를 잘 반영하지 못했습니다. 예를 들어, "왕"과 "여왕"은 의미적으로 유사하지만, 고유한 코드나 단어 자체의 특성만으로는 이들 간의 관계를 효과적으로 모델링할 수 없었습니.. 2025. 3. 5.

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