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1. 감정 인식 기술의 정의와 발전 배경감정 인식 기술(Emotion Recognition Technology)은 사람의 표정, 목소리, 언어, 생체 신호 등을 분석하여 감정 상태를 파악하는 인공지능 기반 기술을 말합니다. 인간은 기본적으로 감정에 따라 행동과 의사결정을 하게 되는데, 이 감정을 기계가 이해하고 반응할 수 있다면 인간-기계 상호작용(Human-Computer Interaction)의 질은 획기적으로 향상될 수 있습니다. 이러한 기술은 딥러닝, 컴퓨터 비전, 음성 신호 처리, 자연어 처리(NLP) 등 여러 AI 하위 기술과 융합되어 구현됩니다. 감정 인식 기술은 초기에 얼굴 표정 인식에 기반을 두고 있었으나, 최근에는 다중 모달(multimodal) 방식으로 발전하고 있습니다. 이는 음성 ..

1. 전통 교육 평가의 한계와 AI 도입의 필요성오늘날의 전통적인 교육 평가 시스템은 주로 지필시험과 표준화된 테스트를 기반으로 운영되어 왔습니다. 이 방식은 학습자의 사고력, 창의성, 협업 능력 등 다양한 역량을 평가하기에는 한계가 있습니다. 무엇보다 단시간 내의 정답 여부에 따라 학습 결과를 판단하는 방식은 개별 학습자의 학습 과정과 성장 가능성을 충분히 반영하지 못한다는 비판을 받아왔습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반 평가 시스템의 도입이 주목받고 있습니다. AI는 학습자의 다양한 학습 데이터를 실시간으로 수집하고 분석함으로써, 기존 평가가 포착하지 못했던 학습 패턴, 이해도 변화, 문제 해결 과정 등을 종합적으로 평가할 수 있는 역량을 가지고 있습니다. 이에 따라 AI는 정..

디지털 자산의 진화와 NFT 시장의 확대최근 블록체인 기술의 발전과 함께 디지털 자산의 개념이 급속도로 확장되고 있습니다. 특히 NFT(Non-Fungible Token, 대체불가능토큰)는 디지털 예술, 음악, 게임 아이템, 가상 부동산 등 다양한 콘텐츠에 고유성과 소유권을 부여함으로써, 디지털 자산 시장에서의 중요한 혁신 요소로 자리매김하고 있습니다. 기존의 디지털 콘텐츠는 무한 복제가 가능하다는 한계를 지녔으나, NFT는 토큰화(Tokenization)를 통해 고유성과 희소성을 확보하고 거래 가능성을 열어주었습니다. NFT 시장은 2021년 이후 폭발적인 성장세를 보이며 다양한 크리에이터와 기업, 투자자들이 참여하고 있으며, 이 과정에서 거래 자동화, 자산 평가, 수요 예측 등 새로운 과제가 대두되고..