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1. 데이터 폭증 시대와 실시간 처리의 필요성오늘날 디지털화된 사회에서 생성되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사물인터넷(IoT) 디바이스, 스마트 시티 센서, 자율주행차, 웨어러블 기기 등 다양한 소스에서 생성되는 이 데이터는 실시간 분석과 대응을 요구하며, 기존의 중앙 집중형 클라우드 시스템만으로는 이를 처리하기에 한계가 존재합니다. 특히 의료, 금융, 보안, 제조 분야에서는 밀리초 단위의 응답이 생존과 직결되기도 하기 때문에 실시간 데이터 처리의 중요성은 갈수록 커지고 있습니다. 이러한 요구에 대응하기 위해 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 기술이 부각되고 있으며, 여기에 인공지능(AI)이 결합됨으로써 데이터 처리의 지능화와 지연 최소화가 동시에 가능해지고 있습니다. 엣지 ..

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..