모빌리티를 혁신하는 인공지능

프롤로그

1장 인공지능과 모빌리티의 시대

인공지능의 정의와 기술 트렌드
지능┃인공지능┃인공지능 기술 트렌드
모빌리티의 현대적 변화와 기술 트렌드
모빌리티 기술 활용 사례

2장 인공지능 기술 세계 탐험

인공지능과 빅데이터 : 데이터의 힘
머신러닝과 딥러닝 : 학습하는 기계
머신러닝┃ 머신러닝의 분류┃딥러닝┃딥러닝의 원리┃머신러닝과 딥러닝의 차이점
현대 인공지능의 주요 기술: 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 처리
자연어 처리Natural Language Processing: NLP┃컴퓨터 비전Computer Vision: CV┃음성 처리Speech Processing

3장 디지털 트랜스포메이션과 혁신의 물결

디지털 트랜스포메이션Digital Transformation
주요 요소┃중요성
다양한 분야별 혁신 사례
아마존Amazon┃넷플릭스Netflix┃스타벅스Starbucks┃JP모건 체이스JPMorgan Chase┃나이키Nike┃마이크로소프트Microsoft┃우버Uber┃테슬라Tesla┃BMW

4장 융합의 시대: 인공지능과 모빌리티의 만남

모빌리티 X 디지털 트랜스포메이션 X 인공지능
인공지능 트랜스포메이션AI Transformation┃모빌리티X인공지능 트랜스포메이션
모빌리티를 혁신하는 인공지능 기술
인공지능이 활용된 모빌리티 기술 사례: 자율주행차┃SAE 인터내셔널이 분류한 운전자동화 레벨┃동작 원리┃주요 인공지능 기술

5장 인공지능과 모빌리티의 사회적 영향

인공지능과 모빌리티의 상호작용이 사회에 미치는 영향
경제적 기회의 창출 vs. 일자리 감소┃전기차는 과연 친환경적인가?┃ 미래 모빌리티 기술: 에너지소비는 감소하는
가?┃데이터 수집과 프라이버시 보호┃인공지능은 인간보다 공정한가?┃자율주행차가 인간 운전자보다 안전한
가?┃자율주행차 사고 시 책임 문제┃트롤리 문제
인공지능 윤리와 법제 현황
국내 인공지능 윤리 가이드라인: <인공지능(AI) 윤리기준>┃ EU의 「인공지능법AI Act」

에필로그 미래를 향한 여정

기술 혁신과 미래 사회
2035년 모빌리티의 미래┃인공지능의 미래
인간중심 인공지능, 리터러시, 인문학

미주
참고문헌
그림목록

인공지능 기반의 의료 소프트웨어 기기 멘델스캔MendelScan은 EHR을 스캔하여, 진단 소견은 부족하지만 희귀 질환에 걸릴 확률이 높은 환자를 찾아낸다. 이 도구는 알고리즘을 사용해 임상 환경에서 흔히 간과되는 징후와 증상의 패턴을 찾아낸다. 이를 통해 진단 시간을 단축하고 환자의 치료 접근성을 향상시키며, 의료 시스템의 비용을 절감할 수 있다.

빅데이터는 용량Volume뿐만 아니라 속도Velocity, 다양성Variety이라는 주요 특징을 가지며, 이를 ‘3V’라고 한다. 여기에 진실성Veracity(정확성)과 가치Value 등 다양한 ‘V’를 추가하여 ‘4V’, ‘5V’ 등으로 일컫기도 한다. ‘용량’은 데이터의 양을 의미한다. 빅데이터는 주로 테라바이트TB(240B)나 페타바이트PB(250B) 등의 단위로 측정될 수 있다. ‘속도’는 데이터 생성 및 처리의 속도를 뜻하는데, 빅데이터는 실시간으로 지속적으로 생성되는 경우가 많다. ‘다양성’은 데이터 형태의 폭넓은 스펙트럼을 의미한다.

컴퓨터 비전의 대표적인 신경망인 CNN은 컴퓨터 비전 분야에서 기본적이면서도 강력한 딥러닝 아키텍처로, 이미지에서 특징을 자동으로 추출하는 데 탁월한 성능을 보인다. 이미지 분류, 객체 탐지, 얼굴 인식, 의료 영상 분석, 자율주행차의 인식 시스템 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 기반이 될 수 있으며 음성 처리, 자연어 처리 등 다른 영역에도 확장하여 적용될 수 있다.