모빌리티를 혁신하는 인공지능 (미래 사회를 향한 기술 여정)

모빌리티를 혁신하는 인공지능 (미래 사회를 향한 기술 여정)

$16.31
Description
‘인간 중심’의
인공지능 리터러시, 모빌리티 리터러시
최첨단 기술 분야에 대한 유용한 안내서
인공지능과 모빌리티 기술 개념을 소개하고, 그 다양한 활용 사례와 사회적 영향을 다룬 책이다. 인공지능과 모빌리티 기술의 발전은 우리 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들 것이다. 에너지효율을 높이고, 새로운 형태의 서비스와 일자리를 창출할 수 있다. 고령자와 장애인의 이동성을 높여 더 포용적인 사회를 만드는 데 기여할 수 있다. 그러나 이러한 변화가 가져올 수 있는 부작용과 위험도 경계해야 한다. 기술의 발전이 불평등을 심화시키거나 개인의 자유와 프라이버시를 침해하지 않을까? 인공지능이 내린 의사결정이 편향되거나 차별적이지 않을까? 자율주행차의 윤리적 딜레마는 어떻게 해결할까? 이 책은 이러한 질문들에 대해 다양한 관점을 제시한다.
인공지능과 모빌리티 시대에 대한 개괄적인 이해를 제공하고, 복잡한 기술 세계를 기본 수준으로 이해하고, 균형 잡힌 시각으로 미래를 바라볼 수 있도록 돕는 것이 이 책의 목표이다. 변화의 시대에 우리는 어떤 선택을 해야 할까?

인공지능과 모빌리티 기술이 가져올 미래
최첨단 기술 분야에 대한 폭넓은 시각을 제공하는 이 책에 포함된 대부분의 그림과 그래프는 챗GPT(달리DALLáE)로 생성했고, 일부는 이를 재가공한 것이다. 이러한 시각적 자료를 통해 독자들이 ‘인공지능 챗봇의 능력’을 직접 경험할 수 있게 했다.
1장에서는 인공지능과 모빌리티의 기본 개념을 소개한다. 인공지능의 정의와 기술 트렌드, 모빌리티의 개념과 기술 활용 사례를 다룬다.
2장에서는 인공지능의 핵심 기술인 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝을 탐구한다. 데이터의 중요성과 딥러닝의 원리를 알아보고, 자연어 처리·컴퓨터 비전·음성 처리 등 주요 기술 개념을 살펴본다.
3장은 디지털 트랜스포메이션에 초점을 맞추었다. 디지털 트랜스포메이션의 개념과 다양한 분야에서의 성공적인 혁신 사례를 살펴봄으로써, 디지털 혁신의 중요성을 확인한다.
4장은 모빌리티와 인공지능의 융합을 대표하는 자율주행차의 작동 원리와 주요 인공지능 기술을 분석한다.
5장에서는 인공지능과 모빌리티의 상호작용이 사회에 미치는 영향을 조명한다. 사회경제적·환경적·윤리적 측면에서의 영향을 분석하고, 인공지능 윤리 및 법제 현황을 짚어 본다.
에필로그에서는 기술혁신이 가져올 미래 사회를 전망한다. 인간 중심의 기술, 리터러시, 인문학의 중요성을 강조하며, 인간중심의 가치에 대한 고찰을 제시한다.
저자

김효주

저자:김효주
엘디랩(주)CEO로재직중이다.서강대학교에서컴퓨터학학사학위를받았으며,광주과학기술원(GIST)에서정보통신공학석사학위를취득했다.삼성전자와LG전자에서차세대이동통신시스템S/WR&D업무를수행하였다.현재는인공지능기술연구와교육에주력하고있다.

목차

프롤로그

1장인공지능과모빌리티의시대

인공지능의정의와기술트렌드
지능┃인공지능┃인공지능기술트렌드
모빌리티의현대적변화와기술트렌드
모빌리티기술활용사례

2장인공지능기술세계탐험

인공지능과빅데이터:데이터의힘
머신러닝과딥러닝:학습하는기계
머신러닝┃머신러닝의분류┃딥러닝┃딥러닝의원리┃머신러닝과딥러닝의차이점
현대인공지능의주요기술:자연어처리,컴퓨터비전,음성처리
자연어처리NaturalLanguageProcessing:NLP┃컴퓨터비전ComputerVision:CV┃음성처리SpeechProcessing

3장디지털트랜스포메이션과혁신의물결

디지털트랜스포메이션DigitalTransformation
주요요소┃중요성
다양한분야별혁신사례
아마존Amazon┃넷플릭스Netflix┃스타벅스Starbucks┃JP모건체이스JPMorganChase┃나이키Nike┃마이크로소프트Microsoft┃우버Uber┃테슬라Tesla┃BMW

4장융합의시대:인공지능과모빌리티의만남

모빌리티X디지털트랜스포메이션X인공지능
인공지능트랜스포메이션AITransformation┃모빌리티X인공지능트랜스포메이션
모빌리티를혁신하는인공지능기술
인공지능이활용된모빌리티기술사례:자율주행차┃SAE인터내셔널이분류한운전자동화레벨┃동작원리┃주요인공지능기술

5장인공지능과모빌리티의사회적영향

인공지능과모빌리티의상호작용이사회에미치는영향
경제적기회의창출vs.일자리감소┃전기차는과연친환경적인가?┃미래모빌리티기술:에너지소비는감소하는
가?┃데이터수집과프라이버시보호┃인공지능은인간보다공정한가?┃자율주행차가인간운전자보다안전한
가?┃자율주행차사고시책임문제┃트롤리문제
인공지능윤리와법제현황
국내인공지능윤리가이드라인:<인공지능(AI)윤리기준>┃EU의「인공지능법AIAct」

에필로그미래를향한여정

기술혁신과미래사회
2035년모빌리티의미래┃인공지능의미래
인간중심인공지능,리터러시,인문학

미주
참고문헌
그림목록

출판사 서평

인공지능과모빌리티기술이가져올미래

최첨단기술분야에대한폭넓은시각을제공하는이책에포함된대부분의그림과그래프는챗GPT(달리DALLaE)로생성했고,일부는이를재가공한것이다.이러한시각적자료를통해독자들이‘인공지능챗봇의능력’을직접경험할수있게했다.

1장에서는인공지능과모빌리티의기본개념을소개한다.인공지능의정의와기술트렌드,모빌리티의개념과기술활용사례를다룬다.

2장에서는인공지능의핵심기술인빅데이터,머신러닝,딥러닝을탐구한다.데이터의중요성과딥러닝의원리를알아보고,자연어처리·컴퓨터비전·음성처리등주요기술개념을살펴본다.

3장은디지털트랜스포메이션에초점을맞추었다.디지털트랜스포메이션의개념과다양한분야에서의성공적인혁신사례를살펴봄으로써,디지털혁신의중요성을확인한다.

4장은모빌리티와인공지능의융합을대표하는자율주행차의작동원리와주요인공지능기술을분석한다.

5장에서는인공지능과모빌리티의상호작용이사회에미치는영향을조명한다.사회경제적·환경적·윤리적측면에서의영향을분석하고,인공지능윤리및법제현황을짚어본다.

에필로그에서는기술혁신이가져올미래사회를전망한다.인간중심의기술,리터러시,인문학의중요성을강조하며,인간중심의가치에대한고찰을제시한다.

책속에서

인공지능기반의의료소프트웨어기기멘델스캔MendelScan은EHR을스캔하여,진단소견은부족하지만희귀질환에걸릴확률이높은환자를찾아낸다.이도구는알고리즘을사용해임상환경에서흔히간과되는징후와증상의패턴을찾아낸다.이를통해진단시간을단축하고환자의치료접근성을향상시키며,의료시스템의비용을절감할수있다.-31쪽

빅데이터는용량Volume뿐만아니라속도Velocity,다양성Variety이라는주요특징을가지며,이를‘3V’라고한다.여기에진실성Veracity(정확성)과가치Value등다양한‘V’를추가하여‘4V’,‘5V’등으로일컫기도한다.‘용량’은데이터의양을의미한다.빅데이터는주로테라바이트TB(240B)나페타바이트PB(250B)등의단위로측정될수있다.‘속도’는데이터생성및처리의속도를뜻하는데,빅데이터는실시간으로지속적으로생성되는경우가많다.‘다양성’은데이터형태의폭넓은스펙트럼을의미한다.-52쪽

컴퓨터비전의대표적인신경망인CNN은컴퓨터비전분야에서기본적이면서도강력한딥러닝아키텍처로,이미지에서특징을자동으로추출하는데탁월한성능을보인다.이미지분류,객체탐지,얼굴인식,의료영상분석,자율주행차의인식시스템등다양한컴퓨터비전분야에서기반이될수있으며음성처리,자연어처리등다른영역에도확장하여적용될수있다.-75쪽

첫째,우버의디지털트랜스포메이션의핵심은플랫폼비즈니스모델혁신에있다.우버는전통적인택시산업을파괴적으로혁신하며,승객과운전자를연결하는디지털플랫폼을구축했다.이를통해우버는차량소유없이도글로벌모빌리티서비스를제공할수있게되었다.또한,우버는다양한서비스(예:우버이츠,우버프레이트)를추가하여플랫폼의범위를확장하고,사용자경험을지속적으로개선했다.이는디지털기술을활용한사업다각화의성공적인사례로볼수있다.-110쪽

자율주행차는인식,의사결정(판단),제어시스템을통해환경을이해하고적절한결정을내리며차량을안전하게제어한다(공급업체마다아키텍처는다를수있으나기본원리는유사하다).이세가지시스템은서로밀접하게연결되어자율주행차의기능을수행한다.인식Perception시스템은자율주행차가주변환경을이해하는데사용된다.이를통해도로상황,차량위치,보행자,신호등,표지판,장애물등을인식할수있다.이러한정보는차량이주행중인도로의레이아웃과주변환경을정확히이해하도록도와준다.-131쪽

딥러닝의의사결정과정은일반적으로‘블랙박스’로간주된다.이는왜특정한결정을내렸는지(사람이)이해하기어렵게만든다.이러한불투명성은공정성평가를더욱어렵게한다.인공지능의공정성을보장하기위해서는다양한접근이필요하다.무엇보다민감한특성(예:인종,성별등)에따라예측결과가왜곡되지않도록머신러닝모델을설계해야하며,데이터수집,모델훈련,예측과정에서의편향을최소화해야한다.이를위해사회적·윤리적기준을고려한설계와철저한검증이필요하다.-162쪽