인공지능 기술 및 서비스 이해

1번 문제.

알지 못하는 집에 들어가서 커피를 끓이는 것이 가능한지를 판단하는 Coffee Test는 AI에게 난제의 연속이다. 집이 무엇이고, 부엌은 어디에 있는지, 커피는 무엇인지에 대해 이해해야 하기 때문이다. 이러한 문제를 무엇이라고 하는가?

Symbol grounding problem (정답)

Ill-posed problem

Overfitting problem

Poisoning attack problem

해설

문자열이나 말과 같은 기호(symbol)를 그것이 의미하는 것(이미, 형상)과 결부시키는 문제를 심볼 그라운드 문제라고 하며 인간의 경우 상식을 동원하여 무의식적으로 수행할 수 있습니다.

2번 문제.

범용 AI를 만들기 위해 가장 모범이 되는 샘플은 인간의 뇌입니다. 인공지능 학습방법과 뇌의 기능과의 매칭으로 옳은 것은?

소뇌-비지도학습, 대뇌기저핵-강화학습, 대뇌피질-지도학습

소뇌-강화학습, 대뇌기저핵-비지도학습, 대뇌피질-지도학습

소뇌-비지도학습, 대뇌기저핵-지도학습, 대뇌피질-강화학습

소뇌-지도학습, 대뇌기저핵-강화학습, 대뇌피질-비지도학습 (정답)

해설

뇌의 일부 기능을 특화형 AI에서 사용된 기계학습에 비추어 생각하면 소뇌는 지도학습, 대뇌기저핵은 강화학습, 대뇌피질은 비지도학습과 관련 있다고 추정하고 있습니다.

3번 문제.

대뇌기저핵은 여러가지 시도에 대한 결과를 보고 자신에게 이익이 되는 것을 증강하고 손해인 것은 하지 않는 학습을 하고 있습니다. 이런 학습방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

사전에 정답 데이터가 없는 미지의 환경에서 과감한 행동을 통해 무언가 노하우를 모으는 알고리즘으로서 강화학습에 해당합니다.

강화학습에서 말하는 보수, 즉 행동해보고 어느 정도 좋았는지에 대한 수치는 도파민의 양으로 표현됩니다.

대뇌기저핵이 보수 자체를 학습하는 것이 아니라 예상과 보수의 차이가 도파민의 양으로 표현됩니다.

강화학습을 활용하면 로봇 시스템의 복잡한 제어이론을 수식으로 도출할 수 있습니다. (정답)

해설

강화학습은 제어이론에 기반을 둔 수식을 활용하지 않고 로봇이 잘 알지 못하는 환경에서도 시행착오를 거쳐 행동함으로써 동작을 수행하게 합니다.

4번 문제.

대부분의 AI는 소프트웨어를 중심으로 연구가 진행되고 있습니다. 그런데 지능은 신체없이는 불가능하다는 전제 아래 진행되는 연구분야가 있습니다. 이 분야를 무엇이라고 합니까?

Cognitive intelligence

Embodied intelligence (정답)

Singularity intelligence

Embodied cognition

해설

감각기를 통해 정보를 얻고 신체를 통해 환경 속에서 움직이면서 실 세계로부터 다양한 개념을 배우는 인간처럼 자율적인 지능을 갖는 AI에 근접하기 위해 시도되는 연구분야를 Embodied intelligence라고 합니다. 현재는 언어나 개념을 스스로 학습하는 로봇 개발에 매진하고 있습니다.

5번 문제.

머신러닝 기술을 비즈니스 분야 적용에 대한 설명으로 올바르지 않은 것은?

분석하기 원하는 분야의 충분한 데이터 확보가 선행되어야 한다.

확보된 데이터를 가공하는 전처리인 라벨링과 모델링 작업이 필요하다.

최신의 데이터를 갱신하기 위해서 주기적인 업데이트가 필요하다.

오류가 발생할 경우 문제점을 분석하여 적절하게 대응할 수 있다. (정답)

해설

머신러닝 기술은 데이터의 양과 질에 의해 그 성능이 좌우됩니다. 그리고 만약 오류가 발생한 경우 그 원인을 정확하게 진단하는 것이 어려워 수정작업이 곤란하다는 한계를 가지고 있습니다.

6번 문제.

인공지능 주요기술 분야와 해당 기술의 카테고리 연결이 적절치 않은 것은?

외국어 통번역 – 지식 노동의 자동화 (정답)

영상인식 – 정보수집/처리의 자동화

기계학습/추론 – 지식노동의 자동화

AGV, 로보틱스 – 육체노동의 자동화

해설

외국어 통번역은 딥러닝(RNN)을 사용한 것으로 정보수집/처리의 자동화에 해당합니다.

7번 문제.

스마트팩토리 공정 중 인공지능 기술이 가장 활발하게 적용되는 분야는?

생산자동화의 지능화

검사공정의 지능화 (정답)

물류최적화의 지능화

생산, 물류 자동화의 지능화

해설

인공지능기술의 특화분야는 비전 분야로 이를 활용한 검사공정이 가장 활발한 응용분야라고 할 수 있습니다.

8번 문제.

딥러닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

인공신경망의 오류역전파법(Error Back Propergation)에 기반한 알고리즘으로 소개되었다.

신경망의 구조에서 입력층과 출력층이 아닌 중간층, 은닉층이라고 하며 이것이 2개 이상이면 바로 딥러닝이라고 한다.

딥러닝은 인간이 상식적인 수준으로 생각하는 것, 즉 암묵지 학습에 강하다. (정답)

딥러닝의 원리는 인간의 시각처리와 매우 유사하다.

해설

딥러닝은 인간들이 상식적인 수준으로 생각하는 것인 암묵지에 취약하며 이는 딥러닝이 풀어아햘 과제입니다.

9번 문제.

다음 중 대뇌피질의 비지도학습에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

대뇌피질은 6층 구조로 되어있다.

대뇌피질은의미가 없어 보이는 각각의 정보를 통합한다.

비지도학습은 정답을 스스로 알고, 적절하게 데이터를 분석한다. (정답)

대뇌피질의 주요기능은 비지도학습에 의해 복잡하고 추상적인 고도의 개념 획득한다.

해설

비지도학습은 정답을 스스로 알 수 없으므로, 스스로 적절하게 데이터를 분석해야 합니다.

10번 문제.

공장 스스로 작동하고 분석하여 판단하는 제조지능화를 위한 인공지능의 적용분야에 대한 설명 중 옳지 않은 것은?

인공지능 기술은 기존 자동화 시스템의 데이터와 머신비전, 딥러닝 융합을 통한 실시간 분석 및 사전 감지/예측을 통해 생산자동기술의 지능화를 촉진한다.

인공지능 기술을 검사공정의 지능화에 적용하면 제작된 완성품을 최종적으로 비전검사를 함으로써 불량품을 색출하여 품질을 관리할 수 있다. (정답)

물류최적화에 인공지능을 적용하면 제품의 이동, 자재의 재고 및 수급 현황을 제어하여 효율적인 통합 물류 자동화 설비를 구축할 수 있다.

물류공정에서 인공지능 기술 활용을 촉진하는 기술은 IoE 기반의 센서 시스템, 데이터 애널리틱스, 로보틱스이다.

해설

인공지능 기술을 검사공정의 지능화에 적용하면 생산 과정을 실시간으로 관리하여 불량품이 대규모 생산되지 않도록 사전에 방지할 수 있습니다.

11번 문제.

생산자동화의 지능화를 통한 성과로서 틀린 것은?

설비 대기 시간이 대폭 감소함으로써 생산성이 향상되었다.

에너지 사용량은 데이터 계측, 검사 기기 증강으로 증가하였다. (정답)

스마트팩토리의 불량률은 6 시그마(100만개 중 6개)으로 대폭 낮아진다.

MES(생산관리시스템), ERP(기업자산관리)의 효율화가 증대될 것이다.

해설

생산자동화의 지능화를 통한 성과로서 에너지 사용량은 데이터 계측, 검사 기기 증강으로 인해 감소하였습니다.

12번 문제.

객관적으로 질환의 종류나 중증 정도를 진단하는 방법이 아직까지 확립되어 있지 않은 정신질환 분야에서 현재의 AI기술이 지원할 수 있는 영역에 대한 설명으로 바른 것은?

언어로 정의하기 어려운 의사의 암묵지를 수치화 하여 질환을 분석한다. (정답)

정신질환의 원인을 분석하여 그 원인을 치유하는 방법을 밝힌다.

다양한 의사들의 진단결과를 종합하여 평균적인 질환척도를 만든다.

매우 복잡하고 다양한 정신질환의 판별에 대한 확률을 저하시킨다.

해설

정신질환의 경우 진단을 위한 문진이 필수적인데 이 때의 문진시의 대화의 특징을 수치화 함으로써 질환의 유무 및 중증 정도를 판별하는 수준의 연구들이 진행 중입니다.

13번 문제.

일본의 한 교수는 야구배트로 야구공을 타격하는 로봇 연구에 인공지능을 활용하였습니다. 이런 동작을 담당하는 뇌의 부분과 학습방법으로 연결이 올바른 것은?

소뇌 – 지도학습 (정답)

소뇌- 강화학습

대뇌 – 비지도학습

대뇌 - 강화학습

해설

야구 로봇은 10만 개의 퍼셉트론을 사용하여 알고리즘을 개선하였습니다. 야구공을 타격하는 등의 정교한 동작은 소뇌가 담당하고 있으며, 소뇌는 지도학습에 해당됩니다.

14번 문제.

스마트팩토리에서는 실시간으로 정보를 처리할 수 있는 즉시성의 요건을 만족시켜야 한다. 이를 지원하는 기술은 무엇인가?

빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅

네트워크 종단에 가까운 엣지컴퓨팅 (정답)

최적화모델 기반의 인공지능 기술

변화에 대응하는 4m1e 기술

해설

클라우드 컴퓨팅과 대조적 개념인 엣지컴퓨팅은 클라우드나 중앙이 아닌 IoT 기기 자체 또는 물리적으로 근거리에 위치한 엣지 서버인 네트워크 종단(Edge)에서 컴퓨팅으로 시간 단축 및 계산부하 경감의 장점이 있어 즉시성에 대응합니다.

15번 문제.

질의응답형 챗봇과 인공지능 대화형 에이전트에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

질의응답형 챗봇은 포괄적 정보를 제공한다.

인공지능 대화형 에이전트는 사용자 스스로 질문을 주도해야 한다. (정답)

질의응답형 챗봇은 단방향 정보전달의 대화방식을 취한다.

인공지능 대화형 에이전트는 쌍방향 정보 교류의 대화방식을 취한다.

해설

인공지능 대화형 에이전트는 대화 에이전트가 주도적으로 사용자와의 질문-답변 과정을 반복하여 부족한 정보를 보완합니다.

16번 문제.

중소기업들이 부담 없이 적용할 수 있는 필요 기능만 갖추고 저비용으로 적용이 가능한 적정 스마트팩토리라는 개념이 활발하게 논의되고 있습니다. 다음 중 적정 스마트팩토리 기술요소가 아닌 것은?

적정 기능

구매 기능

적용 용이

장비 보완 (정답)

해설

적정 스마트팩토리 기술요소는 EASI(적정 기능, 구매 가능, 적용의 용이성, 장비 호환)의 4가지입니다. 저비용으로 다양한 설비에 호환할 수 있는 성능이 중요합니다.

 

17번 문제.

AI기술의 병원 도입으로 인한 의료현장의 현재 및 향후 변화가 아닌 것은?

대량의 이미지는 우선 AI가 체크함으로써 의사의 작업부담을 줄이고 의료 영상을 진단에 적극적으로 활용할 수 있게 되었다.

정신과 의사가 주목하지 않았던 질환의 특징량을 AI가 찾아냄으로써 치료효과를 객관적으로 다룰 수 있게 될 것이다.

환자가 원하지 않는 데이터를 분석하여 질환사전 진단으로 인한 보험 가입여부를 결정할 수도 있어 윤리적인 접근이 필요하다.

라이프로그 데이터 분석을 통한 과잉진료 및 진단이 발생할 수 있다. (정답)

해설

삶의 질 향상을 위한 라이프로그 데이터는 질병의 조기진단 및 예방을 위한 목적으로 운용되는 서비스이며, AI의 진단과는 관계가 없습니다.

18번 문제.

토큰화(Tokenization)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

문서나 문단, 문장의 기본단위로 구분하는 작업이다.

언어마다 다른 토큰화 알고리즘 사용

토큰화는 띄어쓰기가 쉬워서 문장을 음절, 어절, 형태소로 나눌 수 있다. (정답)

토큰화는 전처리 과정중 하나이다.

해설

토큰화는 띄어쓰기가 잘 지켜지지 않기 때문에 한국어는 사용하기가 어렵습니다.

19번 문제.

AI를 활용한 영상진단의 장점이 아닌 것은?

AI는 사람이 빠지기 쉬운 선입견이 없어 기계적으로 진단함으로서 오류를 줄인다.

사람이 미처 발견하지 못하여 농치는 경우가 대폭으로 감소한다.

AI의 성능을 향상시키면 의사의 진단을 대체하여 병원경영 효율화를 이룰 수 있다. (정답)

많은 양의 영상을 학습하면 진단 성능을 향상시킬 수 없다.

해설

AI의 영상진단은 의사가 내리는 최종적인 진단명 판단을 할 수 없기 때문에 의사의 진단을 대체하기는 어렵습니다.

 

20번 문제.

자율주행에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

운전자나 승객의 조작없이 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다.

규칙을 기반으로 한 기술이 각광받고 있다. (정답)

레벨2는 상황에 대응해서 속도조절이나 장애물 회피 등 2가지 이상의 자동주행 기능을 수행하는 단계로 자동주차, 크루징, 이런 기능에 해당된다.

레벨5는 운전자 없이 사람이 타지 않고도 움직이는 무인 주행 단계를 말한다.

해설

현재 자율주행기술은 딥러닝과 영상처리 기술을 기반으로 한 자율주행 기술이 핵심기술로 각광을 받고 있습니다.