Question 1

스마트 자동차의 3대 핵심 기술(안전성, 편의성, 자율주행)을 비교 설명하시오.

Accepted Answer

| 기술 | 목적 | 내용 |
|------|------|------|
| **안전성** | 사고 예방·회피·피해 경감 | ADAS, 충돌 방지 시스템 |
| **편의성** | 운전자 경험 향상 | 인포테인먼트, 음성인식, 차량 내 앱 |
| **자율주행** | 운전자 조작 없이 자율 운행 | 주행 환경 인식, 목표 지점 자동 운행 |

각 기술의 관계:
- **안전성**: "사고를 막는다" — 센서와 AI로 위험 감지·회피
- **편의성**: "운전을 편하게 한다" — IT 기술로 운전자 경험 개선
- **자율주행**: "운전 자체를 대신한다" — 궁극적 목표

시험에서 3대 핵심 기술을 목적 기준으로 구분하세요.

Question 2

ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)란 무엇인가?

Accepted Answer

**ADAS = Advanced Driver Assistance Systems (첨단 운전자 보조 시스템)**

스마트 자동차의 **안전성 기술**에 해당합니다.

역할: 사고 **예방** / 사고 **회피** / 피해 **경감**

주요 기능:
- 차선 이탈 경고
- 전방 충돌 경고
- 자동 긴급 제동
- 사각지대 감지

ADAS는 완전 자율주행 이전 단계의 **보조 기술**로, 운전자의 안전을 지원합니다.

Question 3

빅데이터의 정의와 3V/5V 특징을 설명하시오.

Accepted Answer

**정의:** 대용량의 정형/비정형 데이터를 수집·저장·처리·분석하여 **의미 있는 결과를 도출**하는 기술 체계.

| 구분 | 항목 | 설명 |
|------|------|------|
| **3V** | 볼륨(Volume) | 데이터의 양이 매우 많음 |
| **3V** | 속도(Velocity) | 생성·처리 속도가 매우 빠름 |
| **3V** | 다양성(Variety) | 데이터 형태가 매우 다양함 |
| 5V 추가 | 정확성(Veracity) | 데이터의 신뢰성과 정확성 |
| 5V 추가 | 가치(Value) | 분석으로 얻는 유용한 가치 |

시험 포인트: **3V**가 기본, **5V**는 Veracity와 Value 추가!

Question 4

빅데이터 활용 과정의 4단계를 순서대로 말하시오.

Accepted Answer

**수집 → 적재 → 처리 → 분석**

| 단계 | 설명 |
|------|------|
| **수집** | 다양한 소스에서 데이터 확보 |
| **적재** | 수집된 데이터를 저장소에 저장 |
| **처리** | 데이터 정제·변환·가공 |
| **분석** | 의미 있는 패턴·인사이트 도출 |

활용 목적: 비용 절감 / 문제 해결 / 트렌드 분석 / 의사결정 지원 / **미래 예측**

Question 5

빅데이터에서 정형 데이터와 비정형 데이터의 차이를 설명하고, 유비쿼터스 환경에서 빅데이터가 중요한 이유를 서술하시오.

Accepted Answer

**정형 vs 비정형 데이터:**

| 구분 | 정형 데이터 | 비정형 데이터 |
|------|-----------|-------------|
| 구조 | 정해진 형식 (테이블, DB) | 자유로운 형식 |
| 예시 | 매출 데이터, 고객 DB | 텍스트, 이미지, 영상, 소셜 미디어 |
| 비율 | 전체의 약 20% | 전체의 약 80% |

**유비쿼터스 환경에서의 중요성:**
1. **센서 데이터 폭증** — IoT/USN의 센서가 실시간 대량 데이터 생성
2. **상황인식 기반** — 빅데이터 분석으로 사용자 상황 파악·맞춤 서비스
3. **의사결정 자동화** — AI와 결합하여 지능형 서비스 실현
4. **가치 창출** — 수집 데이터에서 새로운 인사이트 도출

Question 6

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계와 각각의 정의를 설명하시오.

Accepted Answer

**포함 관계: 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝**

| 개념 | 정의 | 핵심 |
|------|------|------|
| **인공지능** | 인간처럼 생각하고 행동하는 기계 | 가장 넓은 개념 |
| **머신러닝** | 데이터 기반 자동 학습, 스스로 성능 향상 | 데이터 기반 자동 학습 |
| **딥러닝** | 은닉층을 여러 층 쌓은 깊은 신경망 | 복잡한 패턴 학습에 강점 |

관계:
- 모든 딥러닝은 머신러닝이지만, 역은 성립 안 함
- 모든 머신러닝은 AI이지만, 역은 성립 안 함

Question 7

인공신경망의 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 설명하시오.

Accepted Answer

**인공신경망 = 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 모델**

| 계층 | 역할 |
|------|------|
| **입력층(Input)** | 외부 데이터를 받아들이는 첫 번째 층 |
| **은닉층(Hidden)** | 가중치 기반 계산·전달 (1개 이상) |
| **출력층(Output)** | 최종 예측값이나 분류 결과 산출 |

동작 원리:
- 각 뉴런은 입력에 **가중치(Weight)**를 곱하여 계산
- 결과를 다음 뉴런으로 **전달**
- 학습으로 가중치를 **조정**하여 성능 향상

딥러닝: 은닉층을 **여러 층** 쌓아 복잡한 패턴 학습

Question 8

머신러닝의 3가지 학습 방식(지도학습, 비지도학습, 강화학습)을 비교 설명하시오.

Accepted Answer

| 방식 | 정의 | 특징 | 예시 |
|------|------|------|------|
| **지도학습** | 입력(x)과 정답(y)을 함께 주고 학습 | 예측과 정답 비교 | 이미지 분류, 스팸 필터 |
| **비지도학습** | 정답 없는 데이터의 구조·패턴 발견 | 숨은 구조 탐색 | 군집화, 차원 축소 |
| **강화학습** | 행동 → 보상 → 최적 행동 학습 | **보상 극대화** 목표 | 게임 AI, 로봇 제어 |

핵심 차이:
- **지도학습**: 정답(레이블)이 **있음**
- **비지도학습**: 정답이 **없음**
- **강화학습**: 정답 대신 **보상 신호**가 있음

Question 9

인공지능의 정의에서 기존 프로그래밍과의 핵심 차이는?

Accepted Answer

**인공지능**: 입력 데이터를 바탕으로 **컴퓨터가 스스로 학습**하여 규칙이나 알고리즘을 찾아냄

| 구분 | 기존 프로그래밍 | 인공지능 |
|------|---------------|----------|
| 방식 | 사람이 규칙을 직접 코딩 | 데이터로부터 규칙을 자동 학습 |
| 핵심 | 명시적 규칙 | **자동 학습** |
| 한계 | 규칙이 복잡해지면 한계 | 데이터가 많을수록 성능 향상 |

Question 10

AI가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 수행하는 역할을 설명하시오.

Accepted Answer

유비쿼터스 기술 흐름에서 AI의 위치:
**센서 → 네트워크 → 데이터 → 처리 → 상황인식 → 지능형 서비스(AI)**

AI의 구체적 역할:
1. **상황 판단·추론** — 수집 데이터에서 사용자 상황을 지능적으로 파악
2. **패턴 인식** — 센서 데이터에서 의미 있는 패턴 발견
3. **예측·최적화** — 미래 상황 예측, 서비스 최적화
4. **자연어 이해** — HCI/HRI에서 사용자 의도 파악
5. **자율 제어** — 스마트카 자율주행, 스마트홈 자동 제어

AI는 수집된 데이터를 **의미 있는 지능형 서비스로 변환**하는 핵심 기술.

유비쿼터스 컴퓨팅

61스마트 자동차의 3대 핵심 기술(안전성, 편의성, 자율주행)을 비교 설명하시오.어려움13강 스마트 자동차

62ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)란 무엇인가?쉬움13강 스마트 자동차

63빅데이터의 정의와 3V/5V 특징을 설명하시오.보통14강 빅데이터

64빅데이터 활용 과정의 4단계를 순서대로 말하시오.쉬움14강 빅데이터

65빅데이터에서 정형 데이터와 비정형 데이터의 차이를 설명하고, 유비쿼터스 환경에서 빅데이터가 중요한 이유를 서술하시오.어려움14강 빅데이터

66인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 포함 관계와 각각의 정의를 설명하시오.보통15강 인공지능

67인공신경망의 구조(입력층, 은닉층, 출력층)를 설명하시오.보통15강 인공지능

68머신러닝의 3가지 학습 방식(지도학습, 비지도학습, 강화학습)을 비교 설명하시오.어려움15강 인공지능

69인공지능의 정의에서 기존 프로그래밍과의 핵심 차이는?쉬움15강 인공지능

70AI가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 수행하는 역할을 설명하시오.보통15강 인공지능