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Comkevin's IT 전문지식 창고46

[6편] 메타버스 8대 실천 윤리: 가상 현실에서의 올바른 행동지침 [6편] 메타버스 8대 실천 윤리: 가상현실에서의 올바른 행동지침과학기술정보통신부는 메타버스 생태계의 건전한 발전을 위해 2022년에 '메타버스 윤리원칙'을 발표한 데 이어, 2023년에는 이를 구체화한 '메타버스 실천윤리'를 제정하였습니다.  메타버스 실천윤리는 다양한 주체들이 메타버스에서 활동할 때 지켜야 할 윤리적 기준을 구체적으로 제시하고 있으며, 이에는 8대 실천윤리가 포함되어 있습니다. 이번 글에서는 이 8대 실천윤리에 대해 상세히 설명하겠습니다. 1. 메타버스 첫 번째 실천윤리, 진정성(Authenticity)1.1 진정성(Authenticity) 설명진정성(Authenticity)은 가상 자아가 현실 자아에 영향을 미칠 수 있음을 고려하여 성실하게 자신의 정체성을 구현하고 진실하게 행동하는.. 2024. 7. 11.
[IT-기술용어] Cloud XaaS 모든 것: SaaS부터 MaaS까지 한눈에 보는 클라우드 서비스 XaaS, SaaS부터 MaaS까지 한눈에 보는 클라우드 서비스디지털 혁신이 가속화되면서, 클라우드 컴퓨팅은 IT 산업의 중심 축으로 자리잡았습니다. 특히, 다양한 형태의 "XaaS" 모델은 기업이 필요한 모든 것을 서비스로 제공받을 수 있는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. XaaS 란 "Anything as a Service"의 약자로, 소프트웨어, 플랫폼, 인프라 등 다양한 IT 자원을 클라우드 기반으로 제공하는 것을 의미합니다. 본 글에서는 XaaS의 다양한 유형을 심도 있게 분석하고, 각각의 특징과 장점, 활용 사례를 살펴보겠습니다. ▣ SaaS (Software as a Service)SaaS(Software as a Service)는 클라우드 기반 소프트웨어 제공 모델로, 사용자는 인터넷.. 2024. 7. 9.
[IT-트랜드] 최신 IT 인프라 트렌드: 서버리스(Serverless)와 에지(Edge) 컴퓨팅의 개념, 특장점, 연계 구성 및 시나리오 목 차서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅의 개념서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅의 특장점서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅의 연계 시나리오서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅의 연계 솔루션 사례마무리  최근 IT 인프라는 급속히 진화하고 있으며, 그 중심에는 서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅이 있습니다. 이 두 기술은 각각 독립적으로 중요한 발전을 이루었지만, 함께 연계될 때 더욱 강력한 시너지를 발휘할 수 있습니다. 이 글에서는 서버리스(Serverless) 컴퓨팅과 에지(Edge) 컴퓨팅의 개념, 각각의 특장점, 주요 사례, 그리고 이 둘이 연계될 때 제공할 수 있는.. 2024. 7. 7.
[9편] 딥페이크(Deepfake) 모든것: 기술, 활용, 그리고 윤리적 딜레마 목 차GAN과 LSTM 통합, 딥페이크(Deepfake) 기술의 개요딥페이크(Deepfake) 기술의 생성 원리 및 주요 기술요소딥페이크(Deepfake)의 활용 분야 및 사례딥페이크(Deepfake) 기술의 윤리적 문제점과 대응 방안마무리  딥페이크(Deepfake) 기술은 인공지능(AI)과 딥러닝(DL)의 발전으로 인해 가짜 이미지나 영상을 만들어내는 혁신적인 기술로, 최근 몇 년간 급격히 대중화되었습니다. 생성적 적대 신경망(GAN)과 장단기 메모리(LSTM)를 활용한 이 기술은 엔터테인먼트, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 보여주고 있지만, 동시에 허위 정보 확산, 프라이버시 침해, 범죄 악용 등 심각한 윤리적 문제와 위험성을 동반하고 있습니다. 이러한 배경에서 딥페이크의 정의와 역.. 2024. 7. 5.
[8편] GAN, 실제 이미지와 구별할 수 없는 가짜 이미지 생성하는 생성적 적대 신경망 개념과 동작원리 및 유형 이해 목 차생성적 적대 신경망, GAN(Generative Adversarial Network) 개요GAN(Generative Adversarial Network)의 동작 원리 및 구성요소GAN(Generative Adversarial Network)의 주요 유형 및 개선점GAN(Generative Adversarial Network)의 활용 사례 및 분야마무리 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 최근 몇 년간 인공지능 연구와 응용 분야에서 큰 주목을 받고 있는 기술입니다. GAN은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 처음 제안되었으며, 그 이후로 빠르게 발전해 왔습니다. 본 글에서는 GAN의 기본 개념과 구성 요소, 주요 변형 모델들.. 2024. 7. 4.

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