[인공지능][인공지능 역사][인공지능 분야][인공지능 활용사례]인공지능의 개념, 인공지능의 역사, 인공지능의 분야, 인공지능의 문제풀이방법, 인공지능의 활용사례 분석(인공지능)

목차

Ⅰ. 개요

Ⅱ. 인공지능의 개념

Ⅲ. 인공지능의 역사
1. 제1기 : 태동기(1943~1951)
2. 제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
3. 제3기 : 침체기(1966~1974)
4. 제 4기 : 활성기(1975~1988)

Ⅳ. 인공지능의 분야
1. 자연어 처리 분야
2. 음성 인식 분야
3. 전문가 시스템
4. 영상 처리 분야
5. 로보트 분야
6. 게임과 탐색
7. 학습과 추론

Ⅴ. 인공지능의 문제풀이방법
1. 맹목적 탐색방법

2. 경험적 탐색방법

3. 균일비용탐색(비용)
1) 언덕오르기
2) 최적우선

4. 최소비용 경로를 탐색할 수 있는 알고리즘
1) 균일비용탐색
2) 최적우선
3) A* 알고리즘

5. A* 알고리즘이 최소비용 경로를 탐색하는 것을 보장하려면

Ⅵ. 인공지능의 활용사례

본문내용

국내에서 인공지능에 대한 연구가 본격 궤도에 오른 것은 지난 80년대. 외국에 비하면 다소 뒤져 있는 상황이다. 그러나 최근에는 꾸준한 연구개발과 인력배출이 이뤄진 덕택에 외국과 어깨를 나란히 하고 있는데다가 국내에서도 세인의 관심이 집중될 정도로 급성장하고 있다. 실제로 전문가시스템?뉴로컴퓨팅?자연어처리?컴퓨터비전 및 패턴인식?음성인식?인터넷 에이전트 제작과 관련한 연구는 괄목할 만한 성장을 이룩하고 있다.
고도의 프로세스능력을 가진 PC뿐만 아니라 소형제품에 이르기까지, 또 멀티미디어 데이터 검색이나 영상처리분야에도 인공지능기술이 적용되고 있는 것을 감안할 때 이에 대한 연구는 앞으로 계속될 전망이다.

<중 략>

초기 태동기에서부터 계속적으로 발전해 오던 인공지능은 이 시기에 여러 가지 난관에 봉착하여 다소나마 침체기를 맞이하였다.
첫째, 초기 인공지능 프로그램에는 주제에 관해 지식이 거의 없기 때문에 단순한 시냅스 조작만으로 정보가 전달된다는 점이다.
둘째, 인공지능이 해결하고자 하는 문제들이 매우 어렵다는 점이다. 초기 인공지능 프로그램은 문제에 관해 기본 사실만을 표현하여 단계적으로 해결과정을 나타내는 것에 집중하였다. 따라서 간단한 프로그램은 해결할 수 있었으나 복잡한 인공지능 프로그램은 해결할 수 없었는데, 이 당시에는 단순히 좀더 나은 컴퓨터 기계나 메모리가 확보되면 가능하리라고 낙관하였다.

<중 략>

따라서 터미널의 생산성과 경쟁력을 확보하기 위해서는 다양한 상황을 고려한 의사결정의 합리화와 신속한 의사결정을 위한 전산화가 요구된다고 본다.
분석된 제약조건과 전문가의 작업rule을 바탕으로 이를 만족하는 알고리즘을 개발하게 되었는데, 알고리즘에서는 먼저 반드시 만족시켜야 하는 hard constraints를 만족하도록 TC(transfer crane)의 이동경로와 CC(container crane)의 작업순서를 결정하고, 그 다음으로 soft constraints를 최대한 만족하는 개개의 컨테이너의 작업순서를 결정하여 최종적으로 전체적인 TC와 CC의 컨테이너 작업 list를 생성한다. 이 단계가 양?적하계획 단계가 된다.

참고 자료

마이클 네그네빗스키 저, 김용혁 역(2009), 인공지능 개론, 한빛미디어
박충식(2004), 구성적 인공지능, 한국인지과학회
송재명(2001), 스필버그의 새영화 인공지능을 통해 본 미래, hackersnews
이초식(1994), 인공지능의 철학 , 고려대학교 출판부
이봉재(2005), 인공지능과 인간중심주의 :인공지능의 연구방법론에 대한 철학적 해석, 대동철학회
최종수(1986), 인공지능의 세계, 방한 출판사