AR VR XR MR 손쉬운 구별법 콘텐츠에 포함된 현실 정보와 가상 정보의 비율 AR, 현실에 가상정보 추가 MR, 현실의 상당 부분이 가상으로 대체되는 단계 VR, 완전히 차단된 가상 공간 속에서,,,
vr의 냄비같은 팍-팍- - 기술 완성도가 모자랐고, 시장 성숙도가 높지 않았음. 너를 만났다... 큰 관심, vr의 새로운 활용 가능성 재조명. 코로나로 인해 물리적인 제약 등... 기술 수준도 높은 향상이 됨. 영화 - 버추얼 프로덕션을 통해...
가상현실이 마음의 치유, 극복에 도움이 될까... 접근 방식은 어때야 할까... 여러 우려를 안고 프로젝트가 시작됐음.
어설프고 리스크가 큰 기술은 배제, 인공지능 등과 같은 불확실성이 큰 기술들.
딥러닝을 거쳐 음성 생성...
1인칭 영상을 방송으로 틀어주면 시청자가 상당한 멀미를 느끼기 때문에 버추얼 프로덕션을 이용.
결과는 세계적인 관심과 우려되는 목소리...
레벨디자이너
가상 공간을 구성, 채워가는 작업을 하는 사람. 지형 생성, 건물 배치 등등 플레이 환경을 조성함.
테크니컬 아티스트
고 수준의 시각적 표현, 이펙트 제작 개발. 머리카락, 눈동자 등등. 셰이더 코딩을 많이 하게 됨.
인터랙션 개발자 게임 엔진을 이용하여 시나리오 진행 로직 등 인터랙션을 개발하는 사람.
엔진 개발자 엔진 플러그인이나 원본 코드 수정을 통해 기본으로 주어지는 엔진의 기능에서 부족한 것을 넣는 역할.
개인용 ar 글래스가 지금의 스마트폰 수준으로 대중화 될 것. 좀 더 수준 높은 혼합 현실(mr) 대중화 될 것. 이 때, 현실이라는 개념에 대한 재정립이 필요할 것.
개발자 개인은 자신이 개발한 것이 가져올 영향에 대해 고민. 그리고 개발 능력이라는 양날의 검을 긍정적으로 잘 활용해야 함.
Q1 - 2번, VR.
keras 프레임워크, cnn 뉴럴 네트워크 이용해서 aws에서 자율 주행 자동차 모델 구현...
인공지능 - 컴퓨터가 뇌 기능을 하는 것. 머신 러닝 - 패턴을 통해서 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아내게 하는 것. 딥 러닝 - 아티피셜 뉴런 네트워크를 이용하는 머신 러닝.
일반적인 코딩 = 입력 + 룰 = 출력 머신러닝 = 입력 + 출력 = 룰
개인화(사용자에 알맞은 제품 추천), 손/수익 예측, 무인 편의점 등등
자율 주행 자동차가 가장 익숙할 것이라고 생각함. 아마존에서는 지금까지 설명한 대부분의 예시를 이용하고 있다고 함.
상당히 많은 산업군에서 딥러닝, 머신러닝이 활용되고 있음.
데이터 사이언티스트는 파이썬 기반 툴을 대부분 이용한다. 넘파이, 판다스, 뷰티풀 숲등을 이용하고 맷플롯 같은것도 이용함. 텐서플로우, 케라스, 파이토치, mxnet 등등등 너무나도 핫한 프레임워크가 많다. 그런데 이게 다 파이썬으로 돌아간다. 파이썬을 공부하면 도움이 될 것 같다.
Q2 - 2, 인공지능 머신러닝
AI와 IoT를 접목한 '상상텃밭'...
농업의 1차 자동화 - 힘의 자동화 많이 하면 지치는 일을 동물이나 기계를 통해 반복하는 것.
농업의 2차 자동화 - 시간 단축의 자동화 사람이 밭 하나를 수확하는 것과 기계를 이용해 밭을 수확하는 것. 이것은 시간 단축을 위한 자동화이다.
농업의 3차 자동화 - 농경 지식과 노하우의 자동화 코딩이나 공부는 내가 필요로 하는 것을 구글에 검색하면 대부분이 바로 나온다. 농업 분야는 좀 많이 다르다. 자신의 지식을 남들에게 공유하지 않으려 함. 오픈 소스 정신과 많이 다른 편임. '농사로' 라는 국내 사이트가 있어 농업 분야에 관한 지식을 위키백과처럼 공유하고 있음. 근데 여기도 한계가 있음. 현장에서만 얻을 수 있는 노하우 등이 빠져있음. 이 부분의 자동화가 우리 청소년이 가장 단기간에 접근하기 쉬운 편일 것.
4차 자동화. 인공지능에게 전문 지식을 학습 시키는 것. 코딩을 통해 여러 화학 반응들을 구현하는 식으로 생명을 해치지 않고 반응을 연구하고 있음.
- 어느곳에 설치해도 균일하게 작동하는 '시설' 을 만들자.
- 환경이 변화하더라도 똑똑하게 작동하는 스마트한 '솔루션' 을 만들자.
Q3 - 1, 농업
클라우드 환경의 시대가 열림으로서 코딩 사회에 큰 변화가 생겼음. 클라우드 시대가 열렸기 때문에 지금의 AI 기술이 발전할 수 있었다고 생각함.
게임 서버에서 여러 클라이언트를 관리하여 데이터들과 모든 로직들을 서버에서 관리하면서 운영하고 있다. 이 중 서버가 담고있는 데이터에 대해 이야기하려 함. 여러 유저의 액션 로그도 서버에서 수집한다. AI로 이 로그를 분석하고 있다. AI의 기반이 되는 환경은 빅데이터이다.
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데이터 용량 넥슨 인텔리전스랩스에서는 하루 100테라의 데이터를 받고 매일 10페타의 데이터를 분석한다. 이걸 어떻게 잘 받아와서 쌓고 분석하고 전달하는가를 고민한다. 얘를 얼마나 빠르게 처리하느냐에 대한 문제가 커진다. 이 때문에 넥슨에서는 여러 데이터 파이프라인을 구현했다.
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데이터 다양성 이렇게 잘 가공된 데이터들을 통해 분석된 값을 이용해 넥슨의 여러 게임에 적용하고 있다.
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데이터 진실성 얼마나 데이터가 정확한가? 실제로 사용자들의 데이터가 정확하지 않으면 큰 문제가 생길 것이다. 데이터 설계부터 시작해서 데이터들이 잘 들어오는지를 검증하는 부분까지 굉장히 많은 기술을 투자하고 있음. 이를 통해 넥슨에서는 데이터의 가치를 점점 높여가고 있음.
Q4 - 5, 미용
Q. IoT의 첫 시작, AI가 따라 들어가는데 그 사물이 인공지능이라고 해야 할까요? 아니면 사물인터넷이라고 해야 할까요?
A. 반병현 앰버서더 - 그 둘을 굳이 구별해야 할 필요는 없을 것 같다. 그냥 사물인터넷 서비스다, 그리고 그걸 구현하기 위해 인공지능 서비스가 들어갔구나, 라고 생각하시면 될 것 같다.
Q. 인공지능 딥러닝의 방향과 현재 주목받고있는 학습 방법에 대해 알고 싶습니다.
A. 서지혜 앰버서더 - 이미 공부를 시작했다면 어느정도 알고 있겠지만 멀티 레이어 퍼셉트론이라는 뉴럴 네트워크를 공부, 어... 제가 AI를 공부 안했고, 말씀이 꽤 빠르셔서 제대로 알아듣지 못했습니다. 나중에 다시 들어봐야 할 듯.
Q. VR이 더욱 현실적으로 나타나기 위해서는 뇌에게 착각을 줘야하는가? 아니면 그래픽이 더 발전되어야 하는가?
A. 김성수 앰버서더 - 가상현실은 기본적으로 사람의 감각을 자극해서 현실과 가상의 차이를 구분하지 못하게, 즉 착각을 일으키는 분야는 맞다. 하지만 시각을 제외하고도 청각 후각 촉각, 평형 감각 등 입체 감각을 자극하는 것도 중요하다. 이런 다양한 자극을 통해 풍부한 경험을 줄 수 있다. 시각만으로 풍부한 경험을 전달하기는 어렵다. 여러 감각을 동시에 자극해야할 수 있어야 한다.
Q. IoT가 언제쯤 상용화가 되어 우리 생활에 익숙해질 수 있을까요? 보안은 어떻게 해야 할까요?
A. 반병현 앰버서더 - IoT는 꽤 넓게 볼 수 있다. 버스 안내 시스템이라던가 그런 것도 IoT라고 볼 수 있어서, IoT는 우리 생활에 이미 많이 포진해 있다고 생각한다. 보안쪽은 자신 분야가 아니다...
Q. 인공지능이 현재는 사용되지 않지만 앞으로 사용될 분야가 어디가 있을까요?
A. 김성민 앰버서더 - 얼마나 많은 데이터의 디지털화가 AI로 연결이 되는가가 관건이다. 우리 세상에서 디지털화 되지 않은 데이터들이 너무 많다. 후각, 미각, 감정의 영역 등이 디지털화 된 데이터로 존재하는건 많지 않다. 아마 앞으로 이런 것들이 디지털화된다면 AI라는 로직을 이용해서 인공지능에 적용할 수 있을 것이라고 생각한다. AI로 갈 수 있는 분야는 무궁무진하다고 생각한다.
Q. 양자컴퓨터의 큐비트가 늘어날수록 AI가 발전한다고 한다. 그럼 아직 '자비스' 같은 AI는 어려운 것인가?
A. 서지혜 앰버서더 - 양자 컴퓨팅의 핵심은 높은 연산량을 말한다. 자비스는 사람처럼 말할 수 있는 기능을 이야기하는 것인데, 이 모든 조건들이 충족이 되어야 한다. 자연어 처리, 가공, 생성 등의 과정에는 여러 분야의 도움이 필요하다. 튜링 머신이나 튜링 테스트에 대해 공부를 해보면 도움이 될 것 같다. 이는 정말 복합적인 기술이 적용되어 있다.
Q. 좋은 프로그래머가 되기 위해서 알고리즘 공부와 문제풀이는 도움이 되나요?
A. 김성민 앰버서더 - 도움이 된다. 어떻게 하는 것이 도움이 되는가 라고 해석하겠다. 문제를 풀더라도 주변에 너무 많은 영향을 받지 말고, 혼자서 직접 풀어봤으면 좋겠다. 풀다보면 막히는 영역을 혼자 풀어냈을 때 코딩의 즐거움을 얻을 수 있다고 생각한다. 조금 막히는 부분이 있더라도 책을 읽거나 구글링 등 혼자 해결할 방법은 여러가지가 있다. 이를 통해 자신의 코딩 스킬을 늘릴 수 있을 것이다.
Q. VR은 어떻게 발전하고 어디서 많이 사용될까요?