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1. 개요

인공지능에 대한 이야기를 로봇부터 천천히 기본에 대하여 생각하며 글을 써봅니다^^ 

2. 로봇



2.1. 로봇이란?


로봇은 3가지 구성요소를 가지고 있습니다. 


'조건', '프로그래밍', '동작'.   이어서 이야기하면 어떠한 '조건'에 '프로그래밍'한대로 '동작'하는 자동기계입니다.


최근에는 의미가 조금 추가되어 '인간과 비슷하게 만들어' 정도가 추가되는 것 같습니다. 이제 웬만한 것들은 로봇처럼 안보이는 거겠지요^^


여기에서 '조건'이 특히 중요한 것 같습니다.

전원을 켜면 동작하고, 끄면 정지하는 것은 그냥 기계. 전원을 켰는데 어떠한 상황에 따라 움직이고 또, 움직이지 않는 다면 비로소 로봇이라고 할 수 있습니다. 



그럼 각 구성별로 살펴볼까요?^^

1. 조건

  말 그대로 '어떤 상황에' 에 해당하는 것으로 '센서'가 이를 담당합니다. 사람으로 보면 눈, 코, 입, 피부 등 감각 기관이라고 볼 수 있습니다.
 센서는 그냥 쉽게 '자동 스위치'라고 생각하면 쉽습니다. 아날로그 신호를 줄 수도 있고, 디지털 신호를 줄 수도 있겠지요.
 그래서, '입력 장치'라고 합니다.^^
 적외선으로 신호를 주면 적외선 센서, 압력을 이용하면 압력 센서, 온도를 이용하면 온도 센서.... 
 어떤 것이든 로봇에게 다른 신호를 줄 수 있으면 모두 'ㅇㅇ 센서' 라고 부를 수 있습니다. 

2. 프로그래밍 

  센서로 부터 입력되는 신호에 따라 어떻게 동작을 할지 로봇에게 알려주는 것입니다. 즉, 학습을 하는 것으로 이해할 수 있습니다.
 우리가 다른 사람에게 무엇을 알려줄 때 각각의 나라의 언어를 사용하는 것처럼, 로봇에게 알려주려면 로봇어를 할 수 있어야 겠지요^^
 로봇어를 기계가 사용한다고 해서 '기계어'라고 부르고, '기계어'는 0과 1로 이루어져 있습니다.
 우리 한글은 24자의 자음과 모음으로 이루어져 있는 것에 비해, 기계어는 0과 1만 있다보니 배우기가 어렵습니다.
 그래서, 우리가 사용하는 언어로 약속(문법)을 하고, 그렇게 만들어진 문장을 기계어로 번역하여 로봇으로 전달하는 방법을 생각해냅니다.
 이렇게 약속된 언어를 '프로그래밍 언어' 라고 부릅니다. 


  로봇에게 학습시키는 과정은 아래와 같습니다.
 정확한 동작을 할 때까지 반복을 하는거지요^^

 

3. 동작

  

  입력 값에 따라 프로그래밍 한대로 동작하는 다양한 장치들을 말합니다. '출력 장치'라고 부를 수 있습니다만, 이는 좁은 의미인 듯 하고, 동작을 위한 모든 구성 요소를 말합니다. 

 모터, 스피커, LED, 몸체, 기어, 링크 등이 될 것이고, 사람으로 따지면 팔, 다리, 입 등이 되겠지요^^

 
 

3. 코딩


4. 인공지능


4.1. 인공지능이란?


4.2. 인공지능의 활용


4.3.인공지능 체험 App


4.3.1. 일반


1. 모럴머신 (moralmachine.net)




 


 인공지능이 내리는 도덕적 결정에  대한 인간의 관점을 수집하고 있는 플랫폼입니다.

테스트 후 나의 관점과 평균적 관점을 비교해 볼 수도 있습니다.

다만, 테스트 문항이 13개로 적어서 2~3번 해서 비교해 보면 좋습니다.

(많은 문항 중 랜덤으로 13개가 나옵니다.)


 테스트할 때 꼭 그림에 대한 설명을 읽고 해야 합니다. 


 수업에 활용할 때는 선생님이 화면을 보여주면서 공통의 상황에 따라 자신의 의견을 말하게 합니다.

의견이 충돌되어 과열되지 않게 조율하는 것이 무엇보다 중요합니다.

사람의 관점은 다 다르기 때문에 무엇이 맞고 틀리는 지 알 수 없습니다.

나의 생각과 다른 사람의 생각을 비교해보고 이해하며 다른 관점도 생각해 볼 수 있게 하는 것이 중요합니다.

이후, 각자가 해보면서, 나의 관점과 평균적 관점도 비교해보면 좋습니다. 

평균 관점과 나의 나의 관점이 다른 것이 잘못된 것이 아니며, 문항이 적어 정확한 관점이 아니라는 것을 지속 강조합니다.


사이트 링크

https://www.moralmachine.net/ 

4.3.2. 기계 학습


기계 학습을 할 수 있는 다양한 App입니다.

주로 학습 장치로 웹캠을 많이 이용합니다.

아래 링크에서 웹캠을 활용하는 방법에 대하여 보실 수 있습니다.

https://happycreative.co.kr/manual/detail.php?idx=28 



1. 티쳐블 머신



 

 간편하게 이미지, 사운드, 포즈를 기계 학습할 수 있습니다.

 티쳐블 머신을 먼저 사용해보고 다른 App을 보면 더 좋을 것 같습니다.

 학습된 결과를 다운받거나 클라우드에 저장하여 url 링크로 내 코딩 프로그램에 사용할 수 있습니다.


 링크 

 Teachable Machine


2. 머신러닝포키즈



 

 텍스트, 숫자 또는 이미지를 분류하는 머신러닝 모델을 만들고, 스크래치를 추가하여 프로젝트와 게임 제작이 가능합니다.


 링크

 Machine Learning for Kids


3. MIT Media lab의 Cognimates



 

링크 

Home - Cognimates 


4. 엔트리 


 인공지능 탭 -> 인공지능 모델 학습하기를 이용하여 기계학습을 할 수 있습니다.

 로그인이 필수입니다.


 링크

 엔트리 - 우리는 무엇이든 될 수 있어요 (playentry.org)


5. 엠블록5 (mBlock5)


 스프라이트 확장에서 기계학습을 추가 하여 사용할 수 있습니다.

 로그인이 필수 입니다.


 링크 

 mBlock Block-Based IDE- Coding for Beginners 


6. Colaboratory



 

 파이썬 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다.


 링크 

 Colaboratory에 오신 것을 환영합니다 - Colaboratory (google.com)

4.3.3. 시뮬레이션


1. 텐서플로우 Playground 



 

 뉴럴 네트워크 모델링을 시각화 통해 경험해볼 수 있는 환경을 제공합니다.

 실제로 텐서플로우를 이용하는 것은 아닙니다.^^


 링크

 A Neural Network Playground (tensorflow.org)


2. ConvNetJS (스탠포드 대학)




 딥 러닝 모델을 데모하고 교육하기 위한 javascript 라이브러리 입니다. 자습서와 설명서가 있습니다.


 링크

 ConvNetJS: Deep Learning in your browser (stanford.edu)

4.3.4. 실험


1. Google Experiments



 

 기계 학습 실험을 전시하는 공간입니다. 실험을 소개하고 소스를 오픈하여 제공하기도 합니다.


 링크 

 Experiments with Google

4.3.5. 미술 활동

1. Quick, Draw


 주제에 대한 그림을 빨리 그리면, 어떤 그림인지 인공지능이 확인합니다.

확인 후, 해당 그림을 클릭하면 어떻게 알 수 있었는지 알려줍니다.



2. AutoDraw


 그림을 그리면 인공지능이 어떤 그림인지 상단에 보여줍니다. 원하는 것을 선택하면, 선택된 그림이 그려집니다.


 링크

 https://www.autodraw.com/


3. Sketch-RNN 


 제시된 주제에 대하여 그림을 그리기 시작하면 다음에 그리면 좋을 것 같은 모습을 표시해 줍니다.


 링크


4. NVIDIA GauGan


 사실적인 그림을 쉽게 그리게 해줍니다.


 

 링크 

 gaugan.org/gaugan2/


5. Petalica Paint


 스케치한 그림을 업로드하면 자동으로 채색을 해줍니다.



 링크 

 Petalica Paint (pixiv.dev)


6. Alportraits


 셀카를 올리면 다양한 느낌의 초상화로 바꾸어 줍니다.
 스마트기기로 App을 설치하여 사용하며, 이 외에도 비슷한 많은 App이 있습니다.


 

 

 링크

 AIportraits • 초상화를 멋지게 보이게 하는 가장 쉬운 방법 

4.3.6. 음악 활동

1. 요한 제바스티안 바흐 기념 두들


 

 링크

 요한 제바스티안 바흐 기념 (google.com)


2. Semi-Conductor 


 카메라 앞에서 지휘를 하면 지휘자의 포즈를 보고 템포와 크기를 조절하며 연주를 합니다.


 링크

 Semi-Conductor (semiconductor.withgoogle.com)


3. Nsynth: Sound Maker


 다양한 소리를 합성하여 새로운 소리를 만들 수 있습니다.



 링크

 NSynth: Sound Maker (experiments.withgoogle.com)


4. Seeing Music


 음악을 시각적으로 표현해줍니다. 마이크를 사용하거나 음악, 비디오 파일을 바로 사용해도 됩니다.



 링크 

 Seeing Music (creatability.withgoogle.com)


5. Freddie Meter


 프레디 머큐리의 노래를 부르면 인공지능이 프레이 머큐리와 얼마나 비슷한 지 알려줍니다.



 링크

 FreddieMeter



6. Blob Opera

 

 4명의 오페라 가수의 목소리를 기계 학습한 모델을 이용합니다, 

마우스를 위아래로, 좌우로 움직이면 다양한 목소리를 냅니다.



 링크 

4.3.7. 스토리

1. Code.org




 튜토리얼을 따라가며 인공지능에 대하여 학습니다.

로그인을 해야 합니다.


 링크

 https://code.org/ai


2. 아키네이터


 ​스무고개 게임과 비슷합니다.  

실제, 소설, 만화 인물을 생각한 후, 인공지능이 물어보는 것에 대하여 답변을 하면, 인공지능이 그 인물을 맞춥니다.

저는 홍길동을 생각하고 시작했는데, 생각보다 빨리 맞추어서 깜짝 놀랐습니다^^


 

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