Welcome to 04팀
1️⃣ 팀원 소개
| 이름 | 전공 | 관심사 |
|---|---|---|
| 전예림 | 인공지능전공 | 인공지능, 자율주행 |
| 최은희 | 인공지능전공 | 프론트엔드, 스타트업, 해외인턴 |
| 조성호 | 인공지능전공 | 운동, 인공지능 |
| 김민수 | 인공지능전공 | 인공지능, 창업 |
유레카프로젝트 프로젝트 팀 생성을 축하합니다. 유레카프로젝트 프로젝트 팀의 제목과 팀원의 이름 및 관심사를 변경하세요.
팀 슬로건
맡은 바에 최선을 다하자.
팀 소개
인공지능전공 4팀입니다. 팀원들과 열띤 토론을 통해 아이디어를 구체화하고, 정해진 답이 없는 문제에 대해 서로의 생각을 공유하며 참신하고 혁신적인 답을 찾아내는 데에 최선을 다하겠습니다.
2️⃣ 공통된 관심사 : 여행, 백엔드, 인공지능
3️⃣ 한학기 동안의 활동 내역
-
기관/부서 인터뷰 ✔️
-
현장 탐방 ✔️
- 멘토링 ✔️
- 내 지도 교수 함게 만나기
- 대학원 방문 및 선배 만나기
- 프로젝트 진행 ✔️
- 과거에 사람들이 상상한 미래
- 그들이 만들어가는 세상
- 우리가 상상한 미래
- 우리가 그리는 미래 그리고 나
- 각오와 소감 나누기 ✔️
3주차 과제
Team Mission1
1. 그림 속 현재 실현된 기술은?
- 태양열 발전 주택
많은 주택과 건물 옥상에 태양광 발전 설비가 설치되어 있으며, 이를 통해 생산된 전기는 가정 내 전자제품에 사용된다.
- 전기 자율주행자동차
사람이 운전하지 않아도 스스로 주행할 수 있는 자동차가 판매되고 있다. 전기 자율주행자동차의 이용률은 점차 높아지고 있으며, 일부 지역에서는 자율주행 택시 보급 논의도 이루어지고 있다.
- 스마트폰
전화 통화와 메시지뿐만 아니라 인터넷 접속, 결제, 사진 촬영 등 다양한 기능을 제공하는 스마트폰이 대중화되었다.
- 전자신문
인터넷을 통한 온라인 신문 구독 서비스가 가능해지면서 종이신문 발행이 감소하였다. 태블릿이나 스마트폰으로 뉴스를 읽는 것이 일상화되었다.
- 무빙워크
공항, 대형 지하철 환승 통로, 쇼핑몰 등에 설치되어 많은 인원이 긴 거리를 빠르게 이동할 때 활용된다.
- 로봇청소기
사람이 직접 청소하지 않아도 먼지 흡입과 물걸레 청소까지 가능한 로봇청소기가 집안을 자율적으로 돌아다니며 청소한다.
- 원격학습
코로나19 팬데믹을 계기로 원격 교육 시스템이 전 세계적으로 보급되었으며, 인터넷 강의를 통한 학습도 활발히 이루어지고 있다.
- 스마트 부엌
IoT 냉장고와 인덕션 등은 스마트폰 앱을 통해 원격 제어가 가능하다.
2. 느낀점
이화백이 그린 미래상은 그 당시 시대의 한계를 고려하면 놀라울 정도로 현실화되었다. 실제로 그림 속 대다수의 기술이 오늘날 실현된 것을 보며 미래를 상상하는 것은 단순한 공상이 아니라 현실의 변화를 이끄는 중요한 출발점이라는 것을 깨달았다. 우리가 지금 어떤 미래를 상상하고 준비하느냐가 앞으로의 삶을 결정짓는 핵심이라는 것을 느낄 수 있었다. 결국 단기적인 유행이나 당장의 대세에만 머무르지 않고 미래에 대한 고민과 그 방향에 초점을 두는 것이 장기적으로 큰 의미를 가질 수 있다는 점도 다시 한 번 생각하게 되었다.
Team Mission2
1. 영상 속 현재 실현된 기술은?
- 홀로그램
콘서트, 전시회, 교육 현장 등에서 3D 홀로그램 기술이 활용되고 있다. 인물이나 사물을 입체적으로 구현하여 실제 존재하는 것처럼 보여준다.
- VR
가상현실 기기를 이용해 게임, 영화, 교육, 시뮬레이션 등 다양한 콘텐츠를 체험할 수 있다.
- 원격 결제
스마트폰 앱이나 온라인 시스템을 통해 직접 현금을 주고받지 않아도 결제가 가능하다. 간편결제 서비스와 비대면 결제 방식이 일상화되었다.
- 컴퓨터 필기
펜 입력이 가능한 태블릿 기기를 활용해 그림을 그리고, 필기를 하고, 학습 및 업무를 수행할 수 있다. 종이 대신 전자 필기 도구로 자리 잡았다.
- 원격 통화
전화뿐 아니라 화상통화 서비스를 통해 멀리 떨어져 있는 사람과 실시간으로 대화할 수 있다.
- 야구 경기
프로야구는 TV, 인터넷 생중계 서비스를 이용하여 어디서든 시청 가능하다. 또한 첨단 장비로 경기 기록과 선수 데이터 분석이 이루어진다.
- 버추얼 유튜버, 아이돌
실존 인물이 얼굴과 몸 움직임을 추적하는 기술을 이용해 가상 캐릭터로 방송을 진행하거나 노래를 부르며 춤을 추기도 한다.
- 자율주행자동차
자동차에 부분 자율주행 기능이 상용화되었다. 일부 지역에서는 자율주행 택시가 시험 운행 중이며, 완전 자율주행을 향해 기술 개발이 진행되고 있다.
- 터치
스마트폰, 태블릿, 키오스크 등에서 화면을 손가락으로 직접 조작할 수 있는 터치스크린 기술이 보편화되었다. 이제는 버튼과 마우스 대신 터치 방식이 많은 전자기기의 주요한 인터페이스 중 하나로 자리잡았다.
2. 느낀점
세 영상을 통해 기술의 발전이 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 이루어져 있다는 점과 단순히 소프트웨어나 전자기기에 국한되지 않고 유리와 같은 전통적인 소재도 미래의 핵심 역할을 할 수 있음을 알게 되었다. 또한 물리적 경계와 디지털 경계가 사라져 우리의 대부분의 일상이 기술과 결합할 수 있다는 것도 깨달았다. 영상들은 스마트폰, 클라우드, 화상통화 등과 같은 오늘날 실현된 기술을 놀랍게 예측하였지만 완벽한 호환성과 홀로그램처럼 아직 현실과는 거리가 있는 장면들도 있었다. 더 중요한 것은 이러한 영상이 기술의 밝은 면만을 강조하고 프라이버시 침해, 데이터 활용 문제, 사회적 격차와 같은 문제들이 강하게 제기될 만한 부분에서조차 그 문제들을 다루지 않았다는 점이다. 이처럼 기술은 삶을 편리하게 만들 수 있는 가능성과 동시에 새로운 문제를 안겨줄 위험성을 함께 지니고 있음을 다시 한 번 느낄 수 있었다.
4주차 과제
1. MIT Sixth Sense 연구팀이 만들고자 했던 것은?
1) Why?
MIT Sixth Sense 연구팀으 사람들이 컴퓨터 앞에서 앉아만 있으면서 작업하지 않아도 되도록 인간다운 자연스러운 방식으로 기술과 상호작용할 수 있는 환경을 조성하고자 했다.
2) What?
현실 세계의 종이, 탁자, 신문, 항공기, 건축물, 사질 등 일상적인 물체 위에 디지털 정보를 직접 투사하고 조작할 수 있는 시스템을 구현하였다. 카메라가 사용자의 손가락 움직임을 감지하고 프로젝터는 그 결과를 종이, 탁자, 신문 등과 같은 일상적인 물체 위해 투사하였다. 예를 들면 손가락으로 사진을 찍는 체스쳐를 취하면 사진을 찍을 수 있고 손가락으로 종이를 전자기기처럼 이용할 수 있었다.
3) How?
마우스 커서의 움직임 원리에 영감을 받아서 손짓이나 제스처로 디지털 정보를 다루는 방식을 고안하였다. 이를 넘어서서 사용자가 화면을 직접 건드리지 않아도 화면 전환이 가능하거나 선택이 가능하게 만들어졌다.
2. As-Is vs To-Be는 어떻게? 기존 키보드의 입력, 출력 장지를 어떠한 방식으로 변경하였나요?
| As-Is | To-Be | |—–|—–| | 키보드 | 펜 | | 마우스 | 손에 끼우는 골무와 유사한 물체, 클립 | | 모니터 | 종이, 신문 |
3. MIT Sixth Sense Project 팀이 만든 내용이 현재에는 어떠한 장비로 어떻게 구현이 되었을까? (현재의 기술과 약 15년 전에 MIT에서 진행한 기술의 발전한 모습은?)
MIT Sixth Sense Project 팀의 프로젝트는 오늘날의 스마트폰 카메라와 AR을 이용하여 현실 세계 위에 가상 환경을 띄우는 형태로 발전하였다.
느낀점
김민수: 2009년. 해당 영상이 찍힌 날짜다. 2025년. 손을 센서로 인식하거나 증강현실 기기의 사용, 컴퓨터 화면을 조종하는 펜 등, 이 모든 것은 이제 당연해진 우리의 일상이다. 그 당시의 상상하고 획기적이었던 것이 16년만에 이루어진 셈이다. 이 사실을 깨달으니 문득 궁금해졌다. 그렇다면, 2009년의 생활상은 어땠을까? 우리가 이렇게 당연히 누리는 것들이 그들에게는 어떻게 다가왔을까? 놀랍게도 2009년, 한국에는 스마트폰이 전체적으로 보급되지 않았던 시기다. 아이폰이 한국에 정식 출시된 것이 2009년이라면 믿겨지는가? 대부분의 가정이 폴더폰과 유선용 전화기를 사용했던 것이다. 지금처럼 인터넷으로 정보를 찾아보는 것도 어려웠다. 그리고 모든 것은 6~7년만에 변화했다. 2015년. 애플펜이 처음으로 출시했고 2016년, 가상현실기기가 대중화됐다. 그리고 현재. 강의실에서 고개를 들어보면 테블릿에 펜슬로 필기하지 않는 학생을 찾는 것이 어려울 지경이다. 출시후 10년도 안 되서 우리의 일상으로 스며든 것이다. 그렇다면 챗지피티와 같은 Ai는 어떨까? 2022년, 챗디피티가 출시됐고 현재, 챗지피티를 사용하지 않는 대학생은 굉장히 드물다. 이처럼 기술의 발전도 무섭지만 더 무서운 것은 이것이 상용되는 속도라고 생각한다. 우리 아버지, 어머니의 세대만 해도 챗지피티를 잘 사용하지 못한다. 그리고 기술의 발전이 지금과 같다면, 어쩌면 그것이 십몇 년 후의 우리의 미래일 수도 있다. 그러니 우리에게 진정으로 필요한 것은 학점이니 자격증이니 같은 것이 아니라, 한 번 여유를 가지고 세상을 넓게 바라보는 것. 무엇이든 받아들일 수 있고 적용할 수 있는 사고이지 않을까. 그런 생각이 든다.
조성호: 이 영상은 15년전에 촬영되었지만 지금의 인공지능시대를 살아가는 나에게 여전히 강한 인상을 주었다. 영상에서는 단순한 기술 시연이 아니라 인간과 기술의 경계를 허무는 새로운 사고방식을 보여주었다. 발표자는 우리가 컴퓨터나 스마트폰 같은 기기에 의존하지 않고, 손짓이나 사물 자체를 통해 정보를 다루는 세상을 상상하게 했다. 이 기술의 핵심은 단순한 하드웨어적 혁신이 아니라 인간의 인식과 행동을 자연스럽게 확장시키는 인터페이스 설계에 있다고 생각했다. 인공지능이 발전하면서 세상은 데이터 중심으로 돌아가고 있지만, 이 영상은 인간 중심의 기술이 얼마나 중요한지를 다시 일깨워 주었다. 단순히 인공지능이 사람을 대신하는 것이 아니라, 사람의 감각을 확장하고 세상과의 연결방식을 재정의하는 것이 진정한 혁신이라는 메세지가 인상깊었고 이러한 이유로 six sense technology라는 제목이 사용되었다고 생각했다. 손가락으로 사진을 찍는 제스처, 벽에 화면을 띄우는 장면들은 지금의 AR이나 AI 비전 기술로 이어졌다는 점에서 매우 선구적이였다고 느꼈고 유레카프로젝트 수업에서 이 영상을 통해 느낀 것은 기술 개발의 목표는 편리함을 넘어 인간의 사고와 감각을 풍부하게 만드는 데 있어야 한다는 것이다. 앞으로 인공지능을 공부하며 나도 이러한 기술처럼 인간의 삶에 새로운 가능성을 열어주는 기술을 만들고 싶다는 다짐을 하게 되었다.
전예림: 어렸을 때는 그저 상상으로만 그리던 컴퓨터와 연결된 펜, 그리고 손가락으로 조작하는 시스템이 이미 15년 전부터 개발되어 있었다는 사실이 놀라웠다. 단순히 미래의 기술이라고만 생각했던 것들이 실제로 존재했고, 지금은 나 역시 그 연장선에 있는 기술들을 일상적으로 사용하고 있다는 점이 흥미로웠다. 하지만 종이 위에 화면을 띄우거나 손가락으로 정보를 조작하는 장면은 아직 널리 퍼진 기술이 아니기 때문에 이런 기술 또한 이미 개발되어있었다는 것을 깨닫고 충격을 받았다. 이 뿐만 아니라 기술의 발전이 다른 아이디어를 내는 것이 아니라 사용자의 제약을 없애고 인간의 몸짓이라는 자연스러운 행동을 인터페이스롤 개발했다는 발상이 나에게는 창의적으로 다가왔다. 이러한 아이디어는 오늘날의 웨어러블 기기나 공간 컴퓨팅의 시초가 되었다고 생각한다. 다시 말해, 15년 전 이 영상은 결국 좋은 기술이란 화려 기능이 아니라 일상 속에서 자연스럽게 스며드는 디자인이라는 사실을 인지하게 해주었다.
최은희:
기술이 우리의 팔다리처럼 기능하며, 주변 환경 자체가 나의 인지적 보철이 된다는 것은 멋진 일이다. 하지만 동시에 ‘나’와 ‘나 아닌 것’의 경계를 유지하는 능력이 중요해진다고 생각한다. 정보가 언제 어디서든 우리에게 말을 걸어오는 환경 속에서, 우리는 마치 피부처럼 정보를 무의식적으로 느끼면서도, 원하지 않을 때에는 명확히 차단할 수 있는 통제력을 확보해야 겠다고 느꼈다. 외부 환경에 대한 무분별한 의존성이나, 기술 접근이 불가능해졌을 때 오는 자아 상실감을 막기 위한 핵심 방어 기제가 필요한 것 같다.
모든 사물이 라이브 데이터와 연결되어 끊임없이 정보를 쏟아내는 사회에서, 미스트리가 시연한 정보 증강 기능은 놀랍기도 하지만 인지적 과부하에 대한 윤리적 질문을 던진다. 책의 리뷰, 신문의 라이브 데이터, 모든 사물의 상황 정보가 투명하게 제공될 때, 우리는 역설적으로 정보의 홍수 속에서 침묵과 고독을 유지하는 기술을 필요로 하게 된다고 생각한다.
2040, 2050년대 미래 포스터
대학원생 만나기
Q. 아직 인공지능학부 1학년인데 지금 무엇을 하면 좋을까요?
A. 먼저 앞으로 어떤 사람이 될지를 결정하는 것이 가장 중요합니다. 내가 어떤 방향으로 나아가고 싶은지를 알아야 이후의 선택들이 자연스럽게 정해지기 때문입니다. 예를 들어, 대기업에 가고 싶다면 학점을 철저히 관리하고 전공 과목을 깊이 있게 이해하는 것이 우선입니다. 반면 대학원 진학을 목표로 한다면 수업만으로는 부족하므로, 인터넷 강의나 추가적인 공부를 통해 지식을 폭넓게 쌓는 노력이 필요합니다. 또한 단순히 학교 시험을 잘 본다고 해서 과목을 완전히 이해했다고 볼 수는 없습니다. 예를 들어 운영체제는 많은 인공지능 관련 학문의 기초가 되는 핵심 과목이므로, 단순히 점수에 만족하기보다는 개념을 정확히 이해하고 응용할 수 있는지 스스로 점검해보는 과정이 중요합니다.
결국 지금 시점에서 해야 할 일은 무작정 공부를 시작하는 것이 아니라, 자신이 어떤 목표를 향해 가고 싶은지 분명히 정한 뒤 그 방향에 맞게 공부하는 것입니다. 목표가 분명해지면, 앞으로 해야 할 일들도 자연스럽게 보이기 마련입니다.
Q. 향후 AI를 활용한 사이트나 앱이 많아질 것 같습니다. 학부 과정만 마쳐도 서버 관리나 외주의 올바름을 판단할 실력을 갖출 수 있을까요?
A. 결론부터 말하자면, 충분히 가능합니다. 다만 단순히 학부 과정을 이수하는 것만으로는 부족하고, 그 안에서 어떤 부분을 얼마나 깊게 이해하느냐가 더 중요합니다. 요즘은 프로그래밍 자체를 배우는 환경이 너무 잘 되어 있어서, 대학을 오지 않아도 캠프나 부트캠프를 통해 개발자가 되는 사람도 많습니다. 그렇기 때문에 우리가 학부에서 반드시 챙겨야 하는 부분은 차별점입니다. 다른 엔지니어와 구분되는 나만의 강점이 무엇인지, 그 기반을 어디서부터 만들 것인지가 핵심이죠.
이때 가장 중요한 것이 운영체제나 네트워크 같은 전공 핵심 과목들입니다. 파이썬이나 자바 같은 언어 수업도 물론 필요하지만, 사실 이런 것들은 누구나 책만 보고도 어느 정도 배울 수 있습니다. 반면에 시스템이 어떻게 작동하는지, 왜 이런 구조를 갖는지, 어떤 원리로 돌아가는지를 이해하는 능력은 독학으로 채우기 어렵습니다. 이런 과목들을 제대로 이해하면 단순히 개발을 할 줄 아는 사람이 아니라, 시스템을 보고 구조적으로 판단할 줄 아는 엔지니어가 됩니다. 외주 품질을 판단한다든지, 서버 환경을 설계한다든지 하는 실력도 이 기반 위에서 만들어집니다.
또 한 가지 중요한 점은, AI 분야 자체가 아주 빠르게 변화하고 있다는 사실입니다. 언어와 도구들은 수십 년 전부터 이어지고 있지만, AI 모델은 2017년 트랜스포머 이후 매년 새로운 패러다임이 등장하고 있습니다. 실제로 교과서가 존재하기 어려운 분야죠. 그렇기 때문에 스스로 공부하는 능력, 새로운 내용을 빠르게 따라가고 이해하는 태도가 무엇보다 중요합니다. 학부 과정은 이 학습 능력을 키우는 데 큰 역할을 합니다.
결국 학부만으로도 충분한 실력을 만들 수 있습니다. 다만 그것은 단순히 강의를 듣고 시험을 잘 본다는 의미가 아니라, 전공 핵심 과목들을 깊이 이해하고, 그 지식을 바탕으로 스스로 확장해 나갈 준비를 갖췄을 때 가능한 이야기입니다. 이런 방향으로 공부해 나간다면 서버 관리나 외주 판단 같은 실무적 능력은 자연스럽게 따라올 겁니다.
Q. 대학원생은 무엇을 하나요?
A. 대학원에서 하는 일은 크게 엔지니어와 리서처로 나눌 수 있습니다. 엔지니어는 이미 존재하는 기술을 활용해서 문제를 해결하는 역할을 하고, 리서처는 새로운 지식을 배우고 직접 새로운 것을 만들어내는 역할을 합니다. 대학원 과정은 기본적으로 리서처가 되는 과정이라고 보시면 됩니다. 기업에서는 단순히 기술을 사용하는 엔지니어보다, 리서치를 이해하고 필요하면 직접 수행할 수 있는 엔지니어를 선호합니다. 교수님도 이런 능력을 갖추기 위해 대학원에 오셨다고 하셨습니다. 그리고 리서치를 제대로 하려면 파이썬이나 자바 같은 언어는 큰 비중을 차지하지 않고, 운영체제나 주요 전공 과목들을 깊이 있게 공부하는 것이 훨씬 중요합니다.
지도교수 만나기
Q. 저희가 발표한 2040~2050 년대 미래 기술 포스터 내용을 보면, 앞으로 어떤 기술들이 실제로 등장할 수
있을까요?
A. 우선 가장 크게 예상되는 변화는 데이터의 폭발적인 증가입니다. 앞으로는 지금보다 훨씬 다양한 형태의
데이터가 동시에 생성되고, 그 규모도 상상 이상으로 커질 것입니다. 그래서 그 많은 데이터를 다루고 의미
있는 정보를 뽑아내기 위해 데이터 사이언스 분야가 지금보다 훨씬 더 중요해질 수밖에 없습니다.
또 한 가지는 데이터 경량화 기술입니다. 데이터가 많아지면 아무리 성능이 좋은 시스템이라도 부담이
커지기 때문에, 데이터를 얼마나 가볍고 효율적으로 만들 수 있는지가 핵심 기술로 떠오를 것입니다. 물론
이런 과정에서 자연스럽게 데이터 누설이나 보안 문제가 더 심각하게 부각될 텐데요, 이 부분은 기술 발전과
함께 반드시 해결해야 하는 중요한 과제입니다.
Q. 그렇다면 이런 미래 기술과 직접적으로 연관된 인공지능학부 과목에는 어떤 것들이 있을까요?
A. 실제로 학부에서 배우는 여러 과목이 이와 연결되어 있습니다.
먼저 데이터 과학 과목이 있습니다. 2 학년 2 학기 수준에서 배우는 내용인데, 응용프로그램에서 필요한
정보를 어떻게 추출하고 분석하는지, 조금 더 high-level 관점에서 접근하는 기술들을 배웁니다.
그리고 정보보호 시스템 과목도 매우 밀접합니다. 데이터를 외부에 전달하거나 저장할 때 어떻게 암호화해서
안전하게 포장하는지, 그리고 다시 원본 데이터로 복구하는 알고리즘이 어떻게 동작하는지 등을 배우는데,
미래 사회에서 보안 문제가 더 커질 것을 생각하면 이 과목의 중요성이 확실히 느껴질 겁니다.
데이터베이스 과목도 필수적입니다. 데이터가 많아질수록 어떻게 잘 저장하고 필요할 때 빠르게 가져올 수
있는지가 굉장히 중요해지는데요, 이 과목에서 바로 그 시스템적인 접근을 배웁니다.
마지막으로 자료구조는 모든 기반이 되는 과목입니다. 데이터를 어떤 구조로 관리해야 효율적인지, 어떤
방식으로 접근해야 시간과 메모리를 아낄 수 있는지에 대한 기본 원리를 배우기 때문에, 다른 과목을
이해하는 데도 큰 도움이 됩니다.
Q. 그럼 인공지능을 공부하다 보면 알고리즘을 이미 많이 접하게 되는데, 왜 알고리즘을 또 공부해야 하는
걸까요?
A. 알고리즘은 단순히 한 번 배웠다고 끝나는 성격의 지식이 아닙니다. 표면적으로 ‘이게 이런 식으로
동작한다’ 정도만 알고 있으면 실제 문제를 해결할 때 깊이 있는 사고가 어렵습니다. 결국 알고리즘을
본인의 것으로 완전히 만들고 기반을 튼튼하게 다져야만, 새로운 문제를 만났을 때 제대로된 접근을 할 수
있습니다.
그리고 중요한 게, 본인의 수준이 올라가야 더 수준 높은 질문을 던질 수 있습니다. 피상적인 이해로는
피상적인 답변밖에 나오지 않기 때문에, 깊게 공부해야 실질적인 사고 능력이 생깁니다. 그래서 알고리즘은
반복해서 공부할수록 더 견고해지는 분야입니다.
Q. 요즘 인공지능이 버블이라는 말도 있던데, 그 말이 사실인가요?
A. 그런 이야기가 가끔 나오긴 하지만, 실제로는 버블이라고 보기 어렵습니다. 이미 인공지능 기술이 실체
있는 성과를 너무 많이 내고 있고, 단순한 기대나 과장이 아니라 정말로 생활 속에서 변화를 만들어내고 있기
때문입니다.
특히 앞으로는 소프트웨어 영역을 넘어서 로봇이나 자율주행 같은 물리적 디바이스로 기술이 확장되고
있습니다. 기술이 현실 세계로 내려오는 속도가 빨라지면서 생활 전반이 바뀌고 있기 때문에, 버블이라는
표현은 적절하지 않습니다.
Q. 그럼 지금처럼 기술이 발전한다면, 이런 미래 기술들이 실제로 현실로 다가오는 데 시간이 얼마나
걸릴까요?
A. 이 부분에 대해 김대식 교수님께서 말씀하신 바가 있는데요, 비서 역할을 할 수 있는 AI 에이전트는앞으로 10 년 이내면 충분히 등장할 것으로 예상된다고 하셨습니다. 지금의 기술 발전 속도를 보면 단순한
추정이 아니라 현실적인 전망에 가깝습니다.
그래서 기술은 생각보다 빠르게 우리 곁으로 들어올 것이고, 지금 배우는 지식들도 그 시점에 충분히
실질적인 역할을 하게 될 것입니다.
4️⃣ 인상 깊은 활동
- 활동명 – 활동에 대한 간단한 설명과 배운 점을 작성
- 예: 멘토링에서 실리콘밸리 현업 경험을 들을 수 있어 진로 방향 설정에 큰 도움이 되었다.
5️⃣ 특별히 알아보고 싶은 것
- 예: 현장실습 제도
- 예: TOPCIT 정기평가
- 예: 졸업 후 진로(대학원/취업)
6️⃣ 활동을 마친 소감
🔗학번 이름
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🔗학번 이름
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