유통시스템들의 정의 및 효과 그리고 사례

소개글

유통시스템들의 정의 및 효과 그리고 사례에 대한 보고서 자료입니다.

목차

목차

1. QR(사례)

2. RFID(사례)

3. 사무자동화

4. 온라인 데이터베이스(사례)

5. 인공지능

본문내용

으로 생겨난 것이 아니지만 그 가치는 이미 다양한 분야에서 발휘되고 있다. 시카고범죄(ChicagoCrime.org) 웹 사이트는 지도 서비스 매시업의 한 사례다. 시카고 경찰 당국의 온라인 데이터베이스에서 얻은 범죄 데이터가 구글맵의 지도 제작법과 만나 새로운 서비스를 만들어냈고 그 결과, 시카고 남부에서 최근에 발생한 모든 강도 사건에 대한 지리정보를 제공하게 됐다. 지도와 데이터베이스의 결합에 불과하지만 그 결과물로 시민들은 ‘안전을 위한 귀중한 정보’를 얻게 된 것이다.
2. 인터넷 명함관리 서비스
인맥관리 솔루션 전문업체인 한국인식기술이 인터넷 명함관리 및 인맥관리 전문 사이트인 서프온(www.sufon.co.kr)을 열었다.
서프온은 한국인식기술이 개발한 명함 인식기 '서프'를 사용하고 있는 고객이 노트북 등을 들고 다니지 않아도 어디서든 자유롭게 자신이 축적한 명함과 인맥을 관리할 수 있도록 온라인 데이터베이스(DB) 서비스를 구축했다.
이 인터넷 사이트 서비스 이용은 모두 무료다.
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr]
5.인공지능의 정의
인간의 인식, 판단, 추론, 문제해결, 그 결과로서의 언어나 행동지령, 더 나아가서는 학습기능과 같은 인간의 두뇌 작용을 이해하는 것을 연구 대상으로 하는 학문분야. 궁극적으로는 두뇌의 기능을 기계로 실현하는 것을 목적으로 하는데, 3가지 분야로 크게 나눌수 있다. ①외계 정보의 인식에 관한 분야: 시각에 의한 2차원 패턴의 인식, 3차원세계의 인식, 음성의 인식, 언어의 인식등을 연구한다. 이들은 지식과 추론규칙을 사용한 검색에 입각해서 이루어지며, 화상이해, 로봇비전, 음성이해, 자연언어 이해의 분야를 구성한다. 이들과 쌍을 이루는 음성 합성, 문자생성, 로봇의 행동계획등, 생성과 행동에 관한 분야도 이 범주에 들어간다. ②지식의 체계화: 각종 사실로서의 지식을 어떠한 형식으로 컴퓨터에 기억시키는가 하는 지식 표현 문제, 추론규칙으로서의 지식을 어떠한 형식으로 만들어서, 입력되는 정보와 사실 지식에서 추론 규칙을 작용시켜서 희망하는 결론을 얻느냐 하는 검색 문제, 정리 증명등 주어진 문제를 푸는 순서를 발견하는 문제해결등을 다루는 분야. 시행착오적 검색이 중심이 된다. 검색을 효율적으로 행하기 위해 절대 확실하지는 않지만 대부분의 경우에 성립하는 휴리스틱한 지식을 사용한다. ③학습에 관한 분야: 외계로부터 정보를 얻어서 사실 지식을 축적하여, 추론규칙을 자기 형성하는 방법을 명백히 하고, 더 나아가서는 몇 가지 지식의 구조가 그 어떤 의미에서 유사하다는 것을 검출해서 이들을 통합하는 메타지식을 형성해가는 방법을 연구한다. 이것은 컴퓨터상의 모델에 의한 심리학적 연구, 또는 인지과학에 있어서의 인지 시스템의 연구로 간주할 수 있다. 인공지능의 연구는 컴퓨터의 탄생과 거의 같은 시기에 개시되었다. 1950년에 섀년의 체스머신에 관한 논문이 있고, 1956년에는 섀년과 맥카시가 편집한 “오토머턴 연구”가 발표되었다. 같은 해에 다트머스 대학에 모인 연구가들이 인공지능이라는 명칭하에 인간의 지적 기능을 모방한 기계의 연구를 적극적으로 개시하였다. 인공 지능의 명칭은 여기에서 유래되었다고 한다. 그후 1960년대 전반에 걸쳐서 정리의 자동증명, 게임프로그램, 일반문제 해결기(GPS)와 같은 해답을 발명하는 프로그램, 수식의 미분, 적분, 인수 분해등을 자동적으로 행하는 수식처리 프로그램등, 많은 지능적인 프로그램이 만들어졌다. 1970년대에 들어와서 자연언어의 이해, 지식표현의 문제가 적극적으로 다루어지게 되었고, 로봇의 시각과 행동의 연구로 진전되었다. 최근에는 인공지능 응용시스템의 하나로서 엑스퍼트 시스템이 만들어져, 사회의 여러 분야에 적용되게 되었다.
인공지능의 효과
① 자연언어처리(natural language processing) 분야에서는 이미 자동번역과 같은 시스템을 실용화하며, 특히 연구가 더 진행되면 사람이 컴퓨터와 대화하며 정보를 교환할 수 있게 되므로 컴퓨터 사용에 혁신적인 변화가 오게 될 것이다.
② 전문가시스템(expert system) 분야에서는 컴퓨터가 현재 인간이 하고 있는 여러 가지 전문적인 작업들(의사의 진단, 광물의 매장량 평가, 화합물의 구조 추정, 손해 배상 보험료의 판정 등)을 대신할 수 있도록 하는 것이다. 여러 분야 가운데서도 가장 일찍 발전하였다.
③ 컴퓨터가 TV 카메라를 통해 잡은 영상을 분석하여 그것이 무엇인지를 알아내거나, 사람의 목소리를 듣고 그것을 문장으로 변환하는 것 등의 일은 매우 복잡하며, 인공지능적인 이론의 도입 없이는 불가능하다. 이러한 영상 및 음성 인식은 문자 인식, 로봇 공학 등에 핵심적인 기술이다.
④ 이론증명(theorem proving)은 수학적인 정리를 이미 알려진 사실로부터 논리적으로 추론하여 증명하는 과정으로서 인공지능의 여러 분야에서 사용되는 필수적인 기술이며, 그 자체로도 많은 가치를 지니고 있다.
⑤ 신경망(neural net)은 비교적 근래에 등장한 것으로서 수학적 논리학이 아닌, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 것이다.
인공지능 사례
※ 세무분야에서의 TAES (Tax Advice Expert System)
양도소득세 계산 프로그램과 함께 법률자문 프로그램을 결합한 하이브리드
(Hybrid)형 전문가 개발 시스템을 사용하여 효율적인 사무처리를 할 수 있게 되었다.
인공지능의 장점
-여러 전문가의 지식을 모으기 EOans에 더 나은 성과 제공 한다
-대량복사가 가능하기 때문에 많은 사용자가 이용가능 하다
-컴퓨터 시스템이므로 아무 때나 이용 할 수 있다
-노하우의 축적에 도움이된다
-창조적인 과업에 몰두할 수 있도록 조력한다
-경쟁우위의 원천을 제공한다
인공지능의 단점
-초기 단계이므로 광범위하게 시험되고 있지 않다
-개발과 사용에 있어서 비용이 많이 소요된다
-상대적으로 단순한 문제에 제한되어 있다
-몇몇 전문가시스템은 사용하기 어렵다
-오늘날의 전문가시스템은 갱신하기가 어렵다
한 학기동안 정말 수고 많으셨습니다 ^^ 교수님 덕에 진정한 대학생활을 알게 되었습니다!

키워드

유통시스템,   QR,   RFID,   사무자동화,   온라인 데이터베이스,   인공지능,   유통관리,   사례