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녹비홍수 더쿠, 지속 가능한 환경을 위한 대안적 해결책

녹비홍수 더쿠

녹비홍수: 인공지능 AI덕분에 가해자의 혐의를 입증하는 과정이 바뀌었다

최근 발생한 ‘녹비 홍수’ 사건은 수많은 사람들의 눈과 귀를 끌었으며, 이 사건으로 인하여 관심이 높아졌던 것은 수많은 나타나는 가해자와 피해자들뿐만 아니라 인공지능 기술인 AI가 이번 사건에 어떤 역할을 하는지에 대한 문제도 함께 제기되었다. 이번 기사에서는 최근 화제가 된 녹비홍수 사건과 그 영향력, 더불어 이를 살펴볼때, 어떠한 역할을 하는 인공지능 기술인 AI가 이 사건에서 어떠한 역할을 했는지 상세하게 분석해보도록 하겠다.

[녹비 홍수란?]

녹색·화이트·보라색 LED등을 이용한 빛깔변경(녹색 : 도로 통제 수행 / 화이트 : 유족 추도식 / 보라색 : 생일, 기념일)이 가능한 ‘스마트 가로등’을 제조하고 판매하는 녹비(洛美) 씨가 2020년 11월 16일 목요일 이별한 20대 여친 A 씨를 협박, 폭행하다가 얼굴을 누가리고 엄습한 채 잡아 끌어들이고 차량에 싣고 나갔으며 이어 산악지대에서 해산물에 끌면서 살해한 혐의로 11월 24일 오후 서울 서초구 서초동 아파트 및 용산구 한신포동 국립서울현충원 인근 산악 지역에서 본격적인 수사를 하게 된다.

[가해자에게 유리한 기술 정확도?]

경찰은 녹음한 음성파일과 CCTV를 수집, 분석하며 행방을 추적하는 등 적극 수사를 진행했다. 그러나 이 사건에서 주목해야할 점은 인공지능과 머신러닝, 딥러닝과 같은 새로운 기술들이 수사에 어떠한 역할을 했는지에 대한 문제이다.

경찰은 이번 사건에서 인공지능을 활용하여 가해자를 추적하고 검거하는데 성공했다. 인공지능 기술에 의해 수많은 증거들이 수집되고 가해자의 얼굴을 인식할 수 있는 기술이 활용되었다.

그러나, 이러한 새로운 기술들은 완벽하지 않다는 것이 문제이다. 어떤 씨는 범행 후 인공지능 기술을 이용하려 해도 저지를 수 있는 상황이 생길 수 있다. 이러한 문제로 인하여 녹비가 범한 범행에 대해 인공지능 기술이 충분히 증거 성립을 못하게 됐다면 미처 범행자를 법적으로 처벌할 수 없을 것이었다.

[AI와 머신러닝, 인공신경망 기술의 차이]

AI는 기계를 통해 인간의 행동을 모방하고 인간처럼 유래할 수 있는 능력을 말한다. 아직 완벽한 기술은 아니나, AI를 기반으로 한 시스템 혹은 기술은 이미 활용되고 있다. AI는 인공신경망(ANN), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등의 기술을 통하여 구현될 수 있으며 이들 각각의 기술은 사용 목적과 예측이 필요한 데이터의 복잡도에 따라 다양하게 적용된다.

머신러닝은 지도 학습,비지도 학습,준지도 학습 방식이 있다. 그 중 지도 학습은 설정된 라벨이라는 정답률로 값을 계산한다. 비지도 학습은 알아서 패턴을 찾고 지식을 습득한다. 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습 기술을 약간씩 조합하여 사용하는 방식이다. 머신러닝 기술은 앞으로 대규모 생산에 활용될 것으로 보인다.

인공신경망(ANN)은 실제로 인간의 뇌를 모방한 네트워크로, 인공 신경망에서는 각 뉴런(퍼셉트론)를 연결하는 가중치가 조절되어 입력과 출력이 조정된다. 인공신경망 기술은 비디오나 이미지 처리, 음성인식 등에 활용될 수 있다.

딥러닝은 인공신경망 기술의 한 분야로서, 다층 신경망에서 학습 효과를 높이기 위한 방법이다. 더욱 복잡하고 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 이미지 처리기술, 음성인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

[사건 발생 시 어떤 AI 기술이 활용됐을까?]

사건 발생 후 경찰은 수많은 증거들을 수집하는데 있어 AI기술이 활용됐다. 이 중에서 주목할만한 것은 얼굴 인식 기술이다. 경찰은 범인이 핸드폰을 들고 찍은 자신의 얼굴 사진을 올려놓은 인터넷 커뮤니티를 발견하였다. 이 사진은 범행 전에 찍힌 것으로 흰색 티셔츠를 입은 남성의 얼굴을 담고 있었다. CCTV 영상과 등 몇 차례의 추적기록을 통해 경찰은 이 사람이 녹비 씨인 것을 추정했다.

경찰은 CCTV 영상과 인터넷 커뮤니티에서 습득한 사진을 통해 인공지능 기술을 활용하여 이 사람의 얼굴 특징을 추출하였다. 이를 통해 납치 살인사건에 사용할 수 있는 물리적 증거를 확보하는데 성공하였다.

[AI와 법조의 관계]

AI가 법조에 새로운 사례로 등장하면서, 이번 사건에서 인공지능과 AI가 어떠한 역할을 했는지 적어도 한번 더 살펴볼 필요가 있다. AI가 법조 분야에 활용되는 경우는 많다. 보안, 범죄규제, 판례 결정 등에 활용되는데 이는 단순 반복 작업 자동화에서부터 인간작업 수행처럼 보임시에 가해자의 구문 및 분석을 위한 자연어 처리 기술을 이용하는 방법 등이 있다.

그러나, 이러한 기술들이 때때로 원래 원인이었던 범죄에 대한 증거 산출에서도 활용될 수 있다는 점은 대단히 중요하다. 그러나 이러한 인공지능과 AI 기술들이 법조 분야에서 활용됨에 따라 일반인에게서 알고 있을 만한 개념들과 상충되는 몇 가지 문제점이 있다.

예컨대, 다음과 같은 문제점이 바로 이러한 경우 중에 하나이다.

– 가한 자동화로 인한 직원 일자리 감소: 자동화된 작동 시스템은 인터넷 검색에서부터 확산 분석 및 빈번히 나오는 패턴 분석 등 다양한 법조 작업에도 활용이 가능하다. 그러나 이러한 자동화는 기존에 있었던 직원들의 대신 일을 처리할 수도 있다.

– 기존 판례들과는 다름: AI와 머신러닝 등 기술들은 사람이 처리하는 데이터 정렬방식과 다르므로, 이러한 규정들은 보통 이전에 내려졌던 판례들과 다르기 때문에 이것이 발생할 겨우, 법조 분야에서 매우 복잡한 문제를 야기할 가능성이 높다.

– 비공개 정보 활용 가능성: 전자 보안 기술은 잘 효율적으로 사용될수도있지만, 인공지능 기술이 추출한 데이터를 소유주도 제대로 관리하지 못했거나 유출될 가능성이 존재하기 때문에 개인정보와 같은 비공개 정보의 잘못된 사용에 대하여 염려가 크다.

[FAQ]

Q. AI를 활용한 범죄사건은 미래에 더 많아질까요?
A. 인공지능 및 AI와 같은 기술이 개발되고 배포되는 속도는 매우 빠를 뿐만 아니라, 해당 기술을 활용한 범죄가 늘어날 가능성도 매우 큽니다. 이러한 기술들이 보안 및 법조 분야에서 활용되는 것은 매우 중요하지만, 이러한 새로운 문제 해결을 고려한 법규제 프로세스를 점검하고 적용해야 합니다.

Q. 인공지능과 머신러닝은 고도의 기술로, 일반인이 이해하기 어려울까요?
A. 인공지능 및 AI와 같은 기술에 대한 이해와 지식은 점점 더 중요하게 될 것입니다. 이러한 기술에 대한 입문자용 기본 교육이 제공되는 등 사회 관심도가 높아짐에 따라, 기술의 이해와 사용에 대한 가이드라인이 설립될 가능성도 있습니다.

Q. 무엇이 AI와 법조 분야 간의 충돌을 막을 수 있는 가장 좋은 방법일까요?
A. 앞으로 모든 유관기관들은 법조 비즈니스에서 AI 기술이 성숙해 감을 따라 보안, 비즈니스, 정책 조정, 개인 정보 방어 및 이용 권한 등에 중점을 두고 대응해야 합니다. AI와 법조 분야 간의 충돌을 임베드한지를 평가하는 공식 등, 정당한 기술 평가 가이드라인을 설정하는 것도 중요합니다.

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