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급변하는 시대, 데이터와 인공지능을 활용해 기업과 개인이 미래를 대비하는 방법을 다룬다. 유행의 흐름, 기업의 데이터 축적, 인프라 구축, 모델 선택까지 예측의 핵심 과정을 짚고, 패션·금융·의료 현장에서의 생생한 활용 사례를 담았다.
인공지능은 입력 데이터로 전통적인 신용 기록뿐만 아니라 거래 명세, 소셜 미디어 활동, 위치 정보 등을 활용하기 때문에 신용 이력이 부족한 사람도 정확히 평가할 수 있다. 사기 탐지의 경우, 실시간 거래 데이터와 고객 행동 패턴, 위치 정보 등을 사용하여 잠재적인 사기 가능성을 파악한다.
－02_“금융 예측 인공지능” 중에서
스마트시티의 핵심인 스마트 대중교통 시스템은 전 세계적으로 도입되고 있다. 예를 들어 런던의 오이스터 카드는 대중교통 데이터를 실시간으로 수집하여 수요를 예측하고 차량 흐름을 개선하고 있다. 뉴욕의 MTA 시스템은 대중교통 서비스의 효율성을 높이기 위해 다양한 교통수단을 통합하는 방식을 추구한다. 핀란드 헬싱키의 마스 플랫폼은 대중교통, 차량 공유, 자전거 대여 등을 하나의 애플리케이션에서 통합 관리하여 이용자가 최적의 교통수단을 선택할 수 있게 한다. 서울시는 자율주행 버스와 인공지능 기반 신호 제어 시스템을 도입해 교통 혼잡을 줄이고 대중교통의 효율성을 높이고 있다.
－07_“교통 예측 인공지능” 중에서
재해 예측 시스템은 위성, 드론, 지상 관측 센서에서 기상 정보, 지형 특성, 해양 데이터 등의 정보를 대규모로 수집한다. 예를 들어, 홍수 예측에서 기후 데이터는 강수량, 온도, 수위 변동 등을 포함하며, 이러한 요소들이 과거의 홍수 발생과 어떤 상관관계를 보이는지 학습한다. 다음으로 입력된 데이터를 인공지능을 통해 분석하고 처리한다. 심층신경망을 활용하면 영상 전반의 맥락을 파악함으로써 재해의 징후가 나타나는 구역에 대한 정밀한 탐지가 가능해진다.
－08_“기후 예측 인공지능” 중에서
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