Month: 9월 2020

인공지능교육

인공지능 – 교육
컴퓨터나 기계의 발명 이후, 다양한 업무를 수행하는 능력은 기하급수적으로 증가했다. 인간은 다양한 작업 영역, 증가하는 속도, 시간에 대한 크기 감소 측면에서 컴퓨터 시스템의 힘을 발전시켜 왔다.
컴퓨터 사이언스(Computer Science)의 인공지능(AI)이라는 학부는 인간처럼 지능이 높은 컴퓨터나 기계를 만드는 것을 추구한다.
인공지능이란 무엇인가?
인공지능의 아버지 존 매카시에 따르면, 그것은 “지능형 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 공학”이라고 한다.
인공지능(AI)은 컴퓨터, 컴퓨터 제어 로봇, 소프트웨어를 지능적으로 사고하는 방법으로, 지성인들이 생각하는 것과 비슷한 방식으로 만드는 방식이다.
AI는 인간의 두뇌가 어떻게 생각하는지, 그리고 인간이 문제를 해결하려고 애쓰면서 어떻게 배우고 결정하고 일하는지를 연구한 다음, 이 연구의 결과를 지능적인 소프트웨어와 시스템 개발의 기초로 삼음으로써 성취된다.
AI 철학
인간의 호기심인 컴퓨터 시스템의 힘을 이용하면서도 ‘기계도 사람처럼 생각하고 행동할 수 있을까’ 하는 의구심을 갖게 한다.
따라서 AI의 발전은 우리가 인간에게서 높게 발견하고 존중하는 기계에 유사한 지능을 창조하려는 의도에서 시작되었다.
AI의 목표
전문가 시스템 만들기 – 지능적인 동작을 나타내는 시스템을 배우고, 시연하고, 설명하고, 사용자에게 조언한다.
기계에서 인간의 지능을 구현하기 위해 – 인간처럼 이해하고, 생각하고, 배우고, 행동하는 시스템을 만든다.
AI에 기여하는 것은?
인공지능(AI)은 컴퓨터과학, 생물학, 심리학, 언어학, 수학, 공학 등의 분야를 기반으로 한 과학기술이다. 인공지능의 주요 추진력은 추리, 학습, 문제해결 등 인간의 지능과 관련된 컴퓨터 기능 개발이다.
다음 영역 중 하나 또는 여러 영역이 지능형 시스템 구축에 기여할 수 있다.
AI의 구성요소
AI 없는 프로그래밍 및 없는 프로그래밍
AI가 없는 프로그래밍과 없는 프로그래밍은 다음과 같은 면에서 다르다.
AI로 프로그래밍하지 않고 프로그래밍
AI가 없는 컴퓨터 프로그램은 풀어야 할 구체적인 질문에 답할 수 있다. AI가 있는 컴퓨터 프로그램은 풀려고 하는 일반적인 질문에 답할 수 있다.
프로그램의 수정은 그 구조의 변화를 이끈다. 인공지능 프로그램은 매우 독립적인 정보를 함께 배치함으로써 새로운 변화를 흡수할 수 있다. 따라서 당신은 프로그램의 구조에 영향을 주지 않고 프로그램의 사소한 정보라도 수정할 수 있다.
수정은 빠르고 쉽지 않다. 그것은 프로그램에 악영향을 미칠 수 있다. 빠르고 쉬운 프로그램 수정.
AI 기법이란?
현실 세계에서, 지식은 몇 가지 달갑지 않은 속성을 가지고 있다.
그것은 상상할 수 없는 엄청난 양이다.
그것은 잘 짜여져 있지 않거나 형식이 잘 되어 있지 않다.
끊임없이 변한다.
AI 기법은 지식을 효율적으로 체계화하고 활용하기 위한 방법이다.
그것을 제공하는 사람들이 인지할 수 있어야 한다.
오류를 수정하는 것은 쉽게 수정될 수 있어야 한다.
불완전하거나 부정확하지만 많은 상황에서 유용해야 한다.
AI 기법은 탑재된 복합 프로그램의 실행 속도를 높인다.
AI의 응용
– 등 다양한 분야에서 AI가 우세한 것으로 나타났다.
게임 – 휴리스틱 지식을 바탕으로 기계가 많은 수의 가능한 포지션을 생각할 수 있는 체스, 포커, 틱택토 등과 같은 전략 게임에서 AI가 결정적인 역할을 한다.
자연 언어 처리 – 인간이 말하는 자연 언어를 이해하는 컴퓨터와 상호작용하는 것이 가능하다.
전문가 시스템 – 기계, 소프트웨어 및 특별한 정보를 통합하여 추론과 조언을 제공하는 애플리케이션이 있다. 그들은 사용자들에게 설명과 조언을 제공한다.
비전 시스템 – 이러한 시스템은 컴퓨터의 시각적 입력을 이해하고 해석하며 이해한다. 예를 들어,
정찰기는 사진을 찍는데, 이 사진은 공간정보나 그 지역의 지도를 알아내는 데 사용된다.
의사들은 임상 전문가 시스템을 사용하여 환자를 진단한다.
경찰은 법의학자가 만든 저장된 초상화로 범인의 얼굴을 알아볼 수 있는 컴퓨터 소프트웨어를 사용한다.
음성 인식 – 일부 지능형 시스템은 사람이 언어를 대화하는 동안 문장과 그 의미 측면에서 언어를 듣고 이해할 수 있다. 다양한 억양, 속어, 배경 잡음, 추위로 인한 인간의 소음 변화 등을 다룰 수 있다.
필기 인식 – 필기 인식 소프트웨어는 펜으로 또는 스타일러스로 화면에 쓰여진 텍스트를 읽는다. 그것은 글자의 모양을 인식하고 편집 가능한 텍스트로 변환할 수 있다.
1. 생각은 언어에 따라 달라지는가?
우리 인간은 지구상에서 가장 존경할 만한 종이나, 또 다른 천년을 위해 살아남을 가능성이 가장 높은 종은 아닐지 모르지만, 우리는 가장 지적인 종은 의심의 여지가 없다. 우리는 또한 언어를 가진 유일한 종이다. 이 두 가지 명백한 사실 사이의 관계는 무엇인가?
그 문제를 계속 고려하기 전에, 나는 나의 두 번째 전제를 변호하기 위해 잠시 멈춰야 한다. 고래와 돌고래, 벌집원숭이와 꿀벌(목록은 계속된다)은 일종의 언어를 가지고 있지 않은가? 실험실의 침팬지들은 초보적인 언어들을 배워보지 않았는가? 그렇다, 그리고 바디랭귀지는 언어의 일종이고, 음악은 국제어(종류)이며 정치는 언어의 일종이며, 냄새와 후각의 복잡한 세계는 또 다른 언어, 정서적으로 매우 충실한 언어 등등이다. 때때로 우리가 연구하고 있는 현상에 대해 우리가 할 수 있는 최고의 칭찬은 그 복잡성이 그것을 언어라고 부를 자격이 있다는 주장인 것 같다. 우리 인간만이 사용하는 언어, 즉 진정한 언어에 대한 이러한 감탄은 근거가 충분하다. 실제 언어의 표현적이고 정보인코딩적 특성은 실질적으로 무제한이며(적어도 일부 차원에서는) 다른 종족이 원시언어를 사용함으로써 얻는 힘인 헤미-세미-데미-언어를 사용함으로써 얻는 힘들은 실로 우리가 실어를 사용함으로써 얻는 힘과 유사하다. 이 다른 종들은 언어 덕분에 우리가 살고 있는 정상의 산에서 몇 걸음 더 올라간다. 그들의 이익과 우리의 이익 사이의 엄청난 차이를 보는 것은 내가 다루고자 하는 질문에 접근하는 한 방법이다.

2. 언어가 지능에 어떻게 기여하는가?
언젠가 늪에서 뒹굴고 있는 하마 두 마리를 보여주는 만화를 본 적이 있는데, 한 마리는 다른 마마에게 이렇게 말하고 있었다. “재미있네. 계속 화요일인 줄 알아!” 확실히 어떤 하마도 그것이 화요일이라고 생각할 수 없었다. 그러나 한편으로 하마가 무슨 생각을 하고 있다고 말할 수 있다면 아마도 화요일이라는 생각을 할 수 있을 것이다.
어떤 종류의 생각이 언어를 필요로 하는가? 언어 없이 어떤 다양한 사고방식이 가능한가? 이러한 것들은 순수한 철학적 질문으로 볼 수 있는데, 다양한 마음 속에 다양한 생각이 발생하기 위한 필요조건과 충분한 조건을 체계적으로 논리적으로 분석하여 조사할 수 있다. 그리고 원칙적으로는 그런 조사가 통할지 모르지만 실제로는 가망이 없다. 그러한 철학적 분석은 처음부터 사상과 언어에 관한 사실을 구속하는 “명확한” 사실이 무엇인지에 대한 반성에 의해 인도되어야 하며, 이러한 초기 직관은 배반적인 것으로 판명된다.

해양 환경공학 설명

1990-1991년 106마일 현장 조사 중 해수면 기울기
기사
1996년 1월
에터 해밀턴S 맥도웰 와델[…]D. 핍스트
광범위한 계류 전류계 측정 프로그램은 106 마일 현장에 버려진 도시 슬러지의 원야 분산 및 정착에 대한 EPA 조사의 일환으로 1990년 5월부터 1991년 6월 사이에 수행되었다. 경사해 상·하수기둥의 저주파 전류를 분석하여 이전의 측정에 관련시켰다. 따뜻한 코어 링으로부터 영향을 받지 않는 두 기간 동안 상층, 이소바트, 평균 속도는 슬로프로부터의 연안 거리에 따라 다르게 분포한다. 걸프 스트림 경로가 정상 위치에 가까울 때 최대 남하 평균 흐름은 상승의 중간에 발생한다. 반대로 걸프천 경로가 경사면에 가까워지고 경사해의 표면적이 축소되면 최대 평균 유량이 경사면에 가까워진다. 이 기록에는 두 개의 왕성한 고리, 더 약하고 더 젊은 따뜻한 코어 고리, 그리고 더 작은 웜 코어 링과 비슷한 크기와 에너지를 가진 고립된 콜드 코어 사이클론 에디의 예가 포함되어 있다. 106마일 지점의 남서쪽에 위치한 지역에서 이 에디의 번역 속도는 5에서 9 cm/s까지 다양했다. 심층 전류 측정은 와트의 (1991) 딥 웨스턴 경계 전류와 남서 병동 평균 흐름의 순서 3-7 cm/s의 합성과 일치했다. 지형 로스비 파동(TRW)도 과거 대서양 중부의 Bight 대륙 상승에 대한 조사와 비슷했다. 단기간 TRW(10~20일)는 이소바트에 더 횡방향인 전류 변동을 가지므로, 이소바트 전체에 걸친 이소바트 분산에 기여한다. 1987년의 초기 EPA 전류 측정 프로그램은 1000m 깊이에서 이소바트를 따라 흐르는 평균 흐름과 함께 래브라도 해수 이상 가능성을 포착했다. 이상 징후는 아마도 2-4 cm/s의 회전 속도를 가진 서브스케일 일관성 있는 소용돌이의 잔해였을 것이다.
추상 확장
106마일 깊이의 도시 오수 슬러지 쓰레기 처리장: 과거 관점 및 모니터링 개요
기사
1996년 1월
C.D. 헌트. 파브스트D. 레드퍼드
뉴욕 Bight는 인공 폐기물의 처리를 위해 수십 년 동안 의도적으로 사용되어 왔다. 1800년대 후반과 1990년대 초반에 이 지역의 인구증가는 위생폐기물 수집을 통합할 것을 요구했다. 하수 폐기물 처리의 개선으로 오수 슬러지가 생겨났고, 결국 이 지역의 얕은 해안 지역으로 운반되어 버려졌다. 또한, 산업 공정으로 인한 폐기물, 선박의 정비로 인한 준설물, 건설 잔해물 등이 편리하게 해상에 버려졌다. 1960년대 후반과 1970년대 초에는 통제되지 않은 쓰레기 처리로 인한 환경 훼손 가능성에 대한 인식이 증가했다. 이러한 인식은 이 문제를 극화시킨 일련의 자연적인 사건들과 결합되어 1981년 말까지 이들 해안 해역의 하수 슬러지의 해양 처리를 없애려는 의회의 조치로 이어졌다. 이 결정에 대한 소송은 결국 오수 슬러지 덤핑의 계속으로 이어지고 뉴욕 내부의 앰브로즈 라이트에서 동쪽으로 약 106마일 떨어진 대륙붕에 위치한 심층수 처리장을 지정하여 뉴욕 시 지역으로부터 오수 슬러지를 공급받게 된다. 이 현장의 하수 슬러지 처리 개시일부터 연방 기관은 해당 처리가 적절하게 수행되고 수령 수역에 과도한 피해를 주지 않도록 하기 위해 광범위한 감시, 감시 및 연구 프로그램을 계획하고 시행하였다. 이 프로그램은 1988년 해양쓰레기 금지법(ODBA)에 의해 부과된 추가 요건에 대응하여 1989년에 확장되었으며, ODBA의 명령대로 1992년에 해양쓰레기 처리에서 단계적으로 제외될 때까지 계속되었다. 본 논문은 106마일 현장의 폐기물 처리 내역을 간략히 제공하고 있으며, 106마일 현장에 버려진 오수 슬러지의 운송, 운명 및 영향을 기술하고 이해하기 위해 수행된 모니터링 및 연구의 결과를 전달하는 이 권의 논문에 대한 배경 정보를 제공한다.
보기
추상 확장
심층수 도시폐기장 내 심층수 슬러지 처리, 침전산소 소비량 및 침전산소 프로파일 106
기사
1996년 1월
F.L. Sayles. P. SmithJ.E. Goudreau
침전물 산소 깊이 프로파일은 극지방 전극으로 현장에서 측정해 뉴저지 해안 심해 슬러지 처리장의 해저 슬러지 탄소의 영향과 운명을 평가해 왔다.
선박 안정수 열처리: 실험실 연구에 기초한 모델의 개발 및 적용1999년 1월 1일.O. 마운트포트C. 헤이엠. 테일러[…]W. 깁스우다리아 핀나티피다의 동물원 포자와 크라소스트레아 기가스, 코스시나스테리아스 대재앙의 유충을 다양한 난방에 노출시키는 효과를 조사하였다. 생존 대 시간에 대한 음의 로그 선형 반응을 얻었고 99.9%의 킬(Lt99.9)을 생성하기 위한 치명적 시간은 플롯의 기울기(k)와 각 온도에 대한 y축(log p(o)의 절편으로부터 결정되었다. 조사된 다양한 온도(35~40°C, U. Pinnatifida, 39~44°C, C. Gigas, 40~48°C, 40~48°C)의 로그 대 치사 온도(LT99.9)는 음의 로그 선형으로 알렉산드리아 카테넬라균 낭종(온도 범위, 3642-)의 생존을 위해 발표된 값을 사용하여 얻은 것과 비교되었다. 40℃ 이상의 다양한 종의 생존 잠재력: C. 기가 > A. 카테넬라균 > C. calamaria > U. pinnatifida. 40°C 미만으로 C. 기가스의 순위는 온도가 낮아지면서 순서에 따라 낮아졌다. 그림의 기울기는 실험값 범위 이하인 30°C와 50°C에서 다양한 종의 Lt99.9를 예측하는 데 사용되었다. 50°C에서 가장 열에 강한 유기체의 Lt99.9는 2.7분(C. 기가스), 30°C에서는 516h(A. Catenella)로 예측되었다. 그 결과는 선박의 밸러스트 물 처리를 위한 다양한 가열 방법의 적용과 관련하여 논의된다.추상 확장밸러스트 물에서 유해한 해양생물의 이동 및 통제: MV ‘아이언 호왈라’에서 해양플랑크톤과 밸러스트 워터 교환 실험의 거동1994년 1월 G조. 밸러스트 물 유기체를 번역하는 위험을 완화하기 위한 수단으로서 Rigby Gustaaf HallegraeffViewocean 교환 – 10년 후 경과 검토 2001G. 리그비 벌크 화물선이 매년 운반하는 120억 톤의 밸러스트 용수에서 세계 각지의 새로운 위치에 확립된 비토착 유기체의 수가 증가함에 따라 밸러스트 용수 관리 및 처리 절차의 여러 나라들이 새로운 침입의 위험을 최소화하기 위해 도입하게 되었다. 다양한 관리 및 치료 옵션이 제안되었지만, 국제해양기구와 모든 국가는 국제해사기구 도입 10년 이후 자발적이든 의무적이든 어떤 형태의 통제를 사용하는 것으로 확인된 주요 치료 옵션이 계속 제시되고 있다.o. 밸러스트 물을 다양한 형태로 교환하면 원래 물의 약 95%에서 100%에 가까운 물을 대체할 수 있다. 그러나 (물 대체와는 구별되는) 유기체 제거의 효율성은 복잡한 문제로, 특정 선박, 항해, 교환 옵션의 종류, 유기체의 종류에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 밸러스트 물 교환 후에도, 많은 수의 유해 유기체가 여전히 수신 항구로 배출되는 물에 존재할 수 있다. 밸러스팅 포트에서 녹조 발생 시와 같이 밸러스팅이 발생할 경우 특히 그렇다. 또한 교류가 이루어지는 특정 장소와 교류 과정에서 발생하는 “신선한” 유기체의 수용 항구에 미칠 수 있는 영향에 대한 우려도 있다. 어떤 경우에는 교환 과정이 원래 밸러스트 처리된 잔여 유기체를 방출하는 것보다 훨씬 더 나쁜 시나리오를 제시할 수 있다. 밸러스트 물에 포함된 비토착 유기체의 제거 또는 제거를 개선할 수 있는 대체 치료 옵션의 지속적인 연구, 개발 및 실증 실험은 새로운 도입의 장기적인 위험을 줄이기 위해 필수적일 것이다.

인공지능 전문가들

인공지능
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“AI”가 여기로 리디렉션된다. 다른 용도는 AI(해제) 및 인공지능(해제)을 참조하십시오.
다음에 대한 시리즈 일부
인공지능
주요목표
지식 추론계획머신 학습자연어 처리컴퓨터 비전로보틱스인공지능
접근
SymbolicDeep LearningBayesian networkEvolutionary 알고리즘
철학
윤리존재 위험튜링 테스트중국 방 제어 문제친환경 AI
역사
타임라인프로세스AI 겨울
기술
응용 프로그램프로젝트언어 프로그래밍
용어집
용어집
vte
기계지능(AI)이라고도 불리는 인공지능(AI)은 인간과 동물이 보여주는 자연지능과 달리 기계가 보여주는 지능이다. 선도적인 AI 교과서는 이 분야를 ‘지능형 에이전트’의 연구로 정의하고 있는데, 이 분야는 환경을 인식하고 목표를 성공적으로 달성할 수 있는 기회를 극대화하는 모든 조치를 취하는 장치다.[3] 구어적으로 “인공지능”이라는 용어는 “학습”이나 “문제해결”과 같이 인간이 인간의 마음과 연관시키는 “인지적” 기능을 모방한 기계(또는 컴퓨터)를 묘사할 때 자주 사용된다.[4]
기계가 점점 능력을 발휘할 수 있게 되면서 ‘지능’이 필요하다고 여겨지는 업무는 AI 효과로 알려진 현상인 AI의 정의에서 배제되는 경우가 많다.[5] 테슬러 정리의 quip은 다음과 같이 말한다.AI는 아직 일어나지 않은 것이다.”[6] 예를 들어, 광학 문자 인식은 일상적인 기술이 되어 AI로 간주되는 것에서 자주 제외된다.[8] 일반적으로 AI로 분류되는 현대의 기계 기능에는 인간의 언어에 대한 성공적인 이해, 전략 게임 시스템(체스나 바둑 등)에서 최고 수준에서 경쟁[9], 자율적으로 작동하는 자동차[10], 컨텐츠 전달 네트워크의 지능형 라우팅, 군사 시뮬레이션 등이 포함된다.[11]
인공지능은 1955년 학문 분야로 설립되었고, 그 이후 여러 차례의 낙관론 물결이 일면서 실망과 자금 손실(“AI 겨울”로 알려진)이 뒤따랐고, [14][15]이 새로운 접근법, 성공과 재기 자금 지원을 받았다.[13][16] 대부분의 역사에서 AI 연구는 서로 소통하지 못하는 경우가 많은 하위 분야로 나뉘어 왔다.[17] 이러한 하위 분야는 특정 목표(예: “로보틱스” 또는 “기계 학습”),[18] 특정 도구의 사용(“로직” 또는 인공 신경망”) 또는 깊은 철학적 차이와 같은 기술적 고려사항에 기초한다.[21][22][23] 하위 분야도 사회적 요인(특히 기관이나 특정 연구자의 연구)에 기초해 왔다.[17]AI 연구의 전통적인 문제(또는 목표)에는 추론, 지식 표현, 계획, 학습, 자연 언어 처리, 인식, 사물을 움직이고 조작하는 능력 등이 있다.[18] 일반적 지능은 그 분야의 장기적 목표 중 하나이다.[24] 접근법에는 통계적 방법, 계산적 지능, 전통적인 상징적 AI가 포함된다. 검색과 수학 최적화 버전, 인공신경망, 통계, 확률, 경제성을 바탕으로 한 방법 등 AI에서 많은 도구가 사용되고 있다. AI 분야는 컴퓨터공학, 정보공학, 수학, 심리학, 언어학, 철학, 그리고 많은 다른 분야들에 의존한다.이 분야는 “인간의 지능을 매우 정밀하게 기술할 수 있어서 기계를 시뮬레이션 할 수 있다”는 가정 하에 설립되었다.[25] 이것은 인간과 같은 지능을 부여받은 인공적인 존재를 창조하는 마음과 윤리에 대한 철학적 주장을 제기한다.
과제들
현재 아키텍처의 인지 능력은 매우 제한적이며, 지능이 실제로 할 수 있는 것의 단순화된 버전만 사용한다. 예를 들어 인간의 정신은 측정과 논리적인 설명을 넘어 삶의 여러 가지 발생에 대해 추론할 수 있는 방법을 생각해냈다. 그렇지 않았다면, 똑같이 어려운 문제는 인간의 마음을 사용하는 것과 반대로 계산적으로 해결하기가 어려울 수 있다. 이것은 구조론자와 기능론자의 두 가지 종류의 모델을 낳는다. 구조 모델은 추리, 논리 등 정신의 기본적인 지능 조작을 느슨하게 모방하는 것을 목표로 한다. 기능 모델은 데이터와 계산 상대 데이터의 상관 관계를 가리킨다.[92]
인공지능의 전반적인 연구목표는 컴퓨터와 기계가 지능적으로 기능할 수 있는 기술을 만드는 것이다. 지능을 시뮬레이션(또는 창조)하는 일반적인 문제가 하위 문제로 분해되었다. 이것들은 연구자들이 지적 시스템이 보여줄 것으로 기대하는 특정한 특성이나 능력들로 구성되어 있다. 아래에 묘사된 특징들이 가장 많은 관심을 받았다.[18]
추리, 문제 해결
초기 연구자들은 인간이 퍼즐을 풀거나 논리적 추론을 할 때 사용하는 단계별 추론을 모방한 알고리즘을 개발했다.[93] 1980년대 후반과 1990년대까지 AI 연구는 불확실하거나 불완전한 정보를 다루는 방법을 개발해 확률과 경제학의 개념을 채택했다.[94]이러한 알고리즘은 큰 추리 문제를 해결하는 데 불충분하다는 것이 입증되었는데, 이는 문제가 커질수록 기하급수적으로 느려지는 “결합 폭발”을 경험했기 때문이다.[75] 초기 AI 연구가 모델링할 수 있는 단계별 추론을 인간도 거의 사용하지 않는다. 그들은 빠르고 직관적인 판단을 통해 대부분의 문제를 해결한다.[95]
지식 표현
온톨로지란 지식의 집합으로서 도메인 내의 개념들과 그 개념들 사이의 관계를 나타낸다.
주요기사 : 지식표현 및 상식지식
지식 표현[96]과 지식 공학[97]은 고전적인 AI 연구의 중심이다. 일부 ‘전문가 시스템’은 일부 좁은 영역에서 전문가가 보유한 노골적인 지식을 수집하려고 시도한다. 게다가, 어떤 프로젝트들은 보통 사람들에게 알려진 “확실한 지식”을 세상에 대한 광범위한 지식을 포함하는 데이터베이스로 모으려고 시도한다. 포괄적인 상식 지식 기반에는 객체, 속성, 범주 및 객체 간의 관계, [98] 상황, 사건, 상태 및 시간, [99] 원인과 효과, [100] 지식(다른 사람이 알고 있는 정보에 대해 우리가 알고 있는 것)에 대한 지식, [101] 및 기타 연구가 덜 된 많은 영역이 포함된다. “존재하는 것”의 표현은 온톨로지로서, 소프트웨어 에이전트가 해석할 수 있도록 공식적으로 기술된 객체, 관계, 개념 및 속성의 집합이다. 이것들의 의미론은 설명 논리 개념, 역할 및 개인으로 포착되며, 일반적으로 Web Ontology Language에서 클래스, 속성 및 개인으로 구현된다.[102] 대부분의 일반적인 온톨로지를 상위 온톨로지라고 하는데, 이 온톨로지는 특정 지식 영역(관심 영역 또는 관심 영역)에 대한 특정 지식을 다루는 도메인 온톨로지 사이의 매개자 역할을 함으로써 다른 모든 지식[103]의 기반을 제공하려고 시도한다. 이러한 공식적인 지식 표현은 컨텐츠 기반 인덱싱 및 검색, [104] 장면 해석,[105] 임상 의사결정 지원,[106] 지식 검색(대규모 데이터베이스에서 “관심하고” 실행 가능한 추론),[107] 및 기타 영역에 사용할 수 있다.[108]
지식 표현에서 가장 어려운 문제로는 다음과 같다.
기본 추론과 자격 문제
사람들이 알고 있는 많은 것들이 “일하는 가정”의 형태를 띤다. 예를 들어, 대화 중에 새가 나오면 사람들은 일반적으로 노래하고 날아다니는 주먹만한 동물을 상상한다. 이 중 어느 것도 모든 새에 대해 진실하지 않다. John McCarthy는 1969년[109]에 이 문제를 자격 문제로 인정했다: AI 연구자들이 대표할 수 있는 상식적인 규칙의 경우, 예외는 엄청나게 많은 경향이 있다. 추상적인 논리가 요구하는 방식으로는 거의 아무것도 단순히 진실이나 거짓이 아니다. AI 연구는 이 문제에 대한 많은 해결책을 찾아냈다.[110]
상식적인 지식의 폭
보통 사람들이 알고 있는 원자 사실의 수는 매우 많다. 상식 지식의 완전한 지식 기반(예: Cyc)을 구축하려는 연구 프로젝트에는 엄청난 양의 고된 온톨로지 공학을 필요로 한다. 즉, 그것들은 수작업으로 한 번에 하나의 복잡한 개념을 구축해야 한다.[111]
일부 상식 지식의 하위 상징적 형태
사람들이 알고 있는 많은 것들은 그들이 말로 표현할 수 있는 “사실”이나 ” 진술”로 표현되지 않는다.

지구과학자료

Scientific Data는 데이터 설명자에 수반되는 데이터셋의 출시를 의무화하지만, 우리는 스스로 데이터를 호스트하지 않는다. 대신, 우리는 저자들에게 데이터셋을 적절한 공공 데이터 저장소에 제출하도록 요청한다. 데이터는 가능한 경우 분야별, 지역사회가 인정하는 저장소에 제출해야 하며, 적합한 지역사회 자원이 없는 경우 일반론적 저장소에 제출해야 한다.
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우리는 CC-BY 라이센스에 따라 사용할 수 있는 권장 저장소 목록의 날짜 스탬프 보관소를 제공한다. FARE sharing에 의해 색인화된 권장 저장소 및 표준도 Scientific Data FAREsharing 컬렉션을 통해 보고 필터링할 수 있다.
1.데이터 저장소 보기
생물학: 핵산 순서; 단백질 순서; 분자 & 분자 구조; 신경과학; 오믹스; 분류학 & 종 다양성; 수학적 & 모델링 자원; 세포측정학 및 면역학; 영상학; 유기체 중심 자원
보건학
화학화학생물학
지구, 환경 및 우주 과학: 광범위한 지구 및 환경 과학, 천문학 및 행성 과학, 생물 화학 및 지구 화학, 기후 과학, 생태학, 지구 자기학, 해양 과학, 고체 지구 과학
물리학
재료과학
사회과학
일반론 저장소
기타 리포지토리
생물학 ⤴
핵산 염기서열 ⤴
핵산 시퀀스 데이터는 국제 뉴클레오티드 시퀀스 협업(International Nucleotide Sequence Collaboration, INSDC)의 일부인 리포지토리에 보관해야 한다. 시퀀스 정보는 INSDC와 호환되는 관련 메타데이터와 함께 MIxS 지침에 따라 보관해야 한다.
단순한 유전적 다형성 또는 구조적 변화는 dbSNP 또는 dbVar에 제출해야 한다(이러한 리포지토리는 인간 피실험자에서 파생된 민감한 데이터를 수용할 수 없다는 점에 유의하십시오). 모세관 전기영양 데이터에는 NCBI 추적 보관을 사용할 수 있지만 SRA는 NGS 데이터만 허용한다.
일본DBJ(DNA DataBank of Japan) 보기 FAREsharing 엔트
ENA(European Nucleotide Archive) 보기 FAREsharing 항목
GenBank 뷰 FAREsharing 항목
dbSNP 뷰 FAREsharing 항목
유럽 변동 아카이브(EVA) 보기 페어 공유 항목
dbVar 보기 FAREsharing 항목
MGnify 뷰 FAREsharing 항목
NCBI Trace Archive 뷰 FAREsharing 항목
NCBI SRA(Sequence Read Archive) 보기 FAREsharing 항목
NCBI 어셈블리
단백질순서 ⤴
UniProtKB 뷰 FAREsharing 항목
분자 & 초분자 구조 ⤴
이러한 저장소는 작은 분자(COD), 펩타이드와 단백질(모두), 그리고 더 큰 조립체(EMDB)에 대한 구조적 데이터를 수용한다.
작은 분자 결정학적 데이터는 원고 제출 전에 Dryad 또는 figshare에 업로드해야 하며, .cif 파일, 확률 타원이 있는 구조 수치, 각 구조물에 대한 구조 인자를 포함해야 한다. 구조 요소와 구조 출력 모두 IUCR의 CheckCIF 루틴을 사용하여 점검해야 하며, 보고된 경보에 대한 정당성과 함께 출력물의 사본을 제출 시 포함해야 한다.
단백질 순환 이분법 데이터 뱅크(PCDDB) 보기 FAREsharing 항목
COD(Crystalography Open Database) 보기 FAREsharing 항목
일관된 X선 이미징 데이터 뱅크(CXIDB) 보기 FAREsharing 항목
생물학적 자기공명 데이터 뱅크(BMRB) 뷰 FAREsharget
전자 현미경 데이터 뱅크(EMDB) 뷰 페어 공유 입력
전 세계 단백질 데이터 뱅크(wwPDB) 보기 FAREsharing 항목
구조 생물학 데이터 그리드 뷰 FAREsharing 항목
신경과학 ⤴
이러한 데이터 저장소는 모두 인간 복제 데이터를 허용한다(NeuroMorpho.org 및 G-Node도 다른 유기체의 데이터를 허용한다). OpenfMRI에 제출된 인간 대상 데이터는 식별되지 않아야 한다는 점에 유의하십시오.

환경공학

환경공학 및 지속가능인프라의 석사과정에서는 학생들이 미래의 환경문제를 해결하고 환경기술자로서 진로를 준비할 수 있는 도구를 제공한다. 학생들은 물과 생태계의 특성과 기능에 대한 이해도를 높이고, 인간 활동의 국지적·지구적 환경 영향 평가 방법을 배우고, 환경 문제를 기술·정량화·해결하기 위한 고급 방법, 기법, 모델링 도구를 적용한다. 그 프로그램의 범위는 국제적이고 학제간이다.
2021년 가을부터 시작되는 연구 신청일
2020년 10월 16일: 애플리케이션 열기
2021년 1월 15일: 신청 마감일
2021년 2월 1일: 학술서류(모든 지원자) 지원 기한 및 수수료 면제 현황 문서화(필요한 경우) 또는 응시료 수령(필요한 경우)
2021년 4월 9일 : 선정결과 통보
2021년 8월: 학문의 도착과 시작
한국개발연구원의 환경공학 및 지속가능한 기반구조
이 프로그램은 트랙이 없으며, 일반적으로 특정 과정 전제조건이 충족되는 경우, 학생들이 프로그램 내에서 과정을 선택할 수 있는 많은 자유가 있다. 프로그램 내에서 제공되는 과정은 이론적 접근과 실제적 접근법의 조합에 기초하며, GIS로서 도구, 의사결정 지원을 위한 다른 컴퓨터 모델 및 도구를 사용하는 실험실은 물론 현장에서 모두 포함한다.
7가지 다른 역량 프로파일은 경쟁적 전문화를 위한 코스 선택과 코스 순서에 대한 조언이다. 각 역량 프로파일에는 고유한 진전이 있다. 다양한 역량 프로파일은 다음과 같다.
물 기술; 수력 시스템, 수력 발전, 기후 변화의 영향.
환경지질공학과 수력지질학; 오염지역, 환경지질학, 지질공학적 측면.
물과 폐수 기술; 우리의 수자원 관리(먹는 물과 폐수)
환경 정보 분석 및 관리; 환경 모니터링, 측정 기법
지속 가능한 인프라; 지속 가능한 방식으로 인프라와 천연자원을 관리한다.
환경 시스템 분석; 환경 평가, 수명 주기 평가.
지속 가능한 사회; 지속 가능한 발전에 영향을 미치는 사회적, 경제적 메커니즘.
역량 프로파일 이 프로그램은 학위 프로젝트로 끝나는데, 학생들은 경험이 풍부한 실무자와 연구자의 감독 하에 문제를 심층적으로 조사할 수 있는 기회를 가질 수 있다. 학위 프로젝트의 주제는 프로그램의 범위 내에 있어야 하며 과정을 통해 습득한 지식과 관련되어야 한다. 논문 작업은 스웨덴 또는 해외에서 수행되며, 연구, 회사 또는 조직에서의 기술 개발 또는 두 가지 모두를 조합하여 지향할 수 있다. 이것은 영어로 주어지는 2년 프로그램(120 ECTS 크레딧)이다. 졸업생들은 과학 석사 학위를 받는다. 이 프로그램은 주로 스톡홀름의 KTH 캠퍼스에서 건축 및 건축 환경 학교(KTH)에 의해 제공된다. 다룬 주제 물 기술, 환경 지질 기술, 상하수 공학, 환경 관리와 정보, 지속 가능한 인프라, 환경 시스템 분석 및 지속 가능한 사회. 프로그램 과정 경력 우리 사회는 변화하는 기후를 관리하고, 좋은 수질을 개발·확보하고, 물질과 영양소를 재활용하는 시스템을 개발하고, 재생·환경적으로 스마트한 에너지 솔루션을 개발하는 데 큰 과제를 안고 있다. 그러므로 환경공학적인 전문지식에 대한 요구는 거의 끝이 없고 노동시장은 매우 다양하다. 학생들은 환경 컨설팅 업체, 도급업체, 상하수도 회사 또는 정부 기관, 국제, 국가 또는 지역 기관과 함께 개인적으로 그리고 공개적으로 일할 수 있다.
한국과학기술원이나 다른 대학에서 국내외적으로 박사과정을 밟고 있는 졸업생들도 있다. 프로그램 졸업자의 고용주로는 SWECO, 스톡홀름 바텐, WSP, 스웨덴 EPA, 티렌스, 지오시그마, COWI, 바텐폴, SIDA 등이 있으며, 여러 국제기관도 있다.
졸업후수력 지질학자, 환경 조정자, 도시 물 설계자, 지질 공학 엔지니어 및 연구원등
학생들이 프로그램의 학생들이 KTH에서의 시간에 대해 어떻게 생각하는지 알아보세요.
“반쪽으로는 KTH에서 공부할 기회를 갖게 된 것에 대해 매우 감사하다고 말할 수 있고, 스톡홀름에 온 것이 지금까지 내 인생에서 가장 좋은 결정이었다고 확신한다.”
루카스 벨드캄프, 네덜란드, 미국, 영국
학생들을 만나다. 지속가능발전 KTH 졸업생들은 지속 가능한 발전이 모든 프로그램의 필수적인 부분이기 때문에 사회를 보다 지속 가능한 방향으로 움직이는 지식과 도구를 가지고 있다.