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우리나라도 일본처럼 고령화 시대에 들어갈 것이기에 자연스러운 반응으로 디지털 휴먼 증강 기술 개발이 더욱 가세화되고 있다. 웨어러블 기기를 사용하던, 인프라 구축을 하던, 물리적인 행위를 돕던, 개개인에 맞춰진 행동을 해야 하고 이에 따라 적재적소의 데이터 사용이 중요할 것이다. 빅데이터를 다루는 Data Scientist가 되자.
AI가 블랙박스의 영상을 분석하여 잘잘못을 따지는 데 도움을 줄 수 있다는 기사를 보며 AI는 머지않아 모든 분야에 접목될 것이라고 생각한다.
반도체 개발하는 사람들이나, 무엇을 개발하던, 적은 노력 혹은 비용으로 최대의 효과, 결과를 내는 것을 목적으로 할 것이다. 현실에 안주하지 말고 끊임없이 고민하고 노력해보자.
미래의 일의 형태는 어떠할까라는 생각에 대한 답을 하는데 도움을 준 기사이다. 지금도 그렇지만 데이터가 자산이 될 것이고, 이에 따라 고객의 경험은 모두 연결되어있어야 할 것이다. 고객이 편리한 대로 생활할 수 있게 서비스를 제공해야 할 것이다. 미래에는 집에서 근무를 할 텐데, 정보는 가상 데스크톱에 저장될 것이며, 자신이 앱을 필요할 때마다 쉽게 만들어서 일을 효율적으로 할 것이고, 직원끼리의 유대감을 위해 일에서 30분 정도는 화상통화를 하여 일에 관련없는 얘기를 한다던지, 이러한 형태의 쉬는 시간을 줄 것이고, 각 부서별로 잘된 점과 안된 점을 모델링해서 서로 공유하여 업무적인 능력이 향상되도록 할 것이다.
코로나 등교가 아직은 많이 미흡하다는 것을 깨달았다. 마치 대학교에서 zoom을 통해 수업을 듣는 것처럼, 어떤 학생은 수업이 EBS강의로 대체되면 틀어놓고 샤워를 한다는 사례도 볼 수 있었다. 라이브로 하지 않는 수업은 전혀 선호하지 않는 것 같다. 또한 실험이나 수학 문제를 푸는 과정을 직접 보여주면 좋겠다라는 의견도 있었다. 이론만으로 한 번에 해결할 수 없기 때문이다. 또한, 1주일 내로 수업을 다 들으면 출석이 인정되니, 몰아보는 사람이 생기고 나태해지는 사람이 생겨서, 시간표대로 수업을 라이브로 들을 수 있었으면 좋겠다는 의견도 있었다. 위의 내용은 모두 이해가 되고 의견처럼 바뀌어야한다고 생각한다. 그런데 다른 문제도 있었다. 비대면이다보니 친구들을 보지 못하는, 교수들을 보지 못하는 상황에서 나타나는 문제였다. 친해질 수 없고 얘기를 못하다보니 재미가 없다는 것이다. 이러한 문제는 어떻게 해결해야 하나 잠깐 생각을 해봤지만, 비대면이라는 전제 조건이 있기때문에 해결하기 무리가 있다는 판단이 섰다. 어떻게 해결하면 좋을까? 해결방안을 코멘트로 적어보자.
수업이 대체되는 경우는 웬만하면 없어야 할 것이다. 학생들이 흥미를 느끼지 못하고, 수업의 중요성을 간과하게 되기 때문이다. 또한 몰아보는 경우를 없애기 위해 실시간으로 강의가 이루어져야 할 것이다. 실습 과제의 경우, 조교가 분명 존재할 텐데, 실습 영상을 통해 학생들에게 가이드라인을 제공해야 흥미롭고 이해가 되는 수업이 될 것이다. 여기까지는 논리적으로 생각할 수 있는 해결방안인데, 비대면이라는 상황이 전제조건에 깔려있기에, 학우들을 자주 보지 못한다거나, 교수를 많이 보지 못한다는 점에서 아쉬움은 필수불가결한 것 같다.
디지털 휴먼증강
AI
삼성전자 고대역폭 메모리 플래시볼트
미래의 일의 형태
아직 부족한 코로나 등교