유럽의 FutureICT 프로젝트(2012), 싱가폴의 가상 싱가폴 프로젝트(2015), 미국 DARPA의 차세대 사화과학 연구(Forensic Social Science Supercollider)등 모사현실(Simulated Reality)을 사회학에 접목하여 우리 사회 미래를 탐색하고 현실에서의 실패를 최소화할 수 있음을 강조

ㅇ 전 세계적으로 1945년 전쟁 직후 인구는 적고, 전쟁으로 인해 일감은 많았으나, 2005년에는 베이비붐으로 인해 인구는 많고, 일감은 적었음
ㅇ 미국의 경우 베이비부머 세대(20-40세)는 대학졸업자의 절반이 실업자인 상태

국방 분야의 SW는 비용을 절감하고, 적은 비용으로 큰 효과를 낼 수 있는 기회요소이다. 국방 분야의 SW가 차지하는 기술 비중과 비용이 증가하고 있으나, 국내의 경우 SW와 관련된 자원이 공유되지 않고, 기술관리 체계가 미흡하여 이를 위한 육,해,공군의 통합 무기체계 개선이 필요

ㅇ 마이크로소프트웨 기업 사명
- 클라우드를 통한 모든 개인과 모든 조직이 더 많은 일을 할 수 있도록 함
- 고객이 원하는 것을 하게 해주는 것이 마이크로소프트의 비즈니스

1. 현재 한국 게임업계는 게임의 질, 기술력, 속도 등에서 글로벌 경쟁우위를 잃고 있으며, 이는 IP를 키우지 못한점, 장르개척의 미비, 가차모델 편중이 원인이라 할 수 있음
2. 인디게임이 아마추어가 만들고 비상업적이라는 인식을 버려야 하며, 인디게임은 추후 플랫폼의 다양화, 서사적 세계관을 겸비, 글로벌 시장 전략 등이 필요하다 조언함

1. 금융화와 인공지능을 통한 지적노동의 대체에도 불구, 부는 사적으로 생산되고 사회적으로 점유되는 특징을 가지므로, 사회를 유지시키기 위해 공동생산자에게 마땅한 몫을 주는 시스템이 필수적이다.
2. 기본소득에 대한 고려는 전반적인 일자리 감소국면에서 더욱더 중요한 사회 지탱의 요소가 될 것이다.

‘팍스 몽골리카’, ‘팍스 브리타니카’ 까지 그간의 세계화 추세와 제임스 와트의 기업가 정신

MATLAB의 툴 역사를 보면 앨런튜링까지 거슬러 올라감, 현재 머신러닝까지 활용됨, 1931 MatLab 0.0 실리콘벨리에서 스타트업으로 시작, 1984년 본격적으로 MathWorks 회사를 설립하고 2000년대에 들어 상용소프트웨어로 판매 시작

강화학습이란 기계학습의 한 종류로 예측하는 학습 알고리즘이 피드백을 받아 학습하는 과정을 통칭하며, 본 강의에서는 유명한 Multi-armed Bandit, Contextual Bandit 문제를 활용하여 강화학습의 알고리즘을 학습해 봄

ANI(약한인공지능) : 특정영역의 문제를 풀어내는 인공지능
AGI(강한인공지능) : 인간수준의 인공지능(일반인공지능)
ASI(슈퍼인공지능) : 사람보다 모든 분양에서 뛰어난 인공지능, Transhumanism(인간이 한 단계 뛰어넘은 종으로 진화)

1. OS와 플랫폼에 대한 우리의 기술적인 측면의 편향 된 시각이 그것이 가지는 미래가치를 가리고 있음
2. 새로운 플랫폼이 만들어지기 위해서는 새로운 어플리케이션이 등장해야 하며, 서로 각각을 분리해서 바라보는 설계자의 관점을 지양해야 함

국내는 전국민을 대상으로 한 보건의료빅데이터를 장기간 보유하고 있는 특수성이 있으며 심평원은 보유하고 있는 다양한 보건의료데이터를 유의미하게 활용할 수 있도록 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여 빅데이터의 유용성과 접근성을 높여 나가고 있음, 향후 심평원의 데이터와 외부 데이터의 연계·융합하여 새로운 가치창출에 기여하고자 함