책 소개
뉴딜(New Deal) 정책의 효시는 1929년에 발생한 대공황이라는 초유의 경제 비상사태를 극복하기 위하여 미국의 제32대 대통령 프랭클린 루스벨트(Franklin Delano Roosevelt, 1882∼1945)가 1933년부터 1938년까지 추진한 일련의 경제 활성화 정책입니다. 거의 한 세기가 지난 2020년 7월, 우리나라도 신종 코로나바이러스 감염증(코로나 19)으로 야기된 경제 위기를 슬기롭게 대처하고 대한민국의 새로운 미래 100년을 설계하기 위하여 ‘한국판 뉴딜 종합계획’을 발표하였습니다. 당시의 한국판 뉴딜 1.0 단계에서는 기후변화 대응과 저탄소 경제 전환의 속도를 높이기 위한 축으로 ‘그린 뉴딜’과 경제 전반의 디지털 혁신과 역동성을 확산하기 위한 축으로 ‘디지털 뉴딜’을 중심으로 10대 과제(스마트 그린 산업단지·그린 리모델링·그린 에너지·친환경 미래 모빌리티/데이터 댐·지능형 정부·스마트 의료 인프라·그린 스마트 스쿨·디지털 트윈·국민안전 사회간접자본 디지털화)를 구체화하였습니다. 2021년 7월, 기존 1.0 단계의 ‘사회 안전망 강화’를 ‘휴먼 뉴딜’로 확대·개편하여 청년정책 강화·교육 향상·돌봄격차 해소 등을 위한 과제를 제시하는 한편, 메타버스 등 디지털 초혁신과 탄소중립 인프라 구축의 신규 과제를 추가한 한국판 뉴딜 2.0 단계를 발표하였습니다.이러한 상황에서 우리나라의 그린 뉴딜과 디지털 뉴딜의 핵심 요소 기술에 대한 소개와 더불어 최근 동향과 향후 전망 등을 분석해 봄으로써 국제 환경의 변화에 유연하게 대응하면서 그린 전환과 디지털 전환을 가속화하여 한국판 뉴딜이 성공적인 성과를 도출하는데 있어서 본 도서가 마중물이 되기를 기대하고 있습니다.본 도서의 전반부 그린 뉴딜은 1장 빅데이터 및 양방향 지능형 검침 인프라를 활용한 에너지 효율화 기술, 2장 해상 풍력 발전, 그리고 3장 중남미에서 사회 문제로 대두되고 있는 도전 행위를 방지하기 위한 검출 기법 등으로 구성되고, 후반부 디지털 뉴딜은 4장 인공지능 기반 의료 신호처리 기술과 5장 인공지능 기반 영상처리 기술, 6장 지능형 시스템 적용을 위한 다양한 최적화 알고리즘, 그리고 7장 인공지능의 신뢰성을 한층 향상하기 위한 설명가능 인공지능 기법 등으로 구성되어 있습니다.
목차펼치기접기
제1부 그린 뉴딜제1장 전력 소비구조 혁신을 통한 에너지 효율화 기술｜0121.1 전력 빅데이터 분석을 활용한 에너지 효율화 기술 0121.1.1 국내 기술 동향 및 수준 0161.1.2 국외 기술 동향 및 수준 0191.2 양방향 지능형 검침 인프라 (AMI) 구축을 통한 에너지 효율화 기술 0251.2.1 국내 기술 동향 및 수준 0281.2.2 국외 기술 동향 및 수준 030참고문헌 037제2장 해상 풍력 발전의 현황과 미래｜0402.1 국내외 해상 풍력 발전의 현황 0402.1.1 국내 해상 풍력발전의 운영 현황 0402.1.2 세계 해상 풍력의 설치 및 운영 실적 0412.1.3 해상 풍력발전의 생산 단가 하락 현황 및 전망 0432.2 해상 풍력 발전 단지 개발의 특징과 경향 0442.2.1 해상 풍력발전용 터빈 용량의 증가 추세 0442.2.2 해상풍력 단지의 대형화 0452.2.3 연안 거리 및 수심의 확대 0462.3 해상풍력 확대에 따라 주목해야 할 기술 0472.3.1 부유식 풍력발전 기술 0472.3.2 전력계통 유연화 기술 0492.3.3 디지털 융합형 기술 053참고문헌 057제3장 에너지 절도 방지를 위한 검출 시스템｜0583.1 에너지 절도의 개념 0583.2 에너지 절도 검출 기법 0603.2.1 에너지 절도 검출 기법 분류 0603.2.2 에너지 절도 검출 기법별 검출 방식 0653.3 에너지 절도 검출 사례 0713.4 소결 075참고 문헌 076제2부 디지털 뉴딜제4장 인공지능 기반 신호처리 기술｜0844.1 딥러닝 신호처리 종류와 기본 구조 0844.1.1 지도 심층 모델 0864.1.2 비지도 심층 모델 0884.2 딥러닝 모델의 특징과 학습 전략 0924.3 의료 신호처리 분야의 딥러닝 응용 0944.3.1 분류 (Classification) 0944.3.2 검출(Detection) 0954.3.3 영역 추출(Segmentation) 0974.4 딥러닝 신호처리 기술의 발전 방향 098참고문헌 099제5장 인공지능기반 영상처리 기술｜1005.1 인공지능기반 영상처리 기술 개요 1005.1.1 영상처리의 정의 및 필요성 1005.1.2 인공지능기반 영상처리 기술 전반의 동향 1015.2 영상인식 기술 응용 사례 1025.2.1 이미지 분류 1025.2.2 동작(모션) 인식 및 분류 1045.3 물체인식 기술 응용 사례 1085.3.1 상품 인식 및 분류 1085.3.2 인물 감지 및 인식 1135.3.3 미확인물체 감지 및 인식 116참고문헌 120제6장 지능형 시스템 적용 최적화 기술｜1226.1 개요 1226.2 문제 정의 1236.2.1 Miller-Tucker-Zemlin 전개 방법 1246.2.2 Dantzig-Fulkerson-Johnson 전개 방법 1246.3 TSP (Traveling salesman problem) 해결 방법 1256.3.1 완전 탐색(Brute force search) 1256.3.2 탐욕 알고리즘(Greedy algorithm) 1266.3.3 k-opt 알고리즘 1266.3.4 분할 및 정복 알고리즘(Divide and conquer algorithm) 1276.3.5 유전 알고리즘(Genetic algorithm) 1296.3.6 개미 군락 최적화 알고리즘(Ant colony optimization algorithm) 1326.3.7 입자 군집 최적화 알고리즘(Particle swarm optimization algorithm) 1356.4 소결 137참고문헌 138제7장 설명가능 인공지능 기술｜1407.1 설명가능 인공지능 개요 1417.1.1 개념 및 정의 1417.1.2 필요성 1417.1.3 인공지능 역사와 설명가능성 연구 1427.1.4 모델 성능과 설명가능성의 트레이드오프 1447.1.5 적용분야 1447.1.6 설명가능성 기법 유형별 분류 1467.2 모델 특정적 설명가능성 기법 1477.2.1 랜덤 포레스트에 대한 설명가능성 제공 기법 1487.2.2 심층신경망 모델 특정적 설명가능성 기법 1497.3 모델에 관계없이 적용가능한 설명가능성 기법 1547.3.1 대리자 모델 (Surrogate Model) 1547.3.2 민감도 분석(Sensitivity Analysis) 1557.3.3 PDP(Partial Dependence Plot) 1557.3.4 ICE(Individual Conditional Expectation) 1567.3.5 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 1587.3.6 SpRAy(Spectral Relevance Analysis) 159참고문헌 161
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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