전체

- 국내 첫 애니메이션 인문교양 시리즈 ‘애니고고학’ - 애니메이션과 그 역사를 통해 다양한 인문지식을 얻자! 2013년의 세계 영화계에서 가장 안타까운 소식은 '레이 해리하우젠'의 타계가 아닐까 싶다. 컴퓨터그래픽이 없던 시절에 그는 영화 속에서 몬스터들을 가장 리얼하게 창조해낸 특수효과의 거장이었다. 또 그의 영화는 1980년대 우리 안방극장에 특선영화로 찾아와 시청자들을 환상 속으로 몰아넣곤 했다. 그런데 몬스터가 뛰노는 그 영상은 인형의

-‘해충’이란 무엇일까? 해충은 보통 해를 주는 벌레를 가리킨다. 하지만 이런 생각은 전적으로 인간의 입장이다. 생태계에서 보면 어떤 곤충이든지 각자 맡겨진 역할이 있기에 좋고 나쁘고를 나눌 수 없다. 그런 면에서 해충으로 낙인찍힌 벌레들은 억울하지 않을까? 이런 의문에서 이 책의 이야기는 출발한다. - 한 곤충의 눈을 통해 해충(害蟲)으로 불리는 벌레들의 진상(眞相)을 파헤친다! <해충의 진상>은 한 똥파리 기자가 해충으로 불리는 벌레들을 취

프롬프트는 명령어가 아니라 분석 구조다 데이터는 넘쳐나지만, 그 안의 의미를 읽어내는 일은 여전히 어렵다. 특히 뉴스, 리뷰, 소셜 미디어 같은 텍스트 데이터는 단순한 정보의 집합이 아니라 사람들의 감정과 사회적 흐름까지 담고 있기 때문에 더 복잡하다. 바로 그 복잡성을 생성형 AI와 프롬프트 기반 분석이 어떻게 바꾸고 있는지를 탐구한다. 지금까지 데이터 분석은 통계와 프로그래밍 중심의 전문 영역이었다. 토픽 모델링 역시 전처리와 모델 설정,

데이터로 읽는 공기, AI로 해석하는 미세먼지 미세먼지는 더 이상 단순한 환경 문제가 아니다. 그것은 폐와 혈관을 넘어 전신과 다음 세대까지 위협하는 보이지 않는 독성 물질이며, 연간 10조 원 이상의 사회적 비용을 유발하는 구조적 위험이다. 그러나 우리는 팬데믹 이후 마스크를 벗으며 이 위협에 대한 감각마저 놓치고 있다. 이 책은 이러한 인식의 공백에서 출발한다. 미세먼지를 단순히 ‘예보하는 대상’이 아니라 ‘이해하고 해석해야 할 현상’으로

벤치마크의 점수 뒤에 숨은 진실, AI 평가의 본질을 묻다 인공지능은 매일 더 뛰어난 성능을 기록하며 진화하고 있다. 그러나 우리는 그 성능을 무엇으로 판단하는가. AI 시대의 핵심 질문, ‘지능은 어떻게 측정되는가’에 정면으로 답한다. 오늘날 대부분의 AI 평가는 벤치마크 점수에 의존한다. 높은 점수는 곧 높은 지능으로 받아들여지지만, 그 숫자가 과연 신뢰할 수 있는 척도인지는 별개의 문제다. 잘못 설계된 문항, 복수 정답 문제, 데이터 오염

AI 시대, 의사는 무엇을 알아야 하는가 인공지능은 이미 의료 현장의 일상적 도구가 되었다. 영상 판독, 임상 의사 결정 지원, 진료 기록 자동화 등 다양한 영역에서 AI가 활용되면서 의료의 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 이러한 변화는 단순히 기술 도입의 문제가 아니다. 이 책은 AI 시대에 의사가 무엇을 배우고 어떻게 판단해야 하는지를 중심으로 의학 교육의 새로운 방향을 탐색하고, 기술의 발전이 의학 교육의 목표 자체를 바꾸고 있음을

미래를 여는 두 개의 계산 혁명 인공지능과 양자컴퓨터라는 두 핵심 기술이 어떻게 문명의 계산 방식을 바꾸고 있는지를 입체적으로 설명한다. AI는 데이터를 이해하고 예측하며 스스로 학습하는 능력을 통해 산업과 사회 전반의 의사결정 구조를 재편하고 있다. 동시에 양자컴퓨터는 고전 컴퓨터로는 풀기 어려운 문제를 새로운 계산 패러다임으로 해결하며 미래 기술의 가능성을 열고 있다. 이 책은 AI와 양자컴퓨터를 각각의 기술로 분리해 설명하는 데서 그치지

논리경험주의 운동을 이끈 당대 저명 과학철학자 라이헨바흐가 당시의 물리학 지식이 가진 여러 세부적인 측면들을 상세하게 파악한 후, 물리적 지식의 철학적 의의를 분석적으로 규명했다. 책은 제1부와 제2부, 각각 열두 개의 절, 총 24절로 구성되어 있다. 제1부의 제목은 “물리적 지식의 일반 이론”이고, 제2부 “물리학의 개별 원리들 속 경험주의와 이론”이다. 제목과 같이, 제1부에서는 물리적 지식 일반과 관련된 여러 주제를 철학적으로 논하고 있

정확도 너머, 신뢰를 설계하다 AI가 생활과 산업 전반을 움직이는 지금, 관건은 ‘얼마나 똑똑한가’가 아니라 ‘얼마나 제대로 작동하는가’다. 이 책은 혼동 행렬과 정밀도·재현율·F1의 기초부터 불균형 데이터, 임계값 튜닝, ROC-AUC를 거쳐 지연시간, 메모리, 에너지 효율까지 성능을 입체적으로 설계하는 방법을 안내한다. 의료·제조·금융·리테일 사례로 지표 선택의 맥락을 짚고, 공정성·설명가능성·안전성 준거를 현업 기준으로 정리한다. 국책 R

AI로 여는 정밀 의료, 한 사람을 위한 혁명 정밀 의료는 ‘필요한 사람에게, 최적의 시기에, 정확한 치료’를 구현하려는 의학의 새 패러다임이다. 이 책은 유전체·단백체·마이크로바이옴과 생활·환경 데이터를 통합하고, AI가 그 복잡성을 해석해 개인 맞춤 치료를 가능케 하는 과정을 입체적으로 설명한다. CYP2D6·CYP2C19 등 유전 변이와 약물 반응, SSRI의 이질적 효과, 데이터 범람과 임상 맥락 연결의 난제를 사례로 짚고, 진단·예후·

AI 모델 평가, 새로운 기준을 세우다 챗GPT의 등장은 기존 성능 평가 지표의 한계를 드러냈다. 정확도나 BLEU 점수만으로는 창의성, 추론 능력, 윤리성까지 포괄하는 대규모 언어 모델(LLM)과 비전 언어 모델(VLM)의 능력을 설명하기 어렵다. 이 책은 LLM과 VLM, 이미지 생성 모델 등 최신 AI를 평가하는 지표와 프레임워크를 체계적으로 정리한다. 퍼플렉시티, ROUGE, FID, CLIP 스코어 같은 기술적 기준은 물론, 산업별 특