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- 국내 첫 애니메이션 인문교양 시리즈 ‘애니고고학’ - 애니메이션과 그 역사를 통해 다양한 인문지식을 얻자! 2009년 영화 『아바타』의 돌풍은 정말 거셌다. 영화 속의 모든 것들이 마치 살아서 스크린 밖으로 튀어나올 것 같은 놀라운 영상 때문이었다. 『아바타』는 3D 컴퓨터그래픽 기술로 구현된 이른바 입체영화였다. 애니메이션계에도 그 영향에 『폴라 익스프레스』로 움튼 디지털 입체영상 기술이 『드래곤 길들이기』 등에서 절정을 이루었다. 하지만

- 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

AI는 데이터로 배우고 알고리즘으로 계산하지만, 전기 없이는 움직이지 못한다. GPU와 데이터센터, 냉각 시스템과 전력망을 따라 AI의 물리적 실체를 추적한다. 성능이 높아질수록 커지는 전력 수요와 에너지원 선택까지 살피며 묻는다. AI 시대에 필요한 전기는 누가, 어디서, 어떻게 공급할 것인가. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

AI 시대 연구자가 갖춰야 할 질문과 검증의 태도를 다룬다. AI는 연구 주제 제안, 문헌 요약, 데이터 시각화, 논문 문장 정리에 도움을 줄 수 있다. 그러나 가짜 참고문헌, 부정확한 통계 설명, 검증되지 않은 해석도 자연스럽게 만들어 낸다. AI를 쓰는 법보다 AI가 내놓은 결과를 의심하고 확인하는 법을 강조한다. 연구의 핵심은 여전히 좋은 질문이다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

기후 위기로 일상이 된 재난 앞에서 AI가 무엇을 바꿀 수 있는지 다룬다. AI는 위성 영상, CCTV, 기상 데이터, SNS 제보를 실시간 분석해 홍수와 산불의 징후를 빠르게 포착하고, 개인 위치에 맞는 대피 정보를 제공한다. 개인 생존, 지역사회 대응, 산업 위기관리, 도시 인프라, 국가 정책까지 연결하며 재난 대응을 정보와 준비, 연대의 문제로 다시 설계한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있

아두이노와 센서, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성형 AI는 관찰과 측정, 해석과 협업의 방식을 새로 쓴다. 하지만 연구의 중심은 여전히 인간의 질문과 검증에 있다. 미래 실험실의 핵심은 장비가 아니라 질문인 것이다. 실험실이 장비 중심의 닫힌 공간에서 데이터와 질문이 순환하는 개방형 연구 플랫폼으로 바뀌는 과정을 다루며, AI가 더 많은 질문을 실제 연구로 바꾸는 시대를 보여 준다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능

AI가 기후 데이터를 분석하고, 극한 기상을 예측하며, 배출 감시와 탄소회계, 전력망 최적화를 정교하게 만드는 과정을 살핀다. 그러나 인공지능을 기후 위기의 만능 해법으로 보지 않는다. 더 중요한 질문은 따로 있다. AI의 예측과 계산이 어떤 절차를 거쳐 정책 판단의 근거가 되며, 그 결과의 책임과 비용은 누구에게 돌아가는가. 기후 데이터에서 디지털 MRV, 공급망 규제, 책임 있는 AI 거버넌스까지 이어지는 흐름을 따라가며, AI가 해법인 동

생성형 AI가 전시 기획, 교육 설계, 콘텐츠 제작을 바꾸는 상황에서 과학관의 새 역할을 묻는다. AI를 멋진 기술로 보여 주는 데 그치지 않고, 작동 원리와 한계, 편향과 책임을 시민이 이해하도록 돕는 것이 핵심이다. AI 전시 설계, 리터러시 교육, 국내외 과학관 사례, 실무자의 AI 활용 경험을 통해 과학관이 공공 과학 커뮤니케이션의 장이 되어야 함을 말한다. AI문고. aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있

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