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나의 모습 나의 소유 주님 앞에 모두 드립니다 (악보, ppt, 가사) 나의 모습 나의 소유 주님 앞에 모두 드립니다 나의 모습 나의 소유 주님 앞에 모두 드립니다 모든 아픔 모든 기쁨 내 모든 눈물 받아 주소서 나의 생명을 드리니 주 영광 위하여 사용하옵소서 내가 사는 날 동안에 주를 찬양하며 기쁨의 제물되리 나를 받아주소서 어제 일과 내일 일도 꿈과 희망 모두 드립니다. 모든 소망 모든 계획 내 손과 발을 받아주소서 나의 생명을 드리니 주 영광 위하여 사용하옵소서 내가 사는 날 동안에 주를 찬양하며 기쁨의 제물되리 나를 받아주소서 우리 가진 이 모든 것들을 다 주께서 우리에게 주시었네 몸밖에 드릴것이 없으니 내 삶을 받아주소서 나의 생명을 드리니 주 영광 위하여 사용하옵소서 내가 사는 날 동안에 주를 찬양하며 기쁨의 제물되리 나를 받아주소서 2019. 1. 6.
전부 (내 감은 눈 안에) - 악보, PPT, 가사 전부 (내 감은 눈 안에) 내 감은 눈 안에 이미 들어와 계신 예수님 나보다 앞서 나를 찾아주시네 내 뻗은 두 손위로 자비하심을 내려주시니 언제나 먼저 나를 위로하시네 내 노래 가운데 함께 즐거워하시는 늘 나의 기쁨이 되시네 수많은 사람중에 나를 택해 잡으시고 눈물 거두어 빛살 가루 채우시니 그 분은 내 자랑 나의 기쁨 나의 노래 나의 전부 되시네 2019. 1. 6.
찬양의 제사드리며 (주의 이름 안에서) - 악보, PPT, 가사 찬양의 제사드리며 (주의 이름 안에서) 주의 이름 안에서 주의 성소로 가네 영광스러운 이곳에 우리 기쁘게 왔네 거룩한 보좌앞에서 따뜻함을 느끼네 우리 마음 경배하며 찬양의 제사 드리네 찬양의 제사드리며 성소로 들어갑니다 찬양의 제사드리며 성소로 들어갑니다 우리 모두 주님께 감사의 제사를 드리세 우리 모두 주님께 기쁨의 제사 드리세 주의 말씀 주시고 우리 감사드리네 주의 날개 그늘밑 우리 피난처 되네 주의 길을 따르며 우리 주께 순종해 모든 상황 속에서도 찬양의 제사드리네 찬양의 제사드리며 성소로 들어갑니다 찬양의 제사드리며 성소로 들어갑니다 우리 모두 주님께 감사의 제사를 드리세 우리 모두 주님께 기쁨의 제사 드리세 우리 모두 주님께 감사의 제사를 드리세 우리 모두 주님께 기쁨의 제사 드리세 2019. 1. 6.
내가 찬양하는 이유 (악보, PPT, 가사) 내가 찬양하는 이유 내가 찬양하는 이유 내가 예배하는 이유 오직 오직 주님 때문이라 내가 사랑하는 이유 내가 살아가는 이유 오직 오직 주님 때문이라 2019. 1. 6.
우리 모일 때 주 성령 임하리 (악보, PPT, 가사) 우리 모일 때 주 성령 임하리 우리 모일 때 주 성령 임하리 우리 모일 때 주 이름 높이리 우리 마음 모아 주를 경배할 때 주님 축복하시리 주님 축복하시리 2019. 1. 6.
인공지능 '질 왓슨', 교수 돕는 조교로 활약 인공지능 '질 왓슨', 교수 돕는 조교로 활약2016년 1월 미국 조지아공과대학에서 컴퓨터 공학을 가르치는 아쇽 고엘 교수는 온라인 수업을 시작했어요. 고엘 교수의 수업을 듣는 학생은 300명이 넘었지요. 그러다 보니 수업에 대한 질문도 꽤 많이 올라왔어요. 학생들의 질문에 조교들이 일일이 답변을 했어요. 조교는 교수를 도와주는 일을 하는 사람으로, 대학원 학생들이 하는 경우가 많지요. 한 학기 동안 조교들에게 쏟아지는 질문 수는 1만 개나 됐어요. 대부분 질문은 "숙제를 언제까지 제출해야 하나요?" "자료는 어디에서 찾을 수 있나요?"와 같은 단순한 것이었어요. 하지만 질문 개수가 워낙 많다 보니 조교들은 학생들에게 모두 답변을 해 주기가 힘들었어요. 게다가 시간도 많이 걸렸죠. 고엘 교수는 새로운 실.. 2018. 10. 26.
방대한 데이터, 인공지능 연구 자산된다 방대한 데이터, 인공지능 연구 자산된다인공지능 알파고를 개발한 '딥마인드(DeepMind)'는 영국에서 시작된 작은 벤처 회사였어요. 구글은 지난 2014년 약 5000억 원을 주고 딥마인드를 사들였어요. 당시 딥마인드는 정확하게 무슨 일을 하는지도 잘 알려지지 않았지만, 구글은 딥마인드를 세운 데미스 하사비스(48)의 능력을 높이 사 엄청난 투자를 한 거예요. 데미스 하사비스는 영국 체스 챔피언이었고, 뛰어난 게임 프로그래머였어요. 컴퓨터공학자이자 뇌과학자이기도 하죠. 구글은 데미스 하사비스가 개발한 알파고 덕분에 '세계에서 가장 앞서가는 인공 지능 회사'라는 평가를 받았지요. 미국에서 가장 유명한 미디어 회사인 페이스북도 인공 지능에 많은 관심을 쏟고 있어요. 하루에도 수십억 명의 사람들이 글과 사진.. 2018. 10. 26.
수퍼컴 50대 활용한 인공지능으로 지구 전체 기상을 한눈에 관측 수퍼컴 50대 활용한 인공지능으로 지구 전체 기상을 한눈에 관측… 엔비디아와 웨더뉴스 공동 추진 기상정보업체와 반도체업체가 함께 전(全) 지구의 기후를 관측하는 프로젝트를 추진한다. 일본 니혼게이자이신문은 최근 세계 최대 기상 정보 회사 웨더뉴스가 미국 반도체 업체 엔비디아와 손잡고 인공지능(AI)을 활용한 기상 관측 시스템을 개발한다고 보도했다. 두 회사가 첨단 기술을 활용해 동남아시아처럼 기상 관측 인프라가 제대로 갖춰지지 않은 지역에서 발생하는 자연재해를 막기 위한 최적의 기후 관측 시스템을 만들기 시작했다는 것이다. 현재 기상 레이더를 통해 날씨를 관측하는 지역은 전 지구 표면적의 17%에 불과하다. 사실상 선진국을 제외하면 제대로 관측이 되지 않은 것이다. 이번 프로젝트에는 엔비디아의 딥러닝(심.. 2018. 10. 4.
인공 지능도 직관 능력 가지고 있을까? 인공 지능도 직관 능력 가지고 있을까? 인간의 직관, 논리 아닌 경험 바탕으로 생겨변칙적인 상황을 AI가 학습하긴 어려워 직관은 어떤 대상을 한눈에 파악하는 능력이에요. 예를 들어 엄마가 심부름을 시킬지 안 시킬지 한눈에 눈치 채는 것을 말해요. 직관을 한마디로 설명하기는 어려워요. 논리적이고 이성적으로 결과를 따지지 않고서 바로바로 파악하는 능력이거든요. 인간의 직관은 오랜 경험에 의존하는 것이 많아요. 예를 들어 인공 지능 알파고와 대결했던 이세돌 9단이 바둑을 둘 때도 그동안 수없이 해 온 대결을 바탕으로 바둑돌을 놓을 자리를 직관적으로 선택하지요. 과학자들도 연구 경험을 바탕으로 새로운 실험 계획을 직관적으로 세워요. 직관은 사람의 모든 경험을 바탕으로 이끌어 낸 새로운 결과인 셈이에요. 그런데 .. 2018. 10. 3.
인공 지능 연구에 GPU를 쓰는 이유는? 인공 지능 연구에 GPU를 쓰는 이유는? 중앙처리장치 CPU, 한 번에 하나씩 처리 GPU는 여러 명령 동시에 초고속 해결해 인공 지능을 만들기 위해서는 성능이 뛰어난 컴퓨터가 필요해요. 일반적인 프로그램보다 훨씬 많은 명령어를 처리해야 할 뿐 아니라 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 기술이 필요하기 때문이에요. 그래서 인간의 두뇌 역할을 하는 '중앙처리장치(CPU)'와 '그래픽처리장치(GPU)'가 무척 중요하지요. 전통적으로 컴퓨터의 두뇌 역할은 중앙처리장치가 맡았어요. 하지만 빅데이터, 3차원(3D) 그래픽 등 정보량이 늘면서 요즘은 그래픽처리장치가 주목받고 있어요. 중앙처리장치와 그래픽처리장치는 둘 다 데이터를 읽고 계산해 답을 찾는 역할을 해요. 그러나 계산 방식은 서로 달라요. 중앙처리장치.. 2018. 10. 3.
인공 지능은 왜 인간과 대결할까? 인공 지능은 왜 인간과 대결할까? 바둑·체스·퀴즈 분야에서 가장 뛰어난 사람들이 지난 20년 동안 인공 지능에 연달아 패배했어요. 인공 지능 개발자들이 이들에게 망신을 주기 위해 대결을 요청한 건 아니에요. 알파고(AlphaGo)를 개발한 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 이세돌 9단과 알파고의 바둑 경기가 끝나고 이세돌 9단의 용기에 감사하다고 말하기도 했어요. 인공 지능 개발자들이 게임이나 퀴즈를 연구하는 까닭은 무엇일까요? 게임과 퀴즈가 인공 지능의 능력을 확인할 수 있는 가장 좋은 방법이기 때문이에요. 바둑·체스 같은 게임은 경우의 수를 계산해 미래를 예측하는 인공 지능의 능력을 실험해 볼 수 있어요. 퀴즈는 사람들이 일상에서 나누는 대화와 비슷해요. 퀴즈를 풀려면 인공 지능이 인간의 언어를.. 2018. 10. 3.
인공지능이 인간의 능력을 초월한다? 인공지능은 인간의 능력을 초월하나, 절대로 '싱귤래러티'는 없을 것!AI 혁신의 대표주자인 제리 캐플런(Jerry Kaplan)교수는 성공적인 한국의 AI 산업을 위해서는 Data 관리, 과학자가 아닌 엔지니어를, 정부는 관련 산업 인프라를 확충하고, 규제 완화를 서둘러야 한다고 말했다. 인공지능(AI) 발전 속도가 정말 빠르다. 하루가 다르게 우리와 산업과 사회의 패러다임을 바꾸고 있다. 말 그대로 혁신적인 진화를 거듭하고 있다. 이에 많은 세계적인 AI 석학과 AI전문가들은 가까운 미래에 AI는 자신보다 더 뛰어난 AI를 만들어내기 시작하면서 인간은 더 이상 AI를 통제할 수 없게 된다는 ‘싱귤래러티(Singularity)‘을 심각히 논하며, 그 순간은 그리 멀지 않았다고 전망한다. 싱귤래리티는 인공.. 2018. 9. 11.

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