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초보자도 쉽게 시작할 수 있는 온라인 부업 10가지 서론: 왜 온라인 부업을 시작해야 할까?최근 온라인을 활용한 부업이 큰 인기를 끌고 있습니다. 직장인, 대학생, 주부 등 누구나 본업을 유지하면서 추가 수익을 창출할 수 있기 때문입니다. 특히, 초기 비용 없이 시작할 수 있는 부업이 많아 부담이 적습니다.이 글에서는 초보자도 쉽게 시작할 수 있는 온라인 부업 10가지를 소개하고, 각 부업의 특징과 수익화 방법을 알아보겠습니다.1. 블로그 운영 (애드센스 & 제휴 마케팅)✔️ 예상 수익: 월 10만~500만 원 (운영 방법에 따라 다름)블로그를 운영하면 구글 애드센스 광고 수익과 **제휴 마케팅(쿠팡 파트너스, 스마트스토어 연계 등)**으로 수익을 창출할 수 있습니다.🔹 시작 방법티스토리 또는 워드프레스 블로그 개설관심 있는 주제(IT, 건강, 자기계발.. 2025. 3. 13.
2020년 이후 AI의 확산: 생성형 AI(GPT, DALL-E)의 등장과 미래 전망 2020년 이후 AI 기술은 새로운 차원으로 발전했습니다. 기존의 AI 기술이 데이터 분석과 자동화에 집중되었다면, 이제는 창작과 문제 해결 능력을 갖춘 AI가 등장하기 시작했습니다. 이러한 변화를 주도한 것은 **생성형 AI(Generative AI)**입니다.생성형 AI는 인간과 유사한 방식으로 텍스트를 생성하고, 이미지를 창작하며, 심지어 음악과 코드를 만들어낼 수 있습니다. 대표적인 모델로 GPT 시리즈(ChatGPT), DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney 등이 있으며, 이들은 AI의 새로운 시대를 열었습니다.이번 글에서는 2020년 이후 AI 확산의 중심이 된 생성형 AI의 발전 과정과 미래 전망을 살펴보겠습니다.1. 생성형 AI의 등장 – GPT와 DALL·E의 .. 2025. 2. 26.
2015년 AI 혁명: 딥러닝 기술의 폭발적 성장 2015년은 AI 역사에서 중요한 전환점이 된 해입니다. 이 시기는 딥러닝(Deep Learning) 기술이 폭발적으로 성장하면서 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 생성형 AI 등 다양한 분야에서 AI가 본격적으로 도입되기 시작한 시기입니다.특히, 알파고(AlphaGo)의 등장, 트랜스포머(Transformer) 모델의 개발, 딥러닝 프레임워크의 발전 등이 AI 혁명을 주도하며, AI가 연구실을 넘어 산업 전반에 실질적으로 활용되기 시작했습니다. 이번 글에서는 2015년을 기점으로 딥러닝 기술이 어떻게 성장했는지, 그리고 AI 혁명의 주요 사건과 영향을 살펴보겠습니다.1. 2015년, AI가 폭발적으로 성장한 이유2015년은 AI 기술이 연구 단계를 넘어 실용적인 응용 단계로 넘어간 해였습.. 2025. 2. 25.
2010년대 AI 연구의 시작: 빅데이터와 GPU 가속의 역할 AI(인공지능)는 2010년대를 기점으로 폭발적으로 성장하기 시작했습니다. 2000년대까지 AI 연구는 상대적으로 정체되어 있었지만, 빅데이터(Big Data)의 등장과 GPU(Graphics Processing Unit) 기술의 발전이 맞물리면서 AI는 다시 주목받기 시작했습니다. 특히, 딥러닝(Deep Learning)이라는 개념이 급부상하면서 AI 기술이 비약적으로 발전하게 되었습니다.이번 글에서는 2010년대 AI 연구가 어떻게 시작되었고, 빅데이터와 GPU 가속 기술이 어떤 역할을 했는지에 대해 알아보겠습니다.1. AI 연구의 부활 – 2010년대 이전과 이후의 차이AI의 암흑기(1970~2000년대 초반)AI 연구는 1950년대부터 시작되었지만, 컴퓨팅 성능의 한계와 데이터 부족 문제로 인해 .. 2025. 2. 24.
2010년 이후 AI 연구개발 주요 사건 정리 (2010~2025) 인공지능(AI)의 발전은 지난 10여 년 동안 혁신적인 변화를 거듭해 왔습니다. 2010년대 초반부터 2025년 현재까지, AI 기술은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 생성형 AI 등 다양한 분야에서 괄목할 만한 성과를 이루었습니다. 이번 글에서는 2010년 이후 AI 연구개발의 주요 사건을 정리하고, AI가 어떻게 발전해왔는지 살펴보겠습니다.1. 2010년대 초반 – AI 연구의 부흥기2010년 – 딥러닝의 재발견과 GPU 혁신2010년대 초반, AI 연구는 머신러닝과 딥러닝 기술을 중심으로 다시 주목받기 시작했습니다. 특히, NVIDIA의 GPU(Graphics Processing Unit) 기술 발전이 AI 연산 속도를 비약적으로 향상시키면서 딥러닝 연구가 가속화되었습니다.20.. 2025. 2. 24.
AI와 범죄: AI가 해킹 & 사이버 범죄를 막을 수 있을까? 인터넷과 디지털 기술이 발전하면서, 사이버 범죄(Cyber Crime) 또한 빠르게 증가하고 있습니다.과거의 해킹은 개인이나 소규모 그룹이 주로 수행했지만,이제는 인공지능(AI)을 활용한 해킹 기술이 등장하면서 더욱 정교하고 위험한 공격이 이루어지고 있습니다.하지만 다행히도, AI는 해커들이 사용하는 공격 기법을 분석하고,실시간으로 보안 위협을 탐지하여 사이버 범죄를 방어하는 강력한 도구로 활용되고 있습니다.✅ AI가 사이버 보안에서 주목받는 이유해킹 공격을 실시간 탐지 & 차단 → AI가 비정상적인 네트워크 활동을 분석하여 즉시 대응데이터 암호화 & 보안 자동화 → AI가 스스로 보안 취약점을 찾아내고 수정AI 기반 해킹 방어 시스템 → 기존 보안 시스템보다 더 빠르게 사이버 공격 대응그렇다면, AI는.. 2025. 2. 20.

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