크리스마스 특집때 미주

20171203,IT과학,연합뉴스,올해 가장 큰 슈퍼문,부산 연합뉴스 손형주 기자 3일 오후 부산 밤하늘에 성탄 트리 사이로 슈퍼문이 떠 있다. 한국천문연구원에 따르면 4일 0시 47분에 가장 작게 보인 보름달보다 14% 정도 더 큰 올해 최대 달을 관측할 수 있다. 슈퍼문은 지구와 가장 가까워져 평소보다 더 크게 보이는 보름달을 말한다.적토마블랙게임주소20171201,경제,파이낸셜뉴스,모다 리니지M 공성전 아이템 거래 증가...수혜주 부각,엔씨소프트 MMORPG ‘리니지M’ 공성전 효과로 게임 아이템 거래량이 크게 증가하고 있다는 소식에 파티게임즈 최대주주인 코스닥 상장사 모다에 대한 관심이 높아지고 있다. 1일 모다에 따르면 지난 6월 출시된 ‘리니지M’은 8월부터 아이템매니아와 아이템베이 전체 매출에서 가장 큰 비중을 차지하는 게임으로 등극한 가운데 지난달 1일 첫 공성전 이후 보상으로 받은 게임 재화를 현금화하기 위한 아이템 거래 수요 증가로 11월 내내 거래량이 급등한 것으로 알려졌다. 향후 개인 간 거래가 허용되면 그 증가폭이 더욱 커질 것으로 예상하고 있다. 또한 게임사마다 대작 모바일 MMORPG 게임 런칭을 예정하고 있어 모바일 게임 아이템 거래 증가는 향후 지속될 전망이다. 아이템매니아와 아이템베이를 100% 소유하고 있는 비엔엠홀딩스는 모다가 54.13% 모다의 자회사인 파티게임즈가 37.32%를 보유해 총 91.55%의 지분을 갖고 있으며 4분기 관련 매출 이 가시화 되면서 양사를 실질적으로 지배하고 있는 모다에 대한 재인식의 계기가 되었다. 지난 9월 일본 히타치 Hitachi 그룹에 loT 모듈과 단말기의 공급 뿐만 아니라 11월 국내 최초 롱텀에볼루션 LTE 음성인식 인공지능 스피커인 기가지니 GiGA Genie LTE의 출시에 인공지능 관련 부품을 납품하면서 loT와 인공지능 AI 분야에서 기술력을 국내외에 알리는 계기를 마련했다. 회사 관계자는 “국내 최초로 LTE가 탑재된 획기적인 음성인식 인공지능 스피커로 모다가 인공지능 디바이스 시장에 진출하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “향후 IoT 뿐만 아니라 인공지능 AI 관련 제품과 웨어러블 기기까지 출시하여 경쟁력 있는 다양한 제품을 지속적으로 시장에 선보이겠다”고 말했다.몰디브 게임 주소20171206,IT과학,디지털데일리,삼성전자 화성 S3 신규공장 건설 승인,전자부품 전문 미디어 인사이트세미콘 삼성전자가 경기도 화성시에 짓는 가칭 ‘18라인’ 시스템반도체 공장의 인허가 승인을 받았다. 이곳은 극자외선 Extreme Ultra Violet EUV 노광 露光 장비를 사용해 7나노 칩을 처음으로 생산하게 된다. 6일 업계에 따르면 삼성전자는 이달 1일 경기도 화성시로부터 S3 신규공장 건설과 관련된 인허가 승인을 받은 것으로 전해졌다. 이번 주에 착공되며 내년 초에는 지역주민과 국회의원 등과 함께 기공식도 연다. 17라인 공장의 빈 곳에 건설되는 이번 공장은 교통 혼잡을 이유로 인허가 승인이 차일피일 미뤄졌었다. 화성시가 교통량 증가를 이유로 700억원대의 지하도 마련을 요구한 것. 이에 대해 삼성전자는 추후에 교통량 증가가 있을 경우 분담금을 내기로 하고 신공장 건설 승인부터 내달라고 답했고 화성시도 이런 측면을 고려한 것으로 알려졌다. 삼성전자는 경쟁사 특히 대만 TSMC를 따돌리기 위해 7나노를 적극적으로 어필하고 있다. 네덜란드 ASML로부터 EUV 장비를 들여왔고 포토레지스트 PR 와 펠리클 등 기술적인 문제도 대부분 해결한 상태다. 가장 큰 문제는 경제성이었으나 출력이 250와트 W 로 높아지면서 시간당 웨이퍼를 125장 처리할 수 있게 됐다. 삼성전자 관계자는 “2018년 초도 생산을 위한 준비가 이뤄지고 있으며 공정 개발 일정과 고객 수요에 맞춰 순차적 도입한다. EUV 장비로 최대 물량을 공급하는 업체가 될 것”이라고 말했다. 최근에는 신형 노광 장비 ‘NXE 3400B’ 조정 작업에 한창이다. 기존에 쓰던 ‘NXE 3350B’에서 축적된 기술을 바탕으로 PR 펠리클을 모두 NXE 3400B에 적용시키고 있다.바둑이게임20171205,IT과학,매일경제,문명6흥망성쇠 확장팩 한국문명 최초 공개,파이락시스게임즈는 PC용 전략게임 ‘문명6 흥망성쇠’ 확장팩에 추가되는 9개 문명 중 첫 번째 문명으로 한국을 공개했다. 한국 문명은 신라 최초로 여왕의 자리에 올라 수 많은 업적을 남긴 선덕여왕 시대로 한국 문명의 특징은 다음과 같다. 특유 특수지구 서원 캠퍼스 특수지구를 대체하는 서원은 학문을 추구하는 자들이 모인 곳이다. 언덕에 지어졌으며 16세기 한국의 유교 사당과 경치가 좋은 예비 학교로 기능했다. 선비 조선 왕조의 지적인 귀족 계층 는 평민의 힘든 삶을 동정했고 많은 귀족 자재가 다니는 서원에 이런 철학이 유입되었다. 그리고 이 곳은 철학을 논의하고 성리학과 한국의 현대 문화 및 정부와 관련된 새로운 생각을 발전시키는 장소가 되었다. 특유 유닛 화차 화차는 단순한 이륜 수레처럼 보이지만 한국 수비군이 사용하는 치명적인 이동식 무기이다. 화차는 몇 초안에 수백 개의 로켓 화살을 멀리 떨어진 적에게 쏠 수 있다. 또는 총통으로 바꾸어 200발의 총알을 쏠 수도 있다. 화차는 임진왜란 시 큰 활약을 했다. 1592년부터 1598년까지 화차는 일본 침략을 막기 위해 폭넓게 사용되었다. 한성 현대 서울 에는 약 50대가 배치되었고 북부 국경에 80대가 배치되었다. 가장 인상적으로 행주 대첩에서 40대의 화차 덕분에 10배나 더 많은 적을 물리칠 수 있었다. 특유 문명 능력 삼국 시대 한국 특유 능력을 삼국 시대 라고 하며 이를 최대한 활용하려면 서원과 인접한 곳에 광산과 농장을 건설해야 한다. 광산을 건설하면 보너스 과학을 받고 농장을 건설하면 해당 배치에서 보너스 식량을 얻을 수 있다. 특유 지도자 능력 화랑 선덕 여왕은 교육을 통해 백성의 삶을 개선했다. 화랑과 함께 그 교육의 힘을 활용할 수 있다. 총독이 있는 모든 도시에서 과학과 문화 보너스를 모두 받을 수 있다. 문명6 흥망성쇠 한국문명편 화면 캡쳐 ‘문명6 흥망성쇠’는 2018년 2월 8일부터 플레이할 수 있으며 스팀 스토어에서 예약 구매를 할 수 있다.쓰리랑게임다운로드20171202,IT과학,아시아경제,AI도 속임 당한다…이미지 인식 보안 취약점 노출,교통표지판에 스티커 붙이면 멈춤 을 속도 제한 으로 오인 AI자율주행차 심각한 위험 노출 멈춤 STOP 표지판에 정교한 스티커를 붙였더니 AI 이미지 인식 모델은 이를 속도 제한 으로 오인하는 사례가 발생했다. 이미지 인식기술을 갖춘 자율주행차 인공지능 AI 이 멈춤 표지판을 속도 제한 으로 잘못 인식하기라도 한다면. 이같은 위험이 현실화할 수 있다는 우려가 커지고 있다. 일부러 이미지를 왜곡하거나 노이즈를 추가해 AI가 잘못된 판단을 하도록 속임 공격이 가능한 것으로 나타났다. 2일 정보통신기술진흥센터 IITP 는 주간기술동향 보고서에서 AI가 판단을 잘못하면 큰 사고를 일으킬 수 있기 때문에 구글이 AI의 신뢰성 훼손 시도에 대한 대응책 마련에 나섰다 고 전했다. 구글은 딥러닝을 이용해 AI의 이미지 인식 기술을 고도화하고 있다. 이를 자율주행차에 적용하게 되면 자율주행차가 멈춤 저속 운행 차선 바꿈 등의 표지판 정보를 인식할 수 있게 된다. AI가 인식 방법을 습득하기 위해서는 주어진 데이터로부터 규칙을 도출하기 위해 신경망 훈련을 거친다. 그런데 이때 사용되는 데이터에 잘못된 것을 섞거나 데이터에 일종의 노이즈를 추가함으로써 AI에 오류를 발생시킬 수 있는 것으로 밝혀졌다. 이미지 인식 기술에 대한 대표적인 공격방법은 적대적 사례 Adversarial Example 기법이다. 이미지 인식 모델에 인식시키는 데이터에 일종의 노이즈를 추가함으로써 이미지의 피사체를 오인시키는 공격 방법이다. 사람의 눈이라면 고양이 사진에 낙서가 돼 있다고 해서 사진 속 피사체를 고양이가 아닌 것 으로 인식하지는 않는다. 사람은 노이즈가 있든없든 고양이는 고양이로 인식한다. 반면 AI는 다르다. AI의 이미지 인식 모델에서는 전혀 다른 이미지로 비춰진다고 한다. 워싱턴 대학의 이반 에브티모프는 지난 7월 한 실험 결과를 발표했다. 교통 표지판에 정교하게 만든 스티커를 붙여 넣었더니 이미지 인식 모델이 완전히 속아넘어갔다. 정지 표지판을 속도 제한 표지판으로 잘못 인식한 것이다. 딥러닝 이미지 인식 기술 개념도 또 다른 공격 방법으로는 교사 데이터 독살 Training Set Poisoning 이 있다. 이미지 인식 모델의 개발과정에서는 일반적으로 인간이 식별한 피사체 정보의 태그가 붙은 교사 데이터 Training set 를 사용한다. 이 교사 데이터에 잘못된 태그를 부여한 이미지를 섞음으로써 피사체를 잘못 인식하는 이미지 모델이 만들어지도록 하는 공격기법이다. 이때 악의적으로 입력되는 이미지 데이터에는 잘못된 태그가 붙여질 뿐만 아니라 이미지 인식 모델을 속이기 위한 노이즈도 함께 부여된다. 구글의 AI 연구부문인 구글 브레인의 이언 굿펠로우는 앞으로 AI를 어떻게 방어할 것인가가 큰 과제가 될 것 이라면서 구글은 AI의 신뢰성 확보를 위해 대책 마련에 나설 것 이라고 밝혔다. IITP는 딥러닝은 최근 빠르게 성장하고 있는 기법인 만큼 보안 측면의 연구가 딥러닝 보급 속도를 따라잡지 못할 우려가 있다 면서 딥러닝과 관련된 소프트웨어 개발자는 보안 정보 수집 및 대책에 미비점이 없는지 다시 한번 확인해볼 필요가 있다 고 밝혔다.우리카지노