디자인씽킹과 인공지능 입문

김태형 지음

씨엔아이파트너스 2025년 01월 21일 출간

작품소개

책소개

21세기는 디지털 기술과 인공지능(AI)의 발전으로 인해 그 어느 때보다 빠르게 변화하는 시대입니다. 이러한 변화는 우리의 일상뿐만 아니라 산업, 교육, 의료, 문화 등 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 특히 4차 산업혁명 시대를 맞이하며 창의적 사고와 문제 해결 능력은 미래 인재로서 반드시 갖추어야 할 필수 역량으로 자리 잡았습니다. 이에 따라 본 교재는 창의적 사고와 인공지능의 기본 개념을 이해하고, 이를 실생활과 학문적 영역에서 어떻게 적용할 수 있는지 학습하는 것을 목표로 합니다.

본 교재는 두 가지 주요 축으로 구성되어 있습니다. 첫째, 창의적 사고를 기반으로 문제를 정의하고 해결 방안을 도출하는 과정을 다루는 디자인씽킹에 중점을 둡니다. 이를 통해 학생들은 문제를 새로운 관점에서 바라보고, 실질적이고 혁신적인 해결책을 설계하는 방법을 익히게 됩니다. 둘째, 인공지능의 기초부터 데이터 분석 및 머신러닝, 윤리적 문제에 이르기까지 다양한 주제를 포함하여 인공지능의 전반적인 이해를 돕습니다. 이는 단순히 이론적 지식 습득에 그치지 않고, 실제 데이터를 활용한 실습을 통해 배운 내용을 체계적으로 적용할 수 있는 기회를 제공합니다.

본 교재는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

1. 창의적 사고와 디자인씽킹의 통합적 접근 : 디자인씽킹의 원리를 단계별로 설명하고, 이를 실습과 사례를 통해 학습자가 쉽게 이해할 수 있도록 구성하였습니다.
2. 인공지능의 기본 개념부터 실습까지 : 초보자도 이해할 수 있는 쉬운 설명과 더불어 Python 프로그래밍 및 데이터 분석 실습을 포함하여 학습자가 실제로 AI 프로젝트를 수행할 수 있도록 돕습니다.
3. 실제 사례와 데이터 활용 : Kaggle 공개 데이터 및 Covid-19와 Titanic 데이터와 같은 공개 데이터셋을 활용하여 데이터 분석 및 인공지능 모델링 과정을 실습할 수 있도록 하였습니다.
4. 윤리적 AI에 대한 고찰 : 인공지능의 사회적 영향과 윤리적 문제를 다루며, 책임감 있는 AI 활용에 대한 중요성을 강조하였습니다.

목차

머리말 ㆍ8

제1부 창의적 사고

제1장 창의적 사고와 소프트웨어 ㆍ13
1. 창의적 사고와 소프트웨어 개요 ㆍ13
2. 제4차 산업혁명시대 요구되는 핵심 역량 ㆍ15
3. 창의적 사고와 소프트웨어의 필요성 ㆍ25


제2장 DAA씽킹과 소프프웨어 ㆍ35
1. DAA씽킹이란 ? ㆍ35
2. DAA씽킹 적용 사례 ㆍ42


제3장 창의적 사고로 문제 해결하기 ㆍ49
1. 디자인씽킹이란 ? ㆍ49
2. 디자인씽킹 프로세스 5단계 ㆍ49
3. 디자인씽킹과 비즈니스씽킹의 관계 ㆍ51
4. 디자인 씽킹 문제 해결 사례 ㆍ55
5. 디자인 씽킹 구성요소 ㆍ64


제2부 디자인씽킹과 문제 해결

제4장 디자인씽킹 1단계 – 공감 ㆍ71
1. 공감 단계(Empathize)란 ? ㆍ71
2. 공감을 위한 주요 기법 ㆍ72


제5장 디자인씽킹 2단계 – 문제정의 ㆍ88
1. 문제 정의(Define)란 ? ㆍ88
2. 문제정의 주요 기법 ㆍ89

제6장 디자인씽킹 3단계 – 아이디어 만들기 ㆍ99
1. 아이디어 만들기(Ideate)란 ? ㆍ99
2. 아이디어 도출을 위한 주요 기법 ㆍ100
3. 아이디어 선정 ㆍ105


제7장 디자인씽킹 4단계 – 프로토타입 제작 ㆍ111
1. 프로토타입(Prototype)이란 ? ㆍ111
2. 프로토타입 만들기의 주요 기법 ㆍ112


제8장 디자인씽킹 5단계 – 테스트 ㆍ121
1. 테스트(Test)란 ? ㆍ121
2. 테스트 수행 방법 ㆍ122

제3부 추상화와 알고리즘

제9장 소프트웨어 개발과 추상화 ㆍ127
1. 추상화 ㆍ127
2. 추상화의 실제 적용 ㆍ130


제10장 소프트웨어 개발과 알고리즘 ㆍ134
1. 알고리즘이란 ? ㆍ134
2. 알고리즘의 특징 ㆍ138


제4부 파이썬 프로그래밍 이해

제11장 파이썬 소개 및 개발 환경 설정 ㆍ143
1. 파이썬의 역사와 특성 ㆍ143
2. 파이썬 설치 및 설정 ㆍ149
3. 첫 번째 프로그램 작성하기 ㆍ158


제12장 변수와 기본 데이터형 ㆍ161
1. 변수란 ? ㆍ161
2. 기본 데이터형 ㆍ165

제13장 연산자 ㆍ174
1. 연산자란 ? ㆍ174
2. 연산자 우선순위 ㆍ182


제14장 조건문 ㆍ185
1. 조건문이란? ㆍ185
2. 조건문의 기본 구조 ㆍ185


제15장 반복문 ㆍ196
1. 반복문의 기본 개념 ㆍ196
2. for 문 ㆍ196
3. 중첩 for 문 ㆍ200
4. while 문 ㆍ206
5. 반복의 제어, break와 continue 문 ㆍ206


제16장 문자열 ㆍ215
1. 문자열이란 ? ㆍ215
2. 문자열의 기본 사용법 ㆍ215
3. 문자열의 다양한 활용 ㆍ218




제17장 리스트, 튜플, 딕셔너리 ㆍ221
[리스트(list)]
1. 리스트란 ? ㆍ221
2. 리스트의 기본 사용법 ㆍ222
3. 리스트의 다양한 활용 ㆍ224

[튜플(Tuple)]
1. 튜플이란 ? ㆍ228
2. 튜플의 기본 사용법 ㆍ229
3. 튜플의 다양한 활용 ㆍ232

[딕셔너리(Dictionary)]
1. 딕셔너리란 ? ㆍ235
2. 딕셔너리의 기본 사용법 ㆍ235
3. 딕셔너리의 다양한 활용 ㆍ236


제18장 함수 ㆍ244
1. 함수란 ? ㆍ244
2. 사용자 정의 함수 ㆍ244
3. 내장 함수 ㆍ253


제19장 파일 입출력 ㆍ255
1. 파일 입력출력(File I/O)개념 ㆍ255
2. 파일 입출력 3단계 ㆍ255

제20장 판다스(pandas) ㆍ262
1. 판다스(pandas)란 ? ㆍ262
2. pandas 설치하기 ㆍ263
3. 데이터 조작 ㆍ267
4. 파일 입출력 ㆍ272
5. 통계 분석 ㆍ273


제21장 맷플롯립(matplotlib) ㆍ276
1. 맷플롯립(matplotlib) 이란 ? ㆍ276
2. matplotlib 설치하기 ㆍ276
3. 그래프 그리기 ㆍ277


제5부 데이터 분석 실습

제22장 빅데이터 분석 실습 ㆍ303
1. 데이터 분석 프로젝트 개요 ㆍ303
2. Python과 Jupyter Notebook 소개 ㆍ313
3. 데이터 분석 프로젝트 수행 ㆍ325
4. 실습 1: 공개 데이터셋을 활용한 실습(Covid-19) ㆍ333
5. 실습 2: 공개 데이터셋을 활용한 실습(Titanic) ㆍ343



제23장 통계 분석 프로젝트: 와인 품질 등급 예측하기 ㆍ365
1. 목표 설정 ㆍ365
2. 주요 개념 이해 ㆍ365
3. 데이터 수집 ㆍ367
4. 데이터 준비 ㆍ370
5. 데이터 탐색 ㆍ379
6. 데이터 모델링 ㆍ384
7. 회귀분석 모델로 새로운 샘플 품질 등급 예측하기 ㆍ390
8. 결과 시각화 하기 ㆍ394


제6부 인공지능(Artificial Intelligence, AI)

제24장 인공지능 개요 ㆍ413
1. 인공지능의 정의와 역사 ㆍ413
1.1 인공지능의 정의 ㆍ413
1.2 4차 산업혁명: 미래사회의 변화 동인 ㆍ415
1.3 인공지능의 역사 ㆍ418

2. 인공지능의 응용 분야 및 특징 ㆍ426
2.1 인공지능의 주요 응용 분야 ㆍ426
2.2 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 특징 및 차이 ㆍ428




제25장 머신러닝의 이해 ㆍ434

1. 머신러닝의 기본 개념 ㆍ434
1.1 머신러닝이란 ? ㆍ434
1.2 머신러닝의 주요 유형 ㆍ434

2. 머신러닝 프로세스 ㆍ436
2.1 데이터 수집 ㆍ436
2.2 데이터 전처리 ㆍ437
2.3 모델 학습과 평가 ㆍ440

3. 주요 알고리즘 ㆍ441
3.1 선형 회귀 ㆍ441
3.2 분류알고리즘 : K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) ㆍ443
3.3 Fashion MNIST 데이터 분석 ㆍ452
3.4 Beverage Sales 데이터 분석 ㆍ461


제7부 인공지능의 윤리적 문제

제26장 윤리적 이슈와 인공지능의 사회적 영향 ㆍ486
1. 윤리적 이슈 ㆍ486
1.1 사회적 영향 ㆍ486
1.2 윤리적 AI를 위한 방향 ㆍ487


2. 인공지능 윤리 ㆍ487
2.1 인공지능 활용 자세 ㆍ487
2.2 모럴 머신(Moral Machine) ㆍ487


제27장 인공지능에 대한 우리의 자세 ㆍ495
1. 아실로마 AI 원칙(Asilomar AI Principles) ㆍ495
2. 우리나라의 인공지능 윤리 기준 ㆍ497

Appendix 부록 ㆍ499

< 부록 1 > Jupyter Notebook 소개 ㆍ500
< 부록 2 > 클라우드 기반 빅데이터: Google Colab 이용 ㆍ502
< 부록 3 > 파이썬 설치 및 설정 ㆍ505
< 부록 4 > 파이썬 기본 개발 환경 설정 ㆍ509
< 부록 5 > 파이썬 외부 라이브러리 설치 방법 ㆍ514
- 예 : pandas, matplotlib, pillow 등
< 부록 6 > 파이썬 관련 파일 위치 ㆍ517
< 부록 7 > 인공지능(A.I) 체험 사이트ㆍ518
< 부록 8 > IT 유용한 기능ㆍ520

작가정보

저자(글) 김태형

금융권(한국산업은행, 평화은행, 우리금융그룹)에서 30여년간 근무하였으며, 특히 20여년을 전산센터에서 근무하면서 IT전산개발, IT구매, IT감사 등 금융권 ICT를 다양하게 경험하였습니다.

한양대학교 경영대학원 MBA를 졸업하였으며, 단국대학교에서 경영정보(MIS) 전공으로 경영학 박사를 취득하였습니다.

단국대학교 학부 및 대학원에서 ERP, 디자인씽킹, 알고리즘씽킹과W활용, 전공별AI활용, 연구방법론및통계 등을 강의하고 있으며, 또한 가천대학교에서 프로그래밍 활용, 데이터베이스관리, 데이터분석 등을 강의하고 있습니다.

산업 현장에서의 경험과 지식을 바탕으로 대학교에서 제4차산업혁명 시대에 맞는 인재 양성과 중소벤처기업부 비지니스지원단 전문위원, 공공기관 인증심사위원 및 심사/자문/평가위원, 기업체 면접관 등으로 제2막 인생을 보람 있게 보내고 있습니다.