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인공지능과 생성형 AI 퀴즈

Total questions: 109

Worksheet time: 4hrs 52mins

Name
Class
Date
1.

인공지능이란?

4 lines
2.

생성형 AI의 개념과 차별점은 무엇인가?

4 lines
3.

인간이 제공한 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 자동 생성하는 AI 기술은 무엇인가요?

a)

생성형 AI

b)

기계 학습

c)

딥 러닝

d)

자연어 처리

4.

AI를 활용한 이미지, 음악 창작의 예시는 무엇인가요?

a)

Dall-e

b)

ChatGPT

c)

SunoAI

d)

GithubCopilot

5.

AI 기반 학습 자료 제작과 자동 평가 시스템의 장점은 무엇인가요?

4 lines
6.

고객 맞춤형 광고와 자동 콘텐츠 생성의 관계는 무엇인가요?

4 lines
7.

AI 기반학습자료제작, 자동평가시스템은 무엇인가요?

4 lines
8.

AI를 활용한 이미지, 음악 창작의 예시는 무엇인가요?

4 lines
9.

정확도와 편향 문제에 대해 설명해주세요.

4 lines
10.

기존 도구와 워크플로에 통합 발전하는 AI의 예시는 무엇인가요?

4 lines
11.

픽셀 단위의 이미지 표현 방식은 무엇인가요?

a)

BMP

b)

JPG

c)

JPEG

d)

SVG

e)

EPS

12.

프랙탈 기하학을 이용하여 자연스러운 이미지를 생성하는 방법은 무엇인가요?

4 lines
13.

빛의 경로를 시뮬레이션하여 사실적인 이미지를 생성하는 방법은 무엇인가요?

4 lines
14.

선형 프레넬 태양 반사기의 광학 및 열 성능에 대한 연구는 무엇을 사용합니까?

a)

용융염

b)

물

c)

공기

d)

기름

15.

변분 오토인코더(VAE)의 기능은 무엇입니까?

a)

입력이미지를 저차원 공간으로 압축 후 다시 복원

b)

이미지를 생성하는 것

c)

이미지를 분석하는 것

d)

이미지를 저장하는 것

16.

GAN의 생성자와 판별자는 무엇을 합니까?

a)

서로 경쟁하며 정교한 이미지를 생성

b)

서로 협력하여 이미지를 생성

c)

이미지를 분석

d)

이미지를 저장

17.

DCGAN (2015): CNN을 활용한 최초의 GAN 모델은 무엇인가요?

4 lines
18.

Pix2Pix (2017): 지도학습 기반 이미지 변환은 무엇인가요?

4 lines
19.

CycleGAN(2017): 비지도학습 기반 스타일 변환은 무엇인가요?

4 lines
20.

StyleGAN (2018~2019): 고해상도 인물 생성 가능은 무엇인가요?

4 lines
21.

BigGAN(2018): 대규모 데이터셋을 활용한 고품질 이미지 생성은 무엇인가요?

4 lines
22.

DALL·E(2021): 텍스트 기반 이미지 생성은 무엇인가요?

4 lines
23.

CLIP+VQGAN (2021): 텍스트에서 이미지 생성 가능은 무엇인가요?

4 lines
24.

Stable Diffusion (2022): 텍스트 프롬프트를 기반으로 고해상도 이미지 생성은 무엇인가요?

4 lines
25.

Imagen (2022, Google): 높은 해상도의 이미지 생성은 무엇인가요?

4 lines
26.

MidJourney(2022): 어떤 기술인가요?

4 lines
27.

DeepFloydIF (2023): 고품질사진생성가능

4 lines
28.

Luma AI (2024): 3D 이미지생성및렌더링

4 lines
29.

Sora (2024, OpenAI): 동영상생성이가능한확장된이미지생성모델

4 lines
30.

Five families in jean jackets are sitting on a sandy beach looking at the setting sun. The painting is painted in oil painting and gives a warm impression. The sky is purple and the sea is gently surfed.

4 lines
31.

스타일(화풍) 종류는 무엇인가요?

a)

빈티지일러스트

b)

컨셉아트

c)

세밀화

d)

3D 그래픽

e)

수묵채색화

32.

재료별 그림 스타일의 유화 특징은 무엇인가요?

a)

강한 터치, 두터운 질감, 불투명한 느낌

b)

물에 번지는 터치, 얇고 투명한 질감

c)

흑백, 얇은 선, 스케치 및 데셍에 사용

d)

두껍고 번짐이 심함, 목탄 특유의 기법 사용

e)

날카로운 터치, 선+점의 세밀한 묘사

33.

유화의 특징은 무엇인가요?

a)

강한 터치, 두터운 질감, 불투명한 느낌

b)

물에 번지는 터치, 얇고 투명한 질감

c)

흑백, 얇은 선, 스케치 및 데셍에 사용

d)

두껍고 번짐이 심함, 목탄 특유의 기법 사용

34.

수채화의 특징은 무엇인가요?

a)

강한 터치, 두터운 질감, 불투명한 느낌

b)

물에 번지는 터치, 얇고 투명한 질감

c)

흑백, 얇은 선, 스케치 및 데셍에 사용

d)

두껍고 번짐이 심함, 목탄 특유의 기법 사용

35.

연필화의 특징은 무엇인가요?

a)

강한 터치, 두터운 질감, 불투명한 느낌

b)

물에 번지는 터치, 얇고 투명한 질감

c)

흑백, 얇은 선, 스케치 및 데셍에 사용

d)

두껍고 번짐이 심함, 목탄 특유의 기법 사용

36.

소묘(데셍)의 정의는 무엇인가요?

a)

연필을 사용한 묘사 기법

b)

빠르게 대상을 포착하는 기법

c)

목판화, 석판화, 실크스크린 등

d)

점을 찍어서 형태를 표현

37.

1Hz는 몇 초에 몇 번 진동하나요?

a)

1초에 한 번 진동

b)

1초에 100번 진동

c)

1초에 1,000번 진동

d)

1초에 100만 번 진동

38.

무손실압축포맷은 무엇인가요?

a)

FLAC

b)

MP3

c)

WAV

39.

손실압축포맷의 예시는 무엇인가요?

a)

FLAC

b)

MP3

c)

WAV

40.

Shazam은 어떻게 작동하나요?

a)

음악 인식

b)

음악 생성

c)

음악 편집

41.

빈칸을 채우세요: 음악의 (a)   은(는) 중요하다.

42.

음악 생성 AI의 예시는 무엇인가요?

a)

AIVA

b)

FL Studio

c)

Ableton Live

43.

음성에서 어떤 숫자를 말하는지 인식

4 lines
44.

소비자 레벨의 ASR, 80,000개의 단어 처리

4 lines
45.

음성 인식이 되려면 컴퓨터가 단어의 의미를 알아야 한다. (불가능할 것)

4 lines
46.

2000’s 인공지능 알고리즘의 발전

4 lines
47.

2010’s 딥러닝 이용

4 lines
48.

Voder(Voice Operation Demonstrator)는 어떤 해에 개발되었나요?

a)

1791년

b)

1939년

c)

1984년

d)

2009년

49.

MacinTalk는 어떤 기능을 도입했나요?

a)

텍스트 음성 변환

b)

음성 인식

c)

음성 합성

d)

음성 분석

50.

딥러닝 기반 음성 합성 모델의 이름은 무엇인가요?

a)

WaveNet

b)

Tacotron2

c)

FastSpeech2

d)

Parallel WaveGAN

51.

Statistical parametric speech synthesis의 출처는 무엇인가요?

a)

Guoming, Zhang & Yan, Chen

b)

HeigaZen, Keiichi Tokuda

c)

Samsung Display

d)

ResearchGate

52.

Diff-SVC는 어떤 기술을 사용하나요?

a)

GAN

b)

HMM

c)

TTS

d)

DNN

53.

‘매디슨(Madison)’과 ‘잭슨(Jackson)’은 어떤 기술과 관련이 있나요?

a)

음성 합성

b)

음성 인식

c)

음성 분석

d)

음성 변조

54.

‘매디슨(Madison)’과‘잭슨(Jackson)’이라는이름의목소리는어떤기술에의해생성되었나요?

a)

음성 합성

b)

비디오 생성

c)

텍스트 인식

55.

멀티모달AI는어떤데이터를통합하나요?

a)

음성

b)

텍스트

c)

이미지

d)

영상

56.

실시간음성합성의주요기능은무엇인가요?

a)

실시간통역

b)

대화형음성합성

c)

음성변조

57.

가짜음성과동영상은어떤범죄에오용될수있나요?

a)

보이스피싱

b)

사기

c)

정보유출

58.

비디오 생성에서시간적자기어텐션은무엇을도와주나요?

a)

장기적시간적의존성포착

b)

비디오프레임간움직임추정

c)

객체인식

59.

3D 컨볼루션연산분해, 공간/시간정보각각추출, 성능향상

4 lines
60.

비디오내시간적관계모델링중요역할

4 lines
61.

각프레임정보와다른프레임정보의관련성파악

4 lines
62.

비디오전체일관성유지도움

4 lines
63.

비디오확산모델: 시간적자기어텐션활용, 장기적시간적의존성포착

4 lines
64.

시간흐름에따라비디오다양한부분연결/이해, 자연스럽고일관성있는영상생성가능

4 lines
65.

비디오연속프레임간객체움직임추정기술

4 lines
66.

이미지내밝기패턴의겉보기움직임정량화, 장면역동성/움직임이해중요

4 lines
67.

전통적방법(Lucas-Kanade, Horn-Schunck) 및딥러닝기반모델(FlowNet, PWC-Net) 사용

4 lines
68.

일관성있는비디오생성을위한프롬프트최적화활용가능

4 lines
69.

카메라제어비디오합성을위한비디오확산모델적용가능

4 lines
70.

비디오에서객체움직임예측및생성에사용

4 lines
71.

객체가려졌을때움직임정확하게예측하는모델개발

4 lines
72.

VideoJAM: 외형/움직임공동표현학습, 비디오생성모델에움직임사전정보주입

4 lines
73.

추론과정에서자체움직임예측을동적안내신호로활용, 일관성있는움직임생성유도

4 lines
74.

초기연구: DALL·E, MidJourney등텍스트-이미지모델기반발전

4 lines
75.

Make-A-Video: 텍스트-이미지모델학습활용, 비지도학습으로비디오데이터에서움직임학습

4 lines
76.

Imagen Video: 텍스트-이미지모델Imagen 기반

4 lines
77.

많은영상생성모델들이사전학습된이미지확산모델활용

4 lines
78.

이미지확산모델의비디오적용위해프레임간/공간적일관성유지위한아키텍처확장필요

4 lines
79.

3D 컨볼루션, 시공간적어텐션레이어등기술사용

4 lines
80.

이미지확산모델에시간적레이어추가, 비디오데이터로부터시간적관계학습

4 lines
81.

잠재확산모델에서VAE 디코더에시간적레이어추가, 시간적일관성유지

4 lines
82.

사용자입력텍스트프롬프트따라시각요소/움직임조합하여영상제작

4 lines
83.

Make-A-Video: Meta 개발, 텍스트-이미지확산모델기반, 비지도학습으로시간적관계학습. 시간적/공간적초해상도기술사용

4 lines
84.

Imagen Video: Google 개발, 확산모델사용, 텍스트-비디오쌍데이터의존. T5 텍스트인코더사용, 공간/시간초해상도모델통해고화질비디오생성(1280x768, 24fps)

4 lines
85.

Sora: OpenAI 개발, 상세하고역동적인영상생성. 자연스러운움직임, 영화같은비주얼, 복잡한움직임포함장면생성가능

4 lines
86.

RunwayMLGen-1/Gen-2:

4 lines
87.

Gen-1: 기존비디오에이미지/텍스트프롬프트스타일적용

4 lines
88.

Gen-2: 텍스트, 이미지, 비디오클립입력으로완전히새로운비디오생성. 이미지-투-비디오기능제공(현재Gen3)

4 lines
89.

Luma Dream Machine: 정지이미지를고화질영화같은영상으로변환특화

4 lines
90.

비디오-투-비디오(Video-to-Video): 기존비디오입력받아스타일변환/내용수정

4 lines
91.

RunwayMLGen-1: 비디오-투-비디오변환에주로사용, 입력비디오/스타일참조이미지또는텍스트프롬프트제공, 시각적스타일변경

4 lines
92.

기타모델: Synthesia(AI 아바타활용비디오생성/더빙) , GoEnhance AI (비디오애니메이션변환, 얼굴/립싱크적용)

4 lines
93.

기술적한계

4 lines
94.

높은컴퓨팅자원요구

4 lines
95.

생성영상품질제어가능성

4 lines
96.

윤리적문제

4 lines
97.

허위정보생성과딥페이크

4 lines
98.

저작권침해가능성

4 lines
99.

데이터편향성

4 lines
100.

비디오 생성 AI의 기술적 한계는 무엇인가요?

a)

저작권 침해 가능성

b)

높은 컴퓨팅 자원 요구

c)

윤리적 문제

d)

데이터 편향성

e)

허위 정보 생성과 딥페이크

101.

텍스트 생성 기술의 주요 작업은 무엇인가요?

a)

문장을 단어/기호 단위로 쪼개는 작업

b)

단어를 숫자 벡터로 변환하는 작업

c)

문맥 이해 작업

d)

의미 유사 단어들이 가까운 위치에 위치하는 작업

102.

‘배가 고프다’와 ‘배를 탔다’의 차이는 무엇인가요?

a)

문맥 이해

b)

단어의 의미

c)

문장 구조

d)

어휘 선택

103.

비디오 생성 AI의 장점은 무엇인가요?

a)

가장 뛰어난 비디오 퀄리티

b)

추가 기능이 없음

c)

영상 디테일

d)

커스텀 편집 기능

104.

‘나는 학교에 간다.’를 토큰화하면 어떻게 되나요?

4 lines
105.

나는오늘아침에 (a)  

106.

프롬프팅 기법에는 어떤 것들이 있나요?

a)

직접프롬프트(제로샷)

b)

원샷, 퓨샷, 멀티샷프롬프트

c)

연쇄적 사고(CoT) 프롬프트

d)

제로샷CoT프롬프트

e)

후카츠식프롬프트프레임워크

107.

정중할 필요 없음에 대한 설명은 무엇인가요?

a)

프롬프트에 독자 포함시키기

b)

복잡한 작업은 단순한 작업으로 분해하기

c)

긍정적인 지시어

d)

이해를 돕기 위한 프롬프트 활용하기

e)

더 나은 답변을 위한 보상 제시하기

108.

메일 자동 작성의 예시는 무엇인가요?

a)

회의 일정 조율 메일 작성해줘

b)

초등학생을 위한 ChatGPT 소개 기사 써줘

c)

환경 보호 캠페인 보고서 요약해줘

d)

다음 텍스트를 5줄로 요약해줘

e)

이 글을 중학생이 이해할 수 있는 수준의 한국어로 번역해줘

109.

문항 생성의 예시는 무엇인가요?

a)

중1 과학 단원 평가 5문항 만들어줘

b)

이 글의 맞춤법과 표현에 대해 수정 제안해줘

c)

이 글에 대해 학생에게 친절한 피드백을 써줘