Masked Language Model 요 Masked Language Model(MLM, 마스크된 언어 모델)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 대표적인 언어 모델링 기법 중 하나로, 입력 문장의 일부 단어를 임의로 "마스킹"하여, 모델이 해당 위치의 원래 단어를 예측하도록 학습하는 방식이다. 이 기법은 주로 BERT(Bidirectional Encoder…
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투명성 확 개요 인공지능(AI)의속한 발전과 함께, 시스템이 사회 전반에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있습니다. 의료, 금융, 사법, 고용 등 민감한 분야에서 AI 기술이 의사결정을 지원하거나 직접 개입함에 따라, 시스템의 작동 방식과 결정 근거에 대한 투명성 확보가 중요한 윤리적 요구사항으로 떠올랐습니다. 투명성 확보란 AI 시스템의 설계, 데이터 처리…
Siamese Networks (샴 네트워크) 1. 개요 샴 네트워크(Siamese Networks)는 두 개 이상의 서로 다른 입력값에 대해 동일한 가중치를 공유하는 신경망 구조를 사용하여, 입력 데이터 간의 유사도(Similarity)를 측정하는 특수 목적의 신경망 아키텍처이다. 일반적인 신경망이 입력 데이터를 특정 클래스로 분류(Classificati…
음성 합성 (Speech Synthesis) 1. 개요 음성 합성(Speech Synthesis)이란 인간의 언어 형태인 텍스트를 인공적인 방법으로 처리하여 인간의 목소리와 유사한 음성 신호로 변환하는 기술을 의미한다. 가장 대표적인 형태인 TTS(Text-to-Speech)는 입력된 문자열을 분석하여 적절한 발음과 억양을 생성하고, 이를 디지털 오디오 파…
메서드 오버로딩 (Method Overloading) 1. 개요 메서드 오버로딩(Method Overloading)이란 동일한 이름의 메서드를 매개변수의 타입이나 개수를 다르게 하여 여러 개 정의하는 객체지향 프로그래밍의 다형성(Polymorphism) 구현 기법이다. 이 기법의 핵심 목적은 '동일한 기능을 수행하지만 입력 데이터의 형태가 다른 경우'에 대…
패딩 개요 패딩(padding)은 데이터 분석 및 기계 학습에서 입력 데이터의 크기를 조정하거나 특정 처리 과정에 맞게 데이터를 확장하는 기법입니다. 주로 이미지 처리, 시계열 분석, 신경망 모델 구축 등 다양한 영역에서 활용되며, 데이터의 경계 정보 유지, 모델 성능 향상, 차원 일치 등을 목적으로 합니다. 패딩은 단순히 데이터를 확장하는 것이 아니라, …
ArcGIS Pro 1. 개요 ArcGIS Pro는 Esri(Environmental Systems Research Institute) 사에서 개발한 차세대 전문 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System) 소프트웨어로, 2D 및 3D 공간 데이터를 통합적으로 관리, 분석 및 시각화할 수 있는 데스크톱 애플리케이션이다. 기…
Digital Signal Processing (DSP) Slices 1. 개요 DSP 슬라이스(Digital Signal Processing Slice)는 FPGA(Field Programmable Gate Array)나 ASIC 내부에 구현된 고성능 산술 연산 전용 하드웨어 블록으로, 디지털 신호 처리에 필수적인 곱셈과 덧셈 연산을 효율적으로 수행하기 …
전역 정규화 (Global Normalization) 1. 개요 전역 정규화(Global Normalization)란 머신러닝 모델 학습 전, 데이터셋 전체의 통계량(평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)을 산출하여 모든 개별 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 데이터 전처리 기법이다. 이 과정의 주된 목적은 서로 다른 단위(Unit)나 스케일을 가진 …
특성 맵 (Feature Map) 1. 개요 특성 맵(Feature Map)이란 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)에서 입력 데이터에 필터를 적용하여 특정 시각적 특징(특성)이 활성화된 위치와 강도를 나타낸 텐서(Tensor) 형태의 데이터를 의미한다. CNN의 핵심은 이미지의 공간적 구조를 유지하면서 유의미한 패턴…
SHA-1 -1( Secure Hash Algorithm 1은 데이터의 무결성을 검증, 디지털 서명, 인증서, 암호화 프로토콜 등 다양한 보안 응용 분야에서 사용되는 암호학적 해시 함수입니다. 1995년 국립표준기술연구소(NIST)와 국가안국(NSA)에 의해 개발된 SHA-1은 입력된 임의 길이의 데이터를 고정된 160비트(20바이트) 길이의 해시 값(다이…
보안 필터링 (Security Filtering) 개요 보안 필터링이란 외부로부터 유입되는 입력 데이터가 시스템의 의도된 동작을 방해하거나 보안 취약점을 악용하지 않도록, 사전에 정의된 규칙에 따라 데이터를 검증, 변환 또는 차단하는 보안 메커니즘을 의미한다. 보안 필터링은 입력값 검증(Input Validation), 정규화(Normalization), …
해시 함수 개요 해시 함수(Hash Function)는 임의 길이의 입력 데이터를 고정 길이의 출력 값으로 변환하는 수학적 함수입니다. 블록체인 기술에서 해시 함수는 데이터 무결성 보장, 트랜잭션 검증, 블록 연결 등 핵심적인 역할을 수행하며, 암호화 기술의 기반 요소로 작용합니다. 본 문서에서는 해시 함수의 정의, 특성, 블록체인에서의 활용 사례 및 보안…
수치 계산 (Numerical Computation) 1. 개요 수치 계산이란 수학적 문제를 컴퓨터가 처리할 수 있는 유한한 횟수의 산술 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)으로 변환하여 근사해(Approximate Solution)를 구하는 계산 과학의 한 분야이다. 복잡한 미분 방정식이나 대규모 선형 연립 방정식과 같이 해석적 방법(Analytical M…
감독 학습 개요 감독 학습(Supervised Learning)은 인공지능, 특히 머신러닝 분야에서 가장 기초적이고 널리 사용되는 학습 방식 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)이 쌍으로 주어진 상태에서 모델이 입력과 출력 사이의 관계를 학습함으로써 새로운 입력에 대한 정확한 출력을 예측할 수 있도록 합니다. 감독 학습은 분…
센서 입력 개요 센서 입력(Sensor Input은 물리적 환경의 변화(예: 온도, 압력, 움직임, 조도 등)를 감지하여 이를 전기적 신호로 변환하고, 컴퓨터나 전자 장치가 인식할 수 있는 형태의 데이터로 전달하는 입력 방식을 의미합니다. 현대 하드웨어 기술의 핵심 요소 중 하나인 센서 입력은 스마트폰, 웨어러블 기기, 자율주행차, 스마트홈, 산업용 로봇 …
가속도계 (Accelerometer) 1. 개요 가속도계(Accelerometer)란 물체의 가속도(단위 시간당 속도의 변화율)를 측정하는 센서로, 정지 상태에서는 중력 가속도를 통해 기울기를 측정하고 이동 상태에서는 선가속도를 측정하는 장치이다. 가속도계는 뉴턴의 제2법칙( )에 기반하여 관성 질량에 가해지는 힘을 전기적 신호로 변환하며, 현대의 스마트 …
장기 기억 신경망 개요 장기 신경망(Long Short-T Memory, LSTM)은 순환 신망(Recurrent Neural Network,NN)의 한형으로, 시계열 데이터나 순차적 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 설계 인공신경망 구조입니다. 전통적인 RNN은 장기 의존성(long-term dependencies) 문제, 즉 오래된 정보를 기억하고 활용…
생성 능력 (Generative Capability) 1. 개요 생성 능력(Generative Capability)이란 인공지능이 학습 데이터에 내재된 확률적 패턴과 구조(즉, 데이터 간의 관계를 확률적으로 모델링하거나 통계적 특성을 학습하는 것)를 파악하여, 기존에 존재하지 않았던 새로운 데이터 샘플(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)을 만들어내는 능…
Masked Language Modeling 개요 Masked Language Modeling(MLM)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 기법으로, 언어 모델을 사전 훈련(Pre-Training)하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이 기법은 입력 텍스트의 일부 토큰을 무작위로 마스킹한 뒤, …