# Few-shot 학습 ## 개 **Few-shot 학습**(Few-shot Learning)은 머신러닝 특히 딥러닝 분야에서 **매우 적은 수의 학습 샘플**(예: 클래스당 1~5개)만으로 새로운 개념 클래스를 학습하고 인식 수 있도록 하는 학습 방법입니다. 전통적인 지도 학습은 수천에서 수백만 개 레이블링된 데이터를 필요로 하지만, 실제 응용에서는...
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"특징 추출"에 대한 검색 결과 (총 54개)
# 프레임 기반 정규화 ## 개요 **프레임 기반 정규화**(Frame-based Normalization)는 음성 인식 시스템에서 음성 신호의 전처리 단계 중 하나로, 음성 데이터를 시간적으로 나누어진 작은 단위인 '프레임'으로 분할한 후 각 프레임의 특성을 일관된 수준으로 조정하는 기술입니다. 이 과정은 음성 신호의 변동성을 줄이고, 후속 처리 단계...
# 음성 신호 처리 음성 신호 처리(Voice Signal Processing)는의 음성을 전기적 신호로 변환, 이를 분석·변형·합성하여 다양한 음성 기반 기술에 활용하는 핵심 기술 분야입니다. 이는 음성 인식(S Recognition), 음성 합성(Text-to-Speech),성 강화(Noise Reduction), 화자 인식(Speaker Identi...
# Conv2D Conv2D는 컨볼루션 신경(Convolutional Neural, CNN)에서 이미지와 같은 2차원 데이터를 처리하기 위해 사용되는 핵심 레이어로, "2D 컨볼루 레이어"를 의미합니다. 딥러, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지의 공간적 구조를 효과적으로 학습하기 위해 널리 사용되며, 이미지 분류, 객체 인식...
# Dense ## 개요 **Dense**는 인공지, 특히 **신경망**(Neural Network)의 구성 요소 중 하나로, **완전 연결층**(Fully Connected Layer이라고도 불립. 이 층은 신망의 기본적인조 단위로서 입력 노드와 출력드 사이의 모든 가능한을 포함하고 있습니다 딥러닝 모델에서 주로 분류, 회귀 등의 최종 출력을 생성하거...
# 미세 조정 개요 **미세 조정**(Fine-tuning)은 머신러닝, 특히 딥러닝 분야에서 사전 훈련된(pre-trained) 모델 새로운 과제(task)에 맞게 추가로 훈련하여 성능을 개선하는법입니다. 이은 대규모 데이터셋으로 학습된 모델의 일반적인 특징 추출 능력을 활용하면서도, 특정 도메인이나 목적에 최적화된 성능을 얻을 수 있도록 해줍니다....
# 텍스처 ## 개요 **텍스처**(Texture)는 디지털지 처리 분야에서 물체 표면의 시각적 질감을 나타내는 중요한 특징 중 하나입니다. 텍스는 색상, 밝기, 패턴의 반복성, 표면의 거칠기 등 다양한 시각적 속성의 조합으로 구성되며, 이미지 내의 객체 인식, 분할, 분류 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 나무, 석조...
# 음향 모델 ## 개 **음향 모델Acoustic Model) 음성 인식 시템의 핵심 요소 중 하나, 입력된 음성 신호를 음소(phoneme) 소리 단위 변환하는 역할을 수행한다. 음성 인식은 인간의 언를 기계가할 수 있도록 음성를 텍스트로환하는 기술, 이 과정에서향 모델은 소리와 언 단위 사이의 매을 담당한다 즉, 사람이 말한리를 듣고 "어떤 음들이...
# 홍채 인식 개요 **홍채 인**(Iris Recognition)은 인간 눈 홍채(환자의 눈동자 주위의 색깔이 있는 원형 부분)의 고유한 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 생체 인식 기술이다 홍채는 개인마다 고한 무작위적인 섬유 구조를 가지며, 이는 쌍둥이라도 서로 다르며, 시간이 지나도 거의 변하지 않기 때문에 매우 높은 정확도와 신뢰성을 가진 인식...
# 조도 보정 ## 개요 **조도 보정Illumination Correction)은지털 이미지 분야에서 이미지의 조명 불균형을 해소하여 시각적 품질을 향상시키고 후속 분석의 정확도를 높이기 위한 핵심 기술입니다. 실제 촬영 환경에서 조명 조건은 다양하며, 카메라 위치, 광원의 방향, 반사율 차이 등으로 인해 이미지 전체에 균일하지 않은 밝기 분포가 발생...
# 적응형 정규화 적응형 정규화(aptive Normalization) 이미지 처리 분야 조도 보정llumination Correction) 위한 핵심 기법 하나로, 이미 내의 조명 불균형을 제거하거나 완화하여 객체 인식, 특징 추출, 이미지 분석 등의 후속 작업의 정확도를 향상시키는 데 사용된다. 특히 다양한 조명 조건에서 촬영된 이미지에서 일관된 해석...
# 3D 재성 ## 개요 **3D 재구성**(3D Reconstruction)은 2차원(2D)상 또는 영상 시퀀스로부터 물체나 장면의 3차원 구조 복원하는 기술로, 컴퓨터 비전, 의료 영상, 로봇 공학, 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 자율주행 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이 기술은 단일 카메라, 스테레오 카메라, 또는 다중 뷰...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의성을 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 인공지능 기술의 한 분야로, 머신러닝과 자연어 처리 기술을 기반으로 한다. 이 기술은마트폰, 스마트 스피커, 자동차 내비게이션, 콜센터 자동화 등 다양한 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 음성 인식 시스템은 음성...
시간 영역 정규 **시간 영역 정규**(Time Domain Normalization, T)는 음성식 시스템에서 음성 신호의 시간적 변동성을 보정하기 위한 전처리 기법 중 하나이다. 인간의 발화 속도는 상, 감정, 개인 차이 등에 따라 크게 달라질 수 있으며, 이로 인해 동일한 단어나 문장이라도 길이가 다르게 나타날 수 있다. 시간 영역 정규화는 이러한 ...
# 외부 광원 간섭 ## 개요 외부 광 간섭(External Interference)은 광 기반 신호 처리 시스템, 특히 이미징, 센서, 통신 및 컴퓨터 비전 분야에서하는 주요 문제 하나이다. 이는 시스템의 정상적인 작동을 방해하거나 측정 정확도를 저하시킬 수 있는 불요한 외부 빛의 영향을한다. 예를, 적외선(IR) 카메라, LiDAR(라이더), 광학 ...
# Vision Transformer ## 개요 **Vision Transformer**(ViT)는 전통적으로 이미지 인 작업에서 지배적인 위치를 차지해온합성곱 신망**(CNN)과는 다른 접근 방식을 제시한 획기적인 인공지능 모델이다. 2020년 Research 팀이 발표한 논문 *"An Image is Worth 16x16 Words: Transfor...
# 전처리 ## 개요 음성 인식(Speech Recognition) 시스에서 **전처리**(Preprocessing)는 원시 음성 신호를 인식 엔진이 효과적으로 처리할 수 있도록 준비하는 과정을 의미합니다. 이 단계는 음성 데이터의 품질을 향상시키고, 노이즈를 제거하며, 특징 추출을 위한 최적의 입력 형태를 만들어내는 데 핵심적인 역할을 합니다. 전처리...
# Speech and Language Processing ## 개요 **Speech and Language Processing**(음성 및 언어 처리)은 자연어를 기계가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야로, 인공지능, 언어학, 음성 공학, 정보 기술 등 다양한 학문이 융합된 학제적 연구 영역이다. 이 분야는 텍스트 기반의 언어 처...
# 음성 인식 ## 개요 **음성 인식**(Speech Recognition)은 인간의 구두 언어를 기계가 이해하고 텍스트 또는 명령어로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은공지능(AI), 자연어 처리(NLP), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합적 성과로 발전해왔으며, 스마트폰, 스마트 스피커, 고객 서비스 챗봇, 실시간 자막 생성 등 일상생활 곳곳에서...
# STT 후처리 ## 개요 STT(음성식, Speech-toText)는 인간의 음성을 기계가 인식하여 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 과정에서 음성 신호는 전처리, 특징 추출, 음소 인식, 언어 모델 기반 디코딩 등을 거쳐 최종적으로 텍스트로 출력됩니다. 그러나 이러한 과정에서 발생할 수 있는 오류(예: 발음 유사 단어 오인, 배경 잡음으로 인한 인...