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…
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"딥러닝"에 대한 검색 결과 (총 517개)
인간-로봇 협업 (Human-Robot Collaboration, HRC) 1. 개요 인간-로봇 협업(Human-Robot Collaboration, 이하 HRC)이란 인간과 로봇이 동일한 작업 공간 내에서 공동의 목표를 달성하기 위해 상호작용하며 작업을 수행하는 시스템 및 기술 체계를 의미한다. 전통적인 산업용 로봇은 안전을 위해 펜스(Fence)나 라이…
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, …
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(예: 특징 추출, …
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 …
BERT 개요 BERT(Bidirectional Encoder Represent from Transformers)는어 처리(NLP)야에서 혁신적인과를 이룬러닝 기반 언어 모델로, 구글(Google) 연구팀이 2018년에 발표한 머신러닝 모델이다. BERT는 이전의 단방향 언어 모델들과 달리 양방향 컨텍스트(Bidirectional Context)를 활용하여…
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 …
자율주행차 (Autonomous Vehicle) 자율주행차는 운전자의 개입 없이 스스로 주행 경로를 인식하고 판단하여 목적지까지 이동하는 자동차를 의미합니다. 기술적으로는 '자율 내비게이션(Autonomous Navigation)'과 '자율 주행(Autonomous Driving)' 기술이 결합된 형태로, 센서, 인공지능(AI), 정밀 지도, 통신 기술 등…
모델 다양성 (Model Diversity) 1. 개요 모델 다양성(Model Diversity)이란 [[앙상블 학습]](Ensemble Learning) 시스템 내에서 결합되는 개별 학습 모델들이 서로 다른 예측 패턴을 가지거나, 서로 다른 종류의 오류를 범하는 정도를 의미한다. 앙상블 학습은 여러 개의 [[약한 학습기]](Weak Learner)를 결합…
은닉 상태 (Hidden State) 1. 개요 은닉 상태(Hidden State)란 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 같은 시퀀스 데이터 처리 모델에서 과거의 입력 정보를 압축하여 저장하고, 이를 다음 시점으로 전달하는 일종의 '내부 메모리' 역할을 하는 벡터이다. 시퀀스 데이터(텍스트, 음성, 주가 등)는 데이터의 순…
데이터 증강 (Data Augmentation) 1. 개요 데이터 증강(Data Augmentation)이란 기존의 학습 데이터를 인위적으로 변형하거나 생성하여 데이터셋의 양을 늘리고 다양성을 확보하는 데이터 전처리 기법이다. 머신러닝과 딥러닝 모델, 특히 파라미터 수가 많은 심층 신경망은 학습 데이터가 부족할 경우 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 새로…
모델 일반화 (Model Generalization) 1. 개요 모델 일반화(Model Generalization)란 머신러닝 모델이 학습 과정에서 사용되지 않은 새로운 데이터(Unseen Data)에 대해 얼마나 정확하게 예측하거나 분류할 수 있는지를 나타내는 능력이다. 머신러닝의 궁극적인 목표는 단순히 학습 데이터셋의 정답을 맞히는 것이 아니라, 데이터…
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 …
데이터 과학 (Data Science) 1. 개요 데이터 과학(Data Science)은 정형 및 비정형 데이터로부터 유의미한 통찰(Insight)과 지식을 추출하기 위해 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 및 도메인 지식을 융합하여 활용하는 다학제적 분야이다. 현대 사회에서 데이터 과학은 단순한 통계 분석을 넘어, 방대한 양의 데이터(Big Data)를 처리하고…
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…
복소수 복소수(複素數, Complex Number)는 실수부와 허수부로 구성된 수 체계로, 수학 전반과 물리학, 공학 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 복소수는 2차 방정식의 해가 실수 범위에서 존재하지 않을 때 그 해를 표현할 수 있는 수학적 도구로 등장하였으며, 현대 수학에서 해석학, 대수학, 기하학 등과 깊은 연관을 맺고 있다. 특히 복소해석…
MATLAB 1. 개요 MATLAB(Matrix Laboratory)은 미국의 MathWorks사가 개발한 수치 해석 및 프로그래밍 환경으로, 행렬 연산을 기본 단위로 하는 고수준 언어이자 통합 개발 환경(IDE)이다. 일반적인 프로그래밍 언어가 스칼라(Scalar, 단일 값) 연산을 기본으로 하는 것과 달리, MATLAB은 모든 데이터를 행렬(Matrix…
책임성 (Accountability) 개요 책임성(Accountability)이란 특정 개인이나 조직이 부여받은 권한을 행사하여 내린 결정과 그 결과에 대해 설명할 의무가 있으며, 그 결과에 따른 보상이나 제재를 수용해야 하는 상태를 의미한다. 책임성은 단순히 과업을 수행하는 '책임(Responsibility)'이나 질문에 답하는 '답변 가능성(Answer…
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…
AMD EPYC Genoa AMD EPYC Genoa는 AMD(Advanced Micro Devices)가 2022년 11월에 출시한 제3세대 EPYC 서버 프로세서 라인업의 코드명입니다. 이 프로세서는 AMD의 차세대 Zen 4 마이크로아키텍처를 기반으로 하며, AM5 소켓을 사용하여 데스크톱 및 서버 플랫폼 간의 아키텍처 통합을 이루었습니다. Genoa…