패치 임베딩 (Patch Embedding) 1. 개요 패치 임베딩(Patch Embedding)은 2차원 이미지 데이터를 트랜스포머(Transformer) 모델이 처리할 수 있는 1차원 시퀀스(Sequence) 형태의 벡터로 변환하는 전처리 과정이다. 본래 트랜스포머 아키텍처는 자연어 처리(NLP)를 위해 설계되어 텍스트 토큰의 시퀀스를 입력으로 받는다.…
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"트랜스포머"에 대한 검색 결과 (총 141개)
텍스트 요약 (Text Summarization) 1. 개요 텍스트 요약(Text Summarization)이란 긴 텍스트 문서에서 핵심적인 정보와 주요 의미를 유지하면서, 전체 길이를 대폭 줄여 짧은 요약문으로 변환하는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술이다. 정보의 폭증 시대에 사용자가 방대한 양의 데이터를 빠…
음성 기반 자동 완성 (Voice-based Auto-completion) 1. 개요 음성 기반 자동 완성(Voice-based Auto-completion)이란 사용자가 음성으로 텍스트를 입력하거나 명령을 내릴 때, 시스템이 사용자의 의도와 맥락을 분석하여 다음에 올 단어나 문장을 예측하고 제안하는 기술을 의미합니다. 전통적인 텍스트 기반 자동 완성이 키…
번역 시스템 (Translation System) 1. 개요 번역 시스템이란 한 언어(출발어, Source Language)로 작성된 텍스트나 음성을 다른 언어(도착어, Target Language)로 변환하는 컴퓨터 시스템을 의미한다. 이는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 분야 중 하나이며, 언어 간의 의미…
인공신경망 (Artificial Neural Network) 개요 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 생물학적 신경계의 구조와 기능을 모방하여 설계된 계산 모델입니다. 인간 뇌의 신경 세포(뉴런)들이 서로 연결되어 정보를 처리하고 학습하는 방식을 알고리즘으로 구현한 것으로, 딥러닝(Deep Learning)의 핵심 기반 기…
동의어 문제 (Synonym Problem) 개요 동의어 문제(Synonym Problem)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 단어의 의미적 유사성을 다루는 핵심적인 난제 중 하나입니다. 언어학적으로 '동의어(Synonym)'란 발음이나 철자는 다르지만 의미가 거의 동일한 단어를 지칭합니다. 예를 들어, '…
인공지능 기술 백서 개요 인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행위를 모방하여 기계가 학습, 추론, 문제 해결, 지각, 언어 이해 등의 능력을 갖추도록 하는 컴퓨터 과학의 핵심 분야입니다. 본 기술 백서는 인공지능의 기본 개념, 주요 기술 분류, 핵심 알고리즘, 그리고 현대 산업에서의 적용 사례와 윤리적 고려사항을 체…
의료 이미지 분류 (Medical Image Classification) 개요 의료 이미지 분류(Medical Image Classification)는 컴퓨터 비전(Computer Vision)과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 의료 영상 데이터(엑스레이, CT, MRI, 초음파, 조직 슬라이드 등)를 분석하고, 해당 이미지가 특정 질병이나 상태에 해당하는…
자기 주의 메커니즘 (Self-Attention Mechanism) 개요 자기 주의 메커니즘(Self-Attention Mechanism)은 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 딥러닝 기법으로, 시퀀스 내의 모든 요소들이 서로의 관련성을 계산하여 문맥을 이해하는 방식입니다. 이 메커니즘은 2017년 구글 연구진에 의해 제안된 논문 …
시퀀스 라벨링 (Sequence Labeling) 시퀀스 라벨링(Sequence Labeling)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 입력된 연속적인 데이터 시퀀스(일반적으로 단어 또는 문자 단위)에 대해 각 요소마다 해당하는 클래스 라벨을 예측하는 지도 학습 문제입니다. 이는 문장의 구조적 이해를 바탕으로 개별 토큰의 의미를 파악하는 데 핵심적인 역할을 하며…
Attention (어텐션) 개요 어텐션(Attention), 한국어로는 주의 메커니즘 또는 주의력이라고도 불리는 이 개념은 자연어 처리(NLP) 분야에서 딥러닝 모델의 성능을 혁신적으로 향상시킨 핵심 기술입니다. 어텐션은 모델이 입력 시퀀스의 모든 부분 중에서 현재 출력이나 예측에 가장 관련성이 높은 부분에 '주의를 집중'할 수 있도록 하는 메커니즘입니다…
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글(Google)이 2018년 10월 공개한 사전 학습(pre-training) 기반의 자연어 처리(NLP) 모델입니다. 이 모델은…
KoGPT KoGPT(Korean Generative Pre-trained Transformer)는 네이버 클라우드(Naver Cloud Platform)에서 개발한 한국어 특화 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)입니다. 이 모델은 방대한 양의 한국어 텍스트 데이터를 기반으로 사전 학습(Pre-training)되어 자연어 이해…
환각 (환각 현상) 환각(幻覺, 영어: Hallucination)은 생성형 인공지능(Generative AI), 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 사실인 것처럼 생성해 내는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능의 신뢰성을 해치는 주요한 결함 중 하나로, 모델이 학습 데이터에 기반하…
머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 학습할 수 있는…
순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN) 개요 순환 신경망(Recurrent Neural Network, 약자 RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 시계열 데이터나 연속된 데이터 시퀀스를 처리하는 데 특화된 아키텍처입니다. 기존 전진 신경망(Feedforward Neural Network)이 입력과 출력이 독립적이라고 가정하는 …
가중치 (Weight) 가중치(Weight)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 및 머신러닝 모델에서 입력 데이터의 중요도를 결정하는 핵심 매개변수입니다. 신경망이 학습을 통해 데이터를 이해하고 예측하는 과정에서 가장 중요한 역할을 하며, 모델의 성능을 결정짓는 가장 큰 요소 중 하나입니다. 이 문서에서는 가중치의 정의,…
GRU (Gated Recurrent Unit) GRU(Gated Recurrent Unit, 게이트드 리커런트 유닛)는 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)의 한 변형 모델로, 장기 의존성 문제(Long-term Dependency Problem)를 해결하기 위해 설계된 알고리즘입니다. 2014년 키라(KyungHyun Ch…
LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization) LAMB(Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch normalization)는 대규모 배치 학습(Batch Training) 환경에서 효율적으로 딥러닝 모델을 최적화하기 위해 설계된 적응형 …
NLTK (Natural Language Toolkit) 개요 NLTK(Natural Language Toolkit)는 파이썬(Python) 기반의 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 오픈소스 라이브러리입니다. 2001년 미국 펜실베이니아 대학교에서 개발되어 공개되었으며, 인간 언어 데이터를 분석·처리하기 위한 알고리즘…