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…

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…

챗봇 개요 봇(Chatbot) 자연어처리(N, Natural Language Processing)술을 기반으로 사용자와 텍 또는 음성 기의 대화를 수행 인공지능 시템입니다. 챗봇은 인간처럼 언어를 이해하고 응답함으로 고객 서비스, 정보 제공, 업무 자동화 등 다양한 분야에서되고 있습니다. 최근 인공지능과 머신닝 기술의 발전으로, 단순한 규칙 기반 시스템을 …

LLM (거대 언어 모델) 1. 개요 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 인공신경망 기반의 딥러닝 모델이다. 여기서 '거대(Large)'함은 크게 두 가지 측면을 의미한다. 첫째는 파라미터(Parameter, 매개변수)의 수로, 모델…

추천 시스템 개요 추천 시스템(Recommendation System)은 사용자의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 분석하여 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 아이템(item)을 제안하는 정보 필터링 기술이다. 이러한 시스템은 대량의 데이터 속에서 사용자가 원하는 정보나 제품을 효율적으로 찾도록 도와주며, 사용자 경험을 향상시키고 서비스 제공자의 비즈니스…

편향 완화 (Bias Mitigation) 1. 개요 편향 완화(Bias Mitigation)란 인공지능(AI) 모델이 학습 데이터나 알고리즘 설계 과정에서 습득한 특정 집단에 대한 편향된 판단이나 차별적인 결과를 최소화하여, 모델의 공정성(Fairness)과 신뢰성을 확보하는 기술적·정책적 과정을 의미한다. AI 모델의 편향은 단순히 기술적인 오류를 넘어…

공정 최적화 (Process Optimization) 1. 개요 공정 최적화란 제조 또는 서비스 프로세스에서 자원 사용을 최소화하면서 출력물의 품질과 생산성을 최대화하기 위해 공정 변수를 조정하고 개선하는 체계적인 활동을 의미한다. 산업 전반에서 공정 최적화의 일차적인 목적은 생산성 향상과 비용 절감에 있다. 이는 단순히 속도를 높이는 것이 아니라, 에너지…

딥러닝 기반 언어 모델 (Deep Learning-based Language Model) 1. 개요 딥러닝 기반 언어 모델은 인공신경망을 이용하여 단어 시퀀스의 확률 분포를 학습함으로써, 주어진 텍스트 다음에 올 단어를 예측하거나 문장의 의미를 수치적으로 표현하는 인공지능 모델이다. 과거의 통계적 방식에서 벗어나 대규모 데이터와 심층 신경망을 결합함으로써 …

대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM) 1. 개요 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 설계된 거대 인공 신경망 모델이다. LLM은 수십억 개 이상의 파라미터(Parameter, 모델 내부의 가중치로 학습을…

환경 변화 (Environmental Change in Autonomous Navigation) 1. 개요 환경 변화란 자율 내비게이션 시스템이 사전에 구축한 지도(Map)나 초기 인식 상태와 비교하여, 로봇이 실제로 주행하며 마주하는 물리적·상태적 주변 환경의 변동을 의미한다. 자율 주행 로봇은 주변 환경을 정확히 인식하여 자신의 위치를 추정(Locali…

DialoGPT 1. 개요 DialoGPT는 Microsoft에서 개발한 대화형 생성 모델로, 대규모 텍스트 코퍼스로 사전 훈련된 GPT-2(Generative Pre-trained Transformer 2) 모델을 Reddit의 대화형 데이터셋으로 미세 조정(Fine-tuning)하여 인간과 유사한 다회차 대화(Multi-turn Conversation)…

인공지능 개요 인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨팅 성능의 비약적…

의도 이해 의도 이해(Intent Understanding)는 자연어(Natural Language Processing, N) 분야에서 사용자의 언어이 담고 있는 목적이나 의도를 정확히 파악하는심 기술입니다. 이는 대화형 시스템, 챗봇, 음성 비서, 고객 서비스 자동화 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 사용자가 말한 문장의 표면적인 의미를 넘…

AI 제어 시스템 (AI Control System) 1. 개요 AI 제어 시스템이란 인공지능 알고리즘을 활용하여 물리적 또는 가상 시스템의 상태를 감지하고, 목표치를 달성하기 위해 최적의 제어 입력을 결정하며 실행하는 지능형 제어 체계를 의미한다. 전통적인 제어 시스템이 수학적 모델링을 기반으로 한 PID 제어(Proportional-Integral-De…

AI 휴먼루프 (Human-in-the-Loop, HITL) 1. 개요 AI 휴먼루프(Human-in-the-Loop, HITL)란 인공지능 모델의 학습, 테스트, 운영 단계에 인간의 판단과 개입을 통합하여 모델의 성능을 지속적으로 개선하고 신뢰성을 높이는 상호작용 프로세스를 의미한다. 현대의 딥러닝 모델은 방대한 데이터를 통해 패턴을 학습하지만, 데이터에…

수동 평가 (Manual Evaluation) 개요 수동 평가(Manual Evaluation)란 인공지능(AI), 특히 자연어 처리(NLP) 및 생성형 AI 모델의 성능을 측정할 때, 컴퓨터가 자동으로 계산하는 지표(예: BLEU, ROUGE, 정확도 등)에 의존하지 않고, 전문가나 인간 평가자(Human Evaluator)가 직접 모델의 출력 결과를 분…

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…

알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) 개요 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading), 줄여서 알고트레이딩은 금융 시장에서 투자 결정을 내리고 주문을 실행하는 과정을 컴퓨터 알고리즘을 통해 자동화하는 거래 방식을 의미합니다. 인간 트레이더의 개입을 최소화하거나 완전히 배제하고, 미리 정의된 규칙(Rule-based)이나 머신…

다양성 (Diversity) 다양성(Diversity)은 인공지능, 특히 머신러닝과 딥러닝 모델 설계 및 훈련 과정에서 핵심적인 개념으로, 데이터의 분포, 모델의 예측 결과, 또는 학습 알고리즘의 행동이 단일한 패턴에 치우치지 않고 포괄적이고 균형 잡힌 상태를 유지하는 정도를 의미합니다. 현대 AI 시스템이 편향(Bias)을 최소화하고 일반화 성능을 극대화…

Supervised Fine-tuning (지도 미세 조정) Supervised Fine-tuning(SFT, 지도 미세 조정)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이나 다른 딥러닝 모델을 특정 작업이나 도메인에 맞게 전문화시키기 위해, 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 사전 학습된 모델의 가중치를 추가로 학습시키는 과정입니…