# Optical Character Recognition ## 개요 **Optical Character Recognition**(OCR, 광학 문자 인식)은 인쇄된 문서, 스캔된 이미지, 사진 등에서 문자를 인식하여 기계가 처리할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. OCR 기술은 종이 기반 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인...
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"Transformer 기반"에 대한 검색 결과 (총 25개)
# OCR ## 개요 **OCR**(Optical Character Recognition, 광학문자인식)은 이미지 또는 스캔된 문서에 포함된 텍스트를 기계가 인식하고 편집 가능한 디지털 텍스트로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 종이 문서의 디지털화, 자동화된 데이터 입력, 시각 장애인 보조 기술 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. OCR...
# 시계열 분석 ## 개요 **시계열 분석**(Time Series Analysis)은 시간에 따라 순차적으로 수집된 데이터를 분석하여 패턴, 추세, 주기성, 그리고 미래의 값을 예측하는 통계적 방법론입니다. 이 기법은 경제, 금융, 기상, 의학, 공학, 물류 등 다양한 분야에서 광범위하게 활용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서도 중요한 위치를 차...
# 다중 의도 처리 ## 개요 다중 의도 처리(Multiple Intent Processing)는 자연어처리(NLP) 분야에서 사용자 입력 문장 속에 여러 개의 의도(intent)가 동시에 포함되어 있을 때, 이를 정확히 분석하고 분리하여 각각의 의도를 인식하고 처리하는 기술을 의미합니다. 기존의 의도 분류(Intent Classification) 시스...
# Pragmatic Analysis ## 개요 **Pragmatic Analysis**(실용 분석)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 언어의 **맥락**(context)을 고려하여 문장의 진정한 의미를 이해하는 핵심 기술입니다. 문법적 구조(syntax)나 어휘적 의미(semantics)만으로는 파악할 ...
# BART ##요 **BART**(Bidirectional and Autogressive Transformer)는 자연어처리LP) 분야에서 널리되는 **사전 훈련된 언어 모델** 중 하나로, 2019년 페이스 AI 리서치(Facebook AI Research FAIR)에서 제안. BART는 기존의 BERT와 GPT의 장점을 결합한 하이브리드 구조를 특...
# 오류 탐지 ## 개요 **오류 탐지**(Error Detection)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing) 분야에서 텍스트 내에 존재하는 언어적, 문법적, 철자적, 의미적 오류를 자동으로 식별하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트의 품질을 높이고, 사용자에게 정확한 정보를 제공하며, 문서 작성, 교육, 번역, 챗봇 등...
# 의료 기록 시스템 의료 기록 시스(Medical Documentation System)은 환자의 진료 기록, 진단 결과, 치료 계획, 투약 내역 등 의료 활동 전반에 걸친 정보를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템이다 최근 정보기술의 발전과 함께, 전자의무기록(Electronic Health Record, EHR)스템이 중심이 되었으며, 음성 인식 기...
# 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...
# 기계학습 입력 형식 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 또는 결정을 내리는 인공지능의 핵심 기술이다. 이러한 학습 과정에서 **입력 형식**(Input Format)은 모델의 성능과 학습 효율성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소이다. 입력 형식은 데이터가 기계학습 모델에 제공되기 전에 어떤 구조로 가공...
# 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...
# OOV (Out-Vocabulary) ## 개요 **OOV**(Out-ofocabulary)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 자 등장하는 핵심 개념으로, 모델이 학습 과정에서 접하지 못한 단어를 의미합니다. 이는 특히 토큰화(tokenization) 단계 이후 모델의 어휘 집합(vocabulary)에...
# 요약 생성 ## 개요 **요약 생성**(Summarization)은 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 핵심 응용 기술 중 하나로, 긴 텍스트의 핵심 정보를 보존하면서 더 짧고 간결한 형태로 재구성하는 작업을 말합니다. 이 기술은 정보 과잉 시대에 사용자가 방대한 텍스트 자료(예: 뉴스 기사, 학술 논문, ...
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 ...
정규화 개요 **정규화Normalization)는 자연어처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 원시 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 텍스트 정규화는 언어의 다양한 표현 방식을 통일함으로써, 후속 처리 단계(예: 형태소 분석, 의미 분석, 기계 학습 모델 훈련 등)에서의 정확도와 효율성을 ...
# Universal Sentence Encoder **Universal Encoder**(유니버설 문장 인코더, 이하 USE)는 구글이 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로 문장을 고정된 차원의 의미 벡터(임베딩)로 변환하는 데 특화된 딥러닝 기반 임베딩 기술이다. 이 모델은 다양한 언어와 문장 구조에 대해 일반화된 의미 표현을 제공하며, 분류, 유사도 ...
# CLIP: 컨텍스트 기반 다중 모달 모델 ## 개요 **CLIPContrastive Language–Image Pre-training)은 OpenAI에서 2021에 발표한 **티모달 인공지능 모델**로, 이미지와 텍스트 간의 관계를 학습하여 시각적 정보와 언어 정보를 동시에 이해하는 능력을 갖춘 대표적인 모델입니다. CLIP은 전통적인 컴퓨터 비전 ...
음성 인식## 개요 성 인식(Voice 또는 Speech Recognition)은 인간의 음성을 기계가 이해하고 텍스트로 변환하는 기술을 의미한다. 이 기술은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 신호 처리 등 다양한 분야의 융합 결과물로, 스마트폰 비서(예: Siri, Google Assistant), 실시간 자막 생성, 고객 서비스 챗봇, 의료 기...
삽입 ##요 자연처리(Natural Language Processing NLP) 분야에서 **삽입**(Insertion)은 텍스트의 특정 위치 새로운 토큰(token),어, 문장 또는 단위를 추가 편집 연산의 한 형태입니다. 이는계번역,스트 생성, 문장 보완, 오류 수정, 그리고 요약 등 다양한 NLP 작업에서 핵심적인 역할을 하며, 언어의 유창성과 의...
# 문서 분류 ## 개요 **문서 분류**(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리...