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…
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DALL·E 1. 개요 DALL·E는 [[OpenAI]]가 개발한 텍스트-투-이미지(Text-to-Image) 생성 모델로, 사용자가 입력한 자연어 설명(프롬프트)을 해석하여 이에 부합하는 고해상도 이미지를 생성하는 인공지능 시스템이다. 이 모델의 핵심 목적은 인간의 언어적 개념을 시각적 표현으로 정밀하게 변환함으로써 창작 활동의 효율성을 높이고, 새로운 …
Hallucination 개요 Hallucination(환)은 인공지능, 특히 자연 처리(NLP) 분야에서 생성형 언어 모델(Gener Language Model)이 사실과 무하거나 허위인 내용을 자신감 있게 생성하는 현상을 의미합니다.는 모델이 학습 데이터에 기반하여 논리적 흐름을 유지하며 문장을 생성하더라도, 그 내용이 실제 세계의 사실과 일치하지 않거…
HBM (고대역폭 메모리, High Bandwidth Memory) 개요 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)은 여러 개의 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 칩을 수직으로 적층하고, 이를 TSV(Through Silicon Via)라는 통로로 연결하여 데이터 전송 속도를 획기적으로 높인 고성능 메모리…
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…
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…
업무 효율성 향상 업무 효율성 향상(Business Efficiency Improvement)은 조직이나 개인이 한정된 자원(시간, 인력, 자본 등)을 활용하여 더 많은 산출물(Output)을 만들어내거나, 동일한 산출물을 더 적은 비용과 시간으로 달성하기 위한 체계적인 접근법과 전략을 포괄하는 개념입니다. 현대 경영 환경에서 업무 효율성은 단순한 생산성 …
법률 문서 처리 (Legal Document Processing) 개요 법률 문서 처리(Legal Document Processing)는 자연어 처리(NLP) 및 인공지능(AI) 기술을 활용하여 법률 관련 텍스트 데이터를 수집, 분석, 요약, 분류 및 생성하는 기술 분야를 의미합니다. 전통적으로 법률 업무는 방대한 판례, 법령, 계약서 및 소송 서류의 검토…
프로그래밍 보조 (Programming Assistance) 개요 프로그래밍 보조(Programming Assistance)란 소프트웨어 개발자가 코드를 작성, 디버깅, 최적화 및 유지보수하는 과정에서 인공지능(AI)이나 자동화 도구를 활용하여 생산성을 높이고 오류를 줄이는 기술 및 실천 방식을 포괄하는 개념입니다. 전통적으로 '컴퓨터 보조 설계(CAD)'…
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…
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…
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…
환각 (Hallucination) 환각(Hallucination, 줄여서 Hallu)은 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 사실과 다르거나 존재하지 않는 정보를 확신에 차서 생성하는 현상을 의미합니다. 이는 인공지능의 신뢰성을 해치는 주요 장애물 중 하나로, 모델이 학습 데이터에 없는 사실을 마치 사실인 것처럼 지어내거나(Hallucination)…
Stable Diffusion Stable Diffusion(스테이블 디퓨전)은 텍스트 설명(text prompt)을 바탕으로 고품질의 디지털 이미지를 생성하는 딥러닝 기반의 생성형 인공지능 모델입니다. 2022년 독일의 스태빌리티 AI(Stability AI)와 라이덴 대학교, 컴팩트 랩스(CompVis)가 공동으로 개발하여 공개했으며, 현재 가장 널리 …
악용 가능성 개요 악용 가능성(Abuse)은 기술, 시스, 프로토콜, 소프트웨어 또는 서비스가 의도하지 않은 방식으로 악의적인 목적 사용될 수 있는 정도 의미한다. 특히버 보안 분야에서 악용 가능성은 시스템 설계 시 반드시 고려해야 할 핵심 요소로, 보안 취약점이 존재하지 않더라도 기능이나 구조적 특성상 악용될 수 있는 여지가 있는지를 평가하는 개념이다. …