IaC (Infrastructure as Code, 코드형 인프라) 1. 개요 IaC(Infrastructure as Code, 코드형 인프라)란 서버, 네트워크, 스토리지 등 IT 인프라의 설정과 관리를 수동 작업이 아닌 기계가 읽을 수 있는 정의 파일(코드)을 통해 자동화하는 소프트웨어 공학적 접근 방식이다. 과거의 수동 인프라 설정(Manual Con…
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LMS (Learning Management System, 학습 관리 시스템) 1. 개요 LMS(Learning Management System, 학습 관리 시스템)는 온라인 학습 콘텐츠의 배포, 학습자의 진도 관리, 성적 평가 및 교육 행정 전반을 통합적으로 관리하기 위한 소프트웨어 플랫폼이다. LMS의 핵심 목적은 교육자와 학습자 사이의 상호작용을 디지…
다의어 문제 (Polysemy Problem) 1. 개요 다의어 문제(Polysemy Problem)란 하나의 단어 형태가 서로 연관된 여러 개의 의미를 가지고 있어, 컴퓨터가 문맥에 따라 어떤 의미로 사용되었는지 정확히 판별하기 어려운 자연어 처리(NLP)상의 난제를 의미한다. 자연어 처리에서 이 문제가 발생하는 근본적인 이유는 인간의 언어가 효율성을 위…
KoELECTRA 1. 개요 KoELECTRA는 구글(Google)이 제안한 ELECTRA(Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) 모델의 구조를 한국어 데이터셋에 맞게 최적화하여 사전 학습(Pre-training)시킨 한국어 특화 언어 모델이다. 기존의 B…
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 …
Transformer-XL 1. 개요 Transformer-XL(Extra Long Transformer)은 기존 Transformer 모델의 고정된 컨텍스트 길이 제한을 극복하기 위해 제안된 대규모 언어 모델 아키텍처로, 세그먼트 수준의 재귀 메커니즘을 통해 매우 긴 의존성(Long-term dependency)을 학습할 수 있도록 설계된 모델이다. 기존…
VPC (Virtual Private Cloud) 1. 개요 VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경 내에서 사용자 전용으로 격리된 가상 네트워크 공간을 제공하는 서비스이다. 이를 통해 물리적 인프라를 공유하면서도 보안상 완전히 분리된 독립적인 네트워크 환경을 구축할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 VPC는 논리적으로 완전…
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 …
Google Cloud (Google Cloud Platform) 1. 개요 Google Cloud는 구글이 서비스하는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이다. 현재는 Google Cloud로 브랜드 명칭이 통합되었으며, 흔히 GCP(Google Cloud Platform)라고도 불린다. 구글 검색과 유튜브 등 자사 서비스에서 사용하는 것과 동일한 인프라를 기반…
오케스트레이션 (Orchestration) IT 및 소프트웨어 공학 관점에서의 오케스트레이션은 여러 컴퓨터 시스템, 서비스, 소프트웨어 애플리케이션의 배치, 관리, 조정을 자동화하여 복잡한 워크플로우를 효율적으로 제어하는 프로세스를 의미합니다. 특히 현대의 오케스트레이션은 사용자가 정의한 '선언적 상태'를 시스템이 지속적으로 감시하고 유지하는 상태 관리 메…
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)…
오케스트레이션 플랫폼 (Orchestration Platform) 1. 개요 오케스트레이션 플랫폼이란 복잡한 컴퓨터 시스템, 소프트웨어, 서비스 간의 자동화된 구성, 관리 및 조정을 통합적으로 수행하는 시스템을 의미한다. 단순한 자동화(Automation)가 단일 작업(Single Task)을 사람이 개입하지 않고 수행하는 것에 집중한다면, 오케스트레이션(…
품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging) 1. 개요 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging, POS Tagging)이란 자연어 처리(NLP) 과정에서 텍스트의 각 단어(또는 형태소)에 대해 문법적 범주인 품사를 할당하는 과정을 말한다. 이는 텍스트 분석의 가장 기초적인 단계 중 하나로, 단어의 표면적인 형태뿐만 아니라 문맥 내에서…
기계번역 (Machine Translation) 1. 개요 기계번역(Machine Translation, MT)이란 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 한 자연어(출발어)를 다른 자연어(도착어)로 자동 변환하는 인공지능 기술이다. 이는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심 분야 중 하나로, 인간의 언어적 복잡성과 문맥적 …
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.…
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…
오류 탐지 (Error Detection) 오류 탐지(Error Detection)는 데이터 전송, 저장, 또는 처리 과정에서 발생하는 오류를 식별하고 확인하는 기술적 과정을 의미합니다. 특히 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서는 문장의 문법적 정확성, 의미적 일관성, 또는 생성된 텍스트의 논리적 타당성을 검증…
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…
NIPS (Neural Information Processing Systems) NIPS(Neural Information Processing Systems)는 인공지능(AI), 머신러닝, 통계학, 그리고 관련 분야의 최전선 연구 성과를 공유하고 논의하는 세계 최대 규모의 국제 학술 대회 중 하나입니다. 원래는 'Neural Information Proce…
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 …