딥러닝의 주류가 된 Transformer 아키텍처의 원리와 응용 방법
지난 수년간 인공지능(AI) 분야에서 가장 급진적인 발전을 이끈 기술이 있다면, 단연 Transformer 아키텍처일 것입니다. 처음에는 자연어처리(NLP) 분야에서 ‘혁신’으로 소개되었지만, 이제는 언어, 음성, 영상, 이미지, 심지어 DNA 분석까지 다양한 도메인에서 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 특히 GPT, BERT, T5, Vision Transformer(ViT), Audio Spectrogram Transformer(AST) 등 현대의 주류 AI 모델은 모두 Transformer를 기반으로 설계되어 있다고 해도 과언이 아닙니다. 이처럼 Transformer는 단순한 모델 구조가 아니라 딥러닝 모델 설계의 철학 자체를 바꾸어 놓은 게임 체인저입니다. 이전의 RNN 기반 모델들이 시계열 정..
2025. 4. 4.
스왐 인텔리전스 아키텍처의 원리와 응용 방법
기존의 인공지능 시스템은 정해진 알고리즘과 데이터를 중심으로 작동하는 중앙집중형 학습 구조를 기반으로 하고 있었습니다. 하지만 이러한 구조는 단일 실패 지점(SPOF), 확장성 한계, 변화 대응력 저하 등의 문제를 안고 있으며, 특히 실시간 협업, 분산 상황 판단, 동적 의사결정이 필요한 환경에서는 제약이 많습니다. 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 AI 접근 방식이 바로 **스왐 인텔리전스(Swarm Intelligence, 군집 지능)**입니다.스왐 인텔리전스는 곤충, 새, 물고기 떼 등 자연계의 생명체들이 단순한 개별 행동을 통해 복잡한 집단 행동을 이끌어내는 원리를 모방한 AI 설계 방법입니다. 즉, 다수의 에이전트들이 로컬한 정보만을 바탕으로 상호작용하고, 전체적으로 지능적인 행동을 유도하는 ..
2025. 4. 3.
컨볼루션 신경망(CNN)의 발전사와 최신 아키텍처 비교 방법
인공지능이 본격적으로 산업 전반에 도입되기 시작한 배경에는 ‘컴퓨터가 이미지를 이해하기 시작했다’는 결정적인 전환점이 있었습니다. 그 중심에는 바로 **컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)**이 있습니다. 2012년 ILSVRC 대회에서 AlexNet이 기존 모델들을 압도하는 성능을 기록하면서, CNN은 딥러닝의 전성기를 여는 기폭제가 되었고 이후 이미지 인식, 객체 탐지, 영상 처리, 의료 영상 분석, 자율주행 등 수많은 분야에서 핵심적인 역할을 수행하게 되었습니다. CNN은 단순히 하나의 모델이 아니라, 그 구조와 방식이 계속해서 발전하고 있으며, 모듈화, 경량화, 속도 최적화, 성능 강화 등을 목표로 다양한 변종 아키텍처들이 등장해 왔습니다. 지금도 Visi..
2025. 3. 31.
비지도 학습(Unsupervised Learning)에서 AI가 패턴을 찾는 방법
현실 세계의 데이터는 대부분 라벨이 없습니다. 사용자의 행동 로그, 웹 페이지 텍스트, 센서 데이터, 금융 거래, 유전자 정보 등 수많은 데이터가 매초 생성되고 있지만, 이 데이터를 ‘정상/비정상’, ‘고객 유형’, ‘제품 분류’ 등으로 일일이 라벨링하는 것은 엄청난 비용과 시간이 소요되는 작업입니다. 이러한 상황에서 **AI가 사람의 지도 없이도 스스로 데이터를 분류하고 의미 있는 구조를 학습할 수 있도록 만든 기술이 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)**입니다. 비지도 학습은 ‘정답(라벨)’이 주어지지 않은 데이터에서 숨겨진 패턴, 유사성, 구조, 분포 특성 등을 자동으로 찾아내는 AI 학습 방식입니다. 즉, 학습 대상에 대한 구체적인 정답 없이도, AI가 데이터의 특징을 분석..
2025. 3. 30.
