본문 바로가기

분류 전체보기51

비전 트랜스포머(ViT)와 기존 CNN의 차이점과 활용 방법 비전 트랜스포머(ViT)는 기존 CNN과 비교하여 이미지 인식의 새로운 패러다임을 제시합니다 CNN이 가진 한계를 어떻게 극복하고 실제 활용 사례에서는 어떤 차이가 있는지 자세히 소개합니다  1. 비전 트랜스포머(ViT)란?비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 이미지 데이터를 처리하는 모델입니다 자연어 처리(NLP)에서 성공을 거둔 트랜스포머의 개념을 이미지 분석에 적용한 것이 특징입니다 ViT는 이미지를 패치(patch) 단위로 나누고 이를 단어처럼 처리하고 자체적인 어텐션 메커니즘을 활용해 관계를 학습합니다 이는 기존 CNN이 필터를 통해 국소적인 특징을 추출하는 방식과는 근본적으로 다른 접근법입니다2. 기존 CNN과 ViT의 차이점CNN의 동작.. 2025. 3. 20.
자율주행 AI의 핵심: 센서 퓨전과 딥러닝 방법 자율주행 AI는 다양한 센서를 통해 환경을 인식하고, 딥러닝을 활용해서 복잡한 주행 결정을 내립니다 이 칼럼에서는 센서 퓨전 기술과 딥러닝 모델이 자율주행 시스템에서 어떻게 활용되는지 살펴보고 이들의 장점과 과제에 대해 자세히 소개합니다  1. 자율주행 AI 개요자율주행 시스템의 기본 원리자율주행 차량은 주변 환경을 감지하고 이를 분석하여 안전하고 효율적인 경로를 결정하는 인공 지는(AI) 시스템을 기반으로 합니다 이를 위해 다양한 센서와 딥러닝 알고리즘이 결합되어 작동합니다자율주행을 위한 핵심 기술자율주행 AI의 핵심 기술은 크게 세가지로 나눌 수 있습니다센서 기반 환경 인식: 다양한 센서를 활용하여 주변 사물을 감지합니다딥러닝 기반 의사 결정: 신경망을 활용하여 주행 전략을 수립합니다센서 퓨전 기술:.. 2025. 3. 19.
AI의 윤리적 설계: 공정성, 설명 가능성, 그리고 편향 제거 방법 AI 시스템이 우리 삶의 다양한 영역에 영향을 미치는 시대에서 윤리적인 설계는 필수적입니다 공정성, 설명 가능성, 그리고 편향 제거는 AI 개발자가 고려해야 할 핵심요소로 이러한 원칙을 준수할 때 신뢰할 수 있는 AI가 가능해집니다 이 칼럼에서는 AI 윤리 설계의 주요 원칙과 실현 방법에 대해 자세히 소개합니다  1. AI 윤리의 중요성AI 가 사회에 미치는 영향AI 기술은 의료, 금융, 채용, 사법 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다 하지만 편향된 데이터나 비윤리적인 알고리즘 설계는 특정 집단에게 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다 따라서 AI가 미치는 영향을 면밀히 분석하고 윤리적 원칙을 반영하는 게 중요합니다윤리적 설계가 필요한 이유AI 모델이 편향된 결정을 내리면 이는 사용자의 신뢰를 저.. 2025. 3. 18.
지속가능한 AI: 에너지 효율적인 모델 훈련과 배포 방법 AI 모델의 발전과 확산은 엄청난 연산 자원을 요구하고 이는 환경적 영향을 초래할 수 있습니다 지속가능한 AI를 실현하기 위해 에너지 효율적인 훈련 및 배포 방법에 대해서 자세히 소개합니다  1. AI의 에너지 소비 문제AI 모델과 탄소 배출딥러닝 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM) 및  생성형 AI는 학습과 추론 과정에서 막대한 연산을 필요로 합니다 연구에 따르면 GPT-3와 같은 모델을 훈련하는 데 수백 메가 와트시(MWh)의 전력이 소모되고 이는 상당한 탄소 배출로 이어집니다데이터센터의 전력 소비AI 학습은 주로 대규코 데이터센터에서 수행되고 이들 시설은 세계 전력 소비의 상당 부분을 차지합니다 냉각 시스템, 서버 운영 등이 지속적으로 전력을 소모하여 환경 부담을 증가시킵니다2. 에너지 효율적인 .. 2025. 3. 17.
멀티모달 AI 텍스트, 이미지, 오디오를 결합하는 방법 멀티모달 AI는 서로 다른 유형의 데이터를 통합하여 더 정교한 인공지능 시스템을 만드는 기술입니다 이 칼럼에서는 텍스트, 이미지, 오디오 데이터를 결합하는 다양한 방법과 이를 구현하는 핵심 기술을 자세히 소개합니다  1. 멀티모달 AI란 무엇인가?멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 개의 서로 다른 데이터 모달리티(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 통합하여 학습하는 인공지능 모델을 의미합니다 기존의 단일 모달 AI는 하나의 유형의 데이터만을 처리하지만 멀티모달 AI는 다양한 데이터 유형을 결합함으로써 보다 직관적이고 포괄적인 이해가 가능합니다 예로 사람은 텍스트를 읽고 이미지를 보고 소리를 듣는 등 다양한 방식으로 정보를 처리합니다 멀티모달 AI는 이러한 인간의 정보 처리 방식을 모방하여 더욱 .. 2025. 3. 15.
그래프 기반 AI의 발전: GNN, GAT, 그리고 Graph Transformer 그래프 신경망(GNN), 그래프 어텐션 네트워크(GAT), 그리고 그래프 트랜스포머(Graph Transformer)는 복잡한 관계를 모델링하는 강력한 도구입니다 이 칼럼에서는 각 기법의 원리와 발전 과정을 설명하고 최신 연구 동향에 대해서 자세히 소개합니다  1. 서론: 그래프 기반 AI의 필요성전통적인 머신러닝과 딥러닝 모델은 정형 데이터(예:표 형태의 데이터)에 강하지만 현실 세계의 많은 데이터는 그래프 구조를 가지고 있습니다 소셜 네트워크, 지식 그래프, 추천 시스템, 분자 구조 분석 등 다양한 분야에서 그래프 데이터가 중요한 역할을 합니다 이러한 그래프 데이터를 효과적으로 학습하기 위해 그래프 신경망(GNN)이 등장했습니다2. 그래프 신경망(GNN)의 기본 개념GNN의 핵심 원리그래프 신경망(G.. 2025. 3. 14.

티스토리툴바