문서 검색

딥페이크(Deepfake)는 인공지능 기술인 딥러닝(Deep Learning)과 가짜(Fake)의 합성어로, 기계 학습을 통해 기존의 사진이나 영상을 다른 영상에 정교하게 합성하는 기술을 의미한다. 주로 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 인공 신경망 기술을 사용하여 실제와 구분이 어려운 수준의 콘텐츠를 생성하며, 영상 속 인물의 얼굴을 바꾸거나 특정 인물의 목소리를 복제하는 등 초현실적인…

조선일보 기사에 대한 한국어 백과 문서입니다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)은 디지털 이미지와 영상 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하고 이해하는 인공지능 기술이다. 딥러닝과 GPU의 발전으로 급격히 성장했으며, 자율주행, 의료 영상 분석, 보안 시스템 등 다양한 산업에서 핵심 기술로 활용된다. 특히 합성곱 신경망(CNN)의 등장 이후 컴퓨터 비전의 정확도는 인간 수준에 근접하는 성과를 보이고 있다.

신경망 처리 장치(Neural Processing Unit, NPU)는 인공지능(AI)과 기계 학습, 특히 딥러닝 알고리즘을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수 목적의 마이크로프로세서이다. 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 대규모 데이터를 병렬로 처리하고 행렬 연산을 가속화하는 데 최적화되어 있다. 기존의 중앙 처리 장치(CPU)나 그래픽 처리 장치(GPU)에 비해 전력 효율이 높고 처리…

딥페이크 금융사기는 인공지능(AI)의 핵심 기술인 딥러닝(Deep Learning)을 활용해 특정 인물의 목소리, 얼굴, 영상 등을 정교하게 합성하여 금융 자산을 가로채는 범죄를 말한다. 기존의 단순한 편집 방식인 셸로페이크(Shallowfake)와 달리, 생성형 AI를 통해 실제와 구분이 어려운 가짜 정보를 생성하여 보이스피싱, 투자 사기, 기업 대상 사회공학적 공격 등에 활용한다. 최근…

콘텐츠 추천 시스템은 정보 필터링(Information Filtering) 기술의 일종으로, 사용자의 과거 행동, 선호도, 아이템의 속성을 분석하여 특정 사용자가 관심을 가질 만한 정보나 제품을 제안하는 시스템이다. 정보 과부하 문제를 해결하고 사용자 경험을 개인화하는 데 핵심적인 역할을 하며, 온라인 쇼핑, 스트리밍 서비스, 소셜 미디어 등 다양한 디지털 플랫폼에서 광범위하게 활용된다.…

트랜스포머(Transformer)는 2017년 구글 연구팀이 발표한 논문 'Attention Is All You Need'에서 처음 제안된 딥러닝 아키텍처이다. 기존의 순환 신경망(RNN)이나 장단기 메모리(LSTM)가 가진 순차적 처리의 한계를 극복하기 위해 어텐션(Attention) 메커니즘을 전면적으로 도입하였다. 문장 내 단어들 사이의 관계를 병렬적으로 처리하여 맥락을 파악하는 능력…

딥페이크 금융 사기는 인공지능(AI)의 딥러닝 기술을 활용해 특정 인물의 목소리, 얼굴, 영상 등을 실제와 유사하게 합성하여 금융 자산을 가로채는 범죄 수법이다. 인공지능 기술인 딥러닝(Deep learning)과 가짜를 의미하는 페이크(Fake)의 합성어로, 과거의 단순한 편집 방식인 칩페이크(Cheapfake)보다 훨씬 정교한 것이 특징이다. 최근 생성형 AI의 발전과 함께 금융기관을…

의료 인공지능은 기술적 특성에 따라 다음과 같이 분류할 수 있다. 제한 메모리 AI: 과거의 데이터를 학습하여 알고리즘을 만드는 방식으로, 현재 의료 분야에서 가장 널리 사용되는 형태이다. 딥러닝: 머신 러닝의 하위 집합으로, 여러 계층의 분석을 통해 원시 데이터에서 복잡한 의미를 추출한다. 의료 영상의 미세한 패턴을 인식하는 데 탁월한 성능을 보인다. AI 추론: 학습된 모델을 실제 상황…

딥시크는 2023년 5월 하이플라이어의 AI 연구소를 독립시켜 설립되었다. 창립자 량원펑은 저장대학교에서 정보전자공학을 전공한 엔지니어로, 2015년 하이플라이어를 설립해 딥러닝 기반 퀀트 트레이딩으로 큰 자산을 축적하였다. 2021년 중국 정부의 금융 규제 강화 이후 하이플라이어는 AI 연구로 방향을 전환하였으며, 2023년 11월 첫 오픈소스 모델인 '딥시크 코더'를 공개하며 본격적인…

CASP는 인공지능 기술이 구조 생물학에 도입되는 결정적인 계기를 마련했다. 특히 2018년 CASP13에서 구글 딥마인드의 알파폴드(AlphaFold)가 압도적인 성적으로 우승하며 딥러닝의 가능성을 증명했다. 이어 2020년 CASP14에서는 알파폴드2가 실험적 정밀도에 근접하는 예측 정확도를 달성하여, 수십 년간 이어진 '단백질 접힘 문제' 해결에 혁신적인 전기를 마련했다. 2022년…

CDSS는 구현 방식에 따라 지식 기반 시스템과 비지식 기반 시스템으로 분류된다. 1. 지식 기반 시스템: 의학 문헌, 임상 가이드라인 등 전문가의 지식을 규칙(If-Then) 형태로 데이터베이스화하여 사용한다. 2. 비지식 기반 시스템: 인공지능과 딥러닝 기술을 활용한다. 과거의 방대한 의료 데이터를 학습하여 패턴을 찾아내며, 복잡한 임상 상황에서 예측 모델을 제공한다.