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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.

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 인공 신경망의 일종으로, 유닛 간의 연결이 순환적 구조를 갖는 것이 특징이다. 이러한 구조는 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 하여 시변적 동적 특징을 모델링할 수 있도록 돕는다. 순방향 신경망과 달리 내부 메모리를 활용해 시퀀스 형태의 입력을 처리할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리, 시계열 예측 등 시간적 순서가…

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…

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…

대형언어모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 대규모 텍스트 데이터를 자기 지도 학습 방식으로 훈련하여 문맥을 파악하고 새로운 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘다. 2018년경부터 본격적으로 발전하였으며, 기존의 특정 작업 중심 지도 학습에서 벗어나 범용적인 자연어 처리 능력을 제공하는 방향으로 인공지능 연…

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…

애플 뉴럴 엔진(Apple Neural Engine, ANE)은 애플이 설계한 신경망 처리 장치(NPU)로, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 작업을 가속화하기 위해 개발된 전용 하드웨어이다. 2017년 A11 바이오닉(A11 Bionic) 칩에 처음 도입된 이후 아이폰, 아이패드, 맥 등 애플의 주요 기기에 탑재되고 있다. ANE는 컨볼루션(Convolution) 및 행렬 곱셈과 같은…

어텐션 메커니즘(Attention Mechanism)은 인공 신경망이 입력 데이터의 특정 부분에 우선순위를 부여하여 처리하는 머신러닝 기법이다. 인간이 시각적 정보 중 중요한 세부 사항에 선택적으로 주의를 기울이는 방식에서 영감을 얻었으며, 입력 시퀀스의 각 요소가 출력에 미치는 상대적 중요도를 계산하여 가중치를 할당한다. 2014년 기계 번역 분야에서 처음 도입된 이후, 트랜스포머(Tra…

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수십억 개 이상의 파라미터를 보유한 인공 신경망으로 구성된 언어 모델이다. 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 통해 레이블링되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터를 훈련하며, 이를 통해 자연어의 맥락과 패턴을 파악한다. 2018년경부터 본격적으로 등장하였으며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 추론 등 광범위한 자연어 처리 작업을…

게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit, GRU)은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장단기 메모리(LSTM)의 복잡한 구조를 단순화하면서도 유사한 성능을 내도록 설계된 모델이다. 2014년 조경현 교수 등이 제안하였으며, 업데이트 게이트와 리셋 게이트를 통해 정보의 흐름을 제어함으로써 기존 RNN의 기울기 소실 문제를 완화하고 장기 의존성을 효과적으로 학습한다.

대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망으로 구성된 언어 모델이다. 일반적으로 수십억 개 이상의 가중치를 가지며, 레이블링되지 않은 방대한 양의 텍스트 데이터를 자기 지도 학습이나 반자기지도학습 방식으로 훈련한다. 2018년경부터 본격적으로 등장하여 특정 작업에 특화된 기존의 지도 학습 패러다임에서 벗어나 자…

거대언어모델(Large Language Model, LLM)은 수많은 매개변수(Parameter)를 보유한 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 방대한 양의 데이터 세트를 학습하여 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성하는 기능을 수행한다. 2017년 발표된 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 주요 기반으로 하며, 2018년경부터 본격적으로 등장하여 자연어 처리 연구의 중심이…