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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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자연어 처리(NLP) 기술과 응용2025.12.141. 자연어 처리(NLP)의 정의 및 핵심 기술 자연어 처리는 음성 인식, 내용 요약, 언어 번역, 감정 분석, 텍스트 분류, 자동 Q&A, 챗봇 등 다양한 서비스에 사용되는 기술이다. 핵심 기술로는 형태소 분석, 구문분석, 의미분석, 담화분석, 단어 및 문장 생성 기술이 있다. NLP 알고리즘은 컴퓨터가 인간의 언어를 입력받아 이해하고 분석하여 최적의 결과값을 찾아내는 과정을 반복하는 프로그램이다. 2. 임베딩 기술과 단어 벡터화 임베딩은 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 바꾸는 작업으로, 벡터화 또는 임베딩이라 한다. ...2025.12.14
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벡터 데이터베이스2025.05.081. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스는 복합 비정형 데이터를 효과적이고 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기술입니다. 단어나 문장과 같은 정보를 숫자로 변환하여 숫자와 유사한 것을 찾는 방식의 데이터베이스입니다. 기존 데이터베이스는 텍스트 기반 검색을 사용했지만, 벡터 데이터베이스는 숫자 기반 검색을 사용합니다. 이를 통해 비정형 데이터와 벡터 데이터를 효율적으로 저장할 수 있습니다. 이 기술의 배경에는 뉴럴 네트워크(CNN)의 발달로 복합 비정형 데이터를 정확하게 임베딩하여 숫자(벡터)로 표현할 수 있게 된 것이 있습니다. 예...2025.05.08
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신경망 기반 자연어처리의 발전과 한계2025.12.191. 단어 임베딩 기법 Word2Vec, GloVe 같은 모델은 단어를 연속적 벡터 공간에 매핑하여 의미적 유사성을 반영했다. 이로써 벡터 연산을 통해 언어적 의미를 수학적으로 모델링하는 혁신을 가져왔으며, 신경망 기반 NLP의 첫 전환점이 되었다. 2. 트랜스포머와 어텐션 메커니즘 어텐션 메커니즘은 입력 시퀀스의 특정 부분에 가중치를 부여하여 중요한 정보를 선택적으로 반영한다. 트랜스포머 구조는 병렬 처리가 가능하고 장기 의존성 문제를 해결하며 NLP의 새로운 패러다임을 열었다. BERT, GPT, T5 등이 이를 기반으로 한다....2025.12.19
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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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생성형 AI의 기술적 원리와 진화 과정2025.12.191. 생성형 AI의 정의와 기본 구조 생성형 AI는 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 샘플링하는 모델입니다. 확률적 모델링을 통해 입력 데이터의 패턴과 구조를 파악하고, 이를 기반으로 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 유사하지만 새로운 데이터를 생성합니다. 기존의 판별적 모델이 주어진 입력에 대한 분류에 집중하는 것과 달리, 생성형 AI는 창작 능력을 갖춘 인공지능입니다. 2. 트랜스포머와 대규모 언어 모델 2017년 바스와니 등이 제안한 트랜스포머 구조는 어텐션 메커니즘을 기반으로 자연어 처리에 혁명적 전환을 가져왔습니다. ...2025.12.19
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딥러닝을 활용한 최신 추천 기술 동향2025.12.191. 신경망 기반 임베딩 기법 기존 행렬 분해 모델의 선형적 한계를 극복하기 위해 신경망 임베딩 기법이 등장했다. Neural Collaborative Filtering(NCF)은 MLP 구조를 통해 사용자-아이템 상호작용을 비선형적으로 모델링하며, 사용자와 아이템의 잠재 표현을 비선형 공간으로 확장하여 전통적인 잠재 요인 모델보다 높은 예측 정확도를 제공한다. 2. 시퀀스 기반 추천과 RNN 사용자의 순차적 행동 맥락을 반영하기 위해 RNN과 LSTM 기반 모델이 적용되었다. GRU4Rec 모델은 전자상거래 클릭스트림 데이터를 학...2025.12.19
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음성인식과 자연어처리의 결합 기술2025.12.191. 음성인식 기술의 발전 과정 음성인식은 인간의 발화 신호를 디지털화하여 텍스트로 변환하는 기술이다. 1950년대 Bell 연구소의 'Audrey' 시스템부터 시작하여, 1970년대 은닉 마코프 모델(HMM) 도입, 1990년대 연속 발화 인식 가능, 2010년대 딥러닝 기반 음향 모델 부상으로 발전했다. 현재는 CNN, RNN, LSTM, Wav2Vec 2.0, Whisper 등 트랜스포머 기반 모델이 실시간 음성인식에 활용되고 있으며, 정확도가 인간 수준에 근접하게 향상되었다. 2. 자연어처리의 기본 원리와 음성과의 접점 자연...2025.12.19
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자연어처리 기반 감정 분석 기술과 사회적 활용2025.12.191. 감정 분석의 개념과 기술 감정 분석(sentiment analysis)은 텍스트에서 긍정, 부정, 중립 등의 정서를 판별하는 기술입니다. 단순한 단어 수준의 감정 파악을 넘어 문맥과 맥락에 따라 감정의 방향과 강도를 분석합니다. 자연어처리는 형태소 분석, 품사 태깅, 구문 분석을 통해 텍스트를 기계가 처리 가능한 단위로 변환하며, 감정 사전과 통계적 모델을 활용하여 감정을 평가합니다. Word2Vec이나 BERT 같은 언어모델은 단어의 맥락을 반영해 감정 분석의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 2. 기계학습과 딥러닝 기법 기계학...2025.12.19
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