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[보고서]딥러닝 모델링 성능 향상 기법2025.01.241. 손실함수 신경망의 성능을 개선하기 위한 방법 중 하나로 손실함수에 대해 다루었습니다. 연속형 모델의 경우 평균 제곱 오차법(MSE)을, 이산형 모델의 경우 이진 교차 엔트로피(BCE) 손실을 사용하는 것이 적합하다고 설명하고 있습니다. Pytorch에서는 nn.MSELoss()와 nn.BCELoss()를 사용할 수 있습니다. 2. 활성화 함수 신경망 훈련 시 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 다양한 활성화 함수에 대해 설명하고 있습니다. 전통적인 시그모이드 함수의 문제점을 지적하고, ReLU와 Leaky ReLU 함수를 소개하...2025.01.24
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딥러닝을 이용한 COVID-19 흉부 X선 영상 자동 탐지2025.01.031. COVID-19 진단 이 연구에서는 COVID-19 환자를 식별하기 위해 흉부 X선 영상을 사용했습니다. DenseNet169 심층 신경망을 사용하여 이미지 특징을 추출하고 XGBoost 알고리즘을 통해 분류를 수행했습니다. 제안된 방법은 기존 방법보다 더 정확하고 빠르며 허용 가능한 성능을 보였습니다. 이는 의료 영상 분석과 방사선학 분야에서 딥러닝의 발전을 보여줍니다. 2. XGBoost 알고리즘 XGBoost는 2016년 Chen & Guestrin이 제안한 트리 부스팅 기반의 효율적이고 확장 가능한 알고리즘입니다. 여러...2025.01.03
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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계2025.01.151. 인공지능(AI) 인공지능(AI)은 인간의 인지 기능을 모방하여 만들어진 기술로, 학습, 추론, 문제 해결과 같은 지능적 행동을 컴퓨터가 수행할 수 있게 합니다. AI는 처음에는 간단한 규칙과 로직을 기반으로 작동하는 시스템에서 출발했지만, 시간이 흐르며 머신러닝과 딥러닝과 같은 고급 기술로 발전했습니다. AI 기술은 지식 표현, 추론, 계획, 학습, 자연어 처리, 지각 등 다양한 기능을 통해 인간의 능력을 확장하고 산업 혁신을 촉진하고 있습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측을 수행하는 A...2025.01.15
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[연세대학교] 석사 디펜스 발표자료 (Deep Learning 분야)2025.01.151. 차량 주행 음질 예측 이 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 차량 주행 음질의 기계적 및 감성적 특성을 예측하는 방법을 제안하였습니다. 기계적 특성으로는 엔진 실린더 수를, 감성적 특성으로는 '럭셔리', '스포티', '파워풀'을 고려하였습니다. 분류 모델과 회귀 모델을 통해 이러한 특성들을 높은 정확도로 예측할 수 있었습니다. 특히 적은 데이터 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있도록 데이터 증강 및 베이지안 신경망 등의 기법을 활용하였습니다. 1. 차량 주행 음질 예측 차량 주행 음질 예측은 차량 내부 음향 환경을 개선하고 운전...2025.01.15
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챗GPT를 통해 바라본 인공지능 기술의 한계점2025.05.011. 인공지능 기술의 발전 최근 채팅 GPT라는 대화형 AI 챗봇이 등장해 업계를 뒤흔들고 있다. 이것은 OpenAI라는 회사가 만든 인공지능으로, 1조 개의 단어를 포함하는 1750억 개의 매개 변수를 사용한다. 올해 상반기에는 100조개의 개별 파라미터도 공개될 예정이다. 이 인공지능은 말만 할 수 없고, 정보를 간결한 문장으로 제시하고, 구체적인 개념을 설명할 수 있다. 또한 아이디어를 내고, 시를 쓰고, 심지어 에세이를 쓸 수 있다. 이는 AI 기술의 특이점이 다가오고 있음을 의미한다. 2. 딥러닝 기술의 발전 AI는 195...2025.05.01
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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트랜스포머 모델링2025.05.061. 트랜스포머 모델 트랜스포머는 어텐션만으로 구성된 신경망 모델로, RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델입니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하며, 단어를 동시에 고려할 수 있고 입력에 순서 정보가 없다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션으로 구성되어 있으며, 트랜스포머 디코더는 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션을 사용합니다. 2. CNN의 문제점 CNN은 커널을 이용하기 때문에 이미지의 특징을 추출하는데 있어 국소적인 부분만을 고려하는 문제점이 있습니다. 3. RNN의 문제점 RNN은 시간의 흐름에 ...2025.05.06
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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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미래 기술이 가져올 삶의 변화2025.01.251. 사물인터넷(IoT) 사물인터넷은 일상생활에서 편리함을 제공합니다. 불이 자동으로 켜지고, 좋아하는 음악이 재생되며, 커피가 자동으로 추출되는 등 IoT 기술을 통해 일상 생활이 간편해질 수 있습니다. 하지만 이러한 편리함으로 인해 집안일에 대한 보람이 줄어들 수 있다는 우려도 있습니다. 2. 스마트 자동차 스마트 자동차는 자율주행 기능으로 인해 운전자가 직접 운전할 필요가 없어졌습니다. 이를 통해 교통사고 위험이 줄어들고 운전 시간이 단축되었습니다. 또한 자동차가 땅, 물, 공중에서 모두 운전이 가능해져 교통체증이 해소되었습니...2025.01.25
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음성신호 분석을 통한 감정 파악 제안서2025.05.151. 음성 신호 분석을 통한 감정 파악 사람과 사람 간의 의사소통 과정에서 서로의 감정을 파악할 수 있는 수단으로 목소리, 몸짓, 표정 등 여러 가지가 존재하며, 그 중 목소리가 비교적 다른 행동에 비해 감정 파악이 용이하다는 연구 결과가 발표되었습니다. 그러나 목소리를 들을 수 있는 환경이나 듣는 사람에 따라 감정 판단이 달라질 수 있는 문제점이 있습니다. 따라서 음성 분석을 통해 감정을 파악함으로써 의사소통을 용이하게 하고자 합니다. 2. AI와 감정 인식 기술 AI의 발전 속도가 빨라지면서 AI와 인간의 교감 가능성에 대한 새...2025.05.15
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