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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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ChatGPT란2025.04.281. ChatGPT ChatGPT(Conversational Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 모델입니다. 인간이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 2018년에 처음 소개되었으며 이후 다양한 버전으로 업데이트되었습니다. ChatGPT의 최신 버전인 ChatGPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있으며 언어 번역, 질문 답변 및 텍스트 완성과 같은 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습...2025.04.28
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한국어 언어 이론의 적용 가능성과 한계점 분석2025.11.161. 한국어 언어 모델과 이론의 적용 가능성 한국어에 대입한 언어 모델과 이론은 자연어 처리, 기계번역, 음성인식 등 다양한 분야에서 적용 가능하다. 그러나 한국어의 특성인 조사, 어미, 어조 등을 정확하게 처리하기 위해서는 더 많은 연구가 필요하며, 데이터 부족으로 인한 어려움이 있다. 구문론적, 의미론적 이론들이 제안되어 한국어의 특성을 반영하는 모델 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 2. 한국어의 언어적 특징과 차이점 한국어는 띄어쓰기, 형태소의 다양성, 주어와 목적어의 위치 유연성 등 다른 언어와 구별되는 특징을 가지...2025.11.16
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인공지능의 역사와 현 수준2025.05.011. 인공지능의 역사 인공지능(AI)의 역사는 1940년대부터 시작되었으며, 주요 이정표로는 앨런 튜링의 튜링 테스트 제안, 1950-60년대의 초기 AI 프로그램 개발, 1970-80년대의 전문가 시스템 개발, 1980-90년대의 신경망 및 기계 학습 알고리즘 개발, 2000년대의 딥러닝 알고리즘 개발 등이 있다. 최근 몇 년 동안 AI는 자율주행 차량, 로봇 공학, 가상 비서, 개인화된 의학 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 2. 인공지능의 현 수준 인공지능은 자연어 이해, 이미지 인식, 의사결정 등 인간의 지능이 필요...2025.05.01
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노션AI(Notion AI)란2025.05.021. 노션AI 소개 노션AI는 인공 지능과 기계 학습 기능을 통합하여 기능을 향상시키는 소프트웨어 플랫폼입니다. 개인과 기업이 정보를 정리하고, 다른 사람과 협업하고, 워크플로를 간소화할 수 있도록 설계된 올인원 작업 공간입니다. 노션AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 데이터를 분석하고 분류할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개별 사용자에 대한 기능을 개인화합니다. 2. 노션AI의 역사 노션AI는 2016년에 Ivan Zhao, Sim...2025.05.02
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효율적인 텍스트 분류를 위한 fastText 모델2025.01.261. 텍스트 분류 이 논문은 웹 검색, 정보 검색, 감정 분석과 같은 애플리케이션에서 자연어 처리의 필수 작업인 텍스트 분류 문제를 다룹니다. 저자들은 신경망 기반 모델은 정확하지만 훈련과 테스트 단계 모두에서 계산 비용이 많이 들고 느린 경향이 있기 때문에, 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있는 확장 가능하고 효율적인 모델이 필요하다고 지적합니다. 이 논문에 적용된 모델인 fastText는 높은 정확도를 유지하면서 텍스트 분류의 계산 비효율성 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 2. 데이터 세트 이 논문에서는 텍스트 분류 작업에 잘...2025.01.26
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[인공지능] 인공지능(AI)의 진보와 미래 (알파고에서 Chat GPT까지)2025.05.101. 자연어 처리 모델의 진보 인공지능의 핵심적인 기술인 자연어 처리 모델은 지속적으로 발전해왔다. 과거에는 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망(RNN)이 주로 사용되었지만, 2017년 구글 딥마인드에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 모델은 이들의 한계를 극복하며 자연어 처리 성능을 크게 향상시켰다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘과 병렬 계산을 통해 문장 내 단어들 간의 상호작용을 고려하고 효율적인 학습이 가능하게 했다. 이러한 발전은 챗GPT의 자연어 처리 능력 향상에 기여했다. 2. 생성형 인공지능(Generative ...2025.05.10
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정보화 시대의 우리말 발전 전략2025.11.141. 우리말의 디지털화 및 정보화 기술 정보화 시대에 우리말을 보호하고 발전시키기 위해서는 우리말의 디지털화와 관련된 기술적 문제를 해결하는 것이 필수적이다. 우리말 정보화기술(ICT)의 개발과 보급이 필요하며, 인공지능 기술의 발전으로 인해 자연어 처리 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이를 통해 우리말 정보화 시대에 대비하는 방안을 모색하고 있다. 2. 우리말 교육 및 인식 개선 우리말 사용 빈도가 감소하고 영어 등 외국어 사용이 증가하는 현상에 대응하기 위해 우리말 교육과 보급이 필요하다. 우리말을 사용하는 사람들의 인식과 태도...2025.11.14
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챗봇 분석자료: 하이테크마케팅 발표용 PPT2025.05.131. 챗봇 작동 원리 및 핵심기술 챗봇은 사람과의 문자 대화를 통해 질문에 알맞은 답변이나 각종 연관 정보를 제공하는 인공지능 기반의 커뮤니케이션 소프트웨어입니다. 챗봇의 작동 원리와 핵심 기술에는 Front-end, Middle, Back-end 등의 구조와 패턴 인식, 시멘틱 웹, 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 상황인식 등의 기술이 포함됩니다. 2. 챗봇의 산업별 도입 사례 챗봇은 금융업, 유통업, 서비스업, 헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 금융업에서는 대신증권의 '벤자민' 챗봇이 고객 상담과 금융 정보 제공 등...2025.05.13
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현대 영어의 -gate 접미사: 코퍼스 기반 사용 빈도와 의미 분석2025.11.171. -gate 접미사의 역사적 배경 및 의미 변화 1972년 워터게이트 스캔들 이후 -gate 접미사는 정치적 스캔들과 논란을 나타내는 표현으로 사용되기 시작했다. 초기에는 정치, 윤리적 분야의 스캔들에만 제한적으로 사용되었으나, 시간이 경과하면서 의미가 확장되어 다양한 분야의 사건과 논란을 표현하는 데 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 의미 확장으로 인해 원래의 의미가 희석될 우려가 있으며, 단어의 정확한 사용과 이해가 필요하다. 2. 코퍼스 분석 방법론 및 빅데이터 활용 본 연구는 COCA(Corpus of Contempora...2025.11.17
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