dev-lee 님의 블로그

1. 배경훈 부총리 "국방·안보엔 외산 AI 어렵다…자체 모델 필요"배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 26일 미국 경제매체 CNBC와의 인터뷰에서 한국의 AI 전략 방향성을 제시했습니다. 핵심은 국방·안보 영역에 외산 AI를 그대로 적용하기 어렵다는 점, 그리고 자체적으로 통제 가능한 모델이 필요하다는 점입니다.배 부총리는 자체 AI를 정부가 직접 만들어야 하는지, 기업이 만들어야 하는지에 대한 질문에 "한국의 답은 둘 다"라고 답변했습니다. 정부 주도와 민간 주도가 병행되어야 한다는 의미로 풀이됩니다.산업 전략 측면에서는 한국이 강점을 가진 제조업과 반도체 생태계를 AI 전환의 기반으로 삼겠다는 구상도 밝혔습니다. AI 수요 폭발로 메모리 반도체 수요가 늘고 있는 가운데, 한국은 삼성전자·SK..

1. NLP 개요NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해·해석·조작·생성하도록 만드는 인공지능 분야임. 데이터 자체가 자연어이며, 텍스트의 이해·의도·감정·맥락을 파악하고 적절히 응답하는 것이 목표.1.1 핵심 과제이해(Understanding) — 텍스트의 의미, 의도, 감정, 맥락 파악반응(Reaction) — 파악한 정보를 기반으로 적절한 응답 생성데이터 특성 — 토큰(단어/어절) 단위의 시퀀스 데이터NLP의 본질은 "순서가 있는 데이터"를 다룬다는 점임. 단어 하나만 보면 의미가 없고, 앞뒤 단어와의 관계(맥락) 속에서만 의미가 성립함. 이 특성이 일반 DNN과 다른 별도 신경망 구조를 요구함.2. 순환신경망의 기본 개념RNN(Recu..

1. CNN 개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 사람·동물의 눈이 사물을 인지하는 절차를 차용한 인공신경망 구조임. 이미지·영상 데이터의 인지·분류·탐지에 적합한 모델이며, 비전 계열 신경망의 출발점이 됨.1.1 발전 흐름1989 — 첫 CNN 논문 발표2006 — CNN 명칭 적용, 일반화 논문 발표2012 — CNN 기반 모델이 이미지넷 경연대회에 출품, 딥러닝 패러다임 전환의 결정적 계기1.2 CNN의 두 가지 핵심 관점이미지 관점 — 이미지 내의 공간 정보·인접 정보를 특징으로 추출하여 학습데이터 관점 — 특정 크기의 이미지 데이터로 시작해서 신경망 내부에서 점차 축소하면서 "같은 의미"임을 학습CNN은 결국 "큰 이미지 → 작은 이미지 → 더 작은 ..

1. 전이학습 개요전이학습(Transfer Learning)은 처음부터 학습하지 않고 사전에 학습된 모델의 지식을 재사용하여 새로운 과제를 해결하는 방법임. 트랜스포머 계열 모델은 반드시 지원해야 하는 기능이며, 다른 목적으로 만들어진 모델을 또 다른 목적으로 빠르게 적용할 수 있음.1.1 핵심 아이디어지식의 재사용·전이 — 이미 학습된 가중치를 활용하여 처음부터 학습하지 않음속도 + 비용 절감 — 대규모 데이터로 사전 학습된 결과를 그대로 가져옴유전 개념 — 과거 세대의 학습 결과를 미래 세대(새 모델)에 전달라마(LLaMA) 같은 LLM이 오픈소스로 공개되고, 허깅페이스에 수많은 모델이 올라오는 흐름의 기술적 근거가 바로 전이학습임. 사전 학습된 백본 없이는 현대 AI 생태계가 성립하지 않음.2. 핵..

1. 딥러닝 개요딥러닝은 인공신경망을 깊게 쌓아 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 한 분야임. 회귀의 수식 `y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + bias`가 그대로 퍼셉트론으로 확장된 것이 출발점이며, 층(layer)을 깊게 쌓아 표현력을 확보하는 방식으로 발전함.1.1 의사결정 과정과 퍼셉트론배경 비유 — 맥북프로 M5 구매 결정 시 검토 요소(필요성, 노트북 성능, 프로젝트 부합, 예산 등)들이 동등하지 않음가중치 개념 — 더 중요한 요소와 덜 중요한 요소가 존재 → 가중치(파라미터)로 조정수식 표현 — y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + bias > 임계값 → 구매/비구매 결정학습의 정의 — 최적의 bias, w1, w2, ..., wn 값을 찾아가는..