인공지능 블로그

# Stable Diffusion이 대체 무엇일까?(Latent Diffusion의 작동 원리) 소개 최근 인공지능 분야에서 많은 주목을 받고 있는 Stable Diffusion은 확률적인 방법으로 데이터셋을 학습하는 방법입니다. 이 방법은 이미지, 음성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 그 중에서도 Stable Diffusion의 작동 원리를 설명하는 Latent Diffusion은 이 방법의 대표적인 예시입니다. Latent Diffusion이란? Latent Diffusion은 확률분포를 이용하여 데이터셋의 특징을 학습하는 방법입니다. 이 방법은 데이터셋의 모든 정보를 확률분포 형태로 저장합니다. 그리고 이 확률분포를 이용하여 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 실제 데이터와 유사한 가짜..

# 독도는 어느 나라 땅인가? 소개 한국과 일본이 독도에 대한 주권을 놓고 지금까지 갈등을 유지해 왔습니다. 이번 글에서는 독도가 어느 나라의 땅인지에 대해 알아보겠습니다. 한국의 입장 한국은 독도가 옛부터 조선의 영토이며, 조선 후기인 1900년대에도 일본 정부가 독도를 불법적으로 점령한 것이라 주장하고 있습니다. 또한, 1945년 8월 15일 일본이 패배하며 광복된 이후부터 지금까지 한국 정부의 관리 아래에 있다고 주장하고 있습니다. 일본의 입장 반면 일본은 독도가 오랫동안 일본의 영토이었으며, 고대부터 일본어로 표기된 기록이 남아있다는 것을 근거로 독도가 일본의 영토라고 주장하고 있습니다. 또한, 조선 후기인 1905년 일본이 조선과 체결한 일본-한국 협약에서 독도가 일본의 통치하에 있는 것으로 인..

# Pattern Recognition 저널 알아보기 소개 Pattern Recognition 저널은 기계 학습, 인공 지능, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 연구하는 학자들에게 중요한 정보와 최신 연구 결과를 제공하는 권위있는 학술지 중 하나입니다. Pattern Recognition 저널은 1968년 처음 출판되었으며, 현재는 엘스비어(Elservier) 출판사에서 발행되고 있습니다. 이 저널은 매년 12개의 호가 발행되며 다양한 주제의 원고를 게재합니다. 분야 Pattern Recognition 저널은 다양한 분야에서 연구하는 학자들에게 관심 있는 내용을 제공합니다. 이 저널의 분야는 컴퓨터 비전, 기계 학습, 인공 지능, 데이터 마이닝, 로봇 공학 등이 있습니다. 이러한 분야에서 연구..

# 인공지능 분야: Person Re-Identification 알아보기 소개 최근 들어 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 그 중에서도 인간의 시각적 인식 능력을 모방한 컴퓨터 비전 분야에서 놀라운 발전이 이루어지고 있습니다. 그 중에서도 사람을 인식하는 기술인 'Person Re-Identification' 기술에 대해 알아보겠습니다. Person Re-Identification Person Re-Identification은 CCTV와 같은 다양한 비디오 소스에서 동일한 사람을 찾는 기술입니다. 이 기술은 각 동영상에서 사람을 추적하고, 이동한 거리, 방향, 각도 등을 고려하여 동일한 사람을 찾아내는 것입니다. 이를 위해 기존의 CCTV에서는 일반적으로 인물의 얼굴을 인식하여 추적하였으나, Perso..

개요 Stability AI에서 오픈소스 라이선스로 배포한 text-to-image 인공지능 모델이다. 2022년 8월 22일 출시했다. 상세 Stable Diffusion은 독일 뮌헨 대학교 Machine Vision & Learning Group (CompVis) 연구실의 "잠재 확산 모델을 이용한 고해상도 이미지 합성 연구"[1]를 기반으로 하여, Stability AI와 Runway ML 등의 지원을 받아 개발된 딥러닝 인공지능 모델이다. Stability AI는 방글라데시계 영국인 에마드 모스타크(Emad Mostaque)가 사비로 만든 회사로, Stable Diffusion에 방대한 LAION-5B 데이터베이스를 학습시킬 수 있도록 컴퓨팅 자원을 제공하였다. OpenAI의 Dall-e 2나 구..

# 인공지능 "Transformer" 논문 요약 소개 최근 인공지능 분야에서 자연어 처리를 위한 딥러닝 모델인 'Transformer'가 큰 주목을 받고 있다. 이번 글에서는 Transformer 모델에 대해 살펴보고, 이 모델이 어떤 특징을 가지고 있는지에 대해 요약해보겠다. Transformer 모델 Transformer 모델은 2017년 Google의 AI 연구팀에서 발표된 논문에서 처음 소개되었다. 기존의 자연어 처리 모델인 RNN, LSTM, GRU 등의 모델들은 시퀀스 데이터를 처리할 때 순차적으로 처리하는 방식을 사용했는데, 이 방식은 연산 속도가 느리고, 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때는 정보가 손실되는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Transformer 모델은 Attentio..

# 자연어 처리(NLP)란 무엇인가? 소개 컴퓨터과학의 발전과 함께 인간의 언어를 이해하고 분석하는 분야가 등장하였습니다. 이 분야를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)라고 합니다. NLP는 인간의 언어를 이해하고 분석하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 대량의 텍스트 데이터를 분석하는 데 사용됩니다. NLP의 예시 NLP는 우리의 일상생활에서 다양하게 사용됩니다. 스팸 메일 필터링, 기계 번역, 문서 분류, 감성 분석, 정보 추출, 질문 응답 시스템 등이 그 예시입니다. 이러한 기술들은 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만들어줍니다. NLP의 한계 하지만 NLP 기술은 아직 완벽하지 않습니다. 인간의 언어는 매우 복잡하기 때문에,..

# 인공지능 CNN이란? 소개 최근 몇 년 동안, 인공지능은 더욱 발전해 왔습니다. 특히, 이미지 인식 분야에서 Convolutional Neural Network (CNN)의 발전은 놀라운 속도로 진행되고 있습니다. CNN은 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 딥 러닝 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 이미지의 특징을 추출하는 데 탁월한 성과를 보여주며, 이를 기반으로 이미지를 분류하거나 인식합니다. CNN의 작동 원리 CNN은 인간의 시각 체계에서 영감을 받았습니다. 이미지를 처리할 때, 인간의 뇌는 이미지를 일련의 층으로 분해하고, 각 층에서 일부 특징을 추출합니다. 이러한 학습 과정은 CNN에서도 동일하게 적용됩니다. CNN은 입력 이미지를 여러 층으로 나누어 처리하고, 각 층에서 특정 특징..

# 인공지능 공부 시작하기 소개 최근들어 인공지능은 우리 주변에서 많은 이야기를 듣게 되었습니다. 그러나 인공지능에 대한 개념과 전문적인 지식을 가진 사람이 아니라면, 이를 어떻게 공부해야 할지 막막할 수 있습니다. 따라서 이번 글에서는 인공지능 공부를 시작하는 방법과 유의해야 할 점에 대해 알아보도록 하겠습니다. 여러 가지 인공지능 분야 중 선택하기 인공지능은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야로 나뉘어져 있습니다. 또한, 각 분야마다 필요한 전문 지식 또한 다를 수 있습니다. 따라서 우선적으로, 어떤 분야에 대해 공부하고 싶은지를 선택해야 합니다. 예를 들어, 이미지 분야에 대해 공부하고 싶다면, 컴퓨터 비전, 딥 러닝 등을 공부해야 합니다. 인공지능 관련 수학과 프로그래밍 공부하..

# ChatGPT란 무엇인가? 소개 ChatGPT는 인공 지능 챗봇입니다. 채팅 상호 작용을 통해 대화를 나눌 수 있으며, 일상적인 질문, 조언, 뉴스, 엔터테인먼트, 건강, 여행 등에 관한 다양한 주제를 다룹니다. ChatGPT는 수많은 자연어 처리 알고리즘을 사용하여 사용자의 입력을 이해하고 그에 대한 응답을 생성합니다. 또한, 이에 대한 학습을 통해 사용자의 요구에 더욱 능동적으로 대응할 수 있습니다. 인공지능 챗봇의 장점 인공지능 챗봇은 빠르게 확장되고 있으며, 다양한 산업에서 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 기업과 고객 간의 상호작용을 개선하고, 고객 서비스 경험을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 인공지능 챗봇은 24시간 연중무휴 서비스를 제공하며, 전화나 이메일로 연락할 필요가 없습니다. ..