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"pe/algorithm" 태그로 연결된 53개 게시물개의 게시물이 있습니다.

기술사 알고리즘, 인공지능 토픽

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대규모 언어 모델 성능 향상을 위한 연구동향

· 약 5분

LLM 모델 성능 개요

  • LLM 기술은 언어 이해, 번역, 생성에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 인간 전문가 수준의 문제 해결 능력을 가짐
  • 논리적 추론 능력, 정보 정확성 부족, 모델의 단일 작업 최적화의 한계점 존재

LLM 모델 성능 향상 방안

LLM 논리적 사고 능력 향상 방안

접근 방식설명주요 기술/모델
CoT (Chain of Thought)LLM이 복잡한 문제를 단계별로 풀이하도록 유도하여 논리적 추론을 강화하는 방법GPT-4, PaLM
수학 문제, 법적 논증 등 단계적 사고가 필요한 작업에서 성능 대폭 개선
ToT (Tree of Thought)문제를 계층적으로 분해하고 각 경로의 결과를 비교해 최적의 답을 찾는 기법Anthropic Claude
다양한 결과를 시뮬레이션하여 복잡한 의사결정 문제를 해결할 때 유리
Meta-ReasoningLLM이 자신의 추론 과정을 평가하고 잘못된 부분을 스스로 교정하는 기법Self-Reflection, ReAct
자기반성과 재구성(ReAct)을 통해 고난도 문제에서 정밀도 향상
Mutual Reasoning두 개 이상의 모델이 협력하여 상호 검증과 보완을 통해 오류를 줄이는 방식rStar
각 모델이 상대방의 결과를 비판적으로 평가함으로써 신뢰성을 강화

LLM 정확도 향상 방안

접근 방식설명주요 기술
RAG (Retrieval-Augmented Generation)모델이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후 해당 데이터를 응답 생성에 통합하는 기법Bing GPT, OpenAI ChatGPT
고정된 훈련 데이터의 한계를 극복하며 최신성과 신뢰성을 강화
RIG (Retrieval-Integrated Generation)모델이 실시간으로 검색 엔진과 통합되어 정보를 검색한 후 이를 즉시 응답에 반영하는 기술Google Gemini
최신 정보 활용이 필요한 실시간 데이터 환경에 적합
맥락 검색 (Context Retrieval)문서와 질문 간의 연관성을 높이기 위해 추가적인 맥락 정보 제공Anthropic Contextual BM25
유사도 기반 검색과 고정밀 검색 알고리즘을 결합하여 정확도 극대화

LLM 기능 확장 방안

접근 방식설명주요 기술
모델 병합 (Model Merging)서로 다른 LLM을 결합하여 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방법DARE, Evolutionary Merging
하나의 모델은 자연어 처리에, 다른 모델은 이미지 분석에 최적화
모델 결합 (Model Combination)LLM과 다른 파운데이션 모델(예: 이미지, 음성 모델)을 통합하여 멀티모달 작업을 지원Whisper+GPT, SeamlessM4T
음성 텍스트 변환(Whisper)과 자연어 응답(GPT)을 결합하여 음성 비서, 다중언어 번역 등에 활용
어댑터 기반 결합모델이 다양한 작업과 모달리티를 지원할 수 있도록 가볍고 모듈화된 어댑터를 추가하는 방식Conv-based 어댑터
어댑터를 통해 특정 작업에 맞춘 빠른 조정이 가능하며, 대규모 재훈련 불필요

참조

음성 딥페이크 탐지기술

· 약 5분

딥러닝 기반 음성 합성기술 개념

  • TTS, 보이스 컨버전, 딥러닝 기술을 활용하여 사람의 음성을 자연스럽고 정교하게 합성하는 기술
  • 최근 Transformer 기반의 음성 합성 기술로 고품질 음성 합성이 가능해져 부정적 활용 사례 증가

딥페이크 음성 탐지기술 개념도, 핵심요소, 악용사례

딥페이크 음성 탐지기술 개념도

  • 입력 음성을 주파수 기반으로 분석 후, 딥페이크 탐지 모델로 학습하여 진짜/가짜 여부를 분류

딥페이크 음성 탐지기술 핵심요소

구분핵심요소내용
데이터 처리특징 추출Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrogram, Wav2Vec 기반
탐지 모델AASIST주파수-시간 특징 결합, 그래프 어텐션 네트워크를 적용하여 정밀 탐지
백엔드 분석Conformer전역적/지역적 특징 동시 학습, 긴 문맥 내 정보 포착으로 탐지 성능 강화

음성 딥페이크 악용사례

사례내용대응방안
보이스피싱가족, 직장 상사 등 신뢰도 높은 화자의 목소리를 변조해 금전 요구음성 인증 및 추가적인 신원 확인 절차 강화
가짜 뉴스정치인 음성을 변조해 거짓 정보를 전파 (예: 젤렌스키의 항복 선언)딥페이크 탐지 시스템 도입 및 음성 출처 검증
선거 조작선거 직전 딥페이크 음성으로 유권자를 현혹하는 음성 유포미디어 모니터링 및 딥페이크 탐지 기술 활용
투자 사기유명인의 변조 음성을 사용해 신뢰도를 조작, 투자 유도투자 플랫폼의 음성 데이터 검증 및 사용자 인식 제고

음성 딥페이크 탐지기술의 추가적인 고려사항

구분고려사항내용
제도적법적 규제 및 표준화 필요AI 음성 기술 활용 가이드라인 마련, 음성 합성과 탐지 기술의 국제 표준화 작업 강화 기술적 측면
법안 제정 및 책임 부여EU 초대형 플랫폼 규제 정책, 미국 딥페이크 책임법안 사례 참조
사회적사용자 인식 제고딥페이크 음성의 위험성을 알리고 개인 정보 보호를 강화하는 캠페인 및 교육 필요
대중 참여형 탐지 시스템 개발일반 사용자가 탐지 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 대중 참여형 탐지 도구 및 플랫폼 제공

참조

생성형 AI 비지니스 모델

· 약 5분

생성형 AI 개념

  • 인간의 창의성을 모방하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 혁신적 기술
  • 파운데이션 모델로 전반적 AI 제공, 모델 사전 훈련 통한 학흡 능력 향상, 다양한 문제 해결 능력, 애플리케이션 개발 용이성, 속도 향상

생성형 AI 기술스택, 비지니스 모델, 한계점

생성형 AI 기술스택

  • 생성형 인공지능 모델을 활용하여 최종 사용자를 위한 기능과 서비스 구현

생성형 AI 비지니스 모델

구분내용비고
API 플랫폼 제공고성능 AI 챗봇 API를 개발자에게 제공하여 다양한 서비스 개발을 지원ChatGPT API
맞춤형 AI 솔루션 구축기업 요구에 맞는 맞춤형 생성형 AI 솔루션 개발TabNine
콘텐츠 제작 및 큐레이션텍스트, 이미지, 음악 등 콘텐츠를 생성하고 이를 큐레이션하여 제공DeepAI, Luminovo
데이터 레이블링 및 정제AI 학습용 데이터를 레이블링하고 정제하는 서비스 제공SageMaker
AI 기반 교육 및 컨설팅AI 기술을 효과적으로 적용하기 위한 교육 및 컨설팅 서비스 제공AI디지털교과서

생성형 AI 한계점

구분내용대응 방안
기술적 한계할루시네이션 (잘못된 정보 제공)데이터 검증 강화, 품질 높은 학습 데이터 사용
방대한 컴퓨팅 자원과 높은 비용 요구효율적인 모델 설계, 비용 절감 기술 개발
심각한 에너지 소비와 온실가스 배출친환경 AI 기술 개발, 에너지 최적화 노력
윤리/사회적 한계가짜뉴스, 딥페이크, 저작권 침해윤리 가이드라인 수립, 법적 규제 강화
일자리 감소와 노동시장 변화 가속화재교육 프로그램 도입, 새로운 일자리 창출 정책 개발

생성형 AI 비지니스 고려사항

구분내용비고
정부윤리적 가이드라인 마련 및 법적 규제 강화가짜뉴스 및 저작권 문제 예방
기술 연구개발 지원 및 인재 양성 프로그램 추진친환경 AI 기술 개발 지원
국제 협력을 통한 AI 정책 조율글로벌 표준화 노력
기업혁신적인 비즈니스 모델 구축기존 서비스 개선, 신규 사업 기회 창출
AI 기술 활용을 위한 조직 혁신변화하는 시장에 적응
지속 가능성을 위한 기술 투자에너지 효율 및 비용 절감 기술 개발
개인AI 기술 활용 능력과 창의적 문제 해결 역량 강화재교육 및 학습 기회 활용
윤리적 AI 사용에 대한 인식 제고정보 검증 능력 배양
사회 변화에 능동적 대응변화에 적응할 준비

참조

설비 예지정비, LangChain

· 약 4분

설비 예지정비 개념

  • 설비의 상태 데이터를 분석하여 고장 가능성을 사전에 예측하고, 필요한 유지보수를 미리 수행함으로써 비계획적인 가동 중단을 방지하고 설비 수명을 연장하는 기술
  • 장비 신뢰성 향상, 운영 효율성 극대화, 유지보수 비용 절감, 안전성 강화, 생산성 증대, 데이터 활용 극대화

LangChain 프레임워크, LLM

LangChain 프레임워크 개념

  • 대규모 언어모델을 활용한 서비스 개발 시 여러 언어모델과의 통합을 간소화하도록 설계된 애플리케이션 개발 프레임워크

LLM 개념

  • 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 초거대 언어 AI 모델

LangChain을 이용한 설비 예지정비

LangChain을 이용한 설비 예지정비 매커니즘

LangChai을 이용한 설비 예지정비 기능

구분기능상세 설명
데이터 수집IoT 및 센서 통합실시간 제조설비 데이터 수집 및 저장
데이터 분석LLM 기반 패턴 분석이상 징후 탐지, 고장 원인 규명, 상관분석 수행
프로세스 마이닝핵심 프로세스 분석빅데이터 기반으로 설비 운영 프로세스 최적화
진단/관리/정비이상 진단 및 사전 경고고장 예측 및 사전 경고 시스템 구축
사용자 인터페이스직관적 시각화대시보드 형태로 실시간 상태 모니터링 제공

TF-IDF

· 약 3분

TF-IDF 개념

  • 정보검색과 텍스트마이닝에서 여러 문서 내 어떤 단어가 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 가중치

TF-IDF 구성, 산출방법, 활용분야

TF-IDF 구성

구분내용비고
TF특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지 나타내는 값Boolean 빈도, 로그 스케일빈도, 증가 빈도
DF특정 단어가 문서 집합 전체에서 나타나는 빈도높을시 흔한 단어
IDF전체 문서 수를 해당 단어를 포함한 문서 수로 나눈 후 로그 처리높을시 중요 단어
TF-IDF특정 문서 내에서 단어 빈도가, 전체 문서 중 그 단어를 포함한 문서가 적을 수록 높아짐TFIDFTF*IDF

TF-IDF 산출 방법

단어문서1문서2TFDFIDF
엔진15102520
모터30310.301
타이어23520
  • 통상적으로 분모에 1을 더하여 로그를 취함
  • 엔진: 0, 모터: 0.903, 타이어: 0
  • 식별결과 '모터'가 가장 중요한 단어로 판단

TF-IDF 활용분야

구분설명예시
검색 엔진사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성 높은 문서 검색검색 순위 결정
문서 분류 및 클러스터링문서를 주제별로 분류하거나 유사한 문서를 그룹화뉴스 기사 자동 분류
텍스트 요약 및 키워드 추출중요한 키워드를 추출하여 텍스트를 요약논문 초록 생성

선형 자료구조, 스택, 큐, 리스트

· 약 3분

선형 자료구조 개념

스택 입출력 원리, 활용 예시

스택 입출력 원리

  • 개념도
구분내용
입출력 원리LIFO 원칙으로 가장 마지막에 삽입된 데이터가 가장 먼저 나오는 자료구조
구성PUSH스택의 맨 위에 데이터 추가
POP스택의 맨 위에 잇는 데이터 제거하고 반환
TOP스택에서 삽입, 삭제가 일어나는 리스트의 끝

스택 활용 예시

  • 괄호의 짝 검사
  • 함수 호출, 복귀 순서 관리
  • 웹 브라우저 히스토리
  • 실행취소

큐 입출력 원리, 활용 예시

큐 입출력 원리

  • 개념도
구분내용
입출력 원리선형리스트 한 쪽에서는 삽입이 일어나고, 다른 한 쪽에서는 삭제만 이뤄지도록하여 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 자료구조
구성Front리스트 맨 앞 출력부
Rear리스트 맨 뒤 입력부
EnqueueRear에 데이터를 삽입하는 작업
DequeueFront에서 데이터를 삭제하는 작업

큐 활용 예시

  • 대기열에 사용: 서로 다른 쓰레드 사이, 프로세스 사이, 네트워크 데이터 전송
  • 웹 서버 요청
  • 너비 우선 탐색

리스트 입출력 원리, 활용 예시

리스트 입출력 원리

  • 개념도
구분내용
입출력 원리순서를 가진 데이터의 집합으로, 배열 기반 또는 링크드 리스트 기반으로 데이터 저장하는 자료구조
구성Insert리스트의 특정 위치에 데이터 삽입
Delete리스트 특정 위치의 데이터 제거

리스트 활용 예시

  • 트리, 그래프 등 계층 구조 구현
  • 커널 모드 프로그래밍

중심극한정리, t검정, z검정

· 약 3분

추론통계 개념

  • 샘플데이터를 기반으로 모집단의 특성을 추론하거나 가설을 검증하는 통계방법
  • 표본추출
    • 랜덤추출
    • 계통추출
    • 집락추출
    • 층화추출
  • 기술통계
    • 평균
    • 분산
    • 표준편차
  • 추론
    • 점추정
    • 구간추정
  • 가설검정
    • 모수검정
    • 비모수검정

중심극한정리 개념 및 특징

중심극한정리 개념도

CLT

  • 모집단으로부터 추출된 표본의 크기가 충분히 커지면 모집단 표본 분포와 상관없이 표본들의 평균분포가 표준정규분포를 따른다는 법칙
  • 이미지출처

중심극한정리 특징

구분특징내용
통계적 추론정규분포 근사화표본 평균을 정규분포에 근사화하여 통계적 추론을 간편하게 만들어줌
추론 강화적은 표본에도 모집단 추론 가능
표본과 모집단표본 크기 영향표본 크기 중에서 중심극한정리 적용 용이
모집단 분포 독립적모집단 데이터 분포에 상관없이 평균분포 근사값 제공
  • 모집단의 분포가 정규분포가 아니여도 중심극한정리에 의해 정규분포로 가정 후 통계분석 가능

T검정, Z검정 비교

T검정, Z검정 관계도

T검정, Z검정 상세비교

구분T검정Z검정
모집단 정보표준편차 모를 때 사용표준편차 알 때 사용
표본 크기소규모대규모
유연성표본 크기가 작아도 정확한 추론표본 크기 작으면 부정확
분포 사용T분포Z분포
예시학생성적 비교, 소규모 실험 전/후 비교공장 생산품질 비교, 대규모 설문조사 분석

다중공선성

· 약 2분

다중공선성 개념

  • 다중회귀분석에서 일부 독립변수들 간 높은 상관관계가 존재해 데이터 분석시 부정적인 영향을 미치는 현상
  • 독립 변수 간 상관관계, 예측 신뢰도 저하, 모델 해석의 어려움

다중공선성 개념도, 상세설명

다중공선성 개념도

Multicolinearity

  • 독립변수 간 상관관계가 강하여 결정계수 값이 높아 과적합 발생

다중공선성 상세설명

구분항목내용
판단기준상관계수독립변수 간 상관계수가 0.7 이상인 경우 의심
분산팽창요인VIF 값이 10을 넘는 경우 다중공선성 존재 판단
결정계수R2R^2는 높지만 p-value도 높은 경우 의심
해결방법변수제거상관 관계를 가진 변수를 제거하여 공선성 완화
변수변환로그변환, 정규화 통한 변수 관계 조정
PCA고차 데이터를 선형독립적인 주성분으로 변환하여 공선성 제거

점추정, 구간추정

· 약 2분

점추정, 구간추정 개념 비교

구분점추정구간추정
개념도pointinterval
개념모집단의 모수를 단일 값으로 추정하는 방법모집단의 모수가 포함될 것으로 예상되는 구간을 추정하는 방법
특징추정 간편, 간단한 계산추정값의 신뢰도를 포함한 정보 제공

점추정, 구간추정 개념도, 상세 비교

점추정, 구간추정 개념도 비교

  • 점추정은 하나의 값, 구간추정은 신뢰 구간을 추정하는 방법

점추정, 구간추정 상세 비교

구분점추정구간추정
추정값단일수치값하한값과 상한값 범위
불확실성표현직접표현안함신뢰구간을 통해 표현
성질불편성, 효율성, 일치성, 충분성신뢰성
방법MSE, 적률법, 최대가능도표준정규분포, t분포
사용용이성계산 간단, 해석 용이계산 복잡, 높은 신뢰도
정보량단일 추정치, 제한된 정보범위, 신뢰수준 등 추가 정보 제공

베이지안 최적화

· 약 3분

베이지안 최적화 개념

  • 가우시안 프로세스 등 확률적 모델을 통해 함수 분포를 추정하고, 획득함수를 통해 탐색 지점을 결정하는 블랙박스 함수의 최적화 기법
  • 기존 Grid Search, Random Search 기법 비효율 개선, 목적함수 평가 비용 최소화, 사전 지식을 통합한 확률적 모델 필요성

베이지안 최적화 개념도, 구성요소, 절차

베이지안 최적화 개념도

베이지안 최적화

베이지안 최적화 구성요소

구분내용비고
확률적 모델데이터와 사전지식을 결합하여 함수 분포와 불확실성 모델링가우시안 프로세스 등
목적함수실제 최적값을 목표로 예측의 기준이 되는 함수블랙박스 함수
획득함수기존 입력값과 다음 최적값을 확률로 찾는 함수탐색지점 결정

베이지안 최적화 절차

절차세부절차내용
모델링초기 데이터 수집변수 공간에서 초기 표본 데이터 수집
가우시안 프로세스 모델링함수 사전 분포 정의
예측획득 함수 계산현재 사후 분포 기반 계산
다음 탐색 지점 선정획득 함수 최대화하여 우선순위 선정
평가목적 함수 평가선정지점에서 목적함수 평가 수행
확률적 모델 업데이트모델 업데이트 및 반복