i-will-going 님의 블로그

데이터 증강(Data Augmentation) 기법과 AI 성능 향상인공지능(AI) 모델의 성능을 향상시키는 중요한 기술 중 하나는 데이터 증강(Data Augmentation)이다. 데이터 증강은 기존 데이터셋을 변형하여 새로운 학습 데이터를 생성하는 기술로, 특히 딥러닝(Deep Learning) 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합(Overfitting)을 방지하는 데 매우 효과적이다. 데이터가 충분하지 않은 환경에서도 AI 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 도와주는 핵심 기법으로, 이미지 처리, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용된다.데이터 증강은 단순한 데이터 변형을 넘어, AI 모델이 보다 다양한 패턴을 학습하도록 유도하는 역할을 한다. 특히, 이미지 데이터를 다루..

그래프 신경망(GNN)의 원리와 활용인공지능(AI)과 머신러닝 기술이 발전하면서, 복잡한 관계 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 기술이 등장하고 있다. 그중에서도 그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)은 그래프 구조를 기반으로 한 데이터 분석에 최적화된 신경망 모델로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 신경망 모델이 이미지, 텍스트와 같은 정형 데이터를 다루는 반면, GNN은 네트워크 데이터, 소셜 그래프, 지식 그래프 등 비정형 데이터에서도 강력한 성능을 발휘한다.그래프 신경망은 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 데이터를 학습하여, 복잡한 네트워크 내에서 패턴을 파악하고 예측하는 데 활용된다. 본 글에서는 GNN의 기본 개념과 원리, 주요 기술 요소, 다양..

AI 기반 범죄 예방 시스템(예측 경찰)인공지능(AI)의 발전은 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 범죄 예방 시스템에서도 중요한 역할을 하고 있다. AI 기반 범죄 예방 시스템, 흔히 예측 경찰(Predictive Policing)이라 불리는 기술은 과거 범죄 데이터를 분석하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역이나 패턴을 식별하고, 경찰이 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는다. 기존의 범죄 대응 방식이 사건 발생 후 수사와 검거에 집중되었다면, AI 기술은 사전에 위험 요소를 감지하고 예방하는 역할을 한다.AI는 방대한 범죄 데이터를 학습하고 분석하여 범죄의 시간적·공간적 패턴을 예측할 수 있다. 이는 경찰이 순찰 경로를 최적화하고, 특정 지역에서 발생할 수 있는 범죄를 사전에 차단하는 ..

자율주행차의 AI 기술자율주행차(Self-Driving Car)는 인공지능(AI) 기술을 기반으로 차량이 스스로 도로를 주행하고, 교통 환경을 인식하며, 최적의 경로를 선택하는 첨단 기술이다. 기존의 자동차는 운전자가 직접 차량을 조작해야 했지만, 자율주행차는 센서, 카메라, 레이더, 그리고 강력한 AI 알고리즘을 활용하여 도로를 스스로 주행할 수 있다. 최근 몇 년간 자율주행 기술이 비약적으로 발전하면서, 자동차 산업뿐만 아니라 물류, 운송, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다.AI는 자율주행 시스템의 핵심 요소로, 주행 환경을 인식하고, 실시간으로 데이터를 처리하며, 안전한 경로를 결정하는 역할을 한다. 본 글에서는 자율주행차의 AI 기술이 어떻게 작동하는지, 주요 기술 요소..

AI 기반 범죄 예방 시스템범죄 예방과 공공 안전을 위해 인공지능(AI)의 활용이 점점 증가하고 있다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 범죄 패턴을 예측하고, 실시간으로 위험 요소를 감지하는 등 경찰과 보안 기관이 더욱 효과적으로 범죄를 예방할 수 있도록 지원한다. 기존의 범죄 예방 방식이 사건 발생 후의 대응 중심이었다면, AI 기술은 사전에 위험 요소를 감지하고 예방하는 역할을 한다.오늘날 AI 기반 범죄 예방 시스템은 "영상 분석, 데이터 마이닝(Data Mining), 예측 분석(Predictive Analytics)" 등의 기술을 활용하여 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 분석하고, 범죄 행위를 실시간으로 탐지한다. 특히, CCTV와 연계된 AI 기술은 사람의 행동을 분석하여 위협적인 행동 패턴을..

존 매카시와 인공지능(AI) 용어의 탄생현대 인공지능(AI)의 개념은 오랜 기간에 걸쳐 발전해왔으며, 그 중심에는 ''존 매카시(John McCarthy)''라는 천재적인 컴퓨터 과학자가 있다. 그는 ''1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)''에서 처음으로 "Artificial Intelligence(인공지능)"라는 용어를 사용하며, 오늘날 AI 연구의 기초를 마련하였다. 매카시는 AI의 개념을 단순한 자동화 기술이 아니라, 인간과 유사한 사고 과정을 모방하는 기술로 정의하였다.그는 AI 연구의 발전을 위해 ''LISP 프로그래밍 언어''를 개발하고, 논리적 추론(Logical Reasoning)을 기반으로 한 AI 연구를 주도했다. 그의 연구는 인공지능이 단순한 계산 도구가 ..

자기지도학습(Self-Supervised Learning)이 AI에 미친 영향인공지능(AI)은 다양한 학습 방법을 통해 발전해왔으며, 최근에는 ''자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL)''이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 기존의 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 방식의 한계를 극복하며, 인간이 데이터를 직접 라벨링하지 않아도 AI가 스스로 학습할 수 있도록 돕는 혁신적인 접근법이다. 자기지도학습은 방대한 양의 데이터에서 자동으로 학습 신호를 생성하고 활용하는 방식으로, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 자율주행, 의료 AI 등 다양한 분야에서 큰 영향을 미치고 있다. 본 글에서는 자기지도학습의 개념, 기존..

인간 지능과 인공지능의 차이점인공지능(AI)이 발전하면서 인간 지능과의 차이에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. AI는 방대한 데이터를 학습하고 분석할 수 있는 강력한 도구이지만, 인간의 사고 방식과는 근본적인 차이가 존재한다. 인간 지능과 인공지능을 비교하는 것은 두 개념의 본질을 이해하고, AI가 인간을 어떻게 도울 수 있는지 살펴보는 중요한 과정이다. 이 글에서는 인간 지능과 인공지능의 차이점을 다섯 가지 주요 측면에서 분석한다.1. 학습 방식과 경험 기반 사고인간 지능과 인공지능의 가장 큰 차이점 중 하나는 학습 방식이다. 인간은 경험을 통해 사고하고, 문제를 해결하며, 창의성을 발휘한다. 인간의 학습은 유연하며, 단순한 데이터 입력뿐만 아니라 직관(intuition)과 감정을 포함한다. 어린..

인공지능으로 분석하는 스포츠 전략1. 인공지능과 스포츠 데이터 분석인공지능(AI)은 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 스포츠 분석 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 과거에는 선수와 팀의 경기력을 분석하는 것이 전문가의 경험과 감각에 의존하는 경우가 많았지만, AI 기술의 발전으로 이제는 방대한 양의 데이터를 신속하고 정확하게 분석할 수 있게 되었다. AI는 경기 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 경기 흐름을 예측하는 데 도움을 주며, 이를 통해 경기 전략을 더욱 효과적으로 수립할 수 있다.AI를 활용한 스포츠 데이터 분석은 선수의 움직임, 경기 기록, 전술 패턴 등을 학습하여 최적의 전략을 제시하는 데 사용된다. 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기..

강화 학습(Reinforcement Learning) 기초와 응용1. 강화 학습이란?강화 학습(Reinforcement Learning, RL)은 기계 학습(Machine Learning)의 한 분야로, 에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하며 보상(Reward)을 최대화하는 방향으로 학습하는 방식이다. 이는 인간이 시행착오를 통해 새로운 기술을 배우는 과정과 유사하다. 에이전트는 다양한 행동을 수행하고, 그 행동에 따라 보상을 받으며, 장기적인 목표를 최적화하는 방향으로 학습을 진행한다.강화 학습은 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)과는 다른 방식으로 동작한다. 지도 학습에서는 정답이 주어지지만, 강화 학습에서..