텍스트 → 이미지, 생성형 AI의 작동 원리 분석 (프롬프트, 딥러닝, 디퓨전 모델)
텍스트만 입력하면 고화질 이미지를 자동으로 생성해 주는 생성형 AI(Generative AI) 기술이 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 대표적으로 DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 등의 모델이 있으며, 창작, 광고, 디자인, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 기술은 단순한 이미지 합성이 아닌, 텍스트 해석 → 시각적 표현이라는 복잡한 과정을 자동으로 수행하는 고도화된 딥러닝 기반 시스템입니다. 본문에서는 생성형 AI가 텍스트를 어떻게 이해하고 이미지를 생성하는지, 그 구조와 핵심 기술을 프롬프트, 딥러닝, 디퓨전 모델 3가지 키워드를 중심으로 분석합니다.프롬프트: 텍스트로 이미지를 설계하는 언어딥러닝: 생성형 AI를 움직이는 학습 구조디퓨전 모델: 노..
2025. 11. 30.
대형 언어 모델(LLM)의 작동 원리와 진화 과정 (트랜스포머, 사전학습, 파인튜닝)
대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 최근 인공지능 기술의 중심에 있는 핵심 기술입니다. 챗봇, 문서 생성, 요약, 번역, 코드 작성 등 다양한 언어 기반 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, ChatGPT와 같은 생성형 AI의 뿌리이기도 합니다. 이 글에서는 LLM이 어떻게 작동하는지, 어떤 구조를 바탕으로 학습되는지, 그리고 그 기술이 어떻게 진화해 왔는지를 세 가지 핵심 키워드 트랜스포머(Transformer), 사전학습(Pretraining), 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 분석합니다.트랜스포머 구조: LLM의 기술적 토대사전학습: 대규모 텍스트로 언어 감각 익히기파인튜닝: 특정 작업에 맞춘 정교한 조정1. 트랜스포머 구조: LLM의 기술적 토대대형 언어 모델의 ..
2025. 11. 30.
딥러닝 작동 원리 완전 해부 (뉴런, 층, 역전파)
딥러닝은 인공지능의 핵심 기술로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망(Neural Network)을 통해 데이터를 학습하고, 스스로 판단하는 능력을 갖춘 알고리즘입니다. 자연어 처리, 이미지 인식, 자율주행, 음성 인식 등 다양한 분야에서 실질적인 성과를 내고 있으며, GPT와 같은 생성형 AI의 근간이 되기도 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 가장 핵심적인 구성 요소인 뉴런(Neuron), 층(Layer), 역전파(Backpropagation) 세 가지를 중심으로 작동 원리를 명확히 해부해 보겠습니다.뉴런(Neuron)의 구조와 역할신경망 층(Layer)의 구성 방식역전파(Backpropagation)의 원리와 학습 과정1. 뉴런(Neuron)의 구조와 역할딥러닝에서 뉴런은 인간 뇌의 신경세포를 모방한 ..
2025. 11. 28.
데이터 마이닝 주요 기법 완전 해설 (연관 규칙, 군집화, 분류)
데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터 속에서 의미 있는 패턴, 관계, 규칙 등을 발견해 내는 기술로, 현대의 데이터 기반 의사결정에 핵심적인 역할을 합니다. 다양한 산업 분야에서 활용되며, 고객 행동 예측, 사기 탐지, 추천 시스템 등 수많은 애플리케이션에 적용됩니다. 이 글에서는 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관 규칙(Association Rule), 군집화(Clustering), 분류(Classification) 에 대해 개념과 원리, 실전 적용 예시를 중심으로 깊이 있게 설명합니다.연관 규칙(Association Rule)의 원리와 예시군집화(Clustering)의 개념과 활용 분야분류(Classification)의 기법과 응용 사례1. 연관 규칙(Association Rule)..
2025. 11. 28.
