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딥러닝8

자율주행의 두 눈, 라이다(LiDAR) vs 비전 센서: 당신의 차는 세상을 어떻게 보는가? 자율주행 기술이 급속도로 발전하면서 차량이 주변 환경을 인식하는 센서 기술의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 자율주행차가 인간의 개입 없이 스스로 도로를 달리기 위해서는 보행자, 신호등, 주변 차량, 그리고 예상치 못한 장애물을 정확히 파악해야 합니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 '자율주행의 눈'이라 불리는 라이다(LiDAR)와 비전 센서(카메라 기반 인식 시스템)입니다. 두 기술은 자율주행이라는 동일한 목적을 지향하지만, 세상을 바라보는 방식과 데이터를 처리하는 원리는 완전히 다릅니다. 필자가 최신 자율주행 트렌드를 분석해 본 결과, 라이다를 필수라고 여기는 '정밀파' 진영과 AI 성능으로 카메라의 한계를 극복하려는 '비전파' 진영의 기술 경쟁이 매우 치열합니다. 본 글에서.. 2026. 1. 9.
"내 말 들리니?" 음성 인식 비서(VUI)가 인간의 말을 이해하는 3단계 마법 음성 인식 비서, 즉 VUI(Voice User Interface)는 스마트폰, 스피커, 차량 시스템 등 현대인의 일상 전반에서 인간과 기기 사이의 가장 직관적인 소통 창구로 자리 잡았습니다. 우리가 기기를 향해 "오늘 날씨 어때?"라고 묻는 단순한 행위 이면에는 찰나의 순간 동안 일어나는 방대한 양의 데이터 연산과 고도화된 인공지능 알고리즘이 숨어 있습니다. 단순히 소리를 듣는 수준을 넘어, 인간의 복잡한 언어 체계와 그 속에 담긴 미묘한 맥락을 기술적으로 어떻게 해석하고 처리하는지, STT에서 NLU, 그리고 Intent 분석으로 이어지는 핵심 구조를 체계적으로 분석해 보겠습니다.음성을 텍스트로 바꾸는 STT 기술: 소리에서 문자를 추출하는 정교한 연산텍스트를 의미로 바꾸는 NLU 구조: 문장을 넘어.. 2025. 12. 24.
스스로 진화하는 지능: 강화학습(RL)의 원리와 핵심 3요소 통합 분석 강화학습(Reinforcement Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 정의되지 않은 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 스스로 최적의 해답을 찾아가는 구조를 가지고 있습니다. 정답(Label)이 주어진 데이터를 학습하는 지도학습이나 데이터의 숨겨진 패턴을 찾는 비지도학습과 달리, 강화학습은 '보상(Reward)'이라는 피드백을 통해 자신의 행동이 얼마나 가치 있었는지를 평가받습니다. 이러한 방식은 인간이 어린 시절 걸음마를 배울 때 넘어지고 일어서기를 반복하며 근육의 움직임을 깨우치는 과정과 매우 흡사하여, 가장 인간다운 학습 방식으로 불리기도 합니다. 전설적인 '알파고'부터 자율주행 자동차, 복잡한 로봇 제어에 이르기까지 강화학습은 현대 인공지능 기술의 정점으로 주목받고 있습니다. 본.. 2025. 12. 5.
지능의 탄생: 인간 뇌를 모방한 인공신경망(ANN)의 구조와 작동 원리 심층 분석 인공지능의 비약적인 발전을 이끈 핵심 기술인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조를 생물학적으로 모방한 알고리즘입니다. 인간의 뇌가 약 860억 개의 뉴런이 복잡한 시냅스 연결을 통해 정보를 처리하고 학습하듯, 인공신경망 역시 가상의 노드와 이들을 잇는 가중치 시스템을 통해 데이터를 처리합니다. 이러한 구조는 단순히 데이터를 분류하는 수준을 넘어 사물 인식, 자연어 이해, 그리고 복잡한 의사결정 등 인간 고유의 지적 영역을 기계가 수행할 수 있게 하는 토대가 되었습니다. 본 글에서는 인공신경망을 지탱하는 세 가지 핵심 축인 뉴런(Neuron), 층 구조(Layer Structure), 그리고 활성화 함수(Activation Function)를 중심으로 그 .. 2025. 12. 5.
인공지능 소통의 핵심, 자연어 처리(NLP)의 3대 작동 원리 분석 (토큰화, 임베딩, 문맥 분석) 인간의 언어는 복잡하고 미묘하며, 때로는 중의적인 의미를 내포하고 있습니다. 이러한 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 기술이 바로 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)입니다. 과거의 NLP가 단순히 정해진 규칙에 따라 문장을 분석했다면, 현대의 인공지능은 딥러닝과 거대 언어 모델(LLM)을 통해 언어의 이면에 숨겨진 의도와 맥락까지 파악하는 단계에 이르렀습니다. 우리가 매일 사용하는 챗봇, 실시간 번역기, 자동 요약 도구 등은 모두 고도화된 NLP 기술의 결과물입니다. 본 글에서는 자연어 처리의 3대 핵심 공정인 토큰화, 임베딩, 문맥 분석을 중심으로 컴퓨터가 어떻게 차갑고 딱딱한 기계어의 세계에서 따뜻하고 유연한 인간의 언어를 지능적으로 처리하는.. 2025. 12. 2.
텍스트 → 이미지, 생성형 AI의 작동 원리 분석 (프롬프트, 딥러닝, 디퓨전 모델) 텍스트를 입력하는 것만으로 상상 속의 장면을 고화질 이미지로 구현하는 생성형 AI(Generative AI) 기술은 현대 창작 생태계에 혁명적인 변화를 불러왔습니다. DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion과 같은 모델들은 이제 단순한 호기심의 대상을 넘어 광고, 디자인, 예술 등 산업 전반의 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 본 글에서는 생성형 AI가 텍스트라는 추상적 기호를 어떻게 구체적인 시각 정보로 치환하는지, 그 구조를 프롬프트, 딥러닝, 디퓨전 모델이라는 세 가지 핵심 키워드를 통해 심층 분석합니다. 이를 통해 무질서한 노이즈에서 한 장의 예술 작품이 탄생하기까지의 경이로운 수학적 여정을 살펴보겠습니다.1. 프롬프트: 텍스트로 이미지를 설계하는 언어적 가이드라인 생성형 A.. 2025. 11. 30.

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