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.
