dohaii040603 님의 블로그

1. 적대적 공격이란 무엇인가 – 인공지능의 허점을 찌르는 그림자 적대적 공격(Adversarial Attack)은 인공지능 시스템이 입력 데이터를 잘못 해석하도록 고의적으로 왜곡된 데이터를 주입하는 공격 방식이다. 이러한 공격은 표면적으로 인간이 인식하기에 거의 구분되지 않는 사소한 노이즈나 픽셀 변형만으로도 AI 시스템을 오작동하게 만들 수 있다는 점에서 매우 치명적이다. 예를 들어 자율주행차의 이미지 인식 시스템이 정지 신호를 제한 속도 표지판으로 오인하게 만들거나, 안면 인식 시스템이 얼굴을 다른 사람으로 오인하도록 조작하는 것이 이에 해당한다. 특히 딥러닝 기반의 이미지 분류기, 음성 인식 시스템, 자연어 처리 모델 등 대부분의 AI 기술들이 이러한 공격에 취약하다는 연구 결과들이 속속 발표되며..

1. 데이터 증강이란 무엇인가: 인공지능의 한계를 극복하는 전략 인공지능(AI) 모델은 주어진 데이터를 학습해 예측, 분류, 생성 등의 작업을 수행한다. 하지만 모델의 성능은 훈련에 사용된 데이터의 질과 양에 크게 의존한다. 이때 데이터가 부족하거나 편향되어 있다면 모델의 예측 정확도는 하락할 수밖에 없다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 핵심 기술이 바로 **데이터 증강(Data Augmentation)**이다. 데이터 증강은 기존의 데이터를 변형·복제하거나 새로운 데이터를 생성하여 훈련 데이터를 인위적으로 확장하는 기술로, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 필수적으로 활용된다. 예를 들어 이미지 인식 분야에서는 사진을 회전하거나 좌우 반전, 색상 조정, 노이즈 삽입 등 다양한..

1. 컨볼루션 신경망(CNN)의 진화와 고급 아키텍처의 출현 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 2012년 ImageNet 대회에서 AlexNet이 압도적인 성능을 기록하면서 비약적으로 주목받기 시작했다. 이후 VGGNet, GoogLeNet, ResNet, EfficientNet 등의 다양한 구조들이 제안되며 성능과 효율성 측면에서 진화해왔다. 이 고급 아키텍처들은 단순히 깊이(depth)만을 늘리는 것이 아니라, 병렬 연산(Inception module), 스킵 커넥션(residual connection), 다중 스케일 피쳐 추출(feature pyramid) 등을 통해 신경망의 표현 능력과 일반화 성능을 향상시켰다. 특히 ResNet은 학습 중 발생하는..

1. 강화학습의 핵심 구조와 탐색/활용의 개념적 충돌 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 에이전트(agent)가 환경(environment)과 상호작용하며 보상(reward)을 극대화하는 방향으로 정책(policy)을 학습하는 과정이다. 이 프레임워크의 기본 개념은 비교적 단순하지만, 실제 적용 단계에서는 매우 복잡한 전략적 판단을 요구한다. 그중에서도 ‘탐색(Exploration)’과 ‘활용(Exploitation)’의 균형 문제는 강화학습의 본질적 딜레마로 꼽힌다. 탐색이란 미지의 행동을 시도하여 더 나은 보상 구조를 파악하려는 행위이며, 활용은 이미 알고 있는 최적의 정책에 따라 보상을 극대화하려는 선택을 의미한다. 이 두 전략은 상호 배타적인 것은 아니지만, 시간과 자원의..

1. AI 모델 앙상블의 개념과 등장 배경 AI 기술이 발전하면서 단일 모델(single model)의 한계가 점차 명확해졌습니다. 특히 복잡한 데이터셋을 처리하거나 예측 정확도를 높여야 하는 실무 환경에서는 하나의 모델로는 오차를 줄이기 어렵다는 점이 부각되었고, 이에 대한 대안으로 ‘앙상블 기법(Ensemble Learning)’이 주목받기 시작했습니다. 앙상블이란 다수의 모델을 조합하여 하나의 예측 결과를 도출하는 방식으로, 각 모델이 가진 약점을 보완하고 강점을 극대화함으로써 전체 시스템의 성능을 높이는 전략입니다. 이는 마치 여러 명의 전문가가 각각 의견을 내고 그 평균을 통해 결론을 도출하는 것과 유사한 원리로 작동합니다. 앙상블의 도입은 머신러닝과 딥러닝 기술의 본격적인 상용화 시기와 맞물려..

1. 자기 보정 학습이란 무엇인가: AI의 자율성과 정교함을 높이는 진화 자기 보정 학습(Self-correcting learning mechanism)은 인공지능이 학습 과정에서 발생하는 오류를 스스로 인식하고, 이를 기반으로 알고리즘을 개선하는 능동적인 학습 메커니즘을 말한다. 전통적인 머신러닝 모델은 주어진 데이터와 알고리즘 설정을 기반으로 일방적인 학습을 수행하지만, 자기 보정이 가능한 AI는 오류를 단순히 피드백으로 처리하는 수준을 넘어, ‘왜’ 그 오류가 발생했는지를 분석하고, 해당 문제의 원인을 추론해 그 구조 자체를 재설계하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 방식으로 자율적인 개선을 수행한다. 이러한 메커니즘은 인간의 학습 방식과 유사하다. 예를 들어, 사람이 수학 문제를 풀다가 실수를 했다면,..

1. 그래디언트 폭주 문제와 클리핑의 등장 배경 딥러닝 모델의 학습 과정에서 발생하는 대표적인 문제 중 하나는 그래디언트 폭주(Gradient Explosion) 현상이다. 이는 역전파(backpropagation) 과정에서 기울기(gradient)가 지나치게 커지면서 네트워크의 가중치가 불안정하게 업데이트되는 문제를 의미한다. 특히 RNN(Recurrent Neural Network) 또는 깊이가 깊은 딥러닝 네트워크에서는 이러한 문제로 인해 학습이 수렴하지 않거나 발산해버리는 현상이 빈번하게 발생한다. 그래디언트 폭주는 주로 활성화 함수나 초기화 방식, 학습률 설정, 그리고 네트워크 구조 등과 밀접한 연관이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기술이 제안되어 왔지만, **그래디언트 클리핑(Grad..

1. 벡터 검색의 원리: 키워드 중심에서 의미 중심으로의 전환 전통적인 정보 검색 시스템은 텍스트 기반의 키워드 매칭에 주력해왔다. 사용자가 검색창에 입력한 단어와 문서 내 단어가 얼마나 일치하느냐를 기준으로 결과를 제시한다. 하지만 이러한 방식은 단어 그 자체의 철자적 일치에 집중되어 있어, 문맥이나 의미상의 유사성을 반영하는 데 한계가 있다. 예를 들어, ‘강아지’와 ‘반려견’, ‘개’는 의미상 유사한 단어지만 키워드 검색에서는 전혀 다른 결과를 낼 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 벡터 검색(Vector Search) 기술이며, 여기에 AI 기반의 다차원 의미 공간이 결합되면서 검색 기술은 새로운 국면을 맞이했다. 벡터 검색은 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 다차원..

1. 해안침식의 심화와 도시계획의 위기 기후 변화가 초래한 해양 환경 변화는 전 세계적으로 해안선 후퇴와 침식 가속화를 불러일으키고 있다. 특히 해수면 상승, 태풍의 빈도 증가, 조석 작용의 변화 등이 복합적으로 작용하면서 저지대 해안도시의 안전과 지속가능성이 심각하게 위협받고 있다. 유럽의 북해 연안, 동남아시아의 삼각주 지대, 한국의 남해안 등은 이미 침식 피해와 지반 침하로 도시 기반시설 붕괴 위험에 직면해 있다. 과거에는 방파제, 인공 사구, 해변 복원 등의 공학적 조치가 중심이었다면, 이제는 기후데이터 분석, 실시간 해안 감지 시스템, 자율 대응 인프라 등의 AI 기반 대응이 핵심 전략으로 부상하고 있다. AI는 기후와 해양 데이터를 수집하고, 침식 가능성 예측 모델을 학습하여, 그 변화 패턴을..

1. 교통체증의 근본 원인과 도시문제의 전환점 도시화가 급속히 진행되며 전 세계 주요 도시들이 공통적으로 직면한 문제 중 하나가 바로 교통체증이다. 단순히 차량 수의 증가로만 설명할 수 없는 이 현상은, 도시 설계의 구조적 한계, 통합되지 못한 대중교통 시스템, 실시간 대응이 불가능한 교통 관리 체계 등 복합적인 요인에서 비롯된다. 특히 출퇴근 시간대의 극심한 정체는 생산성 손실, 환경 오염, 삶의 질 저하 등 도시 전반에 악영향을 끼치며, 근본적인 도시 기능을 마비시킬 정도로 심각한 사회적 비용을 초래한다. 과거의 교통정책은 도로 확장이나 신호체계 개선 등 하드웨어 중심의 해결책에 집중했지만, 이는 단기적인 완화책에 불과하며 장기적인 체증 해소로 이어지지 못했다. 도시 내 수많은 이동 경로와 수요는 매..