dohaii040603 님의 블로그

AI 추론 속도 최적화 기술

1. 추론 속도의 중요성과 AI 시스템의 병목 구조 AI 모델이 실시간 서비스를 제공하기 위해서는 학습 단계만큼이나 **추론 속도(Inference Latency)**가 핵심 요소로 떠오른다. 특히 자율주행, 음성비서, 챗봇, CCTV 기반 감시 시스템, 스마트 팩토리 등 다양한 응용 분야에서 밀리초 단위의 반응 시간이 사용자 경험과 직결되기 때문이다. 이처럼 빠른 응답이 요구되는 환경에서는 모델이 아무리 정확하더라도 추론 속도가 느리면 활용 가치가 떨어진다. 추론 지연의 주요 원인은 모델의 파라미터 수, 연산량(FLOPs), 메모리 접근 속도, 병렬 처리 한계, 하드웨어 대역폭 제약 등이다. 특히 Transformer 기반 모델처럼 다층 구조와 복잡한 연산 패턴을 가진 딥러닝 아키텍처는 많은 연산 리소..

AI와 적대적 공격(Adversarial Attack) 방어 연구

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..

데이터 증강(Augmentation) 기술의 AI 적용

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..