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ControlNet: 이미지 생성 모델의 조건부 제어 기술2025.11.171. Stable Diffusion Stable Diffusion은 최근 텍스트-이미지 생성 분야에서 큰 주목을 받고 있는 기술입니다. 이 모델은 텍스트뿐만 아니라 다양한 조건(condition)을 입력받아 이미지를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 텍스트-이미지 생성 분야의 빠른 발전을 주도하고 있습니다. 2. 조건부 이미지 생성 (Conditional Image Generation) Stable Diffusion에서 텍스트 외의 다양한 조건들(depth map, canny edge 등)을 입력으로 제공할 때 모델이 이를 제...2025.11.17
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트랜스포머 알고리즘의 개요와 적용 사례2025.01.171. 트랜스포머 알고리즘 트랜스포머 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 딥러닝 모델로, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 이 알고리즘은 인코더-디코더 구조와 어텐션 메커니즘을 기반으로 하며, 병렬 처리와 확장성을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 알고리즘은 인코더와 디코더로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 고차원 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 다시 출력 데이터로 변환합니다. 핵심은 어텐션 메커니즘으로, 입력 데이터의 각 요소...2025.01.17
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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멀티미디어에 대하여 논하시오 멀티미디어개론2025.01.131. 멀티미디어의 정의 멀티미디어는 기존의 컴퓨터에서 텍스트만을 처리할 수 있었으나 정보인식과 표현 기술의 발전으로 텍스트 이외에도 음성, 도형, 영상 등 다양한 매체를 이용하여 표현하고 처리할 수 있게 해주는 것을 의미한다. 즉, 다양한 매체가 혼재되어 있는 다중매체, 또는 그 다중매체를 다루는 기기를 말한다. 2. 멀티미디어의 특징 멀티미디어의 특징은 1) 통합성 - 다양한 미디어들을 통합해서 역동적인 정보를 전달할 수 있다. 2) 쌍방향성 - 사용자와 정보제공자 간 상호작용이 가능해져 정보 전달 효과를 극대화할 수 있다. 3)...2025.01.13
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포토샵을 이용한 이미지 합성 및 디자인 기법2025.11.141. 포토샵 기본 도구 및 레이어 활용 포토샵은 사진 이미지 보정 및 수정, 캐릭터 디자인, 문자 디자인, 이미지 합성 및 변형 작업에 활용된다. Shape Tool을 이용하여 새로운 레이어에 도형을 그려 넣을 수 있으며, 레이어 팔레트에서 새 레이어를 생성하고 이름을 변경할 수 있다. 도형 도구에서 custom shape tool을 선택하여 원하는 모양을 선택하고 드래그하여 그릴 수 있다. Shift 키를 이용하면 일정한 크기의 도형을 만들 수 있다. 2. 레이어 복사 및 변형 기법 레이어를 드래그하여 새로운 레이어 만들기로 드롭...2025.11.14
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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비정형데이터분석 중간과제물 (2023, 만점)2025.01.241. 개인정보, 가명정보, 익명정보 개인정보는 생존하는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 등에 의해 개인을 식별할 수 있는 정보를 의미한다. 가명정보는 개인정보에 속하지만 개인의 동의 없이 활용이 가능한 정보로, 개인을 식별할 수 있는 정보를 마스킹하거나 범주화하여 제공한다. 익명정보는 개인을 식별할 수 없는 수준으로 정보를 변경한 것을 의미한다. 가명정보 활용이 개인정보 보호 측면에서 주의가 필요한데, 가명정보도 추가 정보가 있으면 개인을 식별할 수 있기 때문이다. 2. 비정형데이터 분석의 중요성 빅데이터 시대에 접어들면서...2025.01.24
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