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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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[보고서]GAN에 대한 보고서2025.01.241. GAN GAN은 적대적 훈련을 통해서 만들어지는 모델링이다. 일반적으로 신경망은 정보를 줄이고, 정제하고, 축약하는 데 사용한다. GAN은 이러한 일반적인 신경망의 구조를 변경시켜 만든 새로운 구조의 신경망을 말한다. GAN이란 진짜와 가짜를 구별할 수 없을 정도로 정교한 가짜를 만드는 생성자를 학습하는 알고리즘이다. GAN의 구조는 생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)로 이루어져 있으며, 두 신경망이 서로 적대적 관계로 경쟁하면서 성능이 향상된다. GAN의 훈련 과정은 복잡하며, 생성기와 판별기의 성...2025.01.24
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생성적 적대 신경망(GAN)의 개념과 응용2025.12.191. GAN의 기본 개념과 구조 생성적 적대 신경망(GAN)은 2014년 이안 굿펠로우가 제안한 인공지능 기술로, 생성자와 판별자 두 개의 신경망이 경쟁하면서 고품질 데이터를 생성한다. 생성자는 잠재 공간의 임의 벡터를 실제 데이터와 유사한 샘플로 변환하고, 판별자는 진짜와 가짜를 구별한다. 이러한 대립적 학습 구조는 미니맥스 게임으로 수학적으로 정의되며, 기존 지도학습과는 다른 새로운 학습 패러다임을 제시한다. 2. GAN의 학습 난제와 변형 모델 GAN은 모드 붕괴, 학습 불균형 등의 안정성 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위...2025.12.19
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생성적 적대 신경망(GAN)의 원리와 창의적 응용2025.12.191. GAN의 기본 구조와 작동 원리 생성적 적대 신경망(GAN)은 생성자와 판별자라는 두 신경망으로 구성된다. 생성자는 무작위 잡음을 입력받아 데이터를 생성하고, 판별자는 입력 데이터가 실제 데이터인지 생성된 데이터인지 판별한다. 두 네트워크는 게임 이론적 관점에서 제로섬 게임을 수행하며, 경쟁을 통해 성능이 향상된다. 학습이 충분히 진행되면 생성자는 실제와 거의 구분할 수 없는 데이터를 생성할 수 있다. 2. GAN의 변형 모델과 응용 GAN은 목적과 응용에 따라 수많은 변형 모델이 등장했다. DCGAN은 합성곱 계층을 적용해 ...2025.12.19
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딥러닝 기반 영상 생성의 발전과 사회적 영향2025.12.191. 생성적 적대 신경망(GAN) 2014년 굿펠로우가 제안한 GAN은 생성자와 판별자의 경쟁 구조를 통해 고해상도의 사실적인 이미지를 생성하는 기술이다. DCGAN, CycleGAN, StyleGAN 등 다양한 변형 모델이 등장하여 화질과 제어력을 크게 개선했으며, 영상 생성의 패러다임을 근본적으로 변화시켰다. 2. 확산 모델(Diffusion Models) 2020년대 주목받은 확산 모델은 점진적으로 잡음을 추가하고 제거하는 과정을 통해 이미지를 생성한다. DDPM, Stable Diffusion, Imagen, DALL·E 2...2025.12.19
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생성형 AI의 기술적 원리와 진화 과정2025.12.191. 생성형 AI의 정의와 기본 구조 생성형 AI는 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 샘플링하는 모델입니다. 확률적 모델링을 통해 입력 데이터의 패턴과 구조를 파악하고, 이를 기반으로 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 유사하지만 새로운 데이터를 생성합니다. 기존의 판별적 모델이 주어진 입력에 대한 분류에 집중하는 것과 달리, 생성형 AI는 창작 능력을 갖춘 인공지능입니다. 2. 트랜스포머와 대규모 언어 모델 2017년 바스와니 등이 제안한 트랜스포머 구조는 어텐션 메커니즘을 기반으로 자연어 처리에 혁명적 전환을 가져왔습니다. ...2025.12.19
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인공지능의 이미지 인식과 생성 원리 및 활용2025.12.211. 합성곱 신경망(CNN) CNN은 인간의 시각 시스템을 모방하여 설계된 딥러닝 모델로, 이미지 데이터를 효율적으로 처리합니다. 합성곱 층에서 필터가 이미지를 스캔하여 에지, 코너, 텍스처 등의 특징을 추출하고, 풀링 층에서 특징 맵의 크기를 줄입니다. 초기 층에서는 저수준 특징(선, 점, 색상)을 학습하고, 후반 층으로 갈수록 고수준 특징(눈, 코, 입 등)을 학습합니다. 역전파 알고리즘을 통해 손실 함수를 최소화하는 방향으로 가중치와 편향이 조정되어 이미지 인식 성능을 향상시킵니다. 2. 생성적 적대 신경망(GAN) GAN은 ...2025.12.21
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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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AI 페이크 이미지와 현실 인식: 진위 구별의 한계와 대응2025.12.191. AI 이미지 생성 기술 딥러닝 기술, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망이 경쟁적으로 학습하며 현실적인 이미지를 생성한다. 딥페이크는 특정 인물의 얼굴을 다른 영상에 자연스럽게 합성하는 기술이며, GAN 기반 이미지 생성은 실재하지 않는 인물, 풍경, 사물을 현실처럼 만들어낼 수 있다. 이러한 기술은 SNS, 온라인 뉴스, 포럼 등 디지털 플랫폼을 통해 빠르게 확산되고 있다. 2. 인간의 시각적 판단 능력의 한계 인간의 뇌는 시각 피질에서 시각적 정보를 처리하며 기존 경험과 ...2025.12.19
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딥페이크 기술과 활용, 시장전망2025.01.281. 딥페이크 기술 딥페이크는 생성형 인공지능(AI)의 기반이 된 '딥 러닝(deep learning)'과 가짜·합성사진을 의미하는 '페이크(fake)'의 합성어로, 실제 인물의 사진·영상 또는 음성을 기반으로 생성형 인공지능 기술을 활용하여 가짜 사진·영상·음성 등을 합성·편집해내는 기술입니다. 딥페이크 기술은 GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘을 활용하여 진짜와 구분할 수 없는 가짜 데이터를 생성할 수 있습니다. 2. 딥페이크 활용 분야 딥페이크 기술은 교육, 의료, 영화/엔터테인먼트, AR/VR 콘텐츠 제작, 마케팅/광고, ...2025.01.28
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