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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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인천대학교 수치해석 MatLab2025.04.251. Cubic spline interpolation을 이용한 삼성전자 주가 예측 3차 spline 보간법을 적용하여 삼성전자 주가 데이터와 보간선 그래프를 그렸습니다. 최초 날짜인 4월 21일을 0으로 두고 하루가 지날 때마다 x축에서 1씩 증가하도록 설정했습니다. 최종 날짜인 7월 6일은 최초 날짜를 기준으로 76일이 지났기 때문에 x축의 범위는 0부터 76이 됩니다. 구하고자 하는 날은 4월 21일 기준으로 13일이 지났기 때문에 x=13의 값이 예측값이 됩니다. 예측값은 2,244,435원으로 실제값인 2,276,000원과의...2025.04.25
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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실험계획의 기본원리 중 직교화에 대한 설명2025.01.261. 직교화 직교화는 실험계획에서 각 요인들이 서로 독립적으로 영향을 미치도록 실험을 설계하는 과정을 의미합니다. 직교화를 통해 요인 간의 독립성을 유지하여 각 요인의 효과를 명확하게 추정할 수 있습니다. 직교화는 실험의 정확성과 효율성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 직교배열표를 활용하면 복잡한 실험에서도 요인 간의 독립성을 유지하여 높은 수준의 정확도를 제공할 수 있습니다. 1. 직교화 직교화는 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 직교화는 데이터 내의 상관관계를 제거하여 데이터 간의 독립성을 높...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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변환 분석(Transform Analysis)에 대한 설명2025.01.181. 변환 분석 변환 분석은 논리 개념 데이터 흐름을 물리 개념 설계 구조도로 변환하는 기술입니다. 변환 분석을 통해 설계 구조도를 작성하는 과정은 데이터 흐름 작성, 중앙 변환 영역 추출, 구조도 초안 작성(1차 구조도 지침), 구조도 개선(완전 구조도) 등 4단계로 구성됩니다. 중심변환영역 추출처리에는 논리데이터 흐름에 따른 방법이 2가지가 있으며, 데이터 흐름차트에 신뢰성 있는 중앙처리가 있는 경우에 이용하는 방법과 데이터 흐름차트를 입력영역, 변환영역, 출력영역의 3가지로 분할하는 방법이 있습니다. 2. 폭포수 모델 폭포수 ...2025.01.18
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단 3개의 데이터만 가지고 모델 추정하기 (베이지안 추정, Python source code 예제 포함)2025.05.131. 베이지안 추정 베이지안 추정은 제한된 데이터를 활용하여 미지의 모델 매개변수를 추정하는 방법입니다. 이 예제에서는 PyMC3 라이브러리를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘플링을 통해 매개변수의 사후 분포를 추출합니다. 이를 통해 불확실성을 고려하면서도 가능한 모든 시나리오를 종합적으로 고려하여 예측의 중심 경향을 나타낼 수 있습니다. 2. PyMC3 PyMC3는 확률적 프로그래밍 라이브러리로, 베이지안 모델링과 추론을 수행할 수 있습니다. 이 예제에서는 PyMC3를 사용하여 베이지안 모델을 정의하고, MCMC 샘...2025.05.13
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데이터 마이닝의 정의와 활용 사례2025.01.021. 데이터 마이닝의 이해 데이터 마이닝은 대량의 데이터 세트에서 가치 있는 정보와 통찰력을 추출하는 프로세스입니다. 여기에는 통계 분석, 기계 학습, 패턴 인식 등의 기술을 사용하여 데이터 내 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 트렌드를 식별하는 것이 포함됩니다. 데이터 마이닝 프로세스에는 데이터 수집, 정리 및 전처리, 탐색, 모델 구축, 평가, 배치 등의 단계가 포함됩니다. 2. 데이터 마이닝의 응용 데이터 마이닝의 주요 애플리케이션 중 하나는 예측 분석입니다. 이를 통해 기업은 고객 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있습...2025.01.02
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인터넷 모델과 OSI 참조 모델 비교2025.05.081. TCP/IP 모델 TCP(전송 제어 프로토콜)/IP(인터넷 프로토콜)는 국방부(DoD) 프로젝트 대행사가 개발했으며, OSI 모델과 달리 4개의 레이어로 구성되어 있습니다. TCP/IP는 네트워킹을 위한 표준 프로토콜 모델로 간주되며, TCP는 데이터 전송 및 IP 처리 주소를 담당합니다. TCP/IP 제품군에는 TCP, UDP, ARP, DNS, HTTP, ICMP 등 다양한 프로토콜이 포함되어 있습니다. 2. OSI 모델 OSI(개방형 시스템 상호 연결) 모델은 ISO(국제 표준기구)에서 도입된 모델링 개념에 기반한 모델입...2025.05.08
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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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