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ChatGPT 배경과 활용2025.05.051. ChatGPT 개요 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 2021년 이전에 배운 대규모 데이터셋을 사용하여 학습되었습니다. 이 모델은 13억 개의 매개 변수를 가지며, 이는 GPT-3 모델에서 사용된 매개 변수의 약 116배에 해당합니다. 2. ChatGPT의 활용 ChatGPT는 인공지능 연구자들이 대화형 인공지능을 개발하는 데 필요한 자원을 제공합니다. 또한, ChatGPT는 챗봇, 자동 응답 시스템, 자동 번역 시스템 등 다양한 응용 ...2025.05.05
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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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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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상향식 모형과 하향식 모형의 개념 및 장단점2025.01.021. 상향식 모형 상향식 모형은 정보 처리 과정에서 기본적인 요소로부터 시작하여 더 큰 구조를 형성하는 방식을 말한다. 이는 언어 학습에서의 개별 소리, 단어, 그리고 문장 구조와 같은 구체적인 정보를 기반으로 전체적인 의미를 구축하는 과정을 포함한다. 상향식 접근은 세부적인 정보에 초점을 맞추며, 이러한 정보들을 통합하여 전체적인 이해를 도모한다. 상향식 모형의 장점은 구체적이고 실제 감각 데이터에 근거하여 정보를 처리한다는 것이며, 이는 새로운 상황이나 데이터에 대해 매우 효과적으로 대응할 수 있게 해준다. 반면, 이 모형의 단...2025.01.02
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데이터베이스의 특징과 데이터베이스 시스템 구성요소2025.05.041. 데이터베이스의 특징 데이터베이스는 논리적으로 관련된 기록과 파일의 통합이며, 데이터 중복을 줄이고 여러 프로그램과 사용자의 데이터 통합을 개선하여 데이터의 종류와 저장 매체에 관계없이 프로그램 개발이 용이하며, 쿼리와 응답 기능을 통해 데이터에 쉽게 접근할 수 있고, DBMS와 데이터베이스 관리자의 제어를 통해 데이터 보안을 향상시킬 수 있습니다. 2. 데이터베이스 시스템 구성 데이터베이스 시스템은 데이터베이스, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 스키마, 데이터베이스 언어, 사용자, 데이터베이스 관리자(DBA), 데이터베이...2025.05.04
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IT와 경영정보시스템 2024년 2학기 방송통신대 중간과제물: 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model) 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. 인공지능(AI)의 정의 1956년 미국의 수학자이자 과학자인 존 매카시가 '인공지능'이라는 용어를 처음 제안한 이후, 인공지능 연구는 지속적으로 발전해왔으며 여러 분야에서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다. 인공지능은 컴퓨터 과학과 방대한 데이터 세트를 활용하여 문제를 해결하는 기술 분야로, 머신러닝과 딥러닝이 인공지능의 하위 분야를 구성한다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 대한 논의는 1950년대부터 시작되었으며, 앨런 튜링, 마빈 민스키, 존 매카시 등의 선구자들이 기계의 사고 가능성을 탐구하며 인공지능 연구의 기반을 마...2025.01.26
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자료구조_C언어로 구현한 배열과 구조체의 차이점을 설명하시오2025.01.271. 배열 배열은 동일한 타입의 데이터를 메모리상에 연속적으로 저장하는 자료 구조를 말한다. 예를 들어, int 형의 성적을 저장하기 위한 배열이나, char 형의 문자들을 저장하기 위한 문자열 배열 등이 있다. 배열은 인덱스를 사용하여 각 요소에 접근할 수 있으며, 모든 요소가 같은 타입이어야 한다. 2. 구조체 구조체는 서로 다른 타입의 데이터를 하나의 단위로 묶어서 관리할 수 있는 방법으로, 예를 들어, 학생의 이름과 학번, 각 과목 점수 등 서로 다른 타입의 정보를 하나로 묶어 구조체로 정의할 수 있다. 3. 배열과 구조체의...2025.01.27
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속화 장애에 대한 이해와 고찰2024.12.311. 속화 장애의 정의와 특성 속화는 구어 속도가 비정상적으로 빠른 것이 주 증상인 유창성 장애입니다. 속화인은 언어적 처리 과정에 문제가 있어 단어 찾기와 구문 계획 등에서 어려움을 보입니다. 속화의 특성으로는 과도한 동시조음, 빠른 구어 속도, 불명료한 조음 등이 있습니다. 2. 속화 장애의 원인 속화의 원인은 명확하지 않지만, 신경학적 요인과 유전적 요인이 관련된 것으로 보입니다. 속화인들은 도파민이 과활성화된 상태로 나타나며, 유전적 요인도 일부 작용할 수 있습니다. 3. 속화 장애의 의사소통 특성 속화는 의사소통 전반에 영...2024.12.31
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의료계 관점에서의 챗지피티(ChatGPT) 분석 보고서2025.01.031. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT는 의료 분야에서 다음과 같은 장점과 단점을 가지고 있다. 장점으로는 문제 풀이 기능과 궁금한 내용을 빠르게 해결할 수 있다는 점이 있다. 하지만 단점으로는 최신 정보 반영이 되지 않고, 언어에 따라 답변의 정확도가 달라지며, 텍스트 외의 시각적 정보를 처리하지 못하고, 의학 용어에 능숙하지 않다는 점이 있다. 따라서 챗GPT를 의료 전문가들이 적절히 활용한다면 의료 서비스 향상에 도움이 될 것으로 보인다. 1. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT와 같은 대화형 AI 모델은 의료 분야에서 다양...2025.01.03
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자폐성 장애의 초기 특성과 자폐성 장애의 선별-진단 검사도구2025.01.111. 자폐성 장애의 초기 특성 자폐성 장애는 타인과의 소통이나 적절한 사회적 행동에 부정적인 영향을 초래하는 발달 장애의 일종이다. 자폐성 장애의 초기 증상으로는 사회적 관계 형성 및 유지를 위한 소통 능력 부족, 언어 발달 지연, 무의미한 행동의 반복, 감각 처리 문제, 환경 변화에 대한 어려움, 사회적 미소 결여, 타인과의 눈 접촉 제한 등이 있다. 2. 자폐성 장애의 선별-진단 검사도구 자폐성 장애를 진단하는 주요 검사도구로는 M-CHAT, SCQ, ASSQ 등이 있다. M-CHAT은 16~30개월 영유아의 부모나 보호자를 대...2025.01.11
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