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- 비전 트랜스포머, Vision Transformer, ViT
- 이미지를 입력으로 받아 트랜스포머 구조를 활용하여 이미지 분류·객체 검출·시맨틱 분할 등 다양한 시각적 인식 작업을 수행하는 딥러닝 모델. 기존의 콘볼루션 신경망(CNN)은 이미지 속에서 자동차 인식, 사람 얼굴 인식처럼 국소적 특징을 효과적으로 찾아내는 데 강점이 있었다. 이는 CNN이 작은 필터로 이미지를 조금씩 훑으면서 지역적인 패턴을 감지하도록 ...
- 모션 그래픽, motion graphics
- 정보 전달이나 시각적 효과를 극대화하기 위해 그래픽 요소에 움직임을 부여한 영상 디자인 기법. 모션 그래픽스(motion graphics)는 '움직임(motion)'과 '그래픽(graphics)'이 결합된 합성어로, 1900년대 초 손으로 그린 애니메이션과 스톱 모션 사진 등 오락 목적의 단순한 애니메이션에서 시작하였다. 20세기 중반 TV와 영화의 발전 ...
- 클라우드 렌더링, cloud rendering
- 클라우드 컴퓨팅 환경의 원격 서버에서 3D 그래픽, 영상, 애니메이션 등의 렌더링 작업을 수행하는 기술. 기존에는 고성능 워크스테이션이나 자체 서버팜인 온프레미스 렌더팜(On-premises Render Farm)을 중심으로 렌더링 작업을 수행했으나 하드웨어 비용과 유지보수 부담, 확장성 한계 등으로 대규모 프로젝트 진행이 쉽지 않았고 짧은 마감 기한을 ...
- 긴급 구조 센터, 緊急救助-, Emergency Rescue Center, ERC
- 재난, 범죄, 화재 등 각종 긴급 상황 발생 시, 신고 접수부터 위치 파악, 구조 인력 배치, 현장 지휘 및 통제까지의 전 과정을 총괄하는 통합 대응 센터. 긴급 구조 센터는 경찰청, 소방청 등 관련 기관과 긴밀히 협력하여 긴급 상황 발생 시 보다 효과적인 구조 및 구급 활동을 수행한다. 경찰청은 범죄 및 실종 사건 초기 대응과 수사 지원을 주로 담당하며 ...
- 정밀 측위 서버, 情密測位-, Precise Positioning Server, PPS
- 위성 신호(GNSS), 이동통신 네트워크 신호, Wi-Fi, 관성 센서(IMU) 등 다양한 위치 관련 데이터를 통합 분석하여, 단말기의 현재 위치를 정밀하게 산출하는 서버. 개인이 휴대하는 단말(스마트폰 등) 또는 특정 사물 단말의 정확한 위치를 계산하는 서버를 정밀 측위 서버(Precise Positioning Server)라 하며, 세계 위성 항법 시 ...
- 신경망 구조 탐색, 神經網構造探索, Neural Architecture Search, NAS
- 특정 작업(예: 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등)의 성능을 향상하기 위해, 효율적인 신경망 구조를 자동으로 탐색·설계하는 기계 학습 기술. 기존의 신경망 모델 설계는 주로 전문가가 도메인 지식 혹은 경험을 기반으로 하여 수동으로 설계했다. 그러나 NAS는 데이터와 탐색 알고리즘을 활용해 구조 자체를 학습적으로 도출함으로써 성능 향상과 설계 효율 ...
- 그래프 신경망, -神經網, Graph Neural Network, GNN
- 노드와 에지로 구성된 그래프 구조의 데이터를 처리하고 노드 간의 관계와 구조적 특성을 반영하여 예측·분류·표현 학습을 수행하는 딥러닝 모델. 기존의 콘볼루션 신경망(CNN)이나 순환 신경망(RNN)은 이미지나 시계열처럼 규칙적인 격자(grid) 구조의 데이터에 적합하다. 반면, 그래프 신경망(GNN)은 노드(node)와 에지(edge)로 구성된 비정형 구 ...
- 재귀 신경망, 再歸神經網, Recursive Neural Network, RvNN
- 계층적 구조나 트리 구조를 가진 데이터를 입력으로 받아, 동일한 신경망 모듈을 반복적으로 적용하여 데이터의 구조적 관계와 의미 표현을 학습하는 인공신경망 구조. 재귀 신경망은 계층적 구조(hierarchical structure)나 트리(tree structure) 구조를 학습하기 위해 설계된 인공신경망이다. 문장, 수식, 장면(Scene)과 같이 트리 ...
- 생성 모델, 生成-, generative model
- 이미지, 텍스트, 음성 등 실제 데이터를 학습한 뒤 학습한 분포를 기반으로 원데이터와 유사한 새로운 데이터를 만들어 내는 기계 학습 모델. 생성 모델은 단순히 입력을 분류하거나 예측하는 판별적(discriminative) 모델과 달리 실제 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있는 기계 학습 모델이다. 예를 들어, 인물 사진 데이터세트를 학습한 모델 ...
- 적대적 공격, 敵對的攻擊, adversarial attack
- 인공지능 시스템이 의도하지 않은 잘못된 판단이나 동작을 수행하도록 입력 데이터, 학습 데이터 또는 모델 자체를 의도적으로 조작하는 공격 기법. 적대적 공격은 인공지능 시스템이 본래 설계된 방식과 다르게 오작동하도록 유도하기 위해, 입력, 학습 데이터 또는 모델 자체를 조작하는 다양한 공격 기법을 의미한다. 이러한 공격은 일반적인 시스템 오류나 예측 실패와 ...
