AI 탐구노트

1.개요 단어 토큰화 방식의 모델의 경우, 문자 수준에서 발생하는 다양한 노이즈(예; 철자 오류)와 언어, 사용 스크립트 등에 따라 일관성 없는 압축을 진행하는 등의 어려움이 있습니다. 그래서, 이에 대한 대안으로 바이트 수준으로 별도 토큰화가 없는 모델로 ByT5(Byte -leve T5)같은 모델이 등장했습니다. 하지만, 이들은 텍스트 전처리에서 토크나이제이션을 사용하지 않으나, 그로 인해 긴 입력 시퀀스를 처리하므로 연산 속도가 느리고 자원이 많이 소모되는 문제가 있습니다.  * ByT5 : 구글의 mT5(Multilingual T5)를 바이트 수준 입력으로 처리할 수 있도록 수정한 모델* T5 : 구글에서 개발한 언어 모델 'Text To Text Transfer Transformer'를 의미함...

1.서론1.1.이미지 배경 제거사진 작업을 하다 보면 배경을 제거하는 작업, 흔히 ‘누끼따기’로 불리는 과정은 누구나 한 번쯤 경험해 보셨을 겁니다. 이 작업은 단순한 이미지 편집처럼 보이지만, 실제로는 많은 시간과 노력이 필요합니다. 보통은 Photoshop 같은 도구를 사용하고, 한땀한땀 추출해 낼 대상의 외곽을 지정하고 이를 추출합니다. 사실 그걸로 끝나는 건 아니구요... 추출한 대상을 배치할 다른 배경 이미지에 놓고 개체가 배경과 잘 어울릴 수 있도록 주변 색상이나 형태를 비슷하게 맞춰주는 작업도 필요하죠. 조명이나 질감 등까지 잘 맞춰주는 것은 물론이구요. 그러니, 이런 작업은 고도의 숙련도가 요구되며, 비전문가에게는 어려운 작업으로 느껴지기 쉽습니다. 최근에는 이처럼 복잡한 작업을 자동화하려..

1.구글의 AI 성과와 통합 전략: 코드 생산성 및 AI 배포 강화 구글이 3분기 실적에서 AI를 통한 코드 작성과 조직 개편을 통한 AI 개발 가속화 성과를 공개했습니다. 순다르 피차이 CEO는 현재 구글의 신규 코드 중 약 25%가 AI로 생성되며, 검토를 거쳐 최종 승인된다고 밝혔고 제미나이 앱 개발팀을 딥마인드와 통합하고, AI 연구·개발·보안팀을 하나로 모아 AI 배포를 더 빠르게 진행하는 데 주력하고 있습니다.  순다르 피차이 “구글 사내 코드 25% AI가 작성··· 빠른 AI 배포 위해 연구·개발·보안팀 통합”구글이 3분기 실적 발표에서 AI 사업 관련 성과와 활동을 공개했다.www.cio.com  2.오픈AI, TSMC와 협력해 AI칩 개발…엔비디아 독점 타파 목표오픈AI가 AI칩 공급 ..

1.아마존·구글의 법적 대응, 가짜 리뷰 산업에 경고아마존과 구글은 가짜 리뷰를 제작·판매해 플랫폼 신뢰를 훼손한 부스트업을 상대로 법적 대응을 시작했습니다. 부스트업은 가짜 리뷰를 개당 최대 60달러에 판매한 것으로 알려졌는데, 이들이 만든 가짜 리뷰는 소비자들에게 제품이나 제조업체에 대한 신뢰를 훼손하고 결국은 플랫폼 기업의 브랜드를 손상시킨다는 얘기입니다.   아마존·구글, 가짜 리뷰 사이트 고소아마존과 구글이 가짜 리뷰 제작·판매 사이트 '부스트업'을 상대로 소송을 제기했다.페이먼츠닷컴 등 등 외신에 따르면 아마존은 28일(현지시간) 워싱턴 서부지역법원에 부스트업을 제소했다zdnet.co.kr 2.구글 검색 독점에 도전하는 빅테크 구글의 검색 지배력에 도전하기 위해 메타가 자체 검색 엔진을 개발하..

1.개요1.1. 얼굴 속성 분석이란 얼굴 인식 기술이 점점 대중화되면서, 이에 대한 사용자의 반응도 각기 다르게 나타나고 있습니다. 특히 많은 사용자들은 자신의 얼굴이 카메라에 노출되거나 그로 인해 개인정보가 수집될 가능성에 대해 민감하게 반응합니다. 사용자는 편리한 서비스 제공의 필요성을 이해하면서도, 어디까지나 그 ‘편리함’이 본인의 프라이버시를 지켜주며 이뤄지기를 원하죠. 반면, 서비스 제공자는 더 나은 맞춤형 서비스를 위해 다양한 인구 통계 데이터를 얻고 싶어 합니다. 사용자 성향에 맞춘 광고 제공, 감정에 따른 콘텐츠 추천 등 다양한 가능성이 열려 있기에 그만큼 데이터의 확보가 중요하게 여겨지죠. 이처럼 양쪽의 입장이 뚜렷하게 나뉘는 상황에서 AI 기술이 과연 이 간극을 어떻게 좁힐 수 있을지 ..

1. 개요1.1. Crowd Counting이란?Crowd counting은 이미지나 비디오를 분석해 특정 공간 내 인원 수를 세는 기술입니다. 군중 밀도가 높은 곳에서 안전 관리를 하거나, 공공 시설의 혼잡도를 예측하고, 마케팅 이벤트에서 방문자 수를 추적하는 데 유용합니다. 최근 딥러닝의 발전으로 인해, 더 정밀한 군중 수를 예측할 수 있게 되면서 다양한 실용적인 활용 사례가 늘고 있습니다. 1.2 활용 사례Crowd Counting은 다음과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.  스마트 시티 : 공공장소에서 실시간 인원 관리를 통해 안전과 편의를 증대대중교통 : 지하철역, 버스 정류장 등의 혼잡도를 분석하여 효율적인 운영 가능이벤트 관리 : 콘서트, 축제 등에서 군중의 밀도를 파악해 안전 문제 ..

1.개요 Github Repository 전체를 Clone 하지 않고 하부에 있는 특정 폴더의 파일만 다운로드 받고자 합니다. 이유는 해당 Repository에서 제공하는 코드는 사용하지 않지만, 공개된 이미지나 데이터셋 혹은 가중치 파일만 다운받고 싶을 때가 있기 때문입니다. 물론 clone 후 해당 부부만 복사해서 사용해도 되겠지만 한방에 할 수 있는 방법이 있다면 그것을 이용하는 것이 훨씬 편하겠죠? 2. 방법2.1. 다운로더 사이트 이용이런 작업을 전문으로 해 주는 도구가 있습니다. 'downgit'이라는 것인데, 원하는 위치에 있는 것을 압축해서 다운로드 할 수 있도록 해 주어 사용이 아주 간편합니다. 저는 이걸로!!! 아래는 deepface의 dataset 폴더 링크를 입력해서 이를 파일로 다..

1.유니버설 뮤직, AI 음성 기술로 새로운 캐롤 선보이다 유니버설 뮤직이 최초로 인공지능(AI) 기술을 이용해 가수의 음성을 합성한 곡을 공개했습니다. 이 회사는 브렌다 리의 1958년 히트곡 *'Rockin' Around the Christmas Tree'*를 AI를 통해 스페인어로 변환하여 새로운 버전으로 발매했습니다. 가수 본인의 동의와 저작권을 준수하면서 진행한 사례라 앞으로 다른 비슷한 사례가 많이 나올 것으로 전망됩니다.   유니버설 뮤직, 최초로 'AI 음성 합성' 곡 발매...빅히트 캐롤 스페인어 버전 공개   - AI타임스세계 최대의 음반사인 유니버설 뮤직이 사상 처음으로 가수의 음성을 인공지능(AI)으로 합성한 곡을 발표했다. 이 회사는 AI 저작권 문제로 스타트업 수노와 유디오를 고..

1. 개요 자동차 번호판 감지는 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 영상 기반의 전통적 이미지 처리 방식 : 번호판의 윤곽선을 감지하고 사각형 형태의 번호판 영역 찾기를 하는 방식딥러닝 기반 객체 탐지 모델 방식 : 자동차 번호판을 객체로 학습하여 이를 감지하는 방식, 차량을 먼저 찾고 거기서 다시 번호판을 찾는 방식 또는 바로 번호판을 찾는 방식으로 나뉠 수도 있음 하이브리드 방식 : 이미지 처리 기술로 번호판 가능성 있는 영역을 먼저 찾고 딥러닝으로 정확한 위치를 파악하는 방식 예전에는 OpenCV의 비전 기술을 이용해서 번호판 윤곽을 추출해서 찾는 첫번째 방법을 많이 사용했습니다. 현재도 많은 곳에서는 이렇게 처리하고 있을테구요. 하지만, 감지하려는 객체의 크기가 어느 정도가 되어야 하고 다양한 ..

1.뇌 모방 인공지능 학습 난제 해결 KAIST 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망의 가중치 수송 문제를 해결하며 AI 학습의 효율성을 크게 높일 수 있는 새로운 기틀을 마련했습니다. 연구팀은 실제 데이터 학습을 하기 전에 무작위 정보를 신경망이 사전 학습하도록 함으로써, 오류 역전파 없이도 빠르고 정확한 학습이 가능하도록 했습니다. 이는 뇌신경과학적 원리에 기반해 AI 학습 방식을 개선한 것으로, 뉴로모픽 컴퓨팅과 뇌 기반 인공지능 발전에 기여할 전망입니다.   NEWS사이트 설명을 간략히 기록 해주세요.news.kaist.ac.kr    2.한국의 AI 인재 유출 , 그리고 기업 별 전략한국은 AI 인재의 순유출 국가 중 하나로, 국내 AI 인력이 부족한 상황입니다. 이에 따라 LG유플러스, S..