개요Attention 메커니즘은 딥러닝 모델이 입력 데이터 중 중요한 부분에 집중하도록 하는 기술로, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 수행한다. 특히 Transformer 구조의 등장 이후 Attention은 AI 모델 성능 혁신의 중심 기술로 자리 잡았다.1. 개념 및 정의Attention은 입력 시퀀스 전체를 동일하게 처리하는 대신, 특정 시점에서 중요한 정보에 가중치를 부여하여 처리하는 메커니즘이다. 이는 인간이 정보를 처리할 때 중요한 부분에 집중하는 방식과 유사하며, 장기 의존성(Long-term dependency) 문제를 효과적으로 해결한다.2. 특징구분설명비교 요소선택적 집중중요한 정보에 가중치 부여RNN 대비 효율적병렬 처리전체 시퀀스 동시..