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개요Safety-II는 기존의 전통적 안전 개념(Safety-I)이 "실패 방지"에 집중했다면, "성공 조건 확보"에 초점을 맞춘 새로운 안전 패러다임입니다. 특히 복잡하고 변동성이 높은 시스템(항공, 의료, 소프트웨어, 제조 등)에서는 인간과 시스템이 매일 수많은 성공을 만들어내고 있으며, 이를 분석하고 강화함으로써 안전성을 확보하고자 합니다.1. 개념 및 정의Safety-II는 사고 예방이 아닌, **정상 작동(successful performance)**을 유지·확대하는 방식으로 시스템 안전을 재정의합니다.Safety-I: 실패(사고, 오류)를 줄이는 방식의 수동적 안전 접근Safety-II: 성공적인 업무 수행을 분석·강화하는 능동적 안전 접근제안자: 에릭 홀나겔(Erik Hollnagel)핵심은..

개요Resilience Engineering은 고위험 산업, 소프트웨어 시스템, 사이버 보안, 공급망 등 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 시스템이 실패를 예방하고, 적응하며, 회복할 수 있도록 설계하고 운영하는 접근 방식입니다. 본 글에서는 복원력 중심의 시스템 설계 개념, 핵심 원리, 실제 사례 및 기술 도입 전략을 중심으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Resilience Engineering은 단순한 장애 대응을 넘어, 시스템의 유연성, 학습 능력, 적응력, 복구 능력을 포함한 전체적인 회복력을 설계 요소로 포함하는 공학적 전략입니다.목적: 예측 불가능한 위기에서 시스템 성능을 유지하거나 빠르게 회복배경: 항공, 원자력, 의료, 클라우드 운영 등 복잡계(CAS)에 뿌리를 둔 공학 개념핵심 관점: “실..

개요MBSE(Model-Based Systems Engineering)는 문서 기반의 전통적 시스템 공학에서 탈피해, 모델을 중심으로 요구사항, 구조, 동작, 검증 등을 통합 관리하는 시스템 엔지니어링 접근 방식입니다. SysML(Systems Modeling Language)은 이를 지원하는 핵심 표준 언어이며, 최근 발표된 SysML v2는 MBSE의 실용성과 정밀성을 크게 향상시킨 최신 표준입니다. 본 글에서는 MBSE의 개념과 필요성, SysML v2의 주요 특징 및 기술 구성, 산업 적용 사례를 중심으로 MBSE 도입의 전략과 효과를 다룹니다.1. 개념 및 정의MBSE는 복잡한 시스템의 전체 생애주기(요구 → 설계 → 분석 → 검증)에 걸쳐 모델을 주요 표현 수단으로 활용하는 시스템 엔지니어링 ..

개요OPM3®는 PMI(Project Management Institute)에서 개발한 조직 수준의 프로젝트 관리 성숙도 평가 모델로, 조직이 전략적 목표를 효과적으로 달성하기 위해 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리를 얼마나 잘 수행하고 있는지를 진단하고 개선할 수 있도록 지원합니다. 본 글에서는 OPM3의 구조, 성숙도 단계, 구성요소, 도입 효과 및 실무 적용 전략을 정리합니다.1. 개념 및 정의OPM3(Organizational Project Management Maturity Model)는 조직의 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관리 능력을 전략적 일관성과 연결해 체계적으로 진단하고 개선할 수 있도록 고안된 모델입니다.목적: 조직의 전략 실행 역량 향상범위: 프로젝트, 프로그램, 포트폴리오 관..

개요Split Learning은 모델을 여러 장치 간에 분할하여 데이터가 로컬을 벗어나지 않으면서도 협업 학습이 가능하도록 하는 프라이버시 중심의 분산 학습 기술입니다. 본 글에서는 Split Learning의 개념, 구조, 주요 기술 요소, Federated Learning과의 비교, 보안성과 활용 사례를 중심으로 실무 도입 가능성을 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Split Learning은 딥러닝 모델을 클라이언트와 서버로 나누어 학습하는 방식으로, 클라이언트는 전방 레이어만 계산하고 서버는 후방 레이어를 계산합니다. 이 구조는 원본 데이터를 서버에 전송하지 않아도 되므로 프라이버시와 보안성이 크게 향상됩니다.목적: 데이터 프라이버시 보호 및 연산 분산기반 원리: 모델 분할 및 순방향/역방향 전파 분리..

개요BYOL은 라벨 없이도 강력한 시각 표현을 학습할 수 있도록 설계된 자가 지도 학습(Self-Supervised Learning) 프레임워크입니다. 기존 대조 학습(Contrastive Learning)과는 달리, negative sample 없이도 representation을 학습할 수 있다는 점에서 새로운 패러다임을 제시합니다. 본 글에서는 BYOL의 구조, 핵심 기술 요소, 기존 기법과의 차이, 장점 및 활용 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의BYOL(Bootstrap Your Own Latent)은 이미지의 두 augmented view 간의 표현을 예측하도록 학습하면서, negative pair 없이도 유의미한 표현을 획득하는 자가 지도 학습 방법입니다.목적: 라벨 없이 견고하고 일반..

개요SimCLR은 대규모 이미지 데이터에 라벨 없이 학습할 수 있는 자가 지도(contrastive learning) 기반 프레임워크입니다. 본 글에서는 SimCLR의 학습 구조, 핵심 기술 요소, 일반 지도 학습 대비 특징, 성능 및 실제 활용 사례를 심층적으로 분석합니다.1. 개념 및 정의SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 간의 유사성/비유사성을 기반으로 시각 표현을 학습하는 대조 학습(Contrastive Learning) 기법입니다. 주어진 이미지에 다양한 변형(augmentation)을 가해 양성 쌍(positive pair)을 만들고, 서로 다른 이미지들과의 차별화를 통해 강건한 특징 ..

개요Mixup과 CutMix는 이미지 분류 및 딥러닝 모델 훈련 시 데이터 다양성과 일반화 능력을 향상시키기 위한 고급 데이터 증강 기법입니다. 본 글에서는 두 기법의 원리, 차이점, 기술 요소, 성능 향상 사례, 적용 시 고려사항 등을 비교 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Mixup과 CutMix는 각각 이미지 및 레이블을 혼합하거나 부분적으로 결합하는 방식으로, 딥러닝 모델이 다양한 데이터 조건에 강건하게 대응할 수 있도록 돕는 증강 기법입니다.Mixup: 두 이미지를 선형적으로 혼합하고 레이블도 동일 비율로 섞음CutMix: 한 이미지의 일부분을 잘라 다른 이미지에 삽입하고, 비율에 따라 레이블도 혼합공통 목적: 과적합 방지 및 일반화 성능 향상2. 특징 항목 Mixup CutMix 일반..

개요Guardrails.ai는 생성형 AI와 대형 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션에서 신뢰성 있는 출력, 보안성, 형식 일관성을 보장하기 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 이 글에서는 Guardrails.ai의 개념과 필요성, 핵심 구성 요소, 기술 요소, 적용 사례 등을 통해 안전하고 제어 가능한 LLM 응용 시스템을 구축하는 전략을 다룹니다.1. 개념 및 정의Guardrails.ai는 LLM의 출력에 대해 **형식 제약(validation)**과 내용 필터링, 보안 정책 적용, 사용자 정의 피드백 루프 등을 통해, 신뢰 가능한 인터페이스를 제공하는 도구입니다.목적: LLM 기반 앱에서 예측 불가능한 출력 제어핵심 기능: 출력 유효성 검사, JSON 스키마 적용, 정책 기반 필터..

개요Prompt Injection은 생성형 AI(GPT 등) 시스템에서 사용자의 입력이 시스템 프롬프트나 의도된 동작을 오염시켜 악의적 결과를 유도하는 보안 위협입니다. 이 글에서는 Prompt Injection의 개념, 유형, 공격 사례와 함께 이를 방지하기 위한 실질적 대응 전략들을 소개합니다.1. 개념 및 정의Prompt Injection은 LLM(Large Language Model) 기반 시스템에 있어, 사용자 입력을 악용해 의도하지 않은 행동을 유발하는 공격입니다. 일반적으로 시스템 프롬프트나 내부 명령을 우회하거나 덮어쓰는 방식으로 이루어집니다.목적: LLM의 동작을 교란하거나 보안 정보 노출 유도유형: 직접 삽입(Direct injection), 반사 삽입(Indirect injection..

개요TRADES는 딥러닝 모델의 일반화 성능과 적대적 견고성(robustness) 사이의 균형을 수학적으로 정립하고 이를 기반으로 훈련 전략을 구성한 방어 알고리즘입니다. 기존 Adversarial Training이 모델 정확도를 희생하며 견고성을 추구했던 반면, TRADES는 이 둘 사이의 트레이드오프를 명시적으로 고려하여 효과적인 방어를 구현합니다.1. 개념 및 정의TRADES(TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)는 정규화된 손실 함수를 통해 모델이 clean data(정상 입력)와 adversarial data(적대 입력) 모두에 대해 견고하게 작동하도록 학습시키는 방법입니다.목적: 모델의 일반화 능력과 적대 견고성 간의 균형 유지핵..

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

개요FGSM(Fast Gradient Sign Method)은 적대적 예제를 생성하는 대표적인 공격 알고리즘으로, 딥러닝 모델의 입력에 미세한 노이즈를 추가해 잘못된 예측을 유도합니다. 이 글에서는 FGSM의 개념과 작동 원리, 수학적 정의, 적용 사례, 그리고 이를 방어하는 방법 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의FGSM은 입력 이미지에 작은 노이즈를 추가하여 딥러닝 모델이 잘못된 출력을 내도록 유도하는 적대적 공격 기법입니다. 이 노이즈는 손실 함수의 그래디언트를 활용하여 계산되며, 빠른 계산 속도와 단순한 구조가 특징입니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점 식별 및 테스트기반 이론: 그래디언트 방향을 활용한 손실 함수 최대화주요 분야: 보안 테스트, 모델 검증, XAI 연구 등2. 특징 항목 ..

개요Adversarial Training은 악의적으로 조작된 입력(적대적 예제, Adversarial Example)에도 견딜 수 있도록 딥러닝 모델을 훈련시키는 보안 중심의 학습 기법입니다. 본 글에서는 Adversarial Training의 원리와 작동 방식, 적용 기술, 장단점, 실제 활용 사례를 다루며, 보안이 중요한 AI 환경에서 이 기술의 필요성과 효과성을 설명합니다.1. 개념 및 정의Adversarial Training은 학습 과정에 적대적 예제를 포함시켜 모델이 이러한 입력에도 강인한 예측 성능을 유지하도록 만드는 기술입니다. 이는 모델을 단순히 일반적인 데이터가 아니라, 공격받을 가능성이 있는 환경에서도 작동하도록 강화합니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점을 줄이고 보안성을 높이기 위함필요성..

개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..

개요MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)은 적은 양의 데이터로도 다양한 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 설계된 메타 학습 알고리즘입니다. 본 글에서는 MAML의 개념과 특징, 구성 요소, 기술 스택, 장점, 실제 활용 사례 등을 심층적으로 다루며, 메타 학습과 기존 딥러닝 학습 방식과의 차이를 비교합니다.1. 개념 및 정의MAML은 "모델 불가지론적 메타 학습" 기법으로, 어떤 모델 구조에도 적용 가능한 범용적인 메타 러닝 알고리즘입니다. 일반적인 딥러닝이 많은 데이터를 필요로 하는 반면, MAML은 적은 샘플만으로도 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있도록 훈련합니다.목적: 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있는 초기 파라미터 학습필요성: 데이터가 부족하거나 다양한 ..

개요Neural Architecture Search(NAS)는 인공지능(AI) 모델의 구조를 사람이 수작업으로 설계하지 않고, 알고리즘이 자동으로 최적화된 신경망 구조를 탐색하는 기술이다. 이 기술은 모델의 정확도, 경량화, 효율성 등을 자동으로 조율함으로써 AI 모델 개발의 생산성과 성능을 동시에 향상시키는 핵심 방법론으로 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의NAS는 탐색 알고리즘을 활용해 주어진 목표(정확도, 연산량 등)에 최적화된 신경망 구조를 자동으로 설계하는 기법목적수작업 설계의 한계를 넘어서고, 최적 성능을 갖는 구조를 효율적으로 발견필요성설계 비용 절감, 고성능 모델 자동 설계, 맞춤형 경량 모델 필요 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교자동 구조 설계전문가가 아닌 알고리즘이 ..

개요DARTS는 Neural Architecture Search(NAS)의 대표적인 기법으로, 신경망 구조 탐색 문제를 미분 가능한 연속 최적화 문제로 변환함으로써 기존 NAS 방식의 계산 자원 소모 문제를 획기적으로 개선한 알고리즘이다. 본 포스트에서는 DARTS의 핵심 개념, 작동 원리, 기술적 강점, 활용 사례 등을 상세히 다룬다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DARTS는 신경망 구조 설계를 연속적인 확률적 선택 문제로 모델링하고, 경사 하강법을 통해 효율적으로 최적 구조를 탐색하는 NAS 기법목적고성능 딥러닝 모델을 수작업 설계 없이 자동으로 도출필요성기존 NAS는 탐색 시간 및 자원이 과도하게 소모됨 (수천 GPU 시간 필요)2. 특징특징설명기존 NAS 대비미분 가능 탐색 공간구조 선택을 ..

개요MADDPG는 다중 에이전트 강화학습(MARL)을 위한 대표적인 알고리즘으로, 각 에이전트가 독립적으로 정책을 학습하면서도, 공동의 환경 이해를 통해 협력 및 경쟁 전략을 최적화할 수 있도록 설계된 Off-policy Actor-Critic 방식의 알고리즘이다. 이는 복잡한 상호작용이 존재하는 환경(예: 로봇 군집, 자율 주행 차량, 게임 에이전트 등)에서 효과적으로 학습할 수 있는 프레임워크를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MADDPG는 DDPG 기반으로 확장된 알고리즘으로, 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트가 고유한 정책을 가지며, 중앙집중식 비판자(Critic)를 통해 공동 훈련하는 방식목적에이전트 간 상호작용을 고려한 안정적 정책 학습 수행필요성독립형 DDPG는 상대 에이전트의..

개요VideoPoet은 구글(Google DeepMind)에서 개발한 멀티모달 생성형 모델로, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상을 하나의 시퀀스 토큰화 구조로 통합하여 동영상을 생성하는 최신 AI 프레임워크이다. 특히 Token-Infusion 기법을 활용해 다양한 모달리티 간 통합을 자연스럽게 구현할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의VideoPoet은 텍스트, 오디오, 이미지 입력을 받아 동영상을 생성할 수 있는 autoregressive 멀티모달 모델목적간단한 텍스트 명령으로 복잡한 영상 콘텐츠 생성 가능하게 함필요성기존 비디오 생성 모델의 모달리티 분리 한계를 극복하고 창의적 영상 합성 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교Token-Infusion각 moda..

개요AudioGen은 메타(Meta AI)가 개발한 텍스트 기반 오디오 생성 모델로, 자연어 입력을 바탕으로 환경음, 효과음, 배경 사운드 등을 고품질로 합성할 수 있는 생성형 AI 시스템이다. 다양한 일상적, 창작적 상황에서 활용 가능하며, 특히 비주얼 콘텐츠 제작 및 가상 환경 구축에 유용하다.1. 개념 및 정의항목설명정의AudioGen은 텍스트 설명을 입력받아 대응하는 환경 소리, 효과음을 생성하는 딥러닝 기반 오디오 생성 모델목적텍스트 기반 오디오 합성 자동화를 통해 창작 효율 극대화필요성직접 녹음 또는 Foley 작업의 시간·비용 한계를 극복할 필요성 증가2. 특징특징설명기존 방식과 비교텍스트 제어 생성자연어로 소리의 종류, 배경, 동작 등을 명시 가능기존: 샘플 수집 또는 수작업 Foley 필..

개요MusicLM은 구글(Google)이 개발한 텍스트 기반 음악 생성 모델로, 사용자가 입력한 자연어 설명을 바탕으로 고품질의 음악을 생성한다. 이 모델은 언어-오디오 임베딩 학습을 통해 음악의 구조, 스타일, 악기 구성, 감정 등 다양한 요소를 반영하여 실제 음악처럼 자연스러운 결과물을 생성할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의MusicLM은 텍스트 설명을 입력받아 AI가 음악을 생성하는 멀티모달 생성형 모델목적비전문가도 창작 가능한 텍스트 기반 음악 제작 도구 제공필요성기존 음악 생성 모델은 제어 가능성 부족, 텍스트 기반 제어 요구 증가2. 특징특징설명기존 모델과 비교텍스트 기반 제어자연어로 음악의 스타일, 악기, 분위기 등 지정 가능Jukebox는 가사 기반, Text-to-Music..

개요Point Transformer는 트랜스포머의 강력한 표현 학습 능력을 3D 포인트 클라우드 처리에 적용한 모델로, 각 포인트 간의 공간 관계를 동적으로 학습하여 정밀한 분류, 분할, 위치 추정 등을 가능하게 한다. 이 모델은 기존의 PointNet++가 갖는 지역 처리 한계를 극복하고, Attention 메커니즘을 통해 유연하고 정밀한 특징 추출을 실현한다.1. 개념 및 정의항목설명 정의Point Transformer는 3D 포인트 클라우드의 지역 구조를 Self-Attention 기반으로 동적으로 학습하는 트랜스포머 아키텍처목적국소적이고 계층적인 공간 정보를 유연하게 통합하여 정확한 3D 인식 수행필요성고정된 필터 기반 처리(PN++)의 한계를 극복하고, 위치 민감한 표현 학습 필요2. 특징특징설..

개요PointNet++는 비정형 3차원 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위해 설계된 딥러닝 모델로, PointNet의 한계를 극복하고 지역 정보를 계층적으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 이 모델은 다양한 밀도와 크기의 지역 구조를 효과적으로 인식하여 3D 물체 인식, 분할, 신경재구성 등 여러 3D 비전 작업에서 탁월한 성능을 보여준다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의PointNet++는 포인트 클라우드의 지역 정보를 샘플링하고 그룹화한 후 PointNet을 반복적으로 적용하는 계층적 구조의 신경망목적국소 및 전역 지오메트리 정보를 동시에 학습하여 정밀한 3D 인식 수행필요성PointNet은 전체 포인트를 독립적으로 처리하여 국소 정보 손실 발생2. 특징특징설명기존 PointNet과 비교계층적 구..

개요Mask2Former는 인스턴스 세분화, 시맨틱 세분화, 팬옵틱 세분화 작업을 하나의 아키텍처에서 통합적으로 처리할 수 있는 범용 세분화 프레임워크이다. MaskFormer의 후속작으로서, 트랜스포머 구조와 다중 레벨 feature fusion을 기반으로 하여 다양한 세분화 태스크에 최적의 성능을 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Mask2Former는 이미지 세분화 전반을 하나의 통합된 트랜스포머 모델로 처리하는 범용 Segmentation 아키텍처목적세분화 태스크의 범용화 및 성능 향상, 단일 모델로 다중 태스크 처리필요성기존 세분화 모델은 인스턴스/시맨틱/팬옵틱을 개별 구조로 처리해야 했던 한계 존재2. 특징특징설명기존 모델 대비Unified Architecture하나의 트랜스포머 모..

개요DETR(Detection Transformer)는 트랜스포머(Transformer) 구조를 기반으로 한 최초의 완전한 객체 탐지 모델로, 기존 CNN 기반의 복잡한 후처리 절차를 제거하고 엔드 투 엔드 학습을 가능하게 만든 혁신적인 구조이다. 본 포스트에서는 DETR의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 강점, 활용 사례 등을 자세히 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DETR은 CNN 백본과 트랜스포머 인코더-디코더 구조를 활용해 객체 탐지를 수행하는 엔드 투 엔드 모델목적Anchor box, NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 간결하고 정확한 객체 탐지필요성기존 탐지기들의 복잡한 파이프라인 및 수작업 튜닝 제거 필요2. 특징특징설명기존 탐지기와의 비교Anchor-fre..

개요Autoformer는 시계열 데이터의 장기 예측을 위해 설계된 트랜스포머 기반 모델로, 시계열 분해(Series Decomposition)를 내재화한 독창적인 구조를 갖고 있다. 기존 트랜스포머의 계산 복잡도를 유지하면서도 시계열의 추세(Trend)와 계절성(Seasonality)을 분리해 모델링함으로써, 예측 성능과 일반화 능력을 모두 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Autoformer는 시계열을 추세성과 계절성으로 분해하고 이를 Transformer 구조 내에서 학습하는 모델목적장기 시계열 예측의 정확도 향상 및 일반화 성능 개선필요성시계열 내 중복 및 순환성을 명시적으로 분리하여 학습하는 방식이 기존 트랜스포머보다 유리함2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비시계열 분해 내재화입력 시..

개요Informer는 긴 시계열 예측(Long Sequence Time-Series Forecasting, LSTF)을 위한 Transformer 기반 모델로, 기존 트랜스포머의 O(N²) 복잡도를 극복하고 효율적인 추론이 가능하도록 설계되었다. ProbSparse Self-Attention과 디코더 구조 개선을 통해 예측 정확도와 계산 효율을 동시에 높인 것이 특징이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Informer는 시계열 데이터를 예측하기 위해 설계된 트랜스포머로, 희소 어텐션과 디코더 병렬화를 통해 속도와 확장성을 개선한 모델목적긴 시계열 데이터를 빠르고 정확하게 예측하는 고효율 구조 구현필요성기존 트랜스포머는 긴 입력 처리 시 메모리와 연산 부담이 큼2. 특징특징설명기존 트랜스포머 대비Pro..

개요Reformer는 구글 브레인(Google Brain) 팀이 제안한 트랜스포머 구조의 확장으로, Locality-Sensitive Hashing(LSH)을 활용해 Self-Attention 연산의 복잡도를 O(N²)에서 O(N log N)으로 낮춘 모델이다. 본 포스트에서는 Reformer의 핵심 개념인 LSH Attention의 작동 원리, 구성 요소, 기술적 특징 및 주요 활용 사례를 중심으로 설명한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Reformer는 입력 시퀀스를 유사도 기준으로 해시 버킷에 나누고, 각 버킷 내에서만 Self-Attention을 수행하여 연산량을 줄인 Transformer 구조목적긴 시퀀스의 Self-Attention을 보다 효율적으로 처리필요성트랜스포머의 메모리 병목 및 ..

개요Performer는 기존 Transformer의 연산 병목을 해결하기 위해 고안된 선형 복잡도 어텐션 알고리즘이다. 특히 FAVOR+ (Fast Attention Via Positive Orthogonal Random features)는 Self-Attention의 계산량을 O(N²)에서 O(N)으로 줄여 대규모 입력 처리에서 속도와 메모리 사용을 획기적으로 개선한다. 본 글에서는 Performer의 핵심 개념, FAVOR+의 수학적 원리, 기술적 장점과 다양한 활용 사례를 상세히 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Performer는 Self-Attention을 근사하는 선형 어텐션 기반 트랜스포머 구조로, FAVOR+ 기법을 핵심으로 사용목적트랜스포머 구조의 연산량을 선형 수준으로 낮춰 ..