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개요Machine Native Design은 인간 디자이너가 아닌 '머신(기계)'이 생성, 최적화, 진화시키기 위한 전제 하에 설계되는 디자인 접근 방식이다. 전통적인 '사람을 위한 설계(Human-Centric Design)'에서 탈피해, AI 모델, 컴파일러, 3D 프린터, 생성 모델 등이 직접 이해·처리할 수 있도록 구조화된 디자인을 지향한다. 이는 특히 생성 AI, AI 에이전트, 자동화 시스템과의 통합성이 중요한 시대에 각광받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인간이 아닌 기계(AI/모델/시스템)의 이해 및 실행 효율을 중심으로 설계되는 패러다임핵심 대상LLM, 생성 AI, 물리 시뮬레이터, 디지털 트윈, GPU 연산기반 알고리즘 등목적기계가 해석·변환·학습하기 최적화된 데이터 및 시스..

개요DiT(Diffusion Transformer)는 이미지 생성 디퓨전 모델에서 기존 U-Net 구조를 Transformer로 대체하여 성능과 확장성을 개선한 새로운 구조입니다. 특히, Transformer의 표현력과 스케일업 가능성을 활용해 고해상도 이미지 생성, 안정적 학습 등에서 차별화된 성능을 보여주며, DALL·E 3 및 Stable Diffusion 3와 같은 최신 생성형 AI 시스템에 영향을 주고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의디퓨전 노이즈 제거 네트워크에 Transformer를 적용한 모델목표기존 CNN 기반 U-Net 대비 더 강력한 표현력 확보특징Latent 디퓨전 과정에서 Transformer가 노이즈 예측을 수행DiT는 Diffusion 과정에서 일정 단계(times..

개요제너레이티브 AI(Generative AI)는 주어진 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 이 기술은 기존의 분류·예측 중심 AI와 달리, ‘무엇인가를 창조하는’ 능력에 중점을 두며, 인간의 창의적 활동을 보조하거나 대체할 수 있는 잠재력을 지닌다. 최근 GPT, DALL·E, Stable Diffusion, Codex 등 다양한 모델의 등장과 함께 전 산업에 걸쳐 활용 사례가 확산되고 있다.1. 개념 및 정의Generative AI는 대량의 학습 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 모델로, 대표적으로 생성형 언어모델(LLM), 생성형 이미지 모델, 생성형 오디오/음성 모델 등이 있다.목적: 사람의 창작 능력을 보완하거..