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개요소프트웨어 테스트는 애플리케이션의 신뢰성과 품질을 보장하기 위한 필수 과정입니다. 특히 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기반 소프트웨어의 검증이 중요한 시점에서 기존의 테스트 방식으로는 한계가 존재합니다. 이에 따라 Metamorphic Testing과 Neuron Coverage Testing과 같은 혁신적인 테스트 기법이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 Metamorphic Test와 Neuron Coverage Test의 개념, 특징 및 적용 사례를 살펴봅니다.1. Metamorphic Testing(변환 기반 테스트)이란?Metamorphic Testing(변환 기반 테스트)은 명확한 정답이 없는 시스템(예: 머신러닝 모델)에서 결함을 발견하는 기법입니다. 입력 데이터의 변환을 통해 예상 ..

개요ANI(Artificial Narrow Intelligence, 특화형 인공지능)는 특정 작업이나 도메인에서만 작동하는 인공지능을 의미합니다. 현재 우리가 사용하는 AI 시스템(예: 음성 인식, 추천 시스템, 번역 AI 등)은 대부분 ANI에 해당하며, 특정한 목적을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 본 글에서는 ANI의 개념, 주요 기술 요소, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ANI란 무엇인가?ANI는 한 가지 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI로, 범용 인공지능(AGI)과 달리 자율적 학습 및 사고 능력은 없지만, 주어진 데이터 내에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 모델은 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 사용됩니다.1.1 ANI와 AGI 비교 항목 ANI(A..

개요멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 가지 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 기존 AI 모델이 단일 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)만 처리하는 데 비해, 멀티모달 AI는 다양한 데이터를 조합하여 더욱 정확하고 자연스러운 AI 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이는 챗GPT, DALL·E, Gemini, Meta AI, 자율주행, 의료 영상 분석 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.1. 멀티모달 AI란?멀티모달 AI는 다양한 형태의 데이터를 융합하여 학습하고 이해하는 인공지능 모델로, 단일 데이터 유형만 활용하는 기존 AI 모델보다 더욱 발전된 형태입니다.1.1 멀티모달 AI의 주요 특징다양한 데이터 유형 통합: 텍스트, ..

개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 및 영상 데이터를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. CNN은 인간의 시각 시스템을 모방하여 패턴과 특징을 자동으로 학습할 수 있으며, 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자율주행, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. CNN이란?CNN은 이미지 데이터의 공간적 구조를 효율적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망 모델입니다. 일반적인 완전 연결 신경망(Fully Connected Neural Network)과 달리, CNN은 합성곱(Convolution) 연산을 통해 특징을 추출하고 계층적으로 학습하는 방식을 사용합니다.1.1 CNN의 핵심 개념합성곱(Convolution): ..