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개요최근 인공지능(AI)의 발전으로 인해 텍스트, 이미지, 영상뿐 아니라 음성도 정교하게 위조할 수 있는 '딥페이크 오디오(Deepfake Audio)' 기술이 빠르게 확산되고 있습니다. 이로 인해 보이스피싱, 허위정보 유포, 사기 등의 보안 위협이 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 '딥페이크 오디오 탐지 기술'이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.1. 개념 및 정의**딥페이크 오디오 탐지(Deepfake Audio Detection)**는 인공지능(AI)이나 딥러닝 기반으로 합성된 음성을 식별하고 구별하는 기술입니다. 딥페이크 오디오는 실제 인물의 음성을 학습시켜 동일한 목소리로 임의의 문장을 생성할 수 있으며, 이는 범죄나 사회적 혼란을 유발할 수 있습니다. 따라서 이 기술은 보안, 저널리즘, 금융 ..

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): ..

개요ANN(Artificial Neural Network, 인공 신경망)은 인간 두뇌의 신경망을 모방하여 데이터에서 패턴을 학습하는 머신러닝 모델입니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리, 자율주행, 금융 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, **딥러닝(Deep Learning)**의 핵심 기술로 발전하였습니다.1. ANN이란?인공 신경망(ANN)은 다층 구조의 뉴런(Neuron)들이 서로 연결되어 데이터를 입력받고 학습하여 최적의 출력을 생성하는 딥러닝 모델입니다.1.1 ANN의 핵심 개념노드(Node)와 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 데이터를 처리하고 출력하는 역할가중치(Weight)와 편향(Bias): 입력 데이터가 출력에 미치는 영향을 조정활성화 함수(Activation Functi..

개요NN(Neural Network, 인공 신경망)은 인간의 뇌 신경망을 모방한 딥러닝 기반의 AI 모델로, 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 신경망은 **입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)**으로 구성되며, 데이터 패턴을 학습하여 최적의 출력을 예측합니다.1. 인공 신경망(Neural Network)이란?인공 신경망(NN)은 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 기계 학습 모델로, 다층 구조를 통해 복잡한 관계를 학습할 수 있습니다.1.1 NN의 핵심 개념노드(Node) 및 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 데이터 처리를 담당가중치(Weight) 및 편향(Bias): 입력 데..