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개요대규모 언어 모델(Large Language Model)의 발전은 대부분 트랜스포머(Transformer) 아키텍처 기반으로 이루어져 왔습니다. 하지만 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 RNN의 시간 순서 인식 능력을 동시에 갖춘 새로운 아키텍처인 RWKV가 최근 주목받고 있습니다. RWKV는 Receptance-Weighted Key-Value 구조를 활용하여 순차적 학습과 병렬 추론을 모두 가능하게 만드는 혁신적 하이브리드 언어 모델입니다.1. 개념 및 정의**RWKV(Receptance-Weighted Key-Value)**는 RNN과 트랜스포머의 장점을 결합한 언어 모델 아키텍처입니다. 시퀀스를 순차적으로 처리하면서도 병렬화 가능한 계산 구조를 갖추고 있어, LLM의 훈련 및 추론 효율성을 동시에..

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 ..

개요RNN(Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 시계열 데이터, 자연어 처리(NLP), 음성 인식 등의 순차적 데이터(sequence data)를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. 기존 신경망과 달리, RNN은 이전 상태를 기억하여 문맥을 반영한 학습이 가능하여 텍스트 생성, 기계 번역, 주가 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. RNN이란?RNN은 이전 입력을 기억하고 다음 예측에 반영할 수 있는 신경망 구조로, 반복적인 계산을 통해 순차적 데이터의 패턴을 학습합니다.1.1 RNN의 핵심 개념순환 구조(Recurrent Connection): 현재 입력과 이전 상태(hidden state)를 함께 고려하여 출력 계산메모리 특성: 시계열 데이터의 과거 정보를 저장하여 ..

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..