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개요Deep Entropy Model은 딥러닝을 활용한 정보 이론 기반 확률 모델로, 데이터의 정보량(엔트로피)을 정밀하게 추정하여 압축 및 부호화 효율을 극대화하는 기술입니다. 특히 Neural Source Coding, Neural Image Compression, Variational Inference 등 다양한 분야에서 확률 분포 예측을 위한 핵심 모듈로 활용됩니다. 이 모델은 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 인코딩하고, 해당 분포의 엔트로피를 추정해 최적화된 비트스트림 생성을 유도합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의딥러닝을 통해 잠재 표현의 확률 분포를 학습하고 엔트로피를 추정하는 모델비트 예측 기반 압축 성능 결정목적비트 수를 최소화하면서도 정보 재구성이 가능한 ..

개요Neural Source Coding(NSC)은 기존의 엔트로피 기반 압축 방식과 달리, 딥러닝 모델을 활용하여 데이터를 압축하는 방식입니다. 이는 입력 데이터를 신경망을 통해 학습하고, 정보 표현을 더 컴팩트하게 재구성함으로써 높은 압축률과 효율적인 재구성이 가능합니다. 영상, 음성, 텍스트, 센서 데이터 등 다양한 멀티미디어 분야에서 기존 압축 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 차세대 기술로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의입력 데이터를 신경망이 학습하여 압축 표현(latent representation)으로 변환하고 이를 효율적으로 인코딩하는 기술Autoencoder 기반 설계 주류목적전통적 압축 방식의 한계를 극복하고 데이터 표현 최적화JPEG, MP3, ZIP 등..

개요Stable Diffusion은 텍스트 입력을 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 모델로, Latent Diffusion 모델 구조를 채택하여 효율성과 품질을 동시에 확보했습니다. 오픈소스로 공개되어 누구나 사용할 수 있으며, 생성 AI 대중화의 결정적 역할을 했습니다. 강력한 제어력, 가벼운 연산 요구, 커스터마이징 가능성 덕분에 다양한 산업과 크리에이티브 분야에 빠르게 확산되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트 설명을 기반으로 고해상도 이미지를 생성하는 Latent Space 기반 확률적 생성 모델목적고품질 이미지를 빠르고 저렴한 연산 비용으로 생성필요성기존 Text-to-Image 모델(GPT-3 기반, GAN 기반 등)의 높은 비용과 제어 한계 극복Stable Diffusi..

개요합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation)은 실제 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 및 알고리즘을 활용하여 유사한 데이터 세트를 생성하는 기술이다. 이는 개인정보 보호, 데이터 부족 문제 해결, 모델 훈련 및 테스트 데이터 보강을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. 본 글에서는 합성 데이터 생성의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 합성 데이터 생성이란?합성 데이터 생성은 실제 데이터의 특성을 모방하여 생성된 인공 데이터 세트로, 원본 데이터와 유사한 통계적 특성을 유지하면서도 개인정보 보호 및 데이터 증강 효과를 제공하는 기술이다.1.1 기존 데이터 생성 방식과의 차이점기존 데이터 수집: 실사용 데이터를 수집하여 분석 및 모델 훈련에..

개요VAE(Variational AutoEncoder, 변분 오토인코더)는 확률적 생성 모델 중 하나로, 데이터의 잠재 표현(latent representation)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 신경망 모델입니다. VAE는 이미지 생성, 데이터 압축, 이상 탐지, 차원 축소 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 VAE의 개념, 주요 기술 요소, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. VAE란 무엇인가?VAE는 오토인코더(AutoEncoder)의 변형된 형태로, 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder) 구조를 가지며, 잠재 공간(latent space)에서 확률적 샘플링을 수행하는 것이 ..