AI가 가짜 이미지를 실제처럼 만드는 기술, 들어본 적 있으신가요? 요즘 딥페이크 영상, 가짜 인물 사진 생성 같은 기술 뒤에는 바로 GAN(Generative Adversarial Network)이라는 인공지능 구조가 있습니다. 이 글에서는 GAN이란 무엇인지, 어떤 원리로 작동하며 왜 주목받는 기술인지를 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드릴게요.✅ GAN이란 무엇인가요?GAN은 Generative Adversarial Network의 줄임말로, ‘생성자(Generator)’와 ‘판별자(Discriminator)’라는 두 AI 모델이 서로 경쟁하면서 학습하는 구조입니다.- 생성자는 진짜 같은 가짜 데이터를 만들어내고, - 판별자는 이게 진짜인지 가짜인지 구분하려고 하죠. 두 모델이 서로 발전하면..

자연어처리(NLP)에서 가장 기본이자 핵심이 되는 작업은 단어를 숫자로 바꾸는 것입니다. 왜냐하면 AI는 문장을 바로 이해하지 못하고, 모든 걸 수치로 바꿔야 처리할 수 있기 때문이죠. 이때 자주 쓰이는 대표적인 기법이 Word2Vec과 FastText입니다. 두 방법 모두 단어를 벡터(숫자)로 변환해주는 모델이지만, 구조와 표현력에서 분명한 차이가 있어요. 이 글에서는 Word2Vec과 FastText의 차이를 쉽게 설명해드릴게요.✅ Word2Vec이란?Word2Vec은 단어 간의 관계를 수치로 표현하는 방법으로, 비슷한 의미를 가진 단어들이 비슷한 숫자 벡터를 갖도록 훈련됩니다.예를 들어 "king", "queen", "man", "woman" 등의 단어 관계를 학습한 후, king - man + w..

최근 인공지능 분야에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 트랜스포머(Transformer)입니다. BERT, GPT, ChatGPT, Claude, Gemini 등 우리가 자주 듣는 최신 AI 모델들 대부분이 이 구조를 기반으로 만들어졌죠. 하지만 "트랜스포머가 뭐지?"라고 물으면 쉽게 설명하긴 어렵습니다. 이 글에서는 Transformer 모델이 무엇인지, 왜 등장했으며 어떤 점에서 기존 모델과 다른지를 쉽고 직관적인 방식으로 설명해드릴게요.✅ Transformer 모델이란?Transformer는 2017년 구글에서 발표한 딥러닝 구조로, 기존의 RNN이나 LSTM처럼 순서에 따라 데이터를 처리하지 않고, 한 번에 전체 문장을 바라보며 관계(의미)를 파악하는 방식입니다.기존에는 앞에서부터 순서..

텍스트, 음성, 시계열 데이터처럼 시간의 흐름이 있는 데이터를 처리할 때 자주 등장하는 인공지능 모델이 있습니다. 바로 RNN(Recurrent Neural Network)과 LSTM(Long Short-Term Memory)입니다. 두 모델은 모두 순차적인 정보를 잘 처리하지만, 구조와 성능 면에서 분명한 차이를 가지고 있어요. 이 글에서는 RNN과 LSTM의 구조적 차이, 장단점, 실제 활용 분야를 쉽고 이해하기 편한 방식으로 비교해드립니다.✅ RNN이란?RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위해 만들어진 순환 신경망입니다. 기존의 신경망은 입력을 한 번에 처리하지만, RNN은 이전 정보(기억)를 다음 단계로 전달예를 들어, “오늘 날씨가…”라는 문장을 처리할 때, 앞 단어의 맥락을 참고해서 다음 단어..

딥러닝 분야에서 이미지 분석이나 사진 인식 이야기만 나오면 빠지지 않고 등장하는 기술이 바로 CNN(Convolutional Neural Network), 즉 합성곱 신경망입니다. 그렇다면 왜 이 CNN이라는 구조는 유독 이미지에 강한 걸까요? 이 글에서는 CNN의 기본 구조와 원리, 그리고 이미지 처리에 특화된 이유를 어렵지 않게 풀어드립니다.✅ CNN은 무엇인가요?CNN은 사람의 시각 처리 방식을 모방한 신경망 구조입니다. 이미지를 픽셀 단위로 보는 것이 아니라, 전체 이미지를 작게 나눈 조각(영역)을 통해 패턴을 찾아내는 방식이죠.예를 들어 사람도 얼굴을 볼 때 하나하나의 픽셀을 보는 것이 아니라 눈, 코, 입이라는 특징적인 구조를 먼저 인식하죠? CNN도 이와 비슷한 방식으로 이미지를 분석합니다...