전체 글16 SKALA 2기 (SK AI Leader Academy) 후기 고려대 지능정보 SW 아카데미를 통해 프로젝트를 진행하고, 이후 논문을 작성하면서 대학원에서 이론으로만 머물던 지식들을 실제로 다루고 적용해보며 많은 것을 배울 수 있었다. 논문도 작성하고, 배운 내용도 다시 복습하면서 취업 준비를 시작했는데… 왠 걸, 답이 없다. 내가 군대에 있을 때와 세상은 정말 많이 달라져 있었다. 내가 졸업하던 20년도부터 22~23년도까지만 해도 컴공이나 SW 전공에 부트캠프 경험까지 더하면 좋은 기업에 취업하는 경우가 많았고, 실제로 학교에 얼마 없던 편입 동기들도 내가 군대에 있던 기간 동안 은행이나 대기업 SI 회사에 모두 취업에 성공했다. 내가 전역한 24년부터는 코딩, 이미지 생성 등 AI 관련 모델과 서비스들이 하루가 다르게 발전하기 시작했고, 그 영향인지 기업들이 .. 2026. 5. 6. LSTM, GRU https://rokart.tistory.com/entry/RNNRecurrent-Neural-Network RNN(Recurrent Neural Network)대학원 때 공부했던 인공지능, 데이터 분석 쪽 과목들을 복습하면서 정리해보려고 한다.디테일보다는 큰 개념 위주로 간단하게 다뤄보고자 한다. 0. 개요 첫 번째로 다뤄보고자 하는 주제는 RNN(Rrokart.tistory.com RNN의 경우 Sequential Data가 길어질 수록 앞쪽에 있던 값들이 제대로 반영되지 않는 구조적인 문제점을 가지고 있었다. 이번에는 이를 개선하기 위해 나온 LSTM과 GRU에 대해서 알아보자. 0. 개요 위 그림은 기본적인 RNN과 LSTM, GRU의 구조적 차이를 보여준다. 기존에는 activation 함수 하.. 2025. 7. 11. RNN(Recurrent Neural Network) 대학원 때 공부했던 인공지능, 데이터 분석 쪽 과목들을 복습하면서 정리해보려고 한다.디테일보다는 큰 개념 위주로 간단하게 다뤄보고자 한다. 0. 개요 첫 번째로 다뤄보고자 하는 주제는 RNN(Recurrent Neural Network)이다. RNN은 현재 LLM 모델의 근간이 되는 구조로서 중요하며, 기존의 신경망과는 다른 방향성을 가지고 있어 이해가 갑자기 어려워지는 지점이 되기도 한다. 1. Sequential Data (순차 데이터)RNN을 이해하기 위해서는 먼저 RNN 구조가 설계된 이유인 Sequential Data에 대해서 알고있어야 한다. 이전의 모델들은 입력 간 상관관계르 고려하지 않았다. 간단한 이미지 분류 모델을 예로 들어보자. '고양이 이미지'를 입력으로 받았다. 모델이 전에 '개 .. 2025. 7. 4. DeepSORT Object Tracking의 대표적인 논문 중 하나인 DeepSORT에 대해서 다루어보려고 한다. 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1703.07402 0. SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 먼저 기반이되는 SORT에 대해서 간단하게 알아보자. SORT는 복수 객체 추적(MOT: Multiple Object Tracking)을 실시간으로 구현하기 위하여 설계된 시스템이다. 프레임마다 등장하는 객체 탐지 결과인 bounding box를 입력으로 받아, 각 객체에 일관된 ID를 부여하여 추적하는 방식을 사용한다. SORT의 구조는 크게 3가지로 볼 수 있다 객체 탐지 (Detection)• 객체는 매 프레임마다 외부 Classifier(예: Fa.. 2025. 5. 1. YOLO YOLO(You Only Look One)는 객체 탐지를 하나의 회귀 문제로 만드는 접근으로 기존 객체 탐지 모델에 비해 획기적인 속도 향상을 만들어 낸 모델로. 이후에도 개선된 버전으로 지속적으로 연구가 이어지며 현재까지도 활발하게 사용되고 있다. 논문링크 : https://arxiv.org/pdf/1506.02640v5 1. 서론객체 탐지의 궁극적인 목표는 사람처럼 이미지를 한번만 훑는 것만으로 어떤 객체가 어디어 어떻게 상호작용하는지 즉시 파악하는 것이다. 기존의 객체 탐지 시스템은 Classifer를 변형시켜 Detection을 수행한다. 예를 들어 DPM의 경우 슬라이딩 윈도우 방식으로 Classifier를 전체 이미지에 걸쳐 반복해서 적용한다. 좀 더 최근 방식인 R-CNN의 경우 먼저 객체.. 2025. 5. 1. Faster R-CNN Faster R-CNN은 객체 탐지 분야에서 획기적인 발전을 이끈 논문으로, 기존의 Region Proposal 방식을 Region Proposal Network(RPN)이라는 CNN 기반 방식으로 대체하여, 탐지 속도를 크게 향상 시키면서도 정확도 역시 유지 / 개선하였다. 본인의 이해를 위해서 작성했기 때문에 기존 논문의 순서와 구성과는 다르다는 점 참고바란다. Faster R-CNN 논문https://arxiv.org/pdf/1506.01497v3 이전 R-CNN글을 읽고오면 이해가 훨씬 쉬울 것이다https://rokart.tistory.com/entry/R-CNN R-CNNobject detection에 CNN을 처음 활용한 R-CNN에 대해서 다루어보려고 한다. 이해에 따라 작성하면서 논문의.. 2025. 4. 23. 이전 1 2 3 다음
