Al기술을 활용한 품질관리 기법
I. 서론 소프트웨어 품질관리는 오늘날 IT 산업에서 필수적인 요소이다. 신뢰성, 효율성, 유지보수성 등 다양한 품질 속성을 확보하기 위해서는 체계적이고 지속적인 관리가 중요한데, 이러한 상황에서 AI 기술의 발전은 소프트웨어 품질관리 방식을 혁신적으로 변화시키고 있다 본 글에서는 AI를 활용한 소프트웨어 품질관리 기법에 … 더 보기
인공지능
AI 기반 OCR의 기업 내 활용 및 구축
본 원고는 최근 기업들이 AI를 업무에 도입하는 흐름에서 기업들의 OCR 도입 배경과 기존 Rule기반의 OCR과 AI기반 OCR의 차이점을 문자 인식 항목관점에서 설명한다. 이후 AI OCR을 기업에서 구축하기 위한 On-Premise 구축절차를 설명하고, 이를 기반으로한 AI OCR을 도입 및 구축한 기업에서의 사례를 … 더 보기
교육기관 생성형 AI 활용 사례 및 주의사항
최근 생성형 AI 기술이 교육 분야에서 개인 맞춤형 학습, 교사 생산성 향상, 스마트 콘텐츠 생성 등에서 활발히 활용되고 있습니다. 교육의 효율성을 높이고 학생들의 창의성을 개발하는 도구로서 학습 및 교육의 질 향상에 크게 기여하고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 가짜 뉴스나 환각 … 더 보기
성공적인 생성형 AI 서비스를 위한 전략
생성형 AI 기술과 생태계의 이해를 바탕으로 성공적인 생성형 AI 서비스 도입을 위한 전략과 성공 요인, 실패 요인에 대해 논의합니다. I. 생성형 AI 기술의 이해 생성형 AI는 기존 데이터에서 학습된 내용을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능(AI)의 한 유형입니다. 생성형 AI는 인공신경망을 … 더 보기
교통과 지역의 특성에 따른 대설의 실시간 피해 위험도 분석 연구
1. 연구의 필요성 최근 이상 기후로 인해 자연재해의 피해가 증가하고 있다. 자연재해 중 대설의 피해도 지속적으로 증가하고 있는데, 2020년도 재해연보에 따르면 대설은 풍수해 다음으로 피해가 큰 재난이며, 겨울철 대표적인 재난으로 손꼽혔다. 대설의 피해는 크게 적설에 의한 직접 피해와 교통과 관련된 … 더 보기
[AI 연구 및 기술 동향] NLP (3) : 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks) 기반 자연어 처리
순환신경망(RNN: Recurrent Neural Networks) 기반 자연어 처리 1. 자연어의 분산 표현 기계 학습을 통해 자연어, 텍스트 데이터를 처리할 때는 단어를 벡터로 변환, 벡터화(vectorization)하여 연산한다. 구체적으로는, 기계가 학습하는 자연어 데이터에서 특정 단어 주변(또는 맥락; context)에서 함께 사용된 단어들을 활용하여 단어를 밀집 … 더 보기
[AI 연구 및 기술 동향] NLP (2) : 자연어 처리(Natural Language Processing) 와 딥러닝(Deep Learning)
자연어 처리(Natural Language Processing) 와 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 최근 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야는 신경망 기반 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘을 적용하여 성능이 비약적으로 개선되었다. 문맥 기반(context-based) 시퀀셜 데이터(sequential data) 분석을 지원하는 순환신경망(RNN), LSTM, 나아가 현재 각광받고 있는 Bert, GPT 기계 번역 … 더 보기
[AI 연구 및 기술 동향] NLP (1) : 자연어 처리 (Natural Language Processing) 란?
1. 자연어 처리 (NLP; Natural Language Processing) 란 자연어 처리 (NLP; Natural Language Processing) [1] 분야는 인공지능의 한 분야로서 사람과 사람 간 지식, 의견, 정보 등을 전달하는 소통 수단인 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 변환하여 처리하는 분야이다. 자연어 처리 기술을 … 더 보기