너도 할 수 있는, 너도밤나무 코딩

서론딥러닝 기반 Vision AI는 오랜 기간 CNN(Convolutional Neural Network)을 중심으로 발전해 왔으나, 최근 Vision Transformer(ViT)가 새로운 패러다임을 제시함에 따라 CNN과 Transformer를 결합한 Hybrid 구조가 학계 및 산업에서 집중적으로 연구되고 있습니다. 본 글에서는 CNN-Transformer Hybrid 아키텍처의 기술적 기원, 주요 설계 방식, 실제 성능 비교, 최신 연구 동향, 적용 사례, 한계와 발전 방향까지, 한 주제를 깊게 파고듭니다.1. CNN-Transformer Hybrid의 등장 배경1.1. CNN과 Transformer의 강점CNN 국소성(Locality) 기반 필터로 이미지의 저차원 특징 및 지역적 패턴 매우 효..

서론AI의 비약적 발전과 함께 Vision AI가 실제 산업 및 사회 현장에 폭넓게 도입되는 가운데, 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)의 필요성이 날로 높아지고 있습니다. Vision AI의 의사결정 과정이 ‘블랙박스’로 남아선 안 되며, 투명성과 신뢰성이 확보되어야 실제 실무, 의료, 법적 판단 등 중요한 영역에서 안전하게 활용될 수 있습니다.본 글에서는 XAI의 개념, 관련 주요 기술 기법, Vision 분야 특화 XAI 프레임워크, 최신 연구 동향, 한계와 앞으로의 발전 방향 등, 한 주제를 체계적으로 깊이 파고듭니다.1. Explainable AI의 등장 배경과 중요성1.1. 딥러닝 블랙박스와 문제의식딥러닝, 특히 Vision AI 모델(CNN, Transformer 등)은 ..

서론현대 컴퓨터 비전 분야에서 Self-Supervised Learning(SSL, 자기지도학습)은 레이블링 데이터에 대한 의존도를 획기적으로 줄이며, 인간 수준의 시각 인지 및 다양한 다운스트림 비전 태스크에서 뛰어난 성능을 보장하는 핵심 혁신으로 자리 잡고 있습니다. 본 포스트에서는 SSL의 개념, 원리, 실제 응용 분야와 최신 연구 동향, 그리고 Vision Transformer와의 융합, 장단점 및 미래 발전 방향까지, 한 주제를 최대한 심도있게 다루겠습니다.1. Self-Supervised Learning의 개념1.1. 기본 원리와 배경자기지도학습은 데이터에서 ‘스스로’ 레이블(학습 과제)을 생성해주는 방식입니다. 대표적으로 이미지의 일부를 숨기고 나머지로 복원하게 하거나, 이미지 내 패치 간의..

서론Vision AI 분야에서 최근 가장 많은 주목을 받는 기술 중 하나는 바로 Vision Transformer(ViT)입니다. 기존 컨볼루션 신경망(CNN)이 주류를 이뤄온 컴퓨터 비전 영역에 자연어처리(NLP)에서의 혁신적인 트랜스포머 구조를 도입하면서, ViT는 이미지 인식, 분할, 생성 등 다양한 작업에서 획기적인 성능 향상을 이끌고 있습니다.본 포스팅에서는 ViT의 구조적 특징, 혁신적 배경, 핵심 기술 원리, 실제 도입 효과, 최신 연구 동향, 장단점 및 향후 비전에 이르기까지, 한 주제를 깊이 파고드는 형태로 체계적이고 전문적으로 정리합니다.1. Vision Transformer의 등장 배경1.1. CNN에서 Transformer로전통적인 컴퓨터 비전 분야의 성공은 대부분 CNN(Convo..

비전 AI(Vision AI)는 컴퓨터가 사람처럼 시각 정보를 인식하고 해석하는 인공지능 기술을 의미합니다. 쉽게 말해, 카메라나 영상 속 이미지를 분석하여 그 안에 있는 객체를 식별하거나 상황을 이해하는 역할을 합니다. 최근 다양한 산업 분야에서 비전 AI가 빠르게 도입되고 있으며, 우리의 생활에도 많은 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어 스마트폰에서 얼굴 인식으로 잠금 해제를 하는 기능부터 자율주행차가 도로 위 장애물을 실시간으로 인식하는 기술까지, 비전 AI는 이미 일상 속 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 의료 분야에서는 MRI나 X-ray 영상에서 질병을 자동으로 탐지하여 진단의 정확도를 높이고 있으며, 제조업에서는 생산 라인에서 불량품을 자동으로 분류하는 데 활용되고 있습니다. 비전 AI의 핵심 ..