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컴퓨터 비전 & AI

이미지 생성: 딥페이크와 그 윤리적 문제 딥러닝 기반 이미지 생성 기술의 등장최근 인공지능 기술의 발전으로, 사람의 눈으로는 구별하기 어려운 고해상도 이미지나 동영상이 인공지능에 의해 생성되는 시대가 도래했습니다. 이러한 기술은 주로 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network), VAE(Variational Autoencoder), Diffusion 모델 등을 통해 구현됩니다. 특히 딥페이크(Deepfake)는 이미지 생성 기술 중에서도 가장 주목받고 있는 응용 사례 중 하나입니다.딥페이크 기술은 얼굴을 교체하거나 음성을 조작해 마치 실제 인물이 말하거나 행동하는 것처럼 조작된 결과물을 만들어내는 데 사용되며, 미디어·엔터테인먼트·교육·보안 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 그러나 동시에, 거짓 정.. 더보기
OCR(광학 문자 인식)의 기술과 발전 OCR이란 무엇인가?OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 스캔한 이미지에서 텍스트 데이터를 자동으로 추출하는 기술입니다.예를 들어, 종이로 된 문서나 명함, 영수증, 도서 표지 등을 스마트폰으로 촬영한 뒤 해당 이미지에서 문자를 인식하고 디지털 텍스트로 변환하는 과정을 말합니다.이 기술은 단순히 이미지를 읽는 것을 넘어, 사람이 직접 입력해야 했던 정보를 자동화하고 디지털화함으로써 생산성과 효율성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있습니다.OCR의 작동 원리1. 이미지 전처리(Image Preprocessing)OCR 프로세스의 첫 단계는 이미지의 품질을 개선하는 것입니다.이미지에 포함된 노이즈를 제거하고, 명암 대비를 조정하며.. 더보기
의료 영상 분석에서의 딥러닝 적용 딥러닝과 의료 영상 분석의 만남의료 분야는 딥러닝 기술의 진보에 따라 가장 큰 변화를 겪고 있는 산업 중 하나입니다. 특히 의료 영상 분석(Medical Image Analysis) 영역에서는 방대한 양의 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석하는 데 있어 딥러닝의 적용이 필수적인 전환점이 되고 있습니다.기존에는 영상의학과 전문의가 수작업으로 영상 데이터를 판독해야 했지만, 이제는 딥러닝 모델이 X-ray, CT, MRI, 초음파 영상 등에서 병변을 자동으로 탐지하고 분류하는 수준까지 기술이 진보하고 있습니다.의료 영상 분석의 중요성과 과제1. 정밀 진단의 핵심 수단의료 영상은 다양한 질환의 조기 발견과 정밀 진단을 가능하게 하는 핵심 수단입니다. 영상 데이터를 통해 내부 장기의 이상 유무를 비침습적으로 확.. 더보기
자율 주행 차량에서의 컴퓨터 비전 활용 자율 주행 기술의 핵심, 컴퓨터 비전자율 주행 차량(Self-driving car)은 운전자의 개입 없이 차량이 스스로 주변 환경을 인식하고 주행 판단을 내리는 첨단 기술입니다. 이 과정에서 **컴퓨터 비전(Computer Vision)**은 차량이 눈처럼 주변을 ‘보고’ 상황을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다.즉, 컴퓨터 비전은 이미지와 영상을 분석하여 객체, 거리, 움직임, 도로 정보 등을 파악하고 이를 기반으로 차량의 주행 전략을 결정하게 돕습니다.컴퓨터 비전과 센서 융합의 중요성자율 주행 시스템은 단일 기술로 작동하지 않습니다. 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), GPS, IMU, 그리고 컴퓨터 비전이 서로 융합되어 차량 주행을 안정적으로 제어합니다. 그 중 컴퓨터 비전은 비용 효율성과.. 더보기
얼굴 인식 기술의 원리와 보안 이슈 얼굴 인식 기술이란?얼굴 인식(Face Recognition)은 사람의 얼굴 이미지를 분석하여 신원을 식별하거나 인증하는 생체 인식 기술 중 하나입니다. 이 기술은 사진, 영상, 실시간 스트리밍 등 다양한 형태의 입력 데이터를 분석해 인물의 정체를 확인하거나 식별하는 데 사용됩니다.최근에는 스마트폰 잠금 해제, 공항 출입국 심사, 보안 감시 시스템, 금융 인증 서비스 등 다양한 산업과 일상에서 널리 활용되고 있습니다.얼굴 인식 기술의 기본 원리얼굴 인식 기술은 여러 단계로 이루어진 복합적인 프로세스를 거쳐 동작합니다. 각 단계의 핵심 요소는 다음과 같습니다.1. 얼굴 탐지(Face Detection)얼굴 인식의 첫 번째 단계는 이미지 또는 영상에서 사람의 얼굴을 탐지하는 것입니다. 일반적으로 딥러닝 기반.. 더보기
이미지 세분화(Segmentation)의 기법과 활용 이미지 세분화란 무엇인가?이미지 세분화(Image Segmentation)는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술로, 이미지 내의 픽셀 단위 객체 구분을 목표로 합니다. 단순히 사물을 감지하고 위치를 박스로 표시하는 객체 탐지와 달리, 세분화는 각 객체의 정확한 형태와 경계를 픽셀 단위로 분류합니다.즉, ‘이 픽셀은 고양이’, ‘저 픽셀은 배경’처럼 이미지를 조각내는 방식으로 이해할 수 있습니다. 이 기술은 자율주행차, 의료 영상 분석, 증강현실, 산업 자동화 등에서 광범위하게 사용되고 있습니다.이미지 세분화의 종류이미지 세분화는 목적과 정확도에 따라 여러 방식으로 분류할 수 있습니다. 주요 방식은 다음과 같습니다.1. 세멘틱 세분화(Semantic Segmentation)세멘틱 세분화는 같은 종류의 객체를.. 더보기
YOLO와 SSD: 실시간 객체 탐지 모델 비교 객체 탐지(Object Detection)의 핵심, 실시간 처리오늘날 객체 탐지(Object Detection) 기술은 자율주행차, 스마트 시티, 로봇 비전, 보안 감시 등 다양한 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 특히, 영상 기반의 실시간 상황 분석이 필요한 분야에서는 빠르고 정확한 탐지 능력이 요구되며, 이에 맞춘 실시간 객체 탐지 모델들이 발전해 왔습니다.그 중에서도 가장 널리 알려진 모델이 바로 **YOLO(You Only Look Once)**와 **SSD(Single Shot MultiBox Detector)**입니다. 이 글에서는 두 모델의 구조와 작동 원리를 중심으로, 속도와 정확도의 비교, 적용 분야, 장단점, 최신 버전의 특징 등을 상세히 살펴보겠습니다.YOLO란 무엇인가?Y.. 더보기
이미지 분류(Classification)와 객체 탐지(Detection)의 차이와 원리 이미지 기반 인공지능의 핵심, 분류와 탐지딥러닝이 다양한 산업 분야에 확산되면서 이미지 기반 인공지능 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. 이 중 가장 기본이 되는 두 가지 기술이 바로 **이미지 분류(Image Classification)**와 **객체 탐지(Object Detection)**입니다. 이 두 기술은 모두 컴퓨터가 이미지를 이해하고 인식하도록 하는 데 사용되지만, 목표와 처리 방식, 출력 결과가 본질적으로 다릅니다.본 글에서는 이미지 분류와 객체 탐지의 개념, 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 사례 등을 비교하며 상세히 알아보겠습니다.이미지 분류(Image Classification)란?이미지 분류의 정의이미지 분류는 컴퓨터가 하나의 이미지를 보고, 그 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판별.. 더보기

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