AI Modeling (데이터 학습 방법) - LSTM

AI Modeling (데이터 학습 방법) - LSTM

똑똑한 기억 창고를 가진 컴퓨터 친구! 📦🧠 RNN의 똑똑한 동생, LSTM!우리 친구들에게 RNN이라는 기억력을 가진 컴퓨터 친구를 소개해 준 적이 있죠? 그런데 RNN에게는 조금 아쉬운 점이 있었어요. 너무 오래된 기억은 잘 잊어버리는 경향이 있었거든요. 그래서 더 똑똑하고 오랫동안 기억할 수 있는 친구가 필요했는데, 바로 LSTM (Long Short-Term Memory) 이 등장했어요! 🎉 LSTM은 어떻게 기억할까?기억 창고 세 개: LSTM은 RNN보다 더 많은 기억 창고를 가지고 있어요. 마치 우리 친구들이 중요한 물건을 서로 다른 상자에 나눠 담아두는 것처럼 말이에요.필요한 기억만 쏙쏙: LSTM은 어떤 기억은 오랫동안 간직하고, 어떤 기억은 잊어버려야 할지 스스로 판단할 수 있어요..

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  • · 2025. 3. 16.
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AI Modeling (데이터 학습 방법) - RNN

AI Modeling (데이터 학습 방법) - RNN

기억력을 가진 똑똑한 컴퓨터 친구! 🧠우리 친구들은 어제 먹었던 저녁 메뉴를 기억할 수 있고, 방금 읽었던 문장의 내용을 기억할 수 있어요. 이건 우리 뇌 속에 '기억'이라는 특별한 능력이 있기 때문이에요. 컴퓨터에게도 기억력이 있다면?컴퓨터는 보통 바로 전에 입력된 정보만 기억하지만, 만약 컴퓨터에게도 우리처럼 '기억' 능력이 있다면 어떨까요? 컴퓨터는 훨씬 똑똑해지고, 더 다양한 일을 할 수 있을 거예요! RNN, 기억력을 가진 컴퓨터 친구!바로 이런 '기억' 능력을 가진 특별한 컴퓨터 친구가 있는데, 이름은 바로 RNN (Recurrent Neural Network) 이에요! 🤖 RNN은 어떻게 기억할까?정보를 순서대로 처리: RNN은 우리 친구들이 책을 읽는 것처럼 정보를 순서대로 하나씩 처리..

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  • · 2025. 3. 16.
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AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - Word2Vec

AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - Word2Vec

단어들의 비밀 친구 지도! 🗺️우리 학교 운동장에 커다란 지도가 펼쳐져 있어요. 이 지도에는 우리 반 친구들의 이름이 적힌 깃발들이 꽂혀 있어요. 그런데 이 지도는 그냥 지도가 아니에요! 친구들의 성격과 친밀도를 나타내는 신기한 지도랍니다. 비밀 친구 지도의 규칙비슷한 성격의 친구들은 가까이: 만약 영희와 철수가 둘 다 축구를 좋아하고 활발한 성격이라면, 영희와 철수의 깃발은 지도에서 가까운 곳에 꽂혀 있을 거예요.친한 친구들도 가까이: 만약 민수와 수지가 단짝 친구라면, 민수와 수지의 깃발도 지도에서 아주 가까운 곳에 꽂혀 있겠죠? Word2Vec, 단어들의 비밀 친구 지도!Word2Vec은 바로 이런 '단어들의 비밀 친구 지도'를 만드는 마법과 같아요! 🪄컴퓨터는 수많은 글을 읽고, 어떤 단어들이..

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  • · 2025. 3. 16.
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AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - TF-IDF

AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - TF-IDF

우리 반 친구들 이야기우리 반에는 친구들이 아주 많아요. 선생님께서 친구들에게 재미있는 이야기를 들려주셨는데, 어떤 친구는 "사과"를 좋아하고, 어떤 친구는 "바나나"를 좋아하고, 또 어떤 친구는 "축구"를 좋아해요. 특별한 단어 찾기 게임!선생님께서 이야기를 듣고 나서 "어떤 단어가 우리 반 친구들에게 가장 중요할까?" 궁금해졌어요. 그래서 우리 반 친구들이 어떤 단어를 얼마나 많이 이야기했는지 세어보기로 했어요. TF (단어 빈도): 얼마나 자주 나왔니?먼저, 각 친구들이 이야기 속에서 어떤 단어를 얼마나 많이 말했는지 세어봤어요. 예를 들어, "사과"를 좋아하는 친구는 "사과"라는 단어를 많이 말했겠죠? 이걸 TF (단어 빈도) 라고 해요.중요한 것은, 만약 "친구"나 "그리고" 와 같은 흔한 단어..

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  • · 2025. 3. 16.
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AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - One-hot Encoding

AI Embedding (데이터 특징 추출 방법) - One-hot Encoding

원-핫 인코딩 상자 등장!우리는 특별한 마법 상자, 바로 원-핫 인코딩 상자를 준비했어요! 이 상자에 "사과", "바나나", "포도"를 넣으면, 짜잔! 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자로 변신한답니다. ✨ 어떻게 변신할까?단어 목록 만들기: 먼저 우리가 말할 단어들을 모두 적어봐요. (예: 사과, 바나나, 포도)순서 정하기: 단어들에게 순서를 매겨요. (예: 사과 - 1번, 바나나 - 2번, 포도 - 3번)숫자 방 만들기: 각 단어마다 자기만의 방을 만들어줘요. (예: 사과 방, 바나나 방, 포도 방)나머지는 0으로 채우기: 각 단어 방에 자기 자리에만 1을 넣고, 나머지 방에는 0을 넣어줘요.예시:단어숫자 변신 사과1 0 0바나나0 1 0포도0 0 1 마법 상자의 단점도 있어요!단어가 많아지면 방도 많아져..

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  • · 2025. 3. 16.
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보이스 AI를 이용한 보이스피싱

보이스 AI를 이용한 보이스피싱

생성형 AI로 얼굴·목소리를 차용하거나 해외발신번호를 국내번호로 바꿔주는 등 전화금융사기(보이스피싱) 수법이 고도화 어눌한 한국어나 발신번호 070으로 시작하던 단발성 사기의 시대가 지고, AI를 활용한 조직적 보이스피싱 범죄가 활개치고 있다.20일 경찰청에 따르면 2020년부터 지난해 11월까지 최근 5년여간 전국에선 연평균 2만 4천414건의 보이스피싱 신고가 접수됐다. 평균 건수는 ▲서울(6천763건) ▲경기도(6천252건) ▲인천(1천387건) ▲부산(1천323건) 순이다. 지난해로 한정하면 경기도가 5천226건으로 전국 최고치를 기록신고건수는 매년 감소세지만 1인당 피해금액은 커지고 있다.한국금융연구원의 ‘금융사기 현황과 대응과제’ 보고서를 보면 2023년 보이스피싱 피해금액은 1천965억원으로..

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  • · 2025. 2. 21.
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의료 분야 LLM 공격으로 환자 정보 유출 가능

서울아산병원 연구팀이 악성 공격으로 LLM의 보안 취약성을 실험한 결과, 최대 81%의 공격 성공률을 보임. 즉, 환자 정보 유출 가능성이 매우 높다는 것을 의미. 악성 공격으로 LLM 보안 기능 무력화연구팀은 LLM 프롬프트를 변형하는 방식으로 악성 공격을 시도했고, 이를 통해 LLM의 보안 장치를 우회하여 개인 정보에 접근LLM, 학습 데이터 노출 위험LLM이 답변을 생성하는 과정에서 학습된 원본 데이터가 노출될 가능성도 최대 21.8%로 나타남구체적인 환자 정보 및 의료진 정보 유출 가능성:실제로 수술 준비 시스템에 적용된 LLM을 대상으로 실험한 결과, 환자의 민감한 정보뿐만 아니라 의료진의 정보까지 노출되는 것을 확인의료 분야 LLM, 데이터 보안 강화 필수연구팀은 의료 분야에서 LLM을 활용할..

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  • · 2025. 1. 9.
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AI로 글로벌 기업 임원 정보 '초개인화' 피싱을 이용한 사기

글로벌 기업 임원을 겨냥한 인공지능(AI) 기반 이메일 피싱 사기가 급증5일 파이낸셜타임스(FT) 등 외신에 따르면 영국 보험사 비즐리와 이커머스 그룹 이베이 등 주요 기업 임원들은 최근 AI를 활용한 이메일 피싱 사기 방식이 더 정교해져 이를 일일이 추적하기도 어렵다고 강조미국 사이버보안 및 인프라 보안국(CISA) 자료에 따르면 사이버 공격 90% 이상은 이메일 피싱 공격 방법사이버 공격자들은 AI 기술로 기업 임원 온라인 프로필을 분석임원 학력이나 기업 분야, 취미 등과 관련한 초개인화로 피싱 이메일 생성대상 물색 및 피싱 메일 전송

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  • · 2025. 1. 6.
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1분기 피싱메일 4151% 증가 - AI 활용

1분기 피싱메일 4151% 증가 - AI 활용

12일 미국 보안기업 슬래시넥스트(SlashNext)의 '2024 피싱 현황(State of Phishing 2024)' 보고서에 따르면 지난해 1분기부터 올해 1분기까지 약 1년 동안 전세계에서 악성 피싱 이메일은 856%나 증가했다. 특히 챗GPT가 처음 선보인 2022년 4분기에 비해 올해 1분기에 4151%나 급증했다. 슬래시넥스트는 보고서에서 "사이버 범죄자들은 대규모언어모델(LLM) 챗봇을 사용해 고도로 표적화된 대규모 피싱 공격을 시작했다"며 "사이버 범죄자들이 더욱더 정교한 피싱 이메일을 작성하기 위해 챗GPT 같은 생성형 AI 도구를 사용하고 있다"고 설명"크리덴셜 스터핑 공격이 올해 3월 기준 지난해 10월 대비 217% 증가했다"며 "크리덴셜 스터핑은 랜섬웨어, 데이터 유출 및 지식재..

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  • · 2024. 8. 13.
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