딥러닝 파이토치 교과서 2장 : 실습환경 설정과 파이토치 기초 outputs = pd.get_dummies(dataset.output) outputs = outputs.values outputs = torch.tensor(outputs).flatten() # 1차원 텐서로 변환 total_records = 1728 test_records = int(total_records * .2) # 전체 데이터 중 20%를 테스트 용도로 사용 categorical_train_data = categorical_data[:total_records - test_records] categorical_test_data = categorical_data[total_records - test_records:total_records] train_outputs = outputs[:total_records - test_records] # ?????????? test_outputs = outputs[tota...

왜 VGGNet은 여전히 딥러닝 교과서의 주인공일까요? 3x3 컨볼루션만으로 ImageNet을 뒤흔든 초심플 초딥 CNN 아키텍처를, 직관적 예시와 밈으로 풀어보는 완전 가이드. CNN 입문자부터 연구자까지 반드시 알아야 할 구조·훈련·전이학습 비밀을 한 번에 정리했습니다.

AI의 역사는 '과장된 약속 → 혹독한 겨울 → 하드웨어·데이터·알고리즘 삼박자의 혁신'이 반복된 이야기예요. 지금의 Ch

2012년 AlexNet이 어떻게 ImageNet 대회를 압도적으로 제패하며 딥러닝 혁명을 촉발했는지 완벽 분석. ReLU, GPU 병렬 처리, Dropout 등 5가지 혁신 기술과 현대 AI까지 이어진 그 유산을 파헤칩니다.

2006년 Geoffrey Hinton이 AI 겨울을 끝낸 DBN! RBM부터 그리디 학습, 보수적 선행까지 완벽 분석. MNIST 1.25% 오류율의 비밀과 현대 AI로의 진화까지 한 글에서 확인하세요!

**1. 서론** 최근 스마트 팩토리 환경에서는 실시간 데이터 분석을 통해 생산성을 극대화하고 설비 유지보수 비용을 절감하는 것이 중요 과제로 부상했다. 특히, 제조 설비의 고장은 생산 중단, 제품 불량 등의 심각한 문제를 야기하므로, 고장 발생 예측을 위한 이상 탐지 기술의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 기존의 이상 탐지 기법들은 고정된 정상 패턴을 기준으로 이상을 판단하기 때문에, 설비 노후화, 생산 공정 변화 등으로 인한 정상 패턴의 동적 변화에 적응하는 데 한계를 보인다.

**목차** 1. 서론 1.1 연구 배경 및 필요성 1.2 연구 목표 1.3 연구 범위 2. 이론적 배경 2.1 얼굴 인식 기술: 특징점 기반 방법, 딥러닝 기반 방법 2.2 체온 측정 기술: 적외선 복사, 슈트만-플랑크 법칙 2.3 동공 반사 추적: 푸리에 변환, 상호 상관 분석 2.4 강화 학습: Q-Learning, Policy Gradient 3. 연구 방법론 3.1 시스템 아키텍처 설계 3.2 동공 반사 추적 알고리즘 개발

**1. 서론** 스포츠 의학 분야는 예방 및 치료를 넘어, 환자의 기능 회복을 극대화하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히 심부전(Heart Failure, HF) 환자의 경우, 규칙적인 운동은 증상 완화 및 예후 개선에 필수적이지만, 부적절한 운동 부하는 심장 기능 악화를 초래할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 강화 학습 알고리즘을 활용하여 실시간으로 환자의 심혈관 반응을 모니터링하고, 운동 부하를 개별적으로 적응시키는 AI 기반 재활 프로그램을 제안한다.

**초록:** 딥러닝 기반 안면 인식 시스템은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 서구 중심의 데이터 편향으로 인해 특정 인종 및 성별 그룹에서 성능 저하가 발생하는 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구는 동남아시아 인종 여성의 안면 인식 정확도 향상에 초점을 맞춰, 얼굴 표정 자동 감지 기술을 활용하여 기존 모델의 편향성을 완화하고 성능을 개선하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 표정 인식 모델과 얼굴 인식 모델을 결합하여, 다양한 표정을 학습 데이터로 추가함으로써 데이터 불균형 문제를 해결하고, 동남아시아 인종 여성의 특징을 더욱 정확하게 학습하도록 유도한다.

**1. 서론** 지구 온난화와 기후변화로 인해 전 세계적으로 가뭄과 사막화가 심화되고 있으며, 이는 식량 안보, 생태계 파괴, 그리고 사회 경제적 불안정을 야기하는 요인으로 작용한다. 특히 사막화 초기 단계는 식생 감소가 미미하게 진행되어 육안으로나 기존 위성 영상 분석 기술로는 감지하기 어렵다. 본 연구는 딥러닝 기반의 최첨단 위성 영상 분석 기술을 활용하여 사막화 초기 단계 식생 변화를 정밀하게 감지하고 예측하는 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.

**목차** 1. **서론** 1. 연구 배경 및 필요성 2. 연구 목표 3. 연구 범위 및 내용 2. **이론적 배경** 1. 특허 명세서의 저자별 공헌도 평가의 중요성 2. 자연어 처리 (NLP) 및 텍스트 마이닝 기법 3. 기계 학습 (Machine Learning) 및 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘 4. 그래프 이론 (Graph Theory) 및 네트워크 분석 3. **연구 방법론** 1. 데이터 수집 및 전처리

**요약:** 본 연구는 컴퓨터 비전 기술과 강화 학습을 활용하여 스마트 농업 환경에서 잡초 자동 식별 및 제거 로봇의 성능을 극대화하는 데 목표를 둔다. 기존 잡초 식별 방법들이 잎의 질감이나 색상에 의존하여 다양한 환경 조건과 잡초 종의 변이에 취약하다는 문제점을 해결하기 위해, 본 연구는 잎맥 형상을 딥러닝 기반 특징 추출기로 분석하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 잎맥 형상의 고유한 패턴을 활용하여 잡초를 더욱 정확하게 식별하고, 로봇의 잡초 제거 작업을 최적화하여 농작물 피해를 최소화한다.

**초록 (Abstract):** 본 연구는 뇌파(EEG) 신호 분석을 통한 감정 인식 정확도를 획기적으로 향상시키기 위한 새로운 딥러닝 모델 아키텍처를 제시한다. 특히 시간-주파수 변환 기법과 컨볼루션 신경망(CNN)의 결합을 통해 EEG 신호 내의 미세한 패턴 변화를 효율적으로 학습하고, 기존 모델 대비 압도적인 인식 성능을 달성한다. 제안하는 모델은 다양한 감정 상태를 실시간으로 정확하게 분류하여 정신 건강 관리, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 등 다양한 응용 분야에 기여할 것으로 기대된다.

**초록** 본 연구는 건설 현장과 같이 굴곡이 심하고 반복적인 작업이 많은 환경에서 작업자의 사고 위험 및 생산성 저하를 초래하는 피로도를 실시간으로 예측하고, 이를 기반으로 작업 환경을 최적화하는 시스템을 개발한다. 웨어러블 센서로부터 수집된 생체 정보(심박수, 피부 온도, 근전도)와 작업 환경 정보(온도, 습도, 소음)를 융합하여 딥러닝 기반의 피로도 예측 모델을 구축하고, 예측된 피로도 수준에 따라 작업 자제 및 휴식 권고, 작업 환경 개선(환기, 온도 조절) 등의 맞춤형 솔루션을 제공한다.

**초록:** 본 연구는 급격히 증가하는 고령 인구의 건강 관리 부담을 경감하고 삶의 질을 향상시키기 위해, 실시간 다중 센서 데이터를 융합하여 노인의 신체 건강 상태 및 심리적 상태를 정확하게 추론하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웨어러블 센서, 스마트 홈 센서, 그리고 음성 인식 기술을 통합하여 노인의 활동 패턴, 생체 신호, 감정 변화 등을 종합적으로 분석한다. 특히, 딥러닝 기반의 시계열 데이터 분석 모델을 활용하여 노인의 심리적 불안정 상태를 조기에 감지하고, 맞춤형 건강 정보 및 사회적 지원 서비스를 제공할 수 있도록 한다.

**초록:** 비인두암(NPC)은 전 세계적으로 높은 유병률을 보이는 악성 종양으로, 조기 진단 및 적절한 치료 전략의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 유전자 발현 프로파일링을 활용하여 NPC 환자의 개별적 특성을 반영한 맞춤형 검체 채취 스왑 전략을 제시하고, 이를 통해 검체의 질적 향상 및 진단 정확도 제고를 목표로 한다. 기존의 일반적인 스왑 채취 방법은 종양의 이질성과 환자 간 변동성을 충분히 고려하지 못한다는 한계가 있다.