GAN(Generative Adversarial Network)이란? 개념과 실제 활용 사례
인공지능(AI)이 발전함에 따라, 다양한 분야에서 창의적인 작업을 수행할 수 있는 기술이 개발되고 있습니다. 그중 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)은 현실적인 이미지, 오디오, 텍스트 데이터를 생성하는 강력한 AI 기술로 주목받고 있습니다. GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하면서 데이터를 학습하는 구조로 이루어져 있으며, 현재 이미지 생성, 영상 합성, 의료 데이터 증강, 게임 및 콘텐츠 제작 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 GAN의 개념과 작동 원리, 주요 활용 사례, 그리고 GAN 기술의 한계와 발전 방향이라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 GAN이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. GAN의 개념과 작..
2025. 3. 11.
딥러닝 모델을 경량화하는 방법 (TensorRT, ONNX 등)
딥러닝 기술이 다양한 산업에 적용되면서, 경량화된 모델의 필요성이 점점 증가하고 있습니다. 특히, 실시간 추론(Inference), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 모바일 AI 환경에서는 빠른 응답 속도와 적은 연산 자원 사용이 중요한 요소로 작용합니다. 이를 위해 다양한 딥러닝 모델 경량화 기법이 개발되었으며, 대표적인 도구로 TensorRT, ONNX, Pruning(가지치기), Quantization(양자화) 등이 활용됩니다. 본 글에서는 딥러닝 모델 경량화의 필요성과 주요 기술, TensorRT 및 ONNX를 활용한 최적화 방법, 그리고 경량화 모델의 실제 활용 사례라는 세 가지 핵심 주제를 중심으로 살펴보겠습니다. 딥러닝 모델 경량화의 필요성과 주요 기술딥러닝 모델은 일반적으로..
2025. 3. 11.
