딥러닝(Deep Learning) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network(CNN))

서론 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 인식은 가장 기본적이면서도 중요한 문제 중 하나입니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 제안되었지만, 그 중 딥러닝 기반의 방법이 현재 가장 우수한 성능을 보이고 있습니다. 특히, Convolutional Neural Network(CNN)는 이미지 인식 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며 널리 사용되고 있습니다. 본 글에서는 이러한 CNN의 동작 원리와 주요 구성 요소에 대해 자세히 설명하고, 각 요소의 수학적 해석을 통해 그 이해를 돕고자 합니다. 이를 통해 CNN이 어떻게 이미지의 복잡한 특징들을 추출하고 이를 바탕으로 이미지를 인식하는지에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있기를 바랍니다. CNN의 발생 배경 딥러닝과 그 서브셋인 컨볼루션 신경망(Convolutio..

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• · 2024. 2. 1.
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"라이스페이퍼의 변신, 바삭하고 쫄깃한 홈메이드 탕수육 만들기"

인사말 안녕하세요, 오늘은 바삭바삭한 식감이 매력적인 "라이스페이퍼의 변신, 바삭하고 쫄깃한 홈메이드 탕수육 만들기"를 소개하려 합니다. 특히 이번에는 중국 전통 요리의 한 방식을 차용하여, 라이스페이퍼를 활용해 보다 간편하면서도 신선한 식감을 느낄 수 있는 탕수육을 만들어볼 예정입니다. 라이스페이퍼는 그 자체로도 특유의 쫄깃함이 있지만, 튀김 과정을 거치면 바삭한 식감까지 더해져 더욱 풍성한 식감을 선사합니다. 이렇게 만든 라이스페이퍼 탕수육의 식감은 일반적인 바삭한 탕수육과 쫄깃한 꿔바로우의 중간 정도라고 설명할 수 있을 것 같아요. 물론, 맛은 각자의 입맛에 따라 다르게 느껴질 수 있겠지만, 저는 이 둘의 완벽한 조화가 마치 새로운 요리를 만나는 듯한 느낌을 받았습니다. 그리고 이렇게 만들어진 라이..

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• · 2024. 1. 31.
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딥러닝(Deep Learning) - 핵심 개념

서론 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network, DNN)는 현대 인공지능의 핵심 기술 중 하나로, 인간의 뇌를 모방한 구조를 통해 다양한 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용됩니다. 이러한 딥 뉴럴 네트워크의 기본 구성요소와 원리를 이해하는 것은 컴퓨터 공학과 머신러닝에 깊이 관심이 있는 모든 이들에게 꼭 필요한 과정입니다. 본 글에서는 딥 뉴럴 네트워크를 구성하는 핵심 개념들인 퍼셉트론(perceptron), 다층 퍼셉트론(multi layer perceptron, MLP), 피드포워드(feed-forward), 출력 및 손실 함수(output/loss function), 그리고 역전파(backpropagation)에 대해 탐구해보려 합니다. 이들 각각의 개념은 딥 뉴럴 네트워크를 이루는 기본..

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• · 2024. 1. 31.
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딥러닝(Deep Learning) 기초

서론 딥러닝은 현대 인공 지능 연구와 응용 분야에서 중추적인 역할을 하는 기술로서, 머신러닝의 한 분야라고 볼 수 있습니다. 그러나 이 두 분야는 몇 가지 중요한 차이점을 가지고 있습니다. 딥러닝은 Deep Neural Network를 기반으로 하며, 이는 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 특성 때문에 딥러닝은 이미지, 텍스트, 음성 등의 비정형 데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘합니다. 딥러닝의 가장 큰 장점 중 하나는 'Feature Extraction'입니다. 전통적인 머신러닝에서는 전문가가 직접 특성을 선택하고 추출하는 과정이 필요했습니다. 이를 'Feature Engineering'이라고 합니다. 그러나 딥러닝은 네트워크가 스스로 데이터로부터 특성을 학습하고 추출..

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• · 2024. 1. 30.
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FT-IR의 원리와 활용

서론 적외선 분광법은 화학 분석 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 특히, Fourier Transform Infrared Spectroscopy(FT-IR)는 그 중에서도 뛰어난 해석력과 사용의 편리함으로 인해 다양한 산업에서 널리 활용되고 있습니다. 본문에서는 FT-IR의 기본 원리와 함께, 이 기술이 어떻게 다양한 측정 방식으로 확장되어 식품 포장 재질 분석 등에 적용될 수 있는지를 설명합니다. 이를 통해 FT-IR이 식품 산업에서 어떤 방식으로 기여할 수 있는지, 그리고 식품 포장지의 재질을 식별하고 분석하는 과정에서 이 기술이 어떻게 사용되는지에 대한 깊이 있는 이해를 제공합니다. FT-IR(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)은 적외선 분광법의 일종으..

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• · 2024. 1. 29.
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종이 = 친환경?

서론 지속 가능성이 선택이 아닌 필수가 된 시대에 우리가 일상에서 사용하는 재료들은 환경적 영향에 대한 면밀한 검토를 필요로 합니다. 여러 논란의 중심에 있는 종이 포장재는 지속 가능한 실천을 위한 유망한 후보로 부상하고 있습니다. 재생 가능한 자원인 나무로부터 생산되는 종이는 친환경적인 재료로서 독특한 위치를 차지하고 있습니다.  이 글에서는 종이가 지속 가능한 자원으로서 가지는 자격, 플라스틱에 비한 이점, 그리고 더욱 녹색의 미래를 위한 핵심이 될 수 있는 이유를 탐구할 것입니다. 지속 가능한 산림 관리, 탄소 중립성, 그리고 환경적 발자국 최소화에 대한 깊은 고려를 통해, 종이 포장재는 우리의 책임 있는 생산과 소비의 일부로 자리잡았습니다. 지속 가능한 내일을 위한 책임 있는 선택으로서 종이 포장..

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• · 2024. 1. 26.
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식품의 변질과 포장

서론 식품은 우리의 생명을 유지하는 데 필수적인 요소입니다. 그러나 식품은 환경적 요인, 시간의 흐름, 그리고 잘못된 처리 방법 등에 의해 쉽게 변질될 수 있습니다. 이러한 식품의 변질은 우리의 건강을 위협할 뿐 아니라, 식품의 품질과 맛을 저하시키며, 심지어는 식품 자체를 소비할 수 없게 만들기도 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 중요한 방법 중 하나가 바로 '포장'입니다. 포장은 식품을 외부 환경으로부터 보호하고, 식품이 가지는 품질과 맛을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 식품의 변질을 막는 데에는 포장이 빼놓을 수 없는 요소입니다. 포장은 식품을 보호하는 방패 역할을 하여 외부의 물리적, 화학적, 생물학적 위협으로부터 식품을 보호합니다. 식품의 변질과 포장의 중요성과 기능에 대해 더 ..

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• · 2024. 1. 25.
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