본문 바로가기

전체 글65

5G 네트워크 구축: 도전과 기회 1. 5G 네트워크 구축의 중요성5G 네트워크 구축은 단순한 기술적인 혁신을 넘어서, 경제적, 사회적 변화의 중심에 있습니다. 5G는 초고속 데이터 전송, 저지연성, 대규모 연결을 제공하여, 다양한 산업 분야에 혁신적인 변화를 일으킬 수 있는 핵심 인프라입니다. 5G 네트워크가 성공적으로 구축되면, 우리가 일상적으로 사용하는 스마트폰, 자동차, 가전 제품 등 다양한 IoT(Internet of Things) 장치들이 더욱 똑똑해지고 효율적으로 상호작용할 수 있게 됩니다. 또한, 스마트 시티, 스마트 농업, 스마트 헬스케어 등의 분야에서 중요한 발전을 가져옵니다.하지만 5G 네트워크 구축은 단순히 하드웨어를 설치하는 과정만이 아닙니다. 이는 주파수 할당, 기지국 설치, 기술 표준화, 전 세계적인 협력 등이.. 2025. 4. 8.
5G 및 미래의 통신 기술 - 5G와 IoT (Internet of Things) 1. 5G와 IoT란 무엇인가?5G와 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)는 각각 독립적인 기술이지만, 결합될 때 엄청난 혁신적 변화를 가져올 수 있습니다. IoT는 다양한 물리적 장치들이 인터넷을 통해 서로 연결되어 데이터를 주고받는 기술을 말합니다. 예를 들어, 스마트폰, 스마트 홈 기기, 웨어러블 디바이스 등은 모두 IoT 장치로, 실시간으로 데이터를 처리하고 연결됩니다.5G는 5세대 이동통신 기술로, 더 빠르고 안정적인 네트워크를 제공하여 대규모 IoT 장치들의 연결을 가능하게 합니다. 5G의 등장으로, 수많은 IoT 기기들이 실시간으로 상호작용하며 데이터를 처리하고 공유할 수 있게 되며, 이는 다양한 분야에서 혁신을 일으킬 것입니다.2. 5G가 IoT에 미치는 영향5G는 IoT.. 2025. 4. 8.
5G 및 미래의 통신 기술 - 5G의 속도와 대역폭 1. 5G의 속도: 이전 기술들과의 차별화5G는 그 속도에서 4G와 비교할 수 없는 큰 차이를 보입니다. 5G의 최대 다운로드 속도는 20Gbps에 달하며, 이는 4G의 최대 속도인 1Gbps보다 약 20배 더 빠른 속도입니다. 이를 쉽게 비유하자면, 4G로는 1GB 크기의 영화를 다운로드하는 데 약 8분이 걸린다면, 5G에서는 불과 1초도 채 걸리지 않는 속도로 다운로드가 가능해집니다.이 초고속 속도는 고해상도 스트리밍, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 대용량 데이터 처리와 같은 여러 분야에서 새로운 가능성을 열어줍니다. 예를 들어, 5G 스마트폰에서는 8K 영상을 끊김 없이 실시간으로 스트리밍하거나, 고해상도 게임을 즐기는 것이 가능해집니다. 또한, 실시간 콘텐츠 생성 및 공유가 대폭 향상되며.. 2025. 4. 7.
5G 및 미래의 통신 기술 - 5G 기술의 기초와 발전 1. 5G란 무엇인가?5G는 다섯 번째 세대의 이동통신 기술입니다. 1G, 2G, 3G, 4G를 거쳐, 5G는 이전 기술들에 비해 훨씬 빠르고 안정적인 인터넷 연결을 제공합니다. 간단히 말해, 5G는 보다 빠른 데이터 속도, 저지연성, 대용량 연결을 가능하게 하는 기술로, 많은 산업과 일상 생활에 혁신을 가져올 수 있습니다. 5G의 도입은 단순히 더 빠른 인터넷을 제공하는 것을 넘어서, 우리의 스마트폰, 자동차, 집안의 사물까지 연결되는 스마트 세상을 현실로 만들어 가고 있습니다.2. 5G와 4G의 차이점5G는 4G에 비해 속도와 연결성에서 큰 차이를 보입니다. 4G는 최대 1Gbps의 다운로드 속도를 지원하지만, 5G는 20Gbps까지 속도를 낼 수 있습니다. 이는 4G보다 약 20배 더 빠른 속도입니.. 2025. 4. 7.
딥러닝 - 멀티태스킹 학습(Multi-Task Learning) 기반 경량 모델 설계 전략 분석 1. 서론인공지능 모델은 보통 하나의 특정한 작업만 수행하도록 학습된다. 예를 들어, 텍스트 분류 모델은 문장의 주제를 분류하고, 이미지 분류 모델은 사진 속 사물을 인식하는 등 하나의 목적에 맞춰 설계된다. 그러나 실제 애플리케이션에서는 다양한 작업을 동시에 처리해야 하는 경우가 많다.이러한 복잡한 요구를 만족시키는 방법 중 하나가 바로 멀티태스킹 학습(Multi-Task Learning, MTL) 이다. MTL은 하나의 모델이 여러 개의 관련 작업을 동시에 학습하도록 구성하여, 효율성과 일반화 성능을 동시에 높이는 접근 방식이다. 특히 경량 모델 설계와 결합하면, 적은 자원으로 다양한 작업을 수행하는 실용적인 AI 시스템을 구축할 수 있다.이 글에서는 멀티태스킹 학습의 개념, 경량 모델 설계와의 결합.. 2025. 4. 4.
딥러닝 - 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기반 경량 모델 해석 기법 분석 1. 서론딥러닝 모델은 인간이 직접 설계하지 않은 수많은 파라미터를 통해 놀라운 성능을 발휘하지만, 그만큼 “왜 이런 예측을 했는가?”를 설명하기 어려운 블랙박스 모델이 되기 쉽다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 인간의 생명이나 경제에 영향을 미치는 분야에서는 설명 가능성(Explainability) 이 매우 중요하다.최근에는 경량 모델(작고 빠른 모델) 의 사용이 증가하면서, 설명 가능성과 경량성을 동시에 만족시킬 수 있는 해석 기법의 필요성이 커지고 있다. 모델이 작아졌다고 해서 설명이 쉬운 것은 아니며, 오히려 구조가 단순해졌기 때문에 오히려 중요한 특징이 숨겨질 수도 있다.이 글에서는 설명 가능한 AI(XAI)의 개념, 경량 모델에 적용 가능한 주요 기법, 실제 적용 사례, 그리고 향후 발전 방.. 2025. 4. 3.

티스토리툴바