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딥러닝 - NAS(Neural Architecture Search)를 통한 경량 모델 설계 1. 서론딥러닝 모델의 성능이 비약적으로 발전하면서 모델의 크기와 복잡성도 급증하고 있습니다. 하지만 대형 모델은 계산 비용이 높고 모바일 및 엣지 디바이스에서의 배포와 운영이 어려워집니다. 이에 따라 성능을 유지하면서 연산 효율성을 개선할 수 있는 다양한 경량화 기법들이 연구되고 있으며, 그 중에서도 **NAS(Neural Architecture Search)**는 가장 효과적인 자동화된 모델 경량화 및 최적화 기술로 주목받고 있습니다.NAS는 신경망 아키텍처를 자동으로 탐색하고 최적화하는 기술입니다. 기존에는 전문가가 수작업으로 모델 아키텍처를 설계했지만, NAS는 강화 학습(Reinforcement Learning), 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm), 그래디언트 기반 탐색(.. 2025. 3. 19.
딥러닝 - 파라미터 공유(Parameter Sharing) 및 저밀도 표현(Low-Rank Representation) 기법 분석 1. 서론딥러닝 모델의 성능 향상과 함께 모델의 크기와 복잡성도 빠르게 증가하고 있습니다. 하지만 대형 모델은 연산 속도 저하, 메모리 사용량 증가, 배포 및 운영의 어려움 등 여러 가지 문제를 야기합니다. 이에 따라 모델 성능을 유지하면서도 모델 경량화 및 연산 효율성 향상을 위한 다양한 기법들이 연구되고 있으며, 그 중 파라미터 공유(Parameter Sharing)와 저밀도 표현(Low-Rank Representation) 기법은 매우 효과적인 모델 최적화 방법으로 주목받고 있습니다.파라미터 공유는 모델에서 가중치나 피처 맵을 중복 없이 공유하여 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 개선하는 기법입니다. 저밀도 표현은 행렬 분해(Matrix Decomposition) 또는 **저차원 임베딩(Low-D.. 2025. 3. 18.
딥러닝 - 모델 프루닝(Pruning) 기법 및 성능 복구 전략 1. 서론딥러닝 모델은 성능이 빠르게 발전하면서, 모델의 크기와 복잡성도 급격히 증가하고 있습니다. 그러나 이러한 대형 모델은 연산 속도 저하와 높은 메모리 사용량 문제를 초래하여 특히 모바일 기기와 엣지 디바이스와 같은 자원 제한적인 환경에서는 실행이 어려워집니다. 이를 해결하기 위한 기술로 모델 경량화 및 연산 효율성 향상 기법들이 주목받고 있으며, 그 중 하나가 **프루닝(Pruning)**입니다.프루닝은 불필요한 가중치나 뉴런을 제거하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법입니다. 이 기술은 모델 성능을 최대한 유지하면서도 불필요한 계산을 줄여, 모델을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. 본 글에서는 프루닝의 원리, 주요 기법, 성능 복구 전략, 실제 사례 및 도전 과제를 살펴봅니다.2.. 2025. 3. 18.
딥러닝 - 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법 분석 및 성능 강화 방안 1. 서론딥러닝 모델의 성능은 비약적으로 발전하였지만, 대규모 모델의 연산 속도 저하와 높은 메모리 사용량 문제는 여전히 큰 도전 과제입니다. 이에 따라 모델 경량화 및 최적화를 위한 다양한 기법이 등장했으며, 그 중 **지식 증류(Knowledge Distillation)**는 성능을 유지하면서 모델을 경량화하는 가장 효과적인 기술 중 하나로 평가받고 있습니다.지식 증류는 **대형 모델(교사 모델)**의 학습된 정보를 **소형 모델(학생 모델)**로 전달하여, 작은 모델이 교사 모델의 성능을 최대한 학습하도록 하는 기법입니다. 이를 통해 연산량과 메모리 사용량을 줄이면서 성능 저하를 최소화할 수 있습니다. 본 글에서는 지식 증류의 원리, 주요 기법, 성능 강화 전략, 실제 사례 및 도전 과제 등을 분석.. 2025. 3. 17.
딥러닝 - 양자화(Quantization) 기법 및 성능 최적화 전략 1. 서론딥러닝 모델의 성능이 급격히 향상됨에 따라, 모델의 크기와 복잡성도 커지고 있습니다. 하지만 이러한 대형 모델은 연산량과 메모리 사용량이 많아 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같은 자원이 제한된 환경에서 실행하는 데 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 모델 경량화 기술이 도입되었고, 그 중에서도 **양자화(Quantization)**는 모델의 정확성을 유지하면서 메모리 사용량과 연산 속도를 개선하는 중요한 기술로 자리잡고 있습니다.양자화는 모델의 가중치 및 활성화 값을 낮은 비트(bit) 표현으로 변환하여 메모리 절감과 연산 속도 향상을 달성하는 기법입니다. 본 글에서는 양자화의 원리, 주요 기법, 성능 최적화 전략, 실제 적용 사례 및 도전 과제 등을 분석합니다.2. 양자화(Quan.. 2025. 3. 17.
블록체인 기반 금융(FinTech) 서비스와 기존 은행 시스템의 변화 1. 서론블록체인 기술은 금융 산업에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 기존 금융 시스템은 중앙화된 기관(은행, 증권사 등)이 금융 서비스를 독점적으로 제공해 왔습니다. 그러나 블록체인은 탈중앙화된 네트워크를 통해 거래 보안 강화, 수수료 절감, 금융 접근성 향상 등을 가능하게 하여 기존 은행 시스템의 운영 방식에 도전하고 있습니다.블록체인 기반 금융 서비스는 스마트 컨트랙트, 암호화폐, 탈중앙화 금융(DeFi) 등을 통해 중개 기관 없이 금융 서비스를 제공하며, 기존 은행 시스템의 구조적 변화를 촉진하고 있습니다. 본 글에서는 블록체인 기반 금융 서비스의 개념, 주요 사례, 기존 은행 시스템과의 차이점 및 향후 전망을 분석합니다.2. 블록체인 기반 금융(FinTech) 서비스 개요2.1 블록체인 금.. 2025. 3. 17.

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