
AI를 활용한 고용률 예측 모델 개발기(2)
뉴스 감정 정보와 과거 고용률 데이터를 결합해 고용률 현재 예보 모델을 개발한 과정을 소개했습니다. PCA, 데이터 증강, Transformer 적용으로 성능을 개선했으며 특수 사건 대응 과제도 함께 정리했습니다.

뉴스 감정 정보와 과거 고용률 데이터를 결합해 고용률 현재 예보 모델을 개발한 과정을 소개했습니다. PCA, 데이터 증강, Transformer 적용으로 성능을 개선했으며 특수 사건 대응 과제도 함께 정리했습니다.

뉴스 정보를 이용해 고용률 변화를 예측하는 멀티모달 모델 개발 과정을 소개했습니다. 이번 글에서는 고용 기사 분류와 감정 분석을 위한 KoELECTRA 기반 설계를 다뤘습니다.

줌인터넷의 가짜뉴스 판별 특허를 소개하며 제목과 본문 불일치 기반 탐지 구조를 설명했습니다. 중요문단 추출 뒤 반의어·거리·도치 점수를 합산해 스팸뉴스 여부를 판단했습니다.

블록체인에서 공개 검증과 프라이버시 보호를 동시에 만족하기 위한 영지식 증명을 소개했습니다. NIZK와 zk-SNARK의 기본 용어, 동작 방식, 활용 사례를 함께 정리했습니다.

2020 인공지능 그랜드 챌린지 행동인지 트랙 참가 과정을 정리한 글입니다. 이미지 탐지 기반 접근과 데이터 보강, 설정 조정으로 최종 1위를 달성했습니다.

AI 아나운서 개발 과정과 데이터 전처리, TTS·STF 기반 모듈 구성을 소개했습니다. 프로토타입은 높은 품질을 보였지만 데이터 효율성과 전용 TTS 고도화가 과제로 남았습니다.

준지도학습의 기본 개념과 주요 가정, 대표 기법들을 정리한 소개 글입니다. 레이블 부족 문제를 줄이는 방법이지만, 데이터와 모델 특성에 맞는 선택이 중요했습니다.

NER은 비정형 텍스트에서 개체명을 분류해 문맥에 맞는 검색·뉴스 분류에 활용하는 기술입니다. 포털 사례를 바탕으로 임베딩, BiLSTM, CRF로 구현 흐름을 설명했습니다.

이스트소프트와 자회사가 디지털 뉴딜 AI 정부 사업 총 100억 원 규모를 수주했습니다. 데이터 구축, 연구개발, AI 솔루션 공급으로 사업이 구성되었습니다.

ICML 2020 논문으로 범주형 확률에 베이지안 관점을 적용한 분류 학습 방법을 소개했습니다. 오버 컨피던스를 줄이고 예측 불확실성을 더 잘 표현하며 분류 성능도 향상시켰습니다.

과학기술정보통신부 주최 인공지능 경진대회 참가기를 소개했습니다. 메트릭러닝과 간단한 보강 전략으로 얼굴 인식 과제 1위를 기록했습니다.

문서 이해 AI의 최신 연구 동향을 영수증과 인보이스 사례로 정리했습니다. 텍스트뿐 아니라 위치와 시각 정보를 함께 활용할 때 성능이 좋아짐을 비교했습니다.