자연어 처리를 위한 LLM (BERT, GPT, 트랜스포머)
자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 인공지능(AI) 기술 중 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나로, 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 특히, BERT, GPT, 트랜스포머(Transformer) 모델은 NLP의 핵심 기술로 자리 잡으며 다양한 AI 애플리케이션에서 활용되고 있습니다.이 글에서는 자연어 처리를 위한 LLM의 개념과 작동 원리를 설명하고, 대표적인 모델인 BERT, GPT, 트랜스포머의 특징과 차이점을 분석해보겠습니다. 자연어 처리와 LLM의 역할자연어 처리는 무엇인가?자연어 처리(NLP)는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. ..
2025. 3. 11.
LLM 학습 과정 완벽 정리 (토큰화, 사전훈련, 미세 조정)
대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 자연어를 이해하고 생성할 수 있도록 학습된 인공지능 모델로, 사전훈련(Pre-training)과 미세 조정(Fine-tuning) 과정을 거쳐 성능이 최적화됩니다. 특히, LLM 학습 과정에서 중요한 요소로 토큰화(Tokenization), 사전훈련(Pre-training), 미세 조정(Fine-tuning)이 있습니다. 이 글에서는 LLM의 핵심 학습 과정인 토큰화, 사전훈련, 미세 조정을 심층적으로 분석하고, 각 과정이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다. 토큰화(Tokenization): LLM의 입력을 변환하는 과정토큰화(Tokenization)는 텍스트 데이터를 LLM이 처리할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 자..
2025. 3. 10.
ESG 경영이란? (정의, 중요성, 구성 요소, 사례, 미래 전망)
1. ESG 경영이란?ESG(Environmental, Social, Governance) 경영은 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 고려하여 지속 가능한 기업 운영을 추구하는 경영 전략입니다. ESG는 단순한 기업의 사회적 책임(CSR)을 넘어, 기업의 장기적인 가치 창출과 투자 유치를 위한 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.기업은 ESG 경영을 통해 환경 보호, 사회적 책임 이행, 윤리적 경영을 강화하고, 이해관계자(투자자, 고객, 직원, 정부 등)와 신뢰를 구축하며 지속 가능한 성장을 도모할 수 있습니다. 2. ESG 경영의 중요성1) 지속 가능한 성장ESG 경영은 단기적인 수익 창출을 넘어, 기업이 장기적으로 지속 가능한 성장을 이루도록 돕습니다. 기..
2025. 3. 9.
RTO와 RPO란? (정의, 차이점, 중요성, 설정 방법, 사례, 미래 전망)
1. RTO와 RPO란?RTO(Recovery Time Objective)와 RPO(Recovery Point Objective)는 IT 시스템과 데이터를 보호하고, 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 핵심적인 복구 목표입니다. 두 개념은 재해 복구(Disaster Recovery, DR) 및 비즈니스 연속성 계획(BCP, Business Continuity Planning)에서 중요한 요소로 작용합니다.기업은 자연재해, 사이버 공격, 시스템 장애 등 예상치 못한 사고가 발생했을 때, 데이터 복구 및 서비스 복원을 빠르게 수행해야 합니다. 이를 위해 사전에 RTO와 RPO를 설정하여 복구 전략을 수립하는 것이 필수적입니다. 2. RTO(Recovery Time Objective)의 정의RTO(복구 시간 목표..
2025. 3. 9.
오피니언 마이닝(Opinion Mining)이란? (정의, 기법, 활용 사례, 중요성, 미래 전망)
1. 오피니언 마이닝(Opinion Mining)이란?오피니언 마이닝(Opinion Mining) 또는 감성 분석(Sentiment Analysis)은 사람들이 작성한 텍스트 데이터에서 의견, 감정, 태도를 분석하는 기술입니다. 주로 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 뉴스 기사, 고객 피드백 등에서 데이터를 수집하여 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 분석하는 데 사용됩니다.오피니언 마이닝은 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing), 머신러닝, 텍스트 마이닝 등의 기술을 활용하여 특정 주제에 대한 대중의 감정을 자동으로 분석하는 것이 목표입니다. 기업, 정치, 마케팅, 제품 개발 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. 오피니언 마이닝의 주요 기법오피니언 마이닝은 데이터를 분석하는..
2025. 3. 8.
