딥러닝 신경망 구조와 이미지 인식: CNN, RNN, Transformer, 그리고 응용 분야
인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전 뒤에는 딥러닝이라는 핵심 기술이 자리 잡고 있습니다. 특히, 딥러닝은 이미지 인식 분야에서 혁신적인 성과를 거두며 컴퓨터 비전 기술의 발전을 이끌고 있습니다. 우리 눈으로 세상을 인지하는 것처럼, 컴퓨터가 이미지를 이해하고 분석하는 능력은 자율주행 자동차, 의료 진단, 스마트 보안 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용을 가능하게 합니다.이번 글에서는 딥러닝 신경망의 핵심 구조인 CNN, RNN, Transformer를 자세히 살펴보고, 이미지 인식, 객체 탐지, 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 기술의 기본 원리와 다양한 응용 분야를 소개합니다.1. 딥러닝 신경망 구조: CNN, RNN, Transformer딥러닝은 인간의 신경망을 모방한 인공 신경망(Artificia..
소프트웨어 개발 방법론 총정리: 애자일, 워터폴, 스크럼, 린
성공적인 소프트웨어 개발은 체계적인 개발 방법론 (Methodology)에 달려있습니다. 개발 방법론은 소프트웨어 개발 프로젝트의 전체 생명주기 동안 필요한 프로세스, 기법, 도구, 산출물 등을 정의하고, 개발 팀이 효율적으로 협업하고, 목표를 달성할 수 있도록 가이드라인을 제시합니다. 다양한 개발 방법론 중에서 워터폴 (Waterfall), 애자일 (Agile), 스크럼 (Scrum), 린 (Lean)은 대표적인 방법론으로 널리 활용되고 있습니다.본 가이드에서는 소프트웨어 개발 방법론 입문자를 위해 워터폴, 애자일, 스크럼, 린 네 가지 주요 방법론을 심층적으로 비교 분석합니다. 각 방법론의 핵심 개념, 특징, 장단점, 적용 사례를 살펴보고, 프로젝트 특성에 맞는 최적의 방법론 선택 방법을 제시하여 여..
