지대기지

객체 탐지(Object Detection)란 사람, 동물, 사물 등 이미지에 있는 여러 대상의 위치를 찾아 각 대상의 크기에 맞는 경계 상자를 표시하고, 미리 학습된 객체 데이터를 바탕으로 그 경계 상자 안의 대상이 어떤 객체인지 판별하는 작업이다. 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델은 ‘2단계 방식’과 ‘단일 단계 방식’으로 나눌 수 있다. 2단계 방식은 먼저 이미지에서 탐지할 객체가 있을 확률이 높은 곳을 추정한 후, 그 영역의 대상을 집중적으로 탐지하여 어떤 객체인지 판별하는 방식이다. 각 과정이 별도의 인공신경망을 통해 순차적으로 이루어지기 때문에 객체를 판별해 내는 정확도는 높지만, 처리하는 데이터가 많고 구조가 복잡하여 탐지 속도가 느리기 때문에 실시간으로 객체를 탐지하는 데는 어려움이 있다. 단일..

문자 입력 창에 한 글자만을 입력했는데 완성된 문구가 ⓐ 제시되는 자동 완성을 경험해 보았을 것이다. ‘코’라는 문자를 입력했다면 ‘코피’, ‘코로나’ 등이 후보로 제시되어 휴대 전화와 같이 문자 입력이 불편한 경우 문자 입력을 편리하게 할 수 있다. 이는 사용했던 단어들 중에서 입력되는 문자와 첫 글자부터 일치하는 것을 찾고 그중 사용 빈도가 높은 단어들을 후보로 제시하는 것이라고 할 수 있다. 한편 워드 프로세서에서 단어 찾기와 같은 검색은 저장되어 있는 문자열을 대상으로 검색어가 ⓑ 포함된 문자열을 찾는 것이다. 검색은 자동 완성과 달리 대상 문자열의 어느 위치에서도 검색어를 찾을 수 있어야 하며 사용 빈도를 고려하지 않아도 된다. 검색이 가능하기 위해서는 검색어를 저장되어 있는 문자열의 부분 문자..

알고리즘은 컴퓨터에서 문제 해결 방법을 논리적인 순서로 설명하거나 표현하는 절차이다. 그런데 문제 해결 방법에는 여러 가지가 있을 수 있어 어떤 방법으로 문제를 해결하느냐에 따라 효율성이 달라진다. 알고리즘의 효율성을 분석할 때 흔히 시간 복잡도를 사용하는데, 시간 복잡도는 반복적으로 수행되는 연산의 횟수를 이용하여 나타낸다. 이때 연산에는 산술 연산뿐만 아니라 원소 간의 비교를 나타내는 비교 연산도 포함된다. 알고리즘 분야 중 정렬은 원소들을 오름차순이나 내림차순과 같이 특정한 순서에 따라 배열하는 것으로, 정렬을 통해 특정 원소를 탐색하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있다. ㉠ 삽입 정렬은 정렬된 부분에 정렬할 원소의 위치를 찾아 삽입하는 방식이다. 집합 {564, 527, 89, 72, 34, 6,..