한국의 HCI 연구자들은 Large Language Model에 대해 어떤 연구를 했을까?

– “국내의 HCI 연구자들이 Large Language Model에 대해 언급한 내용들을 주제 별로 분류해 보면 9가지로 나눌 수 있었습니다. 각 주제들을 살펴보면, 교육, 맞춤형 에이전트, 콘텐츠 생성, UI/UX 설계 보조, 의료 응용, 정보탐색 및 추천 시스템, 접근성 강화 등과 같은 주제들이 보입니다. 그리고 무엇보다 Large Language Model의 윤리적 측면과 사회적 영향을 고려하는 주제도 있습니다.” 더보기…

국내의 IT 분야에서는 어떤 연구를 하고 있을까? (1)

– “가끔, 특정 분야에 대한 국내의 연구 수준이나 동향을 파악하고 싶을 때가 있습니다. 특정 세부 주제에 대해 국내에서 누가 연구를 하고 있는지 궁금할 때도 있고요. 특히 최근에 국가적인 관심을 받고 있는 인공지능 분야라면 더욱 그러하겠지요.” 더보기 >> 국내의 IT 분야에서는 어떤 연구를 하고 있을까? (1)

[Mostly AI-Generated] “Attention is all you need” 논문의 1저자인 Ashish Vaswani는 그 이후에 어떤 연구를 했을까?

“Attention is All You Need” 논문은 2017년 Google Brain 팀에서 발표한 획기적인 연구로, 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킨 Transformer 모델을 소개한 논문입니다. 이 논문은 BERT, GPT 등 현대 자연어 처리 모델의 기반이 되는 아키텍처를 제시했다는 점에서 매우 중요한 의미를 갖습니다. 이 글에서는 논문이 발표된 후 이 논문의 1저자인 Ashish Vaswani가 더보기…

[Half-AI-Generated] 노벨 물리학상 수상자 John Joseph Hopfield : 생물학적 신경망 시스템의 복잡성을 이해하고 계산적으로 모델링하여 다양한 문제를 해결하고자 노력한 연구자.

Image source : https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hopfield/facts/ “John Joseph Hopfield(이하 Hopfield)의 연구는 1980년대부터 2020년대까지 생물학적 시스템과 신경망의 계산 모델(Computational Model)에 초점을 맞추고 있습니다. 초기에는 생물학적 뉴런의 비동기 병렬 처리와 컴퓨터 시스템의 content-addressable memory를 설명했습니다. 1980년대 중반에는 비선형 아날로그 뉴런을 활용하여 최적화 문제를 해결하였고 이를 위한 신경 회로망 기반 계산 모델을 제시했습니다. 1990년대에는 후각 시스템의 더보기…

[Mostly AI-Generated] AI 분야의 논문들에서는 Military 관련 내용을 어떻게 언급하고 있을까?

“2021년에는 게임과 시뮬레이션, 인공지능, 무인 항공기(UAV), 군사 통신과 IoT, 얼굴 인식 등 다양한 기술이 군사 분야에 어떻게 적용될 수 있는지를 탐구했습니다. 특히, 게임과 AI의 연결, 군사 시뮬레이션에서의 AI 활용, UAV의 작전 수행 방법 등이 주목받았습니다. 2022년에는 강화 학습, 군사 드론, 혼합 현실, 분산 기계 학습, 무선 센서 네트워크 등과 같은 더보기…

[Mostly AI-Generated] AI 분야의 논문들에서는 Spiking neural network에 대해 어떤 이야기를 해왔을까?

“Spiking Neural Network(SNN)는 뇌의 신경 활동을 모방하여 정보를 처리하는 신경망 모델로, 전통적인 인공 신경망과 달리 이진 스파이크를 통해 정보를 전달하며, 시간적 및 공간적 동적 특성을 활용합니다. 이러한 특성 덕분에 많은 연구들이 SNN이 기존의 Artificial Neural Networks(ANNs)와 비교하여 에너지 효율성, 생물학적 타당성, 그리고 특정 작업에서의 성능 향상 가능성을 보인다는 점을 언급하고 더보기…

[Mostly AI-Generated] 노벨 물리학상 공동수상자인 Geoffrey Everest Hinton는 최근 AI분야에서 어떤 연구에 참여했을까?

닮았으면 좋겠는데… +_+ Geoffrey Hinton의 연구는 2020년부터 2023년까지 인공지능과 머신러닝 분야에서 다양한 혁신적인 접근법을 제시하고 있습니다. 2020년에는 딥러닝 모델의 효율성과 성능을 향상시키기 위한 다양한 기술들을 소개하였습니다. 예를 들어, 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전이하는 “Knowledge Distillation”, 데이터 증강을 활용한 “SimCLR” 등의 방법을 제안하였습니다. 2021년에는 신경망의 해석 가능성을 높이기 위한 GLOM과 더보기…

[Mostly AI-Generated] 노벨화학상 공동수상자인 DeepMind의 Demis Hassabis는 AI분야에서 어떤 연구에 참여했을까?

Google DeepMind의 CEO인 Demis Hassabis가 3차원 단백질 구조 예측과 관련한 업적으로 노벨 화학상을 공동 수상하였습니다. DeepMind라고 하면, 이세돌 9단과 대국을 하였던 AlphaGo를 떠올리게 되는데요, 2020년부터 최근까지 Demis Hassabis는 인공지능 분야에서 어떤 연구를 수행했는지 알아보겠습니다. 이 글은 2020년 이후 AI관련 분야의 Arxiv에 업로드된 논문들 중에서 Demis Hassabis가 참여한 논문들을 바탕으로 작성하였습니다. 더보기…