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🤔 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 속 문자를 인식하여 텍스트 데이터로 변환하는 기술이다. 딥러닝 (Deep Learning, DL)은 이 OCR 기술의 성능을 크게 향상시키는 데 기여하고 있다. 본 글에서는 OCR과 딥러닝의 기본적인 개념을 살펴보고, 딥러닝이 OCR에 어떻게 활용되는지, 그리고 관련 파이썬 코드를 예시로 제시하여 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 돕는다. 🧐 OCR, 광학 문자 인식 (Optical Character Recognition)의 기본OCR은 이미지 내의 문자 (예: 스캔한 문서, 사진 속 텍스트)를 기계가 이해할 수 있는 텍스트로 변환하는 과정이다. 이는 문서 디지털화, 자동 데이터 입력, 접근성 향상 등 다양한..

천문학 분야에서 딥러닝(Deep Learning, 딥러닝)은 방대한 양의 우주 데이터를 분석하고 이해하는 데 혁신적인 변화를 가져왔다. 이 글에서는 딥러닝이 천문학 연구에 어떻게 활용되는지, 주요 기술과 사례, 그리고 초보자를 위한 팁을 소개한다.🌌 데이터 홍수 시대의 천문학 (Astronomy in the Age of Data Flood)오늘날 천문학은 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 망원경, 위성, 그리고 다양한 관측 장비들이 끊임없이 데이터를 수집하며, 이러한 데이터의 규모는 인간의 능력만으로는 분석하기 어려울 정도로 방대하다. 여기서 딥러닝은 이 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고, 숨겨진 패턴과 정보를 추출하는 데 핵심적인 역할을 수행한다.🧠 딥러닝의 기본 개념 (Basic Concepts ..

의료 영상 분석 분야는 딥러닝의 등장으로 혁신적인 변화를 겪고 있다. 딥러닝 기술은 이미지 인식, 객체 감지, 분할 등 다양한 작업에서 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 보여주며 의료 진단 및 치료 분야에 획기적인 발전을 가져오고 있다.🧠 딥러닝의 기본 원리 (Basic Principles of Deep Learning)딥러닝은 인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 한다. ANN은 뇌의 뉴런 (neuron)과 시냅스 (synapse)를 모방한 구조로, 여러 층 (layer)으로 구성되어 있으며 각 층은 데이터를 처리하고 학습한다. 딥러닝 모델은 이러한 층을 깊게 (deep) 쌓아 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 설계되었다.💡 간단한 예시: 이미지 분류 (Im..

딥러닝 분야에서 컨볼루션 신경망 (CNN)은 이미지 인식, 객체 감지 및 자연어 처리와 같은 다양한 작업에 널리 사용되는 핵심 아키텍처입니다. CNN은 이미지 데이터의 공간적 계층 구조를 활용하여 복잡한 패턴을 효과적으로 학습하도록 설계되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 CNN의 아키텍처와 주요 구성 요소에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.✨ 컨볼루션 신경망 (CNN) 소개:컨볼루션 신경망은 이미지, 비디오 및 텍스트와 같은 데이터를 처리하도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 전통적인 신경망과 달리 CNN은 데이터의 공간적 관계를 활용합니다. 즉, 인접한 픽셀 간의 관계와 같은 데이터 내의 지역 패턴을 인식합니다. 이러한 능력은 CNN이 이미지와 같은 고차원 데이터에서 탁월한 성능을 발휘하게 합니다. CNN의..

🎬 영상 분석 및 처리의 세계로영상 분석(Video Analysis)과 처리(Processing)는 현대 사회에서 매우 중요한 기술 분야로 자리 잡았습니다. CCTV, 스마트폰, 자율 주행차 등 다양한 기기에서 생성되는 방대한 양의 영상 데이터를 효율적으로 분석하고 활용하는 것은 여러 산업 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 이러한 과정에서 머신러닝(Machine Learning, ML) 기술은 핵심적인 역할을 수행합니다.🧠 머신러닝의 역할: 영상 분석과 처리의 혁신머신러닝은 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 기술입니다. 영상 분석 및 처리 분야에서 머신러닝은 다음과 같은 역할을 수행합니다:객체 탐지(Object Detection, 객체 감지): 영상 내에서 특정 객체(사람, 자동차, 건물..