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멀티 모달모델(LMM)이라고 한다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터로 훈련해 다양한 결과물을 내놓을 수 있는 모델이다. 최근 등장한 LMM은 더욱 복잡한 이미지 분석과 추론 능력을 갖췄다. AI업계에선 LMM이 LLM을 대신하는 용
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Model, LLM)의 등장은 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 최근에는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있습니다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로
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멀티모달 LLM 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할 중심
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멀티모달 언어 모델을 활용한 딥페이크 이미지 탐지 고도화. https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART003196121
한겨레. (2025, 5, 29). 선관위, \'죄수복 입은 대선 후보\' 딥페이크 제작·유포 3명 첫 고발. https:/
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models: A survey. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이 경우,
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모델의 변화, 마지막으로 전략적 제휴를 통한 시장확대를 통한 국내 컴퓨터 게임산업의 발전방안을 제시하였다.
그러나 이러한 모든 연구과정에서 한계점이 있었다. 우선, 게임산업에 관한 외국사례에 대한 자료수집이 어려워 사례분석을 하
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2. 네트워크 인프라 보호 시장 동향 16
(1) 국외 시장 동향 16
(2) 국내 시장 동향 16
V. 검토 및 토의 17
1. 네트워크 보안 기술의 미래 17
(1) 네트워크 보안 기술의 발전 방향 17
(2) 차세대 네트워크 환경을 위한 보안 모델 17
VI. 결론 20
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멀티채널 스펙트로미터기 `OPC―2100' 등 R&D 장비들을 개발해 삼성전기ㆍ포커스ㆍLG전자 등 국내 상당수 LED업계에 납품했다. 최근엔 LED 소비전력 및 광출력 값을 측정해주는 양산용 `광학 파워 측정장비'와 LED 지향각을 측정해주는 고니오포토
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3.3 기술적 미세 보정
3.4 초광대역 채널 특성
3.4.1 환경 셋업
3.4.2 경로 손실 모델(Path Loss Model)
3.4.3 채널 임펄스 응답(Channel Impulse Response)
3.4.4 딜레이 스프레드(Delay Spread)
4. 결론
5. 참고문헌
6. 감사의 글
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모델의 차별화와 중앙정부 내 복지전달체계 책임부서의 명확화, 멀티업무 수행의 부작용 극복이다.
둘째, 전달체계상의 최종 집행사무소의 독립기구화, 인터넷 통합시스템 공유운영의 활성화, 인력배치의 합리화, 지속적인 교육 및 평가이다
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with Human Feedback(RLHF) 방식으로 실제 사용자 피드백을 반영하는 방법이 필요하다고 생각합니다. 저는 이러한 문제에 대한 실험적 접근을 앞으로의 연구 주제로 삼고자 합니다. 2026 KT AI석사과정(LLM-sLM-멀티모달 LLM 기술개발) 자기소개서
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멀티모달 학습 분야를 선택한 이유와 구체적 연구 목표는 무엇인가요?
텍스트와 이미지를 함께 이해하는 AI 모델이 인간 수준의 직관적 추론을 가능케 한다고 확신합니다. 현재 영어 중심 연구가 대부분인 상황에서 한국어·동아시아권 문화
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모델 및 멀티모달 생성 모델을 기반으로, 유의미하고 검증 가능한 교육 콘텐츠를 자동 생성하는 시스템을 설계하고자 합니다.
● 관심 연구분야
생성형 언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어
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모델 안정성을 높였습니다.
4) 제조 DX 분야에서 향후 어떤 기술 트렌드가 중요해질 것이라고 보나요?
멀티모달 AI와 연합학습(Federated Learning)이 중요하다고 봅니다. 제조 현장은 다양한 센서, 영상, 로그 데이터를 동시에 다루며, 공장 간 데이
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멀티유틸리티의 지속 가능한 발전에 기여하기 위해, 기후 변화 대응 및 에너지 효율화를 위한 혁신적인 사업 모델을 제시하고, 효율적인 자원 배분을 통해 회사의 경쟁력을 높여 나갈 것입니다. 지속적인 학습과 성장을 통해 더 나은 관리자
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