ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU는 인공신경망에서 활성화 함수로 사용되는 함수로, 입력 값이 0보다 크면 해당 값을 그대로 출력하고, 0보다 작으면 0을 출력하는 간단한 비선형 함수입니다. 학습 속도를 빠르게 하고, 기울기 소실 문제(vanishing gradient)를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Hyperparameter: 하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 사용자가 직접 설정하는 변수로, 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등이 포함됩니다. 하이퍼파라미터는 학습 성능과 효율성을 크게 좌우하기 때문에, 최적의 값을 찾기 위해서는 경험적 탐색 또는 자동화된 최적화 기법이 필요합니다.
Error Backpropagation: 오류 역전파는 신경망 학습에서 손실 함수의 출력에 따라 가중치와 편향을 업데이트하는 알고리즘입니다. 출력층에서 발생한 오류를 입력층으로 역으로 전달하면서 각 층의 가중치를 조정하는 방식으로, 경사 하강법을 통해 네트워크가 최적화됩니다.
RAG (Retrieval Augmented Generation): RAG는 생성 기반 언어 모델과 정보 검색 시스템을 결합한 모델로, 사용자의 입력에 따라 관련 문서를 검색한 후 그 문서 정보를 기반으로 답변을 생성합니다. 이 방법은 단순한 언어 모델보다 더 정확하고 구체적인 답변을 제공합니다.
거대언어모델(LLM)과 한국어 거대언어모델의 종류 및 특징
거대언어모델(LLM, Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터를 학습해 자연어 처리 작업을 수행하는 모델로, 문장 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 언어 관련 작업에 활용됩니다. 대표적인 LLM에는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 BERT 등이 있으며, 이들은 언어의 문맥과 의미를 이해하고 생성하는 능력을 갖춰 인간 수준의 언어 처리가 가능합니다.
한국어 거대언어모델은 한국어에 특화된 데이터를 학습하여 자연어 처리 성능을 높인 모델입니다. 한국어 특유의 문법, 어휘, 문맥을 이해하고 생성하는 데 최적화되어 있습니다. 주요 한국어 LLM은 다음과 같습니다:
KoGPT: OpenAI의 GPT 구조를 기반으로 한 한국어 전용 모델로, 한국어 데이터를 학습하여 문장 생성, 번역, 요약 등의 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 문맥을 고려한 자연스러운 한국어 문장 생성이 강점입니다.
KorBERT: Google의 BERT 구조를 기반으로 한 한국어 모델로, 양방향 문맥 정보를 활용하여 문장 분류, 질의응답, 감정 분석 등에서 높은 성능을 제공합니다. 한국어 문장 이해와 문맥 처리에 효과적입니다.
KcBERT: KorBERT를 확장한 모델로, 소셜 미디어나 비표준 한국어 텍스트에 특화되어 있습니다. 일상 대화체나 온라인 텍스트 처리에 강점을 보이며, 다양한 비공식적 문맥을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
KoBERT: SKT에서 개발한 한국어 전용 BERT 모델로, 다양한 한국어 NLP 작업에 적합하며 문장 분류, 개체명 인식, 감정 분석 등의 작업에서 좋은 성능을 보입니다.
SLLM (Super Large Language Model) by LG AI Research: LG에서 개발한 거대언어모델로, 한국어뿐만 아니라 다양한 다국어에 최적화되어 있습니다. 특히 LG의 SLLM은 상업적 활용에 적합하게 설계되었으며, 다양한 산업 분야에서 사용할 수 있도록 특화된 언어 이해와 생성 능력을 제공합니다.
Upstage's 'Sung TTS' and 'Polyglot-Ko': Upstage에서 개발한 모델들은 한국어 및 다국어 자연어 처리에 강점을 보입니다. 'Polyglot-Ko'는 한국어에 특화된 언어 모델로, 다양한 언어적 문제 해결에 탁월하며, 특히 다국어 간 번역 및 언어 생성 작업에서 두각을 나타냅니다. 또한, 음성합성(TTS) 관련 기술도 개발 중으로, 음성 기반 한국어 응용 프로그램에서 활용될 가능성이 큽니다.
이들 한국어 LLM들은 대규모 한국어 데이터를 학습하여 한국어 문맥과 어휘를 깊이 이해하며, 각 모델의 특징에 따라 문장 생성, 번역, 질의응답 등의 다양한 NLP 작업에서 활용됩니다. LG와 업스테이지 같은 기업들은 상업적 응용과 함께 한국어 모델의 성능을 지속적으로 발전시키고 있습니다.
PAN (Personal Area Network): PAN은 개인이 사용하는 장치 간의 통신을 지원하는 네트워크로, 일반적으로 짧은 거리에서 데이터 전송을 제공합니다. 블루투스나 적외선 통신이 PAN의 예시입니다.
CAN (Controller Area Network): CAN은 자동차나 산업용 기계에서 센서, 액추에이터 등 여러 장치를 연결하고 데이터를 송수신하는 데 사용되는 네트워크로, 실시간 데이터 전송과 높은 신뢰성을 제공합니다.
RFID (Radio Frequency Identification): RFID는 전파를 사용하여 물체의 정보를 무선으로 식별하는 기술로, 태그와 리더기로 구성됩니다. 재고 관리, 출입 통제 등 다양한 분야에서 활용되며, 비접촉식으로 빠르고 정확한 식별이 가능합니다.
블루투스 (Bluetooth): 블루투스는 짧은 거리에서 저전력으로 데이터를 무선 전송하는 기술로, 주로 헤드셋, 키보드, 스마트폰 등 다양한 장치 간의 연결에 사용됩니다. 저전력 소모와 범용성이 큰 장점입니다.
NFC (Near Field Communication): NFC는 매우 짧은 거리에서 작동하는 무선 통신 기술로, 스마트폰을 이용한 결제, 출입 통제 등에 사용됩니다. RFID의 한 형태이며, 비접촉 방식으로 신속한 데이터 전송을 제공합니다.
WIFI (Wireless Fidelity): WiFi는 무선 통신 기술로, 인터넷 접속을 위해 주로 사용됩니다. AP(Access Point)를 통해 디바이스가 인터넷에 연결되며, 고속 데이터 전송과 넓은 범위를 지원합니다.
Zigbee: Zigbee는 저전력, 저비용 무선 네트워크 기술로, 주로 스마트 홈이나 IoT 기기 간의 데이터 통신에 사용됩니다. 배터리 수명이 길고, 전송 속도가 느리지만 넓은 범위에서 안정적인 통신이 가능합니다.
무선 LAN(WiFi) 기술의 진화: 1세대부터 8세대까지 비교
WiFi는 IEEE 802.11 표준을 기반으로 한 무선 LAN 기술로, 인터넷 접속 및 무선 네트워크 연결을 지원합니다. WiFi 기술은 세대별로 속도, 주파수 대역, 대역폭, 안정성 등의 측면에서 진화해왔으며, 그 발전 과정을 1세대부터 8세대까지 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
1세대 (802.11, 1997): 첫 번째 WiFi 표준으로 최대 2Mbps의 전송 속도를 제공했으며, 2.4GHz 대역을 사용했습니다. 매우 느린 속도로 인해 본격적인 상용화는 어려웠지만, 무선 네트워크 기술의 시작을 알린 중요한 세대입니다.
2세대 (802.11b, 1999): 2.4GHz 대역을 유지하면서 전송 속도가 11Mbps로 개선되었습니다. 이 표준은 상용 WiFi의 시작점으로, 저비용 및 범용성이 뛰어나 초기 무선 네트워크의 확산을 촉진했습니다. 그러나 주파수 혼잡이 발생하기 쉬운 단점이 있었습니다.
3세대 (802.11a, 1999): 5GHz 대역을 사용해 전송 속도를 54Mbps까지 높인 표준으로, 데이터 전송 속도가 빠르고 주파수 간섭이 적었습니다. 하지만 더 짧은 신호 도달 범위와 더 높은 비용으로 인해 802.11b만큼 보급되지는 못했습니다.
4세대 (802.11g, 2003): 2.4GHz 대역을 사용하면서도 802.11a와 같은 54Mbps의 전송 속도를 제공했습니다. 802.11b와의 하위 호환성도 갖추고 있어, 소비자와 기업에서 폭넓게 사용되었습니다. 속도와 호환성 면에서 큰 성장을 이루었지만, 여전히 주파수 혼잡 문제는 남아 있었습니다.
5세대 (802.11n, 2009): 2.4GHz와 5GHz 대역을 모두 지원하는 듀얼 밴드 기술을 도입하였으며, MIMO(다중 입출력 기술)를 사용해 최대 600Mbps의 전송 속도를 제공했습니다. 이 세대는 WiFi 성능과 커버리지를 대폭 개선하며, 고화질 스트리밍과 대용량 데이터 전송에 적합한 기술적 진보를 이루었습니다.
6세대 (802.11ac, 2013): 5GHz 대역에서 작동하며, 최대 3.5Gbps의 전송 속도를 제공했습니다. 다중 사용자 MIMO(MU-MIMO) 기술을 도입해 여러 사용자가 동시에 고속 데이터를 전송할 수 있었으며, 대역폭이 크게 확장되었습니다. 특히 HD 스트리밍과 대용량 데이터 전송이 필요해진 환경에서 최적화된 세대입니다.
7세대 (802.11ax, Wi-Fi 6, 2019): 2.4GHz와 5GHz 대역을 동시에 사용하며, 최대 9.6Gbps의 속도를 제공합니다. OFDMA(직교 주파수 분할 다중 접속)와 MU-MIMO 기술을 개선하여 다수의 장치가 동시에 더 효율적으로 데이터를 전송할 수 있으며, 밀집된 네트워크 환경에서의 성능을 크게 향상시켰습니다. Wi-Fi 6는 IoT 기기와 스마트홈 네트워크에도 적합한 기술로 주목받고 있습니다.
8세대 (802.11be, Wi-Fi 7, 예정 출시 2024~): Wi-Fi 7은 2.4GHz, 5GHz, 6GHz 대역을 모두 지원하며, 최대 46Gbps에 달하는 초고속 전송 속도를 목표로 하고 있습니다. 320MHz의 넓은 채널 대역폭과 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 기술을 활용해 데이터 전송 속도를 극대화하며, 초저지연을 구현할 수 있는 기술로 4K/8K 스트리밍, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등 고속 데이터 응용에 적합할 것입니다.
WiFi 세대별 주요 특징 요약: 주파수 대역: 초기 2.4GHz 대역에서 5GHz 대역으로 확장되었으며, Wi-Fi 6에서는 2.4GHz, 5GHz 모두 지원하고 Wi-Fi 7은 6GHz 대역까지 사용할 예정입니다. 속도: 1세대(2Mbps)에서 Wi-Fi 7(최대 46Gbps)까지 속도가 크게 개선되었습니다. 기술 도입: MIMO, OFDMA, MU-MIMO 등의 기술이 도입되면서 여러 사용자가 동시에 고속 데이터를 사용할 수 있는 효율성이 강화되었습니다. 적용 분야: 초기 WiFi는 가정과 소규모 사무실에서 주로 사용되었으나, 세대가 발전함에 따라 고화질 스트리밍, IoT, AR/VR 같은 고속 및 고용량 데이터 요구가 많은 응용 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. WiFi 기술의 진화는 속도 향상뿐만 아니라, 네트워크 효율성과 안정성을 높여 더 많은 디바이스가 동시에 연결될 수 있도록 개선되었으며, 사용자 경험을 크게 향상시켰습니다.