국립금오공과대학교 전자책도서관

책소개

인간의 삶을 가장 깊고 광범위하게 변화시킨 혁신기술 중 하나는 바로 IT, 즉 정보기술이다. 이 기술은 우리 사회와 개인 생활 전반에 걸쳐 지대한 영향을 미치며 끊임없는 변화를 이끌어왔다. IT는 ‘디지털화’라는 단계에서 시작하여, 우리의 삶을 전산화하는 기반을 마련했다. 다음 단계인 ‘정보화’ 과정에서 기술과 시스템을 활용하여 업무 효율성을 높이고, 의사결정을 지원했다. 현재 우리는 이 두 단계를 지나 컴퓨터가 스스로 학습하고 판단하며, 복잡한 문제를 해결하는 능력을 갖추는 ‘지능화’라는 새로운 변화의 물결 속에 서 있다. 이러한 흐름은 궁극적으로 스스로 판단하고 행동할 수 있는 ‘자율화’ 시대로 더욱 진전할 것이다.
당면한 지능화의 중심에는 인공지능이 있다. 인공지능은 단순한 소프트웨어나 도구에 그치지 않는다. 인공지능은 모든 분야에서 혁신의 촉매 역할을 수행하여 우리 사회의 구조와 일상생활의 모습을 근본적으로 바꾸는 수단이다. 이 변화의 힘은 우리의 삶 곳곳에 스며들어, 우리의 세상 자체를 바꾸고 있다고 해도 지나치지 않다.
오늘날 인공지능은 더 이상 먼 미래의 공상과학 소설 속 이야기가 아니다. 이미 우리 일상 속 깊숙이 자리 잡아서 길 찾기나 음악 추천과 같은 실생활에서 누구나 쉽게 경험할 수 있는 기술이 되었다. 하지만 인공지능은 단순한 기능을 넘어 사람들에게 지금까지 경험하지 못한 새로운 즐거움과 편리성을 제공하고, 전문가조차 해결하기 어려운 복잡한 문제에 대한 해답을 제시하고 있다. 군사 분야에서는 러시아-우크라이나 전쟁이나 이스라엘-이란 분쟁에서 보고 있듯이, 정교한 목표설정과 신속한 의사결정을 지원하고 전쟁의 효율성과 대응 속도를 향상시키면서 현대전의 판도를 근본적으로 변화시키고 있다.

저자소개

VUCA로 정의되는 환경에서 매일 쏟아지는 인공지능과 관련한 용어의 홍수에 때때로 혼란을 느끼던 저자는 국방이나 공공분야의 바쁜 일상 속에서 자신과 비슷한 환경에 처한 이들을 위해 이 책을 집필했다.
저자는 해병대 정보통신장교로 국내·외 교육과 야전부대로부터 정책기관에 이르기까지 다양한 군 경력을 쌓으면서 전문성을 키웠고, 숭실대학교에서 박사학위를 취득하며 학문적 깊이를 더했다.
10여 편의 논문을 발표했고, 현재는 전역 후 국방 관련 연구소에 재직하면서, 끊임없이 등장하는 새로운 ICT 기술들을 설렘으로 맞이하면서 기술의 본질을 이해하기 위해 부단히 노력하고 있다.
개인적으로 DIT Lab.을 운영하며 연구활동을 이어 가고 있으며 이 책은 그 노력의 첫 번째 결실이다.

추천사 5
프롤로그 10

Part 1
환경에 대한 이해

Chapter 1   인공지능 모델 개발환경

1.1 파이썬! 인공지능 개발을 위해 읽고 쓰기를 배우다 24
1.2 오픈소스! 공유와 협업으로 인공지능의 길을 열다 28
1.3 통합개발환경(IDE)! 학습을 위한 환경을 마련하다 33
1.4 개발 프레임워크! 학습을 위한 도구를 준비하다 38
1.5 데이터셋! 학습을 위한 교재를 준비하다 42

Chapter 2   인공지능 인프라 환경

2.1 프로세서! 컴퓨터에 심장을 달다 50
2.2 GPU! NVIDIA를 인공지능의 강자로 만들다 55
2.3 CUDA! GPU의 병렬처리를 통제하다 61
2.4 NPU! 모든 것에 인공지능을 장착하다 66
2.5 인공지능 플랫폼! 인공지능 서비스를 위한 토대이다 70
2.6 개발 자동화 도구! 효율성과 정확성을 높이다 77
Chapter 3   인공지능 응용 분야

3.1 데이터 과학! 인공지능의 길을 개척하다 82
3.2 예측과 분류! 인공지능은 이미 일상에 있었다 86
3.3 컴퓨터 비전! 인공지능이 보는 것을 이해하다 93
3.4 자연어 처리! 인공지능이 사람과 대화하다 99
3.5 지능형 로봇! 인공지능이 세상 속에서 행동하다 103

Part 2
기술요소와 학습기법

Chapter 4   인공신경망 기술요소

4.1 인공신경망! 인간의 뇌를 모방한 기술이 등장하다 112
4.2 인공신경망! 인공뇌에도 여러 종류가 있다 117
4.3 인공신경망 학습! 목표는 확률을 최대화하는 것이다 124
4.4 파라미터! 지능이 만들어지는 원천이다 128
4.5 하이퍼파라미터! 인공신경망 학습의 교과편성이다 132
4.6 활성화 함수! 인공신경망의 채점방식이다 136
4.7 과적합! 언제나 과도한 것은 문제가 된다 141

Chapter 5   인공신경망 학습기법

5.1 머신러닝! 기계에 생각하는 능력을 부여한다 146
5.2 기본 학습! 기계의 추론능력을 깨운다 150
5.3 전이 학습! 완성된 모델을 직무전환 시킨다 154
5.4 자기지도 학습! 학습용 데이터 처리 노력을 절감한다 158
5.5 메타 학습! 학습하는 방법을 학습한다 163
5.6 앙상블 학습! 인공지능이 집단지성을 발휘하다 168
5.7 n-샷 학습! 데이터셋이 부족해도 학습한다 174
5.8 멀티모달 학습! 다양한 감각으로 학습한다 178

Part 3
활용을 위한 접근

Chapter 6   객체탐지 모델

6.1 객체탐지를 위한 노력 188
6.2 객체탐지 모델의 진화과정 194
6.3 객체탐지 모델이 제공하는 정보! 201
6.4 객체탐지 모델의 성능평가! 204

Chapter 7   거대 언어 모델과 생성형 인공지능

7.1 LLM의 등장! 인간과 인공지능의 협업시대를 열다 210
7.2 워드 임베딩! LLM이 지식을 쌓는 방법이다 217
7.3 환각과 편향! 대단한 LLM의 치명적 약점이다 223
7.4 파인튜닝과 RAG! LLM에 전문성과 최신성을 부여한다 227
7.5 sLLM! 가볍고 빠른 LLM이 필요하다 231
7.6 생성형 인공지능! 인간의 창의성에 도전하다 236

Chapter 8   오픈소스 인공지능 모델의 국방활용

8.1 예측 모델의 국방업무 활용 244
8.2 분류 모델의 국방업무 활용 248
8.3 3차원 렌더링 모델의 국방업무 활용 252
8.4 이미지 생성 모델의 국방업무 활용 256
8.5 오디오 생성 모델의 국방업무 활용 261

에필로그 265
부록 267
참고 문헌 297

책소개

저자소개

목차