AI 광학 문자 인식 (OCR) 설명과 파이썬 예제OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 이미지 파일에 포함된 텍스트를 기계가 읽을 수 있는(machine-readable) 텍스트 형식으로 변환하는 기술입니다. 스캔한 문서, 사진 속 간판, 영수증 등의 문자 데이터를 자동으로 추출하고 디지털화하는 데 사용됩니다.AI OCR은 여기에 딥러닝 기술을 접목하여 기존 OCR의 한계를 극복한 차세대 기술입니다. 비정형적인 문서, 흐릿한 이미지, 다양한 글꼴 및 손글씨까지도 높은 정확도로 인식할 수 있습니다.AI OCR의 작동 원리AI OCR은 크게 두 가지 핵심 단계로 구성됩니다. 1. 텍스트 탐지 (Text Detection) 이미지 내..

AI 얼굴 인식(Facial Recognition) 방법과 파이썬 예제AI 얼굴 인식은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 이미지나 영상에서 사람의 얼굴을 식별하고 인증하는 기술입니다. 스마트폰 잠금 해제, 출입 통제 시스템, 사진 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.얼굴 인식의 주요 단계AI 얼굴 인식은 일반적으로 다음과 같은 4단계 프로세스로 이루어집니다. 얼굴 탐지 (Face Detection): 이미지에서 얼굴이 어디에 있는지 찾아내고, 바운딩 박스로 위치를 표시합니다. 얼굴이 아닌 배경과 얼굴을 구분하는 단계입니다. 얼굴 정렬 (Face Alignment): 탐지된 얼굴의 눈, 코, 입 등 주요 특징점(Facial Landmark)을 찾습니다. 이후 이미지를 회전하거나 크기를 조절하여 얼굴을..

AI 바운딩 박스 (Bounding Box) 란?바운딩 박스는 인공지능, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 이미지나 비디오 속 객체의 위치를 나타내기 위해 사용하는 사각형 상자입니다. AI가 이미지 안의 특정 객체가 '무엇'인지 인식할 뿐만 아니라 '어디'에 있는지를 정확히 파악하도록 돕는 핵심적인 요소입니다.왜 바운딩 박스를 사용할까요?바운딩 박스는 다음과 같은 중요한 역할을 합니다. 객체 탐지 (Object Detection): 이미지 내에 존재하는 모든 객체의 종류와 위치를 식별합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 바운딩 박스를 이용해 다른 차량, 보행자, 신호등 등을 감지합니다. 객체 추적 (Object Tracking): 비디오 영상에서 특정 객체의 움직임을 ..

AI 텍스트 데이터 수집 방법과 파이썬 예제본 문서는 자연어 처리(NLP) AI 모델 개발의 첫걸음인 텍스트 데이터 수집의 다양한 방법을 소개합니다. 공개 데이터셋 활용부터 웹 스크레이핑, API 이용까지 각 방법의 특징을 알아보고, 파이썬으로 직접 데이터를 수집하는 코드 예제를 상세히 다룹니다.1. 텍스트 수집의 중요성 및 고려사항 AI, 특히 자연어 처리 모델의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 의해 결정됩니다. 챗봇, 기계 번역, 감성 분석 등 모든 NLP 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 패턴과 문맥을 학습합니다. 따라서 목적에 맞는 양질의 데이터를 효율적으로 수집하는 능력이 매우 중요합니다. 주의사항: 데이터를 수집하기 전, 반드시 저작권, 서비스 이용 약관(TOS), 개인정보..

AI 동영상 분류/판별 방법과 파이썬 예제본 문서는 동영상 분류(Video Classification)의 핵심 개념과 주요 접근법을 설명합니다. 동영상 데이터의 특징인 '시간적 정보'를 처리하는 딥러닝 모델을 알아보고, 파이썬 TensorFlow/Keras를 사용하여 간단한 동영상 분류 모델을 직접 구현하는 전체 과정을 코드 예제와 함께 제공합니다.1. 동영상 분류/판별의 개념과 방법 동영상 분류는 입력된 동영상 클립이 어떤 카테고리(예: '스포츠', '요리', '뉴스')에 속하는지, 또는 어떤 행동(예: '수영', '달리기', '점프')을 담고 있는지 판별하는 기술입니다. 이미지 분류와 달리 동영상은 여러 개의 이미지 프레임(Frame)이 순서대로 연결된 형태입니다. 따라서, 각 프레임의 공..

음성 분류/판별 방법과 파이썬 예제본 문서는 음성 분류(Speech Classification)의 기본 개념과 핵심 프로세스, 특히 음성 데이터의 특징을 추출하는 방법을 상세히 설명합니다. 또한, 파이썬의 대표적인 음성 처리 라이브러리인 Librosa와 머신러닝 라이브러리 Scikit-learn을 사용하여 간단한 음성 분류 모델을 만드는 전체 과정을 코드 예제와 함께 제공합니다.1. 음성 분류/판별의 개념과 프로세스 음성 분류는 컴퓨터가 소리(음성) 데이터를 듣고, 그 소리가 어떤 범주에 속하는지 판별하는 기술입니다. 이는 단순히 텍스트를 읽는 것을 넘어, 목소리의 주인공을 맞추거나(화자 인식), 감정을 파악하고(감성 분석), 특정 단어를 탐지하는(키워드 스팟팅) 등 다양한 응용 분야의 기반이 됩니..