컴퓨터 IT 알리미

자연어 처리 프로젝트를 처음 수행했을 때, 단어를 단순히 벡터로 변환하는 것만으로는 문장의 의미를 충분히 이해하기 어렵다는 점을 경험한 적이 있습니다. 특히 같은 단어라도 문장에서 어떤 역할을 수행하는지에 따라 해석이 완전히 달라질 수 있다는 사실을 알게 되면서, 품사 태깅의 중요성을 실감하게 되었습니다. 예를 들어 “공부하다”와 “공부”는 형태는 유사하지만 문장에서의 역할은 동사와 명사로 다르게 작용합니다. 이러한 문법적 역할을 구분하는 과정이 바로 품사 태깅이며, 이는 자연어 처리의 기초이자 핵심적인 단계입니다. 본 글에서는 품사 태깅의 개념, 구문 구조와의 관계, 그리고 다양한 NLP 태스크에서의 활용을 체계적으로 정리합니다. 품사 태깅의 개념과 기본 원리 품사 태깅(Part-of-Speech Tagging)이란 문장 속 각 단어에 대해 해당 단어가 어떤 품사에 해당하는지를 자동으로 분류하는 작업을 의미합니다. 품사에는 명사, 동사, 형용사, 부사, 조사, 전치사 등 문법적 역할에 따른 여러 종류가 있으며, 언어마다 세부 분류 체계가 다를 수 있습니다. 품사 태깅은 단순한 단어 분류를 넘어 문장의 구조적 이해를 가능하게 하는 기반 기술입니다. 예를 들어 “학생이 책을 읽는다”라는 문장에서 “학생”은 명사, “읽는다”는 동사로 태깅됩니다. 이러한 정보는 문장의 의미 해석, 구문 분석, 정보 추출 등 다양한 후속 작업의 기초 데이터로 활용됩니다. 품사 태깅은 보통 형태소 분석과 함께 수행되며, 한국어처럼 형태 변화가 다양한 언어에서는 특히 중요합니다. 영어의 경우 공백 기준 토큰화 이후 품사 분류가 진행되지만, 한국어는 어절 내부에 여러 형태소가 결합되어 있기 때문에 형태소 단위로 나눈 뒤 각각에 품사를 부여하는 방식이 일반적입니다. 기술적으로는 통계 기반 모델(HMM, CRF)이나 최근에는 딥러닝 기반 모델(BiLSTM, Transformer)을 활용하여 품사 태깅을 수행합니다. 이 모델들은 단어의 형태뿐 아니라 주변 단어의 문맥 정보를 함께 ...

처음 자연어 처리 프로젝트를 진행할 때, 모델의 구조나 성능 튜닝에만 집중한 나머지 데이터 전처리 과정의 중요성을 간과했던 적이 있습니다. 그 결과, 불필요한 기호나 중복된 단어, 형태가 불규칙한 표현들이 그대로 모델에 입력되면서 예측 성능이 떨어졌고, 의미를 파악하기 어려운 출력이 발생했습니다. 그때부터 전처리 과정을 하나의 ‘모델 성능 결정 요소’로 바라보게 되었고, 실제로 많은 자연어 처리 태스크에서 정교한 전처리가 결과를 좌우하는 핵심임을 실감하게 되었습니다. 본 글에서는 자연어 처리의 기초 단계 중 핵심이 되는 토큰화, 정제, 표제어 처리의 개념과 역할을 정리합니다. 토큰화(Tokenization)의 개념과 방식 토큰화는 텍스트 전처리에서 가장 먼저 수행되는 기본 과정으로, 문장을 단어 또는 하위 단위로 분리하여 기계가 이해할 수 있는 구조로 만드는 작업입니다. 일반적으로 한 문장은 여러 개의 어절 또는 단어로 구성되며, 이를 분해함으로써 이후 처리나 분석이 가능해집니다. 예를 들어 “자연어 처리는 어렵다”라는 문장은 공백을 기준으로 “자연어”, “처리”, “는”, “어렵다”와 같이 나눌 수 있습니다. 토큰화 방식에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫째는 단어 기반 토큰화로, 공백이나 문장 부호를 기준으로 단어 단위로 나누는 방식입니다. 이는 단순하고 빠르지만, 한국어와 같이 형태소 변화가 많은 언어에서는 정확도가 낮을 수 있습니다. 둘째는 서브워드 기반 토큰화로, 단어를 더 작은 단위로 나누는 방식입니다. BPE(Byte Pair Encoding), WordPiece, SentencePiece 등이 대표적이며, 희귀어 처리에 강점을 가지며 최근의 사전학습 모델에서 널리 활용됩니다. 한편 언어별 특성에 따라 토큰화의 전략은 달라져야 합니다. 영어는 공백 기준이 효과적인 반면, 한국어나 일본어는 형태소 분석기를 활용하여 의미 단위로 분리하는 것이 더 적합합니다. 대표적인 한국어 형태소 분석기에는 Mecab, Okt, Komoran 등이 있...

처음 자연어 처리(NLP)에 입문했을 때, 단순히 단어를 숫자로 바꾸고 문장을 분석하는 기술로만 이해했지만 실제 프로젝트에 적용하려 할수록 그 구조와 흐름이 결코 단순하지 않다는 점을 실감했습니다. 특히 뉴스 요약, 질의응답, 감성 분석 등 다양한 텍스트 기반 문제를 해결하려면 입력 텍스트가 어떤 흐름으로 처리되는지, 그리고 어떤 알고리즘과 구조가 동작하는지에 대한 전반적인 이해가 필수적이었습니다. 본 글에서는 자연어 처리의 전반적인 개요를 정리하며, 텍스트 데이터가 처리되는 구조와 핵심 구성 요소를 체계적으로 설명합니다. 텍스트 처리의 기초 흐름 자연어 처리의 출발점은 비정형 텍스트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 형태로 바꾸는 일입니다. 이를 위해 가장 먼저 수행되는 단계가 텍스트 전처리입니다. 전처리 과정에는 불필요한 기호나 특수문자 제거, 모두 소문자로 변환, 숫자와 기호 정리 등이 포함됩니다. 이후 문장을 단어 단위로 쪼개는 토큰화(tokenization)를 수행하며, 각 단어를 독립된 단위로 나눕니다. 다음 단계로는 불용어 제거와 표제어 처리 또는 어간 추출이 있습니다. 불용어는 문장의 의미 분석에 큰 영향을 미치지 않는 조사나 접속사 등이며, 이를 제거함으로써 모델이 핵심 단어에 집중할 수 있게 합니다. 표제어 처리(lemmatization)는 단어를 사전 형태로 변환하는 것이며, 어간 추출(stemming)은 단어에서 접사 등을 제거해 기본형을 추출하는 방식입니다. 이러한 기초 처리가 끝나면, 단어들을 수치화하는 과정으로 넘어갑니다. 가장 단순한 방식은 단어의 등장 여부를 0과 1로 표시하는 방법이며, 이후에는 단어의 등장 빈도를 기반으로 하는 Count Vector, TF-IDF(Vector) 등의 방식이 활용됩니다. 더 나아가 단어 간 의미 관계를 반영할 수 있도록 단어를 밀집 벡터로 표현하는 임베딩 기법이 사용됩니다. 이처럼 자연어 처리에서 텍스트 데이터는 수차례의 처리 단계를 거쳐 수치적 표현으로 변환된 후, 모델의 입력으로 ...

시각 정보를 문장으로 표현하는 이미지 캡셔닝 기술은 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 결합된 대표적인 멀티모달 응용 분야입니다. 실제로 시각장애인을 위한 설명 생성, 이미지 검색, 감시 시스템 자동 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 저 또한 자동 설명 생성을 기반으로 콘텐츠 분류 시스템을 기획하면서 여러 모델의 장단점을 비교하게 되었습니다. 특히 BLIP, Show and Tell, Transformer 기반 캡셔닝 모델은 접근 방식과 구조가 뚜렷하게 달라 실제 응용에 앞서 각각의 특징을 명확히 이해할 필요가 있었습니다. 본 글에서는 이미지 캡셔닝 대표 모델 3종인 BLIP, Show and Tell, Transformer 기반 모델을 중심으로 구조, 학습 방식, 성능 특징을 비교하여 이해를 돕고자 합니다. Show and Tell – 이미지 캡셔닝의 고전적 접근 Show and Tell은 2015년 구글에서 발표한 최초의 딥러닝 기반 이미지 캡셔닝 모델 중 하나로, CNN과 RNN 구조를 결합한 전통적인 방식의 대표입니다. 이미지 피처 추출에는 Inception V3와 같은 CNN 백본을 사용하며, 이 피처를 고정된 벡터로 변환한 후 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크에 입력하여 문장을 순차적으로 생성합니다. 구조적으로는 인코더-디코더 프레임워크를 기반으로 하지만, 인코더는 단순한 CNN이고 디코더는 RNN 기반이라는 점에서 이후 트랜스포머 기반 접근과 차이가 있습니다. Show and Tell은 학습 시 이미지와 그에 대응하는 설명 문장을 함께 제공하며, 문장의 각 단어를 순차적으로 예측하는 방식으로 학습됩니다. 단점으로는 시계열 처리 특성상 문장 길이가 길거나 복잡할 경우 문맥 유지가 어렵고, 학습 속도가 느리며 병렬 처리가 어렵다는 점이 있습니다. 하지만 단순하고 직관적인 구조 덕분에 연구 초기에는 널리 활용되었으며, 이미지와 텍스트의 기본적인 상관관계를 파악하는 데 여전히 유용한 모델입니다. Transforme...

이미지 내 객체를 자동으로 탐지하는 시스템을 구현하면서, 기존의 YOLO 기반 모델만으로는 “사람이 들고 있는 빨간 가방”이나 “창문 옆에 있는 고양이”처럼 복잡한 문장 기반 요청을 처리하기 어렵다는 점을 실감했습니다. 자연어로 기술된 특정 상황이나 속성을 기반으로 객체를 찾으려는 요구가 증가함에 따라, 기존의 클래스 기반 탐지 모델과 자연어 조건을 직접 반영할 수 있는 모델 간의 성능 차이를 비교해 보는 것이 필요하다는 생각이 들었습니다. 본 글에서는 대표적인 범용 객체 탐지 모델 YOLO와, 자연어 기반 탐지에 특화된 Grounding DINO를 비교하며, 두 모델이 어떤 구조적 차이를 가지고 있고 실제 탐지 정확도와 유연성 면에서 어떻게 다른지를 구체적으로 분석합니다. YOLO 구조와 클래스 기반 탐지 방식 YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 널리 사용되는 실시간 탐지 모델입니다. 이 모델은 이미지 전체를 한 번에 처리하여 객체의 위치와 클래스 정보를 동시에 예측하는 구조로, 속도와 정확도의 균형이 뛰어납니다. YOLOv5 이후 버전에서는 CSPDarknet, PANet, Detect Head 등의 구조를 통해 피처 추출, 위치 예측, 클래스 분류를 통합적으로 수행하며, 최근 YOLOv8에 이르기까지 경량화 및 정확도 향상을 동시에 달성하고 있습니다. YOLO의 학습 구조는 사전에 정의된 클래스 목록을 기반으로 하며, 학습 데이터에도 객체가 어떤 클래스에 속하는지에 대한 라벨이 반드시 포함되어야 합니다. 이는 실시간 탐지나 경량 디바이스 환경에 매우 적합하지만, 자연어로 구성된 설명이나 유연한 질의에는 대응하지 못합니다. 예를 들어, “노란 모자를 쓴 사람”과 같은 속성 조건이 포함된 요청은 YOLO의 클래스 기반 구조에서는 직접 처리하기 어렵습니다. 따라서 자연어로 탐지 조건을 구성해야 하는 환경에서는 한계가 존재합니다. Grounding DINO의 자연어 기반 탐지 방식 Grounding DINO는 자연어 ...

실제 이미지 분할 프로젝트에서 특정 관심 영역(ROI)을 추출하는 작업을 수행하면서, 다양한 분할 모델 중 어떤 것을 선택해야 하는지 고민한 적이 있습니다. 특히 대용량 이미지에서 정밀한 객체 분할이 필요한 경우, 단순히 성능 수치만으로 모델을 고르기보다는 처리 방식과 유연성, 입력 방식 등을 종합적으로 고려해야 했습니다. 그 과정에서 최근 가장 주목받는 두 모델인 SAM(Segment Anything Model)과 SegFormer를 비교하게 되었고, 각 모델이 갖는 구조적 차이와 실무 적용성에 대한 명확한 기준이 필요하다고 느꼈습니다. 본 글에서는 이미지 분할을 위한 두 대표 모델 SAM과 SegFormer의 구조, 처리 방식, ROI 설정 능력, 분해능 처리 방식 등을 중심으로 실질적인 비교 분석을 제공합니다. SAM – 상호작용 기반 범용 분할 모델 SAM(Segment Anything Model)은 Meta AI에서 개발한 범용 분할 모델로, 다양한 이미지와 객체에 대해 사전 정의된 클래스 없이도 마스크를 생성할 수 있는 것이 특징입니다. SAM은 기본적으로 Promptable Segmentation 구조를 따릅니다. 사용자는 클릭, 경계 상자, 텍스트, 마스크 등 다양한 입력 프롬프트를 제공할 수 있으며, 모델은 해당 프롬프트에 기반해 분할 결과를 생성합니다. 이는 기존의 Fully Supervised Segmentation 모델과는 확연히 다른 접근 방식입니다. SAM은 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 마스크 디코더의 세 가지 주요 컴포넌트로 구성되어 있으며, 특히 이미지 인코더에는 Vision Transformer(ViT-H)와 같은 고성능 트랜스포머가 사용됩니다. SAM은 전체 이미지를 고정된 해상도로 먼저 인코딩해 저장해 두고, 이후 입력되는 프롬프트에 따라 실시간으로 분할 결과를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이는 매우 효율적이며, 다양한 인터랙션 기반 응용이 가능하다는 장점이 있습니다. 특히 관심 영역(ROI)에 대한 정밀한...