페드텐서 FedTensor

소프트웨어 개발 생애 주기(Software Development Life Cycle, SDLC)는 고품질의 소프트웨어를 가장 효율적인 비용과 시간 안에 개발하고 유지보수하기 위해 거치는 전체 과정을 체계적으로 정의한 모델입니다. 간단히 말해, 소프트웨어의 탄생부터 소멸까지의 전 과정을 단계별로 나눈 일종의 '로드맵'이라고 할 수 있습니다.​SDLC는 개발팀이 특정 목표와 계획에 따라 소프트웨어를 설계, 개발, 테스트할 수 있도록 명확한 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 프로젝트의 투명성을 높이고, 예측 가능성을 향상시키며, 최종 제품의 품질을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.SDLC의 주요 단계SDLC는 일반적으로 다음과 같은 핵심 단계를 포함하며, 각 단계는 이전 단계의 결과물을 바탕으로 진행됩니다..

인공지능이나 신경망이라고 하면 거대한 서버실에서 복잡한 수식이 오가는 장면이 떠오르지만, 사실 그 본질은 우리가 일상에서 '진실을 찾아가는 과정'과 매우 닮아 있습니다. 기술에 익숙하지 않은 독자들도 쉽게 이해할 수 있도록, '키 측정'이라는 비유를 통해 신경망 학습의 의미를 정리해 보았습니다.AI가 공부하는 법: "당신의 진짜 키는 얼마인가요?"1. 도입: '참값'은 어디에 있는가?우리는 흔히 자신의 키가 175cm라거나 160cm라고 말합니다. 하지만 엄밀히 말해 '키의 참값'이란 무엇일까요? 아침에 잰 키와 저녁에 잰 키가 다르고, 어떤 측정기를 쓰느냐에 따라 소수점 단위가 달라집니다. 우리는 결코 완벽한 참값을 알 수 없습니다. 다만 여러 번 측정해서 얻은 데이터들을 바탕으로 "내 진짜 키는 아마..

인공지능은 어떻게 정답을 찾을까?인공지능, 딥러닝, 신경망... 이름만 들으면 무척 복잡하고 난해한 최첨단 기술처럼 느껴집니다. 하지만 그 안을 들여다보면, 기본 원리는 우리가 학창 시절 배웠던 수학과 크게 다르지 않습니다. 오늘은 2차원 평면 위에 놓인 세 개의 점을 지나는 '가장 알맞은 직선'을 찾아보며, 인공지능이 데이터를 학습하는 두 가지 방법을 쉽고 직관적으로 알아보겠습니다.문제 상황: 세 점을 지나는 완벽한 직선은 없다2차원 평면 위에 세 점 $(1, 2)$, $(2, 3)$, $(3, 5)$가 있다고 상상해 봅시다. 이 세 점을 동시에 완벽하게 관통하는 하나의 직선은 존재하지 않습니다. 따라서 우리의 목표는 이 점들과 가장 오차가 적은(가장 근접하게 지나가는) 직선인 $y = wx + b$를..

CT 이미지와 의료용 디지털 영상 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 단순히 이미지만 담고 있는 파일이 아니라, 환자 정보, 촬영 장비 설정, 3D 공간 좌표 등 방대한 메타데이터가 포함된 복합 데이터 구조체입니다. 인공지능 모델 개발에 필요한 핵심적인 파일 형식과 내부 구조를 정리합니다.1. DICOM 파일 구조 (The Anatomy of a DICOM File)DICOM 파일은 크게 Preamble(서문), Prefix(접두사), 그리고 수많은 Data Element(데이터 요소)들의 집합으로 구성됩니다.구성 요소설명Preamble (128 bytes)파일의 시작을 알리는 공간 (주로 0으로 채워짐).Prefix (4 bytes)..

의료 데이터, 특히 CT 이미지에서 개인 식별 정보(PII: Personally Identifiable Information)를 제거하는 것은 데이터 활용과 보호 사이의 균형을 맞추는 핵심 작업입니다. 인공지능 학습에서 이 과정은 데이터 비식별화(De-identification) 및 익명화(Anonymization)의 필수 단계가 됩니다. CT 이미지의 비식별화는 크게 두 가지 영역에서 이루어집니다.1. DICOM 메타데이터 비식별화 (Header Cleaning)대부분의 CT 이미지는 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 형식으로 저장됩니다. 이 파일의 헤더에는 수많은 태그 정보가 포함되어 있습니다.직접 식별자 제거: 환자 성명(Patient ..

두 데이터셋은 2025년에 공개된 최신 의료 영상 데이터로, 각각 정밀한 픽셀 단위 추출(Segmentation)과 대규모 특징 학습(Detection/Classification)이라는 뚜렷한 강점을 가지고 있습니다. 두 데이터셋의 상세 스펙과 기술적 활용 방안을 정리합니다.1. KSSD2025 (Kidney Stone Segmentation Dataset)이 데이터셋은 결석의 정확한 형태, 크기, 위치를 픽셀 단위로 발라내는 '세그멘테이션' 기술 고도화에 완벽하게 맞춰진 고품질 데이터입니다.데이터 구성: 838장의 Axial(가로 단면) CT 이미지와 이에 1:1로 매칭되는 정답지인 이진 마스크(Binary Mask) 파일로 구성되어 있습니다.이미지 파일 형식: *.tif주요 특징:엄선된 고품질 정답지..

CT 이미지에서 결석(Urolithiasis)을 추출하고 정량화하는 기술은 최근 딥러닝 기반의 세그멘테이션(Segmentation) 모델을 중심으로 비약적으로 발전했습니다. 특히 결석은 주변 조직(신장, 요관)에 비해 크기가 매우 작고 비정형적인 경우가 많아, 이를 해결하기 위한 특화된 아키텍처들이 주목받고 있습니다. CT 데이터 전처리에 활용 가능한 기술 및 모델을 소개합니다.1. 추천 인공지능 모델 및 아키텍처① 3D U-Net 및 변형 모델 (표준 아키텍처)의료 영상 분할의 표준인 U-Net은 결석 추출에서도 가장 널리 쓰입니다. 특히 CT의 입체적 정보를 활용하기 위해 3D 버전이 주로 사용됩니다.3D U-Net: 슬라이스 간의 연속성을 학습하여 작은 결석의 위치를 3차원적으로 파악하는 데 탁월합..

뇌의 복잡한 구조와 기능을 이해하는 데 있어 멱법칙(Power Law)은 매우 핵심적인 개념입니다. 멱법칙은 어떤 수치가 다른 수치의 거듭제곱에 비례하는 관계($y = ax^k$)를 의미하며, 이는 뇌가 단순히 무작위적인 연결망이 아니라 매우 효율적이고 체계적인 자기 조직화(Self-organization) 과정을 거쳤음을 시사합니다. 1. 뇌신경망 연결과 멱법칙 (구조적 관점)뇌의 구조적 연결망(Structural Connectivity)은 이른바 '척도 없는 네트워크(Scale-free Network)'의 특성을 가집니다.허브(Hub) 노드의 존재: 뇌세포나 뇌 부위 간의 연결을 분석해 보면, 대부분의 노드는 적은 수의 연결을 가지지만, 극소수의 노드가 폭발적으로 많은 연결을 독점하는 구조를 보입니다..

물이 기체가 되는 액체-기체 상전이는 통계역학에서 '임계 현상(Critical Phenomena)'을 설명하는 가장 고전적이면서도 아름다운 사례입니다. 단순히 물이 끓는 현상을 넘어, 특정 조건(임계점)에서 시스템이 어떻게 척도 불변성을 획득하고 멱법칙을 만들어내는지 그 물리적 경로를 추적해 보겠습니다.1. 모델의 설정: 격자 기체 모델 (Lattice Gas Model)통계역학에서는 액체-기체 시스템을 수학적으로 다루기 위해 격자 기체 모델을 사용합니다. 이는 이징 모델(Ising Model)과 수학적으로 동일(Isomorphic)합니다.공간을 작은 격자로 나누고, 입자가 있으면 $1(Spin Up)$, 없으면 $0(Spin Down)$으로 정의합니다.입자 간의 인력은 인접한 격자 간의 상호작용 에너지..

달 표면을 망원경으로 관찰하거나 사진으로 보면, 거대한 분화구(Crater) 주변에 그보다 작은 분화구들이 무수히 흩어져 있는 것을 볼 수 있습니다. 놀랍게도 이 분화구들의 크기와 개수는 무작위로 분포하는 것이 아니라, 매우 정교한 멱법칙(Power Law) 을 따릅니다. 이 현상이 왜 발생하며 어떤 물리적 의미를 가지는지 자세히 살펴보겠습니다.1. 달 분화구의 멱법칙 수식행성지질학에서 달 분화구의 크기-빈도 분포(Size-Frequency Distribution)는 일반적으로 다음과 같은 누적 멱법칙 수식으로 표현됩니다. D) = c D^{-\alpha}">$N(>D) = c D^{-\alpha}$D)">$N(>D)$: 지름이 $D$보다 큰 분화구의 누적 개수$D$: 분화구의 지름$c$: 표면의 연령이..