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가장 완벽한 선 긋기로 이해하는 신경망

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 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..

체외충격파 쇄석술(ESWL)의 성공률이 '조건부 확률'에 따라 40%에서 95%까지 널뛴다고 알려져 있습니다. 그렇다면, 치료를 시작하기 전에 "나의 성공 확률"을 정확하게 계산해낼 수는 없을까요? 최근 학계에서 뜨겁게 논의되고 있는 '머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)을 활용한 ESWL 예후 예측' 관련 핵심 논문들을 분석하고 물리학적 변수들이 AI 알고리즘 안에서 어떻게 처리되는지 살펴보겠습니다.1. 기존의 한계: 단순 통계의 벽과거 의학계는 ESWL 성공 여부를 예측하기 위해 단순한 선형 점수 시스템을 사용했습니다. 대표적인 것이 'Triple D Score'입니다.Density (밀도): Distace (거리): Skin-to-Stone Distance Dimensions (크기): Stone Siz..

모델 역공격과 멤버십 추론은 모델의 '학습 데이터'를 표적으로 삼아 프라이버시를 침해하는 반면, 모델 탈취는 '모델 자체'를 표적으로 삼아 지적 재산을 훔치는 공격입니다. 다음은 세 가지 공격 유형에 대한 비교 설명입니다.공격 유형별 비교 요약공격 유형모델 역공격 (Model Inversion)멤버십 추론 공격 (Membership Inference)모델 탈취/추출 (Model Stealing/Extraction)주요 목표학습 데이터의 특징 또는 원본 복원특정 데이터가 학습에 사용되었는지 확인원본 모델과 동일한 성능의 모델 복제공격 대상모델의 출력값, 신뢰도 점수모델의 신뢰도 점수 차이모델 API의 입력/출력 (질의-응답)핵심 침해데이터 프라이버시데이터 프라이버시지적 재산(IP)1. 모델 역공격 (Mod..

인공지능 모델의 보안 위협 중 하나인 멤버십 추론 공격에 대해 소개하고, 실제 적용 사례를 제시합니다.멤버십 추론 공격 소개멤버십 추론 공격은 특정 데이터가 AI 모델의 학습 데이터 세트에 포함되었는지 여부를 알아내려는 프라이버시 공격입니다.1. 공격의 목표와 원리목표: 공격자는 자신이 가진 특정 데이터(예: A라는 사람의 의료 기록, B의 사진)가 이 모델을 학습시키는 데 사용되었는지 '예' 또는 '아니오'로 판별하는 것을 목표로 합니다.핵심 원리: AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 학습 데이터에 과적합(overfitting)되는 경향이 있습니다. 즉, 모델은 자신이 학습한 '본 적 있는' 데이터와 '처음 보는' 데이터에 대해 미묘하게 다르게 반응합니다. 학습 데이터(멤버): 모델이 이미 학습한 데이터가..