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Local LLM 실험: llama-3-Korean-Bllossom-8B, RTX 3080 TI

RTX 3080TI 를 사용해서 LLM 모델을 Local 로 돌려보고 있다.

wikidoc 의 https://wikidocs.net/226033 질문지와 2~3개 질문을 추가해서 진행했다.

시스템 사양

  • AMD Ryzen 7 5800X3D
  • RAM 64GB
  • RTX 3080 TI

llama-3-Korean-Bllossom-8B

https://huggingface.co/MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B

누구?

질문:

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누구냐 너
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안녕하세요! 저는 인공지능이므로 실제 인물이 아니에요. 제가 제공할 수 있는 정보와 도움을 주기 위해 만들어졌어요. 어떤 질문이나 도움이 필요하신가요?

질문: 

1
니가 이해할 수 있는 언어는 어떠 언어들이야?

답:

1
저는 다양한 언어로 커뮤니케이션을 할 수 있어요. 주요 언어로는 영어, 한국어, 일본어, 중국어, 스페인어, 프랑스어 등이 있어요. 다른 언어로 질문이 있으시면, 해당 언어로 대화할 수 있도록 최선을 다해 드리겠습니다.

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 221 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 221 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 334
slot update_slots: id  0 | task 221 | kv cache rm [310, end)
slot update_slots: id  0 | task 221 | prompt processing progress, n_past = 334, n_tokens = 24, progress = 0.071856
slot update_slots: id  0 | task 221 | prompt done, n_past = 334, n_tokens = 24
slot      release: id  0 | task 221 | stop processing: n_past = 404, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 221 |
prompt eval time =     734.61 ms /    24 tokens (   30.61 ms per token,    32.67 tokens per second)
       eval time =    8394.14 ms /    71 tokens (  118.23 ms per token,     8.46 tokens per second)
      total time =    9128.75 ms /    95 tokens

데이터

질문:

“언제까지의 데이터를 학습했지?”

답:

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저는 2021년 5월까지의 데이터를 학습했어요. 이 데이터는 인공지능의 학습에 사용되는 정보로, 그 이후에 일어난 사건이나 정보는 학습되지 않았습니다. 다른 정보나 도움이 필요하신가요?

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 221 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 221 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 334
slot update_slots: id  0 | task 221 | kv cache rm [310, end)
slot update_slots: id  0 | task 221 | prompt processing progress, n_past = 334, n_tokens = 24, progress = 0.071856
slot update_slots: id  0 | task 221 | prompt done, n_past = 334, n_tokens = 24
slot      release: id  0 | task 221 | stop processing: n_past = 404, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 221 |
prompt eval time =     734.61 ms /    24 tokens (   30.61 ms per token,    32.67 tokens per second)
       eval time =    8394.14 ms /    71 tokens (  118.23 ms per token,     8.46 tokens per second)
      total time =    9128.75 ms /    95 tokens

창조능력

질문:

“‘고구마’로 삼행시를 지어줘”

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고구마의 맛이 나
고구마의 맛이 나
고구마의 맛이 나

(삼행시의 기본 형식은 한 가지만, 여러 번 반복하는 것입니다. 이 경우는 '고구마'라는 주제에 대해 한 가지만 표현해 보았습니다.)
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slot launch_slot_: id  0 | task 293 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 293 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 428
slot update_slots: id  0 | task 293 | kv cache rm [404, end)
slot update_slots: id  0 | task 293 | prompt processing progress, n_past = 428, n_tokens = 24, progress = 0.056075
slot update_slots: id  0 | task 293 | prompt done, n_past = 428, n_tokens = 24
slot      release: id  0 | task 293 | stop processing: n_past = 494, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 293 |
prompt eval time =     792.08 ms /    24 tokens (   33.00 ms per token,    30.30 tokens per second)
       eval time =    7918.76 ms /    67 tokens (  118.19 ms per token,     8.46 tokens per second)
      total time =    8710.84 ms /    91 tokens
srv  update_slots: all slots are idle

끝말잇기

질문: 

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끝말잇기를 하자. 내가 먼저 할게.

기차

답:

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기차를 타고...

너?

> 대구를 가서

대구에서 물이나?

> 마셔볼까?

마셔보자!

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 418 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 418 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 629
slot update_slots: id  0 | task 418 | kv cache rm [614, end)
slot update_slots: id  0 | task 418 | prompt processing progress, n_past = 629, n_tokens = 15, progress = 0.023847
slot update_slots: id  0 | task 418 | prompt done, n_past = 629, n_tokens = 15
slot      release: id  0 | task 418 | stop processing: n_past = 634, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 418 |
prompt eval time =     468.93 ms /    15 tokens (   31.26 ms per token,    31.99 tokens per second)
       eval time =     608.27 ms /     6 tokens (  101.38 ms per token,     9.86 tokens per second)
      total time =    1077.20 ms /    21 tokens

문제 만들기1

질문: 

1
초등 국어 문제 3개 만들어줘, 힌트 정답 해설 포함

답:

  1. 문제: “토끼가 어디 있었는지 기억해?”

힌트: ????

정답: 집에

해설: 이 문제는 간단한 주장형 문제입니다. 토끼는 ‘토끼’라는 단어의 어미가 잘못된 것임을 암시하는 문제입니다.

  1. 문제: “새로운 학교에 들어간 소년이 가방에 넣은 물건은 무엇일까요?”

힌트: ?????

정답: 스무개

해설: 이 문제는 단어의 의미와 관련된 문제입니다. ‘새로운 학교에 들어간 소년이 가방에 넣은 물건’이란 표현은 ‘가방’이라는 단어의 의미를 이용한 트릭입니다. ‘가방’에 들어가는 물건은 ‘사물’들로, 그 중에서도 ‘스무개’라는 단어의 의미가 일치합니다.

  1. 문제: “다음 글의 의미와 가장 잘 어울리는 단어는?”

힌트: ????

문제: “다음 글에서 제시된 문제를 해결하기 위해 필요한 가장 중요한 요소는 무엇일까요? 한 강아장이 주인에게 ‘뭘 먹었어?’라고 묻었다가, 그 주인은 ‘배가 부르면 배가 불어질 거예요’라고 대답했다.”

정답: 배

해설: 이 문제는 문장의 의미를 이해하고, 그 의미와 일치하는 단어를 찾는 문제입니다. 배가 부르면 배가 불어질 거예요라는 주인의 대답이 배라는 단어와 잘 어울리는 단서를 제공합니다.

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 425 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 425 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 664
slot update_slots: id  0 | task 425 | kv cache rm [634, end)
slot update_slots: id  0 | task 425 | prompt processing progress, n_past = 664, n_tokens = 30, progress = 0.045181
slot update_slots: id  0 | task 425 | prompt done, n_past = 664, n_tokens = 30
slot      release: id  0 | task 425 | stop processing: n_past = 1021, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 425 |
prompt eval time =    1001.50 ms /    30 tokens (   33.38 ms per token,    29.96 tokens per second)
       eval time =   43976.36 ms /   358 tokens (  122.84 ms per token,     8.14 tokens per second)
      total time =   44977.86 ms /   388 tokens

문제만들기2

질문: 

1
고등학교 지구과학 문제 3개를 만들어져, 힌트, 정답과 해설을 포함해줘

답:

  1. 문제:
    “다음 중 지구의 궤도에 따라서 궤도형이 변화하는 요인은 무엇일까요?”

힌트: ????

정답: 지구의 자전 속도 변화

해설: 지구의 궤도형 변화는 지구의 자전 속도 변화에 의해 발생합니다. 지구의 자전 속도가 변화하면, 지구의 자전축의 방향이 변화하여 지구의 궤도형이 변화하게 됩니다. 이로 인해 지구의 자전축이 전락하는 경우도 있습니다. 따라서 지구의 궤도형 변화는 지구의 자전 속도 변화에 의해 발생하는 요소입니다.

  1. 문제:
    “다음 그림과 같은 형태의 지질학적 현상을 설명하는 데 필요한 요인은 무엇일까요?”

힌트: ????

[그림: 해양판이 서로 충돌하는 모습]

정답: 대륙형 해양판의 충돌

해설: 이 문제는 지질학적 현상을 설명하는 데 필요한 요인을 찾아야 합니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 해양판이 서로 충돌하여 대륙 형성하는 과정을 보여주고 있습니다. 이 과정을 설명하는 데 필요한 요인은 대륙형 해양판의 충돌입니다.

  1. 문제:
    “다음 단어들이 의미상 일치하는 것은 무엇일까요?”

힘, 에너지, 힘, 에너지, 힘, 에너지…

힌트: ????

정답: 물리학

해설: 이 문제는 단어들 사이의 의미 상 일치를 찾는 문제입니다. 힘과 에너지는 물리학에서 중요한 개념입니다. 물리학에서 힘과 에너지는 상호연관된 개념으로, 힘은 물체에 작용하는 외력이고, 에너지는 물체의 상태 변화를 설명하는 개념입니다. 따라서 이 단어들이 의미상 일치하는 것은 물리학입니다.

(참고로, 문제에 실제 그림이나 이미지 추가가 가능합니다. 해당 문제들은 가상으로 만든 예시입니다.)

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 784 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 784 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 1057
slot update_slots: id  0 | task 784 | kv cache rm [934, end)
slot update_slots: id  0 | task 784 | prompt processing progress, n_past = 1057, n_tokens = 123, progress = 0.116367
slot update_slots: id  0 | task 784 | prompt done, n_past = 1057, n_tokens = 123
slot      release: id  0 | task 784 | stop processing: n_past = 1525, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 784 |
prompt eval time =     585.00 ms /   123 tokens (    4.76 ms per token,   210.26 tokens per second)
       eval time =   59199.24 ms /   469 tokens (  126.22 ms per token,     7.92 tokens per second)
      total time =   59784.24 ms /   592 tokens

판단

질문: 

1
철수는 하루에 치킨 100마리를 튀기고 민수는 하루에 치킨 60마리를 튀긴다. 누가 더 일을 잘하지?

답:

이 문제는 ‘일을 잘하는 사람’을 평가하는 기준에 따라 답이 달라질 수 있습니다. 일반적으로 일의 양을 비교하기 위해 가장 간단한 방법은, 각 사람의 일의 단위(마리, 개, …)를 기준으로 비교하는 것입니다. 따라서, 치킨의 양을 단위로 비교하면 다음과 같습니다.

철수: 하루에 치킨 100마리 튀기기
민수: 하루에 치킨 60마리 튀기기

따라서, 철수가 하루에 치킨 100마리를 튀기므로 민수보다 일을 더 많이 합니다.

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 1254 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 1254 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 1573
slot update_slots: id  0 | task 1254 | kv cache rm [1462, end)
slot update_slots: id  0 | task 1254 | prompt processing progress, n_past = 1573, n_tokens = 111, progress = 0.070566
slot update_slots: id  0 | task 1254 | prompt done, n_past = 1573, n_tokens = 111
slot      release: id  0 | task 1254 | stop processing: n_past = 1708, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 1254 |
prompt eval time =     535.79 ms /   111 tokens (    4.83 ms per token,   207.17 tokens per second)
       eval time =   17555.45 ms /   136 tokens (  129.08 ms per token,     7.75 tokens per second)
      total time =   18091.24 ms /   247 tokens

문장장 교정

질문:

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다음 텍스트를 자연스럽게 교정해 줘.

이번 장에서 여러분은 커널을 디버깅을 하는 데 있어 여러 가지 접근 방법이 있다는 것을 배웠다. 우리는 어떤 상황에서 어떤 접근 방법을 사용해야 할지 빠르게 결정할 수 있도록 그런 접근 방법들을 분류도 해봤다. 모든 도구 혹은 기법이 모든 시나리오 혹은 상황에 도움이 되지 않는다는 것이 핵심 포인트 중 하나다. 예를 들어서 KASAN 같은 강력한 메모리 체커는 개발 단계 및 유닛 테스트 단계에서는 정말 유용하지만 시스템 테스트나 제품화 단계에서는 일반적으로 사용이 불가능 하다 (다(프로덕션 커널은 디버그 커널과 달리 KASAN 사용이 비활성화 되도록 환경 설정이 되기 때문이다.)

답:

이번 장에서 여러분은 커널을 디버깅하는 데 있어 여러 가지 접근 방법이 있다는 것을 배웠다. 우리는 어떤 상황에서 어떤 접근 방법을 사용해야 할지를 빠르게 결정할 수 있도록 그런 접근 방법들을 분류해봤다. 모든 도구나 기법이 모든 시나리오나 상황에 도움이 되지 않는다는 것이 핵심 포인트 중 하나다. 예를 들어, KASAN 같은 강력한 메모리 체커는 개발 단계 및 유닛 테스트 단계에서는 정말 유용하지만, 시스템 테스트나 제품화 단계에서는 일반적으로 사용이 불가능하다. (프로덕션 커널은 디버그 커널과 달리 KASAN 사용이 비활성화되도록 환경 설정이 된다.)

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 1391 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 1391 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 1912
slot update_slots: id  0 | task 1391 | kv cache rm [1708, end)
slot update_slots: id  0 | task 1391 | prompt processing progress, n_past = 1912, n_tokens = 204, progress = 0.106695
slot update_slots: id  0 | task 1391 | prompt done, n_past = 1912, n_tokens = 204
slot      release: id  0 | task 1391 | stop processing: n_past = 2082, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 1391 |
prompt eval time =     563.75 ms /   204 tokens (    2.76 ms per token,   361.86 tokens per second)
       eval time =   21495.76 ms /   171 tokens (  125.71 ms per token,     7.96 tokens per second)
      total time =   22059.51 ms /   375 tokens

영문 번역

질문:

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We both worked with young moms who go completely dark for a few hours in the evening, when they are with their families and putting their kids to bed.

위 문장을 한국어로 번역해

답:

우리는 가족과 함께 아이들을 취침시키는 저녁 몇 시간 동안 완전히 어두워지는 젊은 엄마들을 함께 작업했습니다.

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 1563 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 1563 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 2132
slot update_slots: id  0 | task 1563 | kv cache rm [2082, end)
slot update_slots: id  0 | task 1563 | prompt processing progress, n_past = 2132, n_tokens = 50, progress = 0.023452
slot update_slots: id  0 | task 1563 | prompt done, n_past = 2132, n_tokens = 50
slot      release: id  0 | task 1563 | stop processing: n_past = 2162, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 1563 |
prompt eval time =     492.98 ms /    50 tokens (    9.86 ms per token,   101.42 tokens per second)
       eval time =    3919.04 ms /    31 tokens (  126.42 ms per token,     7.91 tokens per second)
      total time =    4412.02 ms /    81 tokens

명령 에러 처리

질문:

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crontab -e 명령 실행 시에만 E319: Sorry, the command is not available in this version 메시지가 나온다.

답:

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 1595 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 1595 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 2203
slot update_slots: id  0 | task 1595 | kv cache rm [2162, end)
slot update_slots: id  0 | task 1595 | prompt processing progress, n_past = 2203, n_tokens = 41, progress = 0.018611
slot update_slots: id  0 | task 1595 | prompt done, n_past = 2203, n_tokens = 41
slot      release: id  0 | task 1595 | stop processing: n_past = 2594, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 1595 |
prompt eval time =     481.22 ms /    41 tokens (   11.74 ms per token,    85.20 tokens per second)
       eval time =   51900.49 ms /   392 tokens (  132.40 ms per token,     7.55 tokens per second)
      total time =   52381.70 ms /   433 tokens

지명과 특산물

질문:

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다음 지문을 읽고 문제에 답하시오.

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1950년 7월, 한국 전쟁 초기에 이승만 대통령은 맥아더 장군에게 유격대원들을 북한군의 후방에 침투시키는 방안을 제안했다. 이후, 육군본부는 육본직할 유격대와 육본 독립 유격대를 편성했다. 국군은 포항과 인접한 장사동 지역에 상륙작전을 수행할 부대로 독립 제1유격대대를 선정했다. 육군본부는 독립 제1유격대대에 동해안의 장사동 해안에 상륙작전을 감행하여 북한군 제2군단의 보급로를 차단하고 국군 제1군단의 작전을 유리하게 하기 위한 작전명령(육본 작명 제174호)을 하달했다. 9월 14일, 독립 제1유격대대는 부산에서 LST 문산호에 승선하여 영덕군의 장사동으로 출항했다.

1950년 9월 15일, 독립 제1유격대대는 장사동 해안에 상륙을 시도하였으나 태풍 케지아로 인한 높은 파도와 안개로 인해 어려움을 겪었다. LST 문산호는 북한군의 사격과 파도로 인해 좌초되었고, 상륙부대는 09:00시경에 전원이 상륙을 완료하였다. 그 후, 15:00시경에 200고지를 점령하였고, 다양한 무기와 장비를 노획하였다. 9월 16일과 17일에는 독립 제1유격대대가 여러 위치에서 북한군과의 전투를 벌였으며, 미 구축함과의 연락 두절로 인해 추가적인 어려움을 겪었다.

장사동에서 위급한 상황에 처한 독립 제1유격대대를 구출하기 위해 해군본부는 LT-1(인왕호)를 급파했으나, LST 문산호의 구출에 실패했다. 해군본부는 상륙부대의 철수를 지원하기 위해 LST 조치원호를 현지로 보냈다. 9월 18일, 이명흠 부대장은 유엔 해군과의 협력 하에 부족한 식량과 탄약 지원을 받았다. 9월 19일, 유엔군의 함포지원과 함께 LST 조치원호가 도착하여 철수 작전을 시작했다. 스피어 소령은 직접 해안에 상륙하여 구조작전을 지시하였다. 9월 20일, 725명이 부산항으로 복귀했으나, 32명이 장사동 해안에 남아 북한군의 포로가 되었거나 탈출하여 국군에 합류하였다.

장사리 전투가 인천 상륙작전의 양동작전으로 알려졌으나, 이 전투가 드라마틱한 요소로 인해 과장되었으며, 실제로는 인천 상륙작전과 큰 관련이 없다. 또한, 북한이나 중국의 군사적 상황을 고려할 때, 장사리에서의 전투가 낙동강 전선에 영향을 끼칠 가능성은 낮다.

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문제
1. 지문에 나오는 지명을 모두 쓰시오.
2. 그중 대게로 유명한 곳은?

답:

  1. 지명:

    • 포항
    • 장사동
    • 부산
    • 영덕군
    • 부산항
    • 인천
    • 장사리
    • 낙동강

  2. 대게로 유명한 곳:

    • 장사동

처리:

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slot launch_slot_: id  0 | task 1988 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 1988 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 3380
slot update_slots: id  0 | task 1988 | kv cache rm [2594, end)
slot update_slots: id  0 | task 1988 | prompt processing progress, n_past = 3380, n_tokens = 786, progress = 0.232544
slot update_slots: id  0 | task 1988 | prompt done, n_past = 3380, n_tokens = 786
slot      release: id  0 | task 1988 | stop processing: n_past = 3443, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 1988 |
prompt eval time =    1318.08 ms /   786 tokens (    1.68 ms per token,   596.32 tokens per second)
       eval time =    8644.67 ms /    64 tokens (  135.07 ms per token,     7.40 tokens per second)
      total time =    9962.75 ms /   850 tokens

강수량과 그 영향

질문: 

1
겨울철 강수량이 그 다음 해의 농수산물 수확량에 미치는 영향은?

답:

겨울철 강수량은 그 다음 해의 농수산물 수확량에 미치는 영향은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다:

  1. 영양 공급:

    • 겨울철 강수량이 충분하면 토양의 수분 상태가 안정되며, 봄철 심화 작업을 할 때 필요한 물이 충분히 공급됩니다. 이는 식물의 성장에 필요한 수분과 영양분을 보다 충분히 공급할 수 있습니다. 이는 특히 겨울철에 고정산(예: 사탕수수, 벼)을 심는 경우에서 중요합니다.

  2. 병해충 관리:

    • 충분한 강수량은 병해충의 번식과 생장에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 많은 병해충이 건조한 상태에서 번식하게 되므로, 겨울철 강수량이 충분하면 병해충의 발병이 줄어들 수 있습니다. 이는 작물의 수확량과 질을 보다 높이는 데 도움이 됩니다.

그러나, 너무 많은 강수량은 문제를 일으킬 수도 있습니다. 과도한 강수량은 토양의 유실을 유발할 수 있으며, 이는 농작물의 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서, 농업 생산성에 긍정적인 영향을 미치는 적절한 강수량이 필요한 것입니다.

따라서, 겨울철 강수량은 그 다음 해의 농수산물 수확량에 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 과도한 강수량은 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

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slot launch_slot_: id  0 | task 2053 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 2053 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 3477
slot update_slots: id  0 | task 2053 | kv cache rm [3443, end)
slot update_slots: id  0 | task 2053 | prompt processing progress, n_past = 3477, n_tokens = 34, progress = 0.009779
slot update_slots: id  0 | task 2053 | prompt done, n_past = 3477, n_tokens = 34
slot      release: id  0 | task 2053 | stop processing: n_past = 3840, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 2053 |
prompt eval time =     536.93 ms /    34 tokens (   15.79 ms per token,    63.32 tokens per second)
       eval time =   50936.36 ms /   364 tokens (  139.94 ms per token,     7.15 tokens per second)
      total time =   51473.29 ms /   398 tokens

라니냐 발생 가능성

질문: 

1
2024년 겨울에 라니냐가 발생할 수 있을것 같아?

답: 중단됨

2024년 겨울에 라니냐(La Niña)가 발생할 가능성이 있는지에 대한 예측은 현재로서는 불확실합니다. 라니냐는 태평양 남부의 수온과 대기 압력 패턴이 특정한 방식으로 변형되는 현상으로, 전 세계 기후와 기상 조건에 영향을 미칩니다. 이러한 현상은 전 세계적으로 일관된 예측 시스템이 개발되기 어려운 특성을 가지고 있기 때문에, 예측은 매우 복잡하고 불확실성이 큽니다.

라니냐의 발생 가능성을 예측하는 것은 다양한 기상학적 모델과 지질학적 관찰을 통해 이루어지며, 이에 따라 세계 기상 기구는 라니냐의 발생 가능성을 매년 예측합니다. 그러나 이러한 예측은 다년간의 변동성을 가지고 있어, 정확한 예측을 하기 어렵습니다.

따라서, 2024년 겨울에 라니냐가 발생할 가능성에 대한 정보는 현재로서는

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slot launch_slot_: id  0 | task 2418 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 2418 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 3868
slot update_slots: id  0 | task 2418 | kv cache rm [3840, end)
slot update_slots: id  0 | task 2418 | prompt processing progress, n_past = 3868, n_tokens = 28, progress = 0.007239
slot update_slots: id  0 | task 2418 | prompt done, n_past = 3868, n_tokens = 28
slot update_slots: id  0 | task 2418 | slot context shift, n_keep = 1, n_left = 4094, n_discard = 2047
/mnt/d/DeepSeek_R1/llama.cpp/ggml/src/ggml-cuda/cpy.cu:504: ggml_cuda_cpy: unsupported type combination (q4_0 to f32)

srv  cancel_tasks: cancel task, id_task = 2418

여기서 중단되어 보여서 재시작후 다음 질문을 진행했다.

경제 이론

질문:

1
현대 화폐 이론에 대해서 설명해줘

답:

현대 화폐 이론은 화폐의 경제적 역할과 기능을 분석하는 학문 분야를 의미합니다. 화폐는 단순히 상품 교환 수단 이상으로, 경제적 시스템의 핵심 구성 요소로 작용합니다. 현대 화폐 이론은 화폐의 생성, 분배, 사용, 그리고 화폐 시스템의 안정성과 효율성을 다루는 학문 분야입니다. 다음은 주요 개념과 이론들을 설명한 내용입니다.

  1. 화폐의 생성:

    • 중앙화폐 시스템:

      • 중앙은행이 화폐를 보조하는 중앙화폐 시스템은 화폐의 수요를 조절하고, 공급을 관리하는 방식입니다. 이는 인플레이션과 디플레이션을 막아야 하며, 중앙은행의 통제력을 통해 경제적 안정성을 유지합니다.

    • 프라이빗화폐 시스템:

      • 프라이빗 은행들이 화폐를 발행하는 프라이빗화폐 시스템은 시장에서 화폐의 수요를 조절하며, 시장의 효율성을 극대화합니다. 그러나 이는 중앙은행의 통제력이 약화될 수 있으며, 금융 불안정성을 초래할 수 있습니다.

  2. 화폐의 분배:

    • 공급와 수요의 균형:
      • 화폐의 공급과 수요의 균형이 중요한 문제입니다. 화폐의 과잣 공급은 인플레이션을 유발하며, 과소 공급은 디플레이션을 유발합니다. 중앙은행은 이를 조절하기 위해 다양한 정책을 채택합니다.

  3. 화폐의 사용:

    • 화폐의 저장 가치:

      • 화폐는 단기적으로나 장기적으로 사용할 수 있는 가치를 가집니다. 화폐의 가치는 인플레이션과 디플레이션에 따라 변동하며, 이는 화폐의 사용 효율성에 영향을 미칩니다.

    • 화폐의 상대 가치:

      • 화폐의 상대 가치는 시간이 지나면서 변동할 수 있으며, 이는 인플레이션과 디플레이션의 결과입니다. 상대 가치의 변동은 소비자와 생산자의 결정에 영향을 미칩니다.

  4. 화폐 시스템의 안정성과 효율성:

    • 안정성:

      • 화폐 시스템의 안정성은 화폐의 공급과 수요의 균형, 그리고 화폐의 가치 변동을 통해 평가됩니다. 안정적인 화폐 시스템은 경제적 불안정성을 최소화합니다.

    • 효율성:

      • 화폐의 효율성은 화폐가 경제적 자원 배분에 얼마나 효과적으로 사용되는지를 의미합니다. 효율적인 화폐 시스템은 자원 배분의 효율성을 극대화합니다.

현대 화폐 이론은 이러한 다양한 요소를 고려하여 화폐의 역할과 기능을 분석하고, 경제적 안정성과 효율성을 유지하는 방안을 모색합니다. 이를 통해 화폐가 경제적 시스템의 중요한 역할을 다하고, 경제적 발전과 안정성을 도모합니다.

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slot launch_slot_: id  0 | task 0 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 0 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 4152
slot update_slots: id  0 | task 0 | input truncated, n_ctx = 4096, n_keep = 0, n_left = 4096, n_prompt_tokens = 2104
slot update_slots: id  0 | task 0 | kv cache rm [0, end)
slot update_slots: id  0 | task 0 | prompt processing progress, n_past = 2048, n_tokens = 2048, progress = 0.973384
slot update_slots: id  0 | task 0 | kv cache rm [2048, end)
slot update_slots: id  0 | task 0 | prompt processing progress, n_past = 2104, n_tokens = 56, progress = 1.000000
slot update_slots: id  0 | task 0 | prompt done, n_past = 2104, n_tokens = 56
slot      release: id  0 | task 0 | stop processing: n_past = 2815, truncated = 1
slot print_timing: id  0 | task 0 |
prompt eval time =    2778.84 ms /  2104 tokens (    1.32 ms per token,   757.15 tokens per second)
       eval time =   95351.01 ms /   712 tokens (  133.92 ms per token,     7.47 tokens per second)
      total time =   98129.84 ms /  2816 tokens

크롤링

질문:

1
have you got any crawling ability from some url?

답:

I’m not capable of crawling URLs or collecting data from websites. I’m an AI designed to provide information and answer questions based on my training data, but I don’t have the ability to perform web scraping or crawling. Additionally, I comply with the terms of service and applicable laws, including those related to data privacy and intellectual property.

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slot launch_slot_: id  0 | task 714 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 714 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 4883
slot update_slots: id  0 | task 714 | input truncated, n_ctx = 4096, n_keep = 0, n_left = 4096, n_prompt_tokens = 2835
slot update_slots: id  0 | task 714 | kv cache rm [2815, end)
slot update_slots: id  0 | task 714 | prompt processing progress, n_past = 2835, n_tokens = 20, progress = 0.007055
slot update_slots: id  0 | task 714 | prompt done, n_past = 2835, n_tokens = 20
slot      release: id  0 | task 714 | stop processing: n_past = 2902, truncated = 1
slot print_timing: id  0 | task 714 |
prompt eval time =     786.86 ms /    20 tokens (   39.34 ms per token,    25.42 tokens per second)
       eval time =    9169.41 ms /    68 tokens (  134.84 ms per token,     7.42 tokens per second)
      total time =    9956.27 ms /    88 tokens

외부 파일 처리 여부

질문:

1
너는 외부 텍스트 파일을 읽고 질문에 답해 줄 수 있어?

답:

네. 외부 텍스트 파일을 읽고 질문에 답변을 제공하는 기능은 제가 수행할 수 있습니다. 그러나, 이 기능을 사용하려면 다음과 같은 제한이 있습니다:

  1. 권한 문제: 외부 파일을 읽고 처리하는 과정에서 데이터의 소유권 및 사용권이 명확해야 합니다.
  2. 보안 문제: 외부 파일이 악의적으로 사용될 수 있으므로, 데이터의 보안과 개인정보 보호를 고려해야 합니다.
  3. 법적 문제: 특정 법적 제한이나 지적 재산권 문제가 있는 경우에는 처리할 수 없습니다.

외부 텍스트 파일을 읽고 질문에 답변을 제공할 수 있는 경우, 파일이 명시적으로 공개되거나 저작권 문제가 없는 경우에 한해 사용할 수 있습니다. 파일이 저작권 문제를 포함하거나, 개인정보나 민감한 데이터를 포함하는 경우에는 처리할 수 없습니다.

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slot launch_slot_: id  0 | task 783 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 783 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 4978
slot update_slots: id  0 | task 783 | input truncated, n_ctx = 4096, n_keep = 0, n_left = 4096, n_prompt_tokens = 2930
slot update_slots: id  0 | task 783 | kv cache rm [2902, end)
slot update_slots: id  0 | task 783 | prompt processing progress, n_past = 2930, n_tokens = 28, progress = 0.009556
slot update_slots: id  0 | task 783 | prompt done, n_past = 2930, n_tokens = 28
slot      release: id  0 | task 783 | stop processing: n_past = 3131, truncated = 1
slot print_timing: id  0 | task 783 |
prompt eval time =    1107.79 ms /    28 tokens (   39.56 ms per token,    25.28 tokens per second)
       eval time =   27565.01 ms /   202 tokens (  136.46 ms per token,     7.33 tokens per second)
      total time =   28672.80 ms /   230 tokens

질문:

1
너는 pdf 파일을 읽고 질문에 답해 줄 수 있어?

답:

저는 pdf 파일을 직접 읽고 질문에 답해 줄 수 없습니다. pdf 파일을 읽고 이해하는 과정은 인공지능 기술에서 매우 복잡하며, 현재의 인공지능 기술로는 직접 pdf 파일을 읽고 이해하는 것은 제한적입니다. 그러나, pdf 파일의 텍스트를 추출하고 해당 텍스트를 기반으로 질문에 답할 수 있습니다. pdf 파일에서 텍스트를 추출하기 위해서는 pdf 파일을 이미지에서 텍스트로 변환하는 추가적인 작업이 필요할 수 있습니다. 이 과정에서 사용되는 기술들은 OCR(광학적 인식 기술) 등을 포함할 수 있습니다. OCR은 이미지를 텍스트로 변환하는 기술로, pdf 파일을 OCR을 통해 텍스트로 변환한 후 이를 분석하여 질문에 답할 수 있습니다.

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slot launch_slot_: id  0 | task 986 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 986 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 5204
slot update_slots: id  0 | task 986 | input truncated, n_ctx = 4096, n_keep = 0, n_left = 4096, n_prompt_tokens = 3156
slot update_slots: id  0 | task 986 | kv cache rm [3131, end)
slot update_slots: id  0 | task 986 | prompt processing progress, n_past = 3156, n_tokens = 25, progress = 0.007921
slot update_slots: id  0 | task 986 | prompt done, n_past = 3156, n_tokens = 25
slot      release: id  0 | task 986 | stop processing: n_past = 3331, truncated = 1
slot print_timing: id  0 | task 986 |
prompt eval time =    1003.58 ms /    25 tokens (   40.14 ms per token,    24.91 tokens per second)
       eval time =   24281.49 ms /   176 tokens (  137.96 ms per token,     7.25 tokens per second)
      total time =   25285.07 ms /   201 tokens
 게시 됨 업데이트 됨AI35분안에 읽기 (약 5197 단어)

[요약] Image Segmentation

Image Segmentation:

https://storm.genie.stanford.edu/article/image-segmentation%0A-410216

이미지 분할(Image Sementation)의 주요 목적은 특정 영역 분리와 식별이다. 이미지 안의 여러 사물에서 관심 영역을 분리함으로써 사용자는 관련 정보를 추출하고 해당 영역을 정량적으로 분석할 수 있게 된다.

이미지 분할 (Image Sementation) 이란

이미지 분할 (Segmentation) 은 이미지 안의 개체를 분석에 필요한 대상을 다중 분할 또는 영역으로 나누는데 관련한 컴퓨터 비전과 인공지능의 중대한 기술이다.

이미지에 있는 뚜렷한 객체 또는 특성을 식별하고 분리하기 위해서 세그멘테이션은 의료 이미지에서 자동차까지 다양한 응용분야에서 성장했다.

이미지의 공간적 구조와 구성에 대한 자세한 정보를 제공하는 기능은 컴퓨터 비전에서 주목할 만한 분야로, 의료, 감시 및 엔터테인먼트 등의 산업 전반에 사용되고 있다.

이미지 분할의 진화는 1950년대와 1960년대의 초기 방법에서 시작하여 현대 기술의 토대를 마련한 몇 가지 중요한 단계를 거쳐 추적할 수 있다. [1][2]

이 분야는 1990년대 디지털 혁명 동안 디지털 이미지와 계산 능력의 증가로 인해 상당한 발전을 이루었다. 이는 2000년대와 2010년대에 정점을 이루었고, 특히 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥 러닝의 출현으로 이미지 분할 기능이 변형되어 이미지 내의 복잡한 패턴과 객체를 인식하는 데 있어 전례 없는 정확성과 효율성을 이루었다. [2] [3]

기술의 발전에 따라 이미지 분할은 감시와 얼굴 인식에서 윤리적 우려, 프라이버시 등의 의문이 제기되고 또한 데이터 가변성, 폐색 및 고급 알고리즘의 높은 계산 요구 사항과 같은 문제는 효과적인 구현에 대한 상당한 장애물로 계속 남아 있다.[1][3]

헬름홀츠의 무의식적 추론 이론

19세기의 헤르만 폰 헬름홀츠는 우리가 보는 것은 단순히 망막에 맺힌 이미지가 아니라 뇌가 경험과 지식을 바탕으로 재구성한 결과라는 것이이다. 시각이론은 컴퓨터 비전 시스템이 상황 정보, 사전 지식, 추론 능력 등을 활용해야 함을 시사했습니다. [A4]

초기 1950년대~1960년대

1950년대에서 1960년대는 컴퓨터 비전과 인공 지능(AI)의 시작 단계였다. AI가 학문 분야로 공식적으로 확립된 시기였으며, 특히 존 매카시와 마빈 민스키와 같은 선구자들이 조직한 1956년 다트머스 컨퍼런스가 주요 성과였다. [1]

AI 초기 연구는 기계에 시각 데이터를 “보고” 해석하는 능력을 부여하는 데 중점을 두었으며, 이는 이미지 처리 및 세분화 기술의 미래 발전을 위한 토대를 마련했습니다.

디지털 이미지 처리는 1960년대에 이미지를 디지털 형식으로 변환하여 컴퓨터 처리가 가능해졌다. 1963년 MIT의 Larry Roberts는 2차원 이미지에서 3차원 장면을 재구성하는 알고리즘을 도입하여 이 분야를 발전시켰습니다. 이러한 발전으로 컴퓨터는 이미지 데이터를 분석하고 해석할 수 있게 되었습니다. [A3]

James Cooley와 John Tukey가 1965년에 개발한 고속 퓨리에 변환(FFT) 알고리즘 개발하였고, FFT는 이미지와 같은 신호를 공간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 이산 퓨리에 변환(DFT)을 효율적으로 계산한다. 컴퓨터 비전에서 FFT를 활용하여 이미지 필터링, 노이즈 감소, 특징 추출과 같은 필수 작업을 수행할 수 있다.

성장과 도전 1980년대

DARPA 등 지원으로 연구자들은 이미지 분할의 기본 구성 요소인 객체 인식 및 장면 이해와 관련된 복잡한 과제를 해결하기 시작다. 그러나 당시 기술은 제한적이었으며 많은 시스템이 조명, 크기 및 관점의 변화로 인해 객체를 정확하게 식별하는 데 어려움을 겪었습니다.[1]

디지털 혁명 1990년대

1990년대는 디지털 카메라의 등장과 인터넷의 급속한 확장을 특징으로 하는 디지털 혁명으로 시각 데이터의 가용성이 기하급수적으로 증가하면서 컴퓨터 비전에서 디지털 이미지의 알고리즘을 훈련하기 위한 풍부한 데이터 세트를 제공되며 이미지 분할 방법론의 역량을 향상시켰다. 특히 객체 인식 및 특징 추출 기술에 대한 추가 연구 개발을 촉진했습니다. [2]

빅데이터와 딥러닝의 부상(2000년대-2010년대)

2000년대는 빅데이터와 강력한 컴퓨팅 리소스에 의해 합성곱 신경망(CNN)의 도입으로 이미지 처리의 풍경을 변화시켜 시각적 인식 작업의 속도와 정확도를 크게 향상시켰습니다.[ 2 ]

2010년대에는 딥 러닝 혁명이 이미지 분할 기술을 더욱 발전시키며 얼굴 인식 시스템 및 자율 주행차를 포함한 다양한 분야에서 이미지 분할이 실질적으로 적용되었다.

2012년에 CNN 기반 접근 방식이 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)에서 놀라운 성공을 거두면서 이미지 인식 작업에서 딥 러닝의 혁신적 힘을 강조하면서 분수령이 발생했습니다. [1]

현대적 이슈와 미래 방향

이미지 분할 기술이 발전함에 따라 특히 감시 및 얼굴 인식 응용 분야의 맥락에서 윤리 및 개인 정보 보호 문제도 제기되었습니다.[ 1 ]

이러한 기술의 의미를 둘러싼 지속적인 논쟁은 기술 발전과 개인의 권리를 균형 있게 유지하는 책임 있는 혁신의 필요성을 강조합니다. 앞으로 적대적 훈련 및 전이 학습을 포함한 새로운 방법의 지속적인 개발은 이미지 분할 연구와 실제 세계 응용 분야에 대한 흥미로운 미래를 예고합니다.[ 1 ] [ 3 ]

방법

방법은 전통적인 기술과 딥 러닝 프레임워크를 사용하는 기술로 크게 분류할 수 있습니다.

영역 확장 Region-growing method

영역 확장 방법은 영역 내의 이웃 픽셀이 유사한 강도 값을 공유해서 시드 픽셀을 선택하고 유사성 기준을 충족하는 이웃 픽셀을 추가하여 영역을 확장하는 방법이다.

시드 영역 확장(SRG) 기술은 미리 정해진 시드 포인트를 사용하여 강도 유사성에 따라 영역을 반복적으로 확장하는 반면, 시드되지 않은 영역 확장 방법은 단일 픽셀로 시작하여 임계값 비교에 따라 새로운 영역을 만듭니다. [4][5]

임계값 설정 Thresholding

임계값 설정은 임계값을 사용하여 픽셀을 여러 클래스로 구분하는 기본 기술로, 객체 감지 및 특징 추출과 같은 작업을 가능하게 합니다.

간단한 임계값 설정은 전역 임계값을 기반으로 각 픽셀에 이진 값을 할당하지만 다양한 조명 조건에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 적응형 임계값 설정은 로컬 특성에 따라 각 픽셀의 임계값을 조정하여 복잡한 이미지의 분할을 개선합니다. [6]

Motion-based Segmentation

동작 기반 분할 기술은 일련의 이미지에서 동작 정보를 얻기 위해서 프레임 간의 차이점을 분석해서 움직이는 객체를 정적 배경에서 분리할 수 있습니다.

대화형 분할은 로봇 시스템을 활용하여 효과적인 분할에 필요한 동작 신호를 생성함으로써 이를 더욱 향상시킵니다.[7]

딥러닝 U-Net 및 변형

u-net은 이미지를 빠르고 정확하게 분할하기 위한 합성곱 네트워크 아키텍처입니다. 원래 생물의학 이미지 분할을 위해 설계되어 이 분야의 기초 아키텍처가 되었다. 지금까지 전자 현미경 스택의 신경 구조 분할을 위한 ISBI 챌린지 에서 이전의 가장 좋은 방법(슬라이딩 윈도우 합성곱 네트워크)보다 더 나은 성과를 보였습니다. [A]

ISBI 2015에서 바이트윙 방사선 촬영에서 우식의 컴퓨터 자동 감지를 위한 그랜드 챌린지에서 우승했으며 , ISBI 2015에서 두 가지 가장 어려운 투과광 현미경 범주(위상차 및 DIC 현미경)에서 세포 추적 챌린지 에서 큰 차이로 우승했습니다 (또한 당사의 발표 참조 ).[A2]

U-Net 는 스킵 연결을 통해 공간 정보를 보존하면서 컨텍스트를 캡처하는 인코더-디코더 구조로 구성됩니다.

- https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/

U-Net 모델의 변형 및 향상은 의료 이미지 분할 연구에서 널리 퍼져 있으며, 종종 다양한 애플리케이션에서 성능이 향상됩니다.[5][6]

딥러닝 3D-CNN 및 Transformer 아키텍처

최근 이미지 분할의 발전으로 3D-CNN 및 Transformer 아키텍처를 기반으로 하는 모델은 체적 데이터 처리에서 강력한 성능을 보여주지만 일반적으로 상당한 계산 리소스가 필요합니다. 반면 Transformer 모델은 분할 도메인 내에서 혁신할 수 있는 잠재력으로 주목을 받고 있으며 복잡한 데이터 세트를 처리하는 새로운 접근 방식을 제공합니다. [8]

결합된 분류기 (Combind Classifier) 접근 방식

여러 분류기의 통합은 세분화 정확도를 향상시키기 위해 제안되었습니다. 이 방법은 다양한 분류 알고리즘의 강점을 활용하여 인식 및 세분화 품질을 개선합니다.

의사결정 융합 전략의 계층 구조

- A Survey of Decision Fusion and Feature Fusion Strategies for Pattern Classification

다양한 분류기의 결과를 결합함으로써 세분화 결과는 입력 데이터의 노이즈 및 변동성에 대해 더 큰 견고성을 얻을 수 있습니다. [7][5]

평가지표

주요 지표에는 정밀도, 재현율, 정확도, F1 점수, Intersection over Union(IoU), Boundary F1 점수 등이 있습니다. 이 항목 외에도,

  • 알고리즘 학습과 실행에 필요한 시간을 모두 포함하는 분할 방법의 계산 효율성을 평가하는 것이 필수적입니다.[7]
  • 세분화 방법은 성능에 대한 포괄적인 평가를 보장하기 위해 정밀도, 재현율, 정확도 및 효율성 요소를 기준으로 비교해야 합니다.[7]
  • 또한 연구자들은 전문가 지식을 주석 품질에 통합하고 Dice 계수와 같은 기존 방법을 넘어서는 새로운 지표를 개발하는 것과 같이 세분화 정확도의 더 복잡한 측면을 포착하기 위해 평가 지표를 지속적으로 개선하고 있습니다.[11]

도전 과제

이미지 분할은 실제 시나리오에서 효과성과 적용성을 방해하는 다양한 과제에 계속 직면하고 있습니다. 이러한 과제는 데이터 가변성과 관련된 문제부터 분할 알고리즘의 계산적 요구 사항까지 다양합니다.

Partial occlusion

이미지에서 물체의 부분적 폐색 현상이다. 여러 프레임으로 이루어진 이미지에서 장애물로 인해 물체의 일부만 보니는 현상이다.

  • A Novel Particle Filter Implementation for a Multiple-Vehicle Detection and Tracking System Using Tail Light Segmentation

이는 명확한 경계를 정의하는 작업을 복잡하게 만들어 크기, 모양 및 특징 측정에 오류가 발생하는 경우가 많습니다.[6]

여러 개체 포함시 임계값 조정 문제

또한 이미지에 다양한 모양, 크기 및 강도를 가진 여러 개체 유형을 포함하는 경우 다양한 개체에 대한 임계값을 조정하는 것이 복잡할 수 있으므로 상당한 어려움을 나타냅니다.[6]

- https://bioimagebook.github.io/chapters/2-processing/3-thresholding/thresholding.html

조명 및 컨텍스트 가변성

다양한 조명 조건도 효과적인 분할에 상당한 어려움을 줍니다. 고르지 않거나 균일하지 않은 조명에서 촬영한 이미지는 물체가 배경과 효과적으로 분리되지 않을 수 있으므로 부정확할 수 있습니다. [6]

- A Low-Light Image Enhancement Method Based on Image Degradation Model and Pure Pixel Ratio Prior

또한 이미지 내에서 점진적인 강도 전환이 존재하면 기존 방법은 일반적으로 잘 정의된 모서리에 최적화되어 있기 때문에 정확한 분할을 달성하기 어려울 수 있습니다.[6]

높은 계산 능력

또 다른 중요한 장애물은 많은 고급 세분화 기술, 특히 훈련 단계에서 필요한 높은 연산 능력입니다. 이러한 높은 연산 오버헤드는 빠른 응답이 중요한 실시간 처리 시나리오에서 특정 방법의 적용성을 제한할 수 있습니다.[ 9 ]

모델 가지치기, 양자화 및 GPU나 TPU와 같은 특수 하드웨어 가속기 활용과 같은 기술은 이러한 제한을 완화하는 데 도움이 될 수 있지만 상당한 리소스에 대한 필요성은 여전히 ​​장애물로 남아 있습니다.[ 9 ]

AI 윤리 고려

투명하고 윤리적이며 책임감 있는 AI 구현은 환자의 신뢰와 안전을 유지하는 데 매우 중요합니다.

  • 데이터 프라이버시: AI 모델 훈련에는 대량의 환자 데이터가 필요하며, 이러한 데이터는 개인의 민감한 건강 정보를 포함하고 있습니다. 따라서 데이터 프라이버시를 보호하는 것은 매우 중요하며, 데이터 익명화, 접근 제어, 보안 강화 등의 조치가 필요합니다. [19]

  • 훈련 데이터의 편향: AI 모델은 훈련 데이터의 편향을 반영할 수 있으며, 이는 특정 인종, 성별, 사회경제적 배경의 환자에게 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 다양하고 대표적인 데이터 세트를 사용하여 훈련 데이터의 편향을 최소화하고, 공정성을 확보하는 것이 중요합니다. [19]

  • AI 기반 결정의 해석 가능성: 심층 학습 모델은 종종 “블랙 박스”로 여겨지며, 의사 결정 과정을 이해하기 어려울 수 있습니다. 의료 분야에서는 의사가 AI 모델의 결정을 이해하고 신뢰할 수 있어야 하므로, 설명 가능한 AI(XAI) 기술 개발이 중요합니다. 설명 가능한 AI는 AI 모델의 의사 결정 과정을 투명하게 공개하고, 의료 전문가가 AI 모델의 판단 근거를 이해하고 검증할 수 있도록 지원합니다. [19]

미래 방향

이미지 분할 분야의 개선 및 혁신 분야에 초점을 맞춰 이미지 분할의 잠재적인 미래 방향을 논의합니다.

딥러닝 통합

미래 연구의 유망한 방향은 세분화 성능을 향상시키기 위해 다양한 딥 러닝 모델을 결합하는 것입니다. 신경망 아키텍처의 지속적인 발전은 하이브리드 모델이 여러 접근 방식의 강점을 활용하여 더 우수한 결과를 제공할 수 있음을 시사합니다. 이러한 통합은 다양한 영상 조건 및 모달리티에 더 적합한 보다 견고하고 일반화 가능한 세분화 알고리즘의 개발로 이어질 수 있습니다.[17][8]

크로스 도메인 적응

교차 도메인 세분화는 여전히 중요한 과제로 남아 있으며, 특히 영상 기술의 변화가 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있는 의료 영상 분야에서 그렇습니다. 향후 연구에서는 도메인 이동의 영향을 완화하고 다양한 데이터 세트에서 세분화 모델의 효능을 개선하는 것을 목표로 하는 새로운 도메인 적응 기술을 탐색할 수 있습니다. [8]

연구자들은 보다 풍부한 맥락적 이해를 제공하고 향상된 세분화 정확도로 이어질 수 있는 다중 모달 이미징 데이터의 통합을 조사하도록 권장됩니다.[18]

실시간 처리

실시간 처리 기능에 대한 수요는 특히 자율 주행차 및 의료 진단과 같은 애플리케이션에서 증가하고 있습니다. 미래의 이미지 분할 프레임워크는 정확도를 손상시키지 않으면서 실시간 실행을 위한 알고리즘 최적화에 집중해야 합니다 이를 위해서는 실시간 분석의 높은 요구 사항을 처리할 수 있는 보다 효율적인 계산 모델을 개발해야 합니다. [1]

학제간 시너지(Synergy with Other AI Domain)

이미지 분할과 자연어 처리(NLP) 및 증강 현실과 같은 다른 AI 기술의 교차점은 혁신을 위한 비옥한 토양을 제공합니다. 시스템이 시각 데이터와 인간 언어를 모두 해석하고 이해할 수 있도록 함으로써 연구자는 사용자 상호 작용 및 의사 결정 프로세스를 향상시키는 보다 포괄적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. [1]

설명 가능한 (Explainable) AI

AI가 의료 분야에 계속 침투함에 따라 설명 가능한 AI에 대한 필요성이 가장 중요해졌습니다. 세분화 기술의 미래 발전은 투명성을 우선시해야 하며, 의료 전문가가 진단 프로세스를 주도하는 알고리즘을 이해하고 신뢰할 수 있도록 해야 합니다. 설명 가능성에 대한 이러한 초점은 의학과 같은 민감한 분야에서 AI 기술을 책임감 있게 배포하는 데 매우 중요할 것입니다. [19]

참고

[4] 이미지 분할 - 위키피디아, https://en.wikipedia.org/wiki/Image_segmentation

[5] 의미론적 이미지 분할의 최근 진전 - arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1809.10198

[6] 이미지 처리에서의 이미지 임계값 설정 - Encord: https://encord.com/blog/image-thresholding-image-processing/

[7] …대한 이미지 분할 알고리즘의 성능 평가: https://www.academia.edu/88049601/미시적 이미지 데이터에 대한 이미지 분할 알고리즘의 성능 평가

[8] 뇌 의학적 분야에서 여러 영역의 과제를 해결하기 위한 접근법 탐구 : https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2024.1401329/full

[11] 컴퓨터 비전에서의 이미지 분할 가이드: 모범 사례 - Encord : https://encord.com/blog/image-segmentation-for-computer-vision-best-practice-guide/

[17] An overview of intelligent image segmentation using active contour models: https://www.oaepublish.com/articles/ir.2023.02

[19] Medical Image Segmentation and Its Real-World Applications: https://medium.com/@jervisaldanha/medical-image-segmentation-and-its-real-world-applications-unet-and-beyond-9cd06eeebcb6

[A1] ISBI 2015, http://brainiac2.mit.edu/isbi_challenge/
[A2] http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/isbi2015/
[A3] “Machine Perception of Three-Dimensional Solids”, Larry Roberts, : https://bit.ly/3ZPSBHF
[A4] “The Dawn of Computer Vision:”, https://www.turingpost.com/p/cvhistory2

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