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인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 2 [Design X AI 5편] 뉴런을 닮은 노드가 정보를 전달하는 방법 뉴럴 네트워크 속 각각의 층은 마치 사람의 뉴런과 같은 역할을 하는 ‘노드(node)’로 이루어져 있습니다. 그리고 노드와 노드를 연결은 시행착오를 겪을수록 올바른 결과를 낳는 방향으로 서서히 변화합니다. 마치 뉴런과 뉴런 사이 시냅스의 크기가 변하듯이 말이죠. 바로 이 노드와 노드의 연결부분을 ‘중요도 평가’라고 하며, 이 중요도 평가를 서서히 변화시켜가는 것을 머신러닝(기계학습)이라고 합니다. 이 학습 전의 인공지능은 모든 중요도 평가가 임의적인 값으로 설정되며, 인공지능이 각 노드의 임의의 중요도값에 기반한 답을 냈을 때, 정답 확인을 해서 틀린 답을 냈을 때마다 중요도값을 스스로 바꾸어 가며 올바른 답이 나올 때까지 계속합니다. 인공지능의 ‘학습’이란 출력.. 더보기
인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 1 [Design X AI 4편] 학창시절에 공부할 때 ‘이게 시험에 나올까?’같이 중요도를 고민하며 부족한 시간을 활용해보신 적이 있으신가요? 인공지능의 공부비결을 알기 위해서는, 인공지능이 따라했던 우리 뇌를 한 번 더 자세히 볼 필요가 있습니다. 뉴런이 정보를 전달하는 방법 고등학교 생물시간이 기억나시나요? 뉴런 1개 내에서는 전기로 정보가 전달되지만, 뉴런과 뉴런 사이는 직접 연결되어있지 않아서, 화학 물질로 정보를 주고 받습니다. 그 화학 물질을 주고 받는 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 부분을 ‘시냅스'라고 하는데, 이 부분은 단지 뉴런에서 뉴런으로 정보를 전달하는 것뿐만 아니라, 정보의 ‘중요도 평가'라는 중요한 역할을 맡고 있습니다. 시냅스의 크기를 변화시킴으로써 들어온 정보를 얼만큼 다음 뉴런에게 전달할지 결정하는 곳인 거죠.. 더보기
딸기로 이해하는 딥러닝 - 2 [Design X AI 3편] 인간이 딸기의 특징을 추출하는 방법 그렇다면 인간은 어떻게 딸기의 특징을 추출해낼 수 있었을까요? 눈에 들어온 빛 정보는 눈 안쪽에 있는 ‘망막'에 투영됩니다. 이 시각 정보는 먼저 뇌 뒤쪽에 있는 1차 시각 영역에 있는 뉴런(신경세포)들에게 전해집니다. 그러나 1차 시각 영역에 있는 각각의 뉴런들은 단순한 ‘선분'정도의 형태밖에 파악하지 못합니다. 그 후 1차 시각 영역의 뉴런들은 자기 할 일을 다하고, 자신들이 파악한 ‘선분'정도의 형태정보들을 2차 시각 영역의 뉴런들에게 보냅니다. 그럼 2차 시각영역은 그 선분 정보들을 조합하여 좀 더 그럴듯한 형체정보들을 얻고, 다시 3차 시각 영역의 뉴런들에게 그 정보들을 보냅니다. 또 정보를 받은 3차 시각영역의 뉴런들은 좀 더 복잡한 형태를 판단하기 시작하며.. 더보기
딸기로 이해하는 딥러닝 - 1 [Design X AI 2편] 인공지능은 어떻게 세계를 이해할까요? 그것을 알기 위해서는 먼저 인간이 어떻게 세계를 이해하는지 알아야 합니다. 인공 지능의 비약적 진화를 가져온 딥러닝의 메커니즘은 인간이 화상을 인식하는 방법과 많이 닮았기 때문입니다. 사람이 딸기를 인식하는 방법 우리 눈 앞에 딸기가 있다고 생각해봅시다. 어른은 물론, 곱셈도 할 수 없는 유치원 아이조차 딸기를 본 순간 별다름 어려움 없이 그것이 딸기임을 알 수 있습니다. 이때 우리의 뇌 속에서는 딸기가 갖고 있는 ‘표면에 좁쌀 같은 것이 있다’ ‘삼각뿔 모양이다’ 등의 ‘특징’을 무의식적으로 추출하고, 그들을 통합함으로써 딸기라고 인식한다고 생각합니다. 컴퓨터가 딸기를 인식하는 방법 한편, 컴퓨터는 특별한 시스템이 없으면 인간처럼 딸기의 특징을 쉽게 파악할 수 없습.. 더보기
스케치에서 피그마로 바꾸면 일어나는 일 (번역) 제가 처음 접한 UI 디자인 툴은 스케치였어요, 딱히 강좌를 보고 익히지는 않았지만 구글링하면서 쓰다보니 어찌어찌 사용할 수 있게 되더라고요. 하지만 심볼이 뭔가 편리하면서도 완벽하게 편리하게 느껴지지는 않았어요. 그리고 협업하려면 어딘가에 업로드하고, 서로 싱크 맞추고... 뭔가... 껄적지근하다고 생각하던.. 그러던 어느날! (두둥) 저는 피그마를 만나게 됩니다. 포토샵→스케치 만큼의 환희는 아닐 것 같지만 뭔가 스며들듯이(?) 피그마에 사로잡혔어요. 나만 그렇게 느끼는 건가? 하는 궁금증이 생껴서 마침 활동중인 사이드 프로젝트 동아리 멤버들에게 아래와 같이 간단한 설문조사를 돌려봤습니다. 피그마 14표 중에 9표 획득! 판단하기엔 모수가 적은 거 알아요ㅎㅎ 그래도 같은 생각을 하고 있는 디자이너들이.. 더보기
[Daily UI 002] - Credit Card Checkout 저는 요새 Daily UI 라는 뉴스레터를 이용해서 UI 스터디를 진행중인데요 (1편 참고) 2번째 과제를 받았습니다. 신용 카드 결제 화면 과제군요, 첫 과제 Sign Up에 이어 정말 중요한 화면이죠, 점점 이 뉴스레터에 신뢰가 갑니다. 저는 개인적으로 비즈니스에 도움되는 디자인에 좀 더 높은 점수를 줘야 한다고 생각하고 있거든요. 아 참 Authoring Tool을 Framer에서 Figma로 바꿨습니다. Framer 초보라 빠르게 디자인하기에는 Figma가 낫겠더라고요, 프로토타이핑에 특화된 툴이라 그런지 화면 설계는 불편했습니다. 그냥 제가 Framer를 잘 못써서 그런 것 같기도.. 그리고 타겟 해상도도 iPhone 11 Pro로 바꾸었습니다. 맨날 최저 해상도만 가지고 작업하다가 최신 해상도.. 더보기
[Daily UI 001] - Sign Up 저는 앞으로 4개월동안 Daily UI 라는 뉴스레터를 이용해서, 뜻이 맞는 5분과 함께 UI 스터디를 진행해볼 예정이에요. Daily UI Design Challenge, Inspiration, and Resources Daily UI Design Challenge, Inspiration, and Resources Daily UI design challenge. Become a better designer in 100 days. www.dailyui.co Daily UI는 평일 100일동안 매일 1개의 디자인 챌린지를 주는 뉴스레터입니다. 이미 10만명의 디자이너가 드리블과 트위터를 통해서 자신의 Daily UI 과제를 공유하고 있다고 하네요. (궁금하신 분은 드리블과 트위터에 #DailyUI 해시태그.. 더보기
디자이너가 알아야 할 인공지능 [Design X AI 1편] 2018년 구글 I/O를 기억하시나요? 사용자가 구글 음성 비서(듀플렉스)에게 5월 3일 10시에서 정오 사이에 헤어컷을 예약해달라고 하자, 구글 음성 비서는 미용실에 전화를 걸어 예약을 해냅니다. 그것도 아주 능청스럽게 말이죠. 2019년 구글 I/O도 예외는 아니었습니다. 키노트 중 정말 많은 부분을 할애해서 AI를 다루고, 뽐내고 있습니다. 구글만 그런 게 아니죠. 아마존도, 삼성도, 마이크로소프트도, 내로라하는 IT공룡이라면 눈에 불을 켜고 달려든다고 표현해도 과언이 아닐 것입니다. 그렇다면 그들은 왜 그렇게 AI에 집중하고 있을까요? 그것은 아마도 AI가 포스트 스마트폰 시대를 주도할 열쇠이기 때문일 겁니다. 그를 증명하듯 2019년 구글은 I/O에서 한층 강화된 딥러닝 기술을 기반으로 10배 .. 더보기