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생성형 인공지능 대표이미지

키워드 정의키워드 정의* Wikipedia, Google에서 수집한 이슈 키워드 정의 정보입니다.

텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 활용하여 유사한 콘텐츠를 새로 만들어내는 인공지능(AI) 기술. 생성형 인공지능은 단순히 콘텐츠의 패턴을 학습하여 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 것을 넘어 콘텐츠의 생성자와 만들어진 콘텐츠를 평가하는 판별자가 끊임없이 서로 대립하고 경쟁하며 새로운 콘텐츠를 생성해내는 기술이다. 특히, 이미지 분야에서는 특정 작가의 화풍을 모사한 그림으로 사진을 재생성하거나 가짜 인간 얼굴을 무제한으로 생성하여 쇼핑, 영화 등의 산업에서 활용한다. 음성 분야에서는 특정 장르의 음악을 작곡하거나 특정 노래를 원하는 가수의 음색으로 재생성하는 등으로 활용한다.

출처 : https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6649737&cid=42346&categoryId=42346

워드 클라우드워드 클라우드* ScienceON에서 논문 데이터에서 추출한 관련 키워드 클라우드입니다.

요약정보요약정보* 웹에서 수집한 요약 정보입니다.

생성형 인공지능 예시

소설 인공지능 : Novel AI 대화형 챗봇 : LaMDA, ChatGPT 자연 언어 처리 기반 검색 엔진 : Perplextiy AI, BingGPT 그림 인공지능 : DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, NovelAI 이미지 제네레이터 음성 인공지능 : VALL-E 단백질 구조 예측 인공지능 : AlphaFold, ESMFold

출처 : https://namu.wiki/w/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5?from=%EC%83%9D%EC%84%B1%20AI

생성형 인공지능 모델

GAN (Generative Adversarial Networks) •GAN은 서로 대립하는 두 개의 네트워크를 만들고 대립 과정에서 훈련 타겟을 생성하는 방법을 알도록 학습시키는 구조의 모델로, 저차원 특징공간에서 시작하여 정규분포를 기반으로 바로 특징벡터를 샘플링하고 이를 원래의 이미지로 만들어낸다. •두 개의 인공 신경망이 서로 적대적으로 경쟁하는 관계 속에서 하나의 인공신경망은 진짜 같은 가짜를 더 잘 만드는 생산에 집중하며, 다른 하나는 진위를 판별하는데 집중한다. 즉, 이들 두 인공신경망의 경쟁은 진짜같은 가짜를 만들어 낼 때 끝이 날 수 (무승부가 가능) 있는 생성적 모델이다. AE (Auto-Encoder) •입력을 기반으로 특징을 추출하고, 추출된 특징으로 다시 원본데이터를 출력하는 네트워크. 라벨링 되지 않은 데이터로부터 저차원의 특징을 확습하는 비지도 학습. •오토인코더는 인코더와 디코더로 구성되어 있는데, 인코더 고차원의 입력 데이터를 저차원 Latent-Vector (원본 이미지를 저차원 잠재공간으로 압축한 것) 로 압축하며, 생성네트워크 (generative network)라 부르는 디코더에서는 주어진 Latent-Vector를 원본차원으로 다시 압축해제함. VAE (Variational Auto-Encoder) •AE 모델과 형태가 유사하지만 확률적 (probabilistic) 및 생성적 (generative) 개념이 추가로 활용되는 대표적인 Generative AI 알고리즘. 디코더로 새로운 데이터를 생성하기 위해 개발된 모델로 각 이미지가 다변수 정규 분포에 매핑되며 이전의 AE에서 인코더와 손실함수가 바뀌게 됩니다. •입력데이터를 잘 설명하는 특징을 추출하여 Latent Vector Z에 담고, 이 Latent Vector Z를 통해 원 데이터와 유사하지만 완전히 새로운 데이터를 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 때 각 특징은 가우시안 분포를 따른다고 가정하고, Latent z는 각 특징의 평균과 분산값을 나타냅니다.

출처 : https://kimchihill.com/2022/08/31/kr-generative-ai-is-the-future/

연구자연구자* 관련 논문 수가 많은 발명자입니다.

웹 뉴스웹 뉴스* 구글 뉴스에서 검색한 관련 뉴스입니다.

오피니언오피니언* 구글 뉴스에서 자동으로 추출한 전문가들의 오피니언으로 적합하지 않은 정보가 있을 수 있습니다.

1. 권석준 성균관대 화학공학과 교수
(GMT)2023-01-19 18:00:00

시험은 모든 자원을 활용할 수 있다

챗GPT류의 인공지능 기반 문서 혹은 코드 생성 서비스도 당연히 활용 가능하지만 생성된 답안을 자신이 쓴 것인 양 제출하는 경우 시차를 두고 검사해 치팅으로 간주할 것

출처 : 논문도 척척 ‘챗GPT’에 교육계 비상… “AI 글 식별기술 개발중” - 동아일보
2.  이 교수
(GMT)2023-01-19 18:00:00

챗GPT는 인간이 필요로 하는 정보를 빠르게 효율적으로 집약해 찾아주고 연구개발(R&D) 과정에서 아이디어를 제공한다는 점에서 인간의 능력을 보조하는 훌륭한 ‘조수’ 역할을 할 수 있다

챗GPT가 99%를 쓰고 본인이 1%를 더한 논문이라도 그 결과가 인류에 영향을 줄 만한 내용이면 그게 의미있는 것

출처 : 논문도 척척 ‘챗GPT’에 교육계 비상… “AI 글 식별기술 개발중” - 동아일보
3. 이덕환 서강대 명예교수
(GMT)2023-01-19 18:00:00

이미 기술이 너무 발전해 버렸기 때문에 기술적인 것 외에 기술의 부작용을 막을 수 있는 제도적인 측면에서의 대안이 필요하다

출처 : 논문도 척척 ‘챗GPT’에 교육계 비상… “AI 글 식별기술 개발중” - 동아일보
4. 게티이미지
(GMT)2023-01-19 22:19:00

우리는 지적 재산권을 존중하는 방식 아래 기술 기업이 AI 시스템을 학습시킬 수 있도록 라이선스를 제공해왔다

그러나 스테빌리티 AI는 상업적 이익을 위해 이 같은 라이선스 취득의 필요성을 무시한 것으로 보인다

출처 : 게티이미지, 'AI 이미지 생성' 기업에 지적 재산권 침해 소송 - 전파신문
5. 일러스트레이터 대니얼 데인저
(GMT)2023-01-19 22:19:00

나는 내 일의 가치를 깎아내릴 이 기계를 학습시키는 데 참여하고 싶지 않다

출처 : 게티이미지, 'AI 이미지 생성' 기업에 지적 재산권 침해 소송 - 전파신문
6. 게티이미지
(GMT)2023-01-19 22:19:00

우리는 AI가 인간의 창의성을 자극하는 잠재력이 있다고 믿는다

출처 : 게티이미지, 'AI 이미지 생성' 기업에 지적 재산권 침해 소송 - 전파신문
7. 전성민 가천대 경영학부 교수
(GMT)2023-01-10 00:00:00

AI가 발전하면서 회사 조직에서도 상당수 중간 관리자급 인력을 대체할 수 있을 것으로 보고 있다

전 사회적으로 AI 도입에 대한 다양한 논의가 본격적으로 제기될 수밖에 없을 것

출처 : 그림 못 그려도 괜찮아요… 유화까지 AI가 그려주는 세상 '성큼' - 한국일보
8. 안 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

튜링테스트를 패스한다고 그게 꼭 우리가 원하는 일반 인공지능(모든 상황에 일반적으로 두루 적용할 수 있는 AI·강인공지능)에 이르렀다는 건 아니지만 그렇다고 해도 기술적으로 굉장히 놀랍고, 구글 검색 엔진을 대체하는 일종의 인터페이스로 이용될 것 같다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
9. 안 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

과거엔 사람 같지 않고 정해진 룰에 따라 답한다는 느낌이 강했다. 챗GPT는 그런 어색함을 지우고 AI와 대화하는 게 재미있고, 하고 싶다는 느낌을 만들어 실생활에 들어오게 했다는 점에서 큰 의미가 있다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
10.  안성진 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

GPT 모델은 학습데이터를 토대로 주어진 문장 다음에 이어질 단어로 가장 적합한 걸 추측하도록 학습한 것이라 그 과정에서 자의식이 나올 연관성은 없다

우선 자의식에 대한 명확한 정의가 있어야 건설적인 토의가 가능하다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
11. 미래학자 마틴 포드
(GMT)2022-12-31 08:00:00

지능을 전기처럼 사용하게 될 것

인공지능이 전기에 비교될 만한 규모의 힘을 가진 범용 기술로 진화할 것

인공지능은 우리의 지능을 증폭시키고 증강하고 대체하면서 필연적으로 가장 강력하고 폭넓게 적용할 수 있는 기술로 진화할 것

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
12. 김동우 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

유닷컴(You.com)이라는 새로운 검색엔진은 챗GPT와 비슷한 형태의 서비스를 제공해주는데 답변을 쭉 만들어주면서 이 답변이 추출된 혹은 이 답변을 만들어내기 위해 학습에 사용된 웹사이트가 어디 있었는지 밑에 따로 출력해준다. 단순하지만 이런 방식이 제일 효과적인 해법이지 않을까

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
13. 이성엽 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

인공지능 자체에 저작권의 주체성을 허용하는 건 사람이 아닌 기계에 법인격을 부여하는 것이라 인간소외나 인간성 상실 같은 큰 사회적 문제가 생길 수 있어서 아직 이 논의는 시기상조로 보인다

만약 AI가 만든 창작물에 대해서 저작권을 인정한다면 AI 자체를 창작의 주체로 인정할 수 없기 때문에 AI 알고리즘을 설계한 사람 혹은 AI 시스템의 운영자나 AI를 이용해 창작물을 만든 사람으로 할 거냐가 논의되고 있다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
14.  안 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

자연인은 아니지만 알고리즘의 체계를 거쳐 결과물을 만들었다는 점에서 창작권은 인공지능이 가질 수 있으면 좋겠다

다만 2차로 저작권 지급에 대한 권리를 AI 개발자에게 줄지, 창작을 하라고 지시한 사람에게 줘야 할지는 시간을 갖고 논의해야 한다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
15. 안 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

저작권을 인정하려면 그런 작품을 만들겠다는 의도가 분명히 있어야 한다. 예를 들어 내가 차분한 분위기의 3분짜리 곡을 만들어달라고 하면 그 결과물은 내가 상당한 의도를 갖고 행동했기 때문에 창작권을 갖는다고 할 수 있고, 만약 그냥 3000곡을 만들어달라고 지시했다면 모든 작품을 의도해 만든 것이라고 볼 수 없기 때문에 창작권을 가질 순 없다고 본다. 결국 사례별로 달리 적용해야 한다

권리에는 책임이 따른다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
16.  이성엽 교수
(GMT)2022-12-31 08:00:00

인공지능이 데이터 마이닝을 하면서 생기는 저작권 이슈는 인간이 그걸 이용해서 저작권을 침해하는 게 아니라면 면책해서 자유롭게 데이터를 학습할 수 있도록 하자는 쪽으로 의견이 모였지만 막상 법개정 단계에서 이견이 있어서 아직 확정되진 않았다

출처 : 챗GPT가 연 판도라의 상자 - 경향신문
17. 매튜 버터릭(Matthew Butterick)
(GMT)2023-01-16 04:37:28

우리는 AI를 모든 사람에게 공정하고 윤리적으로 만들기 위한 또 다른 단계를 밟고 있다. 스테이블 디퓨전, 미드저니 등 그림 생성 AI는 수백만 명의 예술가들의 저작권이 있는 작품을 학습해 재창조하는 21세기의 콜라주(별개의 조각들을 이어 붙이는 미술 기법) 도구이다.

출처 : 집단 소송에 휘말린 그림 생성 AI, 쟁점은? - 이코리아
18. 칼라 오티즈
(GMT)2023-01-16 04:37:28

착취적인 생성 AI의 모델이 어떻게 작동하는지 알게 되면서 이를 바로잡을 법적 선례가 없다는 것을 깨달았다. 그것을 바꾸기 위해 나서게 되었다.

출처 : 집단 소송에 휘말린 그림 생성 AI, 쟁점은? - 이코리아
19. 워싱턴 대학의 법학 교수 자르 사이드(Zahr Said)
(GMT)2023-01-16 04:37:28

AI를 훈련시키며 저작권이 있는 작업물을 사용할 때 공정 이용 범위에 있다고 주장하는 사람이 많지만, 아직 어느 것도 보장된 것은 없다.

출처 : 집단 소송에 휘말린 그림 생성 AI, 쟁점은? - 이코리아

논문논문* ScienceON에서 제공하는 관련 논문입니다.
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[국내논문] 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)을 이용하여 획득한 18F-FDG Brain PET/CT 인공지능 영상의 비교평가 (Comparative Evaluation of 18F-FDG Brain PET/CT AI Images Obtained Using Generative Adversarial Network)

김종완 (연세대학교의료원 세브란스병원 핵의학과) , 김정열 (연세대학교의료원 세브란스병원 핵의학과) , 임한상 (연세대학교의료원 세브란스병원 핵의학과) , 김재삼 (연세대학교의료원 세브란스병원 핵의학과)
핵의학기술 = The Korean journal of nuclear medicine technology v.24 no.1 ,pp. 15 - 19 , 2020 , 1229-9901 , 대한핵의학기술학회

[해외논문] AI-Sketcher : A Deep Generative Model for Producing High-Quality Sketches

Cao, Nan , Yan, Xin , Shi, Yang , Chen, Chaoran
Proceedings of the ... aaai conference on artificial intelligence v.33 ,pp. 2564 - 2571 , 2019 , 2159-5399 , Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)

[국내논문] 인공지능 기반 이미지 생성 알고리즘과 사진 (AI-based Image Generation Algorithm and Photography)

박평종 (중앙대학교 인문콘텐츠연구소)
미학예술학연구 ,pp. 198 - 222 , 2021 , 한국미학예술학회

특허특허* ScienceON에서 제공하는 관련 특허입니다.
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[한국특허] GAN 기반 인공 신경망 모델의 트레이닝 (TRAINING ARITIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL BASED ON GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK)

한국(KO) | 공개 | 출원인 : 엘지전자 주식회사; | 출원번호 : 10-2019-0133142 ( 2019-10-24 ) | 공개번호 : 10-2021-0048895 (2021-05-04) | IPC : G06N-003/08; G06N-003/04 | 법적상태 : 공개

[한국특허] GAN을 활용한 인공지능 기반의 이미지 시안 생성 시스템 및 방법 (SYSTEM AND METHOD FOR CREATING IMAGE DRAFT BASED ON A ARTIFICIAL INTELLIGENT USING GAN)

한국(KO) | 공개 | 출원인 : 부산가톨릭대학교 산학협력단; | 출원번호 : 10-2021-0023751 ( 2021-02-23 ) | 공개번호 : 10-2022-0120082 (2022-08-30) | IPC : G06Q-050/10; G06F-040/30; G06T-011/60 | 법적상태 : 거절

[한국특허] 데이터 생성방법 (DATA GENERATION METHOD)

한국(KO) | 등록 | 출원인 : 엘지전자 주식회사; | 출원번호 : 10-2020-0004663 ( 2020-01-14 ) | 등록번호 : 10-2207489-0000 (2021-01-20) | IPC : F25B-049/02; F25D-029/00; G06N-003/08 | 법적상태 : 등록

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