LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기: 시계열 분석, 자연어 처리에 사용되는 딥러닝 기술
LSTM (Long Short-Term Memory) 이해하기: 시계열 분석, 자연어 처리에 사용되는 딥러닝 기술 장단기 기억 네트워크 (Long Short-Term Memory, LSTM)는 순환 신경망의 한 유형으로 시계열 데이터 분석, 자연어 처리 (NLP), 음성 인식과 같은 복잡한 작업에 사용됩니다. LSTM의 중요한 특징 중 하나는 장기 패턴을 학습하는 능력으로, 이로 인해 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 수행합니다.
LSTM의 작동 원리 LSTM은 세 개의 주요 게이트로 구성됩니다: 입력 게이트, 출력 게이트, 망각 게이트. 이 게이트들은 정보가 LSTM 셀 내부에서 어떻게 처리되고 저장되는지 제어합니다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)
생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Networks, GANs) 생성적 적대 신경망(GANs)은 두 개의 신경망이 서로 경쟁하는 형태로 작동합니다. 이 구조는 딥러닝에서 복잡한 패턴의 생성이 가능하게 만들었으며, 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.
GANs 특징 GAN은 생성자와 판별자로 이루어진 두 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조로, 복잡한 데이터를 생성할 수 있습니다. 그러나 학습은 균형이 매우 중요하고 민감하여 어려울 수 있습니다. 이러한 특성에 따라 다양한 변형이 개발되고 있으며, 이미지 생성, 스타일 변환 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
GameOver(lay): 2가지 리눅스 취약점이 40% 우분투 사용자들에게 미치는 위험
GameOver(lay): 2가지 리눅스 취약점이 40% 우분투 사용자들에게 미치는 위험 출처: Hacker News - 기사 링크
최근 보안 연구자들이 우분투 리눅스 커널에서 공격자가 시스템 권한을 높일 수 있는 심각한 취약점 두 개를 찾아냈습니다.
CVE-2023-2640과 CVE-2023-32629로 분류된 이 취약점은 우분투가 사용하는 오버레이 파일 시스템(OverlayFS) 모듈에서 발생했습니다.
연구자들은 이 취약점을 **GameOver(lay)**라 이름 붙였는데, 특정 상황에서 적절한 권한 체크가 누락되어 있어 로컬 공격자가 시스템 권한을 상승시킬 수 있다는 것이 핵심입니다.
현재 클라우드 환경에서 널리 쓰이는 우분투 버전의 40% 정도가 이 취약점의 영향을 받을 수 있다고 합니다.
Elon Musk의 Twitter 로고 변경, 성공적일까?
Elon Musk의 Twitter 로고 변경, 성공적일까? 출처: BBC News - 기사 링크
Elon Musk가 운영하는 Twitter의 로고가 대폭 변경되었습니다. 트윗하는 파랑새 대신에 흑백의 아르 데코 스타일 X가 새로운 로고로 도입되었습니다. 이로 인해 기존 브랜드의 이미지가 완전히 사라질지 아니면 성공적인 브랜딩 전략이 될지에 대한 논란이 일고 있습니다.
이러한 변경에 대해 일부 전문가들은 현실적으로 성공할 수 있는지에 대해 논의하고 있습니다. Elon Musk가 Twitter를 인수한 이후, 광고 수익이 절반이 줄어든 것으로 나타났으며, 기업들은 회사가 인증된 계정을 어떻게 처리하고 콘텐츠를 조정하는지에 대한 변화에 조심하며 물러선 상태입니다.
순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)
순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 텍스트, 유전자, 필기 또는 음성과 같은 시퀀스 데이터의 패턴을 인식하도록 설계된 인공 신경망의 한 종류입니다. 기존의 신경망과 달리 RNN에는 루프가 있어 시퀀스의 한 단계에서 다음 단계로 정보를 전달할 수 있습니다.
순환 신경망의 특징 RNN은 숨겨진 상태를 사용해 이전의 입력을 “기억"하는 능력으로 알려져 있으며, 이는 시퀀스 데이터를 다루는 작업에 매우 효과적입니다. RNN의 주요 특징은 다음과 같습니다:
순차적 처리: 다른 유형의 신경망이 각 입력을 독립적으로 처리하는 반면, RNN은 입력을 순차적으로 처리합니다.