ㅁ 파운데이션 모델 혁신

ㅇ 정의:
– 파운데이션 모델 혁신은 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원을 활용하여 범용적인 AI 모델을 개발하고, 이를 다양한 도메인에 적용할 수 있도록 하는 기술적 접근을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 대규모 데이터셋과 고성능 컴퓨팅 자원을 요구함.
– 범용성과 확장성을 목표로 설계됨.
– 특정 도메인에 특화된 모델보다 훈련 시간이 길고 자원이 많이 소모됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 다양한 도메인에서 활용 가능한 범용 AI 모델이 필요할 때.
– 대규모 데이터셋과 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있는 환경.

ㅇ 시험 함정:
– 범용성과 특정 도메인 최적화의 차이를 혼동할 가능성.
– 파운데이션 모델의 적용 범위를 과대평가하거나 과소평가하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “파운데이션 모델은 범용성과 확장성을 목표로 한다.”
– X: “파운데이션 모델은 특정 도메인에만 특화되어 있다.”

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1. Video Foundation Model

ㅇ 정의:
– Video Foundation Model은 대규모 비디오 데이터셋을 기반으로 학습하여 다양한 비디오 관련 작업(예: 비디오 생성, 이해, 변환 등)을 수행할 수 있는 범용 AI 모델이다.

ㅇ 특징:
– 비디오 데이터의 시공간적 특성을 학습할 수 있는 구조를 가짐.
– 대규모 비디오 데이터셋과 고성능 GPU 클러스터가 필요함.
– 다양한 비디오 관련 작업에 범용적으로 적용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 비디오 생성, 비디오 분석, 비디오 변환과 같은 다목적 비디오 작업이 요구될 때.
– 비디오 데이터 중심의 연구 및 응용 프로그램 개발.

ㅇ 시험 함정:
– 비디오 데이터와 이미지 데이터의 차이점을 간과하는 경우.
– Video Foundation Model의 범용성을 과소평가하거나 특정 작업에만 국한된다고 오해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: “Video Foundation Model은 비디오 데이터의 시공간적 특성을 학습한다.”
– X: “Video Foundation Model은 이미지 데이터만을 처리한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Video Foundation Model의 학습 과정에서 사용하는 주요 알고리즘과 비디오 데이터의 특성을 처리하는 방식에 대해 추가로 학습할 수 있는 내용을 다음과 같이 정리합니다.

1. Transformer 구조:
– Transformer는 비디오 데이터를 처리하는 데 있어 강력한 모델로 사용됩니다. 특히, 비디오의 시간적 연속성을 처리하기 위해 Self-Attention 메커니즘이 활용됩니다.
– Self-Attention은 비디오 프레임 간의 장기적인 시간적 의존성을 학습할 수 있도록 도와줍니다. 이는 각 프레임의 피처가 다른 프레임의 피처와 상호작용할 수 있게 하여, 비디오의 시간적 맥락을 포착합니다.
– 비디오 데이터를 Transformer에 입력하기 위해, 주로 비디오를 작은 패치(patch)로 나누고, 각 패치를 선형 변환하여 입력 임베딩으로 사용합니다.
– 시간적 차원을 고려하기 위해 시간적 위치 임베딩(temporal positional embedding)을 추가로 사용하여 프레임 순서 정보를 모델에 제공합니다.

2. 3D CNN:
– 3D CNN은 비디오의 공간적 복잡성과 시간적 연속성을 동시에 처리할 수 있는 구조를 제공합니다.
– 3D 컨볼루션 필터는 (높이, 너비, 시간)의 3차원 커널을 사용하여 연속된 프레임에서 공간적 및 시간적 특징을 추출합니다.
– 3D CNN의 주요 장점은 비디오의 시간적 움직임(예: 객체의 모션)을 자연스럽게 포착할 수 있다는 점입니다.
– 그러나 3D CNN은 높은 계산 비용과 메모리 요구사항이 단점으로 작용할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 경량화 기법이나 하이브리드 모델(예: 2D CNN + RNN)을 사용하는 경우도 있습니다.

3. 비디오 데이터의 시간적 연속성 처리:
– 시간적 연속성을 처리하기 위해 주로 두 가지 접근법이 사용됩니다.
a. 순차 모델(RNN, LSTM, GRU): 비디오의 시간적 순서에 따라 프레임을 처리하며, 이전 상태(hidden state)를 유지하여 시간적 정보를 누적합니다.
b. Transformer 기반 접근법: Self-Attention 메커니즘을 통해 모든 프레임 간의 관계를 동시에 학습하며, 장기적인 시간 의존성을 효과적으로 모델링합니다.

4. 비디오 데이터의 공간적 복잡성 처리:
– 비디오의 공간적 복잡성을 처리하기 위해 CNN 기반 모델이 주로 사용됩니다. 특히, 2D CNN은 각 프레임의 개별적인 공간적 특징을 추출하는 데 효과적입니다.
– 3D CNN은 시간적 차원을 포함한 공간적 특징을 통합적으로 학습하며, 비디오 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
– 최근에는 Vision Transformer(ViT)와 같은 모델도 공간적 복잡성을 처리하기 위해 사용되며, 패치 단위로 비디오 프레임을 분할하여 학습합니다.

5. 하이브리드 접근법:
– 비디오 데이터의 시간적 연속성과 공간적 복잡성을 동시에 처리하기 위해 하이브리드 접근법이 자주 사용됩니다.
– 예를 들어, 2D CNN으로 각 프레임의 공간적 특징을 먼저 추출한 후, RNN이나 Transformer를 사용하여 시간적 연속성을 학습하는 방식이 있습니다.
– 또는, 3D CNN과 Transformer를 조합하여 공간적-시간적 특징을 통합적으로 학습하는 모델도 제안되고 있습니다.

6. 기타 심화 내용:
– 비디오 데이터의 시간적 연속성을 더 잘 반영하기 위해 Optical Flow나 Temporal Gradient와 같은 추가 입력 데이터를 사용하는 경우도 있습니다.
– 비디오 데이터는 일반적으로 크기가 크고 복잡하기 때문에, 효율적인 데이터 전처리(예: 프레임 샘플링, 데이터 압축)와 모델 경량화 기술(예: Knowledge Distillation, Quantization)이 중요합니다.
– 학습 과정에서 시간적 순서를 무작위로 섞는 Temporal Shuffling과 같은 데이터 증강 기법도 활용됩니다.

이러한 내용을 바탕으로 Video Foundation Model의 주요 알고리즘과 비디오 데이터 처리 방식을 심도 있게 학습하면 시험 대비에 큰 도움이 될 것입니다.