ㅁ 파운데이션 모델 혁신

ㅇ 정의:
파운데이션 모델 혁신은 대규모 데이터와 연산 자원을 활용하여 다양한 도메인에서 범용적으로 활용 가능한 AI 모델을 설계하고 발전시키는 과정을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 대규모 데이터셋과 연산 자원을 필요로 함.
– 다양한 도메인에서 활용 가능.
– 사전 학습(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning) 과정을 포함.

ㅇ 적합한 경우:
– 다중 도메인 데이터 분석 및 활용이 필요한 경우.
– 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 파운데이션 모델과 전통적 머신러닝 모델의 차이점을 혼동하는 경우.
– 사전 학습과 미세 조정의 개념을 잘못 이해하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 파운데이션 모델은 특정 도메인에만 활용 가능하다. (X)
2. 파운데이션 모델은 사전 학습이 필수적이다. (O)

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1. 3D Foundation Model

ㅇ 정의:
3D Foundation Model은 3차원 데이터(예: 점군, 메쉬, 볼륨 데이터 등)를 처리하고 분석하기 위해 설계된 범용 AI 모델을 의미한다.

ㅇ 특징:
– 3차원 공간 데이터를 입력으로 처리 가능.
– 컴퓨터 비전, 로봇공학, 의료 영상 등 다양한 분야에 적용 가능.
– 대규모 3D 데이터셋과 GPU/TPU 같은 고성능 연산 자원이 필요.

ㅇ 적합한 경우:
– 자율주행차의 3D 환경 인식.
– 의료 영상(CT, MRI) 분석.
– 3D 디자인 및 시뮬레이션.

ㅇ 시험 함정:
– 3D Foundation Model이 2D 데이터도 처리할 수 있다고 오해하는 경우.
– 3차원 데이터의 전처리 과정(예: 노이즈 제거, 정규화)을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 3D Foundation Model은 2D 이미지 처리에 최적화되어 있다. (X)
2. 3D Foundation Model은 의료 영상 분석에 활용될 수 있다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

3D Foundation Model과 관련된 추가 학습 내용을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 3D 데이터의 전처리 기술:
– 점군 정규화: 3D 점군 데이터를 일정한 범위로 정규화하여 모델 학습에 적합한 형태로 변환하는 과정.
– 메쉬 리페어링: 깨진 메쉬를 복구하거나 비정상적인 구조를 수정하여 데이터의 품질을 개선하는 기술.
– 볼륨 데이터의 샘플링 기법: 3D 볼륨 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 샘플링하여 데이터 크기를 줄이거나 특정 영역에 집중하는 방법.

2. 3D 데이터 처리에 특화된 네트워크 아키텍처:
– PointNet: 점군 데이터를 직접 처리하는 최초의 신경망 아키텍처로, 각 점의 독립적인 특성과 전역적인 특성을 결합하여 학습.
– PointNet++: PointNet의 확장판으로, 지역적인 구조를 학습하기 위해 계층적 구조를 도입.
– VoxNet: 3D 데이터를 격자화(voxelization)하여 3D CNN 기반으로 처리하는 아키텍처.

3. 3D Foundation Model의 학습 과정에서 발생하는 과적합 문제와 해결 방안:
– 과적합 문제: 학습 데이터에 지나치게 의존하여 새로운 데이터에 일반화되지 않는 문제.
– 정규화 기법: 드롭아웃, 데이터 증강, 가중치 정규화 등 다양한 기법을 활용하여 과적합을 방지.

4. 다중 모달 데이터 처리 사례와 응용 방법:
– 2D 및 3D 데이터 통합: 이미지와 3D 데이터를 결합하여 더 풍부한 정보를 학습하는 방법.
– 응용 사례: 자율주행(카메라와 LiDAR 데이터 통합), 의료 영상 분석(CT와 X-ray 데이터 통합) 등.