JD Tech Now

최근 보안 업계에서는 인공지능(AI)을 악용한 해킹 수법이 급증하고 있습니다. 

특히, 생성형 AI 기술을 활용한 딥페이크 피싱과 같은 공격은 기업과 개인 모두에게 심각한 위협이 되고 있습니다. 

이러한 사이버 공격은 단순한 기술적 침해를 넘어 사회적 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

AI 해킹의 실태와 사례

1. 딥페이크를 이용한 금융 사기

2024년 1월, 홍콩의 한 금융회사에서는 딥페이크 기술을 활용한 사기 사건이 발생했습니다. 

사기범들은 CFO와 동료 직원들의 얼굴과 목소리를 정교하게 합성하여 화상 회의를 진행했고, 이를 통해 직원으로 하여금 342억 원 상당의 금액을 송금하게 만들었습니다.

이 사건은 딥페이크 기술이 실제 금융 사기에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례입니다.

2. 푸틴 대통령의 가짜 방송

같은 해, 러시아에서는 푸틴 대통령이 계엄령을 선포하는 가짜 방송이 송출되는 사건이 발생했습니다. 

해커들은 생성형 AI를 이용해 푸틴 대통령의 얼굴과 목소리를 합성한 영상을 제작하고, 이를 TV 채널을 해킹하여 방영했습니다. 

이 사건은 딥페이크 기술이 국가 안보에도 위협이 될 수 있음을 시사합니다.

3. AI 기반 피싱 도구 'FraudGPT'

최근 다크웹에서는 'FraudGPT'라는 AI 기반 피싱 도구가 등장했습니다. 

이 도구는 기업 임직원을 사칭하여 송금을 유도하는 BEC(Business Email Compromise) 공격을 자동화할 수 있도록 설계되었습니다. 

이러한 도구의 등장은 AI 기술이 사이버 범죄에 어떻게 악용될 수 있는지를 보여줍니다.

AI 해킹에 대한 방어 전략

1. 체계적인 보안 정책 수립

AI 시스템의 중요도와 데이터 민감성, 예상되는 위협 수준 등을 고려하여 적절한 보안 목표를 설정하고, 이를 바탕으로 보안 정책을 개발해야 합니다. 또한, 인공지능 기술의 빠른 발전에 대응하기 위해 보안 정책은 지속적으로 검토하고 업데이트해야 합니다.

2. 안전한 다운로드 경로 이용

AI 모델과 데이터를 다운로드할 때는 신뢰할 수 있는 공식 경로를 이용해야 합니다. 출처가 불분명한 웹사이트나 공유 폴더에서 데이터를 다운로드하면 악성코드 감염 위험이 높아질 수 있으므로 주의해야 합니다.

3. 딥페이크 탐지 도구 활용

딥페이크 기술을 이용한 사이버 범죄를 예방하기 위해 딥페이크 탐지 도구를 적극적으로 활용해야 합니다. 이러한 도구는 딥페이크 영상이나 음성을 탐지하고 차단할 수 있는 기능을 제공합니다.

4. AI 기반 보안 솔루션 도입

기존 보안 시스템만으로는 지능화된 사이버 공격에 대응하기 어렵습니다. 따라서, AI 기반의 보안 솔루션을 도입하여 실시간 위협 탐지, 자동 대응, 이상 징후 분석 등 다양한 기능을 활용해야 합니다.

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딥러닝 모델은 데이터를 수백, 수천 번 반복해 학습하며 점점 정교해집니다.
하지만 그렇게 ‘똑똑해지기 위해’ 필요한 건 단순한 알고리즘만이 아닙니다.

이제부터는 모델이 학습하고 추론하는 과정에서
왜 연산이 중요한지, 그리고 왜 GPU를 넘어서 NPU가 필요한지를 자세히 알아보겠습니다.

“앞선 글에서는 딥러닝의 학습 흐름과 NPU의 필요성을 개괄적으로 다뤘다면,

이번 글에서는 GPU와 NPU의 구조 차이, 실제 연산 효율성, 추론 환경에서의 적용성까지 한층 더 깊이 있게 살펴보겠습니다.”

앞선 글을 아직 못 보셨다면 아래 링크를 참고해 주세요:

• 5편: 딥러닝 학습 흐름과 NPU 연관성
• 4편: 손실 함수 이해하기 (MSE & Cross-Entropy)

GPU는 왜 딥러닝에서 각광받았을까?

🎮 GPU의 원래 목적은 '그래픽 처리'

GPU는 본래 3D 그래픽 렌더링을 위해 만들어졌습니다.
그래픽 처리에서는 수천 개의 픽셀과 벡터 연산을 병렬로 계산해야 하므로,
동일한 연산을 대량으로 반복 수행할 수 있는 구조가 필요했습니다.

🧮 이 구조가 딥러닝과 딱 맞아떨어짐

딥러닝은 대표적으로 다음과 같은 계산을 반복합니다:

• 수백~수천 개의 행렬 곱셈
• 수만 개의 비선형 함수 계산(ReLU, Softmax 등)
• 역전파를 통한 기울기 계산과 파라미터 업데이트

이 연산들은 매우 규칙적이고 반복적인 패턴을 가집니다.
이 점에서 GPU의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 구조는
CPU보다 수십~수백 배 빠른 연산 처리 능력을 보여주며,
딥러닝 연구자들에게 ‘신의 한 수’가 되었죠.

왜 GPU로 부족할까?

✅ GPU의 한계 1: 범용 구조로 인해 자원 낭비

GPU는 딥러닝 외에도 게임, 영상 인코딩, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션 등
다양한 목적을 위해 만들어졌습니다.
그래서 내부에는 딥러닝에는 필요하지 않은 회로나 컨트롤 로직이 상당히 많습니다.

📌 예: 딥러닝에는 텍스처 캐시나 픽셀 셰이더가 필요 없음

NPU는 이런 불필요한 요소를 제거하고, 딥러닝 연산(행렬 곱셈, 비선형 변환, 정규화 등)에 최적화된 구조만 남깁니다.

✅ GPU의 한계 2: 전력 소모와 발열

고성능 GPU는 매우 빠르지만 그만큼 전력 소모와 발열도 심각합니다.
서버급 A100 같은 GPU는 300~500W 전력을 소비하며,
일반 노트북이나 모바일 기기에 탑재하기 어렵습니다.

📌 모바일 환경에서는 높은 성능보다는 '낮은 전력당 효율'이 더 중요

✅ GPU의 한계 3: 실시간 추론에 비효율

AI가 실시간으로 반응해야 하는 다음과 같은 환경에서는,

• 스마트폰 음성 인식
• CCTV 얼굴 인식
• 자동차 자율주행 판단

예측 추론 속도(ms 단위) + 전력 효율이 모두 중요합니다.
GPU는 빠르지만 응답 지연(latency)과 전력 소모 측면에서는 NPU보다 불리합니다.

NPU는 어떻게 다른가?

🔍 구조적으로 다른 점

📱 모바일 및 엣지 기기에서 각광

• Apple: A17 칩에 Neural Engine 탑재
• Google: Pixel에 TPU-Lite 내장
• 삼성: 엑시노스 NPU 장착
• 퓨리오사AI: 국내 대표 서버용 NPU 개발사

이처럼 NPU는 ‘서버가 아닌 실생활 기기’에 AI를 심는 핵심 기술이 되고 있습니다.

실제 AI 처리 흐름: GPU와 NPU의 역할 분담

NPU는 학습보다는 주로 추론에 특화되어 있으며, 이를 위해 **정밀도 낮은 연산(INT8, FP16 등)**도 적극 활용합니다.
→ 속도는 빠르고, 연산량은 작으며, 전력 효율은 최고

NPU가 뜨는 시대적 배경

📈 엣지 AI의 급부상

데이터를 모두 클라우드로 보내 분석하는 시대는 지났습니다.

• 개인정보 이슈
• 네트워크 지연 문제
• 실시간 응답 필요

이 모든 문제를 해결하려면, 기기 내부에서 판단해야 합니다.
→ 그래서 NPU는 스마트폰, 자율주행차, IoT 기기에 빠르게 탑재되고 있습니다.

⚡ 연산 효율과 칩 설계 비용의 균형

• GPU는 고성능이지만 크고 비쌉니다.
• NPU는 설계 자유도가 높아, 용도별로 경량화된 AI 칩 제작이 가능합니다.

즉, 소비자 가전에도 AI를 집어넣을 수 있는 유일한 방법이 되는 것이죠.

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(직접 써본 후기 + 가성비 쇼핑 가이드)

셀프 세차, 한 번 빠지면 벗어나기 힘든 무한 세차의 세계!
세차장만 가면 장비 부자들이 넘쳐나고, 처음 시작하려는 입장에선 "도대체 뭘 사야 하지?" 싶을 때가 많죠.

그래서 제가 직접 써보고, 실제 후기 기반으로 2025년 기준 셀프 세차 입문자를 위한 필수템을 총정리해봤습니다.

👉 초보가 꼭 알아야 할 용도별 핵심 아이템부터 시작해서
👉 알리에서 더 저렴한 제품은 알리 링크, 쿠팡이 더 나은 제품은 쿠팡 링크로 정리했습니다.
👉 싼 게 무조건 좋은 게 아니라는 주의사항까지 꼼꼼히 체크했으니 믿고 참고해주세요!

✅ 셀프세차 입문자를 위한 필수 장비 요약

🪣 1. 버킷 세트 – 진정한 세차의 시작

이건 말 그대로 에르메스급 버킷이에요.
솔직히 세차는 물 떠서 붓는 거니까 아무 양동이 써도 되지만, 버킷은 세차의 얼굴입니다. 😎

• 고강도 내구성
• 그릿가드 포함: 바닥 모래 침전 → 기스 방지

다이소에도 싸고 좋은 버킷 많지만... 전 이건 평생 쓴다 생각하고 투자했어요.
한 번 사면 두 번은 안 사는 제품이라면 멋지고 좋은 거 추천드립니다.
해당 버킷 나오면 셀프세차장 사람들 우르르 몰립니다.

👉 버킷 세트 바로가기 (쿠팡)

🛞 1-1. 디테일링 폴딩 롤러 (선택사항)

버킷 바닥에 놓고 이리저리 끌고 다닐 수 있는 디테일링 필수템이에요.
버킷 들고 다닐 필요 없이 굴리면 끝!
필수는 아니지만 있으면 진짜 편합니다. 전 쓰고 나서 절대 못 놔요.

특히 앉아서 타이어 관리할때 이거 없으면 허리가 너무 아파서요!!

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🧼2. 드라잉 타월 – 물자국 없는 마무리

세차 후 물기를 닦을 때 차에 직접 닿는 도구, 신중히 골라야 합니다.
그래서 제가 이 제품을 고른 이유:

• 리뷰 다 뒤졌습니다. (싼 중국제품 썻다가 기스났다고 하나라도 있으면 탈락)
• 저가형 중에 미세모 기스 유발 이슈 많아서 탈락
• 해당 제품은 극세사, 흡수력 우수, 검증 완료!

물자국 없이 말끔하게 닦이고 차에 손상도 없어요. 리뷰 꼭 읽고 타월 때문에 소중한 차량에 기스 내지 마시고 안심하고 쓰세요!

👉 드라잉 타월 바로가기 (쿠팡)

✨ 3. 버핑 타월 – 왁스나 디테일러 마무리용

왁스 바르고 남은 잔사 닦을 때 쓰는 타월이에요.
두툼하고 부드러운 극세사로 차체 표면 광택 살리는 데 최적화돼있어요.

• 버핑 전용이라 부드럽고 털 날림 적음
• 알리에서 저렴하게 구입 가능 💸

👉 버핑 타월 바로가기 (알리익스프레스)

🧽 4. 다용도 타월 – 내부, 유리, 마무리 전용

• 유리 닦기, 내부 플라스틱 청소, 휠 닦기 등 멀티용
• 여러 장 있으면 용도별로 구분해서 위생적으로 사용 가능

소모품이니까 쓰고 버리고 다음번에 새로 쓸수 있는 제품으로 구매하세요!

👉 다용도 타월 바로가기 (쿠팡)

🧤5. 워싱 미트 – 차체 본세척용

스펀지 NO! 극세사 미트가 필수입니다.
왜냐하면 기스 방지 + 오염물 흡수력이 탁월하니까요.
폼거품 샴푸 묻혀서 살살 문질러주세요.

👉 워싱미트 바로가기 (알리익스프레스)

🧴 6. 카샴푸 – 세차 거품용

물에 희석하거나 폼건에 넣어서 사용해요.
중성 샴푸라 도장면 손상 없이 사용 가능!

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🧼 7. 실내 세정제 – 대시보드, 도어 내부 등

• 먼지 + 오염 제거
• 항균 효과도 있어 위생까지 챙기기

👉 실내 세정제 바로가기 (쿠팡)

💦 8. 퀵 디테일러(물왁스) – 가볍게 광 내기용

• 물 세차만 하고 광 안 낼 수 없죠?
• 뿌리고 버핑하면 고급 광택 + 발수 코팅 완료!

👉 퀵디테일러 바로가기 (쿠팡)

🛞 9. 타이어 광택제 – 타이어는 눈썹이다

• 타이어에 광택 주면 진짜 깔끔해 보여요
• 수분막 + 코팅 효과로 지속력도 괜찮음

👉 타이어 광택제 바로가기 (쿠팡)

🧴 10. 어플리케이터 – 도포 전용 스펀지

• 왁스, 타이어 광택제, 가죽 코팅제 등을 균일하게 바르기 위한 필수 소모품

👉 어플리케이터 바로가기 (알리익스프레스)

⚡️ 11. 무선 전동 폼 분무기 – 손목 보호용

폼건 있으면 거품작업이 10배 빠르고 편해집니다.
무선이라 자유롭고 압력도 충분! 입문자에게 진짜 강추!

이미 여러 유투버들이게 검증된 일명 팽귄 전동 폼건입니다.

혹시 다른 저렴한 폼건 생각하시고 있다면 유튜브에 팽귄 폼건 검색해서 리뷰 보고 오시면 마음이 바뀌실거에요!

👉 폼건 바로가기 (알리익스프레스)

🧴 12. 가죽 코팅제 – 실내 보호용 최종템

가죽 코팅제는 우리 몸에 닿는거에요 가죽의 손상 및 관리 측면도있지만, 내 몸의 건강을 생각해서 무조건 메이저로 갑니다.

폼포나치 + 가죽코팅 이건 더 설명이 필요없죠!

한 번 사면 2년 이상 씁니다.
시트 오염 방지 + 유분 코팅까지 완료!

👉 가죽 코팅제 바로가기 (쿠팡)

🧽 차싹 베이직 롱롱 휠 브러쉬

✅ 제품 특징

• 긴 손잡이(약 48cm): 휠 안쪽 깊은 곳까지 손쉽게 도달할 수 있어, 세척이 어려운 부분까지 깨끗하게 청소할 수 있습니다. 
• 부드러운 브러쉬: 휠 표면에 손상을 주지 않으면서도 오염물질을 효과적으로 제거합니다. 
• 인체공학적 디자인: 손에 편안하게 잡히는 그립감으로 장시간 사용에도 피로감이 적습니다. 

🛠 사용 방법

1. 휠에 물을 충분히 뿌려 오염물질을 불립니다. 
2. 브러쉬에 휠 전용 세정제를 묻혀 휠 표면과 내부를 부드럽게 문질러 세척합니다. 
3. 세척 후 깨끗한 물로 휠을 헹구고, 마른 타월로 물기를 제거합니다. 

⚠️ 주의사항

• 브러쉬 사용 후에는 깨끗이 세척하여 건조시킨 후 보관하세요. 
• 휠 표면에 스크래치가 생기지 않도록 과도한 압력을 피하세요. 
• 브러쉬는 휠 전용으로 사용하고, 다른 부위에는 사용을 자제하세요.

👉휠 브러쉬 바로가기(쿠팡)

📌 마무리 꿀팁 + 주의사항

• 극세사 타월은 용도별로 분리해서 사용해야 합니다. (예: 드라잉용 ↔ 유리용 ↔ 타이어용)
• 싸다고 무조건 구매 X → 차량에 닿는 제품, 몸에 닿는 제품은 반드시 리뷰 확인 필수
• 물왁스 + 타이어 광택제는 미끄러짐 방지를 위해 바닥에는 사용 금지!

셀프 세차는 장비빨!
한 번 갖춰두면 오랜 시간 쓰는 만큼, 초기에는 검증된 제품으로 제대로 갖추는 걸 추천드립니다.
궁금한 점은 댓글로 남겨주세요. 직접 사용한 후기도 계속 공유하겠습니다! 🚗💦

다음 글은 셀프 세차 어떻게 해야하는지 순서부터 마무리까지 알려드리도록 하겠습니다.

https://jdcyber.tistory.com/107

https://jdcyber.tistory.com/108

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

"이 포스팅은 알리 어필리에이트 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받을 수 있습니다."

🎉 테슬라 모델Y 주니퍼 출고 축하드립니다! 🎉
(구형 모델Y 사용자도 반가워요.
호환 가능한 추천템도 가득합니다.)
드디어 기다리고 기다리던 테슬라 신형 모델Y,
주니퍼 모델을 계약하셨거나,
곧 출고 앞두고 계신 분들 많으시죠?
먼저 진심으로 축하드립니다! 🎊
어드바이저 연락 빨리 와서 하루라도 빨리 테슬라를 손에 넣으시길 바랄게요. 🚗💨
출고 받고 나면 악세사리 지름신이 오는 건 테슬라 유저 공통증상...😅
그래서 제가 알리에서 최대한 가성비 좋은 걸로만 골라봤어요.
테슬라 모델Y 주니퍼 용품 중 모델Y 신형 호환 제품 추천!
신형 모델Y에 찰떡인 아이템들이지만 대부분 구형 모델Y에도 호환되니 참고하세요!
알리익스프레스 테슬라 악세사리 시작합니다!

먼저 제 레퍼럴 코드 남겨둘게요
해당 코드를 통해서 접속하여 테슬라 차량이나 악세사리를 구매하시고 댓글로 알려주시면 치킨 기프티콘 보내드릴게요! 감사합니다!
https://ts.la/jun493144

샤오미 테슬라 통풍 시트 방석 (나파 가죽)

통풍시트 열선시트 모두 완벽하게 이용하면서 테슬라 순정 느낌 그대로 가죽 느낌 그대로 일체형 그대로

저는 노O, 아임O의 가격에 놀라고 다른 모든 시트 방석을 검색해보면서 투박함에 놀라고 이질감에 충격이었습니다.

그러다가 찾은 이 제품! 사용해보고 너무 만족해서 추천드립니다.

👉 제품 보러가기

1️⃣ 요크핸들 – 테슬라 감성의 완성 (진정한 테슬람의 상징✨)

테슬라 타는 맛은 뭡니까? 맞습니다. 요크핸들이죠!
아직은 FSD가 아니지만 오토파일럿만 있어도 시야 개방감 난리나고 진정한 테슬라 느낌 제대로 납니다.
신형 주니퍼뿐 아니라 구형 모델Y에도 장착 가능하니, "나도 테슬람이다!" 외치고 싶은 분들은 꼭 장착해보세요. 😎
가격도 알리답게 미쳤습니다. 할인 들어간 가격이면 더 말해 뭐해요.
아 맞다 열선도 됩니다~
👉 요크핸들 바로가기

 
2️⃣ 핸들 혼커버 (요크 핸들 달 사람 주목👀)

깔끔하고 미끄럼 방지까지! 요크핸들 예정자 분들에게 추천하는 필수템입니다.
손에 닿는 촉감도 좋고, 디자인도 테슬라 인테리어랑 찰떡이라 고급감까지 챙길 수 있어요.
요크 달 거면 꼭 핸들커버도 구매해서 완성해봅시다! ✋
구매할때는 꼭 레터링 혹은 로고 색상 등 선택해서 취향에 맞게 구매하기!
👉 핸들 혼커버 바로가기

3️⃣ 바닥매트 + 트렁크 + 프렁크 매트 세트

테슬라 탈 거면 매트는 정말 진짜 필수템이에요.
특히 비 오는 날, 눈 오는 날 매트 없으면 바닥 난리 납니다.
프렁크, 트렁크까지 싹 맞춤으로 나오니까 한번에 구매해서 깔끔하게 세팅해보세요.
신형 모델Y 주니퍼 전용이지만 구형 모델Y에도 사이즈 맞습니다.👌
👉 매트 풀세트 바로가기

4️⃣ 머드가드 (비, 눈 많은 날 보호템☔️❄️)

차체 하단에 흙, 물 튐 방지를 위한 필수 아이템.
단돈 몇천 원으로 차체 보호 + 청소 스트레스 감소, 이건 무조건 가는 거 맞죠? 💸
👉 머드가드 바로가기

5️⃣ 알루미늄 패달 세트 (이건 필수템🔥)

운전석 발밑도 무심한 듯 신경 써야 테슬람.
기존 고무 패달보다 훨~씬 스포티하고 깔끔한 느낌 줍니다.
디자인 하나 바꿨을 뿐인데 내부 분위기가 확 살아나요.
단순 디자인 때문이 아니라 미끄러짐 방지와 안전을 위해서라도 이거는 필수로 사야죠!
👉 패달 세트 바로가기

6️⃣ 트렁크 사이드 스토리지 (수납공간 부족한 분들 주목📦)

트렁크 좌우 사이 남는 공간에 쏙!
차량용 청소도구, 하이패스 등 같은 자잘한 짐 보관하기 딱 좋아요.
고정력도 좋고 뚜껑으로 덮어서 깔끔하게 숨길 수 있어 강추!
이건 테슬라에서 필수로 사라고 일부러 저기 비워둔것같아요..
👉 사이드 스토리지 바로가기

7️⃣ 흡입구 보호 커버 (먼지 차단의 시작은 여기서!)

차량 내부로 들어오는 먼지와 이물질을 1차 차단해주는 커버입니다.
비싼 차 오래 깨끗하게 타려면 이런 세세한 보호템은 미리미리 장착하는 게 진리죠.
👉 흡입구 커버 바로가기

8️⃣ 비상 탈출 로프 (혹시 모르니 꼭 준비하세요🚨)

혹시 모를 상황을 대비한 비상 로프입니다.
테슬라는 전기차라서 문을 물리적으로 열 수 있는 장치를 해놨어요!!
그런데 그 장치를 뒷문 저 아래 숨겨놨어요 !!
위험해 쳐해서 고립됐을 때, 혹은 누군가를 구조해야 할 때 급하게 꺼내서 땡기기는 너무 불안하죠!
해당 고리를 이 로프에 걸어서 언제든 빠르게 당겨 문을 열 수 있게 셋팅해보세요!
생명을 지킬 수 있는 아이템은 가격을 따지면 안 되죠. 차에 하나쯤은 꼭 두는걸 추천합니다.
(이건 구형 신형 모든 모델 상관없이 달 수 있어요!)
👉 비상 탈출 로프 바로가기

 
 
9️⃣ 하단 공기 배출구 필터 (보이지 않는 곳까지 깔끔하게)

테슬라 하단 배출구는 생각보다 크고 뻥 뚫려있어서 먼지, 흙에 쉽게 노출됩니다.
이 필터 하나면 먼지 유입 차단 + 수명 연장까지!
몇 천원으로 관리하는 스마트함, 이게 진짜 프로 차주의 자세죠.
👉 공기 배출구 필터 바로가기

🔟 비상 망치 (탈출용 + 시큐리티 강화🪓)

차량 유리에 갇혔을 때를 대비해 망치와 커터가 결합된 멀티툴입니다.
테슬라는 전기차여서 비상용품을 항상 차에 구비해두는걸 추천드려요
이중접합 창문이라 기존에 많이 아시는 아래 사진의 조그마한 망치 있잖아요?

이건 깨기 너무 어려워요... 안전을 위해 제 링크의 망치로 추천드려요! 

안전벨트 커터 기능도 있어 사고 시 빠른 탈출에 큰 도움 됩니다.
작고 가볍지만 필수 아이템이죠. 하나쯤은 꼭!
👉 비상 망치 바로가기

🚗 마무리하면서…
테슬라를 타는 순간부터 차는 단순한 탈것이 아니라 라이프스타일이 됩니다.
주니퍼 모델Y, 또는 구형 모델Y 모두 만족도 높은 드라이빙을 위해
가성비 좋은 추천템들로 스마트하게 꾸며보세요.
궁금한 거 있으면 댓글로 남겨주세요!
 
🔗 알리 제품은 가격이 수시로 변동되니, 마음에 드는 게 있다면 미루지 말고 장바구니에서 바로 구매!
이어서 필수템 2탄 들어갑니다!
https://jdcyber.tistory.com/106

감사합니다 😄

🛻 테슬라 곧 출고하세요? - 꼭 준비해야 할 필수 체크리스트 & 꿀팁 - https://jdcyber.tistory.com/109

"이 포스팅은 알리 어필리에이트 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받을 수 있습니다."

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

이번 글에서는 딥러닝이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지,
그리고 왜 AI 전용 하드웨어인 NPU가 필요하게 되었는지까지를
하나의 흐름으로 이해하고 싶은 분들을 위한 정리글입니다.

https://jdcyber.tistory.com/93

https://jdcyber.tistory.com/97

이제는 뉴럴 네트워크가 실제로 어떤 방식으로 입력 데이터를 받아 예측을 하고,

학습하며 스스로 개선되는지를 자세히 알아보고,

마지막으로 왜 이 모든 과정이 엄청난 연산량을 유발하는지,

그리고 그 연산을 어떻게 처리해야 하는지(NPU)까지 짚어보겠습니다.

순전파(Forward Propagation): 예측의 시작

순전파란?

입력값이 뉴럴 네트워크를 ‘앞으로’ 통과하며 출력값을 생성하는 과정입니다.
예를 들어, 이미지 데이터를 입력하면
→ 신경망이 여러 층을 거치며
→ “이건 고양이다”와 같은 예측을 만들어냅니다.

구체적인 계산 흐름

각 뉴런에서 이루어지는 계산은 다음과 같습니다:

출력값 = (입력값 × 가중치) + 편향 → 활성화 함수 통과

예시:

• 입력값: [0.6, 0.2, 0.9]
• 가중치: [0.8, 0.1, 0.3]
• 편향: 0.2

이 값은 활성화 함수를 거쳐 다음 층으로 전달됩니다.

• ReLU: 음수면 0, 양수면 그대로
• Sigmoid: 값을 0~1 사이로 압축 (확률로 해석 가능)

👉 활성화 함수가 궁금하다면?

https://jdcyber.tistory.com/98

2. 데이터를 층을 따라 전달하며 ‘특징’을 학습한다

딥러닝 신경망은 다음처럼 구성됩니다:

입력층 → 은닉층1 → 은닉층2 → ... → 출력층

• 첫 층: 선, 모서리 등 단순 특징 인식
• 중간 층: 윤곽, 형태 등 중간 패턴 추출
• 마지막 층: ‘고양이냐 강아지냐’ 같은 복잡한 판단

역전파(Backpropagation): 틀린 걸 바로잡는 방식

손실 함수(Loss Function)

먼저 정답과 예측값의 차이를 수치로 계산해야 하겠죠?
이 차이를 계산하는 게 바로 손실 함수입니다.

• 예시: 정답이 1, 예측이 0.7 → 손실은 0.3
• 대표 손실 함수:

👉 손실 함수에 대해 더 알고 싶다면?

https://jdcyber.tistory.com/99

기울기(Gradient) 계산

오차를 줄이기 위해 가중치를 얼마나 바꿔야 할지 계산합니다.
이때 쓰이는 개념이 기울기(Gradient)입니다.
딥러닝 프레임워크는 자동 미분(Autograd)으로 이 계산을 자동 처리합니다.

• 기울기는 쉽게 말해 오차를 줄이기 위해 가중치를 얼마나 바꿔야 하는지 알려주는 방향과 크기입니다.
• 이 과정을 '미분'을 통해 수행하는데, 자동 미분(Autograd) 같은 기술로 프레임워크가 자동 계산합니다.

경사 하강법(Gradient Descent): 조금씩 내려가기

가중치를 한 번에 바꾸는 게 아니라,
조금씩 조금씩 오차가 줄어드는 방향으로 조정합니다.
이게 바로 경사 하강법입니다.

• 학습률(Learning Rate): 얼마나 바꿀지 결정하는 조정값
• ‘경사’를 따라 아래로 내려간다 = 오차가 점점 줄어드는 방향

4. 순전파 + 역전파 = 딥러닝의 핵심 루프

1. 데이터를 넣는다 → 순전파
2. 결과가 틀리다 → 손실 계산
3. 어떻게 고칠까? → 역전파 + 기울기 계산
4. 가중치 조정 → 학습
5. 다시 순전파... 반복!

이 과정을 수백 번, 수천 번 반복하면서 모델은 점점 더 정확해지는 것입니다.

5. 왜 이 모든 연산이 NPU와 연결되는가?

연산량이 엄청나다

• 수천~수만 개 뉴런 × 레이어 × 반복 연산
• 활성화 함수, 기울기, 가중치 업데이트 수백만 번
  → 수억 번의 계산이 순식간에 일어납니다.

CPU만으로는 부족하다

NPU는 딥러닝 연산에 꼭 필요한 구조만 남기고 최적화되어 있어서
→ 전력 효율도 좋고 속도도 훨씬 빠릅니다.

6. 핵심 요약 정리표

마무리하며

지금까지 딥러닝의 기본 작동 원리부터
‘왜 NPU가 필요한지’까지 한 흐름으로 정리해봤습니다.

이 글이 딥러닝 학습 흐름을 이해하는 데 도움이 되었다면,
이후에는 실제로 NPU가 어떻게 생겼고 어떤 구조로 돌아가는지 배워보도록 합시다.

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