React와 Django로 Todo 앱 만들기: 개발 환경 설정부터 API 연동 및 트러블슈팅까지 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 React와 Django를 사용하여 간단한 Todo 애플리케이션을 만들면서 겪었던 개발 환경 설정, 핵심 개념 학습, 그리고 실제 API 연동 과정에서 발생했던 다양한 오류들과 해결 과정을 상세하게 공유하고자 합니다. 1...

CT 영상 기반 암 예측 및 세분화 모델 개발 프로젝트 프로젝트 개요 3D 의료 영상(CT)을 활용하여 암 진단(분류) 및 병변 위치(세분화)를 예측하는 모델 개발 프로젝트를 진행했습니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 다음과 같습니다. 암 유무 분류 (3D CNN): CT 영상을 분석하여 해당 장기에 암이 있는지 없는지 예측합니다. 병변...

이미지 처리와 순서 데이터 분석: RNN, LSTM, Transformer, 그리고 BERT와 GPT의 심층적 융합과 미래 전망 인공지능 기술은 끊임없이 진화하며, 특히 순차 데이터 분석과 이미지 처리 분야는 서로 영향을 주고받으며 혁신적인 발전을 거듭하고 있습니다. 초기에는 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억망(LSTM)이 순차 데이터 모델링의 주...

딥러닝 전이 학습(Transfer Learning) 완벽 가이드: 효율적인 모델 개발 전략 1. 딥러닝 모델의 깊이와 문제점 딥러닝 모델은 Layer를 깊게 쌓을수록 추상화된 특징을 추출하는 능력이 향상됩니다. 하지만 Layer가 깊어질수록 학습 시간이 길어지는 문제가 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 효과적인 방법 중 하나가 바로 전이 학...

딥러닝 이미지 처리 기술: CNN 1. 서론: 이미지 데이터와 딥러닝 이미지 데이터는 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이미지 인식, 객체 탐지, 이미지 생성 등 다양한 분야에서 딥러닝 기술이 활용되고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝을 이용한 이미지 처리의 핵심 기술인 CNN(Convolutional Neural Network)에 대해 자세히 ...

딥러닝 모델 개발 완전 가이드: TensorFlow와 Keras를 활용한 실전 예제 1. 딥러닝 모델 개발 환경 설정 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 TensorFlow와 Keras 라이브러리가 필요합니다. Google Colab과 같은 환경에서는 이미 설치되어 있을 수 있지만, 로컬 환경에서는 별도로 설치해야 합니다. pip install te...

딥러닝 프레임워크와 GPU 활용: 핵심 개념부터 이미지 패딩, 텐서 연산까지 완벽 정리 인공지능, 특히 딥러닝 기술은 현대 사회의 다양한 분야에서 혁신을 주도하며 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝 개발 및 서비스에 활용되는 주요 프레임워크, 딥러닝 연산의 핵심인 GPU 활용, 이미지 처리의 중요한 개념인 패딩 방식, 그리고 텐서...

췌장암 예측 웹 애플리케이션 (CDSS) 소개 본 웹 애플리케이션은 췌장암 예측을 위한 보조적인 도구로, 의료진의 진단을 돕기 위해 개발되었습니다. 다양한 형태의 검사 데이터를 입력받아 앙상블 모델을 통해 예측 결과를 제공하며, 시각화 자료와 AI 기반의 해석을 함께 제공하여 사용자의 이해를 돕습니다. 주요 기능 다양한 데이터 입력: 유전...

다중 오믹스 데이터를 활용한 췌장암 예측 앙상블 모델 구축 서론 본 글에서는 다중 오믹스 데이터(CNV, 메틸화, 단백질체, 유전자 발현)를 활용하여 췌장암 예측 성능을 향상시키는 앙상블 모델 구축 과정을 상세히 설명합니다. 각 데이터 유형에 대한 개별 모델을 구축하고, 성능을 기반으로 가중 평균 앙상블을 적용하여 최종 예측을 수행합니다. 데이터...

췌장암 예측 모델 구축을 위한 데이터 분석 및 앙상블 전략 서론 본 글에서는 췌장암 예측 모델 구축을 위한 다양한 데이터 분석 기법과 특징 추출 방법, 그리고 앙상블 전략에 대해 설명합니다. 단백질 발현량, 유전체 발현량, 임상 데이터(가족력, 흡연, 음주, 나이), DNA 메틸화, 복제수 변이 등 다양한 데이터를 활용하여 췌장암을 효과적으로 예측...