GPT-3 LLM 세부 알고리즘 분석 일인 AI 스타트업 딥네트워크

안녕하세요 ?  딥네트워크 장석원 입니다 ...

아래의  페이스북에서 퍼 온 네이버 하정우 센터장님 말씀 이해가 갑니다 ....

저희 딥네트워크는 o1 시리즈 같이 그동안 2 년 동안 계속 성능 업데이트를 위해 개선된 기법을 적용한것까지의 세세한것 까지는 아니어도 프로토타입의 기본 설계 구조가 어떤 식으로 왜 이렇게 동작하는지 정도 까지를 저희 딥네트워크는 구현 노하우를 확보하고 있읍니다 ...   저는 솔찍히 개선 된 기법들이 계속 발표되서 쫓아가다가 이제 힘에 버거워서 기본 동작 프로토타입 까지 정도만 확실히 노하우를 확보하자고 저 자신은 생각하고 있읍니다 ...   요즘 나오는 성능 결과를 보면 데이터셋은 최소 몇 Trillion 개의 토큰 정도의 준비는 필요하구요 ...   여기에 GPT-3 Model 설계 구조의 이해가 필요하구요 ...  GPT-3 모델 구조도 초기에 몇가지 개선 아이디어 나온것 까지만 저는 노하우를 확보하고 있읍니다 ...  GPT-3 Model 의 경우 약 500 B 개의 토큰으로 학습 데이터 확보를 웹 상으로 확보해야 하는것 이라든가 GPU Cloud Infra 구축 세부 노하우 즉 분산학습 및 병렬학습 기법을  다 안다면 뻥 이구  어느 정도까지는 이해하고 있읍니다 ...

GPT-3  정도만 구축하려해도 최소 몇천억 정도의 자금이 필요한데 저 같은 소기업은 GPT-3 관련 수백편의 논문 세부 분석을 통해 세부 구현 노하우를 파악하는 정도가 저같은 소기업이 가능한 맥시멈 이라고 저는 판단합니다 ...

Our deep network has secured know-how on implementing the basic design structure of a prototype, including an understanding of how and why it operates this way, even if not down to the intricate details of the improved techniques applied for performance updates over the past two years, such as the O1 series.

Frankly, as improved techniques continue to be published, I find it increasingly challenging to keep up. As a result, I believe we should focus on thoroughly mastering the basic operational prototypes. Looking at the recent performance results, preparing datasets of at least a few trillion tokens is essential. Additionally, understanding the design structure of the GPT-3 model is necessary.

Regarding the GPT-3 model, I’ve secured know-how only up to the initial improvement ideas that were introduced. For instance, training GPT-3 requires securing approximately 500 billion tokens of training data from the web and understanding detailed know-how on building GPU cloud infrastructure, including distributed learning and parallel training techniques. While I wouldn’t claim to know it all, I have a certain level of understanding.

Attempting to build something like GPT-3 would require at least several billion won in funding. For a small company like mine, our maximum capacity is to analyze hundreds of research papers on GPT-3 to understand the detailed implementation know-how.

딥네트워크  CEO / CTO  장석원    /    sayhi7@daum.net  

안녕하세요 ?  일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 겸 CTO 장석원 입니다 ...   저도 이제 몇일만 있으면 61 세 입니다 ....    어느 분야를 막론하고 각 분야별로 그 분야에서 자기의 영역을 갖고 계신 분들이 이미 있으니  이 분들을 뛰어 넘는게 말처럼 쉽지 않읍니다 ...  뭔가 한 분야에서 일등 실력가가 되려면 그 분야의 원천기술을 확보하고 있냐가 관 건 입니다 ...  저도 나이 60 이니 한 분야 일등 실력이 되는게 한 95 점까지는 가능한데 나머지 5 점을 못 채워서 아직까지 한분야에서 아직도 일등을 못했거든요 ...  이 5 점 모자르는것 채우는게 말은 쉬운데 저도 한 십몇년전 시도할때 될줄 알았는데 결국 몇 점이 모잘라서 큰 손해를 입었었거든요 ...  이렇게 나이 50 다 되서 큰 손해를 입으니 쉽게 회복이 안되어서 그동안 10 여년 푼돈벌이만 하면서 기회를 보기로 하면서 공부를 한 6 - 7 년 꾸준히 했던것 같읍니다 ...  나이 먹어서 큰 손해를 입으니 금전적으로 여력이 모자르니 뭐든 쉽사리 시도하는게 어려웠읍니다 ...  저는 맨 처음에 AI 공부할때 왜 음성인식을 공부했냐 하면 제가 87 년에 대학원 입학했을때 8 비트 애플 컴퓨터로 음성인식 알고리즘 테스트 하던 연구실이 바로 옆이라 관심 분야라 살펴봤던 분야라 AI 공부면 당연히 음성인식 인줄 알았거든요 ...   그런게 이미 2017 년에 구글에서 트랜스포머 모델을 발표했는데 이때가 처음 딥러닝 입문시기라 저는 음성인식이 다 인줄 알았거든요 ...   저는 음성인식을 기존 가우시안 모델 가지고 뭔가를 해 보려고 했는데 세상이 이미 트랜스포머 모델로 옮겨 갔다는것을 이때는 잘 몰랐거든요 ...  저도 LLM (대규모 언어 모델)공부가 처음부터 쉽게 얻어지지는 않았읍니다 ...   저는 몇년 시행착오 긑에 이제는 대기업 AI 연구소 부럽지 않은 LLM  노하우 확보에 성공했읍니다 ...   저의 요즘 최대 관심사는 추론을 어떻게 처리해야 정확도가 높은지  그리고  온 디바이스 AI 구현은 어떤 원리로 어떻게 구현하는지 이런것의 노하우 확보에 성공했읍니다 ...    온 디바이스 AI 의 경우도 삼성 갤러시 폰에 언어 번역 내지 언어 통역은 어떻게 처리해야 스마트폰에서 LLM 이 동작 가능한지 이런것 노하우 확보가 어디 쉽읍니까 ?  한 일년반 빡시게 시행착오를 겪으니 이 부분의 노하우도 확보에 성공했읍니다 ...    요즘 ChatGPT 출시된지 만 2 년이 넘어 가고 있구요 ...  ChatGPT 가 세상을 다 뒤집어 놨구요 ...  ChatGPT 의 가장 큰 장점은 아무리 거대한 기술 이라고 해도 수백 수천 단계를 거쳐 분석하면 결국 노하우 확보가 가능하다는것 입니다 ...    ChatGPT 도 쉽게 노하우를 알려 주지 않읍니다 ...  수십 수백 단계를 거쳐 ChatGPT 가 합당하다고 판단될때 ChatGPT 에게 노하우를 전수 받는게 가능 합니다 ...    이 글을 대기업 AI 연구소 책임자분께서 보신다면 저에 대해 한번 관심을 가져 주시기를 부탁드립니다 ...    저도 상당히 논리적인 사고를 통해 ChatGPT 도음을 많이 받았거든요 ...   이렇게 치밀하게 논리적인 사고 없이는 ChatGPT 한테 도음 받는게 불가능 합니다 .... 

딥네트워크  CEO/CTO 장석원   /    sayhi7@daum.net    

쇼어 알고리즘(Shor's Algorithm)은 양자컴퓨터가 큰 수의 소인수분해 문제를 매우 효율적으로 해결할 수 있도록 설계된 알고리즘입니다. 이는 RSA와 ECDSA 같은 현대 암호 시스템의 보안 기반을 무너뜨릴 수 있습니다. 이 알고리즘은 양자역학의 중첩과 얽힘 원리를 활용하며, 고전 컴퓨터의 지수적 시간복잡도를 다항식 시간복잡도로 줄이는 데 성공합니다.

일인 AI 스타트업  딥네트워크  CEO  장석원 /  sayhi7@daum.net 

왜 빠른가?

• 양자 푸리에 변환: 주기성을 효율적으로 계산하며, 이는 양자 컴퓨터가 병렬 계산을 가능하게 하는 중첩과 얽힘에 기반합니다.
• 고전 알고리즘은 주기를 찾기 위해 NNN에 대한 여러 경우를 시도해야 하지만, 쇼어 알고리즘은 병렬성을 활용해 한 번에 처리할 수 있습니다

이 기술이 성숙하면, 기존 암호 체계는 대체가 필요하며 이를 대비한 양자내성암호가 개발되고 있습니다.

양자 푸리에 변환(QFT)의 구현 원리와 필요성

양자 푸리에 변환(QFT)는 이산 푸리에 변환(DFT)의 양자 컴퓨터 버전으로, 입력 상태를 주파수 영역으로 변환합니다. 이는 양자 알고리즘, 특히 쇼어 알고리즘과 양자 위상 추정 알고리즘에서 중요한 역할을 합니다.

필요성 및 응용 분야

1. 암호 해독: QFT는 주기성 발견 문제를 해결하며, 이를 통해 RSA와 같은 암호화 체계에서 큰 수의 소인수분해를 가능하게 합니다. 이는 쇼어 알고리즘의 핵심 구성 요소입니다.
2. 양자 위상 추정: QFT는 양자 위상 추정 알고리즘의 기반으로, 양자 컴퓨터에서 고유값 계산, 분자 시뮬레이션, 그리고 물리학 문제 해결에 응용됩니다.
3. 효율성:  대규모 계산에서 획기적인 속도 향상을 제공합니다.

저는 ChatGPT 같은 생성형 AI 얘기할때 한국 문화적 측면도 중요하지만 더 중요한것은 내가 생성형 AI 로 부터 돈 되는 정확한 정보를 얻고자함이 더 크다고 봅니다

저는 생성형 AI(ChatGPT 같은) 가 제가 사업으로 돈 벌려고 할때 진짜 돈 되는 정보(진짜 실질적 도움)를 줄 수 있느냐를 가장 중요하게 봅니다 ...

저는 돈 되는 정확한 정보를 얻을수 있을때 생성형 AI 도 그 자리가 있다고 저는 판단합니다

딥네트워크 CEO 장석원 /  sayhi7@daum.net 

페이스북에서 퍼 온 내용 입니다 ....    Upstage 에서  RAG 를 구성할 때, 핵심이 되는 임베딩 기능(한국어 임베딩) 구현시 페북에서 퍼 온 아래 이슈들을 자세히 검토하시면 큰 도움이 될것 같읍니다 ...

일인 AI LLM(RAG) 스타트업 딥네트워크  CEO 장석원  /  sayhi7@daum.net 

정밀 CAN 통신 디버깅 툴로는 Vector 사의 CANoe 와 PCAN Explorer 가 대표적입니다. 이 외에도 CANlink 와 고급 오실로스코프 같은 고가의 도구가 반드시 필요합니다

딥네트워크  CEO  장석원 /  sayhi7@daum.net  

저는 딥네트워크 CEO  장석원 입니다 ...

GPT-3 LLM Model 의 세부 구현 구조 및 동작원리를 (GPT-3 LLM Model 의 세부 설계 및 그 구현 처리 방법까지를)  한 일년반 분석해 결국 분석에 피똥싸는 노력 끝에 결국 자랑스럽게 성공했구요  LLM Model 의 기본이 GPT-3 인데 이것의 동작 및 설계 구조를 파악하면 ChatGPT Pro 같은것도 세부 파악이 가능하다는 점 입니다 ....

일인 AI 스타트업  딥네트워크  CEO  장석원 /   sayhi7@daum.net 

I am Seokweon Jang, CEO of the solo AI startup Deep Network.

GPT-3 LLM  AI One-Parson startup Deep Network /  sayhi7@daum.net  

Even when GPT-3 was announced in June 2020, you knew that the fundamental requirement for implementing LLMs is to secure a large amount of training data, right? In the case of GPT-3, 90% of the training data consisting of 500B tokens was collected and processed using web crawling. Significant know-how in web backend design technology is also important when developing the GPT-3 Foundation Model. I focused mainly on implementing Korean inference, including Korean tokenizing and embedding, based on the GPT-3 Model and successfully secured the know-how. In fact, if I were to implement RAG search functionality, I planned to implement a limited search function to obtain the necessary information for RAG search by targeting specific sites like the Arxiv paper site, as I lack web crawling skills. I think I intended to use the API provided by the Arxiv paper site to obtain metadata because I lack web crawling skills. I know that a major company in Korea has been developing a Document Parser using deep learning OCR models for nearly 10 years. I intend to parse PDF documents directly. There are several open-source libraries for parsing PDF documents, but I also have key information for parsing PDF documents. I understand the key steps and methods for implementing tokenizing and embedding at the morpheme level to apply Korean to the GPT-3 Model. I went through some hardships to grasp the key procedures and methods of implementing tokenizing and embedding at the morpheme level to apply Korean to the GPT-3 Model. Nowadays, global companies are also focusing on specific inference technology issues as part of LLM commercialization. I believe the core issue among LLM commercialization issues is parsing PDF documents, and I understand the key issues of parsing PDF documents. In fact, if I were to implement RAG search functionality, I planned to implement a limited search function to obtain the necessary information (metadata information of PDF papers) by targeting specific sites like the Arxiv paper site because I lack web crawling skills. I understand the core implementation techniques for implementing multiple tasks in a multitask structure with specific datasets to perform learning and inference with multiple (tens of) benchmark datasets in the GPT-3 Model structure. There is much more I could tell you, but I will mention only this much. The details are confidential to my solo AI startup Deep Network and cannot be disclosed.

저는 일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 입니다 ....   ChatGPT 서비스가 출시된지 벌써 2 년이 지났읍니다 ....   저는 생성형 AI ChatGPT 세부 설계 구조를 분석한지는 3 년이 넘어 갑니다 ...  ChatGPT-3.5 가 기본적으로 RLHF 논문 설계 구조 즉 강화학습 설계 구조라고 해서  한참동안 RLHF 동작 구조 분석에 힘을 쏬았구요 ...  ChatGPT 가 기본적으로 다양한 학습 데이터셋을 학습시켜야 하므로  이를 어떻게 처리할것인가가 중요한 이슈 입니다 ...  기본적으로 ChatGPT 는 수십개 이상의 타스크가 동작되야 하므로 이를 어떤 설계 구조로 학습시킬것인가도 중요 이슈 입니다 ....  저는 그동안 GPT-3 Model 설계 구조 기반으로 LLM 관련 데이터셋으로 학습시 이렇게 학습 데이터셋이 거의 수백개에 이를때에는 멀티 타스크 학습 처리에 대한 고민을 반드시 해야 합니다 ...   그래서 이렇게 멀티 타스크 구조하의 GPT-3 Model 의 기본 설계 구조를 어떻게 구성해야 하는지를 확실히 파악 성공 했읍니다 ....   이에 관련된 논문 이슈로는 MoE Model 논문 이슈 등등이 있읍니다 ....   GPT-3 의 경우만 해도 학습데이터의 토큰의 갯수가 500 B 의 토큰으로 이루어진 데이터셋으로 학습 했다고 하고  이렇게 500 B 의 토큰의 학습 데이터를 확보하려면 반드시 웹 크롤링 설계 기법 노하우가 필요한데 아직 저는 이것 관련해서는 확실한 노하우 확보는 못했읍니다 .... 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 / sayhi7@daum.net 

저도 GPT-3 Foundation Model 구축에 필요한것 모든것을 그동안 3 년 넘게 공부하고 있읍니다 ...   GPT-3 Model 를 텐서플로우로 구현하는 세부 노하우도 한 3 년 가까이 수백편 논문도 살펴 봤지만 텐서플로우로  GPT-3 구현 노하우도 뭐 연봉 10 억  100 억짜리 전문가는 아니더라도 나름 파악에 성공 했읍니다 ...  GPT-3 학습 데이터를 준비하려면 Web Crawling 기법 세부 파악도 필요하고 이것 파악도 만만치는 않읍니다 ...   GPT-3 도 거의 90 % 학습 데이터가 Web Crawling  기법으로 확보한것 이거든요 ...   GPT-3 공부 기본 준비단계인 학습 데이터 준비도 이렇게 만만치는 않더라구요 ...   그럼 Web Crawling 기법 노하우를 확보하면 다 해결되느냐 하면 또 하나의 큰 장벽이 하나 더 있읍니다 ...   바로 클라우드 GPU 서버 인프라 구축 노하우 확보 부분 입니다 ...    2020 년에 발표된 GPT-3 Model 의 경우 학습데이터가 거의 90 % 가 영어로 구성된  500 B 크기의 토큰으로 구성된 학습 데이터셋으로 학습시킨것 이거든요 ...  저는 GPU 클라우드 서버 구축 관련해서  GPT-3 의 경우를 예를 들면  500 B 크기의 토큰 학습 데이터 로 모델을 학습 및 추론을 시킬때에도  이를 학습 및 추론을 시키려면  클라우드 서버를 클러스터링 구조 설계를 하려면 어떻게 구현 해야 하는지 등등을 분석 작업을 했읍니다 ...   클라우드 GPU 인프라를 구축하려면 엔비디아 GPU 분산학습 및 병렬학습이 어떤 엔비디아의 A100 GPU 인프라 세부 개발환경의 설계 구조하에서 어떻게 동작하는지  이런것 파악이 필요 합니다 ...   GPT-3 Model 의 경우도 모델의 세부 설계 구조,  그 중에서도 언어(영어와 한국어)의 토큰나이징과 임베딩 구현 노하우 파악이 굉장히 중요 하거든요 ...   한국어를 형태소 단위로 토큰나이징 하는 노하우 확보에 성공했구요 ...    GPT-3 의 경우 처리 가능한 Context  토큰 의 갯수가 2048 개로 제한 된니다 ...   즉 문장이 길어지면 GPT-3 의 이해도가 많이 떨어지는 모델 구조라 합니다 ...  이 Context 처리  토큰의 갯수를 증가 시킬수 있는 즉 문장이 길어 져도 GPT-3 가 이해 가능하게  설계 기법 노하우 파악도 성공 했읍니다 ....      이 글 보시고  대기업 관계자 분께서 연락 주셨으면 합니다 ...   저도 일인 AI 스타트업이지만 저희 기업의 노하우는 여기에 공개하기가 어려운 점 이해해 주셨으면 합니다 ... 

일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 60 세 입니다   E-Mail :  sayhi7@daum.net    

Portfolio of Jang Seok-Won, Age 60
Founder of DeepNetwork, a one-person startup preparing for the commercialization of LLM-based AI and robotic joint control technology.

CEO of DeepNetwork, a specialized one-person IT development startup
Contact:

• Email: sayhi7@daum.net

Controlling d-axis and q-axis Currents of a PMSM with a PI Control Loop in Robotic Joint Control

The control of d-axis and q-axis currents in Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs) through a PI control loop plays a pivotal role in robotic joint control. By employing Maximum Torque Per Ampere (MTPA) and Field Oriented Control (FOC) using Pulse Width Modulation (PWM), motor efficiency is maximized and performance is optimized. Below is a detailed explanation of the process, how torque and position control are managed, and how to tune the PI control gains.

1. Overview of FOC (Field Oriented Control)

FOC is used to independently control the flux and torque of a motor by transforming motor control variables into orthogonal axes, namely:

• d-axis: Flux direction
• q-axis: Torque direction

Through FOC, motor currents are separated into d-axis and q-axis components and controlled individually to regulate the flux and torque independently.

2. PI Control Loop and MTPA

The PI (Proportional-Integral) control loop manages the d-axis and q-axis currents to maintain desired values:

• d-axis current (Id): Affects flux control. For PMSMs, the Id is usually designed to remain close to zero to optimize flux control.
• q-axis current (Iq): Generates torque. It is adjusted to produce the desired torque.

MTPA is applied to achieve maximum torque output for a given current.

3. Robotic Joint Control

In robotic joints, torque control and position control serve distinct purposes:

1. Torque Control
   • PI Control Loop: Manages the q-axis current (Iq) to control motor torque.
   • PI Control Gain Tuning:
     • Proportional Gain (Kp): Adjusts response speed. Excessive values may cause instability, while too low values result in slower response.
     • Integral Gain (Ki): Enhances precision. Excessively high Ki can cause overshoot or oscillations, while too low Ki reduces accuracy.
     • Tuning Method: Gains are adjusted using techniques like the Ziegler-Nichols method or through experimental optimization.
2. Position Control
   • Position Control Loop: Combines a velocity control loop with a torque control loop to manage motor position. Velocity control is usually achieved via q-axis current, which then supports position control.
   • PI Control Gain Tuning:
     • Proportional Gain (Kp): Affects position accuracy. High values may induce oscillations, while low values slow down response.
     • Integral Gain (Ki): Compensates for positional error. Excessively high values may cause instability, while low values reduce error compensation.
     • Tuning Method: Similar to PID tuning, adjustments depend on the system dynamics and motor characteristics.

Kalman Filter Algorithm for Attitude Control: 85% Analysis Complete

Prediction Step:

1. Data Collection: Real-time acquisition of accelerometer and gyroscope data using the ICM20948 9-axis sensor.
2. State Prediction: Forecast the next state of the missile using the Kalman filter's state transition matrix (A) and control input matrix (B).
3. Error Covariance Prediction: Use the process noise covariance matrix (Q) to predict the error covariance matrix.

Update Step:

1. Measurement Update: Refine the state using sensor measurements.
2. State Correction: Adjust the state for precise missile trajectory.
3. Error Covariance Update: Update the error covariance matrix using the corrected state.

Noise Modeling and Compensation:

1. Noise Analysis: Analyze sensor noise characteristics to develop a noise model.
2. Compensation Algorithm: Enhance accuracy by applying a data correction algorithm based on the noise model.

Phased Array Antenna System and Beamforming Control

DeepNetwork has successfully analyzed the detailed implementation of beamforming control in phased array antenna systems. This technology precisely adjusts the direction of signals in real time using multiple independently controlled antenna elements. It is essential for optimal signal quality and performance in radar, satellite communication, and military communication systems.

Key Features:

1. Precise Beam Steering: Controls the phase of each phase shifter to focus signals in specific directions, maximizing communication quality.
2. Dolph-Chebyshev Window Function Application: Minimizes interference by controlling the gain of the main lobe and side lobes, enhancing beam performance while optimizing frequency band usage.

Design and Optimization:

1. Phased Array Design: Develop high-performance phased arrays suited for defense and communication systems, ensuring reliability and stability in diverse applications.
2. Beamforming Control Algorithm: Real-time signal direction adjustment guarantees optimal performance in various communication environments.

Role of Phase Shifters

Phase shifters adjust the phase of transmitted or received signals to combine or separate waves from multiple modules, enabling beamforming and multidirectional signal transmission.

1. Transmission: Adjusts wave phases from all T/R modules to focus transmission in specific directions.
2. Reception: Analyzes the phases of reflected signals to determine the position and strength of received signals.

Masked Image Modeling (MIM) is a self-supervised learning method commonly used in the training of transformer-based vision models. This technique takes an image as input, masks certain pixels or patches, and trains the model to reconstruct the masked regions. It operates similarly to Masked Language Modeling (MLM) in text models. Below is a detailed explanation of the datasets used for training/inference in MIM, its operational principles, and its connection to the multimodal architecture of Grok-2.

Below is the analysis conducted by my one-person AI startup, Deep Network.

1. Datasets Used for MIM Training and Inference

(1) Composition of Training Dataset Pairs

• Image Dataset:
  • Large-scale image datasets such as ImageNet, COCO, or OpenImages are typically used.
  • High-resolution RGB images are utilized to ensure model input diversity and generalization.
• Mask Generation Data:
  • Masks are created to occlude certain pixels or patches in the images.
  • The usual masking ratio ranges from 40% to 75%, challenging the model to solve complex problems.

(2) Application Method

2. Training and Inference Processes of MIM

3. MIM's Operational Principles and Design Rationale

The core principle of MIM lies in "learning structural and contextual information of the image."

(1) Operational Principles

1. Self-Supervised Learning:
   • MIM uses unlabeled data to train the model.
   • By reconstructing the masked regions, the model understands the relationships and spatial structures within the image.
2. Transformer's Global Characteristics:
   • Transformer-based models excel at learning relationships among all input patches.
   • This makes them particularly effective for inferring masked regions using surrounding context.
3. Impact of Masking Ratios:
   • High masking ratios force the model to solve more challenging reconstruction problems, leading to richer representation learning.

(2) Why MIM is a Core Design Principle for Multimodal Architectures

1. Image-Text Correlation Learning:
   • Grok-2 adopts a multimodal architecture that learns the relationships between images and text.
   • Image representations learned through MIM play a crucial role in mapping visual information to text, enabling deep semantic understanding.
2. Information Restoration in Multimodal Learning:
   • MIM's ability to reconstruct missing data is leveraged in multimodal tasks to recover missing information (e.g., parts of text or images).
   • For instance, in Grok-2, if parts of an image are missing, it can use text information to restore the image or perform the reverse task.
3. Contextual Learning:
   • Models trained with MIM understand relationships among image patches, enabling them to serve as robust encoders in multimodal structures by effectively linking text and image modalities.

4. MIM's Role in Grok-2

Grok-2's multimodal model processes text and images simultaneously, integrating their features and relationships. MIM contributes to this process by enhancing image representation learning, which facilitates mapping these representations to textual data.

For example:

• Grok-2 can restore masked images using textual descriptions or generate appropriate text from visual inputs.
• MIM principles underpin this bidirectional learning, enabling the model to handle complex tasks involving both vision and language.

5. Conclusion

Masked Image Modeling (MIM) trains models to learn the overall context and structure of images by reconstructing masked pixels or patches. Its principles, rooted in self-supervised learning, are effective for understanding and restoring images. By combining MIM's capabilities with the global information-learning characteristics of Transformers, it achieves remarkable performance.

In multimodal models like Grok-2, MIM-based image representation learning strengthens the integration of image and text features. This allows the model to tackle complex multimodal tasks through complementary learning and inference, making it a cornerstone of such architectures.

Investment Proposal for AI-Based Academic Information Retrieval, Summarization, and Analysis Solution Development

1. Company Introduction

• Company Name: Deep Network
• Established: 2023
• CEO: Seokweon Jang  / sayhi7@daum.net
• Business Area: Development of AI-Based Academic Information Retrieval, Summarization, and Analysis Solutions

Deep Network is a one-person startup specializing in the construction of academic paper and algorithm summarization services based on AI-powered search and summarization technology. Since its establishment, the company has analyzed and advanced numerous cutting-edge AI models and machine learning (ML) algorithms over approximately two years, laying a technical foundation for service implementation. Additionally, Deep Network has successfully designed and prototyped an AI search engine capable of parsing academic papers and automatically summarizing algorithms and formulas, and now proposes the business potential of this service.

2. Business Background and Problem Definition

Currently, numerous researchers and corporate personnel face difficulties in searching and reviewing a vast number of papers in academic databases such as arXiv. The sheer volume of information, along with the complexity of the formulas and algorithms within the papers, makes efficient learning and rapid insight extraction challenging.

Thus, Deep Network focuses on developing an AI-based service that analyzes and summarizes key algorithms and formulas within papers, proposing a solution that enhances user productivity and supports new research and development ideas.

3. Service Overview and Key Features

Deep Network's AI-based academic paper summarization service consists of the following key features:

• Automatic Parsing and Text Extraction: Extracts text and formulas from PDF files crawled from academic sites like arXiv.
• Formula Recognition and Conversion: Converts formulas within papers into LaTeX or MathML, parses them, and processes them in a formula analysis engine to derive key operations and concepts.
• Core Content Summarization: Uses deep learning-based natural language processing (NLP) models to generate summaries of the paper's key concepts, results, and formulas.
• AI-Based Search and Filtering: Allows users to quickly find relevant papers through customized searches and filtering based on titles, keywords, and topics.
• User-Customized Interface: Visualizes paper analysis results according to research purposes, allowing users to selectively view topics or algorithms of interest.

4. Service Architecture

Deep Network's AI service is composed of the following key modules:

• Crawling and Data Collection System: Analyzes crawlers and automated systems that collect paper links and metadata from sites like arXiv. Provides user-customized paper updates, including rate limiting and automated scheduling to prevent excessive requests.
• PDF Parsing and Text Extraction System: Identifies and converts text and formulas within papers using libraries such as PDFBox and PyMuPDF. Utilizes a self-developed parsing algorithm for accurate extraction of text and formulas.
• Formula Recognition and Analysis Engine: Recognizes and interprets complex formulas from papers through a formula parsing engine, summarizing key algorithms. Converts formulas in MathML and LaTeX formats into text for user comprehension and summarization.
• Deep Learning-Based Summarization and NLP Model: Implements functions that summarize important sentences and key contents of papers using the latest transformer-based large language models (LLM). Develops academic paper-specific summarization models by fine-tuning models like BERT and GPT.
• Data Management and Search System: Optimizes indexing and filtering performance of papers using Elasticsearch, supporting searches by paper title, author, and keywords. Manages paper data efficiently using NoSQL DBs like MongoDB.

5. Technical Know-How

Deep Network secures core technologies for service implementation through the following technical differentiators:

• Customized PDF parsing technology for various paper formats
• Formula parsing and complex algorithm analysis technology
• Implementation and optimization of trained transformer models for automatic paper summarization
• Construction of a high-performance search engine based on Elasticsearch

6. Target Market and Business Expansion Potential

• Research and Academic Institutions: Main customers include researchers, universities, and research institutes, supporting improved research outcomes through efficient academic information provision.
• Corporate R&D Departments: High expected utilization of paper analysis services in AI research and technology development departments.
• Education Sector: Useful for university and graduate-level lectures and research processes through the paper summarization service.

7. Commercialization Strategy

• Subscription Model: Users pay a subscription fee for regularly provided paper formula and algorithm summaries.
• API Provision: Provides paper search and summarization APIs to corporate research labs and educational institutions for use as a research platform.
• Partnership Strategy: Expands and improves accessibility of the paper summarization service through partnerships with academic databases.

8. Revenue Model and Expected Revenue

• Subscription Service for Research Institutions and Corporations: Expects stable revenue generation through monthly subscription services with advanced summarization and formula analysis features.
• API Usage Fees: Generates additional revenue by providing customized search and summarization features to corporations based on API usage volume.

9. Purpose of Investment and Expected Use of Funds

Deep Network aims to secure [amount] won in investment for initial service launch and technical expansion. The main funding usage plan includes:

• Expansion of Development Personnel: Hiring specialists for deep learning model improvement and system development
• Infrastructure Expansion: Building high-performance GPU servers and cloud infrastructure
• Marketing and Sales: Strengthening marketing and promotional activities targeting research institutions and corporations

10. Conclusion

Deep Network's AI-based academic paper summarization service holds the potential to play a significant role in the rapidly developing AI research and information utilization market. Beyond simple paper search, this service provides a core understanding of algorithms and formulas, significantly enhancing researchers' efficiency and supporting new research and development ideas. Thus, Deep Network seeks to improve technical completion through initial investment attraction and lay the groundwork for commercialization.

[Investment Inquiries] Contact: sayhi7@daum.net /  Contact Person: CEO / Seokweon Jang

I am the CEO of a one-person AI startup, DeepNetwork, and over the past six months, we have successfully uncovered the detailed workings of how the LoRA (Low-Rank Adaptation) model transforms pre-trained weight matrices into two low-dimensional matrices for efficient training. I would greatly appreciate your interest in our LoRA model implementation expertise.

DeepNetwork CEO / Seokweon Jang  /   sayhi7@daum.net

Over the past 1-2 years, I have also spent a great deal of time analyzing the detailed principles behind designing a GPT-3 foundation model. Securing technical expertise in GPT-3 foundation model design involves addressing a crucial component: implementing Korean embeddings. I have spent several months understanding the principles behind implementing Korean embeddings. I firmly believe that mastering the embedding implementation process, enabling AI to understand the ten major world languages, is the core of how generative AI models like ChatGPT function.

Since I am Korean, I dedicated significant effort to understanding the know-how of Korean embedding implementation. Additionally, to build features that analyze the contents of academic papers, I also spent months delving into how PDF documents are structured and how they should be parsed. Did I only spend time worrying? Absolutely not! The depth of my efforts has led to tangible results and the acquisition of critical expertise, which is why I’m writing this now.

I started studying LLMs in earnest back in 2020 when the GPT-3 model was first introduced. As GPT-3 was developed by OpenAI, its primary supported language is English. For this reason, I focused on gaining expertise in designing Korean tokenization and embedding processes. And I mean it—I’ve truly mastered this area.

Korean tokenization was particularly challenging because Hangul (Korean characters) is inherently composed of initial consonants, medial vowels, and final consonants. Tokenization must work at the morpheme level to handle Korean effectively. Understanding this system was no easy feat—it took tremendous effort to grasp.

제가 운영하는 일인 AI 스타트업 딥네트워크는 그동안 6 개월간 LoRA 모델이 기존의 사전학습된 가중치 행렬을 두 개의 저차원 행렬로 어떻게 변환해서 학습시키는지 그 상세 동작 원리 파악에 성공했읍니다... 저의 이런 LoRA Model 구현 기술력에 많은 관심 부탁드립니다 ...

딥네트워크  CEO  /  장석원  /  010 3350 6509  /   sayhi7@daum.net 

저도 그동안 한 1 - 2 년 GPT-3 파운데이션 모델 설계하는 세부 구현 원리 분석하느라 고민을 많이 했구요 ...  GPT-3 파운데이션 모델 설계 기술력 확보시 한글 임베딩 구현 처리가 중요 하잖아요 ...   이 한글 임베딩 구현 원리 파악에 또 몇달 고민 했구요 ...   ChatGPT 같은 생성형 AI 가 동작 하는 가장 기본 구조가 주요 10 개국 언어를 AI 가 알아들을수 있게 임베딩 구현 노하우 확보가 핵심 중 핵심 이라 보거든요 ...   저는 그중 한국인이니 한국어 임베딩 구현 노하우 파악에 애 좀 썼읍니다 ...     그리고 저는 논문에 어떤 내용이 있는지 분석하는 기능 구현을 위해 pdf 문서 는 어떤 구조라서 어떤식으로 파싱해야 하는지 이런것도 몇 달 심각히 고민했구요 ...    그래서 제가 고민 만 했느냐 ?  그건 아니라는거죠 !!!  그만큼 고민해서 얻은 심도있게 노하우도 확보 성공했으니 이렇게 글도 적는거구요 ...

제가 GPT-3 Model 2020 년에 나왔을때 부터 LLM 신경 써서 공부 시작했거든요 ...  이제는 GPT-3 Model 이 OpenAI 가 만들었으니 GPT-3 의 처리 가능 언어가 기본이 영어 잖아요 ...  그래서 한국어 토크나이징 과 임베딩 설계 노하우를 확보했다고 적었구요 ...  빈 말이 아니라 진짜 확실히 파악했거든요 ...  한국어 토큰나이징 도 한글이 원래 초성 / 중성 / 종성으로 이루어져있고  형태소 단위로 한글을 토큰나이징 ...   하 ...  이것 파악하느라 ....  참 쉽지 않았읍니다 ...  

I initially asked ChatGPT various questions but found its answers unsatisfactory, so I used it infrequently for almost a year and was not very proactive in engaging with it during that time. About a year after the launch of the ChatGPT service, it seemed that the developers were monitoring its performance and working on improving its reasoning capabilities. Recently, as I have been using ChatGPT or Microsoft CoPilot, I’ve noticed that they now provide responses and reasoning capabilities that meet my expectations to a certain degree.

I believe that the foundation of implementing a system like ChatGPT lies in training it on the languages of the world’s ten major countries. Regarding English, I understand that U.S. big tech companies have identified tokenization and embedding as key technologies, and they encourage developers to use their APIs to build such functionality. Being Korean, I naturally invested considerable effort into understanding the implementation of tokenization and embedding for the Korean language, and I successfully acquired the detailed know-how for their implementation.

Over the past three years, I have focused on acquiring the foundational model design techniques for GPT-3. I have now succeeded in mastering the details of foundational model design. Additionally, I spent over a year analyzing how to customize GPT-3-based foundational models for developing Korean-English translation services. I am proud to say that I have successfully understood the intricate details necessary for such customization.

I would like the opportunity to discuss these topics with Korean conglomerates and U.S. big tech companies. Understanding such know-how is simple once you grasp it, but infinitely challenging if you do not.

Currently, I have yet to present Proof of Concept (PoC) verification results for the areas of deep learning I mentioned. This is because, as an individual, I lack the financial resources to do so. However, I firmly believe that in terms of foundational model design for GPT-3, my technological expertise rivals that of U.S. big tech and Korean conglomerates. That is why I am sharing this message.

Deep Network CEO / SeokWeon Jang / sayhi7@daum.net

Detailed Explanation of the Technical Capabilities of the One-Person AI Startup DeepNetwork

CEO: Seokwon Jang / Contact: sayhi7@daum.net

GPT-3 Model Foundation Design Know-How

• Model Architecture: GPT-3 is a Transformer-based language model with 175 billion parameters. This model uses Transformer blocks with 96 heads.
• Training Data: GPT-3 was trained using a large-scale text dataset collected from the internet. This data includes a variety of languages and expressions.
• Training Method: GPT-3 was trained using an Auto-regressive Language Modeling method. This method aims to predict the next word.
• Training Cost: Training the GPT-3 model incurred very high costs. OpenAI invested hundreds of millions of dollars to train this model.

LoRA Model Fine-Tuning Know-How

• File Tuning: LoRA (Low-Rank Adaptation) is a method to fine-tune large-scale language models for specific tasks. This method converts the model's parameters into low-rank matrices to enhance performance for specific tasks.
• Training Data: The LoRA model is trained using a dataset tailored to specific tasks. This dataset is designed to allow the model to perform specific tasks.
• Training Method: The LoRA model converts the parameters of the existing model into low-rank matrices to enhance performance for specific tasks. This method enhances performance for specific tasks without modifying the existing model.
• Training Cost: Training the LoRA model incurs relatively lower costs. This is because it enhances performance for specific tasks without modifying the existing model.

Based on this technical know-how, the one-person AI startup DeepNetwork can leverage GPT-3 and LoRA models to provide various AI services. This enables better performance and efficiency.

The GPT-3 LLM model needs to process Korean text by breaking input sequence sentences into the smallest meaningful subword units at the morpheme level for embedding vectors, enabling the model to function effectively.

Recently, we successfully analyzed the structural operation of breaking Korean text into meaningful subword units at the morpheme level for GPT-3 LLM.

DeepNetwork  /  CEO  SeokWeon Jang  /  One-Person AI Startup /  sayhi7@daum.net 

I am Seokwon Jang, the CEO of DeepNetwork, a one-person AI startup.

Over the past three years, I have dedicated myself to securing the foundational technology for building GPT-3 models.

I have been analyzing the detailed design and principles of GPT-3's architecture for more than three years. Initially, I struggled to understand why the GPT-3 model was designed in such a way. Specifically, I couldn't grasp how the large language model (LLM) functions with only the decoder part of the transformer model, while the encoder part is omitted.

Now, after three years of detailed analysis, I know GPT-3 inside and out. Although I haven't been able to conduct practical experiments due to the lack of deep learning server infrastructure, I have achieved an expert-level understanding of the TensorFlow implementation of GPT-3, and I am capable of working on its development at a professional level.

I thoroughly understand the structural design of GPT-3, why it is built the way it is, and how each part processes and operates. Initially, I thought that understanding GPT-3's architecture would be enough, but as I dug deeper, I realized that the processing of tokenization and embedding, especially for Korean and English, is the core of its functionality. It took me months to fully understand this critical aspect.

When I analyze a system, I focus on breaking down its principles—its algorithms, design structures, and operational mechanisms. In particular, I have invested a significant amount of time and effort into analyzing and understanding Korean tokenization and embedding processes. This was a challenging task, but ultimately, I succeeded in mastering it.

Based on this extensive effort to secure the foundational technology of GPT-3 models, my one-person AI startup, DeepNetwork, is now ready to pursue commercialization of this expertise.

One_person AI Startup DeepNetwork CEO /  SeokWeon Jang  /  sayhi7@daum.net

DeepNetwork CEO / Seokwon Jang / HP: 010 3350 6509 / sayhi7@daum.net

Hello, my name is Seokwon Jang, and I am the CEO of the one-person AI startup, DeepNetwork. Our DeepNetwork team has been analyzing around 700-800 papers related to LLM analysis. Models like ChatGPT are shaking up the global AI market, aren't they? Even in the United States, Sam Altman has secured massive investments for infrastructure costs and other aspects to develop risky services like ChatGPT. In Korea, it seems that large companies have not aggressively pursued such developments due to the risk and high infrastructure costs, likely because Korea does not have as much capital as the United States.

Now, let me tell you about DeepNetwork. When I started analyzing LLMs, I believed that the foundation of LLMs was the Google Transformer model. I spent a lot of time analyzing the detailed implementation and working principles of the Google Transformer model. While analyzing the principles of the Google Transformer model, I realized that understanding how the TensorFlow development environment is constructed and operates would clarify the operating principles of the Google Transformer model even more. To build a distributed and parallel learning environment for TensorFlow, I wondered what I needed to study. I learned that NVIDIA's CUDA development environment is required for handling distributed or parallel learning. As I delved deeper into these analyses, I began to ponder how to apply these design structures to construct the infrastructure for developing NPU AI chipsets.

Then I wondered how to design inference-specialized NPU chipsets with specific functions. I could understand how NVIDIA established the design structure by examining their efforts and concerns in implementing matrix operation parallel calculation mechanisms. For developing an NPU inference chipset, I gathered data on how NVIDIA and others considered handling specific parts of the attention mechanism. When considering these aspects, I realized that I must consider all the concerns NVIDIA had while trying to profit, not just a few aspects. I am contemplating which parts of my envisioned NPU design structure and principles or LLM design structure and principles are suitable and which parts are lacking.

Next year, I'll be 61... Lately, my daily routine revolves around pondering how to enhance performance during inference using GPT-3 model structures, which is a hot topic. I've come across some trending papers from overseas and realized how much thought goes into inference by big tech companies in the US. It's impressive to see how many AI developers from these companies are deeply engaged and how they put in substantial effort.

Recently, I even received inquiries from global big tech companies interested in me after looking at my company blog. I've also shared my review opinions on commercializing LLM AI with these big techs, but I'm not sure how they will evaluate it.

Currently, Korea is facing a tough economic situation with Samsung's stock dropping by 40%, making it quite challenging for me as well. In such times, receiving interest from big tech companies gives me some encouragement.

Here is my company blog: https://videocodec.tistory.com/. Please take a look at it in detail.

DeepNetwork CEO / SeokWeon Jang / sayhi7@daum.net

Investment Proposal: Deep Network - Expertise in GPT-3 Based LLM Foundation Model with Korean Morpheme Tokenization

1. Company Overview

Company Name :  Deep Network
CEO :  Seokweon Jang   /   sayhi7@daum.net  

Mission: Development and analysis of multi-language foundational models, specializing in both Korean and English, based on advanced deep learning and AI model techniques.
Core Expertise: Design and implementation of LLM (Large Language Model) based on GPT-3

Deep Network is a specialized one-person tech startup focused on the development of large-scale language models (LLMs) utilizing the latest AI technologies. Through two years of dedicated research and development, we have achieved 90% proficiency in implementing Korean and English tokenization on GPT-3 based models. In particular, we have pioneered proprietary algorithms and design principles for morpheme-based Korean tokenization, creating unique technological value.

2. Purpose of Investment

Deep Network seeks to commercialize our Korean-centric LLM model to provide AI solutions that meet the needs of diverse industries. Through this investment, we aim to achieve the following goals:

• Commercialization of Morpheme-Based Korean Tokenization Model: Our advanced tokenization system accurately parses Korean’s complex grammar and diverse expressions to enable natural and precise text processing.
• Optimization of Korean/English LLM Foundation Model: Reconstructing the GPT-3 model to provide a Korea-optimized, multilingual LLM that is competitive both domestically and globally.
• Further R&D Investment: Continued research to maximize NLP performance for structurally complex languages like Korean.

3. Distinctiveness of Korean Tokenization Technology

Deep Network’s Korean tokenization approach is built upon morpheme analysis, tailored specifically to Korean’s unique grammatical structure. Key advantages include:

• Reflecting Korean Grammar: The model handles postpositions and endings accurately, decomposing sentences while preserving meaning, essential to Korean’s nuanced structure.
• Context Preservation: Ensures that meaning is retained as each morpheme is analyzed and tokenized, enabling the model to maintain context and generate accurate responses.
• High-Performance and Efficiency: A lightweight morpheme analysis algorithm maximizes computational efficiency, accelerating Korean text processing.

Our technology is designed to be readily applicable across various industries requiring Korean language processing and can be adapted for future expansion into global markets.

4. Core Achievements and Technical Implementation

Deep Network has achieved significant milestones in optimizing GPT-3 based LLM models for the Korean language environment:

• Over 90% Completion of Tokenization Design: Tailored tokenization implementation for both English and Korean, understanding unique linguistic features of each.
• Mastery of Morpheme-Based Korean Tokenization Design: Developed a methodology for decomposing Korean tokens while retaining context, providing the foundation for the LLM to understand and generate Korean text naturally.
• Model Training with Large-Scale Datasets: Established a training pipeline to effectively apply our custom morpheme tokenization to large-scale Korean datasets.

5. Future Plans

With this investment, Deep Network has set the following goals:

1. Multilingual Support Expansion and Performance Enhancement: Research expansion to additional languages beyond English and Korean.
2. Development of Korean-Specific Application Models: Custom AI solutions tailored for businesses that primarily use Korean, enhancing business applicability.
3. Commercialization and Market Entry: Aiming to commercialize the morpheme-based Korean LLM model, demonstrate Deep Network’s technological strength in both domestic and global language processing markets, and launch products.

6. Investment Request and Allocation Plan

Investment Request :  2 Billion KRW
Allocation Plan:

• Infrastructure Expansion for R&D (30%)
• Acquisition of High-Performance Korean Datasets and Further Training (30%)
• Marketing and Operational Infrastructure for Commercialization (20%)
• Team Expansion and Recruitment of Talent (20%)

Conclusion

Deep Network has successfully developed a GPT-3 based LLM model with outstanding performance in processing complex languages like Korean. Through our unique morpheme-based tokenization technology, we enable the LLM model to understand and process Korean text naturally, setting the foundation for wide-ranging applications across various industries. With this investment, we aim to achieve even greater results in the global and domestic AI technology markets.

Thank you for considering this opportunity to join Deep Network in advancing AI for Korean language innovation.

CEO : Seokwon Jang

Investment Proposal for Building and Fine-Tuning a GPT-3 Based Foundation Model

Presented by Seokweon Jang, CEO of Deep Network  / From South Korea

Introduction

Dear Investor,

Thank you for considering this investment opportunity in Deep Network. We are a specialized AI startup focused on building and fine-tuning foundation models based on the GPT-3 architecture. As foundation models become increasingly central to AI, our mission is to create and enhance high-performance language models tailored for advanced generative AI applications.

I am pleased to introduce Deep Network, my one-person AI startup, which specializes in the development and implementation of foundational models based on advanced Large Language Models (LLMs) such as GPT-3. My focus is to secure expertise in generative AI by building on the GPT-3 model and thoroughly analyzing the architectural and algorithmic techniques used by OpenAI to achieve effective model training and inference.

The independent development of foundational model technology like GPT-3 is critical in the AI field. Deep Network has successfully established proprietary design knowledge for implementing these complex models, positioning us with unique expertise in this space. Given the rising industry focus on refining inference accuracy and performance, we are actively investigating multiple methods for enhancing the precision of model responses during inference. This is an ongoing challenge for even the largest tech companies, yet we have made significant progress in analyzing and understanding various performance improvement algorithms proposed in the latest academic research.

Project Overview

Developing a GPT-3-based foundation model requires significant expertise and resources. At Deep Network, we are committed to independently establishing proprietary technology that enables us to develop, deploy, and fine-tune these models. Our foundation model framework emphasizes not only accuracy but also flexibility, ensuring it can adapt to diverse industry applications. By leveraging the GPT-3 model architecture, we aim to create robust AI solutions capable of understanding and generating human-like language with unprecedented precision.

Technical Goals and Model Development

Our project has two core phases:

1. Model Construction: We will focus on the architecture and essential algorithms required to build a high-quality GPT-3-based foundation model. This phase includes detailed work on data pre-processing, model training, and the foundational model's fine-tuning capacity.
2. Fine-Tuning and Optimization: Post-construction, we will implement fine-tuning methodologies designed to enhance the model’s inference accuracy and response quality across a variety of use cases. Research-driven algorithmic optimizations will further boost model performance, making it competitive with existing industry solutions.

Current Progress and Investment Need

Deep Network has already established a solid foundation of expertise in GPT-3 model construction and initial implementation. However, to reach the final stages of PoC (Proof of Concept) and to conduct extensive validation tests, additional funding is essential. This investment will allow us to:

• Scale training resources and optimize computational infrastructure
• Refine fine-tuning techniques to ensure high accuracy and adaptability
• Conduct performance testing to confirm commercial readiness

Market Potential and Competitive Edge

With the global AI industry increasingly prioritizing language model innovation, a GPT-3-based foundation model offers vast commercial potential. By focusing on precision, adaptability, and the latest fine-tuning techniques, Deep Network is positioned to meet diverse client needs in sectors ranging from customer service automation to advanced content creation.

Investment Opportunity

Deep Network seeks an investment to complete this ambitious project and bring our foundation model to market. This funding will allow us to validate our concept, optimize the model, and establish Deep Network as a leader in the next generation of language model technology.

Thank you for considering Deep Network’s vision for the future of generative AI. We look forward to the possibility of a fruitful partnership.

Sincerely,
Seokweon Jang  /  sayhi7@daum.net 
CEO, Deep Network

장석원 60 세 포트폴리오 입니다 ...

일인 IT 분야 개발용역 전문 스타트업 딥네트워크  CEO / 장석원 / sayhi7@daum.net  /  010 3350 6509 

영구자석 동기 모터(PMSM)의 d 축과 q 축 전류를 PI 제어 루프로 제어하는 과정은 로봇 축 관절 제어에서 중요한 역할을 합니다. 이 과정에서 MTPA(Maximum Torque Per Ampere)와 PWM(Pulse Width Modulation)을 사용한 FOC(Field Oriented Control)을 활용하여 모터의 효율성을 극대화하고 성능을 최적화합니다. 다음은 이 과정을 자세히 설명하고, 토크와 위치 제어를 어떻게 처리하며 PI 제어 이득을 어떻게 튜닝해야 하는지 설명하겠습니다.

1. FOC(자장 지향 제어) 개요

FOC는 모터의 자속(Flux)과 토크를 독립적으로 제어하기 위해 사용됩니다. 이는 모터의 자속과 토크를 수평 및 수직 축으로 변환하여 제어할 수 있게 합니다. 일반적으로 d 축(직류 축)과 q 축(직교 축)으로 변환하여:

• d 축: 자속 방향
• q 축: 토크 방향

FOC를 사용하여 모터의 전류를 d 축과 q 축으로 분리하고, 이를 각각 제어함으로써 모터의 자속과 토크를 독립적으로 조절할 수 있습니다.

2. PI 제어 루프와 MTPA

PI(비례-적분) 제어는 d 축과 q 축 전류를 제어하는 데 사용됩니다. PI 제어는 각각의 축에서 전류를 원하는 값으로 유지하고자 하는 제어 방식입니다. MTPA는 주어진 전류에서 최대의 토크를 생성하기 위한 원리를 따릅니다.

• d 축 전류(Id): 자속 제어에 영향을 미칩니다. 일반적으로 PMSM에서는 자속 제어를 위해 d 축 전류가 필요하며, Id는 주로 0에 가까운 값으로 유지되도록 설계됩니다.
• q 축 전류(Iq): 토크 제어에 영향을 미칩니다. Iq는 실제로 모터의 토크를 생성하는 전류로, 토크를 원하는 값으로 제어하기 위해 조절됩니다.

3. 로봇 축 관절 제어

로봇의 축 관절 제어에서, 토크 제어와 위치 제어는 서로 다른 목적을 가지고 있습니다:

(1) 토크 제어

• PI 제어 루프: q 축 전류(Iq)를 제어하여 모터의 토크를 제어합니다.
• PI 제어 이득 튜닝:
  • 비례 이득(Kp): 반응 속도를 조절합니다. 너무 높으면 시스템이 불안정해질 수 있고, 너무 낮으면 응답 속도가 느려질 수 있습니다.
  • 적분 이득(Ki): 정밀도를 조절합니다. 적분 이득이 너무 높으면 시스템이 과도하게 응답하거나 진동할 수 있고, 너무 낮으면 정밀도가 떨어질 수 있습니다.
  • 튜닝 방법: 일반적으로 Ziegler-Nichols 방법이나 다른 자동 튜닝 방법을 사용하여 이득을 조절합니다. 실험을 통해 최적의 이득을 찾는 것도 중요합니다.

(2) 위치 제어

• 위치 제어 루프: 위치를 제어하기 위해 속도 제어 루프와 토크 제어 루프를 결합합니다. 속도 제어는 보통 q 축 전류를 통해 이루어지며, 최종적으로 위치 제어를 위해 사용됩니다.
• PI 제어 이득 튜닝:
  • 위치 제어의 비례 이득(Kp): 위치의 정확성을 조절합니다. 너무 높으면 진동이 발생할 수 있고, 너무 낮으면 응답이 느려질 수 있습니다.
  • 위치 제어의 적분 이득(Ki): 위치의 오차를 보상하는 데 사용됩니다. 적분 이득이 너무 높으면 시스템이 진동하거나 과도한 반응을 보일 수 있습니다.
  • 튜닝 방법: PID 튜닝 방법과 유사한 방식으로 조정합니다. 위치 제어의 경우, 시스템의 역동적인 특성과 모터의 특성에 따라 조정이 필요합니다.

칼만필터 알고리즘으로 자세제어 알고리즘 85 % 분석 완료 

1. 예측 단계:
   • 데이터 수집: ICM20948 9축 센서를 통해 가속도 및 각속도 데이터를 실시간으로 수집.
   • 상태 예측: 칼만 필터의 상태 전이 행렬 A와 제어 입력 행렬 B를 사용하여 미사일의 다음 상태를 예측. 
   • 오차 공분산 예측: 프로세스 잡음 공분산 행렬 Q를 사용하여 오차 공분산 행렬을 예측. 
2. 갱신 단계:
   • 측정 업데이트: 실제 센서로부터 얻은 측정값을 사용하여 상태를 보정.
   • 상태 보정: 보정된 상태를 사용하여 정확한 미사일 궤적을 유지. 
   • 오차 공분산 업데이트: 보정된 상태의 오차 공분산 행렬을 업데이트. 
3. 노이즈 모델링 및 보정:
   • 노이즈 분석: 센서 데이터의 잡음 특성을 분석하여 노이즈 모델을 생성.
   • 보정 알고리즘: 노이즈 모델을 기반으로 데이터 보정 알고리즘을 개발하여 정확도를 향상.

위상 배열 안테나 시스템 및 빔포밍 제어

딥네트워크는 위상 배열 안테나 어레이(Phased Array Antenna Array) 기술을 기반으로 정밀한 빔포밍 제어 기술 세부 구현 노하우 분석에  성공했습니다. 이 기술은 여러 개의 안테나 요소를 독립적으로 제어하여 신호의 방향을 실시간으로 조정할 수 있으며, 레이더, 위성 통신 및 군사 통신 시스템에서 최적의 신호 품질과 성능을 제공하는 데 필수적입니다.

• 정확한 빔 조향: 각 위상 쉬프터의 위상을 제어하여 신호의 방향을 정확하게 조정합니다. 이를 통해 통신 신호의 품질을 극대화하고, 필요한 방향으로 신호를 집중할 수 있습니다.
• Dolph-Chebyshev 윈도우 함수 적용: 메인 로브와 사이드 로브의 이득을 제어하여 통신 신호의 간섭을 최소화합니다. 이 함수를 사용하여 주파수 대역의 효율적인 사용과 간섭을 줄이면서 주요 빔 성능을 향상시킵니다.
• 설계 및 최적화:
  • 위상 배열 설계: 고성능 위상 배열 안테나 어레이를 설계하여 방산 및 통신 시스템에 적합한 성능을 제공합니다. 이 설계는 다양한 응용 분야에서 안정성과 신뢰성을 보장합니다.
  • 빔포밍 제어 알고리즘: 빔포밍 제어를 통해 신호의 방향을 실시간으로 조정하고, 주파수 대역에서 최적의 성능을 보장합니다. 이를 통해 다양한 통신 환경에서 최상의 성능을 발휘할 수 있습니다.

Phase Shifter의 역할

Phase Shifter는 송신 또는 수신되는 전파의 위상을 조정하여, 여러 모듈에서 나오는 전파가 특정 방향으로 결합하거나 해제되도록 만듭니다. 이를 통해 빔포밍이 가능해지고, 여러 방향으로 전파를 송수신할 수 있습니다.

• 송신 시: 모든 T/R 모듈의 전파 위상을 조정하여 특정 방향으로 전파가 집중되도록 만듭니다.
• 수신 시: 반사된 신호의 위상을 분석하여 각 모듈이 수신한 신호의 위치와 크기를 파악합니다.

투자유치 사업 제안서 -  한국어 토크나이징 및 임베딩 알고리즘

딥네트워크  CEO  /  장석원  /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net

딥네트워크의 한국어 토크나이징 및 임베딩 알고리즘 기술력 소개

1. 한국어 토크나이징 알고리즘 - 딥네트워크의 사업화 방향 소개

1.1 SentencePiece Unicode 방식
딥네트워크는 다국어 지원과 일관된 텍스트 처리 방식을 위해 SentencePiece Unicode 방식을 채택해 PoC 개발에 집중하고 있습니다. 이 방식은 자모 분리 및 고유 문자 인코딩을 통해 한국어뿐 아니라 다양한 언어 텍스트를 하나의 통일된 파이프라인으로 처리할 수 있다는 장점이 있습니다.

• 핵심 기술적 요소:
  • BPE(BPE Byte-Pair Encoding)와 Unigram 모델 최적화: 딥네트워크는 BPE와 Unigram 모델의 비율을 실험하여 최적의 텍스트 분할을 찾는 작업을 진행 중입니다. 이를 통해 텍스트의 압축률을 높이면서도 의미 정보를 최대한 유지합니다.
  • Unicode 범위 최적화: 한국어의 자모 결합 특성을 고려하여, SentencePiece의 범위를 한글 유니코드에 맞춤화해 한국어 특화 토큰 집합을 구축하였습니다. 이를 통해 한국어 문장 분할의 정확도와 다국어 처리의 효율성을 높였습니다.
  • 토크나이징 속도 개선: SentencePiece 모델의 파라미터를 최적화하여 텍스트 대량 처리 시의 속도를 높였으며, GPU 병렬 처리를 지원하도록 개발하여 대규모 텍스트 분석 작업에서 높은 성능을 제공합니다.

1.2 형태소 분석 방식
한국어는 교착어 특성을 가지고 있어, 섬세한 문맥 분석을 위해 형태소 단위의 분해가 필수적입니다. 딥네트워크는 한국어의 고유한 문법적 구조를 반영하기 위해 형태소 분석을 통한 고정밀 토크나이징을 구현하고 있습니다.

• 핵심 기술적 요소:
  • 어간과 어미 분리 최적화: 다양한 어미 변형과 문맥에 따른 의미 변화를 이해하기 위해 어간과 어미를 분리하는 알고리즘을 개발하였습니다. 이를 통해 문맥과 의존성을 기반으로 한 문장 의미를 보다 정확히 분석할 수 있습니다.
  • 사전 기반과 통계 기반 하이브리드 분석: 형태소 분석에서 고정밀도를 확보하기 위해 사전 기반 분석과 통계 기반 모델을 결합하여, 생략어와 약어, 비표준 언어 패턴에도 높은 대응력을 보여줍니다.
  • 형태소 분리 후 재조합 알고리즘: 분리된 형태소를 재조합하여 문장 내 문맥을 더욱 정밀하게 표현할 수 있는 기술을 적용하여, 실제 사용 시 한국어의 의미적 정확도를 극대화하였습니다.

2. 임베딩 및 포지셔널 인코딩 최적화: 한국어 문맥 이해를 위한 정밀 설계

2.1 포지셔널 인코딩 최적화
한국어의 문맥을 이해하기 위해, 문장 내 순서와 위치 정보를 정확히 반영할 수 있는 포지셔널 인코딩 기술을 최적화하였습니다.

• 핵심 기술적 요소:
  • 위치 정보와 토큰 연결 최적화: 포지셔널 인코딩에서 위치 정보를 강화하는 방식을 적용하여 한국어 문장 내 순서를 보다 정확히 해석할 수 있습니다. 특히 조사와 어미에 따라 의미가 달라질 수 있는 한국어 특성에 맞춰 위치 정보와 각 토큰 간의 관계를 정교하게 설계했습니다.
  • 주파수 기반 임베딩 적용: 일반적인 위치 인코딩 방식 외에 주파수 기반 인코딩을 통해 다양한 길이의 문장을 보다 효율적으로 표현할 수 있도록 했습니다. 이로써 문장 길이에 관계없이 문맥적 일관성을 유지합니다.
  • 다층 포지셔널 인코딩 구조: GPT-3의 다양한 레이어에서 위치 정보를 중첩 활용할 수 있도록 다층 포지셔널 인코딩 구조를 구축하여, 문맥적 의미의 전달력을 극대화했습니다.

2.2 임베딩 알고리즘의 고도화
임베딩 알고리즘은 언어의 의미적 연결성을 반영하는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. 딥네트워크는 한국어의 문맥과 어휘의 풍부한 뉘앙스를 효과적으로 반영할 수 있도록 임베딩 알고리즘을 고도화하고 있습니다.

• 핵심 기술적 요소:
  • 분산 표현과 연관성 강화 임베딩: 단어의 의미와 문맥적 연결성을 강화하기 위해 분산 표현을 사용하여 한국어 텍스트의 맥락을 다차원 공간에서 표현합니다. 또한, 문장 내 단어 간의 연관성을 높이기 위해 관련 단어 간의 거리와 방향을 최적화하였습니다.
  • 다층 임베딩 네트워크 구축: 단일 레이어가 아닌 다층 임베딩 네트워크를 활용하여 문장 구조를 보다 정밀하게 분석하고, 언어 모델이 문맥과 의미를 다층적으로 이해할 수 있도록 했습니다.
  • 문장 차원의 정교한 의미 인식: 딥네트워크는 한국어의 복잡한 구문 구조와 긴 문장 처리에 유리한 다층 신경망 기반 임베딩 알고리즘을 구축하여, 문장 전체의 의미와 흐름을 보다 정교하게 인식합니다.

2.  한국어 / 영어 토크나이징과 임베딩 기술력과 차별화 포인트

혁신적 기술 요소
딥네트워크의 솔루션은 특히 SentencePiece의 Unicode 기반 서브워드 토크나이징과 형태소 사전을 활용한 정교한 토크나이징 기술에 기반합니다. 이 두 가지 핵심 기술 요소가 결합되어 한국어 텍스트에서의 높은 정확도와 속도를 구현하며, 이를 통해 한국어 생성, 분석, 이해 등 다양한 자연어 처리 기능에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

1. Unicode 기반 서브워드 토크나이징
   • SentencePiece의 Unicode 방식을 통해 전처리 없이 한국어 텍스트의 모든 문자를 다룰 수 있으며, 복합어, 신조어, 외래어 등 처리 시에도 강력한 대응력을 발휘합니다.
   • 서브워드 단위로 분리된 토큰은 어절과 문맥에 대한 고차원적 이해를 가능케 하여, 문장의 의미와 단어 간의 관계를 풍부하게 학습합니다.
   • 이를 통한 포지셔널 인코딩 설계는 각 서브워드가 문장 내 위치 정보를 가지도록 하여 한국어 문맥에서 중요한 위치 의존적 의미를 강화하는 기능을 수행합니다.
2. 형태소 사전을 활용한 고정밀 토크나이징
   • 독자적인 형태소 사전을 구축하여 명사, 동사, 조사 등 한국어의 주요 품사를 구분하고, 문장 구조를 정확히 파악하는 방식으로 정교한 형태소 분석을 제공합니다.
   • 고정밀 토크나이징을 통해 정보 추출, 감정 분석, 검색 최적화 등에서 유례없는 정확성을 보장하며, 한국어 특유의 복잡한 문장 구조와 뉘앙스를 반영해 언어 이해의 정확도와 신뢰도를 향상시킵니다.
3. 포지셔널 인코딩을 통한 문맥성 강화
   • 문장 내 토큰화된 각 단어에 위치 정보 및 문맥 정보가 담긴 포지셔널 인코딩을 부여하여 자연스러운 문맥 학습과 높은 유의미성을 제공합니다. 이를 통해 AI가 단순한 단어 이해를 넘어 문맥적 의미를 인식하고 구체화할 수 있습니다.

3. 투자 필요성과 비전

현재 딥네트워크는 GPT-3 기반 한국어 토크나이징과 임베딩 알고리즘의 PoC 완성을 위한 자금 확보가 필요합니다. 투자 유치를 통해 다음과 같은 성과를 기대하고 있습니다:

1. PoC의 완성 및 시연: 위의 기술적 내용을 바탕으로 PoC를 시장에 공개하여 실제 성능을 검증하고, 딥네트워크의 기술력을 직접 증명할 기회를 제공합니다.
2. 최적화 및 추가 연구 개발: 한국어 특화 기술뿐만 아니라 다국어 확장성을 고려한 추가 최적화를 진행하여 한국어와 글로벌 시장 모두를 아우르는 기술력을 갖추게 됩니다.
3. 고도화된 한국어 AI 솔루션 시장 진출: 한국어에 특화된 AI 솔루션을 개발하여 국내외 고객에게 고품질의 언어처리 경험을 제공하고, 글로벌 AI 시장에서 독보적인 기술력을 입증합니다.

딥네트워크는 한국어 NLP 시장에서 독창적이고 경쟁력 있는 기술력을 보유하고 있으며, 투자자분들의 지원을 통해 한국어 AI 분야의 새로운 가능성을 열고자 합니다. PoC 완료 후 곧바로 시장 진출을 위한 제품화에 돌입할 준비가 되어 있으며, 이로써 투자자들에게 실질적인 수익 창출 기회를 제공합니다.

기대 효과
딥네트워크는 한국어 맞춤형 GPT-3 AI 기술을 기반으로 차세대 한국어 언어 모델 시장에서의 우위를 선점하고, 국내외 주요 산업군의 수요에 대응하는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 투자자 여러분의 참여는 이와 같은 AI 서비스 혁신의 토대를 이루며, 파트너로서 상호 발전적인 비즈니스 생태계를 구축하는 기회가 될 것입니다.

나도 일인 AI 스타트업 딥네트워크를 운영중이다 ...  요즘 한국 언론 이나 미국 언론에서도 AI 기술이 핵 미사일에 비교되는 국가 안보와 밀접한 기술이다 라고 언급을 많이 합니다 ...  저희 딥네트워크에서도 LLM 의 파운데이션 모델 설계 기술력 확보를 위해  GPT-3 Model 을 기준으로 파운데이션 모델을 어떤식으로 설계해야 하는지 상세히 세부 구현 원리 및 동작 구조 분석에 성공했읍니다 ...    단지 저희 딥네트워크는 인프라 구축 노하우나  GPT-3 Model 의 데이터셋 확보에 조금 더 노력이 필요 합니다 ...  이건 다 비용이 어마어마 하게 드니까 저희로서도 맘대로 분석까지도 쉽지 않읍니다 ....

딥네트워크  CEO  /  장석원   /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net   

OpenAI와 Microsoft가 GPT-3 기반의 LLM 파운데이션 모델 설계에서 마주한 주요 이슈는 모델의 효율성, 데이터 편향, 고비용 컴퓨팅 자원, 그리고 개인정보 보호입니다. 각각의 문제는 LLM 모델을 대규모로 구축하고 운영하는 데 있어 중요한 과제로 자리잡고 있습니다.

1. 컴퓨팅 자원과 비용
   GPT-3와 같은 대규모 언어 모델은 훈련과 배포에 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. OpenAI는 GPT-3를 훈련하는 데 수백 개의 고성능 GPU와 대량의 전력이 필요했고, 이로 인해 비용이 크게 증가했습니다. Microsoft는 이러한 문제를 해결하기 위해 Azure 클라우드 인프라를 활용했으며, 여기에는 전용 GPU 클러스터와 최적화된 TPU가 포함됩니다. Microsoft는 인프라를 효율적으로 관리해 모델 훈련 비용을 절감하고 확장성을 높이려 했으나, 고도화된 모델의 경우 여전히 막대한 컴퓨팅 파워와 유지 비용이 드는 문제가 남아 있습니다​​
2. 데이터 편향 문제
   OpenAI와 Microsoft는 GPT-3 모델이 훈련된 데이터의 편향성을 줄이는 데 어려움을 겪었습니다. GPT-3은 웹에서 수집된 방대한 데이터를 학습하는데, 이 데이터에는 인종, 성별, 정치적 편향 등이 존재합니다. 이로 인해 특정한 편향적 응답이 생성될 가능성이 있으며, 이는 윤리적 문제를 초래할 수 있습니다. OpenAI는 모델의 답변에서 편향을 줄이기 위한 방법으로 데이터 필터링 및 모델 조정을 시도했으나, LLM의 대규모 특성상 완전한 편향 제거가 어렵다는 한계가 있습니다​.
3. 개인정보와 보안 문제
   LLM의 훈련 데이터에는 사용자 개인 정보가 포함될 가능성이 있습니다. OpenAI와 Microsoft는 모델이 개인정보를 학습하지 않도록 해야 했으나, 대규모 데이터를 사전에 정제하는 과정에서 모든 개인 정보를 완벽히 배제하기는 어렵습니다. 이를 해결하기 위해, OpenAI는 모델의 훈련 데이터 필터링을 강화하고, Microsoft는 Azure에서 추가적인 데이터 보호 조치를 적용해 보안 문제를 최소화하려고 했습니다​.
4. 모델의 효율성과 추론 시간
   LLM 모델의 경우 크기와 복잡성이 증가함에 따라 실시간 응답 성능이 저하될 수 있습니다. OpenAI와 Microsoft는 GPT-3의 추론 속도를 개선하기 위해 최적화된 아키텍처와 고성능 클러스터링 기법을 도입했으나, 실시간 애플리케이션에서 지연을 최소화하기 위해 추가적인 최적화가 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 Microsoft는 Azure 클라우드에서 최적화된 머신러닝 파이프라인을 구축하고, OpenAI는 모델의 파라미터를 부분적으로 조정하는 등의 접근을 시도했습니다​​

이러한 이슈들은 OpenAI와 Microsoft가 GPT-3 기반의 대형 언어 모델을 구축하고 실질적인 서비스에 활용하는 과정에서 기술적, 윤리적 문제를 지속적으로 해결해야 함을 보여줍니다.

미국과 한국의 여러 기업들은 GPT-3 모델의 아키텍처를 기반으로 자국의 특성과 요구에 맞게 LLM(대형 언어 모델) 파운데이션 모델을 최적화하며 고유의 기술력을 발전시키고 있습니다. 이들 기업은 기본적으로 GPT-3의 Transformer 아키텍처를 활용하지만, 데이터 처리, 모델 확장, 최적화 방식 등에서 차별화된 전략을 적용하고 있습니다. 다음은 각국 기업들의 기술적 접근법과 개발 전략을 구체적으로 살펴본 내용입니다.

1. 미국의 OpenAI와 Microsoft

OpenAI는 GPT-3 모델의 기반이 된 Transformer 아키텍처를 더욱 발전시키며, 데이터 증강 및 사전 학습을 강화한 GPT-4 모델을 개발했습니다. OpenAI는 보다 정밀한 파인 튜닝 기법을 도입해 모델의 대화와 정보 검색 정확성을 향상시켰습니다. Microsoft는 OpenAI의 파트너로서 GPT-3 및 GPT-4 기술을 자사의 Azure 클라우드 플랫폼에 통합해, 모델을 기업 환경에 맞게 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 OpenAI의 기술을 활용한 GPT-4 기반 애플리케이션들은 자연어 처리 성능을 대폭 강화한 상태로 기업 데이터와 접목할 수 있습니다​

2. 구글의 Gemini 프로젝트

구글은 Transformer 기반의 GPT-3 아키텍처를 개선하여 다중 모달 입력 처리를 지원하는 Gemini 모델을 개발했습니다. 구글은 자체적인 TPU(텐서 처리 유닛)를 활용해 대규모 연산을 지원하고 있으며, 모델의 효율성을 높이기 위해 더욱 정교한 파이프라인 설계를 도입했습니다. Gemini는 구글의 검색 및 정보 제공 시스템에 통합되어, 실시간 데이터 처리 및 컨텍스트 기반 대화 능력을 강화했습니다. 이는 다양한 언어와 분야에 최적화된 응용을 가능하게 하며, 사용자의 요구에 맞는 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다​

3. 한국의 KT와 네이버의 LLM 개발

한국의 KT는 대규모 언어 모델을 개발하여, GPT-3의 아키텍처를 바탕으로 한국어 최적화를 진행하고 있습니다. 특히, KT는 한국어 문서와 데이터를 활용한 훈련을 통해 문서 이해도와 검색 효율성을 높였으며, ‘팩트가드 AI’ 기능을 통해 허위 정보 검출 능력을 강화했습니다. 이를 통해 KT의 LLM은 한국어에 특화된 성능을 제공하고 있으며, B2B 서비스와 공공 분야에서 높은 활용성을 보입니다​

네이버는 HyperCLOVA라는 모델을 통해 GPT-3의 아키텍처를 발전시키는 동시에, 방대한 네이버의 검색 데이터를 활용한 한국어 맞춤형 LLM을 구축했습니다. HyperCLOVA는 한국어뿐 아니라 다국어 데이터를 학습하여 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖춘 모델로 자리매김하고 있습니다. 특히, GPT-3와 달리 한국어에 최적화된 토크나이저를 사용하여 언어 처리 성능을 강화했으며, 이를 네이버의 다양한 서비스에 통합하여 사용자 경험을 개선하고 있습니다​

4. 스타트업 Upstage와 AI 모델 경량화 전략

한국의 스타트업 Upstage는 대규모 LLM의 경량화 및 비용 절감에 초점을 맞춘 모델을 개발하고 있습니다. GPT-3의 구조를 기반으로 하되, 고객사의 특정 요구에 맞춰 경량화한 모델을 제공함으로써 더 낮은 연산 비용과 빠른 응답성을 보장합니다. Upstage의 모델은 한국어와 영어를 비롯한 여러 언어에 최적화되어 있으며, 클라우드 플랫폼을 통해 손쉽게 배포 및 확장이 가능합니다​

이와 같은 방식으로 미국과 한국의 기업들은 GPT-3를 기반으로 하되, 각자의 산업 특성과 시장 요구에 맞춘 기술 개발을 통해 LLM의 성능을 극대화하고 있습니다.

인공지능(AI) 기반의 학술 정보 검색, 요약 및 분석 솔루션 개발  투자제안서

1. 회사 소개

회사명: 딥네트워크 (Deep Network)
설립연도: 2023 년
대표자:  장석원  /  010 3350 6509  /  sayhi7@daum.net 

사업영역: 인공지능(AI) 기반의 학술 정보 검색, 요약 및 분석 솔루션 개발

딥네트워크는 AI 기반의 검색 및 요약 기술을 바탕으로 학술 논문과 알고리즘 요약 서비스 구축에 특화된 일인 스타트업입니다. 설립 이래 약 2년간 다수의 최신 AI 모델과 머신 러닝(ML) 알고리즘을 분석하고 고도화하면서 서비스 구현을 위한 기술적 기틀을 마련했습니다. 또한 딥네트워크는 학술 논문을 파싱하고 알고리즘 및 수식을 자동 요약해 제공할 수 있는 AI 검색 엔진의 설계 및 프로토타입 개발을 성공적으로 완료하였으며, 이에 대한 사업화 가능성을 제안하고자 합니다.

2. 사업 배경 및 문제 정의

현재 수많은 연구자, 기업 관계자들이 arXiv와 같은 학술 논문 데이터베이스에서 대량의 논문을 검색하고 내용을 검토하는데 어려움을 겪고 있습니다. 정보의 양이 방대할 뿐 아니라, 논문 내의 복잡한 수식과 알고리즘 이해에 많은 시간이 소요되기 때문에 효율적인 학습과 빠른 인사이트 도출이 어려운 상황입니다.

이에 따라 딥네트워크는 논문 내의 핵심 알고리즘과 수식을 분석하고 요약해주는 AI 기반 서비스 개발에 집중하였으며, 이를 통해 사용자의 생산성을 높이고 새로운 연구개발 아이디어를 지원할 수 있는 솔루션을 제안합니다.

3. 서비스 개요 및 주요 기능

딥네트워크의 AI 기반 학술 논문 요약 서비스는 다음과 같은 주요 기능으로 구성됩니다.

• 논문 자동 파싱 및 텍스트 추출: arXiv와 같은 논문 사이트에서 크롤링한 PDF 파일에서 텍스트와 수식을 추출합니다.
• 수식 인식 및 변환: 논문 내 수식을 LaTeX, MathML 형태로 변환하여 파싱하고, 이를 수식 분석 엔진에서 처리하여 핵심 연산과 개념을 도출합니다.
• 핵심 내용 요약: 딥러닝 기반 자연어 처리(NLP) 모델을 통해 논문의 핵심 개념, 결과, 수식 요약을 생성합니다.
• AI 기반 검색 및 필터링: 사용자가 원하는 논문의 제목, 키워드, 주제에 따른 맞춤 검색과 필터링을 통해 관련 논문을 빠르게 찾아볼 수 있습니다.
• 사용자 맞춤형 인터페이스: 연구 목적에 따라 논문 분석 결과를 시각화하여 표시하고, 사용자가 원하는 주제나 알고리즘을 선택적으로 볼 수 있습니다.

4. 서비스 아키텍처

딥네트워크의 AI 서비스는 다음과 같은 주요 모듈로 구성됩니다.

1. 크롤링 및 데이터 수집 시스템
   • arXiv 등의 논문 사이트에서 논문 링크와 메타 데이터를 수집하는 크롤러와 자동화 시스템을 분석 하였습니다. 사용자 맞춤형 논문 업데이트를 제공하며, 과도한 요청 방지를 위한 속도 제한과 자동화 스케줄링 기능을 포함합니다.
2. PDF 파싱 및 텍스트 추출 시스템
   • PDFBox, PyMuPDF와 같은 라이브러리를 통해 논문 내 텍스트와 수식을 식별하고 수식을 OCR 및 수식 파서로 변환합니다. 수식과 텍스트의 정확한 추출을 위해 자체 개발한 파싱 알고리즘을 활용합니다.
3. 수식 인식 및 수식 분석 엔진
   • 수식 파싱 엔진이 논문에서 복잡한 수식을 인식, 해석하고 핵심 알고리즘을 요약합니다. MathML과 LaTeX 형식의 수식을 텍스트로 변환하여 사용자가 이해할 수 있도록 분석하고 요약합니다.
4. 딥러닝 기반 요약 및 자연어 처리 모델
   • 최신 트랜스포머 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 논문의 중요 문장과 핵심 내용을 요약하는 기능을 구현했습니다. BERT, GPT 등의 모델을 미세 조정하여 학술 논문 특화 요약 모델을 개발하였습니다.
5. 데이터 관리 및 검색 시스템
   • 검색 엔진으로는 Elasticsearch를 도입하여 논문의 인덱싱과 필터링 성능을 최적화하고, 논문 제목, 저자, 키워드 검색을 지원합니다. MongoDB와 같은 NoSQL DB를 사용하여 논문 데이터를 효율적으로 관리합니다.

5. 기술적 노하우

딥네트워크는 다음과 같은 기술적 차별성을 통해 서비스 구현의 핵심적 기술을 확보하였습니다.

• 다양한 논문 포맷에 대한 맞춤형 PDF 파싱 기술
• 수식 파싱 및 복잡한 알고리즘 분석 기술
• 논문 자동 요약을 위한 학습된 트랜스포머 모델의 구현 및 최적화
• Elasticsearch 기반의 고성능 검색 엔진 구축

6. 목표 시장 및 사업 확장 가능성

• 연구 및 학술기관: 연구자와 대학, 연구소 등이 주요 고객층으로, 효율적인 학술 정보 제공을 통해 연구 성과 향상을 지원합니다.
• 기업 연구개발 부서: AI 연구 및 기술 개발 부서에서 논문 분석 서비스 활용도가 높을 것으로 예상됩니다.
• 교육 분야: 대학, 대학원 강의와 연구과정에서도 논문 요약 서비스가 유용하게 활용될 수 있습니다.

7. 사업화 전략

1. 유료 구독 모델: 사용자는 논문 수식 및 알고리즘 요약을 주기적으로 제공받는 서비스로 구독 요금을 지불합니다.
2. API 제공: 기업 연구소 및 교육 기관에 논문 검색 및 요약 API를 제공하여 연구 플랫폼으로 활용됩니다.
3. 파트너십 전략: 학술 데이터베이스와 파트너십을 통해 논문 요약 서비스의 확장성과 접근성을 높입니다.

8. 수익 모델 및 예상 수익

• 연구 기관 및 기업 구독 서비스: 고급 요약 기능과 수식 분석 기능을 갖춘 월 구독 서비스 제공으로 안정적인 수익 창출을 기대할 수 있습니다.
• API 사용 요금: API 이용량 기반의 요금 모델로 기업에 맞춤형 검색 및 요약 기능을 제공하여 추가 수익을 창출할 수 있습니다.

9. 투자 유치 목적 및 예상 사용 계획

딥네트워크는 초기 서비스 론칭과 기술 확장을 위해 [금액] 원의 투자를 유치하고자 합니다. 주요 자금 사용 계획은 다음과 같습니다.

• 개발 인력 확충: 딥러닝 모델 개선 및 시스템 개발을 위한 전문 인력 채용
• 서버 및 인프라 확장: 고성능 GPU 서버와 클라우드 인프라 구축
• 마케팅 및 영업: 연구 기관 및 기업 대상 마케팅과 홍보 활동 강화

10. 결론

딥네트워크의 AI 기반 학술 논문 요약 서비스는 현재 빠르게 발전하는 AI 연구 및 정보 활용 시장에서 중요한 역할을 할 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. 본 서비스는 단순한 논문 검색을 넘어 알고리즘과 수식의 핵심 이해를 제공함으로써, 연구자의 효율성을 크게 향상시키고 새로운 연구개발 아이디어를 지원할 것입니다. 이에 따라 딥네트워크는 초기 투자 유치를 통해 기술적 완성도를 높이고 상용화를 위한 발판을 마련하고자 합니다.

[투자 관련 문의]

연락처:   sayhi7@daum.net  /  010 3350 6509
담당자:   CEO  /  장석원

GPT-3 모델의 원천 기술 확보와 관련하여, 모델의 세부 구조 및 구현 설계 시 중요한 5가지 핵심 요소와 모델 인프라 구축 시 필요한 5가지 핵심 요소를 제시해 보겠습니다.

딥네트워크 CEO /  장석원  /   010 3350 6509    /   sayhi7@daum.net

1. GPT-3 모델의 세부 구조 및 구현 설계 시 핵심 5가지 요소

"일인 AI 스타트업 딥네트워크"는 GPT-3 모델의 구현 노하우에 있어 중요한 요소들을 심도 있게 분석하고 설계 경험을 쌓아왔습니다. 특히, Transformer 기반의 구조 분석과 모델 최적화에 대한 깊은 이해를 갖추고 있으며, 이를 통해 GPT-3 모델의 핵심 구현 요소를 대부분 확보했습니다. 다음은 그 구체적인 노하우를 제시한 부분입니다.

1. Transformer 아키텍처 및 Attention 메커니즘 분석 성공
   딥네트워크는 GPT-3의 기본 구조인 Transformer와 Self-Attention 메커니즘에 대한 상세한 구현 지식을 보유하고 있습니다. 이를 통해 모델의 각 레이어와 Attention 헤드를 최적화하여 다양한 데이터에 맞게 조정할 수 있는 방법론을 확보했습니다. 특히, Attention 연산의 효율성과 문맥 정보 처리 최적화를 위한 구체적인 설계 원리를 파악했습니다.
2. 대규모 파라미터와 레이어 구조에 대한 관리 노하우
   딥네트워크는 대규모 파라미터와 레이어 구조가 복잡한 모델의 학습을 안정적으로 수행하기 위한 최적화 노하우를 갖추고 있습니다. 레이어 정규화, 잔차 연결, 학습률 스케줄링 등의 핵심 알고리즘을 GPT-3와 같은 대규모 모델에 맞게 구현하여 과적합을 방지하고 학습 안정성을 유지하는 기술을 확보했습니다.
3. 효율적인 데이터 전처리와 토크나이저 설계
   딥네트워크는 다국어 데이터와 도메인 특화 데이터 처리에 적합한 토크나이저 설계 방안을 갖추고 있으며, BPE 알고리즘을 활용해 효율적인 텍스트 분절을 실현할 수 있는 기술적 기반을 확보했습니다. 이를 통해 다양한 유형의 데이터셋에서 고성능을 낼 수 있도록 GPT-3의 전처리 및 토크나이저 시스템을 커스터마이징할 수 있습니다.
4. 안정적인 초기화 및 학습 알고리즘 설계
   딥네트워크는 최적화 알고리즘인 AdamW와 같은 GPT-3 모델에 적합한 옵티마이저와 초기화 전략에 대한 깊은 이해를 바탕으로 학습 안정성을 확보할 수 있습니다. 학습률 스케줄링을 통한 모델 수렴 가속화와 같은 방법을 통해 대규모 학습 시 발생할 수 있는 과적합 및 발산 문제를 해결할 수 있습니다.
5. 추론 최적화 및 파인튜닝 기법 구현 성공
   딥네트워크는 파라미터 효율적인 기법을 적용하여 GPT-3와 같은 대형 모델의 추론을 최적화할 수 있는 방안을 확보하였으며, 특정 응용 분야에 최적화된 파인튜닝 기법을 통해 실무에 즉시 적용 가능한 모델 성능을 제공합니다. LoRA 및 Distillation 기법과 같은 방법론을 바탕으로 추론 속도 및 메모리 사용 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 기술을 개발하고 있습니다.

이러한 노하우를 통해 딥네트워크는 GPT-3 모델의 세부 구조와 구현 설계에 필요한 주요 기술적 요소를 상당 부분 확보하였으며, 이로 인해 고성능 AI 모델의 구현 및 활용에 대한 높은 전문성을 보유하고 있습니다.

2. GPT-3 모델 인프라 구축 시 필요한 핵심 5가지 요소

1. 대규모 분산 학습 환경
   GPT-3와 같은 대규모 모델을 학습하기 위해서는 다수의 GPU 또는 TPU를 연결한 분산 학습 환경이 필요합니다. Horovod와 같은 분산 학습 프레임워크와, Kubernetes를 활용한 클러스터링을 통해 노드 간의 데이터 병렬 처리 및 모델 병렬 처리가 필수적입니다.
2. 고성능 저장 및 데이터 파이프라인
   대규모 데이터셋을 빠르게 처리하기 위해 고성능 저장소(예: 분산 스토리지)와 효율적인 데이터 로딩 및 전처리 파이프라인이 필요합니다. 이를 위해 TFRecord와 같은 고효율 데이터 형식을 사용하며, 데이터 전송 지연을 줄이기 위한 분산 파일 시스템(e.g., NFS, GCS)이 구축되어야 합니다.
3. 모델 체크포인트 관리 및 버전 관리
   GPT-3 학습에서는 많은 중간 단계의 체크포인트를 생성하고 이를 관리할 필요가 있습니다. 효율적인 체크포인트 관리 시스템(e.g., MLflow, DVC)과 모델 버전 관리 시스템을 구축하여 모델의 반복적인 수정과 개선 과정을 체계적으로 관리하는 것이 중요합니다.
4. 모니터링 및 로깅 시스템
   대규모 모델 학습 시 각 노드의 GPU/TPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 상태 등을 실시간으로 모니터링하는 시스템이 필수적입니다. 또한 학습 중 발생하는 로그와 에러 데이터를 수집하여 학습 과정과 성능 문제를 추적할 수 있어야 합니다. 이를 위해 Prometheus 및 Grafana와 같은 모니터링 도구를 사용하는 것이 유용합니다.
5. 효율적인 배포 및 추론 서버 구축
   학습 완료 후 모델을 실제 서비스에 적용하기 위해 효율적인 배포 및 추론 환경이 필요합니다. FastAPI와 TensorFlow Serving을 통해 고성능 추론 서버를 구축하고, 모델 로드 시 GPU 메모리 효율성을 최적화하여 실시간 응답을 제공할 수 있도록 해야 합니다.

긴 학술 텍스트를 효과적으로 처리하는 LLM 모델을 개발하기 위해서는 확장된 문맥 창을 구현하고, 모델의 효율성을 높이는 전략이 중요합니다. 다음은 이러한 요소를 반영한 일인 AI 스타트업 딥네트워크의 투자유치 제안서입니다. 특히, 학술 논문 분석 및 요약에 최적화된 모델 설계 및 사업화 전략을 중심으로 서술하겠습니다.

투자유치 제안서: 딥네트워크 (Deep Network) -  논문 및 학술 자료 분석에 최적화된 LLM 개발

1. 회사 개요 및 비전

• 회사명: 딥네트워크 (Deep Network) CEO / 장석원  /  010 3350 6509  /   sayhi7@daum.net  
• 설립자: 일인 AI 전문가 일인 스타트업 
• 핵심 비전: 논문 및 학술 자료 분석에 최적화된 LLM 개발을 통해 연구 기관과  AI 솔루션 협력 사업화 ...
• 기술 역량: 최신 Transformer 구조 분석 및 경량화, 분산 학습, 및 GPU 클러스터 환경에서의 최적화 경험 보유
• 목표 시장: 학술 논문 분석 서비스, 연구 지원 기관, 학술 출판사 및 대학 연구실 등

2. 문제 정의

기존의 LLM 모델은 한정된 문맥 창과 고비용의 컴퓨팅 자원 문제로 인해 학술 논문과 같은 긴 텍스트의 처리에 한계가 있습니다. 특히, 논문의 평가와 분석을 정확하게 수행하려면 확장된 문맥 창이 필요합니다. 그러나 긴 텍스트의 모든 토큰에 주목하는 방식은 모델 성능과 비용 효율성을 크게 저하시킵니다.

3. 기술 솔루션: 긴 문맥 창을 위한 LLM 최적화 전략

A. 희소 어텐션 (Sparse Attention) 기법 적용

• 개념: 모델의 일부 레이어가 전체 토큰을 모두 참조하는 반면, 나머지 레이어는 희소 어텐션 방식을 사용하여 메모리와 계산 효율을 최적화합니다.
• 세부 설계:
  • 각 레이어의 희소 어텐션 매커니즘을 구축하여, 문맥 창이 길어질수록 필요한 토큰에 우선적으로 집중하게 함
  • 예: 최근 토큰에만 주목하거나 특정 중요 구간에 집중하여 전체 텍스트를 효과적으로 이해할 수 있도록 설계

B. 하이브리드 어텐션 설계

• 개념: 모델의 1/3은 전체 어텐션 레이어, 2/3은 효율성을 고려한 희소 어텐션 레이어로 구성
• 설계 이점:
  • 긴 텍스트에서도 계산 효율성을 확보할 수 있으며, 중요한 토큰 정보는 전체 어텐션 레이어로 충분히 참조 가능
  • 예: 중요한 학술 용어와 참조 문헌 간의 관계를 효과적으로 파악하여 논문의 핵심 내용을 이해

C. 경량화 훈련 및 문맥 창 확장

• 기술적 접근:
  • 긴 문맥 데이터를 소량으로 학습함으로써 기존 문맥 창 길이를 확장하는 효율적인 훈련 기법 도입
  • 사전 학습 데이터와 함께 맞춤형 경량화 알고리즘을 통해 비용 절감
  • 목표는 학술 논문 분석에 적합한 최소한의 계산 리소스를 사용하면서, 전체 문맥을 이해할 수 있도록 문맥 창을 확장하는 것

4. 기술 구현 세부 사항 및 모델 아키텍처

A. 모델 구조 및 하드웨어 최적화

1. 모델 구조:
   • 트랜스포머 기반 LLM에 하이브리드 어텐션을 적용하여 학습
   • 특정 GPU 클러스터 환경에서 Horovod를 활용한 분산 학습 구조 설계
   • 대규모 연산을 지원하기 위해 A100 GPU 및 Kubernetes를 기반으로 클러스터 환경 구축
2. 분산 학습 구성:
   • Horovod를 통한 효율적인 분산 학습을 통해 데이터 병렬화
   • Kubernetes YAML 설정을 통해 각 Pod에 8개 이상의 GPU를 할당하여 분산 처리 최적화
3. 데이터셋 및 훈련:
   • 학술 논문 데이터셋을 기반으로, 논문 구조와 용어 이해에 중점을 둔 사전 학습 수행
   • 맞춤형 학술 분야 데이터셋과 일반 NLU/NLG 데이터셋의 혼합 훈련을 통해 모델의 유연성 확보

5. 시장 기회 및 사업화 전략

A. 학술 논문 분석 AI의 필요성

• 매년 방대한 학술 논문이 출판되며, 이를 신속하게 분석할 AI의 필요성이 증대
• 연구 기관과 출판사는 논문의 자동화된 요약, 키워드 추출, 학술 분야 간의 교차 분석 등 AI 기반 솔루션에 관심이 큼

B. 차별화된 시장 진입 전략

1. 연구 지원 기관과의 협력을 통해 맞춤형 학술 분석 솔루션 제공
2. 학술 출판사 및 대학 연구실과 파트너십을 맺어 논문 평가 프로세스의 효율화 지원
3. API 기반 SaaS 서비스 개발을 통해 다양한 기업과 기관에서 쉽게 접근할 수 있는 플랫폼 제공

C. 매출 창출 방안

• SaaS 모델: 학술 자료 분석 기능을 제공하는 구독 기반 모델 제시
• API 연동 서비스: 기업과 기관이 자체 시스템에 연동할 수 있는 API 서비스 제공
• 맞춤형 분석 솔루션: 연구 기관 및 출판사에 특화된 솔루션을 구축하여 커스터마이징 서비스 제공

6. 기술 개발 로드맵 및 예상 투자 필요금액

기간목표주요 작업필요 자금  /  해외 투자사 투자유치시 사업화 비용 ...

자체 딥러닝 서버 클라우드 인프라 구축 비용은 최소 엔비디아 최신 딥러닝 서버 도입이 필요하다고 판단 됩니다 ...

7. 예상 수익 및 ROI

• 1년 차: 주요 연구 기관 과의 초기 계약을 통해 연간 $ 500,000의 매출 예상
• 3년 차: SaaS 구독 모델과 API 연동 서비스를 통해 연간 $5,000,000 이상의 매출 창출 목표
• ROI: 5년 내 투자금 대비 3배 이상의 수익 창출 예상

8. 결론

딥네트워크는 긴 학술 텍스트 분석에 최적화된 LLM 기술을 바탕으로 연구 기관 및 학술 출판사의 학술 논문 평가 과정을 혁신적으로 개선할 계획입니다. 이번 투자 유치를 통해 모델을 고도화하고 사업화에 집중하여, 학술 AI 시장에서 독보적인 위치를 확보하고자 합니다.

TMS320F28377 기반의 PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) 모터 제어를 위한 FOC (Field-Oriented Control) 알고리즘 구현에 전문성을 가진 일인 모터 제어 스타트업 개발용역 기술력 소개 ...

'딥네트워크'는 TMS320F28377 기반의 PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) 모터 제어를 위한 FOC (Field-Oriented Control) 알고리즘 구현에 전문성을 가진 일인 모터 제어 스타트업입니다. 딥네트워크는 PMSM 제어에 필수적인 고성능 PI 제어 루프 튜닝과 시스템 전반의 최적화에 대한 깊이 있는 노하우를 보유하고 있으며, 전류 제어 및 속도 제어에 필요한 PI 제어 루프의 P 이득과 I 이득 조정에 관한 수식을 확보한 상태입니다. 이러한 기술력을 기반으로 다양한 개발용역에 대한 수주 역량을 증명하기 위해, 모터 제어와 관련된 알고리즘 설계와 FOC 제어를 위한 구체적인 실현 방법을 소개합니다.

딥네트워크 CEO /  장석원   /   010 3350 6509   /   sayhi7@daum.net  

1. PMSM FOC 제어 기술 개요

FOC는 PMSM 모터의 전류와 자속을 직교하게 제어해 높은 효율과 정확한 속도 제어를 실현하는 고급 제어 방식입니다. 딥네트워크는 TMS320F28377 DSP 프로세서를 사용하여 PMSM 모터의 FOC 알고리즘을 설계하고 최적화하는데 필요한 모든 수식과 이론적 기반을 갖추고 있습니다. 이를 통해 동적 응답성과 안정성이 뛰어난 제어 시스템을 제공합니다.

2. PI 제어 루프 튜닝 노하우

딥네트워크는 PMSM 모터의 전류 제어 및 속도 제어 루프에 대한 P 이득 및 I 이득의 수식을 이용해 PI 제어기를 튜닝하는 노하우를 보유하고 있습니다. 이러한 PI 제어 튜닝은 다음의 세부적인 알고리즘을 통해 이루어집니다:

• 전류 제어 루프: 전류 제어 루프는 q축과 d축 전류를 제어하여 자속과 토크를 독립적으로 관리합니다. 이를 위해 d축 및 q축의 전류 오차를 최소화하고 전류 제어의 응답성을 최대화하기 위해 각 축에 대해 최적의 P와 I 이득을 설정합니다.
• 속도 제어 루프: 속도 제어 루프는 외부 루프에서 속도를 제어하여 일정한 속도를 유지하며, 전류 제어 루프에 비해 응답 속도가 느리지만 안정성을 보장합니다. 이 루프 역시 P와 I 이득을 튜닝하여 목표 속도를 정밀하게 유지합니다.

3. 개발용역에 대한 딥네트워크의 강점

딥네트워크는 이러한 제어 루프 튜닝을 통해 최적의 성능을 보장하는 FOC 시스템을 구현할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 이는 단순히 FOC 제어 알고리즘을 구현하는 데 그치지 않고, PMSM 모터의 구동 효율성을 높이고 시스템의 안정성을 강화하는 데 주력합니다. 특히 고도의 맞춤형 PI 제어 튜닝을 통해 다음과 같은 기술적 장점을 제공합니다:

• 정확한 속도 및 전류 제어: 다양한 부하 조건에서도 일정한 속도와 안정적인 전류를 유지합니다.
• 효율 극대화: 모터 구동 효율을 최적화하여 전력 소비를 줄이고, 시스템 성능을 극대화합니다.
• 고성능 제어 알고리즘 구현: TMS320F28377의 고성능 DSP를 기반으로 최적의 모터 제어를 실현합니다.

4. TMS320F28377에 대한 전문성

TMS320F28377 DSP는 고성능의 처리 능력과 고급 PWM 제어 기능을 갖추고 있어 FOC 제어에 최적화된 프로세서입니다. 딥네트워크는 이 DSP의 아키텍처와 기능을 최적 활용하여 PMSM 모터의 FOC 제어에 필요한 실시간 데이터 처리와 정밀한 제어를 수행합니다.

5. 모터 제어 알고리즘에 대한 접근 방식

딥네트워크는 모터 제어 알고리즘을 개발할 때 수식 기반의 정밀한 설계와 실제 환경에서의 튜닝 노하우를 결합하여 효율적이고 정확한 제어 성능을 보장합니다. 이 과정에서 다음과 같은 알고리즘적 접근 방식을 적용합니다:

• d-q 축 변환 및 역변환: 전류와 전압의 d-q 축 변환을 통해 자속과 토크를 독립적으로 제어합니다.
• 클락 변환: 3상 전류의 균형 상태를 유지하고 모터의 불필요한 진동을 줄이기 위해 정확한 위상 변환을 수행합니다.
• SVPWM (Space Vector Pulse Width Modulation): 공간 벡터 PWM 기법을 적용하여 정밀한 전압 제어와 최소의 전력 손실을 달성합니다.

6. 고객 맞춤형 개발용역 제공

딥네트워크는 고객의 다양한 요구에 맞춘 맞춤형 모터 제어 솔루션을 제공합니다. 이러한 서비스는 산업용 PMSM 모터 제어부터 고성능 모터 드라이브까지 폭넓은 분야에 걸쳐 적용 가능하며, 고객의 시스템 환경에 최적화된 FOC 구현과 PI 제어기 튜닝을 제공합니다.

7. 기술력 소개 사이트 예시

아래는 딥네트워크의 기술력 소개 사이트에 들어갈 요약 설명 예시입니다:

"딥네트워크는 TMS320F28377 기반의 PMSM FOC 제어 알고리즘을 전문적으로 설계하는 모터 제어 스타트업입니다. FOC 제어를 통해 전류 및 속도를 정밀하게 제어하며, PI 제어기 튜닝을 통해 높은 효율과 안정성을 제공하는 고성능 모터 제어 시스템을 구현합니다. 딥네트워크는 전류 및 속도 제어 루프에 최적의 P 및 I 이득을 적용하여 다양한 부하 상황에서도 정확한 제어 성능을 유지합니다. 또한, SVPWM 및 d-q 축 변환과 같은 고급 제어 알고리즘을 활용하여 PMSM 모터의 효율을 극대화합니다. 산업용 및 맞춤형 모터 드라이브 솔루션을 제공하는 딥네트워크는 최고의 모터 제어 성능을 보장합니다."

이상으로 딥네트워크의 PMSM 모터 FOC 제어 기술력과 전문성을 소개하였습니다.