벡터 이미지 안에는 기본적으로 수많은 수학 방정식을 포함하고 있으며, 각각의 '방정식'들은 색상, 스트로크(stroke), 두께 등에 관한 정보를 갖고 있기 때문에 이를 이용해서 특정한 모양을 만들어낼 수 있습니다. 래스터 이미지와는 다르게 벡터 이미지는 해상도에 의존

확장성이 있는 기술이기 때문에, 밸류 체인 안에서도 해볼 수 있는 게 꽤 많아집니다. 실제 세계적으로 퍽 유명한 한 에듀테크 회사의 사례를 약간 각색한 것인데요. 이러한 기술과 어프로치를 활용해서 어디까지 나아갔냐면요. 자기주도 학습이 가능할 정도로, 문제를

상품 비교를 위해서, 벡터들 간의 거리로 인간이 감지하는 유사성을 표현하게 하는 것이 목표입니다. 전통적인 벡터 생성 방식은 텍스트 데이터 입력을 활용한 워드 카운트 히스토그램입니다. 이 방식은 지난 20년간 조금씩 다듬어져 왔지만, 핵심은 히스토그램의 원리에