Keep[25.06.26]Kakao AI추천플랫폼 John과의 멘토링 자리에서 포트폴리오, AI 엔지니어가 알고리즘과 관련된 공부를 어느정도로 해야할지 조언을 구했다. 결국 좋은 회사일 수록 ML 지식이나 고도화 된 지식을 물어볼 것이고, 취직이 급한 곳에서는 백엔드 쪽 질문이 많아질 것이라고... [25.06.27]Goorm Ilium 특강을 통해 최신 코딩테스트 트렌드의 메타가 변화하고 있음을 배웠다. 과연 알고리즘 문제를 푸는 것이 개발자 역량을 평가하기 위해 좋은 테스트가 맞는가? 때문에 사이킷 런을 이용해 머신러닝 파이프라인을 만들도록 시키거나, LLM 챗봇을 제작하도록 시키거나, 아니면 과제형 테스트를 많이 고려하고 있음. 기업들에서도 코딩테스트 문제 만들고 채점하고 하는 것이 다 비용이기 때..

주제영천시 스마트 그늘막 입지 선정 및 응급 환자 신속 대응 시스템 구축 사업 제안 인원 및 기간인원 : 4 명 (팀장, 데이터 수집 및 WBGT 변수 추정 담당)기간 : 2개월 (25. 04. 09 ~ 25. 06. 13)사용한 기술ML 분류 예측 모델 (RandomForest, LightGBM, XGBOOST)격자 데이터, POI 좌표 데이터를 바탕으로 커널밀도 추정법을 사용하여 활동중심지 도출POI 유형 (대형마트, 학교 등) 마다 유동 인구에 미치는 영향이 다름을 반영하고자 함.ML 분류 예측 모델을 (RandomForest, LightGBM, XGBOOST)반복하여 그늘막 존재 여부를 분류하고, 변수중요도를 수렴시켜 이를 커널 밀도 추정의 대역폭으로 사용함건물 높이 데이터를 사용하여 이미 건물의..

1. 문제 정의2023년부터 시행된 광역버스 입석 금지 제도에 따라, 좌석이 모두 찬 버스는 정류장에 정차하지 않습니다. 현재 K-MaaS 및 민간 길 찾기 서비스들은 실시간 잔여 좌석 정보를 제공하고 있으나, 길이 익숙하지 않은 사용자는 단순한 숫자 정보만으로 자신의 정류장에서 실제로 버스에 탑승할 수 있을지를 정확히 예측하기 어렵습니다. 또한, 길 찾기 앱이 추천한 경로라 하더라도 실제로는 버스가 정차하지 않아 계획과 다른 결과가 발생하는 사례가 빈번합니다. 특히 면접, 시험 등 시간 엄수가 중요한 일정에는 이러한 불확실성이 시민들의 큰 불편으로 이어지고 있습니다. 2. 인원 및 기간기간 : 2025년 3월 24일 ~ 2025년 5월 23일역할분담실시간 버스 데이터 수집 : 김영홍기후, 공휴일 데이터..

1. 문제 정의퍼스널 모빌리티가 주요 산업 중 하나로 부상하면서, 전기 자전거에 대한 관심이 높아졌습니다. 국내 전기 자전거 판매량은 2018년 2만 4천 대에서 2022년 10만 7천 대로 약 4.5배 증가했으며, 2025년 1월 2일 미국 언론사 CBS에 따르면 뉴욕시는 공공 전기자전거 충전소를 제공하는 프로그램을 확대한다고 밝히는 등 세계 각지에서도 이에 대한 필요성을 느끼고 있다. 세종시 행정중심복합도시 (행복도시)는 전국 최고 수준의 자전거 인프라를 갖추고 있는 도시로써, 이를 활용하기 위한 아이디어를 제안했습니다. 2. 인원 및 기간기간 : 2025년 4월 3일 ~ 2025년 5월 8일역할분담LDA 댓글 분석 : 민채영POI 데이터 수집 및 KDE 계산 : 김영홍MCLP 입지선정 : 최상록3...

2025년 5월 12일 부터 5월 18일까지 7일 동안 진행되었던 MixUP 데이터톤에 참여했다. 동아리 내부 행사에서는 불가능 했던 것들을 뛰어넘기 위해, 비타민, 투빅스, 프로메테우스이 힘을 모아서 열린 행사에 참여하여 다른 동아리 사람들과도 교류하고 생각을 나누는 즐거운 시간이 되었다. 뿐만 아니라 유가네 닭갈비, 몬스터, 업스테이지, 위즈코어 등 기업들과 협력을 해서 번듯하고 멋드러진 행사가 된 것 같다.🏆 대회 소개날짜 : 5월 12일(월) ~ 18일(일)비대면: 5/12(월) 10:00 ~ 5/17(금)대면: 5/17(토) 17:00 ~ 5/18(일) 13:00대면 행사 장소 : 올댓마인드 문래점주제[Track 1: 업스테이지] SOLAR API 활용 프롬프트 엔지니어링[Track 2: 위즈..

1. 논문 정보제목 : Sequence to Sequence Learning with Neural Networks저자 : Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le학회 / 연도 : NIPS 2014링크 : https://arxiv.org/abs/1409.32152. 한 줄 요약입력 시퀀스를 하나의 벡터로 인코딩하고, 이를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 Encoder-Decoder 기반의 LSTM 모델(Seq2 Seq)을 제안하여, 기계 번역 성능을 크게 향상시킨 논문이다.3. 문제 정의와 배경기존의 기계 번역 시스템은 통계 기반 n-gram 모델이나 문법 기반 접근 방식에 의존하여 문맥을 장기적으로 반영하지 못하는 한계가 있었다.딥러닝이 도입된 이후에도, 가변 길이의 입..

Long Short-Term Memory Based Recurrent Neural Network Architectures for Large Vocabulary Speech Recognition (https://arxiv.org/abs/1402.1128)1. 서론순환신경망 (RNN)의 한계점장기 의존성 문제Sequence의 길이가 길어질수록, 과거 정보 학습에 어려움이 발생 기울기 소실0~1 사이 gradient 값이 연쇄법칙을 통해 0으로 수렴하는 문제가 생김장기 과거 시점에 대한 모델 파라미터 업데이트가 안됨장기 과거 시점에 대한 모델 학습이 안됨. 순환신경망 (RNN)의 한계점2. LSTM 아키텍처 (LSTM Architectures)LSTM은 장기 의존성 문제를 완화한 RNN 개선 모델Cell st..

1. RNN의 등장 배경가. 시계열 데이터RNN(Recurrent Neural Network)은 시간에 따라 변화하는 데이터를 다루기 위해 등장했습니다. 기존의 신경망(DNN)은 독립적인 데이터를 처리하기에 적합하지만, 시계열 데이터와 같이 순서가 중요하고 이전 정보가 현재의 예측에 영향을 미치는 경우에는 효과적이지 않습니다. 예를 들어, 주가 예측, 음성 인식, 언어 모델링과 같은 분야에서 이전 정보가 현재 정보에 영향을 줍니다. RNN은 바로 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.나. DNN 복습DNN(Deep Neural Network)은 입력 데이터 간 독립성을 전제로 하며 데이터 간 상호작용이 없다고 가정합니다. 이로 인해 DNN은 데이터 간 시계열적 또는 순서적 연관성을 무시하게 됩니다...

2월 26일부터 2월 28일까지 카테부 판교 2기 멤버들을 대상으로 하는 해커톤에 참가했다. 데이터톤, 모델링 성능 테스트 경험은 그래도 있는데, 웹사이트 혹은 애플리케이션을 만드려고 하니 걱정이 앞섰지만, 풀스택과 클라우드 과정 교육생 분들과 함께 협업을 해 볼 수 있는 경험이니 최선을 다해서 결과를 얻어내는데 목표를 두었다.아이디어톤2월 25일 (해커톤 D-1)해커톤을 진행하기 일주일 전, 주제가 미리 공개되었다. ‘LLM을 활용한 AI 기반 서비스 개발 프로젝트’ 그리고 각자 자기 PR 페이지와, 아이디어톤 주제를 구글폼으로 제출하였고 (아이디어톤 참여는 선택) 이왕 참여하는 해커톤, 최선을 다해보고자 아이디어도 제출했다. 아무래도 온라인/오프라인 병행 가능하지만, 해커톤과 팀빌딩을 성공적으로 마치..

저번 주에 비타민 홈커밍 파티를 다녀왔다. 신입 기수 모집과 함께 준비를 하는 동안 장소 대관, 상품 준비 등 운영진들과 정말 많은 고생을 했는데, 성공적으로 마친 것 같아 정말 뿌듯함과 안도감이 들었다 ㅋㅋ 현재 현직에 계시거나 혹은 대학원에서 연구를 진행하고 계신 선배님들이 오셔서 오랜만에 이야기도 나누고, 후배 기수들은 고민거리나 궁금한 점에 대한 정보를 알아 가는 시간이 실제로 만들어진 것 같아서 참 좋았다.회장님의 개회사와 함께 시작되는 2025 비타민 홈커밍 파티 (비커밍 데이). 1년동안 활동하면서 MT, 컨퍼런스, 커리큘럼 및 사진 등 어떤 일들이 있었는지 이야기하고 이를 듣는 시간을 가졌다. 그리고 2학기 콘퍼런스에서 가장 우수한 평가를 받은 NLP 3조가 프로젝트에 대해서 발표하는 시간..