깨발랄 개발자 성장기

3주간 진행되던 프로젝트 주간의 마지막 프로젝트도 마무리했다. 4월은 내내 프로젝트하느라 정신없이 정말 빠르게 지나갔던 것 같다! 6차 미니 프로젝트는 2일간의 짧은 프로젝트 두 개로 나누어져 진행되었다. 월~화는 자연어 처리를 주제로 진행되었고, 수~목은 시계열 데이터를 이용한 프로젝트를 진행하였다. 이번 프로젝트가 월~금의 5일 일정이 아닌 4일짜리 일정으로 진행된 이유는 금요일에는 AICE Associate 자격증 시험과 첫 번째 AIVLE DAY가 진행되기 때문이다! 당장 금요일에 자격증 시험이 있기 때문에, 이번주 프로젝트의 난이도도 무난하게 조절한 듯하다. 근데 자연어 처리는 아직도 너무 어려워요 (´•̥̥̥‸•̥̥̥`) 미니 프로젝트 6차 ① : Aivle School 지원 질문, 답변 챗봇..

IT 트렌드 네번째 주제는 디지털 트윈입니다! 저는 이 개념에 대해 들어본 적만 있어서 자세히 알아보기 위해 이번 주제로 선정하였습니다 :) 개인보다는 기업에게 많은 영향을 미치고 있는 디지털 트윈은 다양한 산업 속에서 어떤 발전을 주도하고 있을지 한 번 알아보겠습니다. 디지털 트윈이란? 디지털 트윈은 2002년 미국 미시간대의 마이클 그리브스 박사가 제품 생명 주기 관리(PLM ; Product Lifecycle Management)에서 최초로 제안한 개념에서부터 시작합니다. 그 당시에는 개념 구현을 뒷받침해 줄 하드웨어 및 기술이 없어 실제로 구현은 되지는 못했습니다. 이후 NASA의 존비커스 박사가 이 개념을 디지털 트윈이라고 이름 짓고, 2010년 NASA의 우주 탐사 기술 개발 로드맵에서 디지털..

이번에는 3일간 진행하는 미니 프로젝트! 4차의 여파로 인해... 난이도가 다소 조정된듯하다 ㅋ 미니 프로젝트 5차 : 스마트폰 센서 데이터 기반 인간 행동 인식 분류 프로젝트의 주제는 스마트폰 기반의 센서 데이터를 활용해 동작을 분류하는 모델을 만드는 것이다. 이름 그대로 스마트폰의 센서에서 측정된 데이터들을 활용해 데이터마다 어떤 동작의 상태인지를 구분해 냈다. 행동의 종류는 6가지로, 정적 행동으로 분류되는 눕기, 앉기, 서기의 3종류와 동적 행동으로 분류되는 걷기, 계단 오르기, 계단 내려가기로 구성되어 있었다. 단순히 모델로 바로 6개의 행동을 분류해 내는 것이 아니라, 우선 동작을 크게 정적/동적 행동으로 나누고, 그 안에서 세부 카테고리로 나누는 것이었다. 지금까지 한 프로젝트들이 한 번에 ..

3주 동안 연속으로 진행될 미니 프로젝트에 머리가 어질어질하지만,,, 그만큼 많이 성장할 수 있는 기회라고 믿고! 이번 프로젝트도 최선을 다해보려고 했다...! 하지만 최고 난관에 봉착하였다. 정말루 에이블 스쿨을 시작하고 가장 힘들었던 한 주가 아닐까 싶다 ㅠ 딥러닝에 대해 배우는 게 처음이기 때문에, 기본적인 Sequential & Functional 모델도 신기했고 컴퓨터 비전과도 연관 있을 것 같은 이미지 탐지와 같은 것들을 알아가는 것도 재미있었다. 하지만… 자연어 처리… 최대 난관이다 ヾ( ·`⌓´·)ﾉﾞ 기본적인 개념도 확 들어오지 않고,, 솔직히 말하면 자연어 처리를 배우는 5일 동안 뭘 배운 건지 잘 모르겠다… 수업이랑 프로젝트랑의 갭 차이는 당연히 어느 정도 있어야 한다고 생각하긴 하지..

세 번째 주제는 펫 테크입니다. 개인적으로 반려동물 시장도 지속적으로 성장하고 있는 산업이라고 생각합니다. 코로나 이후 반려동물을 키우는 가구도 늘어나고 관련 시장도 급속도로 성장했다는 기사를 찾아볼 수 있기도 합니다. 반려동물과 IT의 융합으로 더욱 발전하고 있는 펫 테크에 대해 알아보도록 하겠습니다 ฅ^._.^ฅ 펫 테크란? 펫 테크(Pet-tech)는 반려동물(Pet) + 기술(Technology)을 합성한 신조어로, 반려동물과 관련된 IT 제품 및 서비스를 의미합니다. 현재까지는 IoT, AI와 같은 다양한 기술들이 반려동물 서비스에 결합되고 있습니다. 펫 테크가 발전하는데 가장 많이 기여한 사회적 현상 중 하나는 'Pet Humanization;인간화'를 예로 들 수 있을 것 같습니다. Huma..

처음으로 5일간 진행된 3차 미니 프로젝트! 전주에 시각지능 딥러닝 배우는데 생각보다 내용이 빡빡해서 이번 프로젝트 때는 이미지 처리 관련된 내용이 나올 것 같아서 은근 바들바들 떨고 있었다 (•́д•̀) 과연,,, 나는 프로젝트를 잘 끝냈을까?! 프로젝트는 각각의 주제를 1~3일차 / 4~5일차로 나뉘어 진행되었다. 미니 프로젝트 3차 1~3일차 : 차량공유업체의 차량 파손여부 분류 1일차 : 데이터 전처리 1~3일차에 진행되는 미니 프로젝트의 주제는 《차량공유업체의 차량 파손여부 분류》 나는 면허가 아직 없기 때문에 차량공유를 직접 이용해 본 적은 없지만, 쏘카, 우버와 리프트를 이용해 본 적은 있다. 쏘카는 직접 사용할 차를 대여하는 서비스가 주이고, 우버와 리프트는 카풀과 비슷한 개념이다. 차량을..

제가 두 번째로 선정한 주제는 블록체인입니다. 첫 주제였던 크립토 윈터에 대한 이야기를 하며 암호 화폐에 대해 이미 살짝 다루어보았는데, 암호 화폐와 같은 NFT(Non-Fungible Tokens ; 대체 불가능한 토큰)을 구현하는데 들어간 가장 핵심적인 기술이 블록체인입니다. 블록체인 기술이 무엇인지에 대해 살펴보겠습니다! ╭( ･ㅂ･)و 블록체인이란? Blockchain이라는 단어를 살펴보면 일상생활 속의 거리를 표현하는 단위이기도 하면서 벽돌과 같은 자재를 일컫는 block과 서로 금속으로 된 사슬인 chain을 합친 단어입니다. 직역해 보자면 사슬처럼 얽혀있는 벽돌들을 뜻하는 것 같기도 합니다. 실제로 블록체인은 블록이라는 단위의 데이터들을 P2P(Peer to Peer) 방식을 기반으로 하는 ..

딥러닝 학습을 위해 사용하는 유명한 데이터셋들을 모아보았다. Image Classification (이미지 분류)에 사용되는 데이터셋 1. MNIST (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) MNIST는 Modified National Institute of Standards and Technology database의 줄임말로, 0부터 9까지 28X28 픽셀을 가진 손글씨 사진들을 모은 데이터셋이다. 머신러닝에서의 Hello world와 같은 기초가 iris data라면, 딥러닝에서는 MNIST가 이와 같은 위치라고 할 수 있다. 이 데이터 셋에는 60,000개의 train data와 10,000개의 test data가 들어있다. 60,000개의 train data는 그 안에 5..

에이블 스쿨에서의 두 번째 프로젝트가 3월 6일부터 3월 8일까지 3일 동안 진행되었다! 첫 프로젝트때에는 너무 정신없이 흘러갔었는데,, 이번 프로젝트도 정신 없었다 ｡° ૮₍°´ᯅ`°₎ა °｡ 그래도 스스로 느끼기에는 아주 미약한..!! 발전은 있었다... 다시 한번 느끼지만 더더 복습을 열심히 해야 할 것 같다. 2차 미니 프로젝트 1일차 주제 : 미세먼지와 날씨 데이터를 바탕으로 미세먼지 농도를 예측하는 모델 만들기 간단하게 요약하자면, 미세먼지 데이터와 그때의 여러 가지 날씨데이터를 통해 미래의 미세먼지 농도를 예측하는 것이 최종 목표였다! 프로젝트는 다음과 같은 순서로 진행되었다. 탐색적 데이터 분석 (EDA) : 주어진 미세먼지와 날씨 데이터를 다양하게 분석하였다. 기온부터 풍향, 구름의 양 ..

KT AIVLE School의 다른 에이블러 분들과 함께 IT 트렌드 스터디를 진행하게 되었습니다! 주기적으로 다양한 IT 트렌드에 대해 하나씩 살펴보고, 내용에 대해 정리하여 티스토리에 업로드할 예정입니다 :) Crypto Winter 제가 선정한 첫번째 주제는 크립토 윈터 (Crypto Winter)입니다. 암호 화폐 시작하기 전에, 간단하게 암호화폐에 대해 짚어 보겠습니다. 암호 화폐란, 블록체인을 기반으로 분산 환경에서 암호화 기술을 사용하여 만든 디지털 화폐를 통칭하는 말입니다. 최초의 암호 화폐는 우리에게도 익숙한 비트코인(Bitcoin)입니다. 2009년에 처음 발행되었으며, 중개기관 없이 개인 간의 P2P(Peer-to-Peer) 방식을 통해 거래가 이루어집니다. 이런 코인의 거래 과정은 ..