NPU: AI 효율을 극대화하는 전용 프로세서
인공지능 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 하드웨어로 NPU를 소개했습니다. CPU와 GPU의 역할과 한계를 짚으며 AI 효율 극대화 관점을 설명했습니다.
#LLM#ML
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대표 인기 포스트『공간데이터 시각화 플랫폼』 개발의 시작부터 끝까지, 프론트엔드 개발자의 여정139 조회139 조회 AI
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백엔드![[디지털 트윈 기술 #5] Go Fiber Framework 를 활용한 동시성, 고성능 실시간 데이터 처리 back-end 서비스 개발 사례](https://aw-download-file.hmg-corp.io/3m5b8c7d9k/01JF6KEZE4P7SKE78RFZ5F5643)
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주요 카테고리 Else · AI · Frontend
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- 2025. 5. 1.
최신 게시글 (20)
『공간데이터 시각화 플랫폼』 개발의 시작부터 끝까지, 프론트엔드 개발자의 여정
공간데이터 시각화 플랫폼 개발 여정을 프론트엔드 개발자 관점에서 소개한 글입니다. 제목과 발췌상 프로젝트 개요와 팀 맥락을 전하는 내용입니다.
#시각화#플랫폼
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UX 라이팅, 텍스트로 사용자 경험을 디자인하다: 카피라이팅, 테크니컬 라이팅과의 차이점
UX 라이팅을 텍스트로 사용자 경험을 디자인하는 관점에서 설명했습니다. 카피라이팅, 테크니컬 라이팅과의 차이도 함께 다뤘습니다.
#UI/UX
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공통 Jenkins pipeline과 Confluence API를 활용한 배포 프로세스 자동화 사례
Jenkins 공통 파이프라인과 Confluence API로 배포 프로세스를 자동화한 사례를 다뤘습니다. 제공된 내용이 적어 구체적인 구현과 효과는 확인하기 어렵습니다.
#Jenkins#API#자동화
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쿠버초보의 kubestronaut 도전기(feat. 시험 준비 Tips)
쿠버네티스 운영 환경을 처음 접한 뒤 kubestronaut에 도전한 경험과 시험 준비 팁을 공유했습니다. 시험 준비 과정에서 도움이 된 학습 포인트를 중심으로 정리했습니다.
#Kubernetes#MSA
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LLM 추론 최적화 딥시크-R1 및 S1 논문 기반 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론
LLM 추론 최적화와 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론을 다루는 글입니다. 딥시크-R1과 S1 논문을 바탕으로 관련 접근을 소개했습니다.
#LLM#ML
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자율주행 AI 모델에서 합성데이터 활용해보기
자율주행 AI 모델 학습에서 합성데이터 활용을 주제로 현업의 고민을 정리한 글입니다. AI 시대의 데이터와 학습 데이터 관점을 함께 다루었습니다.
#자율주행#데이터 분석
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넘쳐나는 VoC에 합리적인 우선순위를 제공하는 방법론 소개 - Kano, Eisenhower Matrix, WSJF
VoC가 많을 때 우선순위를 합리적으로 정하는 방법론을 소개합니다. Kano, Eisenhower Matrix, WSJF를 활용한 분류와 판단 기준을 다룹니다.
#분석
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Playwright로 효율적인 FrontEnd 개발 시나리오 테스트하기
Playwright를 활용해 프론트엔드 개발 시나리오 테스트를 적용하는 내용을 다뤘습니다. 지난 글의 통합 테스트 개념을 실제 사례에 연결해 소개했습니다.
#Playwright#test
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애니메이션에서 찾아보는 디지털 트윈 기술 - 뼈대구성에서 모방학습까지
애니메이션 제작 흐름을 통해 디지털 트윈을 사람에게 적용하는 관점을 소개했습니다. CAD, Mesh, GLTF, USD 개념을 함께 살펴보는 기술 개념 글입니다.
#디지털 트윈#언리얼엔진#CAD
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소프트웨어 개발하는데 사양이 꼭 필요한가요?
소프트웨어 개발에서 사양이 꼭 필요한지 문제를 제기하는 글입니다. 요구사항 분석과 사양 작성의 현실적인 어려움을 함께 다룹니다.
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정보유출 걱정 없이 DeepSeek VLM 모델 로컬 환경에서 구축하기
DeepSeek VLM 모델을 정보유출 걱정 없이 로컬 환경에서 구축하는 방법을 다룹니다. 민감한 데이터를 다루는 경우 로컬 실행을 통한 보안 확보를 고려할 수 있습니다.
#LLM
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Android SharedFlow, StateFlow 도입기
Android 내비게이션 엔진 도입 과정에서 Kotlin의 SharedFlow와 StateFlow를 적용한 사례를 소개했습니다. 발췌만으로는 구체적인 문제 해결 내용은 충분히 확인되지 않았습니다.
#Android#Kotlin
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PyTorch 2.x Torch Compile로 딥러닝 성능 올려보기
PyTorch 2.x의 핵심 기능인 Torch Compile을 소개하는 글입니다. 딥러닝 성능을 높이는 관점에서 PyTorch 2.0의 변화 포인트를 다뤘습니다.
#PyTorch#ML
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디지털트윈 기술을 사람에게 적용해보기 (feat.언리얼엔진)
디지털트윈 기술을 사람에게 적용해보는 시도를 언리얼 엔진과 함께 소개한 글입니다. 현대자동차 디지털 공장 맥락에서 제조 디지털트윈을 재미있게 풀어보려는 배경을 담고 있습니다.
#디지털트윈#unreal engine
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VM Blue-Green 전환으로 효율적인 개발 환경 만들기 (feat. Property 주입)
VM 블루-그린 전환으로 개발 환경을 효율화하는 방법을 소개했습니다. Property 주입을 함께 다룬 현대오토에버 CCS 시스템 관련 글입니다.
#cloud#system
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FrontEnd 개발 과정에 Integration Test 더하기
프론트엔드 개발 과정에 통합 테스트를 더해 효율을 높이고 실수를 줄이는 방법을 소개하는 글입니다. 다만 발췌가 짧아 구체적인 내용은 확인하기 어렵습니다.
#test
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Classic AUTOSAR NVM에 대해 알아보자
Classic AUTOSAR의 NVM 개념과 ECU에서 영구 데이터를 보존하는 필요성을 소개했습니다. 자동차 전자제어 환경에서 NVM의 역할을 이해하는 데 도움이 되는 글입니다.
#AUTOSAR#ECU#NVM
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현대자동차그룹 글로벌 차량 가입·개통 시스템 개편하기 (feat. MSA)
현대자동차그룹 커넥티드 카 서비스의 글로벌 확장을 위해 가입·개통 시스템 개편 사례를 다뤘습니다. 모놀리식 구조를 MSA 방향으로 전환하는 맥락을 소개했습니다.
#MSA
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[디지털 트윈 기술 #5] Go Fiber Framework 를 활용한 동시성, 고성능 실시간 데이터 처리 back-end 서비스 개발 사례
Go Fiber Framework를 활용한 디지털 트윈용 백엔드 서비스 개발 사례를 다뤘습니다. 동시성과 고성능 실시간 데이터 처리에 초점을 맞춘 내용입니다.
#Go#web#동시성
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