ICT인턴십 후기
ICT 인턴십에서 백엔드 실무, 서비스 분석, 기술 세미나를 경험한 후기입니다. 실서비스를 다루며 테스트와 정확한 분석의 중요성을 배웠습니다.
#Django#Elasticsearch#Docker
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너드팩토리
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- 마지막 발행
- 2023. 1. 20.
너드팩토리 기술 블로그 글 (30)
우리 서비스에 데이터를 어떻게 보여줄까?
데이터 시각화의 목적과 좋은 시각화의 기준을 정리하고, 서비스 대시보드에 적용할 방향을 제안했습니다. 추천 지표와 고객군별 분포를 더 명료하게 보여주는 화면 구성을 고민했습니다.
#UI/UX#데이터 시각화#대시보드
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TDD 적용하기 (Python Django)
Python Django에서 TDD를 실제로 적용한 과정을 정리했습니다. 테스트를 먼저 쪼개 작성하고 구현·리팩토링을 반복한 경험과 적용 시점을 공유했습니다.
#TDD#Python#Django
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자연어처리 모델을 활용한 개인화 추천시스템
자연어처리의 토픽 모델링을 개인화 추천에 적용하는 방식을 소개했습니다. 사용자 행동 데이터를 바탕으로 관심 주제를 추출해 맞춤형 추천을 구성하는 개념을 설명했습니다.
#NLP#추천#토픽 모델링
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Gatsby를 어떻게 적용할 수 있을까? (+ gatsby에 typescript 적용하기)
Gatsby의 JAMstack 기반 사전 렌더링 구조와 React·SEO 측면의 선택 이유를 소개했습니다. Jekyll 기술 블로그 마이그레이션 계획과 Gatsby에 TypeScript를 설정하는 과정을 정리했습니다.
#Gatsby#React#TypeScript
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Message Queue vs Load Balancer
Message Queue와 Load Balancer의 처리 구조와 특성을 비교했습니다. 대용량 비동기 작업과 빠른 응답 요청의 특성에 맞춘 선택 기준을 제시합니다.
#message queue#load balancer#비동기
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추천시스템 평가 지표 - 1 (Precision@K / Recall@K)
추천시스템의 Precision@K와 Recall@K 정의 및 계산 예시를 설명했습니다. 사용자별 상위 추천 결과를 집계하는 평가 코드 구현 흐름을 소개했습니다.
#추천시스템#Precision@K#Recall@K
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GAN을 이용한 이상탐지
GAN의 생성·판별 모델 개념과 GANomaly 기반 이미지 이상탐지 구조를 설명했습니다. 세 종류의 손실과 이상 점수 산출로 MNIST 정상·비정상 분류를 구현했습니다.
#GAN#GANomaly#이상탐지
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Flask를 활용한 iOS Networking 1 - 사진 전송하기
iOS에서 앨범·카메라 사진을 선택하고 URLSession으로 서버에 업로드하는 흐름을 설명했습니다. POST 요청과 세마포어로 응답 처리 순서를 제어하는 방법을 다뤘습니다.
#iOS#URLSession#UIImagePickerController
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ICT 인턴십 후기
ICT 인턴십에서 애자일 협업 방식과 VODA 서비스 기획·개발 과정을 경험했습니다. Figma 와이어프레임, UX 설계, 데이터 기반 기획의 중요성을 배웠습니다.
#agile#Figma#UI/UX
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정규화 정리1 - Scaling, Regularization, Standardization
Scaling, Standardization, Regularization의 정의와 목적, 대표 기법을 구분해 정리했습니다. Min-Max·Z-Score·Ridge·Lasso의 특성과 용어 혼용 시 주의점을 설명합니다.
#scaling#standardization#regularization
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You Only Look Once. YOLO
YOLOv1의 단일 신경망 기반 객체 검출 구조와 출력·손실 구성을 설명했습니다. YOLOv2의 앵커 박스, 다중 스케일 학습 등 정확도 개선 기법을 정리했습니다.
#YOLO#객체 탐지#ML
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Ubuntu 20.04 LTS (CLI-Server)에 CUDA 11.1 GPU 가속 연산 환경 세팅 하기
Ubuntu 20.04 CLI 서버에서 CUDA 11.1 기반 GPU 가속 환경 구성을 정리했습니다. 드라이버·CUDA·cuDNN·딥러닝 프레임워크의 호환성과 검증 방법을 안내합니다.
#Ubuntu#CUDA#cuDNN
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VODA 디자인 시스템 2
VODA 디자인 시스템의 브랜드·시스템 컬러와 데이터 시각화용 팔레트 구성 기준을 소개했습니다. 재사용 가능한 UI 컴포넌트와 팀 공통 규칙으로 일관성과 협업 효율을 높이는 방법을 설명합니다.
#디자인 시스템#UI/UX#컴포넌트
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백마 인턴십 후기
백마 인턴십 참가자들이 이미지 분류 AI와 Django 기반 백엔드 API 개발 경험을 공유했습니다. Notion·Slack·Git 기반 협업과 소통, 리뷰 과정의 중요성을 되짚었습니다.
#DenseNet#PyTorch#Django
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Django REST Framework로 API 만들기 & HTML 요소 수집하기
Django REST Framework로 모델 데이터를 JSON API로 제공하는 과정을 설명했습니다. Selenium과 lxml로 HTML 요소의 XPath·크기·좌표를 수집해 DB와 API에 연동했습니다.
#Python#Django#REST API
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Custom Data 로 이미지 분류 전이학습 하기
DenseNet 사전학습 모델의 분류기를 교체해 커스텀 이미지 분류 전이학습을 구현했습니다. 검증 기반 가중치 저장과 CSV·heatmap 시각화로 학습 결과를 관리했습니다.
#PyTorch#DenseNet#전이학습
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솔루션 납품 자동화하기 - Docker편
일반망과 폐쇄망의 Docker·Docker Compose 설치 절차를 셸 스크립트로 자동화했습니다. OS별 분기와 사전 준비 파일을 활용해 솔루션 납품 시간을 줄였습니다.
#Docker#Docker Compose#shell script
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