

직장인 익명 게시판을 통해 본 재택근무
익명 게시판 11만 건을 분석해 재택근무에 대한 직장인 인식과 주요 불편을 살폈습니다. 재택근무가 복지·이직 조건으로 인식되며 환경 지원 수요도 확인했습니다.



익명 게시판 11만 건을 분석해 재택근무에 대한 직장인 인식과 주요 불편을 살폈습니다. 재택근무가 복지·이직 조건으로 인식되며 환경 지원 수요도 확인했습니다.

BentoML로 딥러닝 모델을 API 형태로 서빙한 경험과 패키징, 도커라이징 과정을 정리했습니다. Swagger UI 제공과 성능 개선, 운영 편의성 측면의 장단점도 함께 공유했습니다.

확산 모델의 기본 개념과 생성 모델 내 위치를 정리했습니다. 점수 기반 모델, SDE, 샘플러까지 이어지는 발전 흐름도 함께 설명했습니다.


뷰노가 생체신호·헬스케어 사업 확장에 맞춰 개발 조직을 여러 팀으로 개편했습니다. AI 기반 심정지 예측·심전도 제품 개발과 B2C 기술 과제를 소개합니다.

2021 인공지능 경진대회 참가기를 통해 전력 품질 예측 문제를 XGBoost와 앙상블로 해결한 과정을 소개했습니다. 수치해석 분야 1위를 달성한 전략과 향후 금융 위험도 분류 적용 가능성도 함께 정리했습니다.

ASIC Floorplan 자동화의 난점과 PPA 기반 평가 기준을 설명했습니다. 강화학습 Placer가 저복잡도 문제에서 전문가·ICC2와 유사한 성능을 보였습니다.


강화학습으로 ASIC Floorplan의 수작업 배치 문제를 자동화하는 환경과 모델을 설계했습니다. GNN·CNN과 HPWL·혼잡도 보상으로 배치 품질을 근사했습니다.


강화학습으로 ASIC Floorplan의 Macro와 Standard Cell Cluster 배치를 최적화했습니다. GNN·CNN과 HPWL·Congestion 보상으로 EDA 기준에 근접한 결과를 확인했습니다.


ASIC Floorplan의 수작업 배치 문제를 강화학습 기반 Placer로 자동화하는 접근을 소개했습니다. 저복잡도 Netlist에서 전문가와 ICC2 자동 배치에 가까운 성능을 확인했습니다.

AI 장면 분석으로 동영상 인코딩의 최적 설정을 찾는 사례를 다룹니다. 최적화 과정과 분산 인코딩 방식도 함께 소개합니다.


생성모델을 판별모델과 비교하고 지도·비지도 방식으로 구분했습니다. KDE·GMM·VAE·GAN과 시계열 이상치 탐지 활용을 정리했습니다.


추천시스템의 Precision@K와 Recall@K 정의 및 계산 예시를 설명했습니다. 사용자별 상위 추천 결과를 집계하는 평가 코드 구현 흐름을 소개했습니다.


BERT의 대표 NLP 과제와 데이터셋을 입력·출력 구조 중심으로 정리했습니다. 이를 이력서 필터링, 평가 코멘트 분석, 채용 Q&A에 적용하는 방안을 제시합니다.


뤼이드 AI 뉴스레터 8월호는 EdSAFE AI Alliance 출범과 교육 AI의 신뢰·안전 기준 논의를 다뤘습니다. 에듀테크 수요와 AI 성능 측정 동향, 관련 논문·콘텐츠도 소개했습니다.