전체 글38 [Generative AI] ICAC 2026 문제 해결 경험과 프롬프트 설계 2026년 5월, AI 문제 해결 경진대회인 ICAC 2026(Inter-Campus AI Challenge)에 참가했다.약 150명이 참가한 예선을 거쳐 50명이 본선에 진출했고, 나 역시 본선까지 진출할 수 있었다.결과적으로 수상에는 실패했다.하지만 대회가 끝난 뒤 가장 오래 남은 것은 결과가 아니었다.오히려 생성형 AI를 활용하는 방식에 대해 많은 고민을 하게 되었고, 내가 부족했던 부분이 무엇인지 확인할 수 있었던 경험이었다. 01. 처음에는 "AI를 많이 돌리면 된다"고 생각했다 대회는 여러 문제와 관련 자료가 제공되고, 참가자가 생성형 AI를 활용해 답을 찾는 방식으로 진행되었다.문제를 처음 확인했을 때 가장 먼저 든 생각은 단순했다. 시간이 부족하다면 AI를 최대한 많이 활용하는 것이 .. 2026. 5. 25. [Unity] Claude MCP를 활용한 VIVEN 플랫폼 콘텐츠 개발 Project: 의왕 메타버스 박물관 (Uiwang Metaverse Museum)Role: 콘텐츠 기획 및 Unity 클라이언트 개발Tech Stack: Unity 6000.0.43f1 , VIVEN SDK, Lua, Claude MCP1. 프로젝트 개요교내 '로컬 콘텐츠 PBL' 수업의 일환으로 진행한 프로젝트입니다. 경기도 의왕시의 지역 자원(철도박물관, 왕송호수, 지역 설화)을 메타버스 공간에 구현하여, 사용자가 가상 공간에서 지역 문화를 체험할 수 있도록 기획했습니다.1.1. 주요 콘텐츠 및 레벨 디자인VIVEN 플랫폼의 특성을 살려, 단순히 맵을 돌아다니는 것을 넘어 상호작용 가능한 스탬프 투어 시스템을 중심으로 설계했습니다.공간 구성:로비: 의왕시 연혁 및 전체 지도 디오라마 배치.설화 체험.. 2026. 1. 20. 추천 시스템 7장 행렬분해 : 평갓값 행렬을 저차원의 사용자 인자 행렬과 아이템 인자 행렬로 분해하는 것행렬분해를 사용할 때는 라이브러리를 사용, 이들을 다루는 방법에 대해 이해한 뒤 적절한 데이터를 입력해 학습시켜야 한다.평갓값이 명시적이다. = 사용자가 아이템에 대해 명시적으로 평가한 데이터를 말함.ex) 각 영화와의 상성은 벡터의 내적을 사용해서 계산, 이렇게 정보를 압축해서 영화와 사용자를 저차원의 베터로 표현하고 그 벡터 공간 안에서 사용자의 상성을 측정하는 것이 행렬분해의 핵심 비음수 행렬 분해 : 행렬 분해 시 사용자와 아이템 각 벡터의 요소가 0 이상 되는 제약을 추가한다.제약에 따라 각 사용자나 아이템의 벡터해석특성이 향상된다. 명시적인 평갓값에 대한 행렬 분해 : 결손값을 메꾸지 않고 관측된 평갓값만 사.. 2025. 5. 28. 추천 시스템 입문 5~6장 MovieLens 데이터셋은 미네소타 대학의 그룹 렌즈 연구소가 구축한 영화 평가 데이터셋 여기서는 주로 다음 파일을 사용함. 데이터의 특징을 탐색적으로 조사하는 것을 탐색적 데이터 분석이라고 한다. 실무에서는 데이터를 샘플링하여 작은 데이터셋으로 빠르게 실험을 반복하고 좋아 보이는 알고리즘을 발견하면 데이터를 늘려 시험하는 방법을 많이 사용함. 평가 방법Precision@K, Recall@K라는 순위 지표로 추천 알고리즘을 평가함.Precision@K : 사용자에게 K개의 아이템을 추천했을 때 그중 실제로 선호하는 아이템의 비율이 얼마나 되는가에 관한 지표Recall@K : 사용자에게 K개의 아이템을 추천했을 때 사용자가 선호하는 아이템 그룹 중 몇 개 맞았는가를 나타내는 비율 통일된 포맷을 .. 2025. 5. 21. 추천 시스템 입문 1-4장 1.1 추천 시스템추천 시스템 : 우리가 다음에 무엇을 하면 좋을지 의사 결정을 지원하는 기술이 책에서는 추천 시스템을 여러 후보 가운데 가치 있는 것을 선정해서 의사 결정을 지원하는 시스템이라 정의하고 설명'여러 후보 가운데 가치 있는 것을 선정한다' = 비즈니스 목적에 맞춰 알고리즘을 적절하게 선택해서 사용해야 한다는 의미 1.2 추천 시스템의 역사1990년대 인터넷 발전과 함께 정보화되고 여러 후보 가운데 가치 있는 것을 선정하는 기술이 중요해짐.제록스 팔로알토 연구소의 연구자 골드버그는 대표적인 추천 알고리즘의 하나인 협조 필터링을 처음으로 조합한 추천 시스템을 제안했음.그가 제안한 추천 시스템은 태피스트리라 불렸으며 날로 늘어나는 전자 메일중 유익한 메일을 선택하는 것.협조필터링을 사용한 메일.. 2025. 5. 14. 실전 데이터 분석 2주차 13장 텍스트 유사성 자연어 처리빠른 텍스트 분석에 중점을 둔 데이터 과학의한 분야일반적으로 대량의 텍스트 데이터셋에 적용되는 편텍스트 간 유사점과 차이점을 분석하는 데 의존적이다. 텍스트 비교텍스트 간 유사도를 비교하려면 텍스트 간 차이를 정량화 해야한다.기본 접근법 : 각 텍스트 쌍에 공유되는 단어 수를 단순히 계산하는 것.각 텍스트를 단어 단위로 분할하여 단어 리스트를 만들어야 한다.토큰화 : 텍스트를 개별 단어로 분할하는 과정 정확한 단어를 비교하는 것이 불가능한 이유일관성 없는 대문자일관성 없는 구두점(특수문자 등) 합집합 : 텍스트 간 겹치는 단어와 겹치지 않는 단어를 모두 결합할 때 사용 두 텍스트의 유사성을 평가하는 간단한 지표의 작동 방식( 자카드 유사도 혹은 자카드 지수 )두 텍.. 2025. 4. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
