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[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 19기] 2차 프로젝트 회고

2025.9.30-2025.10.15 서울시 자치구별 매장 폐업률 예측 및 솔루션 제공본 프로젝트는 서울시의 실제 상권 데이터를 기반으로 자치구별 매장 폐업률을 예측하고, 예비 창업자 및 기존 매장 운영자에게 데이터 기반의 인사이트와 솔루션을 제공합니다.최근 경기 침체 및 상권 변화로 인해 소상공인의 폐업 위험이 증가하고 있는 가운데, 본 프로젝트는 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 폐업 위험을 사전에 예측하고, Streamlit 기반 대시보드를 통해 누구나 쉽게 접근할 수 있는 의사결정 지원 도구를 구축하는 것을 목표로 합니다. 주요 내용서울시 자치구 및 업종별 폐업률 데이터 수집 및 분석머신러닝과 딥러닝을 활용한 예측 모델 개발사용자 맞춤형 폐업률 예측 및 시각화 제공Streamlit을 통한 웹 기..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 19기] EDA&ML 미니 프로젝트 회고

2025.9.16-2025.9.292026 FIFA 월드컵 우승국 예측 및 한국 국가대표 성적 예측 프로젝트 회고1. EDA선수단의 평균 연령, 선수단별 유명리그에 포함된 선수 수, 피파 게임에서의 선수단 스탯 평균, 20년간의 상대 전적을 컬럼으로 정리하였다. 수업시간에 배운 EDA의 순서에 맞춰 진행하려 노력하였지만 처음에는 생각이 정리가 안되고 데이터의 종류가 많아 어려웠다. 하지만 팀원 4명이 10개가 넘는 csv파일에서 필요한 컬럼을 정제하여 하나의 데이터 프레임으로 병합해본 경험을 통해 ML 프로젝트를 위한 EDA 과정을 익힐 수 있었다. 또한 협업 과정에서의 방식이나 깃허브 활용 방안도 다시 고민해보는 경험이 되었다.평균 연령이나 포함된 선수 수를 구하면서 mean, isin, map 등의 ..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 19기] 3주차 회고

2025.09.01-2025.09.05 3주차 회고 이번주는 1차 프로젝트를 진행하는 주차였다. 먼저 우리 팀이 진행한 프로젝트를 소개하고 회고를 작성하려 한다.Project타이어 매장 예비 점주를 위한 정보 제공 플랫폼전국 자동차 등록 현황 및 기존 타이어 매장 현황 분석을 통한 타이어 매장 개점에 최적화된 입지 정보 제공 프로젝트 필요성자동차 보급률 증가 및 유지보수 수요 확대: 차량 증가 → 정기적인 정비·소모품(특히 타이어) 교체 수요 증가 → 타이어 매장 수요 확대국내 자동차 등록 대수의 지속적 증가에 따라 개인 차량 보유 일상화타이어 매장 입지의 중요성→ 데이터 기반 입지 선정의 필요성기존 매장이 과밀한 지역에 신규 매장 개설 시, 경쟁 심화 → 수익성 저하경험 부족 보완→ 가시적인 데이터를 ..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 19기] 1주차 회고

2025.08.18-2025.08.22 1주차 회고Study 이번 주는 파이썬을 주제로 강의를 들었다. 오랜만에 공부를 다시 시작하다 보니 긴장도 되었지만, 기대감도 컸다. 강의에서 배운 주요 개념과 정리한 내용은 아래 노션 페이지에 정리하였다. 1주차 강의 정리https://jumbled-bass-cb7.notion.site/Python-Streamlit-253c12bfb41e809dad95d9502c97b7f7 Python (+Streamlit) | Notion강의 노트jumbled-bass-cb7.notion.site 첫 환경 세팅부터 분기문까지는 복습한다는 마음으로 비교적 가볍게 들었다.함수 부분부터는 예전에 공부한 내용이 거의 기억나지 않아 새롭게 배우는 느낌이었다.특히 람다는 코딩테스트 공부..

GPT-4o 기반 음성 챗봇 구현 및 AI 모델을 이용한 졸음 감지

우리 앱 서비스는 음성 분석 기반 졸음 감지 및 개인화된 음성 대화를 통한 졸음 운전 예방 서비스이다.최종 시연 영상https://youtu.be/aL71AbJ9YqY내가 구현한 주요 기능은 다음과 같다. 1. GPT-4o 기반의 개인화된 음성 챗봇 구현2. 졸음 감지 AI 모델과 연결하여 졸음 감지 시 큰소리 알림 이 글에서는 해당 기능을 어떻게 구현했는지 자세히 소개하려한다. 0. 음성 대화 로직기능 구현에 대해 이야기하기 전에 기능의 로직에 대해 먼저 설명하겠다. 사용자는 첫 회원가입 시 이름, 성별, 생년월일, 직업, 관심사를 입력한다.이 정보는 DB에 저장되고 음성 챗봇 구현 시 프롬프트 엔지니어링하여 개인 맞춤형 대화를 구현하였다. 사용자가 대화 시작 버튼을 누르면 GPT-4o 모델을 기반으..

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1인 운전자와의 친근한 맞춤형 대화를 위한 프롬프트 엔지니어링

❗프롬프트 엔지니어링이란? ⭐생성형 인공 지능(생성형 AI) 솔루션을 안내하여 원하는 결과를 생성하는 프로세스생성형 AI는 인간을 모방하려고 시도하지만 고품질의 관련성 높은 결과물을 생성하려면 자세한 지침이 필요하다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 *LLM이 원하는 응답을 생성할 수 있도록 *프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술이자 과학이다.  *대규모 언어 모델(LLM)텍스트 및 기타 콘텐츠를 생성 및 번역하고 다른 자연어 처리(NLP) 태스크를 수행하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터로 학습된 통계 언어 모델  *프롬프트AI 모델에서 출력을 생성하기 위해 입력하는 텍스트 > 구성요소- 모델이 수행하기를 원하는 특정 작업 또는 지침을 말하는 ‘명령(Instruction)’- 모델을 조정할..

[뷔르츠부르크 방문학생] #2 뷔르츠부르크 국제처 컨택

2023년 5월 #1 방문교 선정 → 2023년 7-8월 #2 뷔르츠부르크 국제처 컨택 2023년 8월 21일 #3 Online Enrolment 작성 https://www.uni-wuerzburg.de/international/studieren-in-wuerzburg/austauschstudium/bewerbung-und-zulassung-freemover/ Bewerbung und Zulassung Freemover - International Bitte beachten Sie unsere sprachlichen Voraussetzungen für eine Zulassung zum Freemover-S..

방문학생 지원 2023.08.21 1

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI 캠프 19기] 2차 프로젝트 회고

2025.9.30-2025.10.15 서울시 자치구별 매장 폐업률 예측 및 솔루션 제공본 프로젝트는 서울시의 실제 상권 데이터를 기반으로 자치구별 매장 폐업률을 예측하고, 예비 창업자 및 기존 매장 운영자에게 데이터 기반의 인사이트와 솔루션을 제공합니다.최근 경기 침체 및 상권 변화로 인해 소상공인의 폐업 위험이 증가하고 있는 가운데, 본 프로젝트는 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 폐업 위험을 사전에 예측하고, Streamlit 기반 대시보드를 통해 누구나 쉽게 접근할 수 있는 의사결정 지원 도구를 구축하는 것을 목표로 합니다. 주요 내용서울시 자치구 및 업종별 폐업률 데이터 수집 및 분석머신러닝과 딥러닝을 활용한 예측 모델 개발사용자 맞춤형 폐업률 예측 및 시각화 제공Streamlit을 통한 웹 기..