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Background 최근 AI 기술은 많은 사람들에게 관심을 받고 있지만, 이를 직접 구현하기 위해 필요한 프로그래밍 지식과 기술적 진입장벽은 여전히 높다. 특히, 비전공자나 AI에 입문하려는 사람들에게 복잡한 코드 작성은 큰 부담으로 다가온다. 이런 문제를 해결하기 위해 우리는 누구나 쉽게 AI 모델을 설계하고 학습할 수 있는 노코드 AI 블록 모델 생성 서비스, MuseLab을 개발하였다.MuseLab은 사용자가 블록 코딩 방식으로 딥러닝 모델을 설계할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공한다. 뿐만 아니라, GPT API를 통해 설계한 모델을 코드로 변환하고, 실제 데이터로 모델을 학습시켜 결과를 확인할 수 있다. 이를 통해 사용자는 AI 모델 설계부터 학습까지의 과정을 쉽고 명확하게 이해할 수 있다..

Design Process 1. 설계 입력: 플랫폼 정보, 요구사항, 데이터 설명2. 설계 활동: 아키텍처 설계 -> 인터페이스 설계 -> 컴포넌트 설계 => 데이터베이스 설계(3. 설계 결과: 시스템 아키텍처, 데이터베이스 명세, 인터페이스 명세, 컴포넌트 명세   - 아키텍처 설계: 시스템의 전체 구조, 주요 구성 요소(하위 시스템, 모듈), 이들의 관계 및 배포 방법을 식별 - 인터페이스 설계: 시스템 컴포넌트 사이의 인터페이스 정의 - 컴포넌트 설계: 각 시스템 구성 요소의 작동 방식 설계 - 데이터베이스 설계: 시스템 데이터 구조를 설계하고, 데이터베이스에서 어떻게 표현할지 결정   Software architecture  - 아키텍처 설계: 시스템을 구성하는 하위 시스템과 하위 시스템 제어 및..

🔎Requirements Engineering  Requirements engineering - 고객이 시스템에서 요구하는 서비스와 시스템의 운영&개발에 대한 제약사항을 설정하는 과정- 시스템의 요구사항은 요구공학 프로세스에서 생성되는 시스템 서비스(요구 서비스) 및 제약사항에 대한 설명 💡 요구사항이란? - 시스템이 수행해야 하는 작업 (시스템이 무엇을 해야하는가?) - 서비스 or 제약사항에 대한 상위 수준 추상 설명부터 세부 기능 사양에 이르기까지 다양함  즉, 요구란 시스템이 무엇을 해야하며, 이 시스템을 크게 설명하는 것부터 구체적으로 설명하는 것을 이름 💡 요구사항의 종류 요구사항은 "누구를 위해 작성되는가"로 구별됨 - 사용자 요구사항  * 시스템이 사용자에게 제공할 서비스와 동작상 제..

🔎 Software Processes  The software process  - 소프트웨어 시스템을 개발하기 위한 체계적인 활동들 - 많은 소프트웨어 프로세스 존재 - 프로세스에 반드시 포함되는 활동들  ① 명세화: 소프트웨어 시스템이 해야할 일을 정의  ② 설계 및 구현: 시스템 구조를 정의하고 구현  ③ 검증: 소프트웨어가 고객이 원하는 것과 일치하는지 확인  ④ 진화: 변화하는 고객의 요구를 만족시키기 위해 진화 - 소프트웨어 프로세스 모델은 소프트웨어 프로세스를 단순하게 나타낸 것 (소프트웨어 프로세스 모델: 추상화시켜 표현한 것)  💡 소프트웨어 명세화 (specification)  - 어떤 서비스가 필요한지를 이해하고 정의하며, 시스템 운영과 개발에 대한 제약사항을 찾아내는 과정   💡..

📖 Project Planning  Project Planning - 프로젝트 계획에는 작업을 여러 부분으로 나누어 프로젝트 팀 구성원에게 할당하고, 발생할 수 있는 문제를 예상하고 해당 문제에 대한 잠정적 해결 방안을 준비하는 작업이 포함됨.- 프로젝트 시작 시 생성된 프로젝트 계획은 프로젝트가 어떻게 진행될 것인가를 프로젝트 팀과 고객이 소통할 때, 프로젝트 진행 상황을 평가할 때 사용   Planning stages 1. 제안 단계 - 소프트웨어 시스템을 개발 혹은 공급하는 계약을 얻기 위해 입찰할 때ex) 어떠한 프로젝트 / sw 를 만들고 싶다 제안할 때 2. 프로젝트 시작 단계 동안 - 누가 프로젝트에서 일할 것인지, 프로젝트를 어떻게 작업들로 나눌 것인지, 자원을 어떻게 할당할 것인지에 대..

📖 소프트웨어  소프트웨어란? 💡 소프트 웨어란? - 프로그램 자체만이 아니라 관련 문서, 라이브러리, 지원 웹사이트 등 필요한 환경 설정 데이터 포함 - 소프트웨어 제품은 특정 고객을 위해 개발되거나, 범용으로 개발됨 💡 소프트웨어 제품 유형 - 일반 제품 : 독립형 시스템, 어떠한 고객이든 원하면 살 수 있음. 예를 들어 그래픽 패키지, 프로젝트 관리 도구, CAD 같은 PC 소프트웨어, 특화된 마켓을 위한 소프트웨어 - 맞춤식 소프트웨어 : 특정 고객에 맞추어 개발한 시스템. 예를 들어 전자기기 제어 시스템, 항공 관제 시스템  + 임베디드 시스템은 특정 하드웨어 장치에서 특정 기능을 수행하도록 개발된 sw기 때문에 맞춤식 소프트웨어라고 생각.. => 새 소프트웨어 개발은 완전히 새롭게 개발을..

이번 주제에서는 컴퓨터 비전의 "이미지 분류, 객체 감지, 신경 스타일 전이" 등의 문제를 해결해나갈 것이다. 컴퓨터 비전의 가장 큰 걸림돌은 입력의 크기가 아주 크다는 것이다. 예를 들어 64크기의 컬러 이미지가 입력으로 들어온다고 하면 64*64*3의 크기가 입력으로 들어온다. 이러한 걸림돌을 가진 문제들을 해결하기 위해서는 컨볼루션 연산을 잘 구현해야한다.  Edge detection example  예시로 이미지에서 수직 엣지를 감지하는 것에 대한 컨볼루션 연산을 해보겠다. 여기서는 6x6 grayscale 이미지에 3x3 필터로 연산을 하여 4x4 행렬을 생성된다.    입력 이미지를 보면 왼쪽에 수직 경계선이 있는데, 이 수직 경계선을 찾아내기 위해 수직 경계를 가진 필터를 적용하였다. 그 결..

※ 혼자 읽고 정리한 글이라 틀린 내용이 있을 수 있습니다. [Identity Mappings in Deep Residual Networks]https://arxiv.org/abs/1603.05027 ※ ResNet은 아주 깊은 신경망을 효과적으로 훈련시키기 위해 개발된 신경망이다. 깊은 신경망에서 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 Residuak Block이라는 구조를 도입하였다. Residual Block에서는 입력을 그대로 다음 블록으로 전달하는 skip connection을 사용하여, 네트워크가 원래의 입력을 유지하면서 추가적인 학습을 진행할 수 있도록 한다.  이 논문에서는 ResNet을 분석하여 ResNet의 성능이 왜 좋은지를 검증하고 기존 구조를 개선하여, 더 깊은 신경망에서도 효..