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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
10 여년전 사업화 진행결과 실패이후 최근 3 년 정도 딥러닝 사업화 준비하면서 느끼는 점 .... 본문
저도 이제 나이가 59 입니다 ... 2007 년경 H.264 Codec IP 를 만들어 보겠다고 호기롭게 도전했었는데 결과물의 성능(정확도)이 몇 프로 미달해서 나와서 결국 사업은 실패로 끝났고, 이때 참 코덱 국제규격문서와 코덱 개발 참조소스를 사용해서 독자적인 코덱 SW IP 를 만들려고 했었구요 .... 그 이후 힘들었던 이유가 비디오 코덱을 해보겠다고 2000 년대초에 한동안 여기에 올인했었기 때문에 제가 사업을 실패하고 2010 년경부터는 구글에서 스마트폰 OS 인 안드로이드가 2009년에 출시됬었구요 ... 그때 한국도 업체들 여기 저기서 안드로이드쪽에 발을 담그는 업체들이 생겨났었고 ... 이때가 마이크로스프트 WinCE 로 모바일 기기를 개발하던것이 주류였었는데 안드로이드가 나오면서 저도 약간 발을 담갔었던 마이크로스프트 WinCE쪽 일하던 사람들이 힘들어했던 시기였읍니다 ... WinCE쪽 일하던 사람 이직도 많았죠 ... 저도 2005 년도쯤 WinCE 플랫폼으로 WinCE 지상파 DMB 인 T-DMB 드라이버와 어플을 만들수 있는 기술을 확보했었는데 갑자기 안드로이드가 2009 년에 나오면서 저도 안드로이드를 공부 안할수 없었구요 ... 이렇게 안드로이드를 공부했었구요 ... 안드로이드 BSP 및 HAL 개발은 대기업두 최소 20 명 인원을 투입해서 개발이 가능한 그런 분야이기에 저같은 일인기업은 당장 먹고 사는것 해결이 되야 해서 안드로이드 BSP 및 HAL 개발에 시간투자를 올인할수가 없다는게 저의 힘든 점 이었구요 ... 딥러닝 분야도 마찬가지 입니다 ... 제가 자금여력이 있어서 개발진행을 여유있게 할수 있으면 모를까 당장 생활비 벌이는 벌이대로 하면서 딥러닝 공부를 한다는게 한계가 생길수 밖에 없더군요 ... 딥러닝 공부를 한 2 년반 하니 깨달은게 딥러닝도 서비스 개발도 사업화 검토를 사람들이 하지만 요 최근에 딥러닝은 ChatGPT 가 세상을 바꾸면서 GPT-3 모델을 반도체 IP 로 만드는것 이런것이 요즘 대기업에서 관심을 갖더군요 ... GPT-3 모델을 AI 반도체 IP 로 만드는것의 핵심은 구글 트랜스포머 모델을 커스토마이징 개발 성공한 GPT-3 모델 의 세부 알고리즘이 딥러닝 소스로는 어떻게 설계되는지 파악이 되야 AI 반도체 IP 로 만드는것이 가능 합니다 ... 저는 이런것들을 기초부터 세부분석 작업을 했었읍니다 ... 트랜스포머 모델을 커스토마이징 하기 위해서 껍데기를 하나 하나 벗기면서 AI 반도체 IP 설계 기반기술을 확보하려 노력중 입니다 ... 하나 하나 껍데기를 벗기다 보면 AI 반도체 IP 설계 기반기술 확보가 당장은 아니더라도 추후 가능하다고 보거든요 ... 이런 그동안 2 년반 저의 딥러닝 준비과정의 평가를 알아봐 주셨으면 합니다 ...