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딥 네트워크 - 딥러닝 모델 분석/네트웍 통신/카메라 3A 튜닝 분야
안녕하세요 ? 딥러닝 사업화를 준비중인 일인기업 딥네트워크 장석원 입니다 ... 아래는 StyleGAN 논문을 설명하는 블럭도 입니다. StyleGAN 논문의 핵심인 Style Transfer 의 설계 구조 파악에 성공했읍니다 ... Style Transfer 의 핵심인 AdaIN 메커니즘의 블럭도를 아래에 표시했고 이것의 세부 동작원리 파악에 성공했읍니다 어떻게 Style Transfer 메커니즘이 동작해서 Style 을 전달 가능한지 그 설계 원리 파악에 성공했읍니다 ... 예를들어 전지현 얼굴에 미스코리아의 눈 코 입으로 사람이 느끼기에 불편하지 않게 Style Transfer 을 처리하려면 Style Transfer 의 핵심인 AdaIN 메커니즘의 그 설계 세부구조를 담당하는 알고리즘의 동작원리를..
TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation Transformers 를 medical image segmentation task 에 적용한 논문이고 ... Transformer 구조의 이점을 최대한 살리기 위해 global context 에 대한 정보만 추출한 것이 아니라 low-level CNN faeture 도 잘 활용해서 성능을 개선한 논문 입니다 ... 본 해외논문관련 딥러닝 모델 구현 노하우 확보에 성공했구요 ... 본 논문과 같은 의료영상분야 딥러닝 모델 사업화에 관심있으신 분들의 연락 기다립니다 ... 제가 운영하는 일인기업 딥 네트워크 장석원 제가 어떤것들을 그동안 검토분석을 했는지를 소개하는 저의 ..
그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ... 저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ... 밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ... 딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ... 또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ... 이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따..
[ 네트워크 통신 분야 LoRA Device 단 / LoRa Gateway 단 펌웨어 개발 및 컨설팅 전문 ] 임베디드 펌웨어 개발 30 년차 입니다 ... - https://videocodec.tistory.com/m/2514 [ 네트워크 통신 분야 LoRA Device 단 / LoRa Gateway 단 펌웨어 개발 및 컨설팅 전문 ] 임베디드 펌웨어 임베디드 펌웨어 개발 30 년차 입니다 ... 개발 및 자문 문의주시면 세부 개발사양 검토후 검토의견 드리겠읍니다 ... LoRa Gateway Chipset 으로 LoRa Gateway 라이브러리 소스를 SemTech 사가 공개하는데 이 videocodec.tistory.com [ STM32 F4/H7 시리즈 CPU 펌웨어 및 네트워크 통신 분야 펌웨어..
네트워크 장비인 L3 스위치 장비의 설계 원리를 현재 정확히 이해하고 있다 ... 이 정도 파악하는 수준이면 네트워크 SW 설계도 거의 전문가급이라고 나는 판단한다 ... 네트워크 장비인 L3 스위치 장비 개발을 직접 경험해 보지 않았어도 L3 스위치 장비의 구현 원리를 파악할수 있었다 ... 나는 네트워크 장비인 L3 스위치 장비의 네트웍 프로토콜 스택 설계 전문가가 아니라 L3 스위치 장비를 응용해서 네트웍 SW 를 설계하는 전문가라함이 정확할것 같다 ... 방탄소년단 공연 실황을 해외에 방송 서비스로 중계방송을 한다고 하면 네트워크 장비인 L3 스위치 장비의 세부 설계 구조를 이해하지 못하면 대규모 방송 서비스를 설계하는것이 사실상 어렵기 때문 입니다 ... WebRTC 미디어 서버 소스로 공개된것..
최근 기사들을 보면 S Band 와 X Band 대역 전력증폭기 상용화에 성공했다는 기사는 본것 같읍니다 ... S Band 와 X Band 대역 전력증폭기는 KF-21 전투기의 AESA 레이더의 송수신 모듈에 사용되는것 같읍니다 ... S Band 와 X Band 대역 RF Data 의 기본 송수신을 구현하려면 초고정밀도 AD 변환기 상용화 또한 필요할것 같은데 아직 국내에서 이것을 상용화했다는 기사를 아직 못 본것 같읍니다 ... 해외 기업에서는 이미 초고정밀도 AD 변환기 상용화가 진행되서 제품이 출시되 있읍니다 ... 이런 초고정밀도 AD 변환기는 국가 전략 방산물자라서 아마도 저같은 소기업에게는 자료를 해외기업으로부터 자료를 받는게 어려울것 같구요 ... 전투기나 레이더 개발시 S Band 와 ..
그냥 제 그동안의 IT 분야 겪어온 인생 이야기를 해 보겠읍니다 ... 제 첫 직장이 대기업 연구소 였구요 ... 92년초에 입사해서 7 년 근무를 했구요 ... 98 년 IMF 때 대기업 연구소를 구조조정으로 그만뒀읍니다 ... 이때 부터가 인생 시작이라고 하면 벌써 25 년이 됬읍니다 ... 그동안 IT 분야 기술도 계속 발전됬구요 ... 대기업 그만두고 25 년간 기술이 바뀐것만 족히 5 차레 정도 크게 기술의 변혁이 있었읍니다 ... 그걸 다 겪어내야 했구요 ... 대기업 연구소에서는 IT 분야 하드웨어 설계 일을 했었구요 ... IMF 때 회사를 나오니 세상이 온통 SW 개발이 핫 이슈였읍니다 ... 이때 밴쳐 붐이 일어서 SW 개발쪽 인력 수요가 대부분이었구요 ... HW 설계를 한 7 년 하..
안녕하세요 ? 일인기업 딥 네트워크를 운영하는 59 세 장석원 입니다 ... 저의 경우 심 몇년전에 사업을 진행하다가 결과물이 2 % 부족해서 큰 손실을 입었구요 이렇게 큰 손실을 입다 보니 재기할수 있는 기회를 얻는것이 사실상 불가능 했읍니다 그래서 최근에 한 3 년간 몇가지 기술분야를 세부 분석을 진행했읍니다 ... 제가 기술분석에 성과가 있다고 하니까 기술분석은 대학생이나 대학원생(젊은 사람들)이 더 잘한다는 분도 계시더라구요 ... 여러가지로 저같이 나이 50 대 후반의 입장에서 그동안의 경험을 바탕으로 기술을 분석할때에는 대학생이나 대학원생(젊은 사람들)이 해당 기술에 접근하는 방법과는 역간 다르다고 말씀드립니다 ... 아무래도 인생 경륜이 있다보니 기술을 파악하는 절차나 파악 방법이 대학생이나..
스마트팜 상용화 관련해서 농진청 연구소 농장에서 정부지원 사업으로 IT 벤쳐와 협력해서 AI 로 작물재배 연구결과가 나온 작물이 딸기와 방울도마토 라고 합니다 ... 농진청 연구소 박사님과 통화시 얻은 정보인데 작물을 흙에서 재배하는것 보다 수경 재배하는것이 병충해의 위협에서 훨씬 안전하다는것 같읍니다 ... 농장물의 영양소는 비료인데 ... 수경재배시 여러가지 비료가 다 수용성인지는 몰라도 비료가 물에 녹을수 있게 만든후 수경재배를 통해 작물에 영양소를 공급하면 될것 같읍니다 ... 흙에서 재배하게 되면 비료를 주면 토양이 산성화가 되는데 수경재배는 그런 문제는 없을것 같읍니다 ... 흙에서 재배할때 토양의 상태를 검출하는 센서부와 수경재배를 할때 물에 녹은 비료의 농도를 검출하는 센서는 다를것 같읍니..
초거대 모델 구현의 경우, Supervized Fine Tuning 모델 확보한것을 적용해서 강화학습을 사용해 Reward Model 에 대해 policy 를 최적화한 InstructGPT 설계 기법이 이슈 입니다 ... 저의 경우, 초거대 모델 학습관련 어떤게 핵심이슈이다 라는것을 파악 성공했읍니다 ... 초거대 모델을 학습시키려면 여러가지의 학습 메커니즘이 사용되는데 OpenAI 가 어떤 학습 알고리즘 설계 구조로 GPT-3.5 를 설계했는지를 파악하는게 성과가 있었읍니다 ... 요즘엔 세상 좋아져서 국내외 여러 기술 블로그에 관련된 내용의 언급이 있는것을 살펴서 파악한것 입니다 ... OpenAI 가 어떤 학습 알고리즘 설계 구조로 GPT-3.5 를 설계했는지 파악하는데 성공했다 ... 물론 학습데..
그동안 한 일년 동안 특허분석을 통해 자동차 라이다 시스템의 전체 설계 구조를 이해하는데 성공했읍니다 ... 라이다 설계 노하우중 가장 중요한 부분이 자동차 라이다 장치가 HW 설계가 어떤 구조로 설계가 되야 동작 가능한지와 HW 설계 방안이 확립됬다면 어떻게 SW 를 설계할것인가 입니다 ... 저는 HW 설계 방안도 확실히 파악하고 있고 이 HW 설계 방안 파악이슈의 해결이 안되면 아무것도 진행이 불가능 합니다 .. 아래의 내용이 마음에 드시면 화상회의 링크 하나 보내주시면 줌 화상회의를 통해 자동차 라이다 개발 관련 서로의 기술적 의견 이야기해 볼수 있을것 같읍니다 .... 귀사는 이미 라이다 관련 현대차와도 협력을 하시는것을 알고 있는데 .... 혹시 저같이 기술 세부분석으로 사업화를 준비하다 소규..
구글링 등등 으로 5000 만원짜리 정보를 획득 가능하게 정보공유가 활발한것을 요즘엔 아시는 분들은 다 아시듯이 대기업 전략투자팀분들이나 대기업 연구소 관계자분들도 다 이해하실것 같은데 ... 대기업 전략투자팀분들이나 대기업 연구소 관계자분들도 20년전 연구조직이 움직이는 방식 즉 회사운영(연구소 경영 등등)을 보수적으로 경영진이 하신다면 대기업 전략투자팀분들이나 대기업 연구소 관계자분들을 아무리 설득한다 해도 유야무야 된다고 판단됩니다 예전 20 년전에는 대기업 연구소나 SKY 대 교수님 정도한테만 정보가 있었는데 ... 이제는 시대가 바뀌어서 구글링으로도 수천만원짜리 정보를 얻는것도 가능한데 ... 저같은 소기업이 이렇게 수천만원짜리 정보를 몇개 확보할수 있다는것을 이해를 못 하시는건지 아니면 회사 ..
제 나이 올해 59 세 입니다 .... 요즘 경기가 최악 이라 중소기업 이건 대기업 이건 검증된 결과물이 있느냐 이것이 사람을 평가하는 기준이 되고 있읍니다 ... 요즘엔 30 대도 재취업을 1 년내에 하는게 쉽지 않다고 합니다 ... 요즘엔 본인이 가진 기술이 100 점에 가까우냐가 평가 기준 인것 같읍니다 ... 본인이 가진 기술이 100 점 정도면 당신의 능력을 믿을수 있다고 평가할수 있다 이것이 요즘 중소기업 이건 대기업 이건 공통적인 상대방의 능력을 평가하는 기준 인것 같읍니다 ... 저도 그동안 제가 사업수완이 부족해서 푼돈벌이 밖에 안되는 펌웨어 개발용역 일을 했었는데 최근부터는 이것을 탈피해서 한 2 - 3 년동안 준비해서 이제는 제 사업을 해야 하겠다 라는 생각을 했읍니다 ... 접속자수..
ToF 의 동작원리는 파장을 송출하면 송출한 파장이 멀리 떨어진 오브젝트에 부딪쳐서 반사되서 오는 파장이 도착하기까지 걸린 시간을 측정해서 오브젝트와의 거리를 측정하는것으로 저는 파악합니다 ... 그런데 동작원리는 이해를 했는데요 ... 3D Depth Image Senor 를 구현하려면 오브젝트까지 거리측정을 픽셀의 해상도의 정밀도로 거리를 측정해야 하는데 ... 이를 고 정밀도로 오브젝트와의 거리를 측정하기 위해서는 고 정밀도의 A/D Converter 가 수백개 이상이 필요하게 되는데 ... 이 역할을 담당하는 부분이 3D SPAD Image Sensor 부분입니다 ... 해상도가 높으면 고 정밀도의 A/D Converter 가 수천개 이상이 필요한데 동작원리 이해상으로는 이렇게 3D Depth I..
GPT-3 Pretrained Model 을 적용해서 업스트림 타스크를 학습을 시켰는지 아니면 커스토마이징 과정을 별도로 해서 업스트림 타스크를 학습을 시켰는지는 확실히는 모르지만 ChatGPT 모델처럼 트랜스포머 모델 커스토마이징되서 검증된 소스가 있다면 반도체 IP 만드는것도 가능하다고 보거든요 일인기업 딥 네트워크 장석원 기업블로그 : https://videocodec.tistory.com/ 제 기업블로그 사이트도 자세히 살펴봐 주시구요 .... 이메일 : sayhi7@daum.net HP : 010-3350 6509
그간 쌓여있는 WebRTC 미디어 서비스 분야 개발 및 사업화 도전의 이야기를 해 보려 합니다 ... WebRTC 쪽을 본격적으로 살피기 시작한 시기가 지금부터 약 3 년전쯤 입니다 ... WebRTC 미디어 서버 소스로 공개된것중에 유럽의 이탈리아 개발자들의 Meetecho 사에서 공개한 오픈소스 소스인 Janus Gateway Github 소스를 다운로드 받아 살펴 보기 시작했읍니다 ... Meetecho 사에서 공개한 오픈소스 소스인 Janus Gateway Github 소스는 여러개의 오픈소스 라이브러리를 적용해서 어플리케이션 서버와 웹 서버간의 각종 Configuration 데이타 수백개의 설정 및 셋팅 부분을 오픈소스 라이브러리로 구현한것이 소스의 대부분이다 ... Janus Gateway 의..
요즘 미디어 데이터를 수만명 수십만명한테 방송 서비스를 하려면 수신을 원한다고 체크한 가입자만 방송 서비스를 수신 가능하게 미디어 송수신 설계를 해야 합니다 이런 대용량방송 서비스 구현시에는 필수적으로 로드밸런싱 제어가 필수적인데 이런 노하우도 파악하고 있읍니다... 대용량 미디어 데이터 실시간 송수신 서비스 구현 개발을 클라우드 서비스인 RabbitMQ 를 적용해서 설계시 메시지큐 통신이 어떤 구조로 처리가 되는지 RabbitMQ 를 어떻게 적용해서 구현되는지를 이해하고 있고, 즉 RabbitMQ 로 통신 부하 분산처리 설계를 구현시 L4 스위칭 장비를 적용해서 어떻게 로드밸런싱 제어 기법을 적용하는지도 파악하고 있읍니다 클라우드 서비스 RabbitMQ 로 대용량 미디어 데이터 송수신 구현을 메시지 큐..
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..
ChatGPT 가 큰 변혁을 가져왔는데 ... 초거대모델 LLM 개발관련 저는 어떻게 해야 하는지 ... 이런 이야기를 해보려 합니다 ... 초거대모델 LLM 개발 관련해서는 구글 트랜스포머 모델 기반이기에 구글 트랜스포머 모델을 어떻게 커스토마이징 할것인가 이게 이슈 인데요 ... Auto Regressive 언어모델인 GPT-3 기반으로 작업되는데 ... GPT-3도 2021년 12월에 파인튜닝 기능이 새로 생겼습니다. 정확한 알고리즘은 공개되지 않았습니다. 업 스트림 타스크로 대표적인 학습 방법이 NSP 나 MLM 이 적용되고 있구요 ... 다운 스트림 타스크로 학습하는 문장 분류 / 자연어 추론 / 질의 응답 / 문장생성 학습데이터셋이 적용되고 있고 .... 파인 튜닝 / 프롬프트 러닝 / In-..
팹리스들이 ChatGPT 를 보면서 Transformer Model 을 반도체 IP 로 만들려는것 관련 내가 지금 가능한 일을 소개드리려 합니다 ... 저는 거의 20 년전쯤 비디오 코덱 반도체 IP 만드는 일로 사업화를 진행해본 경험이 있읍니다 ... 비디오 코덱 반도체 IP 를 만들려면 동작하는 비디오 코덱 개발 소스 검증된것이 반드시 필요합니다 ... 요즘 ChatGPT 가 핫 이슈로 떠오르면서 한국의 팹리스 내지 대기업에서 GPT 모델의 반도체 IP 화를 하기 위해서 최적화 튜닝이 완료되서 검증이 된 GPT Model 즉 트랜스포모 모델의 커스토마이징 개발이 완료된 딥러닝 개발 소스를 사용해서 GPT Model 의 반도체 IP 화 즉 더 정확하게는 커스토마이징 처리된 구글 트랜스포머 모델을 반도체..
클라우드 서비스 RabbitMQ 를 적용한 대용량 미디어 방송 서비스 구현시 필요한 L4 스위치 장비의 네트웍 부하 분산 설계 기법을 파악 성공했읍니다 ... 클라우드 서비스 RabbitMQ 를 적용한 대용량 미디어 방송 서비스 구현시 RabbitMQ API 함수를 적용해서 어떤 구조로 설계가 되야 몇십만명의 수신을 원하는 사람을 선정해서 미디어 방송을 방송서비스의 수신자가 수신이 가능할수 있는지 이런것은 어떤 방식으로 구현하는가를 파악하는데도 시간이 꽤 걸렸구요 클라우드 서비스 RabbitMQ 를 적용한 대용량 미디어 방송 서비스 구현시 필요한 L4 스위치 장비의 네트웍 부하 분산 설계는 L4 스위치 장비에서는 어떤 방식으로 설계되서 동작하는지 뭐 이런것들 파악하는데 시간을 보냈읍니다 ... 네트웍 세..
저도 올해 나이 59 입니다 ... 개인사업자로 개발용역도 한 10 년해 봤구요 ... 그동안 산전수전 공중전까지 다 겪어봤읍니다 ... 개발용역을 한 7 - 8 년하다 보니 결국 한달 생활비 하고 나니 용역 일 해봐야 남는게 없더라구요 ... 그래서 결심했읍니다 ... 이제 4 차 산업혁명 시대에 본격 들어 섰으니 4 차 산업 혁명에 맞는 새로운 기술을 확보하는게 필요하겠다 라는 생각을 했읍니다 ... 그래서 준비를 한 2 년 넘게 한 기술이 크게 두가지 인데요 ... 그 한가지가 딥러닝 설계 구현 노하우 확보였구 또 하나가 네트웍 통신 대용량 통신 구현 노하우 확보였읍니다 ... 딥러닝 구현 노하우 같은 경우는 해외 논문을 수백편 세부 검토를 했었구요 ... 검토를 한 일년반 하다 보니 느낀게 딥러닝..
저도 이제 내년이면 나이 60 입니다 ... 제 나이 대 사람들은 인공지능 딥러닝을 공부한다고 하면 그거 지금 공부해서 어디다 쓸데가 있기나 하냐 라고 저한테 쓸데없는 짓 하지 말라고 충고하는 이가 대부분 입니다 ... 그 뿐만 이 아닙니다 ... 요즘 요즘 젊은 AI 경력자(딥러닝 석박사 / 대기업 AI 개발자)분들도 제가 딥러닝 공부했다고 하면 1 초도 안되서 돌아오는 말이 있읍니다 ... 당신이 딥러닝으로 결과물을 만들어 본 경험이 있는지 아니면 딥러닝으로 학술지에 발표한 실적이 있는지를 저한테 물어보곤 합니다 ... 젊은 AI 경력자(딥러닝 석박사 / 대기업 AI 개발자)분들도 더 잘 아시겠지만 딥러닝 분야도 발을 들여 놓으려면 딥러닝 구현에 필요한 핵심 메커니즘을 거의 한 100 가지 정도 세부..
제 나이 올해 59 세 입니다 ... 2009 년에 개인사업자를 내고 몇일전 페업신고를 했읍니다 ... 2009 년에 낸 개인사업자로 정부 과제를 신청하려 했으나 사업자 낸지 7 년이 지나면 정부과제 지원자격이 아예 안 되서 그동안 몇년간 기술고문등을 하면서 버텼는데 올해들어 경기가 얼어 붙어서 일꺼리 구하는게 거의 불가능이라 올해도 어떻게든 버텨야 하는데 사업 조금 자리잡은 분들의 이야기가 정부 과제 지원서류를 내는것이 가장 우선 순위 라고 이야기를 하셨구요 ... 그동안 한 2 년 넘게 투자사에 지원 서류도 넣어봤는데 투자사의 벽을 통과하는게 마치 계란으로 바위깨기 같이 거의 불가능에 가깝더군요 ... 이것도 시도해 보고 저것도 시도해 보고를 한 2 년 넘게 하다가 벽을 통과하는게 마치 계란으로 바위..
딥러닝 사업화 준비를 위해 지난 2 년간 딥러닝 논문을 수백편 살펴봤고 국내외 딥러닝 기술블로그를 수천곳 수만곳 이상 살펴봤읍니다 .... 딥러닝 큰기업(대기업)에서는 하는 말이 경쟁력있는 돈이 되는 결과물 (기술력 증명 포트폴리오) 제시가 가능한지를 저한테 질문을 던지더라구요 ... 저도 그동안 2 년간 딥러닝 사업화에 필요한 여러 노하우를 논문과 블로그들을 통해 살펴봤는데요 ... 저는 한동안은 최신 해외논문의 아이디어가 핵심의 모든것으로 이해를 했었는데 ... 이것보다도 더 중요한것은 딥러닝 상용화 과정에서 발생되는 이슈들이 어떤게 있고 이의 해결책은 어떤것이 있을까 ? 뭐 이런것들의 파악이 더 중요한 요소라는것을 깨달을수 있었읍니다 ... 딥러닝 상용화 과정에서 발생되는 이슈들이 어떤게 있고 이의..
전장 카메라 모듈관련 협의했던 업체한테 보낸 메일 입니다 ... 전장 카메라 모듈(송수신부 포함) 개발 건 관련 업체와 협의했던 내용을 여기 블로그에 공개 합니다 ... 타 업체에서도 전장 카메라 모듈(송수신부 포함)관련 개발 건 협의 요청 주시면 아래와 같이 대응이 가능하오니 참조하시어 연락주셨으면 합니다 ... 조건을 정리해서 메일로 보내주시면 유럽 고객사 하고 협의해 보겠습니다 라고 문자를 주셔서 저희쪽(제가 운영하는 DMBTEC 과 일본법인 XXXX)의 1 차 검토의견 송부드려 보겠읍니다 ... 후방 카메라모듈 카메라 isp 튜닝 엔지니어링 서비스가 기술용역으로도 가능한지 문의주신것에 대한 저희쪽 검토의견 입니다 ... MAX9271 16-Bit GMSL Serializer with Coax or..
딥러닝 3D 분야 논문 분석이 어렵던것의 실마리가 풀리니 당장 돈벌이 걱정은 되지만 자신감이 뿜뿜 입니다 제 딥러닝 능력을 인정받으려면 제 기술력이 이 정도다 라는것을 논문이든 특허든 여러 방법으로 남 한테 공개해야 하는데 글로벌 기업도 자기 논문의 진짜 핵심은 비공개라는 점 입니다 남한테 인정받으려고 저의 일년이상 노력해서 얻은 돈 되는 정보를 공개할 필요를 못 느끼거든요 제 딥러닝 능력을 보이려고 노하우 공개를 해야 하는가가 현재 고민사항 입니다 일인기업 DMBTEC 장석원 010-3350 6509
중장년 기술창업을 바라보는 한국의 분위기를 이야기해 보려 합니다 .... 제가 열흘만 있으면 59 살 입니다 ... 59 살까지 인생을 살다보니 내가 사업하면 분명 성공할것 같아서 약간 준비가 부족한 상태에서 사업을 하다가 결과물이 2 % 부족해서 큰 손해를 봤읍니다 ... 40 대 중반에 신중치 못한 준비상태로 사업을 했다가 큰 손해를 입으니 지금까지도 그때의 큰 손실을 복구를 못하고 있읍니다 ... 저의 경우 요즘 한 3 년간 딥러닝 음성인식 분야 / 가상인간 구현분야 / 초거대 언어모델 분야 / 방송이나 화상회의 등을 염두에 둔 대용량 미디어 서비스 구현 등등 세부 설계 구현 노하우 파악에 구글링을 하루에 서 너 시간씩 했었구요 ... 처음에 준비할때에는 깊이있게 파악한 상태가 아니니 구글링을 해도..
WebRTC 오픈소스 미디어 서버 Janus Gateway 의 설계를 유럽 이탈리아 Meetecho 에서 설계했읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스가 어떤 구조로 동작하고 어떤 설계구조로 설계했는지 파악하는데 약 10 달이 걸렸읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스가 리눅스 개발환경에서 동작하는 오픈소스 구조의 소스 이기에 이 오픈소스를 설계한 사람들은 어떤식으로 소스의 설계를 했는지 파악하는것에 시간이 걸렸읍니다 ... Meetecho 의 Janus 서버 소스는 약 6 명이 화상회의 구현에 필요한 기본기능의 소스를 설계해서 제공하고 있구요 이 소스를 기업이 상용 서비스를 가능하도록 커스토마이징하려면 구체적으로 이 소스의 각 설계부분들이 어떤 구조로 설계되 있는지 Mee..
딥러닝 국내외 논문분석을 본격적으로 한지가 거의 2 년 입니다 ... 처음에 딥러닝 기술이슈 분야로 정한 분야가 음성인식 분야여서 음성인식 으로 논문을 분석하다 보니 Kaldi 라는 Tool 이 중요한 역할을 담당했다는것을 알았고 큰기업에서도 Kaldi Tool 로 음성인식 성능개선 작업에 많은 진전이 있었읍니다. 해외논문들을 음성인식으로 살펴봐도 속시원하게 자기 논문의 기술적인 설계 구조를 설명한 논문은 찾는게 쉽지 않더군요 ... 글로벌 대기업의 음성인식 논문이건 유명 대학 논문이건 자기 논문의 딥러닝 설계 구조를 친절하게 설명하는 논문은 찾기가 어려웠읍니다 ... Kaldi 라는 Tool 로 음성인식 학습시 Alignment 하는 작업을 처리하는것에 도움이 됬다는것을 이해(파악)한것만으로는 만족스럽..