과녕이의 데이터 학습 노트

계층형 DB와 Selective RIS 기반 Agentic AI 통신 운영 구조 제안이번 KICS 통신학회에서 저희 팀은Agentic AI 기반 Front–Middle–Back 통합 운영 구조를 제안했고,그 결과 최우수상을 수상하게 되었습니다. 저희가 산업공학회 외에 다른 학회에서 수상을 할 수 있었던 이유는 타팀 대비 전략을 잘짰던 것 같습니다 1. 6G와 AI 신서비스가 등장하면 발생하는 문제점을 해결해주는 서비스 플랫폼을 제안했다 (타팀은 AI 신서비스를 다른 도메인에 적용해서 활용할 수 있는 부분에 집중)2. Agenitc AI 와 6G 신 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 문제 해결을 간결하고, 실제 적용가능한 부분으로 제시를 했다.3. 실제 구현을 통해 발표시 시각적으로 보여줬다는 점이 심사..

TabPFN 기반 제조 공정 최적화 AI 시스템 구축기 제조 공정에서 발생하는 품질 문제는 단순한 불량 판정을 넘어, 기업의 비용과 신뢰도에 직결되는 중요한 이슈입니다.저희 팀 OptiMind.AI는 이러한 공정 품질 문제를 해결하기 위해 이미지 임베딩 기반 멀티모달 제조 공정 최적화 AI 시스템을 설계했고, 그 결과 경진대회에서 장려상을 수상할 수 있었습니다.이번 글에서는 PDF 결과 보고서를 기반으로, 저희가 어떻게 TabPFN 기반 제조 공정 최적화 시스템을 설계했고, 어떤 차별점을 만들었는지 기술적으로 정리해보겠습니다.1. 문제 정의 – 제조 공정에서의 미세 결함 탐지이번 프로젝트는 자동차 윈드실드 사이드 열화상 이미지와 온도 센서 CSV 데이터를 활용해 공정 중 발생하는 품질 문제를 예측하는 것..

서론 벌써 이 블로그를 운영하게 된지도 2년이 넘어가고 있다.정신이 없어서, 요즘 제대로 포스팅을 하지 못하고 있었던 거 같은데 요즘 내 생각들에 대해 정리를 할겸, 내가 현재 보고있는 관점을 정리해본다. (갑자기 요즘 내 블로그 알고리즘 타면서 누적 조회수와 댓글 수가 많아지고 있는데, 꾸준히 확인하고 있습니다ㅎㅎ 감사합니다.) 어떤 것을 하고 싶은가? 사실 이 부분은 아직도 명확하지 않지만, 대학원과 취직을 오랜시간 고민했다. 분야 또한, 데이터 사이언스 vs 제조 도메인 (품질, 생산/SCM, 물류 등)을 고민하다가 내가 내린 결론은 일단 전통 산공 분야를 살릴 생각이다. 사실 대학원에 가기에는 하고 싶은 연구가 없고, 취직을 하자니 무엇을 해야할지도 모르는 상황이지만 하나씩 하나씩 해나가고 있다...

“수요예측부터 재고관리까지, 우리가 직접 구축한 End-to-End SCM 최적화 시스템 구축” 0. 대회 소개1. IOG란?IOG(Industrial Optimization Ground)는 생산, 재고관리, 수요예측 등 산업공학 기반의 문제를 해결하며 실무 역량을 키우는 교육용 시뮬레이션 게임 플랫폼입니다.참가자들은 팀 단위로 협업하고, 순위 시스템을 통해 경쟁의 재미를 더합니다. 게임 과정에서 생성된 데이터는 분석 자료로 제공되며, 산업공학 및 경영 이론을 실제 상황에 적용하며 학습할 수 있습니다.IOG는 개별 기능의 성과뿐만 아니라 전체 운영의 조화와 최적화가 더 중요하다는 점을 강조하며, 이를 통해 팀 단위 협력과 전략적 의사결정의 중요성을 체감하게 합니다.2. 주요 내용1) 수요예측정성적 방법(..

4학년 1학기 계획이공모전 및 해커톤수상 2회 (일반 +1, 제조 쪽 도메인 +1) .토스 IH제조쪽 인턴 서류 합격이거였는데 일단 하나를 완료 함.1박 2일동안 많은 일이 있긴했는데 까먹기 전에 빠르게 정리를 해봐야할 거 같아서 합니다. (진짜 전처리만 다음날까지 했으니, 전처리에서 논리적으로 데이터를 만드는 과정 속에서 의미가 있었던 것 같음)우리 기사도 나왔어요 ㅎㅎ치료 결과 예측 모델 개발 프로젝트Severance Digital Health Hackathon Track 2: 항생제 기반 감염병 데이터 분석슬라이드 1. 프로젝트 개요주제: 환자 입·퇴원 시점 정보를 활용한 30일 이내 재입원/사망 예측 모델 개발목표: 의료진이 위험 환자를 사전 식별해 개입하도록 지원데이터 출처: 세브란스병원 201..

쌓인 업보들을 청산하는게 참 힘드네요. 이번 글은 2024.08에 참여한 경진 대회'Samsung AI Challenge 반도체 Black-box Optimiztion' 에 관한 내용을 담으려고 합니다.저희는 3명이서 팀을 꾸려서 나갔고 최종적으로 상위 7프로의 성과를 거두었습니다. 00 | 대회 소개 알고리즘 | 채용 | 정형 | 최적화 | Recall주제 :Black-box Optimization 반도체 공정 설비와 반도체 공정 파라미터 미세 조정 → 기존의 지식으로는 부족cf. what black box? 공정의 복잡성과 비밀성 때문에 내부 작동 원리를 완전히 이해하기 어려운 상황을 설명할 때 사용. 즉, 공정의 입력과 출력은 알 수 있지만, 그 사이의 내부 과정이나 원리를 명확히 파악하기 어려..

서론일주일 2번 세미나는 정말 힘들었습니다. 원래 한동안 데이터 사이언스 학문에 권태기가 와서 열정적으로 참여하지 못했는데, 겨울 방학 ~ 학기 때 정신적으로 갈리면서 오히려 벽을 넘은거 같은 느낌. 요즘 다시 또 재밌어지기 시작해서, 제대로 셤 공부하기 전에 글을 정리할겸 써보겠습니다.밑에 제가 만든 새미나 pdf 파일을 첨부할 것이긴 한데, 구체적으로 알고 싶으면 다운 받으세요 *현재 듣고 있는 강의 링크 Foundations of Machine LearningWith linear methods, we may need a whole lot of features to get a hypothesis space that's expressive enough to fit our data -- there can..

이 논문은 2개월 전에 나와서 리뷰가 많이 없었습니다. 하지만, 기존 transformer을 대체할 수 있는 논문으로 소개 되고 있어서 한번쯤 확인하시면 좋을 것 같습니다. (저도 정리할 겸 올리는거여서)유튜브로 설명 찾아봤는데, 아직 한국분이 리뷰한 영상은 없는 것 같습니다. 인도인 분 영상 + 세미나 발표 준비겸 직관 대로 정리한 pdf파일 참고하면 될 것 같습니다.핵심은 Long term Memory에서 test time에서도 학습이 진행되며, 정보 검색(read, write)이 어떻게 이루어지는지 설명했습니다. 4학년 학부생이 만든 pdf여서 틀릴 수도 있습니다  Introduction 본 논문에서 기존 transformer attention 구조의 문제를 어떤 idea로 해결하는가를 다룸Rela..

이번 연구실 프로젝트로 우리는 Automl 을 위한 LLM 구축 프로젝트를 맡았다.총 두 가지 방식으로 코드를 위한 LLM 구축을 맡았는데RAGLLM Fine tuning이렇게 두 가지 프로젝트를 할당 받았다. 그중 RAG는 수아누나가 담당했고, 나는 LLM을 fine tuning 시켜서 csv 파일을 LLM 프롬프트에 입력만 하면, 자동적으로 모델을 추천하고 분석 결과를 Table 형태로 반환하는 LLM을 제작해야 했다. 프로젝트를 진행 중 가장 큰 문제는 내가 LLM을 하나도 모른다는 것이었다. Hugging face도 제대로 못쓰는 나인데 어떻게 문제를 해결했을까? *특히 구글링과 GPT한테 물어도 이런 Data analysis 를 위한 LLM을 구축한 글은 없어서 idea 찾는 것이 가장 힘들었다..

* 3학년 학부생이 가볍게 작성한 글이니 틀린 것이 많을 수 있습니다 가볍게 봐주세요. 이번 포스팅은 Vae: Variational Autoencoder에 대한 내용을 담으려고 한다.기존 포스팅에서 AE에 대한 내용을 담으면서 autoencdoer가 무엇인지 대략적인 감은 알았지만, Vae 관련 내용은 초반에 이해하기 너무 어려웠다. 이번 데이터 애널리틱스 생성 모델 수업을 들으며 가장 중요하게 생각했던 한 가지는 vae의 작동 원리에 집중 했던 것 같다.따라서 앞으로 진행 될 내용들은 수식적인 내용들 보다는 작동 원리에 집중하겠다. cf. Autoencdoer에 대한 내용 Autoencoder서론 최근에 보아즈 멘토 멘티 수업에서 U-Net 논문을 읽고 공부를 했다. 그리고 나서 Autoencoder ..