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🎣 미래 사회 공모전 - 피싱피싱
허허 이것은요무려 2024년 초에 나갔던 공모전인데요...?1년 반만에 회고 및 세부 구현을 진행해보려고 마음을 먹었어요...허허 히히 그래도 나름 약 200팀 중 10팀 안에 들어서 우수장려상을 받았따요때 인연을 계기로 행안부에서 주최한 포럼, 세미나에 연사로 참여하고 해커톤 심사위원으로도 활동할 수 있었당ㅎㅎ 어쨌든..!당시 우리 주제는 피싱피싱 - 스미싱 문자 내 악성 URL 탐지 및 공동 대응 서비스 Flow Chart 기능 목록1. 악성 URL 탐지 (ML 모델)2. 생성형 AI를 이용한 페이크 스미싱 생성 및 불시 발송3. 스미싱 예방 교육4. 스미싱 단체 신고5. 스미싱 공동 대응 내가 피싱피싱을 다시 개발하고자 하는 가장 첫번째 이유는진로를 AI 엔지니어 쪽으로 잡았기 ..
2025.07.03 -
🏠 네이버 부동산 크롤링
마이 마더... 요새 부동산에 관심 생기심...그래숴 나한테 퀘스트를 throw하심...바로 네이버 부동산 크롤링네이버 부동산에서 어무이의 눈이 번쩍 뜨일 만한 매물들 긁어서 엑셀에 정리하기시자ㅏㅇ아악 어무이의 요구사항 정리네이버 부동산에 올라온 서울시 모든 구의 매물들 중1. 매물 특징에 어무이의 관심 키워드가 포함되어 있고2. 특정 가격 이하이며3. 거래 방식 : 매매 인매물들의 상세 정보를 긁어온 뒤 엑셀에 저장하기 1. 완전 노가다...로 서울시 모든 구의 모든 동의 접속 URL 긁어오기https://new.land.naver.com/houses?ms=37.482968,127.0634,16&a=DDDGG:JWJT:SGJT:HOJT:VL&b=A1:B1&e=RETAIL&g=40000ms가 특정..
2025.07.02 -
[ 운영체제 ] Process Synchronization ( 2 )
보호되어 있는 글입니다.
2025.06.14 -
👽 졸업 논문 ( 20 ) - Zoobot Finetuning 도전..
논문만 읽다가 너무 지쳐버려숴...차라리 코드를 좀 짜보자는 생각으로 Zoobot Finetuning에 도전해보았다 🛠 Fine-Tuning 파인튜닝 파인튜닝 많이 들어보긴 했는데정확히 어떤 걸 말하는지, 어떤 구조로 이루어지는지 잘 몰랐어서한번 조사해보았다 Zoobot과 같은 딥러닝 모델들은여러 블록으로 이루어진 인코더 + classification head로 이루어져 있는데 이때 파인튜닝은 크게 아래와 같은 두가지 방식이 있다고 한다1 ) 기존의 모델에서 classification head를 떼고 custom한 classification head를 붙이는 것2 ) 앞단의 인코더 block부터 재학습시키는 것보통 파인튜닝에 사용할 새로운 데이터가 많거나 매우 중요하면 2번의 방식을데이터양이 적고..
2025.05.22 -
👽 졸업 논문 ( 19 ) - 논문 분석 : Galaxy mergers in Subaru HSC-SSP: a deep representation learning approach for identification and the role of environment on merger incidence
🌌 Galaxy mergers in Subaru HSC-SSP: a deep representation learning approach for identification and the role of environment on merger incidence은하 병합 여부 분류 https://arxiv.org/pdf/2309.15539 중요한 부분만 하겠움... 0. Abstract Zoobot이란?Zoobot(Walmsley et al. 2023)은 공개된 사전학습(pretrained) 딥러닝 모델로, 은하 형태 분류(galaxy morphology classification) 문제에 맞게 미세 조정(fine-tuning) 하여 사용할 수 있습니다. 초기 학습 데이터초기 Zoobot 모델은 Gala..
2025.05.21 -
👽 졸업 논문 ( 18 ) - 논문 분석 : Attention Is All You Need
🌌 AttentionAttention Is All You Needhttps://arxiv.org/pdf/1706.03762 🌱 기반 개념 CNN(Convolutional Neural Network)CNN은 데이터가 input된 이후, Convolution -> Pooling의 과정을 여러번 거쳐 feature map을 추출한다이후에 분류 예측이 필요한 경우, 추출한 feature map을 flatten한 뒤MLP의 입력으로 넣어주면 feature가 축소되어 최종적으로는 분류하고자하는 클래스의 수만큼만 남게 된다이 상태에서 분류 예측이 필요한 이미지를 입력해주면 각 클래스로 분류할 확률을 구하고 가장 확률이 높은 클래스를 결과로써 출력한다 Convolution: 입력데이터에 필터를 적용하여 특정 ..
2025.05.18