"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." https://www.hanbit.co.kr/books/%ED%94%BC%EC%A7%80%EC%BB%AC-ai-%EC%8B%9C%EC%8A%A4%ED%85%9C-%EC%84%A4%EA%B3%84?code=B5960109847 📌 이 책을 한 문장으로"로봇 만드는 법을 알려주는 책이 아니라, AI가 어떻게 '몸'을 얻는지를 알려주는 책."제목에 '시스템 설계'가 있어서 로봇공학 전공서를 예상하고 펼쳤는데, 1장부터 예상이 빗나갔다. 이 책은 챗GPT 이후 우리가 익숙해진 LLM과 VLM이 어떻게 VLA(Vision-Language-Action)로 넘어가고, 그 지능이 어떻게 실제 관절의 움직임으로 내려오는지를 따라가는 책이다.Say..
유튜브 video ID만 제공하는 학술 데이터셋의 영상 수천 개를 yt-dlp로 받다 보면 반드시 한 번은 만나게 되는 에러가 있다.ERROR: [youtube] xxxx: Sign in to confirm you're not a bot.Use --cookies-from-browser or --cookies for the authentication. See ...이 봇 확인 에러를 쿠키로 해결하는 과정을 정리했다. 환경은 macOS + 크롬 + yt-dlp 최신 버전 기준이다. 먼저 정확히 구분해야 할 것이 있다. yt-dlp 로그에는 "Sign in"이 들어간 비슷한 에러가 두 종류 나온다.# A. 영상이 비공개로 전환된 경우 — 대응 불가ERROR: [youtube] xxxx: Private vid..
상황feat/new-feature 브랜치에서 작업을 마치고 PR을 올렸는데 GitHub에서 Merge Conflict가 발생했다.그런데 이상한 점이 하나 있었다.이 브랜치는 새 기능(B)을 개발하기 위한 브랜치였는데, 충돌이 발생한 파일들은 전부 다른 기능(A) 과 관련된 파일들이었다.src/__init__.pysrc/a.pysrc/b.pysrc/c.pytests/d.py정작 내가 수정한 적도 없는 파일들인데, 왜 충돌이 발생한 걸까? 원인 파악1. 브랜치 커밋 구조 확인먼저 브랜치에 어떤 커밋이 있는지 확인했다.git log --oneline origin/main..feat/new-feature 결과는 다음과 같았다.abcdefg feat(feature-b): implement new feature ..
회사에서 "다운로드한 데이터셋 S3에 올려달라"라는 요청을 받고, S3가 뭔지부터 찾아보며 삽질한 기록을 남긴다. 나처럼 AWS를 처음 만지는 분들에게 또 까먹고 버벅거릴 미래의 나에게 도움이 되길 바라며 마주했던 모든 에러까지 전부 정리해 봤다. 0. 상황대용량 데이터셋(약 몇백기가, 파일 몇만개)을 로컬에 다운로드하고 있었는데, 이걸 회사 AWS S3에 올려달라는 요청을 받았다. 문제는 내가 S3를 한 번도 안 써봤다는 것...! 1. S3란 무엇인가s3는 용량 무제한 클라우드 외장하드 + 웹 API에 가깝다는 걸 알게 되었다.EC2 같은 서버처럼 안에서 프로그램이 돌아가는 게 아니라, 파일을 넣고(put) 꺼내는(get) 저장소다.요금은 서버처럼 "켜져 있는 시간"이 아니라 저장한 용량과 전송량 기..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4003944332📌 이 책을 한 문장으로"랭체인으로 챗봇 만드는 법을 알려주는 책이 아니라, 그 챗봇이 왜 그렇게 동작하는지를 알려주는 책."제목에 '랭체인 & 랭그래프'가 큼지막하게 박혀 있어서 가벼운 실습서를 기대하고 펼쳤다가, 1장부터 한 대 맞는 느낌을 받았다. 이 책은 도구 사용법을 빠르게 훑는 책이 아니다. 오히려 절반 이상을 자연어 처리와 딥러닝의 기초 이론에 쏟는다. 토큰화, 임베딩에서 시작해 강화학습, RNN, LSTM, seq2seq, 어텐션을 거쳐 트랜스포머까지 차곡차곡 쌓아 올린 다음에야 비로소 랭체인과 랭그래프가 ..
tailscale은 무료 버전으로 사용하면 디바이스는 100대까지 사용가능하지만 등록된 디바이스에 초대할 수 있원은 최대 6명까지이다.최근에 무료 플랜으로 사용 가능한 최대 인원수인 6명이 꽉 찬 상황에서 특정 머신에 추가로 사람들이 접속을 할 수 있도록 해야 했다. 머신 탭에서 공유하고자 하는 머신의 우측에 있는 점 3개를 클릭하면 아래처럼 Share가 뜬다.Share를 클릭하면 해당 머신을 공유할 수 있는 링크를 생성할 수 있다.직접 머신을 공유하고자 하는 사람들의 메일 주소를 입력해서 링크를 전송할 수도 있고 Reusable link를 생성해서 생성된 링크를 공유해도 된다.링크를 전달받은 사용자들은 tailscale을 가입한 계정으로 꼭 해당 링크에 접근해야 한다.링크를 전달받은 사용자들이 초대 수..
Narrating the Video: Boosting Text-Video Retrieval via Comprehensive Utilization of Frame-Level Captions, Chan Hur et al., 2025 를 읽고 요약, 정리한 글입니다. ◼️ Abstract최근 텍스트-비디오 검색에서 비전-언어 모델이 생성한 추가 캡션을 활용하는 방식이 성능 향상에 효과적임이 드러났다. 그러나 기존 모델들은 비디오에 내재된 시간적 변화를 포함한 풍부한 의미를 제대로 포착하지 못했고, 생성 모델이 만들어낸 잘못된 정보가 부정확한 검색을 유발하는 문제가 있었다.이를 해결하기 위해 본 논문은 NarVid(Narrating the Video)라는 새로운 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 프레임 단..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4205161590 📌 책의 핵심 메시지"그럴듯한 프로토타입은 누구나 만든다. 하지만 무너지지 않는 서비스는 '설계'에서 갈린다."이 책은 LLM API를 붙여 데모를 만드는 시대를 지나, 그 데모를 실제 사용자에게 내보내는 '프로덕션'의 문턱에서 모두가 부딪히는 골짜기-환각, 매번 달라지는 응답, 지식 공백-를 정면으로 다룬다.저자는 이 문제들을 "프롬프트를 더 잘 쓰면 된다"는 식으로 넘기지 않는다.대신 시스템 설계의 문제로 격상시킨 뒤, 현업에서 반복적으로 마주치는 32가지 상황을 문제 정의 → 해결 방식 → 코드 예제 → 트레이드..
tailscale이란?WireGuard 프로토콜을 기반으로 한 메시(mesh) VPN 서비스이다.전통적인 VPN과 가장 다른 점은 "중앙 서버를 거치지 않고" 디바이스끼리 직접 암호화된 연결을 맺는다는 것이다.일반 VPN(예: 회사 VPN)은 모든 트래픽이 게이트웨이 서버 한 곳을 통과하다보니 그래서 속도 병목이 생기고, 서버가 다운되면 다 끊기는 문제가 있다.Tailscale은 대신 각 디바이스에 가상의 사설 IP(예: 100.x.x.x 대역)를 부여하고, 디바이스들끼리 직접 peer-to-peer로 연결한다. 마치 모든 기기가 같은 LAN 안에 있는 것처럼 동작하게 된다.중앙 서버는 "Coordination Server"라는 게 있긴 하지만 이 서버는 트래픽을 중계하는 게 아니라, 누가 누구랑 연결할..
대학원에 다니면서 졸업 논문을 준비하는 입장에서 가장 큰 벽 중 하나가 GPU다. 모델 하나 학습 돌리려면 최소 RTX 3090 정도는 필요한데, 개인 장비가 없으면 실험 자체가 막힌다. 학교 공용 서버는 대기열이 길고, AWS 같은 메이저 클라우드는 가격이 무섭다. 그렇다고 Colab 무료 티어로 졸업 논문 실험을 돌리기엔 세션 끊기는 문제부터 메모리 한계까지 어느 것 하나 만만치 않다.그래서 한동안은 학습 데이터를 줄이거나 모델을 작게 잡는 식으로 우회했다. 하지만 졸업 논문 실험은 결국 정공법이 필요했고, 그 과정에서 알게 된 게 AirCloud(AIEEV의 분산형 GPU 클라우드)다. 직접 써보니 같은 처지의 대학원생들에게 공유할 만한 가치가 있다 싶어 후기를 남긴다. https://www.aie..
