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회의록 서비스 성능 고도화 프로젝트의 일환으로, 이전 포스트에서 설명한 화자 구분 프로세스의 가장 앞단에 해당하는, 음성 파일에 대한 Front-end Processing 적용 과정을 여기에 기록한다. 가장 기본적인 주파수 범위 필터링부터, 노이즈 제거, 반향 제거들을 수행해보고, 적용 전-후 오디오 품질이 실제로 개선되었는지 시각화해본다.0. 오디오 시각화오디오 Front-end Processing 처리 전과 후 품질 변화를 비교하기 위해, 오디오 파일을 크게 세 가지 방식으로 시각화한다. 첫 번째는 Waveform(파형) 시각화로, 시간에 따른 오디오 신호의 진폭 변화를 보여준다. 아래 그림은 하나의 오디오 파일을 시간 축에 따라 시각화한 결과로, 사람이 말하는 구간에서는 진폭이 크고 변화가 많은 반..

서버에서 동작중인 프로그램의 상태를 확인하기 위해서는, 실시간 로그 모니터링 같은 기능이 필요하다.여기서는 로그를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 몇 가지 방법들을 소개해본다.tail 사용하기tail -f ~.logtail 명령어는 파일의 마지막 몇 줄을 출력하는 명령어로, -f 옵션을 통해 파일의 끝부분을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 해당 옵션은 파일에 새로운 내용이 추가되면 즉시 표시할 수 있게 해준다. watch 사용하기watch tail -n 10 your_log_file.logwatch 명령어는 주기적으로 명령어를 실행하고 결과를 갱신한다. -n 옵션을 통해 n초 단위로 갱신할 수 있다. less 사용하기less +F your_log_file.logtail -f와 유사하지만, 정지하고 로그를..

TIG (Text-mode Interface fot Git) 깃 커밋 히스토리를 터미널에서 보여주는 툴로, git log와 동일한 기능이지만 git log 보다 터미널상에서 깃 커밋 히스토리 및 수정 사항들을 훨씬 보기 쉽게 해준다. -- mac brew install tig-- ubuntusudo apt install tig Diff So Fancygit diff의 출력 화면을 터미널 상에서 더 보기 쉽게 출력해주는 플러그인으로, 수정 사항들이 눈에 더 잘 들어오게 짜여져 있다. -- mac brew install diff-so-fancy-- ubuntusudo apt install npm sudo npm -g install diff-so-fancyDiff So Fancy 설치 후에는 원하는 색상 설정..

이미지가 전달하는 감각적인 요소를 글로 풀어낼 수 있다면, 보는 이에게 더 깊은 경험을 제공할 수 있다. 단순히 "사람들이 축제에서 춤을 춘다" 가 아닌, "거리 한복판, 강렬한 조명이 번쩍인다. 북소리에 맞춰 사람들이 발을 구르고, 웃음소리가 공기를 가득 채운다. 누군가는 리듬을 타며 손을 흔들고, 또 누군가는 박수를 치며 환호한다" 와 같이 장면을 글로 풀어내면 단순히 이미지를 보는 것을 넘어, 현장에 있는 듯한 느낌을 받을 수 있다. 해당 포스트에서는 이미지가 담고 있는 내용을 글로 풀어내기 위해 사용해본 모델들과, 결과물 및 성능 개선을 위한 프롬프트 적용 과정을 소개한다.Ollama Models이미지의 내용을 텍스트로 변환하기 위해서는 이미지를 입력으로 받고, 텍스트를 반환하는 모델이 필요하다...

Ollama를 활용해 토이프로젝트를 진행하게 되어, Ollama의 개념, 설치 방법 및 개발중인 도커 컨테이너와 Ollama를 연동하는 방법을 기록해본다.Chap # 01. Ollama란 ?로컬 환경에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트로, 인터넷 연결 없이도 다양한 모델을 활용할 수 있디. Ollama는 GPU 가속을 지원하여 빠른 추론이 가능하며, 기존의 클라우드 기반 AI 서비스와 달리 데이터를 로컬에서 처리 가능하다(보안 강화). 로컬 실행: 클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 LLM 실행 가능경량화된 모델 제공: 기존 대형 모델을 최적화하여 경량화된 버전 사용 가능GPU 가속 지원: NVIDIA GPU를 활용하여 성능을 극대화Docker 연동 가능: 컨테이너 환..

해당 포스트는 Inflearn '초급 개발자의 성장을 위한 핵심 개발 클래스 강의자료' 강의에서 다루는 강의 내용을 정리한 것이다.Git의 4가지 작업 공간S#01. Workspace일반적으로 우리가 작업하는 공간을 말하며, git을 쓰기 이전 처음 상태에 해당한다.  S#02. Index (Staging Area)변경되는 모든 파일 및 폴더들을 추적하는 공간으로, git add 명령어를 통해 workspace에 있는 작업물을 해당 공간으로 보낼 수 있다. 최종적으로 커밋하고자 하는 작업물들을 해당 공간에 두면 되며, 한 번 index에 올라갔던 파일들은 git에서 계속 추적한다. S#03. Local Repository최종적으로 커밋된 작업물드이 놓이게 되는 공간으로, git commit 명령어를 통해..

요즘 갑자기 등장한, DeepSeek라는 모델. 오픈소스 모델이면서 ChatGTP4-o의 성능을 뛰어넘고, 모델 학습에 들어간 비용은 훨씬 저렴하다는 주장과 함께 뜨거운 감자로 부상하고 있다. 플레이스토어 및 앱 스토어에서도 사용 가능하고, 실제 써 본 사람 말에 의하면 괜찮다고 한다.. (2월 6일 현재 ChatGPT를 표절하고 있다는 이야기가 떠돌고 있지만..) 어떻게 저렴한 비용으로 ChatGPT4-o와 비슷한, 혹은 더 뛰어난 성능을 보일 수 있는지 궁금해져 해당 논문 'DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning'을 살펴보고, 간단하게 정리해보려 한다.Abstract해당 논문은 DeepSeek..

2025년 새해를 맞이해 몇달 정도 쉬던 운동을 새로이 등록했다. 새로운 헬스장(휘트니스엠)을 등록했는데, 기존 헬스장에 비해 시설도 괜찮고 운동할 맛 나는거 같다. 2월 첫째 주, 양쪽에 15kg 15회 1 set, 20kg 10회 5회 1 set, 25kg 10회 1 set 하던 중 잔기침과 동시에 기구에 깔려버렸다.. 팔을 내리면서 기침을 하는 순간 힘이 쫙 빠짐과 동시에 단 1mm조차도 못 들어올리겠더라. 가슴을 짓누르던 봉을 젖먹던 힘을 다해 10cm 정도 들어올려서 배가 숨쉴 수 있는 공간만 만들어준뒤, 안감힘을 쓰며 굼벵이가 기어가듯이 의자를 꾸물꾸물 빠져나왔다. 갈비뼈랑 배랑 다 쓸리니 아프더라. 당분간 너무 무리하지말고 15 kg 15회 2set, 20kg 10, 5회 2set씩 들어올릴..

새해가 밝았다. 2025년 처음으로 읽어볼 논문은 'HALOGEN : Fantastic LLM Hallucinationsand Where to Find Them'이다. 해당 논문은 2025년 1월 14일, arxiv에 개제된 논문으로, LLM 모델의 환각 현상에 대해 다루고 있다. 여기서는 해당 논문의 Introduction, Dataset, Evaluation Metrics, Result, Limitation 및 Conclusion 파트를 간단하게 정리해본다. Abstract"환각(Hallucination)"이란 생성된 텍스트가 세계 지식이나 입력된 맥락과 일치하지 않는 잘못된 사실을 포함하는 현상을 말한다. 해당 논문의 저자들은 환각 현상을 측정하고 해결하기 위해 다음과 같은 기여를 한다.  1. H..

서비스 중인 DB에서 작업하다 실수로, 건드리면 안 될 데이터를 건드릴 수 있다. 이를 대비하기 위해, 주기적으로 DB 내용을 백업해두는 것이 중요하다. Pg_dump를 이용한 백업PostgreSQL 서버가 실행 중일 때 직접 복사하는 것보다는 pg_dump 같은 백업 도구를 사용하는 것이 더 안전하다.pg_dump -h [원격 서버 ip] -U [user name] -d [db name] > [local/backup/your_db_backup.sql]or pg_dump -U [user name] -h localhost -p 5432 -F c -d [db name] -f [backup_filename.dump]백업 파일은 다음과 같이 복원할 수 있다.psql -U [user name] -d postgre..