좋은 생각

개발자들이 프록시 우회를 활용하는 이유는 일반 사용자들의 목적과는 다소 다른 측면이 있습니다. 주로 개발, 테스트, 디버깅, 그리고 특정 환경에서의 작업 자동화와 관련된 이유가 많습니다. 몇 가지 주요한 이유를 살펴보겠습니다. 1. 로컬 개발 환경 테스트:다양한 네트워크 환경 시뮬레이션: 개발자는 자신의 로컬 환경에서 개발한 웹 애플리케이션이나 API가 다양한 네트워크 환경에서 어떻게 동작하는지 테스트해야 할 수 있습니다. 프록시 서버를 설정하여 특정 IP 대역이나 네트워크 설정을 모방하고, 그 환경에서 애플리케이션의 동작을 검증할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 국가의 IP 주소에서 접속하는 상황을 시뮬레이션하여 지역화 기능을 테스트하거나, 특정 네트워크 지연 상황을 재현하여 성능 테스트를 진행할 수 ..

지난 몇 년간, 저는 AI 기술의 본질을 깊이 이해하고 실전에서 구현하는 데 집중해 왔습니다.이제는 그동안 쌓아온 기술과 팀, 전략이 하나의 방향을 향해 정렬되었고, 본격적으로 시장을 향해 나아갈 시점이 되었다고 확신합니다.2022년부터 AI 전문 기업에서 다양한 PoC 프로젝트를 주도하며, 기초적인 강화학습부터 RAG, Vector DB, 다차원 임베딩, 고차원 행렬 연산까지 실질적인 기술 역량을 축적했습니다. 또한, 4비트 및 8비트 양자화를 통한 경량화 처리 등 모델 최적화 기술도 직접 구현하며 현장에서 검증해왔습니다.​이러한 경험은 곧 제품으로 이어졌습니다. 단독으로 기획 및 개발한 SLM 기반 AI 제품은 2025년 CES 혁신상을 수상하며 기술력과 시장성을 동시에 인정받았습니다. 단순한 프로토..

현대인의 콘텐츠 소비 방식은 ‘빠르게’, ‘간단하게’를 추구하고 있습니다. 긴 경기 전체를 보는 것보다, 주요 장면만 요약된 하이라이트 영상의 수요가 급증하고 있죠. 실제로 축구 하이라이트 영상의 조회 수는 전체 경기 영상 대비 최대 20배 이상 높은 경우도 많습니다. 이 글에서는 딥러닝 기반으로 축구 경기 하이라이트를 자동으로 추출해주는 시스템인 DaSH(Deep Learning and Soccer Highlight)를 소개합니다. 시간과 인력을 절감하면서도, 사용자가 원하는 하이라이트를 직접 선택해 제작할 수 있는 혁신적인 시스템입니다. 🎯 연구의 배경과 필요성 OTT 및 유튜브 중심의 짧은 콘텐츠 소비 증가축구, e스포츠 등 다양한 경기의 하이라이트 수요 폭증하지만 하이라이트 편집은 여전히 수작..

좋아요! 앞서 작성한 블로그 글의 각 내용을 좀 더 깊이 있게 확장하여 정리해드릴게요. 총 4개 파트(영상, 오디오, 텍스트, 멀티모달)로 나누어 설명하며, 핵심 기술 개념, 동작 원리, 실제 사례, 추천 연구자료 및 데이터셋까지 덧붙이겠습니다. 1️⃣ 영상 하이라이트 추출 (Video Highlight Detection) 💡 핵심 개념 전체 영상 중 시각적으로나 의미적으로 중요한 순간을 찾아내어 자동 편집, 요약, 클립 생성에 활용“재미있거나 감정적인 장면만 보고 싶다”는 사용자 요구를 반영 ⚙️ 주요 기술 요소 Keyframe Extraction: 중요한 장면을 대표하는 프레임을 선택Scene Segmentation: 장면 전환을 인식해 의미 단위로 분할Temporal Action Locali..

현대의 디지털 콘텐츠는 넘쳐나고, 사용자는 그 안에서 가장 중요한 순간만 빠르게 보고 싶어합니다.이런 니즈를 해결하는 핵심 기술이 바로 **‘하이라이트 추출 기술(Highlight Detection)’**입니다. 이 글에서는 하이라이트 추출 기술의 전반적인 개념부터, 분야별 적용 사례, 그리고 최신 연구 동향까지 다뤄보겠습니다. 🧠 하이라이트 추출이란? 하이라이트 추출은 대량의 미디어 콘텐츠(영상, 오디오, 텍스트 등)에서 가장 주목할 만한 구간을 자동으로 식별하고 요약하는 기술입니다. 단순한 ‘요약’이 아니라, 감정적으로 강한 순간, 반복되는 패턴, 주목도 높은 장면 등을 인공지능이 인식하여 추출하는 것이 핵심입니다. 🎥 영상 하이라이트 추출 ✅ 활용 분야 스포츠 중계의 주요 장면 자동 편집유..