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1. 개요1-1. 프로젝트 개요온디바이스 AI 포즈 가이드 서비스 - TryAngle의 AI 기반 사진 분석 결과 및 실시간 AI 데이터 모니터링을 위한 어드민 시스템을 개발 중이다. 서비스 구현 중, 레이아웃과 UX 흐름을 빠르게 검증하기 위해 정적 HTML/CSS 목업으로 프로토타이핑했다. 기획서나 피그마 없이 해당 목업 사이트를 기준으로 개발자-디자이너-기획자가 함께 작업 중이다.프로토타이핑의 전반적인 과정은 이전글(https://wavicle.tistory.com/42)과 목업 사이트 레포지터리 README(https://try-angle-at.github.io/tryangle_admin_mock/)에 작성해두었다. 🔗관련 링크- 목업 사이트: https://try-angle-at.github...
개요문제: python path/to/file.py로 실행 시 상대 경로(..) 임포트 에러 발생해결: python -m package.module 방식을 사용하여 모듈 단위로 실행원인: __name__ 변수 설정 방식과 sys.path 기준점의 차이 상세 분석문제 상황증상: 파일 경로를 직접 입력하여 실행할 때 ImportError: attempted relative import with no known parent package 발생.원인: 스크립트로 직접 실행된 파일은 자신이 어떤 패키지에 속해 있는지(부모 패키지 정보)를 인식하지 못함. 해결 방법방법: 터미널에서 프로젝트 루트 디렉토리로 이동 후 m 플래그 사용.명령어: python -m somthing.source.run효과: 파이썬이 해당 ..
추후 이미지 추가 예정1. 개요: LLM 서비스의 불확실성을 시스템으로 제어하기LLM 기반 서비스는 사용자의 자유로운 발화라는 '비정형성'을 다룬다. 이는 기획과 개발 단계에서 예측 불가능한 변수를 창출하며, 안정적인 서비스 운영을 저해하는 요소가 된다. Project DOQ는 이러한 불확실성을 해결하기 위해 AI 프로토타이핑을 설계의 중심(SSOT)에 두고, 데이터 구조와 파이프라인을 체계화했다.2. 프로토타입 중심의 Single Source of Truth(SSOT)기존의 '기획-디자인-개발'로 이어지는 순차적 워크플로우는 정적인 피그마(Figma)만으로는 LLM의 동적인 상태 변화를 모두 정의하기 어려웠다.문제 상황: 대화 흐름에 따른 예외 케이스와 상태 변화의 시각화 한계로 인해 직군 간 해석 차..
블챌 3기가 마무리 되었다… 개강을 앞두고 1-2월 겨울 회고. 이번에는 간단히 진행했다. 1. 타임라인1-1. 프로젝트TryAngle 졸전 + 창업팀 합류팀이 기능하기 위한 간단한 업무 시스템(팀 디스코드, 스프레드 시트, 문서 최신화 등) 만들어가는 중MVP 단계의 기능 개발에서 유지보수가 가능한 시스템으로 확장 개발기존 코드 리팩토링백엔드 개발로 참여, 요구사항 명세화 및 작업 진행DoQ일단 킵, MVP 개발 내용으로 공모하게 될 듯 함.작업노트 블로그 소재로 활용 1-2. 취미생활영화 소모임 재개모임장이 졸업 후 돌아옴!영태기가 오고 있었는데 또 이렇게 소소하게 이어가는 중밴드부2025년 직장인 밴드 휴부, 직장인이 되면 돌아가기로그동안의 합주에서는 도전이 되는 곡 보다는 안정적으로 할 수 있는 ..
1. 배경 및 문제점Vision AI 기반의 실시간 모션 분석 기능을 개발하면서, 프레임당 133개에 달하는 keypoint를 일반적인 JSON 포맷으로 전송할 경우 네트워크와 DB에 심각한 병목이 발생할 것으로 예상되었다.이를 해결하기 위해 좌표 데이터를 Hex String로 변환하는 커스텀 인코딩 방식을 도입하여 데이터 크기를 약 36% 경량화했다.고해상도 포즈 데이터 처리 환경인물 1명당 133개의 Keypoint에 대해 30fps로 실시간 정밀 분석 수행.매 프레임마다 Bounding Box 및 메타데이터를 포함한 대량의 좌표 데이터 발생.JSON Array 포맷의 구조적 오버헤드기존 JSON 배열([0.1234, 0.5678, ...]) 방식 사용 시, 실수형(Float)의 긴 자릿수와 불필요한..
1. 문제 및 배경앞선 편에서 시나리오 테스트 자동화로 ‘입력’의 번거로움은 해결했으나, '출력(로그)'의 검증 문제가 남았다. 1-1. 문제점(1) 자동화 스크립트가 실행될 때마다 수백 줄의 Raw Log가 쏟아짐.(2) 구구절절한 로그 데이터를 사람이 일일이 읽고 판단하는 것은 또 다른 비효율. 1-2. 수동 검증의 한계문제점영향심각도상세 내용✋ 수동 검증 필수개발자 피로도 ↑🔴 높음개발자가 로그 파일을 직접 열어 정독하고 문맥을 파악해야 함📊 정량 평가 불가객관성 결여🔴 높음"대화가 자연스러운가?"는 주관적 영역 → 지표화 불가능📈 확장 불가검증 비용 급증🔴 높음시나리오가 1개 늘어날 때마다 검증 시간도 정비례하여 증가⏱️ 시간 소모개발 속도 저하🟠 중간3개 시나리오 × 20단계 = 6..
1. 배경 및 문제1-1. 항아리 게임삐끗하면 추락한다…A 프롬프트 - good. 여기에 ‘ 기능만 추가하면 될 듯?A’ 프롬프트로 살짝 바꾸어 넣음이상한 응답을 내뱉기 시작 or 더 nice한 B’가 됨 1-2. 문제점주관적인 기준: 너 뭔가 달라진 느낌이다? ‘느낌’이 뭔데 그게 왜 그런 ‘느낌’이 나는 건데~ 뭘 한 건데~비효율성: 챗봇에 시나리오 검증을 해야 하는데, 하나하나 입력하자니 넘 오래 걸림재현성 부족: 분명 같은 버전인데 어제는 됐는데 오늘은 또 안됨 왜 이럴까…한 줄 요약: 왜 되는지도 모르겠고 왜 안 되는 지도 모르겠음. 근데 드럽게 오래 걸림 1-3. 그나마 다행인 점로그를 전부 수집하고 있다. 구구절절 긴 raw data 그대로… 말 그대로 ‘전부’어쨌든 결과는 나온다. outp..
2025년 2학기가 끝났다! 11월부터 10월에 벌여둔 일과 과제전으로 많은 것들이 몰아치기 시작했는데, 나중에 마무리해야지하며 미룬것들이 쌓여 25년에 내려놓고 오지 못한 것들이 많다. 방학동안 하나씩 정리할 수 있으면 좋겠다. 1. 타임라인이번에도 역시 사건 중심으로 정리를 해보았다.사실 블로그 발행이 늦어진 이유가… 사건 정리를 하다가 아예 경력/경험 기술서를 작성해보았다…아무튼 2학기는 최대한 결과를 많이 내보는 것을 목표로 했고, 결과적으로도 나쁘지 않았던 것 같다. 전환점10월말을 기점으로 2학기 전반과 후반으로 나뉘어졌다.9-10월에 준비하고 합류했던 활동들이 11-12월부터 업보로 돌아왔다 ㅋㅋ…2025.11.07: 캡스톤1 중간발표2025.12.12: 캡스톤1 과제전2025.12.23: ..
1. 프로젝트 개요다양한 도메인의 AI 서비스를 신속하게 구축하고 운영하기 위한 통합 서버 프레임워크를 제작했다. 본 프로젝트는 반복되는 인프라 설정 리소스를 최소화하고, AI 모듈의 재사용성을 극대화하는 것을 목표로 한다.배경: 프로젝트마다 반복되는 DB, MQ, Redis 설정 및 AI 인터페이스 설계 리소스 절감주요 기능:Web API Server: 사용자 요청 처리 및 서비스 로직 실행Middleware Server: 추론 시간이 긴 AI 작업의 비동기 메시징 처리기술 스택: Python 3.11, FastAPI, LangChain, RabbitMQ, Redis, MongoDB, MySQL참고글: LLM 인터페이스 설계 https://wavicle.tistory.com/21 2. 아키텍처 설계A..