Hugh Q. Lee | AI, 로보틱스, 개발 블로그

1. 왜 CV를 쓰게 됐지? 어떤 문제가 있었지?생각해봅시다.10 ÷ 100 = 0.1 10 ÷ 1,000 = 0.01분자(10)는 같지만, 분모가 다르면 결과는 완전히 달라집니다.→ 분모가 클수록 결과 값은 작아지고, 상대적 의미가 달라집니다.이 원리는 데이터의 변동성 비교에도 똑같이 적용됩니다.데이터의 평균(mean)이 다르면, 같은 표준편차(Standard Deviation, SD)라도 상대적 변동성의 크기는 달라집니다.하지만 많은 경우, 사람들은 평균을 고려하지 않고 단순히 표준편차만 비교합니다.그 결과, 잘못된 결론에 도달하곤 합니다.다음은 그 대표적인 사례입니다.예시 1: 저가 주식 vs 고가 주식의 가격 변동성종목 유형평균 주가표준편차CV (%)저가 주식20525.0고가 주식10055.0두..

이번 포스팅에서는 개인 웹사이트(hughqlee.com)를 운영하면서 겪었던 AWS 프리티어 종료 후 요금 폭탄(?) 경험과, 이를 Vercel Hobby 플랜으로 전환해 비용을 0원으로 낮춘 과정을 정리해보겠습니다.블로그 운영 비용이 부담스러우신 분들이나 AWS 프리티어 종료를 앞두고 고민하시는 분들께 도움이 되길 바랍니다!📌 왜 AWS 프리티어를 떠났나요? AWS 프리티어를 이용해서 EC2(t2.micro), VPC, ELB 등으로 웹사이트를 운영해왔는데, 프리티어가 끝나니 매월 약 6만원(50~70달러)의 비용이 발생했습니다. 🚨 개인 블로그 치고는 부담되는 금액이죠. 그래서 저렴하거나 무료로 블로그를 운영할 수 있는 방법을 찾다가, Vercel Hobby 플랜(무료)을 알게 됐습니다.📌 Ve..

최근 공개된 Google의 Gemini 2.5 Technical Report를 읽어보고 전반적인 내용을 정리하였다. 이 기술 보고서는 주로 모델의 아키텍처 개선, 훈련 인프라 강화, 사후학습(Post-training) 전략 도입과 같은 큰 틀에서의 개선 방향을 소개하고 있다.1. 모델 아키텍처 개선 – Sparse Mixture-of-Experts(MoE)와 멀티모달 처리Gemini 2.5는 Sparse MoE 구조를 도입해 효율성을 높였다. 기존에는 모든 데이터를 전체 모델에서 처리했으나, Gemini 2.5는 데이터 유형에 따라 선택적으로 전문가(Experts)를 배치하여 처리한다. 예를 들어 회의 내용을 요약하는 AI가 있다면, 음성, 이미지, 텍스트, 비디오와 같은 서로 다른 데이터 유형에 따라 ..

AI가 퍼즐을 풀지 못하면 '생각을 못하는 것'일까요?최근 Apple AI 연구팀이 발표한 논문 『The Illusion of Thinking』(2025)은 "AI는 실제로 생각하지 않는다"는 입장을 정면으로 제시하며, Claude, ChatGPT, DeepSeek 등 최신 AI 모델들을 퍼즐 기반 환경에서 시험했습니다.이에 대해 Claude(Opus)가 공동 저자로 포함된 반론 논문 『Comment on "The Illusion of Thinking"』에서는, "퍼즐을 풀지 못한 것만으로 AI가 사고하지 않았다고 단정할 수 없다"며 Apple의 해석에 이의를 제기합니다.Shojaee, P., Mirzadeh, I., Alizadeh, K., Horton, M., Bengio, S., & Farajtab..

🎮 벽돌깨기 게임 맵 커스터마이징 및 구현 후기얼마 전 쓰레드에서 흥미로운 벽돌깨기 게임 영상을 발견했습니다.👉 영상 보러가기영상 속 독특한 미션 맵을 보니 저도 직접 플레이해보고 싶다는 생각이 들었습니다.그래서 이번 기회에 커서AI(Cursor AI) 를 이용한 바이브 코딩(Vibe Coding) 으로 직접 맵을 구현하고, SNS 공유 기능까지 포함한 웹앱을 만들어보았습니다.🔧 실제 구현 과정 요약 (프롬프트 서사)나의 프롬프트AI의 응답"벽돌깨기 게임의 맵 구조를 설명한 스크린샷을 참고하여 정확히 구현하라."맵의 초기 구조를 생성하고 통로 및 벽의 상태를 정의함"벽돌의 유형을 명확히 정의하고, 충돌 감지 및 클리어 판정을 처리하라."깰 수 있는 벽돌/없는 벽돌/통로의 상태별 충돌 처리 및 게임 ..

언젠가 사무칠 그리움에 대비하세요.여행은 끝나는 순간부터 ‘기억’으로 남습니다.하지만 기억은 시간이 지날수록 흐릿해지고, 사진과 영상조차도 그때의 온도까지는 담아내지 못하곤 하죠.그 순간, 그 공간 전체를 있는 그대로 다시 ‘경험’할 수 있다면 어떨까요?단순한 영상이 아닌, 미래의 나에게 전하는 감정 기록을 남겨보세요.이 글은 그 과정을 단계별로 정리한 안내서입니다.VR 입문자도 충분히 따라할 수 있도록 촬영부터 감상까지 전체 흐름을 쉽게 풀어보았습니다.📌 목차준비물 체크리스트Insta360 X5 촬영 및 Mac 연결Mac에서 영상 편집 및 내보내기퀘스트3S로 영상 전송하기퀘스트3S에서 감상하기마무리 사용 후기1. 🎒 준비물 체크리스트장비설명Insta360 X58K 360도 촬영 지원MacBookIn..

DETR 논문 리뷰: Transformer로 단순해진 객체 탐지 모델객체 탐지는 인공지능(AI) 분야에서 오랜 기간 중요한 주제였습니다. 하지만 기존 모델은 여러 복잡한 절차 때문에 구현이나 튜닝이 쉽지 않았습니다. 이 글에서는 2020년에 발표된 DETR (End-to-End Object Detection with Transformers) 모델을 통해 이 문제를 살펴보겠습니다.📌 기존 객체 탐지 모델의 문제점대표적인 기존 모델들(Faster R-CNN, RetinaNet, YOLO 등)은 아래와 같은 복잡한 과정을 거쳐야 했습니다.Region Proposal: 객체가 있을 법한 영역을 미리 예측하고 평가하는 단계.Anchor Box 설정: 객체를 다양한 크기와 비율로 미리 설정된 박스로 예측.Non-..

KAIST 연구진의 초해상도(super resolution) AI 논문 "Chain-of-Zoom: Extreme Super-Resolution via ScaleAutoregression and Preference Alignment" 입니다.논문 링크 : arXiv:2505.18600플젝 링크 : https://bryanswkim.github.io/chain-of-zoom/1 | 사진을 크게 키우면 왜 깨질까?오래된 사진을 스마트폰으로 찍어 확대해 보면 얼굴이 금세 흐릿해집니다. 초해상도(Super-Resolution, SR)는 이 흐릿해진 부분의 사이를 그려넣어서 자연스럽게 만드는 작업입니다.기존 SR 모델은 대부분 “4배 전용” 같이 고정된 배율만 잘 다룹니다. 그래서 4배 모델에 16배 확대를 시키..

컴퓨터 SSD나 고성능 보드를 보다 보면 꼭 등장하는 용어, PCIe (피씨아이 익스프레스).하지만 이게 뭔지, 왜 중요한지 감이 잘 안 잡히셨다면 이 글이 도움이 될 거예요.이 글에서는 초보자도 이해할 수 있는 PCIe의 기본 개념, 세대별 차이부터 라즈베리파이와 젯슨 등 실전 활용까지 쉽고 간단히 정리해봅니다.📘 PCIe란 무엇인가요?PCIe (Peripheral Component Interconnect Express)는 컴퓨터 메인보드와 SSD, 그래픽카드, AI 가속기 같은 장치를 빠르게 연결해주는 통신 규격입니다.속도와 확장성이 뛰어나 현재 대부분의 고성능 장치가 이 방식을 사용하고 있습니다.🚄 PCIe 세대별 속도 비교 – Gen2부터 Gen4까지PCIe는 세대(Generation)가 올라..

풋살을 자주 즐기다 보면 매주 참가 인원이 달라지고, 그때마다 6~7명씩 3팀으로 나누는 게 생각보다 번거로운 일입니다.보통 이런 과정을 거치게 됩니다.출석 인원을 확인한다.각 6~7명씩 3개 팀으로 나눈다.단체 톡방에 팀 명단을 정리해서 공유한다.하지만, 인원은 매번 달라지고, 팀 균형도 신경 써야 해서 수작업으로 반복하기 정말 귀찮죠.그래서 직접 만들어봤습니다 – SquardShufflerSquardShuffler는 풋살 등 소규모 팀 스포츠에서 변동되는 참가 인원에 최소한의 노력으로 대응할 수 있는 웹앱입니다.명단만 입력하면, 랜덤 셔플로 공정하게 팀을 나눠주고 필요하면 직접 조정도 가능합니다.무엇보다 딸깍 한 번에 톡방이나 단체 채팅에 팀 명단을 복사해 공유할 수 있어 실제 운영에서 매우 편리합니..