Data Vision

Claude Code 소개 및 기능 설명Claude Code는 AI 기반의 혁신적인 코딩 도구로, 터미널에서 직접 사용할 수 있는 연구 프리뷰 버전입니다. 이 도구는 Claude AI를 활용하여 코드베이스를 분석하고, 코드 변경을 수행하며, 테스트를 실행하고, 빌드를 진행하는 등 다양한 기능을 제공합니다.1. Claude Code의 개요Claude Code는 터미널 환경에서 직접 실행되며, 사용자의 코드 프로젝트를 분석하고 필요한 변경 사항을 자동으로 적용하는 에이전트형 코딩 도구입니다. AI가 코드를 이해하고 변경 사항을 제안하며, 테스트와 빌드 과정을 자동으로 처리할 수 있습니다.2. 기본 사용 방법1) 프로젝트 로딩 및 분석Claude Code는 사용자의 프로젝트 파일을 확인한 후, 코드베이스를 분..

TheoremExplainAgent: AI 기반 다중 모달 정리 설명 시스템개요TheoremExplainAgent는 AI를 활용하여 수학, 물리, 화학, 컴퓨터 과학 등의 다양한 STEM 분야에서 정리를 설명하는 장문의 애니메이션 동영상을 자동 생성하는 시스템입니다. 기존의 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트 기반의 정리 이해 및 설명에 강점을 보였으나, 시각적으로 직관적인 설명을 제공하는 데 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 AI가 정리 설명을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 다중 모달(텍스트+시각적 요소) 접근 방식을 적용하였습니다. 1. 연구 배경 및 필요성기존 LLM은 텍스트 기반 정리 설명에는 강하지만, 시각적인 직관성을 확보하기 어려움.수학, 물리학 등의 학문에서는 도형, 그래프, 시뮬레이션 ..

GHOST 2.0: 한 번의 시도로 정밀한 머리 교체 (Generative High-fidelity One Shot Transfer of Heads)  개요최근 얼굴 교체(face swap)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 머리 전체를 교체하는(head swap) 연구는 아직 미흡합니다. 얼굴 교체는 피부색 변환만 필요하지만, 머리 교체는 머리 전체의 형태를 유지하고 배경과 자연스럽게 합성하는 것이 중요합니다.GHOST 2.0은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 모델로, 두 가지 핵심 모듈을 포함합니다:Aligner: 원본(head source)의 머리를 목표(target)의 움직임에 맞춰 재현Blender: 생성된 머리를 대상 이미지와 자연스럽게 합성하여 피부색을 맞추고 불일치 영역을 채움연..

Kanana: 효율적인 한국어 및 영어 이중 언어 모델개요Kanana는 한국어와 영어에서 뛰어난 성능을 발휘하는 이중 언어 모델 시리즈입니다. 이 모델은 유사한 크기의 최첨단 모델들과 비교해도 경쟁력이 있으며, 특히 연산 비용이 크게 절감되었습니다. 보고서에서는 Kanana 모델의 사전 훈련 및 후처리 과정에서 사용된 기술들을 설명하며, 특정 시나리오(예: 임베딩, 검색 강화 생성, 함수 호출)에 맞게 적응하는 방법도 제시합니다.1. 도입 배경최근 대형 언어 모델(LLM)의 발전은 방대한 학습 데이터와 모델의 크기를 증가시키는 방향으로 진행되었습니다. 하지만, 이러한 접근 방식은 높은 연산 비용을 유발하며, 이는 연구 및 산업에서 독자적인 LLM을 개발하는 데 장애 요인이 됩니다. Kanana는 이러한 ..