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[부산국비IT학원] 일본IT취업연계! 정보처리산업기사 취득 자바 개발과정

일본 IT 취업에 필수인 정보처리산업기사,학력·경력 제한 없이 과정평가형 자격으로취득 가능한 풀스택 개발자 과정 본 과정은 일본 IT 기업 취업을 목표로하는 국비지원과정으로,JAVA 기반 풀스택 개발 역량과 함께정보처리산업기사 자격증을 ‘과정평가형’으로취득할 수 있는 과정입니다. 일반적으로 정보처리산업기사는관련학과 2년제 이상 졸업 요건이 필요하지만,동성인재개발교육원에서 진행하는 본 과정을 이수하면 ✔ 학력·전공·경력 무관✔과정평가형 자격 취득 가능✔ 기존 검정형 대비 높은 자격 취득률이라는 큰 장점이 있습니다. 일본 IT 취업과 정보처리산업기사일본 IT 취업 시 정보처리산업기사 보유자 선호비자 발급 및 채용 과정에서 전문성 증빙 자격JAVA 기반 개발 역량 + 국가기술자격 = 취업 경쟁력 강화본 과정은 자격 + 실무 + 취업 방향성을 함께 준비합니다. <훈련 대상>일본 IT 취업을 목표로 하는 분정보처리산업기사 자격 취득이 필요한 분학력·전공 제한 없이 자격증을 취득하고 싶은 분JAVA 기반 개발자로 커리어를 시작하고 싶은 분※ 국민내일배움카드 발급 대상자 <수료 후 진출 분야>일본 IT 기업 개발자JAVA / 웹 / 풀스택 개발자IT 서비스·솔루션 개발 직무 교육 장소동성인재개발교육원부산광역시 부산진구 중앙대로 668, 에이원프라자 6층서면역 인근 문의 및 접수☎ 051-933-3400https://www.dshrd.or.kr/course_a.html?eduPart=1방문 상담 가능 (사전 문의 권장)

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테슬라 FSD v12가 30만 줄의 C++ 제어 로직을 버린 이유

안녕하세요, '잡학다식 개발자'입니다. 최근 자율주행 업계뿐만 아니라 AI 생태계 전체에 큰 화두를 던진 테슬라 FSD v12의 '엔드투엔드(End-to-End) AI' 아키텍처 전환에 대해 현업 개발자의 시선으로 분석해 보았습니다.기존 시스템은 철저한 휴리스틱, 즉 아래와 같은 룰(Rule) 기반의 C++ 코드가 수십만 줄 얽혀있는 구조였습니다.Python# 기존 휴리스틱 기반 제어 (개념적 표현) def autonomous_drive(sensor_data): if sensor_data.distance_to_lead_car < 10.0 and sensor_data.speed > 50.0: return apply_brake(force=0.8) elif check_traffic_light() == 'RED': return stop_vehicle() # 수많은 Edge Case 처리를 위한 if-else의 반복... 하지만 v12부터는 제어 로직을 폐기하고, Video Stream이 거대한 신경망 네트워크를 통과해 곧바로 Control 신호를 내뱉는 구조로 변경되었습니다. 추론 단의 C++ 코드가 사라진 대신, 서버 단의 PyTorch/Python 생태계에서 수백만 건의 데이터를 학습시키는 인프라 전쟁으로 패러다임이 완전히 넘어간 것이죠.Python# End-to-End AI 기반 제어 (개념적 표현) def autonomous_drive(video_stream): # 중간 판단 로직 없이 모델이 직접 조향 및 가속도 추론 steering_angle, acceleration = e2e_neural_network_model(video_stream) return steering_angle, acceleration 단순히 AI 모델이 좋아진 것을 넘어, '디버깅이 불가능한 블랙박스 모델'을 현실의 도로 위에 올리기 위해 어떤 데이터 적인 타협과 자본의 투입이 있었는지 다루어 보았습니다. 구체적인 작동 원리와 교과서적 이론이 실제 현업에서 어떻게 다르게 작용하는지 궁금하시다면, 아래 유튜브 콘텐츠를 참고해 주시면 감사하겠습니다.https://youtu.be/aRPA-ZAaa3s 

AI 실무 활용테슬라FSD엔드투엔드자율주행딥러닝파이썬개발자아키텍처IT트렌드

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[무료 기술 세미나] AI on Edge – From Bits to Real World

온디바이스 AI의 현재와 미래를 조망하는 AI on Edge – From Bits to Real World에 여러분을 초대합니다!에너자이가 주최하는 AI on Edge – From Bits to Real World는 비트 단위 모델 최적화부터 실제 제품 및 서비스 적용 사례까지, 온디바이스 AI의 연구와 상용화를 폭넓게 다루는 자리입니다. 산학의 전문가들이 한자리에 모여 최신 기술 성과를 공유하고, 현장의 경험과 인사이트를 나눕니다.이번 행사는 에너자이의 파트너사인 Advantech과 Synaptics의 후원을 통해 무료로 진행됩니다.행사 개요일시: 2026년 3월 28일(토) 13:00–17:30장소: 서울특별시 강남구 테헤란로 138 성홍타워 3층 (드리움) Forest Hall참석 대상: 엣지 AI 유관 분야 연구자 및 산업 종사자모집 인원: 약 40명신청 링크: https://event-us.kr/enerzai/event/121735세부 일정12:30 - 13:00      행사 등록 및 안내13:00 - 13:20      인사말 및 후원사 소개 (에너자이 | 장한힘 대표님)13:20 - 13:50      1.58-Bit Quantized Whisper (에너자이 | 강창범님)13:50 - 14:00      쉬는 시간14:00 - 14:30      From Bits to Intelligence: On-Device AI and Beyond (삼성리서치 | 전용권 파트장님)14:30 - 14:40      쉬는 시간14:40 - 15:10      튜닝 친화적인 프로그래밍 언어, Nadya (에너자이 | 유은총님)15:10 - 15:20      쉬는 시간15:20 - 15:50      System-Model Co-Design for Efficient AI in the Physical World (전북대학교 | 이제민 교수님)15:50 - 17:30      네트워킹 및 마무리기타 안내주차공간은 별도로 제공되지 않습니다.공간 제한으로 인해 모집이 조기 마감될 수 있습니다.발표자, 발표 순서, 발표 주제, 발표 구성 등이 향후 변경될 수 있습니다.기타 문의는 minwoo.son@enerzai.com 로 부탁드립니다.

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[풀스택_인프라] LG CNS AM Inspire Camp 5기 모집

고용노동부 K-Digital Training 과정LG CNS AM Inspire Camp 5기 모집 중 LG CNS 현직자와 함께하는 실전 프로젝트 과정.과정 설계부터 멘토링, 결과물 완성까지 직접 경험합니다.LG CNS AM 5기에서 실력으로 증명하는 엔지니어로 성장하세요. 차별화된 취업 스펙 쌓으러 가기 ▶ [ Click! ]   LG CNS AM만의 특별한 교육 혜택 📌 혜택01 | LG CNS 공식 수료증- 교육 과정을 완주한 수료생에게 LG CNS 공식 수료증을 수여 📌 혜택02 | LG CNS 채용 가산점 부여- LG CNS 및 자회사 지원 시 우수 수료생 한정 취업 가산점 부여 기회 제공 📌 혜택03 | 훈련장려금 지급- 훈련장려금 총 180만원 이상(월 최대 30만 원) 지급 📌 혜택04 | LG CNS 전문가 멘토링- LG CNS 현업 전문가와 함께하는 실무 프로젝트 멘토링 📌 혜택05 | 취업지원 / 맞춤형 프로그램 지원- 성공적인 취업을 위한 전문가의 채용 특강 및 이력서, 고퀄리티 포트폴리오 컨설팅 진행 📌 혜택06 | 교육용 장비 및 서비스 제공- LG 교육용 노트북 대여 및 클라우드 (AWS) + 메타버스 + AI 서비스 이용료 지원 📌 혜택07 | 차별화된 맞춤 교육 진행- 전공/비전공자 개별 지도- 개인별 강점 기반 포트폴리오 지원   LG CNS AM 과정을 수료하면 이렇게 성장해요! ✨프론트엔드 엔지니어“완성도 높은 인터페이스로 서비스의 첫 인상을 완성해요.”사용자 경험을 고려한 화면(UX/UI)을 설계하고, 반응형 웹 기반으로 구현합니다. ✨백엔드 엔지니어“안정적이고 확장 가능한 데이터 흐름을 설계해요.”서비스 로직을 설계하고, 데이터 처리 및 API 서버를 구축합니다. ✨클라우드 엔지니어“확장성과 안정성을 갖춘 클라우드 환경을 구성해요.”인프라 환경에서 서비스를 설계·배포·운영합니다. ✨데브옵스 엔지니어“개발과 운영을 자동화해 안정적인 서비스를 제공합니다.”CI/CD 파이프라인을 구축하고, 효율적인 배포와 운영 환경을 구현합니다.   LG CNS AM 5기, 지금 모집 중이에요! ✅ 기간 및 일정· 모집 마감 : ~ 04.05(일) 23:59※ 우선 선발 기회 제공(선착순)· 교육 기간 : 26.04.10 (금) ~ 26.10.08 (목) ✅ 수업 방식/장소· 온라인 : 메타버스 강의장· 오프라인 : 동국대 서울캠퍼스 ✅ 모집 대상· 국내외 대학(원) 졸업(예정)자· 내일배움카드 발급 가능자 ✅ 접수 방법[랜딩페이지 접속] → [우측 상단 '지금 지원하기' 클릭] → 지원서 작성/제출 ✅ 수강료· 교육비 자부담금 50만원 (*정책 변경으로 인한 자부담금 발생)· 교육 수료 시 축하금 지급 (50만 원) ✅ 교육 문의· 카카오톡 1:1 문의하기 : https://pf.kakao.com/_wbxkln

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[Python] 자율주행 팬텀 브레이크 현상의 알고리즘적 이해와 시뮬레이션

안녕하세요. IT 개발자 관점에서 자동차의 최신 기술을 분석하는 채널을 운영 중입니다.자율주행 시스템에서 빈번하게 발생하는 '팬텀 브레이크(Phantom Braking)' 현상을 센서 퓨전(Sensor Fusion) 데이터의 충돌과 페일 세이프(Fail-Safe) 로직 관점에서 분석해 보았습니다.기존 레거시 자동차 브랜드들은 레이더의 오탐지(False Positive)와 카메라의 정상 데이터가 충돌할 때, 보수적인 제동을 선택하도록 하드코딩된 경우가 많습니다. 이를 파이썬으로 간단히 모델링하면 아래와 같은 논리 구조를 갖습니다.Python# phantom_brake_simulator.py def simulate_sensor_fusion(camera_clear, radar_obstacle_detected): """ 카메라와 레이더 센서 데이터 충돌 시 기존 자동차 브랜드의 Fail-Safe 로직 시뮬레이션 """ print(f"[센서 입력] 카메라: 전방 클리어 ({camera_clear}), 레이더: 장애물 감지 ({radar_obstacle_detected})") # Fail-Safe 로직: 하나의 센서라도 장애물을 감지하면 보수적으로 제동 개입 if radar_obstacle_detected or not camera_clear: print("[시스템 판단] 데이터 충돌. Fail-Safe 발동 -> 긴급 제동(Phantom Brake) 개입") return True return False # 난반사로 인한 레이더의 오탐지 상황 가정 simulate_sensor_fusion(camera_clear=True, radar_obstacle_detected=True) 이러한 구조적 딜레마를 해결하기 위해 테슬라가 레이더를 제거하고 비전 AI 트레이닝(Dojo)으로 전환한 배경 등, 개발자 시각에서의 더 깊이 있는 분석은 아래 유튜브 영상에 담아두었습니다. 상세 분석 영상: https://youtu.be/rH0FZhxZQ_Y전체 소스 코드: https://github.com/gohard-lab/phantom_brake_simulator온라인 실행(Colab): https://colab.research.google.com/github/gohard-lab/phantom_brake_simulator  

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[부산물류관리사] 실무형 국제무역물류 과정

물류·무역 실무자 양성과정TOS 기반 라이브 실무 프로젝트 물류·무역 실무, 아직도 이론만 배우고 계신가요?실제 현업에서 쓰는 TOS 기반 실무 교육으로물류·무역·스마트해상물류까지 한 번에 준비하세요! [교육 핵심 포인트]·국비지원 (내일배움카드)·TOS 기반 실무 프로젝트 진행·물류관리사 · 국제무역사 · 스마트해상물류관리사 대비·현업 실무 중심 커리큘럼·초보자도 수강 가능 (비전공자 OK) 이런 분들께 추천해요!물류·무역 분야 취업을 준비하는 분실무 경험이 없어 고민인 취준생이론보다 실제 업무 흐름을 배우고 싶은 분국제무역사 / 물류관리사 자격증을 준비 중인 분스마트해상물류, 항만·물류 IT 분야에 관심 있는 분 [교육 안내]교육기간: [2026.03.16 ~2026.07.24]교육시간: [평일 / 9:10 ~ 18:00]교육방식: 오프라인 / 실습 중심교육비: 0~30만원 (개인별 상이)훈련장려금: 매월40~100만원 지급 [수강 혜택]·교재 및 실습 자료 제공·자격증 대비 지원·취업 컨설팅 및 진로 상담·실무 프로젝트 포트폴리오 [교육기관]동성인재개발교육원✔ 고용노동부 인증 우수훈련기관✔ 쾌적한 실습 환경 & 전문 강사진 [지원 방법]유선신청 : 051-933-3400 홈페이지 지원 : https://www.dshrd.or.kr/course_a.html?eduPart=3 ※ 선착순 마감이니 빠른 지원 추천!

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[부산일반고교위탁] 고3학년 제과제빵 전문 자격증

고3 학년을 앞둔 학생이라면진로를 직접 경험하고 준비할 수 있는 일반고위탁교육 과정을 소개합니다.부산 중심 서면에 위치한동성인재개발교육원에서2026년 일반고 위탁교육 과정이 개강합니다.실습 중심 교육을 통해 전문 기술 자격증 취득과 진로 준비를 동시에 할 수 있습니다. [모집 대상]2026년 고등학교 3학년 예정 학생일반고 위탁교육 참여 희망 학생실무 중심 직업교육 및 자격증 취득 희망 학생 [교육 일정]개강일: 2026년 3월 17일교육기간: 2026.03.17 ~ 2026.12.31교육시간: 09:10 ~ 16:50 [교육 과정]제과제빵 과정제과·제빵 실습 교육자격증 취득 대비제빵기능사,제과기능사 자격 [교육 혜택]✔국비 무료 교육✔훈련장려금 매월 20만원 지급✔실습 중심 직업교육 과정✔전문 자격증 취득 대비✔부산 중심 서면 위치 (삼정타워 옆)✔월 1회 소속 고등학교 등교 [교육 장소]동성인재개발교육원부산광역시 부산진구 중앙대로 668에이원프라자 6층 (서면 삼정타워 옆)부산 중심지에 위치해부산 및 경남 지역 학생들의 통학이 편리합니다. [문의 및 지원]전화 문의 : 051-933-3400홈페이지 지원https://www.dshrd.or.kr/ 이런 학생에게 추천합니다대학 진학 외 다양한 진로를 고민하는 학생제과제빵 / 영상콘텐츠 분야에 관심 있는 학생자격증 취득과 실무 경험을 동시에 원하는 학생진로를 미리 경험해보고 싶은 학생 [모집 안내]일반고 위탁교육 과정은 모집 인원이 제한되어 있어 조기 마감될 수 있습니다.관심 있는 학생은 상담 및 접수를 서둘러 주세요.

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[부산국비지원 중장년교육!][중장년 특화] ERP정보관리사 취득!

[중장년 특화]ERP생산관리 실무자양성 (ERP정보관리사+챗GPT) 친환경·공정전환 생산관리 실무자 양성과정 개강 합니다.국가기간·전략산업 직종훈련스마트공장,ESG 경영 시대!이젠 “생산관리”가 핵심입니다.현장 실무에 강한 ERP 기반+AI 활용 역량까지한 번에 강화! [지원자격]·40~60세미만 구직자 누구나· 실업자, 취업준비생, 이직 희망자· 전공 무관! 컴퓨터 기초만 있어도 가능· 내일배움카드 발급자 및 발급 가능자 [교육내용]· 친환경 공정전환· 자재관리·AI활용 생산데이터 관리· ERP일반·ERP물류,생산,회계 시스템 [수료 후 기대효과]· 제주/물류/생산관리/회계 분야 취업 유리·대기업/협력사/ ERP 실무 즉시 투입 가능·ESG 기반 친환경 생산 체계 이해 [교육일정]기간: 2026.03.19 ~ 2026.06.11시간: 9:10 ~ 18:00월~목 주4회*3.20 / 5.1 / 5.8 / 5.29 일 수업 있음위치: 부산진구 중앙대로 668, 에이원프라자 6층 [동성인재개발교육원]부산 대표 실무형 IT·산업 교육기관넓고 깨끗한 교육 환경 + 최신 장비 지원!지금이 다시 시작하기 좋은 기회!스마트 공장 시대를 이끌 실무자로 성장하고 싶다면상담부터 받아보시고 고민 해보시는 걸 추천드립니다. [문의&신청]유선: 051-933-3400홈페이지 지원: https://www.dshrd.or.kr/course_a.html?eduPart=6

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[Python] 단 50줄로 구현하는 테슬라 비전과 팬텀 브레이킹의 한계

안녕하세요. 일상의 호기심을 파이썬으로 풀어보는 개발자입니다.  2021년 테슬라가 라이다와 레이더를 버리고 카메라 기반의 'Occupancy Networks'로 전환한 후 발생한 엣지 케이스(팬텀 브레이킹)를, 기초적인 컴퓨터 비전 코드로 시뮬레이션하며 그 한계를 짚어보았습니다.단순한 Haar Cascade 모델을 사용하여 블랙박스 영상 속 차량을 인식하는 기초적인 스크립트입니다. Python# tesla_vision_simulator.py import cv2 def run_vision_simulator(video_path: str, cascade_path: str) -> None: """블랙박스 영상을 통해 기초적인 차량 인식 비전 시뮬레이터를 구동합니다.""" cap = cv2.VideoCapture(video_path) car_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # CPU 연산 병목 해결을 위한 해상도 축소 resized_frame = cv2.resize(frame, (640, 360)) gray_frame = cv2.cvtColor(resized_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 객체 탐지 및 바운딩 박스 처리 cars = car_cascade.detectMultiScale(gray_frame, scaleFactor=1.1, minNeighbors=3) for (x, y, w, h) in cars: cv2.rectangle(resized_frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) cv2.imshow('Tesla Vision Simulator (Basic)', resized_frame) if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": run_vision_simulator('dashcam_footage.mp4', 'haarcascade_car.xml')  비록 구형 알고리즘이지만, 이 코드를 돌려보면 명암 변화나 짙은 그림자를 장애물로 오인하는 오탐지(False Positive) 현상을 명확히 관찰할 수 있습니다. 레이더라는 크로스체크 수단이 사라진 순수 비전(Vision Only) 모델이 현실의 가혹한 도로 환경에서 어떻게 무너지는지 확인할 수 있는 대목입니다. 요즘 파이썬 생태계 표준에 맞추어, 구형 requirements.txt 대신 pyproject.toml을 적용하여 프로젝트 의존성을 구성해 두었습니다. 자세한 시뮬레이터 구동 과정과 Tesla Vision 기술에 대한 해설은 아래 유튜브 콘텐츠에 담아두었습니다. 여러분의 블랙박스 영상으로도 직접 테스트해 보시길 권장합니다. [▶ 시뮬레이터 구동 및 기술 해설 영상]: https://youtu.be/xWrnxjh1GnY 

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[토이 프로젝트] K카 중고차 동적 크롤링 및 Streamlit 대시보드 배포

🚀 서비스 실행 링크: https://youtu.be/HnL0wOqci7Q 안녕하세요.파이썬과 데이터 분석에 관심이 많은 '잡학다식 개발자'입니다. K카 중고차 데이터를 수집하여 감가율을 시각화하는 대시보드 프로젝트를 진행하며 겪은,교과서적 이론과 실제 배포 환경의 간극에 대해 공유하고자 합니다. 보통 입문 강의에서는 requests와 BeautifulSoup을 이용한 정적 스크래핑을 배우지만,실제 상용 웹사이트는 동적 렌더링과 보안으로 겹겹이 막혀 있습니다. 이를 해결하기 위해 Playwright를 도입했습니다. 또한 구형 requirements.txt 대신요즘 파이썬 생태계 표준인 pyproject.toml을 도입하여 패키지 의존성을 명확하게 관리했습니다. 특히 Streamlit Cloud 배포 시 리눅스 컨테이너의 샌드박스 제약으로 브라우저가 뻗어버리는 현상을아래와 같이 Headless 옵션으로 우회했습니다. Python# kcar_headless_scraper.py import os from playwright.sync_api import sync_playwright def fetch_car_prices(): # Streamlit Cloud 환경에서 Playwright용 브라우저 강제 설치 os.system("playwright install chromium") with sync_playwright() as playwright_instance: # 이론적인 일반 스크래핑과 달리, 실제 클라우드 서버 환경에서는 # 샌드박스 충돌 및 메모리 부족 현상으로 인한 에러가 발생합니다. # 이를 우회하기 위한 현업의 필수 headless 옵션 세팅입니다. browser_instance = playwright_instance.chromium.launch( headless=True, args=[ '--no-sandbox', '--disable-dev-shm-usage' ] ) # 보안이 적용된 동적 페이지 렌더링 대기 및 데이터 추출 page_instance = browser_instance.new_page() page_instance.goto("https://www.kcar.com") # ... (중략: 데이터 크롤링 로직) ... browser_instance.close() return []  파이썬 크롤러 배포를 공부하시는 분들께 도움이 되기를 바랍니다. 

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[파이썬 토이 프로젝트] 나만의 유튜브 쇼츠(Shorts) 자동화 공장 차리기 🎬

안녕하세요! 파이썬을 활용해 일상의 반복적인 작업을 시스템으로 만드는 개발자입니다. 파이썬 문법을 익히고 나면 크롤링 말고 또 재미있게 해볼 만한 프로젝트가 없을까 고민되시죠? 오늘은 파이썬으로 영상 편집을 자동화해서, 유튜브 '쇼츠 제작 공장'을 직접 만들어보는 흥미로운 토이 프로젝트를 소개해 드립니다. 영상 편집 자동화, 이론과 현실은 다릅니다!보통 블로그 튜토리얼을 보면 코드 몇 줄로 영상 두 개를 뚝딱 합치면 끝난다고 하죠. 하지만 실제 현실에서는 대본을 읽어주는 목소리(TTS)의 길이에 맞춰서 배경 영상의 길이를 정확하게 잘라내어 맞춰주는 세밀한 계산이 필요합니다. 그렇지 않으면 소리만 나오거나 화면만 멈춰있는 엉성한 결과물이 나오게 됩니다.이러한 현실적인 동기화 문제를 해결한 파이썬 코드를 준비했습니다. 한번 따라 해보세요! 파일명: make_shorts.pyPythonfrom moviepy.editor import VideoFileClip, AudioFileClip # 배경 영상과 음성 파일 가져오기 video = VideoFileClip("background.mp4") audio = AudioFileClip("voice.mp3") # 목소리 길이에 딱 맞게 배경 영상 자르기 (매우 중요!) if video.duration > audio.duration: video = video.subclip(0, audio.duration) # 소리와 영상 합치기 final_clip = video.set_audio(audio) # 새로운 영상 파일로 저장하기 final_clip.write_videofile("my_first_shorts.mp4", codec="libx264")  배포와 관리는 세련되게!프로젝트를 깃허브에 올리거나 세팅하실 때, 예전 방식인 requirements.txt 대신 최신 표준인 pyproject.toml을 사용해 보세요. 프로젝트 구조가 훨씬 깔끔해지고 라이브러리 설치 오류도 획기적으로 줄어듭니다.전체적인 코드 작성 흐름과 파이썬이 실제로 쇼츠 영상을 만들어내는 신기한 구동 화면은 아래 제 튜토리얼 영상에 아주 차분하고 자세하게 담아두었습니다. 파이썬의 무궁무진한 활용법을 확인해 보세요! 👉https://www.youtube.com/watch?v=3m4AEVO1swg

개발 · 프로그래밍 기타파이썬자동화파이썬입문토이프로젝트영상편집

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파이썬 토이 프로젝트: F1 레이싱 데이터 분석하고 그래프 그리기 🏎️

안녕하세요! 파이썬을 활용해 실생활의 흥미로운 데이터를 분석하는 개발자입니다.파이썬 기본 문법을 공부하신 뒤 "이제 어떤 데이터를 분석해 볼까?" 고민하시는 분들을 위해, 오늘은 전 세계에서 가장 빠른 스포츠인 F1 레이싱 데이터를 파이썬으로 분석하는 프로젝트를 소개해 드립니다. 깔끔한 데이터는 책 속에만 있습니다보통 파이썬 기초 교재에서는 깔끔하게 정리된 엑셀 데이터를 예제로 다룹니다. 하지만 실제 현업이나 실전 프로젝트에서 다루는 데이터는 그렇지 않죠. 이번에 다룬 F1 센서 데이터 역시 통신 문제로 데이터가 끊기거나 비어있는 결측치가 많습니다. 이런 현실적인 노이즈 데이터를 파이썬으로 어떻게 부드럽게 이어주고(보간법) 분석할 수 있는지 실전 팁을 담았습니다. 한번 실행해 보세요! 핵심 코드F1 공식 데이터를 불러와 드라이버의 속도 그래프를 그리는 기본 뼈대 코드입니다.Pythonimport fastf1 from matplotlib import pyplot as plt # 2023년 몬자 예선전 데이터 불러오기 session = fastf1.get_session(2023, 'Monza', 'Q') session.load() # 가장 빠른 랩타임 데이터 찾기 fast_lap = session.laps.pick_fastest() tel = fast_lap.get_telemetry() # 그래프 그리기 plt.plot(tel['Distance'], tel['Speed']) plt.xlabel("Distance (m)") plt.ylabel("Speed (km/h)") plt.show()  환경 세팅 꿀팁프로젝트를 시작하실 때 옛날 방식인 requirements.txt 대신 요즘 파이썬의 표준인 pyproject.toml을 사용해 보세요. 라이브러리 충돌 없이 훨씬 세련되게 프로젝트를 관리하실 수 있습니다.Ini, TOML[project] name = "f1-project" dependencies = ["fastf1", "matplotlib"] 위 코드를 발전시켜 두 드라이버의 코너링 차이를 정밀하게 비교 분석하는 전체 과정은 아래 영상에 아주 차분하고 자세하게 담아두었습니다. 스포츠 데이터 분석에 흥미를 느끼시는 분들께 좋은 영감이 되길 바랍니다! 👉https://youtu.be/7b1eT20fnHs 

웹 개발파이썬데이터분석토이프로젝트시각화파이썬입문

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파이썬으로 3초 만에 이미지 누끼 따기 (OpenCV 삽질 피하는 현실적인 방법)

파이썬과 IT 관련 지식을 정리하고 있는 잡학다식 개발자입니다.오늘은 쇼핑몰을 운영하시거나 블로그 썸네일을 만드시는 분들, 혹은 이미지 전처리 자동화가 필요한 분들이 자주 겪는 '누끼 따기(배경 제거)'에 대해 이야기해 보려고 합니다.이론과 현실의 간극: 왜 교과서적인 방법은 실무에서 실패할까?구글에 '파이썬 이미지 배경 제거'를 검색하면 가장 먼저 나오는 교과서적인 방법은 보통 OpenCV를 이용한 색상 임계값(Thresholding)이나 윤곽선(Contour) 검출 방식입니다. 이론적으로는 배경과 피사체의 색상 차이를 이용해 분리해 내는 훌륭한 원리죠.하지만 현실의 실무 데이터는 그렇게 만만하지 않습니다. 조명에 따라 생기는 그림자, 피사체와 비슷한 색상의 배경, 특히 '머리카락'이나 '퍼(Fur)' 같은 복잡한 경계선을 만나면 이 교과서적인 방법은 여지없이 무너집니다. 결국 파라미터 값을 조정하다가 밤을 새우는 이른바 '탁상공론'식 코딩이 되고 맙니다.실제 현업의 해결책: AI 기반 rembg 라이브러리그래서 실제 서비스 환경이나 실무에서는 픽셀의 색상을 계산하는 대신, U-Net 기반의 딥러닝 모델이 적용된 rembg라는 라이브러리를 사용합니다. 복잡한 수학적 연산이나 파라미터 튜닝 없이, AI가 알아서 피사체와 배경을 완벽하게 분리해 줍니다.구형 방식인 requirements.txt 대신, 요즘 파이썬 생태계 표준인 pyproject.toml을 이용해 환경을 세팅하고 코드를 실행하는 방법을 공유합니다.1. 환경 세팅 (pyproject.toml)Ini, TOML[build-system] requires = ["setuptools", "wheel"] build-backend = "setuptools.build_meta" [project] name = "background-removal-demo" version = "0.1.0" description = "rembg를 활용한 이미지 배경 제거 자동화 스크립트" requires-python = ">=3.9" dependencies = [ "rembg>=2.0.50", "Pillow>=10.0.0" ] 2. 실행 코드 (remove_background.py)Python""" 이미지 배경 제거 자동화 스크립트 - rembg 라이브러리를 활용하여 딥러닝 모델 기반으로 피사체와 배경을 분리함 - 복잡한 윤곽선(머리카락, 그림자 등)을 처리하기 위한 실무 최적화 방식 """ from rembg import remove from PIL import Image import os def process_image(input_path: str, output_path: str): # 입력 및 출력 파일의 유효성 검증 if not os.path.exists(input_path): print(f"[Error] 입력 파일을 찾을 수 없습니다: {input_path}") return try: # 이미지를 메모리에 로드 input_image = Image.open(input_path) # rembg 라이브러리를 통한 배경 제거 처리 (추론) output_image = remove(input_image) # 투명도(Alpha 채널)를 보존하기 위해 PNG 포맷으로 저장 output_image.save(output_path, format="PNG") print(f"[System] 배경 제거 완료. 결과물 저장 경로: {output_path}") except Exception as e: print(f"[Error] 배경 제거 처리 중 예외 발생: {e}") if __name__ == "__main__": # 테스트용 파일 경로 지정 (실제 파일 경로로 수정하여 사용) INPUT_FILE = "sample_input.jpg" OUTPUT_FILE = "sample_output.png" process_image(INPUT_FILE, OUTPUT_FILE) 마치며코드를 보시면 아시겠지만, 실제 현업에서 문제를 해결하는 방식은 때로는 교과서적인 기초 원리보다 이미 잘 만들어진 도구를 얼마나 적절하게 가져다 쓰느냐에 달려있기도 합니다.위의 코드를 복사해서 직접 실행해 보시면 퀄리티에 꽤 놀라실 겁니다. 만약 텍스트와 코드만으로 이해가 어렵거나, 터미널 환경 세팅부터 실제 이미지가 깔끔하게 누끼 따지는 시각적인 과정 전체를 눈으로 확인하고 싶으신 분들은 아래에 제가 정리해 둔 영상 링크를 참고해 주셔도 좋습니다.오늘도 오류 없는 평온한 코딩 하시길 바랍니다. 감사합니다.https://youtu.be/HzuSu2b_5N4

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파이썬 Streamlit으로 내 차 유지비 시뮬레이터 만들기 (M2 vs 클리오 편) 💻

안녕하세요! 파이썬으로 재미있는 실생활 데이터를 분석하는 개발자입니다.파이썬 기초를 떼고 나서 토이 프로젝트를 고민하시는 분들을 위해, 누구나 쉽게 웹 대시보드를 띄울 수 있는 Streamlit 활용법을 코드로 공유해 드립니다.진짜 현실 데이터를 반영한 코드 짜기 보통 교과서적인 튜토리얼에서는 연비 계산만 하지만, 실제 차량 유지비는 그런 탁상공론과는 다릅니다. 2019년식 BMW M2 컴페티션 같은 차량은 고급 소모품 비용이 크고, 2020년식 르노 클리오는 또 다른 정비 주기가 존재하죠.이런 현실적인 변수를 사용자가 웹에서 직접 입력할 수 있게 만든 핵심 코드입니다. 한번 복사해서 실행해 보세요!Pythonimport streamlit as st st.title("나만의 자동차 유지비 계산기") # 두 차량의 현실적인 데이터 입력받기 st.write("2019 BMW M2 Competition 설정") m2_oil = st.number_input("M2 엔진오일 비용", value=300000) st.write("2020 Renault Clio 설정") clio_oil = st.number_input("클리오 엔진오일 비용", value=100000) st.success("이제 이 변수들로 그래프를 그려보면 됩니다!") 배포할 땐 pyproject.toml을 쓰세요 완성된 코드를 서버에 올릴 때 옛날 방식인 requirements.txt를 쓰면 에러가 자주 납니다. 요즘 대세인 pyproject.toml을 설정 파일로 쓰시면 훨씬 세련되고 안전하게 배포하실 수 있습니다.Ini, TOML[project] name = "my-streamlit-app" dependencies = ["streamlit"] 파이썬으로 웹 대시보드를 완성해 나가는 전체 과정과 완성된 시뮬레이터 화면은 아래 영상에 아주 차분하게 담아두었습니다. 코드를 직접 따라 쳐보시면서 파이썬의 재미를 느껴보시길 바랍니다!👉https://youtu.be/VQUF9oDzWf8

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거꾸로 보는 AI 세상

AI 기술 개발과 서비스 설계 전에 던져야 할 3가지 질문

인공지능은 빠르게 발전하고 있죠. 새로운 모델과 서비스가 연일 등장하며, 기술은 우리의 일상과 산업 전반을 재편하고 있고요. 하지만 이처럼 가속화되는 진보 속에서, 한 가지 질문은 점점 더 중요해지고 있습니다.“이 기술은 과연 누구를 위해, 어떤 방향으로 작동하고 있는가?”이 질문은 오늘날 공학자와 개발자, 그리고 AI 실무자 모두가 반드시 고민해야 할 핵심 과제입니다. 그렇다면 공학자들은 이 사실을 모를까요?전문성 향상, 소속된 조직에 대한 책임감(특히 영리 추구)은 종종 ‘공동선’과 충돌합니다. 이 공동선을 지키기 위해서는 조직, 더 나아가 사회적 합의가 우선이겠지만, 기술로 인해 발생하는 문제에 대한 책임 소재조차 충분히 논의되지 않은 현실에서 개인은 ‘윤리’를 깊게 고민해야 하는 위치에 있습니다. 윤리적 성찰은 정말 쉽지 않죠. 그렇기에 최근 ‘AI 윤리 교육’에 대한 관심도 점점 높아지고 있는지도 모릅니다. 그 시작으로 기술을 개발하고 활용하는데 있어 아래와 같은 질문을 던져보는 것은 어떨까요?내가 만드는 이 기술/서비스는 누구에게 도움이 될까?사회적 불평등을 심화 시킬까?악용될 가능성은 없을까? 이 글은 AI 시대 공학자의 윤리에 대한 설명과 문제의식, 그리고 공학 윤리 교육의 필요성을 간단히 정리한 내용입니다. 실제 사례와 보다 깊은 철학적·사회적 논의는 원문 콘텐츠에서 더욱 상세하게 다루고 있습니다.기술을 만드는 사람으로서, 우리가 어떤 기준과 태도를 가져야 할지 고민하고 있다면 아래 콘텐츠를 함께 참고해 보세요!👉가속하는 진보 속에서, 공학자는 무엇을 숙고해야 하는가

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