2025년 6월 9일 월요일

6.09~10 / AI 개념 및 활용-뮤직비디오 만들기 /https://padlet.com/cigure25/20250609 / 국가교통 데이터 오픈마켓 / 지식 그래프/ WHICH FACE IS REAL ?

 AI 개념 및 활용 / 인공지능(AI) 개념 이해 및 활용

# Codap - Codap  /머신러닝 알고리즘

CODA-Prompt: 리허설 없이 지속적 학습을 위한 지속적 분해 주의 기반 




패들렛에서 -------------------------------
DIKW- 문장 작성 
DIKW 모델은 Data(데이터), Information(정보), Knowledge(지식), Wisdom(지혜)의 순서로 발전하는 지식 피라미드입니다. 즉, 데이터가 가공되어 정보가 되고, 정보가 체계화되어 지식이 되며, 지식이 상황 판단에 적용되어 지혜가 됩니다. 
DIKW 모델의 구성 요소:https://wktj.tistory.com/33  // https://wktj.tistory.com/33
  • Data (데이터):
    가공되지 않은 사실이나 수치, 문자 등을 의미합니다.
  • Information (정보):
    데이터가 가공되거나 정제되어 의미를 갖게 된 형태입니다.
  • Knowledge (지식):
    정보를 일반화하고 체계화하여 특정 문제 해결에 활용할 수 있는 상태입니다.
  • Wisdom (지혜):
    지식을 바탕으로 상황과 맥락에 맞는 창의적인 판단과 결정을 내리는 능력입니다. 
DIKW 모델은 지식을 단계별로 발전시키는 과정을 보여주며, 데이터 분석, 지식 관리, 문제 해결 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 
RNN 문장만들기----------------------------------------------
RNN (Recurrent Neural Network, 순환 신경망)은 순차적 데이터, 즉 시계열 데이터나 자연어 등을 처리하는 데 특화된 딥러닝 모델입니다. RNN은 이전 입력 데이터를 기억하고 현재 입력과 함께 처리하여 다음 출력을 예측하는 구조를 가집니다. 
RNN의 특징:
  • 시퀀스 데이터 처리:
    RNN은 단어, 문장, 주식 가격 등 순차적으로 나타나는 데이터를 처리하는 데 강점을 가집니다. 
  • 이전 정보 기억:
    RNN은 이전 입력 데이터를 기억하고 현재 입력과 함께 사용하기 때문에, 데이터의 시간적 관계를 파악하는 데 유리합니다. 
  • 음성 인식 및 번역:
    RNN은 음성 신호의 시간적 종속성을 모델링하는 데 사용되어 자동 음성 인식(ASR) 및 기계 번역 등에 활용됩니다. 
  • 주식 예측 및 일기 예보:
    RNN은 시계열 데이터를 예측하는 데 효과적이므로 주식 가격 예측, 일기 예보 등에도 활용됩니다. 
RNN의 단점:
  • 학습 어려움:
    RNN은 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때 학습이 어려울 수 있으며, 데이터의 정보가 사라지는 경향이 있습니다.
  • 장기 종속성 문제:
    RNN은 긴 시간 간격의 데이터 간의 관계를 파악하는 데 어려움이 있습니다. 
RNN의 발전:
RNN의 단점을 보완하기 위해 LSTM (Long Short-Term Memory)이나 GRU (Gated Recurrent Unit)와 같은 다양한 형태가 개발되었습니다. LSTM과 GRU는 RNN에 메모리 셀을 추가하여 정보 유지 및 삭제를 효과적으로 수행할 수 있도록 하여 장기 종속성 문제를 해결하고 학습 능력을 향상시켰습니다. 


국가교통 데이터 오픈마켓


퀵드로우 _ https://quickdraw.withgoogle.com/   - 분석형 AI 실습

메직스케치패드 - https://magic-sketchpad.glitch.me/

오토 드로우 - https://www.autodraw.com/

오토드로우(AutoDraw)
사용자가 원하는 그림 또는 아이콘과 가장 비슷한 것을 추천해주는 AI 드로잉 툴

# 인공지능 알고리즘 이해하기-문자, 인식, 분류 : 순환신경망




# 카훗 : https://kahoot.it/  성과 확인 퀴즈

# DT - d t"는 "디지털 트랜스포메이션 (Digital Transformation)"을 줄여서 쓴 말입니다. 이는 디지털 기술을 활용하여 기업이나 조직의 비즈니스 모델, 프로세스, 문화 등을 혁신하는 과정을 의미
  • 디지털 트랜스포메이션 (DT):
    DT는 기업이 디지털 기술을 활용하여 사업 전반을 혁신하는 것을 말합니다. 이는 기존의 업무 방식, 조직 구조, 비즈니스 모델 등을 디지털 기술을 통해 개선하거나 새로운 방식으로 전환하는 것을 포함합니다. 
  • DT의 목적:
    DT는 기업이 경쟁력을 강화하고, 효율성을 높이며, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것을 목표로 합니다. 
  • DT의 예시:
    온라인 쇼핑, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석, 인공지능 등 디지털 기술을 활용하여 기존의 비즈니스 모델을 개선하거나 새로운 비즈니스 모델을 구축하는 것을 DT의 예시로 들 수 있습니다. 
  • DT의 중요성:
    DT는 기업이 지속적인 성장을 위해 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 디지털 환경 변화에 발맞춰 DT를 통해 혁신을 지속적으로 추진하는 것이 중요합니다. 
  • DT와 DX의 관계:
    DT와 DX (Digital eXperience)는 서로 밀접한 관계가 있습니다. DX는 고객 경험을 디지털 방식으로 혁신하는 것이며, DT는 이를 뒷받침하는 기업의 전체적인 변화 과정을 의미합니다. 




AX(AI Transformation): 인공지능 시대를 선도하는 기업의 필수 전략

증강 (메타버스,AI 글래스)

# 팟 캐스트 제작해보기 - https://blog.naver.com/radiojye/223491466544


팟캐스트 플랫폼은 팟캐스트 콘텐츠를 제작, 공유, 그리고 청취할 수 있는 다양한 서비스입니다. 대표적인 플랫폼으로는 애플 팟캐스트, 스포티파이, 유튜브, 팟빵 등이 있습니다. 각 플랫폼은 팟캐스트 콘텐츠를 듣는 방식이나 제공하는 기능, 사용자 인터페이스 등에 차이를 보입니다.
대표적인 팟캐스트 플랫폼:
  • 애플 팟캐스트:
    애플의 오디오 플랫폼으로, 아이폰, 아이패드 등 애플 기기에서 편리하게 이용할 수 있습니다. 팟캐스트 앱을 통해 다양한 팟캐스트를 검색하고 구독할 수 있습니다. 
  • 스포티파이:
    음악 스트리밍 서비스로, 팟캐스트도 함께 제공합니다. 팟캐스트를 듣는 것뿐만 아니라, 음악과 함께 팟캐스트를 즐길 수 있습니다. 
  • 유튜브:
    영상 플랫폼이지만, 팟캐스트 콘텐츠를 업로드하고 공유할 수 있습니다. 팟캐스트를 영상과 함께 시청하거나, 오디오만으로도 들을 수 있습니다. 
  • 팟빵:
    국내 팟캐스트 플랫폼으로, 다양한 팟캐스트 콘텐츠를 제공합니다. 특히, 팟빵은 팟캐스트 제작자들을 위한 다양한 기능을 제공하고, 팟캐스트를 쉽게 공유할 수 있도록 지원합니다. 
  • 오디오플러스:
    네이버 오디오 플랫폼으로, 팟캐스트 외에도 다양한 오디오 콘텐츠를 제공합니다. 팟캐스트를 듣는 것뿐만 아니라, 오디오북이나 드라마를 함께 즐길 수 있습니다.
  • 두피:
    팟캐스트 플랫폼으로, 다양한 팟캐스트를 청취할 수 있습니다. 또한, 팟캐스트 제작자들을 위한 다양한 기능을 제공하고, 팟캐스트를 쉽게 공유할 수 있도록 지원합니다.
  • 팟캐스트 앱:
    iOS, 안드로이드 앱 스토어에서 다양한 팟캐스트 앱을 다운로드하여 팟캐스트를 청취할 수 있습니다.
각 플랫폼의 특징:
  • 애플 팟캐스트:
    애플 생태계와 연동되어 편리하게 팟캐스트를 이용할 수 있습니다.
  • 스포티파이:
    음악 스트리밍 서비스와 함께 팟캐스트를 즐길 수 있습니다.
  • 유튜브:
    팟캐스트를 영상과 함께 시청하거나, 오디오만으로도 들을 수 있습니다.
  • 팟빵:
    국내 팟캐스트 플랫폼으로, 팟캐스트 제작자들을 위한 다양한 기능을 제공합니다.
팟캐스트 청취 방법:
  1. 원하는 팟캐스트 플랫폼을 선택합니다.
  2. 팟캐스트 앱을 다운로드하거나, 웹사이트를 방문합니다.
  3. 팟캐스트를 검색하거나, 추천 목록에서 원하는 팟캐스트를 선택합니다.
  4. 팟캐스트를 구독하거나, 에피소드를 선택하여 청취합니다.
팟캐스트를 듣는 방법:
  • 팟캐스트 앱:
    팟캐스트 앱을 통해 팟캐스트를 다운로드하거나 스트리밍하여 청취할 수 있습니다.
  • 웹사이트:
    팟캐스트 플랫폼 웹사이트에서 팟캐스트를 청취할 수 있습니다.
  • 스마트 스피커:
    팟캐스트 플랫폼을 지원하는 스마트 스피커를 통해 팟캐스트를 청취할 수 있습니다.
  • 팟캐스트 플레이어:
    팟캐스트를 다운로드하여 팟캐스트 플레이어를 통해 청취할 수 있습니다


  • # 접근의 전환 _ TRANSFOM / 발상의 전환 / - --------> DT의 목적

  • # DT 의 변화 모습 : 스마트폰으로 메모, 하트 표시방법

  • # https://www.codestates.com/blog/content/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8%EC%A0%84%ED%99%98%EC%9D%B4%EB%9E%80

  • # 멀티  페르소나 기법-멀티 페르소나 기법은 한 사람이 여러 개의 서로 다른 정체성을 가지고, 상황에 따라 다른 가면을 쓴 것처럼 행동하는 것을 의미합니다. 이는 특정 상황이나 역할에 맞춰 개인이 다양한 자아를 활용하는 것을 가리키며, 조직문화, 라이프스타일, 마케팅 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 
    멀티 페르소나 기법의 활용 사례:https://keuistory.com/73
    • 조직 문화: https://keuistory.com/73
      다양한 역할과 업무를 수행하는 직장인들이 서로 다른 페르소나를 활용하여 유연하게 업무를 처리하는 경우. 
    • 라이프스타일: https://brunch.co.kr/@10000dollariii/5
      개인의 취향이나 관심사에 따라 다양한 모습을 드러내는 경우. 
    • 마케팅:https://learn-test.tistory.com/32
      특정 제품이나 서비스를 위해 다양한 고객층을 대표하는 가상의 인물(페르소나)을 설정하여 마케팅 전략을 수립하는 경우. 
    • 미술 치료:https://bizbuddha.tistory.com/2238
      다양한 페르소나를 통해 자신의 내면을 탐구하고 표현하는 경우. 
    멀티 페르소나 기법의 장점:https://deadde.tistory.com/160
    • 유연성:
      다양한 상황에 맞춰 적절한 페르소나를 활용하여 상황에 대처할 수 있습니다. 
    • 자기 탐구:
      다양한 페르소나를 통해 자신의 다양한 면모를 이해하고 탐구할 수 있습니다. 
    • 창의성:
      다양한 페르소나를 통해 새로운 아이디어와 해결책을 도출할 수 있습니다. 
    멀티 페르소나 기법의 단점:https://blog.naver.com/gusdud1052/221803828066
    • 과도한 역할 분담:
      지나치게 다양한 페르소나를 사용하는 경우 자신의 정체성이 혼란스러워질 수 있습니다.
    • 정체성 혼란:
      다양한 페르소나를 사용하는 경우 자신의 실제 성격과 페르소나 간의 갈등이 발생할 수 있습니다.
    • 상호 모순:
      다양한 페르소나가 서로 모순되는 경우 행동의 일관성이 없어질 수 있습니다

  • # 결제 시스템의 변화 _ -물물교환-ㅅ신용카드-ATM기기-인터넷뱅킹 - 모바일 뱅킹-디지털 암호화폐 : QR코드 등


# GAN - GAN (Generative Adversarial Network)은 적대적 생성 신경망으로, 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 학습하는 딥러닝 모델입니다. 생성자는 현실과 유사한 데이터를 생성하고, 판별자는 생성된 데이터가 실제 데이터인지 아닌지를 판별합니다. 이 과정을 반복적으로 수행하면서 생성자는 판별자를 속일 수 있는 데이터를, 판별자는 더욱 정확하게 데이터를 판별하는 능력을 향상시킵니다. GAN의 기본 개념: 생성자(Generator): 가짜 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 판별자(Discriminator): 생성된 데이터가 실제 데이터인지 가짜 데이터인지 판별하는 역할을 합니다. 적대적 학습(Adversarial Learning): 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 학습하는 과정을 말합니다. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터로부터 학습하는 방법입니다. GAN의 활용 분야: 이미지 생성: 실제와 유사한 이미지 생성 이미지 편집: 저해상도 이미지 고해상도 변환, 흑백 이미지 컬러 변환 영상 생성: 애니메이션, 비디오 등에서 사실적인 얼굴, 캐릭터, 동물 생성 신약 개발: 새로운 약물 개발에 활용 GAN의 장점: 높은 현실성: 생성된 데이터가 실제 데이터와 매우 유사하게 생성될 수 있습니다. 다양한 응용: 이미지, 영상, 신약 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. GAN의 단점: 학습의 어려움: 학습 과정이 복잡하고, 안정적인 학습이 어렵습니다. 높은 컴퓨팅 자원 필요: 학습에 필요한 컴퓨팅 자원이 많습니다

# 인공지능생성 판별 방법 ? https://wordvice.ai/ko/blog/best-ai-detection-tools


# WHICH FACE IS REAL ? 



# 그록- 이미지 생성 /// https://brunch.co.kr/@skychang44/661  //    https://x.ai/


# 앤트로픽, 클로드4 , 소네트 / GPT-4O / 제미나이2.5 /구글TPU - LPU / 메타 / 카피킬러 / 







7. 출처 생성기 - 카피킬러   https://www.copykiller.com/

8. 
001. 텍스트 생성
- 
002. 텍스트를 표로 바꾸기
-다음 문장에서 표를 만들어줘
첫번째 열은 전국시도별 명칭, 두번째열은 유권자 수(제 21대 대통령선거), 세번째열은 전국단위 순위

(데이터는 예시용이며 실제와 다를 수 있습니다. 실제 데이터를 원하시면 알려주세요.)

전국시도별 명칭유권자 수 (제21대 대통령선거)전국단위 순위
서울특별시8,430,0001위
경기도8,250,0002위
부산광역시3,040,0003위

003. 리스트 만들기
-

004. 요약
- 

005. 내러티브(일정한 줄거리)
-

006. 페르소나
 내 이름은 조 정 기 . 이름으로 3행시 일곱가지를 만들어 줘

"조정기"라는 이름으로 만든 다양한 분위기의 3행시 일곱 가지를 아래에 개조식으로 정리해드릴게요.

🎈1. 밝고 희망찬 스타일

  • 조금만 더 힘내면

  • 정말 원하는 미래가

  • 기다리고 있을 거야

🌿2. 자연을 담은 버전

  • 조용히 피어나는

  • 정겨운 들꽃 한 송이

  • 기억 속 봄날처럼 향기롭다

🧑‍💼3. 인생과 도전

  • 조금 늦더라도

  • 정해진 길이 아니라

  • 기회를 만드는 사람이 되자

🧊4. 시크한 감성

  • 조용히 다가와

  • 정들게 만든 다음

  • 기억 속에 사라졌다

😂5. 유머 스타일

  • 조선시대에도

  • 정기적으로

  • 기상캐스터가 있었을까?

💖6. 사랑과 설렘

  • 조금만 더 가까이

  • 정말 네가 좋아서

  • 기다리는 이 마음 알아줄래?

🔥7. 의지와 각오

  • 조금의 실패쯤

  • 정면 돌파해보자

  • 기필코 해내는 내가 될 테니


007. 

008. 

009. 

010. 
- 
011. 사업계획서 작성
-

012. 보고서, 말씀자료 작성

-챗GPT 및 생성형AI 활용 가이드라인 말씀자료 작성 
말씀자료란? 
- 기관을 대표하는 사람이 그 업무와 관련하여 조직 내외부에 설명 또는 입장을 제시하데 참고가 되는 자료 / 현장말씀, 축사, 발간사, 브리핑, 담화문 등 
상황 
말씀 자료가 필요한 상황 및 배경 
공감 
시대적 배경 및 사건사고에 대한 언급 등 청중 공감 
정보 
현황 소개 및 정책 추진 상황 설명 등 객관적인 정보 전달 
명언 및 비유 
말씀 시작 또는 끝에 강조하기 위한 수단
-

013. 가족편지 쓰기 
- 이제 나이 60대 중반을 넘은 아버지로서 그동안 살아온 인생을 경험삼아,
자녀들이 잘 살아가고 있는 모습에 항상 행복해.
아버지의 외형적 특징(예: 안경 착용, 수염 여부, 옷차림 등)
원하는 분위기(예: 사투리, 역사풍, 패러디 등)

먼저 아버지의 모습을 이미지로 생성 해주고,
벌써 딸아이(36세), 쌍둥이 남자아이(35세) 에게 유의미한 인생을 살아가도록 작은 삶의 여정표를 만들어줘

50대 부모님에게 1통과 20초반 여동생에게 1통으로 가족편지를 쓰려고 해. 나는 27살 첫째딸이야. 공통된 내용으로는 앞으로의 건강, 스트레스 관리 및 자기관리를 잘 하자는 내용이 들어갔으면 좋겠고 , 부모님 편지에는 앞으로의 노후와 그동안 고생했다는 말이 들어갔으면 좋겠어. 동생 편지에는 취업 전인 동생에게 해줄 수 있는 말 그리고 감정적으로 공감해줄 수 있는 말이 자연스럽게 들어갔으면 좋겠어. 부담스럽지 않게 써줘 길지 않고 간단하게 각각 6줄 정도 써줘.


014. 보도자료 검색 및 AI요약보고서 
보도자료 검색하기/최신뉴스확인//원문보기/AI자동요약//뉴스분석/분석결과 및 시각화/관계도분석/연관어 분석/보고서 생성/










015. GPT의 활용 챗GPT 추가 활용 방법 
매개변수(파라미터) 조정 05 0.4 0.5 0.3 0.2 0.1 Π 
챗gpt의 성능 자체를 튜닝하는 방법 
출력 정도를 조절 Ex)창의력 조절 
Top-p : 생성 모델에서 문장을 구성할 때 다음 단어를 선택하는 변수 중 하나 
- 0~1의 값: 0.1 - 현실적, 0.9 - 창의적 
사용방법: 질문 후 Top-p는 0.1로 설정해서 답변해줘

- 챗GPT의 활용을 더욱 향상시키기 위해 매개변수(파라미터) 조정을 통해 모델의 성능을 튜닝할 수 있습니다. 특히, `Top-p` 매개변수를 조정하면 출력의 창의성 수준을 조절할 수 있습니다. `Top-p`는 생성 모델에서 문장을 구성할 때 다음 단어를 선택하는 변수로, 0에서 1 사이의 값을 가집니다.
- **0.1**: 출력이 현실적이고, 일반적인 정보를 제공합니다.
- **0.9**: 출력이 더 창의적이며, 다양한 가능성을 탐색합니다.
`Top-p`를 사용하여 질문을 할 때는 다음과 같이 질문할 수 있습니다:
이러한 방식으로 질문을 하면, 챗GPT는 더 현실적이고 구체적인 정보를 제공하도록 조정됩니다. 반대로, 창의적인 답변을 원한다면 `Top-p` 값을 높게 설정하여 질문을 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 요구에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.



예) ChatGPT실습_가족편지

TOP-P 0.1 내가 36살 김해에 살고있는 무뚝뚝한 남자인데, 부모님께 감사하다고 가족편지를 써줘


016. 







인공지능 모바일 음성인식 앱 - 





- 






설마 아직도 MCP 안써봤다면 딱 5분만 투자해서 실행해 보세요! (생산성 10배 ↑) - https://youtube.com/watch?v=b87iP3sN548&si=Xc6qftnZjfTb6AKj


# PPT 생성 AI - GAMMA -https://gamma.design/?from=1&gad_source=1&gad_campaignid=22395424522&gbraid=0AAAAA_HebR5tBAx8OL1v_iTZv1m6qo3hK&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJd4By7z49Zv1ZMaMtn75dc7DpBTfYMWlwyRYzc-PRKjjCX_vI1oARnxoC_SkQAvD_BwE


# 영상 생성 AI - 

1. PIKA 스토리텔링 - https://pollo.ai/ko/m/pika-ai?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaigntype=SSnonbrand&utm_PD=video&gad_source=1&gad_campaignid=22363103924&gbraid=0AAAAA9hf8lfuBhgLfPjs050saadmJhbVk&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJd0mrCDzL2bjeznFEmNmiT8gzq3ooCKsGQHTEWyQeslHX-dXAqjfcvRoCqHUQAvD_BwE


2. SORA- Sora는 OpenAI에서 개발한 텍스트 기반 영상 생성 AI 서비스입니다. 웹사이트에 접속하여 로그인한 후, 텍스트 프롬프트를 입력하면 AI가 영상을 생성해 줍니다. 또한, 다른 사용자들이 생성한 영상을 참고하여 자신의 영상에 적용

https://brunch.co.kr/@skychang44/654

https://deevid.ai/ko/model/sora-ai?utm_source=google&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_medium=cpc&utm_campaign=pmax327-sora&utm_campaign=pmax327-c&gad_source=1&gad_campaignid=22376533125&gbraid=0AAAAAq898mPOHfwJESYI6lW1sq3KjrWvb&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJd9UWzvswBs7FpcfE7Q4EPBrG_cP2GGzqHXpamALBkswmXtfJAjjWaRoClq4QAvD_BwE


3. VEO2 체험 - https://gemini.google/overview/video-generation/?utm_medium=paid-media&utm_source=sem&utm_campaign=veo&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=2024koKR_gemfeb&gad_source=1&gad_campaignid=22522107008&gbraid=0AAAAApk5Bhk8rnSPrmpQJXqBVfgZwLtYm&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJd45F_9XSldYjXaEGcv-hHRlwJ7RRVX25yX5KPKQEHTGxDOfaxEjUThoC4eYQAvD_BwE&gclsrc=aw.ds


4. D=ID 스튜디오 - 가상 아바타 활용하기

https://auth.d-id.com/u/login/identifier?state=hKFo2SBxN2dFM1NwbnhQZ1lFWTJxLUFrOHpabXNzZWJ6T0RIX6Fur3VuaXZlcnNhbC1sb2dpbqN0aWTZIGNRanlyZDJXZTRZVHFIT2dud05SVzh5TWVsbXQ0UkJDo2NpZNkgR3pyTkkxT3JlOUZNM0VlRFJmM20zejNUU3cwSmxSWXE


5. 한글 음원 영상 생성 - 

- VREW - https://vrew.ai/en/  ///   https://vrew.ai/ko/


- CANBA- 뮤직비디오 만들기 https://www.canva.com/ko_kr/create/music-videos/


- 영상생성 AI -숏츠영상 // Invedio AI

https://invideo.io/make/ai-video-generator-web/?irclickid=1sx2bqwhDxycUr%3AQFtVibWsMUksQP0wXtRMazM0&mpid=6111091&irgwc=1&gad_source=1&gad_campaignid=22587915545&gbraid=0AAAAA_N0eis0wn35BjppFQukqTGEN6pm2&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJd_lxijKbpb06k7PnePToybR14RIuODWf1_Ic1vi06qrUeemHBSDNahoCkH0QAvD_BwE


6. 음원생성  AI - 

# SUNO - https://suno.com/home?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=22334207466&utm_term=&utm_content=&wpsrc=Google%20AdWords&wpcid=22334207466&wpscid=&wpcrid=&wpkwid=&wpkwn=&wpkmatch=&wpsnetn=x&gad_source=1&gad_campaignid=22340693426&gbraid=0AAAAA9pWpdu31Zcp4moMvJItbEyFBtgWC&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJdxCW9KtpzJAWATBGVv9BZwJJnkoja1L8l5kKb0qL7w2dOw6kVSkAVxoCC5MQAvD_BwE

GPT 및 생성형 AI 활용 가이드라인 

생성형 AI 개인 정보 비율 

마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot), 챗GPT(ChatGPT), 구글 제미니(Google Gemini), 앤스 로픽 클로드(Anthropic Claude), 퍼플렉시티(Perplexity) 등 주요 생성형 AI 도구들의 입력 데이터 수 만 건을 분석했다. 분석 결과에 따르면, 대부분의 직원들은 텍스트 요약, 블로그 편집, 코드 문서화 등 일상적인 작업을 위해 이러한 도구들을 사용하고 있었다. 그러나 전체 입력 데이터 중 8.5%가 민감 정보를 포함하고 있었으며, 이는 기업 보안에 심각한 위험요소로 작용할 수 있다. 

챗GPT·클로드·제미나이에 유출된 정보 분석

https://zdnet.co.kr/view/?no=20250120085800


챗GPT 설정 = 


# 말씀자료 _ 

# Open Ai - https://chatgpt.com/?utm_source=google&utm_medium=paidsearch_nonbrand&utm_campaign=DEPT_SEM_Google_NonBrand_Acquisition_APAC_SouthKorea_Consumer_CPA_BAU_Generic-Mix_Korean-HighRisk&utm_term=ai&gad_source=1&gad_campaignid=22062881463&gbraid=0AAAAA-IW-UVjBJZfwIzH_puSJ6av01Deo&gclid=CjwKCAjw6ZTCBhBOEiwAqfwJdwp8CEBbWBYyxJ9WdSxQb_hrvEzHDsnBNzbkTE_0sDlWE-G-sHZKHxoC188QAvD_BwE


# NAPKIN - https://www.napkin.ai/


# GETGPT- https://getgpt.app/

- https://getgpt.app/creator

- https://getgpt.notion.site/5eb8395ee8e04d309837f9b21eaa657e

- https://getgpt.app/play/Uqgu19A3fB

= 구글 AI 스튜디오 - 2.0 활용 / https://aistudio.google.com/prompts/new_chat



 NO코딩 분석도구 활용한 기초 분석 (엑셀 VS 통그라미 VS KAMP) ？ AI 분석(퍼플랙시티) 결과 해석 ？ AI 분석(클로드 VS CUE) 리포트 작성

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2. CUE - https://www.cuesystem.com/   /// https://brunch.co.kr/@mobiinside/5913


3. https://hix.ai/ko/claude





# DevOps -

DevOps는 소프트웨어 개발(Dev)과 IT 운영(Ops) 팀의 협업을 강화하고 자동화하여 신속하고 효율적인 소프트웨어 개발 및 배포를 목표로 하는 문화, 철학, 관행의 집합입니다. 개발과 운영의 벽을 허물고 협업을 통해 더 나은 제품을 더 빠르게 제공하는 것을 추구합니다. 
DevOps의 핵심 원칙:
  • 협업:
    개발과 운영 팀이 서로 협력하여 문제를 공유하고 함께 해결하도록 돕습니다. 
  • 자동화:
    개발 및 배포 과정에서 자동화 도구 및 프로세스를 사용하여 수동 작업을 줄이고 효율성을 높입니다. 
  • 지속적인 통합(CI) 및 지속적인 배포(CD):
    코드 변경 사항을 자동으로 빌드, 테스트, 배포하여 빠르게 새로운 기능을 배포하고 버그를 수정합니다. 
  • 문화:
    DevOps는 단순히 도구나 기술이 아니라 조직 문화 및 사고방식의 변화를 요구합니다. 
DevOps의 이점:
  • 더 빠른 릴리스 주기:
    자동화와 협업을 통해 소프트웨어 개발 주기를 단축하고 새로운 기능을 빠르게 배포할 수 있습니다. 
  • 소프트웨어 품질 향상:
    지속적인 테스트와 피드백을 통해 소프트웨어 품질을 높일 수 있습니다. 
  • 효율성 및 비용 절감:
    자동화와 협업을 통해 개발 및 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 
  • 혁신 촉진:
    DevOps 환경은 개발자와 운영자 간의 협업을 통해 혁신적인 아이디어를 빠르게 실현할 수 있도록 돕습니다. 
DevOps의 예시:
  • CI/CD 파이프라인:
    코드 변경 사항을 자동으로 빌드, 테스트, 배포하는 파이프라인. 
  • 컨테이너 기술:
    컨테이너를 사용하여 애플리케이션과 인프라를 분리하고 배포를 자동화하는 기술. 
  • 코드형 인프라(Infrastructure as Code):
    인프라를 코드처럼 관리하여 자동화 및 배포를 용이하게 하는 방식. 
DevOps는 소프트웨어 개발 및 운영 방식의 변화를 가져오면서 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여합니다. 
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DevOps란 무엇인가요? DevOps는 소프트웨어 개발 및 IT 운영 팀의 작업을 결합하고 자동화하여 고품질 애플리케이션 및 서비스 제공을 가속화하는 소프트웨어 개발 방법론입니다


# MLOps -

MLOps, 즉 머신러닝 운영(Machine Learning Operations)은 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 안전하고 효율적으로 배포하고 유지보수하는 것을 목표로 하는 패러다임입니다. 이는 ML 개발과 운영 과정을 통합하여 지속적인 학습, 배포, 관리, 그리고 모니터링을 자동화하고 표준화하는 데 초점을 맞춥니다. 
MLOps의 핵심:
  • ML 개발과 운영의 통합:
    ML 개발팀과 운영팀 간의 협업을 강화하여, 모델 개발부터 배포, 유지보수까지 모든 과정을 자동화하고 효율적으로 관리합니다. 
  • 지속적인 학습 및 배포:
    데이터의 변화에 따라 모델을 지속적으로 학습하고, 변경된 모델을 자동적으로 배포하여 성능을 최적화합니다. 
  • 자동화 및 표준화:
    모델 학습, 평가, 배포, 모니터링 등 모든 과정을 자동화하여 수동 작업을 줄이고, 표준화된 프로세스를 통해 일관성을 유지합니다. 
  • 모델 버전 관리:
    다양한 버전의 모델을 추적하고, 필요에 따라 이전 버전으로 롤백할 수 있도록 버전 관리를 수행합니다. 
  • 실험 추적 및 모니터링:
    모델 학습 실험의 결과와 성능을 추적하고, 배포된 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하여 이상 징후를 감지하고 대응합니다. 
MLOps의 이점:
  • 개발 및 운영 효율성 향상:
    수동 작업을 자동화하고, 개발과 운영 과정을 통합하여 효율성을 높이고, 개발 시간과 비용을 절감합니다. 
  • 모델 정확도 및 성능 향상:
    지속적인 학습과 배포를 통해 모델의 성능을 최적화하고, 데이터의 변화에 유연하게 대응합니다. 
  • 출시 시간 단축:
    자동화된 배포 파이프라인을 통해 모델을 빠르게 프로덕션 환경에 배포하고, 출시 시간을 단축합니다. 
  • 확장성 및 거버넌스:
    MLOps는 복수의 모델과 대규모 데이터셋을 효율적으로 운영할 수 있는 확장성을 제공하고, 모델 관리 및 배포에 대한 거버넌스를 강화합니다. 
MLOps 관련 툴:
  • MLflow:
    모델 학습 실험 추적, 모델 버전 관리, 모델 레지스트리 등의 기능을 제공합니다. 
  • Weights & Biases (wandb):
    실험 결과, 파라미터, 메트릭 등을 자동으로 추적합니다. 
  • Data Version Control (DVC):
    데이터 버전 관리를 수행하여 데이터의 일관성을 유지합니다. 
  • Kubeflow:
    클라우드 기반의 머신러닝 플랫폼으로, MLOps 파이프라인을 구축하고 운영하는 데 사용됩니다. 
MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 유지보수까지 모든 단계를 효율적으로 관리하고 지속적으로 개선하기 위한 중요한 패러다임입니다. 

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