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mini_bang·2025년 2월 20일

25.02.20
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정보관리 기술사

딥러닝쪽으로 기술요소를 넣어서 프로젝트를 하면 좋을 것(LLM)

발표 가이드라인
< 블랙체인 >
1. 백그라운드(배경, 개요) - 이 프로젝트가 왜 필요한지 타당성, 논리
ex. 기사자료, 통계자료
2. 시나리오, 구성(아키케쳐)
ex. 블랙체인 서비스 시나리오(과정별 흐름),
구성도(블록단위로 연결해서 기능들이 뭐가 있는지 표현)
3. 도입 효과

<Medisync 일상속 실시간 질병진단>
1. 팀원 간단 소개

  • 팀명 의미 소개
  • 4명의 인공지능 대학원생으로 구성된 팀으로 의료 분야에서 AI를 활용한 디지털 가속화로 사람들의 개인 삶의 질을 향상하고자 팀을 구성
  1. Background
  • 뉴스나 통계자료로 배경 간단히 소개
  • 문제 정의
  • 그래서 이런 프로젝트를 시작했다.
  1. Research
  • 시장 조사(프로젝트에 연관된 것들)
  • 설문 조사 및 통계자료(조사대상, 조사방법, 조사기간), 설문조사를 한 이유, 설문 결과 top 1, 2 + 몇명의 설문자들과의 심층 인터뷰
  • 설문에 대한 사용자 조사 인사이트를 정리하여 이러이러한 프로젝트를 할 것이라고 결정했다.
  1. Overview
  • 프로젝트 요약(블록같은걸로 연결하여 시각화)
  • 프로젝트 목표(ex 목표 -> 서비스 시각화)
  • 프로젝트 플랜(세부 개발 내용, 수행기간 막대로 색칠)
    • 플랜별 성과물(1차, 2차, 3차 발표 내용)
  1. Development
  • 시스템 아키케쳐(블록으로 전체 구성 시각화) 과정별로 어떤 흐름인지, 뭘 하기위해서 추가한건지 결과는 어떠한지. 기술키워드 중심으로 소개
  • sLM의 주요 기능
  • sLM의 전반적인 파이프라인 (사용자 -> 파이프라인 -> 메디봇 결과)
  • 네트워크 구성도
  • 백앤드 API
  • 앱 서비스 기능(주요 화면)
  • information architecture(앱의 화면 마다 있는 기능이나 이동화면의 모든 구성도)
  • 신뢰성을 주기 위해 근거자료
  • 사용성 개선 및 추론 + 제안 방향
  1. Output
    앞서 말한 개발 내용에 대한 정량적, 정성적인 평가(설문조사 및 통계자료)
  • sLM 성능 평가
  • 사용성 평가
  • 전문가 평가(의사): 질병예측정확도, 조언의 적절성 ...
  1. Demo
  • 앱 소개 및 작동 영상(1-2분)
  • 챗봇의 유형(캐릭터마다 답변이 살짝씩 다르게)
  1. Conclusion
  • 문제해결
    이런 문제들에 대해서 이렇게 해결을 했다.
    앞으로 개선하고 싶거나 구현하지 못한 점
    우리는 앞으로 이런 방향으로 ~~~ 하겠다.

참고할만한 것들이 많은 주제를 바탕으로 개선을 해 나가는 방향이 좋을것 같다.(사회문제를 해결하는 방향으로 엮으면 좋을 듯)

대기업: 전문화된 지식 대기업 말고는 나와서 다른 기업을 가는데에 고민이 생김
스타트업: 경험 중심 많은 역할을 함

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