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    Kindle Translate 심층 분석: KDP 생태계의 전략적 지형 변화와 저자의 딜레마 서론: 5%의 기회와 아마존의 AI 기반 출판 전략 2025년 11월, 아마존(Amazon)은 자사의 Kindle Direct Publishing (KDP) 플랫폼을 통해 인공지능(AI) 기반 번역 서비스인 'Kindle Translate' 베타 버전을 발표하며 독립 저자(indie author)를 위한 새로운 글로벌 출판 시대를 예고했습니다. 이 발표는 사용자가 제공한 요약문의 내용과 정확히 일치합니다. 아마존이 이 서비스를 출시한 배경에는 명확한 시장 기회가 존재합니다. 아마존은 공식적으로 Amazon.com에서 판매되는 전체 도서 타이틀 중 5% 미만이 두 개 이상의 언어로 제공된다는 통계를 반복적으로 강조했습니다. 이는 막대한 글로벌 시장의 잠재력이 언어 장벽으로 인해 사장되고 있음을 의미합니다. Kindle Translate의 핵심 가치 제안은 독립 저자들이 기존에 전문 번역가를 고용할 때 발생했던 높은 비용 과 복잡한 출판 절차 없이도 자신의 저작물을 글로벌 독자층에게 선보일 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 저자들은 새로운 수익 창출 기회를 얻고 글로벌 도달 범위를 확장할 수 있습니다. 현재 베타 서비스는 선별된 KDP 저자 그룹을 대상으로 무료로 제공됩니다. 초기 지원 언어는 영어와 스페인어 간의 양방향 번역, 그리고 독일어에서 영어로의 번역으로 제한되지만 , 향후 더 많은 언어로 확대될 예정입니다. 본 보고서는 이 서비스의 세부 사항, 특히 저자 워크플로우와 '편집 기능'의 실체를 검증하고, 이것이 KDP 생태계와 출판 산업 전반에 미칠 다각적인 영향을 심층적으로 분석합니다. I. 서비스 상세 분석: KDP 저자 워크플로우와 '편집 불가'의 치명적 한계 Kindle Translate의 가장 큰 특징은 기존 KDP 플랫폼에 완벽하게 통합된 워크플로우를 제공한다는 점입니다. 저자들은 별도의 소프트웨어나 플랫폼으로 이동할 필요 없이, 익숙한 KDP 포털 대시보드 내에서 모든 번역 및 출판 과정을 관리할 수 있습니다. 상세한 프로세스는 다음과 같습니다. 저자는 KDP 대시보드에 접속하여 1) 번역을 원하는 자신의 기존 전자책을 선택하고, 2) 대상 언어(예: 스페인어 또는 영어)를 지정하며, 3) 번역본으로 출판될 전자책의 판매 가격(list price)을 설정합니다. 이후 아마존의 AI 시스템이 번역 작업을 수행하며, 아마존은 "며칠 이내에"(within a few days) 번역이 완료된다고 밝혔습니다. 특히 주목할 점은, 이 결과물이 단순한 텍스트 파일이 아니라 별도의 서식 작업(formatting)이 필요 없는 "출판 준비가 완료된"(fully formatted / publication-ready) 전자책 파일이라는 것입니다. 완성된 번역본은 KDP Select 프로그램이나 Kindle Unlimited (KU) 구독 서비스에도 즉시 등록될 수 있어 , 저자의 수익 및 노출 기회를 극대화합니다. 핵심 쟁점: '편집 불가', 오직 '미리보기'만 가능한 워크플로우 사용자가 질의한 "저자가 수정하거나 검수할 수 있는 편집 기능의 범위"는 이 서비스의 성격을 규정하는 가장 중요한 쟁점입니다. 초기 일부 언론 보도 에서는 저자가 "미리보기, 편집 및 출판(preview, edit and publish)"할 수 있다고 언급하여 혼선을 주었습니다. 하지만 아마존의 공식 발표 자료 와 대부분의 후속 보도 에서는 저자가 "미리보기(preview) 또는 완료된 번역본을 자동으로 출판(automatically publish)할지 선택"할 수 있다고만 명시할 뿐, '편집(edit)' 기능에 대한 언급은 누락되어 있습니다. 이 논쟁은 KDP 저자 커뮤니티 포럼의 실제 토론을 통해 명확해졌습니다. 한 KDP 저자는 "문제는 **번역본을 편집할 수 없다(you can't edit the translation)**는 것입니다. 안타깝네요... 만약 편집할 수 있다면 관심이 있었을 것입니다"라고 직접적으로 불만을 표출했습니다. 결정적으로, KDP 커뮤니티에 게시된 공식 FAQ 는 이 문제를 명확히 규정합니다. 해당 FAQ는 "현재로서는 번역된 텍스트의 직접 편집(Direct editing)이 불가능합니다(is not available at this time). 베타 저자들은 출판 전 번역본을 미리 볼 수 있는 옵션만 있습니다"라고 밝혔습니다. 이는 Kindle Translate가 저자에게 번역의 질을 향상시킬 수 있는 '도구(tool)'를 제공하는 것이 아니라, 완성된 결과물을 '수락(Accept)'할지 '거부(Reject)'할지만을 결정하게 하는 '자동화된 출판 파이프라인(pipeline)'에 가깝다는 것을 시사합니다. 아마존은 저자의 '기계 번역 후-편집(MTPE, Machine Translation Post-Editing)' 개입을 의도적으로 차단함으로써, 품질에 대한 저자의 통제권보다는 '규모의 경제'와 '출판 속도'를 우선시하는 전략을 선택한 것으로 분석됩니다. 저자는 품질 관리의 주체가 아닌 '블랙박스'의 최종 승인자 역할로 제한됩니다. 표 1: Kindle Translate 베타 서비스 핵심 사양 요약 항목 내용 근거 자료 서비스명 Kindle Translate 플랫폼 Kindle Direct Publishing (KDP) 포털 대상 선별된 KDP 저자 (베타) 베타 비용 무료 지원 언어 영어 <> 스페인어 (양방향) 독일어 > 영어 (단방향) 출판 프로세스 KDP 포털 내에서 언어/가격 설정 후 "며칠 내" 자동 포맷 및 출판 저자 편집 기능 미리보기(Preview)만 가능, 직접 수정(Edit) 불가 자동 품질 검수 아마존의 "7단계 품질 보증 기준" (7-step quality assurance threshold) 레이블 정책 'Kindle Translate' 레이블 의무 부착 KDP Select / KU 등록 가능 II. 저자의 딜레마: '무료'의 기회비용과 통제권의 상실 Kindle Translate의 출시는 KDP 독립 저자 커뮤니티에 막대한 기회와 동시에 심각한 위험을 안겨주었습니다. 기회: 수십 년간 지속된 비용 장벽의 완전한 해소 독립 저자들에게 '번역'은 글로벌 시장 진출을 위한 가장 큰 장벽이었습니다. KDP 저자인 Roxanne St. Claire는 "수십 년간 인디 저자들은 외국어 번역을 위한 비용 효율적이고 신뢰할 수 있는 해결책을 찾지 못했다"고 증언하며, Kindle Translate가 "작가와 독자 모두에게 승리(a win for authors and readers)"라고 환영했습니다. 또 다른 저자 Kristen Painter는 "외국어 번역은 전 세계의 새로운 독자들에게 문을 열어주고 내 타이틀에 '제2의 생명(second life)'을 부여한다"고 강조하며, 이 서비스가 "도달 범위와 수익을 확장하는 가장 현명한 방법 중 하나"라고 평가했습니다. 특히 이미 출판된 과거의 저작물, 즉 '백리스트(backlist)' 를 보유한 저자들에게는 추가 비용 없이 새로운 수익원을 창출할 수 있는 막대한 기회가 열린 것입니다. 위험: 통제권 상실과 '무료'가 유발하는 새로운 비용의 역설 문제는 이 '무료' 서비스가 저자에게 품질 통제권을 주지 않는다는 데에서 발생합니다. 저자들은 AI 번역이 과연 "문화적 뉘앙스와 의도(nuance and intent)" 를 제대로 전달할 수 있을지에 대해 깊은 우려를 표하고 있습니다. Engadget 과 같은 매체는 "저자가 번역되는 언어를 모를 가능성이 높다"고 지적하며, '미리보기' 기능이 제공된다 한들 저자가 스스로 품질을 검증할 방법이 없다는 실효성 문제를 제기합니다. 이러한 우려는 KDP 커뮤니티 내부에서 더 구체적으로 나타납니다. 한 저자는 "(AI 번역을 사용하지 않는) 주된 이유는 번역이 잘못될까 봐 두렵고, 나는 영어만 읽고 말하기 때문에 다른 언어로 잘못된 것을 절대 잡아낼 수 없을 것이기 때문"이라고 토로했습니다. 이는 자신의 작품과 평판에 대한 책임감을 가진 저자들의 공통된 딜레마입니다. 이 딜레마는 '무료의 역설'로 이어집니다. 저자가 '미리보기' 기능을 실질적으로 활용하여 자신의 평판을 지키려면 , 해당 언어에 능통한 '외부 검수자(bilingual editor)'를 고용하여 번역본의 품질을 검토해야 합니다. 하지만 KDP 공식 FAQ 에 따르면, 저자는 설령 오류를 발견하더라도 플랫폼 내에서 이를 직접 수정할 수 없습니다. 결과적으로 저자 앞에는 세 가지 선택지만 남습니다. (A) 번역 품질에 결함이 있음을 알면서도 '자동 출판' 버튼을 누르고 평판의 위험을 감수하거나, (B) 출판 자체를 포기하거나, (C) '미리보기' 파일을 (다운로드가 가능하다면 ) 외부의 이중언어 편집자나 '기계 번역 후-편집(MTPE)' 전문가 에게 유료로 검수를 맡긴 뒤, 수정된 원고를 Kindle Translate 서비스가 아닌 별개의 새로운 책으로 KDP에 업로드하는 것입니다. 이는 Kindle Translate가 전문 번역 비용을 없애는 대신, 'AI 번역본 감수'라는 새로운 형태의 유료 서비스 시장을 창출할 것임을 시사합니다. 아마존은 '무료'라는 강력한 유인책을 제공하지만, 실질적인 품질 관리(QC) 비용과 책임은 고스란히 저자에게 전가되는 구조입니다. III. 품질의 장벽: 문학적 뉘앙스와 '자동 정확도 평가'의 모호함 Kindle Translate의 성공 여부는 궁극적으로 AI 번역의 품질에 달려있지만, '문학 번역'은 AI에게 가장 어려운 영역 중 하나입니다. AI 문학 번역의 본질적 한계 다수의 매체와 전문가들은 문학 번역이 "단어만 바꾸는 것"(swapping out words) 이 아님을 지적합니다. 번역은 원작의 "뉘앙스, 의도, 어조(tone)" 를 대상 언어로 재창조하는 예술적 과정입니다. 관련 학술 연구 에 따르면, AI 번역의 가장 큰 어려움은 '관용구/은유'(99.3%)와 '문화적 뉘앙스'(84.7%)의 손실이며, '감정적 깊이'의 부재(79.2%)와 '작가의 문체' 포착 실패(70.8%) 역시 심각한 문제로 지적됩니다. 또 다른 최근 연구들 역시 AI가 문화적 맥락과 관용구를 정확히 포착하는 데 실패한다고 결론 내립니다. 이러한 품질 저하 문제는 이미 KDP 플랫폼에 존재했습니다. 독자들은 이전부터 KDP 스토어에서 판매되는 저품질의 AI 번역본(아마도 비공식 AI 도구를 사용한)에 대해 "읽을 수 없다"거나 "AI 번역기가 돌린 것이 명백하다"는 불만을 제기해왔습니다. Reddit의 한 사용자는 AI 번역을 "줄거리 외에는 아무것도 신경 쓰지 않는 방식으로 책을 읽는 사람들에게나 좋다"고 비판했습니다. 아마존의 '블랙박스' 품질 관리 아마존은 이러한 품질 저하 문제를 인지하고 있으며, 이를 방지하기 위한 안전장치를 마련했다고 주장합니다. 공식 발표에 따르면, "모든 번역은 출판 전 자동으로 정확도를 평가받는다"(All translations are automatically evaluated for accuracy before publication)고 합니다. KDP의 공식 공지 는 이 과정을 "7단계 품질 보증 기준(7-step quality assurance threshold)"이라고 명명하며, 이 기준을 충족한 번역본만이 저에게 '미리보기' 옵션으로 제공된다고 밝혔습니다. 하지만 이 '자동 평가'의 기준이 무엇인지, '정확도'를 어떻게 정의하는지에 대해 아마존은 구체적인 정보를 공개하지 않고 있습니다. 이 '자동 평가'의 실체는 문학적 품질(예: 문체, 뉘앙스)을 평가하는 것이라기보다는, KDP 플랫폼의 최소한의 품질 기준을 유지하기 위한 기술적 필터일 가능성이 높습니다. KDP는 이미 "나쁜 고객 경험(poor customer experience)" 을 유발하는 콘텐츠를 거부하거나 삭제할 권리를 가지고 있습니다. 저품질 AI 번역은 고객의 환불을 유발하는 '나쁜 경험'의 전형적인 사례입니다. 따라서 아마존의 '7단계 품질 보증'은 AI 환각(hallucinations) 이나 무의미한 챕터 생성, 심각한 누락과 같은 기계적 오류를 걸러내어, "읽을 수 없는(unreadable)" 수준의 텍스트가 독자에게 전달되는 것을 막는 '최소한의 방어막(defensive filter)'으로 해석해야 합니다. 이는 문학적 '우수성'을 보장하는 것이 아니라, KDP 플랫폼의 신뢰도를 지키기 위한 기술적 장치에 불과합니다. IV. 독자 경험과 'Kindle Translate' 레이블의 이중적 의미 아마존은 AI 번역본의 유통에 따른 투명성 문제와 독자 경험을 관리하기 위해 '레이블' 정책을 도입했습니다. 투명성을 위한 '레이블' 정책 아마존의 발표에 따르면, Kindle Translate를 사용해 번역된 모든 전자책에는 "명확한 레이블"(clear labels)로 'Kindle Translate'라는 표시가 부착됩니다. 또한, 독자들은 구매를 결정하기 전에 "샘플을 미리 볼"(samples to preview) 수 있는 기능을 제공받아 , 번역 품질을 직접 판단할 기회를 갖게 됩니다. 이러한 정책은 KDP가 이미 시행 중인 'AI 생성 콘텐츠' 공개 정책과 일치합니다. KDP는 저자들에게 자신의 저작물(텍스트, 이미지, 번역 포함)이 AI에 의해 생성되었는지 여부를 의무적으로 신고하도록 요구하고 있습니다. 레이블의 이중적 의미: 품질 보증인가, 책임 전가인가 'Kindle Translate' 레이블은 표면적으로 독자에게 투명성을 제공하는 조치로 보입니다. 하지만 Engadget 과 같은 기술 매체는 이 레이블이 "소비자에게 **경고(warning)**로 작용할 수 있다"고 즉각적으로 분석했습니다. 이 분석은 타당합니다. 이 레이블은 독자에게 정보를 제공하는 동시에, AI 번역의 잠재적인 품질 저하 문제로부터 아마존 플랫폼의 브랜드를 보호하는 법적, 전략적 방패막이 역할을 수행합니다. KDP는 이미 저품질 콘텐츠에 대해 '품질 경고(quality warning)'를 표시하는 메커니즘을 갖추고 있습니다. 'Kindle Translate' 레이블은 이러한 사후 조치를 선제적으로 대체합니다. 만약 독자가 AI 번역 품질에 대해 불만을 제기하고 환불을 요구할 경우 , 아마존은 "우리는 해당 도서가 AI에 의해 번역되었음을 명확히 고지했다"고 대응할 수 있습니다. 결과적으로, 저품질 번역으로 인한 모든 비판과 '평판 위험(reputational risk)'은 아마존이라는 거대 플랫폼이 아닌, 해당 저작물을 출판한 '저자' 개인의 브랜드에 전가됩니다. 이는 독립 저자가 '무료' 번역 서비스를 사용하는 대가로 지불해야 하는 가장 큰 숨겨진 비용입니다. 표 2: Kindle Translate가 주요 이해관계자에 미치는 영향 (기회/위협) 이해관계자 기회 (Opportunities) 위협 (Threats) 독립 저자 (KDP Author) 전문 번역 비용 '0' 달성 글로벌 시장 즉각 진출 백리스트(Backlist) 저작물 수익화 KDP Select/KU 통한 노출 증대 번역 품질에 대한 통제권 완전 상실 '편집 불가'로 인한 창작자로서의 무력감 저품질 번역으로 인한 원작자 평판 손상 '레이블'로 인한 저품질 도서라는 낙인 전문 문학 번역가 저자들이 생성한 AI 초벌 번역본의 'MTPE(기계 번역 후-편집)'라는 새로운 틈새시장 창출 로맨스, SF 등 장르 소설 시장의 기존 번역 일감 감소 AI 번역으로 인한 번역료 하방 압력 번역 행위의 '덤핑'으로 인한 가치 절하 독자 (Reader) 기존 95%의 접근 불가능했던 외국 도서를 즉시 접할 기회 Kindle Unlimited 구독 가치 상승 '읽을 수 없는' 수준의 저품질 번역본 범람 좋은 번역과 나쁜 AI 번역을 스스로 구별해야 하는 피로감 증가 아마존 (Amazon) 5% 미만의 다국어 콘텐츠 문제 해결 KDP 플랫폼 생태계의 락인(Lock-in) 강화 KU 구독 카탈로그의 폭발적 증가 글로벌 전자책 시장 점유율 확대 저품질 번역본이 플랫폼 전체의 신뢰도를 저하시킬 위험 저자 및 전문 번역가 커뮤니티의 반발 V. 플랫폼 전쟁: 경쟁사 AI 출판 도구와의 전략 비교 아마존의 Kindle Translate 출시는 AI를 활용한 출판 시장에서 구글, 애플 등 거대 기술 기업과의 경쟁을 본격화하는 신호탄입니다. 각 플랫폼의 AI 전략을 비교하면 아마존의 의도가 더욱 명확해집니다. 아마존의 전략: '텍스트 번역' + '편집 불가' (플랫폼 중심) 아마존은 '전자책 텍스트' 번역에 집중합니다. 앞서 분석했듯이, 핵심 전략은 저자의 '편집 기능'을 의도적으로 배제한 자동화된 파이프라인을 제공하여, 속도와 규모를 극대화하고 KDP 플랫폼에 대한 의존도를 높이는 것입니다. 구글의 전략: '오디오북 내레이션' + '저자 편집 허용' (창작자 중심) 구글 플레이북(Google Play Books)은 AI 전략의 초점을 '자동 내레이션 오디오북'(auto-narrated audiobooks) 생성에 맞추고 있습니다. 구글의 핵심 차별점은 저자에게 강력한 '편집 기능'을 제공한다는 것입니다. 저자는 "오디오 파일 편집기"를 사용해 내레이션의 속도나 톤을 세밀하게 조정할 수 있으며 , "여러 단어 발음 중에서 선택"하거나 "직접 발음을 제안"하여 고유명사 등의 오류를 수정할 수 있습니다. 또한 "여러 캐릭터에 여러 목소리"를 지정하는 기능도 제공하여 , 창작자가 AI의 결과물을 능동적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 이는 구글이 저자를 '창작자'로 존중하며 '품질 통제권'을 부여하는 전략을 택했음을 보여줍니다. 애플의 전략: '오디오북 내레이션' + '파트너사 경유' (폐쇄형) 애플 북스(Apple Books) 역시 '디지털 내레이션' 오디오북 서비스를 제공합니다. 하지만 애플의 모델은 구글보다는 아마존에 가깝습니다. 저자는 Draft2Digital, Ingram 등 애플이 지정한 '선호 파트너'(preferred partners)를 통해서만 서비스를 이용할 수 있습니다. 제공된 자료 어디에도 저자가 생성된 내레이션을 직접 '편집'할 수 있다는 기능은 명시되지 않았습니다. 저자는 목소리 유형(Soprano, Baritone)과 장르를 선택할 뿐 , 실제 품질 관리는 파트너사와 애플의 '블랙박스' 내부에서 이루어집니다. 표 3: 주요 테크 기업의 AI 출판 도구 전략 비교 항목 아마존 (Amazon) 구글 (Google) 애플 (Apple) 서비스 초점 텍스트 번역 (eBook) 오디오북 내레이션 (Audiobook) 오디오북 내레이션 (Audiobook) 핵심 기능 Kindle Translate: 자동화된 번역 및 포맷 자동 내레이션: 발음, 억양, 다중 화자 수정 디지털 내레이션: 파트너사 경유 저자 직접 편집 불가 (미리보기만 가능) 가능 불가 (기능 미제공) 비용 무료 (베타) 무료 무료 (파트너 통해) 플랫폼 KDP Google Play Books Apple Books (via Partners) 전략적 성격 플랫폼 중심 (규모, 속도, 락인) 창작자 중심 (통제권, 품질) 플랫폼 중심 (폐쇄형, 파트너 생태계) 이 비교는 AI 출판 시장의 경쟁 구도를 명확히 보여줍니다. 아마존과 애플은 '자동화'와 '속도'를 중시하는 '플랫폼 중심'의 폐쇄형 접근을 취하는 반면, 구글은 '저자 통제권'과 '품질'을 중시하는 '창작자 중심'의 개방형 접근을 취하고 있습니다. 저자의 '편집 기능' 제공 여부가 이들 플랫폼의 핵심 전략적 차이를 가르는 분수령이 되고 있습니다. VI. 전략적 전망: 미결 과제와 법적 공백 Kindle Translate는 베타 단계에 머물러 있으며, 향후 정식 서비스로 나아가기 위해 해결해야 할 중대한 미결 과제들을 안고 있습니다. 베타 이후의 가격 및 로열티 정책 현재 이 서비스는 베타 기간 동안 '무료'로 제공되지만 , 이것이 영원하지 않을 것 이라는 점은 분명합니다. 베타 테스트가 종료된 후의 가격 정책은 저자들의 가장 큰 관심사 중 하나이며, 현재 아마존은 이에 대해 "불명확하다(unclear)"는 입장을 유지하고 있습니다. 향후 아마존이 취할 수 있는 수익 모델은 다양합니다. 건당 수수료: 번역 건당 고정 수수료를 부과할 수 있습니다. 독점 연계: KDP Select/KU에 독점 등록하는 조건으로만 무료 번역을 제공하여 플랫폼 락인(Lock-in)을 강화할 수 있습니다. 로열티 차등 적용: 가장 가능성이 높은 시나리오로, 번역본의 로열티 비율을 조정하는 것입니다. 현재 KDP는 특정 조건을 충족할 시 70%의 높은 로열티를 제공하지만 , AI 번역본에 대해서는 35%의 낮은 로열티를 일괄 적용하여 번역 서비스 비용을 회수할 수 있습니다. 저작권 및 소유권의 법적 공백 AI가 생성한 번역물의 저작권 소유권 문제는 "다루어지지 않은"(not addressed) 가장 큰 법적 공백입니다. 미국 저작권청(Copyright Office)의 가이던스 는 '의미 있는 인간의 저작(meaningful human authorship)'이 없는 AI 생성물은 저작권 보호를 받지 못한다고 명시하고 있습니다. 이 문제는 아마존의 KDP 약관과 정책으로 인해 더욱 복잡해집니다. KDP의 AI 콘텐츠 정책 은 저자가 AI 기반 도구를 사용하여 생성한 '번역(translations)'을 'AI 생성(AI-generated)' 콘텐츠로 명시적으로 정의합니다. 저자는 KDP에 콘텐츠를 게시할 때 AI 사용 여부를 '신고(inform us)'할 의무가 있습니다. 따라서 Kindle Translate를 사용한 저자는 자신의 번역본을 'AI 생성' 콘텐츠로 신고해야 합니다. KDP 정책은 "상당한 편집(substantial edits)"을 거쳤다 하더라도, AI가 실제 콘텐츠를 생성했다면 여전히 'AI 생성'으로 간주한다고 규정합니다. Kindle Translate는 저자의 '편집' 자체를 허용하지 않으므로 , 이 번역본은 '의미 있는 인간의 저작'이 개입되지 않은 명백한 'AI 생성' 콘텐츠가 됩니다. 결론적으로, Kindle Translate는 저작권 보호가 불투명한 'AI 생성' 콘텐츠를 KDP 생태계에 대량으로 공급하는 파이프라인입니다. 저자는 '무료' 번역을 얻는 대가로, 해당 번역본에 대한 법적 소유권이나 독점적 권리를 주장하기 어려운 콘텐츠를 생산하게 될 위험이 있습니다. 이는 저자들의 아마존 플랫폼에 대한 종속성을 극대화하는 전략적 모호성으로 작용할 수 있습니다. 향후 로드맵: '편집 기능' 추가 여부 저자 커뮤니티는 '편집 기능'의 부재에 대해 즉각적이고 강력한 불만을 표출했습니다. 아마존은 "독자, 저자, 출판사의 피드백을 사용해 품질, 정확성, 전반적인 독자 경험을 지속적으로 향상시킬 것"이라고 밝혔습니다. 저자들의 가장 큰 불만 과 구글의 경쟁적 우위 를 고려할 때, 아마존은 향후 '편집 기능' 또는 최소한 외부 편집자가 개입할 수 있는 'MTPE' 워크플로우 를 도입하라는 강력한 압력을 받게 될 것입니다. 만약 아마존이 이 피드백을 수용하여 '편집 기능'을 추가한다면, 이는 현재의 '자동 출판 파이프라인'에서 저자들을 위한 '창작 도구'로 서비스의 성격이 근본적으로 변화함을 의미하는 중대한 전략적 수정이 될 것입니다. VII. 결론 및 전략적 제언 아마존의 'Kindle Translate'는 사용자가 요약한 내용과 같이 독립 저자들에게 전례 없는 기회를 제공하는 것은 사실이나, 단순한 '번역 도구'가 아닌 KDP 생태계의 락인(Lock-in) 효과를 극대화하고 글로벌 출판 시장의 '롱테일(long-tail)' 을 공략하기 위한 고도로 계산된 전략적 무기입니다. 아마존은 '무료'라는 압도적인 혜택을 제공하는 대신, 저자로부터 '편집 통제권' 을 회수하고, AI 번역의 '평판 위험' 을 저자에게 전가하며, '저작권'의 모호함 을 전략적으로 활용하는 비즈니스 모델을 구축했습니다. 이러한 분석을 바탕으로 각 이해관계자에게 다음과 같은 전략적 제언을 전달합니다. 독립 저자 (KDP Author): '무료'라는 비용 절감 효과가 '저품질 번역으로 인한 평판 손상' 위험보다 큰지 철저히 계산해야 합니다. 즉각적인 '자동 출판'은 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 정식 출판 전 '미리보기' 기능을 활용해, 신뢰할 수 있는 이중언어 편집자에게 'MTPE 검수'를 의뢰하는 것을 필수적으로 고려해야 하며, 이는 사실상 '유료' 옵션임을 인지해야 합니다. 전문 번역가: AI에 의한 대체 위협 을 인정하되, 수동적으로 대응하기보다 Kindle Translate가 창출한 새로운 틈새시장을 공략해야 합니다. KDP 저자들을 대상으로 하는 고품질 'AI 번역 감수(MTPE)' 및 '품질 보증(QC)' 서비스를 전문적으로 제공하는 새로운 비즈니스 모델을 적극적으로 개척해야 합니다. 경쟁 플랫폼 (Google, Kobo 등): 아마존의 가장 큰 약점은 '저자 편집 기능의 부재' 입니다. 구글 처럼 저자에게 '통제권'을 돌려주는 강력한 AI 기반 '편집 도구'(번역 및 내레이션 포함)를 제공함으로써, 속도보다 품질과 창작자의 권한을 중시하는 '창작자 중심 플랫폼'이라는 차별점을 부각해야 합니다. 아마존 (Amazon): '편집 불가' 정책 에 대한 저자 커뮤니티의 즉각적인 반발 을 심각하게 받아들여야 합니다. 현재의 '블랙박스' 모델은 단기적으로 콘텐츠 양을 폭발시킬 수 있지만, 장기적으로 저자들의 신뢰를 잃고 구글 과 같은 경쟁사에게 '품질'과 '통제권'을 중시하는 우수 창작자들을 빼앗길 수 있습니다. 저자의 개입을 허용하는 'MTPE' 워크플로우의 조속한 도입을 검토해야 합니다.
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    어피니티 한국어 버전 작업이 거의 끝나가긴 함 Ollama 병렬로 3대를 돌려서 처리... 한 애가 실수해도 다른애가 다시 재번역을 반복 최대한 줄여서 작업이 끝나감 주말 프로젝트가 너무 길어짐 여과지를 줄여도 뭐가 또 남아서 적당히 마무리 하고싶은데... 재번역만 벌써 5차례 점점 줄고는 있지만 안끝나는 이유는 어디 또 숨겨놓은 것들이 또 나와서 그렇습니다. [image: 1762396504174-fee4bf65-6c8a-4787-a782-4712f3f38f1f-image.png] 번역 진행 상황 첫 번째 번역: 20,698개 항목 완료 두 번째 번역: 246개 항목 완료 세 번째 번역: 76개 항목 완료 네 번째 번역: 41개 항목 완료 다섯 번째 번역: 15개 항목 완료 총 번역: 약 21,076개 항목 남은 항목: 약 50개 (번역 실패 또는 일본어 감지되지 않음) [image: 1762396521451-da7bead2-e22e-4041-b867-6e82932c9e46-image.png] Affinity 어피니티 한글화는 했는데... 100% 라고 할 수 없고 시스템 일부 정도지만 수정을 해야 합니다. 일단 가능성은 타진했고 바뀐 데이터를 지속적으로 수정하는 프로그램으로 만들지 않으면 안될거 같기도 합니다. 현재 맥OSX 에서만 동작하는 작업중입니다.
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  • Dolphin - 바이트댄스 허깅 페이스 스페이스

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    돌고래 - 바이트댄스 허깅 페이스 스페이스 소스 1개 이 출처는 바이트댄스가 허깅 페이스 스페이스에 호스팅한 "Dolphin"이라는 이름의 프로젝트에 대한 정보를 제공합니다. 해당 공간은 SpacesByteDance/Dolphin 경로에 위치하며, Zero 환경에서 실행 중임을 나타냅니다. 텍스트는 앱 파일과 커뮤니티 정보 등 프로젝트의 구성 요소를 언급하고 있습니다. 또한, HF 도커 저장소에서 메타데이터를 가져오는 과정과 새로고침 작업이 진행 중임을 보여줍니다. 이는 Dolphin 프로젝트가 활발하게 운영되고 있는 소프트웨어 개발 또는 연구 공간임을 시사합니다. 운영 플랫폼에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 Dolphin (ByteDance) 개요(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공해 주신 소스를 바탕으로 Dolphin (ByteDance) 개요의 더 큰 맥락에서 운영 플랫폼에 관해 논의하겠습니다. 제공된 소스는 Dolphin 프로젝트가 ByteDance와 관련이 있으며, Hugging Face Space 환경 내에 존재한다는 것을 제목과 경로를 통해 보여줍니다. 운영 플랫폼 및 환경: • Dolphin의 운영 플랫폼과 관련하여 소스에서 구체적으로 언급하는 내용은 Dolphin이 "Zero" 위에서 실행되고 있다는 것입니다. • 이 환경은 **"SpacesByteDance/"**라는 경로 아래에 위치하고 있습니다. • 또한, 기술적인 세부 사항으로 HF Docker 저장소(HF Docker repository)로부터 메타데이터를 가져오는 과정이 언급되어 있어, Dolphin이 컨테이너화된 환경(Docker)을 사용하여 Hugging Face Spaces 플랫폼 내에서 운영되고 있음을 시사합니다. Hugging Face Space에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 운영 플랫폼(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스를 운영 플랫폼(Operating Platform)이라는 더 큰 맥락에서 분석할 때, Hugging Face Space는 모델이나 애플리케이션이 배포되고 실행되며, 파일 관리 및 커뮤니티 상호작용이 이루어지는 통합 환경으로 기능함을 알 수 있습니다. 운영 플랫폼으로서 Hugging Face Space의 역할은 다음과 같습니다: 애플리케이션 실행 환경 제공: ◦ 이 소스는 ByteDance가 운영하는 특정 Space인 **"Dolphin"**을 명시합니다. ◦ 이 Space는 **"Zero에서 실행 중(Dolphin Running on Zero)"**임을 보여주는데, 이는 Hugging Face Space가 단순한 저장소가 아니라 애플리케이션이나 모델이 활발하게 **실제 운영(Running)**되는 환경, 즉 실행 플랫폼의 기능을 수행하고 있음을 의미합니다. 배포 및 인프라 통합: ◦ 운영 플랫폼은 일반적으로 애플리케이션 배포를 위해 인프라와 통합됩니다. 소스에 따르면, 이 Space는 **"HF Docker 리포지토리에서 메타데이터를 가져오는 중(Fetching metadata from the HF Docker repository)"**이라는 활동을 보여줍니다. ◦ 이는 Hugging Face Space가 Docker와 같은 컨테이너화 기술과 긴밀하게 통합되어 작동하며, 모델이나 앱의 실행에 필요한 리소스를 관리하고 배포하는 운영 프로세스를 갖추고 있음을 시사합니다. 자원 및 파일 관리: ◦ 플랫폼의 기본적인 기능인 파일 관리가 포함되어 있습니다. 소스에는 **"App Files"**와 **"Files"**라는 항목이 명시되어 있는데, 이는 애플리케이션 실행에 필요한 코드, 데이터, 구성 요소 등이 Space 내에서 체계적으로 관리되고 있음을 나타냅니다. 커뮤니티 및 협업 지원: ◦ 현대적인 운영 플랫폼은 종종 협업 기능을 포함합니다. 이 Space는 **"Community"**라는 요소를 포함하고 있으며, 이는 사용자들이 단순히 애플리케이션을 실행하는 것을 넘어, 결과를 공유하거나, 피드백을 주고받거나, 프로젝트에 기여하는 등의 상호작용이 가능한 환경을 제공함을 보여줍니다. SpacesByteDance/에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 운영 플랫폼(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스에 따르면, SpacesByteDance/는 ByteDance에서 관리하는 것으로 보이는 Hugging Face Space 내의 특정 네임스페이스 또는 프로젝트를 나타냅니다. 이러한 맥락에서, 이것을 운영 플랫폼이라는 더 넓은 개념으로 논의할 수 있습니다. 운영 플랫폼으로서의 맥락 (Hugging Face Space): 플랫폼 호스팅 및 소유권: ◦ SpacesByteDance/는 ByteDance가 소유하거나 관리하는 Hugging Face Space의 일부입니다. Hugging Face Space는 기계 학습 모델이나 애플리케이션(앱)을 배포하고 실행하기 위해 설계된 일종의 운영 환경 플랫폼 역할을 합니다. ◦ 이 특정 공간에서 실행되는 애플리케이션의 이름은 "Dolphin"이며, 현재 "Running on Zero" 상태임을 알 수 있습니다. 핵심 운영 기능: ◦ 이 플랫폼은 애플리케이션을 운영하고 유지 관리하는 데 필요한 표준 요소를 포함하고 있습니다. 언급된 내용들은 플랫폼이 제공하는 기능들을 보여줍니다: ▪ 파일 관리: App Files 섹션의 언급은 플랫폼이 애플리케이션 관련 파일을 관리하는 기능을 제공하고 있음을 시사합니다. ▪ 배포 환경: 플랫폼은 **"HF Docker repository"**에서 메타데이터를 가져오는(Fetching metadata) 작업을 수행하고 있습니다. Docker Repository와의 상호작용은 이 플랫폼이 애플리케이션의 의존성 관리와 환경 구축을 위해 컨테이너화 기술(Docker)을 사용하고 있음을 나타내며, 이는 현대 운영 플랫폼의 핵심 기능입니다. ▪ 사용자 및 커뮤니티 상호작용: Community 섹션의 존재는 이 플랫폼이 단순히 코드를 실행하는 것을 넘어 사용자 및 개발자 간의 상호작용 및 협업을 지원하는 기능을 갖추고 있음을 보여줍니다. 요약하자면, SpacesByteDance/는 ByteDance가 Hugging Face라는 외부 플랫폼을 활용하여 Dolphin이라는 애플리케이션을 배포하고 운영하는 특정 환경이며, Docker 리포지토리와의 연동, 파일 관리, 커뮤니티 기능 등 운영 플랫폼이 갖추어야 할 핵심 요소들을 포함하고 있습니다. 모델 실행 정보에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 Dolphin (ByteDance) 개요(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공해 주신 소스와 기존 대화의 맥락(Dolphin이 ByteDance와 관련 있으며 Hugging Face Space에서 운영됨)을 바탕으로 모델 실행 정보에 관해 논의하겠습니다. Dolphin (ByteDance) 개요에서 모델 실행 정보와 관련하여 소스가 제공하는 핵심 내용은 모델이 실행되는 특정 환경 및 배포 방식에 대한 것입니다. 모델 실행 환경 및 프레임워크: • Dolphin 애플리케이션 또는 모델은 특정 실행 환경인 "Zero" 위에서 실행되고 있습니다. 이는 Dolphin Running on Zero라는 문구를 통해 직접적으로 확인됩니다. ◦ 주: "Zero"는 일반적으로 대규모 모델 학습 및 추론에 사용되는 메모리 최적화 기술이나 프레임워크를 지칭할 가능성이 높지만, 소스에 따르면 단순히 Dolphin이 "Zero" 위에서 실행되고 있다고 명시되어 있습니다. • 이 실행은 **SpacesByteDance/**라는 경로 아래, 즉 ByteDance가 관리하는 Hugging Face Space 환경 내에서 이루어지고 있습니다. 배포 및 설정 방식: • 모델 실행을 위한 환경 설정 및 배포는 컨테이너화 기술을 사용하고 있음을 시사합니다. • 이 시스템은 **HF Docker repository(HF Docker 저장소)로부터 메타데이터를 가져오는 과정(Fetching metadata from the HF Docker repository...)**을 포함하고 있습니다. 이는 Dolphin의 실행 환경이 Docker를 기반으로 하며, Hugging Face 플랫폼이 제공하는 컨테이너 관리 시스템을 통해 배포 및 유지 관리되고 있음을 나타냅니다. Dolphin Running on Zero에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 모델 실행 정보(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스를 바탕으로 "Dolphin Running on Zero"가 모델 실행 정보라는 더 큰 맥락에서 의미하는 바를 심층적으로 논의하겠습니다. "Dolphin Running on Zero"는 모델 실행의 상태, 위치 및 사용되는 인프라를 나타내는 핵심 정보입니다. 모델/애플리케이션 식별 및 상태 • 실행 주체: 실행 정보의 주체는 "Dolphin"입니다. 이는 ByteDance가 관리하는 Hugging Face Space 내에서 운영되는 특정 모델 또는 애플리케이션을 지칭합니다. • 실행 상태: "Running"은 Dolphin이 현재 활성화되어 있으며 사용자 상호작용 또는 지정된 작업을 처리할 준비가 되었거나 처리 중인 상태임을 명확히 보여줍니다. • 운영 인프라: "on Zero"는 Dolphin이 실행되고 있는 특정 백엔드 환경이나 인프라 구성을 나타냅니다. 이는 해당 애플리케이션의 성능, 확장성 및 자원 할당이 "Zero"라고 명명된 이 환경에 의해 관리되고 있음을 시사합니다. 실행 환경 및 플랫폼 정보 이 실행 정보는 모델이 어떻게 배포되고 로드되는지에 대한 기술적인 세부 사항을 포함합니다. • 컨테이너 기반 실행: 실행 환경은 **HF Docker 저장소(HF Docker repository)로부터 메타데이터를 가져오는 과정(Fetching metadata)**을 통해 구성됩니다. 이는 Dolphin이 Docker와 같은 컨테이너 기술을 사용하여 격리되고 재현 가능한 환경에서 실행되고 있음을 의미합니다. 모델 실행 정보의 맥락에서, 이는 모델이 표준화된 방식으로 패키징되어 배포된다는 것을 보여줍니다. • 파일 접근 및 관리: 실행이 이루어지는 환경은 App Files, Files, Community 탭을 제공합니다. 이는 모델 실행에 필요한 코드, 데이터, 구성 파일(Files) 및 배포된 애플리케이션 자체(App Files)가 해당 플랫폼 내에서 관리되고 접근 가능하다는 것을 보여줍니다. ByteDance Space 내의 실행 위치 • Dolphin의 실행 위치는 SpacesByteDance/ 아래에 명시되어 있어, 이 모델의 실행이 ByteDance 조직 구조 내에서 관리되며 Hugging Face Spaces 플랫폼을 운영 플랫폼으로 사용하고 있음을 확인시켜 줍니다. 이는 모델 운영 및 관리가 특정 기업의 통제하에 있음을 시사하는 중요한 실행 정보입니다. 파일 및 메타데이터에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 Dolphin (ByteDance) 개요(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스를 바탕으로 Dolphin (ByteDance) 개요라는 더 큰 맥락에서 파일 및 메타데이터에 대해 논의하겠습니다. Dolphin 프로젝트의 개요에서 파일과 메타데이터의 언급은 해당 프로젝트가 운영 환경(Hugging Face Space) 내에서 어떻게 구조화되고 배포되는지를 보여주는 핵심적인 단서입니다. 파일 관리 및 구조 Dolphin이 실행되는 환경은 파일 관리가 체계적으로 이루어지고 있음을 시사합니다. • App Files 및 Files: 소스는 파일 관리를 위해 App Files와 일반 Files라는 두 가지 섹션을 구분하여 명시하고 있습니다. 이는 Dolphin 애플리케이션의 실행에 직접적으로 필요한 핵심 코드나 구성 파일(App Files)과 기타 데이터, 설정, 문서 등 일반 자산(Files)을 분리하여 관리하고 있음을 나타냅니다. 이러한 구조는 Dolphin 프로젝트의 명확한 유지 보수와 접근성 관리를 돕습니다. 메타데이터와 배포 환경 Dolphin 프로젝트의 운영 측면에서 메타데이터는 배포 및 실행 환경을 구축하는 데 필수적인 정보를 제공합니다. • 메타데이터 가져오기: 소스는 **"HF Docker repository에서 메타데이터를 가져오는 중(Fetching metadata from the HF Docker repository...)"**이라는 활동을 명시합니다. • 운영 플랫폼 연관성: 이 메타데이터는 Dolphin이 "Zero에서 실행 중(Running on Zero)"인 상태를 유지하기 위해 필요한 핵심 구성 정보입니다. 일반적으로 Docker 리포지토리의 메타데이터는 컨테이너 이미지의 정의, 버전, 필요한 환경 변수, 의존성 목록 등 애플리케이션(Dolphin)을 정확하게 배포하고 실행하는 데 필요한 모든 인프라 정보를 포함합니다. • 새로 고침 활동: 메타데이터를 가져오는 과정이 끝난 후 Refreshing이 언급되는데, 이는 Dolphin의 운영 환경이 최신 파일 및 구성 정보를 반영하기 위해 주기적인 동기화 또는 업데이트 과정을 거치고 있음을 시사합니다. 요약하자면, Dolphin (ByteDance) 개요에서 파일 및 메타데이터는 프로젝트의 정적인 자원(App Files, Files)과 동적인 배포/실행 구성 정보(HF Docker Repository의 메타데이터)를 모두 포괄하며, 이는 Dolphin이 Hugging Face Spaces 환경에서 성공적으로 구동되는 데 필수적인 요소입니다. App Files에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 파일 및 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스를 바탕으로 Dolphin (SpacesByteDance/) 프로젝트의 맥락에서 'App Files'에 관해 파일 및 메타데이터라는 더 큰 관점에서 논의하겠습니다. 'App Files'의 역할 및 위치: • **'App Files'**는 Hugging Face Space 환경 내에서 'Files', **'Community'**와 함께 주요 메뉴 또는 섹션으로 명시되어 있습니다. • 이러한 구조는 운영 플랫폼으로서 Hugging Face Space가 파일 자원을 단순히 저장하는 것 이상으로, 해당 애플리케이션(Dolphin)의 핵심 실행 파일 또는 구성 파일을 일반 파일(Files)과 구분하여 관리하고 있음을 시사합니다. 파일 및 메타데이터와의 관계: 메타데이터 획득과의 연관성: ◦ 소스는 현재 시스템이 "HF Docker repository에서 메타데이터를 가져오고("Fetching metadata...")" 있는 상태임을 보여줍니다. ◦ **'App Files'**는 이 메타데이터가 정의하는 환경(예: Zero에서 실행 중인 Dolphin)에서 실제로 구동될 애플리케이션의 코드와 자원을 담고 있습니다. 즉, 메타데이터는 애플리케이션이 어떻게 실행되어야 하는지(컨테이너 구성, 종속성 등)를 정의하는 반면, 'App Files'는 그 정의를 통해 실행되는 실제 내용물을 제공합니다. ◦ 이러한 과정은 App Files의 성공적인 배포 및 운영을 위해 필요한 **환경 구성 정보(메타데이터)**를 확보하는 중요한 단계임을 나타냅니다. 운영 플랫폼 내 파일 관리: ◦ **'App Files'**와 **'Files'**가 별도로 존재한다는 사실은 파일 관리가 세분화되어 있음을 의미하며, 이는 플랫폼이 애플리케이션의 소스 코드와 배포에 필수적인 파일들(App Files)을 데이터셋이나 기타 자원(Files)과 구별하여 관리하고 접근성을 높이려는 목적을 가짐을 시사합니다. Community에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 파일 및 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스는 **"Community"**라는 요소가 **"파일 및 메타데이터"**와 함께 Dolphin 운영 환경의 주요 구성 요소로 나타남을 보여줍니다. 파일 및 메타데이터 맥락에서의 Community: 구조적 동등성: ◦ 소스에서 "Community"는 "App Files" 및 "Files"와 나란히 열거되어 있습니다. ◦ 이러한 구조는 운영 플랫폼으로서의 Hugging Face Space가 애플리케이션의 기술적 구성 요소(코드 및 데이터 파일)뿐만 아니라, 사용자 상호작용 및 협업을 위한 공간 또한 동등하게 중요한 요소로 간주하고 있음을 시사합니다. 즉, 파일과 메타데이터가 기술적 자산이라면, 커뮤니티는 사회적/협업적 자산으로서 플랫폼의 전체 구조에 포함됩니다. 메타데이터 운영과의 관계: ◦ 운영 플랫폼은 **"HF Docker repository에서 메타데이터를 가져오는 중(Fetching metadata from the HF Docker repository...)"**이라는 작업을 수행하고 있습니다. 이는 시스템이 기술적 배포 정보를 처리하고 있음을 나타냅니다. ◦ 이와 대조적으로 "Community" 섹션은 모델 또는 애플리케이션에 대한 비기술적 메타데이터 (예: 사용자 피드백, 버그 보고, 토론, 문서화)가 관리되고 공유되는 장소일 가능성이 높습니다. ◦ 따라서, 이 플랫폼은 Docker를 통해 얻는 기술적 메타데이터와 커뮤니티 섹션을 통해 생성되는 사용자 기반의 정보를 모두 통합하여 관리하고 있음을 암시합니다. 요약하자면, 소스에 따르면 Community는 App Files 및 Files 섹션과 함께 이 Dolphin Space의 기본 인터페이스 구조의 일부이며, 이는 애플리케이션 운영에 있어 기술적 자원 관리와 사용자 상호작용 관리가 밀접하게 연관되어 있음을 보여줍니다. 메타데이터에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 파일 및 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스는 메타데이터에 관해 매우 구체적인 정보를 제공하며, 이를 파일 및 메타데이터라는 더 큰 맥락에서 Dolphin 프로젝트의 배포 및 운영에 필수적인 요소로 논의할 수 있습니다. 메타데이터의 출처와 역할 메타데이터의 정의 및 목적: ◦ 소스에서 언급하는 메타데이터는 Dolphin 애플리케이션의 실행 환경 및 구성에 대한 정보를 담고 있는 데이터입니다. ◦ 이 메타데이터는 애플리케이션의 실행을 준비하는 과정인 "Fetching metadata..." 단계를 통해 시스템에 통합됩니다. 메타데이터의 출처: ◦ 메타데이터는 **HF Docker 저장소(HF Docker repository)**로부터 가져와지고 있습니다. ◦ 이는 Dolphin 프로젝트가 Hugging Face Space 환경 내에서 Docker 컨테이너를 기반으로 운영되며, 컨테이너 이미지를 구성하고 실행하는 데 필요한 모든 설정 정보(버전, 종속성, 환경 변수 등)가 이 저장소의 메타데이터에 포함되어 있음을 강력하게 시사합니다. 파일 및 메타데이터의 연관성 Dolphin 개요에서 파일(App Files, Files)과 메타데이터의 역할은 상호 보완적입니다. • 파일은 애플리케이션의 실제 코드, 모델 가중치, 구성 파일 등을 포함하는 핵심 자원입니다. • 메타데이터는 이러한 파일들이 어떻게 실행되어야 하는지에 대한 지침을 제공합니다. 따라서, Hugging Face Space 운영 플랫폼은 먼저 HF Docker 저장소에서 실행에 필요한 메타데이터를 확보하고, 그 정보를 바탕으로 App Files와 Files을 로드하고 컨테이너를 초기화하여 최종적으로 "Dolphin Running on Zero" 상태를 구현하는 것으로 이해할 수 있습니다. 메타데이터의 성공적인 확보는 애플리케이션의 올바른 배포 및 실행에 결정적인 단계입니다. Fetching metadata에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스에 따르면, "Fetching metadata (메타데이터를 가져오는 행위)"는 Dolphin (ByteDance) 프로젝트의 운영 플랫폼 내에서 활발하게 진행되는 필수적인 프로세스를 나타냅니다. 메타데이터(Metadata)라는 더 큰 맥락에서 이 행위를 논의하면 다음과 같습니다. 메타데이터의 출처와 유형 • 출처 (Source): 소스는 메타데이터가 **"HF Docker repository (HF Docker 저장소)"**로부터 가져와지고 있음을 명확히 밝힙니다. • 유형의 추론: Docker 저장소는 일반적으로 컨테이너 이미지를 저장하고 관리하는 곳이므로, 여기서 가져오는 메타데이터는 Dolphin 애플리케이션의 실행 환경을 구성하는 데 필요한 핵심 정보를 담고 있을 가능성이 높습니다. 이 정보에는 컨테이너 이미지의 정의, 버전 정보, 환경 변수, 필요한 종속성 목록, 그리고 애플리케이션의 시작 명령어 등이 포함될 수 있습니다. 메타데이터의 기능적 중요성 메타데이터를 가져오는 행위는 모델 실행 플랫폼의 설정 및 배포 과정에서 중요한 기능을 수행합니다. • 환경 초기화 및 배포: 메타데이터를 가져오는 것은 Hugging Face Space 환경 내에서 Dolphin을 성공적으로 실행하기 위한 필수적인 단계입니다. 이 데이터는 시스템이 **"Zero" 위에서 실행 중(Running on Zero)**인 환경을 정확히 구축하고 애플리케이션을 로드하는 데 사용됩니다. • 운영 상태 유지: Fetching metadata 작업이 Refreshing과 함께 언급되어 있다는 점은 이 행위가 단순히 일회성 초기화가 아니라, 시스템의 상태를 확인하거나, 업데이트를 적용하거나, 환경을 최신 버전으로 동기화하기 위한 반복적인 운영 프로세스의 일부일 수 있음을 시사합니다. • 파일 연동: 이 과정은 App Files 및 Files 섹션과 연관되어 있으며, 메타데이터는 이 파일들이 실행 환경 내에서 어떻게 사용되고 접근되어야 하는지에 대한 정보를 제공합니다. 플랫폼 맥락 이 메타데이터는 SpacesByteDance/ 환경, 즉 ByteDance가 운영하는 Space에서 사용됩니다. 이는 기업이 Hugging Face 플랫폼을 사용하여 모델을 배포할 때, Docker와 같은 표준화된 도구를 활용하여 환경 설정을 메타데이터로 관리하고 있음을 보여줍니다. HF Docker repository에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스를 바탕으로 HF Docker repository가 메타데이터라는 더 큰 맥락에서 어떤 역할을 하는지 논의하겠습니다. HF Docker Repository와 메타데이터의 직접적인 연관성 제공된 소스는 HF Docker repository와 메타데이터 간의 직접적인 상호작용을 명확하게 보여줍니다. • 소스는 **"HF Docker repository에서 메타데이터를 가져오는 중(Fetching metadata from the HF Docker repository...)"**이라고 명시합니다. • 이는 ByteDance의 Dolphin 프로젝트가 실행되는 Hugging Face Space 환경에서, 해당 애플리케이션의 운영을 위해 Docker 저장소가 필수적인 **구성 정보(메타데이터)**의 출처로 기능하고 있음을 의미합니다. 모델 실행 환경 구축을 위한 메타데이터의 역할 이러한 메타데이터는 Dolphin 프로젝트의 실행 환경을 정의하고 설정하는 데 필수적입니다. • 배포 정보: Docker 저장소는 일반적으로 컨테이너 이미지(애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 코드와 종속성을 포함)를 보관하며, 이 저장소에서 가져오는 메타데이터는 해당 이미지를 어떻게, 그리고 어디에 배포해야 하는지에 대한 상세 지침을 포함합니다. • 실행 환경 링크: 이 메타데이터는 Dolphin이 현재 **"Zero 위에서 실행 중(Running on Zero)"**인 환경을 구축하고 유지하는 데 필요한 특정 정보를 제공할 가능성이 높습니다. • 환경 동기화: 메타데이터를 가져오는 행위 다음에는 Refreshing 과정이 이어지는데, 이는 시스템이 Docker 저장소로부터 최신 메타데이터(예: 최신 이미지 버전, 환경 설정 업데이트)를 받아온 후, 현재 실행 환경을 동기화하거나 업데이트하고 있음을 시사합니다. 결론적으로, 소스에서 언급하는 HF Docker repository는 Dolphin 애플리케이션의 배포 및 운영 플랫폼(SpacesByteDance/) 내에서 메타데이터를 제공하는 핵심 백엔드 인프라 역할을 수행합니다. Refreshing에 관해 이 소스에서 말하는 내용을 파일 및 메타데이터(이)라는 더 큰 맥락에서 논의하세요. 제공된 소스는 "Refreshing"을 파일 및 메타데이터 관리 프로세스 내의 핵심 단계로 제시합니다. Dolphin (ByteDance) 개요의 맥락에서, 이 용어는 애플리케이션의 실행 환경과 자원이 최신 상태로 유지되도록 보장하는 동기화 작업을 의미합니다. 메타데이터 적용 및 동기화 'Refreshing'은 시스템이 HF Docker 저장소(HF Docker repository)로부터 메타데이터를 가져오는(Fetching metadata) 활동 직후에 명시되어 있습니다. 이 순서는 다음과 같은 의미를 내포합니다: • 메타데이터의 활성화: 새로 가져온 메타데이터 (이는 환경 구성, 종속성, 버전 정보 등을 포함할 가능성이 높습니다)를 실제 실행 환경인 Dolphin Running on Zero에 적용하여 활성화하는 과정입니다. • 환경 업데이트: 이 과정은 플랫폼이 최신 구성 정보를 반영하도록 시스템 상태를 업데이트하고, 이전에 존재했던 캐시된 데이터나 구식 설정을 제거하는 필수 단계입니다. 파일의 상태 최신화 파일 및 메타데이터의 맥락에서 'Refreshing'은 App Files와 Files의 무결성을 보장하는 데 중요합니다. • 실제 자원 로드: 메타데이터가 파일의 위치와 버전을 정의한다면, 'Refreshing'은 정의된 파일들이 실행 환경에 올바르게 로드되도록 보장합니다. • 지속적인 운영 지원: SpacesByteDance/ Dolphin이 안정적으로 Zero 위에서 실행(Running on Zero) 상태를 유지하기 위해서는, 배포에 필요한 모든 App Files와 Files가 메타데이터가 지시하는 상태와 일치해야 합니다. Refreshing 작업은 이러한 일치성을 확인하고 보정하는 역할을 수행합니다. 요약하자면, 소스에 언급된 'Refreshing'은 Dolphin의 배포 및 운영을 관리하는 플랫폼(Hugging Face Space)이 외부 리포지토리(HF Docker repository)에서 획득한 중요한 환경 정보(metadata)를 현재 실행 중인 애플리케이션에 오류 없이 통합하는 필수적인 후속 조치입니다.
  • ollama cloud 를 사용하면 더 큰 모델을 무료로 사용가능

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    ollama cloud 를 사용하면 더 큰 모델을 무료로 사용가능 개인용 → CPU만 있어도 충분히 사용할 수 있지만 GPU가 있다면 5‑10배 빠른 응답을 얻을 수 있습니다. 월 30 K 토큰 이하면 Free 플랜만으로도 충분하고, 비용을 걱정할 필요가 없습니다. 시나리오 모델(예) 하드웨어 추정 월 비용 추정 응답 시간 내 PC (CPU 8코어, 16 GB RAM) llama3.2 (CPU‑only) Intel i7‑9700K $0 (전기·하드웨어 제외) 2‑5 초 / 1 K 토큰 내 PC (GPU RTX 3080) llama3.2 (GPU) RTX 3080 10 GB VRAM $0 0.3‑0.8 초 / 1 K 토큰 Ollama Cloud Pro llama3.2 (cloud GPU) Ollama 전용 $20‑$30 (1 M 토큰) 0.4‑1.2 초 / 1 K 토큰 Ollama Cloud Enterprise 전용 모델 / 높은 RPS 전용 GPU 계약 기반 0.2‑0.5 초 / 1 K 토큰 항목 내용 월 토큰 한도 30 K 토큰 (≈ 30 000 단어) 요청 속도 1 RPS (초당 1회) – 개인용이면 크게 문제되지 않음 가격 무료 제공 모델 llama3.2, phi-3, gemma2 등 최신 모델 (버전 업데이트 자동) 대시보드 토큰 사용량, 요청 로그를 Ollama Cloud 콘솔에서 실시간 확인 가능 하루 2 회 정도이면: 예시 – 평균 300 토큰(짧은 질의·응답) × 2 회 = 600 토큰/일 → ≈ 18 K 토큰/월 → 무료 한도 내에 충분합니다. 이제 워크샵용 서비스를 제공해드릴 수 있겠네요.
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    스도쿠 스도쿠 퍼즐을 즐기고 두뇌를 훈련해보세요. https://sudoku.pics/ 매직아이 https://magiceye.pics/ 네모네모로직 https://nemonemo.pics/ 만다라트 생성기 https://ai.a1bbs.com/ 캘린더 시계폰트 https://font.pics/ 미술 격자나누기 https://grid.a1bbs.com/
  • AI프롬프트를 3D화면 렌즈기반 이미지 생성기

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    어제에 이어 대략 아이디어는 만화의 배경에 들어갈 오브젝트를 직접 그리지 말고 그냥 어떤 것이다 라고 정의하면 배경과 카메라 각도에 맞춰서 이미지를 생성합니다. 그냥 이럴 것이다 라고 생각 한 것을 미드저니에 프롬프트를 그대로 넣으면 여지없이 동일한 형태의 결과물을 만들어 주고 있습니다. [image: 1751519677068-d4dbfe9c-2557-4455-abbf-346435e7e71e-image-resized.png] 화면에 초록색 박스를 여성이라고 정의 합니다. 사람 모델링이면 좋겠지만 아니어도 잘 이해합니다. 화면도 움직입니다. The scene features a central subject, described as 여성. It is set against a background of scattered gray boxes. There are also 2 user-added object(s) in the scene. All elements are on a grid floor, creating a sense of space and perspective. [image: 1751519694078-8eef8bef-6836-4996-b725-215d441e1235-image.png] 사실 디테일한 명령을 넣을 수 있고 건물이 부서져 내리는 느낌으로 프롬프트를 추가하면 연출된 느낌 그대로 영상을 만들어 줄 수 있습니다. [image: 1751519706241-b8ffdbb9-c778-4513-a291-13515d6abd6e-image-resized.png] AI 로 카메라 렌즈, 화각 왜곡율, 장비에 따른 설정 등등을 정의해서 프롬프트를 더 영화에 가깝게 출력할 수 있게 만들어 보려고 하고 있습니다. 스틱맨 정도의 모델 다양한 포즈를 만드는 것처럼 낙서한대로 퍼스펙티브를 설계하고 그게 상세한 프롬프트로 나오는 형태가 될텐데... 사실 그림그리는게 더 편할 수도 있지만 일단 스타일이 유지되는게 중요합니다. 앞으로 그 부분도 꾸준히 json 으로 표준화해서 출력하는 것을 만들어 볼 생각입니다. 몇개 샘플은 본거 같은데 지금 이런거 보고 있을 때가 공룡책 만들어야 하는데 또 마감이 되었는데 딴 짓을 =3=3=3 https://www.argo9.com/
  • AI프롬프트를 드래그앤 드롭으로 좌표기반 이미지 생성기

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    이미지 생성 프롬프트를 드래그앤 드롭으로 좌표기반 객체 배치 편집기 가방 들고있고 애니메이션 여성 캐릭터 그리고 어디에 위치하는지 만드는 소품인 가방 위치를 대충 화면에 드래그앤 드롭하면 그걸 비슷하게 표시해주는 프롬프트가 생성됩니다. [image: 1751419689603-7f89bd2c-1119-40b4-aef9-5dfda64a6f5a-image-resized.png] An anime character, a young woman, stands before a towering bookshelf, her gaze intently focused on the spines of the books. The setting is a quiet, atmospheric library or bookstore., with Bag at (82.8%, 63.0%), Female at (69.6%, 39.0%) [image: 1751419701730-53c799fb-149d-4aa5-b749-c9ef435d6d8f-image.png] 기본 개념 [image: 1751419723596-108114de-aebb-4f74-b829-d265a54d7913-image-resized.png] 애니메이션 여성 캐릭터가 있는 장면을 만들고 싶다고 해봅시다. [image: 1751419733698-26f20382-bac2-4a9e-89eb-c557817a9647-image-resized.png] 화면에서 "가방은 여기, 사람은 저기" 하고 마우스로 드래그해서 위치를 지정하면 AI가 그 위치 정보를 텍스트로 변환해줍니다: "가방이 화면의 82.8%, 63.0% 지점에, 여성이 69.6%, 39.0% 지점에 있다" 왜 혁신적이지 않은가 이런 "드래그해서 위치 지정하는" 기능은 사실 새로운 게 아닙니다: 폰트 에디터: 글자 모양을 만들 때 점들을 드래그해서 위치 조정 애니메이션 소프트웨어: 캐릭터나 오브젝트를 드래그해서 움직임 경로 설정 HTML 이미지맵: 웹페이지에서 이미지의 특정 부분을 클릭 가능하게 만들 때 영역 드래그 결론 겉보기엔 신기해 보이지만, 결국 "마우스로 끌어서 위치 정하기"라는 오래된 인터페이스입니다 AI 관련 책 사는 돈으로 차라리 AI 도구를 직접 만들어서 써보는 게 더 실용적이라는 의미 기술의 본질을 이해하면 "새로운 아이디어"라고 생각했던 것들이 사실은 기존 기술의 재조합인 경우가 많습니다 지난 몇달간 뭐하고 있는지 라는 생각을 하다가 에디터 만든거를 다른데 써보는 것도 나쁘지 않겠다는 생각이 드네요. https://www.argo9.com
  • 단편소설: 파이어세일 (Firesale) 101탑

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    파이어세일 (Firesale) 국가기반시설에 대해 사이버 테러리스트의 3단계에 걸친 체계적인 공격 프롤로그: 검은 화면 2027년 4월 1일, 만우절의 자정이 막 지났을 때였다. 세상은 고요했고, 대부분의 사람들은 잠들어 있었다. 누군가는 밀린 드라마를 보고 있었고, 다른 누군가는 지구 반대편의 친구와 메시지를 주고받고 있었으며, 또 다른 누군가는 가상현실 게임 속에서 치열한 전투를 벌이고 있었다. 그때, 모든 것이 동시에 멈췄다. "어? 왜 이래?" 서울의 한 오피스텔에서 컵라면을 먹으며 해외 축구 하이라이트를 보던 대학생 김민준은 갑자기 까맣게 변해버린 모니터를 주먹으로 툭 쳤다. 와이파이 공유기는 평소처럼 파란 불빛을 성실하게 깜빡이고 있었지만, 스마트폰 화면 상단에는 '연결 없음'이라는 절망적인 문구가 떠 있었다. 단순한 통신 장애가 아니었다. 전 세계의 모든 유선, 무선 인터넷이 동시에 증발했다. 디지털로 연결되어 있던 현대 문명의 혈관이 한순간에 막혀버린 것이다. 다음 날 아침, 세상은 혼란 그 자체였다. 금융 시스템이 마비되고, 교통망이 뒤엉켰으며, 뉴스는 낡은 라디오 전파를 통해서나 간신히 흘러나왔다. 인류는 하루아침에 20세기 초로 후퇴한 듯했다. 그리고 바로 그 혼란의 한가운데, '그것'들이 나타났다. 제1장: 101개의 탑 인터넷이 끊긴 지 72시간째 되던 날, 하늘에서 무언가 '내려왔다'. [image: 1750920463040-%E1%84%83%E1%85%A1%E1%84%8B%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%83%E1%85%B3.png] 서울의 심장부인 광화문 광장, 뉴욕의 타임스퀘어, 파리의 에펠탑 옆, 아마존의 밀림 한복판, 사하라 사막의 모래 언덕 위. 전 세계 101개의 주요 지점에 거대한 탑이 땅을 뚫고 솟아난 것이 아니라, 마치 하늘에서부터 지상으로 서서히 모습을 드러내듯 생겨났다. 클래스101 이라 이름 붙은 탑은 어떤 알려진 금속이나 암석으로도 보이지 않는 칠흑 같은 재질로 이루어져 있었다. 표면은 빛을 전혀 반사하지 않아 마치 공간을 오려낸 검은 구멍처럼 보였다. 높이는 어림잡아 1킬로미터는 족히 넘어 보였고, 그 꼭대기는 자욱한 구름 속에 가려져 있었다. 각국 정부는 정찰기와 드론을 보냈지만, 탑에 접근한 모든 기계는 의문의 동력 장애를 일으키며 추락했다. 탑은 그 어떤 물리적, 전파적 접근도 허용하지 않은 채 묵묵히 서 있을 뿐이었다. 사람들은 이 기이하고 불길한 건축물을 그저 '탑'이라고 불렀다. 민준은 창밖으로 보이는 여의도의 국회의사당 옆에 솟아난 탑을 망연자실하게 바라보았다. 저것은 인류를 향한 경고일까, 아니면 새로운 시작의 징조일까. 세상의 종말을 논하는 사람도 있었고, 새로운 신의 등장을 이야기하는 사람도 있었다. 하지만 그 누구도 탑의 정체를 알지 못했다. 제2장: 재앙의 문 탑이 나타난 지 다시 24시간 후, 모든 탑의 허리 부분에서 거대한 문양이 빛나기 시작했다. 복잡하고 기하학적인 문양이 소용돌이치더니, 이내 공간이 일그러지며 검은 아지랑이가 피어오르는 '게이트'가 열렸다. 그리고 게이트에서 '그들'이 쏟아져 나왔다. 처음 나온 것은 고블린이라 불릴 법한 작고 녹색 피부의 괴물들이었다. 날카로운 손톱과 이빨을 가진 그것들은 낄낄거리는 소름 끼치는 소리를 내며 주변의 모든 것을 부수고 닥치는 대로 사람들을 공격했다. 경찰과 군대가 투입되었지만, 그들의 총알은 괴물들의 질긴 가죽을 뚫지 못했다. 곧이어 더 끔찍한 것들이 나타났다. 딱딱한 갑피를 두른 거대한 벌레, 네 개의 팔을 가진 오크, 하늘을 뒤덮는 익룡 떼까지. 마치 판타지 소설이나 게임에서 튀어나온 듯한 괴물들이 탑을 중심으로 자신들의 영역을 넓혀가기 시작했다. 도시는 순식간에 사냥터로 변했다. 민준은 아파트 복도에서 이웃을 물어뜯는 괴물을 보고 공포에 질려 숨을 죽였다. 문명의 이기는 무력했고, 법과 질서는 힘을 잃었다. 오직 생존 본능만이 지배하는 원시의 시대가 도래한 것이다. 누군가 이 사태를 '파이어세일(Firesale)'이라고 불렀다. 모든 것이 헐값에 팔려나가는 распродажа처럼, 인류의 문명과 목숨이 속수무책으로 헐값에 넘어간다는 의미였다. 인터넷이 끊긴 것은 시작에 불과했다. 101개의 탑은 인류에게 절망을 선물하기 위해 내려온 재앙의 판도라 상자였다. 그리고 이제, 상자는 활짝 열렸다. 인류는 과연 이 절망적인 '파이어세일'에서 살아남을 수 있을까? 나는 지금 그냥 도서 세일을 하고 있는 중이고 =3=3=3 https://www.aladin.co.kr/search/wsearchresult.aspx?SearchTarget=Book&KeyRecentPublish=0&PublisherSearch=봄봄스쿨%4080924&OutStock=1&ViewType=Detail&SortOrder=9&CustReviewCount=0&CustReviewRank=0&KeyWord=&CategorySearch=&chkKeyTitle=&chkKeyAuthor=&chkKeyPublisher=&chkKeyISBN=&chkKeyTag=&chkKeyTOC=&chkKeySubject=&ViewRowCount=25&SuggestKeyWord=&PriceFilterMax=-1
  • 구글 gemini CLI 를 사용한 출판업무 분석

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    gemini CLI 를 사용한 출판업무 분석 구글에서 CLI로 간단하지만 상당히 쓸만한 개발툴을 내놨습니다. 그런데 약간의 학습이 필요합니다. 터미널 커맨드라인 기반이라서 어디에 설치하느냐에 따라 다르지만 업무관련 폴더에 설치하고 디렉토리와 파일을 학습하면 바로 업무에 사용할 수 있습니다. 설치는 node 18 + 이 설치되어 있는 상태에 npm install -g @google/gemini-cli gemini 을 입력하고 구글 로그인을 하면 Gemini 2.5 Pro를 사용하여 분당 최대 60개, 하루에 최대 1,000개의 모델 요청을 처리할 수 있습니다. https://github.com/google-gemini/gemini-cli 에서 설치방법과 고급기능을 사용하기 위해 Gemini AI API 인증키를 사용할 수도 있습니다. [image: 1750880488931-%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA-2025-06-26-%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB-4.37.36.png] 이렇게 설치된 이후 뭘할지 막막할 것입니다. 새로운 디렉토리를 지정해 업무파일 하나를 넣고 분석하라고 하면 Gemini 는 일단 파일 분석 내용을 설명하고 그에 따라 어떤 일을 할수 있는지 알려줍니다. 출판사 매출관련 파일을 업로드 한 후 해당 파일을 알려주면 그 파일이 어떤 구조이고 어떤 의미인지를 설명해줍니다. 이 점이 재미있는데 미리 업무를 처리할 내용을 GEMINI.md 파일에 넣어두면 거기에 맞춰 결과를 만들어 낼 수 있습니다. > Visualize the data @/Volumes/2TB_SSD/web/gemeni/@integrated_processed_data_20250625_130502.csv 라고 하면 해당 파일을 가시화할 수 있고 데이터로 먼저 보여줍니다. Here is a summary of the total sales (금 액) by bookstore (서 점 명): | Bookstore | Total Sales | | :--- | :--- | | 파주)예스24 | 170,700 | | 파주)교보문고물류 | 104,400 | | 대구) 예스24 | 92,150 | | 파주)알라딘 | 86,382 | | 파주)북센 | 38,280 | | 파주) 영풍문고인터넷 | 21,210 | | 청주점)영풍문고 | 9,750 | | 영풍문고종로점(본점) | 8,450 | | 파주)교보문고(북시티) | 7,200 | | 파주) 봄봄북스 | 5,500 | | 영등포)가람서적 | 5,280 | 그러면 이 데이터를 가지고 다시 도서판매 데이터를 파이차트 바차트로 만들어 달라는 구체적인 명령으로 html을 생성하라고 하면 파일 저장 퍼미션에 대해 의견을 묻고 실행하게 됩니다. [image: 1750881333559-%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA-2025-06-26-%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB-4.36.16.png] 이제 매일매일 출판사 업무를 특정폴더에 엑셀파일을 넣어두면 분석해서 여러가지 작업을 할 수 있게 됩니다. 다만 영문으로 커맨드를 넣어야 하지만 개발을 할 때 미리 AI Studio 를 사용해서 기본 작업을 하고 MCP를 만들어 출판사 데이터를 활용할 수 있습니다. 더 많은 활용이 가능하지만 출판사 업무 특히 ERP나 재고관리, 마케팅 영역에서 매일 분석하고 이벤트가 발생했을 때 홍보, 판매 영향을 분석하기 좋을듯 합니다. 아직 처리해 볼 일이 많이 있지만 gemini CLI 는 활용을 어떻게 하느냐에 따라 출판사 업무를 개선할 수 있는 좋은 툴이 되지 않을까 합니다. https://argo9.com/ 책사세요~ 응?!?
  • 재미로 그린 낙서도 AI가 살린다.

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    개인적으로 취미로 그리거나 일러스트를 꾸준히 하는 타입이지만 가끔씩 다듬어서 올릴까? 라는 생각을 합니다. 그런데 돈벌이가 아니니까 그냥 그러려니 했는데 AI의 발전으로 생성형 AI의 쓸모를 발견합니다. 이 전에도 가끔씩 미드저니로 뭔가를 만들어 보기는 했는데 2년째 사용하면서 그닥 이걸 왜 쓰고 있는지 회의감이 들 때가 많았는데 몇일 전에 영상 생성기능이 추가되어 쓸만해졌다는 것을 느낍니다. [image: 1750507000473-b96af46d-98e8-4805-8dbe-634950818f9f-image.png] 대충 그렸던 그림이 살아났습니다. [image: 1750507014449-531d1a4c-9e40-4089-aef5-2773e3fd5c07-image.png] 레이저 커팅으로 포스트잇을 움직여서 애니메이션을 만들 수 있는 표지도 움직입니다. 제가 그림을 그렸던 사장툰이나 만들기를 좋아해서 만든 것들은 영상으로 만들기 귀찮아서 안했는데 오늘 다 넣어서 돌리고 쇼츠로 영상을 만드는 중입니다. 짧고 뭘해도 상관없는 것들을 요즘 시대에 맞추려면 움직이고 소리가 나야하는데 그 두가지는 일단 가능해졌습니다. 가장 중요한 것은 그동안 출판사의 과정 스케치 러프한 기획 작업을 다 움직여볼 수 있다는 점입니다. 절판시킨 책들도 다시 움직여서 살릴 수 있습니다. 책홍보에도 도움이 될거 같습니다. 사실 어제 올린 쇼츠 영상이 터져기도 했지만 [image: 1750507022216-c9e3311f-9d2d-415e-bb39-9081927fc47d-image-resized.png] 지금은 3배 정도 그리고 앞으로 어떻게 될지 모르지만 간단한 애니메이션이 홍보에 큰 도움이 될거 같습니다.
  • 디즈니, NBCU, 미드저니 저작권 침해로 고소

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    Axios가 입수한 소송 사본에 따르면, 디즈니와 NBC 유니버설은 생성 AI 기업인 Midjourney를 저작권 침해 혐의로 고소하기 위해 힘을 합쳤습니다 . 중요한 이유: 이는 주요 할리우드 스튜디오가 생성 AI 회사를 상대로 취한 최초의 법적 조치입니다. 지금까지 할리우드의 AI 관련 우려는 주로 배우와 작가들이 공정한 가격 거래 없이 영화 스튜디오에 의해 이용당하는 것을 막기 위해 자신의 이름, 이미지, 그리고 초상을 보호하려는 데서 비롯되었습니다. 이제 이러한 스튜디오들은 AI 기술 대기업들로부터 스스로를 보호하려 하고 있습니다. 확대: 캘리포니아 중부의 미국 지방 법원에 제기된 이 소송은 Midjourney가 자사 스튜디오의 지적 재산권을 사용하여 대규모 언어 모델을 훈련하고 저작권이 있는 캐릭터의 AI 생성 이미지를 표시함으로써 직접적, 2차적 저작권 침해를 저질렀다고 비난합니다. 이 출원서에는 Midjourney의 이미지 생성 도구가 저작권으로 보호되는 캐릭터의 복제품을 생성하는 방법을 보여주는 수십 개의 시각적 예가 나와 있습니다. 복제품에는 NBCU의 미니언즈 캐릭터와 영화 '라이온 킹', '알라딘'의 디즈니 캐릭터가 포함됩니다. 암시: Disney와 NBCU는 법적 조치를 취하기 전에 Midjourney와 이 문제에 대해 대화를 시도했다고 주장하지만, 자사 IP 도용을 막기 위한 조치를 시행하기로 동의했다고 밝힌 다른 생성 AI 플랫폼과 달리 Midjourney는 이 문제를 심각하게 받아들이지 않았습니다. 소장에는 "미드저니는 이미지 서비스의 새 버전을 계속 출시했는데, 미드저니의 설립자 겸 CEO에 따르면 해당 서비스는 저작권 침해 이미지의 품질이 훨씬 더 높다"고 적혀 있습니다. 또한, 미드저니는 "자사의 수익에만 집중하며 원고들의 요구를 무시했다"고 덧붙였습니다. 축소해서 살펴보자면, 할리우드 최대 규모의 IP 라이브러리 두 곳을 소유한 Disney와 NBCU가 힘을 합쳐 Midjourney를 고소한 것은 주목할 만한 일입니다. 미국 영화 협회(MPAA)는 할리우드 최대 규모의 스튜디오를 모두 대표하지만, 회원사에는 Amazon, Netflix, Paramount Pictures, Sony, Warner Bros. 등이 있으며, 각 회원사의 전반적인 사업 목표는 매우 다릅니다. 주목할 점: 다른 창작 분야도 유사한 접근 방식을 취했습니다. 2월에는 12개 이상의 주요 언론사가 AI 기업 코히어(Cohere)를 상대로 소송 을 제기했습니다. 수천 개의 언론사를 대표하는 뉴스 미디어 연합(News Media Alliance)도 이 소송에 동참했습니다. 월트 디즈니 컴퍼니의 수석 전무 부사장 겸 최고 법률 및 규정 준수 책임자인 호라시오 구티에레스는 "저희 의 세계적 수준의 IP는 수십 년간의 재정적 투자, 창의성과 혁신을 바탕으로 구축되었습니다. 이러한 투자는 창작자에게 자신의 작품에서 독점적으로 수익을 얻을 수 있는 권리를 부여하는 저작권법에 구현된 인센티브를 통해서만 가능했습니다."라고 말했습니다. "우리는 AI 기술의 잠재력에 대해 낙관적이며, 이 기술이 인간의 창의성을 증진하는 도구로서 책임감 있게 활용될 수 있을 것이라고 낙관합니다. 하지만 저작권 침해는 저작권 침해이며, AI 기업이 저질렀다고 해서 저작권 침해가 줄어드는 것은 아닙니다." NBCU의 부사장 겸 법률 고문인 킴 해리스는 "오늘 이 소송을 제기하는 이유는 저희에게 즐거움과 영감을 주는 모든 아티스트들의 노고와 저희 콘텐츠에 대한 상당한 투자를 보호하기 위해서입니다. 어떤 기술을 사용하든 절도는 명백한 절도이며, 이번 소송은 저희 저작권에 대한 노골적인 침해입니다."라고 말했습니다. 시청할 내용: 이 소송은 할리우드의 거물들이 저작권이 있는 콘텐츠의 복제품을 만들고 배포하는 플랫폼을 상대로 저작권 싸움을 벌일 것이라는 점을 시사하며, 해당 플랫폼의 사용자를 상대로 싸움을 벌일 것이라는 점을 시사합니다.
  • 이상한 나라의 엘리스와 이세계 왕자 미드저니 7 애니메이션

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    미드저니 애니메이션 생성 - 이상한 나라의 엘리스와 이세계 왕자 [image: 1750384886957-3778b729-3faf-4577-937f-5646da655218-image.png] 엘리스는 이세계에서 온 왕자께서 한 번에 맛있는 흰과자를 두 접시 가득 욕심부려 담는게 꼴보기 싫었어요. 욕심쟁이 왕자가 두 접시를 가져가려하자 엘리스는 막대로 접시를 떨구고 나머지 접시에 버섯가루를 뿌렸어요 https://youtube.com/shorts/uv-lYSnJmZA 그리고 왕자는 화이트 소스가 뿌려진 보르도 까눌레를 한 입 물자... 이세계에서 온 왕자는 개가 되었습니다. 이세 개... 왕자는 앞으로 동화책도 애니메이션을 넣을 수 있고 반대로 기존 책표지나 본문의 일러스트로 애니메이션을 만들어서 책을 재미있게 홍보할 수 있는 세상이 왔네요 미드저니에서 생성한 이미지를 다시 모션으로 적용할 수 있습니다. 창작자에게는 더 재미있을 수 있는 시간이 오고 있지만 돈은 누가 낼까요? 쇼츠?!? https://www.yes24.com/product/goods/72309740
  • "6칸 슬라이드 구조", "회전과 슬라이드", "한글 창제 원리"

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    6면체 다이스를 사용하여 한글을 모두 표현하는 방법을 설계하려면, 한글의 특성과 다이스의 제약을 고려해야 합니다. 한글은 자음과 모음으로 구성된 글자들로 이루어져 있으며, 현대 한글에서는 초성, 중성, 종성의 조합으로 다양한 소리를 표현합니다. 이를 6면체 다이스라는 제한된 도구로 구현하려면 체계적이고 효율적인 접근이 필요합니다. 한글의 구조 분석 현대 한글에서 사용되는 글자는 다음과 같이 분류됩니다: 초성 (자음): ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ, ㅈ, ㅊ, ㅋ, ㅌ, ㅍ, ㅎ 등 19개 (쌍자음 포함). 중성 (모음): ㅏ, ㅑ, ㅓ, ㅕ, ㅗ, ㅛ, ㅜ, ㅠ, ㅡ, ㅣ 등 21개 (복합 모음 포함). 종성 (받침): 없음(0), ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ, ㅈ, ㅊ, ㅋ, ㅌ, ㅍ, ㅎ 등 28개 (복합 받침 포함). 단일 글자는 초성, 중성, 그리고 선택적으로 종성으로 구성되며, 이를 조합하면 약 11,172개의 서로 다른 한글 글자가 가능합니다(19 × 21 × 28). 그러나 6면체 다이스는 한 면당 하나의 값만 표현할 수 있으므로, 단일 다이스로 모든 글자를 직접 나타내는 것은 불가능합니다. 따라서 다이스 여러 개를 사용하거나 다이스를 반복적으로 굴려 조합을 만드는 방법을 고려해야 합니다. 다이스를 활용한 표현 방법 6면체 다이스는 6가지 상태만 표현할 수 있으므로, 한글의 초성, 중성, 종성을 각각 독립적으로 나타내기 위해 최소 3개의 다이스를 사용하는 방안을 제안합니다. 각 다이스는 특정 역할을 맡아 한글의 구성 요소를 단계적으로 표현합니다. 1. 다이스 배분 첫 번째 다이스 (초성용): 초성 자음을 표현. 두 번째 다이스 (중성용): 중성 모음을 표현. 세 번째 다이스 (종성용): 종성 자음 또는 받침 없음을 표현. 2. 초성 표현 (19개 → 6개 범위로 매핑) 초성은 19개로, 6으로 나누면 약 3개의 초성이 한 면에 할당될 수 있습니다. 예를 들어: 면 1: ㄱ, ㄲ, ㅋ 면 2: ㄴ, ㄷ, ㅌ 면 3: ㄹ, ㅁ, ㅂ 면 4: ㅅ, ㅆ, ㅈ 면 5: ㅊ, ㅍ, ㅎ 면 6: ㅇ, ㅉ, (추가 조정 가능) 각 면에 3~4개의 초성을 묶고, 사용자가 추가 선택(예: 다이스 재굴림 또는 별도 규칙)을 통해 정확한 초성을 지정할 수 있습니다. 3. 중성 표현 (21개 → 6개 범위로 매핑) 중성은 21개로, 비슷한 방식으로 분류합니다: 면 1: ㅏ, ㅑ, ㅣ 면 2: ㅓ, ㅕ, ㅡ 면 3: ㅗ, ㅛ 면 4: ㅜ, ㅠ 면 5: ㅐ, ㅒ, ㅔ 면 6: ㅖ, ㅘ, ㅙ (복합 모음 일부) 복합 모음은 추가 다이스 굴림이나 규칙으로 보완합니다. 4. 종성 표현 (28개 → 6개 범위로 매핑) 종성은 28개이며, '받침 없음'을 포함합니다: 면 1: 없음 면 2: ㄱ, ㄲ, ㅋ 면 3: ㄴ, ㄷ, ㅌ 면 4: ㄹ, ㅁ, ㅂ 면 5: ㅅ, ㅆ, ㅈ 면 6: ㅇ, ㅊ, ㅍ 5. 조합 방식 세 다이스를 동시에 굴려 초성, 중성, 종성을 결정합니다. 예: (면 1: ㄱ), (면 1: ㅏ), (면 1: 없음) → "가". 모호성이 발생할 경우(예: 같은 면 내 초성 선택), 사용자가 번호나 추가 규칙으로 세부 사항을 지정합니다. 단일 다이스 사용 시 대안 다이스 하나만 사용한다면, 모든 한글 글자를 직접 표현하는 대신 한글 자모(초성, 중성, 종성 개별)를 순차적으로 생성하는 방식이 가능합니다: 면 1~6에 자주 쓰이는 초성(예: ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㅁ, ㅂ, ㅅ)을 할당. 다이스를 여러 번 굴려 초성 → 중성 → 종성 순으로 조합. 이 경우, "한글 모두 표현"은 여러 번의 굴림과 기록을 통해 완성됩니다. 결론 가장 실용적인 방법은 3개의 6면체 다이스를 사용하여 초성, 중성, 종성을 각각 표현하는 것입니다. 각 다이스의 면을 자음과 모음 그룹으로 나누고, 필요 시 추가 규칙을 적용하여 한글의 모든 조합을 체계적으로 생성할 수 있습니다. 이 방식은 명확하고 구조화된 절차를 제공하며, 한글의 복잡성을 다이스의 단순성과 조화롭게 연결합니다.
  • Napkin AI 비주얼 생성

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    가장 많이 요청된 기능 중 하나인 사용자 지정 스타일을 소개하게 되어 기쁩니다! 이제 수동 편집의 번거로움 없이 브랜드나 개인 스타일에 맞는 비주얼을 즉시 생성할 수 있습니다. 선호하는 색상과 글꼴을 선택하기만 하면 Napkin이 여러 개의 사용자 지정 스타일을 생성합니다. 가장 좋아하는 스타일을 선택하여 새 비주얼이나 기존 비주얼에 적용하면 시각적 일관성을 유지하면서 시간을 절약할 수 있습니다. Napkin에서 사용자 정의 스타일을 생성하고 사용하는 방법을 보여주는 비디오 Custom Styles가 냅킨 사용 경험을 개선하는 방법은 다음과 같습니다. https://www.napkin.ai/ 더 이상 수동 편집은 필요 없습니다. 비주얼을 하나하나 조정하는 일은 이제 그만. 사용자 지정 스타일을 한 번 만들고 모든 비주얼에 즉시 적용하세요. 새 비주얼이든 이미 생성된 비주얼이든, 브랜드나 개인 스타일과 항상 손쉽게 일치하도록 하세요. 내 스타일에 맞는 맞춤형 글꼴: 이제 700개 이상의 새로운 Google Fonts에서 선택하거나 나만의 글꼴을 업로드하여 생성된 모든 비주얼이 브랜드 아이덴티티와 완벽하게 일치하도록 할 수 있습니다. 최대한의 유연성을 위한 다양한 스타일: 고객이나 프로젝트에 따라 다른 브랜딩이 필요하신가요? 필요한 만큼 많은 사용자 정의 스타일을 만들어 즉시 적용하세요. 그러면 시각적 요소가 추가 노력 없이 항상 올바른 모양과 일치합니다. 자동 색상 추출을 통한 즉각적인 스타일 생성: 로고나 브랜드 가이드와 같이 브랜드 색상이 포함된 이미지를 업로드하면 Napkin이 자동으로 브랜드 색상을 추출하여 몇 초 만에 사용자 지정 스타일을 설정할 수 있도록 도와줍니다. 이 업데이트는 여러분의 브랜드나 개인 스타일을 완벽하게 반영하는 독특한 비주얼을 만들 수 있도록 돕는다는 우리의 목표를 향한 또 다른 큰 진전입니다.
  • 보고서: 문서를 Markdown으로 변환하는 솔루션에 대한 상세 조사

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    직접 답변 핵심 요약: 문서를 Markdown으로 변환하는 솔루션으로는 Microsoft의 Python 도구인 MarkItDown과 온라인 도구 word2md.com이 추천됩니다. MarkItDown은 AI 응용 프로그램에 적합하며, word2md.com은 간단한 변환에 유용합니다. MarkItDown 소개 MarkItDown은 Word 문서(.docx)와 PDF, Excel 등 다양한 파일을 Markdown으로 변환하는 도구입니다. Microsoft에서 개발했으며, AI와 텍스트 분석 작업에 최적화되어 있습니다. 설치가 간단하며, 명령줄을 통해 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, pip install markitdown으로 설치하고, markitdown path-to-file.docx -o output.md로 변환할 수 있습니다. 놀라운 점: 이 도구는 인덱싱 및 텍스트 분석을 위한 설계로, AI 기반 RAG 시스템에 특히 유용합니다. word2md.com 소개 word2md.com은 온라인에서 Word 문서를 드래그 앤 드롭으로 쉽게 Markdown으로 변환할 수 있는 무료 도구입니다. 설치가 필요 없어 빠르고 편리합니다. 복잡한 문서보다는 간단한 블로그 포스트 변환에 적합합니다. 사용 팁 문서가 .docx 형식이어야 하며, 복잡한 포맷팅이 있으면 변환 후 수동 조정이 필요할 수 있습니다. AI 응용을 고려한다면 MarkItDown을, 빠른 변환을 원한다면 word2md.com을 추천합니다. 보고서: 문서를 Markdown으로 변환하는 솔루션에 대한 상세 조사 이 보고서는 블로그 작성자가 문서를 Markdown으로 변환하는 데 사용할 수 있는 솔루션을 소개하며, 특히 AI 기반 응용 프로그램과의 통합을 고려합니다. MarkItDown과 word2md.com을 중심으로 분석하며, 사용 방법, 장점, 그리고 관련 세부 사항을 다룹니다. 1. 배경 및 필요성 블로그 작성자는 종종 자신의 콘텐츠를 AI 기반 시스템, 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에 통합하기 위해 Markdown 형식으로 변환해야 합니다. Markdown은 AI가 쉽게 파싱할 수 있는 구조화된 형식으로, GitHub, 문서화 도구 등에서 널리 사용됩니다 (Markdown Guide). 따라서 문서 변환 솔루션은 정확성과 사용 편의성이 중요합니다. 2. 주요 솔루션: MarkItDown MarkItDown은 Microsoft에서 개발한 Python 기반 도구로, 다양한 파일 형식을 Markdown으로 변환하는 데 특화되어 있습니다. 특히 Word 문서(.docx), PDF, Excel, PowerPoint 등 다양한 형식을 지원하며, AI와 텍스트 분석 작업에 최적화되어 있습니다. 2.1 특징 AI 최적화: 인덱싱 및 텍스트 분석을 위한 설계로, RAG 시스템과 같은 AI 응용 프로그램에 적합합니다. 다양한 형식 지원: Word(.docx), PDF, Excel(.xls, .xlsx), PowerPoint(.ppt, .pptx), HTML, 이미지 등 다양한 파일 형식을 처리합니다 (MarkItDown GitHub Repository). 확장 가능성: 서드파티 플러그인을 지원하여 기능 확장이 가능합니다. 사용 편의성: pip install markitdown으로 쉽게 설치 가능하며, 명령줄 인터페이스를 통해 사용 가능합니다. 2.2 사용 방법 다음은 MarkItDown의 기본 사용법입니다: 설치:pip install markitdown Word 문서 변환:markitdown path-to-file.docx -o output.md 디버그 로깅 활성화 (선택 사항):markitdown path-to-file.docx -o output.md -d 특정 컨버터 사용 (예: PDF):markitdown path-to-file.pdf -o output.md -c pdfminer Microsoft Document Intelligence를 사용하면 더 정확한 변환을 기대할 수 있지만, 이는 Azure 계정 설정이 필요할 수 있습니다. 예를 들어: markitdown path-to-file.pdf -o document.md -d -e "<document_intelligence_endpoint>" 2.3 장점 및 한계 장점: AI 응용 프로그램에 최적화되어 있으며, 복잡한 문서 변환에 강력함. Microsoft의 지원으로 신뢰도 높음. 한계: Python과 명령줄에 익숙하지 않은 사용자에게는 접근성이 낮을 수 있음. .doc 형식은 지원하지 않으므로 .docx로 변환 필요. 3. 대안 솔루션: word2md.com word2md.com은 온라인 기반 도구로, Word 문서를 드래그 앤 드롭으로 Markdown으로 변환할 수 있습니다. 설치가 필요 없어 빠르고 편리합니다. 3.1 특징 사용 편의성: 웹 브라우저만 있으면 사용 가능하며, 드래그 앤 드롭 인터페이스가 직관적입니다. 무료 제공: 추가 비용 없이 변환 가능 (word2md.com). 적합성: 간단한 블로그 포스트나 텍스트 중심 문서에 적합. 3.2 사용 방법 word2md.com 방문. Word 파일을 지정된 영역에 드래그 앤 드롭. 변환된 Markdown 파일을 다운로드. 3.3 장점 및 한계 장점: 설치 필요 없고, 빠른 변환 가능. 기술적 지식이 낮은 사용자에게 적합. 한계: 복잡한 포맷팅(예: 표, 이미지) 변환에서 정확도가 떨어질 수 있음. 보안 민감한 문서의 경우 업로드가 부담스러울 수 있음. 4. 다른 고려 사항 및 비교 다른 옵션으로는 Pandoc이 있습니다. Pandoc은 다양한 형식 간 변환을 지원하는 강력한 도구로, Word에서 Markdown으로 변환 가능합니다. 예를 들어: pandoc -s input.docx -o output.md Pandoc은 널리 사용되며 커뮤니티 지원이 풍부하지만, MarkItDown에 비해 AI 최적화에 초점이 덜합니다 (Pandoc Official Website). 다음 표는 주요 솔루션의 비교입니다: 솔루션 유형 AI 최적화 사용 편의성 지원 형식 비고 MarkItDown 명령줄 (Python) 높음 중간 Word, PDF, Excel 등 Microsoft 지원, 확장 가능 word2md.com 온라인 낮음 높음 Word 무료, 간단한 변환에 적합 Pandoc 명령줄 중간 중간 다양한 형식 널리 사용, 커뮤니티 지원 풍부 5. 권장 사항 블로그 작성자가 AI 응용 프로그램을 고려한다면, MarkItDown을 추천합니다. 특히 Python에 익숙하고, 정확한 변환을 원하는 경우 유용합니다. 간단한 변환이나 기술적 지식이 낮은 경우, word2md.com을 사용할 수 있습니다. 변환 후, 문서가 잘 구조화되었는지 확인하고, 필요하면 수동으로 Markdown을 조정하는 것이 좋습니다. Key Citations MarkItDown GitHub Repository: Python tool for converting files and office documents to Markdown word2md.com: Online Word to Markdown Converter Pandoc Official Website: Universal document converter Markdown Guide: A free and open-source reference guide that explains how to use Markdown
  • 옵시디언 + 마크다운 + AI의 언어

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    마크다운이란 무엇인가요? AI 콘텐츠 언어로 선택된 이유와 옵시디언에 데이터를 저장해야 하는 이유 핵심 요약: 마크다운은 텍스트를 포맷팅하는 간단한 언어로, AI가 쉽게 이해할 수 있어 RAG 시스템에 적합합니다. 옵시디언은 마크다운 기반 노트 앱으로, 콘텐츠를 체계적으로 관리해 AI와 통합하기 좋습니다. 마크다운이란? 마크다운은 텍스트에 포맷(예: 굵게, 제목, 목록)을 쉽게 추가할 수 있는 가벼운 마크업 언어입니다. 예를 들어, # 제목으로 제목을 만들고, **굵게**로 텍스트를 강조할 수 있습니다. 블로그, 문서, 온라인 포럼에서 널리 사용됩니다. 예시: GitHub의 README 파일이나 Reddit의 댓글은 종종 마크다운으로 작성됩니다. 놀라운 점: 마크다운은 2004년에 만들어졌지만, 오늘날 AI와 RAG 시스템에서 여전히 중요한 역할을 합니다 (Markdown Guide). 왜 AI 콘텐츠 언어로 선택되었나요? AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 RAG 시스템은 구조화된 데이터를 선호합니다. 마크다운은: 쉽게 파싱 가능: AI가 제목, 목록, 표 등을 빠르게 이해할 수 있습니다. 표준 형식: GitHub, 문서화 도구 등에서 널리 사용되어 AI 학습 데이터에 포함될 가능성이 높습니다. RAG에 적합: 예를 들어, 마크다운 파일을 RAG 시스템에 넣으면 AI가 관련 정보를 더 정확히 검색할 수 있습니다 (Medium: Improved RAG Document Processing With Markdown). 놀라운 점: HTML보다 단순하지만, 표나 이미지 같은 구조를 유지해 AI가 데이터를 더 잘 처리할 수 있습니다. 왜 옵시디언에 데이터를 저장해야 하나요? 옵시디언은 마크다운 기반의 노트 앱으로, 개인 지식 기반을 구축하는 데 강력합니다. 이유는: 마크다운 지원: 모든 노트가 마크다운 형식으로 저장되어 AI와 호환성이 높습니다. 조직화 기능: 노트 간 링크, 태그, 플러그인으로 콘텐츠를 체계적으로 관리할 수 있어 AI 검색에 유리합니다. 보안과 유연성: 데이터를 로컬에 저장하고, 필요하면 동기화하거나 공유 가능합니다 (Obsidian Official Website). 놀라운 점: 옵시디언은 무료로 사용 가능하며, 커뮤니티 플러그인으로 AI 도구와 통합할 수도 있습니다. 상세 조사 보고서: 마크다운, AI, 옵시디언의 역할 이 보고서는 마크다운이 무엇인지, 왜 AI 콘텐츠 언어로 적합한지, 그리고 옵시디언에 데이터를 저장해야 하는 이유를 심도 있게 탐구합니다. 블로그 작성자와 AI 시스템 간의 통합을 고려할 때, 이 정보는 콘텐츠 관리와 AI 활용에 중요한 통찰을 제공합니다. 1. 마크다운의 정의와 특징 마크다운은 2004년 John Gruber에 의해 개발된 가벼운 마크업 언어로, 텍스트에 포맷팅을 추가하는 데 사용됩니다. 예를 들어, # 제목으로 제목을, **굵게**로 텍스트를 강조할 수 있습니다. 이는 HTML보다 단순하며, 읽기와 쓰기가 쉬운 점이 특징입니다 (Markdown Guide). 사용 사례: GitHub의 README 파일, Reddit 댓글, 블로그 포스트 등에서 자주 사용됩니다. 기술적 장점: 마크다운은 평문 기반으로, WYSIWYG 편집기(예: Microsoft Word)보다 빠르고 효율적입니다. 이는 AI가 텍스트를 처리할 때 부담을 줄입니다 (Wikipedia on Markdown). 2. 마크다운이 AI 콘텐츠 언어로 적합한 이유 AI, 특히 LLM과 RAG 시스템은 대량의 텍스트 데이터를 처리해야 합니다. 마크다운은 다음 이유로 AI 콘텐츠에 적합합니다: 구조화된 형식: 제목, 목록, 표 등 구조를 명확히 제공해 AI가 정보를 쉽게 파싱할 수 있습니다. 예를 들어, RAG 시스템에서 마크다운 파일을 사용하면 검색 정확도가 높아집니다 (Medium: Improved RAG Document Processing With Markdown). 일관성: 마크다운은 표준화된 형식이어서, AI 학습 데이터에 자주 포함됩니다. 예를 들어, GitHub의 문서나 기술 블로그는 주로 마크다운으로 작성되며, 이는 AI 모델이 익숙한 형식입니다 (Stringfest Analytics on Markdown and AI). RAG 시스템과의 통합: RAG는 외부 지식 기반에서 정보를 검색해 응답을 생성합니다. 마크다운 파일은 파싱이 쉬워, 예를 들어 Azure AI Search에서 마크다운 파싱 모드를 지원합니다 (Microsoft Community Hub: Prep your Data for RAG with Azure AI Search). 비교 분석: HTML보다 단순하고, 평문보다 구조적이라 AI가 데이터를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 표 데이터는 평문으로 변환하면 관계성이 손실될 수 있지만, 마크다운에서는 유지됩니다 (Reddit: RAG with plain text AND Markdown). 다음 표는 마크다운의 AI 적합성을 요약합니다: 특징 장점 AI와의 관계 단순한 문법 읽기/쓰기 쉬움, 빠른 편집 가능 파싱 부담 감소, 처리 속도 향상 구조화된 형식 제목, 목록, 표 등 명확한 구조 제공 RAG 검색 정확도 향상, 정보 추출 용이 표준화된 사용 GitHub, 문서화 도구에서 널리 사용 AI 학습 데이터에 포함, 익숙함 증가 변환 용이성 HTML, PDF 등으로 쉽게 변환 가능 다양한 AI 도구와 통합 가능 3. 옵시디언의 역할과 데이터 저장 이유 옵시디언은 2020년 Erica Xu와 Shida Li에 의해 개발된 마크다운 기반 노트 앱으로, 개인 지식 기반(PKM) 구축에 적합합니다 (Obsidian Official Website). 주요 특징은 다음과 같습니다: 마크다운 지원: 모든 노트는 마크다운 형식으로 저장되어 AI와 호환성이 높습니다. 조직화 기능: 노트 간 링크, 태그, 플러그인으로 콘텐츠를 체계적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 캘린더 위젯이나 Kanban 보드를 추가할 수 있습니다 (Wikipedia on Obsidian (software)). 보안과 유연성: 데이터를 로컬에 저장하며, 필요 시 Obsidian Sync로 동기화 가능합니다. 이는 데이터 소유권을 유지하며 AI 시스템에 안전하게 통합할 수 있습니다. AI와의 통합 가능성: 직접적인 AI 통합은 없지만, 마크다운 파일을 RAG 시스템에 쉽게 업로드할 수 있어 블로그 콘텐츠를 AI로 검색하거나 질의 응답 시스템에 활용 가능합니다. 옵시디언에 데이터를 저장하면, 블로그 작성자가 모든 글을 마크다운으로 변환해 AI 학습과 RAG 시스템에 준비할 수 있습니다. 예를 들어, LangChain이나 Llama Index와 같은 도구를 사용해 마크다운 파일을 기반으로 질문에 답변하는 시스템을 구축할 수 있습니다 (GitHub: markdown-langchain-rag). 다음 표는 옵시디언의 주요 기능을 요약합니다: 기능 설명 AI와의 관계 마크다운 기반 모든 노트가 마크다운 형식으로 저장 AI 파싱 용이, RAG 시스템과 호환성 높음 링크와 태그 노트 간 연결, 태그로 조직화 정보 검색 효율성 향상, AI 이해도 증가 플러그인 지원 커뮤니티 플러그인으로 기능 확장 가능 AI 도구와 통합 가능성 제공 로컬 저장 데이터 소유권 유지, 오프라인 사용 가능 보안 강화, AI 시스템에 안전한 데이터 제공 4. 결론: 블로그 작성자와 AI 시스템을 위한 최적의 선택 블로그 작성자는 모든 글을 마크다운으로 변환해 AI가 학습할 수 있는 형식으로 준비해야 합니다. 이는 LLM과 RAG 시스템에서 개인 콘텐츠를 검색하거나 질의 응답 시스템을 구축할 때 유리합니다. 옵시디언은 마크다운 기반으로 콘텐츠를 체계적으로 관리하며, AI와의 통합을 용이하게 합니다. 따라서 옵시디언에 데이터를 저장하면, 콘텐츠의 조직성과 AI 활용성을 동시에 높일 수 있습니다. 이 보고서는 웹 검색을 통해 얻은 정보를 기반으로 작성되었으며, 관련 URL은 인라인으로 삽입되었습니다. 추가적인 세부 사항은 Key Citations 섹션에서 확인할 수 있습니다. Key Citations Markdown Guide: A free and open-source reference guide that explains how to use Markdown Wikipedia on Markdown: Markdown is a lightweight markup language for creating formatted text using a plain-text editor Stringfest Analytics on Markdown and AI: How learning Markdown can help you get more from AI Obsidian Official Website: The free and flexible app for your private thoughts Wikipedia on Obsidian (software): Text formatting in Obsidian is achieved through markdown, with the ability to switch between raw text and a pre-rendered mode Medium: Improved RAG Document Processing With Markdown: Improve RAG document processing by converting PDFs to Markdown for better results with LLMs Microsoft Community Hub: Prep your Data for RAG with Azure AI Search: Content Layout, Markdown Parsing & Improved Security GitHub: markdown-langchain-rag: Query and obtain data from Markdown documents with LangChain's RAG system Reddit: RAG with plain text AND Markdown: In my chatbot setup I reformat our HTML to plain text for use in retrieval. But I serve the LLM Markdown
  • 유튜브 크리에이터 번아웃과 콘텐츠 제작 압박

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    마치 미디엄이나 유료사이트에 있는 컨텐츠를 자기 인사이트가 있는 것처럼 짜깁기해서 올리는 사람이 있는데... 나도 돈내고 봐... 그리고 가디언이건 어디건 다 가져다 끌어다 쓸거면 인용문을 쓰던지... 요즘은 AI가 다 추적해줘 응?!? 직접 답변 유튜브 크리에이터 번아웃과 콘텐츠 제작 압박에 대한 원문은 단일 출처에서 찾을 수 없으며, 여러 기사의 요약으로 보입니다. 주요 주제는 유튜브가 끝없이 새로운 콘텐츠를 요구하는 "공장"처럼 변했으며, 알고리즘이 긴 러닝타임, 자극적인 제목/썸네일, 정기 업로드를 요구한다는 점입니다. 크리에이터는 직원 보호 없이 소진되며, 이는 독립 제작자의 취약성을 보여줍니다. 배경 설명 유튜브 크리에이터가 겪는 번아웃은 알고리즘의 압박과 정기적인 콘텐츠 생산 요구로 인해 발생합니다. 예를 들어, 알고리즘은 긴 영상을 선호해 시청 시간을 늘리고, 자극적인 제목과 썸네일로 클릭률을 높이려 합니다. 정기 업로드를 하지 않으면 조회수가 급감할 수 있다는 두려움도 크리에이터를 압박합니다. 또한, 이들은 기업 소속이 아니기 때문에 번아웃이 와도 보호받을 구조가 없습니다. 놀라운 사실: 알고리즘의 영향 흥미롭게도, 유튜브는 정기 업로드가 필수적이라는 크리에이터의 인식과 달리, 실제 알고리즘이 빈번한 업로드를 선호하지 않는다고 밝혔습니다. 예를 들어, 한 달에 한 번 업로드하는 채널도 높은 조회수를 기록할 수 있다는 사례가 있습니다 (The Verge). 조사 보고서 이 보고서는 유튜브 크리에이터의 번아웃과 콘텐츠 제작 압박에 대한 사용자의 요청을 기반으로, 미디엄이나 해외 사이트에서 원문을 찾으려는 시도를 포함합니다. 사용자의 진술은 유튜브가 단순한 동영상 플랫폼이 아닌 "끝없이 새로운 콘텐츠를 요구하는 공장"으로 변했으며, 알고리즘이 긴 러닝타임, 자극적인 제목/썸네일, 정기 업로드를 요구하고, 크리에이터가 직원 보호 없이 소진된다는 내용을 요약한 것으로 보입니다. 아래는 조사 과정과 세부 내용을 포함합니다. 조사 방법론 조사는 웹 검색과 특정 플랫폼(미디엄 포함)에서 관련 기사를 찾는 과정을 포함했습니다. 주요 검색어는 "유튜브 콘텐츠 공장", "크리에이터 번아웃", "알고리즘 요구사항" 등이었으며, 미디엄에서 정확한 문구를 찾기 위해 여러 변형 검색을 시도했습니다. 또한, CNN, The Guardian, The Verge 등 주요 기사도 검토했습니다. 주요 발견 유튜브의 "공장" 비유 사용자의 진술에서 유튜브를 "끝없이 새로운 콘텐츠를 요구하는 공장"으로 묘사했으나, 이 정확한 표현은 미디엄이나 다른 사이트에서 단일 기사에서 찾을 수 없었습니다. 그러나 여러 기사가 유튜브의 콘텐츠 생산 압박을 공장과 유사한 환경으로 묘사했습니다. 예를 들어, CNN Business 기사는 크리에이터가 정기적으로 콘텐츠를 업로드해야 한다는 기대를 언급하며, 이는 끝없는 생산 라인과 비슷하다고 볼 수 있습니다. 알고리즘의 요구사항 알고리즘이 긴 러닝타임을 선호한다는 점은 Digiday 기사에서 확인되었습니다. 이 기사는 크리에이터가 시청 시간을 늘리기 위해 영상 길이를 늘리는 경향을 보이며, 이는 알고리즘이 광고 수익을 위해 긴 영상을 선호하기 때문이라고 설명합니다. 자극적인 제목과 썸네일(클릭베이트)에 대한 알고리즘의 선호는 Polygon 기사에서 다루어졌습니다. 이 기사는 유튜브 알고리즘이 높은 참여도를 위해 클릭베이트를 보상한다고 언급하며, 이는 크리에이터가 이러한 전술을 사용하도록 유도한다고 설명합니다. 정기 업로드에 대한 요구는 The Guardian 기사에서 다루어졌으며, 알고리즘이 일관성과 빈도를 기대한다고 언급했습니다. 그러나 The Verge 기사는 유튜브가 빈번한 업로드를 필수로 보지 않는다고 밝히며, 이는 크리에이터의 인식과 다를 수 있음을 시사합니다. 예를 들어, 한 달에 한 번 업로드하는 "Lucas the Spider" 채널이 10백만 조회수를 기록했다는 사례가 있습니다. 크리에이터의 소진과 보호 부족 크리에이터가 "끝없는 생산 라인"의 노동자처럼 소진된다는 점은 여러 기사에서 공통적으로 다루어졌습니다. MBO Partners 기사는 독립 크리에이터가 건강보험, 퇴직 혜택 등 직원 보호를 받지 못하며, 이는 번아웃 위험을 높인다고 설명합니다. The Verge 기사는 유튜브가 크리에이터 번아웃 문제에 대한 대응이 미흡하다고 비판하며, 이는 보호 구조의 부재를 강조합니다. 미디엄에서의 검색 결과 미디엄에서 사용자의 진술과 정확히 일치하는 기사를 찾지 못했습니다. "공장" 비유나 특정 문구("유튜브는 더 이상 단순한 동영상 플랫폼이 아니다")를 포함한 기사는 검색되지 않았으며, 이는 사용자의 진술이 여러 기사의 요약일 가능성을 시사합니다. 예를 들어, Medium 기사는 크리에이터 번아웃을 다루었으나, "공장" 비유는 포함되지 않았습니다. 비교 분석 아래 표는 주요 기사와 사용자의 진술 간의 매핑을 보여줍니다: 주제 기사 출처 세부 내용 콘텐츠 공장 비유 CNN Business 정기 업로드 압박을 언급, 공장과 유사한 환경으로 해석 가능. 긴 러닝타임 요구 Digiday 알고리즘이 시청 시간을 위해 긴 영상을 선호한다고 설명. 클릭베이트 요구 Polygon 알고리즘이 높은 참여도를 위해 클릭베이트를 보상한다고 언급. 정기 업로드 중요성 The Guardian 일관성과 빈도가 없으면 알고리즘에서 밀려날 수 있다고 설명. 보호 부족과 번아웃 취약성 MBO Partners 독립 크리에이터가 혜택 없이 번아웃 위험에 노출됨. 결론 사용자의 진술은 단일 원문이 아닌, 여러 기사의 주제를 종합한 것으로 보입니다. 미디엄에서 정확한 매칭 기사를 찾지 못했으며, 이는 사용자가 기억하는 내용이 여러 출처에서 파생되었을 가능성을 시사합니다. 주요 기사들은 유튜브 크리에이터의 번아웃, 알고리즘 압박, 보호 부족 문제를 다루며, 이는 사용자의 진술과 일치합니다. 특히, 알고리즘이 정기 업로드를 필수로 보지 않는다는 점은 크리에이터의 인식과 달라 흥미로운 점입니다. Key Citations: YouTube burnout is real. Here’s how creators are coping CNN Business The YouTube stars heading for burnout The Guardian Creators are making longer videos to cater to the YouTube algorithm Digiday YouTube’s clickbait problem reaches new heights Polygon Three Challenges Independent Creators Face and How to Overcome Them MBO Partners
  • 비즈니스 모델 제너레이션 AI를 활용한 1인 개발자가 준비해야 할 것

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    비즈니스 모델 제너레이션(Business Model Generation)의 9블록을 9x9 만달아트 형태로 확장하여, "성공"이라는 목표를 중심으로 AI를 활용한 1인 개발자가 준비해야 할 것을 엑셀로 정리해보겠습니다. 만달아트는 9x9 격자 형태로, 중앙에 핵심 목표(성공)를 두고 주변 8칸을 주요 요소로 채우며, 각 요소를 다시 9칸으로 세분화하는 방식입니다. 이를 엑셀 시트처럼 표로 구성하되, 텍스트로 설명하며 제공하겠습니다. 실제 엑셀 파일은 여기서 생성할 수 없으니, 표 형태로 상세히 작성하겠습니다. 목표: 성공 (AI 활용 1인 개발자의 시장 승리) 정의: AI 기술을 활용해 시장에서 경쟁력 있는 제품/서비스를 개발하고, 지속 가능한 수익을 창출하며, 개인적/직업적 성취를 이루는 것. 컨텍스트: 1인 개발자로서 자원(시간, 돈, 기술)이 제한적이므로, AI를 효율적으로 활용해 규모의 경제를 극복하고 시장에서 "라스트맨 스탠딩"이 되는 것. 9x9 만달아트 확장 구조 각 9블록 요소(고객 세그먼트, 가치 제안 등)를 세분화하여, 1인 개발자가 준비해야 할 구체적인 항목으로 확장합니다. 아래는 이를 표로 정리한 내용입니다. 중앙 목표: 성공 고객 세그먼트 가치 제안 채널 고객 관계 수익 스트림 핵심 자원 핵심 활동 핵심 파트너 비용 구조 성공 타겟 정의 차별화 포인트 접근 경로 유지 전략 수익 모델 기술 자산 개발 프로세스 협업 네트워크 자원 관리 시장 조사 문제 해결 온라인 커뮤니티 단일 판매 AI 툴 프로토타입 프리랜서 개발 비용 니치 시장 편의성 소셜 미디어 피드백 구독 데이터 테스트 클라우드 제공 마케팅 비용 경쟁 분석 혁신성 웹사이트 지원 체계 광고 학습 자료 배포 오픈소스 운영 비용 유저 페르소나 비용 절감 이메일 로열티 제휴 네트워크 업데이트 멘토 시간 투자 데모그래픽 맞춤화 앱 스토어 소통 컨설팅 하드웨어 마케팅 투자자 외주 비용 행동 패턴 신뢰성 오프라인 이벤트 라이선스 소프트웨어 분석 커뮤니티 유지 비용 문제점 파악 확장성 파트너십 교육 데이터 판매 브랜드 최적화 공급업체 법률 비용 성장 가능성 사용자 경험 PR 만족도 후원 경험 피벗 미디어 기타 비용 세부 설명 (각 블록별 9개 항목) 1. 고객 세그먼트 (어떤 고객을 타겟팅할 것인가) 타겟 정의: AI로 해결할 구체적인 고객층 설정 (예: 소규모 사업자, 학생). 시장 조사: 경쟁자와 고객의 요구를 분석. 니치 시장: 틈새 시장 공략 (예: AI 기반 교육 도구). 경쟁 분석: 기존 솔루션과의 차별점 파악. 유저 페르소나: 이상적인 고객 프로필 작성. 데모그래픽: 나이, 지역, 직업 등 세분화. 행동 패턴: 고객의 사용 습관 이해. 문제점 파악: 고객의 고충과 해결 과제 식별. 성장 가능성: 시장 확장 가능성 평가. 2. 가치 제안 (어떤 가치를 제공할 것인가) 차별화 포인트: AI로 기존 대비 독특한 기능 제공. 문제 해결: 고객의 핵심 문제를 해결. 편의성: 사용 편리함 강조. 혁신성: 최신 AI 기술로 차별화. 비용 절감: 고객의 시간/돈 절약. 맞춤화: 개인화된 경험 제공. 신뢰성: 안정적이고 신뢰할 수 있는 솔루션. 확장성: 미래 요구에 맞춘 유연성. 사용자 경험: 직관적이고 만족스러운 UI/UX. 3. 채널 (고객에게 어떻게 도달할 것인가) 접근 경로: 주요 접점 정의 (온라인/오프라인). 온라인: 웹사이트, 앱 중심 배포. 소셜 미디어: X, 인스타그램 등 활용. 웹사이트: 자체 플랫폼 구축. 이메일: 뉴스레터로 고객 유인. 앱 스토어: 모바일 앱 배포. 오프라인: 세미나, 워크숍 참가. 파트너십: 다른 플랫폼과 협력. PR: 미디어 노출로 인지도 확보. 4. 고객 관계 (고객과 어떻게 관계를 유지할 것인가) 유지 전략: 장기적 관계 구축 계획. 커뮤니티: 사용자 간 네트워크 형성 (예: 디스코드). 피드백: 고객 의견 적극 수용. 지원 체계: FAQ, 채팅 지원 제공. 로열티: 충성 고객 보상 프로그램. 소통: 정기 업데이트 및 소식 전달. 이벤트: 웨비나, Q&A 세션 개최. 교육: 사용법 가이드 제공. 만족도: 설문조사로 피드백 수집. 5. 수익 스트림 (어떻게 돈을 벌 것인가) 수익 모델: 주요 수익원 정의. 단일 판매: 제품/서비스 일회성 판매. 구독: 월간/연간 구독료. 광고: 플랫폼 내 광고 수익. 제휴: 파트너와의 협업 수익. 컨설팅: AI 활용 컨설팅 제공. 라이선스: 기술 라이선스 판매. 데이터 판매: 익명화된 데이터 활용. 후원: 투자자/스폰서 유치. 6. 핵심 자원 (무엇이 필요한가) 기술 자산: AI 모델, 알고리즘. AI 툴: TensorFlow, PyTorch 등 활용. 데이터: 학습용 데이터셋 확보. 학습 자료: 최신 AI 트렌드 공부. 네트워크: 업계 연결망 구축. 하드웨어: GPU 등 개발 장비. 소프트웨어: 코딩 툴 및 플랫폼. 브랜드: 개인/제품 브랜드 인지도. 경험: 과거 프로젝트 경험 활용. 7. 핵심 활동 (무엇을 해야 하나) 개발 프로세스: 체계적 개발 계획 수립. 프로토타입: 초기 모델 제작. 테스트: 버그 수정 및 성능 검증. 배포: 제품 출시 준비. 업데이트: 지속적 개선. 마케팅: 홍보 전략 실행. 분석: 사용 데이터 분석. 최적화: AI 모델 튜닝. 피벗: 필요 시 방향 전환. 8. 핵심 파트너 (누구와 협력할 것인가) 협업 네트워크: 생태계 내 파트너 정의. 프리랜서: 디자인, 마케팅 아웃소싱. 클라우드 제공: AWS, Google Cloud 활용. 오픈소스: 커뮤니티 코드 활용. 멘토: 업계 전문가 조언. 투자자: 초기 자금 지원자. 커뮤니티: 개발자 포럼 참여. 공급업체: 하드웨어/서비스 제공자. 미디어: 홍보 협력처. 9. 비용 구조 (어떤 비용이 드는가) 자원 관리: 예산 계획 수립. 개발 비용: 툴, 데이터 구입. 마케팅 비용: 광고, 콘텐츠 제작. 운영 비용: 서버, 유지비. 시간 투자: 개인 시간 할애. 외주 비용: 프리랜서 고용. 유지 비용: 업데이트 및 지원. 법률 비용: IP 보호, 계약. 기타 비용: 예비 자금 확보. 엑셀 시트 예시 (텍스트로 표현) 위 내용을 엑셀에서 구현한다면, 9x9 그리드로 중앙에 "성공"을 두고, 각 셀에 해당 내용을 입력합니다. 아래는 간략화된 예시입니다: | A | B | C | D | E | F | G | H | I | 1 |고객S |타겟정의|시장조사|니치시장|경쟁분석|유저페르|데모그래|행동패턴|문제파악| 2 |가치제|차별화 |문제해결|편의성 |혁신성 |비용절감|맞춤화 |신뢰성 |확장성 | 3 |채널 |접근경로|온라인 |소셜미디|웹사이트|이메일 |앱스토어|오프라인|파트너십| 4 |고객관|유지전략|커뮤니티|피드백 |지원체계|로열티 |소통 |이벤트 |교육 | 5 |성공 |수익모델|단일판매|구독 |광고 |제휴 |컨설팅 |라이선스|데이터판| 6 |핵심자|기술자산|AI툴 |데이터 |학습자료|네트워크|하드웨어|소프트웨|브랜드 | 7 |핵심활|개발프로|프로토 |테스트 |배포 |업데이트|마케팅 |분석 |최적화 | 8 |핵심파|협업네트|프리랜서|클라우드|오픈소스|멘토 |투자자 |커뮤니티|공급업체| 9 |비용구|자원관리|개발비 |마케팅비|운영비 |시간투자|외주비 |유지비 |법률비 | 활용 팁 **중앙 목표(성공)**를 기준으로 각 블록을 우선순위에 따라 채우세요. AI 활용 예: 고객 세그먼트 분석에 AI 기반 데이터 분석 도구 사용, 가치 제안에 AI 챗봇 통합 등. 1인 개발자 팁: 시간 관리와 비용 절감을 최우선으로, 무료/오픈소스 자원을 적극 활용.
  • lg에서 만든 LLM exaone

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    lg에서 만든 LLM exaone은 출판사에게 가장 도움이 될지도... 문장 교정용으로 써도 될듯합니다. 아주 작은 분량의 서평을 가지고 블로그 내용을 만들라고 하면 만들어 줍니다. https://www.yes24.com/Product/Goods/62759562 겨울의 불안 극복과 집중력 향상: 달리기와 스도쿠 퍼즐로 찾은 균형 겨울이 다가오면서 저는 12월과 1월 동안 불안감이 높아지는 것을 느꼈습니다. 이를 극복하고 긍정적인 습관을 만들기 위해 달리기를 시작했고, 이후 스도쿠 퍼즐을 병행하며 균형 잡힌 건강 관리와 집중력 향상을 경험했습니다. 달리기와 병행하며 얻은 변화 초기 불안 해소에서 성장으로: 달리기를 시작했을 때는 단순히 몸을 움직이며 마음의 평온을 찾고자 했지만, 점차 속도와 거리가 늘어나면서 10km 러닝이라는 목표를 달성할 정도로 성장했습니다. 이는 불안을 줄이고 자신감을 높이는 데 큰 도움이 되었습니다. 균형 잡힌 건강 관리: 매일 달리기는 신체적 피로와 겨울철 날씨 제약으로 어려움이 있었지만, 스도쿠 퍼즐을 통해 이 문제를 해결했습니다. 짧은 시간 동안 집중력을 높이고 피로를 줄이며 휴식 시간에도 마음의 안정감을 유지할 수 있었습니다. 스도쿠 퍼즐과 두뇌 훈련의 효과 집중력 강화와 몰입감: 스도쿠는 논리적 사고력과 집중력을 향상시키는 데 탁월합니다. 복잡하지만 명확한 규칙 덕분에 두뇌 활동을 활발히 유지할 수 있었고, 병원 대기 시간 같은 자투리 시간에도 유용하게 활용했습니다. 불안 관리 도구: 스도쿠는 도파민 분비를 촉진하며 과도한 자극 없이 마음을 안정시키는 데 효과적이었습니다. 불안이 높아지는 순간 몰입하면 자극적인 콘텐츠보다 더 유익하다는 점을 체감했습니다. 일상 활용도: 퍼즐 게임은 여가 활동을 넘어 대기 시간이나 여유 시간을 효율적으로 활용하는 도구로 자리 잡았습니다. 이는 정신적 안정감과 일상 생활의 질 향상에 기여했습니다. 결론 달리기와 스도쿠 퍼즐을 병행하며 불안을 낮추고 신체적·정신적 건강을 균형 있게 관리할 수 있었습니다. 스도쿠는 단순한 여가 활동 이상으로 집중력 향상과 정신적 안정감을 제공하는 중요한 도구였습니다. 앞으로도 이러한 습관을 통해 건강하고 평온한 삶을 이어가고자 합니다.
  • 코드기반 에이전트개발

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    https://github.com/huggingface/smolagents/tree/gaia-submission-r1/examples
  • MeloTTS

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    https://github.com/myshell-ai/MeloTTS/tree/main
  • 폰트어썸

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    https://blog.glyphdrawing.club/font-with-built-in-syntax-highlighting/