분류 전체보기 41

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 22주차 회고

기간: 2025.11.17 ~ 2025.11.21 * 본 회고는 최종 프로젝트 진행 중 기록이 누락된 기간을 뒤늦게 정리한 것이다.22주차는 FastAPI–DB 연동 안정화, 인증 API 재정비, ERD 구조 개선,그리고 프론트엔드와의 API 통합 준비 과정에서 발생한 여러 오류 대응이 핵심이었다. 또, 서비스 통합을 위한 API 및 데이터 구조 정비에 집중된 기간이었다.FastAPI–PostgreSQL 연동 안정화, 인증 API 점검, 프론트–백엔드 연결 테스트,그리고 프론트 측 요구사항 전달에 따른 API·ERD 구조 재수정이 제일 중요했다.이 과정에서 다수의 클라이언트/서버 오류가 발생하였고,요구사항 반영과 오류 해결을 반복하며 전체 구조의 일관성을 확보하는 데 주력하였다.1. FastAPI–Pos..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 21주차 회고

기간: 2025.11.10 ~ 2025.11.14 21주차는 데이터베이스 구조 조정, FastAPI 연동, 그리고 중간발표 준비까지프로젝트 전반의 핵심 영역을 점검하고 안정화하는 데 집중된 기간이었다.프론트엔드 요구사항 변화에 따라 ERD 수정이 반복되었으며,백엔드 API 연결 과정에서도 다양한 오류가 발생하여 이를 해결하는 데 상당한 시간이 소요되었다.또한 중간발표 및 멘토링을 통해 프로젝트 방향성을 다시 점검하고 보완점을 도출할 수 있었다.1. ERD 4차 수정 (11월 10일)프론트엔드 화면 구조 변경으로 인해 ERD를 4차 수정하였다.화면 설계 변경 → API 구조 수정 → DB 구조 수정의 흐름이 반복되면서데이터베이스가 고정된 형태가 아니라 계속 조정되는 구조임을 다시 확인했다.다수의 테이블에서..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 20주차 회고

기간: 2025.11.03 ~ 2025.11.07 20주차는 파이널 프로젝트 Medinote의 데이터베이스 및 시스템 설계를 실제 구현 단계로 옮긴 시기였다.이전 주까지 문서로만 존재하던 ERD와 API 정의서를 기반으로, 실제 PostgreSQL 환경에서 테이블을 구축하고 구조를 검증하는 작업이 중심이 되었다. 또한 멘토링을 통해 프로젝트의 AI·DB 아키텍처 설계 방향을 재정비할 수 있었다.1. 데이터베이스 설계 문서 완성 (11월 3~4일)초반에는 ERD를 기반으로 전체 데이터베이스 설계 문서를 완성하였다.총 13개 테이블(User, HealthProfile, Drug, Visit, Prescription, File, OCRJob, ChatLog, Consent, Transcript, Segment..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 19주차 회고

주제: 파이널 프로젝트 설계 심화 & 데이터베이스 구축 준비📅 기간: 2025.10.27 ~ 10.31🚀 프로젝트 설계의 진짜 시작점이번 주는 파이널 프로젝트 Medinote의 설계가 본격적으로 현실화된 시기였다.10월 27일에 프로젝트 기획서를 제출하고, 이후 일주일 동안은 API 설계서 작성과 데이터베이스 구조 설계 준비에 모든 에너지를 쏟았다.기획 단계에서 떠올렸던 아이디어들이 실제 엔드포인트와 데이터 모델로 변해가는 과정을 보면서,“이제 진짜 개발이 시작되는구나”라는 실감이 들었다.이번 주는 문서를 작성한 게 아니라, 설계를 체득한 주였다.🧩 문서보다 어려운 ‘이해의 과정’처음엔 단순히 API 명세서를 채워 넣는 일이라고 생각했다.하지만 막상 직접 설계해보니,“이 API가 어떤 데이터를 다루..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 18주차 회고

✅ 주제: 4차 프로젝트 마무리 및 파이널 프로젝트 기획·설계📌 10월 20일~10월 24일의 기록10월 20일에는 4차 프로젝트를 최종 마무리하고 팀별 발표를 진행했다. 프로젝트 전반에 대한 피드백을 통해 코드 구조화, 협업 방식, 문서화의 중요성을 다시 한번 체감했다. 이후 10월 21일부터는 **파이널 프로젝트 “Medinote(가제)”**의 기획 및 설계 단계에 본격적으로 착수했다. 팀은 아이디어 검토 → 타당성 분석 → 기능 정의 → UI/UX 설계 → 기술 스택 확정의 순서로 진행했다.먼저, 기존 회의록 관리 서비스 아이디어에서 방향을 수정하여 개인 의료 정보 기록 관리 서비스로 주제를 확정했다. 의료 정보 접근성과 개인 건강 기록의 단절 문제를 해결하기 위해, 개인이 자신의 건강 정보를 주..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 17주차 회고

✅ 일주일 동안 한 일과 느낀 점10월 14일~10월 20일 동안 팀 프로젝트 **「노인 복지 정책 RAG 챗봇 시스템」**의 백엔드/AI 파이프라인을 최종 통합하고, 문서화 및 기술서 작성 작업을 마무리했다.이번 주는 단순한 코드 구현을 넘어, RAG 기반 챗봇 시스템을 운영 가능한 수준으로 완성하면서 ‘AI 서비스로서의 제품화’ 감각을 실제로 익힌 시기였다.프로젝트 전체를 Django로 구성하고 LangChain, ChromaDB, GPT-4o-mini를 연결하며, 데이터 로드·벡터화·리랭킹·응답 생성 등 RAG 파이프라인 전 과정을 직접 구축했다.이 과정에서 AI가 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라, 문서 기반 정확성·출처 근거·개인화된 정보 제공으로 확장되는 기술적 구조를 실감했다.📌 10월 ..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 16주차 회고

✅ 일주일 동안 한 일과 느낀 점9월 26일~10월 1일 동안 위키독스 “점프 투 장고” 4장 4-01부터 4-17까지 전 범위를 마무리하고, 10월 1일부터 10월 2일에는 리눅스 명령어 이론 수업과 함께 “점프 투 FastAPI” 교재를 1~4장까지 실습으로 진행했다. 장고에서는 깃·깃허브를 통한 형상관리부터 AWS 라이트세일 배포와 PostgreSQL 운영 DB 전환까지, 서비스 공개에 필요한 운영 흐름을 엔드투엔드로 묶어보며 실무 감각을 얻었다. FastAPI는 타입·스키마 기반의 검증과 자동 문서화, APIRouter/Depends 중심의 구조화로 API 서버 개발 경험을 “가볍고 빠르게” 쌓을 수 있었다. 📌 9월 26일 - 장고 4장 시작: 깃·깃허브로 배포 전 준비🎓 4-01 깃프로젝..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 15주차 회고

✅ 일주일 동안 한 일과 느낀 점15주차(22~26일) 동안 장고(Django) 웹 프레임워크를 처음 접하며 풀스택 개발의 기초를 다졌다. 위키독스의 "점프 투 장고" 커리큘럼을 따라 01-02 파이썬 설치부터 03-15 파이보 추가기능까지 진행하며, URL 라우팅·모델·뷰·템플릿의 MVT 패턴과 ORM 기반 데이터베이스 조작, 사용자 인증·권한·페이징·검색까지 질문-답변 게시판 "파이보(Pybo)"의 핵심·확장 기능을 단계별로 구현했다. 특히 맥북 환경에서 데이터베이스 마이그레이션 및 템플릿 로딩 관련 이슈를 겪으며 장고의 설정·디렉토리 구조·앱 등록 메커니즘을 깊이 이해하게 됐고, 이전 LLM/RAG 프로젝트와 달리 즉각적인 UI 피드백이 있는 웹 개발의 재미를 체감한 주였다.📌 9월 22일 - 장..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 14주차 회고

✅ 일주일 동안 한 일과 느낀 점3번째 미니프로젝트 기간(15~17일) 동안 LLM 강의 자료를 대상으로 한 RAG 시스템을 설계·구현하고, 엔드투엔드 품질 평가와 웹 UI까지 한 번에 묶어 운영 관점 점검까지 이어갔다. 검색 레이어(BM25+벡터)와 리랭킹, 회고록/요약 같은 과제 특화 기능을 실제 데이터 흐름으로 엮으면서, “질의 타입 분기 → 앙상블 검색 → 리랭킹 → 컨텍스트 구성 → 생성”의 표준 플로우를 체득한 점이 유의미했다. 주 후반에는 ‘인터넷의 이해’ 이론 수업과 프레임워크·Wireshark 실습을 통해 네트워크 스택 관점에서 서비스 품질 메트릭과 장애 대응 포인트를 재정비했다.[9월 15일 ~ 9월 17일 미니프로젝트 3]🎓 LLM 강의 검색 & Help RAG AgentLLM 관련..

[플레이데이터 SK네트웍스 Family AI캠프 16기] 13주차 회고

✅ 일주일 동안 한 일과 느낀 점13주차는 “파인튜닝 체계화 → 분류 모델(텍스트·이미지) 구현 → RAG+UI 서비스화”로 이어지는 흐름을 직접 밟으며 학습-평가-인터페이스까지 한 번에 엮어 본 시간이었다. 8일에는 파인튜닝의 설계 원칙을 정리했고, 9일에는 LoRA 기반 SFT와 텍스트 분류 실습을 통해 반복/포맷 붕괴의 원인을 파고들었다. 10~12일에는 CNN 이미지 분류와 RAG 질의응답 인터페이스를 완성하면서 사용자 관점 기능(파라미터 조절, 대화 기록, 문서 근거 표시)을 체감했다. 이론-모델-평가-서비스를 한 주에 연결해 본 경험이 특히 의미 있었다. ✅ 주요 학습 내용 및 기술 회고📌 9월 8일 — 파인튜닝 설계 원칙 정리LoRA 핵심과 응답 전용(loss masking) 전략 정리: ..