동일 저자 판별(NLU Authorship Verification)
영어 글 두 편의 저자가 같은지 판별하는 공동 자연어 처리 프로젝트입니다. RoBERTa-Large와 문체 앙상블을 비교하고 문서 분리, 확률 보정, 입력 순서 및 저장 모델의 실행 재현성을 검증했습니다.
문서를 분리한 4,708쌍 평가, 배포 Large Macro F1 0.808402 / 프로젝트
어떤 문제를 해결하고, 어떻게 구현하고 검증했는지 정리했습니다.
영어 글 두 편의 저자가 같은지 판별하는 공동 자연어 처리 프로젝트입니다. RoBERTa-Large와 문체 앙상블을 비교하고 문서 분리, 확률 보정, 입력 순서 및 저장 모델의 실행 재현성을 검증했습니다.
문서를 분리한 4,708쌍 평가, 배포 Large Macro F1 0.8084교통 표지판 사진을 43종으로 분류하면서 모델의 크기와 실행 비용을 줄인 프로젝트입니다. 큰 모델의 예측 정보를 작은 모델에 전달하는 지식 증류를 적용하고, 9개 학습 설정을 비교해 정확도 87.06%의 학생 모델을 대표 배포 모델로 제공합니다.
대표 학생 정확도 87.06%, 파라미터 98.5% 감소제한된 CPU 예산에서 Hex의 다음 수를 결정하는 탐색 에이전트입니다. 통계의 정확성을 확인하고, 동일한 경기 시간과 고정 탐색 횟수의 평가를 구분해 정책과 전술 기능 및 실행 비용을 검증했습니다.
경기 시간 평가 400경기 완료, 실패 0건데이터에서 사람이 읽을 수 있는 분류 기준과 관계 규칙을 학습합니다. 결정 트리와 FOIL 규칙 학습기를 구현하고, 보지 않은 예제의 정확도와 규칙의 복잡도, 탐색이 끝나지 않는 조건까지 비교했습니다.
동일 평가 조건의 균형 정확도 64.08%에서 76.25%, 관계 탐색 완료 20/30에서 26/30한국어 질문의 근거를 검색하고 원문에서 답을 추출하는 로컬 질의응답 시스템입니다. 검색 모델과 읽기 문맥을 설계하고, 같은 질문에서 구성별 정확도와 답변 보류 및 처리 비용을 비교했습니다.
동일 501문항 정답 일치율 73.25%, 검색 재현율 96.61%100톤 로켓의 발사와 1단 회수를 계산하는 2차원 시뮬레이터입니다. 물리 모델과 모델 기반 제어, 상태 추정을 연결하고 복합 외란 평가와 센서 처리 비교, 수치 검증으로 회수 성능과 모델의 한계를 확인했습니다.
새 복합 조건 96개 통과와 RCS 소모량 18.07% 감소영어 논문에 한국어와 영어로 질문하고, 답변의 각 문장을 인용 원문과 대조하는 로컬 질의응답 시스템입니다. 논문 30편의 평가와 설계 대안의 비교를 공개해 구현 범위와 답변 품질의 한계를 함께 설명합니다.
논문 30편 평가와 문장별 원문 대조다섯 NPC의 일과와 상황별 대화, 퀘스트, 거래 및 동행을 연결한 Unreal Engine 게임 AI입니다. 대화 우선순위와 상호작용 중 귀가 조건을 설계하고, 실제 엔진 실행과 소스 복원 도구로 동작과 재현성을 검증했습니다.
동일 상태 검증 69/78개에서 78/78개 통과TCP 채팅과 호텔 및 밴드 예약을 구현한 Python 프로젝트입니다. 느린 수신자가 다른 대화를 막지 않도록 하고, 응답이 사라져 같은 예약을 다시 요청해도 중복 처리하지 않도록 설계했습니다. 실제 통신과 명령줄 도구로 장애 처리와 복구를 검증했습니다.
느린 수신자 조건의 정상 사용자 전달 900/900, 예약 복구와 자원 제한 검증행사와 장소를 등록하고 검색하는 Spring Boot 팀 프로젝트입니다. 필요한 데이터만 조회하고 여러 사용자의 수정이 서로 덮어쓰이지 않도록 설계했습니다. 외부 서비스 장애 대응과 데이터 복구를 구현하고 실제 브라우저에서 검증했습니다.
조회 SQL 101회에서 1회로 감소, 저장 데이터와 기본 기능 보존