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SW, HW, CG, ART, 건설, 건축 메이크 과정을 정리, 공유하는 블로그입니다 - 대디 메이커

저작도구: Blogger

최종 피드 수집: 2026-05-28 20:47

전체 (255)

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NVIDIA OpenUSD 구조, 동작메커니즘 및 유스케이스

이 글은 OpenUSD 구조, 동작메커니즘 및 유스케이스에 대한 내용을 요약 정리한다.

그래픽스

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무료 토큰 바이브 코딩 도구 Continue 설치 및 사용기

이 글은 무료 토큰 바이브 코딩 도구 Continue 설치 및 사용기를 간단히 나눔한다.
이외, 오픈소스 AI 에이전트에 대해서는 다음 링크를 참고한다.
헤르메스 에이전트 개발배경, 설치 및 사용방법
오픈클로(Openclaw) 설

딥러닝

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헤르메스 에이전트 설치 및 사용방법

이 글은 헤르메스 에이전트 설치 및 사용방법을 간략히 정리한 것이다.
헤르메스는 서버리스로 자체 로컬 컴퓨터에 설치할 수 있는 에이전트이다. 스스로 발전할 수 있도록 구현되어 있어, 지식을 계속 축척하고 이를 재사용할 수 있다.

딥러닝

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1M

개발자 도구 캐시 정리 및 용량 줄이는 방법

이 글은 개발자 도구 캐시 정리 및 용량 줄이는 방법을 간략히 나눔한다.
기본적으로 허깅페이스, PIP 등을 사용하는 개발자로 가정한다.
명령창을 띄워 다음과 같이 실행한다.
pip cache purge
conda clean

그래픽스

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1M

오픈클로 같은 에이전틱 시스템 구조 및 동작 메커니즘 분석

이 글은 오픈클로같은 에이전틱 시스템 구조 및 동작 메커니즘 분석해 나눔한다.
레퍼런스
openclaw/openclaw: Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lo

디지털트윈

딥러닝

001

1M

바이브 코딩, 연구, 그리고 아직도 계속되는 환각

이 글은 바이브 코딩, 연구, 그리고 아직도 계속되는 환각 현상에 대한 내용을 정리한다.
클로드 기반 논문 작성 결과 분석(하버드대, Matthew Schwartz 교수)
레퍼런스
Matthew Schwartz's detailed

딥러닝

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2M

멀티모달 LLM (MLMM) 동작 메커니즘 분석

이 글은 멀티모달 LLM (MLMM) 동작 메커니즘을 분석한 글이다.
멀티모달 기반 트랜스포머 모델 개념
어텐션 모델 메커니즘
레퍼런스
Multimodal LLMs: Learn How MLLMs Blend Vision & Lan

딥러닝

002

2M

오픈 클로우(Openclaw) 설치 및 사용기

이 글은 Openclaw 설치 및 사용 방법을 간략히 공유한다. 설치는 다음 링크를 참고한다.
https://docs.openclaw.ai/channels/discord
참고로 윈도우에서는 여러번 시도해보았으나 잘 설치 안된다(시

머신러닝

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3M

공학적 물리AI 모델 학습 기술 개발 방법

이 글은 공학적 물리AI 모델 학습 기술 개발 방법을 나눔한다.
레퍼런스
Large language model-empowered next-generation computer-aided engineering - ScienceDire

디지털트윈

딥러닝

001

3M

ViT 및 VLM 메커니즘 이해 및 코드 스크래치하기

이 글은 VLM 스크래치하는 방법을 나눔한다.
VLM 레퍼런스
Vision Language Model from scratch in Pytorch #vlm - Qiita
AviSoori1x/seemore: From scratch i

그래픽스

머신러닝

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3M

가우시안 스플리터의 한계와 공간모델 개발

오토데스크나 제조업에서 요구하는 진정한 '공간 지능'과 '파라메트릭 CAD'를 구현하려면, AI가 단순한 점과 면(Mesh)의 집합이 아닌 B-rep(경계 표현)이나 CSG(Constructive Solid Geometry) 같은

딥러닝

003

3M

ParSeNet, HPNet 딥러닝 모델 구조 조사 분석

ParSeNet이나 HPNet과 같은 역설계(Scan-to-CAD) 모델의 핵심 '눈(Eye)' 역할을 하는 백본(Backbone) 아키텍처는 주로 3D 점군(Point Cloud)의 기하학적 특징을 추출하는 딥러닝 네트워크로 구

그래픽스

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3M

월드랩과 오토데스크 협업을 통한 공간 AI 개발 동향

이 글은 월드랩과 오토데스크 협업을 통한 공간 AI 개발 동향을 조사한 글이다.

오토데스크 마블(Autodesk Marble) 기술적 배경
마블(Marble)은 오토데스크가 직접 개발한 제품이 아니다. 이 모델은 'AI의 대모'

딥러닝

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3M

신뢰성있는 모델 파인튜닝 개발 방법

이 글은 신뢰성있는 모델 파인튜닝 개발 방법을 나눔한다.
레퍼런스
FineTuning PHI-3 for RAG: Why Small Models Are Best for Production | by Nayeem Islam | Medi

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3M

스케일AI와 라벨링 작업 뒷이야기

이 글은 스케일AI와 라벨링 작업 뒷이야기를 나눔합니다.
레퍼런스
Humans in the AI loop: the data labelers behind some of the most powerful LLMs' training d

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4M

웹 기반 AI Agents 개발 방법

레퍼런스
Building Smart Web AI Agents with MCP, LangGraph & FastAPI | by Shahar Gino | Jan, 2026 | Medium

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5M

kaggle 설치 및 사용방법

kaggle 은 윈도우버전과 호환성이 낮다. 우분투에서는 잘 실행된다.
다음과 같은 순서로 설치하면 된다.
1. kaggle 웹사이트 방문 후 가입한다.
2. kaggle > account > setting > new API

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5M

Google Antigravity 바이브 코딩 도구 사용기

최근 장안의 화재인 Google Antigravity 바이브 코딩 도구 사용기를 나눔한다.
설치 및 준비
설치는 매우 간단하다. 다음 링크 방문해 다운로드 후 설치하면 된다.
Google Antigravity
vscode 통합

딥러닝

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5M

독일 뮌헨 공과대학교(TUM) 연구팀 개발한 세계 최대 규모 오픈소스 3D 건물 지도 데이터셋 글로벌 빌딩 아틀라스 기술 개발 이야기

이 글은 독일 뮌헨 공과대학교(TUM) 연구팀이 개발하여 공개한 세계 최대 규모의 3D 건물 지도 데이터셋인 글로벌 빌딩 아틀라스(Global Building Atlas) 프로젝트에 대해 설명한다. 특히, 인공지능과 위성 영상 분

공간정보

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5M

FalkorDB와 LLM을 활용한 BIM 그래프 에이전트 개발

이 글은 IFC(Industry Foundation Classes) 포맷의 BIM 데이터를 FalkorDB 그래프 데이터베이스로 변환하고, 로컬 LLM(Ollama)을 연동하여 자연어 질의가 가능한 AI 에이전트를 구축하는 전체

딥러닝

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