dabsdamoon/QA-Dataset-mini · Datasets at Hugging Face

QUESTION stringlengths 15 52	ANSWER stringlengths 16 76
문다빈의 풀네임은 무엇인가요?	문다빈의 풀네임은 문다빈(Dabin Moon)입니다.
문다빈의 국적은 어디인가요?	문다빈은 대한민국 국적을 보유하고 있습니다.
문다빈이 거주하는 도시는 어디인가요?	문다빈은 서울특별시 동작구에 거주하고 있습니다.
문다빈의 현재 나이는 문서에 명시되어 있나요?	문다빈의 현재 나이는 문서에 명시되어 있지 않습니다.
문다빈이 사용하는 주 언어는 무엇이며, 업무상 어떤 언어로도 소통할 수 있나요?	문다빈은 한국어를 주로 사용하며, 업무상 영어로도 소통할 수 있습니다.
문다빈의 이메일 주소는 무엇인가요?	문다빈의 이메일 주소는 dabs.damoon@gmail.com 입니다.
문다빈의 전화번호는 무엇인가요?	문다빈의 전화번호는 (+82) 10‑9860‑8431 입니다.
문다빈의 LinkedIn 프로필 URL은 무엇인가요?	문다빈의 LinkedIn 프로필 URL은 https://www.linkedin.com/in/dabin-moon-b4042378/ 입니다.
문다빈이 주로 사용하는 프로그래밍 언어는 무엇인가요?	문다빈은 Python을 중점적으로 사용합니다.
문다빈의 Python 숙련도는 어느 수준인가요?	문다빈의 Python 숙련도는 중급 수준입니다.
문다빈의 주소는 어떻게 되나요?	문다빈의 주소는 서울특별시 동작구 동작대로 39길 39, 108동 1206호입니다.
문다빈의 주요 연락 수단은 무엇인가요?	문다빈은 이메일과 휴대전화로 연락 가능합니다.
문다빈의 포트폴리오 사이트가 있나요?	문다빈은 별도의 포트폴리오 URL은 없지만 LinkedIn 프로필이 제공됩니다.
문다빈이 공개한 SNS 채널은 무엇인가요?	문다빈은 LinkedIn 외에 특별히 언급된 SNS 채널이 없습니다.
긴급 상황 시 문다빈과 어떻게 연락할 수 있나요?	긴급 상황 시 문다빈과는 휴대전화 또는 이메일로 연락할 수 있습니다.
문다빈이 다룰 수 있는 머신러닝 프레임워크는 무엇인가요?	문다빈은 TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn 등을 사용합니다.
문다빈이 데이터 분석에 활용하는 주요 라이브러리는 무엇인가요?	문다빈은 NumPy, pandas, matplotlib, seaborn 등을 활용합니다.
문다빈이 오디오 데이터 처리에 사용하는 라이브러리는 무엇인가요?	문다빈은 librosa, pydub, soundfile, torchaudio, nnAudio 등을 사용합니다.
문다빈이 오디오 정성 평가에 사용한 라이브러리는 무엇인가요?	문다빈은 torchsquim과 audiobox를 활용했습니다.
문다빈이 데모 페이지 구현 시 주로 사용하는 프레임워크는 무엇인가요?	문다빈은 streamlit, gradio, FastAPI 등을 사용합니다.
문다빈이 클라우드 인프라로 사용하는 서비스는 무엇인가요?	문다빈은 AWS와 GCP를 모두 사용해 연구 환경을 구축합니다.
문다빈이 버전 관리를 위해 사용하는 도구는 무엇인가요?	문다빈은 Git을 사용합니다.
문다빈이 Git 사용 시 지키는 원칙은 무엇인가요?	문다빈은 실험 주제별로 브랜치를 나누어 아카이빙과 버저닝을 관리합니다.
오디오 품질 향상을 위해 문다빈이 연구한 vocoder는 무엇인가요?	문다빈은 BigVGAN과 RingFormer를 from-scratch로 학습하거나 파인튜닝했습니다.
문다빈이 참고 음성 기반 TTS에서 고안한 알고리즘은 무엇인가요?	문다빈은 적절한 Reference 음성을 선택하는 알고리즘을 설계했습니다.
문다빈이 LangChain을 활용한 작업은 무엇인가요?	문다빈은 채팅 엔진을 구축하고 모델별 하이퍼파라미터 최적화를 진행했습니다.
문다빈이 RAG를 적용한 목적은 무엇인가요?	문다빈은 대화 기억력을 향상시키기 위해 RAG와 벡터 서치를 적용했습니다.
문다빈이 사용하는 하이퍼파라미터 튜닝 요소는 무엇인가요?	문다빈은 top-K, top-P, temperature, 프롬프트 캐싱 등을 조정합니다.
문다빈이 음성합성 전처리에서 연구한 주요 항목은 무엇인가요?	문다빈은 노이즈 제거, 음질 개선(업샘플링 포함), IPA 변환 등을 연구했습니다.
문다빈이 speech enhancement 연구에서 참고한 플랫폼은 무엇인가요?	문다빈은 HuggingFace 모델과 Dolbi 등을 활용했습니다.
문다빈이 Hudson AI에서 맡은 직책은 무엇인가요?	문다빈은 Hudson AI에서 AI Researcher/Engineer로 근무 중입니다.
문다빈이 Hudson AI에서 근무를 시작한 시점은 언제인가요?	문다빈은 2023년 7월부터 Hudson AI에서 근무를 시작했습니다.
문다빈이 Hudson AI에서 담당하는 주요 프로젝트는 무엇인가요?	문다빈은 다국어 TTS(Text-to-Speech) 모델 개선 및 추론 파이프라인 구축을 담당하고 있습니다.
Hudson AI에서 TTS 모델을 적용한 서비스의 이름은 무엇인가요?	Hudson AI의 TTS 모델은 timbre(https://www.timbr.studio/) 서비스에 적용되고 있습니다.
문다빈이 Hudson AI에서 수행한 데이터 가공 작업은 무엇인가요?	문다빈은 IPA 변환과 다국어 데이터 수집·정제를 담당했습니다.
Hudson AI에서 문다빈이 수행한 PoC 예시는 무엇인가요?	문다빈은 TTS 관련 신규 Proof-of-Concept 프로젝트를 지원했습니다.
Hudson AI에서 vocoder 연구 시 문다빈이 진행한 두 가지 접근 방식은 무엇인가요?	문다빈은 BigVGAN과 RingFormer를 처음부터 학습하거나 파인튜닝했습니다.
Hudson AI에서 참고 음성 기반 TTS를 위해 문다빈이 해결한 문제는 무엇인가요?	문다빈은 Reference 음성 선택 최적화 알고리즘을 설계했습니다.
Hudson AI에서 문다빈이 TTS 전·후처리로 연구한 기술은 무엇인가요?	문다빈은 denoising, enhancing, upsampling 등을 연구했습니다.
Hudson AI에서 문다빈이 구축한 추론 파이프라인의 특징은 무엇인가요?	문다빈이 구축한 추론 파이프라인은 다국어 더빙을 지원하도록 설계되었습니다.
Hudson AI에서 연구 중인 PULSE 프로젝트의 목적은 무엇인가요?	PULSE 프로젝트는 사용자 입력으로 캐릭터 디테일을 생성하고 대화를 진행하는 엔진을 목표로 합니다.
PULSE 프로젝트에서 대화에 게임 요소를 더하기 위해 구현한 기능은 무엇인가요?	PULSE 프로젝트에서는 퀘스트 생성과 점수 평가 알고리즘을 도입했습니다.
PULSE 프로젝트에서 메모리 향상을 위해 사용한 기술은 무엇인가요?	PULSE 프로젝트에서는 RAG와 벡터 검색을 기반으로 대화 기억력을 향상시켰습니다.
PULSE 프로젝트에서 프롬프트 엔지니어링의 역할은 무엇인가요?	프롬프트 엔지니어링은 자동 생성된 캐릭터 디테일을 활용해 자연스러운 대화를 이끌어냅니다.
Hudson AI에서 문다빈이 진행한 하이퍼파라미터 최적화 대상 모델은 무엇인가요?	문다빈은 Claude, Gemini, ChatGPT 등 다양한 LLM에 대해 하이퍼파라미터 최적화를 수행했습니다.
문다빈이 KRAFTON에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?	문다빈은 2022년 9월부터 2023년 7월까지 KRAFTON에서 근무했습니다.
KRAFTON에서 문다빈이 속했던 조직 이름은 무엇인가요?	문다빈은 KRAFTON에서 Beluga Part에 속해 있었습니다.
KRAFTON에서 문다빈이 담당한 핵심 연구 주제는 무엇이었나요?	문다빈은 KRAFTON에서 음성합성(Text-to-Speech) 알고리즘 품질 개선을 담당했습니다.
KRAFTON에서 품질 개선 대상이 된 TTS 제품 이름은 무엇인가요?	KRAFTON에서 품질 개선 대상이 된 TTS 제품은 AUDIC입니다.
KRAFTON에서 데이터 가공을 위해 사용한 공공 데이터 출처는 무엇인가요?	KRAFTON에서는 AI-hub 공공데이터를 활용했습니다.
KRAFTON에서 음질 개선을 위해 실험한 pitch 추정 알고리즘은 무엇인가요?	KRAFTON에서는 Harvest pitch 추정을 적용해 보았습니다.
KRAFTON에서 발음 개선을 위해 추가한 모듈은 무엇인가요?	KRAFTON에서는 Discriminator 모듈을 모델에 추가했습니다.
KRAFTON에서 데이터 오류 탐지를 위해 사용한 지표는 무엇인가요?	KRAFTON에서는 CER 기반 탐색(EDA)을 통해 오류를 찾았습니다.
KRAFTON 재직 시 진행한 개인화 TTS 연구의 핵심 목표는 무엇이었나요?	개인화 TTS 연구의 핵심 목표는 소량 음성으로도 상용 수준 TTS를 제작하는 방법을 찾는 것이었습니다.
KRAFTON 재직 시 음성 품질 향상을 위해 연구한 분야는 무엇인가요?	KRAFTON에서는 speech enhancement 알고리즘(HuggingFace, Dolbi 등)을 연구했습니다.
문다빈이 네오위즈에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?	문다빈은 2018년 4월부터 2022년 9월까지 네오위즈에서 근무했습니다.
네오위즈 AI연구소에서 문다빈이 집중한 주요 알고리즘 분야는 무엇인가요?	문다빈은 음성합성과 음성변환 알고리즘 연구에 집중했습니다.
네오위즈에서 문다빈이 수집한 음성 데이터의 목적은 무엇이었나요?	네오위즈에서 문다빈은 게임 NPC용 목소리 생성을 위해 음성 데이터를 수집·가공했습니다.
네오위즈에서 TTS로 생성된 음성의 품질을 높이기 위해 연구한 기술은 무엇인가요?	네오위즈에서는 Denoising, Upsampling 등의 음질 개선 기법을 적용했습니다.
네오위즈에서 음성변환 알고리즘을 이용해 제작한 추가 콘텐츠는 무엇인가요?	네오위즈에서는 게임 효과음을 추가로 생성했습니다.
네오위즈에서 작성한 AI 뉴스레터의 발행 주기는 어떻게 되었나요?	네오위즈에서 AI 뉴스레터는 2주 단위로 발행되었습니다.
AI 뉴스레터 작성 활동의 궁극적인 목표는 무엇이었나요?	AI 뉴스레터 작성의 궁극적인 목표는 사내 실무자들의 AI 과제 발굴과 관심 증진이었습니다.
네오위즈에서 SRPG 덱 생성 연구 시 사용한 알고리즘은 무엇인가요?	네오위즈에서는 유전자 알고리즘을 적용했습니다.
SRPG 덱 연구의 목적은 무엇이었나요?	SRPG 덱 연구의 목적은 초보 유저의 진입장벽을 낮추기 위함이었습니다.
네오위즈 재직 중 진행한 ‘첫 구매 유저 예측’ 연구의 결과 활용 목적은 무엇이었나요?	첫 구매 가능성이 높은 유저에게 타겟 광고를 집행하기 위함이었습니다.
문다빈이 케이엘넷에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?	문다빈은 2016년 2월부터 2018년 4월까지 케이엘넷에서 근무했습니다.
케이엘넷 프로젝트의 산업 분야는 무엇이었나요?	케이엘넷 프로젝트는 중소형 선박 서비스 분야였습니다.
케이엘넷 과제에서 문다빈이 담당한 주요 역할은 무엇이었나요?	문다빈은 선박 고장 예측 알고리즘 개발을 담당했습니다.
케이엘넷 과제에서 수행한 데이터 관련 활동은 무엇인가요?	문다빈은 선내 운항 및 장치 데이터를 수집·저장하는 기술 조사를 수행했습니다.
선박 고장 진단을 위해 문다빈이 분석한 것은 무엇인가요?	문다빈은 다양한 인공지능 기법을 비교·분석했습니다.
문다빈의 업무 스타일은 어떤 특징이 있나요?	문다빈의 업무 스타일은 다양한 프로젝트를 주도적으로 개선하는 적극성이 돋보입니다.
문다빈이 선호하는 협업 방식은 무엇인가요?	문다빈은 다양한 팀과의 협업 경험으로 볼 때 크로스펑셔널 협업을 선호합니다.
문다빈이 중요하게 생각하는 개발 문화는 무엇인가요?	문다빈은 Git 브랜치 전략을 통한 체계적 버저닝과 재현 가능성을 중시합니다.
문다빈이 업무에서 실험을 관리하는 방법은 무엇인가요?	문다빈은 주제별로 브랜치를 나누어 실험을 아카이빙합니다.
문다빈이 연구에서 데이터 품질을 확보하기 위해 취한 조치는 무엇인가요?	문다빈은 EDA와 오류 탐지를 통해 데이터 품질을 개선했습니다.
문다빈이 커뮤니케이션을 강화하기 위해 했던 활동은 무엇인가요?	문다빈은 사내 AI 뉴스레터를 발행해 관심을 모으고 피드백을 수집했습니다.
문다빈이 기술 검증을 위해 만든 것은 무엇인가요?	문다빈은 Streamlit, Gradio로 데모 페이지를 빠르게 제작했습니다.
문다빈이 목표하는 TTS 연구의 지향점은 무엇인가요?	문다빈은 적은 데이터로도 고품질 개인화 TTS를 생성하는 것을 목표로 합니다.
문다빈이 연구를 진행할 때 사용하는 클라우드 전략은 무엇인가요?	문다빈은 AWS와 GCP를 병행해 확장성과 유연성을 확보합니다.
문다빈이 미래 지향적으로 탐색 중인 분야는 무엇인가요?	문다빈은 다국어 TTS 고도화와 LLM 기반 대화 엔진 향상에 집중하고 있습니다.
문다빈이 앞으로 연구하고 싶은 기술 분야는 무엇인가요?	문다빈은 TTS 품질 고도화와 실시간 대화형 AI 엔진을 더욱 발전시키고 싶어 합니다.
문다빈이 장기적으로 기여하고 싶은 산업은 무엇인가요?	문다빈은 콘텐츠 제작과 게임·미디어 분야에서 목소리·대화 AI를 혁신하고자 합니다.
문다빈의 단기 목표는 무엇인가요?	문다빈의 단기 목표는 Hudson AI의 timbre 서비스 품질을 세계 최고 수준으로 끌어올리는 것입니다.
문다빈이 PULSE 프로젝트에서 달성하고자 하는 목표는 무엇인가요?	문다빈은 사용자 맞춤형 캐릭터와 몰입형 대화 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
문다빈이 연구개발 과정에서 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?	문다빈은 재현 가능성과 사용자 경험을 동시에 추구합니다.
문다빈이 기술 트렌드를 따라잡기 위해 하는 활동은 무엇인가요?	문다빈은 국내외 논문 리뷰와 커뮤니티 활동을 통해 최신 정보를 습득합니다.
문다빈이 협업에서 중요하게 여기는 핵심 요소는 무엇인가요?	문다빈은 투명한 커뮤니케이션과 명확한 목표 설정을 중요하게 여깁니다.
문다빈이 향후 강화하고 싶은 클라우드 역량은 무엇인가요?	문다빈은 AI 워크로드 최적화를 위한 MLOps 자동화를 강화하고 싶어 합니다.
문다빈이 장차 도전하고 싶은 리더십 역할은 무엇인가요?	문다빈은 AI 프로젝트를 총괄하는 기술 리더로 성장하고자 합니다.
문다빈이 사용자 경험을 위해 실험하고 있는 새로운 접근 방식은 무엇인가요?	문다빈은 음성 합성과 LLM을 결합한 인터랙티브 스토리텔링을 실험하고 있습니다.
문다빈이 설계한 퀘스트 시스템은 어떤 지표로 점수를 매기나요?	문다빈이 설계한 퀘스트 시스템은 대화 진행 상황과 사용자 선택에 따른 달성도를 기반으로 점수를 부여합니다.
문다빈이 연구 중인 Reference 선택 알고리즘의 목적은 무엇인가요?	Reference 선택 알고리즘의 목적은 TTS 음성의 스타일과 음색을 레퍼런스와 최대한 유사하게 만드는 것입니다.
문다빈이 음성 품질 평가에 사용한 torchaudio 기반 도구는 무엇인가요?	문다빈은 torchsquim을 활용해 음성 품질을 측정했습니다.
문다빈이 개인화 TTS 데이터 검수에 활용한 임베딩 기법은 무엇인가요?	문다빈은 Audio Embedding 클러스터링을 이용해 오류 샘플을 검출했습니다.
문다빈이 streamlit 데모 페이지를 구현한 목적은 무엇인가요?	문다빈은 사용자 테스트를 통해 기능성과 UX를 검증하기 위해 streamlit 데모 페이지를 구현했습니다.
문다빈이 선박 고장 예측 프로젝트에서 분석한 데이터 종류는 무엇인가요?	문다빈은 선내 운항 데이터와 각종 장치 센서 데이터를 포함해 분석했습니다.
문다빈이 Genetic Algorithm을 선택한 이유는 무엇인가요?	문다빈은 덱 구성에 존재하는 패턴을 유전 정보로 모델링하기 적합했기 때문에 Genetic Algorithm을 선택했습니다.
문다빈이 첫 구매 예측 모델에서 사용한 주요 ML 알고리즘은 무엇인가요?	문다빈은 XGBoost, DNN, CNN, RNN 등을 실험했습니다.
문다빈이 실험 코드 버저닝에서 브랜치를 나누는 기준은 무엇인가요?	문다빈은 연구 주제나 실험 가설 단위로 브랜치를 구분합니다.
문다빈이 timbre 서비스에 기여한 핵심 가치는 무엇인가요?	문다빈은 다양한 언어의 고품질 음성을 빠르게 생성해 더빙 비용을 절감한 점에 기여했습니다.

문다빈의 풀네임은 무엇인가요?

문다빈의 풀네임은 문다빈(Dabin Moon)입니다.

문다빈의 국적은 어디인가요?

문다빈은 대한민국 국적을 보유하고 있습니다.

문다빈이 거주하는 도시는 어디인가요?

문다빈은 서울특별시 동작구에 거주하고 있습니다.

문다빈의 현재 나이는 문서에 명시되어 있나요?

문다빈의 현재 나이는 문서에 명시되어 있지 않습니다.

문다빈이 사용하는 주 언어는 무엇이며, 업무상 어떤 언어로도 소통할 수 있나요?

문다빈은 한국어를 주로 사용하며, 업무상 영어로도 소통할 수 있습니다.

문다빈의 이메일 주소는 무엇인가요?

문다빈의 이메일 주소는 dabs.damoon@gmail.com 입니다.

문다빈의 전화번호는 무엇인가요?

문다빈의 전화번호는 (+82) 10‑9860‑8431 입니다.

문다빈의 LinkedIn 프로필 URL은 무엇인가요?

문다빈의 LinkedIn 프로필 URL은 https://www.linkedin.com/in/dabin-moon-b4042378/ 입니다.

문다빈이 주로 사용하는 프로그래밍 언어는 무엇인가요?

문다빈은 Python을 중점적으로 사용합니다.

문다빈의 Python 숙련도는 어느 수준인가요?

문다빈의 Python 숙련도는 중급 수준입니다.

문다빈의 주소는 어떻게 되나요?

문다빈의 주소는 서울특별시 동작구 동작대로 39길 39, 108동 1206호입니다.

문다빈의 주요 연락 수단은 무엇인가요?

문다빈은 이메일과 휴대전화로 연락 가능합니다.

문다빈의 포트폴리오 사이트가 있나요?

문다빈은 별도의 포트폴리오 URL은 없지만 LinkedIn 프로필이 제공됩니다.

문다빈이 공개한 SNS 채널은 무엇인가요?

문다빈은 LinkedIn 외에 특별히 언급된 SNS 채널이 없습니다.

긴급 상황 시 문다빈과 어떻게 연락할 수 있나요?

긴급 상황 시 문다빈과는 휴대전화 또는 이메일로 연락할 수 있습니다.

문다빈이 다룰 수 있는 머신러닝 프레임워크는 무엇인가요?

문다빈은 TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn 등을 사용합니다.

문다빈이 데이터 분석에 활용하는 주요 라이브러리는 무엇인가요?

문다빈은 NumPy, pandas, matplotlib, seaborn 등을 활용합니다.

문다빈이 오디오 데이터 처리에 사용하는 라이브러리는 무엇인가요?

문다빈은 librosa, pydub, soundfile, torchaudio, nnAudio 등을 사용합니다.

문다빈이 오디오 정성 평가에 사용한 라이브러리는 무엇인가요?

문다빈은 torchsquim과 audiobox를 활용했습니다.

문다빈이 데모 페이지 구현 시 주로 사용하는 프레임워크는 무엇인가요?

문다빈은 streamlit, gradio, FastAPI 등을 사용합니다.

문다빈이 클라우드 인프라로 사용하는 서비스는 무엇인가요?

문다빈은 AWS와 GCP를 모두 사용해 연구 환경을 구축합니다.

문다빈이 버전 관리를 위해 사용하는 도구는 무엇인가요?

문다빈은 Git을 사용합니다.

문다빈이 Git 사용 시 지키는 원칙은 무엇인가요?

문다빈은 실험 주제별로 브랜치를 나누어 아카이빙과 버저닝을 관리합니다.

오디오 품질 향상을 위해 문다빈이 연구한 vocoder는 무엇인가요?

문다빈은 BigVGAN과 RingFormer를 from-scratch로 학습하거나 파인튜닝했습니다.

문다빈이 참고 음성 기반 TTS에서 고안한 알고리즘은 무엇인가요?

문다빈은 적절한 Reference 음성을 선택하는 알고리즘을 설계했습니다.

문다빈이 LangChain을 활용한 작업은 무엇인가요?

문다빈은 채팅 엔진을 구축하고 모델별 하이퍼파라미터 최적화를 진행했습니다.

문다빈이 RAG를 적용한 목적은 무엇인가요?

문다빈은 대화 기억력을 향상시키기 위해 RAG와 벡터 서치를 적용했습니다.

문다빈이 사용하는 하이퍼파라미터 튜닝 요소는 무엇인가요?

문다빈은 top-K, top-P, temperature, 프롬프트 캐싱 등을 조정합니다.

문다빈이 음성합성 전처리에서 연구한 주요 항목은 무엇인가요?

문다빈은 노이즈 제거, 음질 개선(업샘플링 포함), IPA 변환 등을 연구했습니다.

문다빈이 speech enhancement 연구에서 참고한 플랫폼은 무엇인가요?

문다빈은 HuggingFace 모델과 Dolbi 등을 활용했습니다.

문다빈이 Hudson AI에서 맡은 직책은 무엇인가요?

문다빈은 Hudson AI에서 AI Researcher/Engineer로 근무 중입니다.

문다빈이 Hudson AI에서 근무를 시작한 시점은 언제인가요?

문다빈은 2023년 7월부터 Hudson AI에서 근무를 시작했습니다.

문다빈이 Hudson AI에서 담당하는 주요 프로젝트는 무엇인가요?

문다빈은 다국어 TTS(Text-to-Speech) 모델 개선 및 추론 파이프라인 구축을 담당하고 있습니다.

Hudson AI에서 TTS 모델을 적용한 서비스의 이름은 무엇인가요?

Hudson AI의 TTS 모델은 timbre(https://www.timbr.studio/) 서비스에 적용되고 있습니다.

문다빈이 Hudson AI에서 수행한 데이터 가공 작업은 무엇인가요?

문다빈은 IPA 변환과 다국어 데이터 수집·정제를 담당했습니다.

Hudson AI에서 문다빈이 수행한 PoC 예시는 무엇인가요?

문다빈은 TTS 관련 신규 Proof-of-Concept 프로젝트를 지원했습니다.

Hudson AI에서 vocoder 연구 시 문다빈이 진행한 두 가지 접근 방식은 무엇인가요?

문다빈은 BigVGAN과 RingFormer를 처음부터 학습하거나 파인튜닝했습니다.

Hudson AI에서 참고 음성 기반 TTS를 위해 문다빈이 해결한 문제는 무엇인가요?

문다빈은 Reference 음성 선택 최적화 알고리즘을 설계했습니다.

Hudson AI에서 문다빈이 TTS 전·후처리로 연구한 기술은 무엇인가요?

문다빈은 denoising, enhancing, upsampling 등을 연구했습니다.

Hudson AI에서 문다빈이 구축한 추론 파이프라인의 특징은 무엇인가요?

문다빈이 구축한 추론 파이프라인은 다국어 더빙을 지원하도록 설계되었습니다.

Hudson AI에서 연구 중인 PULSE 프로젝트의 목적은 무엇인가요?

PULSE 프로젝트는 사용자 입력으로 캐릭터 디테일을 생성하고 대화를 진행하는 엔진을 목표로 합니다.

PULSE 프로젝트에서 대화에 게임 요소를 더하기 위해 구현한 기능은 무엇인가요?

PULSE 프로젝트에서는 퀘스트 생성과 점수 평가 알고리즘을 도입했습니다.

PULSE 프로젝트에서 메모리 향상을 위해 사용한 기술은 무엇인가요?

PULSE 프로젝트에서는 RAG와 벡터 검색을 기반으로 대화 기억력을 향상시켰습니다.

PULSE 프로젝트에서 프롬프트 엔지니어링의 역할은 무엇인가요?

프롬프트 엔지니어링은 자동 생성된 캐릭터 디테일을 활용해 자연스러운 대화를 이끌어냅니다.

Hudson AI에서 문다빈이 진행한 하이퍼파라미터 최적화 대상 모델은 무엇인가요?

문다빈은 Claude, Gemini, ChatGPT 등 다양한 LLM에 대해 하이퍼파라미터 최적화를 수행했습니다.

문다빈이 KRAFTON에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?

문다빈은 2022년 9월부터 2023년 7월까지 KRAFTON에서 근무했습니다.

KRAFTON에서 문다빈이 속했던 조직 이름은 무엇인가요?

문다빈은 KRAFTON에서 Beluga Part에 속해 있었습니다.

KRAFTON에서 문다빈이 담당한 핵심 연구 주제는 무엇이었나요?

문다빈은 KRAFTON에서 음성합성(Text-to-Speech) 알고리즘 품질 개선을 담당했습니다.

KRAFTON에서 품질 개선 대상이 된 TTS 제품 이름은 무엇인가요?

KRAFTON에서 품질 개선 대상이 된 TTS 제품은 AUDIC입니다.

KRAFTON에서 데이터 가공을 위해 사용한 공공 데이터 출처는 무엇인가요?

KRAFTON에서는 AI-hub 공공데이터를 활용했습니다.

KRAFTON에서 음질 개선을 위해 실험한 pitch 추정 알고리즘은 무엇인가요?

KRAFTON에서는 Harvest pitch 추정을 적용해 보았습니다.

KRAFTON에서 발음 개선을 위해 추가한 모듈은 무엇인가요?

KRAFTON에서는 Discriminator 모듈을 모델에 추가했습니다.

KRAFTON에서 데이터 오류 탐지를 위해 사용한 지표는 무엇인가요?

KRAFTON에서는 CER 기반 탐색(EDA)을 통해 오류를 찾았습니다.

KRAFTON 재직 시 진행한 개인화 TTS 연구의 핵심 목표는 무엇이었나요?

개인화 TTS 연구의 핵심 목표는 소량 음성으로도 상용 수준 TTS를 제작하는 방법을 찾는 것이었습니다.

KRAFTON 재직 시 음성 품질 향상을 위해 연구한 분야는 무엇인가요?

KRAFTON에서는 speech enhancement 알고리즘(HuggingFace, Dolbi 등)을 연구했습니다.

문다빈이 네오위즈에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?

문다빈은 2018년 4월부터 2022년 9월까지 네오위즈에서 근무했습니다.

네오위즈 AI연구소에서 문다빈이 집중한 주요 알고리즘 분야는 무엇인가요?

문다빈은 음성합성과 음성변환 알고리즘 연구에 집중했습니다.

네오위즈에서 문다빈이 수집한 음성 데이터의 목적은 무엇이었나요?

네오위즈에서 문다빈은 게임 NPC용 목소리 생성을 위해 음성 데이터를 수집·가공했습니다.

네오위즈에서 TTS로 생성된 음성의 품질을 높이기 위해 연구한 기술은 무엇인가요?

네오위즈에서는 Denoising, Upsampling 등의 음질 개선 기법을 적용했습니다.

네오위즈에서 음성변환 알고리즘을 이용해 제작한 추가 콘텐츠는 무엇인가요?

네오위즈에서는 게임 효과음을 추가로 생성했습니다.

네오위즈에서 작성한 AI 뉴스레터의 발행 주기는 어떻게 되었나요?

네오위즈에서 AI 뉴스레터는 2주 단위로 발행되었습니다.

AI 뉴스레터 작성 활동의 궁극적인 목표는 무엇이었나요?

AI 뉴스레터 작성의 궁극적인 목표는 사내 실무자들의 AI 과제 발굴과 관심 증진이었습니다.

네오위즈에서 SRPG 덱 생성 연구 시 사용한 알고리즘은 무엇인가요?

네오위즈에서는 유전자 알고리즘을 적용했습니다.

SRPG 덱 연구의 목적은 무엇이었나요?

SRPG 덱 연구의 목적은 초보 유저의 진입장벽을 낮추기 위함이었습니다.

네오위즈 재직 중 진행한 ‘첫 구매 유저 예측’ 연구의 결과 활용 목적은 무엇이었나요?

첫 구매 가능성이 높은 유저에게 타겟 광고를 집행하기 위함이었습니다.

문다빈이 케이엘넷에서 근무한 기간은 언제부터 언제까지인가요?

문다빈은 2016년 2월부터 2018년 4월까지 케이엘넷에서 근무했습니다.

케이엘넷 프로젝트의 산업 분야는 무엇이었나요?

케이엘넷 프로젝트는 중소형 선박 서비스 분야였습니다.

케이엘넷 과제에서 문다빈이 담당한 주요 역할은 무엇이었나요?

문다빈은 선박 고장 예측 알고리즘 개발을 담당했습니다.

케이엘넷 과제에서 수행한 데이터 관련 활동은 무엇인가요?

문다빈은 선내 운항 및 장치 데이터를 수집·저장하는 기술 조사를 수행했습니다.

선박 고장 진단을 위해 문다빈이 분석한 것은 무엇인가요?

문다빈은 다양한 인공지능 기법을 비교·분석했습니다.

문다빈의 업무 스타일은 어떤 특징이 있나요?

문다빈의 업무 스타일은 다양한 프로젝트를 주도적으로 개선하는 적극성이 돋보입니다.

문다빈이 선호하는 협업 방식은 무엇인가요?

문다빈은 다양한 팀과의 협업 경험으로 볼 때 크로스펑셔널 협업을 선호합니다.

문다빈이 중요하게 생각하는 개발 문화는 무엇인가요?

문다빈은 Git 브랜치 전략을 통한 체계적 버저닝과 재현 가능성을 중시합니다.

문다빈이 업무에서 실험을 관리하는 방법은 무엇인가요?

문다빈은 주제별로 브랜치를 나누어 실험을 아카이빙합니다.

문다빈이 연구에서 데이터 품질을 확보하기 위해 취한 조치는 무엇인가요?

문다빈은 EDA와 오류 탐지를 통해 데이터 품질을 개선했습니다.

문다빈이 커뮤니케이션을 강화하기 위해 했던 활동은 무엇인가요?

문다빈은 사내 AI 뉴스레터를 발행해 관심을 모으고 피드백을 수집했습니다.

문다빈이 기술 검증을 위해 만든 것은 무엇인가요?

문다빈은 Streamlit, Gradio로 데모 페이지를 빠르게 제작했습니다.

문다빈이 목표하는 TTS 연구의 지향점은 무엇인가요?

문다빈은 적은 데이터로도 고품질 개인화 TTS를 생성하는 것을 목표로 합니다.

문다빈이 연구를 진행할 때 사용하는 클라우드 전략은 무엇인가요?

문다빈은 AWS와 GCP를 병행해 확장성과 유연성을 확보합니다.

문다빈이 미래 지향적으로 탐색 중인 분야는 무엇인가요?

문다빈은 다국어 TTS 고도화와 LLM 기반 대화 엔진 향상에 집중하고 있습니다.

문다빈이 앞으로 연구하고 싶은 기술 분야는 무엇인가요?

문다빈은 TTS 품질 고도화와 실시간 대화형 AI 엔진을 더욱 발전시키고 싶어 합니다.

문다빈이 장기적으로 기여하고 싶은 산업은 무엇인가요?

문다빈은 콘텐츠 제작과 게임·미디어 분야에서 목소리·대화 AI를 혁신하고자 합니다.

문다빈의 단기 목표는 무엇인가요?

문다빈의 단기 목표는 Hudson AI의 timbre 서비스 품질을 세계 최고 수준으로 끌어올리는 것입니다.

문다빈이 PULSE 프로젝트에서 달성하고자 하는 목표는 무엇인가요?

문다빈은 사용자 맞춤형 캐릭터와 몰입형 대화 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

문다빈이 연구개발 과정에서 중요하게 생각하는 가치는 무엇인가요?

문다빈은 재현 가능성과 사용자 경험을 동시에 추구합니다.

문다빈이 기술 트렌드를 따라잡기 위해 하는 활동은 무엇인가요?

문다빈은 국내외 논문 리뷰와 커뮤니티 활동을 통해 최신 정보를 습득합니다.

문다빈이 협업에서 중요하게 여기는 핵심 요소는 무엇인가요?

문다빈은 투명한 커뮤니케이션과 명확한 목표 설정을 중요하게 여깁니다.

문다빈이 향후 강화하고 싶은 클라우드 역량은 무엇인가요?

문다빈은 AI 워크로드 최적화를 위한 MLOps 자동화를 강화하고 싶어 합니다.

문다빈이 장차 도전하고 싶은 리더십 역할은 무엇인가요?

문다빈은 AI 프로젝트를 총괄하는 기술 리더로 성장하고자 합니다.

문다빈이 사용자 경험을 위해 실험하고 있는 새로운 접근 방식은 무엇인가요?

문다빈은 음성 합성과 LLM을 결합한 인터랙티브 스토리텔링을 실험하고 있습니다.

문다빈이 설계한 퀘스트 시스템은 어떤 지표로 점수를 매기나요?

문다빈이 설계한 퀘스트 시스템은 대화 진행 상황과 사용자 선택에 따른 달성도를 기반으로 점수를 부여합니다.

문다빈이 연구 중인 Reference 선택 알고리즘의 목적은 무엇인가요?

Reference 선택 알고리즘의 목적은 TTS 음성의 스타일과 음색을 레퍼런스와 최대한 유사하게 만드는 것입니다.

문다빈이 음성 품질 평가에 사용한 torchaudio 기반 도구는 무엇인가요?

문다빈은 torchsquim을 활용해 음성 품질을 측정했습니다.

문다빈이 개인화 TTS 데이터 검수에 활용한 임베딩 기법은 무엇인가요?

문다빈은 Audio Embedding 클러스터링을 이용해 오류 샘플을 검출했습니다.

문다빈이 streamlit 데모 페이지를 구현한 목적은 무엇인가요?

문다빈은 사용자 테스트를 통해 기능성과 UX를 검증하기 위해 streamlit 데모 페이지를 구현했습니다.

문다빈이 선박 고장 예측 프로젝트에서 분석한 데이터 종류는 무엇인가요?

문다빈은 선내 운항 데이터와 각종 장치 센서 데이터를 포함해 분석했습니다.

문다빈이 Genetic Algorithm을 선택한 이유는 무엇인가요?

문다빈은 덱 구성에 존재하는 패턴을 유전 정보로 모델링하기 적합했기 때문에 Genetic Algorithm을 선택했습니다.

문다빈이 첫 구매 예측 모델에서 사용한 주요 ML 알고리즘은 무엇인가요?

문다빈은 XGBoost, DNN, CNN, RNN 등을 실험했습니다.

문다빈이 실험 코드 버저닝에서 브랜치를 나누는 기준은 무엇인가요?

문다빈은 연구 주제나 실험 가설 단위로 브랜치를 구분합니다.

문다빈이 timbre 서비스에 기여한 핵심 가치는 무엇인가요?

문다빈은 다양한 언어의 고품질 음성을 빠르게 생성해 더빙 비용을 절감한 점에 기여했습니다.