[KREW INSIDE] 신입 개발자의 좌충우돌 문제 해결기

시작하며 안녕하세요 저는 카카오엔터프라이즈 신입 개발자 harry 입니다. 3개월간의 인턴 과정을 마치고 전환되어, AI서비스플랫폼실 서버 개발팀 비즈플랫폼 파트 IAM 셀에서 근무하고 있습니다. 제가 현재 소속되어 있는 AI서비스플랫폼실 서버 개발팀은 테스트 코드의 중요성을 강조하는 팀입니다. 사이드 이펙트를 배포 전에 발견하고 견고한 코드를 작성하기 위해서 테스트 코드를 잘 작성하는 것은 개발자의 기본이라고 생각합니다. 그러나 저와 같은 신입 개발자 입장에서 Spring Framework는 여전히 어렵고, JUnit이라는 테스트 프레임워크는 낯설기만 한데다가 Kotlin이라는 언어는 생소하기까지 합니다. 그래서 테스트 코드를 잘 작성하는 일이 쉽지 않았으며, 지금도 여전히 다양한 케이스를 커버하는 테..

카카오 i의 작고 소중한 힐링

시작하며 서기 2020년! 우리는 접촉이 공포가 되는 극단적 언택트(Untact) 시대를 맞이하고 말았습니다. 사람보다는 키오스크, 전화보다는 배달 앱, 발품보다는 온라인 쇼핑이 편해진 건 그다지 새로운 이야기도 아니지만, ‘안’하는 것과 ‘못’하는 것은 아주 다르니까요. 실생활의 불편함은 물론이고 불안, 무기력, 우울감을 호소하는 코로나 블루까지 우리의 일상은 꽤 많이 바뀌었습니다. 저 역시도 재택근무로 외로움이 짙어질 즈음에 모든 콘택트 요청이 단비 같았죠. 설령 그게 업무 요청일지라도... (언빌리버블!) 오늘은 언택트 시대의 힐링 서비스를 통해 사람들의 위로가 되고 싶은 마음을 전하고자 합니다. 기술 공유보단 옆집 사는 기획자 이야기로 편히 읽어주세요. 🙏 상반기에 인입된 발화를 살펴보면 [그림 ..

[TW] 기술 문서 작성 5단계

시작하며 안녕하세요. 카카오엔터프라이즈에서 테크니컬 라이터 업무를 진행하고 있는 테크니컬라이팅팀의 Crystal(김유리)과 Sandy(차신영)입니다. :) 이전 포스팅(Technical Writer에서 Technical Communicator로…)에서는 Technical Communication에 대한 정의와 역사 그리고 어떤 업무를 하는지에 대해서 알아보았습니다. 지난번에도 잠깐 언급했듯이 해외에서는 테크니컬 라이팅의 학위 프로그램도 존재하며, 학계에서는 관련 프로세스가 확립 되어있는데요. 이를 바탕으로, 이번 포스트의 주제는 기술적인 정보를 특정 독자들에게 정확하고 명확하게 전달하기 위해 어떤 프로세스로 진행해야 하는지에 대해 간단히 말씀드리려고 합니다. Kieran Morgan의 Technical ..

얼굴 인식 알고리즘 선행 연구를 소개합니다

시작하며 얼굴 인식 기술(face recognition)은 지난 수십 년간 컴퓨터 비전(computer vision)의 주요 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있습니다. [그림 1]처럼 시스템에 입력된 두 이미지 속 인물 간의 동일인 여부를 검증(verification)하거나, 이미지 속 인물이 내부 데이터베이스(DB)에 미리 저장된 인물 중 누구와 가장 유사한지를 식별(identification)하는 데 이 기술이 널리 활용되고 있습니다. 다만 얼굴 인식 모델의 훈련 또는 추론 단계에서 사진 속 얼굴 위치가 제각기 다르거나 그 촬영 각도가 다르면 얼굴 인식 정확도가 낮아질 수 있습니다. 따라서 사진에서 얼굴 영역을 찾아 동일한 형태의 정면 얼굴을 추출하는 전처리 과정이 선행되어야 합니다. 일반적인 전처..

[TW] Technical Writer에서 Technical Communicator로...

시작하며 안녕하세요, 카카오엔터프라이즈에서 Technical Writer(이하 테크니컬 라이터)로 일하고 있는 Sandy입니다. :) 이번 포스팅에서 제가 속한 테크니컬라이팅 팀에서 하는 일과 관련된 Technical Writing, Technical Writer, Technical Communicator 등의 개념을 소개하고자 합니다. 여러분은, 테크니컬 라이터라는 직업을 들어보신 적 있으신가요? 많은 분들이, 아니 대부분, 라고 들었을 때, 기획이나 개발 직군과 달리 생소한 느낌을 받으셨을 거라고 생각해요. 테크니컬 라이터로서, 아쉽긴 하지만, 제가 과장을 조금 보태서 말하자면 어느 회사에서나 규모는 작아도 어느 직무보다 매력적인 직업이라는 것을 말씀드리고 싶어요. 개념과 직무가 다소 생소하더라도 꼭..

카카오 i 번역 성능 향상 실험 : 대규모 말뭉치를 활용한 사전학습

시작하며 사전학습(pretraining)은 데이터양이 절대적으로 적은 상황에서 적용하는 기법입니다. 문제(본 훈련)에서 제시되는 것과 유사한 형태의 데이터로 모델을 사전학습시키면 본 훈련에 효과적인 매개변수(parameter) 초기값 확보에 크게 도움이 되어서죠. 오늘날 대규모 말뭉치(corpus)를 사전학습한 언어 모델(language model)이 자연어처리(NLP)에서 주류로 자리하게 된 것은 바로 이런 효과 덕분입니다. 하지만 대용량 데이터를 사전학습해 성능을 크게 끌어올린 최신 언어 모델이 모든 NLP 태스크를 잘 풀지는 못합니다. 단적인 예로, 하나의 언어로 구성된 문장에서 특징(feature)을 추출하는 데 주안을 둔 언어 모델은 여러 언어에서의 특징 추출이 중요한 번역 태스크에는 적합하지 ..