💡프로그램 배포문의는 메일로 남겨주세요. 돈받고 팔진 않는데 막 배포하지도 않습니다.❗웹으로 재가공해서 배포 하곤 싶지만, 구글웹에서 제공하는 기능을 응용하는거라 정책위반의 소지가 있습니다. ● OLD WORKFLOW (INCONVENIENT) STEP 01 PDF 수집 및 업로드 STEP 02 이미지 변환 사이트 이용 STEP 03 번역기 사이트 재업로드 STEP 04 결과물 개별 다운로드 ALL-IN-ONE COMPRESSED ● NEW INTEGRATED ENGINE SOLUTIONS AI 원스톱 이미지 번역 PDF만 넣으세요. 나머지는 AI가 알아서 합니다. 자동 이미지 렌더링 컨텍스트 유지 번역 레이아웃 100% 보존 일괄 압축 저장 작업 단계 4단계 → 1단계 소요 시간 1시간 → 60초 필요 도구 3개 → 단 하나 SYSTEM REQUIREME
💡Next.js전체에 대한 내용이 아니라 SSR, SCR에 대해 간단하게 소개해요. 이 블로그도 Next.js의 SSR로 노출페이지가 작성되어 배포돼요.❗기술적인 내용은 포함하지 않았습니다. 코딩에이전트 들이 워낙 잘 처리할것이 분명하기 때문에. 우리는, 판단과 명령만. 🚀 Next.js Rendering Strategy: SSR vs CSR Overview ● SSR (Server-Side) * •Pre-rendering: 서버에서 HTML을 미리 생성하여 전달 * •FCP 속도: 첫 페이지 로딩 시 빈 화면 없이 즉시 노출 * •Data Fetch: 서버 사이드에서 보안성 높은 API 통신 * •성능: 클라이언트 기기의 리소스 소모가 상대적으로 적음 ○ CSR (Client-Side) * •Hydration: 브라우저에서 JS가 실행되며 화면 렌더링 * •UX/Interaction: 페이지 전환 시 새로고침 없는 부드
💡요즘 Groq(Grok아님)사와 Gemini, Qwen 등에서 배포하는 개발자용, 무료사용량(Free tier)가 매우 넉넉해서 개인용 ai서비스를 구축하기에 매우 훌륭 하고 좋습니다. 바이브 코딩 공부하기에도 실험삼아 구축해서 실사용하기에도 정말로 만족도가 높습니다.❗모든 기준은 AI agnetic 사용을 기반으로 설명합니다. 코드를 전혀 모르는 사람도 구축할 수 있게끔 안내하는게 목표 입니다. 🚀 Next.js Rendering Strategy: SSR vs CSR Overview ● SSR (Server-Side) * •Pre-rendering: 서버에서 HTML을 미리 생성하여 전달 * •FCP 속도: 첫 페이지 로딩 시 빈 화면 없이 즉시 노출 ○ CSR (Client-Side) * •Hydration: 브라우저에서 JS가 실행되며 화면 렌더링 🔍 SEO Optimi
💡WIFI 센싱 기술은 최근에 매우 연구가 활발한 기술인데요. wifi센싱을 연구하거나 구축하고싶으신 분들을 위해 간단하게 소개 드립니다. Wi-Fi Sensing 기술의 경쟁력 및 산업별 파급력 분석 1. 기술적 배경 및 지속 가능성 * 표준 기반의 강력한 생태계 * Wi-Fi 표준특허(SEP)를 기반으로 핵심 기술이 개발되며, 글로벌 기업(Qualcomm, Broadcom, 삼성전자, 화웨이 등)이 공동 참여. * 사용자에게는 익숙한 기술이나, 이면에는 초거대 기업들의 막대한 자본과 연구력이 투입됨. * 개발의 연속성 및 상호 협력 * 칩셋 제조사 간 로열티 지불 및 **상호 특허 허용(Cross-Licensing)**을 통해 기술적 고립 없이 안정적인 개발 환경 구축. * 공동 개발을 통해 기술의 표준화와 확장성이 매우 뛰어남. 2. 핵심 메커니즘: 무선 신호의 재해석 * 주파수 분석 방식: 무선 신
소규모 산업체(사무실) & 연구실에서 응용력이 뛰어난 소호용 AI제작 방법을 공유합니다 :) 🛠️ Open WebUI 기반 소호용 AI 구축 로드맵 전체적인 흐름은 [컴퓨터 준비 → 두뇌(엔진) 설치 → 얼굴(화면) 설치 → 지식(데이터) 주입 → 활용] 순서로 진행됩니다. 1단계: 하드웨어 및 환경 준비 AI를 돌리기 위해서는 일반적인 사무용 PC보다는 조금 더 좋은 사양의 컴퓨터가 필요합니다. * 컴퓨터 사양: 그래픽 카드(NVIDIA RTX 시리즈 권장)가 있는 PC가 가장 좋지만, 최근에는 일반 노트북이나 Mac에서도 구동 가능합니다. * 운영체제: Windows, macOS, Linux 어디서든 가능하지만, 초보자에게는 Windows(Docker 이용) 환경이 가장 접근하기 좋습니다. 2단계: AI의 엔진 설치 (Ollama) Open WebUI는 일종의 '화면'일 뿐입니다. 실제로 질문에 답변을 하는 '두뇌' 역할의 엔진이 필요한데, 보통 Ollam
MCP서버를 통합한 AI자동화 전선구조해석 전자동 전산화 서비스 배포. 서비스 목표 1. 유한요소 '해석' 자동화 a. 유한요소 모델은 입력파일 b. 유한요소 해석 관련 엔진 모델입력 c. 기진력 스펙 PDF혹은 JSON파일 자동화 혹은 자동 인덱싱(파싱) 2. 레포팅 자동화 a. 기존 대학연구실의 Trial&paste 형식의 일명 노가다 방식 자동화 b. 계산 및 hypermesh & hyperview 노가다 자동화 c. global modes & local modes 선정 자동화 3. 후처리 자동화 4. 패치less 배포 a. MCP서버를 통한 규칙 업데이트 자동 대응(프로그램 업데이트 및 서버 업데이트 필요 최소화) b. 모든 서비스는 변수화로 패치less한 연속 사용성 제공 🗓️예상기간 : 6개월 or more *보고서 서식 공
