https://jalammar.github.io/illustrated-transformer
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License 로 출처표기, 동일조건, 비영리 사용을 조건으로 자유롭게 사용 가능함.
게시물 일러스트로 트랜스포머 이해하기 / The Illustrated Transformer이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.
https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api
관리형 RAG 시스템: 파일 검색 도구는 Gemini API에 직접 내장된 완전 관리형 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 시스템입니다.
개발 간소화: 이 도구는 RAG 파이프라인의 복잡한 과정(파일 저장, 청크화, 임베딩, 컨텍스트 주입 등)을 자동 관리하여 개발자가 더 쉽게 Gemini를 자신의 데이터와 연결할 수 있게 해줍니다.
비용 효율성: 쿼리 시점의 저장 및 임베딩 생성 비용은 무료입니다. 초기 파일 인덱싱 비용(1백만 토큰당 $0.15)만 지불하면 됩니다.
정확도 향상: 사용자의 데이터를 기반으로 하여 더 정확하고 관련성 높은 답변을 생성할 수 있습니다.
활용 사례: 개발자들은 이미 이 기능을 사용하여 지능형 지원 봇, 내부 지식 도우미, 콘텐츠 검색 플랫폼 등을 구축하고 있습니다.
바로: 말 그대로 내 손 안에서 자유롭게 운용 가능한 NotebookLM을 만들 수 있음. 물론 대가로 나의 소중한 데이터가 (아마도…) 구글에게 감. -0-!
게시물 File Search Tool in Gemini API : 내 손안에 NotebookLM이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.
“두 달 전, 구글은 구글 랩스(Google Labs)의 초기 실험으로 ‘오팔(Opal)’을 처음 선보였습니다. 오팔의 목표는 ‘코딩 없이’ 자연어만으로 AI 기반 미니 앱을 구축할 수 있는 기능을 이용자들에게 제공하는 것이었습니다. 올해 초 미국 이용자들을 대상으로 오팔을 공개할 당시만 해도 간단하고 재미있는 도구가 만들어질 것으로 예상했습니다. 하지만 실제로 저희는 기대 이상으로 정교하고 실용적이며 창의성이 돋보이는 오팔 기반 앱들이 폭발적으로 증가하는 것을 확인할 수 있었습니다. 초기 이용자들이 보여준 독창성을 통해 저희는 전 세계적으로 더 많은 크리에이터들이 오팔을 활용할 수 있도록 지원해야 함을 확인했습니다.”
https://blog.google/intl/ko-kr/products/opal-expansion-kr
게시물 구글 노코딩 AI 미니 앱 빌더 ‘오팔(Opal)’ 한국 출시이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.
(Claude 한국어 요약)
Gephi 개발팀과 커뮤니티가 올해도 프랑스 낭트에서 한자리에 모였습니다. 2021년 코펜하겐에서 시작된 Gephi Week는 매년 열리는 연례 행사로, 올해는 OuestWare의 주최와 UmanIT의 후원으로 진행되었습니다.
전면적인 UX 개편을 거쳐 드디어 1.0 버전으로 업그레이드됩니다. 새로운 비주얼 디자인과 개선된 사용자 경험을 곧 만나보실 수 있습니다.
커뮤니티의 오랜 요청이 실현되었습니다! 이제 Jupyter Notebook에서 Gephi를 사용할 수 있는 Python 라이브러리 Gephipy가 PyPI에 공개되었습니다.
2008년부터 사용된 시각화 엔진을 완전히 재작성하여 성능을 대폭 향상시켰습니다. Gephi 0.11 버전은 올해 말 출시 예정입니다.
10년 만에 Gephi 공식 웹사이트가 완전히 새단장했습니다. Gephi Lite로의 명확한 경로를 제공하고, 최신 정보를 담아 더욱 사용하기 편리해졌습니다.
Gephi Desktop과 Lite 버전 모두를 위한 최신 입문 튜토리얼이 제작되었으며, 커뮤니티 피드백을 바탕으로 한 FAQ 섹션도 추가되었습니다.
Open Collective 플랫폼을 통한 프로젝트 운영 투명화와 기부 시스템 개선 작업이 진행되었습니다.
게시물 Gephi Week 2025이 KADH / 한국디지털인문학협의회에 처음 등장했습니다.
행 사 명 2025년도 ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 활용 설명회
주 최 / 주 관 주최/주관 : 한국과학기술정보연구원(KISTI)
신 청 기 간 2025년 09월 01일(월) 11:00 ~ 2025년 09월 17일(수) 18:00
장 소 한국과학기술정보연구원 서울분원 대회의실(별관 3층)
https://accesson.kisti.re.kr/edu/info.do?eduId=EDU0000030
연구자를 위한 서지정보 추출기 겸 인용 표기 자동 완성 프로그램,
Sickle-Cite(크롬 브라우저 확장 프로그램)
🙋 학술 데이터베이스 사이트에서 논문을 검색하신 뒤, 논문의 서지정보를 일일히 적어두셨나요?
🙋 논문을 인용할 때, 국문학계의 관습적 인용 양식에 맞춰 손수 인용 표기를 쓰셨나요?
🙋 혹은, 서지정보를 추출하여 인용 표기를 자동 완성해주는 프로그램이 있다는 건 알지만, 국문학계의 인용 표기법은 지원을 잘 하지 않거나, 국문 논문에는 뭔가 잘 맞지 않아 사용하지 못하고 계셨나요?
그런 분들을 위한 크롬 확장 프로그램, Sickle-Cite를 소개합니다. RISS, KCI, KISS 등 학술 데이터베이스 사이트의 논문 검색 결과 페이지에서 버튼 한 번만 누르면 논문의 서지정보가 자동 추출되고 저장되며, 설정된 인용 양식으로 인용 표기 또한 자동 완성됩니다.
✔️ 수많은 논문들의 서지정보를 버튼 한 번으로 간편하게 기록해두는 것,
✔️ 추출된 서지사항을 직접 수정하여 저장하는 것,
✔️ 저장해두었던 논문 목록을 확인하고 검색하는 것,
✔️ 논문들을 내 마음대로 분류해두는 것,
✔️ 원하는 인용 양식을 적용하여 참고문헌 목록을 한번에 자동 완성하는 것,
이 모든 것이 Sickle-Cite 하나로 가능합니다.
그리고, Sickle-Cite는 연구자들을 위한 공유지로 영원히 남아있을 것입니다(소스 코드 공개, 완전 무료).
프로그램 안내(설명) 페이지 링크: https://danhyun.notion.site/sickle-cite
크롬 설치링크 : https://chromewebstore.google.com/detail/sickle-cite/gcpfjpjfdocpojlfboppejoommfmhdlp
Stitch는 애플리케이션 개발자들이 모바일 및 웹 앱을 위한 고품질 사용자 인터페이스(UI)를 생성하고, 이를 Figma로 쉽게 내보내거나 프런트엔드 코드에 직접 접근할 수 있도록 돕는 AI 기반 도구입니다. 이 도구는 Google DeepMind의 최신 AI 모델 중 일부를 사용합니다.
바로: 우리 구글이 미쳤어요 -0-! 요즘 열일하는 구글. 이런 도구들도 점차 특화 + 통합 되어 가겠지. 그런데 생각해보면 인간과 디지털의 소통은 현재 텍스트 혹은 그림임. 결국 인간의 뇌파에서 직접적으로 소통되는 날이 오면… 또 어떻게 변화할까?!
https://www.rawgraphs.io/learning
RAWGraphs is an open source data visualization framework built with the goal of making the visual representation of complex data easy for everyone.
RAWGraphs는 모든 사람이 복잡한 데이터의 시각적 표현을 쉽게 만들 수 있도록 하는 것을 목표로 구축된 오픈 소스 데이터 시각화 프레임워크입니다.
주로 디자이너와 시각화 전문가(vis geeks)를 위한 도구로 구상된 RAWGraphs는 스프레드시트 애플리케이션(예: Microsoft Excel, Apple Numbers, OpenRefine)과 벡터 그래픽 편집기(예: Adobe Illustrator, Inkscape, Figma) 사이의 누락된 연결 고리(missing link)를 제공하는 것을 목표로 합니다.
밀라노 공과대학교(Politecnico di Milano)의 DensityDesign Research Lab이 주도하고 유지 관리하는 이 프로젝트는 2013년에 공개되었으며, 많은 사람들에게 데이터 시각화 분야에서 가장 중요한 도구 중 하나로 여겨지고 있습니다.
프로젝트의 설계, 개발 및 유지 관리를 담당하는 팀은 DensityDesign, Calibro, 그리고 2019년에 합류한 Inmagik으로 구성되어 있습니다.
Primarily conceived as a tool for designers and vis geeks, RAWGraphs aims at providing a missing link between spreadsheet applications (e.g. Microsoft Excel, Apple Numbers, OpenRefine) and vector graphics editors (e.g. Adobe Illustrator, Inkscape, Figma).
The project, led and maintained by the DensityDesign Research Lab (Politecnico di Milano) was released publicly in 2013 and is regarded by many as one of the most important tools in the field of data visualization.
The team responsible for the design, development and maintenance of the project is composed by DensityDesign, Calibro and Inmagik, who joined the team in 2019.
바로:
학부 레벨에서 다양한 데이터 시각화를 실습해보기에는 상당히 괜찮은 툴로 보임. 기능면으로 생각하면, 데이터쪽으로는 직접 CSV나 TSV로 데이터를 만들어도 되고, 아님 구글스프레이드시트에 만들어서 연동할 수도 있고, 고급과정으로 SPARQL(기본적으로 wikidata) 사용 가능함. 기본적인 예시 데이터와 튜토리얼들이 구비되어 있기도 하고. (예시 데이터에 각 데이터로 가능한 시각화를 적어두었으면 더 좋았을듯 하지만.) 그리고 시각화시의 다양한 변수와 옵션을 간단하게 조작하고 그 결과를 즉시적으로 본다는 점도 괜찮음. 그 결과물을 이미지파일로 다운로드 가능하다는 점도 괜찮고. 다만 곧장 웹 공유가 안되는건 아쉽지만, 무료니까. 커스텀 차트도 가능은 한데…이건 학부생들에게는 어려울듯 하고?!
실제적인 수업 방식은 3시간정도 모든 기능에 대한 설명(대학원이었으면 조사해서 발표하라고 -_-)하고, 3개 타입 이상의 시각화(기본적인 바 시각화 같은건 제외하고)가 가능한 형태의 주제와 그 주제의 데이터를 기획하라고 하고, 3시간 정도 자신들의 데이터를 기반으로 시각화를 한 것을 어떤 주제로, 어떻게 데이터를 만들어서, 어떻게 시각화했으며, 어떤 해석을 했다고 발표하라고 하고. 팀당 10~15분?
사람의 욕심은 끝이 없기에 굳이 욕심을 말하면, 지리정보시각화, 네트워크시각화, 시계열 적용 등등등이…. 근데 이럼 끝이 없….
지난 2월 2일에 발표된 OpenAI의 새로운 서비스 Deep Research.
현재 ChatGPT Pro 버전에서만 구동 가능하며 (향후 Plus 버전에서도 사용가능하다고 함), 에이전트 기반의 연구 특화 서비스.
관련 내용 한국어 번역 블로그 포스팅
가천대 정재훈 교수(의과대학)의 사용후기
(김병준) 어제 유료 결제후 활용해본 느낌은 다음과 같음.
https://github.com/google-research/inksight
InkSight is an offline-to-online handwriting conversion system that transforms photos of handwritten text into digital ink through a Vision Transformer (ViT) and mT5 encoder-decoder architecture. By combining reading and writing priors in a multi-task training framework, our models process handwritten content without requiring specialized equipment, handling diverse writing styles and backgrounds. The system supports both word-level and full-page conversion, enabling practical digitization of physical notes into searchable, editable digital formats. In this repository we provide the model weights of Small-p, dataset, and example inference code.
InkSight는 Vision Transformer(ViT) 및 mT5 인코더-디코더 아키텍처를 통해 손글씨 텍스트 사진을 디지털 잉크로 변환하는 오프라인-온라인 필기 변환 시스템입니다. 멀티태스크 학습 프레임워크에서 읽기 및 쓰기 사전 지식을 결합함으로써 InkSight 모델은 특수 장비 없이도 다양한 필기 스타일과 배경을 처리하여 손글씨 콘텐츠를 처리합니다. 이 시스템은 단어 수준 및 전체 페이지 변환을 모두 지원하여 실제 노트를 검색 가능하고 편집 가능한 디지털 형식으로 실질적으로 디지털화할 수 있도록 합니다.
출처: “한국어로 번역해”. Gemini Advanced 2.0 Experimental Advanced. 2025.01.30.
(deepl 번역) NDL 고전적 OCR-Lite를 이용하여 텍스트화를 수행하기 위한 애플리케이션을 제공하는 리포지토리입니다.
NDL 고전적 OCR-Lite는 에도 시대 이전의 일본 고서, 청대 이전의 한적 등 고전적 자료의 디지털화 이미지에서 텍스트 데이터를 생성하는 OCR이다.
GPU를 필요로 하지 않는 OCR 처리가 특징이며, 노트북 등 일반 가정용 컴퓨터 및 OS 환경에서 고속으로 실행할 수 있습니다.
https://github.com/ndl-lab/ndlkotenocr-lite
OpenAI에서 발행한 <ChatGPT를 사용한 학생용 글쓰기 가이드>.
ChatGPT 제작사에서 쓴 글이니만큼 읽어볼만한 가치가 있어서 공유합니다.
아래는 해당 글의 12개 꼭지입니다.
1. Delegate citation grunt work to ChatGPT
2. Quickly get up to speed on a new topic
3. Get a roadmap of relevant sources
4. Complete your understanding by asking specific questions
5. Improve your flow by getting feedback on structure
6. Test your logic with reverse outlining
7. Develop your ideas through Socratic dialogue
8. Pressure-test your thesis by asking for counterarguments
9. Compare your ideas against history’s greatest thinkers
10. Elevate your writing through iterative feedback
11. Use Advanced Voice Mode as a reading companion
12. Don’t just go through the motions—hone your skills
https://hermionewy.github.io/data.html
이 페이지는 Hermione Uy가 만든 데이터 시각화 도구 모음입니다. 도구에는 다양한 차트 유형, 지도 및 기타 시각화 요소를 만드는 데 사용할 수 있는 코드가 포함되어 있습니다.
페이지 정보
작성자: Hermione Uy
라이선스: MIT
도구
이 페이지에는 다음과 같은 데이터 시각화 도구가 포함되어 있습니다.
차트: 막대 그래프, 선 그래프, 산점도, 파이 그래프 등 다양한 유형의 차트를 만들 수 있습니다.
지도: Choropleth 지도, 버블 맵, 경로 지도 등 다양한 유형의 지도를 만들 수 있습니다.
기타: 테이블, 그리드 레이아웃, 텍스트 레이블 등 다양한 시각화 요소를 만들 수 있습니다.
사용 방법
각 도구에는 사용 방법을 설명하는 데 도움이 되는 코드 예제가 포함되어 있습니다.
(by gemini advanced)
“누리IDT의 고성능 〈자동 표점 서비스〉는 이러한 표점 작업을 AI가 빠르고 정확하게 자동 처리해 준다. 누리IDT는 이를 위해 트랜스포머 계열의 최신 자연어처리(NLP) 모델로 1억 자 이상의 한문 데이터를 학습시킨 자동 표점 AI 모델을 개발하고 누구나 사용할 수 있는 서비스로 공개했다. 1,000자 분량의 한문 원문 텍스트를 입력하면 1초 이내에 표점 처리해 주며, 표점의 정확도는 90% 이상으로 관련 전공 석사 수준을 능가한다. 이 서비스를 이용하면 전문가가 한 달 넘게 전념해야 할 표점 작업을 단 하루 만에 마칠 수가 있다.”
https://www.joongang.co.kr/article/25246569
아래 신청을 통해 github copilot 무료로 사용 가능.
공인 교육 기관의 학생 또는 교직원은 GitHub Global Campus에 신청할 수 있습니다. GitHub Global Campus는 GitHub Education Community가 한 곳에서 교육 혜택에 액세스할 수 있도록 지원하는 포털입니다. GitHub Global Campus 포털에는 the GitHub Education Community, 전문 개발자가 사용하는 산업 도구, 이벤트, Campus TV 콘텐츠, GitHub Classroom, GitHub Community Exchange, GitHub Student Developer Pack, 학생 및 교사가 차세대 소프트웨어 개발을 형성하는 데 도움이 되는 기타 독점 기능에 대한 액세스가 포함되어 있습니다.
개별 할인을 신청하기 전에 학습 커뮤니티가 이미 GitHub Campus Program 학교로 당사와 파트너 관계를 맺고 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 “GitHub Campus 프로그램 정보“을 참조하세요.
교사 혜택 및 GitHub Global Campus 액세스를 신청하려면 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
GitHub의 개인 계정에 관한 자세한 내용은 “GitHub에서 계정 생성하기“을 참조하세요.
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