모임 개요

• 일시: 2025년 03월 14일 16:30 ~ 19:30
• 장소: 복지관 311
• 참가자 명단: 전원 참가
• 사진

• 김종민

  공부한 내용:

  • 프롬프트 조절만으로 화자의 감정이나 말투를 바꾸는 실험을 해 보았습니다.
  • 큰 모델의 지식을 작은 모델로 옮기고, 음질 차이를 비교해 보았습니다.
  • 화자 목소리를 기준으로 그룹을 나누고, 유사한 목소리끼리 잘 모이는지 시각화해 보았습니다.

  소감:

  • 프롬프트만 바꿔도 감정 표현이 바뀌고, 작은 모델도 꽤 잘 따라가는 걸 보며 모델 구조에 흥미가 생겼습니다.

• 김성호

  공부한 내용:

  • 서버리스 환경과 컨테이너 환경을 조합해서 음성 합성 서비스를 구성해 보았습니다.
  • CPU 사용량에 따라 자동으로 서버 개수를 조절하는 설정을 개선했습니다.
  • 여러 환경에서 지연 시간과 처리 속도를 비교해 보고, 가장 효율적인 조합을 찾았습니다.

  소감:

  • 상황에 맞게 서버 구조를 바꿔보면서, 성능과 비용을 동시에 잡는 법을 배울 수 있었습니다.

• 정성원

  공부한 내용:

  • 여러 서버에 부하를 나눠주는 구조를 구성하고, 장애가 생겼을 때 자동으로 복구되도록 설정했습니다.
  • 기존 배포 방식 대신 점진적으로 바꾸는 ‘블루-그린 배포’ 방식을 테스트해 보았습니다.
  • 알림 시스템을 연동하여, 문제가 생기면 바로 알려주고 자동 대응되도록 구성했습니다.

  소감:

  • 실제처럼 장애 상황을 만들고 테스트해 보면서 안정적인 서비스 운영의 중요성을 체감했습니다.

• 박수연

  공부한 내용:

  • 여러 종류의 잡음을 혼합해 모델을 학습시키고, 노이즈에 강한 음성을 만들도록 실험했습니다.

  • 사용자 대상 테스트를 통해 어떤 음성이 더 자연스럽게 들리는지 피드백을 받았습니다.

  • 잡음이 많은 환경에서도 품질을 유지할 수 있는 전처리 파이프라인을 개선했습니다.

  소감:

  • 실제 사용자의 반응을 보면서 기술적인 접근뿐만 아니라 사용자 입장에서의 품질도 중요하다는 걸 느꼈습니다.

• 한준교

  공부한 내용:

  • 앱을 웹에서도 사용할 수 있게 바꾸어, 오프라인에서도 음성이 재생되는 기능을 테스트했습니다.
  • 앱 실행 시 처음에만 모델을 다운받고, 이후에는 빠르게 작동하도록 캐시 기능을 적용했습니다.
  • 여러 기기에서 성능과 배터리 사용량을 비교해 최적화된 설정을 찾았습니다.

  소감:

  • 다양한 환경에서 테스트하면서, 빠르고 가벼우면서도 안정적인 사용자 경험을 제공하는 방법을 배웠습니다.