beomdo’s ML-DL blog

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Nano Banana MCP와 LaTeX를 활용한 논문용 Figure 제작 파이프라인

Nano Banana MCP로 논문 Figure의 레이아웃 시안을 생성하고, 실제 그림은 데이터에서 계산하는 matplotlib/TikZ 코드로 빌드해 LaTeX에서 관리하는 제작 파이프라인을 정리했습니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 8주차 - 프로젝트를 마치며

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미래내일일경험사업

ROQET 팀의 ABC 프로젝트 멘토링 마지막 기술노트. 1주차부터 7주차까지의 흐름과 최종 결과를 짧게 정리하고, 7주 동안 배운 점을 기록합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 7주차 - 최종 결과물: Hybrid 지식 증류 + INT8 PTQ 경량화 디코더와 SoC 설계 종합

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미래내일일경험사업

ROQET 팀의 ABC 프로젝트 멘토링 최종 산출물을 정리합니다. QECCT를 Teacher로 한 Hybrid 지식 증류와 INT8 PTQ를 결합해 모델 크기 99.4%·추론 시간 97.5%를 절감하면서 LER/BER을 유지한 경량 QEC 디코더, 그리고 Zynq-7020 기반 온칩 디코딩 SoC 설계…

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 6주차 - 선택적 호출 게이트와 분포 외 일반화

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5주차에서 드러난 사전 디코더의 손해 영역을 학습으로 흡수하는 58.9k 파라미터 게이트를 설계하고, 분포 외 거리 15/17에서의 자동 기각과 27.7% 호출만으로 MWPM 단독보다 낮은 결합 LER에 도달하는 운용점을 측정합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 5주차 - 사전 디코더 긍정 기여 측정 — 균일 호출 가정 검증

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NVIDIA Ising-Decoding의 균일 호출 가정을 거리 5/9/13과 분포 외 거리 17까지 18개 조건에서 측정하고, 거리 13/17의 손해 영역을 McNemar 페어드 검정으로 통계적으로 확인합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 4주차 - 엣지 타입을 분리한 디코더와 MWPM과의 격차 측정

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엣지 가중치를 메시지 패싱에 직접 반영하고, DEM에서 추출한 correlation 엣지를 별도 GraphConv 분기로 처리해, ablation으로 MWPM과의 격차가 어떻게 좁혀지는지 정량적으로 측정합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 3주차 - Annotated Detector Graph와 GNN 디코더 첫 학습

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Stim으로 만든 신드롬 데이터를 annotated detector graph로 변환하고, PyTorch Geometric 기반 GraphConv 디코더의 첫 학습 파이프라인을 정리합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 2주차 - QEC 기본 동작과 Stim으로 신드롬 데이터 생성하기

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Surface Code의 안정자(Stabilizer) 개념과 양자 오류 정정의 동작 과정을 정리하고, Stim을 이용해 GNN 디코더 학습용 신드롬 데이터를 직접 생성합니다.

[2026 ABC 프로젝트 멘토링 2기] 프로젝트 1주차 - GNN과 Post-Training Quantization 개요

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GNN 기반 양자 오류 정정 디코더 프로젝트의 방법론인 Graph Neural Network와 Post-Training Quantization의 개념을 정리합니다.

[GitHub] Feature 등 브랜치 활용법, 커밋 메시지 작성법

팀 프로젝트에 적용 가능한 Git 브랜치 활용법과 커밋 메시지 작성법을 정리했습니다.

[2025 ABC 프로젝트 멘토링 8기] 5주차 - 실제 전력 사용량 데이터를 활용한 이상 탐지

ABC프로젝트멘토링

이전 주차에서 개발한 CNN 오토인코더 모델을 실제 Kaggle의 주택 전력 사용량 데이터에 적용하여, 현실 데이터에서 발생하는 이상 패턴을 탐지하는 과정을 다룹니다.

[2025 ABC 프로젝트 멘토링 8기] 4주차 - 모델 성능 개선 및 하이퍼파라미터 최적화

ABC프로젝트멘토링

지난주 CNN 오토인코더 모델의 한계를 분석하고, 성능 개선을 위한 다양한 방법과 하이퍼파라미터 최적화 과정을 기록합니다.

[2025 ABC 프로젝트 멘토링 8기] 3주차 - CNN으로 시계열 이상 탐지 (PyTorch)

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PyTorch를 사용하여 1D CNN 오토인코더 기반 시계열 이상 탐지 베이스라인 모델을 구현합니다.

[2025 ABC 프로젝트 멘토링 8기] 2주차 - 시계열 이상 탐지와 머신러닝 기초 적용

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Python을 활용한 시계열 데이터 이상 탐지 - 머신러닝 기법 적용 실습

[2025 ABC 프로젝트 멘토링 8기] 1주차 - 시계열 이상 탐지를 위한 EDA 및 전처리

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Python을 활용한 시계열 데이터 이상 탐지를 위한 기본 EDA 및 전처리 방법을 다룹니다.