이승익 책임연구원

로컬 GPU 인프라를 활용한 생성형 AI 개발환경의 실용성을 검증하기 위해 Qwen3.8-27B 기반 Coding Agent 환경을 구성하고, 토이 프로젝트 형태로 실제 웹 게임 개발을 진행하였습니다. 최근 바이브 코딩으로 불리는 AI 기반 개발 방식의 실용 가능성을 확인하고, 온프레미스 인프라 환경에서 Coding Agent 기반 개발환경의 활용 가능성을 검토하였습니다.

본 포스트에서는 D-Lab Flow에서 학습한 YOLO 기반 적혈구 탐지 모델을 ONNX 형식으로 변환하고,
이를 브라우저에서 실시간 객체 탐지로 구현하는 방법을 소개합니다.

PASCAL VOC 2012 공개 데이터셋을 활용해 D-Lab Flow에서 객체 탐지(Object Detection) 모델을 만드는 방법을 소개합니다. D-Lab Flow는 코드 작성 없이도 학습부터 평가까지 한 번에 진행할 수 있어, 초보자도 손쉽게 비전 AI 프로젝트를 시작할 수 있습니다.