python

mitmproxyλ₯Ό ν™œμš©ν•΄ ꡬ글 μ• λ„λ¦¬ν‹±μŠ€ ν…ŒμŠ€νŠΈ μžλ™ν™”ν•˜κΈ°

μ•ˆλ…•ν•˜μ„Έμš”. LINE λŒ€λ§Œμ—μ„œ LINE TODAY κ΄€λ ¨ μžλ™ν™” QA μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ‘œ μΌν•˜κ³  μžˆλŠ” Edward와 Mikiμž…λ‹ˆλ‹€. 이번 κΈ€μ—μ„œλŠ” LINE TODAYμ—μ„œ μ›Ήμ‚¬μ΄νŠΈλ₯Ό μ΅œμ ν™”ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ μ‚¬μš©ν•˜λŠ” ꡬ글 μ• λ„λ¦¬ν‹±μŠ€(Google Analytics, GA)의 ν…ŒμŠ€νŠΈ μžλ™ν™” 방법에 λŒ€ν•΄ μ•Œμ•„λ³΄λ €κ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.


λ”₯ λŸ¬λ‹ μŒμ„± 인식에 ν•„μš”ν•œ ν›ˆλ ¨ 데이터λ₯Ό 직접 λ§Œλ“€μ–΄λ³΄μž

μ•ˆλ…•ν•˜μ„Έμš”, LINEμ—μ„œ κ΄‘κ³  ν”Œλž«νΌ κ°œλ°œμ„ 맑고 μžˆλŠ” 1λ…„μ°¨ μ‹ μž…μ‚¬μ› Kunihiko Satoμž…λ‹ˆλ‹€.

이번 λΈ”λ‘œκ·Έμ—μ„œλŠ” Python을 μ‚¬μš©ν•΄μ„œ μž„μ˜μ˜ Signal-to-Noise ratio(SNλΉ„)λ₯Ό 가진 μŒμ„± νŒŒν˜•μ„ λ§Œλ“œλŠ” 방법을 μ†Œκ°œν•˜κ² μŠ΅λ‹ˆλ‹€. 참고둜 이 ν¬μŠ€νŒ…μ˜ λ‚΄μš©μ€ Clova λ“± LINE의 μŒμ„± μ‚¬μ—…κ³ΌλŠ” 관련이 μ—†μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μŒμ„± 처리 λΆ„μ•Όμ—μ„œμ˜ λ”₯ λŸ¬λ‹

였래 μ „ λ”₯ λŸ¬λ‹μ΄ 이미지 처리 λΆ„μ•Όμ—μ„œ 기술 ν˜μ‹ μ„ μΌμœΌμΌ°λŠ”λ°, μŒμ„± 처리 λΆ„μ•Όμ—μ„œλ„ λΉ„μŠ·ν•œ 일이 λ²Œμ–΄μ§€κ³  μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. λ”₯ λŸ¬λ‹μœΌλ‘œ μŒμ„ μΈμ‹μ˜ 정밀도가 크게 ν–₯μƒλ˜λ©΄μ„œ, Amazon Echoλ‚˜ Google Home, LINE Clova와 같은 AI μŠ€ν”Όμ»€κ°€ κ°œλ°œλ˜μ–΄ μ‹œμž₯에 λ³΄κΈ‰λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€. 또, μ»΄ν“¨ν„°λ‘œ μŒμ„±μ„ μƒμ„±ν•˜λŠ” 문자 μŒμ„± λ³€ν™˜(Text-to-Speech)의 정밀도도 λ†’μ•„μ Έμ„œ μ‹€μ œ μ‚¬λžŒμ˜ λͺ©μ†Œλ¦¬μ™€ λΆ„κ°„ν•˜κΈ° νž˜λ“€ μ •λ„μ˜ 음질이 λ˜μ—ˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

μŒμ› 뢄리에 적용된 λ”₯ λŸ¬λ‹

μœ„μ—μ„œ μ–ΈκΈ‰ν•œ 사둀 외에도 λ”₯ λŸ¬λ‹μ„ 톡해 정밀도 μΈ‘λ©΄μ—μ„œ λ§Žμ€ λ°œμ „μ„ 이룬 μŒμ„± 처리 뢄야듀이 μžˆλŠ”λ°μš”. κ·Έ 쀑 ν•˜λ‚˜κ°€ μŒμ› λΆ„λ¦¬μž…λ‹ˆλ‹€.