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현재 서양커뮤에서 토론중인 한국 남성 수염 제모
"최근 20대 후반 남성 사이에서 수염 영구 제모받는 남성들이 늘고있음"모든 한국인은 마이클 잭슨 같음. *트래니들조차 그들보다 더 자연스러움*트래니: 트랜스젠더, 특히 트랜스젠더 여성을 비하하는 모욕적인 표현여성화된 사회이고, 그들은 붕괴를 향한 나선에 더 깊이 빠져들고 있잖아 ㅋㅋ"면도 전 다시 한번 생각해봐"어린 여성과 데이트하고 싶다면 이해 가능- 성형수술 집착 (취업을 위해서까지; 노년층도 함)- 비정상적인 교육 집착 (아이들이 밤 10시나 자정까지 학원에 있음)- 멸종 수준의 출산율 (앞으로 3세대밖에 안 남음)- 거의 제로(0)에 가까운 연애한국은 왜 이렇게 망가졌을까?누가 저런걸로 신경이나 쓰겠냐 호모새끼들아내가 아시아인 수염 유전자를 가지고 있었다면, 아마 얼굴 털을 완전히 제거하는 쪽을 선택했음어차피 대부분은 60살이 될 때까지도 제대로 된 수염을 반쯤이라도 못 기르니까...수염은 귀찮고 가려워서 매일 아침 면도해. 가끔은 면도가 제대로 안 돼서 운전하면서 끝내기도 하고 ㅋㅋ진짜로 수염 기를까 고민중임게다가 옛날 미의 기준에서는 남자는 면도하는 게 좋다고 했잖아 ㅋㅋZ세대는 게이다ㄹㅇ 게이같음아시안의 남성다움은 어떻게 된 거임?난 이해 불가능... 나도 덥수룩한 수염을 기를 수 있으면 좋겠는데수염이 없으니 남자답지 않은 것 같음풍성한 수염을 가진 서양인들이 한국 남성들의 수염 영구 제모를 받는다는 글에 열띤 토론중...쟤네들은 간신배 수염의 고통을 절대 이해못할거임번외:가끔씩 족집게로 수염 전부 뽑음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
SVD가 AI로 아키야마의 적응을 돕고 분데스리가 복귀를 준비한 방법
다름슈타트 98, AI 번역기와 피치 컨트롤로 분데스리가 복귀 준비 SV 다름슈타트 98은 AI 번역 기능이 탑재된 보청기를 활용해, 플로리안 코펠트트 감독이 국제 선수들과 그들의 모국어로 실시간 소통할 수 있도록 하고 있다. 피치 컨트롤 시스템은 스카우팅을 지원하며, AI 기반 데이터 분석을 통해 잠재적 영입 후보를 정밀하게 좁히는 데 도움을 준다. 이 기술은 오해를 줄이고 분석 시간을 단축하며, 클럽의 전술적 방향성에 맞는 선수를 찾는 데 기여한다. 다른 구단들이 아직 인공지능 활용 여부를 두고 논쟁하는 동안, 다름슈타트 98은 이미 구체적인 솔루션을 적용하고 있다. 라일리엔은 AI 기술을 마케팅용 장치가 아니라, 소통과 선수 분석을 위한 실용적 도구로 활용한다. 목표는 분명하다: 최첨단 방법을 활용해 분데스리가 복귀를 지원하는 것. SF처럼 들릴지 모르지만, 보엘렌팔토어에서는 이미 일상이 된 풍경이다. 언어가 장벽이 될 때: 국제 선수단의 도전 독일 축구 클럽들은 점점 더 커지는 문제에 직면해 있다. 국제 선수단은 뛰어난 실력을 가지고 오지만, 의사소통은 여전히 큰 장애물이 된다. 전술적 세부 사항이나 경기 중 디테일을 논의할 때, 영어를 공용어로 사용하는 것은 한계가 있다. 오해는 단순한 어휘 부족에서만 생기는 것이 아니라, 문화적 차이에서도 비롯된다. 예를 들어, 일본 선수는 “공격적으로 수비하라”는 말을 독일 감독이 의도한 의미와 다르게 이해할 수 있다. 플로리안 코펠트는 오랜 감독 경력으로 이런 어려움을 잘 알고 있다. 다름슈타트 98에서 그는 일본 출신 신입 선수 아키야마 히로키를 지도하는데, 선수의 동기 부여는 충분했지만 아키야마는 영어의 미묘한 언어적 뉘앙스를 모두 이해하지 못했다. 코펠트는 영어를 최소 공통분모로 사용하는 대신, 진정한 이해를 가능하게 하는 해결책을 찾았다. 그 해답은 그의 고향 브레멘에서 나왔다. 바로 AI 기반 번역 보청기로, 그의 지시를 선수의 모국어로 거의 동시에 번역해주는 장치였다. 코펠트 AI: 귀로 듣는 즉시 실시간 번역 이 시스템은 매우 실용적인 방식으로 작동한다. 코펠트는 마이크를 착용하고, 선수는 보청기를 착용한다. AI는 감독의 말을 실시간으로 해당 선수의 목표 언어로 번역한다. 특별한 점은 기술이 코펠트의 특정 어휘에 맞춰 지속적으로 학습하고 적응한다는 것이다. 축구 용어, 전술 지시, 심지어 코펠트만의 말투까지 데이터베이스에 수집되어 선수의 어휘와 비교된다. 이를 통해 단순히 단어를 전달하는 것을 넘어, 의미까지 정확히 전달하는 점점 더 정밀한 번역 모델이 만들어진다. 시스템의 유연성은 일상적인 사용에서도 드러난다. 코펠트는 언어를 바꾸지 않고도 즉석에서 선수 간 대화를 전환할 수 있다. AI는 대화 상대를 인식하고 그에 맞춰 번역을 조정한다. 아키야마와는 일본어로, 다른 선수들과는 각자의 모국어로 소통이 가능하다. 이는 시간을 절약하고, 복잡한 전술 개념을 단순화된 영어로 설명할 때 발생하는 일반적인 오해를 방지한다. 코펠트는 이 기술에 대해 “덕분에 우리는 매우 유연해졌다”고 말했다. 호기심에서 직관으로 – 아키야마의 성장 사례 그 효과는 구체적인 사례에서 분명하게 나타난다. 아키야마 히로키는 여름 이적 시장에서 합류했으며, 축구 실력은 뛰어났지만 언어 장벽 때문에 팀 적응에 어려움을 겪었다. 코펠트는 이 일본 선수의 성장이 예외적일 정도로 훌륭하다고 표현한다. 많은 질문을 하던 호기심 많은 선수에서, 직관적인 경기 감각을 가진 선수로 변모한 것이다. 아키야마는 독일 축구에서 요구되는 볼 컨트롤, 시야, 체력적 요소를 갖추며 발전했다. 다양한 대회에서 기록한 세 골이 그의 경기력 향상을 보여준다. 코펠트는 이러한 성장을 향상된 의사소통 덕분이라고도 평가한다. “그는 점점 더 독일에서 필요한 체력적 요소와 자신의 플레이 스타일을 결합할 수 있게 되고 있다”라고 감독은 말했다. AI 번역 도구는 아키야마의 영어 실력이 아직 부족한 부분을 메워 준다. 선수는 동시에 언어 실력을 키워가고 있지만, 충분해질 때까지 기술이 명확한 의사소통을 보장한다. 이는 팀 적응 속도를 높이고, 코펠트가 복잡한 전술 지시도 전달할 수 있게 한다. 이 사례는 기술이 실제 문제를 해결할 때 효과적임을 보여준다. 아키야마는 이제 자신이 모든 내용을 제대로 이해했는지 걱정할 필요 없이, 축구적 과제에 집중할 수 있다. 이는 불확실성을 줄이고, 그가 경기장에서 자신의 기량을 마음껏 발휘할 수 있는 자유를 제공한다. 피치 컨트롤: 데이터가 팀을 만드는 순간 의사소통 외에도, 다름슈타트 98은 스카우팅에서도 AI를 활용한다. 내부적으로 사용되는 이 시스템은 선수 프로필을 클럽의 전술적 접근 방식과 비교하는 데이터 모델을 기반으로 작동한다. 스포츠 디렉터 페르니는 원리를 이렇게 설명한다. “우리는 처음에 우리 팀의 플레이 스타일에 맞을 수 있는 선수를 식별하는 데 도움이 되는 특별한 데이터 모델을 사용합니다.” AI는 방대한 데이터를 선별하여, 실제 스카우트가 개입하기 전에 잠재적 영입 후보를 좁힌다. 이 방식은 시간과 자원을 절약해 준다. 수백 명의 선수를 일일이 분석하는 대신, AI가 포지션별 프로필과 전술적 요구사항을 바탕으로 1차 선별을 제공한다. 시스템은 패스 정확도, 이동 패턴, 태클 행동, 위치 선정 등 다양한 지표를 고려한다. 예를 들어 아키야마 같은 수비형 미드필더의 경우, AI는 다름슈타트의 플레이 스타일에 맞고 유사한 움직임 패턴을 보이는 선수를 걸러낸다. 이는 스카우팅 과정을 크게 가속화하고, 전통적인 스카우팅 네트워크에서는 놓칠 수 있는 선수까지 발굴할 수 있게 한다. 인간과 기계 – 데이터 분석의 한계 그러나 페르니는 최종 결정권은 인간에게 있다고 강조한다. “데이터가 아무리 훌륭하게 보여도, 잠재적 영입 선수는 개인적으로나 성격 면에서 우리와 잘 맞아야 합니다.” 스포츠 디렉터는 이렇게 말한다. AI는 제안을 제공하지만, 정신력, 팀워크, 적응력과 같은 요소는 수치화할 수 없다. 스카우트는 선수를 직접 관찰하고 인터뷰를 진행하며, 팀에 적합한지 평가해야 한다. 데이터 분석과 인간 전문성의 결합이 핵심이다. AI는 객관적 기준을 적용해 오류율을 줄이지만, 프로 축구에서 중요한 것이 무엇인지 아는 스카우트의 경험을 대체할 수는 없다. 다름슈타트 98은 기술을 결정권이 아닌 필터로 활용한다. 이는 순수하게 데이터만으로 이적을 진행하려다 인간적 요소가 부족해 실패하는 다른 구단들과 차별화되는 점이다. 혁신과 실용적 접근의 결합 페르니는 다름슈타트 98을 “혁신적인 클럽”이라고 설명하지만, 코펠트는 AI 과대광고에는 여전히 회의적이다. 그는 이 기술을 독창적 마케팅 포인트가 아닌 도구로 본다. 국제 선수단을 가진 많은 구단이 비슷한 문제에 직면해 있으며, 해결책은 이미 존재한다. 차이는 구현 방식에 있다. 다름슈타트는 구체적 문제를 해결하는 데 AI를 활용하며, 실질적 가치가 없는 기술적 장난은 피한다. 이는 도구 선택에서도 드러난다. 번역 보청기는 코펠트의 구체적 요구를 충족시킨 브레멘 소재 회사에서 제작되었다. 기술이 완벽하지는 않지만, 일상적인 사용에는 충분히 작동한다. 스카우팅 시스템도 마찬가지다. 알고리즘으로 완벽한 선수를 찾아낸다고 주장하지 않지만, 실용적인 결과를 제공한다. 이러한 실용적 접근 방식은 명확한 사용 사례 없이 고가의 AI 프로젝트에 투자하는 다른 구단들과 다름슈타트를 구분짓는다. 다른 구단이 배울 점 다름슈타트 98의 접근 방식은 축구뿐 아니라 다른 조직에도 교훈을 제공한다. 첫째, 기술은 반드시 구체적 문제를 해결해야 한다. 코펠트 AI는 언어 장벽이 협업을 방해했기 때문에 도입되었고, 스카우팅 시스템은 수작업 분석이 너무 많은 시간을 소모했기 때문에 도입되었다. 두 도구 모두 명확한 목적과 측정 가능한 결과를 갖는다. 둘째, 인간의 전문성은 여전히 중요하다. AI는 의사결정을 지원하지만, 결정을 대신하지는 않는다. 이는 기술이 맹목적으로 의존하는 지팡이가 되는 것을 방지한다. 셋째, 지속적 학습이 핵심이다. 번역 보청기는 사용할수록 개선된다. 코펠트의 어휘 데이터베이스가 확장되면서 번역 정확도도 높아진다. 스카우팅 시스템도 마찬가지다. 더 많은 데이터를 입력할수록 제안의 정확도가 향상된다. 이러한 반복적 개선은 인내와 시스템을 완성된 해결책으로 보기보다, 적응하며 발전시킬 의지를 필요로 한다. 목표는 분데스리가 복귀 다름슈타트 98은 현재 2부 리그에서 뛰고 있지만, 클럽의 목표는 명확하다. AI 기술은 제한된 자원으로 경쟁력을 유지하려는 보다 넓은 전략의 일부다. 재정적으로 여유 있는 구단은 고가의 이적을 감행할 수 있지만, 다름슈타트는 더 스마트하게 운영해야 한다. 이는 다른 구단이 간과하는 선수를 발굴하고, 기술적 지원 없이는 불가능했을 속도로 그들을 팀에 통합하는 것을 의미한다. 성과는 측정 가능하다. 아키야마의 성장이 한 사례이며, 다른 국제 선수들도 개선된 의사소통 덕분에 혜택을 보고 있다. 스카우팅에서도 AI는 큰 스카우팅 부서를 운영하지 않고도 팀의 플레이 스타일에 맞는 인재를 식별할 수 있게 한다. 이는 비용을 절감하고 영입 성공률을 높인다. 이것만으로 분데스리가 복귀가 가능할지는 두고 봐야 하지만, 비슷한 구조를 가진 구단보다 다름슈타트에 유리한 점을 제공한다.기술이 차이를 만드는 순간 다름슈타트 98의 사례는 AI가 프로 스포츠에 도입되었음을 보여주지만, 많은 사람들이 기대하는 방식과는 다르다. 경기를 예측하거나 전술을 자동으로 조정하는 미래형 시스템이 아니라, 일상적 문제를 해결하는 실용적 도구가 핵심이다. 오해를 방지하는 번역 보청기. 선수 영입을 가속화하는 데이터 모델. 실제 필요에 맞춰 설계된 기술이 작동하는 이유다. 이는 축구 외 기업에도 시사점을 제공한다. AI는 복잡할 필요가 없으며, 특정 문제를 해결하는 목표 지향적 응용만으로 충분할 때가 많다. 국제 팀을 위한 번역 도구, 인사 선발을 위한 데이터 모델. 인간 전문성을 보완하는 시스템. 다름슈타트 98은 이러한 접근이 경기장뿐 아니라 조직 내부에서도 효과적임을 증명한다. 다름슈타트는 기술이 그 자체로 목적이 아님을 이해하고 있다. 올바르게 사용해야 하는 도구일 뿐이다. 코펠트는 과대광고에는 회의적이지만, 실제 적용에는 실용적이다. 페르니는 혁신을 말하지만, 의미하는 것은 구체적 해결책이다. 이러한 태도가 성공적인 AI 프로젝트를, 결국 실패로 끝나는 고가 실험과 구분짓는다. 다름슈타트는 효과 있는 것만 사용하고 나머지는 무시한다. 아마도 가장 중요한 교훈은 이거다: 모든 신기술이 필요하지는 않지만, 올바른 기술은 모든 차이를 만들 수 있다. https://www.maresmedia.se/wie-darmstadt-98-mit-ki-uebersetzung-und-pitch-control-die-bundesliga-rueckkehr-plant/
작성자 : ㅇㅇㅁ고정닉
테슬라가 인간 운전자보다 4배 많은 사고 낸다에 반박글
원글 찾아봄—Raines (@raines1220)2026년 1월 로보택시(Robotaxi) 충돌 보고서를 살펴봤는데, 수치가 아주 고무적입니다 ?• 안전 요원(Safety passenger)이 빠진 시점(2026년 1월)의 MPI(사고당 주행 거리)는 약 20만 마일입니다.• 현재(2026년 2월) MPI는 약 40만 마일입니다.• 오스틴의 로보택시는 1분기 말(4월 이전)까지 인간 운전자의 수준을 완전히 넘어설 것으로 예측합니다.이번 수치는 몇 가지 방법론적 개선으로 인해 저의 지난번 예측과는 차이가 있습니다.• 이전에는 소수의 데이터 포인트와 차량 대수(Fleet size) 차트만을 이용해 주행 거리를 추정하다 보니, 로보택시의 총 주행 거리를 약 2.5배 과소평가했었습니다. 이는 테슬라의 2025년 4분기 재무제표에 보고된 실제 로보택시 주행 거리 차트를 반영하여 수정되었습니다. • 주차장에서의 경미한 파손(dents)이나 정차 중 발생한 충돌 사고가 데이터에 상당한 노이즈(오차)를 유발한다는 점을 깨달았습니다. 이를 제거하고 나니 모델이 데이터와 훨씬 더 잘 맞아떨어집니다.정차 중 혹시 궁금해하실 분들을 위해, 정차 중 사고와 주차장 내 사고를 제외하지 않은 분석 자료도 함께 올립니다.참고 용어:• MPI (Miles Per Incident): 사고 1건이 발생하기까지 주행한 거리. 수치가 높을수록 안전하다는 의미입니다.그 사고 4배 기사쓴 양반의 반박“““Fred Lambert (@FredLambert)맙소사. 이 수치들은 가짜입니다.오스틴 차량(fleet)에 83대나 되는 차는 없습니다. 대체 어디서 가져온 수치입니까? 번호판을 보고 추정했나요? 그 차량들 대부분은 몇 달 동안 목격되지도 않았습니다. 당신은 테슬라가 차량들을 운영에서 제외시킨 사실을 계산에 넣는 걸 완전히 잊었군요.그리고 그건 문제의 시작일 뿐입니다.1월에 주행 거리가 가속화(급증)했다는 증거도 없습니다. 오히려 서비스 가용성을 보면 주행 거리가 줄어들었을 가능성이 큽니다.당신은 완전히 없는 말을 지어내고 있어요. 그 게시물 내리셔야 합니다. 진지함이라곤 없군요(Unserious).“““거기에 대한 재반박““Raines (@raines1220)제가 로보택시 주행 거리를 과대평가했다고 생각하시는 모양이군요. 하지만 이 수치는 대부분 테슬라가 보고한 내용입니다.2026년 1월 주행 거리는 제가 예측한 것이지만, 1월 데이터를 제외하더라도 이전의 추세만으로 안전 수준이 가속화(빠르게 개선)되고 있다는 동일한 결론에 도달하게 됩니다.(이미지 내 텍스트 요약: 테슬라가 12월부터 오스틴에서 무인 로보택시 테스트를 시작했고 1월부터 안전 요원을 제외하기 시작했다는 내용)“““그외에 답변들Elias Martinez (@EliasMartinez)실적 보고서에 나온 "로보택시" 마일(주행 거리)은 샌프란시스코(SF)와 오스틴을 합친 수치인데, 님은 NHTSA(미국 도로교통안전국)의 ADS(자율주행시스템) 사고 건수만 사용하고 있는 것 같네요. 제가 무언가 놓치고 있는 게 아니라면 말이죠.이 계산이 맞아떨어지려면 다음 중 하나여야 합니다... * 오직 오스틴 로보택시 주행 거리와 ADS 사고 건수만 결합하거나 * 모든 "로보택시" 주행 거리(SF+오스틴)와 ADS 사고 건수 및 SF의 ADAS(운전자보조시스템) 사고 건수를 결합하거나하지만 어쨌든 2번의 경우 운전석에 드라이버가 앉아 있기 때문에 데이터가 가장 많이 왜곡될 것입니다.Raines (@raines1220)아니요, 말씀하신 내용은 틀렸습니다. SF 베이 지역은 이미 지난 3분기에 독자적으로 100만 마일을 달성했습니다. 하지만 실적 보고서에는 4분기 말 기준 "로보택시 마일"이 65만 마일이라고 나와 있습니다.즉, "로보택시" 마일은 오직 오스틴만을 지칭하는 것이 매우 명백합니다.(이미지 하단 하이라이트: 오스틴은 25만 마일이었고 SF 베이 지역은 100만 마일이 넘었다는 내용)—별개로 일렉트렉 저기는 테슬라 억까기사 많이 쓰는 곳이니 볼때마다 따로 검증해야됨
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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