프로젝트 쇼케이스

프로젝트, 실험, 챌린지. 업무나 연구 목표 없이 호기심만으로 시작해도 좋습니다.

아직 제품은 아니지만 직접 실행하고 배울 가치가 있는 오픈소스 AI 프로젝트 — 에이전트, 코딩 에이전트, 인프라, 한국 오픈웨이트.

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한국 오픈소스 AI 도구

한국어 레이어 — 형태소 분석, NLP, 학습 자료, 그리고 우리 챌린지가 열어 보려는 HWP 문서 형식까지.

C++로 작성되고 파이썬 바인딩을 제공하는 빠른 현대적 한국어 형태소 분석기. 오늘날 프로덕션 파이프라인에서 한국어를 토크나이즈할 때의 실전 선택지입니다.

현대 한국어 텍스트 처리의 일꾼

한 세대의 형태소 분석기들을 파이썬 API 하나로 묶어낸 고전 한국어 NLP 툴킷. 여전히 대부분의 한국어 NLP 노트북에서 첫 import입니다.

한국어 NLP가 표준화된 출발점

GitHub에서 가장 충실한 한국어 LLM 엔지니어링 커리큘럼. 한국 AI 개발자 커뮤니티 상당수가 이 LangChain·RAG·에이전트 노트북으로 배웠습니다.

한국의 사실상 오픈 LLM 교과서

타입스크립트로 만든 오픈소스 HWP 뷰어·파서. 한국의 닫힌 문서 형식에 도전한 몇 안 되는 진지한 오픈 시도로, 우리 HWP 챌린지와 직접 맞닿아 있습니다.

HWP 형식도 열 수 있다는 증명

오픈소스로 보는 웨이브 5. 대형 랩 밖에서도 로봇 학습을 재현 가능하게 만드는 프로젝트들 — 한국의 제조 강점이 오픈 소프트웨어와 만나는 지점입니다.

오픈 로봇 학습 스택. 데이터셋과 모방·강화학습 정책, 저가 로봇팔 설계까지 갖춰 개인도 실물 로봇 학습을 할 수 있게 만들었습니다.

로봇 학습의 허깅페이스 모먼트

로보틱스를 위한 생성형 물리 엔진. 실물 하드웨어로는 불가능한 규모로 임바디드 에이전트를 학습시키는 초고속 병렬 시뮬레이션입니다.

시뮬레이션 속도가 곧 학습 데이터가 되는 접근

로봇 조작을 위한 오픈 비전-언어-행동(VLA) 모델. 카메라 프레임과 지시문을 로봇 동작으로 바꾸는 대표적인 오픈 체크포인트입니다.

모든 VLA 논문이 비교 기준으로 삼는 오픈 베이스라인