Kakao Enterprise AI Research

Kakao Enterprise AI Research는 카카오엔터프라이즈의 AI 연구 및 개발 성과를 한데 모아서 볼 수 있는 플랫폼입니다.

콘텐츠 퍼블리싱 스택

• Markdown
• Liquid
• KaTeX
• Jekyll
• Tale theme
• GitHub Pages

Custom Jekyll Plugin 사용을 위해 /docs 디렉토리에 로컬 빌드 후 GitHub Pages에서 퍼블리싱하고 있습니다.

콘텐츠 작업 환경 구성

다양한 방법으로 환경 구성이 가능합니다. 아래는 추천 방법입니다.

Repo 클론

git clone https://github.com/kakaoenterprise/kakaoenterprise.github.io.git

Docker 설치

• macOS

로컬 build & serve

cd kakaoenterprise.github.io
./serve.sh

브라우저에서 http://localhost:4000 접속해 결과를 확인합니다.

콘텐츠 작성

논문(papers)

1. papers/_posts로 이동합니다.
2. 새 마크다운 파일을 생성합니다. 게시 흐름을 볼 수 있도록 이름은 yyyy-mm-dd-{식별 가능한 이름}.md로 합니다.
3. 본문 작성 가이드에 따라 Front Matter를 작성합니다.
4. 본문을 작성합니다. 이미지나 주석 삽입이 필요한 경우 본문 작성 가이드에 따릅니다.
5. 로컬 build & serve 상태에서 브라우저를 새로고침해 추가 또는 수정된 내용을 확인합니다.

딥다이브(deepdive)

1. deepdive/_posts로 이동합니다.
2. 이후는 논문(papers)와 동일합니다.

콘텐츠 게시

콘텐츠를 게시할 준비가 되었다면, 다음 명령으로 /docs 디렉토리에 로컬 빌드합니다.

./build.sh

빌드 결과를 commit하고 origin/master에 push하면 https://kakaoenterprise.github.io 에서 결과를 확인할 수 있습니다.

git add .
git commit -m "{커밋 메시지}"
git push -u origin master

Repo Settings에서 Pages의 Source 위치가 master branch의 /docs로 설정되어 있어야 합니다.

push 후 사이트 갱신까지 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

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본문 작성 가이드

Front Matter 작성

자세히 보기

콘텐츠의 속성 정보를 YAML 형식에 따라 작성합니다.

이름	필수	설명	비고
layout	O	레이아웃 종류	논문(papers): post, 딥다이브(deepdive): post-deepdive
use-katex	X	본문에서 KaTeX 사용 여부	true, false(기본값)
research-area	O	연구 분야	(NLP, COMPUTER VISION, SPEECH/AUDIO)
title	O	콘텐츠 타이틀
slug	O	콘텐츠가 게시 될 경로	다른 콘텐츠의 slug와 중복될 수 없음.
description	O	콘텐츠 한 줄 요약
published-date	O	학회 시작일 또는 ArXiv 업로드 날짜
publisher	O	학회 또는 저널 이름
publisher-fullname	O	학회, 저널, 또는 워크샵 풀네임
authors	O	저자 및 소속 이름	저자명:(논문에 기재된)소속의 리스트로 기재. 카카오 공동체 소속은 크루 이름, 그 외 소속은 한글 실명
paper	X	논문 링크
code	X	GitHub Repo 링크
tag	X	관련 키워드	리스트로 기재.

예시

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layout: post
use-katex: true
research-area: COMPUTER VISION
title: "A Plug-in Method for Representation Factorization in Connectionist Models"
slug: ieee2020-fden
description: "딥러닝 모델에서 추출한 임베딩 벡터를 독립 요인으로 분해하는 기법 ‘FDEN’ 제안"
published-date: 2021-02-10
publisher: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
authors:
  - 윤재석:고려대학교
  - joshua:카카오엔터프라이즈
  - 석흥일:고려대학교
paper: https://arxiv.org/pdf/1905.11088.pdf
code: https://github.com/wltjr1007/Factors-Decomposer-Entangler-Network
tag:
  - disentangled representation
  - factorial representation
  
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이미지 삽입

자세히 보기

1. assets/img/{작성 중인 마크다운 파일 이름} 디렉토리를 생성합니다.
2. 생성된 디렉토리 안에 이미지를 001.jpg, 002.jpg, ...의 이름으로 위치시킵니다.
3. 콘텐츠 본문에서 이미지 삽입을 원하는 위치에 다음과 같이 기술합니다. {% include image.html name="{이미지 파일명}" width="{이미지 너비}" align="{좌우정렬 위치}" %}

예시

{% include image.html name="002.png" width="70%" align="center" %}

주석 삽입

자세히 보기

1. 콘텐츠 본문에서 주석 삽입을 원하는 위치에 [^{주석번호}] 형식으로 마킹합니다.
2. 본문에서 원하는 위치에 (문단 바로 아래 또는 본문 최하단) 주석번호 별 설명을 작성합니다. [^1]: 시스템 설계자가 미리...
3. 본문 최하단에 다음과 같이 주석 영역을 만듭니다.

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### Footnotes

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