진리를 향한 끊없는 혼의 동경

Self-Organizing Map(SOM)은 비지도 학습 기반의 군집 분석 기법 중 하나로, 고차원의 데이터를 저차원의 맵으로 변환하면서 데이터의 군집 구조를 시각적으로 표현하는 데 유용한 방법입니다. 이를 통해 데이터의 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다. 가. SOM 정의 및 특징 정의: Self-Organizing Map(SOM)은 인공신경망의 일종으로, 입력 데이터를 저차원의 격자(보통 2차원)로 매핑하여 시각적으로 이해할 수 있게 도와주는 알고리즘입니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 군집을 자동으로 형성하며, 데이터의 유사성을 기반으로 맵 상에 유사한 데이터들이 가까운 위치에 배치되도록 학습합니다. 특징: 1. 비지도 학습: SOM은 데이터에 대한 사전 레이블 없이 학습하며, 데이터 간의 유사도..

다크패턴(Dark Pattern)은 사용자가 의도하지 않거나 불리한 결정을 내리도록 유도하는 디자인 기법을 말합니다.  이러한 기법은 소비자의 선택을 조작하거나 숨겨진 비용을 유도하는 등의 방식으로 사용됩니다.  다크패턴은 보통 상업적인 이익을 추구하는 기업에 의해 사용되며, 사용자의 권리나 이익을 침해할 수 있습니다. 다크패턴의 주요 유형과 이에 대한 대응 방안은 다음과 같습니다: 다크패턴의 주요 유형 1. 기만적 디자인 (Deceptive Design)   - 예시: 구독 서비스의 무료 체험을 제공하면서 자동으로 유료 구독으로 전환되도록 설정하거나, 사용자가 취소하기              어렵게 만드는 경우.    - 대응 방안:    구독 서비스의 조건을 명확하게 설명하고, 취소 절차를 간단하게 ..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 자연어 처리(NLP)와 기계 학습에서 텍스트 생성 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용하는 기술입니다.  RAG는 두 가지 핵심 요소—정보 검색(retrieval)과 텍스트 생성(generation)—을 결합하여, 더 정확하고 유용한 응답을 생성하는 방법입니다. 이 접근 방식은 정보 검색 시스템과 언어 생성 모델을 통합하여 보다 풍부하고 관련성 높은 정보를 제공하는 데 중점을 둡니다. RAG의 핵심 구성 요소 1. 정보 검색(Information Retrieval):    - RAG의 첫 번째 단계는 주어진 입력 질문이나 문장에 대해 관련 정보를 검색하는 것입니다. 이 과정에서는 대규모 문서 집합에서 관련된 텍스트 조각을 찾아서 수집합니다...

고대역 초고속 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 현대의 컴퓨터 시스템에서 고속 데이터 전송과 높은 대역폭을 제공하기 위해 설계된 메모리 기술입니다. HBM은 특히 그래픽 카드, 고성능 컴퓨팅, 서버 및 데이터 센터와 같은 고성능 애플리케이션에서 사용됩니다. HBM의 주요 특징과 이점은 다음과 같습니다: 1. 높은 대역폭HBM은 전통적인 DRAM(Dynamic Random Access Memory)보다 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다. 이는 데이터 전송 속도가 매우 빠르기 때문에, 데이터 집약적인 작업을 수행하는 데 있어 큰 이점을 제공합니다. 예를 들어, HBM은 메모리 대역폭을 수십 GB/s 단위로 제공할 수 있습니다. 2. 스택형 구조 HBM은 여러 개의 메모리 다이를 수직으로..

정보 은닉(Information Hiding)은 객체 지향 프로그래밍에서 중요한 원칙 중 하나로, 객체 간의 데이터 보호를 위해 특정 정보나 구현 세부 사항을 외부로부터 숨기는 개념입니다. 이 원칙은 클래스나 객체의 내부 상태나 기능이 외부에 공개되지 않도록 하여, 데이터 무결성을 유지하고 외부 코드가 내부 구현에 의존하지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 정보 은닉의 주요 목적은 다음과 같습니다: 1. 데이터 보호 객체의 내부 데이터를 외부에서 직접 접근하지 못하도록 하여, 잘못된 접근이나 수정으로 인해 발생할 수 있는 오류를 방지합니다. 이를 통해 객체의 상태를 보호하고 데이터의 무결성을 유지할 수 있습니다. 2. 캡슐화(Encapsulation) 정보 은닉은 캡슐화와 밀접하게 관련되어 있습니다. 캡..

인터미턴트 컴퓨팅(Intermittent Computing)은 전력이 불안정하거나 제한된 환경에서 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있도록 설계된 기술입니다.  이 개념은 특히 사물인터넷(IoT) 기기, 에너지 하베스팅 시스템, 저전력 센서 네트워크와 같은 배터리 없는 또는 저전력 장치에서 중요합니다.  주요 개념 1.전력 간헐성:     - 인터미턴트 컴퓨팅은 장치가 전력을 지속적으로 공급받지 못하는 상황을 가정합니다.      전력은 외부 환경에서 수집된 에너지원(예: 태양광, 진동, 무선 신호 등)에서 공급되며, 이 에너지원은 불안정하거나     간헐적으로만 사용할 수 있습니다.    - 이로 인해 장치는 일정 시간 동안만 작동할 수 있으며, 전원이 끊기면 작업이 중단되었다가,       다시 전원이 공급되..

클라우드 전환 사업에서 감리는 프로젝트가 계획된 대로 진행되고, 요구된 품질과 성능을 충족하며, 리스크가 적절히 관리되고 있는지를 평가하고 확인하는 중요한 과정입니다. 감리는 클라우드 전환의 각 단계에서 수행되며, 이를 통해 클라우드 전환이 성공적으로 이루어질 수 있도록 지원합니다.  1. 클라우드 전환 사업의 단계 클라우드 전환은 일반적으로 다음과 같은 주요 단계로 이루어집니다: 1. 전략 수립 단계: 클라우드 전환의 목표와 전략을 정의하는 단계. 2. 사전 준비 단계: 전환을 위한 준비 작업과 계획 수립. 3. 설계 단계: 클라우드 아키텍처 및 전환 계획의 구체화. 4. 이행 단계: 실제 클라우드 전환 작업 수행. 5. 운영 및 관리 단계: 클라우드 환경에서의 운영 및 유지관리. 2. 단계별 감리 방..

IT 프로젝트 관리에서 리스크 대응은 프로젝트가 성공적으로 완료될 수 있도록 리스크(위협 및 기회)를 관리하고 대응하는 중요한 과정입니다. 리스크 관리의 일환으로, 리스크 대응 계획을 수립하고, 발생 가능한 위협에 대응하며, 잠재적인 기회를 최대한 활용하는 전략을 세우는 것이 핵심입니다. 가. 리스크 대응 계획 수립 절차 리스크 대응 계획 수립 절차는 리스크 관리 프로세스 중에서도 중요한 단계로, 발견된 리스크에 대해 어떻게 대응할지 구체적인 계획을 세우는 과정입니다. 이 절차는 다음과 같이 체계적으로 진행됩니다: 1. 리스크 식별 (Risk Identification):     - 프로젝트의 전 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 리스크를 식별합니다.      이는 위협(부정적 리스크)과 기회(긍정적 리..

형상관리(Configuration Management)형상관리(Configuration Management)는 시스템 개발이나 소프트웨어 개발에서, 제품이나 시스템의 기능적, 물리적 특성을 일관되게 유지하고 관리하는 프로세스를 의미합니다. 이는 시스템의 변경 사항을 체계적으로 관리하고, 변경이 일어날 때마다 전체 시스템의 무결성을 보장하기 위해 사용됩니다. 형상관리는 다음과 같은 활동을 포함합니다: 1. 형상 식별(Configuration Identification) 시스템의 각 구성 요소를 명확하게 정의하고, 고유하게 식별할 수 있도록 하는 작업입니다. 이를 통해 어떤 구성 요소가 시스템에 포함되어 있는지, 그 구성 요소의 버전이 무엇인지를 파악할 수 있습니다. 2. 형상 통제(Configuration..

머신러닝(Machine Learning) 모델의 성능을 평가하기 위해 다양한 성능 지표(Performance Metrics)가 사용됩니다.  이 성능 지표들은 모델의 예측 결과를 측정하고, 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 개선이 필요한 부분이 어디인지 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.  주요 성능 지표들은 모델의 유형(분류, 회귀, 군집화 등)과 문제의 특성에 따라 다릅니다. 여기서는 가장 일반적으로 사용되는 성능 지표들을 설명합니다. 1. 분류(Classification) 문제의 성능 지표분류 문제는 데이터 포인트를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 다음은 분류 문제에서 자주 사용되는 성능 지표들입니다. a. 정확도 (Accuracy) - 정의: 전체 데이터 중에서 모델이 올바르게 예측한 샘..