์ ์ฒด ๊ธ168 IFRS, ISSB, KSSB์ ์ฐจ์ด์ ๐ IFRS, ISSB, KSSB์ ์ฐจ์ด์ ๋ฐ ESG ๊ธฐ์ค ๋ช ์นญIFRS, ISSB, KSSB๋ ๊ฐ๊ฐ์ ๋ชฉ์ ๊ณผ ๊ดํ ์์ญ์ ๊ฐ์ง ๊ธฐ์ค ์ ์ ๊ธฐ๊ด ๋๋ ๊ธฐ์ค์ ๋๋ค.IFRS, ISSB, KSSB์ ์ฐจ์ด์ ๊ตฌ๋ถIFRS (International Financial Reporting Standards)ISSB (International Sustainability Standards Board)KSSB (Korea Sustainability Standards Board)์ฑ๊ฒฉ๊ตญ์ ํ๊ณ๊ธฐ์ค (์ฌ๋ฌด ๊ณต์)๊ตญ์ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ ๊ณต์ ๊ธฐ์ค ์ ์ ๊ธฐ๊ตฌํ๊ตญ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ ๊ธฐ์ค ์์ํ (๊ตญ๋ด ๊ธฐ์ค ์ ์ ๊ธฐ๊ตฌ)์ฃผ์ ์์ญ๊ธฐ์ ์ ์ฌ๋ฌด ์ํ์ ๊ฒฝ์ ์ฑ๊ณผ์ ๋ํ ์ ๋ณด ๊ณต์๊ธฐ์ ์ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ ๊ด๋ จ ์ฌ๋ฌด ์ ๋ณด ๊ณต์ (ESG ๋ฑ)ํ๊ตญํ ์ง์๊ฐ๋ฅ์ฑ ๊ณต์ ๊ธฐ์ค .. 2026. 2. 21. 65์ผ์ฐจ. 260114 RTX 3050 vram 6 , ์์ฌ์์ด ๋๋ฌด ๋๋ ค์ , ๋ ๊ฒฝํฅํ ๋ชจ๋ธ๋ก ๋ณ๊ฒฝํฉ๋๋ค. hf download monologg/koelectra-small-v3-discriminator ๐ ๋ค, **์์ ํ ์ฑ๊ณต**ํ์ต๋๋ค! ํฐ๋ฏธ๋ ์ถ๋ ฅ์ ๋ณด๋ฉด: ```powershell hf download monologg/koelectra-small-v3-discriminator Fetching 5 files: 100%|โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ| 5/5 [00:00C:\Users\hi\.cache\huggingface\hub\models--monologg--koelectra-small-v3-discriminator\snapshots\7488f8db0f208beff.. 2026. 1. 16. 65์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ MCP ์์ ํ๋ณ๊ธฐ ์ ํ๋ ๊ธฐ ๊ฐ๋ ์ ๋ํด ์ค๋ช ํด์ค. MCP์์์ **ํ๋ณ๊ธฐ(Discriminator)**์ ํ๋ ๊ธฐ(Decoder/Reader) ๊ฐ๋ ์ค๋ช MCP๋ผ๋ ์ฉ์ด๋ ๋ถ์ผ์ ๋ฐ๋ผ ์๋ฏธ๊ฐ ์กฐ๊ธ์ฉ ๋ฌ๋ผ์ง ์ ์์ง๋ง,๋ณดํต ์ ํธ ์ฒ๋ฆฌ·AI·๋จธ์ ๋ฌ๋·ํจํด ์ธ์ ๊ณ์ด์์ ์ด์ผ๊ธฐํ์ค ๋๋์ ๋ณด๋ฅผ ๊ตฌ๋ถํ๋ ์ญํ ๊ณผ ์๋ฏธ๋ฅผ ํด์ํ๋ ์ญํ ์ ๋๋ ์ค๋ช ํ๋ ๋งฅ๋ฝ์ด ๋ง์ต๋๋ค.์ด ๊ธฐ์ค์์ ํ๋ณ๊ธฐ์ ํ๋ ๊ธฐ๋ฅผ ์ ๋ฆฌํด ๋๋ฆฌ๊ฒ ์ต๋๋ค.1๏ธโฃ ํ๋ณ๊ธฐ(Discriminator)๋?๐น ํ ์ค ์์ฝ์ ๋ ฅ๋ ์ ๋ณด๊ฐ ‘๋ฌด์์ธ์ง’๋ฅผ ๊ตฌ๋ถ·ํ๋จํ๋ ์ญํ ๐น ํต์ฌ ๊ฐ๋ ํ๋ณ๊ธฐ๋ ๋ค์ด์จ ์ ํธ๋ ๋ฐ์ดํฐ๊ฐA์ธ์ง B์ธ์ง์ ์์ธ์ง ์ด์์ธ์ง์ง์ง์ธ์ง ๊ฐ์ง์ธ์ง์ฒ๋ผ ๋ถ๋ฅ·๊ตฌ๋ถ·ํ๋จํ๋ ๋ฐ ์ด์ ์ด ์์ต๋๋ค.๐น ํน์ง๊ฒฐ๊ณผ๋ ๋ณดํต ์ด์ฐ์ (Yes/No, ํด๋์ค ๋ฒํธ)ํ๋จ ๊ธฐ.. 2026. 1. 16. 61์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ n8n์ ํ๋ง๋๋ก ๋งํ๋ฉด๐ **“์ฝ๋ ์์ด(๋๋ ์ต์ํ์ ์ฝ๋๋ก) ์ฌ๋ฌ ์ฑ·์๋น์ค๋ฅผ ์๋์ผ๋ก ์ฐ๊ฒฐํด ์ฃผ๋ ์ํฌํ๋ก ์๋ํ ๋๊ตฌ”**์ ๋๋ค.1๏ธโฃ n8n์ ์ ์ฒด์ด๋ฆ ๋ป: node-to-node์ฑ๊ฒฉ: ์คํ์์ค ์ํฌํ๋ก ์๋ํ ํ๋ซํผ์ญํ :“A๊ฐ ์ผ์ด๋๋ฉด → B ์คํ → ์กฐ๊ฑด์ ๋ฐ๋ผ C ๋๋ D ์คํ”Zapier, Make(Integromat)์ ๊ฐ์ ๊ณ์ด์ด์ง๋ง ๊ฐ๋ฐ์ ์นํ์ ์ด๊ณ ์์ฒด ์๋ฒ ์ค์น ๊ฐ๋ฅํ ๊ฒ์ด ํฐ ์ฐจ์ด์ ๋๋ค.2๏ธโฃ n8n์ผ๋ก ํ ์ ์๋ ๊ฒ๋ค์์๋ก ๋ณด๋ฉด ๋ฐ๋ก ๊ฐ์ด ์์ ๐๐น ์๋ํ ์์๊ตฌ๊ธ ํผ ์ ์ถ →Notion์ ์ ์ฅ →์ฌ๋ ์๋ฆผ ์ ์ก์ด๋ฉ์ผ ์์ →์ฒจ๋ถํ์ผ ๋ถ์ →ChatGPT๋ก ์์ฝ →๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์์ /DB์ ์ ์ฅAPI ํธ์ถ →๋ฐ์ดํฐ ๊ฐ๊ณต →๋์๋ณด๋์ฉ ๋ฐ์ดํฐ ์์ฑ3๏ธโฃ ํต์ฌ ๊ตฌ์ฑ ๊ฐ๋ n8n์ .. 2026. 1. 9. 60์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ esg ์ ์ํฐํ๋ผ์ด์ฆ AI ์์ ๊ด๊ณ๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ ? ๋ณด์ฌ์ฃผ์ ๋ถ์์ ESG์ ์ํฐํ๋ผ์ด์ฆ AI์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋จ์ํ '๋๊ตฌ' ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋์ด '์ด์ ์ฒด์ (OS)์ ์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์ '์ ๊ด๊ณ๋ก ์ ํํ๊ฒ ์ง์ด๋ด์ จ์ต๋๋ค. ํนํ ํ๋ํฐ์ด์ ์จํจ๋ก์ง ๊ฐ๋ ์ ๋น๋ ค ESG๋ฅผ "๊ฐ์ฒด ๊ทธ๋ํ ์์ ์ ์ฑ ๋ ์ด์ด"๋ก ์ ์ํ ๋ถ๋ถ์ ๋งค์ฐ ํต์ฐฐ๋ ฅ ์์ต๋๋ค.์์ฑํ์ ๋ด์ฉ์ ๋ฐํ์ผ๋ก, ํ์ฌ ์งํ ์ค์ธ ๊ฐ๋ฐ ํ๋ก์ ํธ์ ์ฐ๊ฒฐํ์ฌ ํต์ฌ์ ์ธ ์ฐ๊ฒฐ ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ์ธ ๊ฐ์ง๋ก ์์ฝํด ๋ณด์์ต๋๋ค.1. ๋ฐ์ดํฐ์ '์ ๋ขฐ์ฑ(Provenance)'๊ณผ '์ถ์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ(Lineage)'ESG ๊ณต์์์ ๊ฐ์ฅ ๋ฌด์์ด ๊ฒ์ '๊ทธ๋ฆฐ์์ฑ(Greenwashing)' ๋ ผ๋์ ๋๋ค. ๋จ์ํ ์ซ์๋ฅผ ์ ์ํ๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ, **"์ด ์ซ์๊ฐ ์ด๋ค ๊ณ์ฝ์, ์ด๋ค ์ผ์, ์ด๋ค ์น์ธ ๊ณผ์ ์ ๊ฑฐ์ณ ์ฐ์ถ๋.. 2026. 1. 8. 59์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ๐ 1. JWT๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ?JSON Web Token (JWT) ์ ์๋ฒ์ ํด๋ผ์ด์ธํธ ๊ฐ์ ์ธ์ฆ·์ธ๊ฐ ์ ๋ณด๋ฅผ ์์ ํ๊ฒ ์ ๋ฌํ๊ธฐ ์ํ ํ์ค ํ ํฐ ํฌ๋งท์ ๋๋ค.JWT๋ ์ธ ๋ถ๋ถ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค:Header (์ฌ์ฉ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ๋ฑ ์ ๋ณด)Payload (ํด๋ ์ ์ ๋ณด)Signature (์๋ช )์ด๋ฅผ ํตํด ์๋ฒ๋ ํ ํฐ์ ๊ฒ์ฆํ์ฌ ์ฌ์ฉ์ ๊ถํ์ ํ์ธํ ์ ์์ต๋๋ค. ์ํค๋ฐฑ๊ณผโ ๏ธ 2. JWT์ ๋ํ์ ์ธ ๋ณด์ ์ทจ์ฝ์ ๋ฐ ๊ณต๊ฒฉ ๊ธฐ๋ฒJWT๊ฐ ๋๋ฆฌ ์ฐ์ด์ง๋ง, ๋ถ์ ์ ํ ๊ตฌํ/์ค์ ์ผ๋ก ์ธํด ๋ค์ํ ๊ณต๊ฒฉ์ ๋ ธ์ถ๋ ์ ์์ต๋๋ค.๐ 2-1. ์๋ช ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ํผ๋ (Algorithm Confusion)๊ณต๊ฒฉ์๊ฐ JWT ํค๋์ alg ๊ฐ์ ์กฐ์ํด, RS256 → HS256 ๋ฑ ๋ค๋ฅธ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ผ๋ก ๋ณ๊ฒฝํ์ฌ ์๋ช ๊ฒ์ฆ์ ์ฐํํ๋ ๊ณต๊ฒฉ์ด ์ค์ ๋ก ๋ณด๊ณ ๋.. 2026. 1. 7. 58์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ๋ฌด์ํ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ โ ๋ฌด์ํ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ(Stateless Programming)์ด๋?๋ฌด์ํ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ์ด๋,๐ ํ๋ก๊ทธ๋จ(๋๋ ํจ์, ์๋ฒ)์ด ์ด์ ์์ ์ ์ํ(state)๋ฅผ ๊ธฐ์ตํ์ง ์๊ณ ,๐ ๋งค ์์ฒญ๋ง๋ค ํ์ํ ๋ชจ๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํจ๊ป ๋ฐ์ ์ฒ๋ฆฌํ๋ ๋ฐฉ์์ ๋งํฉ๋๋ค.์ฝ๊ฒ ๋งํด **“๊ณผ๊ฑฐ๋ ์๊ณ , ์ง๊ธ ๋ค์ด์จ ๊ฒ๋ง ๋ณด๊ณ ์ผํ๋ ๋ฐฉ์”**์ ๋๋ค.๐ ํต์ฌ ์์ฝ์ํ(State): ์ด์ ์คํ์์ ์ ์ฅํด ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฌด์ํ(Stateless): ์ด์ ์ํ๋ฅผ ์ ํ ์ ์ฅํ์ง ์์๊ฒฐ๊ณผ๋ ํญ์ ์ ๋ ฅ๊ฐ์๋ง ์์กด๊ฐ์ ์ ๋ ฅ → ํญ์ ๊ฐ์ ์ถ๋ ฅ(๋ง์น ์ํ ํจ์์ฒ๋ผ ๋์)๐ง ์ผ์์ ์ธ ๋น์ ๋ก ์ดํดํ๊ธฐ๐ ๋ฌด์ํ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐํธ์์ ์๋ฐ์์ด ๋งค ์๋๋ง๋ค ์ด๋ ๊ฒ ์ผํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์ ๋๋ค.“์ ๋ ์ด์ ์๋์ด ๋ญ ์๋์ง ๋ชฐ๋ผ์.์๋์ด ๊ณ ๋ฅธ ๋ฌผ๊ฑด๋ง ๊ณ์ฐํฉ.. 2026. 1. 6. [๋ณธ์ ์ง์ถ] ์ ์ฃผ.AWS ๊ธ๋ก๋ฒ ์คํ์ด์ค ์ฑ๋ฆฐ์ง ํด์ปคํค ์ ์ฃผ.AWS ๊ธ๋ก๋ฒ ์คํ์ด์ค ์ฑ๋ฆฐ์ง ํด์ปคํค์ ์์ฑ.์ฐ์ฃผ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํด ๊ธฐํ ๋์, ์ฐ์ .์ํ ์๋น์ค, ๋ฏธ๋ ์ฐ์ฃผ์ฐ์ ํ์ฅ ์ ๋ต์ ๋ชจ์ํ๋ ํด์ปคํค์ ๋๋ค. โ ๋ํ ์ ๋ณด- ์์ : 2025. 11. 24.(์) ~ 12. 16.(ํ), ์จ๋ผ์ธ- ๋ณธ์ : 2025. 12. 17.(์) ~ 12. 29.(์), ์จ๋ผ์ธ- ๊ฒฐ์ : 2026. 2. 2.(์). ~ 2. 4.(์), ์ ์ฃผํ๋ผ๋ํ๊ต ํ๋ผ์ปจ๋ฒค์ ์ผํฐโโ ์ฃผ์ 1. ๊ธฐํ · ์๋์ง ์๊ธฐ ๋์์ ์ํ ์์ฑ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฐ ๋น์ฆ๋์ค ๋ชจ๋ธ ํ์2. ์ํ · ์ฐ์ ํ์ฅ์์ ํ์ฉ ๊ฐ๋ฅํ ์์ฑ ๊ธฐ๋ฐ ์๋น์ค ๋ชจ๋ธ ํ์3. ๋ฏธ๋ ์ฐ์ฃผ์ฐ์ ํ์ฅ์ ์ํ ํ์ ์ ๊ธฐ์ · ์๋น์ค ๋ฐฉํฅ์ฑ ํ์ โ ํธ๋โ AWS ๊ธฐ๋ฐ ์ฐ์ฃผํญ๊ณต ์๋ฃจ์ ๊ฐ๋ฐ (Tech Track)โก ์ฐ์ฃผํญ๊ณต ๋น์ฆ๋์ค .. 2025. 12. 31. [์์]์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต ํ์ฉ ์ฌ๋ก ์๊ธฐ ๊ณต๋ชจ์ -์ฅ๋ ค์ โ ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต ํ์ฉ ์ฌ๋ก ์๊ธฐ ๊ณต๋ชจ์ โโ ๐ข์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต๊ณผ ํจ๊ป ์ฐพ์๋ธ ๋น์ ์ ์ด์ผ๊ธฐ์ ๊ท ๊ธฐ์ธ์ ๋๋ค!โโ๏ธ ๊ณต๋ชจ ๋์ : ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต ์ด์ฉ ๊ฒฝํ์ด ์๋ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ ๊ตญ๋ฏผ ๋๊ตฌ๋โโ๏ธ โ๊ณต๋ชจ ๊ธฐ๊ฐ : 2025. 11. 17. (์) ~ 2025. 12. 17. (์) (๊ธฐ๊ฐ ๋ด ์ด๋ฉ์ผ ์ ์ ์๋ฃ ๊ฑด์ ํํจ)โโ๏ธ โโ๊ณต๋ชจ์ฃผ์ : ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต์ ๋ค์ํ ๋ฐ์ดํฐ ๊ธฐ๋ฅ ๋ฐ์ดํฐ ํ์ฉ ์ฌ๋ก(์์ ์ฃผ์ )โ๏ธ ๋ฌธ์ ๋ฐ ์ ์ถ์ฒ : reimhelp@keis.or.krโ๏ธ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ฐํ : 2025. 12์ ์ค (์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต ํํ์ด์ง ํํ์ด์ง ๊ณต์ง ๋ฐ ์์์ ๊ฐ๋ณ ํต๋ณด)โ๏ธ ์ ์ ๋ด ์ฉ 1. ์ต์ฐ์์ : ์์ฅ ๋ฐ ์๊ธ 50๋ง์, 1๋ช 2. ์ฐ ์ ์ : ์์ฅ ๋ฐ ์๊ธ 30๋ง์, 3๋ช 3. ์ฅ ๋ ค .. 2025. 12. 31. Effectivity and adsorption mechanism of food waste biochar for triclosan removal: a spectroscopic and experimental approach AbstractFood waste from households and restaurants was pyrolyzed to food waste biochar (FWB), and it was used for triclosan (TCS) removal from aqueous solutions. Food waste thermally treated at 300 °C (FWB-300) showed higher adsorption potential than samples treated at higher temperatures (450–750 °C), because of its increased specific surface area and abundant functional groups for hydrogen bon.. 2025. 12. 31. Application of response surface methodology and artificial neural network for the preparation of Fe-loaded biochar for enhanced Cr(VI) adsorption and its physicochemical properties and Cr(VI) adsorption characteristics AbstractIn this study, we optimized and explored the effect of the conditions for synthesizing Fe-loaded food waste biochar (Fe@FWB) for Cr(VI) removal using the response surface methodology (RSM) and artificial neural network (ANN). The pyrolysis time, temperature, and Fe concentration were selected as the independent variables, and the Cr(VI) adsorption capacity of Fe@FWB was maximized. RSM an.. 2025. 12. 31. Fe-loaded biochar obtained from food waste for enhanced phosphate adsorption and its adsorption mechanism study via spectroscopic and experimental approach AbstractThe re-utilization of food waste is an eco-friendly method for valorizing waste. In this study, food waste was blended with iron (Fe-FW) and optimized using the response surface methodology (RSM) to produce Fe-loaded food waste biochar (Fe-FWB); moreover, the waste was utilized to probe the adsorption of phosphate in water, where pyrolysis time (1.0, 2.5, and 4.0 h), temperature (300, 45.. 2025. 12. 31. Valorization of food waste via surface modification by loading Fe to obtain an adsorbent for Cr(V) removal AbstractFe-loaded food waste (Fe-FW) utilization is an environmentally friendly and effective approach for eliminating Cr(VI). FW was blended with iron to enhance its adsorption capacity for Cr(VI) removal from aqueous solutions. The Fe-FW was characterized by examining its elemental composition, specific surface area, morphological properties, functional groups, and zeta potential. The Cr(VI) a.. 2025. 12. 31. 51์ผ์ฐจ. ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ๐ค RNN๊ณผ CNN์ ์ฐจ์ด์ , ์ด๋ณด์๋ ์ดํดํ๊ธฐ ์ฝ๊ฒ ์ค๋ช ํด ๋๋ฆด๊ฒ์์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ ์ฒ์ ์ ํ์๋ฉด RNN, CNN ๊ฐ์ ์ฉ์ด๊ฐ ๊ฐ์ฅ ํท๊ฐ๋ฆฌ์ค ์ ์์ต๋๋ค.๊ฑฑ์ ๋ง์ธ์ ๐ ํต์ฌ๋ง ์ก์์, ๋น์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ค๋ช ๋๋ฆฌ๊ฒ ์ต๋๋ค.โจ ํ ์ค ์์ฝCNN ๐ “์ฌ์ง์ฒ๋ผ ๊ณต๊ฐ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ณด๋ ๋ฐ ๊ฐํจ”RNN ๐ “๊ธ์ด๋ ๋ง์ฒ๋ผ ์๊ฐ ์์๋ฅผ ์ดํดํ๋ ๋ฐ ๊ฐํจ”๐ง CNN (ํฉ์ฑ๊ณฑ ์ ๊ฒฝ๋ง, Convolutional Neural Network)๐ CNN์ ์ด๋ฐ ๋ฐ ์ ์จ์์ฌ์ง ์ ์ฌ๋ ์ผ๊ตด ์ธ์๊ณ ์์ด vs ๊ฐ์์ง ๊ตฌ๋ถ์๊ธ์จ ์ซ์ ํ๋ณ๐งฉ ์ด๋ป๊ฒ ์๋ํ ๊น์?CNN์ ์ด๋ฏธ์ง๋ฅผ ์์ ์กฐ๊ฐ(ํจํด) ์ผ๋ก ๋๋ ์ ๋ด ๋๋ค.๐ ๋ง์น…์ ๋ฌธ ์ฌ์ง์ ๋ณผ ๋“๋ → ์ฝ → ์ ”์ด๋ฐ ์์ผ๋ก ๋ถ๋ถ๋ถํฐ ์ ์ฒด๋ฅผ ํ์ ํ๋ ๊ฒ๊ณผ ๋น์ทํฉ๋๋ค.๐ผ๏ธ ๋น์ ๋ก ์ดํด.. 2025. 12. 24. 51์ผ์ฐจ. ์ฌ๊ธฐ์๋ง ์ปค์ ์ด๊ธฐ 251224 ์๊ธ์จ MNIST ๋ฅผ ํ์ดํ ์น๋ก ๊ตฌํํ๊ธฐ. ์ฌ๊ธฐ์ ์์ง์ผ๋ก ๋ค์ด๋ฐ๊ธฐMNIST Dataset MNIST DatasetThe MNIST database of handwritten digits (http://yann.lecun.com)www.kaggle.com ๋์คํธ | TensorFlow Datasets ๋์คํธ | TensorFlow Datasets์ด ํ์ด์ง๋ Cloud Translation API๋ฅผ ํตํด ๋ฒ์ญ๋์์ต๋๋ค. ๋์คํธ ์ปฌ๋ ์ ์ ์ฌ์ฉํด ์ ๋ฆฌํ๊ธฐ ๋ด ํ๊ฒฝ์ค์ ์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ์ฝํ ์ธ ๋ฅผ ์ ์ฅํ๊ณ ๋ถ๋ฅํ์ธ์. ์์ผ๋ก ์ด ์ซ์์ MNIST ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ๋๋ค. ๋www.tensorflow.org ํ ์ํ๋ก ์ฐธ์กฐ ๋งํฌ ์์ง ๋ฐ์ ๊ฒ ์ค์ ์ด๋ ๊ฒ ํ๊ธฐ ์ฐ์ ๊ณต ํ์ผ๊ณผ ํด.. 2025. 12. 24. ๐ฐ ์๋ก (Introduction) & ๐ ๊ฒฐ๋ก (Conclusion) ๐ฐ ์๋ก (Introduction)์ ์ฃผ์ ํ์์ค๋ฆฝ์ ‘๋ฐ์ ๋’์ด ์๋๋ผ ‘์ด์ ๋ฅ๋ ฅ’์ ๋ฌธ์ ๋ค์ ์ฃผ๋๋ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ์์ ๊ฐ์ฅ ๋น ๋ฅด๊ฒ ์ฌ์์๋์ง ์ ํ์ ๊ฒฝํํ๊ณ ์๋ ์ง์ญ์ ๋๋ค.์ด๋ฏธ ํ์๊ด๊ณผ ํ๋ ฅ ๋ฐ์ ๋น์ค์ ์ ๊ตญ ์ต๊ณ ์์ค์ ๋๋ฌํ์ผ๋ฉฐ,๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ “์ฌ์์๋์ง๊ฐ ๋ถ์กฑํ ๋ฌธ์ ”๊ฐ ์๋๋ผ“์ฌ์์๋์ง๋ฅผ ์ด๋ป๊ฒ ํ์ฉํ ๊ฒ์ธ๊ฐ”๋ผ๋ ์๋ก์ด ๋ฌธ์ ์ ์ง๋ฉดํด ์์ต๋๋ค.๊ทธ๋ฌ๋ ํ์ค์ ๋จ์ํ์ง ์์ต๋๋ค.์ฌ์์๋์ง๊ฐ ๋ง์ด ์์ฐ๋๋ ์๊ฐ๋์๋ ๊ณํต ํผ์ก๊ณผ ์ถ๋ ฅ ์ ํ์ด ๋ฐ์ํ๊ณ ,์์ฌ ์ ๋ ฅ์ ๋ฒ๋ ค์ง๊ฑฐ๋ ๋นํจ์จ์ ์ผ๋ก ์ฒ๋ฆฌ๋ฉ๋๋ค.ํํธ, ๊ธฐํ์๊ธฐ์ ์ํฅ์ผ๋ก ์ ์ฃผ ์ง์ญ์์ง์คํธ์ฐ·์นจ์·๊ธฐํ ์ฌ๋์ ๋์ฑ ์ทจ์ฝํด์ง๊ณ ์์ผ๋ฉฐ,์ฌ์์๋์ง ์ค๋น์ ํ์์ ๊ฐ ์ธํ๋ผ ์ญ์ ๊ธฐํ ๋ฆฌ์คํฌ์ ๋ ธ์ถ๋ ์์ฐ์ด ๋๊ณ ์์ต๋๋ค.์ฆ, ์ ์ฃผ์ ๋ฌธ์ ๋ ๋ ์ด์“์ฌ์์๋์ง๋ฅผ ์ผ.. 2025. 12. 20. 49์ผ์ฐจ. AWS์ ์ํด์ ์์ ๋ก๊ทธ์ธ ๋จผ์ ํ๊ณ ์ฝ์๋ก๊ทธ์ธ ํด์ผํจ! ๋ค์ AWS์ ์ฌ๋ ค์ ๋ณต์ฌ ๋ด์ฉ ๋ฐ๋ @backend/app ์ด FASTAPI ๋ฅผ EC2์ ์ ๋ก๋ํด์, restful api ๋ก ๋ฐฐํฌํ๊ณ ์ถ์ด. ๊นํ๋ธ ์ก์ ์ ์ด๋ฏธ์ง์ฒ๋ผ ์ค์ ์ด ์๋ฃ๋์์ด. ์ดํ CICD ๋ก ๋ฐฐํฌํ๋ ๊ณผ์ ์ ์ค๋ช ํด์ค. ์ผ๋จ ํค๊ฐ ๋ฐ๊ปด์ ๊ทธ๊ฑฐ ๋จผ์ ํด๋ก๋ํํ ์ ๋ ฅํ๊ธฐ!!! ssh -i "labzang.pem" ubuntu@ec2-3-**-233-152.ap-northeast-2.compute.amazonaws.com ์ฌ๊ธฐ์์ ec2 ํธ์คํธ๋ฅผ ์ถ์ถํด์ค ํ์นธ ๋์ฐ๊ณ ํด์ผํจ! @backend/app ์ด ํ๋ก์ ํธ๋ฅผ CPU๋ก EC2์ ์ฎ๊ธฐ๊ณ ์ถ์ด. ์ด๋ ํด๋์ ์์น์ํค๋ ๊ฒ์ด ๊ฐ์ฅ ์ข์ ์ ๋ต์ธ๊ฐ? ์บก์ณํด์ ๋ฌผ์ด๋ณด๊ธฐ ๋์ค.. 2025. 12. 19. 47์ผ์ฐจ. ํ๋ก์ ํธ์ ๋ง์ถฐ์ AI ๋ชจ๋ธ ์ ํํ๊ณ ์ค์ ํ๊ธฐ rtx 3050์์ ์ฝ์ํ์นด๋ฅผ ํํํธ๋ก ํ์ตํ๋ ค๊ณ ํด. Polyglot-Ko 5.8B๋ Llama-2-ko 7B ์ค์์ ์ด๋ ๊ฒ์ ์ถ์ฒํ๋๊ฐ ? ๐ 3. ์ธ์ ์ด๋ค ๋ชจ๋ธ์ ์ ํํด์ผ ํ ๊น?โ ํ๊ตญ์ด ์ค์ฌ ์์ ์ฐ์ ์ด๋ผ๋ฉด๐ Polyglot-Ko 5.8Bํ๊ตญ์ด ์์ฑ/๋ํ/๋ฌธํ์ ๋งฅ๋ฝ ํฌํจํ ํ ์คํธ ์์ฑํ๊ตญ์ด NLP task (์์ฝ, ๊ฐ์ ๋ถ์, ๋ช ๋ น ์ํ ๋ฑ) ์ค์ฌโ ๋ ๋์ ํ์ฉ, ๋ค๊ตญ์ด ๋๋ ๋ณตํฉ ์์ ์ด๋ผ๋ฉด๐ Llama-2-Ko 7B์์ด + ํ๊ตญ์ด ํผํฉ ์ ๋ ฅ/์ถ๋ ฅ๊ธฐ์ ๋ฌธ์ ์์ฝ, ์ฝ๋/์ง์ ์ง๋ฌธ, ๋ค์ค task๐ 4. ์ฑ๋ฅ/ํจ์จ์ฑ ์์ฝํญ๋ชฉPolyglot-Ko 5.8BLlama-2-Ko 7Bํ๊ตญ์ด ํนํโญโญโญโญโญโญโญ๋ค๊ตญ์ด ์ง์โญโญโญโญโญโญ๋ฒ์ฉ ํ ์คํธ ์์ฑโญโญโญโญโญโญโญModel Scale5.8B7Bํ์กด .. 2025. 12. 18. [์นด๋๋ด์ค] AI์ ํ์์ค๋ฆฝ ์, ์ธ์ฐ์ ์ผ์๋ฆฌ๋ ์ด๋๋ก ๊ฐ๊ณ ์๋๊ฐ? ๋ณธ ์ฝํ ์ธ ๋ ๊ณ ์ฉ๋ ธ๋๋ถ ‘์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต’์ ์ฐ์ ๋ณ·์ง์ ๋ณ ๊ณ ์ฉ ๊ตฌ์กฐ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํด ์ธ์ฐ์ ๊ณ ์ฉ ์ทจ์ฝ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๋ถ์ํ ์ฌ๋ก์ ๋๋ค. ์ธ์ฐ์ ์๋์ฐจ·์กฐ์ ·์์ ํํ ์ฐ์ ์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ฑ์ฅํด์จ ๋ํ์ ์ธ ์ฐ์ ๋์์ ๋๋ค. ํ์ง๋ง ํ์์ค๋ฆฝ ์ ์ฑ ๊ณผ AI·์๋ํ ํ์ฐ์ด ๋ณธ๊ฒฉํ๋๋ฉด์, ๊ธฐ์กด ์ผ์๋ฆฌ๊ฐ ์ด๋ป๊ฒ ๋ณํํ ์ง์ ๋ํ ๊ณ ๋ฏผ์ด ์ปค์ง๊ณ ์์ต๋๋ค. ํนํ ์ ์กฐ์ ๋น์ค์ด ๋์ ์ธ์ฐ์ ํน์ฑ์ ๊ณ ๋ คํด, AI ๊ธฐ๋ฐ ๋ถ์์ ํตํด ๊ณ ์ฉ ๊ฐ์ ์ํ ์ง๋ฌด์ ์ ํ ๊ฐ๋ฅํ ํ๊ฒฝ·๊ทธ๋ฆฐ ์ผ์๋ฆฌ ๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ์๊ฐํํ์ต๋๋ค. ์ด๋ฒ ์นด๋๋ด์ค๋ ๊ณ ์ฉ๋ ธ๋๋ถ ‘์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต’ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํด ์ธ์ฐ์ ๊ณ ์ฉ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ดํด๋ณด๊ณ , AI ๋ถ์์ ํตํด ์ฌ๋ผ์ง ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ๋์ ์ผ์๋ฆฌ์ ์ ํ ๊ฐ๋ฅํ ๊ทธ๋ฆฐ ์ผ์๋ฆฌ ๊ฒฝ๋ก๋ฅผ ์ ๋ฆฌํ ๋ด์ฉ์ ๋๋ค. ์ฌ๋ผ์ง๋ ์ผ์๋ฆฌ๋ง ์ด์ผ๊ธฐํ.. 2025. 12. 17. [ํ๋ณด] ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต๊ณผ AI๋ก ๋ณธ ์ธ์ฐ์ ๋ฏธ๋ ์ผ์๋ฆฌ: ํ์์ค๋ฆฝ ์ ํ ์ ๊ณต์ ์ ํ(Just Transition) ์ฌ๋ก ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต๊ณผ AI๋ก ๋ณธ ์ธ์ฐ์ ๋ฏธ๋ ์ผ์๋ฆฌ: ํ์์ค๋ฆฝ ์ ํ ์ ๊ณต์ ์ ํ(Just Transition) ์ฌ๋ก ์ต๊ทผ ์ธ์ฐ ๋ด์ค์์ ์๋์ฐจ, ์กฐ์ , ์์ ํํ ์ฐ์ ์๊ธฐ ์์์ ์์ฃผ ์ ํ๊ฒ ๋๋๋ฐ์. 2050 ํ์์ค๋ฆฝ ๋ชฉํ๊ฐ ๋ค๊ฐ์ค๋ฉด์ ๊ธฐ์กด ์ผ์๋ฆฌ๊ฐ ์ด๋ป๊ฒ ๋ ์ง ๋ถ์ํ๋๋ผ๊ณ ์. ๊ทธ๋ฐ๋ฐ ๊ณ ์ฉ๋ ธ๋๋ถ์ ์ง์ญ์ผ์๋ฆฌ๋งต ์๋น์ค๋ฅผ ์๊ฒ ๋์๊ณ , ์ง์ ๋ถ์ํด๋ณด๋ ํฅ๋ฏธ๋ก์ด ์ธ์ฌ์ดํธ๊ฐ ๋์์ต๋๋ค. AI๊น์ง ํ์ฉํด ์ธ์ฐํ '๊ณต์ ์ ํ(Just Transition)' ์ผ์๋ฆฌ ์ค๊ณ ์์ด๋์ด๋ฅผ ์ ๋ฆฌํด ๋ณด์์ต๋๋ค. 1. ์ ์ธ์ฐ ์ผ์๋ฆฌ๊ฐ ์๊ธฐ์ผ๊น? ์ธ์ฐ์ ๋ํ๋ฏผ๊ตญ ์ฐ์ ์๋์ฃ . ์ ์ฒด ๊ณ ์ฉ ์ค ์ ์กฐ์ ๋น์ค์ด 36% ์ด์์ผ๋ก ์ ๊ตญ ์ต๊ณ ์์ค์ด๊ณ , ํนํ ์๋์ฐจ·์กฐ์ ·์์ ํํ์ ์ง์ค๋์ด ์์ด์. ํ์ง๋ง ํ์์ค๋ฆฝ ์ ์ฑ ๊ณผ AI·์๋ํ ํ์ฐ์ผ๋ก ์.. 2025. 12. 17. [์์] 2025 ์กฐ๋ฌ์ฒญ ํ๋ณด ์์ด๋์ด ๊ณต๋ชจ์ with AI ๐๏ธ 2025 ์กฐ๋ฌ์ฒญ ํ๋ณด ์์ด๋์ด ๊ณต๋ชจ์ ์์์ ๋ฐํ" data-og-description="2025 ์กฐ๋ฌ์ฒญ ํ๋ณด ์์ด๋์ด ๊ณต๋ชจ์ ์์์ ๋ฐํ ์ด๋ฒ ๊ณต๋ชจ..." data-og-host="blog.naver.com" data-og-source-url="https://blog.naver.com/ppspr/224113101243" data-og-url="https://blog.naver.com/ppspr/224113101243" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/g6ffA/hyZOEKmeee/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAFZISJdJ4qM4dKXrYMCJm-ygeDLS0D_ad9adEQAb4xsi/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1780239599&allow_ip=&allow_referer=&signature=38L2qq5mja0%2Fow59%2Baav%2Fp0k81g%3D ๐๏ธ 2025 ์กฐ๋ฌ์ฒญ ํ๋ณด ์์ด๋์ด ๊ณต๋ชจ.. 2025. 12. 17. [์์] 2025 ์์นํด์ปคํค(SeSAC)-์ฅ๋ ค์ [๋ฐฐ๊ฒฝ]์ต๊ทผ ์ฌํ ์ ์์ญ์ผ๋ก AI ํ์ฉ์ด ํ๋๋๋ฉด์ ์ด์ ๋์ํ๊ณ ํ์ฉํ ์ ์๋ ์ธ๋ ฅ ์ก์ฑ์ด ํ์ํ ์์ ์ธ๋ฐ์.์ด์ ๋ฏธ๋์ธ๋๋ฅผ ์ฃผ๋ํ AI ์ธ์ฌ๋ฅผ ์ก์ฑํ์ฌ ๊ธ๋ก๋ฒ AI ํ์ ๋์ ์์ธ์ ๊ธฐ๋ฐ์ ๋ง๋ จํ๊ณ ์ ํฉ๋๋ค. ๋ํ ์ฌํ๋ฌธ์ ํด๊ฒฐ์ ์ํ AI ํ์ฉ์ ํตํด ์๋ก์ด ๊ด์ ์ ํด๊ฒฐ๋ฐฉ์์ ๋ชจ์ํ๊ณ , ์ฒญ๋ ์ธ์ฌ ๋ฐ๊ตด์ ํตํด ์ง์๊ฐ๋ฅํ AI ์ํ๊ณ๋ฅผ ์กฐ์ฑํ๊ณ ์ ํฉ๋๋ค. ํนํ ์ฒญ๋ -์ ๋ฌธ๊ฐ-๊ธฐ๊ด์ด ํ๋ ฅํ๋ ํด์ปคํค์ ํตํด AI ๊ธฐ๋ฐ์ ์ฌํ ์ฑ์ฅ ๋๋ ฅ์ ํ๋ณดํ๊ณ ์ ์ด๋ฒ ๋ํ๋ฅผ ๊ฐ์ตํ๊ฒ ๋์์ต๋๋ค. ์์น ํด์ปคํค์ด๋?IT ๊ธฐ์ ๋ถ์ผ์ ๊ด์ฌ์๋ ๊ธฐํ์, ๋์์ด๋, ๊ฐ๋ฐ์ ์ฒญ๋ ๋ค์ด ๋ชจ์ฌ ์์ธ์ ๋ฏธ๋๋ฅผ ๋ฐ๊ฟ ์์ด๋์ด๋ฅผ ๊ธฐํํ๊ณ ์๋น์ค๋ก ๊ตฌํํ๋ ํด์ปคํค์ ๋๋ค.์์ธ์ SW ๊ต์ก ๋ธ๋๋ ์ฒญ๋ ์ทจ์ ์ฌ๊ดํ๊ต(SeSAC)์ ๊ธฐํํ๊ณ ์ด์ํฉ๋๋ค.. 2025. 12. 17. 47์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ RAG(Retrieval-Augmented Generation)๋?RAG๋ ๊ฒ์ ์ฆ๊ฐ ์์ฑ์ด๋ผ๋ ๊ธฐ์ ๋ก, ๋ํ ์ธ์ด ๋ชจ๋ธ(LLM)์ด ๋ต๋ณ์ ์์ฑํ ๋ ์ธ๋ถ ์ง์ ๋ฒ ์ด์ค(์: ๋ฌธ์, ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค)์์ ๊ด๋ จ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ค์๊ฐ์ผ๋ก ๊ฒ์(Retrieval)ํ์ฌ ํ๋กฌํํธ์ ์ถ๊ฐ(Augmented)ํ ํ ์๋ต์ ์์ฑ(Generation)ํ๋ ๋ฐฉ์์ ๋๋ค.์ฃผ์ ์๋ ์๋ฆฌ:์ฌ์ฉ์์ ์ง๋ฌธ์ ๋ฐ์ผ๋ฉด, ๋ฒกํฐ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค ๋ฑ์์ ๊ด๋ จ ๋ฌธ์๋ฅผ ๊ฒ์ํฉ๋๋ค.๊ฒ์๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํ๋กฌํํธ์ ์ถ๊ฐํ์ฌ LLM์ด ๋ ์ ํํ๊ณ ์ต์ ์ ๋ณด๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ๋ต๋ณํ๋๋ก ํฉ๋๋ค.์ฅ์ :์ต์ ์ ๋ณด ๋ฐ์์ด ์ฝ์ต๋๋ค. (๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค๋ง ์ ๋ฐ์ดํธํ๋ฉด ๋จ)ํ๊ฐ(hallucination, ์๋ชป๋ ์ ๋ณด ์์ฑ) ๊ฐ์.๋ชจ๋ธ ์์ฒด๋ฅผ ์์ ํ์ง ์์ผ๋ฏ๋ก ๋น์ฉ์ด ์ ๊ฒ ๋ค๊ณ , ๊ตฌํ์ด ์๋์ ์ผ.. 2025. 12. 17. 46์ผ์ฐจ. https://ollama.com/ OllamaGet up and running with large language models.ollama.com ์ฌ๋ผ๋ง ์ฌ์ดํธ ๋น์ด ์๋ ๋ญ์ฒด์ธ๊ณผ pg๋ฒกํฐ๋ฅผ ์ฐ๋ํ๊ณ ์ถ์ด. pg ๋ฒคํฐ๋ฅผ ๋ค์ด๋ฐ์์ ์ค์นํ๋ ๊ณผ์ ์ ์ด๋ณด์๊ฐ ์ ์ ์๋๋ก ์ค๋ช ํด์ค.๋ญ์ฒด์ธ(LangChain) + pg๋ฒกํฐ(pgvector) ์ฐ๋์ ์ํ ์ค์น ๊ฐ์ด๋ (์ด๋ณด์์ฉ)์์ฝ๋ถํฐ ๋๋ฆฌ๋ฉด๐ **pgvector๋ PostgreSQL์ AI ๋ฒกํฐ ๊ฒ์ ๊ธฐ๋ฅ์ ์ถ๊ฐํ๋ ํ์ฅ(extension)**์ด๊ณ ๐ LangChain์ ์ด pgvector๋ฅผ ๋ฒกํฐ DB์ฒ๋ผ ํ์ฉํฉ๋๋ค.์๋ ์์๋๋ก ๋ฐ๋ผ ํ์๋ฉด “๋น ๋ญ์ฒด์ธ + pgvector” ์ฐ๋์ ์ฒซ ๋จ์ถ๋ฅผ ์ ๋๋ก ๋ผ์ฐ์ค ์ ์์ต๋๋ค.์ ์ฒด ํ๋ฆ ๋ฏธ๋ฆฌ ๋ณด๊ธฐ ๐งญPos.. 2025. 12. 16. 46์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ์๋ฐ์์๋ ํ์ดํ๋ผ์ธLLM์์๋ ์ฒด์ธ์ข์์! ๋ง์ํ์ ์๋ฐ(Java), ์๋ฐ์คํฌ๋ฆฝํธ(JavaScript), ์คํ๋ง(Spring), Node.js๋ ๋ชจ๋ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ/์น ๊ฐ๋ฐ์์ ์์ฃผ ๋์ค๋ ์ฉ์ด์ง๋ง, ์๋ก ์ญํ ๊ณผ ์ฐ์์ด ๋ค๋ฆ ๋๋ค. ํ๋์ฉ ์ฝ๊ฒ ์ ๋ฆฌํด ๋๋ฆด๊ฒ์.1๏ธโฃ ์๋ฐ(Java)์ข ๋ฅ: ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ ์ธ์ดํน์ง:๊ฐ์ฒด์งํฅ ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ(OOP) ์ง์ํ ๋ฒ ์์ฑํ๋ฉด ์ฌ๋ฌ ํ๊ฒฝ์์ ์คํ ๊ฐ๋ฅ (“Write Once, Run Anywhere”)๊ฐ๋ ฅํ ์์ ์ฑ๊ณผ ํ์ฅ์ฑ์ผ๋ก ๊ธฐ์ ์ฉ ๋ฐฑ์๋ ๊ฐ๋ฐ์ ๋ง์ด ์ฌ์ฉ์ฌ์ฉ ์ฌ๋ก: ์ํ ์์คํ , ์ ์์๊ฑฐ๋ ์๋ฒ, ์๋๋ก์ด๋ ์ฑ ๋ฐฑ์๋ ๋ฑ2๏ธโฃ ์๋ฐ์คํฌ๋ฆฝํธ(JavaScript)์ข ๋ฅ: ํ๋ก๊ทธ๋๋ฐ ์ธ์ดํน์ง:์น ๋ธ๋ผ์ฐ์ ์์ ์คํ๋๋ ํ๋ก ํธ์๋(ํด๋ผ์ด์ธํธ)์ฉ ์ธ์ด๋์ ์ธ ์น ํ์ด์ง ๊ตฌํ ๊ฐ๋ฅ (๋ฒํผ ํด.. 2025. 12. 16. 44์ผ, 45์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ๋ฅ ๋ฌ๋์ ์ด์ฉํ ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ ์ ๋ฌธhttps://wikidocs.net/150781- ๊ธ์์ผ ์ด๋ก ์์ ์ด๊ฑฐ๋ณด๊ณ ํ์ฌ 01. ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ(natural language processing) ์์ฐ์ด(natural language)๋ ์ฐ๋ฆฌ๊ฐ ์ผ์ ์ํ์์ ์ฌ์ฉํ๋ ์ธ์ด๋ฅผ ๋งํฉ๋๋ค. ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ(natural language processing)๋ ์ด๋ฌํ ์์ฐ์ด์ ์๋ฏธ๋ฅผ ๋ถ์ํ์ฌ ์ปดํจํฐ๊ฐ ์ฒ๋ฆฌํ ์ ์๋๋ก ํ๋ ์ผ์ ๋งํฉ๋๋ค. ์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ๋ ์์ฑ ์ธ์, ๋ด์ฉ ์์ฝ, ๋ฒ์ญ, ์ฌ์ฉ์์ ๊ฐ์ฑ ๋ถ์, ํ ์คํธ ๋ถ๋ฅ ์์ (์คํธ ๋ฉ์ผ ๋ถ๋ฅ, ๋ด์ค ๊ธฐ์ฌ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ ๋ถ๋ฅ), ์ง์ ์๋ต ์์คํ , ์ฑ๋ด๊ณผ ๊ฐ์ ๊ณณ์์ ์ฌ์ฉ๋๋ ๋ถ์ผ์ ๋๋ค. ์ต๊ทผ ๋ฅ ๋ฌ๋์ ๋ฐ์ด๋ ์ฑ๋ฅ์ด ๊ด๋ชฉํ ๋งํ ์ฑ๊ณผ๋ฅผ ์ป์ผ๋ฉด์, ์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ด IT ๋ถ์ผ์ ์ค์ ํค์.. 2025. 12. 16. 45์ผ์ฐจ. ํด๋ ํ์ผ ์์ฑ , ์์์ ๋ถ์ฌ๋ฃ๊ธฐ KoELECTRA ๋ชจ๋ธ์ ์ฌ์ฉํด์ , ์ํ ๋ฆฌ๋ทฐ๋ฅผ ์์ฑํ๋ฉด, ๊ธ์ , ๋ถ์ ๊ฐ์ฑ๋ถ์์ ํ๋ ์๋น์ค๋ฅผ ๋ง๋ค๋ ค๊ณ ํด. ํ๊น ํ์ด์ค์์ ๋ค์ด ๋ฐ์ ๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ฑํ๋ ์ํคํ ์ฒ ์ ๋ต์ ์๋ ค์ค. -sonet ์ผ๋ก ํ๊ธฐ ํต์ฌ ์ํคํ ์ฒ ์ ๋ต ์์ฝ1. ๊ณ์ธต ๊ตฌ์กฐAPI Layer: FastAPI ๋ผ์ฐํฐ (์์ฒญ/์๋ต ์ฒ๋ฆฌ)Service Layer: ๋น์ฆ๋์ค ๋ก์ง ๋ฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ/ํ์ฒ๋ฆฌModel Layer: ๋ชจ๋ธ ๋ก๋ฉ ๋ฐ ์ถ๋ก (์ฑ๊ธํค ํจํด)2. ๋ชจ๋ธ ๋ก๋ฉ ์ ๋ต์ฑ๊ธํค ํจํด: ์๋ฒ ์์ ์ ๋ชจ๋ธ์ ํ ๋ฒ๋ง ๋ก๋ํ์ฌ ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ํจ์จํLazy Loading ์ต์ : ์ฒซ ์์ฒญ ์ ๋ก๋ ๊ฐ๋ฅ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ ์ต์ ํ: GPU ์ฌ์ฉ, ๋ฐฐ์น ์ฒ๋ฆฌ ๊ณ ๋ ค3. ํด๋ ๊ตฌ์กฐ app/nlp/review/โโโ emotion_model.p.. 2025. 12. 15. 44์ผ์ฐจ. conda activate torch313 ๋ก ์ ๋ ฅํ๊ณ ์ปค์์ผ๊ธฐ https://parksrazor.tistory.com/93 ํ์ด์ฌ/์์ฐ์ด/2020-05-09/ ์ผ์ฑ 2018 ๋ณด๊ณ ์ ๋ถ์ํ๊ธฐ1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 8parksrazor.tistory.com ๋ฐ์ดํฐ ํ.. 2025. 12. 15. 43์ผ์ฐจ. IT ๊ฐ๋ ์ ๋ฆฌ ํ์ดํ ์น(PyTorch)์ ํ ์ํ๋ก์ฐ(TensorFlow)์ ์ฐจ์ด์ ๋ ๋ค ๋ฅ๋ฌ๋ ํ๋ ์์ํฌ์ด์ง๋ง, ์ฒ ํ๊ณผ ์ฌ์ฉ์ฑ์์ ๋๋ ทํ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์ต๋๋ค.๐ ํต์ฌ ์์ฝํ์ดํ ์น: ์ง๊ด์ , ํ์ด์ฌ์ค๋ฝ๊ณ ์ฐ๊ตฌ์ฉ·ํ๋กํ ํ์ดํ์ ๊ฐํจํ ์ํ๋ก์ฐ: ์ฐ์ ๋ฐฐํฌ·๋๊ท๋ชจ ์๋น์ค์ ๊ฐํจ๐ ํ์ดํ ์น vs ํ ์ํ๋ก์ฐ ์์ธ ๋น๊ต๊ตฌ๋ถํ์ดํ ์น(PyTorch)ํ ์ํ๋ก์ฐ(TensorFlow)๊ฐ๋ฐ์ฌMeta(๊ตฌ Facebook)Google๊ณ์ฐ ๋ฐฉ์๋์ ๊ทธ๋ํ(eager execution) ๊ธฐ๋ณธ์ด๊ธฐ์ ์ ์ ๊ทธ๋ํ → ํ์ฌ๋ eager + graph ๋ณํ์ฌ์ฉ ๋์ด๋ํ์ด์ฌ ์ฝ๋์ ์ ์ฌํด ์ง๊ด์ ๊ธฐ๋ฅ ๋ง๊ณ ๊ตฌ์กฐ ๋ณต์กํด ์๋์ ์ผ๋ก ์ด๋ ค์์ฐ๊ตฌ/ํ๊ณ ํ์ฉ๋งค์ฐ ๋์ (๋ ผ๋ฌธ ๋๋ถ๋ถ ํ์ดํ ์น ๊ธฐ๋ฐ)์์ ๋ณด๋ค ๊ฐ์์ฐ์ /์๋น์ค ๋ฐฐํฌTorchServe ๋ฑ ์ง์ํ์ง๋ง ์๋์ ์ผ๋ก.. 2025. 12. 11. 43์ผ์ฐจ. ์์ธ์ ๋ฒ์ฃ ๋ฐ์ํํฉ&์์ฐ์ด ์ฒ๋ฆฌ ํํธ๋งต ๊ทธ๋ ค๋ฌ๋ผํ๊ธฐ, ์ง์ค์ฝ๋ฉ ๋ก์ง์ ์ง์ ์ข ๋ก๊ตฌ๋ผ๋ฆฌ ๋ฌถ๊ณ @save ์ด ํ์ผ์ ์๋ก csv ํ์ผ์ ๋ง๋ค์ด์ค ๋๊ฐ ๊ทผ๋ฐ ๊ทธ ์๋ก ๋ง๋ csv ํ์ผ์ crime.csv์์ ์ฃผ์์ ์์น๊ตฌ๊ฐ ์ถ๊ฐ ๋ ์ปฌ๋ผ์ด์ด์ผํด. ๊ด์๋ช ์ด '์์ธ์ค๋ถ๊ฒฝ์ฐฐ์', '์์ธ์ข ๋ก๊ฒฝ์ฐฐ์', '์์ธ๋จ๋๋ฌธ๊ฒฝ์ฐฐ์' ์ด๋ฐ์์ผ๋ก ๋์์ผํด ๋ค์ ๋ง๋ค์ด์ค ๊ณ์ ๋ฐ๊ฟ๋ฌ๋ผ๊ณ ํ๋๊น ๋ฐ๊ฟ์ค! ์๋๋ฉด ๊ป๋ค๊ฐ ์ผ๊ธฐ ํด๋๋ ํ์ผ ๋ง๋ค๊ธฐ https://python-visualization.github.io/folium/latest/getting_started.html Trust Notebook" data-og-host="python-visualization.github.io" data-og-source-url="https://python-visual.. 2025. 12. 11. ์ด์ 1 2 3 4 ยทยทยท 6 ๋ค์