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웹 프레임워크(Web Framework): 웹 개발의 핵심 도구
**웹 프레임워크(Web Framework)**는 현대적인 웹 애플리케이션 개발에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 개발자가 복잡한 웹 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 관리할 수 있도록 설계된 이 도구는, 특히 코드 재사용성과 개발 속도를 높이고, 프로젝트 유지보수성을 강화하는 데 큰 도움을 줍니다. 이 글에서는 웹 프레임워크의 개념과 필요성, 주요 기능, 대표적인 프레임워크 종류, 그리고 웹 프레임워크를 선택할 때 고려해야 할 요소를…
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인터미턴트 컴퓨팅(Intermittent Computing): 제한된 에너지 환경을 위한 스마트 컴퓨팅 기술
오늘날 컴퓨팅 기술은 초소형 디바이스, 웨어러블, 사물인터넷(IoT) 기기 등으로 빠르게 확장되고 있습니다. 그러나 이 기기들은 대체로 제한된 에너지 자원에 의존하며, 배터리 교체나 충전이 어렵거나 불가능한 환경에서 작동해야 합니다. 이런 환경에서 안정적이고 지속 가능한 컴퓨팅을 구현하기 위해 등장한 개념이 바로 **인터미턴트 컴퓨팅(Intermittent Computing)**입니다. 인터미턴트 컴퓨팅은 전력 공급이 불규칙하거나 간헐적인 환경에서도 신뢰할 수 있는 컴퓨팅을 가능하게 하는…
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RIP(Routing Information Protocol) vs OSPF(Open Shortest Path First): 라우팅 프로토콜 비교
네트워크 환경에서 데이터를 목적지까지 효율적으로 전달하기 위해 라우팅 프로토콜이 사용됩니다. 이 중 **RIP(Routing Information Protocol)**와 **OSPF(Open Shortest Path First)**는 가장 널리 알려진 두 가지 라우팅 프로토콜입니다. 두 프로토콜은 각기 다른 방식으로 경로를 계산하고 라우팅 정보를 교환하며, 네트워크 크기와 요구사항에 따라 적합성이 달라집니다. 이 글에서는 RIP와 OSPF의 개념과 주요 특징을 설명한 뒤, 두 프로토콜의 차이를 심도…
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RAG(Retrieval Augmented Generation): 대규모 언어 모델과 정보 검색의 만남
AI 기술의 발전과 함께 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 다양한 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 LLM은 훈련된 데이터에 의존하기 때문에 최신 정보에 접근하거나 광범위한 도메인 지식을 처리하는 데 한계가 있을 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval Augmented Generation)입니다. RAG는 LLM과 검색 기술을 결합하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는…
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머신러닝 성능지표: 모델의 성능을 평가하는 방법과 활용 전략
머신러닝(Machine Learning) 모델을 구축하는 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나는 모델의 성능을 평가하는 것입니다. 모델이 얼마나 잘 작동하는지 이해하고, 개선이 필요한 부분을 식별하며, 여러 모델 중에서 최적의 선택을 하기 위해 **성능지표(Performance Metrics)**를 사용합니다. 이 글에서는 머신러닝에서 주로 사용되는 성능지표들을 살펴보고, 각 지표의 특징과 활용 방법을 상세히 설명합니다. 목차 1. 머신러닝 성능지표란 무엇인가? 머신러닝 성능지표란 학습된…