이롱이

불확실성을 나의 편으로 만드는 법

2026-02-21T15:06:46Z

세상은 예측 가능한 선 위를 달리지 않는다. 흔히 치밀한 계획과 정밀한 프로세스가 우리를 안전하게 지켜줄 것이라 믿지만, 나심 탈레브의 저서 '안티프래질'은 그 믿음이 얼마나 '프래질(Fragility, 취약성)'한 오만인지 날카롭게 지적한다. 이 책을 통해 얻은 가장 큰 깨달음은 명확하다. 진정한 성장은 완벽한 통제가 아니라, 오히려 예측 불가능한 충격과

설득은 가장 다정한 친절

2026-01-16T09:26:38Z

우리는 흔히 설득에 대해 '상대를 내 뜻대로 움직이게 하는 기술'이라 오해하곤 한다. 치열한 비즈니스 현장에서 승리하기 위한 무기, 혹은 논리로 상대를 굴복시키는 수단으로 여긴다. 하지만 정흥수 작가의 '설득자'를 통해 내가 만난 '설득'의 얼굴은 전혀 달랐다. 설득은 상대를 향한 가장 깊은 배려이자, '다정한 언어'로 쌓아 올린 신뢰였다. 나는 설득을

10배가 2배 보다 쉬운 이유

2026-01-16T09:07:08Z

우리는 흔히 성공을 위해 더 많은 것을 채워야 한다고 배운다. 더 많은 지식, 더 많은 인맥, 더 많은 업무 시간. 하지만 벤저민 하디와 댄 설리반의 저서 '10배 마인드셋'은 이 익숙한 성공의 방정식을 정면으로 부정한다. 이 책을 통해 내가 발견한 진리는 명확하다. 진정한 성장은 무언가를 더하는 것이 아니라, 본질이 아닌 80%를 과감히 덜어내는 '삭제의

LLM, 인공지능 언어 모델의 발전

2025-09-16T01:00:06Z

언어를 이해하는 다양한 시도들 초기 AI는 인간의 언어를 이해하기 위해 다양한 방법을 시도했습니다. 그중 가장 단순한 방법인 BOW(Bag of Words)는 문장에 어떤 단어가 얼마나 자주 등장하는지만 보고 의미를 파악하는 방식이었어요. 단어의 순서나 관계는 무시했기 때문에 "개가 고양이를 쫓는다"와 "고양이가 개를 쫓는다"를 구분하지 못하는 한계가 있었

NLP, 인간의 언어를 배운 AI

2025-09-10T11:02:37Z

컴퓨터와 언어의 만남 : 자연어 처리(NLP)란? 우리는 매일 말과 글을 통해 소통하지만, 컴퓨터는 이런 언어를 바로 이해하지 못합니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 바로 이 문제를 해결하기 위해, 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 다룰 수 있도록 돕는 인공지능 분야예요. 언어학, 컴퓨터 과학, 머신러닝이 결합된

선생님, 저 미워하지 마세요.

2025-08-30T18:05:22Z

"선생님, 저 미워하지 마세요. 아셨죠?" 얼마 전 어떤 잘못을 저지르고 혼난 뒤 퉁명스러워진 학생이었다. 무미건조한 절차를 거쳐 사건이 처리되고, 그 후로 우리 사이는 어색해졌다. 그런데 상담 시간에 그 학생이 웃으며 내게 가장 먼저 한 말이었다. 순간, 마음 한편에 있던 미안함이 일었다. 학생은 혹시라도 내가 자신을 미워할까 봐, 자신이 받아들여지지

인공지능의 눈, 합성곱 신경망 - 인공지능의 시각, 합성곱 신경망(CNN)의 원리

2025-08-19T02:52:29Z

합성곱 신경망(CNN)이란? 혹시 스마트폰으로 사진을 찍으면 자동으로 사람 얼굴을 인식하거나, 친구의 얼굴에 스티커를 씌워주는 필터 기능을 써본 적이 있나요? 이 기술의 중심에는 바로 '합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Network, CNN)'이라는 딥러닝 모델이 있습니다. CNN은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 이미지

[교육전문직] 증거기반 정책 현장 모니터링 - 정책이 산으로 가지 않게! - 현장 목소리로 중간 점검, 똑똑한 모니터링

2025-08-30T17:34:06Z

1. 모니터링이란 무엇이고, 왜 필요한가요? 모니터링은 정책이 진행되는 '과정'을 점검하는 활동입니다. 정책이 끝난 뒤에 종합 성적표를 매기는 '정책평가'와는 조금 다릅니다. 중간 점검을 통해 문제가 커지기 전에 선제적으로 성과를 관리하려는 목적이 강합니다. [무엇을 점검할까요?] 모니터링은 정책의 '투입 → 활동 → 산출 → 성과'라는 논리적 흐름에 따

[교육전문직] 증거기반 정책사례 - 성공한 정책은 무엇이 다를까? - 경기도교육청 우수 사례 톺아보기

2025-08-30T17:34:06Z

1. 다문화 학생 지원 정책 정책 목표: 다문화교육의 체계적 지원 확대 출발점: 경기도에 중도입국학생이 늘어 한국어 교육이 시급하고 , 다문화 학생의 학교 부적응과 학업 중단이 증가하고 있다는 문제 분석(증거)에서 시작했습니다. [효과 측정 방법(평가지표)] 지표 1 : '경기한국어랭기지스쿨'에 참여한 학생들의 한국어 능력(읽기, 듣기, 말하기, 쓰기)이

[교육전문직] 증거기반 정책과제와 성과지표 - 성공으로 가는 내비게이션, SMART 성과지표 만들기

2025-08-30T17:34:06Z

1. 경기도교육청은 어떻게 하고 있을까요? 경기도교육청은 증거기반 정책평가를 체계적으로 도입하고 발전시켜왔습니다. 과거에는 일부 부서만 참여하고 단순 활동 보고(투입/산출) 중심의 평가가 이루어졌다면, 2024년부터는 모든 부서가 참여하고, '그래서 학생, 학부모의 만족도가 올랐는가?'와 같은 실질적인 변화(성과)를 증거로 확인하는 방식으로 크게 바뀌었습니

[교육전문직] 증거기반 정책평가 - 그래서, 우리 정책... 효과 있었나요? - 증거로 받아보는 성적표

2025-08-30T17:34:06Z

1. '정책 성적표'는 어떻게 매길까요? 정책평가란 시행한 정책이나 프로그램의 가치를 판단하는 과정입니다. 단순히 잘했다, 못했다를 넘어 정부나 기관의 책임성을 확보하고 , 다음 정책을 위한 정보를 만들어내는 중요한 활동이죠. 예를 들어 지난번 '아침 등교 캠페인' 정책을 한 학기 동안 시행한 후, "이 캠페인이 지각생을 줄이는 데 정말 가치 있는 활동이었

인공지능의 두뇌, 딥러닝 - 인공지능이 스스로 배우는 실행하는 기술

2025-07-17T04:29:44Z

딥러닝이란? 딥러닝(Deep Learning)은 마치 우리 인간의 뇌가 배우고 생각하는 방식을 흉내 낸 인공지능 기술이에요. 우리 뇌에 수많은 신경 세포가 복잡하게 연결되어 정보를 주고받듯이, 딥러닝도 '인공 신경망'이라는 것을 사용해서 데이터를 학습하고 문제를 해결합니다. 이 기술 덕분에 인공지능은 단순히 시키는 일만 하는 것이 아니라, 데이터 속에서 숨

[교육전문직] 증거기반 정책설계 - 정책, 더 이상 '감'으로 만들지 마세요! - 증거기반 정책설계 첫걸음

2025-08-30T17:34:06Z

1. '정책 만들기'란 무엇일까요? 정책설계는 특정 문제를 해결하기 위해 계획을 세우고 구체화하는 모든 과정을 말합니다. 예를 들어 학교에 지각하는 학생들이 많아졌다는 '문제'가 발생했을 때, '아침 등교 맞이 캠페인을 해볼까?' 또는 '1교시 시작을 10분 늦춰볼까?'와 같이 해결책을 고민하고 구체적인 계획을 세우는 과정 전체가 바로 '정책설계'입니다.

교육전문직원 개요

2025-08-30T17:34:06Z

교육전문직원은 풍부한 경력을 갖춘 교원 중에서 별도의 전형을 거쳐 선발되며, 학교 현장을 지원하고 교육 정책을 수립·실행하거나 교육 관련 연구를 수행하는 공무원입니다. 소속 기관에 따라 크게 장학사와 교육연구사로 나뉩니다. 1. 교육전문직원이란? 교육전문직원은 학교(유, 초, 중, 고)에서 학생들을 직접 가르치는 '교사'와 달리, 교육 행정기관이나 교육

인공지능의 협동 학습 - 앙상블 학습(Ensemble Learning)

2025-07-09T12:50:52Z

앙상블 학습이란? 혼자보다 여럿이 낫다! 여러분이 어떤 어려운 문제를 해결할 때, 친구들과 함께 아이디어를 내고 서로의 의견을 모아 더 좋은 답을 찾았던 경험이 있나요? 인공지능도 이런 방식으로 문제를 해결해요. 인공지능이 똑똑하지만 하나의 모델이 모든 문제를 완벽하게 해결할 수는 없어요. 그래서 인공지능 세계에서는 여러 개의 모델이 힘을 합쳐 더 정확한

인공지능의 의사결정 방식 - 결정 트리(Decision Tree)

2025-06-27T02:07:19Z

결정 트리, 인공지능의 의사결정 나무 우리는 살면서 수많은 결정을 내려요. 오늘 저녁에 무엇을 먹을지, 주말에 무엇을 할지, 혹은 어떤 학교에 진학할지 같은 것들이죠. 이런 결정을 내릴 때, 우리는 여러 가지 조건들을 따져보고 최종적인 선택을 합니다. 인공지능도 이와 비슷한 방식으로 결정을 내리는데, 이때 활용되는 대표적인 알고리즘 중 하나가 바로 '결정

너는 나를 존중해야 한다.

2025-08-30T17:34:22Z

인공지능의 데이터 분류와 그룹화 - K-NN과 K-Means

2025-06-18T03:49:40Z

우리는 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있다는 이야기를 많이 듣습니다. 복잡하고 어렵게만 느껴지는 인공지능 뒤에는 데이터를 이해하고 활용하는 다양한 알고리즘들이 숨어있습니다. 그중에서도 특히 데이터를 분류하고 그룹화하는 데 유용하게 쓰이는 두 가지 중요한 알고리즘, 바로 K-NN(K-최근접 이웃 알고리즘)과 K-Means(K-평균 알고리즘)에 대해 쉽게 알

베끼기의 진화

2025-08-30T17:34:22Z

그땐 몰랐다. 친구 숙제 슬쩍 베껴도 들키지 않으면 되는 줄 알았다. 개미 관찰 일기, 탐구 보고서... 어차피 내용만 같으면 뭐 어때? 그 재능(?)이 꽃핀 건 어른이 되어서야. 대학에선 리포트 구매가 '스마트한 투자'였고, 직장에선 기획안 돌려 막기가 '벤치마킹'으로 포장됐지. 높은 자리에 올라도 별일 없을 거라도 생각했다. 그러나 내 이름이 알려질

인공지능 알고리즘에 대하여 - 똑똑한 AI의 비밀은 바로 '함께'

2025-06-06T06:45:48Z

인공지능(AI)은 이제 우리 생활 깊숙이 자리 잡았습니다. SF 영화 속 상상이 현실이 되어, 모든 지식을 통달한 챗봇부터 사진과 영상을 만드는 창작자와 같이 다양한 형태로 우리와 함께하고 있죠. 이처럼 놀라운 능력을 가진 인공지능은 어떤 원리로 작동할까요? 핵심 원리인 알고리즘(Algorithm)에 대해 알아보겠습니다. 1. 환상의 짝꿍 : 인공지능과