짧은 수필

한 번에 잡는 NLP/LLM/RAG 개념 지도 - 자연어 처리

2025-09-02T15:01:13Z

1) 먼저, 핵심 지도를 머릿속에 그려보자 청크화(Chunking)는 긴 문서를 검색/입력 한도에 맞춰 큰 조각(보통 500~1500자)으로 쪼개는 과정입니다. RAG에서 검색의 기본 단위가 됩니다. 토큰화(Tokenization)는 텍스트를 모델이 이해하는 숫자 토큰(ID)으로 바꾸는 과정입니다. 모델 입·출력 직전에 항상 일어납니다. Hugging

텍스트 데이터 분석, 어디서부터 어떻게 할까? - 텍스트 마이닝 Text mining

2025-08-28T12:05:52Z

데이터 분석을 하다 보면 숫자보다 더 다루기 까다로운 것이 바로 텍스트 데이터입니다. 텍스트는 사람의 언어이기 때문에 불규칙하고, 중의적이며, 때로는 오류도 많습니다. 그래서 체계적인 전처리 과정과 분석 절차가 필수인데요. 오늘은 텍스트 데이터 분석의 기본적인 흐름을 차근차근 정리해 보겠습니다. 1. 텍스트 데이터 수집 분석의 출발점은 데이터입니다. 수

자연어 처리의 혁신: 트랜스포머 모델 - NLP, LLM, Transformer

2025-08-05T01:42:24Z

오늘날 자연어 처리(NLP) 분야를 논할 때, 트랜스포머(Transformer) 모델을 빼놓고 이야기할 수 없습니다. 챗GPT와 같은 거대 언어 모델부터 우리가 매일 사용하는 번역기까지, 수많은 AI 서비스의 핵심에는 바로 이 트랜스포머가 자리 잡고 있습니다. 2017년 구글이 발표한 논문, "Attention Is All You Need"에서 처음 소개

스크럼 개발 프로세스 - 정처기; 정보처리기사 필기 이론

2025-08-04T15:38:36Z

스크럼(Scrum) 개발 프로세스 스크럼은 애자일 개발 방법론 중 가장 대표적인 방법론으로, 럭비에서 선수들이 서로 밀집해 스크럼을 짜는 것처럼 팀원들이 협력하여 목표를 달성하는 데 초점을 맞춥니다. 스크럼 팀의 구성 스크럼은 세 가지 역할로 이루어진 스크럼 팀(Scrum Team)을 중심으로 진행됩니다. 1. 제품 책임자 (PO: Product Ow

애자일 선언 (Agile Manifesto) - 정처기; 정보처리기사 필기 이론

2025-08-04T14:51:51Z

애자일 선언(Agile Manifesto) 2001년, 17명의 소프트웨어 개발 전문가들이 모여 공동의 관점을 정리하고 '애자일 SW 개발 선언문'을 만들었습니다. 이 선언문은 애자일 개발 철학의 근간을 이루는 중요한 문서입니다. 애자일 선언은 다음의 4가지 핵심 가치와 이를 실무에 적용할 때의 기준이 되는 12가지 실행 지침으로 구성되어 있습니다.

애자일 모형 (Agile Model) - 정처기; 정보처리기사 필기 이론

2025-08-04T14:44:31Z

애자일 모형(Agile Model)의 특징 애자일(Agile)은 '민첩한', '기민한'이라는 의미로, 급변하는 고객의 요구사항에 유연하게 대응할 수 있도록 일정한 주기를 반복하며 개발 과정을 진행하는 방법론을 통칭합니다. 주요 특징: 방법론의 집합:애자일 모형은 어느 특정 개발 방법론 하나를 가리키는 것이 아닙니다.빠르고 낭비 없이 좋은 소프트웨어를 만

나선형 모형 - Spiral Model, 점진적 모형 - 정처기; 정보처리기사 필기 이론

2025-08-04T14:30:10Z

나선형 모형(Spiral Model, 점진적 모형)의 특징 나선형 모형은 Boehm(보헴)이 제안한 개발 방법론으로, 폭포수 모형의 체계성과 프로토타입 모형의 반복적인 피드백 방식을 결합하고, 여기에 위험 분석 기능을 추가하여 보완한 모형입니다. 주요 특징: 점진적 개발:나선을 따라 돌듯이 여러 번의 소프트웨어 개발 과정을 반복하며,점진적으로 완벽한 최

프로토타입 모형 -Prototype Model 원형모형 - 정처기; 정보처리기사 필기 공부

2025-08-04T14:24:18Z

프로토타입 모형(Prototype Model, 원형 모형)의 특징 프로토타입 모형은 소프트웨어 개발 초기에 사용자의 요구사항을 명확하게 파악하기 위해 실제 개발될 소프트웨어에 대한 견본(시제품)을 먼저 만들어 사용자에게 보여주고, 피드백을 받아 수정해나가는 개발 방법론입니다. 주요 특징: 요구사항 파악 목적:사용자의 요구사항이 불명확하거나 변경 가능성이

폭포수 모형(Waterfall Model) - 정처기; 정보처리기사 필기 공부

2025-08-04T14:14:14Z

폭포수 모형(Waterfall Model)의 특징 폭포수 모형은 마치 폭포수가 높은 곳에서 낮은 곳으로 한 번에 떨어지듯, 소프트웨어 개발 과정을 순차적으로 진행하는 가장 전통적인 개발 방법론입니다. 주요 특징: 고전적 생명 주기 모형:소프트웨어 공학에서 가장 오래되고 폭넓게 사용된 방법론으로, '고전적 생명 주기 모형'이라고도 불립니다. 선형 순차적

언어 모델 발전 과정 - 언어 모델(LM, Language Model)

2025-07-31T07:42:21Z

언어 모델은 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하도록 돕는 기술! 인공지능 언어 능력의 진화 과정 1. 시퀀스 처리의 시작: Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 모델 언어 모델 발전의 중요한 첫걸음은 2014년 구글이 발표한 Seq2Seq(시퀀스-투-시퀀스) 모델에서 시작됩니다. 이 모델은 하나의 시퀀스(예: 한국어 문장)를

자연어 처리(NLP) 모델링 - Natural Language Processing

2025-07-30T09:11:28Z

NLP 모델링은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하거나 처리할 수 있도록 만드는 과정 1. 자연어 처리 모델링이란? 역할: 자연어 처리 모델링은 텍스트 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 특정 작업(예: 감정 분석, 번역, 챗봇 등)을 수행할 수 있는 인공지능 모델을 만드는 과정입니다. 예를 들어, 한글 영화 리뷰 데이터를 받아서 긍정/부정 감정을 예

딥러닝 - 파이토치(Pytorch) - 인공지능 모델링

2025-07-27T07:24:11Z

Pytorch Facebook (현 Meta)에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크 초기에 토치는 넘파이 라이브러리처럼 과학 연산을 위한 라이브러리로 공개(파이썬 버전으로는 2017년에 공개) GPU를 이용한 텐서 조작 및 동적신경망 구성이 가능하도록 딥러닝 프레임워크로 발전 사용분야 자연어처리 (NLP) 이미지처리 (컴퓨터비전) 시계열 예측 생성형 모

1.0. 소프트웨어 설계: 소프트웨어 개발영역 결정요소 - 정처기; 정보처리기사

2025-07-24T14:35:04Z

소프트웨어 개발 영역을 결정하는 요소들(기능, 성능, 신뢰도, 인터페이스, 제약 조건)은 소프트웨어 프로젝트를 시작하기 전에 '무엇을, 어떻게 만들 것인가'를 정의하는 데 매우 중요합니다. 소프트웨어 개발 영역 결정 요소 소프트웨어 개발 영역을 결정하는 것은 프로젝트의 목표와 범위를 명확히 하는 과정입니다. 이는 개발할 시스템의 기능적/비기능적 요구사

1.0. 소프트웨어 설계 - 아키텍처 설계 과정

2025-07-24T12:33:42Z

설계 목표 설정 → 시스템 타입 결정 → 스타일 적용 및 커스터마이즈 → 서브 시스템의 기능, 인터페이스 동작 작성 → 아키텍처 설계 검토 아키텍처 설계 과정 (일반적인 흐름) 1. 설계 목표 설정 (Establishing the Design Goals) 시스템이 달성해야 할 주요 목표와 제약 조건을 명확히 정의하는 단계 기능적 요구사항(시스템이 무

1.0. 소프트웨어 설계 용어 - 아키텍처 - 정처기; 정보처리기사

2025-07-24T10:11:38Z

아키텍처(Architecture): 컴퓨터 시스템이나 소프트웨어 시스템을 어떻게 만들지 계획하고 설계하는 전반적인 구조 아키텍처의 핵심 개념 아키텍처는 건물을 짓기 전에 설계도를 그리는 것에 비유할 수 있습니다. 설계도가 건물의 뼈대와 각 부분의 역할을 정해주듯이, 시스템 아키텍처는 다음과 같은 내용들을 정의합니다. 시스템 구성 요소: 시스템을 이루

02. 지도학습 - 선형 회귀 - Linear Regression 개념, 평가, 장단점

2025-07-21T10:15:47Z

선형 회귀란? 선형 회귀(Linear Regression)는 입력 특성(feature)과 출력(레이블) 간의 선형 관계를 모델링하는 지도학습 알고리즘입니다. 데이터를 가장 잘 설명하는 직선(또는 초평면)을 찾아 연속적인 값을 예측합니다. 핵심 아이디어: 입력 특성에 대한 선형 함수를 만들어 예측 수행.- 예: 공부 시간(x)에 따른 시험 점수(y) 예측.

02. 지도학습 - 의사결정나무 - Decision Tree 개념, 전처리, 교차 검증

2025-07-21T11:26:17Z

의사결정나무란? 의사결정나무(Decision Tree)는 데이터를 예/아니오 질문을 통해 분류하거나 회귀 분석을 수행하는 지도학습 알고리즘입니다. 마치 스무고개처럼 데이터를 특정 기준에 따라 나눠가며 학습합니다. 특징:- 분류(Classification)와 회귀(Regression)에 모두 사용 가능.- 데이터의 불순도(Impurity)를 낮추는 방향으로

02. 지도학습 - 일반화, KNN, 데이터 스케일링

2025-07-21T08:10:49Z

지도학습이란? 지도학습(Supervised Learning)은 레이블(정답)이 포함된 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 머신러닝 기법입니다. 학습 데이터를 통해 패턴을 찾아 새로운 데이터에 대해 예측을 수행합니다. 예: 스팸 메일 분류, 집 가격 예측. 일반화, 과대적합, 과소적합 모델의 성능을 평가하고 최적화하기 위해 다음 개념을 이해해야 합니다: 일

01. 머신러닝 개요 - 머신러닝의 개념, 종류, 과정

2025-07-21T07:42:26Z

머신러닝이란? 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로, 컴퓨터가 스스로 학습하여 패턴을 찾아내고 예측을 수행하는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 인간이 명시적으로 프로그래밍하지 않아도, 데이터를 통해 학습하고 문제를 해결할 수 있도록 설계된 기술입니다. 인공지능과의 관계 인공지능(AI): 인간의 지능을 모방하는 기술 전반- 약한

1.2. 소프트웨어 공학의 기본원칙 - 정처기; 정보처리기사 필기 공부

2025-07-15T11:52:52Z

소프트웨어 공학의 핵심 원칙: 견고한 소프트웨어 개발의 길잡이 소프트웨어 공학이 무엇인지 이해했다면,이제는 효과적인 소프트웨어 개발을 위한 핵심 지침이 되는 기본 원칙들을 알아볼 차례입니다. 이 원칙들은 소프트웨어 위기를 극복하고고품질의 소프트웨어를 만들기 위해 오랜 시간 동안 축적된 지혜라고 할 수 있습니다.정보처리기사 시험뿐만 아니라실제 개발에서도