쵸코쿠키의 연습장

데이터 구조는 컴퓨터 과학에서 데이터를 효율적으로 조직하고 저장하는 방법을 제공합니다. 그 중 힙(Heap) 데이터 구조는 효율성과 다재다능함으로 널리 사용되는 트리 기반 데이터 구조입니다. 이 글에서는 힙 데이터 구조의 특성, 종류, 구현 방법 및 활용 분야에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  힙 데이터 구조의 특성힙 데이터 구조는 힙 속성을 만족하는 완전 이진 트리입니다. 힙 속성은 힙의 모든 노드에 대해 부모 노드의 키가 자식 노드의 키보다 크거나 같아야 한다(최대 힙) 또는 작거나 같아야 한다(최소 힙)는 것입니다. 이 속성 덕분에 최대 힙에서는 최대 요소가, 최소 힙에서는 최소 요소가 항상 트리의 루트에 위치하게 됩니다.완전 이진 트리는 마지막 레벨을 제외한 모든 레벨이 완전히 채워져 있고, 모든 ..

OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 대형 언어 모델의 등장은 자연어 처리(NLP) 분야에 새로운 가능성을 열어주었습니다. 사람들은 이러한 모델을 실험하면서 프롬프트의 품질이 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 깨닫고 이를 "프롬프트 엔지니어링"이라고 부르기 시작했습니다. 하지만, 과연 프롬프트 엔지니어링이라는 것이 실제로 존재할까요? 사실, 이는 단순한 "프롬프트 시행착오"일 뿐입니다.  프롬프트 엔지니어링의 환상프롬프트 엔지니어링의 개념은 입력 프롬프트를 정교하게 다듬으면 원하는 응답을 얻을 수 있다는 믿음에 기반하고 있습니다. 이는 언어 모델의 입력과 출력 사이에 결정론적 관계가 있다고 가정하는 것입니다. 그러나, 언어 모델은 복잡한 통계적 텍스트 모델로서, 프롬프트를 변경했을 때의 결과를 예측하는 것은..

디지털 환경이 급변하면서 고객과의 상호작용이 디지털 중심으로 이동하고 있습니다. 이에 따라 자동 문자 메시징은 기업이 고객과 소통하는 중요한 채널로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모로 개인화된 경험을 제공하는 것은 여전히 도전 과제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 대화형 인공지능(Conversational Intelligence)이 등장했습니다. 머신러닝(ML)이 이 분야에서 어떻게 변혁적인 역할을 하는지, 자동 문자 메시징이 스크립트된 응답을 넘어서 문맥, 감정, 사용자 의도를 이해하는 데 어떻게 발전하는지 알아보겠습니다.    대규모 대화형 인공지능의 이해자동 문자 메시징에서는 문맥 이해, 의도 인식, 감정 분석이 중요합니다. 예를 들어, 사용자가 "오늘 날씨가 어때?"라고 물었을 때, 챗봇은 사용자의..

컴퓨팅이 시작될 때는 단일 일련의 연산으로 모든 것을 이해하는 것이 상대적으로 쉬웠습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 동시에 여러 작업을 수행할 수 있는 능력을 도입했습니다. 오늘날 컴퓨터가 멀티태스킹을 수행할 수 있다는 사실을 당연하게 여깁니다. 멀티 코어, CPU, 서버 덕분에 이 모든 것이 가능하다는 것을 알고 있습니다. 그렇다면 자바스크립트나 파이썬과 같은 "단일 스레드" 언어가 어떻게 "동시에 여러 일을 하는 것처럼 보이게" 할 수 있을까요?여기에는 병행성과 병렬성이라는 두 가지 다른 개념이 있습니다. 이 둘은 종종 혼동되지만, 완전히 구별되는 개념입니다. 간단히 정의하자면:병렬성(Parallelism): 실제로 동시에 여러 작업이 실행되는 것.병행성(Concurrency): 여러 작업을 정의되..

최근 몇 년간 최첨단 기술과 서비스는 방향과 동적, 그리고 사용 사례 면에서 급격한 변화를 겪고 있습니다. 특히 인공지능(AI)은 다양한 형태로 우리의 일상에 깊숙이 스며들어, 우리가 살아가는 방식과 일하는 방식을 크게 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 AI와 머신러닝(ML)의 기초, 그 활용, 생성형 AI의 진화, 프롬프트 엔지니어링, 그리고 LangChain에 대해 자세히 알아보겠습니다.  AI와 ML이란 무엇인가?인공지능(AI)은 인간의 지능과 사고 과정을 시뮬레이션하여 학습과 문제 해결을 수행하는 능력입니다. AI는 역사적으로 인간만이 할 수 있었던 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. AI를 통해 비인간 시스템은 새로운 정보를 학습하고 결정을 내리는 데 있어 사람들의 추론을 모방합니다. AI의 주..

최근 몇 년간 인공지능(AI)의 발전은 프로그래밍 분야에 많은 변화를 가져왔습니다. AI는 단순히 반복 작업을 자동화하는 것을 넘어서, 점점 더 복잡한 코딩 작업까지 수행할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 프로그래머들은 자신의 경쟁력을 유지하기 위해 어떤 영역에 집중해야 하는지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다. 이번 글에서는 효과성과 효율성이라는 두 가지 개념을 중심으로 AI와 인간의 역할을 비교해보고, 프로그래머가 앞으로 어떻게 경쟁력을 유지할 수 있을지에 대해 논의해보겠습니다.  체스와 잠수함의 비유1985년에 실시된 설문조사에서 가장 존경받는 인물 중 하나로 꼽혔던 체스 그랜드마스터 게리 카스파로프는 1997년 IBM의 딥블루에게 패배하면서 인간과 기계의 경계에 대한 논의를 촉발시켰습니다. 이 사건..

최근 코파일럿(Copilot)과 챗GPT(ChatGPT)를 이용한 프로그래밍에 대해 논의하면서, 인공지능(AI)이 프로그래밍 언어와 프로그래머의 작업 방식에 어떤 변화를 가져올지에 대한 생각을 나누었습니다. 이 글에서는 과거부터 현재까지 프로그래밍 언어의 변천사를 살펴보고, AI가 프로그래밍에 미칠 영향에 대해 예측해 보겠습니다.  과거의 프로그래밍: 기계어에서 고급 언어까지기계어초창기 컴퓨터는 기계어로 프로그래밍되었습니다. 이는 매우 원시적인 방식으로, 프로그래머는 기계의 특정 명령어를 직접 입력해야 했습니다. 이는 매우 번거롭고 시간이 많이 소요되는 작업이었습니다. 기계어 프로그래밍은 프로그래머가 각 명령어와 메모리 주소를 정확히 기억하고 입력해야 했기 때문에 오류가 발생하기 쉽습니다. 어셈블리어어셈..

최근 데이터 엔지니어링과 머신러닝 분야에서 Python과 Kafka의 조합이 주목받고 있습니다. 그러나 현재의 Kafka 생태계는 Java 중심으로 구성되어 있어 Python을 주로 사용하는 데이터 엔지니어에게는 불편함이 따릅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 Quix Streams는 Python 사용자에게 강력한 스트림 처리 기능을 제공하여 데이터 엔지니어링과 머신러닝 파이프라인을 더욱 효율적으로 구현할 수 있도록 돕습니다.  Python과 Apache Kafka의 결합이 필요한 이유Python은 데이터 엔지니어와 데이터 과학자들 사이에서 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. R과 같은 다른 언어들도 있지만, Python은 그 표현력과 유연성 덕분에 특히 데이터 변환이나 복잡한 처리가 필요..

인공지능(AI)은 요즘 기술 업계에서 가장 큰 화두 중 하나입니다. 많은 소프트웨어 회사들이 개발 과정에서 AI를 사용하고 있지만, 대부분의 사람들은 AI가 개발자를 대체할 수 없다고 말합니다. 왜 그럴까요? 이 글에서는 AI가 웹 개발에서 어떻게 사용되고 있으며, 왜 웹 개발자가 여전히 중요한지를 알아보겠습니다.  웹 개발에서 AI의 역할AI는 데이터 분석, 프로세스 자동화, 사용자 경험 향상 등 다양한 측면에서 웹 개발에 혁신을 가져왔습니다. 하지만 AI가 할 수 있는 일이 많음에도 불구하고, 웹 개발자는 여전히 중요한 역할을 맡고 있습니다. 웹 개발에 AI 통합의 이점AI를 웹 개발에 통합하면 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 먼저, AI는 데이터 입력과 콘텐츠 생성과 같은 반복적인 작업을 자동..

생성적 인공지능(Generative AI)은 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성하는 기술로, 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터를 생성할 수 있는 인공지능 기법입니다. 생성적 적대 신경망(GANs)과 변이형 오토인코더(VAEs)와 같은 생성 모델은 데이터 수집, 증강 및 검증에 있어 놀라운 능력을 보여주고 있습니다. 이 글에서는 생성적 인공지능이 데이터 강화와 정확한 통찰력 도출 및 의사결정에 어떻게 기여하는지에 대해 자세히 살펴보겠습니다.    생성적 AI를 활용한 데이터 수집데이터 증강생성적 모델은 기존 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 이러한 생성된 샘플을 훈련 데이터에 포함시키면 이미지 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 모델의 성능과 강건성을 향..

MQTT와 MQTT 브로커의 개념우선, MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)에 대해 간단히 소개하겠습니다. MQTT는 가벼운 퍼블리시-서브스크라이브 네트워크 프로토콜로, 주로 IoT 환경에서 장치 간의 메시지 전송을 담당합니다. MQTT의 핵심은 퍼블리셔(발행자)와 서브스크라이버(구독자) 사이에서 메시지를 전송하는 중앙 역할을 하는 MQTT 브로커입니다.MQTT 브로커는 여러 발행자로부터 메시지를 수신하고, 이를 주제(topic)별로 분류하여 해당 주제를 구독한 서브스크라이버에게 전달합니다. 이 과정을 통해 실시간 데이터 통신을 효율적으로 처리할 수 있으며, 이는 IoT 애플리케이션에서 MQTT가 널리 사용되는 이유 중 하나입니다.   MQTT 브로커 클러스터란?MQ..

인공지능의 개요안녕하세요! 오늘은 인공지능(AI)의 흥미진진한 세계에 대해 알아보겠습니다. AI는 컴퓨터가 인간처럼 생각하고 행동하게 만드는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. AI의 핵심은 인간의 인지 능력을 모방하는 알고리즘에 있으며, 매번의 반복을 통해 알고리즘을 개선하여 인간의 행동과 유사한 결과를 도출하는 것입니다.  인공지능의 역사1947년, 컴퓨터 과학의 아버지인 앨런 튜링(Alan Turing)은 "세기의 끝에는 사람들이 기계가 생각할 수 있다고 말할 수 있을 정도로 단어와 일반적인 교육된 의견이 변화할 것"이라고 예측했습니다. 1950년, 튜링은 '계산 기계와 지능(Computing Machinery and Intelligence)'이라는 논문을 발표하고 "기계가 생각할 수 있는가?"라는 질문..

자바스크립트(JavaScript)는 현대 웹 개발의 중심에 있는 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 이 글에서는 자바스크립트가 프론트엔드와 백엔드 개발에서 어떤 중요한 역할을 하는지, 그리고 PHP와의 비교를 통해 그 영향력과 다양성을 탐구해 보겠습니다. 디지털 콘텐츠를 창조하고 경험하는 방식을 어떻게 재정의했는지 살펴보겠습니다.  자바스크립트의 도입과 진화자바스크립트는 1990년대 중반에 웹 페이지용 스크립팅 언어로 도입되었습니다. 그 이후로, 사용자 인터페이스를 향상시키고 서버 측 애플리케이션을 구동하는 다기능 언어로 발전했습니다. 프론트엔드에서의 역할: 사용자 경험 향상프론트엔드 개발에서 자바스크립트는 단연 최고의 위치를 차지하고 있습니다. 정적인 웹 페이지에 생명을 불어넣고, 상호작용과 동적 콘텐츠..

소프트웨어 개발은 현대 사회에서 가장 수요가 많은 기술 중 하나로 자리잡았습니다. 관련 학위 없이도 소프트웨어 개발에 대한 열정을 가지고 있다면, 이 글은 당신이 어떻게 이 여정을 시작할 수 있는지에 대한 가이드를 제공합니다. 학위 없이 소프트웨어 개발을 배우고 싶은 이들을 위한 다양한 전략과 자원을 탐색해 보겠습니다.  기본 이해소프트웨어 개발의 복잡성에 뛰어들기 전에 기본을 이해하는 것이 중요합니다. Python, Java, JavaScript, Ruby와 같은 프로그래밍 언어에 익숙해지는 것부터 시작하세요. 온라인 튜토리얼과 인터랙티브 코딩 플랫폼은 이 과정에서 매우 유용할 수 있습니다. 데이터 구조, 알고리즘, 기본 코딩 원칙을 배우면서 탄탄한 기초를 다지세요. 온라인 강의와 튜토리얼인터넷에는 소..

엣지 컴퓨팅은 IoT(사물인터넷) 기기, 센서, 네트워크 스위치 등 데이터 소스 근처에서 컴퓨팅을 수행하는 혁신적인 접근 방식입니다. 이 로컬 처리 패러다임은 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 인공지능(AI)과의 통합으로 실시간 의사결정을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이번 글에서는 AI와 엣지 컴퓨팅이 어떻게 융합되어 IoT 기기의 실시간 처리 및 의사결정을 가능하게 하는지 살펴보겠습니다.    엣지 컴퓨팅에서 AI의 부상전통적인 중앙 집중형 클라우드 서버에서 데이터를 처리하는 모델은 IoT 기기가 생성하는 방대한 데이터량 때문에 도전받고 있습니다. 데이터를 중앙으로 전송하여 처리하는 것은 지연 시간을 증가시키고 대역폭 사용 및 보안 문제를 초래합니다. 엣지 컴퓨팅에서 AI의 도입은 이러한 문제를 해..

최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)과 같은 고급 AI 도구들이 많은 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 응용 프로그램이 개발되고 있습니다. 이번 글에서는 LLM과 LangChain에 대해 자세히 알아보고, 이를 활용한 간단한 튜토리얼도 함께 진행해 보겠습니다.    대형 언어 모델(LLM)란 무엇인가?대형 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 기계 학습 알고리즘입니다. 대표적인 예로 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4가 있습니다. 이러한 모델들은 수백만에서 수십억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 번역, 요약, 질문-응답, 창의..

Java 프로그래밍에서 객체를 복사해야 하는 상황이 종종 발생합니다. 그러나 모든 복사가 동일한 것은 아닙니다. 실제로 객체를 복사하는 두 가지 주요 방법이 있습니다: 깊은 복사(Deep Copy)와 얕은 복사(Shallow Copy). 이 글에서는 이 두 가지 개념을 탐구하고, 이를 사용하여 객체를 복사하는 방법을 쉽게 이해할 수 있도록 예제를 통해 설명하겠습니다.    깊은 복사란 무엇인가?깊은 복사는 원본 객체의 완전히 새로운 복사본을 만드는 것을 의미합니다. 즉, 원본 객체가 포함하고 있는 모든 중첩된 객체들도 모두 새로 복사하는 것입니다. 이는 마치 각 도형의 세부 사항까지 포함한 사본을 만드는 것과 같습니다. 깊은 복사를 통해 생성된 객체는 원본 객체와 완전히 독립적이며, 어느 한 쪽에 변경을..

디지털 시대에 대기업들은 레거시 시스템과 프로세스를 제대로 이해하지 못하는 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 지식은 여러 팀과 전문가 사이에 고립되어 산재되어 있고, 이로 인해 기술 부채가 점차 증가하게 됩니다. 기술 부채는 조직의 민첩성과 생산성을 저해하는 무언의 적입니다. Curiosity Software는 지난 5년 동안 구조화된 요구사항(시각적 모델을 통해)을 만들고 수백 가지 DevOps 도구와 연결해 왔으며, 이를 통해 Generative AI를 구현하는 데 있어서 유리한 위치에 있다고 믿고 있습니다. 이 모델과 DevOps 아티팩트는 조직의 소프트웨어 개발 환경을 통해 흐르는 데이터에 대한 중앙 허브 역할을 할 수 있습니다.기술 부채와 부족한 지식을 해결하기 위한 우리의 사명 일환으로, 우리는..

문제 정의오늘은 대형 소매업체 BigBoxCo의 '인프라' 팀에서의 첫날입니다. 의무적인 인사 관리 활동을 마친 후, 계약자 배지를 받고 새 작업 공간으로 이동했습니다. 팀을 만나고 나서 "추천 시스템" 팀과의 회의가 있다는 소식을 들었습니다. 시스템 접근 권한이 아직 활성화되지 않았지만, 회의 중에 IT 팀이 이 문제를 해결해 줄 것입니다.회의실에 도착하니, 나와 함께 새 팀의 매니저와 두 명의 엔지니어, 그리고 추천 시스템 팀의 한 명의 엔지니어가 있었습니다. 간단한 소개를 마친 후, 지난주에 있었던 야간 배치 작업 실패에 대해 논의하기 시작했습니다. 이로 인해 현재까지도 영향을 받고 있다고 합니다.현재의 제품 추천 시스템은 고객 주문에서 수집된 데이터를 기반으로 작동합니다. 각 주문에 대해 제품 간..

ChatGPT는 직관적이고 사용자 친화적인 라이브러리를 통해 개발자 경험을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이로 인해 모든 개발 필요에 가장 적합한 선택이 되었습니다.    CassIO의 탄생 배경ChatGPT를 자주 사용하는 사람이라면, 때때로 이 AI가 '환각'이라고 불리는 현상에 빠져들 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 이는 현실과는 무관한 통계적으로 맞는 단어들의 조합입니다. 몇 달 전, 대형 언어 모델(LLM)과 LangChain을 위한 Apache Cassandra 사용에 관한 프롬프트가 흥미로운 반응을 이끌어냈습니다. ChatGPT는 Cassandra가 LLM을 만드는 데 좋은 도구 선택이며, OpenAI가 CassIO라는 MIT 라이선스 Python 라이브러리를 사용한다고 보고했습니다. 이에..