쵸코쿠키의 연습장

인공지능(AI)에 깊이 빠져 있으며, AI와 함께한 여정을 통해 얻은 통찰력과 지식을 여러분과 공유하고자 합니다. 오늘은 특히 생성형 AI에 대해 이야기해 보려고 합니다. 생성형 AI는 현재 가장 뜨거운 주제 중 하나로, 그 발전 속도와 적용 범위는 가히 혁신적이라 할 수 있습니다. 이 글을 통해 생성형 AI의 모든 것을 탐구하고, 이를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 그럼 시작해볼까요?    생성형 AI란 무엇인가?인공지능과 머신러닝인공지능은 기계가 인간처럼 감지하고, 추론하며, 행동하고, 적응할 수 있도록 하는 개념입니다. 머신러닝(ML)은 이러한 인공지능의 응용 중 하나로, 기계가 데이터를 통해 지식을 추출하고 자율적으로 학습할 수 있게 합니다. 이는 다양한 산업 분야에서 혁..

현대의 복잡한 IT 인프라와 끊임없이 변화하는 보안 위협에 직면하여, 제로 트러스트 아키텍처는 보안에 대한 우리의 이해와 구현 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 이 새로운 접근 방식은 증가된 보호뿐만 아니라 IT 인프라 관리의 효율성과 적응성을 높이는 것을 약속합니다. 전통적인 보안 방법에서 벗어나 개별화, 세분화 및 지속적인 인증을 우선시함으로써 더 안전한 디지털 미래를 위한 길을 열고 있습니다.    제로 트러스트 프레임워크의 주요 요소마이크로 세그멘테이션: 네트워크 보안 강화마이크로 세그멘테이션은 네트워크를 보안 존 또는 세그먼트로 나누어 잠재적 공격자의 수평 이동을 제한하는 것을 의미합니다. 제로 트러스트 전략은 이러한 세그먼트에 세밀한 접근 제어를 구현하여 사이드 스크롤링 공격을 방지하는 ..

오늘은 2024년 다양한 산업 분야에서 AI(인공지능)와 ML(머신 러닝)의 수요가 왜 급증할 것인지 그 이유를 살펴보고자 합니다. AI와 ML은 데이터 과학 및 컴퓨터 과학의 중요한 분야로서, 현대 기술의 미래를 형성하고 있습니다. 이번 글에서는 이 두 기술이 특히 각광받는 10가지 이유를 탐구해보겠습니다.  1. 자동화의 증가자동화는 AI와 ML 수요 증가의 주된 동인 중 하나입니다. 기업들은 이 기술들을 활용하여 작업을 자동화하고, 운영 효율을 높이며 비용을 절감하고 있습니다. 특히 제조, 물류, 고객 지원 등 여러 분야에서 AI 기반 자동화가 확산될 전망입니다.  2. 데이터 폭발매일 생성되는 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 것은 AI와 ML 없이는 불가능합니다. 소셜 미디어, ..

오늘은 Spring Cloud를 활용하여 마이크로서비스를 구축하고 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 현대의 애플리케이션 개발에서 마이크로서비스 아키텍처는 그 중요성이 점점 더 커지고 있으며, 이를 효율적으로 지원하는 Spring Cloud에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.    Spring Cloud의 이해Spring Cloud는 마이크로서비스 기반의 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 다양한 도구와 라이브러리를 제공하는 프레임워크입니다. 이는 Spring Boot의 기능을 기반으로 하여, 서비스의 등록 및 발견, 구성 관리, 회로 차단 및 분산 추적 등 분산 시스템에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제를 해결합니다. 주요 기능구성 관리 (Configuration Management): Spring C..

안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 Spring Boot 애플리케이션을 이용하여 Neo4j 데이터베이스 연결을 검증하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히, Neo4j 드라이버의 verifyConnectivity() 메소드를 활용해 데이터베이스 연결의 성공 여부를 체크하는 방법을 자세히 다루어 보려고 합니다.    데이터베이스 연결 검증이 중요한 이유데이터베이스는 어떤 웹 애플리케이션이나 서비스의 핵심 구성 요소입니다. 정상적인 서비스 운영을 위해서는 데이터베이스와의 연결이 안정적으로 유지되어야 합니다. Spring Boot와 같은 현대 애플리케이션 프레임워크를 사용할 때, 우리는 보통 application.properties 파일에 데이터베이스 접속 정보를 입력하고 애플리케이션을 실행시킵니다. 하지만 이..

안녕하세요! 오늘은 Spring Boot 애플리케이션에서 Neo4j 데이터베이스에 연결을 성공적으로 수행했는지 확인하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 특히 Neo4j 드라이버의 verifyConnectivity() 메소드를 사용하여 데이터베이스 연결을 테스트하는 방법을 자세히 설명하겠습니다.  1. 왜 데이터베이스 연결을 검증해야 할까요?Spring Boot와 같은 현대 애플리케이션 프레임워크에서는 데이터베이스 설정을 application.properties 파일에 입력하여 관리합니다. 이 방식은 매우 편리하지만, 단순히 설정만으로는 실제 데이터베이스 연결의 유효성을 검증하지 않습니다. 즉, URI가 문법적으로 올바르더라도 실제 데이터베이스 서버가 작동 중인지, 인증 정보가 정확한지 등은 실행해 보기 ..

데이터 통합 및 자동화 동기화는 기업이 데이터 주도적 의사결정을 하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 오픈 소스 툴인 Apache Airflow와 Airbyte를 사용하여 효율적으로 데이터를 통합하고 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.   1. Apache Airflow와 Airbyte 소개Apache Airflow는 작업 스케줄링과 워크플로우 모니터링을 위한 오픈 소스 도구로, 데이터 파이프라인 관리에 자주 사용됩니다. 사용자는 Directed Acyclic Graph(DAG)의 형태로 워크플로우를 정의할 수 있으며, 이는 개별 작업을 나타냅니다. 작업은 병렬 또는 순차적으로 실행될 수 있으며, 특정 시간이나 이벤트에 응답하여 실행될 수 있습니다.Airbyte는 수백 개의 데이터 소..

현대의 웹 애플리케이션 개발에서는 반응성과 확장성이 핵심입니다. 사용자 경험을 최적화하고 높은 동시성을 지원하는 시스템을 구축하기 위해 개발자들은 다양한 기술과 프레임워크를 활용합니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 Spring 팀은 Reactive Streams 위에 구축된 반응형 프로그래밍 프레임워크인 WebFlux를 도입했습니다. 이 포스팅에서는 WebFlux의 개념과 장점을 탐구하고, 간단한 애플리케이션을 구축하여 WebFlux가 어떻게 코드를 더 효율적이고 확장 가능하게 만드는지 설명하겠습니다.    WebFlux란 무엇인가?WebFlux는 비동기적이고 반응형 웹 프레임워크로, 높은 동시성과 효율성을 가진 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다. 이는 Spring 5 릴리스의 일부로, Sprin..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야는 지속적으로 발전하며 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 급격한 성장을 이루며 많은 주목을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 LLM의 기초 개념부터 실제 활용 사례, 그리고 이를 성공적으로 도입하고 운영하기 위한 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.    LLM이란 무엇인가?대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트 기반 응답을 생성할 수 있는 모델입니다. 대표적인 예로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tran..

자바 애플리케이션의 성능 최적화에서 중요한 요소 중 하나는 효과적인 가비지 컬렉션(GC) 메커니즘을 사용하는 것입니다. 병렬 가비지 컬렉터(Parallel GC)는 현대의 다중 코어 시스템의 처리 능력을 활용하기 위해 JVM(Java Virtual Machine)에 도입된 오래된 GC 알고리즘 중 하나입니다. 병렬 GC는 여러 쓰레드를 사용하여 병렬로 가비지 컬렉션을 수행함으로써 GC 일시 중지의 영향을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이번 블로그에서는 병렬 GC 튜닝에 대해 심도 있게 알아보겠습니다.  병렬 GC를 사용할 때병렬 GC는 다음과 같은 요구 사항이 있는 애플리케이션에 적합할 수 있습니다: 1. 높은 처리량 요구애플리케이션이 높은 트랜잭션 처리량 요구를 가지고 있으며, 가끔 긴 GC 일시 중지를..

데이터 분석의 중요성이 날로 커지는 오늘날, 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 능력은 많은 기업들에게 필수적인 요소가 되었습니다. 특히 실시간으로 다량의 쿼리를 처리해야 하는 애플리케이션에서는 높은 QPS(Queries Per Second) 처리 능력이 요구됩니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 오픈 소스 실시간 분석 데이터베이스, Apache Druid에 대해 들어보셨나요? 본 블로그에서는 Apache Druid의 아키텍처와 그 독특한 설계 요소들을 살펴보며, 어떻게 Druid가 고속의 분석 애플리케이션을 지원하는지에 대해 알아보겠습니다.  Apache Druid의 고속 처리 비밀1. 최적화된 데이터 형식 고속 QPS를 달성하기 위해 데이터베이스는 두 가지를 잘 수행해야 합니다: 각각의..

오늘날의 기술 발전은 인공지능(AI)과 데이터 통합 및 매핑의 융합으로 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 AI 매핑은 단순한 혁신을 넘어서 데이터 중심의 미래를 향한 나침반 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 매핑이 어떻게 기업들이 데이터 중심의 내일을 구축하는 데 도움을 주는지 살펴보겠습니다.    AI 데이터 통합: 데이터 조화의 양자 도약전통적인 데이터 통합은 종종 수작업으로 인해 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다. 그러나 AI의 도입으로 데이터 통합은 이러한 제한을 초월하여 민첩성과 정확성의 시대를 열었습니다. AI 기반 데이터 통합은 기업들이 고객과 거래하고 가치를 제공하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 복잡한 기술적 요소를 사용..

오늘날의 상호 연결된 사회에서 사물인터넷(IoT)은 우리의 일상에 자연스럽게 통합되었습니다. 스마트 홈에서 산업 자동화에 이르기까지 IoT 기기의 수는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 그러나 이러한 발전과 함께 이들 상호 연결된 기기를 통해 흐르는 민감한 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 조치의 필요성도 커지고 있습니다. 글로벌 IoT 보안 시장은 IoT 기기의 배포 증가와 사이버 공격의 정교화로 인해 크게 성장할 것으로 예측됩니다. Markets and Markets에 따르면, 글로벌 IoT 보안 시장의 규모는 2023년 209억 달러에서 2028년에는 592억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 23.1%를 기록할 것으로 전망됩니다. 이 글에서는 IoT 보안의 도전 과제와 이러한 과제를 해결하기 위한..

Java 개발자 여러분, 새로운 장기 지원(LTS) 버전인 JDK 21이 곧 출시됩니다. JDK 21은 6월 16일에 기능 동결 단계인 Rampdown Phase One에 진입하며 많은 기대를 모으고 있습니다. 이번 버전에는 총 15개의 JEP(Java Enhancement Proposal)가 포함되어 있으며, 새롭고 개선된 기능들이 대거 추가되었습니다. 이번 글에서는 JDK 21의 주요 기능과 업데이트 내용을 살펴보고, 왜 이 버전이 향후 몇 년 동안 사용할 이상적인 버전이 될 수 있는지 알아보겠습니다.    JDK 21의 주요 기능 소개Java 개발자라면 누구나 새 버전 출시 소식에 주목할 것입니다. JDK 21은 장기 지원(LTS) 버전으로, 향후 몇 년간 사용할 중요한 업데이트입니다. 이번 버전에..

디지털 혁신이 가속화됨에 따라 글로벌 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 이러한 시장 경쟁과 역동적인 고객 요구에 대응하기 위해 조직들은 최적의 효율적인 제품 개발을 위한 소프트웨어 개발 프로세스와 방법론을 지속적으로 개선하고 있습니다. 특히 유연성과 적응성을 강조하는 애자일 방법론이 주목받고 있습니다. 그러나 애자일 방법론이 AI 주도 디지털 전략과 결합될 때, 조직은 제품 개발의 새로운 차원을 열 수 있습니다. 이 글에서는 AI 주도 디지털 전략과 애자일 소프트웨어 개발 방법론의 교차점을 탐구하여 제품 개발 생명 주기 개선을 강조하고자 합니다.    디지털화가 혁신을 가속화하고 있으며, 이는 글로벌 시장의 경쟁력을 더욱 높이고 있습니다. 이에 따라 조직들은 시장 경쟁력과 변화하는 고객 요구에 부..

웹 개발 세계는 끊임없이 진화하고 있으며, React는 인터랙티브하고 동적인 사용자 인터페이스를 구축하는 데 있어 가장 선도적인 라이브러리 중 하나로 자리매김하고 있습니다. React 개발자로서의 면접은 React의 개념, 최선의 실천 방법, 문제 해결 능력을 평가하는 중요한 과정입니다. 이 블로그 포스트에서는 React 면접 준비를 위해 알아야 할 필수적인 질문들과 상세한 답변을 정리하여, 경쟁이 치열한 구직 시장에서 돋보일 수 있도록 도와드리겠습니다.  React란 무엇인가요?React는 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다. 페이스북에서 개발하고, 현재는 개발자 커뮤니티에서 유지 보수하고 있습니다. React는 컴포넌트 기반 아키텍처를 사용하여 인터랙티브하고 동적인 ..

최근 생성 AI의 폭발적인 성장은 머신 러닝 모델의 가능성을 한 차원 높였습니다. DALL-E 2, GPT-3, Codex와 같은 시스템은 예술 창작, 대화 유지, 소프트웨어 작성 등 인간의 고유 기술을 모방할 수 있는 미래를 예고하고 있습니다. 그러나 이러한 혁신적인 대형 언어 모델(LLM)을 효과적으로 배포하고 관리하는 것은 조직에게 커다란 도전 과제가 됩니다. 이 글에서는 소프트웨어 엔지니어들이 생성 AI를 원활하게 통합하기 위해 MLOps 최적의 실천 방법을 활용하는 연구 기반 솔루션 전술을 제시합니다. 본문에서는 LLM을 최적화된 효율성으로 배포하고, 생산 중에 모니터링하며, 성능을 지속적으로 개선하기 위해 업데이트하고, 다양한 제품과 응용 프로그램에서 조화롭게 작동하도록 하는 방법을 자세히 설..

현대의 웹 애플리케이션에서는 빠르고 정확한 검색 기능이 필수적입니다. 특히 이미지와 텍스트의 유사성을 기반으로 한 검색 기능은 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 DataStax Astra DB와 벡터 검색을 활용하여 NodeJS 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고자 합니다. Astra DB는 높은 성능과 확장성을 자랑하는 데이터베이스로, 스타게이트-몽구스와 JSON API를 통해 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다. 벡터 검색은 AI 모델을 활용하여 텍스트와 이미지의 유사성을 분석해 가장 관련성이 높은 결과를 찾아주는 기능입니다.이번 프로젝트에서는 OpenAI의 텍스트 임베딩 API와 Google MediaPipe를 사용하여 텍스트와 이미지의 임베딩 벡터를 생성하고, 이를 기반으로..

React를 이용한 웹 애플리케이션을 개발할 때, 컴포넌트 간의 데이터 전달은 중요한 과제입니다. 많은 개발자들이 props를 통해 데이터를 전달하지만, 이러한 방식은 컴포넌트 트리가 깊어질수록 관리가 어려워집니다. 이 문제를 해결하기 위해 React Context가 등장했습니다. React Context는 전역 상태 관리와 같은 다양한 상황에서 매우 유용하게 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 React Context를 언제, 어떻게 사용하는 것이 좋은지에 대해 알아보고, 실제 예시를 통해 그 활용 방법을 구체적으로 설명해 드리겠습니다. React를 이용한 웹 애플리케이션을 개발할 때, 컴포넌트 간의 데이터 전달은 중요한 과제입니다. 많은 개발자들이 props를 통해 데이터를 전달하지만, 이러한 방식은..

최근 몇 년 동안 생성형 AI(Generative AI)는 감정 분석, 요약 생성, 정보 추출, 개체 명명, 이메일 생성 등 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 강력한 기능으로 주목받고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 강력한 기능과 확립된 사용 사례는 다양한 비즈니스 시나리오와 업무 흐름에 적용되어 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있게 합니다. 특히 Oracle Integration Cloud(OIC)와 같은 제품을 통해 IBM Cloud의 WatsonX와 연결하는 기능은, WatsonX에 프롬프트를 입력해 원하는 출력을 얻는 방식으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.이 솔루션은 데이터에서 필요한 정보를 추출하기 위해 복잡한 논리를 작성할 필요를 없애고, 대신 생성형 AI를 사용하여 쉽고 빠르..