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[쿠버네티스] 컨테이너 한방 정리 #3

 기술의 흐름으로 이해하는 컨테이너- 이미지 참고 : 쿠버네티스 어나더 클래스 (https://inf.run/Acobj) 쿠버네티스는 이제 [컨테이너]랑 [가상화] 그리고 [데브옵스]속에 깊숙히 자리잡고 있습니다. 그래서 이 세 가지를 알아야 쿠버네티스를 더 잘 알 수 있게 되는데, 이 단어들은 정말 큰 개념이라서 그냥 용어 설명으로는 이해하기 힘들어요. 그래서 기술에 전반적인 배경을 이해하는 게 중요하다고 생각합니다.그래서 이번 강의는 [컨테이너 한방 정리]로, 쿠버네티스를 잘 이해하기 위해컨테이너를 중심으로한 여러 배경 흐름 들을 이야기 해요. 1. Linux OS 흐름컨테이너를 잘 알기 위해서는 Linux에 대해서 먼저 알 필요가 있습니다.최초에 OS로 unix가 있었고,  한참 시간이 지나고 linux가 나왔어요. 그리고 이 linux를 기반으로 현재까지도 엄청 많은 배포판들이 만들어지고 있습니다.하지만, 다행이도 우리는 이 두 가지 배포판만 알고 있어도 충분해요.debian이랑 redhat 계열인데, debian linux는 커뮤니티용이라고 해서 무료고요. redhat linux는 redhat 이라는 기업에서 만들었고, 유료에요.쿠버네티스를 설치할 때도 이렇게 이 두가지 배포판을 기준으로 설치 가이드를 제공합니다. 데비안과 레드햇 계열에 대한 자세한 얘기는 강의 중에 설명드리고, 여기선 기업용으로 쓰는 redhat에 대해 좀 얘기를 해볼께요. redhat에서 linux 배포판이 만들어지는 순서가 있어요. 최초에는 fedora linux라고 해서 새로운 기능을 개발하는 버전이 있고, 이건 무료고요. 이 기능들이 안정화되면 redhat linux로 이름을 바꿔서 릴리즈를 합니다. 기업은 이걸 설치하면 유지보수 비용을 내야되는 유료 버전이고, redhat enterprise linux 앞자만 따서 RHEL, 렐 이라고도 통상 불러요. 그래서 이걸로 기업들이 설치를 하면 유지보수 비용을 내야 되는 유료 버전 이고, 그리고 이걸 복사해서 만든 게 centOS 배포판 이예요. rhel이랑 똑같이 안정화 버전인데, 무료로 쓸 수 있습니다.기업에서는 주로 redhat 계열을 많이 쓰고, 특히 centOS의 점유율이 높은데 centOS 8은 2021년에 지원을 종료 했고, centOS 7은 2024년도에 지원이 종료가 되거든요. 이 centOS가 종료되는 배경을 좀 말씀을 드리면 시장 점유율이 ubuntu가 압도적이고. 다음은 centOS랑 debian이 2, 3위를 왔다갔다 해요. redhat은 2%지만, 이 수치가 그래도 기업 배포판 중에 1위고요. 이 1위가 된 배경에는 사람들한테 centOS를 무료로 쓰게 해주면서 자연스럽게 redhat을 선택하게 하는 그런 전략이 있었거든요. 근데 현재 redhat은 IBM에 인수가 된 상태예요. 그리고 IBM의 새로운 전략은 centOS에 점유율을 rhel로 당기려는거 같아요.왜나하면 현재 redhat 배포판을 만드는 순서가 이렇게 변경됐거든요.처음엔 마찬가지로 fedora를 통해서 기능 개발을 하고, centOS대신 centOS Stream이라고해서 이 기능들을 테스트하는 배포판이 생겼어요. 테스트 배포판(테스트베드)이라고 생각을 하면 되는데 여전히 무료지만, 이 배포판에서는 바이너리 호환성 보장 안될 수 있다는 얘기를 해요. 무슨 내용인지 몰라도 이제 쓰면 안되나 싶은 생각이 들죠?그리고 테스트 과정이 끝나면, 안정화 버전인 Redhat Linux가 됩니다. 이렇게 배포판을 만드는 프로세스가 바꿨어요. 그래서 기존에 centOS를 쓰던 기업들은 앞으로 고민을 좀 해봐야 되는 게 지금 상황이고요. 아래와 같이 4가지 방법이 있는데 아래와 같습니다.이렇게 4가지 선택지 중에 전 4번을 선택을 했고, 이 강의에 실습 환경으로 사용이 되요. 저도 어떤 linux를 선택할까 고민을 많이 했는데, 1, 2번은 기업의 상황이라 제외를 하고, 타 OS로 ubuntu를 고민을 하다가 그래도 제가 가장 오래 사용을 했고, 문제가 생겼을 때 잘 가이드를 해드릴 수 있어야 하니까 4번, 새로운 복제본을 선택을 했습니다.그리고 AlmaLinux와 RockyLinux 중에서 Rocky Linux를 선택한 이유는 아래와 같아요.구글 트렌드에서 키워드 검색량 확인 (link)CentOS 공동설립자 중 한명 만들었음 (link)클라우드 서비스에서 VM 생성을 Rocky Linux로 하는 사례들 확인Github Watch/Fork/Start 비교 (rocky link), (alma link)  2. Container 흐름자, 이제 컨테이너에 대해서 얘기를 해 볼꺼예요. 지금까지 봐듯이 linux는 꾸준히 발전을 했고, 내부적으로도 많은 코어 기술들이 개발이 됐는데 그중 하나가 격리 기술이예요.chroot라고 해서 사용자 격리를 시작으로 파일이나 네트워크를 분리하는 기술들이 만들어 졌고요. 한참 지난 후에 cgroup이라고해서 각각에 App마다 cpu나 memory를 할당을 할 수 있게 됐어요. namespace는 보통 App 하나가 하나의 프로세스를 차지하거든요. 이 프로세스를 격리 시켜주는 기술이 만들어 지면서 우리는 이제 각각의 App을 소위 말하는 [독립적인 환경]에서 실행을 시킬 수 있게 됩니다.그리고 다음으로 이 기술들을 집약해서 정리한게 LXC라고 해서 linux container에 줄임말 이예요. 이 컨테이너의 어머니이자, 최초의 컨테이너죠. 그리고 이 기술을 기반으로 만들어진 이번엔 컨테이너에 대명사죠. Docker, 요즘은 위세가 많이 죽긴 했어요. 이전까지 컨테이너 기술은 저 같은 평범한 개발자들이 쓰기엔 좀 어려웠다면 docker는 이걸 누구나 쓰기 쉬운 형태로 만들었습니다. 요즘 잘 정리된 블로그 몇 개만 봐도 대강 이해해서 내 OS에 컨테이너를 띄울 수 있죠.docker가 나오고 rkt라고 rocket이라는 컨테이너가 나와요. docker가 보안에 안 좋은 점이 좀 있는데, 이 부분을 공략을 하면서 더 안정적인 컨테이너를 강조를 했고 실제 docker보다 성능도 더 좋다고 해요. docker가 보안에 안 좋은 점은 root권한으로 설치하고 실행을 해야 되기 때문인데, 현재는 rootless 설치 모드가 생겨서 보안이 강화가 됐습니다.한편 쿠버네티스는 점점 표준으로 정착이 되고 있고, 현재는 컨테이너간의 싸움 중입니다. 초반에 docker가 보안에 약하다는 것 까지는 사실 docker 대세에 크게 문제가 없었거든요. 시간이 지나면 충분히 보완 될꺼라는 기대도 있었고 실제로 보완이 됐죠. 근데 docker 위세가 조금씩 꺽이기 시작한 이유가 뭐냐면, 쿠버네티스에서 docker가 빠진 다는 얘기가 계속 있었어서 그래요. 그 이유는 docker가 쿠버네티스와 인터페이스가 잘 안 맞아서 그렇거든요. 물론 처음엔 docker를 메인으로 쿠버네티스가 만들어졌죠. 근데 쿠버네티스가 표준화가 될 수록 docker가 걸림돌이 되고 있는 상황이예요. 이제 누가 쿠버네티스랑 호환성이 좋은지가 컨테이너를 선택하는 중요한 결정요소가 됐습니다.그 이후에 나온 대표적인 컨테이너가 containerd랑 cri-o고요. containerd는 docker에서 컨테이너를 만들어주는 기능이 분리된 거예요. docker가 설치할 땐 간단해 보여도 엄청 많은 기능들이 녹아진 엔진이거든요. 그 큰 엔진에서 containerd 프로젝트만 분리 되서 나왔고 CNCF에 기부 됩니다. 번외로, docker는 현재 mirantis라는 회사에 인수된 상태예요. docker를 정말 많이 쓰지만 기술 투자 대비해서 수익이 큰 편은 아니었던 거 같아요. 그래서 mirantis라는 회사에 인수가 됐고 이 mirantis는 openstack 프로젝트를 하고 있는 회사 거든요. 이 openstack이 뭐냐면, kubernetes 이전에, 가상화에 대세라고 하긴 좀 그렇고, 가장 큰 가능성으로 가상화 시장을 선도한게 openstack 이예요. 저도 개인적으로 한 3년 정도 openstack 관련된 일을 했었고, 그래서 다음 가상화를 설명하는 강의에서 최대한 재미있게 얘기를 해 드릴께요. 여튼 docker가 mirantis에 인수된 이후부터 이 kubernetes 인터페이스를 잘 맞추려고 하고 있기 때문에 쿠버네티스에서 docker는 빠지진 않게 됩니다. 3. Container Orchestration과 Container 흐름강의 영상에서 컨테이너 오케스트레이션(쿠버네티스)과 컨테이너(컨테이너 런타임) 간에 한 단계 더 깊은 흐름을 이야기 합니다.가장 핵심은 쿠버네티스의 kubelet 변화와 그리고 이에 따른 컨테이너 런타임들 간의 흐름이예요. 바로 CRI가 어떤 배경에서 만들어졌고, 쿠버네티스 버전이 올라가면서 CRI가 어떤 방향으로 바뀌는지, 그리고 그에 따른 컨테이너 런타임들 간의 변화를 설명드립니다. 그리고 컨테이너에서 절대 빼놓으면 안되는 OCI가 있습니다. 컨테이너 표준인데, 컨테이너 런타임들은 이걸 잘 지키고 있기 때문에, 우리는 런타임을 바꾸더라도 기존에 만들었던 이미지를 그대로 사용할 수 있어요  블로그는 여기까지고요. 강의가 오픈 되면 링크 걸어 놓을께요.좋은 하루되세요!  해당 블로그는 [쿠버네티스 어나더 클래스] 강의에 일부 내용입니다. 많은 관심 부탁 드려요!강의 링크 :https://inf.run/Acobj 좋아요 ​♡는 저에게 큰 힘이 됩니다 :) 

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Application 기능으로 이해하기-Configmap, Secret #7-2

 Configmap, Secret 개념 설명 Configmap과 Secret은 Pod에 바로 연결되고요. Object에 속성들을 보면 둘 다 데이터를 담을 수 있어요. 그래서 사용자가 데이터를 넣고 Pod에 값을 주입 시킬 수가 있는데, Pod에 연결되는 속성 이름을 보면 어떤 방식으로 들어가는지 알 수 있습니다.envFrom은 Pod안에 환경변수로 들어가게 하는 속성이고, 그래서 Configmap을 연결하고 Pod 안에 들어가서 env라는 명령을 쳐보면, 이 Configmap의 data가 주입 된 걸 볼 수가 있어요.Volume은 Pod와 특정 저장소를 연결하는 속성이고, Secret을 연결하고 Pod 안에 들어가서 마운팅 된 Path를 조회해보면, 이 Secret의 stringData가 있는 걸 볼 수가 있고요.특별히 어려운 내용은 없죠?아무리 처음 쿠버네티스를 공부하시는 분이더라도 환경변수와 마운팅의 개념은 기존에도 써왔기 때문에 쉽게 이해할 수 있어요. 그리고 Secret은 이름 부터가 뭔가 비밀스럽게 데이터를 처리해 줄 것 같은 느낌이 있으니까. 쿠버네티스에서 데이터에 어느 정도 보안을 적용해주는 가보다 생각할 수 있죠. Configmap 기능 설명Configmap의 데이터가  Pod에 환경변수로 들어간다고 얘기했는데, 환경변수에 들어가는 값은 다양하고요. Data에 내용을 보면 Key, Value 형식으로 spring-profiles-active에 dev가 있죠? 환경 변수로 흔히 들어가는 값인데, 인프라에 다양한 환경 개발/검증/운영 등에 환경이 있고, 이 App이 어느 환경에서 돌아가는 건지 App이 기동되는 시점에 알려주기 위한 변수에요.다음 환경변수에는 Application Role이라는게 있고. 말 그대로 이 App에 역할을 지정하는 건데, 예를 들어 한 App에 3가지 기능이 있는데, App 하나만 띄어서 모든 기능을 다 쓰기도 하고요. 스케일링 모드라고 해서 이 App을 기능별로 3개를 띄우고 부하가 많은 기능만 별도로 더 띄워요. 요즘은 마이크로 서비스 아케텍쳐를 반영해서 이렇게 만들어진 오픈소스도 많습니다.밑에 postgresql-filepath는 또 다른 예인데, 이건 여기 Secret 데이터로 연결할 파일에 경로에요. 이 경로는 Pod에 mountPath에서 정하거든요. 그리고 이 경로 DB 정보를 환경변수로 주면, App은 기동 될 때 이걸 읽어서 DB에 접속할 수 있도록 로직이 되있는데, 이 경로를 이렇게 환경변수로 입력해야 Pod에서 이 경로를 바꾸게 됐을 때 App을 다시 빌드해서 새 이미지를 만들지 않고, Configmap만 수정해서 App이 변경된 경로를 인식할 수 있도록 할 수 있겠죠?이렇게 외부에 변경되는 환경이 생길 때, 그걸 App에 전달해 주기 위한 값들도 있는거고, App 내부적으로 기동되는 시점에 이 환경변수 값에 따라 다르게 처리되는 로직이 있어야 되요.자 그럼 이제 이 내용을 Pod랑 연결을 하고 Pod가 생성됐을 때 상황을 얘기 해볼께요. 처음에 Configmap에 있는 data의 모든 내용이 컨테이너 내부 환경에 환경변수로 주입이 됩니다. 그리고 이 이미지를 만들 때 이런 자바파일 실행 명령을 넣어놨거든요. 이미지를 만드는건 sprint2에서 배울꺼고 이 명령이 컨테이너 생성 후에 자동으로 동작하게 되고, 이때 환경변수 값이 들어가는데, 만약에 환경변수로 spring-profiles-active가 없었다면 null값이 들어가게 되요. 밑에 Secret의 기능 설명과 두 기능에 대한 동작 확인은 강의 영상으로 설명 드리고요. Secret 기능 설명동작 확인영역 파괴의 주범 ConfigMap기존 VM환경이랑 쿠버네티스 환경의 배포 차이를 보면서 영역 파괴의 주범인 ConfigMap에 대한 얘기를 해볼께요. 각 환경마다 Pod가 만들어지고, 이 Pod에 들어가는 컨테이너는 dockerhub에서 모두 같은 이미지를 다운 받았어요. 하지만 환경마다 다른 값을 주려고 각각에 Configmap을 만들죠. 그리고 이미지 안에 변수값을 받아서 실행하는 명령어가 들어 있어요.이제 개발환경을 보면 이렇게 spring으로 개발을 하고 여기서 [개발자]가 Properties 파일들이 만들고 관리를 해요. 그리고 Github로 소스를 커밋하면, 여기서부터는 [데브옵스 엔지니어]가 Jenkins에서 이 소스를 받아서 파이프라인을 구성하는데, 소스 빌드와 컨테이너 빌드 과정에서 컨테이너 이미지가 도커 허브로 올라가요. 그리고 컨테이너 빌드 후에 개발환경을 바로 이어서 배포를 할 수 있고, qa와 prod는 필요할 때 배포 버튼을 따로 누르게 구성해 놨다고 해보겠습니다.그럼 VM 환경의 배포는 어떤지 보겠습니다.개발 환경과 CI/CD 환경은 비슷하고, [인프라 담당자]가 환경별로 서버를 세팅해 놓습니다. 각 환경별로 OpenJDK도 설치해 놓고요. 이 과정에서 VM 내부에서 사용할 환경변수들을 관리를 하죠. 그리고 배포는 이렇게 되는데, Jar 패키지 파일을 VM 환경에 복사 해놓고, 실행 명령을 직접 날리는데 이때 [데브옵스 관리자]이 App에 환경이나 목적에 맞는 변수를 넣어요. 그리고 환경이나 목적에 맞게 변수값이 채워진 스크립트를 실행시킵니다.그래서 여기까지 보면 쿠버네티스 환경 이전에는 각자의 영역에서 담당자들이 관리하는 환경변수들이 있었는데, 쿠버네티스가 나오고 이 ConfigMap에서 모든 역할을 다 할 수가 있게 된 거죠. 그래서 ConfigMap을 담당하는 사람이 다른 영역을 넘나들 수 있게 되고 이런 소지를 주는 Configmap을 좀 과격한 표현으로 영역 파괴의 주범이라고 표현을 한 건데.물론 이 전체를 혼자 다하는 슈퍼 개발자도 있겠지만, 프로젝트가 클 수록 각 영역에 담당자들이 있고요. 현재 이 모두가 쿠버네티스를 다 다룰 줄 아는게 아니기 때문에 만약 개발자가 쿠버네티스를 잘하면, 이 Properties 값들 중에 Pod를 재생성하기만 하면, 다시 빌드하지 않고 바로 반영될 수 있는 값들을 많이 집어넣겠죠? 그러다가 다른 영역에 있는 값들도 넣으면서 일을 주도하게 될꺼예요.하지만 다른 담당자 입장에서는 본인의 영역을 침범 당한다고 생각할 수 있는데, 참 별거 아닌 기능이지만, 여러 영역에 걸쳐 있는 기능이기 때문에 의견을 잘 조율을 해서 써야 되는 점 주의하시길 바랄께요. 이름 때문에 기대가 너무 컸던 Secret 해당 블로그는 [쿠버네티스 어나더 클래스] 강의에 일부 내용입니다. 많은 관심 부탁 드려요!강의 링크 :https://inf.run/f2xSR ps. 좋아요♡는 준 만큼 받는다 :)

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Application 기능으로 이해하기-PVC/PV, Deploym... #7-3

테스트 환경에서 통상 노드를 임시 스토리지 볼륨으로 많이 사용합니다.이때 hostPath를 쓰거나 PV의 local 속성을 쓰는데, 그러다보니 이 기능들이 임시저장 용도 인줄 오해하는 사람들이 많아요. 이번 블로그에서 자세히 얘기 해볼게요! PVC, PV 여기까지는 이전 시간에 배워서 익숙한 그림이죠? 근데 이번엔 볼륨에 Secret이 아닌 PVC를 연결합니다. 그러면 PVC에 resource, accessModes와 같은 속성이 있고 PV에도 비슷한 내용이 있는데, 이번 강의에서는 이 내용이 실제 볼륨 속성으로 적용되지는 않아요. 필수 값이라서 넣은 거고, Sprint3 에서 자세히 다룰 겁니다.근데 쓰이진 않더라도 이 두 속성이 같은 값으로 들어가져 있긴 해야되요. 현재 이 두 오브젝트는 selector랑 label로 연결이 되어 있지만, 두 속성의 내용이 같지 않으면 연결이 안되거든요. 이제 본격적으로 배울 내용으로 local 이라는 속성이 있고, 내용으로는 path가 들어가는데 이 속성이 어떻게 노드를 스토리지로 사용할 수 있게 되는지 설명을 드릴게요.local을 쓰면 필수로 nodeAffinity라는 속성을 꼭 사용하게 되어 있고, 이게 어느 노드에 Pod를 생성 할 건지를 정하는 속성인데 좀 복잡해 보일순 있지만, PV의 local을 쓸 때, 사용하는 루틴이라고 생각을 하시고 색이 있는 내용만 잘 보면 어떻게 쓰는지 직관적으로 알 수가 있죠.제 주관적인 견해지만, 한줄 한줄 여러 케이스를 설명해봤자 어차피 자주 변경해서 쓸 일이 없으면 금방 까먹거든요. 그래서 이 상황에서는 이렇게 그냥 통으로 쓰는 게 편하기도 하고, 자세히 설명을 드리면 중요한 거라고 생각하실까봐 이 정도로 넘어가는 거예요. 우리가 마스터 노드를 만들 때, 기본적으로 Node라는 오브젝트가 만들어지고 label이 달려 있어요. 만약에 여러 워커노드를 만든다면, 각각 label이 달려 있을 거구요. 이 nodeAffinity 속성이 있는 PV에 연결된Pod는 이 노드 위에 만들어지게 됩니다.테스트 환경에서 별도의 스토리지를 구축하기가 번거롭기 때문에 쿠버네티스 노드중에 한 곳을 임시 스토리지로 정해놓고 쓰는거고 쿠버네티스가 노드의 path와 컨테이너 path를 연결을 해줘요. 그리고 마스터 노드의 이 path를 만들어 놓고 Pod가 다른 노드에 생성되면 안되니까 nodeAffinity라는 속성이 꼭 필요합니다. 그리고 근본적으로 이렇게 PVC와 PV를 써서 별도의 스토리지 공간을 만들어 놔야 되는 이유는, App이 컨테이너 안에다가만 파일을 저장해 놓으면 Pod가 죽었을 때, 파일도 같이 삭제가 되서 그래요. 물론 그래도되는 임시파일이면 상관이 없는데 영구적으로 보관해야 되는 파일이면 Pod가 죽었다 다시 만들어지더라도 기존의 파일들을 그대로 볼 수 있어야 겠죠?그래서 PVC, PV를 사용하면 컨테이너 path 에다가 파일을 만들면 실제 파일은 노드에 저장이 되고 이 파일은 Pod가 죽더라도 데이터는 유지가 되기 때문에 새 Pod가 만들어지면 쿠버네티스가 기존과 똑같이 path를 연결하고 새로 만들어진 App은 기존의 파일들을 그대로 볼 수가 있게 됩니다. 사실 PVC와 PV를 설명 드리려고 이 속성을 쓴 거지 더 쉬운 방법이 있어요!바로 Pod에 볼륨으로 hostPath 라는 속성을 쓰는 건데, 이렇게 똑같이 path를 지정할 수 있는 내용이 있고요. Pod에 nodeSelector라는 속성을 주면 똑같이 노드를 지정할 수가 있거든요. 그래서 이렇게 쓰는게 더 간결하기도 하고 더 많이 써요 주의사항이 있습니다.이건 쿠버네티스 문서 내용을 그대로 가지고 온 거고요. 이렇게 [가능하면 hostPath를 사용하지 않는 게 좋다] 라는 경고가 있거든요. 테스트용으로 쓰기 편해서 이 속성을 저장 용도 라고 생각하기 쉬운데, 원래는 노드에 있는 정보를 App이 조회하는 용도로 쓰는 거에요. 예를 들어, 우리가 지금까지 Grafana에서 Loki를 통해서 모든 App들의 로그를 봤었잖아요? 실제 Pod들의 log는 노드에 이 path로 저장이 되고 있고, Loki의 promtail이라는 Pod가 hostPath로 이 경로를 조회하고 있었기 때문에 우리는 모든 Pod의 log들을 Loki를 통해서 볼 수 있었던 거예요. 그래서 여기에 필요한 파일 또는 디렉토리 범위만 정하고 ReadOnly로 마운팅 하라고 써있는 거구요.그래서 hostPath는 노드의 정보를 이용해야 되는 기능의 App인 경우에 사용하라는 거고, 그래도 테스트 환경에서는 간단하게 쓸 스토리지가 있으면 편하기 때문에 임시 저장용으로 많이 써요 쿠버네티스 개념적으로 Pod를 만드는 주체는 개발자예요. 볼륨 솔루션들에는 여러가지가 있고 각각의 기능에 따라서 써야되는 속성도 달라지기 때문에, 개발자가 Pod를 만들면서 이것까지 신경쓰는건 좀 아니라고 생각을 한거죠. 그래서 인프라 담당자가 볼륨 솔루션들을 관리하는 컨셉으로 PV라는 오브젝트를 만드는 거고요. PVC는 Pod에서 필요한 자원을 요청하는 용도로 개발자가 만드는데, 이렇게 인터페이스 역할을 해주는 게 있어야지 PV 에 솔루션이 변경되더라도 Pod까지 손을 대는 일은 없어지게 됩니다.그래서 PVC와 PV라는 오브젝트가 있는 건데, 현재는 모두가 쿠버네티스를 다 아는 게 아니기 때문에 개발자와 인프라 담당자 할 것 없이 그냥 쿠버네티스를 아는 사람이 다 하고 있어서 이런 컨셉이 와닿지는 않을 거예요 :) DeploymentRollingUpdate만을 가지고 Recreate와 Blue/Green에 가까운 효과를 낼 수가 있습니다. 강의 영상에서 저도 종종 사용하는 방법을 공유 드려요.Service쿠버네티스에서 Service에 대한 개념을 잡는게 가장 어려운데, 이유는 이 Service가 해주는 역할이 많아서 그래요. 강의 영상에서 각각 무슨 역할들을 하는지 설명 드려요. HPACPU에 대한 [이상적인 스케일링] 그래프는 사실 "쿠버네티스를 쓰면 자동으로 스케일링도 해주고 좋아요"라는 홍보를 할 때나 볼 수 있는 내용입니다. 영상에서는 [현실적인 스케일링] 상황에 대해서 말씀드려요.  해당 블로그는 [쿠버네티스 어나더 클래스] 강의에 일부 내용입니다. 많은 관심 부탁 드려요!강의 링크 :https://inf.run/f2xSRps. ♡ make me want to be a better man :) 

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인프런 도라

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창업 · 부업타로타로AI

6학년 마지막 프로젝트를 도와주세요!!!

안녕하세요, 저는 초등학교 6학년 여학생입니다.저는 IB PYP 교육과정을 학교에서 배우고 있습니다. 9월 26일, 저희는 친구들(2명)과 함께 저희 스스로 모든 탐구과정을 끝내야 합니다. 그리고 저희는 200명의 교사분들이 보러 와주시는 전시회를 진행합니다.하지만 그 전에 저희는 연극을 해야하고 저희는 마지막 단계를 맡았습니다. 다른 아이들은 벌써 대본을 다 써가는데 저희 팀은 그 단계까지 가지 못해 대본을 쓰지 못했습니다. 저희의 마지막 단계는 action 실행하기 입니다. 앞에서의 모든 탐구과정을 실천하는 단계이죠. 그래서 저희는 최대한 빨리 action을 정했고 이제 실행하는 일만 남았습니다.제가 부탁드릴 일은, 간단한 설문조사입니다.아래 문항을 보고 답을 남겨주신다면 정말 감사하겠습니다.Q. 어떤 반려동물 키우고 그 반려동물의 종은 무엇인가요?(예: 강아지, 말티즈)Q. 반려동물이 요즘 기후위기(날씨등) 때문에 힘들어하거나 아픈 경험이 있으신가요?(예: 날씨가 더워 강아지가 열사병에 걸렸다.)그리고.... 염치없지만 한가지 부탁을 더 드릴 것이 있습니다.저희는 버려지는 반려동물, 기후위기 때문에 힘든 반려동물을 위해 키링을 만들어 팔고 그 돈으로 기부를 하고 싶습니다.저희가 키링을 잘 만들지는 못했지만 기부하는 마음으로 동참해 주신다면 너무나도 감사하겠습니다.키링은 하나에 2000원입니다. 어쩌면, 6학년의 가장 큰 행사이자 마지막 프로젝트인 저희의 전시회를 도와주세요!(키링 사진은 답글로 보내드릴게요!!! 인스타 계정도 알려드릴테니 거기서 구매해주세요! ><)

맷수달

'독립이어야만 통계적으로 유의미하다'는 필요조건의 착각을 명제·술어논리로 반증하기

0. 독립적인 사건들이라야 통계적으로 의미가 있다.많은 사람들이 이렇게 말합니다."자료가 독립적이어야만 통계가 의미가 있다.""독립적이지 않다면 쓸모 없다."결론부터 말하면 이러한 문장들은 거짓입니다. 독립성(independence)은 분석을 쉽게 만들어 주는 편리한 가정일 뿐, 추정·검정·예측의 타당성을 보장하는 필요조건은 아닙니다. 이 글은 그 주장을 명제논리와 술어논리로 형식화해 "필요조건이 아니다"가 정확히 무슨 뜻인지 구체적으로 보여 줍니다. 그리고 그 주장을 뒷받침하는 "증인(witness)" 사례도 제시합니다.1. 논의의 준비: 기호와 뜻원자 명제(참/거짓):I: "데이터(혹은 모형)에서 독립성이 성립한다."E: "선택한 절차가 타당한 추정을 제공한다."T: "선택한 절차가 유효한 검정을 제공한다." (설계된 유의수준 충족)P: "선택한 절차가 유효한 예측을 제공한다."우리가 말하는 "통계적 의미"를M ≡ E ∨ T ∨ P로 묶겠습니다. 즉, 추정·검정·예측 중 하나 이상이 제대로 작동한다는 뜻입니다.2. 명제논리로 본 "필요조건이 아니다""I가 M의 필요조건이다"의 형식은M ⇒ I.즉 M이면 반드시 I여야 한다."필요조건이 아니다"는 위 명제의 부정입니다:¬(M ⇒ I).고전 항등식 ¬(P ⇒ Q)≡P∧¬Q를 쓰면  ¬(M ⇒ I) ≡ M∧¬I라는 결론이 나옵니다.해석: "독립성은 필요조건이 아니다"란 말은,'통계적 의미 M은 성립하지만 독립성 I은 깨지는' 상황이 하나라도 존재함을 뜻합니다.필요조건 논쟁은 거창해 보이지만, 사실상 "반례 하나면 끝"이라는 말과 동치입니다.같은 논리를 각 E,T,P에 적용하면¬(E ⇒ I) ⁣ ⟺ ⁣E∧¬I, ¬(T ⇒ I) ⁣ ⟺ ⁣T∧¬I, ¬(P ⇒ I) ⁣ ⟺ ⁣P∧¬I.즉 추정/검정/예측 각각에 대해 "독립성 없이도 된다"는 반례가 하나라도 있으면, 필요조건 주장은 무너집니다.3. 술어논리(양화)와 집합론으로 본 정밀 해석분석 세팅들의 집합을 S라 두고, 각 세팅 s∈S는데이터 생성 메커니즘 D와 절차 Π의 쌍 s=(D,Π)라고 합시다.술어:I(s): 세팅 s에서 독립성이 성립E(s),T(s),P(s): 각각 s에서 추정/검정/예측의 타당성M(s)≡E(s)∨T(s)∨P(s)M(s)그때"I는 M의 필요조건" ⟺ ∀s∈S, M(s) ⇒ I(s).따라서 “필요조건이 아니다” ⟺ ∃s*∈S: M(s*)∧¬I(s*)입니다. 즉 단 하나의 증인 s* 만으로 결론이 납니다.집합론 표기로는I:={s:I(s)},M:={s:M(s)}.필요조건 ⟺ M⊆I.필요조건 아님 ⟺ M⊈I ⟺ M∖I≠∅.4. 증인(Witness) 제시: M∧¬I의 구체 사례실제 통계에서 자주 등장하는 사례들을 짚어 보겠습니다. 4.1 추정이 유효하지만 독립이 깨진다: 시계열(AR(1))4.2 검정이 유효하지만 독립이 깨진다: HAC(뉴이–웨스트)4.3 예측이 유효하지만 독립이 깨진다: 마르코프 체인4.4 표본추출: 복원 없는 단순무작위추출(SRSWOR)즉, 실제 통계에서 M∧¬I는 드문 예외가 아니라 전혀 아닙니다.5. 흔한 오해와 정리오해1: "독립이 아니면 통계가 다 망가진다."답변: 망가지는 건 대개 독립을 전제한 분산 공식과 유의수준 계산입니다. 해결은 간단합니다. 의존 구조를 모델링하거나(시계열·공간·군집), 강건 분산(HAC, 군집화-강건, 블록부트스트랩 등)으로 교정하면 됩니다.오해2: "그럼 독립은 쓸모없다?"답변: 절대 그렇지 않습니다. 독립은 많은 교과서 공식과 정리를 단순화하는 강력한 충분조건입니다. 단지 필요조건은 아닙니다. 즉, 다른 조건들(혼합, 에르고딕성, 교환가능성, 마팅게일 차분 등)로도 M을 확보할 수 있다는 뜻입니다.6. 논리식 요약명제논리:“I는 M의 필요조건이 아니다” ⟺ ¬(M ⇒ I) ⟺ M∧¬I (반례 하나면 충분)술어논리:∀s [M(s) ⇒ I(s)]가 거짓 ⟺ ∃s* [M(s*)∧¬I(s*)] (증인의 존재)집합론:M⊈I ⟺ M∖I≠∅8. 맺음말독립성은 무적이 아닙니다. 논리의 언어로 말하면, 독립성은 M의 충분조건으로 자주 쓰이지만, 필요조건은 아닙니다. 그리고 그 사실은 M∧¬I인 증인의 존재로 간단하게 증명 할 수 있습니다. 

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괴델의 불완전성 정리에 대한 오해

괴델의 불완전성 정리에 대한 흥미로운 영상이 유튜브에 최근 업로드 되었습니다.(영상은 아래의 링크 참조)유튜브 링크: The Most Abused Theorem in Math (Gödel's Incompleteness)영상의 핵심 메시지와 제 생각을 정리하면 다음과 같습니다."괴델이 증명했으니 물리학의 만물이론(TOE)은 불가능하다"거나 "괴델 정리가 수학 전체가 불완전하다는 걸 보여준다" 같은 주장은 자주 들리지만 정확하지 않습니다.괴델의 불완전성 정리가 적용되는 형식 체계의 조건:1. 자연수의 산술을 표현할 수 있을 만큼 충분히 강력함 (페아노 산술(PA) 이상)2. 공리와 추론 규칙이 재귀적으로 열거 가능함3. 무모순성 (consistency)이러한 조건을 만족하는 형식 체계를 S라고 할 때, 중요한 점은 이 정리가 자연법칙이나 윤리학 자체가 아닌, 이들을 형식화한 특정 체계에만 적용된다는 것입니다. 만약 물리학의 TOE가 충분히 강력한 수학적 형식 체계로 표현된다면, 그 체계 내에서 결정불가능한 명제가 존재할 것이지만, 이것이 TOE 자체의 불가능성을 의미하지는 않습니다.괴델의 불완전성 정리가 실제로 말하는 것:제1불완전성 정리: 체계 S가 무모순이면, S에서는 참이지만 증명도 반증도 할 수 없는 산술 명제가 반드시 존재한다.제2불완전성 정리: 체계 S가 무모순이면, S는 자신의 무모순성을 스스로 증명할 수 없다.이 결과는 힐베르트의 야심찬 프로그램, 수학의 완전성과 무모순성을 한 번에 증명하려던 시도에 종지부를 찍었습니다. 하지만 이것이 수학의 종말을 의미한 것은 아닙니다.오히려 수학자들은 결정불가능한(undecidable) 명제를 만나면 새로운 공리를 추가하거나 더 강력한 체계로 이동하며 계속 전진해왔습니다. 예를 들어, 연속체 가설이 ZFC에서 독립적임이 밝혀진 후에도 집합론은 계속 발전했습니다.괴델의 불완전성 정리가 보여주는 것은:1. 어떤 단일 형식 체계도 산술의 모든 진리를 포착할 수 없음2. 그러나 더 강력한 체계로의 확장 가능성은 항상 열려 있음즉, 이 정리는 수학의 한계를 선언한 것이 아니라, 단일 형식 체계의 본질적 한계를 인식하고 더 풍부한 수학적 구조를 탐구하도록 이끄는 나침반 역할을 합니다. '하나의 닫힌 체계로는 모든 진리를 포착할 수 없다'는 깨달음이, 역설적으로 새로운 공리와 이론을 도입하게 만드는 동력이 됩니다.상대성 이론을 '모든 것이 상대적'이라 오해하듯, 불완전성 정리를 '모든 것이 증명 불가능'이라 오해하는 것은 안타까운 일입니다. 괴델이 남긴 진정한 유산은 한계의 선언이 아니라 수학적 탐구가 끝없이 계속될 수밖에 없음을 보여준 것입니다.괴델은 20세기 가장 위대한 논리학자이자 수학자중 한명으로, 그의 업적은 수학과 논리학의 기초를 영원히 바꾸어 놓았습니다.

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귀류법(RAA) 한눈에 이해하기 - 개념부터 파이썬 코드까지

0. 법정 드라마 속 예시 상황우리는 법정 드라마에서 다음과 같은 내용을 종종 볼 수 있습니다.피고인: "사건이 벌어진 밤 9시에 저는 집에서 TV를 보고 있었습니다."검사 : "피고인의 말을 그대로 믿어 보겠습니다. 하지만 사건 현장은 차로 1 시간 거리입니다. 그 밤 9시에 피고인을 그곳에서 보았다는 증인이 있습니다. 두 진술을 함께 받아들이면 모순이 됩니다. 따라서 피고인의 알리바이는 거짓입니다."위의 내용에서 검사는 "당신 주장을 인정해도 모순이 생긴다"는 형식으로 논증을 전개합니다. 이 구조가 바로 귀류법 (reductio ad absurdum, RAA)입니다.1. 귀류법의 정의귀류법은 아래의 4단계를 거쳐서 수행 됩니다.부정 가정: 증명하고 싶은 명제 R의 부정 ¬R을 임시 전제로 가정합니다.논리 전개: 공리, 정리, 정의와 임시 전제로 가정한 ¬R을 가지고 추론을 진행합니다.모순 도출: 예: S∧¬S, "0 < 0", 집합 포함 관계 충돌 등 불가능한 진술을 얻습니다. 이 상태를 ⊥라 합니다.가정 부정 → 결론: 모순이 나왔으므로 ¬R의 거짓(⇒ ¬¬R). 고전 논리의 이중부정 제거(DNE) 로 R이 참임을 얻습니다.요약하면¬R⊢⊥ ⟹ ¬¬R ⟹​ R​.2. 조건명제를 귀류법으로 다룰 때의 '전체 부정'의 중요성조건명제 P ⇒ Q를 증명하려면 단순히 Q만 부정해서는 안 됩니다.즉, P ⇒ Q를 부정 해야 합니다. 그 결과는 ¬(P⇒Q)≡P∧¬Q 입니다. 이 결과는 진리표로 간단하게 동치임을 확인 할 수 있습니다.반면 대우(contrapositive) 증명은 ¬Q를 가정해 ¬P를 도출하는 별도 기법입니다. 이것은 귀류법과는 다른 논증으로 귀류법과 대우증명을 혼동하지 마세요.3. 모순(⊥)을 만드는 다양한 예시동일 명제, 반명제: 예를 들어 x>5와 x≤5, P와 ¬P집합 관계 충돌: 예를 들어 A⊆B이고 a∈A 인데 a∈B공리 위반: 예를 들어 ZF Set Theory 정칙성 위배(순환 포함)자명한 거짓: 예를 들어 0<0여기서 중요한 것은 모순이 발생(존재)했다는 사실만 중요합니다. 어떠한 형태의 모순인지는 중요하지 않습니다.4. 귀류법이 작동하기 위한 논리 공리 , 고전 VS 구성주의5. 파이썬 진리표 실험 , 두 개의 핵심 동치 검증파이썬을 통해서 귀류법을 시뮬레이션해 보겠습니다. 아래의 코드로 귀류법과 관련된 모든 진리값을 표 형태로 확인할 수 있습니다. 출력 결과를 비교함으로써, 귀류법이 의존하는 아래의 두 핵심 동치가¬(P→Q) ≡ P∧¬Q(¬R→⊥) ≡ R실제 파이썬으로 구현한 boolean 연산에서도 정확히 성립함을 검증할 수 있습니다.import pandas as pd rows = [] for P in (True, False): for Q in (True, False): # 1) 조건명제와 부정 cond = (not P) or Q # P → Q not_cond = not cond # ¬(P → Q) (≡ ¬R) not_cond_equiv = P and (not Q) # P ∧ ¬Q # 2) 모순(⊥)을 False로 모델링 bottom = False # 3) (¬R → ⊥) ≡ ¬¬R ≡ R 계산 notR_implies_bottom = (not not_cond) or bottom rows.append({ "P": P, "Q": Q, "P → Q": cond, "¬(P → Q)": not_cond, "P ∧ ¬Q": not_cond_equiv, "¬R → ⊥ (≡ R)": notR_implies_bottom }) df = pd.DataFrame(rows) print(df.to_string(index=False)) 출력결과:위의 출력된 표를 보면¬(P→Q) 열과 P∧¬Q열의 진리값이 동일합니다.P→Q 열과 ¬R→⊥열의 진리값이 동일합니다. (¬R→⊥)≡R 임을 확인할 수 있습니다.6. 결론, 귀류법의 실용적 가치와 활용 범위많은 분들이 귀류법을 법정 드라마 속 검사,변호사의 날카로운 심문 기술로만 기억하지만, 실제로 이 기법을 가장 체계적이고 빈번하게 활용하는 집단은 수학자입니다. 정리,정의,공리 체계 안에서 모순을 끌어내고 결론을 확정하는 과정이 수학적 증명 곳곳에 스며 있기 때문입니다.그러나 귀류법은 특정 전문가의 전유물이 아닙니다. 이번 글에서 살펴본 네 단계(글중 1. 귀류법의 정의 부분) 절차만 잘 이해한다면 예를 들어학술 논문에서 반례 가능성을 반박할 때,대학,대학원 과제에서 명제의 참을 엄밀히 증명할 때,연구 보고서,기술 문서에서 설계 가정의 일관성을 검증할 때,일상적 토론,블로그 글쓰기에서 상대 주장에 논리적 허점을 지적할 때누구나 신뢰도 높은 반증(argument by contradiction)을 구성할 수 있습니다.귀류법으로 사고 과정을 정리하다 보면, 자연스럽게 명제 논리, 술어 논리와 친숙해질 수도 있고 자신의 논증 구조를 한층 명료하게 다듬을 수 있습니다. 이제 스스로도 법정 드라마 속 변호사 못지않은 논리적 설득력을 발휘해 보시기 바랍니다. 

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제어쟁이

MCU 데이터시트 읽는 5가지 방법 – 신입 임베디드 개발자 필독

안녕하세요 인사이드 임베디드의 제어쟁이입니다.​“데이터시트? 스펙 적어놓은 두꺼운 PDF 아닌가요?”취준생·대학생분들에게 가장 많이 듣는 질문입니다. 결론부터 말씀드리면, MCU 데이터시트는 펌웨어와 회로, 디버깅까지 아우르는 ‘개발의 근거 문서’입니다.같은 칩을 써도 누군가는 하루만에 기능 구현을 하고, 누군가는 며칠을 헤매는 차이는 결국 문서를 어떻게 해석하느냐에서 갈립니다. 오늘은 신입이 데이터를 빠르게 골라 읽고 바로 실무에 꽂아 넣는 방법을 단계별로 안내드리겠습니다. 중간중간 AI를 공부 파트너로 붙여 효율을 2배로 끌어올리는 요령도 함께 담았습니다.첫째, 목차를 파악하는 습관부터 들이세요.데이터시트를 처음부터 정독하려 들면 500페이지에서 지칩니다. 신입에게 필요한 건 “어디에 무엇이 있는지”를 3분 안에 잡아내는 지도 그리기입니다. 저는 먼저 목차를 스캔하며 표시를 합니다. 핀 설명과 전기적 특성, 클록/타이밍, 플래시 대기(Flash Latency), 그리고 제가 사용할 주변장치(ADC, 타이머, USART, SPI, I2C, CAN) 챕터의 페이지 번호를 노트에 적어둡니다. 이후 검색(CTRL+F)은 키워드와 함께 페이지 범위를 지정해 들어가면 속도가 훨씬 빨라집니다.STM32 레퍼런스 메뉴얼​둘째, 핀맵(Pinout)과 대체기능(Alternate Function)을 회로 전에 확정해야 합니다.UART를 두 개 쓰고 SPI도 써야 하는데 모두 같은 포트로 겹치면 곧바로 막힙니다. 데이터시트의 핀 기능 표에서 각 핀의 기본 모드, 대체기능, 아날로그/디지털 겸용 여부를 보고, 필요한 기능 조합이 실제 핀 배치로 가능한지 먼저 검토하세요. 이때 포트 스피드, 풀업/풀다운, 오픈드레인 가능 여부도 같이 확인하면 좋습니다.툴이 제공하는 핀 설정 툴만 믿지 말고, 최종 근거는 데이터시트라는 원칙을 잊지 마세요. 핀 충돌을 한 번 사전에 제거하면, 일정 지연을 방지할 수 있습니다.핀맵 확인​셋째, 전기적 특성(Electrical Characteristics)을 반드시 확인해야합니다..VDD 동작 범위, I/O 허용 전압, 입력 임계치(VOH/VOL, VIH/VIL), 단일 핀과 포트 그룹의 최대 소싱/싱킹 전류, 누설 전류, ESD 등급, 온도 범위… 이 표들을 무시하면 디버깅은 끝없는 미궁이 됩니다. LED를 여러 개 물렸는데 한 포트에 합산 전류 제한이 걸려 밝기가 들쭉날쭉하거나, 5V 레벨 신호를 3.3V MCU에 직결해 미세하게 망가뜨리는 일은 너무 흔합니다. 또한 저전력 모드를 쓸 계획이라면 각 모드의 소비전류, 웨이크업 소스의 제약사항, LDO/SMPS 사용 시 안정성 조건을 꼭 체크하세요. 경계를 알수록 설계의 자유도가 커집니다.핀 절대정격​넷째, 클록 트리와 타이밍을 이해하면 펌웨어의 절반은 먹고 들어갑니다.HSI/HSE, PLL 설정을 통해 시스템 클록이 어떻게 분배되고, 그 분주가 타이머, ADC 샘플링, 통신 보트레이트에 어떤 상관을 가지는지 그림으로 연결해 보세요. 예를 들어 PWM 해상도를 올리려면 타이머 클록과 ARR, PSC의 조합을 수치로 계산해야 하고, ADC는 샘플링 시간과 변환 시간이 클록에 묶여 있습니다. 데이터시트와 레퍼런스 매뉴얼의 클록-주변장치-타이밍 이해하면, “왜 여기서 이 속도가 안 나오는지”를 수식으로 설명하고 바로 해결할 수 있습니다.​다섯째, 레지스터 이해는 필수적입니다.각 레지스터의 주소, 초기값(reset value), R/W 속성, W1C(Write 1 to Clear) 같은 특수 동작, Reserved 비트는 반드시 0으로 유지해야 한다는 경고까지 꼼꼼히 봐야 합니다. 초보가 가장 많이 하는 실수는 데이터시트에서 한 비트만 보고 나머지 상호의존 비트를 놓치는 것, 그리고 Enable을 먼저 올려놓고 설정을 바꿔 글리치를 만드는 것입니다. 저는 초기화 루틴을 작성할 때, 데이터시트의 표를 그대로 주석으로 옮겨 코드 옆에 두고, 설정-검증-활성화 순서로 검토합니다. HAL이든 LL이든, 결국 레지스터 레벨 이해가 빠르면 원인 지점으로 곧장 들어가 시간을 압축할 수 있습니다.여기까지가 문서를 ‘빠르게, 정확히’ 읽기 위한 구조이고, 이제 AI로 학습 효율을 끌어올리는 방법을 말씀드릴게요.​첫째, 데이터시트 PDF를 바탕으로 개인 요약본을 만듭니다. LLM에게 “핀 기능 표에서 UART/SPI/I2C 가능한 핀만 추출해 표를 만들어줘”라고 프롬프트하면 초안을 즉시 얻을 수 있습니다. 다만 AI는 환각이 있을 수 있으니, 반드시 페이지 번호와 원문 문구를 근거로 다시 대조 하세요. (그래야 실력도 상승합니다.)​둘째, 디버깅에 적극 활용하세요. 오실로스코프 캡처와 에러 현상을 텍스트로 설명해 “가능한 원인 5가지와 확인 절차”를 받아 체크리스트로 쓰면, 사고가 구조화됩니다. 이 모든 과정에서 최종 판단은 항상 데이터시트·레퍼런스 매뉴얼이 하며, AI는 속도를 올려주는 보조라는 점을 잊지 않는 것이 중요합니다.​아직 초보자 분들에게는 사실 오늘 제가 작성한 글에 너무나도 많은 기술 용어들이 혼재하여, 이해하기 쉽지 않으실 수도 있습니다. 하지만 걱정하지 않으셔도 됩니다. 처음엔 모든 내용을 완벽히 이해하는 것이 아니라, 용어를 익히고 흐름을 잡는 것만으로도 충분합니다. 몇 번이고 데이터시트를 펼쳐보고, 하나씩 찾아가며 읽다 보면 어느 순간 익숙해져 있는 자신을 발견하게 될 겁니다.

임베디드 · IoT임베디드MCU데이터시트임베디드개발자

애완로트와일러개

[K-DEVCON] 9월엔 치맥! (네트워킹 데이)

🍺 K-DEVCON 9월엔 치맥 🍗 퇴근길, 시원한 맥주 한 잔만큼 완벽한 힐링이 있을까요?이번 9월 K-DEVCON 네트워킹은 치맥의 밤으로 강남에서 개최합니다.  맥주 한 모금에 하루의 피로는 잊고, 치킨 한 입에 대화가 술술 풀리는 시간.서로의 아이디어와 경험을 가볍게 나누며, 새로운 인연을 만드는 자리에 여러분을 초대합니다. 📅일시: 9월 18일(목) 19:30 ~ 22:00 (2시간 30분)📍장소: 송송카레 (서울 강남구 역삼로 207, 역삼역 1번 출구에서 도보 약 593m)📌 참여신청 : https://event-us.kr/kdevcon/event/110980 편하게 오셔서 맥주잔 부딪히며 이야기꽃 피워보세요!이번 9월, K-DEVCON과 함께 치맥만큼 즐거운 네트워킹을 경험해보세요 🍻 주최 : K-DEVCONK-DEVCON은 IT 전문가 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 연구하며 회원간의 소통을 공유하는 모임 입니다. 현재 IT업계에 종사하고 있거나, 종사할 예정이거나, IT를 공부하는 학생 그리고 IT에 관심이 있다면 누구나 함께할 수 있습니다. 기술 세미나, 스터디, 토론 등 다양한 활동을 하고 있으며, 주요 소통 및 이벤트 공유는 오픈챗 및 홈페이지 등을 통해서 공유하고 있습니다.소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 시스템 엔지니어, 시큐리티 엔지니어, 데브옵스, SRE, PM, Educator, UI/UX, 스타트업, 대학생 등 다양한 구성원이 활동 중입니다. K-DEVCON에 대한 자세한 소개는 K-DEVCON 홈페이지 (https://k-devcon.com) 에서 확인 가능합니다.K-DEVCON 커뮤니티는 슬랙을 이용하여 소통하고 있습니다. 행사 참여 참고사항1. 건강한 공동체를 위해 구성원들은 K-DEVCON 행동강령을 준수하고, 주의 받은 구성원은 즉시 행동강령을 준수할 것을 요구합니다.2. 행사 당일 행사장 내부에서 사진과 영상 촬영이 진행될 수 있습니다. 촬영된 사진과 영상은 데브콘 행사 마케팅 용도로 사용될 수 있는 점 미리 양해 부탁드립니다.3. 이번 행사는 미성년자는 참여 불가능 합니다.4. 개별 주문은 불가능합니다. 음주사고를 막기 위해 1인 제공 주량을 제한합니다. 기타후원 및 기타 문의: info@k-devcon.com

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[마소캠퍼스 GEN AI 인사이트] AI 국대팀 출범! 누가 뽑혔을까? 👀

한국형 AI 시대가 열리기 시작했어요!K-팝, K-푸드, K-뷰티에 이어 이제는 K-AI까지✨국가 주도의 AI 프로젝트, 과연 어떤 내용일까요? 함께 살펴봐요 :)정부가 AI 주권 확보를 위해 본격적으로 나섰어요.무려 2,000억 원의 예산을 들여, 국내 대표 AI 기업 5곳이 한 팀으로 뭉쳤답니다!이제 AI도 'Made in Korea' 시대가 열리는 걸까요? 😲이 프로젝트의 최종 목표는 두 가지예요.1⃣ 글로벌 AI 모델 성능의 95% 이상 달성2⃣ 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 공공 AI 실현모두를 위한 AI, 들어본 적 있으신가요? 이제 현실이 됩니다!총 15개 팀이 치열한 경쟁을 벌였고, 그중 5팀이 최종 선정되었어요.- 네이버 클라우드- SK텔레콤- 업스테이지- NC AI- LG AI연구원이들은 각각 컨소시엄을 구성해 독자적인 AI 모델 개발에 착수했답니다💪각 기업은 자신만의 전략과 목표를 가지고 움직이고 있어요. 네이버는 AI 마켓을, 업스테이지는 산업별 AI 확대를,SK텔레콤은 B2B 서비스 발굴을, NC AI는 200B급 초거대 모델을,LG AI연구원은 K-EXAONE이라는 모델을 개발 중이에요! 같은 AI도 이렇게 다양할 수 있다니, 너무 흥미롭죠? 😊정부는 총 2,378억 원이라는 큰 규모의 예산을 지원합니다!- GPU: 1,500억 원- 데이터: 628억 원- 인재 유치: 250억 원 다만, GPU 지원은 일부 기업에만 해당되는데요,네이버와 SK텔레콤은 이 지원 대상에서 제외되었답니다.KT와 카카오 등 일부 대기업은 이번 AI 국가대표팀에서 제외되었어요.각 기업의 전략, 기술력, 독자 모델 여부 등을 기준으로 평가가 이루어졌기 때문이에요.선정되지 못한 곳도 있지만, 향후 다른 방식으로 참여할 수도 있겠죠? 🙂12월 말에는 1차 평가를 통해 5팀 중 4팀만 살아남게 됩니다.이후에도 6개월마다 성과 평가가 이어지고,전문가와 국민이 참여하는 ‘AI 콘테스트’도 예정되어 있어요. 긴 여정의 시작, 함께 지켜봐 주세요!- 기술 주권 확보- 경제 자립- 한국형 AI 생태계 구축- 모두가 활용 가능한 공공 AI 실현우리가 주도하는 AI, 우리 손으로 만들어가는 미래!‘모두의 AI’는 지금 시작됐어요! 🚀드디어 우리만의 AI가 탄생할 날이 머지 않았어요!이제는 남 따라가지 않고, 우리 기술로 선도할 수 있는 시대가 도래할 거예요~새로운 시도와 성장은 언제나 도전에서 시작돼요.마소캠퍼스는 여러분이 똑똑하게 일할 수 있도록 도와주는 성장 파트너예요 💡지금 이 순간에도 더 나은 내일을 준비하고 있다면, 마소와 함께 해보세요 😊 📌 관련 강의 <AI 에이전트 입문 치트키, Claude MCP로 끝내는 업무 자동화>AI를 내 업무에 자유자재로 써먹는똑똑한 직장인이 되고 싶다면?>> 강의 바로 가기 

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맷수달

한국 데이터 산업계에서 IML이 덜 언급되는 이유와 그 함의

미국에서는 널리 회자되지만, 한국 데이터 산업계에서는 이상할 만큼 언급 빈도가 낮은 책이 있다. Christoph Molnar의 'Interpretable Machine Learning'(이하 IML)이다. 굳이 "산업계"라고 한 이유는, 학계에서는 비교적 널리 읽히는 것으로 보이기 때문이다.흔히 드는 설명은 이렇다. 책 속 수식과 개념의 밀도가 데이터 분석가에게는 다소 높게 느껴진다는 것. 그러나 IML이 요구하는 수학은 대체로 이공계 학부 1–3학년 수준의 선형대수·확률·기초 최적화이며, 체계적으로 접근하면 충분히 소화 가능하다. 그렇다면 "모든 분석가가 이공계 출신은 아닌데, 여전히 장벽이 높지 않은가?"라는 반론이 따라온다. 핵심은 분명하다. 공짜 점심은 없다.여기서 말하는 ‘공짜 점심’은 학습 비용 없이 실무 역량을 얻을 수 없다는 상식적 주장이지, 최적화 이론의 No Free Lunch 정리 그 자체를 말하는 것은 아니다.한국 산업계에서 IML이 덜 언급되는 배경에는 여러 요인이 겹쳐 있다.1.도구 의존성: 라이브러리가 기본 제공하는 SHAP/Feature Importance 등을 코드 몇 줄로 호출하면 결과는 손쉽게 얻는다. 그러나 그 과정에서 가정(독립성·배경 데이터 선택), 한계(불안정성·상관 편향), 반례(비현실적 조합·오프매니폴드 설명)를 판단하는 역량이 뒤로 밀린다.예: PD(Partial Dependence)는 피처 상관이 클 때 존재하지 않는 조합을 평균할 수 있고, ALE가 이를 완화한다. LIME은 지역 근사 특성상 샘플링·시드에 민감하며, SHAP은 배경 분포 선택과 피처 상관 구조에 따라 귀속값이 크게 달라질 수 있다.    2.교육 경로의 공백: 비이공계 전공자가 분석가가 되는 경로는 많지만, 그 사이 수학적 기초를 보강하는 체계는 상대적으로 약하다. “모형을 돌리는 법”은 빠르게 배우지만, “왜 그런 결과가 나왔는지”를 규명하는 해석·검증의 언어가 부족해진다.    3.직무 정의와 우선순위의 차이: 미국은 채용 단계에서부터 통계·ML·수학적 문해력을 전제하는 포지션이 많다. 반면 한국은 리포팅·BI 중심 분석의 비중이 높은 팀도 적지 않아, IML의 필요성이 조직 구조상 낮게 관찰될 수 있다. 반대로 금융·의료·공공처럼 규제와 책임이 강한 도메인에선 IML의 실익이 크다. 4.제품화 압력: 빠른 배포·AB 테스트·지표 운영이 1차 목표인 팀에서는, 사후 설명기법의 신뢰성·재현성 검증에 시간 투입이 어렵다. 그 결과 "설명"이 전달물로만 소비되고, 품질 보증 도구로 기능하지 못한다.이 지점에서 개념을 분리해 두면 좋다.해석가능성(interpretability): 모델이 구조적으로 사람이 이해 가능한가(선형 모형, GAM, 단조 제약 모델, 규칙 기반 등).설명가능성(explainability): 사후(post‑hoc) 기법으로 블랙박스의 의사결정을 해석 가능한 형태로 근사·요약하는가(LIME, SHAP, PD/ICE, ALE, counterfactual(반사실) 등).IML이 요구하는 수학은 실제로 다음과 대응된다.LIME: 지역(linear) 근사, 가중 최소제곱 → 선형대수학·회귀분석 기초.SHAP: 협력게임 이론의 공정 분배, 조건부 기댓값 → 확률론·조합론 기초.PD/ICE/ALE: 기댓값·적분, 상호작용 해석 → 확률론·미적분학 기초.Counterfactual: 제약하 최적화, 거리 측도, 실현가능성 → 최적화 기초.개인적 경험으로도, 현업 분석 경험이 전무했을 때조차 IML을 정독한 덕에 해석과 검증의 공용어로 소통할 수 있었고, 팀의 분석과 결정을 한 단계 전진시키는 데 기여할 수 있었다.한국 시장 역시 해석가능성·설명가능성의 기본 소양을 전제하는 방향으로 수렴할 가능성이 크다. 선택은 각자의 몫이다. 다만 그 선택이 학습 비용을 뒤로 미루는 선택이라면, 결국 품질·신뢰·책임의 요구 앞에서 더 큰 비용으로 돌아온다. 그런 의미에서 IML은 비용 대비 효율이 뛰어난 입문서이자 실무서다.마지막으로, 공학용 계산기가 미적분을 해결해준 지는 오래고, 요즘은 LLM도 상당량의 수식을 다룬다. 그러나 결과를 선택·검증·해석하는 사람은 결국 개념을 이해한 사람이다. 도구는 계산을 대신할 수 있어도, 판단은 대체되지 않는다.결론IML을 미루게 만드는 장벽은 "수식의 양"이 아니라 "가정·한계·반례를 판별하는 개념적 근육"의 부재다. 그 근육을 키우는 비용은 피할 수 없고, IML은 그 비용을 가장 싸게 치르는 길 중 하나다.

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제어쟁이

컴퓨터공학 전공자, 임베디드 개발 진입이 쉬운 5가지 이유

안녕하세요 인사이드 임베디드의 제어쟁이입니다.​“임베디드 개발은 전자공학 전공자만 가능한 거 아닌가요?”많은 취준생과 대학생이 이렇게 묻습니다.하지만 결론부터 말씀드리면, 컴퓨터공학 전공자도 임베디드 개발 분야에서 충분히 경쟁력을 가질 수 있습니다.오히려 소프트웨어 중심의 배경 지식 덕분에, 초기 적응과 프로젝트 수행 속도가 더 빠를 수 있습니다.이 글에서는 컴퓨터공학 임베디드 개발이 유리한 이유 5가지를 구체적으로 살펴보겠습니다.​1. 임베디드 개발의 핵심은 ‘코드’다​임베디드 시스템은 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀하게 결합된 분야입니다.하지만 실제 제품의 동작을 제어하고 최적화하는 핵심 요소는 펌웨어, 제어 로직, 통신 프로토콜 같은 소프트웨어입니다.컴퓨터공학 전공자는 이미 학부 시절부터 C언어, 자료구조, 알고리즘, 운영체제를 다루기 때문에, MCU 프로그래밍 같은 임베디드 펌웨어 개발에 빠르게 적응할 수 있습니다.예를 들어, 단순히 LED를 켜는 코드도 하드웨어 입출력 포트 제어와 메모리 매핑 개념을 이해해야 하는데, 이런 로직 구조를 익히는 데 컴퓨터공학 전공자는 강점을 갖습니다.​​2. 알고리즘 설계 능력이 경쟁력​임베디드 개발은 제한된 자원(메모리, CPU 속도, 전력) 환경에서 최적화된 동작을 구현하는 것이 핵심입니다.예를 들어, 모터 제어 알고리즘을 작성할 때 속도 변화와 전류 사용량을 동시에 최소화해야 할 수 있습니다.또한 센서 데이터 처리 과정에서는 잡음을 제거하고 정확한 값을 산출하는 필터링 알고리즘이 필요합니다.컴퓨터공학 전공자는 시간 복잡도와 공간 복잡도 개념을 활용해, 처리 속도와 메모리 사용량 모두 효율적인 코드를 설계할 수 있습니다.이는 실시간 운영체제(RTOS) 환경이나 멀티태스킹 구조에서 특히 중요한 능력입니다.​​3. 문제 해결과 디버깅 속도가 빠르다​임베디드 시스템에서는 비동기 통신 오류, 인터럽트 충돌, 메모리 누수, 타이밍 지연과 같은 문제가 빈번하게 발생합니다.이때 필요한 것은 단순한 코딩 스킬이 아니라, 문제의 원인을 체계적으로 분석하고 재현하는 능력입니다. 컴퓨터공학 전공자는 소프트웨어 개발 과정에서 이미 다양한 버그와 오류를 해결해 본 경험이 많습니다.JTAG, 시리얼 모니터링, 로직 애널라이저 같은 디버깅 도구를 사용해 문제를 추적하고, 코드와 하드웨어 동작의 연관성을 분석하는 데 능숙합니다.이러한 역량은 개발 일정 단축과 품질 개선에 큰 기여를 합니다.​​4. 하드웨어 기초는 노력으로 극복 가능하다​많은 컴퓨터공학 전공자가 임베디드 개발 진입 시 가장 크게 걱정하는 부분이 하드웨어 지식 부족입니다.실제로 전원 설계, 입출력 회로, 센서 연결, 노이즈 대책 등은 임베디드 개발에서 필수적으로 다뤄야 할 부분입니다.​하지만 중요한 것은 “쉽게 배운다”가 아니라, 꾸준히 학습하고 반복 실습해야 한다는 점입니다.하드웨어는 소프트웨어처럼 코드만으로 결과가 바로 보이지 않고, 전압·전류·신호 파형 등 물리적 특성을 이해해야 합니다.예를 들어, I2C 통신에서 데이터가 불안정하게 들어오는 경우, 회로 납땜 상태나 풀업 저항 값을 직접 측정하고 수정해야 할 수 있습니다.​따라서 컴퓨터공학 전공자가 임베디드 개발자가 되려면, 이론과 실습을 병행하면서 전자 기초를 차근차근 쌓는 노력이 필수입니다.이 과정을 거치면 하드웨어 제약을 이해하는 진정한 ‘풀스택’ 임베디드 개발자로 성장할 수 있습니다.⸻​5. 기업이 선호하는 융합형 인재로 성장​기업들은 하드웨어 이해도를 갖춘 임베디드 개발자를 강하게 선호합니다.제품 개발 과정에서 하드웨어 엔지니어와의 원활한 협업이 가능하고, 하드웨어 제약을 고려한 최적화된 펌웨어를 작성할 수 있기 때문입니다.​컴퓨터공학 전공자가 임베디드 기술을 익히면, 프로젝트 초기에 회로 설계 검토 단계부터 참여해 문제를 예방하고, 개발 속도를 높이는 핵심 인재가 될 수 있습니다.특히 스타트업이나 소규모 개발팀에서는 이러한 융합형 인재가 프로젝트 성패를 좌우할 정도로 중요한 역할을 합니다.

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[마소캠퍼스 GEN AI 인사이트] 똑똑한 비서, "ChatGPT Agent" 출시! 🚀

AI 세상에 새로운 바람이 불고 있어요! 🌬바로 GPT-5의 등장 덕분이죠. 이전보다 훨씬 똑똑해지고, 안전하고, 다재다능해진 AI가여러분의 일상과 업무를 어떻게 바꿔줄지 함께 살펴봐요.2025년 8월 7일, 전 세계가 주목한 GPT-5가 드디어 공개됐어요!더 강력한 성능과 새로운 가능성으로,이미 수많은 분야에서 관심을 받고 있답니다.AI의 미래가 눈앞에 와있어요.GPT-5는 단순히 빠른 AI가 아니에요.상황에 따라 빠른 답변과 깊은 분석을 골라내는 ‘똑똑한 판단력’을 가졌죠.게다가 텍스트, 이미지, 음성을 모두 이해하는 멀티모달 능력까지!이제는 진짜 다 할 수 있는 AI예요.수학, 코딩, 멀티모달 이해, 헬스케어까지—GPT-5의 성능 지표는 놀라울 정도로 높아요.예를 들어 미국 수학 경시대회 수준 문제도 94.6% 정답률로 해결하고,복잡한 코드 디버깅도 척척 해내죠.복잡한 프론트엔드 생성부터 대규모 저장소 디버깅,그리고 새롭게 도입된 ‘Vibe Coding’까지!GPT-5는 개발자에게 든든한 파트너가 되어줄 거예요.이제 코딩도 AI와 함께하는 시대예요.최고 성능의 GPT-5,균형 잡힌 GPT-5-mini,가벼운 작업에 최적화된 GPT-5-nano! 여러분의 필요와 상황에 맞는 버전을 선택할 수 있어요.적은 리소스로 더 나은 결과를 내고,한계가 있을 땐 솔직하게 알려주는 명확성,위험 질문에도 안전한 답변 제공! GPT-5는 효율성과 안전성을 동시에 갖춘 AI예요.개인정보와 기업 데이터를 지키는 것도 철저해졌어요.AES-256 저장, TLS 1.2+ 암호화,그리고 학습 데이터에서 비즈니스·API 데이터를 제외해 더 안심할 수 있답니다.AI 전문가, 데이터 보안, 생산성, 멀티모달—GPT-5에 대한 마소 마케터들의 평가도 긍정 그 자체!앞으로의 변화가 기대되죠?마소캠퍼스는 GPT-5와 함께, 똑똑하고 안전하게 성장할 수 있는 길을 안내해드릴 거예요.스마트한 AI 활용 비법이 궁금하다면, 지금 마소캠퍼스를 만나보세요! 🚀 📌 관련 강의 <처음이지만 AI로 전문가처럼–ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가>똑똑해진 ChatGPT와 함께라면데이터 분석 걱정 끝! 

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카카오임팩트 [돕는 AI 컨퍼런스 2025] 참가 신청 안내

AI 네이티브 소셜 임팩트의 시작, ‘돕는 AI 컨퍼런스 2025’ 오는 8월 25일 부터 26일까지 이틀간 COEX Hall C에서 카카오임팩트가 주최하고대한상공회의소에서 주관하는 국내 최초 임팩트 기술 컨퍼런스가 개최됩니다! 이번 컨퍼런스에서는 기술 전문가, 사회혁신가, 학계, 정책입안자 등34명의 전문가와 함께 돕는 기술의 미래를 고민하고 실천방안을 모색할 예정입니다. 양일간 진행될 ‘돕는 AI 컨퍼런스’ 총 11개 세션에서는AI 기술이 사회의 기여한 다양한 사례를 만나볼 수 있습니다.- 의료·돌봄·정보격차·복약관리 등 현장 기반의 사회 문제를 돕는 AI 사례- 임팩트 기술 인재 양성 및 임팩트 기술 생태계의 확장과 방향성에 관한 대담(*)보다 자세한 사항은 공식사이트를 통해 확인할 수 있습니다. 돕는 AI의 현재와 미래에 관심있는 분이라면 누구나 참가 신청이 가능하니 많은 관심과 참여 부탁드리며이번 컨퍼런스를 통해 기술로 세상을 바꾸는 여정에 공감과 연대가 확산되길 바랍니다.  [돕는 AI 컨퍼런스 개요]▪ 일시 : 2025년 8월 25일(월)~26일(화)▪ 장소 : COEX Hall C▪ 대상 : 돕는 AI 컨퍼런스에 관심있는 누구나▪ 신청 기간 : 7월 28일(월) ~ 8월 5일(화)▪ 신청 방법 : 공식 사이트 내 ‘참가신청’을 통해 사전 등록▪ 웹사이트 : https://aicon.kakaoimpact.org/?utm_source=community&utm_medium=inflearn&utm_campaign=ai_conference2025▪ 관련 문의 : techforimpact@kakaoimpact.org 

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[마소캠퍼스 GEN AI 인사이트] 똑똑한 비서, "ChatGPT Agent" 출시!

영화 <아이언맨>의 자비스가 현실이 될 날이 머지 않았습니다.지난 7월 17일, OpenAI가 진짜 AI 비서 ChatGPT Agent를 공개했습니다! 오늘은 웹 탐색부터 문서 작성, 각종 예약까지척척 해내는 차세대 디지털 비서, ChatGPT Agent에 대해 알아보아요~AI 비서라는 말이 낯설게 느껴지셨나요?'ChatGPT Agent’는 단순 채팅을 넘어웹 검색부터 문서 작성, 예약·입력 등다양한 업무를 스스로 처리해 주는 자율형 AI예요.복잡한 클릭·스크롤은 물론, API를 통한 데이터 호출까지‘사람처럼’ 일해 주니 업무 효율이 쑥쑥 올라간답니다!‘Tools’ 메뉴에서 Agent Mode를 선택하거나대화창에 /agent만 입력하면 활성화 끝!Pro·Plus·Team 요금제 순으로 제공 중이라 곧 여러분도 직접 써 보실 수 있을 거예요😊현재 일부 국가, 특히 한국은 아직 정식 도입 전이에요. 빠르게 적용될 가능성이 높으니,제공 시작 알림을 받으시면 놓치지 말고 꼭 사용해 보세요!신기능을 가장 먼저 써 보는 재미가 쏠쏠하답니다. 😉‘Humanity’s Last Exam’과 ‘FrontierMath’ 같은 최고난도 시험에서도기존 모델 대비 크게 향상된 정확도를 기록했어요. 실전 과제(투자 은행 모델링 등)에서도 70% 이상의 정확도를 보여업무 지원 AI로 충분히 쓸 만하답니다!Agent가 실행하는 모든 작업은 가상 컨테이너 환경에서만 이뤄져요.결제·법률·재무 등 민감 업무는 반드시 사용자 승인을 거쳐야만 진행되니,‘프롬프트 인젝션’ 같은 위험에도 대비된 설계예요.든든하죠? 😊2025년 현재 Beta 단계라 간혹 오류가 있을 수 있고,지역 제한으로 모든 나라에서 바로 사용하기는 어렵습니다.하지만 OpenAI의 빠른 업데이트 속도를 감안하면곧 안정화된 버전을 만나보실 수 있을 거예요!진짜 비서보다 더 사람 같아요! 클릭·보고서 작성 전부 AI가 척척↗이제 말만 하면 다 된다! 신세계가 펼쳐지는 중😁자동화 업무의 끝판왕 PPT부터 예약까지 OK!빨리 한국에도 들어왔으면… 나만 못 쓴다니 서운해요😢마소캠퍼스는 최신 테크 이슈를 카드뉴스로 쉽고 빠르게 전해드려요!더 똑똑하게, 더 편하게 일하는 방법이 궁금하다면 언제든 찾아오세요! 🚀 📌 관련 강의 <처음이지만 AI로 전문가처럼–ChatGPT만 있으면 나도 데이터 분석가>ChatGPT... 너의 한계는 어디까지니?이젠 데이터 분석도 ChatGPT와 대화하며 쉽고 재미있게 배우자! 

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[마소캠퍼스 GEN AI 인사이트] 지금 가장 핫한 AI 콘텐츠 트렌드 총정리📱🔥

요즘 SNS에서 눈에 띄게 자주 보이는 영상들, 한 번쯤은 보셨을 거예요!유리처럼 반짝이는 과일을 자르거나, 이상하게 기분 좋은 키보드 타건 소리,용암을 떠올리게 하는 음식까지… 이게 다 AI가 만든 콘텐츠라는 사실, 알고 계셨나요?단순한 호기심을 자극하는 수준을 넘어, 이젠 트렌드가 되어버린 AI 콘텐츠!한번 같이 알아보아요!어릴 적 8비트, 16비트 게임 해보셨나요?요즘 SNS에선 내 얼굴을 픽셀 캐릭터로 바꿔주는 콘텐츠가 대세예요! 🎮 단순한 픽셀 이미지지만, 오히려 그런 ‘투박함’이 감성을 자극해요.게다가 텍스트만 입력하면 캐릭터가 뚝딱 만들어지니, 창작에 문턱이 없어진 셈이죠. 누구나 쉽게! 간단하게! 감성 충만한 아트 완성!레트로 감성과 창작 재미를 동시에 누릴 수 있어요 :)유리처럼 생긴 과일을 칼로 자르는 영상,시각적 쾌감과 "사각사각" 청각 자극까지 동시에 느껴지지 않으셨나요? 이 영상들이 특히 흥미로운 이유는 ‘현실에서는 불가능한 장면’을 AI가 구현했다는 점이에요.햄버거나 행성 자르는 영상도 등장하고 있어요! AI 덕분에 우리가 상상만 했던 ‘촉각적 경험’이 디지털로 재탄생 중이랍니다.“쫀득쫀득” 타건 소리가 귀를 사로잡는 키보드 영상!실제로 존재하지 않는 키보드지만, 오히려 더 실감나게 느껴져요. 이건 바로 촉각적 상상력 덕분인데요.AI가 만든 비현실적인 키보드 소리는, 현실에서는 절대 느낄 수 없는 감각까지도 자극해요. 기분 좋은 소리, 상상 속의 촉감, 시각적 재미까지 완.벽.조.합! 🎧✨AI로 만든 ‘용암 먹방’ 콘텐츠,보기만 해도 뜨겁고 묘하게 무서운데요… SNS에서는 폭발적인 반응을 일으켰어요! 그런데 이걸 보고 진짜 용암처럼 보이는 음식을 실제로 만들어 먹는 사람들까지 등장했답니다 😮이건 AI가 사람을 따라한 게 아니라, 사람이 AI를 따라한 역전 현상이죠!현실에서는 불가능한 걸 가능하게 만드는 AI의 마법그래서 오히려 ‘가짜’가 더 매력적으로 느껴지는 거예요!이제 AI는 단순한 기술이 아니라,감각과 창작을 모두 제안하는 진정한 콘텐츠 메이커가 되었답니다.요즘의 AI 콘텐츠를 보면, 현실과 상상의 경계가 무너지고 있다는 걸 실감하게 돼요.✨ 가상과 현실이 섞이는 경계의 모호화✨ 실체가 없어도 만족을 주는 감각적 확장✨ 누구나 콘텐츠를 만들 수 있는 창작 방식의 변화✨ 위험하지 않게 금기와 호기심을 해결하는 안전한 충족AI 콘텐츠는 그 자체로 하나의 새로운 문화 현상으로 자리잡고 있어요.저도 얼른 당장 픽셀 캐릭터 만들어서 SNS에 업로드해야겠어요~이런 AI로 만든 콘텐츠들은 불쾌한 골짜기도 안 생기고 오히려 더 묘하게 빠져드는 매력이 있는 것 같아요!특히 꿀로 만든 키보드는 현실에 있다면 하나 장만하고 싶어요 :)용암 먹방 레시피가 인터넷에 많이 있던데, 저도 한번 만들어 먹어보고 싶어요 😋마소캠퍼스는 최신 테크 이슈를 카드뉴스로 쉽고 빠르게 전해드려요!더 똑똑하게, 더 편하게 일하는 방법이 궁금하다면 언제든 찾아오세요! 🚀 📌 관련 강의 <Kling AI 하나로 끝내는 영상 제작 – 기획부터 SNS 배포까지 90분 완성>오늘 소개된 AI 콘텐츠, 나도 한 번 만들어보고 싶다면?Kling AI와 함께 텍스트 한 줄로 끝내는, 쉽고 빠른 SNS콘텐츠 제작 입문!

AI에이전트 개발AI콘텐츠픽셀아트ASMR유리과일키보드용암먹방트렌드콘텐츠가짜의매력마소캠퍼스디지털감각

starrywaveteam

Trigger 앱 첫 출시 7월 테스트 참여자 모집

*참여자 분들에게 네이버 페이 3,000원권을 보내드리며 추첨을 통해 10분에게는 업그레이드 상품권으로 변경!  안녕하세요!ADHD에 대해 고민하고 공부하면서 함께 성장하는 서비스,Trigger를 만들고 있는 팀 Starry Wave 별물결입니다.​​저희가 드디어!안드로이드와 iOS에 모두 첫 출시를 할 수 있게 되었어요! 🎉생각보다 오래 그리고 첫 출시를 하기까지 많은 일은 어려움들이 있었지만꾸준히 준비하고 개선하면서 여기까지 올 수 있게 있었던 것 같아요. 🥹  👇 Trigger 서비스 다운로드 및 더보기 링크https://litt.ly/starrywave.trigger  그래서 저희가 출시 기념 이벤트를 준비하고 있어요.이번 이벤트는Trigger 앱 첫 출시 7월 테스트 참여자 모집하고 있고​참여자 분들에게 네이버 페이 3,000원권을 보내드리며추첨을 통해 10분에게는 업그레이드 상품권으로 변경드릴 예정이에요.​​이번 2주 챌린지는 Trigger 앱을 통해할 일을 실행해보고, 그 과정에서 집중과 실행에 어떤 변화가 있었는지함께 나눠보고 싶은 분들을 위한 부담없이 참여할 수 있는 작은 챌린지예요.​​아래 구글폼을 통해 많은 신청 부탁드려요!https://forms.gle/21JtxkvsQDkTFyJt7   혹시 이런 일이 반복되고 있지는 않나요?딱 앉았는데 갑자기 ‘아 맞다! 나 이것도 해야 했지!’ 하고 또 다른 일을 찾아 헤매던 기억과 이상한 집중력 💨미루다가 결국 밤 11시가 되어서야 후다닥 시작한 적 😵‍💫하루 종일 바쁘게 보낸 것 같은데정작 뭐 하나 끝낸 게 없어 허무했던 날들… 😞​​Trigger는 바로 이런 순간을 위해 만들어졌어요.작게 시작해서, 진짜 실행으로 이어지는2주간의 변화, 함께 해보세요!​25분 집중 타이머, 시작트리거, 잡생각 메모, 그리고 집중 기록까지! 작은 실행을 반복하면서 몰입감과 실행력을키워가는 경험을 함께 만들어 보아요.​​* 챌린지 구글폼 참여 신청 링크👇https://forms.gle/21JtxkvsQDkTFyJt7  테스트 이벤트 개요목적 : Trigger 앱 기능 개선을 위한 앱 사용 테스트대상 : ADHD 당사자 또는 실행과 집중에 관심있는 누구나!​ ​* 챌린지 구글폼 참여 신청 링크👇https://forms.gle/21JtxkvsQDkTFyJt7   참여 방법 (택 1 또는 중복 참여 가능!)​방법 1. 구글폼 이용 후기 설문조사챌린지 기간 중 Trigger 앱를 3회 이상 사용해 할 일을 수행이후 전달드리는 구글폼을 통해Trigger 앱에서 사용 기록이 남아있는 화면 3장 캡처앱(iOS) or 플레이(안드로이드) 스토어 리뷰작성 후 캡쳐구글폼 사용 후기에 대한 설문조사 작성 후 제출!​​방법 2. 인스타그램 공유챌린지 기간 중 Trigger 앱을 1회 이상 사용해 할 일을 수행이후 전달드리는 구글폼을 통해Trigger 앱에서 사용인증 화면을 본인의 인스타그램 스토리나 게시글에 업로드 캡쳐 (@starrywave_trigger 계정을 태그해 주세요.)앱(iOS) or 플레이(안드로이드) 스토어 리뷰작성 후 캡쳐위 1,2번 각각의 캡쳐 이미지를 구글폼을 통해 제출!​ * 챌린지 구글폼 참여 신청 링크👇https://forms.gle/21JtxkvsQDkTFyJt7  🎉 참여만 해도 전원 증정!• 네이버 페이 3,000원 모바일 상품권* 참여 방법이나 리뷰 작성해주시는 내용에 따라 상품권이 업그레이드 될 수 있어요.​🎁 리워드 업그레이드• 네이버 페이 5만원 (1명)• 배민 3만원 상품권 (2명)• 올리브영 1만원 상품권 (3명)• 네이버 페이 5,000원 상품권 (4명)   * 챌린지 구글폼 참여 신청 링크👇https://forms.gle/21JtxkvsQDkTFyJt7 아직 첫 출시라 부족한 점들이 많지만, 여러분과 함께실행과 성장의 여정을 만들어가고 싶어요.이번 챌린지가 여러분에게도 ‘작지만 중요한 실천’을 해보는 계기가 되었으면 해요.감사합니다! 🌿​   FAQ 자주 묻는 질문 🤔​Q. 꼭 ADHD 당사자 만 참여할 수 있나요?ADHD가 아니어도 ‘할 일을 미루거나’, ‘집중이 잘 안 돼서 고민’이신 분이라면 누구나 참여하실 수 있어요.Trigger는 실행과 집중을 키우는 작은 습관부터 함께 만들어 가려고 해요.​Q. 2주 동안 매일 앱을 사용해야하나요?원하는 참여 방식을 선택하셔서 2주 동안 자유롭게 사용하시고이후 제공되는 설문에 답해주시면 돼요.​Q. 앱 사용과 챌린지 참여는 모두 무료로 참여할 수 있는 건가요?네! Trigger 앱은 무료로 이용하실 수 있고, 이번 2주 챌린지 참여도 전부 무료예요.부담 없이 설치하시고 챌린지에 참여해보세요.​Q. 참여하면 언제 상품권을 받을 수 있나요?챌린지 기간 종료 후 2주 이내에 참여 확인을 마친 뒤 보내드릴 예정이에요.추첨 상품(업그레이드 상품권)은 별도로 연락 후 발송드릴께요.  👇 Trigger 서비스 다운로드 및 더보기 링크https://litt.ly/starrywave.trigger  많은 관심과 참여 부탁드립니다 🙂감사합니다!

MVPADHDTRIGGER생산성

이승환

[워밍업 클럽 4기 백엔드] 1주 차 발자국 👣

학습 내용 요약 추상추상과 구체의 차이를 인식하고, 읽기 좋은 코드를 만들기 위한 추상화 기법을 배웠습니다. 논리, 사고의 흐름변수명 리팩토링, 매직 넘버/매직 스트링 상수 추출 등추상화된 데이터를 활용해, 최소한의 사고로도 이해할 수 있는 코드를 만드는 방법을 익혔습니다. 객체 지향 패러다임추상과 객체 지향의 관계를 고민해볼 수 있었고,SOLID 원칙을 코드에 어떻게 적용할 수 있는지 구체적인 방법을 배웠습니다. 객체 지향 적용하기가독성을 높이기 위해 객체를 더 잘게 나누고, 의미 단위로 분리하는 기법들을 배웠습니다.아직 익숙하지 않아서 많은 연습이 필요하겠지만, 굉장히 강력한 도구라는 점을 느꼈습니다.  학습 내용 회고 성취클린 코드가 왜 중요한지 근거를 들어 설명할 수 있게 되었습니다.추상화 기법을 데이터와 코드 관점으로 나누어 설명할 수 있게 되었습니다.SOLID 원칙을 이해하고, 설명할 수 있게 되었습니다.코드에 객체 지향과 추상화를 적용하고 있는지 스스로 의심하고 점검하는 눈이 조금씩 생기고 있습니다. 발견한 약점 및 보완이 필요한 부분좋은 추상화인지 판단하는 기준이 부족해, 메서드 이름을 지을 때 망설이게 되는 경우가 있었습니다.Java 기본 문법 중 일부가 기억이 흐릿하거나 헷갈리는 부분이 있었습니다.final 키워드를 사용하는 이유와 적용 범위stream API 중 flatMap() 처럼 자주 사용하지 않던 메서드의 반환 결과를 헷갈림강의에서 소개하는 리팩토링의 근거를 내가 제대로 이해하고 적용하고 있는지 점검할 기준이 필요하다고 느꼈습니다. 보완 계획좋은 추상화에 대한 판단 기준을 오픈 소스, 실무 코드, ChatGPT, 현직자 의견 등을 통해 배우고 정리할 예정입니다.헷갈리는 Java 문법은 노션에 기록하며 정리하고, Stream API는 워밍업 클럽 이후 강의를 통해 추가 학습할 계획입니다.강의에서 알려주는 리팩토링 근거를 제대로 인지하며 따라하고 있는지, 평가 기준과 프로세스를 만들어 적용 중입니다.강의가 끝난 후 기록해둔 리팩토링 근거를 보며 리팩토링 연습같은 내용을 근거를 보지 않고 리팩토링 시도 (근거가 떠오르지 않을 경우 체크해두기)리팩토링 흐름을 떠올리며 기록해보기근거를 모두 떠올리고 적용할 수 있다면 통과  미션 내용 회고 Day2 미션 🌱 첫 번째 미션 🏃추상과 구체의 예시를 표현해보기 미션 과정BBQ 자메이카 통다리 구이를 배달시켜 먹는 과정을 추상으로 정의하고, 구체로 표현해봤습니다. 느낀점일상 속 많은 개념이 이미 추상화 되어있다는 것을 새삼 느꼈습니다.정보통신 기술로 문제를 해결하거나 사업을 하기 위해선,이런 일상 속 추상화를 인식하고, 구체로 바꿔보는 훈련이 반드시 필요하다는 것을 체감했습니다. Day4 미션🌱 첫 번째 미션 🏃예시 코드를 [섹션 3. 논리, 사고의 흐름 내용]을 중심으로 읽기 좋은 코드로 리팩토링하기 미션 과정“뇌 메모리에 최소한의 정보만 있더라도 코드를 이해할 수 있는가?”를 기준으로 리팩토링을 진행했습니다.강의에서 언급된 기법들을 코드에 실제로 적용해보며 다음과 같은 고민을 하게 되었습니다.올바른 근거를 가지고 추상화를 하고 있는가?이 메서드명이 실무에서 사용하는 방식일까? 아니라면 실제로는 어떤 방식을 사용할까?Spring 프레임워크를 사용할 때와 순수 Java 프로젝트에서 추상화 방식에 차이가 있을까? 차이가 있다면 어떤 차이일까?검색, ChatGPT, GitHub 소스 코드, 그리고 사람들의 의견을 통해 이 고민들을 풀어나가며 많은 배움을 얻었습니다. [워밍업 클럽 4기 백엔드] Day4 미션Day4 미션 해결 과정 느낀점리팩토링 과정에서 고민 끝에 스스로 찾아가며 얻은 지식이라 더 오래 기억에 남을 것 같습니다.워밍업 클럽이 끝난 이후에도 스터디를 통해 더 많은 예제를 읽기 좋은 코드로 리팩토링해볼 계획입니다! 🫡  두 번째 미션 🏃SOLID를 자기만의 언어로 정리하기 미션 과정SOLID 원칙을 영단어의 어원과 이미지로 해석해보고 저만의 언어로 정리해보았습니다. 느낀점평소 학습할 때 원리와 배경을 이해하는 것을 중요하게 생각하는 편인데, 이번 시도는 특히 이해에 큰 도움이 되었습니다.한글로는 뜬금없이 느껴지던 개념들도, 영단어의 어원과 이미지를 통해 숨겨진 의미를 이해할 수 있다는 점이 정말 흥미로웠습니다.앞으로도 개념을 학습할 때, 단어나 용어에 담긴 이미지와 어원, 뉘앙스를 통해 더 깊이 이해하려는 시도를 꾸준히 이어나갈 계획입니다. 강의Readable Code: 읽기 좋은 코드를 작성하는 사고법

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제어쟁이

모터제어 관련 3가지 필수 서적 추천!

안녕하세요 제어쟁이입니다. 오늘은 모터제어에 관심이 있고, 입문 하려는 분들께 전공서적을 추천드리려고 합니다.아마 현업에 계신분들은 다 한번씩은 무조건 읽어 보셨을거라 생각합니다.1.전기기계 - 정승기첫번째로는 모터 공부 입문으로 읽기에 정말 좋은 정승기 교수님께서 집필하신 "진기기계"라는 서적입니다. 자기장,코일, 변압기에 대한 내용부터 유도기, 동기전동기까지 넓은 범위의 내용이 담겨져있습니다. 개인적으로 제가 느낀 이 책의 정말 좋은 이유는 읽기 쉽다입니다. 읽기 쉽다는게 내용이 깊지 않다는게 아니라 어려운 내용들을 정말 이해하기 쉽게 설명 되어 있습니다. 예전에 대학원 후배들이 입학하면 모터제어를 알기 위해서 모터 공부를 할 때 꼭 추천해준 책입니다. 2. 모터제어 - 김상훈두번째로는 아마 모터제어 책으로는 대한민국에서 제일 많이 판매되었을거라 생각되는 김상훈 교수님이 집필하신 "모터 제어" 입니다. 제 기억으로는 학부 3학년? 그 쯤에 처음 수업때 읽었던 것 같고, 대학원 시절부터 현재까지 이 책으로 정말 많이 공부를 한 것 같습니다. DC 모터, BLDC, 유도기, 동기전동기까지 제어하는 방법을 담고 있습니다. 무조건 구매하셔서 공부해보시길 바랍니다. 3. 전기기기 제어론 - 설승기마지막으로는 대한민국 모터제어 전공자면 모두가 아는 설승기 교수님이 집필 하신 "전기기기 제어론"입니다. 이 책에서는 좀더 고급 제어에 대해서 다루고 있습니다. 따라서 처음부터 이 책으로 공부하시는 건 조금 어려울 수도 있습니다. 우선 두번째로 추천 드렸던 김상훈 교수님의 모터제어 책을 확실히 공부하시고 넘어가시길 추천드립니다. 이번 글에서는 모터제어에 관심 있으신 분들을 위해서 3가지 책을 소개드렸습니다. 공학은 철저한 이론을 바탕으로 실제 동작하는 제품을 만들어내는 학문입니다. 단순히 이론만 안다고 어디가서 대접해주지 않습니다. 또한 부족한 이론으로는 제대로된 제품을 만들 수 가 없습니다. 이론 공부를 정말 철저히 하시고, 꼭 본인만의 프로젝트를 진행해보시길 바랍니다. 현재 인프런에서 이론과 실제 프로젝트를 모두 경험할 수 있는 강의를 진행하고 있습니다. 관심 있으신 분들은 아래 링크를 확인 해보시길 바랍니다. 감사합니다.https://blog.naver.com/sw_engineer-/223933725136

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