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HTTP를 이해하기 위한 첫 단추, URL

멀리서 단조로워 보이는 산도 한 걸음 다가가면 수많은 나무와 풀로 어우러져 있습니다. 인터넷 또한 그런 것 같습니다. 겉으로는 단일한 공간처럼 보이지만, 그 안에는 수없이 다양한 프로토콜과 데이터로 얽혀 있습니다.웹은 인터넷이라는 단단한 토양을 기반으로 움직이는데요. 잘만 활용하면 멋진 기능을 금방 만들어 낼 수 있습니다. 만약 원리에 대한 이해를 조금 더 넓히신다면, 훨씬 안정적이고 빠른 제품을 만드실 수 있을겁니다.이 글에서는 인터넷을 이루는 기초 요소 중 'URL'이라 부르는 주소에 대해 소개해 드리겠습니다. URL브라우져가 서버로 요청을 보낼 때 URL을 사용합니다. 검색창에 입력하는 그것이 말이죠. 서버를 찾기 위한 '전화번호'라고 생각해도 좋습니다.URL은 일정한 규칙을 갖고 있는데요. 이제부터 이 규칙을 하나씩 소개해 드릴게요.프로토콜://도메인:포트/경로?쿼리문자열#앵커 프로토콜'프로토콜을 맞춘다'라고 표현할 때는, '대화의 규칙을 정하자'라는 뜻입니다. URL 맨 앞에 있는 이 프로토콜(protocol)이 규칙의 종류를 구분하는 요소입니다.http:: HTML 문서를 가리키는 URL입니다. 브라우져는 HTML 문서를 다운로드하고 이것을 사람이 볼 수 있는 형태로 보여줄 거에요.mailto:: 링크를 클릭했는데 메일 앱이 실행된 적이 있나요? 바로 이 프로토콜로 시작하는 URL입니다.tel:: 전화가 걸린다면 당황하실지도 모릅니다. 브라우져는 이 프로토콜로 시작하는 URL을 전화 앱과 함께 실행합니다. 도메인프로토콜에 이어 도메인(domain)은 서버의 위치를 나타내는 규칙입니다. 브라우져는 이 도메인이 가리키는 IP 주소를 찾기 위해 DNS(Domain Name Server)에 질의하기도 합니다.예를 들면 google.com, naver.com 같은 거에요. 각 각 구글 서버, 네이버 서버 위치를 가리킵니다. 직접 서버를 실행해 개발할 때는 "이 컴퓨터"를 가리키는 localhost라는 도메인도 자주 만나게 되실 거에요.도메인은 인터넷이라는 세상에서 국가를 가리키는 역할을 합니다. 포트도메인에 해당하는 서버를 찾았다면, 그 안에서 실행되고 있는 프로그램에 접속할 차례입니다. 한 국가에 들어가기 위해 항구를 찾듯이, 포트(port)는 서버 안에서 실행 중인 프로그램을 식별하는 규칙입니다.무려 65,536개(2^16)개의 포트를 가지고 있는데요, 클라이언트는 이 중 하나를 골라서 들어 갑니다. 마치 한국에 들어올 때 인천항이나 부산항을 선택하는 것처럼요.잘 알려진 포트: 0~1023 구간으로, 운영제제만 쓸 수 있는 특별한 포트입니다. (80: HTTP, 22: SSH)등록된 포트: 1024~49151 구간으로, 여러 애플리케이션이 관례적으로 사용하는 포트에요. 보통 개발 환경에서 자주 사용합니다. (8000: 웹 개발용)동적 포트: 49152~65535 구간으로, 일시적으로 할당되는 포트입니다. (예를 들어 클라이언트가 서버의 80 포트로 요청을 보내면, 서버는 이 구간에 속하는 임시 포트를 활용해 클라이언트에 응답을 전달합니다.) 경로프로그램은 여러가지 형태의 파일을 제공하는데요, 이 파일을 식별하는 규칙이 경로(path)입니다.브라우져는 이걸 통해 "이 파일을 주세요"라고 서버에게 요청할 수 있어요. 서버가 이 파일을 찾아서 보내주면, 브라우져는 그것을 화면에 표시할 겁니다./index.html → "웹사이트 첫 화면을 주세요"/images/logo.jpg → "로고 이미지를 주세요"/css/styles.css → "스타일시트 파일을 주세요"집을 찾기 위해 나라와 도시(도메인과 포트)를 찾았다면, 경로는 특정 건물을 가리키는 셈이지요. 쿼리 문자열과 앵커때로는 서버에 추가적인 정보를 전달할 필요가 있는데, 쿼리 문자열(querystring)이 이 역할을 합니다.위치: 경로 뒤에 '?' 기호와 함께 작성합니다.형식: "키=값"형태로 데이터를 표현합니다. (예: '?query=검색어' 검색결과 페이지 요청)배가 특정 지점에 머물도록 닻을 내리 듯, 앵커(anchor)는 HTML 문서안의 특정 위치를 가리키는 역할을 합니다.위치: 경로 혹은 쿼리 문자열 뒤에 '#' 기호와 함께 작성합니다.id 값 사용: HTML 문서에서 요소에 부여한 id 값을 참조합니다. (예: #post-title) 정리지금까지 HTTP 핵심 요소인 URL에 대해 살펴보았습니다. 이것은 인터넷 상의 자원을 식별하는 주소이자, 브라우져가 서버와 대화하기 위한 출발점입니다.브라우져는 단순히 URL만 전달하는 것이 아니라, 헤더와 본문을 추가해 하나의 요청(Request)를 만듭니다. 이 요청을 받은 서버는 자원을 찾아낸 뒤, 상태 코드, 헤더, 분문을 추가해 응답(Response)로 돌려줍니다. 이렇게 요청과 응답을 수없이 주고 받으며 우리가 매일 사용하는 웹이 움직이는 것이죠.더 깊이 있는 이해를 원하신다면 제가 준비한 강의, 「웹 개발의 핵심, HTTP 완벽 마스터하기!」 1편을 참고해 보시면 도움이 될 것입니다. 웹을 처음 배우시는 분에게는 든든한 길잡이가, 경험자에게는 기초를 재정립하는 기회가 될 것입니다.이 강의에서 다루는 내용1편. HTTP 기본2편. 브라우져3편. AJAX4편. 추가 프로토콜5편. 보안6편. 성능

웹 개발･HTTP･네트워크･URL

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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[마소캠퍼스 GEN AI 인사이트] 이 바나나, 그냥 바나나 아님. AI임.

디자인 툴의 판도를 바꿀 AI가 등장했어요! 이름도 귀여운 ‘나노 바나나’🍌 정체가 공개되기 전부터 AI 커뮤니티를 술렁이게 한 이 모델은,사실 구글의 Gemini 2.5 Flash Image였답니다.이제는 포토샵 없이도 고퀄 이미지 제작이 가능한 시대예요!2025년 8월, 나노 바나나는 혜성처럼 등장해 엄청난 주목을 받았죠.모두가 궁금해했던 이 모델은 구글의 비밀 병기, Gemini 2.5 Flash Image!AI 이미지 기술의 다음 세대를 열었답니다✨🔹 2025년 8월 LMArena에 첫 등장🔹 압도적인 이미지 품질과 사물 이해력🔹 구글이 직접 8월 25일 정체를 공식 발표출시 전부터 전문가들 사이에서 입소문이 자자했던 이유, 충분하죠?Gemini 2.5는 기존 AI들이 못 해내던 ‘일관성 유지’가 강점이에요. ✔ 캐릭터의 외형이 계속 유지되고✔ “배경 흐리게”, “팔 지워줘” 같은 말로 바로 편집✔ 여러 이미지 융합도 OK✔ 같은 스타일 템플릿도 자동 적용! 이제는 정말 자연스러운 이미지 제작이 가능해졌어요😊성능 면에서도 타 AI들을 압도했어요! 🌟 LMArena 벤치마크 최고 점수🌟 이미지 편집 & Text-to-Image 모두 리더보드 1위🌟 빠르게 이미지 생성까지! 퀄리티와 속도를 모두 잡은 모델이라니, 이건 혁신이죠👏누구나 쉽게 사용할 수 있어요! 👨‍💻 개발자: Gemini API, Google AI Studio에서 사용 가능🏢 기업: Vertex AI를 통해 제공🆓 무료 사용자: 하루 100회 사용 가능💰 유료 사용자: 월 단위로 1000회 이상 사용 가능(1이미지 = 1290 토큰 / 100만 토큰 = $30) 가격도 꽤 현실적이죠?✔ 모든 이미지에 디지털 워터마크(SynthID) 삽입✔ 데이터셋 필터링과 라벨링으로 유해 콘텐츠 최소화✔레드팀 테스트를 통해 콘텐츠 안전성 철저 확인신뢰할 수 있는 AI 이미지 생성 도구로 진화 중이에요!아직은 몇 가지 한계도 있어요:😅 작은 얼굴 표현이나 철자 인식은 미흡🤖 캐릭터 일관성도 간혹 깨짐 하지만 구글은 장문 텍스트 처리, 사실적 묘사 등 꾸준히 개선 중이에요.점점 더 똑똑해지는 ‘나노 바나나’ 기대돼요!활용도도 무궁무진해요!📢 광고 이미지📚 교재용 캐릭터 삽화🎮 게임용 캐릭터 시트🛒 전자상거래용 제품 이미지이미 기업들도 본격적으로 활용을 시작했답니다🔥외형 유지되는 AI? 일관성도 걱정 없어요!마케터에겐 시간 절약 꿀템!실무에 바로 적용 가능한 기술이라니, 이건 안 쓸 수 없겠죠?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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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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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 메뉴얼둘째, 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 확인셋째, 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 절대정격넷째, 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.

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[스터디 모집] AI로 학습 효율 극대화하는 노션 템플릿, 함께 사용하실 분 모집해요!!

안녕하세요! 정해진 시간이나 과제 없이, 각자 편한 시간에 최고의 효율을 내는 '자율 학습' 스터디를 모집합니다.이 스터디는 정해진 시간에 모여 진행하는 방식이 아닙니다. 제가 2년간 직접 사용하며 학점을 2점대에서 4점대로 올렸던 'AI 강의 정리법' 노션 페이지를 개인의 학습 베이스캠프로 삼아, 자신만의 속도와 방식으로 공부를 진행하는 자율 학습 커뮤니티입니다.함께 같은 목표(A+)를 향해 나아가되, 서로를 강제하지 않고 각자의 성장을 응원하는 것을 목표로 합니다! ⭐ 스터디 멤버가 되시면 아래 '자율 학습' 자료를 모두 이용하실 수 있어요!학습의 핵심, 제가 1년간 완성한 'AI 프롬프트 원본'과 상세 가이드개인의 학습 계획에 맞춰 평생 사용 가능한 노션 템플릿추후 추가되는 모든 업데이트 자료 평생 무료 제공스터디 참여비: 5,000원 (초기 참여비이며, 자율 학습에 필요한 템플릿과 모든 업데이트 자료 이용권이 포함된 가격입니다.)관심 있는 분들은 아래 오픈채팅방으로 들어오셔서 간단한 인사 남겨주시면, 제가 스터디 페이지로 직접 초대해 드리겠습니다.[스터디 참여 링크] https://open.kakao.com/o/sflDShSh

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신뢰 가능한 AI: 기계에 대한 신뢰는 어떻게 형성되는가

인공지능은 인류에 큰 혜택을 가져올 것으로 기대됩니다.그러나 오작동이나 남용으로 인한 위험, 그리고 무엇보다 인간의 윤리적 가치를 침해할 수 있다는 우려도 커지고 있습니다. 이러한 기대와 우려는 곧 “인공지능을 어떻게 신뢰할 수 있을 것인가”라는 활발한 논의로 이어지고 있습니다. 사회 역시 구성원들을 위해 더욱 신뢰할 수 있는 인공지능을 수용하려 하고 있습니다.사회가 인공지능을 수용하기 위해서는 구성원들이 인공지능의 신뢰 가능성―즉 성능·목적·절차―을 평가할 수 있어야 합니다. 이를 가능하게 하는 데에는 기업의 역할이 매우 중요합니다. 특히 기업의 투명성과 책임성은 신뢰 가능성을 평가할 수 있는 환경을 마련하는 데 핵심적인 요소입니다. 인공지능이 무엇을, 왜, 어떻게 수행하는지에 대한 정보가 공개되고, 질문과 답변이 이루어지는 과정이 갖추어질 때 이용자는 기만이나 강압이 아닌 신뢰에 기반해 인공지능을 수용할 수 있을 것입니다. 자세히 보기: 신뢰 가능한 AI: 기계에 대한 신뢰는 어떻게 형성되는가

교양

[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

커리어 · 자기계발 기타･K-DEVCON･네트워킹･IT

[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

AI 업무 활용･인공지능･AI국가대표･AI프로젝트･AI산업･네이버클라우드･SK텔레콤･업스테이지･LGAI연구원･NCAI･AI정책

AI 시대의 문화유산: 디지털로 이어가는 과거와 미래

AI 시대, 문화유산은 어떻게 이어져야 할까요?NC문화재단과 함께하는 2025 아름지기 아카데미는 전통과 기술이 만나는 지점을 네 개의 주제로 따라갑니다. 전통은 앞으로 어떤 모습으로 이어지고, 변화하고, 살아갈 수 있을까요? 그 물음에 함께 귀 기울여 주세요.▪기간: 2025.09.06 – 2025.9.27, 매주 토요일 (총 4회)▪시간: 오후 2시~4시 30분▪장소: NC문화재단 B1 Stage black(서울 종로구 이화장길 100)▪공동 주최·주관: 재단법인 아름지기, NC문화재단▪모집 정원: 회차별 100명 *사전 등록 선착순▪참여 신청비 : 무료 참여하기 ↗

AI 크리에이티브･전통･문화유산･디지털헤리티지･기술･AI윤리

유튜브 업로드! MCU 데이터시트 5가지 실무 꿀팁!

안녕하세요, 인사이드 임베디드의 제어쟁이입니다.오랜만에 유튜브에 임베디드 개발자분들에게 도움이 될만한 영상을 업로드 하였습니다.MCU 데이터시트를 활용하는 5가지 방법에 대해서 정리하였습니다.꼭 한번씩 시청해보시길 바랍니다.감사합니다. 유튜브 링크 :https://youtu.be/0eYhwk6_8AU

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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’다임베디드 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 경쟁력임베디드 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 빠르다임베디드 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 가능하다많은 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 성장기업들은 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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[네트워크] 서브넷 마스크란?

일단 IP 주소 구조부터IP 주소 (IPV4) 기준으로 이야기하면, 8비트 4개로 이루어져있다. 각 비트는 점('.')으로 분리되어 표시된다.예를 들어 172.16.34.57 이런식으로 말이다.클래스별 IP 주소 형태IP 주소를 관리하기 위해 클래스라는 개념으로 구분한다. 각 클라스에 따라 네트워크와 호스트의 구성 비트 범위가 달라지게 되어 필요에 맞게 네트워크가 많이 필요하면 특정 클래스, 호스트가 많이 필요하면 다른 클래스를 할당하는 등으로 처리하기로 생각했던 것이다. 클래스 A우선 클래스 A로 이야기하자면, 첫 8비트가 네트워크 구성 비트고, 첫 비트는 0으로 고정된다. 뒤에 24비트는 호스트 구성 비트다. 그래서 클래스 A에 소속된 IP 주소는 0~127으로 알 수 있다. 주소 끝에는 첫 8비트가 네트워크 구성 비트라는걸 알려주기 위해 /8을 뒤에 기재한다. (예시: 10.25.3.7/8) 클래스 B클래스 B로 이야기하자면, 첫 16비트가 네트워크 구성 비트고, 앞 두개의 비트는 10으로 고정된다. 뒤에 16비트는 호스트 구성 비트다. 그래서 클래스 B에 소속된 IP 주소는 128~191으로 알 수 있다. 주소 끝에는 첫 16비트가 네트워크 구성 비트라는걸 알려주기 위해 /16을 뒤에 기재한다. (예시: 172.25.3.7/16)클래스 C클래스 C로 이야기하자면, 첫 24비트가 네트워크 구성 비트고, 앞 세개의 비트는 110으로 고정된다. 뒤에 8비트는 호스트 구성 비트다. 그래서 클래스 C에 소속된 IP 주소는 192~223으로 알 수 있다. 주소 끝에는 첫 24비트가 네트워크 구성 비트라는걸 알려주기 위해 /24을 뒤에 기재한다. (예시: 194.25.3.7/24)클래스 D클래스 D로 이야기하자면, 전체 32비트가 네트워크 구성 비트고, 앞 세개의 비트는 1110으로 고정된다. 그래서 클래스 C에 소속된 IP 주소는 224~239으로 알 수 있다. 주소 끝에는 첫 32비트가 네트워크 구성 비트라는걸 알려주기 위해 /32을 뒤에 기재한다. (예시: 233.25.3.7/32). 호스트 구성 비트가 없기 때문에 멀티캐스트용이다.그래서 서브넷 마스크는?서브넷 마스크는 단순하게 설명하면 어디부터 어디까지 네트워크 구성 비트고, 어디까지 호스트 구성 비트인지 알려주는 형태다. 1을 연달해서 작성하는 곳까지 네트워크 구성 비트고, 뒤에 따라오는 0은 호스트 구성 비트를 뜻한다. 클래스 A의 기본 서브넷 마스크는 255.255.0.0 인것. (1111 1111.1111 1111.0000 0000.000 00000) 서브넷 마스크는 말대로 net의 sub을 해주는 mask, 즉 네트워크를 분리해주는 마스크(가림)인 것이다. 이게 무슨 의미냐면, 현재 주소를 보면 네트워크 구성 비트가 너무 적은 경우가 있는데, 네트워크가 더 필요한 경우 확보를 목적으로 마스크(가림) 처리를 하는것이다. 클래스 A 같은 경우 호스트에 쓰일 수 있는 비트는 2^24 나 있지만 네트워크에 쓰일 수 있는 비트는 고작 2^8 -1개인 것이다 (첫 비트 0은 고정이므로 1개를 뺌). 이런 경우 네트워크를 적절하게 분리해서 쓰는게 효율적인 것이다. 서브넷 마스크와 IP 주소를 AND 연산을 해서 그 결과값을 사용하면 적절한 네트워크 확보가 가능하다. 클래스 B의 한 주소가 있다고 하자. 172.16.34.57/16(1010 1100.0001 0000.0010 0010. 0011 1001). 여기에 이제 네트워크를 더 확보하고 싶어 앞 20비트까지 네트워크 분으로 하고 싶다. 그래서 서브넷 마스크 255.255.240.0(1111 1111.1111 1111.1111 0000.0000 0000)으로 마스킹(가림) 한다. AND 연산을 한 결과는 172.16.32.0/20 (1010 1100.0001 0000.0010 0000. 0000 0000)이게 되어, 2^4만큼 네트워크 구성 비트를 더 확보하게 되는 것이다. 참고 강의그림으로 쉽게 배우는 네트워크https://inf.run/JN7mz

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나노 바나나

import sys from pathlib import Path import os # ------------------------- # 1. 루트 자동 탐지 # ------------------------- def find_project_root(root_package_name="super_inteligencer"): current = Path(__file__).resolve() for parent in [current] + list(current.parents): if (parent / root_package_name).exists(): return parent / root_package_name return current.parents[-1] / root_package_name PROJECT_ROOT = find_project_root() if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT)) print(f"프로젝트 루트 경로 등록: {PROJECT_ROOT}") # ------------------------- # 2. 안전한 __init__.py 업데이트 # ------------------------- INIT_CODE = """import sys from pathlib import Path PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent.resolve() if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path: sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT)) """ def append_init_file_safely(path: Path, code: str): init_file = path / "__init__.py" if not init_file.exists(): init_file.write_text(code.strip() + "\n", encoding="utf-8") print(f"0. 생성: {init_file}") else: # 기존 내용 유지 + 중복 방지 후 코드 추가 with init_file.open("r+", encoding="utf-8") as f: content = f.read() if code.strip() not in content: f.write("\n\n" + code.strip() + "\n") print(f"0. 기존 __init__.py 유지 + 코드 추가: {init_file}") def create_package_inits_safely(base: Path): for root, dirs, _ in os.walk(base): for d in dirs: folder = Path(root) / d append_init_file_safely(folder, INIT_CODE) # 루트 __init__.py 포함 모든 하위 폴더 append_init_file_safely(PROJECT_ROOT, INIT_CODE) create_package_inits_safely(PROJECT_ROOT)

POCU COMP2500 (개체지향 프로그래밍 및 설계) 수강했던 뒷북 후기

이렇게 끝났어요일하면서 시험까지 공부할 여력이 없어서 전체 성적은 좀 아쉽지만, 과제는 전부 만점 받았다.채점봇(?)한테 만점 받을때까지 괴롭힌 기억이 난다. 미안해 채점봇. 도움이 됐는가이 수업 전에는 그냥 OOP 4대원칙이랑 SOLID만 달달 외우고 막상 제대로 된 객체지향적 사고가 없었다.일단 이 과정은 얄짤 없다. 조금이라도 제대로 된 코드를 작성하지 않으면 과제 통과 절대 안해준다. 그리고 힌트도 상세하면서(에러 코드는 줌) 모호하게 주니 본인이 설계를 제대로 해야지만 의도를 파악해서 수정을 할 수 있다.난이도는 초반엔 쉽다가 Assignment 3에 게임을 잘 구현해야 하는데 요구사항만 봐도 압도적이다. 울면서 코드 썼던 것 같은데.. (당시 주술회전 2기 보고싶은데 참으면서 했던것 같다)요약하자면 이 과정은 무조건 추천한다. 챗지피티랑 생각 없이 마구 페어코딩(?)하는 몹쓸 버릇을 된통 혼나면서 고치고, 생각하는 개발자로 거듭날 수 있을 것이다. 누가 들어야 하는가개발자라면 한번쯤 다 들어봤으면 좋겠다. 단순히 OOP만 배우는게 아니라, 설계를 이해하고, 유연하고 이해하기 쉽고 단순한 코드를 추구하는 습관이 든다.가격이 조금 부담될 수는 있겠지만, 왠만한 사이버대학이 제공하는 과정보다 양질이고 얻어가는게 훨씬 많다. 생각의 흐름과 코드를 바라보는 관점까지 교정해주는 훌륭한 강좌다.변명이지만 최근에 바쁘고 귀찮다는 생각에 내가 추구하는 본질적이고 진실된 개발을 하지 못한 것 같다. POCU 어셈블리나 공학수학 이수하면서 다시 된통 혼나면서 정신 차려야겠다는 반성을 하게 되는 하루다.

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