AI MASTER 입사를 앞두고 서류 제출과 건강검진을 요구받았지만, 정작 입사일이 확정되지 않거나 지연되면서 애매한 상태에 놓이는 경우가 종종 발생합니다. 특히 면접도 보지 않았거나 정식 계약서도 쓰지 않은 상태에서 입사 전형이 진행됐을 때, 사비로 건강검진까지 받았다면 그 비용을 돌려받을 수 있는지 궁금해질 수밖에 없습니다. 이 글에서는 입사 전 건강검진비와 관련된 법적 책임, 실제 환급 가능성, 그리고 대응 방안까지 … 더 읽기
일상생활을 하다 보면 원치 않는 전화로 인해 기분이 상하거나 스트레스를 받는 경우가 있습니다. 특히, 모르는 번호로 걸려온 전화를 받았을 때 상대방이 다짜고짜 욕설이나 모욕적인 말을 하고 전화를 끊는 상황은 누구에게나 당황스러울 수밖에 없습니다. 이런 경우 단순히 기분 나쁜 일로 넘길 수 있는 것인지, 아니면 법적으로 대응할 수 있는지 궁금해하시는 분들이 많습니다. 이번 글에서는 전화로 욕설을 … 더 읽기
ML 파이프라인이란? 기계 학습(ML) 파이프라인은 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 여러 단계를 포함하여 기계 학습 모델을 만드는 일련의 과정을 의미합니다. ML 파이프라인은 자동화된 데이터 처리와 모델 학습을 통해 효율적이고 일관된 결과를 얻도록 도와줍니다. 이러한 파이프라인은 데이터 흐름을 관리하고 각 단계에서의 작업을 최적화하여 최종 모델의 예측 성능을 높이는 데 기여합니다. ML 파이프라인은 다양한 … 더 읽기
컨테이너 이미지란? 컨테이너 이미지는 애플리케이션을 실행하기 위한 모든 필요 요소를 포함한 패키지입니다. 즉, 코드, 런타임, 라이브러리, 그리고 환경 변수 등 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것이 이미지를 통해 제공됩니다. 이를 통해 개발자는 로컬 환경에서 테스트한 애플리케이션을 동일하게 다른 환경에서도 실행할 수 있습니다. 컨테이너 이미지는 주로 Docker와 같은 컨테이너화 기술을 통해 생성되고 관리됩니다. 이러한 이미지는 운영 … 더 읽기
클라우드 네이티브 환경 이해 클라우드 네이티브 환경이란 클라우드 컴퓨팅의 장점을 최대한 활용할 수 있도록 설계된 소프트웨어 환경을 의미합니다. 이러한 환경은 주로 컨테이너 기술, 마이크로서비스 아키텍처, 지속적인 배포 및 자동화를 통해 구현됩니다. 클라우드 네이티브 환경은 개발과 운영의 경계를 없애고, 보다 빠르고 효율적인 소프트웨어 배포를 가능하게 합니다. 이러한 혁신적인 접근 방식은 기업이 시장 변화에 유연하게 대응하고, 고객의 … 더 읽기
고속 로깅 시스템의 필요성 디지털 시대에 접어들면서 데이터의 중요성은 나날이 증가하고 있습니다. 특히, 각종 시스템의 성능을 모니터링하고 오류를 추적하는 데 중요한 역할을 하는 것이 바로 로깅 시스템입니다. 그러나 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 전통적인 로깅 시스템은 속도와 성능 면에서 한계를 드러내고 있습니다. 따라서 고속 로깅 시스템의 설계와 구현이 필수적입니다. 고속 로깅 시스템은 대량의 로그 데이터를 … 더 읽기
QUIC 프로토콜 개요 QUIC은 “Quick UDP Internet Connections”의 약자로, 구글이 개발한 차세대 전송 계층 프로토콜입니다. 이는 기존의 TCP(Transmission Control Protocol)와 달리 UDP(User Datagram Protocol)를 기반으로 하여 빠르고 안전한 인터넷 연결을 목표로 합니다. 특히, QUIC은 웹 페이지 로딩 속도를 높이고, 모바일 환경에서의 연결 안정성을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이는 HTTPS 연결을 더욱 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어 … 더 읽기
시스템 성능 병목이란 시스템 성능 병목은 여러 컴퓨팅 시스템이나 애플리케이션에서 성능 저하를 유발하는 주요 원인 중 하나로, 시스템의 처리 능력을 제한하는 특정 요소를 가리킵니다. 병목 현상은 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 등 다양한 자원에서 발생할 수 있으며, 이러한 자원 중 하나가 최대 처리 능력에 도달할 때 시스템의 전체 성능이 저하되는 현상을 말합니다. 성능 병목을 효과적으로 … 더 읽기
LSM 트리 소개 LSM(Log-Structured Merge) 트리는 현대 데이터베이스 시스템에서 필수적인 역할을 하고 있습니다. 특히, 대규모의 쓰기 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 구조로 주목받고 있습니다. LSM 트리는 쓰기 성능을 최적화하기 위해 설계된 데이터 구조로서, 디스크 기반의 데이터베이스에서 발생하는 랜덤 쓰기 문제를 해결하고자 합니다. 이러한 특성은 현대의 대규모 데이터 처리 요구에 부합하여 NoSQL 데이터베이스에서 자주 활용되고 있습니다. … 더 읽기
AI 모델 최적화의 필요성 인공지능(AI)의 발전은 우리 생활의 여러 측면을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 그러나 AI 모델은 대개 복잡하고 무겁기 때문에 실제 응용 프로그램에서 빠르고 효율적으로 동작하기 위해서는 최적화가 필요합니다. 특히 딥러닝 모델은 훈련과 추론 과정에서 많은 계산 자원을 소모하므로, 이를 경량화하고 최적화하는 방법이 중요합니다. 이 과정에서 TensorRT와 ONNX는 매우 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. TensorRT의 … 더 읽기