Latest Insights
-
2026 인프라·DevOps·MLOps 신입 채용, 뭘 준비해야 할까? (실제 요구 기술 정리)
2026년 실제 채용 동향으로 본 인프라·DevOps·MLOps 신입 요구 기술 총정리. 클라우드·쿠버네티스·IaC·CI/CD·보안부터 MLOps까지, 신입이 뭘 준비하면 좋은지 정리했습니다.
-
프로세스와 스레드 차이: 운영체제 면접에서 자주 묻는 이유
프로세스와 스레드의 차이를 한 번에 정리. 메모리 공유 여부, 생성·전환 비용, 멀티프로세스 vs 멀티스레드, 경쟁 상태까지 운영체제 면접 단골 질문을…
-
리눅스 권한 755는 무슨 뜻일까? chmod·chown을 한 번에 이해하기
리눅스 권한 755, 644가 무슨 뜻인지 막막하다면? rwx와 숫자(4·2·1)의 관계부터 chmod·chown 사용법, 777이 위험한 이유까지 한 번에 정리했습니다.
-
신입 인프라 엔지니어 공부 순서: 리눅스·네트워크·도커·클라우드 로드맵
신입 인프라 엔지니어가 뭐부터 공부해야 할지 막막하다면? 리눅스·네트워크·도커·쿠버네티스·클라우드·IaC까지 단계별 학습 순서와 포트폴리오 만드는 법을 정리했습니다.
-
학습한 LLM을 서비스로: 모델 서빙과 추론 최적화 입문 (vLLM·TGI·Triton)
학습한 LLM을 실제 서비스로 띄우는 모델 서빙과 추론 최적화 입문. 연속 배칭·KV 캐시·양자화와 vLLM·TGI·Triton을 신입·취업 관점에서 정리했습니다.
-
신입 백엔드·DevOps 개발자가 쿠버네티스를 어디까지 알아야 할까?
채용공고마다 보이는 ‘쿠버네티스 우대’. 신입은 실제로 어디까지 알아야 할까요? 필수·우대·나중 범위와 면접 단골 질문, 포트폴리오로 증명하는 법까지 정리했습니다.
-
디퓨전 모델 완벽 가이드: 노이즈에서 이미지를 만들어내는 생성 AI
노이즈에서 이미지를 만들어내는 디퓨전 모델 완벽 가이드. 순방향·역방향 원리, CLIP 텍스트 조건, Latent Diffusion, GAN과의 차이, 인프라·취업 관점을 정리했습니다.
-
서비스 메시 완벽 가이드: Istio로 마이크로서비스 통신 다스리기
마이크로서비스 간 통신을 코드 밖에서 관리하는 서비스 메시 완벽 가이드. 사이드카·데이터/컨트롤 플레인, mTLS·트래픽 관리, Istio vs Linkerd, API 게이트웨이와의 차이를…
-
SRE·SLO 완벽 가이드: 에러 버짓으로 안정성을 관리하는 법
SRE로 시스템 안정성을 수치로 관리하는 법. SLI·SLO·SLA와 에러 버짓 개념, SRE와 DevOps의 차이, 온콜·포스트모템 등 인프라·취업 관점을 정리했습니다.
-
GitOps 완벽 가이드: Git으로 인프라·배포를 선언적으로 관리하기 (ArgoCD·Flux)
Git을 유일한 진실의 원천으로 삼아 인프라·배포를 선언적으로 관리하는 GitOps 완벽 가이드. 조정 루프, 드리프트, ArgoCD·Flux, CI/CD와의 차이와 인프라·취업 관점을 정리했습니다.
-
LLM 평가 완벽 가이드: 벤치마크부터 LLM-as-a-Judge까지
LLM의 품질을 어떻게 측정할까요? 벤치마크, 사람 평가, LLM-as-a-Judge, RAG 평가(RAGAS)까지 핵심 방법과 자동·사람 평가의 차이, 인프라·취업 관점을 정리했습니다.
-
RLHF 완벽 가이드: 인간 피드백으로 LLM을 정렬하는 법 (보상모델·PPO·DPO)
사람의 선호로 LLM을 정렬하는 RLHF를 정리했습니다. 보상 모델, PPO, DPO, RLAIF까지 핵심 개념과 파인튜닝·정렬의 차이, 인프라·취업 관점을 한 번에 이해해…
-
분산 학습 완벽 가이드: 데이터·모델·파이프라인 병렬화부터 FSDP·DeepSpeed까지
대규모 AI 모델을 여러 GPU로 나눠 학습하는 분산 학습을 정리했습니다. 데이터·모델·파이프라인 병렬화와 ZeRO, FSDP, DeepSpeed까지 핵심 개념과 인프라·취업 관점을 한…
-
Terraform과 IaC 완벽 가이드: 코드로 인프라를 관리하는 법
IaC(Infrastructure as Code)는 서버·네트워크·데이터베이스 같은 인프라를 코드로 정의하고 버전 관리하는 방식이며, Terraform은 여러 클라우드를 아우르는 대표적인 IaC 도구입니다. 콘솔에서 클릭으로…
-
옵저버빌리티 완벽 가이드: 로그·메트릭·트레이스로 시스템 들여다보기
옵저버빌리티(Observability)는 로그·메트릭·트레이스라는 세 가지 신호를 통해 시스템 내부 상태를 외부에서 추론할 수 있게 하는 역량으로, 장애를 얼마나 빨리 발견하고 원인을…
-
CI/CD 파이프라인 완벽 가이드: 지속적 통합과 배포의 모든 것
CI/CD(지속적 통합·지속적 배포)는 코드 변경사항을 자동으로 빌드·테스트·배포까지 이어주는 일련의 자동화 파이프라인으로, 개발 속도와 서비스 안정성을 동시에 끌어올리는 현대 소프트웨어 개발의…
-
클라우드 컴퓨팅 완벽 가이드: IaaS·PaaS·SaaS와 AI 인프라
클라우드 컴퓨팅은 서버·저장소·네트워크 같은 IT 자원을 직접 소유하지 않고 인터넷을 통해 필요한 만큼 빌려 쓰는 방식으로, AI 학습·추론에 필요한 대규모…
-
컨테이너·도커 완벽 가이드: AI 배포의 기본기
컨테이너(Container)는 애플리케이션과 실행에 필요한 라이브러리·설정을 하나로 묶어 어디서나 똑같이 실행되게 하는 격리 기술이고, 도커(Docker)는 이를 가장 널리 쓰이게 만든 대표…
-
트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드: 어텐션이 만든 현대 AI
트랜스포머(Transformer)는 어텐션(Attention) 메커니즘으로 문장 속 단어들의 관계를 한 번에 파악하는 딥러닝 아키텍처로, GPT·BERT 등 오늘날 거의 모든 대규모 언어모델의 토대가…
-
GPU와 AI 가속기 완벽 가이드: 왜 AI는 GPU로 돌아가는가
GPU(그래픽처리장치)는 수천 개의 코어로 대량의 연산을 동시에 처리하는 병렬 연산 장치로, 행렬 곱이 핵심인 AI 학습·추론을 CPU보다 훨씬 빠르게 수행해…
-
AI 데이터 파이프라인 완벽 가이드: 수집부터 피처 스토어까지
AI 데이터 파이프라인은 원천 데이터를 수집·정제·변환·저장해 모델 학습과 추론에 바로 쓸 수 있는 형태로 자동으로 흘려보내는 일련의 처리 흐름입니다. 좋은…
-
프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: LLM에서 원하는 답을 얻는 법
프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 원하는 결과를 얻기 위해 AI 언어모델에 주는 지시(프롬프트)를 체계적으로 설계·개선하는 기술입니다. 같은 모델이라도 어떻게 묻느냐에 따라 결과…
-
쿠버네티스로 AI 워크로드 운영하기: GPU 스케줄링과 오토스케일링
쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너로 묶인 애플리케이션을 여러 서버에 자동으로 배치·확장·복구해 주는 오케스트레이션 플랫폼으로, AI 학습·추론 워크로드를 대규모로 운영하는 사실상의 표준입니다. GPU 자원을…
-
MLOps 완벽 가이드: 데이터부터 배포·모니터링까지
MLOps(머신러닝 운영)는 데이터 수집·학습·배포·모니터링에 이르는 머신러닝 수명주기를 자동화·표준화해, 모델을 안정적으로 서비스에 올리고 유지하는 방법론입니다. 모델을 만드는 것과 모델을 운영하는 것은…
-
파인튜닝 완벽 가이드: LoRA·PEFT로 LLM을 내 것으로
파인튜닝(Fine-tuning)은 이미 학습된 사전학습 모델을 내 도메인·작업 데이터로 추가 학습시켜, 특정 용도에 맞게 성능과 말투를 최적화하는 기술입니다. 처음부터 모델을 만들지…
-
LLM 보안 완벽 가이드: 프롬프트 인젝션과 방어 전략
LLM 보안은 프롬프트 인젝션·데이터 유출·모델 오용 등 대규모 언어모델 특유의 위협으로부터 애플리케이션과 데이터를 지키는 기술과 원칙입니다. AI가 도구를 호출하고 외부…
-
LLM 서빙·추론 최적화 완벽 가이드: 양자화부터 KV 캐시까지
LLM 서빙·추론 최적화는 거대 언어모델을 실제 서비스에서 더 빠르고 저렴하게 응답하도록, 양자화·배칭·캐시·병렬화 등으로 지연과 비용을 줄이는 기술입니다. 모델을 잘 만드는…
-
벡터 데이터베이스 완벽 가이드: 임베딩 검색부터 RAG 인프라까지
벡터 데이터베이스(Vector Database)는 텍스트·이미지 등을 숫자 벡터(임베딩)로 바꿔 저장하고, 의미가 비슷한 데이터를 빠르게 찾아 주는 데이터베이스입니다. 키워드가 정확히 일치하지 않아도…
-
LLMOps에서 AgentOps로: AI 운영의 진화 완벽 가이드
AgentOps는 자율 AI 에이전트의 배포·관측·평가·비용·안전을 체계적으로 운영·관리하는 방법론으로, 모델 자체를 다루던 LLMOps에서 한 단계 나아가 “여러 단계를 스스로 실행하는 에이전트”를…
-
온디바이스 SLM 완벽 가이드: 작지만 강한 소형 언어모델
온디바이스 SLM(소형 언어모델, Small Language Model)은 대략 1~12B 파라미터 규모로, 저지연·저비용·프라이버시 이점을 살려 서버가 아닌 스마트폰·PC 등 기기 안에서 직접…
-
멀티모달 AI 완벽 가이드: 텍스트·이미지·음성·영상을 하나로
멀티모달 AI(Multimodal AI)는 텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태(모달리티)의 데이터를 하나의 모델이 함께 이해하고 생성하는 인공지능입니다. 2026년 프론티어 모델들은 대부분 멀티모달을…
-
MCP 완벽 가이드: AI 애플리케이션의 표준 연결 계층
MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)는 애플리케이션이 도구·데이터·컨텍스트를 AI 모델에 표준화된 방식으로 연결해 주는 개방형 규격입니다. USB-C가 기기 연결을 표준화했듯,…
-
RAG 완벽 가이드: 벡터 검색을 넘어 Agentic RAG로
RAG(검색증강생성, Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 답을 만들기 전에 외부 지식을 실시간으로 검색해 근거로 삼음으로써, 최신성과 정확성을 높이고 환각(hallucination)을 줄이는 기술입니다. 2026년…
-
에이전틱 AI 완벽 가이드: 멀티에이전트와 A2A, AgentOps까지
에이전틱 AI(Agentic AI)는 사람의 지시를 한 번씩 수행하는 데 그치지 않고, 목표를 스스로 계획·실행하고 도구를 호출하며 결과에 따라 다음 행동을…
-
CPM 임계 경로 기법 마스터하기: 프로젝트 성공을 위한 완벽 가이드 [2024]
CPM 임계 경로 기법: 프로젝트 성공의 핵심 열쇠 cpm 임계 경로 기법은 복잡한 프로젝트를 효율적으로 관리하고 성공적으로 완료하기 위한 필수적인…
-
AI 메타버스: 혁신 트렌드 완벽 분석 & 성공 전략
AI 메타버스: 혁신 트렌드를 주도하다 ai 메타버스는 인공지능과 메타버스의 융합으로, 단순한 가상 공간을 넘어 현실과 같은 상호작용과 경험을 제공하는 차세대…
-
데이터 분석 기초 완벽 가이드: 데이터 이해 및 활용으로 전문가 되기 | 데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드
데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드 – 완전 정복 데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드는 현대…
-
데이터 시각화: 효과적인 데이터 전달 방법, 7가지 성공 전략 공개
데이터 시각화: 효과적인 데이터 전달 방법, 성공을 위한 완벽 가이드 데이터 시각화: 효과적인 데이터 전달 방법은 단순히 데이터를 보기 좋게…
-
데이터 분석 기초 완벽 가이드: 데이터 이해 및 활용으로 성공적인 비즈니스 전략 구축 | 데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드
데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드 – 완전 정복 데이터 분석 기초: 데이터 이해 및 활용 가이드는 현대…
-
머신러닝 알고리즘 완벽 가이드: 종류, 활용, 최적화 전략
머신러닝 알고리즘 완벽 가이드: 종류, 활용, 최적화 전략 머신러닝 알고리즘은 현대 사회의 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 예측 분석, 이미지…
-
[심층 분석] 메타 레이밴 디스플레이: 스마트폰을 대체할 미래의 시작, 과연 돈 값 할까?
2025년 9월, 메타 커넥트(Meta Connect) 행사장은 그 어느 때보다 뜨거웠습니다. 마크 저커버그가 주머니에서 꺼낸 것은 스마트폰이 아니었습니다. 그는 **”미래는 얼굴…
-
AI 도입이 반드시 빠른 성과로 이어지지 않는다는 현실적 시각
많은 기업이 AI 도입을 통해 빠른 변화와 성과를 기대하지만 실제 현장에서 느껴지는 체감은 조금 다릅니다. 기대만큼의 속도로 성과가 나타나지 않는…
-
버티컬 AI가 2026년 AI 혁명의 핵심으로 부상하는 이유와 산업별 영향
AI 기술의 발전은 지금까지 범용 대형 언어모델(LLM)을 중심으로 이루어졌다. 그러나 최근 산업의 흐름은 특정 분야·특정 업무·특정 산업에 최적화된 **버티컬 AI(Vertical…
-
챗GPT 그룹채팅 기능과 피지컬 AI 확산, AI 산업의 새로운 흐름
AI 산업은 지금까지 텍스트·이미지 중심의 디지털 AI가 발전을 이끌어 왔다. 그러나 최근에는 대형 언어모델(LLM)의 그룹채팅 기능 도입, 피지컬 AI(Physical AI)의…
-
산업 현장에서 로봇·자율주행·UAM이 이끄는 물리 인공지능 확산, ICT 기기산업의 새로운 전환점
산업 현장은 지금까지 디지털 기술 중심으로 빠르게 성장해 왔습니다. 하지만 최근 흐름은 단순한 디지털 고도화를 넘어 물리적 공간을 능동적으로 움직이고…
-
AI와 IT 분야의 최신 트렌드: 기초부터 심화까지
AI에 대한 관심이 생긴 계기 고등학교 시절, 나는 인공지능(AI)에 대한 흥미를 느꼈습니다. 머신 러닝과 데이터 분석이 어떻게 현실 세계에 적용되는지를…
-
AI와 컴퓨터공학: 발전하는 기술 트렌드 탐구
AI의 기본 개념 고등학교 시절부터 인공지능(AI)에 관심을 갖고 독학해 온 저는, 현재 컴퓨터공학과 3학년에 재학 중입니다. AI는 컴퓨터가 인간의 지능을…
Snapshots
Capturing moments from my AI and coding journey so far.
AI Projects
Tech Trends
Sharing insights on the latest AI and IT trends that caught my attention this semester.
Study Notes
Summaries of key computer science concepts I’m learning in my junior year courses.
Coding Journey
Reflections on challenges and breakthroughs as I grow into a confident developer.
Future Plans
Goals and projects I’m excited to tackle next in AI and software development.