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데브옵스·2025년 8월 2일

오토 스케일링(Auto Scaling): 서버비 60% 절감의 비밀 (feat. AWS, K8s)

새벽엔 낭비하고 점심엔 터지는 서버 문제 해결기. '택시 배차'와 '피자 배달' 비유로 알아보는 오토 스케일링과 서버리스의 차이, 그리고 Spot Instance를 활용한 비용 절감 꿀팁.

#Auto Scaling#AWS#Kubernetes#DevOps

오토 스케일링(Auto Scaling): 서버비 60% 절감의 비밀 (feat. AWS, K8s)

실무개발·2025년 8월 2일

if (loading) return 'Loading...' 이제 그만 쓰고 싶다 (Suspense & ErrorBoundary)

컴포넌트마다 지저분하게 널려있는 로딩/에러 처리를 우아하게 삭제하는 법. 선언적 UI가 가져다주는 평화.

#React#Suspense#ErrorBoundary#DX

if (loading) return 'Loading...' 이제 그만 쓰고 싶다 (Suspense & ErrorBoundary)

컴퓨터과학·2025년 8월 1일

로드 밸런싱: 트래픽 분산

로드 밸런싱의 동작 원리와 활용 방법을 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정

#load-balancing#nginx#scaling#devops

컴퓨터과학·2025년 8월 1일

빌드 과정: 소스 코드가 실행 파일이 되기까지

전처리(Preprocessing), 컴파일(Process), 어셈블리(Assembly), 링킹(Linking)의 4단계를 해부한다. 정적 라이브러리와 동적 라이브러리의 차이까지.

#CS#Compiler#C#Build

AI 엔지니어링·2025년 7월 30일

BERT vs GPT: 인공지능의 두 얼굴 (이해 vs 생성)

둘 다 같은 Transformer 자식인데 왜 다를까? '빈칸 채우기'와 '이어 쓰기' 비유로 알아보는 BERT와 GPT의 결정적 차이. 프로젝트에서 겪은 시행착오와 선택 가이드.

#BERT#GPT#Transformer#NLP

AI 엔지니어링·2025년 7월 29일

Attention 메커니즘: AI에게 '집중력'을 선물한 기술 (feat. Transformer)

RNN의 한계인 '치매 증상'을 극복하고, 구글이 'Attention Is All You Need' 논문으로 세상을 뒤집은 이야기. 쿼리(Query), 키(Key), 밸류(Value)의 완벽한 도서관 검색 비유와 멀티 헤드 어텐션, 그리고 Vision Transformer까지 연결합니다.

#Attention#Transformer#Deep Learning#NLP

Attention 메커니즘: AI에게 '집중력'을 선물한 기술 (feat. Transformer)

인공지능·2025년 7월 29일

내 AI는 사기꾼이었다: 정확도 99%의 함정 (과적합)

머신러닝 모델 학습 시 겪은 과적합(Overfitting) 문제와 해결 과정을 공유합니다. 훈련 데이터 정확도 99%에 속아 배포했다가 참패한 경험과, Dropout, Regularization, Data Augmentation을 통해 '진짜 지능'을 만드는 방법을 설명합니다.

#Machine Learning#AI#Overfitting#Deep Learning

인공지능·2025년 7월 27일

벡터 DB: AI 시대의 새로운 DB

벡터 데이터베이스의 동작 원리와 활용 방법을 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정

#vector-db#embedding#ai#database

인공지능·2025년 7월 26일

기계가 언어를 이해하는 법: 임베딩 (Embedding)과 벡터 데이터베이스

컴퓨터는 '사과'와 '배'가 비슷한 과일이라는 것을 어떻게 알까요? 원-핫 인코딩의 한계부터 Word2Vec, 그리고 현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformer) 기반 임베딩까지. 텍스트를 숫자로 변환하여 의미를 계산하는 임베딩의 세계와 이를 활용한 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 다뤄봤습니다.

#AI#NLP#Embedding#Vector Database

기계가 언어를 이해하는 법: 임베딩 (Embedding)과 벡터 데이터베이스

인공지능·2025년 7월 25일

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링

LLM 커스터마이징 방법인 파인튜닝과 프롬프트 엔지니어링의 차이와 선택 기준

#fine-tuning#prompt-engineering#llm#ai

인공지능·2025년 7월 24일

내 AI 챗봇이 거짓말을 멈췄다 (RAG 도입기)

고객 상담 챗봇이 엉뚱한 대답을 해서 식은땀 흘린 경험, 그리고 RAG(검색 증강 생성)를 도입해 '오픈북 테스트'를 치르게 한 과정을 공유합니다. 벡터 DB, 임베딩, 그리고 하이브리드 검색까지 파헤쳐봅니다.

#AI#RAG#LLM#Vector DB

인공지능·2025년 7월 22일

Transformer: 현대 AI의 기반

Transformer 아키텍처의 동작 원리를 경험을 통해 이해한 과정

#transformer#attention#deep-learning#nlp

인공지능·2025년 7월 21일

RNN과 LSTM: 순차 데이터 처리

순환 신경망(RNN)과 LSTM의 동작 원리를 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정

#rnn#lstm#deep-learning#sequential-data

아키텍처·2025년 7월 20일

모놀리식 vs 마이크로서비스: 아키텍처 전쟁의 끝은? (완벽 가이드)

현대 소프트웨어 아키텍처 가이드. DDD, 콘웨이의 법칙, SAGA 패턴, CQRS, 모듈러 모놀리스, 그리고 실제 마이그레이션 전략(Strangler Fig)까지.

#Architecture#MSA#Backend#SystemDesign

인공지능·2025년 7월 19일

신경망의 기초

신경망의 동작 원리를 프로젝트 경험을 통해 이해한 과정. 공장 라인 비유부터 역전파, 하이퍼파라미터 튜닝까지.

#neural-network#deep-learning#ai#machine-learning

AI 엔지니어링·2025년 7월 18일

데이터 라벨링에 1,000만 원 태우기 전에 읽어야 할 글 (지도 vs 비지도 학습)

AI 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 부딪히는 문제. 정답이 있는 데이터가 없을 때 어떻게 해야 할까? 지도, 비지도, 준지도 학습의 현실적인 선택 가이드.

#Machine Learning#AI#Data#Cost Optimization

데이터 라벨링에 1,000만 원 태우기 전에 읽어야 할 글 (지도 vs 비지도 학습)

AI 엔지니어링·2025년 7월 17일

AI vs ML vs DL: 기술 계보도와 개발자를 위한 학습 로드맵

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 '마트료시카 인형' 비유로 설명합니다. 최신 Transformer 아키텍처, RAG vs Fine-tuning 비교, AI 윤리, 그리고 개발자가 AI 엔지니어로 커리어 전환하는 법까지 총정리.

#ai#machine-learning#deep-learning#generative-ai

보안·2025년 7월 15일

내 DB가 점 하나(') 때문에 털렸다 (SQL Injection)

SQL Injection으로 관리자 권한을 탈취당하고 데이터를 날린 경험담. 왜 Prepared Statement가 유일한 해결책인지, ORM은 정말 안전한지 파헤쳐봤습니다.

#Security#Database#Backend#Hacking

웹 개발·2025년 7월 15일

REST API: 개발자를 위한 완벽 가이드 (아키텍처부터 구현까지)

REST의 6가지 제약조건, 리차드슨 성숙도 모델, 상태 코드 가이드, HATEOAS, 캐싱 전략, 보안 가이드(JWT, OAuth), 그리고 GraphQL 비교.

#Web#API#Network#Architecture

보안·2025년 7월 14일

내 쿠키를 훔쳐간 범인은 게시판 댓글이었다 (XSS 방어 가이드)

게시판에 달린 댓글 하나 때문에 관리자 계정이 탈취당했습니다. XSS(Cross-Site Scripting)의 3가지 유형(Stored, Reflected, DOM)과 React/Next.js 환경에서의 구체적인 방어법(HTML 이스케이프, CSP, 쿠키 보안)을 예제와 함께 깊이 있게 다룹니다.

#Security#XSS#Web Development#React