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파이썬은 간결하고 직관적인 문법으로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 그 중에서도 객체지향 프로그래밍(OOP)은 코드의 재사용성과 유지보수성을 높여주는 강력한 패러다임입니다. 이 포스트에서는 Python으로 OOP를 구현하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. Python OOP의 기본 개념 객체지향 프로그래밍은 객체를 중심으로 프로그램을 구성하는 방식으로, 객체는 데이터와 메서드를 포함한 독립적인 단위입니다. Python에서 클래스(class)를 정의하여 객체를 생성합니다. 클래스는 속성과 메서드를 정의하며, 객체는 이 … Read more

최근 인공지능(AI)과 머신러닝의 발전은 우리 생활에 큰 변화를 가져왔습니다. 특히, LLM(대형 언어 모델) 모델의 학습 데이터는 이러한 혁신의 핵심 요소 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 LLM 모델의 학습 데이터에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다. LLM 모델의 기본 개념 LLM(대형 언어 모델)은 방대한 양의 데이터를 기반으로 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 인공지능 모델입니다. 이러한 모델은 주로 텍스트 데이터를 … Read more

웹 데이터 수집은 요즘 많은 사람들에게 필요한 기술입니다. 특히 Python을 사용한 웹 크롤링은 그 유용성과 강력함 덕분에 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 이번 포스트에서는 Python을 활용한 웹 크롤링 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글을 통해 웹 크롤링의 기본 개념과 실용적인 방법을 익히고, 데이터 수집의 세계로 한 걸음 나아가 보세요. 웹 크롤링의 기본 개념 웹 크롤링이란 인터넷에 존재하는 … Read more

Python은 단순하고 직관적인 문법으로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 그러나 CPU 집약적인 작업을 수행할 때는 멀티프로세싱을 통해 성능을 극대화할 수 있습니다. 이 글에서는 Python의 멀티프로세싱에 대해 자세히 알아보겠습니다. Python 멀티프로세싱의 기초 Python의 멀티프로세싱은 여러 프로세스를 동시에 실행하여 CPU의 여러 코어를 활용할 수 있도록 해줍니다. 이는 특히 CPU 집약적인 작업에서 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 멀티프로세싱을 사용하면 … Read more

Python은 많은 개발자들에게 사랑받는 프로그래밍 언어입니다. 그러나 Python의 Global Interpreter Lock(GIL)은 멀티스레딩을 사용할 때 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이 글에서는 Python GIL의 효과를 살펴보고, 멀티스레딩의 장단점, 그리고 GIL로 인한 성능 저하의 원인에 대해 논의하겠습니다. Python GIL의 효과와 멀티스레딩의 이해 Python GIL(Global Interpreter Lock)은 Python 인터프리터가 동시에 여러 스레드에서 실행되는 것을 방지하는 메커니즘입니다. GIL의 가장 … Read more

구글 SEO 최적화란? 구글 SEO 최적화는 검색 엔진에서 웹사이트의 가시성을 높이는 다양한 전략을 포함합니다. 이는 키워드 연구, 콘텐츠 최적화, 내부 및 외부 링크 구축 등 여러 요소를 아우릅니다. SEO 최적화는 단순히 검색 결과에서 상위에 노출되는 것을 넘어, 사용자가 원하는 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 최신 검색 알고리즘 변화에 맞춰 키워드를 자연스럽게 통합하는 것이 핵심입니다. 수익형 블로그 … Read more

최근 LLM 동향: 대규모 언어 모델의 현재와 미래 1. LLM이란 무엇인가? 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 데이터와 수십억 개 이상의 매개변수를 기반으로 학습된 딥러닝 기반 AI 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 응답 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다12. LLM은 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 하며, 인간과 유사한 언어 이해 … Read more

학습 결과 확인 학습이 완료되었다. 이제 darknet에서 지원하는 detect function에  Places365로 학습되어 있는 모델을 적용시켜 Indoor/Outdoor 정보를 추출하도록 했다. 이후에,  COVID-19 전파 위험도 계산에 사용할 classes들의 count를 추출하고 사람들 사이의 거리를 추정하는 Social Distancing 알고리즘을 구현하였다. 추출한 정보들을 사용하여 전파 위험도를 계산하는 산출식은  미국 질병통제예방센터에서 발표한 논문을 바탕으로 만들었다. (단, 실내외 여부에 대한 가중치 정도는 … Read more

현재 맡고 있는 솔루션에 monitoring system을 추가하고 있다. monitoring tool은 다양하지만 유연한 endpoint설정이 가능하고 단독으로 진행하는 작업이기 때문에 간편한 setup, 커뮤니티 지원도 활발한 prometheus + grafana로 정했다.  1. Requirements 2. Setup 우선 monitoring server의 docker에 Prometheus(default port : 9090), Grafana(port: 3000) 설치하고 monitoring 대상이 되는 모든 server에 cadVisor, node exporter를 설치한다. 설치는 각 framwork, module … Read more