행복한바보고양이😻

현대 AI 상품 기획에서는 모델 개발을 넘어, 이를 실제 서비스나 디바이스에 통합할 수 있는 역량이 필수입니다. 특히 “AI 미들웨어, 임베디드/클라우드 구조 이해, Edge AI 흐름 설계”는 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 연결해 실시간 반응형 제품을 만드는 데 핵심이 되죠. 아래에서는 Slimedy, AI 피트니스 코치, SmartSync CRM 세 가지 주요 프로젝트를 통해, 해당 역량이 어떻게 적용되었는지 기술적 흐름과 아키텍처 관점에서 상세히 정리했습니다.1. Slimedy – AI 기반 비언어 진료 플랫폼핵심 역량클라이언트 ↔ 서버 ↔ LLM 통합 아키텍처 설계AI 미들웨어 역할을 하는 백엔드 흐름 정의실시간 UX 최적화를 위한 Edge AI 설계 마인드기술적 흐름 모바일 입력 ..

Firestore 란?Firestore는 구글(firebase)에서 지원하는NoSQL 데이터베이스 서비스로 실시간 리스너를 통해 사용자와 기기간 데이터의 실시간 동기화가 가능합니다. 또한, Cloud Firestore는 앱에서 많이 사용되는 데이터를 캐시하기 때문에 기기가 오프라인 상태가 되더라도 앱에서 데이터를 쓰고 읽고 수신 대기하고 쿼리할 수 있습니다. 구글 설명은 아래와 같습니다. Cloud Firestore는 모바일 앱 개발을 위한 Firebase의 최신 데이터베이스로서 실시간 데이터베이스의 성공을 바탕으로 더욱 직관적인 새로운 데이터 모델을 선보입니다. 또한 실시간 데이터베이스보다 풍부하고 빠른 쿼리와 원활한 확장성을 제공합니다. 작업하기에 앞서, Firestore의 기본 구조..

SQL 데이터베이스에서 인덱스(Index)는 대용량 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 설계된 중요한 자료 구조입니다. 잘 설계된 인덱스는 데이터베이스 성능을 극대화할 수 있지만, 반대로 잘못 설계된 인덱스는 오히려 성능을 저하시키기도 합니다. 이번 글에서는 SQL에서 자주 사용되는 주요 인덱스 유형 다섯 가지와 각 특징을 예시와 함께 설명하겠습니다.1. 클러스터형 인덱스 (Clustered Index)정의:클러스터형 인덱스는 테이블의 물리적 데이터 순서를 인덱스 순서와 동일하게 유지하는 인덱스입니다. 기본 키(Primary Key)를 설정할 때 자동으로 생성되는 경우가 많으며, 테이블에서 하나의 클러스터형 인덱스만 생성할 수 있습니다.특징:데이터 정렬: 테이블의 물리적 데이터가 인덱스 순서와 동일하게 정..

대규모 데이터베이스에서 성능 최적화를 위해 가장 중요한 요소 중 하나가 인덱스(Index)입니다. 인덱스는 데이터 검색을 빠르게 할 수 있도록 돕는 핵심 기술로, 데이터베이스에서 효율적인 쿼리 성능을 보장하는 필수적인 구조입니다. 이번 글에서는 인덱스의 기본 개념, 종류, 장단점 그리고 효율적인 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.인덱스란 무엇인가?인덱스는 데이터베이스 테이블의 특정 컬럼에 대한 위치 정보를 담고 있는 데이터 구조입니다.마치 책의 목차처럼 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 역할을 합니다.검색 키 (Search Key): 인덱스를 생성한 컬럼의 값들로 정렬된 상태로 저장됩니다.포인터 (Pointer): 검색 키와 연결된 실제 데이터의 물리적 위치를 나타냅니다.인덱스의 동작 원리인덱스가 없는..

AI와 머신러닝의 발전으로 많은 산업에서 자동화가 가속화되고 있지만, 특히 의료 AI 서비스에서는 단순한 자동화 모델로는 해결하기 어려운 문제가 많습니다. 의료 분야는 정확성과 신뢰성이 매우 중요하기 때문에 단순한 AI 모델로 모든 상황을 처리하기에는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 많은 기업들이 하이브리드 휴먼-인-더-루프 (Human-in-the-Loop, HITL) 시스템을 도입하고 있습니다.왜 하이브리드 시스템이 필요한가?단순한 AI 모델에 의존할 때 발생하는 문제점은 다음과 같습니다:정확성 문제순수 AI 모델은 때때로 부정확하거나 위험한 결론을 내릴 수 있습니다.예를 들어, "두통"이 단순 피로로 인한 것인지, 뇌출혈 같은 중대한 문제인지 정확히 구분하기 어렵습니다.비용 문제AI 모델을 자..

AWS는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 효율적으로 배포하고 관리할 수 있는 다양한 서비스를 제공합니다. 이 글에서는 주요 AWS 서비스인 EC2, RDS, S3, Lambda를 활용한 배포 방법과 함께 Auto Scaling 및 **Elastic Load Balancer(ELB)**를 통한 확장성과 고가용성 구현 방법을 자세히 설명합니다.1. AWS 서비스 배포 개요AWS에서는 애플리케이션 배포를 자동화하고 최적화하기 위해 다양한 도구와 전략을 제공합니다.1.1 EC2, RDS, S3를 포함한 배포AWS CloudFormation을 사용하면 YAML 템플릿으로 인프라를 코드로 정의하여 EC2 인스턴스, RDS 데이터베이스, S3 버킷을 자동으로 생성하고 관리할 수 있습니다. YAML 템플릿 예시EC2 ..

Streamlit 프로젝트를 관리할 때, requirements.txt 파일은 필수입니다. 이 파일은 프로젝트에 필요한 파이썬 패키지 목록과 버전 정보를 기록하여, 언제 어디서나 동일한 환경을 재현할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 Streamlit 프로젝트를 위한 requirements.txt 파일을 생성하고 설치하는 방법을 단계별로 정리하겠습니다. 1. requirements.txt란?의미: 프로젝트에 필요한 모든 파이썬 패키지와 버전을 나열한 텍스트 파일목적:다른 개발자나 서버에 동일한 환경을 쉽게 복제CI/CD, 배포 파이프라인에서 자동으로 의존성 설치버전 충돌 방지 및 유지보수 용이2. 가상환경 생성하기먼저, 프로젝트 전용 가상환경(venv 또는 conda)을 생성하고 활성화합니다. 예시..

모델이 훈련 데이터에서는 정확도가 높은데, 검증 데이터나 실제 환경에서는 예측 성능이 크게 떨어지는 경우가 있나요?그렇다면 당신의 모델은 **과적합(overfitting)**에 걸렸을 확률이 높습니다.이번 글에서는:과적합이 왜 생기는지실전에서 어떻게 막거나 줄이는지그리고 코드 예시까지 포함해 실용적으로 정리합니다.1. 과적합이란?과적합은 모델이 훈련 데이터를 과하게 학습해, 데이터의 패턴뿐 아니라 노이즈까지 외워버리는 현상입니다.그 결과, 새로운 데이터에 일반화되지 못하고 성능이 떨어지는 문제가 생깁니다. 원인모델이 너무 복잡할 때 (레이어 많고 파라미터 많은 딥러닝 모델 등)훈련 데이터 양이 적을 때불필요한 특성(feature)이 포함됐을 때2. 과적합 방지 전략A. 데이터 관련 전략① 데이터 증강 (..

모델을 만들고 나면 가장 중요한 단계가 남아 있습니다.바로 성능 평가입니다."모델이 잘 되네?"라는 직관적인 판단만으로는 부족합니다. 실제 데이터에 얼마나 잘 맞는지, 일반화할 수 있는지를 객관적인 지표로 확인해야 합니다.이 글에서는 문제 유형별로 어떤 평가 지표(metric) 를 사용해야 하는지, 그리고 성능 평가를 어떻게 하면 더 신뢰도 있게 할 수 있는지 예시와 함께 정리합니다. 1. 회귀(Regression) 모델의 평가 지표회귀 문제는 숫자 예측입니다. 예를 들어:집값 예측내일의 기온미래의 주식 가격 등 MSE (Mean Squared Error)예측 오차의 제곱 평균. 큰 오차에 더 민감합니다.(y_pred - y_true)**2을 평균RMSE (Root Mean Squared Error)MS..

자바(Java)는 메모리 관리를 자동으로 처리하는 언어입니다. 이 말은, 개발자가 직접 메모리를 할당하거나 해제할 필요 없이 JVM(Java Virtual Machine)이 알아서 관리해준다는 뜻이죠. 그렇다면 메모리가 어떻게 나뉘고, 어디에 어떤 값이 저장되는지, 또 언제 어떻게 메모리가 정리되는지를 아는 것은 자바 개발자에게 꼭 필요한 지식입니다.오늘은 자바의 핵심 메모리 구조인 스택(Stack), 힙(Heap), 그리고 **가비지 컬렉션(Garbage Collection)**에 대해 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리겠습니다.1. 자바 메모리 구조: 스택과 힙스택(Stack) 메모리란?스택은 메서드 호출 시 사용되는 메모리 공간입니다. 함수 내부에서 선언된 지역 변수(local variabl..