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파이썬(Python) 1 - 누구나 쉽게 시작하는 인기 프로그래밍 언어!

안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다. 요즘 다들 프로그래밍에 관심이 많으신 것 같아요. 오늘은 우리나라에서 사용하는 프로그래밍 언어 3대장 중 하나인 파이썬(Python) Python에 대한 정보를 적어보는 시간을 가지겠습니다. 파이썬은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 개발한 인터프리터 기반 프로그래밍 언어입니다. 인터프린터에 대한 내용은 다음 게시물을 참고해주세요https://m.blog.naver.com/it_dobby/223724262388 문법이 직관적이고 간결하여 초보자도 배우기 쉽다는 점이 큰 장점입니다.풍부한 라이브러리를 기반으로 강력한 생태계를 구축했습니다.2024년 TIOBE 인덱스 기준으로 세계 1위 프로그래밍 언어로 선정될 만큼 수요가 증가하는 추세입니..

카테고리 없음 2026.01.14

UI/UX 개발자란? 성공적인 디지털 디자인과 사용자 경험의 비밀

안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​최근 오늘은 연구 프로젝트를 진행했습니다.그와 관해 설계를 진행하고 있었는데, UI/UX를 할 수 있는 연구원이 없더라구요그래서 제가 하고있는데, 하다보니 UI/UX의 중요성을 알게되어 이렇게 글을 작성하게 되었습니다.​사용자 중심의 디자인과 효율적인 인터페이스는 브랜드 이미지와 서비스 만족도를 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡았습니다.이 글에서는 UI/UX 개발자의 정의, 역할, 필수 역량, 그리고 최신 트렌드와 미래 전망에 대해 자세히 알아보겠습니다.​​UI/UX 개발자의 기본 개념UI (User Interface)와 UX (User Experience)의 차이​UI (사용자 인터페이스)사용자가 웹사이트나 앱을 이용할 때 직접 보게 되는 버튼, 아이콘, 레이아웃..

카테고리 없음 2026.01.07

클린코드(Clean Code)의 뼈대1 - 코드의 원칙과 복잡도

개발은 초반보다 후반이 어렵다. 기능이 늘수록 의존이 엉키고, 작은 수정도 파급을 낳는다. 누구나 한 번쯤 “지금 당장 기능을 붙이는 것 vs 구조를 다듬는 것” 사이에서 고민한다. ​현업의 결론은 명확하다.읽기 쉽고 바꾸기 쉬운 코드가 결국 가장 빠르다. 그래서 업계에는 클린 코드라는 공통 화법이 존재한다. 이 화법은 개인의 미감이 아니라 비용과 리스크를 낮추는 경제적 선택이다.클린코드클린 코드란 읽기·이해·변경·확장이 쉬운 코드다. 보편적으로 다음 규범이 떠오른다. 표준 컨벤션 준수, 단순함 우선, 중복 최소화, 놀라지 않게 만들기, 보이스카우트 규칙처럼 본 것보다 더 깨끗하게 남기기. 팀 전체의 작업 비용을 낮추는 규범이라는 점이 핵심이다.클린코드의 목적클린 코드는 특정 언어나 프레임워크 기술이 아..

카테고리 없음 2026.01.05

엔비디아가 말아주는 AI 트렌드

안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​오늘은 엔비디아가 발표한 내용을 바탕으로 2025년 AI트렌드에 대해 알아보겠습니다.​배경경제적 파급력 : 맥킨지는 생성형 AI가 63개 주요 활용 사례에서 연간 2조 6000억~4조 4000억 달러의 부가가치를 창출할 수 있다고 분석했습니다.기술 성숙도 : Gartner의 2024 AI Hype Cycle에 따르면 생성형 AI와 멀티모달 LLM은 이미 기대 정점을 지나 기업 채택 단계에 진입했습니다.RAG 확산 : 2023년 31%였던 기업 RAG 채택률이 2024년 51%로 급증했습니다.​​정의LLM : 대규모 언어 모델. 자체·오픈소스 모델 모두 포함.RAG : Retrieval-Augmented Generation. 외부·사내 지식베이스를 실시간으로 검색..

카테고리 없음 2026.01.02

A2A 프로토콜 : 기업형 다중 에이전트 워크플로를 위한 Task·Artifact 패턴으로 자동화 허브 세우기

안녕하세요 논문 쉽게 풀어드리는 도비입니다.오늘은 A2A에 대해 알아봅시다.​사내 서비스가 늘수록 커지는 ‘위임’ 필요성RAG 리서치 봇, 요약 보고서 생성기, 데이터 정제 파이프라인처럼 LLM 기반 툴이 팀마다 빠르게 늘고 있습니다. ​처음에는 각 팀 챗봇이 독립적으로 잘 돌아가지만, 어느 순간 “보고서 봇이 리서치 봇 결과를 받아 한 문장으로 요약해 줘” 같은 다중 에이전트 협업 요구가 폭발합니다. ​이때 팀마다 엔드포인트·인증 방식·파라미터 명이 달라 작업 위임이 불가능해지거나, 컬럼 직접 호출로 급하게 얽어 놓았다가 추후 수정 비용이 눈덩이처럼 불어나는 문제가 생깁니다. ​A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 이러한 복잡성을 “카드 한 장으로 요약하고, 표준 메시지로 주고받는다”는 철학으..

카테고리 없음 2025.12.26

DBMS : 데이터베이스 관리 시스템의 이해와 진로 전망

​안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​데이터는 21세기의 ‘원유’라고 불립니다. 하지만 정제되지 않은 원유가 곧바로 에너지로 쓰일 수 없듯이, 가공되지 않은 데이터도 활용할 수 없습니다. ​DBMS(Database Management System)는 데이터를 구조화하고 보관하며, 보안과 안정성을 유지하면서 사용자와 애플리케이션이 데이터를 자유롭게 다룰 수 있도록 돕는 핵심 기술이죠​​​오늘날 대부분의 서비스와 기업은 방대한 데이터를 다루고 있습니다. ​온라인 쇼핑몰에서의 주문 정보, 은행의 거래 기록, 병원의 환자 진료 기록, 그리고 우리가 매일 사용하는 SNS의 게시글과 좋아요까지 모두 데이터로 축적됩니다. ​이러한 데이터를 단순히 저장하는 것만으로는 의미가 없으며, 이를 효율적으로 관리하고 필..

카테고리 없음 2025.12.24

시간 및 공간복잡도 완전 정복 - 알고리즘 효율성을 빅오·빅세타·빅오메가로 이해하기

안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​복잡도 이론은 1960~1970년대 계산 가능성과 효율성을 연구하던 수학자·컴퓨터 과학자들이 ‘문제를 어느 정도 자원으로 풀 수 있을까’를 체계적으로 비교하고 싶다는 열망에서 출발했습니다. ​1974년 앨런 코밤(Alan Cobham)은 “실용적으로 계산 가능한 것의 경계는 다항시간(P) 안에 있다”는 논지를 펼쳤고, 이 흐름이 오늘날 P-NP 문제까지 이어집니다.​​산업계에서는 1990년대 초 대형 검색엔진과 전자상거래 플랫폼이 등장하면서, 대용량 데이터를 다루는 개발자들이 자연스럽게 Big-O를 회화처럼 사용하기 시작했습니다.​또 하나의 전환점은 스마트폰입니다. 작은 배터리 안에서 멀티미디어·AI 연산을 소화하려면 ‘더 빠르고, 더 가벼운’ 코드가 필수였죠...

카테고리 없음 2025.12.24

프롬프트 엔지니어링 실전 활용법: AI 도구로 업무 효율화 및 자동화 전략

안녕하세요! 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​최근 들어 저희 연구실도 그렇고 ChatGPT를 업무에 활용하는 사례가 굉장히 많아지고 있는데요단순히 신기한 기술을 넘어, 실제 업무에 더 효율적으로 작성하면 더욱 유용하다는 사실을 아시나요? ​이번 글에서는 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 개념과 함께 ChatGPT를 업무에 활용하는 방법을 쉽게 풀어보려고 합니다.​프롬프트 엔지니어링이란?먼저 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 단어가 조금 생소하실 수도 있을 것 같아요. 쉽게 말해, AI에게 질문(명령어)을 던지는 기술이라고 생각하시면 됩니다. ChatGPT 같은 대규모 언어 모델에게 “어떤 방식으로 정보를 달라”고 요청하는 과정을 세심하게 설계하는 거죠.​예를 들어, “글 써줘”라고 ..

카테고리 없음 2025.12.24

DevOps(데브옵스), 유지보수를 위한 개발자의 가장 기초적인 프로그래밍 접근 방식

안녕하세요, 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​요즘 개발자 채용시장에서 거의 필수역량으로 평가받는게 있죠?바로 DevOps입니다.​오늘은 DevOps에 대해 알아보겠습니다. ​DevOps란?DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 결합어로, 소프트웨어 개발 팀과 운영 팀이 긴밀하게 협력하여 소프트웨어의 개발 및 배포를 신속하고 효율적으로 수행하는 방법론입니다. ​이는 자동화와 협업을 통해 소프트웨어의 품질과 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.​DevOps의 필요성전통적인 소프트웨어 개발 방식에서는 개발과 운영이 분리되어 있어 긴 개발 주기와 소통 부재로 인한 비효율이 발생하곤 했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 DevOps는 애자일 방법론과 자동화를 도입하여 개발과..

카테고리 없음 2025.12.18

SeqFusion : 다양한 모델들로 데이터 부족 문제를 해결하다!

안녕하세요 컴퓨터공학 박사과정 도비입니다.​오늘은 여러 인공지능 분야의 논문들 중 시계열 예측 논문을 들고왔습니다.시계열 예측은 데이터 사이언스를 전공하시는 분들은 다 아는 분야지만실제로, 대부분 연구가 끝났다고 생각하는 분야 중 하나에요​그런 분야에서 이번에 새로운 논문이 나와 이렇게 소개드리고자 합니다.오늘은 논문 SEQFUSION : Sequential Fusion of Pre-Trained Models for Zero-Shot Time-Series Forecasting을 바탕으로 글을 작성해보겠습니다.​왜 시계열 예측이 어려울까?우리 일상이나 산업 분야를 살펴보면, 시간에 따라 값이 변하는 시계열 데이터(Time Series)가 정말 많습니다.당장 예시만 들어도 주가, 기온, 트렌드 등 정말 많은..

카테고리 없음 2025.12.05