영어강사 개발일기

2. Elastic IP1. Elastic 이란?Elastic이 무슨 뜻인지 부터 확인 하자먼저 Elastic이라는 단어의 의미부터 알아보자.Elastic은 사전적으로 ‘탄력 있는’, ‘유연한’이라는 의미를 가지고 있다.AWS에서도 비슷한 의미로 사용되며,특정 자원을 유연하게 연결하거나 분리할 수 있는 특성을 표현할 때 자주 사용된다.예를 들어 AWS에서는Elastic Load Balancer,Elastic Block Store(EBS),Elastic IP 와 같이여러 서비스 이름에 Elastic이라는 단어가 사용된다.즉, AWS에서 Elastic은필요에 따라 자원을 유연하게 연결하고 확장할 수 있다는 의미로 이해하면 쉽다.이제 이러한 개념을 바탕으로Elastic IP에 대해 알아보자. 2. Elasti..

원피스에 삼대장이 있듯AWS에도 EC2, RDS, S3라는 삼대장이 존재한다.그중에서도 EC2는 AWS의 얼굴이라고 할 수 있는 대표 서비스이다.이번 장에서는 AWS의 핵심 서비스 중 하나인EC2에 대해 알아보도록 하자. 1. EC21. EC2란?EC2(Elastic Compute Cloud)는 AWS에서 제공하는 대표적인 가상 서버 서비스이다.이름 그대로 ‘탄력적인(Elastic) 컴퓨팅(Compute) 자원을 클라우드(Cloud) 환경에서 제공한다’는 의미를 가지고 있으며,약자로는 EC2라고 부른다.EC2는 인터넷을 통해 가상 머신(VM)을 제공하는 서비스로,사용자는 실제 물리 서버를 직접 구매하지 않아도클라우드 환경에서 원하는 서버를 생성하고 운영할 수 있다.쉽게 말해 EC2는 ‘인터넷에서 빌려 ..

데이터 분석과 AI 분야에서 가장 어려우면서도 실무 활용도가 높은 영역 중 하나가 바로 시계열(Time Series) 분석이다.특히:주가 예측판매량 예측트래픽 분석수요 예측날씨 데이터 분석같이 시간의 흐름이 중요한 데이터에서는 시계열 모델이 핵심 역할을 수행한다.이번 글에서는:시계열(Time Series)이 무엇인지대표적인 시계열 예측 모델머신러닝 기반 접근딥러닝 기반 접근까지 전체 흐름을 정리해보려고 한다.시계열(Time Series)이란?시계열(Time Series)은:시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 방식이다.즉:단순 데이터가 아니라“시간 순서”가 중요한 데이터다.시계열 데이터 예시오전 9시주가오후 1시주가오후 5시주가또는:월요일120화요일135수요일150처럼 시간 ..

머신러닝에는 크게 두 가지 대표적인 예측 방식이 존재한다.분류(Classification)회귀(Regression)지난 글에서는 분류 모델에 대해 정리했다면,이번에는 숫자를 예측하는 머신러닝 방식인 회귀(Regression)에 대해 정리해보려고 한다.특히:집값 예측매출 예측주가 분석수요 예측같은 실제 서비스에서 매우 많이 사용되는 핵심 기술이다.회귀(Regression)란?회귀(Regression)는:연속적인 수치 값을 예측하는 지도학습 방식이다.쉽게 말하면:“합격 / 불합격”처럼 카테고리를 예측하는 것이 아니라실제 숫자 값을 예측하는 방식이다.회귀 예측 예시입력 데이터(X)예측 결과(Y)집 크기, 위치집값광고 비용예상 매출공부 시간시험 점수날씨 데이터전력 사용량즉:과거 데이터를 기반으로 미래 숫자를 예..

머신러닝(Machine Learning)은 최근 AI 분야에서 가장 많이 사용되는 기술 중 하나다.특히 데이터 기반 서비스가 증가하면서 머신러닝의 활용 범위는 빠르게 확장되고 있다.이번 글에서는 머신러닝의 기본 개념부터 대표적인 분류(Classification) 모델까지 정리해보려고 한다. 초보자 기준에서 이해하기 쉽게 설명하지만, 실제 실무에서 사용하는 모델 흐름까지 연결해서 살펴본다. 머신러닝(Machine Learning)이란?머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측, 분류, 패턴 탐색 등을 수행하는 기술이다 쉽게 말하면:사람이 직접 규칙을 하나하나 작성하는 것이 아니라데이터를 통해 AI가 규칙을 스스로 학습하는 방식이다. 머신러닝 기본 구조머신러닝의 가장 기본적인 구조는 아래와 같다.입..

앞에서 “데이터”를 정의했다.이제 중요한 흐름 하나를 완성해야 한다.데이터 → 정보 → 지식 이 3단계 구조를 이해해야SQL, 데이터베이스, 그리고 AI 시스템까지 연결된다 1. 정보(information) 정의 데이터에 분석과 가공을 통해 의미와 가치가 부여된 결과물즉,데이터 = 원재료정보 = 해석된 결과 핵심 차이 구분데이터정보상태원시 값가공된 결과의미없음 또는 낮음명확한 의미 존재활용불가능 또는 제한적의사결정 가능 예시 (실무 관점 중심)예시 1: 매출데이터: 100000, 200000, 150000→ 그냥 숫자 나열 (의미 없음)정보: 2026년 4월 총 매출: 450,000원→ 집계 + 해석 → 의미 생성 예시 2: 주문 데이터데이터: 주문ID, 상품ID, 수량, 가격정보: "이 상품이 이번 달..

1. 왜 '데이터'부터 시작해야 하는가?SQL은 결국 데이터를 다루기 위한 언어다.즉, 데이터의 본질을 이해하지 못하면 SQL도, 데이터베이스도 제대로 사용할 수 없다.특히 RAG, ERP, AI 시스템까지 고려하는 경우라면 더 중요하다.→ 데이터 구조를 잘못 설계하면 검색 품질, 모델 응답 정확도, 성능까지 전부 무너진다.2. 데이터(Data)란 무엇인가데이터는 현실 세계에서 측정되거나 수집된 사실(Fact) 또는 값(Value)의 최소 단위 좀 더 실무적으로 말하면:아직 가공되지 않은 상태의미가 정리되지 않은 상태구조화되지 않은 상태즉, “원재료”다.3. 일상에서의 데이터 예시 우리는 이미 데이터를 계속 만들고 있다 유형예시숫자매출 100만원, 온도 25도문자이름, 주소문장고객 요청 내용시간주문 시..

결과의 시간어제 쿠팡에서IoT 콘센트가 도착했다.여친 도와주고 집에 와서“오늘 테스트하고 자야지.”그 생각 하나로 집에 들어왔다.현관 앞.택배가 와 있었다.그걸 보는 순간기분이 올라간다.박스 뜯으면서이미 머릿속엔 하나였다.“이제 된다.”그래서 바로 테스트 들어갔다.1차 반전콘센트를 꽂지도 않았다.근데켜진다.…어?분명 어제는 안 켜졌는데…그래서 택배까지 시켰는데…된다고?허참…와…후… 노트북의 화면이 꺼졌다고완전히 꺼진 게 아니었다.뒤에서는아직 전원이 살아 있었던 거다.전원을 완전히 꺼본 다음다시 테스트.된다.ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋIoT의 존재 이유 위기IoT 콘센트1+1이라 두 개 샀다.…꽁돈 날린 건가?그 순간내 방 상태가 눈에 들어왔다.콘센트 두 개,연장선,또 연장선,그리고 멀티탭완벽한 문어발.아…이건..

전기라는 답삼성 설정.거기 있었다.👉 “전원 공급 시 자동 부팅”“…?”전원이 들어오면자동으로 켜진다?이거…WOL 필요 없는데?바로 연결했다.삼성 스마트 모니터 M7SmartThings로 전원 제어.이론:👉 모니터 ON👉 전기 공급👉 노트북 자동 부팅“갓벽하다.”그래서 실행했다.모니터 ON.👉 켜졌다.노트북은?…안 켜진다.“아니 왜?”이유는 간단했다.👉 정격 전원 필요 (전용 충전기)충전기 연결 후 다시 테스트.👉 켜진다.됐다.이제 남은 건 하나.“이 전기를 내가 어떻게 끄고 켜지?”집에서 굴러다니던 LG U+ IoT 콘센트를 꺼냈다.이걸 내가 샀던 건지,어디서 받은 건지,왜 있는 건지도 모르겠다.확실한 건 하나다. 👉 지금까지 한 번도 제대로 써본 적은 없다.그래서 바로 연결했다.앱도 깔..

서버화 삽질기집에 두고 쓰자.생각은 간단했다.들고 다니지 말고,필요할 때만 원격으로 붙으면 된다.어차피 내가 하는 작업은 이렇다.모델 학습데이터 처리GPU 필요한 작업이건 굳이 들고 다닐 필요가 없다.“아직 살아있으니 개발은 가능하잖아?”카메라 안 되고,포트 하나 죽었다고 끝난 게 아니다. 눈 하나 안 보이고 팔 하나 없어진 수준이지,숨은 붙어 있다.그럼 방법은 하나다.👉 집에 두고 서버처럼 쓰자구조는 머릿속에서 바로 그려졌다.가벼운 기기 → 들고 다님고성능 노트북 → 집에 고정그리고👉 WSL + Ubuntu👉 SSH 접속👉 CLI 작업끝.“이거… 완벽한데?”근데 현실은 항상 한 박자 늦게 온다.“이걸 계속 켜둬야 하나?”노트북이다.서버가 아니다.발열팬 소음수명전기세24시간 켜두는 건 부담이다.“..