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[TDD] 테스트 주도 개발이란 무엇인가? 테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD)은 소프트웨어 개발 방법론 중 하나로, 기능 코드를 작성하기 전에 테스트 코드를 먼저 작성하는 방식입니다. TDD의 주된 목표는 코드의 품질을 높이고, 유지보수성을 개선하며, 버그를 줄이는 것입니다.테스트 작성 (Red 단계): 개발자는 먼저 요구사항을 기반으로 소프트웨어의 특정 기능을 테스트할 수 있는 단위 테스트(Unit Test)를 작성합니다. 이 단계에서는 아직 기능 코드가 작성되지 않았기 때문에 테스트는 실패(Red)합니다.코드 작성 (Green 단계): 테스트가 실패한 것을 확인한 후, 테스트를 통과하기 위해 최소한의 기능 코드를 작성합니다. 목표는 테스트를 성공적으로 통과시키는 것에 집중하는 것입니다. 이 단계가 끝나면 테..
API Key와 Token의 차이점 API 키(API Key)와 토큰(Token)은 모두 인증 및 권한 부여를 위해 사용되는 방법이지만, 그 목적과 사용 방식에는 차이가 있습니다.구분API KeyToken개요정의: API 키는 클라이언트가 API에 접근할 수 있도록 하기 위해 발급되는 고유한 식별자입니다.사용 목적: 주로 API에 대한 접근을 식별하고 제어하는 데 사용됩니다.구성: 일반적으로 문자열 형태로 되어 있으며, 복잡한 해시 값이나 GUID 형태일 수 있습니다.정의: 토큰은 사용자가 인증된 후 발급되는 임시 자격 증명입니다.사용 목적: 주로 사용자 인증 및 세션 관리를 위해 사용됩니다.구성: 일반적으로 JWT(JSON Web Token)와 같은 형식으로 인코딩된 문자열입니다.특징단순성: 사용하기 매우 간단하며, 주로 URL 매개변수..
[KMS] Key Management Service(KMS) 란 무엇인가? Key Management Service(KMS)는 암호화 키를 생성, 저장, 관리, 배포, 사용, 폐기 등의 작업을 수행하는 서비스입니다. KMS는 데이터 보호 및 보안 강화의 핵심 요소로, 특히 클라우드 환경에서 많이 사용됩니다. 주요 기능과 이점은 다음과 같습니다주요 기능키 생성:대칭 및 비대칭 암호화 키 생성.키 저장 및 관리:안전한 키 저장소를 제공하며, 키의 수명 주기(생성, 사용, 폐기)를 관리.키 배포:암호화 키를 안전하게 배포하고 접근을 제어.키 사용:암호화, 복호화, 서명, 서명 검증 등의 작업에 키 사용.정책 관리:키에 대한 접근 권한과 정책 설정.로깅 및 모니터링:키 사용 로그 및 모니터링을 통해 보안 감사 및 컴플라이언스 준수.이점보안 강화:키를 안전하게 관리하여 데이터 보안 강화..
[부동산] 집사기 전 알아야 할 상식! 배액배상이란 무엇인가? 배액배상 (Double Compensation)배액배상이란 무엇인가?​계약금의 배액배상 = 계약금 상당의 부당이득 반환 + 계약금 상당의 손해배상의 예정액 청구 설명: 배액배상은 법률적으로 계약이 불이행되었을 때, 불이행으로 인해 발생한 손해에 대한 배상액을 단순히 손해액만큼이 아니라 두 배로 지급하도록 규정하는 것을 의미합니다. 이는 계약의 성실한 이행을 촉진하고, 계약을 위반한 당사자에게 더 큰 책임을 지우기 위한 목적이 있습니다.예시: 가령, A와 B가 계약을 체결하여 A가 B에게 특정 상품을 100만 원에 판매하기로 했다고 가정해봅시다. 계약 내용에 따라 A는 상품을 특정 날짜까지 B에게 인도해야 합니다. 그러나 A가 정해진 날짜에 상품을 인도하지 않았고, 이로 인해 B가 50만 원의 손해를 입었..
[XAI] 설명 가능한 AI란 무엇인가? XAI(설명 가능한 인공지능, eXplainable AI)는 인공지능(AI) 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있게 만드는 기술과 방법론을 의미합니다. 일반적인 AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 '블랙박스'로 작동하는 경우가 많습니다. 이는 모델이 어떻게 특정 결정을 내리는지 이해하기 어렵다는 것을 의미합니다. XAI는 이런 블랙박스를 열어보고 그 안을 설명할 수 있도록 하는 것이 목표입니다.Black Box 모델블랙박스 모델(Black Box Model)은 내부 구조나 작동 방식이 복잡하여 사람이 이해하기 어려운 AI 모델을 의미합니다. 이러한 모델은 입력 데이터를 받아서 결과를 출력하지만, 그 과정이 어떻게 이루어지는지 명확히 알기 어렵습니다. 딥러닝 모델, 특히 심층 신경망이 대표적인 블랙박스 모델입니..
[Security] OWASP란 무엇인가? OWASP(Open Web Application Security Project)는 웹 애플리케이션 보안을 강화하기 위한 비영리 단체입니다. OWASP는 웹 애플리케이션 보안에 관한 지침, 도구, 문서 등을 제공하여 개발자와 보안 전문가들이 웹 애플리케이션을 안전하게 만들 수 있도록 돕고 있습니다.OWASP의 주요 목표웹 애플리케이션 보안 개선:웹 애플리케이션의 보안 취약점을 줄이고, 안전한 코딩 실천을 촉진합니다.교육과 훈련:개발자와 보안 전문가들에게 보안에 관한 교육과 훈련 자료를 제공합니다.무료 자원 제공:다양한 보안 도구, 문서, 지침을 무료로 제공하여 누구나 쉽게 접근할 수 있게 합니다.주요 활동OWASP Top 10:가장 흔하고 심각한 웹 애플리케이션 보안 취약점 10가지를 정리한 목록입니다. ..
[Sovereign AI] 소버린 AI란 무엇인가? 소버린 AI(Sovereign AI)는 주권을 가진 독립적인 인공지능 시스템을 의미하며, 특정 국가나 조직이 외부의 간섭 없이 자율적으로 운영하고 통제할 수 있는 AI를 지칭합니다. 이러한 시스템은 다양한 측면에서 독립성을 유지하는 것이 중요합니다.주요 개념자율성(Autonomy):소버린 AI는 외부의 영향 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 수집, 처리, 의사결정을 독립적으로 수행할 수 있어야 합니다.사례: 국가가 자국의 군사 시스템에 사용하는 AI는 외부의 간섭 없이 독립적으로 작동해야 합니다.안보와 프라이버시(Security and Privacy):소버린 AI는 민감한 데이터를 보호하고, 외부 해킹이나 침입으로부터 안전하게 지켜야 합니다.사례: 국가의 보건 시스템에 사용되는 A..
[인공지능] RLHF이란 무엇인가? RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간의 피드백을 이용하여 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 시스템을 훈련시키는 접근 방법입니다. 이 방법은 인간의 선호도나 피드백을 학습 과정에 통합하여 AI 모델의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.RLHF의 주요 개념강화 학습(Reinforcement Learning, RL):에이전트(Agent)가 환경(Environment)과 상호작용하면서 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 방법입니다.에이전트는 행동(Action)을 선택하고, 그 행동의 결과로 환경에서 보상과 상태(State) 변화를 받습니다.인간 피드백(Human Feedback):에이전트의..
[부동산 상식] 집사기 전에 꼭 알아야할 상식! LTV, DTI, DSR 부동산 대출 알아보기! LTV란 무엇인가?LTV(Loan to Value) 대출은 부동산의 담보가치 대비 대출금액의 비율을 의미합니다. 이는 부동산 담보 대출에서 매우 중요한 개념으로, 대출을 승인하고 그 금액을 결정하는 데 사용됩니다. LTV 비율은 다음과 같이 계산됩니다:LTV=(대출금액담보가치)×100\text{LTV} = \left( \frac{\text{대출금액}}{\text{담보가치}} \right) \times 100LTV=(담보가치대출금액​)×100예를 들어, 주택의 가치가 5억원이고, 대출금액이 3억원인 경우 LTV는 60%입니다.LTV 비율이 중요한 이유는 다음과 같습니다:리스크 관리: LTV 비율이 낮을수록 대출자가 상환하지 못했을 때 은행이나 금융기관이 입을 수 있는 손실이 줄어듭니다.대출 가능 금액 결정..
[FMOps] FMOps란 무엇인가? FMOps(Foundation Model Operations)는 파운데이션 모델의 개발, 배포, 유지보수, 모니터링을 효율적으로 관리하는 프레임워크와 프로세스를 의미합니다. 이 용어는 MLOps(Machine Learning Operations)에서 파생되었으며, 특히 대규모 파운데이션 모델의 운영을 최적화하는 데 중점을 둡니다. FMOps는 대규모 모델의 복잡성을 다루고, 이를 실제 환경에서 안정적으로 운영하기 위해 필요한 일련의 활동과 도구를 포함합니다. FMOps의 주요 구성 요소데이터 관리:데이터 수집 및 준비: 파운데이션 모델을 학습시키기 위한 대규모 데이터셋을 수집하고 전처리하는 과정입니다.데이터 버전 관리: 데이터셋의 버전을 관리하여 재현 가능성을 보장합니다.모델 학습 및 재학습:대규모 분산..

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