devbake 님의 블로그

최근 반복되는 일상 속에서 잠시 벗어나고 싶다는 생각이 들어 고창에 있는 상하 파머스빌리지로 1박 2일 여행을 다녀왔다. 자연과 가까운 조용한 공간에서 쉬고 싶을 때에 딱 알맞은 장소였다.이번에 머문 곳은 테라스룸이었다. 창이 넓게 나 있어 일조량이 풍부했으나, 테라스 너머로 펼쳐진 풍경은 주차장과 동산 뷰여서 조금 아쉬웠다. 하지만 테라스 문을 열어두면 탁 트여 있는 새로 맑은 공기가 한껏 들어와 온몸이 상쾌해지는 느낌을 받았다. 방 내부도 깔끔하고 전체적으로 여유로운 분위기였다.저녁 식사는 상하 키친에서 했다. 주문한 메뉴는 브랏부어스트 피자와 봉골레 파스타였는데, 피자는 싱싱한 재료들이 적절히 올라가 고소했고 화덕에 구워진 빵이 담백해서 맛있었다. 봉골레는 국물이 깔끔하고 감칠맛이 살아 있어 만족..

ChatGPT는 매우 자연스럽고 유창한 언어로 질문에 답변한다. 하지만 종종 틀린 정보, 존재하지 않는 사실, 실제와 다른 내용을 말하는 경우가 있다. 많은 사용자들이 이러한 현상을 겪고 혼란을 느낀다. 이 글에서는 ChatGPT가 왜 틀린 말을 하는지, 그 기술적인 배경과 한계는 무엇인지, 그리고 사용자가 어떻게 오류를 줄이면서 활용할 수 있는지를 설명한다. 인공지능을 제대로 이해하고 활용하고 싶은 사람들을 위한 정보성 글이다. 1. ChatGPT가 틀린 말을 할 때가 있다?ChatGPT는 마치 전문가처럼 유창하게 대답하지만, 그 내용이 항상 정확하다고 보장할 수는 없다.실제로 많은 사용자들이 다음과 같은 경험을 한다.“존재하지 않는 책 제목을 말한다”“틀린 수학 계산을 한다”“없는 기능이나 코..

최근 ChatGPT를 비롯한 인공지능 도구들이 사람처럼 말하고 글을 쓰는 모습을 보이며, 많은 이들이 “AI도 생각할 수 있는가?”라는 질문을 던지게 된다. 하지만 인공지능이 인간처럼 생각한다는 인식은 오해에서 비롯된 경우가 많다. 이 글에서는 인공지능이 실제로 어떤 방식으로 정보를 처리하는지를 설명하고, 인간의 사고 과정과 비교해 AI의 한계와 가능성을 살펴본다. 기술에 익숙하지 않은 사람도 이해할 수 있도록 쉽고 명확하게 정리했다. 1. 인공지능이 생각한다고 느껴지는 이유인공지능, 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI는 자연스럽고 유창한 문장을 생성한다. 사용자가 질문을 던지면, 마치 사람처럼 논리적으로 연결된 답변을 만들어낸다. 이러한 반응을 보면 많은 이들이 “AI도 스스로 생각하는 것 같다”..

많은 사람들이 정보를 찾을 때 자동적으로 구글 검색을 이용한다. 하지만 최근에는 ChatGPT 같은 생성형 인공지능이 그 자리를 점점 대체하고 있다. 그렇다면 두 도구는 어떻게 다르며, 어떤 상황에서 각각을 사용하는 것이 더 효과적일까? 이 글에서는 실생활에서 흔히 접하는 예시를 통해 구글 검색과 ChatGPT의 차이를 비교하고, ChatGPT가 특히 더 강력한 상황을 설명한다. 정보 탐색 습관을 바꾸고 싶은 사람에게 유용한 기준이 될 것이다. 1. 구글 검색과 ChatGPT는 어떻게 다른가?구글은 웹 상에 존재하는 페이지를 찾아주는 검색엔진이다. 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 관련된 웹사이트를 목록 형태로 보여준다. 이 과정에서 사용자는 여러 사이트를 클릭하며 직접 필요한 정보를 선별해야 한다.반면..

ChatGPT나 다양한 인공지능 서비스를 사용할 때 가장 자주 등장하는 용어 중 하나가 '프롬프트'다. 하지만 많은 사람들은 이 단어가 정확히 무엇을 의미하는지 모르고, 그냥 질문을 쓰는 것이라고 막연하게 이해한다. 이 글에서는 프롬프트란 무엇이며, 왜 중요한지, 어떻게 쓰는 것이 좋은지를 실제 예시와 함께 설명한다. 기술에 익숙하지 않은 사람도 이해할 수 있도록 쉽고 명확하게 정리한 글이다. 1. 프롬프트란 무엇인가?프롬프트(prompt)는 인공지능에게 어떤 작업을 요청하거나 질문을 입력하는 문장을 의미한다. 간단히 말해, 인공지능에게 말을 거는 방식이라고 볼 수 있다. ChatGPT와 같은 생성형 AI는 사용자가 입력한 프롬프트를 이해하고, 그에 대한 응답을 생성한다.예를 들어, “오늘 서울 날씨 ..

최근 들어 ChatGPT라는 단어가 뉴스, 유튜브, 블로그 등 다양한 매체에서 자주 등장하고 있다. 하지만 기술에 익숙하지 않은 사람에게는 여전히 어렵고 추상적인 개념처럼 느껴진다. 이 글에서는 ChatGPT와 인공지능이 무엇인지, 그리고 그것이 실제로 어떻게 활용되고 있는지를 비전문가도 이해할 수 있도록 최대한 쉽게 설명해본다. 어려운 용어나 수식을 배제하고, 일상적인 언어와 비유를 활용하여 인공지능의 개념을 정리했다. 1. 인공지능이란 무엇인가인공지능은 사람이 하는 사고나 판단을 컴퓨터가 일부 흉내 내는 기술을 말한다. 전통적인 컴퓨터는 정해진 명령을 순서대로 실행하지만, 인공지능은 주어진 데이터를 바탕으로 스스로 판단하고 결과를 도출한다. 예를 들어, 날씨 예보를 묻는 질문에 대해 단순히 저장된 ..

수십 년간 시스템 프로그래밍의 중심에 있던 C 언어. 하지만 최근 Rust가 보안성과 생산성 면에서 더 우수하다는 평가를 받으며 C의 자리를 위협하고 있다. Reddit에서는 실제로 많은 개발자들이 'Rust가 C를 대체할 수 있는가?'에 대해 활발하게 토론하고 있다. 이 글에서는 해당 토론 내용을 한국어로 정리하고, 실제 개발자로서 이 논의에 대해 내가 어떻게 생각하는지를 덧붙여본다. 단순 번역을 넘어, 기술적 배경 설명과 사례 중심의 분석을 통해 독창적인 관점에서 다뤄본다. 1. C는 왜 오랫동안 시스템 프로그래밍의 표준이었을까?C 언어는 1970년대에 등장한 이후, 운영체제, 임베디드 시스템, 커널 개발 등 하드웨어와 가까운 영역에서 가장 널리 사용되는 언어가 되었다. C가 이 분야에서 표준이 된..

데이터 기반 의사결정을 요구받는 요즘, 많은 마케터와 비즈니스 실무자는 데이터팀 없이도 스스로 보고서를 생성할 수 있어야 한다. 하지만 단순한 SELECT 쿼리로는 원하는 리포트를 만들기 어렵고, 매번 엑셀에 복사해서 붙여넣는 수동 작업은 시간이 많이 든다. 이럴 때 필요한 것이 SQL로 리포트를 자동화하는 방법이다. 이번 글에서는 앞에서 배운 SQL 기능들을 실제 업무 환경에서 ‘월별 고객 리포트’를 자동 생성하는 프로젝트 예제로 통합해보고, 비개발자도 쉽게 따라할 수 있도록 단계별로 설명한다. 프로젝트 목표“고객별로 월 단위 주문 데이터를 집계하고,누적 매출주문 순위전월 대비 매출 증감구매 여부 태그등을 포함한 리포트를 자동으로 생성한다.” 1. 사용 테이블 구조users user_id user_n..

DICOM 파일은 단순한 이미지 모음이 아니라, 방대한 메타데이터를 포함한 구조화된 의료 정보다. 이 메타데이터는 환자 이름, 검사 일시, 장비 종류, 영상 크기 등 수백 가지 이상의 태그로 구성되어 있다. 실무에서는 대규모 의료 영상 데이터셋을 다루는 경우가 많기 때문에, 원하는 데이터를 신속하게 찾아내는 태그 기반 검색과 필터링은 필수적이다.이번 글에서는 왜 태그 기반 검색이 필요한지, 어떤 상황에서 사용되는지를 설명하한다. 1. 왜 태그 기반 검색이 필요한가1.1 파일명만으로는 부족하다DICOM 파일은 확장자가 모두 .dcm이지만, 파일명은 병원이나 장비 설정에 따라 다르다.예를 들어, 같은 환자의 흉부 CT 영상이 CT001.dcm, IMG0001.dcm, PAT1234.dcm으로 저장될 수 있..

의료 영상 데이터는 크기가 방대하다. 단일 CT 촬영만 해도 수백 MB, MRI 전체 시퀀스를 합치면 수 GB에 달한다. DICOM은 이러한 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 전송하기 위해 여러 가지 압축 방식을 Transfer Syntax로 정의해 두었다. 압축을 선택할 때는 단순히 용량을 줄이는 것만이 아니라, 호환성, 화질 보존 여부, 분석 목적까지 함께 고려해야 한다. 이번 글에서는 무압축, JPEG, JPEG-LS, JPEG2000 등 주요 전송 규약을 비교하고, 각 규약에 대응하는 Transfer Syntax UID를 실제 예시와 함께 살펴본다. 1. Transfer Syntax와 압축 방식의 관계Transfer Syntax는 VR/Endian뿐만 아니라, 픽셀 데이터가 어떤 방식으로 저장되..