8. 서버리스 컴퓨팅이란? 원리, 장점, 단점, 사례
서버리스 컴퓨팅이란? 장점과 단점서버리스 컴퓨팅이란 무엇인가?서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing)은 애플리케이션을 개발하고 실행할 때 서버를 직접 관리하지 않아도 되는 클라우드 컴퓨팅 모델입니다. 개발자는 코드 작성에만 집중할 수 있으며, 서버의 프로비저닝, 운영, 유지보수는 클라우드 제공업체가 맡습니다. 서버리스라는 이름은 "서버가 없다"는 의미가 아니라, 개발자가 서버 관리 작업에서 완전히 자유로워진다는 점을 강조합니다. 이 방식은 클라우드 제공업체가 서버 리소스를 동적으로 할당하고, 사용량에 따라 요금을 부과하는 구조입니다. 대표적인 서버리스 컴퓨팅 서비스로는 AWS Lambda, Google Cloud Functions, Microsoft Azure Functions 등이 있습니..
2024. 12. 5.
7. 클라우드 서비스(AWS, Azure, Google Cloud) 비교, 활용법
클라우드 서비스(AWS, Azure, Google Cloud) 비교클라우드 서비스란?클라우드 서비스는 인터넷을 통해 데이터 저장, 애플리케이션 실행, 서버 관리 등의 IT 자원을 제공하는 기술입니다. 이를 통해 기업과 개인은 물리적 서버를 직접 소유하거나 유지관리하지 않아도 필요한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 오늘날 클라우드 서비스 시장은 다양한 제공업체가 경쟁하고 있으며, 그중 가장 주목받는 세 가지 플랫폼은 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform, GCP)입니다. 이 글에서는 각 플랫폼의 특징과 장단점을 비교하여 이해를 돕고자 합니다.1. 아마존 웹 서비스(AWS)특징출시 시기: AWS는 2006년에..
2024. 12. 5.
6. 챗봇 기술의 진화, 비즈니스 활용법, 장점, 한계, 미래
챗봇 기술의 진화와 비즈니스 활용법챗봇이란 무엇인가?챗봇(Chatbot)은 사용자의 입력(주로 텍스트나 음성)을 이해하고, 이에 적합한 응답을 제공하는 소프트웨어입니다. 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP) 기술이 결합되어 사용자의 질문에 자동으로 답하거나 특정 작업을 수행합니다. 초기 챗봇은 간단한 키워드 기반 응답 시스템으로 시작했으나, 오늘날의 챗봇은 딥러닝과 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 발전 덕분에 인간과 유사한 대화를 가능하게 합니다. 이는 고객 서비스, 전자 상거래, 교육, 의료 등 다양한 산업에서 활용되며 기업의 운영 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다.챗봇 기술의 진화1. 키워드 기반 챗봇 초기 챗봇은 키워드 매칭을 통해 사전에 정의된 답변을 제..
2024. 12. 5.
5. AI 기반 이미지 생성 기술, 원리, 한계, 사례
AI 기반 이미지 생성 기술의 원리와 한계AI 기반 이미지 생성 기술이란?AI 기반 이미지 생성 기술은 인공지능이 텍스트 설명, 기존 이미지, 또는 기타 입력 데이터를 바탕으로 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 이러한 기술은 **딥러닝(Deep Learning)**의 발전으로 가능해졌으며, 특히 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)과 변형형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs) 같은 알고리즘이 핵심적인 역할을 합니다. 이미지 생성 기술은 광고, 영화 제작, 게임 디자인, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 기술은 창작의 새로운 가능성을 열었으나, 동시에 기술적·윤리적 한계를 드러내며 논란의 중심에 서..
2024. 12. 5.
4.머신러닝 알고리즘의 종류(지도, 비지도, 강화), 활용 사례
머신러닝 알고리즘의 종류와 활용 사례머신러닝이란 무엇인가?머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터에서 학습하고, 이를 기반으로 예측하거나 의사 결정을 내리는 인공지능(AI)의 한 분야입니다. 머신러닝은 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 오늘날 머신러닝은 의료, 금융, 제조, 교통 등 다양한 산업에서 활용되고 있으며, 사람들의 삶을 크게 변화시키고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), **강화학습(Reinforcement Learning)**의 세 가지 주요 유형으로 나뉘며, 각각의 알고리즘은 다양한 문제에 특화되어 있습니다.1...
2024. 12. 5.