Royfactory

오늘의 주요 IT 이슈 (2025-09-14)

설명(Description)오늘(2025-09-14) 기준, 애플 iPhone 17 공개와 iPhone Air 등장, Windows 11 9월 업데이트, 네팔의 소셜미디어 금지와 정치적 후폭풍, 중국 빅테크의 자국 AI칩 전환, 글로벌 보안 침해 동향 등 ‘오늘의 주요 IT 이슈’를 한 번에 정리합니다.개요(Introduction)오늘의 주요 IT 이슈는 단순 제품 발표를 넘어 규제·정책 변화와 보안 리스크까지 포괄합니다. 금주에는 애플의 iPhone 17·iPhone Air, Windows 11의 9월 대규모 업데이트가 눈에 띄었고, 네팔의 소셜미디어 차단이 대규모 시위·정권 교체로 이어지며 디지털 거버넌스의 민낯을 드러냈습니다. 동시에 중국의 알리바바·바이두가 자국 AI칩 사용을 본격화했고, 베트남 ..

시계열 예측 라이브러리 Prophet 완전 가이드설명: Meta의 시계열 예측 라이브러리 Prophet 설치부터 핵심 개념(추세·계절성·휴일·변곡점), 교차검증/튜닝, 실전 팁과 코드 예제까지 한 번에 정리합니다.소개본 글은 시계열 예측 라이브러리 Prophet(구 fbprophet)에 대한 기술 가이드입니다. Prophet은 일/주/년 주기의 계절성과 휴일 효과를 더한 가산(additive) 모델을 기반으로 하며, 결측치·이상치·추세 변화에 비교적 강인합니다. Python과 R 양 언어를 지원하며, 파이프라인이 단순하고 빠르게 베이스라인을 만들 수 있다는 점이 장점입니다. ([GitHub][1], [facebook.github.io][2])Prophet 개요모델 철학가산 모델:$y(t) = g(t) +..

양자컴퓨터 완벽 가이드: 원리, 알고리즘, 도구, 학습 로드맵Description양자컴퓨터의 핵심 개념(큐비트, 중첩, 얽힘)부터 대표 알고리즘(Shor, Grover, VQE), 하드웨어와 오류 보정, 개발 도구(Qiskit 등), 실무 적용, 학습 로드맵까지 한 번에 정리합니다.들어가며양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 활용해 특정 문제에서 고전 컴퓨터보다 압도적으로 빠른 계산을 목표로 합니다. 이 글은 “양자컴퓨터”의 기본 개념과 게이트/회로, 대표 알고리즘, 하드웨어 로드맵과 한계, 개발 도구, 그리고 실무 적용 사례 및 학습 로드맵을 체계적으로 정리합니다. 입문자의 관점에서 최대한 간결하게 설명하되, 실제로 직접 실습해볼 수 있도록 예시 코드도 포함했습니다.양자컴퓨터란 무엇인가양자컴퓨터는 정보의 최소..

GAN(Generative Adversarial Network) 쉽게 이해하기설명 (Meta Description)GAN(생성적 적대 신경망)은 인공지능이 스스로 데이터를 학습해 새로운 이미지를 만들어내는 기술이다. 이 글에서는 GAN의 개념, 원리, 그리고 활용 사례를 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명한다.GAN 개요GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 2014년 Ian Goodfellow가 제안한 딥러닝 모델로, 새로운 데이터를 생성하는 데 특화된 인공지능 모델이다. GAN은 실제와 구분하기 어려운 이미지, 오디오, 텍스트 등을 생성할 수 있어 주목받고 있다.GAN의 핵심 아이디어는 두 개의 모델이 서로 경쟁하며 발전하는 구조이다.Generator..

Ubuntu에서 nvidia-smi 설치 및 CUDA 테스트 가이드설명: Ubuntu에서 NVIDIA 드라이버 설치로 nvidia-smi를 사용 가능하게 만들고, CUDA Toolkit 설치 후 nvcc와 간단한 커널 및 deviceQuery로 테스트하는 방법을 단계별로 정리합니다. Jammy(22.04), Noble(24.04) 기준으로 동작하며, 20.04도 유사합니다.개요 (Introduction)이 글은 “ubuntu에서 nvidia-smi 설치 및 cuda 테스트” 방법을 처음부터 끝까지 안내합니다. 기본 흐름은 다음과 같습니다.GPU 인식 확인 → 2) 권장 NVIDIA 드라이버 설치(nvidia-smi 포함) → 3) CUDA Toolkit 설치 → 4) 환경변수 설정(필요 시) → 5) 샘..

Nano Banana 완전정복: 구글 제미니(Gemini) 2.5 Flash Image가 바꿀 AI 이미지 편집의 현재와 미래설명Nano Banana는 구글 딥마인드의 차세대 이미지 생성·편집 모델인 Gemini 2.5 Flash Image의 코드네임입니다. 본 글은 Nano Banana의 핵심 기능, 최신 뉴스, 요금·접근 방법, 실전 활용법과 API 예제까지 한 번에 정리합니다. ([Google Developers Blog][1])개요 (Introduction)최근 며칠 사이 기술 트위터와 개발자 커뮤니티를 달군 키워드는 단연 nano banana입니다. 구글은 2025년 8월 26일 Gemini 2.5 Flash Image(코드네임 Nano Banana)를 공개했고, 곧바로 Gemini 앱과 개발자..

AI 프로젝트 기획과 응용 사례 정리1. 들어가며앞선 19차시에 걸쳐 우리는 AI 기초부터 트랜스포머, 멀티모달 모델까지 학습했습니다.이제 마지막 강의에서는 실제 AI 프로젝트를 어떻게 기획하고 적용할 것인지에 대해 정리하겠습니다.2. AI 프로젝트 기획 단계AI 프로젝트는 단순히 모델을 학습하는 것에 그치지 않습니다.비즈니스 문제 정의 → 데이터 확보 → 모델 설계 및 학습 → 배포/운영으로 이어지는 전체 사이클을 고려해야 합니다.단계별 요약문제 정의 (Business Understanding)어떤 문제를 해결할 것인가?예: 고객 문의 자동 응답, 재고 수요 예측, 번역 서비스데이터 확보 및 정제 (Data Collection & Cleaning)모델의 성능은 데이터 품질에 크게 의존텍스트, 이미지, ..

멀티모달 AI(텍스트+이미지) 기초1. 들어가며지금까지는 텍스트 데이터를 중심으로 한 AI를 학습했습니다.이번 강의에서는 멀티모달(Multimodal) AI를 소개합니다.멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 종류의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능을 말합니다.예를 들어, 사람이 그림을 보며 설명을 하거나, 글을 읽고 그림을 떠올릴 수 있는 것처럼, AI도 서로 다른 형태의 데이터를 연결해 이해할 수 있습니다.2. 멀티모달 AI란 무엇인가?모달리티(Modality): 데이터의 형태 (텍스트, 이미지, 음성 등)멀티모달: 여러 모달리티를 동시에 학습·처리하는 것대표적인 예시이미지 + 텍스트 → 이미지 설명 생성 (Image Captioning)텍스트 + 이미지 → 텍스트 기반 이미..

트랜스포머 응용 – 텍스트 요약과 번역1. 들어가며앞서 우리는 BERT, GPT 등 트랜스포머 기반 모델의 구조를 살펴봤습니다.이번 강의에서는 트랜스포머의 대표적인 실제 응용인 **텍스트 요약(Summarization)**과 **번역(Translation)**을 다룹니다.트랜스포머는 단순히 언어 이해나 생성만이 아니라, 긴 문장을 간결하게 요약하거나 한 언어를 다른 언어로 번역하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다.2. 텍스트 요약(Text Summarization)텍스트 요약에는 크게 두 가지 방식이 있습니다.추출적 요약(Extractive Summarization)원문에서 중요한 문장을 골라내는 방식예: 뉴스 기사에서 핵심 문장만 뽑기생성적 요약(Abstractive Summarization)원문의 의미를..

1. 들어가며앞 강의에서 BERT를 다뤘습니다. BERT가 문맥 이해(인코더 기반)에 강하다면, **GPT(Generative Pretrained Transformer)**는 **텍스트 생성(디코더 기반)**에 특화된 모델입니다.GPT는 2018년 OpenAI에서 처음 제안된 이후, 현재의 ChatGPT, GPT-4까지 이어지는 계열의 시작점입니다.GPT의 강점은 자연스러운 문장 생성과 다양한 작업에 대한 범용성입니다.2. GPT의 핵심 아이디어사전학습(Pretraining)대규모 텍스트 데이터로 다음 단어 예측 학습 (Language Modeling)예:"오늘은 날씨가" → 모델은 "맑다", "좋다" 등 확률적으로 다음 단어 예측파인튜닝(Fine-tuning)특정 작업(요약, 번역, QA 등)에 맞춰 ..