AI · AX - 인사이트 · 전환
AI 에이전트를 조직에 깔기 전에 — 개인 AI와 우리의 AI를 가르는 3가지
AI 에이전트를 조직에 들이기 전에 반드시 짚어야 할 기준이 있다. 개인 AI와 조직의 AI가 어떻게 다른지, 일을 먼저 정의해야 하는 이유, 사람당 에이전트 1개 해법이 뜻하는 바까지 현장 엔지니어 관점에서 정리했다. 조직 개편부터 시작하면 반드시 실패한다.
AI · AX
AI · AX 전체보기카테고리별 새 글
AI · AX 최신
AI · AX 전체보기
AI · AX - 인사이트 · 전환
어텐션 QKV 완전 정복 — AI의 심장을 3단계로 이해하는 법
QKV는 쿼리·키·밸류의 줄임말로, 어텐션이 문맥을 만드는 핵심 장치다. 정답을 찍는 일반 DB와 달리 QKV가 맥락을 만드는 원리와 멀티헤드 어텐션 구조까지 3단계로 정리했다.
AI · AX - 인사이트 · 전환
LLM 동작 원리 완전 정복 — 트랜스포머 전체 흐름을 5단계로 잡는 법
LLM 동작 원리는 토큰화·임베딩부터 어텐션, FFN, 소프트맥스·디코딩까지 이어지는 5단계 파이프라인이다. 트랜스포머 블록 내부와 학습·추론의 차이까지 한 번에 정리했다.
AI · AX - 인사이트 · 전환
AI 수학 언어 완전 정복 — 벡터·행렬·텐서를 3단계로 잡는 법
AI 수학 언어의 핵심은 벡터·행렬·텐서와 벡터의 내적이다. AI가 데이터를 숫자로 처리하는 원리부터 GPU가 텐서 계산기인 이유, 내적이 곧 유사도인 이유까지 3단계로 정리했다.
AI · AX - 실전 · 워크플로우
핸드오프 파일 vs compact — Claude Code 세션을 문서 13건으로 이어붙이며 정한 기준
핸드오프 파일과 compact는 요약을 넘긴다는 원리만 같고 작동이 전혀 다르다. 문서 13건으로 Claude Code 세션을 8주간 이어붙인 실측으로 재개 비용과 통제권 차이,…
현장 엔지니어링
현장 엔지니어링 전체보기
Domain - 현장 엔지니어링
개체차 성능, 제조 현장 엔지니어가 반드시 이해해야 할 3가지 제어 전략 — COA·LRT로 분포를 읽는 법
개체차 성능은 공차의 확률분포에서 비롯된다. COA Chart로 납품 로트의 분포를 읽고, LRT Chart로 신뢰성을 검증하는 방법과 공차 축소·타겟값 이동·민감도 설계 3가지 제어…
Domain - 현장 엔지니어링
빛의 속도는 왜 절대적인가 — 창세기·맥스웰·아인슈타인이 말하는 3가지 진실
빟의 속도가 절대적인 이유는 아인슈타인이 16살 때 던진 사고실험에서 시작된다. 맥스웰의 전자기파 이론, 파동·입자 이중성, 이중슬릿 실험의 역설, 막스 탈무드가 건네 쳅…
Domain - 현장 엔지니어링
케이블 노이즈, 현장 엔지니어가 반드시 알아야 할 3가지 대응 원칙
케이블 노이즈를 잡지 못하면 아무리 정밀한 센서라도 데이터는 거짓말을 한다. 루프 면적 원리, 물성분리·시폐의 우선순위, Twisted Pair 방어법, 굴힐 반경과 단선 리스크까지…
엔지니어 마인드셋
마인드셋 전체보기
Domain - 엔지니어 마인드셋
AI 시대 엔지니어 마인드셋, 스페셜리스트는 왜 흔들리나
엔지니어 마인드셋은 이제 깊은 전문성보다 넓게 생각하고 빠르게 적응하는 힘이다. 스페셜리스트 전략이 무너지는 3가지 이유와 생각·적응·연결, AI 시대에 갖춰야 할 3가지 근육을…
Domain - 엔지니어 마인드셋
파괴적 혁신 vs 점진적 개선 — 혁신과 개선의 차이를 가르는 3가지 질문
파괴적 혁신과 점진적 개선의 차이는 노력의 크기가 아니라 출발점이다. 개선이 못 넘는 벽, 혁신을 여는 3가지 질문(전제·제약·J커브), AI 시대에 이 개념이 다시…
Domain - 엔지니어 마인드셋
질문하는 능력이 무기가 되는 시대, 정답은 어디로 갔나
AI 시대에 엔지니어의 진짜 무기는 정답이 아니라 질문하는 능력이다. 정답이 따라잡힌 이유, 심판자와 학습자의 질문 차이, AI를 대화 파트너로 쓰는 법까지 현장…
series
통계·데이터
시리즈 전체보기
파이썬 데이터분석
시리즈 전체보기
series - 파이썬 데이터분석탐색적 데이터 분석 완전 정복 — 현장 엔지니어가 써먹는 시각화 3단계
- series - 파이썬 데이터분석
numpy 배열 연산 완전 정복 — boolean indexing부터 브로드캐스팅까지 5가지 핵심 개념
- series - 파이썬 데이터분석
판다스 시리즈 완전 정복 — 인덱스·결측치·불리언 인덱싱 3가지 핵심 개념
- series - 파이썬 데이터분석
NumPy 배열 완전 정복 — AI에게 정확히 요청하려면 알아야 할 5가지 개념
- series - 파이썬 데이터분석
파이썬 시각화 입문 — 차트 선택부터 AI 요청까지 5단계 흐름
웹·백엔드(Django)
시리즈 전체보기
series - 웹·백엔드(Django)네트워크 계층 완전 정복 — 서버가 작동하는 4가지 구조와 FastAPI의 정체
- series - 웹·백엔드(Django)
파이썬 웹 프레임워크 완전 비교 — FastAPI · Django · Flask 선택 기준 3가지
- series - 웹·백엔드(Django)
HTTP 구조: TCP 문자열에서 HTML·CSS·JS까지
- series - 웹·백엔드(Django)
LangChain 구조 완전 정복 — 임베딩·엔드포인트·벡터 DB를 3단계로 연결하는 법
- series - 웹·백엔드(Django)
프론트엔드 프레임워크란 무엇인가 — Django + Bootstrap 조합과 Claude Code 호출 프롬프트 3가지
최신글
전체보기
AI · AX - 인사이트 · 전환
AI 에이전트를 조직에 깔기 전에 — 개인 AI와 우리의 AI를 가르는 3가지
AI 에이전트를 조직에 들이기 전에 반드시 짚어야 할 기준이 있다. 개인 AI와 조직의 AI가 어떻게 다른지, 일을 먼저 정의해야 하는 이유, 사람당…
AI · AX - 인사이트 · 전환
어텐션 QKV 완전 정복 — AI의 심장을 3단계로 이해하는 법
QKV는 쿼리·키·밸류의 줄임말로, 어텐션이 문맥을 만드는 핵심 장치다. 정답을 찍는 일반 DB와 달리 QKV가 맥락을 만드는 원리와 멀티헤드 어텐션 구조까지 3단계로 정리했다.
AI · AX - 인사이트 · 전환
LLM 동작 원리 완전 정복 — 트랜스포머 전체 흐름을 5단계로 잡는 법
LLM 동작 원리는 토큰화·임베딩부터 어텐션, FFN, 소프트맥스·디코딩까지 이어지는 5단계 파이프라인이다. 트랜스포머 블록 내부와 학습·추론의 차이까지 한 번에 정리했다.
series - 웹·백엔드(Django)
네트워크 계층 완전 정복 — 서버가 작동하는 4가지 구조와 FastAPI의 정체
네트워크 계층은 물리 연결·주소·전송 방식·응용 프로토콜 4단계로 이루어진다. TCP·IP·HTTP의 역할과 FastAPI가 이 설정을 한 줄로 끝내는 이유까지 정리했다.
Domain - 엔지니어 마인드셋
도메인 지식이 135억인 이유 — 워런 버핏의 노하우를 AI가 대체하지 못하는 3가지 구조
워런 버핏의 135억짜리 점심이 증명한 도메인 지식의 값. 명시적 지식과 암묵지가 어떻게 다른지, AI가 왜 현장 전문가의 판단을 대체하지 못하는지 3가지 구조로…
AI · AX - 인사이트 · 전환
AI 수학 언어 완전 정복 — 벡터·행렬·텐서를 3단계로 잡는 법
AI 수학 언어의 핵심은 벡터·행렬·텐서와 벡터의 내적이다. AI가 데이터를 숫자로 처리하는 원리부터 GPU가 텐서 계산기인 이유, 내적이 곧 유사도인 이유까지 3단계로 정리했다.
AI · AX - 실전 · 워크플로우
핸드오프 파일 vs compact — Claude Code 세션을 문서 13건으로 이어붙이며 정한 기준
핸드오프 파일과 compact는 요약을 넘긴다는 원리만 같고 작동이 전혀 다르다. 문서 13건으로 Claude Code 세션을 8주간 이어붙인 실측으로 재개 비용과 통제권 차이,…
series - 통계·데이터
분류 성능지표 — 혼동행렬 4칸으로 재현율·정밀도·F1 읽기
분류 성능지표는 혼동행렬의 네 칸(TP·FP·FN·TN)에서 출발합니다. 정확도가 클래스 불균형에서 왜 속이는지, 재현율과 정밀도의 차이, F1과 G-mean 종합지표, 임계값 조정까지 정리했습니다.
series - 통계·데이터
로지스틱 회귀란 무엇인가 — 오즈·로짓 2단계로 만드는 S자 곡선
로지스틱 회귀는 어느 쪽인지(분류)를 확률로 예측하는 방법입니다. 직선으로는 왜 확률을 못 맞히는지, 오즈와 로짓으로 범위를 맞춰 S자 곡선을 만드는 과정, 계수를 최대우도법으로…