최근 사진을 ChatGPT에서 지브리 스타일로 변환하는 것이 매우 큰 인기를 끌고 있습니다. 하지만, ChatGPT 무료 버전에서는 이미지 변환을 몇 번 하지 못하는데요. 이를 해결하기 위해 다른 무료 AI 툴을 사용하여 이미지를 지브리 스타일로 변환하는 것을 보여드리겠습니다. 1. ChatGPT에서 지브리 스타일로 변환 이 이미지를 ChatGPT 에 업로드 후, "이 이미지를 지브리 스타일로 변환해줘"라고 명령만 내리면 됩니다. (참고로 이 이미지는 Grok.com 에서 생성하였습니다. Grok에 대해서는 뒤에서 다루겠습니다.) ChatGPT 에서 지브리 스타일로 변환한 사진입니다. 너무 옛날 스타일이라 개인적으로는 별로 마음에 들지 않네요. Grok.com 에서 변환해보겠습니다. 나중에 다른 예시를 보여드리겠지만, ChatGPT에서 원본 이미지에 따라서 지브리 스타일로 만족스럽게 변환되는 정도가 다른 것 같습니다. ChatGPT 바로가기 2. Grok에서 지브리 스타일로 변환 Grok.com 에서도 동일하게 원본 이미지를 업로드하고 나서 "이 이미지를 지브리 스타일로 변환해줘"라고 명령만 내리면 됩니다. Grok에서는 좀 더 현대적인 스타일이지만 원본 이미지에  약간 덜 충실한 면이 있었습니다. 다른 원본 이미지도 Grok에서 변환해봤는데, 스타일은 개인적으로 마음에 들지만, 배경과 화면 각도가 원본보다 많이 바뀌는 경향이 있었습니다. 그래도 개인적으로는, ChatGPT보다 Grok이 더 좋았습니다. 2.1. Grok에 대하여 Grok은 xAI회사(일론 머스크가 창립자 중 한 명임)에서 만든 AI 챗봇입니다. 다들 아시다시피, Grok3가 공개되면서, Grok이 매우 유명해졌죠. 다양한 벤치마크 점수에서 ChatGPT를 앞질렀습니다. 특히 코딩에서 높은 점수를 받았습니다. 저는 ChatGPT 결제해서 Plus를 사용하고 있는 유저인데, 코딩 문제가 있으면 Grok에게 먼저 물어봅니다. ChatGPT가 코딩하면 오류가 ...

Matrix(행렬) 을 처음에 배울 때 Row와 Column이 헷갈릴 수 있습니다. Column이 "기둥" 이라는 뜻이기 때문에, " 세로 "라는 것을 잊지 않을 수 있습니다. 따라서, Row(행) 는 가로 이고 Column(열) 은 세로 입니다. 1. Matrix(행렬)란? Matrix(행렬) 는 하나 이상의 수나 식(expression)을 직사각형 형태로 배열한 것입니다. 이 배열은 Row(행-가로) 과 Column(열-세로) 로 구성되며, 각각의 위치에 있는 값들을 원소(Element) 라고 부릅니다. 행렬은 다음과 같이 표현할 수 있습니다: 위 행렬 A 는 숫자가 가로로 두 줄로 배열되어 있고, 각 줄마다 세 개의 숫자가 들어 있습니다. 이를 통해 A 는 2행 3열(2x3 행렬) 임을 알 수 있습니다. "2행 3열"은 영어로 "2 rows and 3 columns" 또는 간단히 "a 2 by 3 matrix" (a 2×3 matrix) 라고 합니다. 2. Row(행)와 Column(열)이란? 행렬의 구조를 정확히 이해하기 위해서는 Row(행) 과 Column(열) 의 개념을 명확히 알아야 합니다. Row(행) : 행렬에서 가로 방향으로 나열된 수들의 집합입니다. Column(열) : 세로 방향으로 나열된 수들의 집합입니다. 이 두 개념을 시각적으로 구분해 보겠습니다. 예시: 3행 2열 행렬 열1 열2 행1 1 2 행2 3 4 행3 5 6 이 행렬은 총 3개의 Row(행) 과 2개의 Column(열) 로 구성되어 있습니다. 따라서 이 행렬은 3x2 행렬 이라고 부릅니다. 3. 행과 열, 쉽게 기억하는 방법 초보자들이 가장 헷갈리는 부분 중 하나는 "가로가 행인지, 세로가 열인지"입니다. 아래와 같은 연상법을 통해 쉽게 기억할 수...

1. ERD 다이어그램이란? ERD(Entity Relationship Diagram, 엔티티 관계 다이어그램)는 데이터베이스 설계 단계에서 사용되는 대표적인 모델링 기법입니다. ERD는 시스템에 존재하는 데이터와 그 데이터 간의 관계를 시각적으로 표현하여 데이터베이스의 구조를 명확하게 나타냅니다. 이를 통해 개발자와 설계자 간의 의사소통을 원활히 하고, 데이터 구조의 문제점을 미리 파악하여 효율적인 설계를 가능하게 합니다. 2. ERD의 구성 요소 ERD는 크게 세 가지 구성 요소(개체, 속성, 관계)로 이루어집니다. 개체(Entity, ▭) : 시스템에서 관리해야 하는 데이터 객체로, 데이터베이스의 테이블이 됩니다. 예를 들어 회원, 상품, 주문 등이 개체에 해당합니다. 속성(Attribute, ○) : 개체가 가지고 있는 구체적인 특성 또는 항목입니다. 데이터베이스 테이블의 컬럼(Column)이 됩니다. 기본키(Primary Key) : 개체의 각 데이터를 유일하게 식별하는 속성으로, 원 안에 밑줄로 나타냅니다. 관계(Relationship, ◇) : 개체들 사이의 연결 관계를 표현합니다. 예를 들어 '회원이 주문을 한다' 등의 관계를 나타냅니다. 관계는 생략할 수도 있지만, 명확한 의미 전달을 위해 사용하는 것을 권장합니다. 연결선(━) : 개체(Entity)와 속성(Attribute) 간의 연결을 표현합니다. 개체 간의 관계 타입 : 두 개체가 관계로 연결된 상태를 표현할 때, 개체와 개체 사이에 마름모를 넣어 나타냅니다. 3. ERD 표기법 이 표는 개체(Entity) 간의 관계를 나타내는 다양한 ERD 표기법을 비교한 것입니다. 대표적으로 사용되는 표기법에는 IE 표기법, Barker 표기법, Peter-Chen 표기법이 있으며, 각각의 표기법은 관계의 필수 여부(필수, 선택)와 관계의 수적 특성(1:1, 1:N 등)을 표현하는 방법이 다릅니다. IE 표기법 : 관계를 직선으로 표현하고, 필수 여부는 실선(필수) ...

서버리스(Serverless) 아키텍처란? 서버리스 아키텍처는 개발자가 서버 인프라 관리에 직접 관여하지 않고 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있도록 지원하는 혁신적인 방식입니다. '서버가 없다'는 의미가 아니라, 개발자가 서버 관리에 신경 쓰지 않아도 된다는 점이 핵심입니다. 실제로 서버는 존재 하지만, 개발자가 서버 설정, 용량 계획, 확장성 등을 관리할 필요 없이 클라우드 제공업체가 서버 인프라를 추상화하여 관리합니다. 서버리스의 정확한 의미 서버리스 아키텍처는 개별 기능 또는 서비스의 집합으로 애플리케이션을 구성합니다. 이러한 기능들은 이벤트에 의해 실행되며, 클라우드 제공업체가 필요에 따라 자동으로 리소스를 할당하고 확장합니다. 개발자는 코드 작성과 비즈니스 로직에 집중할 수 있으며, 인프라 관리 부담을 덜 수 있습니다. 서버리스 사용 시 장점 비용 효율성 : 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하여 유휴 서버 용량에 대한 비용을 절감합니다. 자동 확장성 : 트래픽 증가에 따라 자동으로 리소스가 확장되어 서버를 수동으로 확장할 필요가 없습니다. 개발 속도 향상 : 인프라 관리에서 벗어나 핵심 비즈니스 로직 개발에 집중하여 개발 속도가 빨라집니다. 운영 부담 감소 : 서버 유지보수, 보안 패치, 운영체제 업데이트 등의 작업을 클라우드 제공업체가 처리합니다. 높은 가용성 : 클라우드 제공업체가 다중 가용 영역에 걸쳐 서비스를 자동으로 배포하여 높은 가용성을 보장합니다. 서버리스 등장 배경 과거의 방식 1. 온 프레미스(On-Premise) 시대 온 프레미스 환경에서는 기업이 자체 데이터센터를 구축하고 서버를 직접 관리해야 했습니다. 이는 다음과 같은 문제를 야기했습니다. 높은 초기 투자 비용: 서버, 네트워크 장비, 전력 시설 등에 대한 대규모 투자가 필요했습니다. 복잡한 유지보수: 하드웨어 고장, 소프트웨어 업데이트, 보안 패치 등을 직접 처리해야 했습니다. 확장성 제한: 트래픽 증가에 대비한 과도한 ...

Amazon EC2는 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 사용자가 원하는 리소스를 자유롭게 선택하고 구성할 수 있도록 다양한 Instance Types (인스턴스 타입) 를 제공합니다. EC2의 Instance Types는 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워크 용량의 조합으로 구성되며, 작업의 용도에 따라 선택해야 합니다. 1. EC2 Instance Type을 제대로 선택해야 한다. EC2 Instance Type을 잘못 선택하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 성능 저하 : 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원이 부족하면 애플리케이션의 응답 시간이 느려지고 사용자 경험이 저하될 수 있습니다. 비용 낭비 : 과도한 컴퓨팅 자원을 가진 인스턴스를 선택하면 불필요한 비용이 발생합니다. 확장성 제한 : 워크로드 변화에 유연하게 대응하지 못하고, 필요한 시점에 자원을 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서, EC2 Instance Type을 신중하게 선택하는 것은 클라우드 환경에서 최적의 성능과 비용 효율성을 달성하는 데 매우 중요합니다. 2. EC2 Instance Type 종류 EC2 인스턴스는 워크로드의 특성에 따라 크게 5가지 유형으로 분류됩니다. 각 유형은 특정 용도에 최적화된 하드웨어 구성을 제공합니다. 인스턴스 유형 특징 적합한 워크로드 General Purpose (범용) - 균형 잡힌 컴퓨팅, 메모리, 네트워킹 - 일반적인 애플리케이션 실행에 적합 - 다양한 워크로드 지원 - 개발/테스트 환경, 웹 서버, 중소 규모 DB에 적합 - 웹 및 애플리케이션 서버 - 소규모 및 중간규모 데이터베이스 - 게임 서버 - 코드 저장소 - 개발 및 테스트 환경 Compute Optimized (컴퓨팅 최적화) - 높은 CPU 성능 - 계산 집약적인 워크로드에 적합 - 과학적 모델링, 고성능 웹 서버, 배치 처리 등에 적합 - 고성능 웹 서버 - 배...

Telnet(Telnet)은 네트워크 관리자나 개발자들이 원격 컴퓨터와의 연결 상태를 확인하고 특정 포트의 개방 여부를 테스트하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이 글에서는 Telnet을 사용하여 네트워크 포트 연결 상태를 확인하는 방법에 대해 상세히 알아보겠습니다. 1. 텔넷(Telnet)이란? Telnet은 "Teletype Network Protocol"의 약자로 원격 컴퓨터에 접속하여 데이터를 주고받을 수 있는 네트워크 프로토콜입니다. Windows, macOS, Linux와 같은 다양한 운영체제에서 사용할 수 있으며, 주로 특정 포트가 열려 있는지 확인하는 데 사용됩니다. Telnet을 활용한 포트 점검은 TCP 연결 테스트로 이루어지며, 연결이 성공하면 포트가 열려 있음을 의미하고, 실패하면 포트가 닫혀 있거나 방화벽 등에 의해 차단되었음을 나타냅니다. 2. Telnet 실행하기 위한 기본 준비 2-1. 명령 프롬프트 관리자 권한 실행 필수 Telnet을 사용하려면 Telnet 클라이언트가 활성화되어 있어야 합니다. Telnet 클라이언트를 활성화하려면 우선 명령 프롬프트를 관리자 권한으로 실행해야 합니다. 윈도우 키 를 누른 후 시작 메뉴에서 "cmd"를 검색합니다. 검색 결과에서 명령 프롬프트 를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후 관리자 권한으로 실행 을 선택합니다. 2-2. Telnet 클라이언트 활성화하기 (명령 프롬프트) 명령 프롬프트를 관리자 권한으로 실행한 뒤 아래 명령어를 입력합니다: Dism /Online /Enable-feature /FeatureName:TelnetClient 명령어 실행 후 Telnet 클라이언트가 활성화됩니다. 참고로 다시 비활성화 시키고 싶다면 다음 코드를 입력하면 됩니다. 위 코드에서 enable을 disable로 바꾸기만 하면 됩니다. Dism /Online /Disable-feature /FeatureName:TelnetClient 3. ...

1. SVD 개요 및 정의 특이값 분해(SVD)는 임의의 \(m \times n\) 행렬 \(A\)를 세 개의 특수한 행렬 \(U\), \(\Sigma\), \(V^T\)의 곱으로 분해 하는 방법입니다. 이를 통해 행렬에 담긴 복잡한 구조를 간단한 ‘요소들의 결합’으로 해석할 수 있으며, 데이터의 주요 패턴을 파악하거나 노이즈를 제거하고, 차원을 축소하는 등 다양한 응용에 쓰입니다. \[ \boxed{A = U \,\Sigma \,V^T} \] \(A\): \(m \times n\) 크기의 원본 행렬 \(U\): \(m \times m\) 직교(orthogonal) 행렬 (\(U^T U = UU^T = I\)) \(\Sigma\): \(m \times n\) 크기의 대각(diagonal) 행렬 (주대각선에 특이값 \(\sigma_1 \ge \sigma_2 \ge \cdots \ge \sigma_r > 0\)을 배치) \(V^T\): \(n \times n\) 직교행렬 \(V\)의 전치(transpose) 이때의 기하학적 해석은 “(1) 입력 공간에서의 회전(\(V^T\)) → (2) 축방향별 스케일링(\(\Sigma\)) → (3) 출력 공간에서의 회전(\(U\))” 라고 볼 수 있습니다. 즉, 한 번의 선형 변환 \(A\)가 사실은 회전–스케일링–회전 이라는 세 단계 변환으로 이루어져 있다는 점이 SVD 를 통해 명확히 드러나는 것이죠. 2. SVD의 수학적 표현: 행렬 분해의 공식 2.1 전체 구조 SVD를 수식으로 나타내면 다음과 같습니다. \[ A_{m \times n} = U_{m \times m} \,\Sigma_{m \times n} \,V^T_{n \times n}. \] 예를 들어, \(3 \times 2\) 크기의 행렬 \(A\)를 생각해봅시다. \[ A = \begin{pmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{pmatrix}. \] 이 행렬 \(A\)에...

기계 학습의 다양한 알고리즘 중에서도 가장 직관적이고 쉽게 이해할 수 있는 알고리즘 중 하나가 바로 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbor, KNN) 입니다. KNN은 새로운 데이터를 분류할 때, 데이터 주변에 있는 가장 가까운 이웃 데이터를 기준으로 그 데이터가 어떤 범주에 속할지 결정하는 방식으로 동작합니다. 1. KNN의 개념과 원리 KNN의 원리를 현실의 예시를 들어 설명하면 매우 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 한 사람의 성격이나 특성을 알고 싶을 때, 그 사람과 친한 주변 친구들을 보면 대략적으로 알 수 있는 것과 유사합니다. 이처럼 KNN 알고리즘은 분류되지 않은 새로운 데이터가 주어지면 그 데이터로부터 가까운 'k'개의 이웃 데이터를 찾고, 가장 많이 포함된 범주로 그 데이터를 분류합니다. 쉬운 예시를 통해 이해해 봅시다. 1-1. K값에 따른 분류 사례 예를 들어, X1과 X2 두 개의 축을 기준으로 주황색 원(Class A), 초록색 원(Class B)으로 나누어진 데이터가 있고, 새로운 데이터(오렌지색 별)가 추가되었을 때: K=3인 경우 : 가장 가까운 3개의 이웃 중에서 Class B가 2개, Class A가 1개 선택되었다면, 다수결 원칙에 따라 이 데이터는 Class B로 분류 됩니다. K=6인 경우 : 가장 가까운 6개의 이웃 중에서 Class A가 4개, Class B가 2개 선택되었다면, 다수결 원칙에 따라 이 데이터는 Class A로 분류 됩니다. 이처럼 k값에 따라 분류 결과가 달라질 수 있어, 적절한 k값 설정이 중요합니다. 1-2. K값 설정의 장단점 k값 설정 장점 단점 작은 k (예: k=1, k=3) 빠른 결정, 간단한 계산, 지역적 패턴을 잘 반영 데이터의 잡음(noise)이나 이상치에 민감하여 잘못된 분류 가능 큰 k (예: k=10, k=20) 잡음에 덜 민감, 안정적인 결과 제공 무관한 데이터의 영...