개발 공부

기본

- 품명 : 러셀 리저브 싱글 배럴 (Russell's Reserve Single Barrel)

- 도수 : 55도

- 용량 : 750ml

- 분류 : 버번 위스키 (와일드터키)

- 가격 : 약 130,000원

평가

- 점수 : 10/10

 러셀 리저브 싱글 배럴은 깊고 풍부한 맛을 자랑하는 프리미엄 버번 위스키입니다. 향은 강렬하면서도 균형 잡힌 카라멜, 바닐라, 메이플 시럽의 달콤함과 함께 오크와 스파이스의 복합적인 향이 느껴집니다. 맛은 입안에서 부드럽게 퍼지며, 꿀과 다크 초콜릿, 체리의 풍미가 어우러지고, 뒤이어 스파이스와 오크의 깊은 풍미가 느껴집니다. 55도의 높은 도수에도 불구하고 부드러운 질감이 특징으로, 높은 도수의 스파이시함을 기대하는 사람에게는 다소 부적합할 수 있습니다. 그러나 바닐라 느낌의 달콤한 향이 있어 은근히 편하게 즐길 수 있습니다. 피니시는 길고 따뜻하며, 오크와 약간의 스파이시함이 깔끔하게 마무리됩니다. 러셀 리저브 싱글 배럴은 그 복합적이고 풍부한 맛과 향이 일품으로, 단연코 최고의 버번 위스키 중 하나로 극찬받을 만합니다. 특히, 그 깊이 있는 맛은 한 번 맛보면 잊을 수 없는 경험을 선사합니다.

서론: 재료를 선택하는 요리사의 지혜

요리를 할 때 재료를 선택하는 것이 중요하듯, 프로그래밍에서도 자료 구조를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 오늘 우리는 두 가지 주요 재료, 즉 '배열'과 '리스트'를 비교하며, 왜 리스트를 사용하는 것이 종종 더 나은 선택인지에 대해 탐색해볼 것입니다. 마치 요리사가 재료의 특성을 이해하고 최적의 요리를 만들어내듯, 우리도 각 자료 구조의 특성을 이해하여 더 나은 프로그램을 만들 수 있습니다.

본론: 배열과 리스트, 선택의 기준은?

1. 타입 안전성과 유연성

• 배열은 공변(covariant)입니다. 예를 들어, String[]은 Object[]의 하위 타입입니다. 이러한 특성 때문에 배열을 사용할 때는 타입 불일치로 인한 런타임 오류의 위험이 있습니다.
• 리스트는 불공변(invariant)입니다. List<String>은 List<Object>의 하위 타입이 아닙니다. 이는 컴파일 시점에서 타입 안전성을 제공하며, 잠재적인 오류를 사전에 방지할 수 있게 해줍니다.

2. 크기의 유연성

• 배열은 크기가 고정되어 있습니다. 한 번 생성되면, 그 크기를 변경할 수 없습니다. 이는 데이터의 양이 변동될 때 불편함을 초래할 수 있습니다.
• 리스트는 크기가 동적입니다. 데이터를 추가하거나 제거하면서 크기가 자동으로 조정됩니다. 이는 데이터 관리를 훨씬 더 유연하게 만들어 줍니다.

3. 기능성과 편의성

• 배열은 기본 기능만 제공합니다. 배열을 사용할 때는 길이를 알아내거나, 특정 인덱스의 요소에 접근하는 기본적인 기능 외에는 추가적인 기능을 직접 구현해야 합니다.
• 리스트는 다양한 유틸리티 메서드를 제공합니다. add, remove, contains와 같은 메서드는 데이터를 다루는 작업을 쉽고 효율적으로 만들어 줍니다. 또한, Collections 클래스는 리스트를 정렬하거나 검색하는 데 필요한 다양한 유틸리티 메서드를 제공합니다.

결론: 요리사가 최적의 재료를 선택하듯

배열과 리스트 각각의 특성을 이해하는 것은 프로그래머에게 매우 중요합니다. 배열은 그 간단함과 성능으로 특정 상황에서 유용할 수 있지만, 타입 안전성, 크기의 유연성, 그리고 편의성 측면에서 리스트가 더 나은 선택일 수 있습니다. 프로그램의 안정성을 높이고, 유지보수를 용이하게 하며, 더 나은 코드 작성을 위해서는 '리스트 사용하기'가 훌륭한 조언이 될 수 있습니다. 마치 요리사가 각 재료의 특성을 이해하고 최적의 재료를 선택하는 것처럼, 우리도 각 상황에 맞는 최적의 자료 구조를 선택하는 지혜가 필요합니다.

서론: 경고 신호에 주목하라

여러분이 차를 운전하고 있다고 상상해보세요. 갑자기 대시보드에 경고등이 켜집니다. 이때 대부분의 사람들은 경고등을 무시하고 계속 운전하지 않을 거예요. 차량의 안전과 성능을 위해 문제를 조사하고 해결할 필요가 있죠. 프로그래밍에서도 마찬가지입니다. 자바나 다른 프로그래밍 언어에서 컴파일러가 경고를 발생시킬 때, 그것은 우리에게 뭔가 문제가 있음을 알리는 신호입니다. "비검사 경고를 제거하라"는 이 경고들에 주목하고 해결해야 한다는 메시지를 전달합니다. 그렇다면 왜 이 경고들이 중요한 걸까요?

본론: 비검사 경고의 의미와 해결법

1. 비검사 경고란 무엇인가?

비검사 경고는 주로 제네릭스를 사용할 때 발생합니다. 컴파일러가 타입 안정성을 보장할 수 없을 때, 예를 들어 제네릭 타입을 명시하지 않고 사용할 때 이런 경고가 발생합니다. 비검사 경고는 런타임에 ClassCastException과 같은 오류로 이어질 수 있는 문제들을 미리 알려줍니다.

2. 경고의 중요성

비검사 경고를 무시하면, 프로그램이 예상치 못한 방식으로 실패할 가능성이 있습니다. 이는 개발 과정에서 쉽게 발견되지 않는 버그를 의미할 수 있으며, 이런 버그는 나중에 찾아내고 수정하기 훨씬 어려울 수 있습니다.

3. 경고 제거하기

• 경고를 해결하는 가장 좋은 방법은 제네릭을 올바르게 사용하는 것입니다. 예를 들어, List 대신 List<String>을 사용해 명시적으로 타입을 선언해줌으로써 타입 안전성을 보장할 수 있습니다.
• 경고를 피할 수 없는 경우, 그리고 그것이 안전하다고 확신하는 경우에는 @SuppressWarnings("unchecked") 어노테이션을 사용해 경고를 숨길 수 있습니다. 하지만 이 어노테이션은 가능한 최소한으로, 그리고 그 사용 사유를 주석으로 남기면서 신중하게 사용해야 합니다.

결론: 안전한 코드를 위한 지속적인 노력

비검사 경고를 제거하는 것은 코드의 안정성과 유지보수성을 높이는 중요한 단계입니다. 컴파일러의 경고를 무시하는 것은 잠재적인 문제를 무시하는 것과 같습니다. 따라서, 이러한 경고에 주목하고 해결하여 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성해야 합니다. 마치 운전 중 대시보드의 경고등에 주목하고 필요한 조치를 취하는 것처럼, 프로그래밍에서도 비검사 경고에 주목하고 적절히 대응해야 합니다. 이렇게 함으로써, 우리는 더 나은 소프트웨어 개발자가 될 수 있습니다.

서론: 위험한 숲 속의 금지된 과일

상상해 보세요. 마법의 숲에 금지된 과일이 있는데, 이 과일을 먹으면 순간적으로 힘이 솟구치지만, 이내 큰 대가를 치르게 된다는 전설이 있습니다. 프로그래밍의 세계에서도 비슷한 금지된 과일이 있어요. 바로 '로 타입(raw types)'입니다. 이번 모험에서는 왜 로 타입을 사용하지 않아야 하는지, 그리고 그 대안은 무엇인지 함께 탐험해 보겠습니다.

본론: 로 타입의 유혹과 그 위험성

1. 로 타입이란 무엇인가?

자바에서 제네릭스(Generics)가 도입되기 전, 모든 컬렉션은 로 타입이었습니다. 예를 들어, List는 어떤 타입의 객체든지 저장할 수 있었죠. 제네릭스의 도입으로 List<String> 또는 List<Integer>와 같이 저장될 객체의 타입을 지정할 수 있게 되었습니다. 하지만 여전히 로 타입을 사용할 수는 있습니다. 문제는 여기서 시작됩니다.

2. 로 타입의 위험성

• 타입 안정성 부족: 로 타입을 사용하면 컴파일 타임에 타입 체크를 할 수 없어, 런타임에 ClassCastException과 같은 예외가 발생할 위험이 커집니다.
• 코드 읽기 어려움: 제네릭스를 사용하면 코드를 읽고 이해하기가 더 쉬워집니다. 로 타입을 사용하면 어떤 타입의 객체가 저장되는지 바로 알 수 없어 코드의 가독성이 떨어집니다.
• API 사용의 제한: 제네릭 타입으로 작성된 메서드는 로 타입으로는 제대로 사용할 수 없습니다. 이는 API 사용에 제한을 초래할 수 있습니다.

3. 안전한 대안, 제네릭스 사용하기

• 타입 안정성 보장: 제네릭을 사용하면 컴파일 타임에 타입 체크를 할 수 있어, 런타임에 발생할 수 있는 오류를 대폭 줄일 수 있습니다.
• 코드 가독성 향상: 제네릭스를 사용하면 저장되는 객체의 타입을 명확히 할 수 있어, 코드를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 유연성: 제네릭 메서드와 클래스를 사용하면, 다양한 타입에 대해 유연하게 코드를 작성할 수 있습니다.

결론: 금지된 과일을 피하고, 안전한 길을 선택하자

로 타입을 사용하는 것은 마치 숲속의 금지된 과일을 먹는 것과 같습니다. 잠시 편리할 수 있지만, 결국엔 큰 대가를 치를 수 있어요. 반면, 제네릭스를 사용하는 것은 안전하고 명확한 길을 선택하는 것입니다. 코드의 안정성을 보장하고, 가독성을 높이며, 유연한 프로그래밍이 가능해집니다. 프로그래밍의 숲에서 금지된 과일인 로 타입을 멀리하고, 제네릭스라는 안전한 길을 선택해보세요. 여러분의 코드 여행이 더욱 즐겁고 안전해질 거예요.

금융시장의 불안정과 투자자 피해

최근 금융시장은 불안정한 변동성과 함께 투자자들의 피해가 잇따르고 있습니다. 특히 홍콩 H지수를 기초로 한 ELS(주가연계증권) 상품에서 대규모 손실이 발생하면서, 많은 투자자들이 어려움을 겪었습니다. 이러한 상황 속에서 금융감독원이 투자자 피해 구제를 위한 가이드라인을 제시하였습니다.

금융감독원의 조치와 배상 기준

1. 금융감독원의 현장 검사

• 금융감독원은 홍콩 H지수 기초 ELS 상품의 손실 문제를 집중 조사하기 위해 11개 주요 판매사에 대한 현장 검사를 실시하였습니다. 검사 결과, 판매 정책 및 소비자 보호 관리 실태의 부실, 판매 시스템 차원의 불완전 판매, 개별 판매 과정에서의 불완전 판매가 확인되었습니다.

2. 피해자 피해 배상 가이드라인

• 금감원은 판매사와 투자자 간 분쟁을 조기에 해결하기 위해 분쟁 조정 기준(안)을 제시하고 투자자 배상 절차를 신속히 진행할 예정입니다. 제시된 배상 비율은 판매사의 책임과 투자자의 특성을 종합적으로 반영하여 결정될 예정입니다.

3. 배상 비율 및 조정 기준

• 배상 비율은 기본 배상 비율(2040%), 판매사 가중치(310%), 투자자별 가산(최대 45%), 투자자별 차감(최대 -45%), 기타(±10%) 등으로 구성됩니다. 이러한 기준은 투자자의 손실을 충분히 보상하면서도 투자자 자기 책임 원칙을 유지하기 위해 마련되었습니다.

투자자 보호와 시장 원칙의 균형

금융감독원의 이번 조치는 투자자 보호와 금융 시장의 건전성 유지라는 두 가지 중요한 목표를 달성하기 위한 것입니다. 피해자 배상 가이드라인과 분쟁 조정 기준(안)의 마련은 투자자들이 공정한 배상을 받을 수 있는 기반을 제공하면서도, 시장 원리와 투자자의 자기 책임 원칙을 훼손하지 않는 방향으로 설계되었습니다. 앞으로 금융감독원은 관련 기준과 절차에 따라 엄중한 조치를 취하면서도, 사후 수습 노력을 참작하여 투자자들의 피해를 최소화하기 위해 노력할 것입니다. 이번 조치가 투자자들에게 신속하고 공정한 해결책을 제공하며, 앞으로 금융 시장에서 유사한 사태의 재발을 방지하는 계기가 되기를 기대합니다.

LLM(Large Language Models)은 자연어 처리(NLP)의 최전선에서 활약하며, ChatGPT와 같은 기술의 기반이 되는 중요한 분야입니다. 이 글에서는 LLM을 공부하고자 하는 분들을 위한 커리큘럼 과정을 초급, 중급, 고급 단계로 나누어 상세히 소개하겠습니다.

초급: 기초 다지기

1. 프로그래밍 언어 습득: Python은 LLM을 다루는 데 가장 널리 사용되는 언어입니다. 기본 문법과 데이터 처리를 위한 라이브러리(Pandas, NumPy)에 익숙해지세요.

2. 기초 통계학과 선형대수학: 기계학습과 NLP의 기본이 되는 수학적 지식을 습득합니다. 평균, 표준편차, 확률, 행렬 연산 등의 개념을 이해해야 합니다.

3. 자연어 처리(NLP)의 기초: NLP에 대한 기본적인 이해를 위해 토큰화, 어휘 분석, 문법 분석의 기초를 배웁니다.

중급: 심화 학습

1. 기계학습의 기본: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 기계학습의 기본적인 개념과 알고리즘을 학습합니다.

2. 딥러닝과 신경망: 신경망의 기초부터 시작하여, CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory) 같은 고급 신경망 구조에 대해 배웁니다.

3. LLM의 이해: Transformer 아키텍처와 같은 LLM의 핵심 기술을 학습합니다. 이는 ChatGPT와 같은 모델의 기반이 됩니다.

고급: 전문가 되기

1. 최신 LLM 연구 동향 파악: arXiv와 같은 사전 출판 플랫폼을 통해 LLM과 관련된 최신 연구 논문을 읽고 분석합니다.

2. LLM 프로젝트 실습: 실제 데이터셋을 사용하여 자체 LLM을 학습시키고, 다양한 NLP 문제(감정 분석, 문서 요약, 질문 응답 등)에 적용해 봅니다.

3. 오픈소스 프로젝트 참여: GitHub과 같은 플랫폼에서 진행되는 오픈소스 LLM 프로젝트에 참여하여 실무 경험을 쌓고, 커뮤니티와 소통합니다.

결론

LLM을 공부하는 것은 쉽지 않은 여정이지만, 체계적인 접근과 꾸준한 실습을 통해 충분히 도달할 수 있는 목표입니다. 초급에서 고급 단계까지 단계적으로 접근하면서, 학습 과정에서 발생하는 어려움을 극복하고 지속적으로 지식을 확장해 나가는 것이 중요합니다. LLM의 세계는 무궁무진한 가능성을 지니고 있으며, 이 분야에서 전문성을 갖추게 되면 다양한 분야에서 혁신적인 기여를 할 수 있을 것입니다.

기술주의 꿈, 그 끝을 알리는 신호

2024년 3월 8일은 기술 중심의 나스닥 시장에 중대한 변화의 날로 기록될 것입니다. 최근 몇 년간 눈부신 성장을 이끌었던 인공지능(AI)을 포함한 기술주의 황금기는, 엔비디아를 중심으로 한 급격한 하락과 함께 새로운 전환점을 맞이하게 되었습니다. 이 날의 시장 분위기는 그동안 불어온 기술주 버블의 붕괴를 예고하는 것처럼 보입니다. 이 글에서는 나스닥의 급락 원인과 그 의미를 탐구해 보겠습니다.

버블 붕괴를 알리는 여러 신호들

1. 엔비디아의 급락과 시장 영향

• 엔비디아는 AI 기술주의 선두주자로, 최근 몇 년간 시장의 상승세를 주도해 왔습니다. 그러나 3월 8일, 엔비디아 주가는 5% 이상 급락하며 일일 최대 하락폭을 기록했습니다. 이는 장 초반 사상 최고치를 경신한 이후 차익 실현 매물이 쏟아지면서 나타난 현상으로, 전체 시장에 큰 영향을 미쳤습니다.

2. 고용지표와 시장 반응

• 미국 노동부 발표에 따른 혼재된 고용지표는 시장에 혼란을 가중시켰습니다. 비농업 고용이 예상치를 웃돌며 증가한 반면, 1월 신규 고용은 크게 하향 조정되고 실업률이 상승했습니다. 이는 시장 참가자들이 해석에 어려움을 겪게 만들었고, 불안정한 시장 심리를 반영했습니다.

3. 기술주 중심의 변동성 증가

• 엔비디아뿐만 아니라 인텔, 브로드컴, AMD 등 다른 주요 기술주도 대폭 하락했습니다. 이는 기술주에 대한 과열된 투자와 과도한 기대감이 일정 부분 조정을 받고 있음을 시사합니다. 특히 반도체와 AI 기술에 대한 투자 열풍이 일부 냉각되면서 나스닥 전체의 하락세를 이끌었습니다.

나스닥 하락과 앞으로의 전망

2024년 3월 8일 나스닥의 급락은 기술주 버블의 붕괴를 예고하는 신호탄으로 해석될 수 있습니다. 이는 단기적인 변동성에 대한 경계와 함께 장기적인 투자 전략 재검토의 필요성을 강조합니다. 시장의 과열과 과매수 구간에서 벗어나 실질적인 가치와 성장 잠재력에 기반한 투자 접근이 요구됩니다. 나스닥 시장의 급격한 하락은 경계해야 할 위험 신호이자, 새로운 기회를 찾아볼 수 있는 전환점이 될 수 있습니다. 투자자들은 변화하는 시장 상황에 유연하게 대응하며, 장기적인 관점에서 시장을 바라볼 필요가 있습니다.