개발 공부

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.

기술주의 새로운 지평, 엔비디아의 상승세

최근 기술 시장은 인공지능(AI) 기술의 발전과 그 응용 가능성에 큰 관심을 보이며 엔비디아 주가의 급격한 상승을 목격했습니다. 엔비디아는 AI 및 딥러닝에 필수적인 고성능 그래픽 처리장치(GPU)를 제공하는 선두 기업으로, 이 분야에서의 독보적인 위치가 주가 상승의 주된 원인이었습니다. 그러나, 기대만큼이나 급격한 하락세도 경험하며 많은 투자자들과 시장 관찰자들을 놀라게 했습니다. 이 글에서는 엔비디아 주가 상승의 배경과 급격한 하락의 원인을 분석해보겠습니다.

엔비디아 주가 상승의 원동력과 급락의 원인 분석

1. AI 기술 발전에 따른 주가 상승

• 엔비디아는 AI 연구 및 개발에 필수적인 고성능 GPU를 제공하는 기업으로, AI 분야의 폭발적인 성장과 더불어 주가도 큰 상승세를 보였습니다. 데이터 센터 확장, 자율주행차 개발, 컴퓨터 비전 등 AI 기술이 적용되는 분야의 확대가 엔비디아의 성장 가능성을 높였습니다.

2. 급격한 주가 하락의 배경

• 시장 포화 및 경쟁 심화: AI 시장의 급속한 성장에 따른 포화와, AMD와 같은 경쟁사의 추격은 엔비디아의 독점적 지위에 도전장을 내밀었습니다. 이는 투자자들 사이에서 불안감을 조성하며 주가 하락으로 이어졌습니다.
• 규제 리스크와 시장 변동성: 정부의 기술 기업에 대한 규제 강화 움직임과 글로벌 경제의 불확실성은 기술주 전반에 걸쳐 변동성을 증가시켰습니다. 엔비디아 또한 이러한 외부 환경 변화의 영향을 받았습니다.
• 과대평가에 대한 조정: AI 기술에 대한 과도한 기대감과 엔비디아 주가의 급등은 일부 투자자들 사이에서 과대평가에 대한 우려를 낳았습니다. 이러한 우려는 실적 대비 고평가된 주가의 조정으로 이어졌고, 급격한 하락세를 초래했습니다.

엔비디아 주가의 미래 전망

엔비디아 주가의 급등락은 기술 시장의 빠른 변화와 불확실성을 반영합니다. AI 기술의 지속적인 발전과 그 적용 분야의 확장은 엔비디아에게 장기적인 성장 기회를 제공하지만, 시장의 변동성과 경쟁 심화는 지속적인 도전이 될 것입니다. 투자자들은 이러한 요인들을 면밀히 분석하고, 장기적인 관점에서 엔비디아와 같은 기술 기업에 접근할 필요가 있습니다. 엔비디아의 미래는 AI 기술의 진보와 그것이 사회에 미치는 영향에 깊이 연관되어 있으며, 이는 기술 주식 투자의 매력과 위험성을 동시에 보여줍니다.

기본

- 품명 : 겨울소주 45도

- 도수 : 45도

- 용량 : 375ml

- 분류 : 증류주

- 제조 : 아리랑주조

- 가격 : 26000원 

평가

- 점수 : 8/10

- 겨울소주 25도와 동일하게 저온숙성하여 전통주가 많이 표현하는 쌀 맛의 여운이 오래감. 도수가 높은 만큼 목넘김이 부드럽지는 않음. 일반적으로 도수 높은 주류를 좋아하긴 하지만 겨울소주 25도랑 비교하자면 25도가 더 마음에 듬.

겨울 밤을 더욱 특별하게 만드는 선택

겨울의 추위 속에서도 마음을 녹여주는 특별한 술, "겨울소주 45도"가 주목받고 있습니다. 이미 많은 이들에게 사랑받는 "겨울소주 25도"와 비교했을 때, "겨울소주 45도"는 더욱 강렬하고 깊은 맛을 자랑합니다. 이번 글에서는 전통주의 새로운 해석으로 탄생한 "겨울소주 45도"의 특징과 매력, 그리고 "겨울소주 25도"와의 비교를 통해 두 전통주의 독특한 맛과 멋을 탐구해보겠습니다.

"겨울소주 45도"의 독보적인 매력

1. 도수의 차이, 맛의 깊이

• "겨울소주 45도"는 이름에서 알 수 있듯이, 45도의 알코올 도수를 자랑합니다. 이는 "겨울소주 25도"보다 높은 도수로, 보다 강렬한 맛과 후각적인 만족감을 제공합니다. 높은 도수가 주는 깊은 맛은 겨울철에 특히 어울리며, 따뜻하게 마실 때 그 진가를 발휘합니다.

2. 전통과 현대의 조화

• "겨울소주 45도"는 전통적인 소주 제조 방식을 기반으로 현대적인 감각을 더해 탄생했습니다. 발효, 숙성 과정에서 더욱 세심한 주의를 기울여, 깊고 복잡한 맛의 스펙트럼을 선사합니다.

3. "겨울소주 25도"와의 비교

• "겨울소주 25도"가 부드럽고 순한 맛으로 많은 이들에게 사랑받는다면, "겨울소주 45도"는 더욱 강렬하고 깊은 맛을 추구하는 이들에게 적합합니다. 두 전통주는 각각의 독특한 매력으로 겨울철 술자리를 풍성하게 합니다.

겨울철 술자리의 새로운 선택, "겨울소주 45도"

"겨울소주 45도"는 겨울철 술자리에 새로운 선택지를 제공합니다. 강렬한 도수와 깊은 맛은 겨울의 추위를 녹이고, 마음을 따뜻하게 만들어줄 것입니다. "겨울소주 25도"와 함께라면 다양한 취향과 상황에 맞는 전통주를 선택할 수 있게 됩니다. 전통주의 깊은 맛과 멋을 즐기며, 올겨울을 더욱 특별하게 만들어보세요.