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태태개발일지 - Java 파일 입출력 완전 정리

회사에서 기존에 고용노동부 퇴직연금시스템 파일 로직 점검에 이어서 운용사 선정 페이지 파일 로직 점검 업무를 받았다.기존 고용노동부 시스템은 전자정부 프레임워크라, jdk와 java 버전이 낮아서, 좀더 간편하고 성능좋은게 있을 까 강의를 들어봤다.파일 시스템 라이브러리와 클래스 자체는 변한게 없는 것 같은데. 상황에 따라 어떤 것을 사용하는 것이 좋은 지 좋은 지식이 되었다. 바이트 스트림 vs 문자 스트림 바이트 스트림 (Byte Stream)FileInputStream / FileOutputStream데이터를 바이트 단위로 읽고 쓴다.이미지, 동영상, 바이너리 파일, PDF 등 텍스트가 아닌 파일 처리에 적합. 문자 스트림 (Character Stream)FileReader / FileWriter텍..

JAVA 2025.12.01

태태개발일지 - ADSP 일정 및 후기

ADSPhttps://www.dataq.or.kr/www/sub/a_06.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 시험일정https://www.dataq.or.kr/www/accept/schedule.do 데이터자격검정 - 데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.데이터자격시험, DAP, DAsP, SQLP, SQLD, ADP, ADsP.www.dataq.or.kr ADSP 후기 우선 47회 adsp를 도전했다.나는 소프트웨어학과를 졸업했고, 데이터 분석이랑은 연관이 적었지만, AI에 대해 공부하..

카테고리 없음 2025.11.22

태태개발일지 - ADSP 3 통계와 회귀분석

통계와 회귀분석 기초통계통계학개론모집단/표본표본추출방법자료의 종류기초통계분석기술통계/추측통계회귀분석다변량분석상관분석(상관계수)다차원 척도법(MDS)주성분 분석(PCA) 시계열 예측 통계특정집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약된 형태의 표현이다.통계자료 획득 방법: 총조사/전수조사, 표본조사 모집단과 표본표본의 평균, 표본의 표준편차, 표본의 분산 등 표본에서 요약하여 정리한 데이터를 통계량이라고 한다.실제 모집단의 평균, 표준편차, 분산등을 모수라고한다. 통계량을 통해 모수 추정을 할 수 있다. 표본 추출방법단순랜덤추출법1~N 까지의 번호를 부여하고, n개의 번호를 임의로 선택해 원소를 추출 계통추출법번호를 부여하고, k개씩 n개의 구간으로 나누고 하나의 임믜로 선택한 후 ..

자격증/ADSP 2025.10.26

태태개발일지 - ADSP 2 데이터 분석 기획 총정리

데이터 분석 기획 분석 기획의 특징분석기획실제 분석을 수행하기에 앞서 분석을 수행할 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 작업 데이터 사이언티스트의 역량수학/통계학적 지식, 정보기술, 비지니스에 대한 이해와 전문성 필요 분석에 가장 중요한 요소DATA + Analytics Model + Analyst + Value 분석 기획 구분 분석 과제 발굴(단기)분석 마스터 플랜(중장기) 분석 대상과 방법에 따른 분석 주제 what(무엇을) knownun-knownhow(어떻게)knownOptimization(최적화)Insight(통찰) un-knownSolution(솔루션)Discovery(발견) 목표 시점별 분석 기획방안 2가지분석과제..

자격증/ADSP 2025.10.26

태태개발일지 - ADSP 1 과목 데이터의 이해 총정리

1 과목 데이터의 이해데이터 유형정성적 데이터(질적 자료)저장,검색, 분석에 많은 비요이 소모되는 언어/문자 형태의 데이터 주관적 내용통계분석이 어렵다.ex) 회사 매출 증가함 정량적 데이터(양적 자료)정형화 된 데이터로 수치, 도형, 기호 등의 형태를 가진 데이터객관적 내용비용 소모가 적어 통계분석에 용이ex) 나이, 몸무게 ,주가 데이터의 역할지식 경영의 핵심 이슈인 암묵지와 형식지 간의 상호작용에 중요한 역할을 한다. 지식 형성의 중요한 기초가 된다. 암묵지 학습과 체험을 통해 개인에게 습득된 무형의 지식1. 내면화학습과 체험을 통해 개인이 습득하는 과정 2. 공통화내면화된 지식을 조직의 지식으로 만드는 과정 형식지문서나 메뉴얼처럼 형상화된 지식으로, 지식의 전달과 공유가 매우 용이 3. 표출화개..

자격증/ADSP 2025.10.23

태태개발일지 - SpringBoot에서 JSP사용하는 방법

문제 springboot에서 jsp를 사용하려고 하니깐, 문제가 생겼다. 해결 1. /src/main/webapp/WEB-INF/views/**.jsp 이와같은 경로 아래 jsp 파일들을 둔다.2. build.gradle file에 jasper 의존성을 둔다.implementation 'org.apache.tomcat.embed:tomcat-embed-jasper'3. application.properties file에 #jsp연결시키려면 이거필요함spring.mvc.view.prefix=/WEB-INF/views/spring.mvc.view.suffix=.jspserver.port=8080spring.web.resources.add-mappings=true같이 메핑을 시켜줘야한다. 아래와 같은 방..

Trouble Shooting 2025.10.08

태태개발일지 - 객체탐지 서비스 Springboot로 서빙하기 AI API 사용하기

JSP우선 JSP를 통해서 사진을 받을 코드를 작성한다. 사진 업로드 사진 선택 업로드 사진을 넣으면 /upload로 multipart/form-data로 image가 전달된다. Springboot에서 JSP를 사용하려면 설정이필요하다.https://taetaecoding.tistory.com/347 태태개발일지 - SpringBoot에서 JSP사용하는 방법문제 springboot에서 jsp를 사용하려고 하니깐, 문제가 생겼다. 해결 1. /src/main/webapp/WEB-INF/views/**.jsp 이와같은 경로 아래 jsp 파일들을 둔다.2. build.gradle file에 jasper 의존성을 둔다.implementation 'org.apache.taetaecoding.t..

AI 2025.10.08

태태경제일지 - YALE University (Financial Markets)

보험의 핵심 원리보험은 다수의 위험을 하나의 풀에 모아 개별 충격을 상쇄하는 장치로, 대수의 법칙이 작동할 때 평균 손실이 예측 가능해진다. 두 가지 구조적 문제도덕적 해이는 보장 덕분에 행동이 더 위험해지는 현상으로, 부주의 증가나 고의 사고 유인이 대표적이다. 선택편향은 위험을 잘 아는 쪽이 가입을 결정해 고위험자만 남는 현상으로, 건강보험에서 아픈 사람 위주 가입과 건전자 이탈로 보험료가 폭등하는 악순환을 낳는다. 농업 사례와 해법전통적 작물보험은 수확량 허위 신고나 관리 소홀 같은 조작·도덕적 해이에 취약했다. 이를 보완한 방식이 기상지수보험으로, 강수량·온도 등 관측 가능한 날씨 지표에 연동해 보상해 정보 비대칭을 줄인다. 다만 파종 시기 등 농업 생리와 연계된 지표 설계가 정교하지 않으면 ..

태태개발일지 - AI 프롬프트 엔지니어링 기법, CHAT-GPT API 등록 및 사용, LLM 튜닝 기법

프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링은 AI언어 모델에게 원하는 결과를 얻기 위해 입력(프롬프트)를 설계하는 기술이다. 중요한이유같은 요청이라도 물어보는 방식에 따라 답변의 품질이 크게 바뀐다.GPT-4 API로 LLM 학습데이터를 만들 때 중요하다.LLAMA나 여러가지 파인튜닝할때도 프롬프트 엔지니어링이 중요하다. 프롬프트 엔지니어링 기초 프롬프트 엔지니어링의 기본적인 원칙은 사람에게 설명하듯 잘 설명해줘야한다. 1.명확한 지시사항ex)"다음 텍스트를 3개의 핵심 포인트로 요약해줘"(o)"다음텍스트를 요약해줘"(X) 2.컨텍스트 제공(배경 정보와 상황 설명을 주거나 예시작성)ex)"예시를 줄게~ 예시는 다음과같아 ex) {~~~~}""너는 과학기술에서 뛰어난 학자야 ~~답변해줘"3. 형식의 제약ex)..

AI/LLM 2025.09.23

태태개발일지 - 언어모델의 역사

언어모델의 역사 언어모델 언어모델은 가장 자연스러운 다음 단어를 예측하는 모델.정의에 따르면 딥러닝일 필요는 없다.다만 요즘 딥러닝으로 구현하는 추세일 뿐이다. 모델의 역사 통계적언어모델 ➡ RNN 언어모델 ➡ 트랜스포머 ➡ BERT Vs GPT Vs T5 ➡ GPT의 잠재능력 LLM 트랜스포머 구글에서 AI번역기를 만들기 위해서 트랜스포머 구조를 제안 트랜스포머는 인코더-디코더로 구성된 아키텍쳐번역하고자하는 문장이 인코더로 입력되면, 디코더로 번역되어 출력된다. 인코더 ➡ 자연어의 이해디코더 ➡ 자연어의 생성 동작과정 인코더로 데이터가 들어가게되면, 디코더로 이동을하고 디코더의 값 하나하나가 다시 디코더의 입력으로 들어가서 생성 bertbert는 기존 트랜스포머 아키텍쳐에서 인코더만 추출하여 사..

AI/LLM 2025.09.17
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