하미's 블로그

헷갈리는 개념, CX UX UI 부터 BX EX 까지 한눈에 정리하기

디지털 시대를 살면서 CX, UX, UI 같은 용어를 한 번쯤 들어봤을 겁니다. 비슷해 보이지만 분명히 다른 이 개념들을 오늘 깔끔하게 정리해볼게요. 여기에 추가로 BX, EX, SX, PX, HX까지 함께 알아보며 이 모든 X(Experience)의 세계를 명확히 구분해 보겠습니다.1. CX (Customer Experience, 고객 경험)대상: 제품이나 서비스를 구매·사용하는 모든 고객초점: 브랜드와의 모든 상호작용 (구매 전부터 구매 후까지의 전 과정)예시: 온라인 쇼핑몰의 상품 검색, 결제, 배송, 고객 서비스 전체 경험2. UX (User Experience, 사용자 경험)대상: 특정 제품이나 서비스의 직접적인 사용자초점: 특정 제품을 사용하는 과정에서 느끼는 사용 편의성, 만족도예시: 모바일..

시계열 데이터에서 계절주기를 검출하는 방법

시계열 데이터(time series data)는 시간의 흐름에 따라 측정된 값들의 연속입니다. 온도 변화, 매출 추이, 주식 가격, 웹 트래픽 등 다양한 분야에서 활용되며, 이 데이터를 분석하는 과정에서 자주 등장하는 개념이 바로 '계절성(Seasonality)'입니다.계절성(Seasonality)이란?계절성은 일정한 주기를 두고 반복되는 패턴을 의미합니다. 예를 들어:아이스크림 매출은 여름에 증가합니다. 더운 날씨로 인해 시원한 제품의 수요가 자연스럽게 늘어나기 때문이죠.온라인 쇼핑은 연말 시즌에 급증합니다. 블랙프라이데이, 크리스마스, 연말정산 등 다양한 이벤트가 소비를 자극합니다.교통량은 주말과 평일에 차이를 보이며, 출퇴근 시간대에도 명확한 패턴을 형성합니다.이러한 반복적인 주기를 정확하게 파악하..

개발자가 직접 들여다보는 테스트, 화이트박스 테스트란?

소프트웨어를 개발할 때 테스트는 필수죠. 그런데 테스트 방식에도 여러 종류가 있다는 사실, 알고 계셨나요? 그중에서도 화이트박스 테스트(White-box Testing)는 코드 안을 직접 들여다보며 테스트하는 방식으로, 개발자와 테스트 엔지니어들이 애용하는 중요한 방법입니다.화이트박스 테스트란?화이트박스 테스트는 프로그램의 내부 구조, 로직, 코드 흐름 등을 기준으로 수행하는 테스트 방식입니다. 즉, 프로그램이 어떤 식으로 작동하는지를 "속속들이" 알고 있는 상태에서 진행하죠.테스트 대상이 되는 코드의 조건, 루프, 분기 등을 분석하고, 모든 경로가 한 번 이상 실행되도록 테스트 케이스를 설계합니다. 이런 점에서 사용자의 행동만을 기준으로 삼는 블랙박스 테스트와는 달라요.왜 화이트박스 테스트가 중요할까?..

인터넷 보안의 필수품, VPN이란 무엇일까?

요즘은 인터넷만 잘 써도 세상을 반쯤은 품고 사는 시대입니다. 하지만 그만큼 우리의 개인정보와 활동이 쉽게 노출될 수 있다는 말이기도 하죠. 그래서 최근 많은 사람들이 찾는 보안 도구 중 하나가 바로 VPN(Virtual Private Network)입니다. 이름은 어렵지만, 그 개념은 의외로 간단하고 우리 생활에 실용적으로 적용할 수 있어요.VPN 이란?VPN은 '가상 사설망'이라는 뜻으로, 공공 네트워크(예: 와이파이, 인터넷망)를 사용할 때 내 컴퓨터와 목적지 서버 사이에 보안 터널을 만들어주는 기술입니다. 즉, 누군가 내 인터넷 활동을 들여다보지 못하도록 암호화된 통로를 만들어주는 것이에요.VPN이 필요한 이유1. 공공 와이파이에서의 보안 유지카페, 도서관, 공항 등에서 제공되는 무료 와이파이는 ..

Athena 3편: Glue 크롤러로 Athena 테이블 자동 생성하기

Athena에서 데이터를 쿼리하려면 테이블(스키마 정보)이 먼저 정의되어 있어야 합니다. 이때 AWS Glue의 크롤러(Crawler)를 활용하면 S3에 있는 데이터를 자동으로 분석해서 Athena에서 바로 사용할 수 있는 테이블로 등록해줍니다.이 글에서는 Glue 크롤러를 사용해 Athena 분석 환경을 자동화하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.1. Glue 크롤러란?Glue 크롤러는 S3의 데이터를 스캔해서:파일 구조와 포맷을 분석하고컬럼 및 타입 정보를 추출하여Glue Data Catalog에 테이블을 자동 생성하는 서비스입니다.Athena는 이 Glue Catalog를 참조해서 테이블처럼 쿼리를 수행합니다.2. Glue 크롤러 생성 단계① 크롤러 생성 시작AWS Glue 콘솔 → Crawlers ..

협업 알고리즘(Collaborative Algorithms): 함께 배우고, 더 나은 결과 만들기

현대 기술 환경에서 협업은 단순히 사람이 함께 일하는 것을 넘어서, 알고리즘 간의 협업으로 확장되고 있습니다. 머신러닝, 추천 시스템, 자율주행, 로보틱스 등 다양한 분야에서 "협업 알고리즘"은 빠르게 핵심 기술로 자리 잡고 있는데요, 오늘은 이 협업 알고리즘의 개념과 방식에 대해 알아보겠습니다.협업 알고리즘이란?협업 알고리즘(Collaborative Algorithm)이란 여러 에이전트(또는 시스템, 노드, 사용자 등)가 서로 정보를 공유하거나 공동으로 학습하면서 더 나은 결과를 도출하는 알고리즘을 말합니다.쉽게 말해, "혼자보다 함께 일할 때 더 똑똑해지는" 방식이죠.대표적인 협업 알고리즘 방식1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)분야: 추천 시스템설명: 사용자 행동 패턴(예..

Athena 2편: 성능 최적화 가이드, 비용도 줄이고 속도도 높이자!

AWS Athena는 매우 유용하지만, 무턱대고 사용하면 느려지고 비용도 올라갑니다. Athena는 스캔한 데이터 양을 기준으로 과금하기 때문에, 성능을 최적화하는 것이 곧 비용을 절감하는 길입니다.이 글에서는 Athena의 쿼리 성능을 높이고, 비용까지 아낄 수 있는 실전 팁을 정리해보겠습니다.1. Parquet, ORC 같은 컬럼 기반 포맷 사용하기Athena는 CSV나 JSON도 읽을 수 있지만, Parquet 또는 ORC처럼 컬럼 저장 형식을 사용하면 훨씬 빠르고 경제적입니다.장점:필요한 컬럼만 읽기 때문에 데이터 스캔량 대폭 감소기본적으로 압축됨변환 방법:Glue ETL 또는 Spark, Pandas 등으로 변환 후 S3 저장2. 파티셔닝 전략 수립하기S3 내 데이터를 폴더 구조로 나누는 파티셔..

인공지능과 대화를 나누다 보면, 단어 하나, 문장 구조 하나에 따라 결과물이 완전히 달라지는 걸 느껴본 적 있으실 겁니다. 특히 프롬프트(prompt)를 설계할 때 '언어 일관성(Language Consistency)' 이라는 개념은 종종 간과되지만, AI의 반응 품질을 좌우하는 중요한 요소 중 하나입니다.이번 글에서는 프롬프트 언어의 일관성이 왜 중요한지, 어떤 문제를 예방할 수 있는지, 그리고 실전에서 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.언어 일관성이란?언어 일관성(Language Consistency) 이란 프롬프트에서 사용하는 언어 스타일, 톤, 어휘, 문법 등이 일관되게 유지되는 상태를 말합니다. 예를 들어 같은 문장 안에서 반말과 존댓말이 섞이거나, 영어와 한국어가 뒤섞인 경우, A..

AWS Athena는 S3에 저장된 데이터를 SQL로 바로 조회할 수 있는 서버리스 쿼리 서비스입니다. 인프라를 직접 구성할 필요 없이 빠르게 분석 작업을 시작할 수 있어, 로그 분석, BI 대시보드, 임시 쿼리에 자주 활용됩니다.Athena는 어떤 서비스인가요?서버리스: EC2나 RDS처럼 인스턴스를 띄우지 않아도 됩니다. 쿼리한 만큼만 비용을 지불합니다.SQL 인터페이스: 표준 SQL을 사용하므로 진입 장벽이 낮습니다.S3 기반: S3에 저장된 다양한 포맷(CSV, JSON, Parquet 등)의 데이터를 바로 조회할 수 있습니다.Athena 기본 아키텍처S3: 분석 대상 데이터가 저장된 장소Glue Data Catalog: 테이블 스키마를 저장하는 메타데이터 저장소 (Athena가 참조)Athena..

1. 서론데이터가 폭발적으로 쏟아지는 2025년, 영상·이미지 스트림은 빅데이터 5V(Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value)의 모든 요소를 극단적으로 보여 줍니다. 이 방대한 시각 데이터를 실시간으로 ‘이해’하기 위해 컴퓨터 비전 모델은 더 빠르고, 더 가볍고, 더 정확해져야 했습니다. 그 요구를 가장 극적으로 충족시켜 온 알고리즘이 바로 YOLO(You Only Look Once) 계열입니다.2. YOLO란 무엇인가?YOLO는 한 번의 전방향 패스만으로 객체 위치와 클래스를 동시에 예측해 속도와 정확도를 모두 잡은 1‑스테이지(One‑Stage) 탐지기입니다. 2016년 YOLOv1이 등장한 이후, 연구 커뮤니티와 산업계는 v3, v5, v7을 거쳐 2024년 Y..