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기업과 개인 개발자들이 소프트웨어 개발 과정에서 다양한 오픈소스 라이브러리를 사용하는 것은 이제 일반적인 현상이 되었습니다. 그러나 오픈소스 라이브러리 사용에는 반드시 명확한 정책이 필요합니다. 이 글에서는 오픈소스 라이브러리 정책의 필요성과 이를 실제로 관리하는 방법을 예시와 함께 살펴보겠습니다.✅ 오픈소스 라이브러리 정책이 왜 필요할까요?많은 오픈소스 라이브러리는 각기 다른 라이선스(License)를 가지고 있습니다. 예를 들어 Apache 2.0, MIT와 같은 허용적 라이선스부터 GPL, AGPL과 같은 제한적인 라이선스까지 다양합니다.라이선스를 제대로 확인하지 않고 사용하면 나중에 법적인 문제나 저작권 분쟁에 휘말릴 수 있습니다. 따라서 기업과 조직은 다음과 같은 목적으로 오픈소스 정책을 수립해..

🚀 Java 11 vs 17 vs 21: 주요 변화와 코드로 살펴보기자바(Java)는 지속적으로 새로운 기능과 성능 개선을 선보이며 발전하고 있습니다. 이번 글에서는 Java 11, Java 17, 그리고 최신 버전 Java 21의 핵심 기능을 간단한 코드 예제와 함께 비교해보겠습니다.📌 Java 11 (LTS)Java 11은 현재 가장 널리 쓰이는 LTS(Long-Term Support) 버전입니다.🔑 주요 특징var 키워드 활용 확장HttpClient API 정식 도입Lambda 표현식의 간결화📗 코드 예시: HttpClient 사용하기import java.net.http.*;import java.net.URI;public class Java11HttpClientExample { publ..

빅데이터 시대, 다양한 데이터 소스를 효과적으로 처리하기 위한 필수적인 기술이 **ETL(Extract-Transform-Load)**입니다. 하지만 기존 ETL은 고정된 규칙 기반으로 데이터를 변환하다 보니 새로운 유형의 데이터나 예외 상황에 대응하는 데 어려움이 있었죠.AI가 여기에 더해진다면?AI + ETL: 어떤 장점이 있을까요?지능적 데이터 변환AI 기반의 자연어 처리(NLP) 및 머신러닝 기술을 활용하여 데이터의 패턴과 의미를 스스로 학습하고 유연하게 변환합니다.이상 데이터 자동 감지AI가 데이터 품질 문제를 자동으로 탐지하고, 이상 데이터를 능동적으로 관리합니다.예측 분석 기반의 로드 최적화과거 데이터 처리 패턴을 학습한 AI가 적절한 로드 전략을 추천하여 처리 속도를 향상시킵니다.이렇게 A..

최근 많은 기업들이 프로세스 자동화와 효율적인 시스템 통합을 위해 **EAI(Enterprise Application Integration)**를 도입하고 있습니다. EAI는 다양한 기업 내부 시스템을 연결하여 데이터와 프로세스를 매끄럽게 통합하는 기술이죠.하지만 기존의 EAI는 통합 작업을 구성하고 관리하는 데 많은 시간과 비용이 드는 것이 사실입니다. 이때 AI가 결합된다면 어떨까요?AI + EAI: 어떻게 결합할 수 있을까?자동화된 연계 구성AI 모델은 시스템 간 데이터 흐름과 패턴을 학습해 통합 구성을 자동으로 추천하거나 구성합니다.지능형 오류 탐지 및 관리연계 과정에서 발생하는 장애를 AI가 빠르게 탐지하고, 이상 패턴을 미리 예측하여 사전에 문제를 해결합니다.자가 학습 기반의 최적화지속적으로 ..

최근 인공지능(AI) 분야에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)는 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 하지만 실제로 자신만의 NLP 모델을 구축하려면 복잡한 이론적 배경과 깊은 기술적 지식이 필요하다고 생각하기 쉽습니다. 다행히도 HuggingFace와 같은 강력한 라이브러리를 활용하면 간단하게 NLP 모델을 구축할 수 있습니다.HuggingFace Transformers 소개HuggingFace Transformers는 NLP 모델 구축을 위한 오픈소스 라이브러리로, 미리 학습된(Pre-trained) 언어 모델들을 쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다. 대표적으로 BERT, GPT-2, RoBERTa, DistilBERT 등 다양한 모델을 제공하며, 사용자는 ..

한국어 NLP 모델 파인튜닝의 일반적 방법자연어 처리(NLP) 분야에서 한국어 데이터를 다룰 때, 일반적으로 사전학습된(pre-trained) 모델을 파인튜닝(fine-tuning)하는 방식을 사용합니다. 이번 글에서는 한국어 데이터로 NLP 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 자세히 소개하겠습니다.1. 사전학습 모델의 활용먼저, 한국어 NLP 작업에서 빠르게 성능을 내기 위해 거대한 코퍼스로 미리 학습된 모델을 활용합니다. 대표적으로 사용되는 모델은 BERT, GPT, ELECTRA 등이 있습니다. 이런 사전학습 모델들은 언어의 기본적인 특성과 일반적인 지식을 이미 학습하고 있어, 적은 양의 데이터로도 특정 작업에 맞게 빠르게 파인튜닝될 수 있습니다.대표적인 한국어 사전학습 모델KoBERTKorBER..

Spring AI로 쉽게 이해하는 Model Context Protocol (MCP)최근 AI 개발 환경이 빠르게 발전하면서 다양한 AI 모델을 손쉽게 통합할 수 있는 기술이 중요해지고 있습니다. 그 중에서도 **Model Context Protocol(MCP)**은 여러 AI 모델과 외부 도구 간의 일관된 소통을 위한 표준화된 프로토콜로 주목받고 있습니다.📌 MCP란 무엇인가요?MCP(Model Context Protocol)는 마치 USB-C 케이블이 다양한 기기를 하나의 표준으로 연결하듯, AI 모델과 외부 서비스 간의 연결을 단순화하고 표준화하는 프로토콜입니다. 이를 통해 AI가 더 쉽게 다른 서비스와 정보를 주고받으며, 다양한 애플리케이션에 통합될 수 있습니다.🌱 Spring AI와 MCP의..