후니의 인생살이

[독후감] 김경일의 마음트레킹: 지친 퇴근길, 내 마음을 가만히 들여다보았습니다한줄 요약: 인지심리학자 김경일 교수의 『마음트레킹』은 늘 사람과 업무에 치여 방전되는 평범한 직장인들이, 자책을 멈추고 자신의 마음이 작동하는 방식을 따뜻하면서도 객관적으로 이해할 수 있도록 돕는 심리학 안내서입니다. 매일 아침 무거운 몸을 이끌고 출근길에 오르며 '나는 왜 이렇게 매일 지치고 예민할까?' 스스로를 탓해본 적 있으신가요? 퇴근 후 소파에 쓰러져 아무것도 하지 못하는 제 모습을 보며 자책하던 중, 인지심리학자 김경일 교수의 『마음트레킹』을 만나게 되었습니다. 이 글에서는 평범한 회사원인 제가 이 책을 통해 어떻게 제 성향을 돌아보고, 마음의 체력을 다시 채워갈 수 있었는지 찬찬히 이야기해보려 합니다. 1. 출근..

취미생활/책 이야기 2026. 7. 31. 09:53

AI 시대의 엔지니어: 단순 코딩을 넘어 시스템 설계자로의 진화한줄 요약: AI 시대의 엔지니어는 '코드를 짜는 사람'에서 'AI 모델과 비즈니스 로직을 연결하는 시스템 아키텍트'로 진화해야 하며, 기술적 도구보다는 '문제 해결 능력'과 '도메인 전문성'이 곧 경쟁력이 됩니다. 우리는 지금까지 거대 언어 모델(LLM)의 기초부터 RAG, 에이전트, 그리고 인프라와 배포까지 AI 엔지니어링의 전체 여정을 달려왔습니다. "AI가 코드를 짜주는 시대에 개발자가 설 자리가 있을까?"라는 질문은 이제 커리어를 고민하는 모든 엔지니어의 화두가 되었습니다. 하지만 Vibe Coding에서 확인했듯, AI는 엔지니어를 대체하는 도구가 아니라, 엔지니어의 생산성을 무한대로 확장하는 지렛대입니다.오늘은 AI 시대, 엔지니..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 28. 09:07

모델 서빙(Serving) 전략: Docker와 Kubernetes를 활용한 배포 가이드한줄 요약: 모델 서빙은 학습된 모델을 컨테이너화(Docker)하여 일관된 환경을 보장하고, 오케스트레이션 도구(Kubernetes)를 통해 트래픽에 맞춰 자동으로 확장(Scaling) 및 운영하는 안정적인 배포 전략입니다. 지난 시간 우리는 고가의 GPU 자원을 효율적으로 사용하는 인프라 최적화에 대해 알아보았습니다. 하지만 아무리 최적화된 모델이라도 이를 사용자에게 안정적으로 전달하는 '배포(Serving)' 과정이 엉성하다면 서비스는 무용지물입니다.오늘은 모델을 제품화하는 현대적 표준 기술인 Docker와 Kubernetes를 중심으로, 어떻게 AI 모델을 견고하게 서빙할 수 있는지 알아보겠습니다. 목차왜 컨테..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 27. 11:02

LLM 인프라 최적화: GPU 자원 관리와 추론 서버 성능 극대화 가이드한줄 요약: LLM 인프라 최적화는 고가의 GPU 자원을 효율적으로 할당하고, 연산 병목을 제거하여 초당 처리량(Throughput)과 응답 속도(Latency)를 극대화하는 엔지니어링 기술입니다. 지난 시간까지 우리는 에이전트와 메모리 시스템, 그리고 이를 돕는 프레임워크를 통해 똑똑한 AI를 설계하는 방법을 배웠습니다. 하지만 AI가 아무리 똑똑해도, 이를 구동하는 인프라(GPU 서버)가 버티지 못하면 서비스는 멈춥니다. 특히 LLM은 방대한 파라미터로 인해 엄청난 연산량과 메모리를 요구합니다.오늘은 고비용의 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, 추론 서버의 성능을 극한으로 끌어올리는 인프라 최적화의 세계를 들여다봅니다. 목차GP..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 26. 08:56

생성형 AI 프로젝트 관리: 전통적 SDLC와 AI 개발 프로세스의 결정적 차이한줄 요약: 전통적인 소프트웨어 개발(SDLC)이 '결정론적 로직'을 구현하는 과정이라면, 생성형 AI 프로젝트는 데이터 기반의 '확률적 모델'을 개선해 나가는 실험적이고 반복적인 과정입니다. 많은 기업이 기존의 소프트웨어 개발 프로세스(SDLC)를 그대로 생성형 AI 프로젝트에 적용하려다 실패를 겪습니다. "왜 기존처럼 기획하고, 설계하고, 코딩했는데 결과가 매번 달라질까?"라는 의문이 든다면, 그것은 여러분의 잘못이 아니라 접근 방식의 차이 때문입니다.오늘은 전통적인 SDLC와 AI 개발 프로세스의 근본적인 차이를 이해하고, 생성형 AI 프로젝트를 어떻게 관리해야 성공할 수 있는지 알아보겠습니다. 목차전통적 SDLC vs..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 25. 08:52

Vibe Coding의 현실: AI와 함께하는 개발 프로세스 및 코드 리뷰 완벽 가이드한줄 요약: Vibe Coding은 코드를 한 줄씩 작성하는 대신 AI에게 자연어로 '의도(Intent)'를 전달하고 결과물을 세련되게 다듬는 '의도 중심의 개발 방식'을 의미합니다. 개발자 커뮤니티에서 최근 가장 뜨거운 화두 중 하나는 단연 'Vibe Coding(바이브 코딩)'입니다. 2025년 초 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)가 처음 언급하며 유명해진 이 개념은, 이제 단순히 트렌드를 넘어 실무 개발의 표준 어휘로 자리 잡고 있습니다. "분위기(Vibe)에 몸을 맡기고 코드를 짠다"는 이 다소 추상적인 개념이 실제 개발 프로세스에 어떤 변화를 가져왔는지, 그리고 AI가 짠 코드를 리뷰할 때 우리는..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 24. 09:47

AI가 만드는 미디어 혁명: 음성과 영상 생성 모델의 기술적 구현 원리한줄 요약: 음성 및 영상 생성 모델은 텍스트나 소리 데이터를 확률적으로 가장 적합한 파형(Waveform)이나 픽셀(Pixel)의 시퀀스로 예측하여 새로운 미디어를 창조하는 생성형 AI의 결정체입니다. 지난 시간, 우리는 AI가 눈을 뜨고 세상을 분석하는 '비전 모델'에 대해 배웠습니다. 이제 AI는 세상을 보는 것을 넘어, 직접 목소리를 내고 움직이는 영상을 만들어내기 시작했습니다. 텍스트 몇 줄만 입력하면 고품질의 내레이션이 나오고, 상상 속의 장면이 영화처럼 펼쳐지는 시대입니다.오늘은 AI가 어떻게 보이지 않는 소리와 움직이는 영상을 수학적으로 생성하는지, 그 기술적 구현 원리를 알아보겠습니다. 목차음성 생성의 원리: 파형을 ..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 23. 08:43

멀티모달의 시작, 비전(Vision) 모델의 원리와 활용법: AI가 세상을 보는 방법한줄 요약: 멀티모달 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지를 '토큰화'하여 이해하며, 이를 통해 시각적 데이터를 분석하고 추론하는 능력을 갖춘 AI입니다. 지난 시간 우리는 AI에게 기억력을 심어주는 '메모리 시스템'을 학습했습니다. 하지만 진정한 AI의 진화는 여기서 멈추지 않았습니다. 이제 AI는 글자만 읽는 것이 아니라, 우리가 보는 세상을 직접 보고 해석하기 시작했습니다. 이를 가능하게 한 핵심 기술이 바로 '멀티모달(Multimodal)'과 그중에서도 특히 '비전(Vision) 모델'입니다.오늘은 AI가 이미지를 어떻게 숫자로 바꿔 이해하는지, 그리고 우리는 이를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다. 목..

IT 정보/AI 그것이 알고싶다 2026. 7. 22. 08:39