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자동차에 사용되는 모터 종류 및 특징 자동차에 사용되는 모터 종류 및 특징자동차의 전동화가 가속화되면서 모터 기술이 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 자동차에 사용되는 모터는 목적에 따라 다양한 종류가 있으며, 각 모터의 구조와 특징을 이해하면 차량의 성능을 최적화할 수 있다. 이번 글에서는 자동차에서 사용되는 주요 모터의 종류와 그 특징을 상세히 살펴보겠다.1. 자동차에서 사용되는 모터의 역할자동차에 사용되는 모터는 크게 세 가지 역할을 한다:구동용 모터: 전기차(EV) 및 하이브리드 차량(HEV, PHEV)에서 엔진을 대체하거나 보조하는 역할을 함.보조용 모터: 파워 스티어링, 냉각 팬, 연료 펌프, 워터 펌프 등 부수적인 역할을 담당.액추에이터용 모터: 서스펜션 시스템, 자동 도어, 윈도우 리프터, 전자식 변속기 등에 적용.이제 각 모터.. 2025. 2. 11.
프로그래밍과 LLM: 코드 자동 완성, 버그 수정, 문서화 지원 프로그래밍과 LLM: 코드 자동 완성, 버그 수정, 문서화 지원1. 서론소프트웨어 개발의 패러다임이 변화하면서, **대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)**이 프로그래밍의 여러 영역에서 혁신을 가져오고 있다. GitHub Copilot, OpenAI Codex, Google Gemini 등 LLM 기반 도구들은 코드 자동 완성, 버그 수정, 문서화 지원 등의 기능을 제공하며 개발자의 생산성을 극대화하고 있다.이 글에서는 LLM이 프로그래밍을 어떻게 지원하는지, 그리고 코드 자동 완성, 버그 수정, 문서화의 각 분야에서 LLM이 기존 개발 방식과 비교해 어떤 이점을 제공하는지를 심층 분석한다.2. 코드 자동 완성(Code Completion)2.1 기존 코드 자동 완성과 LLM .. 2025. 2. 6.
오픈소스 LLM의 미래: 기업들은 왜 오픈소스 모델을 주목하는가? 오픈소스 LLM의 미래: 기업들은 왜 오픈소스 모델을 주목하는가?1. 서론최근 인공지능(AI) 산업에서 **오픈소스 LLM(Large Language Model)**이 점점 더 주목받고 있다. ChatGPT와 같은 폐쇄형(Closed) 모델이 여전히 시장을 주도하고 있지만, Llama 2, Mistral, Falcon과 같은 오픈소스 LLM들이 등장하면서 기업과 연구기관들은 자체적인 AI 모델 개발 및 커스터마이징의 가능성을 모색하고 있다.기업들이 오픈소스 LLM을 선택하는 이유는 다양하다. 비용 절감, 데이터 프라이버시, 커스터마이징 가능성, AI 생태계 확장 등의 이유로 오픈소스 모델을 활용하려는 움직임이 뚜렷해지고 있다. 본 글에서는 오픈소스 LLM의 미래 전망과, 기업들이 이를 주목하는 이유를 심.. 2025. 2. 6.
LLM 성능 향상을 위한 하드웨어 선택: GPU vs TPU vs NPU LLM 성능 향상을 위한 하드웨어 선택: GPU vs TPU vs NPU1. 서론대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 성능을 극대화하기 위해서는 강력한 연산 능력을 갖춘 하드웨어가 필수적이다. LLM은 수십억~수조 개의 파라미터를 포함하며, 학습과 추론 과정에서 막대한 연산량을 요구하기 때문에 GPU, TPU, NPU와 같은 AI 가속기의 선택이 매우 중요하다.본 글에서는 GPU, TPU, NPU의 주요 특징, 성능 비교, 활용 분야를 분석하고, LLM의 학습 및 추론에 가장 적합한 하드웨어를 전문가의 시각에서 살펴본다.2. LLM 연산에 요구되는 하드웨어 성능 요소LLM의 학습과 추론을 효과적으로 수행하기 위해서는 다음과 같은 하드웨어 성능 요소가 중요하다.✅ 고속 병렬 연.. 2025. 2. 6.
LLM을 이용한 데이터 분석 및 보고서 자동화 LLM을 이용한 데이터 분석 및 보고서 자동화  ]데이터 기반 의사결정이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서, 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 활용한 데이터 분석 및 보고서 자동화가 주목받고 있다. 기존의 데이터 분석 프로세스는 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화, 보고서 작성 등의 과정을 거쳐야 하며, 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요된다.하지만 LLM 기반 자동화 기술을 도입하면 비정형 데이터 분석, 자연어 기반 보고서 생성, 실시간 데이터 해석 등을 더욱 효율적으로 수행할 수 있다. 본 글에서는 LLM을 활용한 데이터 분석 및 보고서 자동화의 원리, 적용 사례, 기술적 구현 방법을 전문가의 시각에서 심층 분석한다.2. LLM을 활용한 데이터 분석의 원리2... 2025. 2. 5.
LLM을 활용한 자동화 시스템 구축: RPA + LLM 사례 LLM을 활용한 자동화 시스템 구축: RPA + LLM 사례1. 서론최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 급속도로 발전하면서, 기업들은 RPA(Robotic Process Automation)와 LLM을 결합한 자동화 시스템 구축에 주목하고 있다. 기존의 RPA 시스템은 반복적인 업무 자동화에 초점을 맞추었지만, LLM을 결합함으로써 비정형 데이터 처리, 자연어 기반 의사결정, 고객 대응 자동화 등 더욱 복잡한 업무도 자동화할 수 있게 되었다.본 글에서는 RPA와 LLM을 결합한 자동화 사례, 적용 가능한 산업군, 기술적 구현 방법을 심층 분석하여, 기업이 LLM 기반 RPA를 효과적으로 도입할 수 있도록 가이드한다.2. RPA와 LLM의 개념 및 역할2.1 RPA(Ro.. 2025. 2. 5.
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