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컴케빈의 전체 카테고리 분류72

[PT-업무태도] 기술은 빨리 바뀌지만, 일하는 태도는 왜 더 중요해지는 걸까? 기술은 바뀌어도 태도는 남는다퇴근길에 오늘 처리했던 작업들을 머릿속으로 다시 돌려봤다.기술적으로는 어려운 일이 아니었는데, 이상하게 피곤이 더 크게 남았다.그 피곤은 “일이 많아서”라기보다, “판단이 많아서” 생긴 피로였다.그리고 그때 이런 질문이 떠올랐다.“기술은 빨리 바뀌는데, 왜 요즘은 일하는 태도가 더 중요해지는 걸까?” 예전에는 기술이 커리어를 끌고 간다고 믿었다.새로운 스택을 배우고, 더 좋은 도구를 익히면 성장한다고 생각했다.그 믿음은 틀리지 않았다.문제는 그 믿음만으로는 요즘의 속도를 따라가기 어렵다는 점이었다.어제의 “최신”이 오늘은 “기본”이 되고,오늘의 “기본”은 내일 “AI가 대신”하게 된다.그래서 내 머릿속에는 이런 말이 남기 시작했다.기술은 바뀌어도, 태도는 남는다. 그때 깨달았.. 2026. 1. 26.
[IT-개념정리] 바이브 코딩(Vibe Coding) 완전 정리: 개념·등장배경·실전 접근법·수익화 로드맵까지 바이브 코딩(Vibe Coding) 완전 정리: 개념·등장배경·실전 접근법·수익화 로드맵까지최근 개발/제품 커뮤니티에서 “바이브 코딩(Vibe Coding)”이라는 단어가 빠르게 퍼지고 있습니다.겉으로는 “AI가 코드를 대신 짜준다”처럼 들리지만, 실제 본질은 개발의 중심이 ‘타이핑’에서 ‘의도(요구사항) 설계 + 검증’으로 이동하는 변화입니다.이 글은 비개발자/초보자도 이해할 수 있도록 바이브 코딩의 정의·등장배경·필요성·이슈(리스크)를 정리하고, 실제로 어떤 도구를 어떤 순서로 써야 효율적인지, 그리고 결과물을 수익화까지 연결하는 실행 로드맵을 제공합니다.이 글에서 얻을 수 있는 것1) 바이브 코딩의 정확한 의미(왜 등장했는지, 무엇이 달라졌는지)2) 초보자/비개발자용 실전 접근법(도구 선택 + 학습.. 2026. 1. 26.
[PT-기술시선] 인공지능이 일자리를 빼앗는 게 아니라, ‘일의 정의’를 바꾼다 인공지능이 일자리를 빼앗는 게 아니라, ‘일의 정의’를 바꾼다요즘 뉴스를 보다 보면, 기술이 “가능해졌다”는 이야기보다기술이 “들어온다”는 이야기에서 긴장이 더 크게 느껴진다.특히 공장과 생산 현장에서는 더 그렇다.인공지능이 들어온다는 말은 종종사람의 자리가 줄어든다는 말로 바로 연결되기 때문이다. 최근 현대차 그룹이 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’를 생산 라인에 투입하려는 계획을 두고노조가 강하게 반발했다는 소식을 봤다.표면적으로는 “로봇 도입” 이야기지만,실제로는 일자리와 합의의 문제가 한꺼번에 올라온 느낌이었다. 나는 이런 뉴스를 볼 때마다, 질문이 조금 바뀐다.“AI가 일자리를 빼앗을까?”보다“AI가 들어오면 일이 어떻게 바뀔까?”가 더 정확한 질문 같아서다. 기술은 늘 두 가지를 동시에.. 2026. 1. 25.
[PT-사고판단] 정답을 찾으려 할수록 길을 잃는다, 결국 중요한 건 나만의 판단 기준이다 정답을 찾으려 할수록 길을 잃는다, 결국 중요한 건 나만의 판단 기준이다요즘은 답이 너무 빨리 나온다.질문을 던지기도 전에, 이미 누군가의 답이 화면에 떠 있다.그래서인지 선택은 점점 쉬워졌는데,결정 이후의 확신은 오히려 줄어들었다. 가끔은 선택이 어려워서가 아니라,무엇을 기준으로 판단해야 하는지 모르기 때문에 멈춰 서는 것 같다.정답이 없어서가 아니라,기준이 없어서 흔들리는 순간들. 최근에 RAG와 파인튜닝을 정리하면서도 비슷한 느낌을 받았다.사람들은 종종 이렇게 묻는다.“그래서 RAG가 정답인가요?”“파인튜닝이 더 좋은 선택 아닌가요?”하지만 이 질문에는 이미 문제가 있다.마치 하나의 정답이 존재하는 것처럼 묻고 있기 때문이다. RAG와 파인튜닝은 경쟁 관계라기보다,판단 기준에 따라 선택이 달라지는 .. 2026. 1. 25.
[IT-암호기술] PQC 전환기술 핵심 정리: ML-KEM·하이브리드 TLS·PKI·코드서명·Crypto-Agility까지(실무 기준) PQC 전환기술 핵심 정리: ML-KEM·하이브리드 TLS·PKI·코드서명·Crypto-Agility까지(실무 기준)양자내성암호(PQC)는 “알고리즘 1개 바꾸면 끝”이 아니라, 키교환(TLS/VPN)·서명(코드서명/인증서)·키관리(HSM/KMS)·운영(롤백/관측)이 함께 움직이는 전환 아키텍처 문제입니다.특히 NIST가 첫 PQC 표준(FIPS 203/204/205)을 공개하면서, 이제 조직은 “언젠가 준비”가 아니라 전환기(Transition)에서 장애 없이 병행/점진 전환하는 기술을 갖춰야 합니다. :contentReference[oaicite:0]{index=0}이 글에서는 “PQC 전환기술”을 구성하는 핵심 기술들을 표준/프로토콜/PKI/공급망/운영 관점에서 기술적으로 정리합니다.이 글에서 얻을.. 2026. 1. 25.
[IT-실무점검] Physical AI 실무 체크리스트: 로봇·센서·AI 결합 시 반드시 점검할 7가지 Physical AI 실무 체크리스트: 로봇·센서·AI 결합 시 반드시 점검할 7가지최근 산업 현장에서는 LLM 같은 “디지털 AI”를 넘어, 로봇/센서/제어와 결합된 Physical AI(Embodied/Robotics AI)가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 Physical AI는 소프트웨어만 잘 만들면 끝나는 문제가 아닙니다. 물리 세계에서 실제로 움직이고 충돌하며, 안전·설비·사람의 리스크를 직접 동반하기 때문입니다.이 글은 개념 소개가 아니라, 실제 도입·PoC·운영 단계에서 실패를 줄이기 위한 실무 체크리스트를 제공합니다.이 글에서 얻을 수 있는 것1) Physical AI 도입 시 반드시 확인해야 할 7대 점검 영역2) 정량/정성 검사를 분리해 재작업 비용을 줄이는 방법3) PoC 단계에서.. 2026. 1. 24.
[IT-개념정리] Physical AI란 무엇인가? 현실 세계를 이해하고 움직이는 인공지능의 등장 Physical AI란 무엇인가? 현실 세계를 이해하고 행동하는 인공지능의 등장인공지능(AI)은 오랫동안 디지털 세계에서 발전해 왔습니다. 텍스트를 이해하고, 이미지를 분류하며, 데이터를 분석하는 것이 주된 역할이었습니다.그러나 최근 AI는 단순히 “생각하는 존재”를 넘어, 현실 세계(Physical World)를 인식하고 직접 행동하는 단계로 진입하고 있습니다.이러한 흐름 속에서 등장한 핵심 개념이 바로 Physical AI입니다.Physical AI는 로봇, 자율주행, 스마트 팩토리, 물류 자동화, 의료 장비 등 현실 공간에서 실제 물리적 결과를 만들어내는 AI를 포괄합니다. 이 글에서는 Physical AI를 처음 접하는 독자도 이해할 수 있도록, 개념·구조·차별점·활용 분야·한계까지 기초 관점에서.. 2026. 1. 23.

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