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MySQL, PostgreSQL, MongoDB 비교: 어떤 DB를 선택할 것인가?

현대의 소프트웨어 개발에서 데이터베이스는 핵심적인 역할을 담당합니다. 데이터를 안전하게 저장하고, 효율적으로 조회하며, 다양한 비즈니스 로직에 활용되기 위해서는 적절한 데이터베이스 선택이 중요합니다. 대표적인 오픈소스 데이터베이스로는 MySQL, PostgreSQL, MongoDB가 있으며, 각각의 구조와 특성, 강점이 다릅니다. 이 글에서는 이 세 가지 데이터베이스를 비교해보며, 어떤 상황에서 어떤 DB를 선택하는 것이 유리한지 분석하겠습니다.1. MySQL: 가장 널리 사용되는 RDBMS1-1. 특징관계형 데이터베이스(RDBMS) 구조를 따릅니다.SQL(Structured Query Language) 기반으로 쿼리를 작성합니다.트랜잭션, 조인, 외래 키 등의 기능을 제공합니다.Oracle에 의해 소유..

IT개발 2025.04.17

IT 프로젝트 관리 방법론: 애자일, 스크럼, 그리고 그 외 방식들의 이해

IT 프로젝트는 일반적인 업무보다 복잡도와 불확실성이 높기 때문에, 효과적인 관리 체계 없이는 성공적인 결과를 얻기 어렵습니다. 따라서 많은 IT 조직들은 개발 속도, 품질, 유연성을 높이기 위해 프로젝트 관리 방법론을 도입하고 있으며, 그중 가장 널리 알려진 방식이 **애자일(Agile)**과 그 구현 방식 중 하나인 **스크럼(Scrum)**입니다. 이번 글에서는 이러한 주요 방법론들의 개념, 특징, 적용 예시 등을 자세히 살펴보겠습니다.1. 프로젝트 관리 방법론이란?프로젝트 관리 방법론이란, 프로젝트를 기획부터 완료까지 효과적으로 수행하기 위한 절차, 원칙, 역할, 도구 등을 체계화한 것입니다. IT 프로젝트는 다음과 같은 특징을 지니고 있습니다:요구사항이 수시로 변함다양한 이해관계자 존재반복적인 ..

IT개발 2025.04.17

데이터 분석을 위한 Python 라이브러리: Pandas와 NumPy

현대의 데이터 분석은 단순한 통계 계산을 넘어, 대규모 데이터를 빠르고 정확하게 처리하고 해석하는 능력을 요구합니다. 이 과정에서 Python은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로 자리 잡았으며, 그 중심에는 바로 Pandas와 NumPy라는 두 강력한 라이브러리가 존재합니다.이번 글에서는 Pandas와 NumPy의 개요, 특징, 주요 기능과 함께 실무에서 어떻게 활용되는지에 대해 살펴보겠습니다.1. NumPy: 고성능 수치 계산 라이브러리1.1 NumPy란?**NumPy(Numerical Python)**는 대규모 다차원 배열 및 행렬 연산을 위한 파이썬 라이브러리입니다. 고속 연산을 위한 C 기반의 구현 덕분에 반복문보다 훨씬 빠르게 수치 데이터를 처리할 수 있습니다.NumPy는..

IT개발 2025.04.17

딥러닝 기초 및 주요 알고리즘 소개

1. 딥러닝이란 무엇인가?딥러닝(Deep Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 머신러닝(Machine Learning)의 하위 개념에 속합니다. 딥러닝은 인간의 뇌에서 영감을 얻은 **인공신경망(Artificial Neural Networks)**을 기반으로 하며, 수많은 데이터를 학습하여 스스로 특징을 추출하고 예측하는 능력을 갖춘 알고리즘입니다.기존의 머신러닝은 데이터에서 특징(Feature)을 사람이 수동으로 추출해야 했지만, 딥러닝은 이 과정을 자동화할 수 있어 매우 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있습니다. 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이고 있습니다.2. 딥러닝의 기본 개념2.1 뉴런(Neuron)과 신경망(Neural Netwo..

IT개발 2025.04.16

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 차이점

1. 인공지능(AI)이란?인공지능(AI, Artificial Intelligence)은 인간처럼 사고하고, 학습하며, 문제를 해결하는 컴퓨터 시스템을 만드는 기술입니다. AI는 1950년대부터 등장하여 오랜 시간 발전해 왔으며, 지금은 산업 전반에 걸쳐 활용되고 있습니다. 예를 들어, 자율주행차, 음성 인식, 챗봇, 추천 시스템 등은 모두 인공지능 기술의 대표적인 사례입니다.AI는 광범위한 개념으로, 단순한 규칙 기반 시스템부터 복잡한 심층 신경망까지 다양한 기술을 포괄합니다. 우리가 흔히 말하는 스마트한 기계나 서비스 대부분이 AI 기술을 기반으로 하고 있으며, 그 하위 개념으로 머신러닝, 딥러닝이 포함됩니다.2. 머신러닝(ML)이란?머신러닝(ML, Machine Learning)은 AI의 한 분야로,..

IT개발 2025.04.16

챗봇 개발 기초: NLU와 NLP의 활용

1. 챗봇이란?챗봇(Chatbot)은 사람이 사용하는 언어를 이해하고, 이에 대해 자동으로 응답하는 컴퓨터 프로그램입니다. 고객 서비스, 마케팅, 정보 제공, 예약 시스템 등 다양한 분야에서 사용되며, 특히 사용자의 질문에 빠르게 대응할 수 있어 24시간 고객 응대 시스템으로 각광받고 있습니다.초기 챗봇은 단순한 키워드 기반 시스템이었지만, 현재는 **자연어 처리(NLP)**와 자연어 이해(NLU) 기술을 바탕으로 훨씬 더 정교하게 진화하였습니다. 챗봇은 사람의 언어를 이해하고, 의도를 파악하고, 상황에 맞게 대답을 제공하는 것이 핵심 기능입니다.2. NLP와 NLU란?2.1 NLP (Natural Language Processing)자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도..

IT개발 2025.04.15