wb2875 님의 블로그

Z 변환(z-Transform): 디지털 신호처리의 핵심 도구

Z 변환(z-Transform): 디지털 신호처리의 핵심 도구디지털 신호처리(DSP)에서 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 것은 신호의 특성을 이해하고 처리하는 데 필수적입니다. 이러한 변환을 가능하게 하는 도구 중 하나가 바로 **Z 변환(z-Transform)**입니다. 이번 글에서는 Z 변환의 개념, 수학적 정의, 주요 성질, 그리고 MATLAB을 활용한 실습 예제를 통해 Z 변환의 기초를 다져보겠습니다.1. Z 변환이란?Z 변환은 이산 시간 신호를 복소 주파수 영역으로 변환하여 신호의 주파수 성분을 분석하는 방법입니다. 이는 연속 시간의 라플라스 변환과 유사한 개념으로, 디지털 신호의 주파수 특성을 이해하는 데 사용됩니다.수학적으로, 이산 시간 신호 x[n]x[n]의 Z 변환은 다음과 ..

이산 시간 신호와 시스템: 디지털 신호처리의 핵심 개념 정리

이산 시간 신호와 시스템: 디지털 신호처리의 핵심 개념 정리디지털 신호처리(Digital Signal Processing, DSP)는 아날로그 신호를 디지털 형태로 변환하여 다양한 연산을 수행하는 기술입니다. 이 과정에서 **이산 시간 신호(discrete-time signals)**와 **이산 시간 시스템(discrete-time systems)**의 개념은 매우 중요합니다. 본 글에서는 이 두 개념을 중심으로 DSP의 기초를 정리해보겠습니다.1. 이산 시간 신호란?이산 시간 신호는 시간의 연속적인 흐름을 일정한 간격으로 나누어 얻은 신호입니다. 즉, 아날로그 신호를 일정한 시간 간격으로 샘플링하여 얻은 디지털 신호를 말합니다.주요 이산 시간 신호의 종류:단위 임펄스 신호 (Unit Impulse Si..

ER 모델에서 관계형 스키마로 변환하는 절차

ER 모델에서 관계형 스키마로 변환하는 절차 완전 정복정보처리기사나 실무에서 데이터베이스 설계를 시작할 때 가장 먼저 접하게 되는 것이 바로 **ER 모델(Entity-Relationship Model)**입니다.ER 모델은 현실 세계의 객체(Entity)와 그들 간의 관계(Relationship)를 시각화한 모델로, 논리적 데이터베이스 설계의 출발점입니다.하지만 컴퓨터는 그림이나 도식이 아닌 **정형화된 스키마(Schema)**를 통해 데이터를 저장하고 처리합니다.따라서 ER 모델을 실제 데이터베이스에 구현하려면 이를 **관계형 스키마(Relational Schema)**로 변환하는 과정이 반드시 필요합니다.이번 글에서는 ER 모델의 개념부터 시작해, Entity → Relation, Relations..

SQL DDL, DML, DCL 명령어 정리 및 활용 예시

SQL DDL, DML, DCL 명령어 정리 및 활용 예시 (정보처리기사 1과목 완전 정복)SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스를 다루기 위한 표준 언어입니다.SQL은 단순한 데이터 조회를 넘어, 테이블 생성부터 데이터 조작, 사용자 권한 관리까지 다양한 기능을 제공합니다.이 글에서는 정보처리기사 1과목의 핵심 주제 중 하나인 DDL, DML, DCL 명령어의 개념과 구문, 그리고 활용 예시를 정리합니다.SQL이 처음이더라도 이해할 수 있도록 구성했으며, 실무에서도 바로 써먹을 수 있는 예제도 함께 포함했습니다.1. SQL 언어의 3가지 분류SQL 명령어는 기능에 따라 세 가지로 분류됩니다.분류의미주요 기능DDLData Definition Language데이터 구조 정의 ..

정규화 단계별 설명과 예시 (1NF ~ BCNF ~ 4NF, 5NF, 반정규화)

1. 데이터베이스 정규화(Normalization): 1NF부터 BCNF까지 완벽 정리데이터베이스 설계 시 가장 중요한 원칙 중 하나는 데이터 중복을 줄이고, 이상(Anomaly)을 방지하는 것입니다. 이를 위한 대표적인 기법이 바로 **정규화(Normalization)**입니다. 정규화는 테이블의 구조를 체계적으로 개선하여 데이터의 무결성과 효율성을 보장하는 핵심 과정입니다.이번 글에서는 데이터베이스 정규화의 개념부터 1정규형(1NF), 2정규형(2NF), 3정규형(3NF), **BCNF(Boyce-Codd Normal Form)**까지 각 단계별 개념과 예시를 자세히 설명합니다. 정보처리기사 공부는 물론 실무에서도 유용하게 활용할 수 있는 내용을 담았으니 끝까지 집중해주세요.1-1. 정규화란 무엇인가..

On-Device AI(Edge AI) 모델 경량화와 TensorFlow Lite 최적화

On-Device AI(Edge AI) 모델 경량화와 TensorFlow Lite 최적화최근 인공지능 기술이 스마트폰, IoT 기기, 스마트카메라 등 엣지 디바이스로 빠르게 확산되고 있습니다. 이처럼 네트워크 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행하는 기술을 On-Device AI 혹은 Edge AI라고 부릅니다.On-Device AI는 지연시간이 낮고, 개인정보 유출 위험이 적으며, 네트워크 연결이 없어도 동작할 수 있다는 점에서 각광받고 있지만, 동시에 모델 크기, 연산 자원, 배터리 제약이라는 어려움도 함께 안고 있습니다.이 글에서는 On-Device AI의 필요성과 과제를 살펴보고, 대표적인 경량화 프레임워크인 TensorFlow Lite를 중심으로 모델 최적화 전략을 상세히 소개하겠습니다..

AI 윤리·편향(Bias) 모니터링·완화 전략

AI 윤리·편향(Bias) 모니터링·완화 전략인공지능(AI)은 의료, 금융, 교육, 채용, 형사 사법 등 다양한 분야에 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 AI 기술이 인간의 삶에 더 깊숙이 개입하면서 **AI 윤리(Ethics)**와 편향(Bias) 문제가 함께 떠오르고 있습니다.AI가 편향된 결정을 내리거나, 특정 집단에 불공정한 결과를 초래할 경우, 이는 기술적 오류를 넘어서 사회적·법적 문제로 이어질 수 있습니다.이 글에서는 AI 시스템이 가질 수 있는 편향의 유형과 원인, 이를 사전에 모니터링하고 완화하는 전략, 그리고 실제 적용 사례들을 심층적으로 살펴보겠습니다.1. AI 편향이란?AI 편향은 알고리즘이 특정 집단에 대해 불공정하거나 왜곡된 판단을 내리는 것을 의미합니다. 이는 주로 다음의 경로..

하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교

하이퍼파라미터 최적화 자동화: Optuna vs Ray Tune 비교머신러닝 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 **하이퍼파라미터(hyperparameter)**입니다.학습률, 배치 크기, 은닉층 수, 정규화 계수 등은 모델 정확도에 큰 영향을 미칩니다.그러나 이 값을 수작업으로 조정하는 것은 번거롭고 비효율적입니다.그래서 최근에는 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하는 프레임워크들이 주목받고 있으며, 대표적으로 Optuna와 Ray Tune이 많이 사용되고 있습니다.이번 글에서는 이 두 프레임워크를 심층 비교하고, 실제 프로젝트에 어떤 기준으로 선택하면 좋을지 자세히 소개하겠습니다.1. 하이퍼파라미터 튜닝이란?하이퍼파라미터는 모델 학습 전에 사람이 직접 설정하는 변수로, 다음과 같은 예시가 있습니다..

Vector Database(예: Pinecone, Milvus) 설계 및 유사도 검색 최적화

Vector Database(예: Pinecone, Milvus) 설계 및 유사도 검색 최적화AI 서비스의 핵심이 모델에서 데이터로 이동하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)이나 추천 시스템에서, 문서나 이미지, 오디오 등을 숫자 벡터로 변환한 후 유사도를 기반으로 검색하는 기술이 중요해졌습니다.이러한 **벡터 기반 검색(Vector Similarity Search)**의 효율성과 성능을 책임지는 인프라가 바로 **벡터 데이터베이스(Vector Database)**입니다.이번 글에서는 벡터 데이터베이스의 개념부터 설계 고려사항, 대표적인 벡터 DB(Pinecone, Milvus)의 특징, 그리고 유사도 검색을 최적화하기 위한 전략까지 심층적으로 소개합니다.1. 왜 벡터 데이터베이스가 필요한가?자..