njcin

안녕하세요, njcin입니다. 매일 아침 AI 공부를 하면서 알게 된 따끈따끈한 최신 트렌드를 정리해 공유합니다. 단순히 뉴스를 보는 것을 넘어, 우리 업무(개발, 마케팅)에 어떻게 적용할 수 있을지 고민해 보았습니다.1. "채팅"을 넘어 "행동"으로: 'AI 에이전트' 시대 본격화핵심 내용: AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 업무를 완결하는 '에이전트(Agent)'로 진화하고 있습니다. 11월 들어 기업들의 AI 도입이 '챗봇'에서 '자율 에이전트(Autonomous Agent)'로 급격히 이동하는 추세입니다.업무 인사이트:(마케팅) "SNS 문구 써줘"가 아니라, "이번 주 트렌드 분석해서 인스타 게시물 3개 기획하고 초안 잡아서 보고해"까지 위임 가능해집니..

인공지능 2025. 11. 27. 10:41

유튜브에서 흥미로운 영상을 봤습니다. 게임의 그래픽 옵션을 낮추거나 프레임을 제한하는 '저사양' 설정이 오히려 플레이어에게 이득을 주는 경우에 대한 내용이었습니다.문득 이런 생각이 스쳤습니다."그래, 저사양은 전기를 덜 먹잖아. 클라우드 서버의 부하도 줄이고. 만약 우리 게임이 저사양 환경을 유도하고, 그만큼 전기를 아낀 사용자에게 보상을 준다면?"이것은 작은 아이디어지만, 제가 고민하는 친환경(ESG) 게임의 실마리가 될 수도 있겠다는 희망을 보았습니다.1. 필연적으로 마주할 모순 (The Paradox)하지만 제 시선은 곧 더 먼 미래를 향했습니다. 지금 제가 만드는 서비스는 텍스트 기반의 스토리 게임이라 전력 소모가 적습니다. 하지만 제 로드맵의 다음 단계는 AI가 텍스트를 넘어 그래픽과 영상을 생..

사업 준비 2025. 11. 25. 23:19

안녕하세요. 오늘은 창업가로서 매일 마주하는 치열한 고민의 기록을 조금 솔직하게 털어놓으려 합니다.하나의 서비스를 만들고 기업을 이끌어간다는 것은 끊임없는 질문의 연속입니다. 단순히 "돈을 어떻게 벌까?"를 넘어, "우리는 어떤 가치를 세상에 내놓는가?"에 대한 답을 찾는 과정이기 때문입니다.오늘 제 노트에 적힌 고민들은 비즈니스의 가장 현실적인 문제(수익)와 가장 이상적인 가치(환경과 미래) 사이의 줄타기에 대한 이야기입니다.1. 사람들의 지갑은 언제 열리는가? (비즈니스의 본질)사업을 준비하며 가장 경계하는 것은 우리의 서비스가 '구걸'이 되는 것입니다. "우리 힘드니까 도와주세요"라는 식의 접근으로는 지속 가능한 기업을 만들 수 없습니다.사람들이 기꺼이 지갑을 여는 순간은 언제일까요? 바로 우리가 ..

사업 준비 2025. 11. 22. 15:10

> System.out.print("Hello, World!");안녕하세요. **njcin(엔제이신)**입니다. 아직은 거창한 사옥도, 수많은 직원도 없는 '상상 속의 회사'입니다. 이곳은 평범한 개발자인 제가 꾸는 꿈과 희망, 그리고 우리가 나아가야 할 방향을 코드를 짜듯 한 줄 한 줄 적어 내려가는 공간입니다. njcin이 도대체 무엇을 하려는 곳인지, 스스로에게 묻고 답하는 인터뷰(Q&A) 형식으로 우리의 시작을 알립니다.Q. njcin? 무슨 뜻인가요?저는 개발자입니다. 매일 모니터 속에서 수많은 데이터를 연결(Join)하며 살아갑니다.어느 날 문득 SQL 명령어인 Natural Join과 Inner Join을 보는데, 이 딱딱한 코드가 저에게는 철학으로 다가왔습니다.Natural Join: 자연..

사업 준비 2025. 11. 19. 23:45

초기의 신경망퍼셉트론은 맥컬록-피츠 모델을 기반으로 하는 학습 기계로서, 헵의 법칙을 적용하여 출력값에 따라 가중치를 플러스와 마이너스로 변동시키며 업데이트를 진행한다. 가중치 업데이트 과정에서는 출력값 𝑤𝜑(𝑥)이 긍정적인 예라면 가중치를 +로 조정하고, 부정적인 예라면 –로 조정하여 학습률(learning rate) 𝜂를 사용하여 업데이트를 수행한다. 단순 퍼셉트론은 '퍼셉트론 수렴 정리'(perceptron convergence theorem)를 기반으로 하여, 긍정적인 예와 부정적인 예의 학습 데이터를 선형적으로 분리할 수 있다면 반드시 유한 횟수를 통해 평면 분리 상태에 도달할 수 있다는 개념을 갖고 있다. 하지만 데이터가 선형적으로 분리되지 않는 경우, 퍼셉트론 학습을 적용할 수 없다는..

인공지능 2025. 1. 25. 13:34

신경망이란 인간 두뇌의 생물학적 뉴런의 작용을 모방한 모델로, 이 구조는 인간의 지능적인 처리 방식과 유사한 원리로 작동한다. 신경망은 인간 두뇌의 병렬성(parallelism)을 모델링하여, 뉴런들로부터의 입력을 특정한 함수 과정을 통해 출력하게 되며, 이러한 인공지능 모델은 "인공신경망"(Artificial Neural Networks)이라고도 불린다. 이러한 신경망은 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에 이용되고 있다. 신경망의 발상은 인공지능을 기호주의와 연결주의로 나누었을 때, 신경망이 연결주의의 대표적인 모델로 자리 잡고 있다는 점에 있다. 인간 두뇌에 있는 뉴런의 연결을 모방하며, 인간의 지능이 뉴런들 사이의 연결로부터 시작된다고 가정하는 이 발상이 바로 신경..

인공지능 2025. 1. 23. 21:17

효율적인 탐색 방법은 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색을 통해 탐색할 노드의 순서를 결정하는 방식으로 이루어진다. 이러한 탐색 방법을 고려하여 처리 시간을 단축하는 것은 매우 중요하다. 여기서 비용에 따른 탐색 방법은 사전 지식이나 경험, 즉 휴리스틱을 사용하여 처리 시간을 줄이는 접근 방식을 의미한다. 비용의 종류에는 초기 상태에서 상태 𝑠의 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합을 𝑔(𝑠)으로 정의하고, 상태 𝑠에서 목표하는 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합은 h(𝑠)로 나타낸다. 나아가 상태 𝑠를 거치는 초기 상태에 대한 최적 경로 이동에 드는 비용의 총합은 다음과 같은 식으로 표현된다: 𝑓(𝑠) = 𝑔(𝑠) + h(𝑠). 최적 탐색은 𝑔(𝑠)의 오픈 리스트에 있는 노드 탐색 ..

인공지능 2025. 1. 21. 22:42

트리 구조와 이진 탐색 트리는 데이터 구조 및 알고리즘 설계에서 중요한 요소로 자리잡고 있다. 트리 구조는 정점 간의 위계적 관계를 표현할 수 있는 자료 구조로서, 시작점으로부터 다양한 경로를 통해 여러 가지 상태를 선택하며 탐색할 수 있다. 이진 탐색 트리는 정렬된 데이터를 기반으로 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 자료구조로, 데이터 저장 및 검색의 효율성을 높이는 데 중점을 둔다.탐색 알고리즘으로는 너비 우선 탐색(Breath First Search, BFS), 깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS), 그리고 다양한 응용을 가진 에이스타(A*) 알고리즘 및 동적 계획법 등이 있다. 너비 우선 탐색은 루트 노드와 연결된 모든 노드를 먼저 탐색한 후, 연결된 다음 깊이의 모든 노드..

인공지능 2025. 1. 20. 22:56