ENTJ 호랭이의 두리번

5년전, 전세계적으로 미래 모빌리티 산업의 지향점이라 여겨졌던  전기자동차2024년 현재 전기차시장은 어떠한가.소비자의 입장에서 전기차를 사는 것이 과연 맞는지 알아보겠습니다. 아는 것이 힘.경제를 읽는 엔지니어. 이도센스  최근 화성의 배터리 공장에서 발생한 대형화재로 배터리에 대한 불안감이 한층 고조되고 있습니다.뿐만아니라 배터리시장에서 LG에너지솔루션, 삼성SDI가 중국산 배터리사와 가격경쟁력 측면에서 우위를 확보하기 어려워지자, 내가 타고 있는 차에 실장된 배터리가 과연 안전한 것인지, 전기차 사용자들의 우려도 높아지고 있습니다. 전기자동차 배터리의 진실전기자동차가 주목받는 이유 중 하나는 바로 친환경적인 장점입니다.이 친환경 자동차의 핵심 기술은 바로 배터리에 있습니다.오늘은 전기자동차 배터리에..

Module 3 [12일차(2일차)] 데이터베이스 : 일종의 대용량 엑셀이다. - RDB : 관계형 모델을 기반으로 SQL을 이용해 데이터 관리 - NoSQL : Not Only SQL ( 다양한 모델, 정리되지 않은 대용량 ) * SQL : Structured Query Language, 구조적 쿼리언어 --> 즉, RDB에서 사용하는 프로그래밍언어 * SQL작성원칙 - SQL문법은 대문자 - 테이블명, 속성명은 소문자 - 명령어 끝에는 세미콜론(;) - 주석은- - 앞에 써서 사용 ※ 꿀팁 : 주석처리 한번에 —> ctrl+/ * INSERT INTO 테이블명 VALUES( ~~ ), ※ 콤마로 여러..

[9일차(4일차)] * df 인덱스는 0부터 시작된다. * df의 열 중 하나만 떼오면 Series가 된다 * 정렬하면 뒤죽박죽 -> df.reset_index(drop=True) *기본값:drop=F * 날짜표현 : pd.to_datetime() : 기본은 2024-01-01 -> pd.to_datetime(%Y%m%d) : 20240101 * df.index : 자체로 0열인 index를 array로 뽑을 수 있다!!!!! —>list_불라 = df.index[0] —> x = month_count[product_name].index 해도 >>> m_c df의 인덱스(제일 왼쪽 세로열) 나옴 *** index가 숫자만은 아니다, 여러 변수들일수도 있음 * 이론 - (16pg) 데이터 변수유형 - (2..

새로운 모듈로 들어갔으니 다시 1일차! [6일차(1일차)] * 3V : Velocity+Volume+Variety * 범주(명목, 서열) / 수치(등간, 비율) * DIKW 이론 * 비정형데이터는 정해놓은 구조는 없지만 정성적 연구에 활용도 높다(X) * 빅데이터 가치 산정이 어려운 이유: (활용다변화, 가치변화, 새 가치창출) * 빅데이터활용테크닉 : 유전알고리즘 등 7가지 ※ Module2_1_4_pdf 참고 [7일차(2일차)] * 대표적인 공백 문자 : “ “ “\t”(탭) “\n”(줄바꿈) * .lower(), .upper(), .replace(), .split() : 위 “문자열”메소드들은 문자열을 직접 수정X, 새로운 값을 생성! : 새로운 변수 지정해서 처리한 값을 넣어줘야만 한다! : .a..

[1일차] * 파이썬은 어디에 사용하나? * 데이터 (전)처리 ---> 데이터 품질 결정 * 분류 모델의 성능 평가와 측정방법 : Confusion Matrix * AI란 : 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 > 생성형 AI * AI의 학습 : 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습 * 생성형AI(트랜스포머 알고리즘이 시초) : LLM(챗GPT), GAN, VAE * 생성형 AI의 종류 : LLM(대규모 언어 모델) / IGM(이미지 생성 모델) * 언어 생성 AI의 원리 (+챗GPT 단계별 기술특징) * 이미지 생성 AI의 원리 : GAN을 통한 스타일 전이, 자기지도학습의 확산모델(노이즈 추가&제거) * 멀티모달(여러 매체로 정보주고받), 메타버스, 싱귤래리티 * 챗GPT는 멀디모달 지향 [2일차] * 챗..

메모리 반도체 기술 中 4. 'DRAM 동작원리 이해' 이번 시간에는 DRAM에 대해 알아보겠습니다. DRAM이란? 우리나라의 반도체 기술이 전세계적으로 유명세를 탄 것은 DRAM의 역할이 컸습니다. 삼성전자, SK하이닉스 등의 기업은 DRAM과 같은 메모리 반도체 기술력이 뛰어나며, DRAM은 NAND와 함께 우리나라 반도체의 핵심 부품입니다. 그렇다면 DRAM은 무엇일까요? DRAM : Dynamic Random Access Memory - 메인 메모리 : 원하는 데이터에 직접 접근 가능 - CPU에 데이터 공급 & 연산결과 저장(Cap) 'Dynamic' 연산 결과는 커패시터를 통해 저장되는데, 외부에서 전압을 가해주면 저장하고, 전압이 제거되면 데이터가 삭제된다. 기껏 연산한 결과(데이터)가 삭제..

메모리 반도체 기술 中 3. 'CPU 동작원리 이해' 이번 시간에는 CPU의 산술논리유닛인 ALU에서 실시하는 논리연산에 대해 알아보겠습니다. 로직게이트를 이용한 논리연산 우리가 살고있는 아날로그 세계가 아닌 시스템에서 다뤄지는 디지털 세계에서는 0과 1 즉, 비트정보를 사용합니다. 이때, 1은 '참'으로 0은 '거짓' 논리요소로 대응 가능합니다. 손이나 계산기로 진행하는 단순 덧셈, 뺄셈 등을 산술연산이라고 합니다. 즉 아날로그 세계에서는 산술연산이 진행되지만, 이를 디지털화하기 위해서는 논리연산으로 바꿔주어야 합니다. 논리연산은 로직게이트를 통해 이뤄지며, 다양한 로직게이트 중에서도 NAND와 NOR는 가장 중요합니다. □ NAND와 NOR NAND와 NOR가 가장 중요한 이유는, 이들 조합으로 모든..

메모리 반도체 기술 中 3. 'CPU 동작원리 이해' 이번 시간에는 CPU의 기본 구성에 대해 알아보겠습니다. CPU 구성 : 제어유닛 / 산술논리유닛 지난 포스팅에서 다뤘던 현재의 컴퓨터 구조인 폰 노이만 컴퓨터 구조는 크게 2가지로 나뉩니다. 1. 중앙처리장치인 CPU 2. 메모리 또한 CPU는 크게 2가지로 구성됩니다. 1) 제어유닛 (CU) 2) 산술논리유닛 (ALU) □ 제어유닛 (CU) CPU의 헤드쿼터 산술논리유닛과 메모리, 입출력부가 각각 원활히 동작하도록 명령 수행 □ 산술논리유닛 (ALU) 디지털 데이터 논리연산 수행 가산기(Adder) 등의 논리연산을 수행하고, AND, NOT, NOR, XOR 등 수많은 논리게이트로 구성됩니다. * 논리게이트는 CMOS 회로로 만들어집니다. 현재는 ..

메모리 반도체 기술 中 3. 'CPU 동작원리 이해' 이번 포스팅에서는 지난 시간에 알아보았던 기존(폰 노이만) 컴퓨터의 단점인 병목현상의 새로운 대안으로 떠오르고 있는 PIM에 대해 알아보겠습니다. PIM(Processing In Memory) : 두뇌모사 컴퓨터 처리속도가 매우 중요한 컴퓨팅 기술에서 데이터의 병목현상은 처리하는 속도보다 생성되는 데이터가 더 많아지는 것을 의미합니다. 이렇게 되면 속도는 당연히 느려지게 되고, 에너지 소모는 병목되는 만큼 더 발생하게 됩니다. 이러한 단점에 대한 대안으로 개발 및 발전되고 있는 것이 두뇌모사 컴퓨터 기술인 "PIM"입니다. □ PIM(Processing In Memory) - 메모리 내에서 직접 연산 - 데이터 병목현상 차단 이를 구현하기 위해서는 반..

메모리 반도체 기술 中 3. 'CPU 동작원리 이해' 이번 포스팅에서는 메모리 종류에 대해 알아보겠습니다. 메모리의 종류 메모리는 각 특성과 성능에 따라 구분되며, 그 구분은 계층적으로 이뤄져 있습니다. 메모리의 종류에는 레지스터, 케시, DRAM, SSD, HDD 등이 있으며 다양한 메모리가 산업현장에서 사용되고 있습니다. 1. 레지스터 기억시간과 용량이 작지만, 데이터 전송이 빠릅니다. 따라서 자주쓰는 데이터를 다루는데 사용됩니다. 2. 케시 CPU의 가장 근처에 있으며 일부라 할 수 있습니다. 기억시간과 용량이 작지만, 데이터 전송이 빠릅니다. 따라서 자주쓰는 데이터를 다루는데 사용됩니다. 3. DRAM 독립적이고 빠른 동작속도를 갖습니다. 기억시간과 용량이 작지만, 데이터 전송이 빠릅니다. 따라서..