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IT

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팹리스(Fabless)란 무엇인가: AI 시대에 꼭 알아야 할 반도체 핵심 용어 “반도체 회사”라고 하면 왠지 거대한 공장(클린룸)부터 떠올리기 쉽죠. 그런데 요즘 반도체 산업을 움직이는 주인공 중에는 공장 없이도 세계를 뒤흔드는 회사들이 많습니다. 이들이 바로 팹리스(Fabless)입니다. 팹리스는 반도체를 설계할 능력은 있지만, 생산 라인(공장)은 직접 갖고 있지 않은 회사입니다. 이 글의 목표는 “팹리스”라는 단어가 정확히 무엇인지와 AI 시대에 왜 이 단어가 더 중요해졌는지 예시로 감 잡게 만드는 것입니다.팹리스가 왜 생겼을까: 공장은 너무 비싸고, 세상은 너무 빨랐다반도체 공장(팹, fab)을 짓고 최신 공정을 운영하는 건 상상 이상으로 어렵고 비쌉니다. 그래서 업계는 자연스럽게 역할 분담을 하기 시작했어요.팹리스: 설계에 올인파운드리(foundry): 생산(웨이퍼 제조)에..
사전학습모델(Pretrained Model)이란 무엇인가? 요즘 “AI가 똑똑해졌다”는 말, 사실 절반은 맞고 절반은 ‘준비 운동을 엄청 했더라’가 정답입니다.그 준비 운동의 이름이 바로 사전학습모델(Pretrained Model)입니다. 한 줄로 요약하면 이렇습니다.사전학습모델은 먼저 세상에 널린 방대한 데이터로 기초 실력을 길러두고, 나중에 특정 업무(번역, 요약, 감성분석, 검색, 분류 등)에 맞게 빠르게 적응시키는 모델입니다. 이 글은 “사전학습모델”이라는 단어가 왠지 어려워 보였던 분도, 개발자로서 실무 적용을 고민하는 분도 이해할 수 있게 핵심 용어를 예시와 함께 풀어드립니다.사전학습모델이 뭐냐고요? 비유로 시작해봅시다처음부터 요리사를 키운다고 생각해볼게요.처음부터 학습(From scratch): 요리 도구 잡는 법부터 시작해서, 레시피도 직접 만들고..
파운데이션 모델(Foundation Model)이란 무엇인가? 요즘 “생성형 AI”, “대규모 언어 모델(LLM)”, “멀티모달” 같은 단어가 뉴스와 업무 대화에 기본 옵션처럼 붙어 다니죠. 그런데 이 유행어들의 뿌리에는 공통 조상이 하나 있습니다. 바로 파운데이션 모델(Foundation Model)입니다. 이 글의 목표는 단순합니다.파운데이션 모델이 정확히 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 AI 시대에 같이 따라다니는 핵심 용어들을 일반인도 이해할 수 있게 예시로 풀어 설명하는 것입니다.파운데이션 모델이 뭐길래 “파운데이션”일까?파운데이션(Foundation)은 말 그대로 “기초 공사”입니다.파운데이션 모델은 다양한 작업에 두루 쓸 수 있도록, 아주 큰 규모의 데이터로 미리 학습(pretraining)해 둔 범용 모델을 말합니다. 핵심 특징은 딱 두 가지로 정리됩..
지식 증류(knowledge distillation)란 무엇인가? AI 를 사용하다보면 정확도는 마음에 드는데… 모델이 너무 무거워서 서버가 감당하기 어려운 경우가 있습니다.여기서 등장하는 핵심 용어가 바로 지식 증류(knowledge distillation)입니다. 한 줄 요약을 하자면, 거대한 모델(선생, teacher)이 알고 있는 요령과 뉘앙스를 더 작은 모델(학생, student)에게 전수해서, 가볍고 빠르게 만들면서도 성능을 최대한 유지하는 모델 경량화/모델 압축 방법입니다. 이 글에서는 지식 증류의 원리를 일반인도 이해할 수 있게 예시로 풀어 설명하고, 개발 관점에서 “대체 어떻게 학습시키는지”까지 정확하게 정리해 보겠습니다.왜 지식 증류가 필요할까대형 딥러닝 모델은 보통 성능(정확도, F1, BLEU 등)을 끌어올리기 위해 파라미터 수와 연산량을 크게 늘..
지도학습(Supervised Learning)이란 무엇인가?(라벨이 있는 데이터로 똑똑해지는 가장 현실적인 머신러닝) 머신러닝을 처음 접하면 다들 비슷한 장면을 겪습니다.“AI가 알아서 학습한다며? 그럼 나는 커피만 마시면 되는 거 아니야?”현실은 커피를 물 마시듯이 매일 마시며 데이터를 닦고, 라벨을 확인하고, 성능을 재고, 과적합과 싸우는 일의 연속이죠. 그 치열한 전장 한가운데에 가장 자주 등장하는 주인공이 바로 지도학습입니다. 지도학습은 한 문장으로 요약하면 이렇습니다.입력(특성, feature)과 정답(라벨, label)이 짝지어진 데이터를 보고“이런 입력이면 정답은 보통 이거야”라는 규칙을 모델이 배우는 방식지도학습이 필요한 순간은 정답지가 있는 문제집을 풀면서 정답에 가까워지게 하는 느낌지도학습은 정답지가 있는 문제집을 풀며 실력이 느는 과정과 비슷합니다.문제: 이메일 내용(입력)정답: 스팸/정상(라벨)목표..
AI 리터러시란 무엇인가? AI가 일상에 들어온 요즘, 진짜 중요한 능력은 “AI를 잘 쓰는 재주”만이 아닙니다. 더 중요한 건 “AI를 믿어도 되는지 판단하는 눈”이에요. 검색창에 무엇이든 치면 답이 나오던 시대에서, 이제는 그 답이 그럴듯하게 ‘지어져서’ 나올 수도 있는 시대가 됐거든요. 그래서 등장한 핵심 용어가 바로 AI 리터러시(AI Literacy)입니다. 쉽게 말해, AI를 도구로 잘 쓰되 도구에 끌려다니지 않는 능력입니다.AI 리터러시란 무엇인가AI 리터러시는 인공지능을 “사용할 줄 아는 것”을 넘어서, 다음을 할 수 있는 능력을 말합니다.AI가 대략 어떻게 작동하는지 큰 그림을 이해하기AI의 답을 그대로 믿지 않고 검증하기편향, 오류, 과장 같은 한계를 알고 안전하게 활용하기개인정보/저작권/윤리 이슈를 피해가며 책..
AI 편향이란 무엇인가(인공지능이 “공정하지 않게” 동작하는 진짜 이유) AI 편향(인공지능 편향, 알고리즘 편향)은 요즘 뉴스에도 자주 나오고, 회사 회의에서도 심심치 않게 튀어나오는 단골 키워드입니다. 그런데 막상 “그래서 AI 편향이 뭐야?”라고 물으면, 대답이 두 갈래로 갈라지곤 합니다.“AI가 차별한다는 거잖아.”“데이터가 이상하면 모델도 이상해진다는 거지.”둘 다 맞는 말인데, 약간은 모호합니다. 오늘은 AI 시대에 꼭 알아야 할 핵심 용어인 AI 편향을 일반인도 이해할 수 있게 풀어서, 예시와 함께 정리해보겠습니다. 개발자라면 바로 실무 체크리스트로 가져다 쓸 수 있게, 어디서 편향이 생기고 어떻게 줄이는지까지 다뤄보겠습니다.AI 편향의 한 줄 정의AI 편향은 인공지능이 어떤 집단, 조건, 상황에 대해 일관되게 불리하거나 유리한 결과를 내는 경향을 말합니다.중요한..
2026년 1월 로지텍 옵션스(Logi Options+) 무한로딩 버그 원인부터 해결까지 정리 아침에 커피 한 잔 내려놓고, 늘 하던 대로 마우스 옆 버튼을 눌렀는데… 아무 일도 안 일어납니다. 뒤로 가기? 스크롤 가속? 제스처? 전부 안되고 로지텍에 설정해둔 모든 단축키 기능도 동작하지 않습니다! 이런 경우 로지텍 옵션스(Logi Options+)를 의심해보셔야 합니다. 특히 최근(2026년 1월 초)에는 macOS에서 Logi Options+가 전 세계적으로 갑자기 안 켜지거나, 무한 로딩처럼 보이는 현상이 실제로 발생했습니다. 다행히 원인이 꽤 명확했고, 해결도 “공식 패치 설치”로 깔끔하게 정리됩니다. 시간 없고 바쁘신 분들은 글 가장 마지막 부분만 보세요!!1) 이번 로지텍 옵션스 오류, 대표 증상 체크리스트아래 중 2개 이상이면 “최근 이슈(인증서 만료)” 가능성이 높습니다.Logi O..

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