DX하'세영'✨

이번 13주차에는 드디어 4차 미니프로젝트를 진행했습니다. 이번 주제는 **ITS(Intelligent Transport System, 지능형 교통 시스템)**이었는데요, 저희 조는 그중에서도 응급차량을 위한 신호 제어 서비스를 기획했습니다. 저희 조가 기획한 서비스는 응급차량이 도로에 접근하면 신호체계를 제어해, 빠르고 안전하게 통과할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 이를 통해 골든타임을 확보하고, 주변 교통의 혼잡도도 줄일 수 있다는 장점이 있습니다.저는 이 프로젝트에서인프라 구성도 중 IoT 파트를 맡아 RSU(노변 장치), 센서, 게이트웨이 등이 클라우드와 어떻게 연동되는지 설계했고,관리자 페이지 프로토타입을 제작하여, 응급차량 운행 현황과 신호 제어 기록을 한눈에 확인할 수 있도록 구현했습니다.클..

DX 컨설턴트 트랙 11·12주차: 클라우드 아키텍처 & 산업별 도메인 기술 분석에이블스쿨도 어느덧 12주차에 접어들었습니다. 이번 두 주는 클라우드 아키텍처와 산업별 도메인 기술 분석을 중심으로 진행되었는데요, 실제 현업에서 쓰이는 인프라 개념과 산업별 활용 사례를 접할 수 있어 더 실감 났던 시간이었습니다.11주차: 클라우드 서비스와 아키텍처의 이해 🌩️11주차는 Azure와 AWS를 중심으로 클라우드 서비스를 직접 실습하며 비교하는 시간이었습니다.특히 에이블스쿨에서 실습용 Azure와 AWS 계정을 제공해주셔서, 직접 서브넷을 구성해볼 수 있었습니다. 단순히 문서로만 배우는 게 아니라, 직접 자원을 만들고 네트워크를 나누면서 “아, 클라우드에서 서비스가 이렇게 흘러가는구나”를 몸으로 체득할 수 있..

온프라미스 환경에서 직접 설계해본 서비스 흐름1. 온프라미스 아키텍처서비스가 배포되는 물리적 환경을 이해하며, 네트워크의 기본 구조부터 서버 구성 요소까지 살펴보았다.서버실에 들어가는 장비들이 단순히 ‘서버’만 있는 게 아니라, 스위치, 방화벽, NAS 등 다양한 요소로 구성된다는 점이 인상 깊었다.2. 하드웨어 구성도실습을 통해 직접 draw.io를 활용해 하드웨어 구성도를 그려봤다.물리적으로 어떤 장비들이 어떻게 연결되는지를 도식화하면서, 서버 간의 관계와 데이터 흐름을 눈으로 확인할 수 있어 훨씬 이해가 쉬웠다.3. 소프트웨어 구성도이번엔 물리적 장비 위에서 어떤 소프트웨어가 구동되는지를 시각화했다.웹 서버, DB 서버, WAS 등 각 계층이 어떤 역할을 하고, 어떻게 연계되는지 구조적으로 표현해보..

네트워크 기초“인터넷은 어떻게 동작하는 걸까?”우리가 웹사이트에 접속하고, 메시지를 주고받고, 영상을 보는 이 모든 과정에는 보이지 않는 네트워크의 흐름이 있습니다.이번 글에서는 네트워크의 핵심 구조인 계층 모델을 바탕으로,데이터가 컴퓨터에서 컴퓨터로 어떻게 전달되는지 하나씩 살펴보려고 해요.네트워크 통신은 왜 계층으로 나눴을까?현대 네트워크는 OSI 7계층 모델과 TCP/IP 4계층 모델이라는 체계를 기준으로 설계되어 있어요.각 계층은 서로 다른 역할을 담당하며, 복잡한 통신을 단계별로 나누어 처리합니다.이번 글에서는 TCP/IP 기준으로 5계층 (물리 ~ 응용) + 심화 개념까지 정리해볼게요!물리 계층 (Physical Layer)📡 데이터가 실제로 이동하는 통로전기 신호, 광신호 등으로 비트 단위..

🎉 Step 1 완료 기념! 5월 7일, 에이블데이를 진행했어요! 드디어 Step 1이 끝났습니다!이를 기념하며 ‘에이블데이’라는 특별한 행사가 열렸는데요, 온라인으로 진행된 행사라 어떤 분위기일지 무척 궁금했답니다.고생한 저희를 위해 kt에서 정성 가득한 선물을 잔뜩 보내주셨답니다!무려 투썸 홀케이크 기프티콘이랑 케이크에 꽂을 수 있는 토퍼,그리고 스탠리 텀블러도 주셨답니다! 가볍고 정말 좋더라구요 👍오전엔 코딩테스트, 오후엔 특강 그리고… 온라인 회식?!에이블데이의 시작은 코딩테스트로 시작됐습니다.문제 길이도 길고 난이도도 꽤 있어서… 저는 간신히 한 문제를 풀었어요 😅 점심시간 이후에는 실무 특강이 이어졌는데요,실제 IT 업계에서의 실무 이야기를 들을 수 있어서 정말 유익했습니다.이런 생생한 ..

이번 미니프로젝트에서는‘AI 비서 만들기’와 Sora를 활용한 영상 생성에 도전했어요.막상 해보니 생각보다 쉽지 않더라고요.생성형 AI를 활용한다는 게 단순히 ‘프롬프트만 잘 짜면 끝’은 아니었어요.구글서치 API로 리뷰 데이터 수집 먼저, 제품 리뷰 데이터를 모으기 위해구글 서치 API를 연동했는데요,생각처럼 리뷰가 깔끔하게 수집되지 않아서여기서부터 애 좀 먹었습니다.필터링도 빡세고, 원하는 데이터를 뽑아내려면프롬프트 + 후처리 로직도 꼼꼼히 챙겨야 했어요.보고서 생성 – 감성분석 그래프수집한 데이터를 바탕으로AI가 자동으로 보고서를 써주는 기능도 시도해봤어요.근데 감성분석 그래프 같은 시각화가 잘 안 그려져서 고생했죠… 결국 몇 번이고 프롬프트 수정하고그래프 출력 로직도 이것저것 바꿔가며‘이 정도면 ..

벌써 에이블스쿨도 5주차!이번 주는 특히 ‘실전’ 느낌이 강하게 났던 한 주였어요.단순히 배우는 걸 넘어서 내가 직접 만들고 써보는 AI 경험이 가득했거든요.1. 프로프트 엔지니어링 – GPT한테 말을 잘 시켜보자!첫 시작은 프로프트 엔지니어링.ChatGPT 같은 생성형 AI에게 똑똑하게 지시하는 법을 배웠어요."이렇게만 말해줘", "표로 정리해줘", "말투는 부드럽게" 같은 조건들을 주면AI가 어떻게 반응하는지를 실험하면서,말 한마디로 결과가 달라지는 재미를 느낄 수 있었답니다.또한 역할 설정, 변수 설정과 같은 스킬을 통해 더 정교하게 프롬프팅을 진행 할 수 있다는 것을 배울 수 있었어요.‘잘 쓰는 사람은 AI를 도구가 아니라 ‘팀원’처럼 쓴다’는 말, 실감했어요!2. 노코드 자동화 툴 만들기 – 코..

안녕하세요, 오늘은 첫 미니프로젝트를 돌아보며, 어떤 과정이 있었고 어떤 점을 배웠는지 나눠보려 해요!🗂 프로젝트 주제는?이번 1차 미니프로젝트의 주제는보험회사 고객 데이터를 활용해 고객을 군집화하고, 군집별로 마케팅 방안을 제안하는 것이었어요.머신러닝에서 배운 K-Means 군집화를 실전에 적용해보는 첫 팀 프로젝트라 설레면서도 약간의 긴장감이 있었답니다.👩‍💻 먼저, 각자 개인 실습부터!첫날에는 팀원 모두가 각자 데이터를 분석하고,KMeans 알고리즘과 Yellowbrick의 elbow method를 활용해서**군집 개수(K 값)**를 도출한 후, 군집화를 진행했어요.🤔 그런데... 결과가 다르다?!개인 실습을 마친 뒤, 저녁엔 화상으로 팀 미팅을 했는데요,서로의 실습 결과를 비교해보니... ..

안녕하세요, 오늘은 KT 에이블 스쿨 3주차 때 배운 내용을 소개해드리겠습니다.3주차에는 인공지능(AI)의 대표 기술인 머신러닝과 딥러닝에 대해 집중적으로 배웠습니다.단순한 개념 이해를 넘어서 실제로 모델을 만들고 데이터를 학습시키며 AI의 원리를 몸소 체험한 한 주였어요!🧠 머신러닝의 원리와 프로세스 이해하기먼저, 머신러닝이 무엇이고 어떻게 작동하는지 기본 개념을 익혔습니다.'데이터를 통해 패턴을 학습하고 예측하는 기술'인 머신러닝은 아래의 5단계로 이뤄진다는 걸 배웠습니다.데이터 수집 및 전처리학습용/테스트용 데이터 분리모델 선택 및 학습예측 및 평가모델 개선 및 반복📈 회귀 vs 분류 – 머신러닝 모델 탐구머신러닝에는 다양한 모델이 있는데, 크게 회귀(Regression) 와 분류(Classif..

안녕하세요, 오늘은 kt에이블스쿨 2주차 과정을 회고해보겠습니다.지난주에 이어 2주차에서는 본격적으로 데이터 분석의 세계에 첫발을 내딛었습니다.데이터 분석의 전체 흐름을 이해하고, 실제로 데이터를 다뤄보며 실습 위주의 커리큘럼이 이어졌습니다.🔍 데이터 분석의 큰 그림: 프로세스와 라이브러리첫 시간에는 데이터 분석이 어떻게 진행되는지를 단계별로 배우며,"데이터를 어떻게 모으고 → 가공하고 → 해석하고 → 시각화하며 → 인사이트를 도출하는지"데이터 분석 프로세스 전반을 익혔습니다.또한 분석에 자주 사용되는 Python 라이브러리들도 배웠습니다.Pandas: 데이터 정리의 핵심NumPy: 숫자 계산과 배열 연산Matplotlib / Seaborn: 데이터 시각화Scikit-learn: 간단한 머신러닝 모델?..