Fundamentals

URI Design URI(Uniform Resource Identifier) 디자인은 API 설계의 근본적인 요소로, 개발자 경험과 API의 사용성, 유지보수성에 직접적인 영향을 미친다. 잘 설계된 URI는 API의 직관성을 높이고, 학습 곡선을 완화하며, 리소스의 구조와 관계를 명확히 보여준다. URI의 기본 개념과 구조 URI는 인터넷에서 특정 리소스를 고유하게 식별하는 문자열이다. API 설계에서 URI는 클라이언트가 서버의 리소스와 상호 작용하는 진입점 역할을 한다. URI의 구성 요소 URI의 주요 구성 요소를 이해하는 것은 효과적인 디자인의 시작점이다: 1 2 3 4 https://api.example.com:8080/v1/customers/42/orders?status=pending#summary \___/ \______________/\__/\_________________/ \____________/ \______/ | | | | | | scheme authority port path query fragment 스킴(Scheme): URI가 사용하는 프로토콜(https, http 등) 권한(Authority): 서비스의 도메인 이름 또는 IP 주소 포트(Port): 서비스가 수신 대기하는 네트워크 포트(종종 생략됨) 경로(Path): 리소스의 위치를 계층적으로 나타내는 문자열 쿼리(Query): 리소스에 대한 추가 매개변수(필터링, 정렬 등) 프래그먼트(Fragment): 리소스 내의 특정 부분을 가리키는 식별자(일반적으로 API에서 덜 사용됨) URI vs. URL vs. URN URI 개념을 정확히 이해하기 위해서는 관련 용어의 차이점을 아는 것이 중요하다: ...

AI Engineer vs. ML Engineer 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 기술 생태계에서 중추적 역할을 하게 되면서, AI 엔지니어와 ML 엔지니어라는 직무도 점차 중요해지고 있다. 이 두 역할은 겉보기에 유사해 보이지만, 그 책임과 요구되는 기술 세트, 업무 범위에서 중요한 차이가 있다. 정의와 범위 간단히 말해, AI 엔지니어링은 ML 엔지니어링을 포함하는 상위 개념이라고 볼 수 있다. 모든 머신러닝은 AI의 일부이지만, 모든 AI가 머신러닝을 사용하는 것은 아니다. AI 엔지니어 AI 엔지니어는 인공지능 시스템 전반을 설계, 개발, 구현하는 전문가이다. 이들의 업무는 머신러닝을 포함한 다양한 AI 기술(자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 지식 표현, 추론 시스템 등)을 아우른다. AI 엔지니어는 보다 광범위한 인공지능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추며, 이론적 AI 연구를 실용적인 애플리케이션으로 변환하는 역할을 한다. ...

AI (Artificial Intelligence) vs. AGI (Artificial General Intelligence) 인공지능(AI)과 범용 인공지능(AGI) 사이의 구분은 AI 연구와 개발의 핵심 주제 중 하나이다. 두 개념은 기술적 역량, 개발 상태, 잠재적 영향 및 직면한 도전과제에서 근본적인 차이가 있다. 기본 개념과 정의 인공지능(AI) 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말한다. 현대 AI는 주로 특정 작업이나 문제 도메인에 특화된 ‘좁은 AI(Narrow AI)’ 또는 ‘약한 AI(Weak AI)‘의 형태로 존재한다. 이러한 시스템은 특정 작업(언어 번역, 이미지 인식, 게임 플레이 등)에서 뛰어난 성능을 보이지만, 학습한 영역 외의 작업으로 지식이나 능력을 일반화하는 데 제한이 있다. ...

Deterministic vs. Nondeterministic Computation 결정론적 계산과 비결정론적 계산은 계산 이론의 두 가지 근본적인 접근 방식을 나타낸다. 결정론적 계산은 현대 컴퓨터의 기반이 되는 예측 가능하고 명확한 모델을 제공하는 반면, 비결정론적 계산은 이론적으로 더 강력한 계산 모델의 가능성을 탐구한다. 이론적으로는 결정론적 튜링 기계와 비결정론적 튜링 기계가 동일한 문제들을 해결할 수 있지만, 효율성 측면에서는 큰 차이가 있을 수 있다. P = NP 문제는 이러한 효율성 차이가 본질적인 것인지, 아니면 단지 현재 알고리즘의 한계인지를 묻는 근본적인 질문이다. ...

P vs. NP Problem P vs NP 문제는 컴퓨터 과학, 특히 계산 복잡도 이론에서 가장 중요한 미해결 문제 중 하나이다. 이 문제는 단순히 이론적인 호기심을 넘어, 암호학, 최적화, 인공지능 등 다양한 분야에 깊은 영향을 미치는 근본적인 질문이다. P vs NP 문제는 단순히 이론적인 호기심을 넘어 컴퓨터 과학의 근본적인 문제이며, 암호학, 최적화, 인공지능 등 다양한 분야에 깊은 영향을 미친다. 이 문제가 해결되면(어느 쪽으로든) 컴퓨터 과학에 혁명적인 변화를 가져올 것이다. P ≠ NP로 증명된다면, 이는 많은 중요한 문제들이 본질적으로 효율적인 알고리즘이 존재하지 않음을 의미하며, 따라서 근사 알고리즘, 휴리스틱, 특수 케이스 등의 중요성이 더욱 커질 것이다. ...

NP-Hard vs. NP-Complete 계산 복잡도 이론에서 NP-Hard와 NP-Complete는 문제의 난이도를 분류하는 핵심 개념이다. 이 두 클래스는 알고리즘과 계산 문제의 근본적인 한계를 이해하는 데 중요하며, 효율적인 문제 해결 접근법을 선택하는 데 필수적인 지식을 제공한다. NP-Complete는 NP 클래스 내에서 가장 어려운 문제들을 나타내며, NP-Hard는 NP-Complete를 포함하여 더 넓은 범위의 어려운 문제들을 포괄한다. 핵심적인 차이점은 NP-Complete 문제는 반드시 NP에 속하고 결정 문제이지만, NP-Hard 문제는 NP에 속하지 않을 수도 있고 결정 문제가 아닐 수도 있다는 점이다. 이러한 차이로 인해 접근 방법과 응용 분야에도 차이가 있다. ...

Currying vs. Partial Application 자바스크립트의 함수형 프로그래밍에서 가장 중요한 개념 중 두 가지는 커링(Currying)과 부분 적용(Partial Application)이다. 이 두 기법은 콜백 함수를 다루는 강력한 패턴으로, 코드의 재사용성과 모듈성을 크게 향상시킨다. 커링과 부분 적용은 자바스크립트의 콜백 함수를 더 효과적으로 다루기 위한 강력한 기법이다. 두 패턴 모두 함수의 재사용성을 높이고 코드를 더 모듈화하는 데 도움이 된다. 두 기법의 핵심 차이는 인자 처리 방식과 최종 함수의 구조에 있다. 커링은 항상 단일 인자 함수의 체인을 만들고, 부분 적용은 일부 인자를 고정한 새로운 함수를 만든다. ...

Partial Application 함수형 프로그래밍에서 콜백 함수를 더 효과적으로 활용하는 핵심 기법 중 하나가 부분 적용(Partial Application)이다. 부분 적용은 함수형 프로그래밍의 강력한 도구로, 함수의 재사용성과 조합성을 크게 향상시킨다. 커링과는 다른 접근 방식을 취하지만, 둘 다 함수를 더 작고 재사용 가능한 단위로 분해하는 데 도움이 된다. 부분 적용의 주요 이점: 코드 중복 감소: 공통 인자를 가진 함수 호출을 단순화한다. 의도 명확화: 특화된 함수 이름을 통해 코드의 의도를 명확히 한다. 조합성 향상: 함수를 더 작고 조합 가능한 단위로 분해한다. 유연성: 필요에 따라 어떤 인자든 부분 적용할 수 있다. 자바스크립트의 콜백 패턴과 함께 부분 적용을 사용하면, 보다 선언적이고 재사용 가능한 코드를 작성할 수 있다. 특히 이벤트 처리, API 호출, 데이터 변환 같은 영역에서 부분 적용은 코드 품질을 향상시키는 실용적인 도구가 된다. ...

Currying 커링(Currying)은 함수형 프로그래밍에서 유래한 중요한 개념으로, 여러 개의 인자를 받는 함수를 단일 인자를 받는 일련의 함수들로 변환하는 기법이다. 이 기법은 수학자이자 논리학자인 하스켈 커리(Haskell Curry)의 이름을 따서 명명되었다. 커링은 자바스크립트의 함수형 프로그래밍 패러다임에서 특히 유용하며, 함수 합성과 부분 적용을 가능하게 하는 강력한 도구이다. 커링은 자바스크립트에서 함수형 프로그래밍을 구현하는 데 중요한 기법 중 하나이다. 이 기법은 코드의 재사용성과 모듈성을 높이고, 함수 조합을 용이하게 하며, 복잡한 로직을 더 작고 관리하기 쉬운 단위로 분해하는 데 도움이 된다. ...

Little Endian 리틀 엔디안(Little Endian)은 컴퓨터 시스템에서 메모리에 데이터를 저장하는 중요한 바이트 순서 방식이다. 엔디안은 컴퓨터가 여러 바이트로 구성된 데이터(예: 정수, 부동소수점)를 메모리에 저장하는 순서를 나타내는 용어이다. 리틀 엔디안은 현대 컴퓨터 시스템에서 가장 널리 사용되는 바이트 순서 방식이다. 대부분의 개발자는 리틀 엔디안 시스템에서 작업하게 될 가능성이 높지만, 네트워크 프로그래밍이나 다양한 플랫폼 간의 데이터 교환에서는 엔디안 차이를 인식하고 적절히 처리하는 것이 중요하다. 엔디안 관련 문제는 종종 디버깅하기 어려운 미묘한 버그를 발생시킬 수 있으므로, 바이너리 데이터를 처리할 때 항상 엔디안을 고려하는 습관을 들이는 것이 좋다. 다행히 대부분의 현대 프로그래밍 언어와 라이브러리는 엔디안 변환을 위한 도구를 제공하므로, 이러한 도구를 적절히 활용하면 엔디안 관련 문제를 효과적으로 처리할 수 있다. ...