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🌏 SSL 인증서란?  해당 도메인이 https로 인증을 받기 위한 인증서입니다. 인증서를 받기 이전에 해당 도메인으로 들어가보면 아래와 같이 https로 접근이 불가함을 볼 수 있습니다.   SSL 인증서(Secure Sockets Layer Certificate)는 웹사이트와 사용자의 브라우저 간에 주고받는 데이터를 암호화하여 안전하게 보호하는 역할을 합니다. 이를 통해 데이터가 중간에 가로채이거나 변조되는 것을 방지할 수 있습니다.🌏 SSL 인증서의 주요 역할데이터 암호화: 사용자와 서버 간에 주고받는 데이터를 암호화하여, 민감한 정보가 중간에서 유출되지 않도록 보호합니다. 예를 들어, 로그인 정보나 신용카드 정보 같은 데이터가 암호화됩니다.서버 신뢰성 검증: SSL 인증서는 서버의 신원을 증명..

AWS를 사용하다 보면 여러 계정을 운영하거나, 특정 인스턴스의 환경을 다른 계정에서도 동일하게 사용하고 싶은 경우가 많습니다. 예를 들어, 계정 A에서 사용 중인 EC2 인스턴스에 설치된 소프트웨어와 설정을 그대로 계정 B에서도 사용하고자 할 때, AMI(Amazon Machine Image)를 통해 손쉽게 환경을 복제할 수 있습니다.이번 글에서는 AWS 계정 A에서 생성한 AMI를 계정 B에서 사용하는 방법과, AMI 복사 시 유의할 사항을 자세히 살펴보겠습니다.🌏 AMI란 무엇인가?AMI(Amazon Machine Image) 는 EC2 인스턴스를 시작하기 위한 템플릿으로, 인스턴스의 운영체제(OS), 설정, 소프트웨어, 그리고 데이터가 포함된 전체 환경을 이미지 형태로 보관합니다.AMI를 사용하..

🌏 Convolutional Neural Networks(CNN)에서 합성곱 연산과 파라미터 계산Convolutional Neural Networks (CNN)는 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. CNN의 핵심 개념 중 하나는 합성곱 연산(Convolution Operation)입니다. 이번 글에서는 CNN에서 필터, 채널, 그리고 파라미터 계산에 대해 중점적으로 다루며, 중간중간 예시와 수식을 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.✅ 합성곱 연산이란?CNN에서 합성곱 연산은 이미지의 특징을 추출하는 과정입니다. 필터(또는 커널)가 이미지 위를 이동하면서 각 위치에 있는 픽셀 값들과 곱셈을 수행하고, 그 결과를 더한 값이 Feature Map을 형성하게 됩니다.필터는 ..

🌏 CNN의 등장 배경Convolutional Neural Networks(CNN)가 등장하기 전에는 Artificial Neural Networks(ANN)가 주로 이미지 인식과 같은 작업에 사용되었습니다. 하지만 ANN은 이미지 처리에서 심각한 문제를 가지고 있었고, 이로 인해 CNN이 등장하게 되었습니다. 이번 글에서는 ANN이 이미지 처리에서 가졌던 문제와, CNN이 이를 어떻게 해결했는지에 대해 알아보겠습니다.✅ ANN에서의 문제점: 이미지 처리의 어려움ANN은 일반적으로 완전 연결층(Fully Connected Layer)을 사용하여 입력을 처리합니다. 이는 입력의 모든 뉴런이 다음 층의 모든 뉴런과 연결된다는 의미입니다. 하지만 이미지와 같은 복잡한 데이터에서는 여러 가지 문제점이 발생합니..

🖥️ 활성화 함수란?딥러닝에서 활성화 함수는 신경망의 각 층에서 입력 값을 처리한 후, 비선형 변환을 적용해주는 함수입니다. 이를 통해 신경망은 단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.활성화 함수의 역할: 입력 값들을 선형 결합한 후에 비선형 변환을 적용함으로써 신경망이 비선형적인 문제도 해결할 수 있도록 돕습니다.수식으로 표현하면, 입력 값 ( x )에 대해 가중치 ( w )와 편향 ( b )를 적용한 후, 활성화 함수 ( f )를 통해 다음과 같은 계산이 이루어집니다.여기서 f는 활성화 함수입니다.🖥️ 활성화 함수의 종류✅ 시그모이드 함수 (Sigmoid)시그모이드 함수는 출력 값이 항상 0과 1 사이에 위치하도록 하는 활성화 함수입니다. 이진 분류 문제에서 자주 사용되며, 입..

🖥️ Modification Anomaly의 종류와 예시데이터베이스는 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 시스템입니다. 하지만 데이터베이스 설계가 적절하지 않으면 Modification Anomaly(수정 이상현상)가 발생할 수 있습니다. 이는 데이터베이스에 데이터를 추가하거나 수정, 삭제하는 과정에서 발생하는 문제들을 의미합니다. 이러한 문제는 데이터의 무결성을 손상시키고 불필요한 중복 데이터를 유발할 수 있습니다. Modification Anomaly는 크게 삽입 이상(Insertion Anomaly), 갱신 이상(Update Anomaly), 삭제 이상(Deletion Anomaly)으로 나뉩니다. 각각의 이상현상과 예시를 살펴보겠습니다.✅ 삽입 이상 (Insertion Anomaly)삽입 이상..

🖥️ 데이터베이스의 세 가지 제약: Domain, Entity, Referential Integrity Constraint데이터베이스는 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 시스템입니다. 이 시스템에서는 데이터의 무결성을 보장하고 오류가 발생하지 않도록 다양한 제약 조건을 설정할 수 있습니다. 대표적으로 세 가지 제약, 즉 Domain Constraint, Entity Integrity Constraint, Referential Integrity Constraint가 있습니다. 각각의 제약은 데이터의 정확성과 일관성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.✅ Domain Constraint (도메인 제약)도메인 제약은 특정 속성에 저장될 수 있는 값의 범위를 정의하는 제약입니다. 각 컬럼에 허용된 데이터 ..

Psycopg는 파이썬에서 PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고 사용하기 위해 사용하는 PostgreSQL 데이터베이스 드라이버입니다. 파이썬 애플리케이션에서 PostgreSQL 데이터베이스에 쿼리를 보내고, 데이터를 읽거나 쓰는 작업을 할 수 있게 해주는 역할을 합니다. (마치 자바의 JDBC처럼..)💋 Psycopg의 주요 기능1. PostgreSQL 데이터베이스 연결Psycopg는 파이썬 애플리케이션이 PostgreSQL 데이터베이스에 연결할 수 있도록 해줍니다.사용자는 데이터베이스에 대한 연결을 설정하고, 그 위에서 쿼리를 실행할 수 있습니다.import psycopg2# 데이터베이스 연결 설정connection = psycopg2.connect( host="localhost", ..

💋 Friend Functions이란?✔️ 개념Friend Function은 특정 클래스의 private 또는 protected 멤버에 직접 접근할 수 있는 권한을 가진, 클래스 외부에서 정의된 함수입니다. (이게 뭔 짬뽕..?)친구 함수는 클래스의 멤버 함수가 아니지만, 클래스 내에서 friend 키워드를 사용하여 친구로 선언됩니다.⇒ 멤버 함수는 아닌데, 그래도 private 또는 protected 변수랑 함수에 직접 접근이 가능?!!✔️ 사용 방법친구 함수를 선언하기 위해서는 함수 앞에 friend 키워드를 붙이면 됩니다.class MyClass {private: int data;public: MyClass(int value) : data(value) {} friend void s..

💋 연산자 오버로딩이란?✔️ 개념C++에서 연산자 오버로딩(operator overloading)은 클래스 또는 structure에서 기존 연산자인 +, - , =, ==, *, /, % 등등을 재정의하는 것을 말합니다. 객체들에 대한 연산자 사용이 가능해져, 코드의 가독성과 재사용성을 높일 수 있습니다.✔️ 구조ReturnType operatorOP (arguments) { // 구현}OP는 오버로드하고자 하는 연산자보통 + 연산자의 이름은 + 그 자체임.ReturnType은 연산 결과의 타입arguments는 연산자의 피연산자연산자 오버로딩은 보통 멤버 함수나 friend 함수을 통해 구현됩니다.💋 구현 방법✔️ friend function에서 오버로딩#include class Complex..