밍쎄의 코딩공간

>> Duolingo vs 스픽 vs 산타토익, 뭐가 제일 잘 맞을까?(모든 앱을 다 써본 1인,,,)1️⃣ Duolingo (듀오링고)항목내용학습 방식게임화된 인터페이스로 반복 학습AI 사용 예시문제 출제, 발음 평가, 개인화된 코스 추천장점다국어 지원, 부담 없는 학습 루틴단점맥락 번역 부정확, 실용 회화엔 한계추천 대상초급자, 여러 언어를 동시에 배우는 사람🔍 실사용자 코멘트"프랑스어에서 ‘Monsieur’ 같은 단어가 자연스럽게 해석되지 않는 경우가 많았어요. AI가 언어 뉘앙스를 완전히 잡지 못하는 게 느껴졌죠." 2️⃣ Speak (스픽)항목내용학습 방식실시간 음성 대화 중심의 AI 튜터AI 사용 예시GPT-4 기반 채팅, 음성 피드백 제공장점실전 회화에 최적화, 자연스러운 말하기 훈련단점..

인간 전문가와 인공지능의 협업,,, (약간의 아쉬움을 엄~청 가끔씩 곁들인,,) “Duolingo는 정말 AI가 똑똑한 걸까?”요즘 많은 사람들이 언어 공부를 위해 듀오링고를 사용하고 있어요.저 역시 프랑스어, 영어, 스페인어를 동시에 학습하면서, 이 앱의 놀라운 기술력과 한편으론 느껴지는 미묘한 한계를 함께 체감하고 있죠.이번 포스팅에서는 듀오링고가 실제로 어떤 방식으로 AI를 활용하고 있는지,그리고 실제 사용자 입장에서 느낄 수 있는 ‘작은 번역 오류’가 왜 생기는지 분석해보려고 해요.또, 우리가 이런 현상을 어떻게 해석하고 발전 방향으로 연결시킬 수 있는지도 함께 이야기해볼게요!✅ 1. 인간 전문가 + AI: 듀오링고 교수 설계의 핵심 구조 듀오링고는 단순히 AI가 모든 걸 다 처리하는 플랫폼이 아..

💡PMDC란?PMDC(Portable Modular Data Center) = 이동형 모듈형 데이터센터쉽게 말해, 컨테이너처럼 생긴 작은 데이터센터라고 보면 됨일반적인 데이터센터는 건물 단위로 커다랗게 지어야함하지만 PMDC는 컨테이너 형태로 만들어져 있어서→ 원하는 곳에 빠르게 배치하고,→ 고성능 GPU 서버를 즉시 운용할 수 있음📌 NVIDIA의 PMDC는 뭐가 다를까?**최신형 GPU(NVIDIA H100, H200 등)**를 탑재한 AI 전용 고성능 PMDC 솔루션초대형 AI 모델 학습 및 추론에 최적화된 연산 자원 포함고성능 GPU + 고속 스토리지 + 냉각 시스템이 하나의 박스(컨테이너)에 집약=> 데이터센터를 짓지 않아도 원하는 장소에 설치만 하면 바로 AI 연산 환경이 구축 가능🧠그럼..

아이의 ‘앉는 힘’과 ‘집중력’을 길러주는 AI 교육, 그래서 저는 ‘소중한글’이 좋습니다.제가 지금 가장 주목하고 있는 AI 앱은 '소중한글'입니다. 단순히 한글을 빠르게 익히게 해주는 앱이 아니라, 아이의 집중력과 자율학습 태도를 자연스럽게 기르게 한다는 점에서 저는 이 앱을 굉장히 높게 평가하고 있습니다.  특히 교육을 직접 하고 있는 입장에서 보면, 이 앱은 아이의 특성과 상황을 정확히 읽고 설계된 정말 ‘따뜻한 AI 교육 콘텐츠’입니다.🎨 학습이 아닌 ‘놀이’처럼 느껴지는 AI‘소중한글’은 단순한 문해력 학습 앱이 아닙니다. 아이가 화면을 터치하고, 말하고, 노래를 따라 부르며 자연스럽게 한글과 친해지도록 설계되어 있어요. 게이미피케이션 요소가 자연스럽게 녹아있고, 개별 AI 피드백을 통해 학..

애플리케이션의 비즈니스 로직이 올바르게 동작하려면 데이터 사전 검증하는 작업이 필요하다. 이것은 유효성 검사 또는 데이터 검사 또는 데이터 검증이라고 부른다. 유효성의 검사의 예로는 여러 계층에서 들어오는 데이터에 대해 의도한 형식대로 값이 들어오는지 체크하는 과정이 있다. 이 같은 유효성 검사는 프로그래밍에서 매우 중요한 부분이며, 자바에서 가장 신경 써야하는 것 중 하나로 "NullPointException"이 있다. 일반적인 애플리케이션 유효성 검사의 문제점 : 계층별로 진행하는 유효성 검사는 검증 로직이 각 클래스별로 분산되어 관리 어려움 - Bean Validation : 데이터 유효성 검사 프레임 워크 제공 어노테이션을 통해 다양한 데이터를 검증하는 기능을 제공 유효성 검사를 위한 로직을 DT..

RDBMS를 사용할 때는 테이블 하나만 사용해서 애플리케이션의 모든 기능을 구현하기란 불가능하다. 대체로 설계가 복잡해지면 각 도메인에 맞는 테이블을 설계하고 연관관계를 설정해서 조인 등으로 표현할 수 있다. JPA를 사용하는 애플리케이션에서도 테이블의 연관관계를 엔티티 간의 연관관계로 표현할 수 있다. 다만 객체와 테이블의 성질이 달라 정확한 연관관계를 표현할 수는 없다. 이번 9장에서는 JPA에서 이러한 제약을 보완하면서 연관관계를 매핑하고 사용하는 방법을 알아볼 것이다. 연관관계 매핑 종류와 방향 1. 일대일 [1:1] 일대일 단방향 주 테이블이나 대상 테이블 중에 아무데서나 외래키를 선택할 수 있다. 일대일 관계라서 양쪽이 동등하기 때문이다. 이때 외래키에는 데이터베이스 유니크 (UNI) 제약 조..