728x90 분류 전체보기217 대환대출, 무조건 갈아타야 할까? 전환 전 꼭 알아야 할 것들 “대환대출, 무조건 갈아타야 할까? 지금보다 0.29% 낮은 고정금리 1년 제안, 정말 좋은 조건인지 숫자로 따져봤습니다.”1. 현재 대출 조건부터 확인하기남은 대출 금액: 1억 8,700만 원금리: 연 4.34% (변동금리)상환 방식: 원리금균등 / 매월 원금 약 20만 원 상환잔여 기간: 약 20년👉 제안 받은 조건: 1년 고정금리 4.05% 전환2. 대환대출이 유리한 조건일까?항목기존 (4.34%)제안 (4.05%)연간 이자8,115,800원7,573,500원절감액-약 54만 원비용 (인지세 등)없음 ~ 20만 원포함 시 순이익 약 34만 원➡ 단기적으로 이득은 확실히 있음3. 1년 고정금리의 의미는?“1년만 지나면 다시 금리 올라가면 어쩌지?” → 걱정 NO!1년 후 다시 선택 가능합니다.다시 .. 2025. 5. 26. 하이퍼링크 vs API: 무엇이 다를까? ✅ 하이퍼링크(Hyperlink)란?하이퍼링크는 사람이 웹페이지나 문서 안의 링크를 클릭하면, 다른 페이지나 위치로 이동하게 만드는 웹 연결 기술입니다.예: 네이버로 이동📌 HTML 예시:네이버로 이동👤 사용 주체: 사람📲 동작 방식: 클릭 → 화면 이동🔗 용도: 외부 링크, 문서 내 이동, 다운로드 등✅ API(Application Programming Interface)란?API는 소프트웨어가 다른 소프트웨어에 요청을 보내고 데이터를 받아오는 자동화된 통신 인터페이스입니다.웹앱, 모바일앱, 서버 간의 데이터 교환 등에 쓰이며, 사람 대신 프로그램이 사용합니다.📌 요청 예시 (HTTP API):GET https://api.weather.com/v1/seoul?apikey=123456📌 응답 .. 2025. 5. 26. 멀티모달 인공지능(Multimodal AI): AI는 이제 보고 듣고 말한다 멀티모달 인공지능(Multimodal AI): AI는 이제 보고 듣고 말한다🧠 멀티모달 AI란 무엇인가요?멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 동시에 처리하고 이해하는 인공지능을 말합니다.단일 언어 모델을 넘어 복합 감각 정보를 통합적으로 인식하며, 더 사람다운 이해와 반응을 가능하게 합니다.🔍 왜 중요한가요?인간은 오감(시각, 청각, 언어 등)을 통합해 세상을 인지하듯, AI도 다양한 모달리티를 함께 사용해야 더 정확한 판단과 반응을 할 수 있습니다.⚙️ 작동 원리모달리티별 인식: 각 정보(텍스트, 이미지, 음성)를 개별 모델로 인식공통 벡터 공간 매핑: 서로 다른 정보를 숫자 벡터로 변환하여 통합Attention 기반 연관성 분석: 의미 간 연결과 관계 학습결과.. 2025. 5. 26. 에어비앤비와 외부 플랫폼 달력 동기화로 오버부킹 방지하는 방법 에어비앤비(Airbnb)의 **달력 동기화(Calendar Sync)**는 다른 예약 플랫폼(예: 부킹닷컴, 아고다, 네이버예약 등)과 이중 예약(overbooking)을 방지하기 위해 사용하는 기능입니다.Airbnb는 iCal(아이캘) 형식으로 달력을 가져오고 내보낼 수 있게 되어 있어요.✅ 에어비앤비 달력 동기화 방법 (iCal 활용)📌 A. 에어비앤비 → 외부 플랫폼에 달력 내보내기다른 플랫폼(부킹닷컴 등)에서 에어비앤비 달력을 보이게 하고 싶을 때:Airbnb 호스트 센터 로그인숙소 선택 → [가격 및 예약 가능일] > 달력우측 상단 ‘사용자정의’ 혹은 ‘예약 가능일 설정’ 메뉴 클릭달력 동기화 > 내보내기 선택iCal URL 복사복사한 iCal URL을 다른 플랫폼의 "달력 가져오기" 기능에 .. 2025. 5. 25. VAN(Value Attention Network)란? 인공지능의 주의력을 높이는 핵심 기술 ✅ VAN이란 무엇인가요?VAN(Value Attention Network)은 딥러닝에서 입력값 중 어떤 정보가 더 ‘가치 있는 정보’인지를 판단하여, 그 정보에 더 집중하게 하는 고급 어텐션 메커니즘입니다.기존 Attention 구조를 "Value 중심"으로 진화시킨 형태라고 볼 수 있습니다. 🔍 VAN의 작동 원리📌 일반 어텐션 구조 복습Query–Key–Value 구조로 각 단어의 중요도 계산중요도 높은 단어에 높은 가중치 부여전체 정보의 가중합으로 최종 출력 생성📌 VAN의 핵심 차이점일반 AttentionVAN (Value Attention)Query–Key 중심으로 중요도 판단Value 자체의 ‘가치’를 정밀하게 평가어디를 보는지가 중심보고 있는 정보 중 실제 가치 높은 것을 중심으로 처.. 2025. 5. 25. 인코더–디코더와 트랜스포머 아키텍처: AI 언어 모델의 핵심 구조 인코더–디코더와 트랜스포머 아키텍처: AI 언어 모델의 핵심 구조✨ AI가 문장을 '이해하고' '말하는' 방식은?사람처럼 말하고 글을 쓰는 AI, 예를 들어 ChatGPT나 번역기(Papago, DeepL)가 어떻게 말을 배울 수 있을까요? 그 비밀은 바로 인코더–디코더(Encoder–Decoder) 구조와 그 구조를 똑똑하게 만든 트랜스포머(Transformer) 아키텍처에 있습니다.📌 인코더–디코더 구조란?AI가 문장을 처리할 때 입력과 출력을 나누어 처리하는 기본적인 구조입니다.구성역할인코더 (Encoder)입력 문장을 벡터로 바꿔서 의미를 압축디코더 (Decoder)그 벡터를 바탕으로 출력 문장을 생성📖 예시입력: “나는 너를 사랑해” → 인코더: 의미 벡터로 요약 → 디코더: “I love .. 2025. 5. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 37 다음
