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AI 에이전트: 기술 진화가 비즈니스 혁신을 이끄는 새로운 파트너 AI 에이전트는 인공지능 기술의 비약적인 발전을 바탕으로 현대 비즈니스 환경에서 필수 불가결한 혁신의 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 에이전트는 고객 경험을 개인의 선호에 맞춰 최적화하고, 반복적이고 수동적인 업무 프로세스를 자동화함으로써 전체적인 효율성을 향상시키는 역할을 수행합니다. 특히 AI 에이전트는 데이터 분석 능력을 활용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결하고, 실시간으로 변화하는 고객 요구에 즉각적으로 대응할 수 있는 역량이 있습니다. 이 보고서는 AI 에이전트의 정의, 그 역할의 중요성, 그리고 최신 기술 동향과 실제 기업 사례를 통해 AI 에이전트의 영향력을 심층적으로 탐구합니다. 동시에 향후 전망을 통해 이 에이전트들이 기업에서 어떻게 활용될 수 있을지를 종합적으로 조망합니다.AI 에이.. 2025. 3. 19.
[코딩테스트 Lv.0] 배열 만들기 5 문제 설명문자열 배열 intStrs와 정수 k, s, l가 주어집니다. intStrs의 원소는 숫자로 이루어져 있습니다.배열 intStrs의 각 원소마다 s번 인덱스에서 시작하는 길이 l짜리 부분 문자열을 잘라내 정수로 변환합니다. 이때 변환한 정수값이 k보다 큰 값들을 담은 배열을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요.제한사항● 0 ≤ s 입출력 예intStrs k s l result["0123456789","9876543210","9999999999999"] 50000 5 5 [56789, 99999]입출력 설명입출력 예 #1idx에 따라 잘라낸 문자열과 그에 따른 ret의 변화를 표시하면 다음 표와 같습니다.idx 잘라낸 문자열 ret0 "56789" [56789]1 ".. 2025. 3. 19.
자바 24: AI와 양자 내성 암호화로 새롭게 진화한 프로그래밍 플랫폼 자바 24는 오라클이 발표한 최신 버전으로, 개발자들이 더욱 높은 생산성을 발휘할 수 있도록 새로운 기능과 개선 사항들을 대폭 도입하였습니다. 특히, AI와 양자 내성 암호화 기능은 이 버전의 두 가지 핵심 요소로 주목받고 있습니다. AI 기능의 도입으로 개발자들은 더 간편하게 데이터 구조를 활용하고 복잡한 알고리즘을 구현할 수 있으며, 이를 통해 프로그래밍 효율성이 크게 향상되었습니다. 기존에는 다양한 라이브러리를 독립적으로 사용할 필요가 있었으나, 자바 24에서 제공하는 내장 API를 통해 이 과정이 간소화되었습니다. 이는 빠르게 변화하는 기술 환경에 발맞추어 개발자들이 업무를 보다 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다.또한, 양자 내성 암호화 기술은 새로운 난관이 되고 있는 양자 컴퓨터의 발전에 대응.. 2025. 3. 19.
글로벌 기술 기업들의 인공지능 및 소프트웨어 혁신 동향 분석 최근 몇 년간 글로벌 기술 기업들이 인공지능(AI)과 소프트웨어 업데이트를 통해 사용자 경험을 개선하고 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있다. 구글(Google)은 자사의 Gemini AI 시스템에 새로운 기능을 지속적으로 추가하며 사용자 편의성을 높이고 있다. 특히, 캔버스(Canvas)는 글쓰기와 코딩 작업을 효율적으로 지원하는 스마트 도구로서, 전문가뿐 아니라 일반 사용자에게도 큰 도움이 될 것으로 보인다. 또한, 실시간 협업 기능과 오디오 요약 기능의 도입은 팀 기반 프로젝트나 학습 환경에서도 상호작용을 촉진시키며 생산성을 극대화할 가능성이 큽니다. 인공지능의 적용 범위는 의료 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 구글은 AI를 활용해 의료 정보 검색 결과에 사용자 문의에 대한 즉각적인 응답을 .. 2025. 3. 19.
[코딩테스트 Lv.0] 부분 문자열 이어 붙여 문자열 만들기 문제 설명길이가 같은 문자열 배열 my_strings와 이차원 정수 배열 parts가 매개변수로 주어집니다. parts[i]는 [s, e] 형태로, my_string[i]의 인덱스 s부터 인덱스 e까지의 부분 문자열을 의미합니다. 각 my_strings의 원소의 parts에 해당하는 부분 문자열을 순서대로 이어 붙인 문자열을 return 하는 solution 함수를 작성해 주세요.제한사항● 1 ≤ my_strings의 길이 = parts의 길이 ≤ 100● 1 ≤ my_strings의 원소의 길이 ≤ 100● parts[i]를 [s, e]라 할 때, 다음을 만족합니다. ○ 0 ≤ s ≤ e 입출력 예my_strings parts result["progressive", "hamburg.. 2025. 3. 18.
AGI: 꿈의 인공지능에 대한 신뢰할 수 있는 통찰력 AGI(인공 일반 지능)는 현재 AI 기술 발전의 선두주자로, 인류의 미래를 근본적으로 변화시킬 수 있는 중요한 주제로 떠오르고 있습니다. AGI는 복잡한 문제를 스스로 해결하며 다양한 임무를 수행할 수 있는 지능형 시스템을 지칭합니다. 이는 좁은 범위의 AI와 차별화되는 점으로, AGI는 단순한 특정 작업을 수행하는 것이 아니라, 인간처럼 다양한 상황에서 융통성 있게 학습하고 적응할 수 있는 능력을 지니고 있습니다. 이러한 AGI의 실현에 대한 탐구는 과학, 기술, 윤리적 측면에서 많은 논의가 진행되고 있으며, 인간의 지적 능력을 초월하려는 목표가 설정되고 있습니다.AGI의 발전을 다루기 위해서는 그 역사적 배경뿐만 아니라 현재의 기술적 진보와 함께 미래의 가능성도 함께 살펴보아야 합니다. AGI는 기.. 2025. 3. 18.
[톰캣] 톰캣에서 Post전송 시 용량문제 발생 해결방법 서버 전송 처리 용량 처리가 설정되어 있지 않다면 기본 용량은 20MB로 제한됩니다.  Tomcat 7.0.63미만     Tomcat 7.0.63 이상 2025. 3. 18.
인공지능과 기술 산업의 미래 전망 및 투자 기회 분석 최근 금융 시장에서 인공지능(AI)을 중심으로 한 주식 동향은 매우 흥미롭다. Nvidia의 주가가 20% 가까이 하락한 것은 단순한 가격 변동 이상의 의미를 담고 있다. 전문가들은 이러한 하락을 매수 기회로 보고 있으며, Nvidia의 지속적인 성장 가능성과 모멘텀 유지 여부에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, AI 분야의 선두 기업으로서 Nvidia의 입지는 여전히 탄탄하다는 평가가 지배적이다.인공지능의 발전은 다양한 산업에 걸쳐 광범위한 영향을 미치고 있다. 데이터 센터와 의료 분야에서의 변화는 대표적인 사례로 꼽힌다. 데이터 센터는 AI 기술 덕분에 운영 방식이 혁신되고 있으며, 이는 효율성 증대와 최신 기술 적용으로 이어지고 있다. 반면, 의료 산업에서는 AI가 진단의 정확도를 극대화하고 맞춤.. 2025. 3. 17.
구글 ‎Gemini AI의 개인화 기능: 사용자 맞춤형 응답의 새로운 시대를 열다 구글 Gemini AI는 개인화 기능을 도입함으로써, 사용자에게 더욱 향상된 맞춤형 검색 경험을 제공합니다. 구글의 최신 인공지능 모델은 사용자의 검색 기록과 구글 앱 내 활동을 바탕으로, 개별 사용자의 취향을 반영한 개인화된 응답을 생성하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 기술의 핵심은 하이퍼 개인화를 통한 사용자 경험 개선으로, 정보 제공 방식이 단순 검색 결과에서 벗어나 개인의 관심사와 필요를 사전에 예측하여 적절한 정보를 제공하는 것입니다. 구글 Gemini는 플래시 씽킹 기반으로 자연스러운 대화를 지원하며, 사용자의 맥락을 이해할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 따라서 사용자들은 더욱 개인적이고 유의미한 정보를 적시에 받아볼 수 있습니다. 특히, 사용자가 최근 검색한 음식이나 여행지 정보에 따라.. 2025. 3. 17.
[코딩테스트 Lv.0] 문자열의 뒤의 n글자 문제 설명문자열 my_string과 정수 n이 매개변수로 주어질 때, my_string의 뒤의 n글자로 이루어진 문자열을 return 하는 solution 함수를 작성해 주세요.제한사항my_string은 숫자와 알파벳으로 이루어져 있습니다.1 ≤ my_string의 길이 ≤ 1,0001 ≤ n ≤ my_string의 길이입출력 예my_string n result"ProgrammerS123" 11 "grammerS123""He110W0r1d" 5 "W0r1d"입출력 설명입출력 예 #1예제 1번의 my_string에서 뒤의 11글자는 "grammerS123"이므로 이 문자열을 return 합니다.입출력 예 #2예제 2번의 my_string에서 뒤의 5글자는 "W0r1d"이므로 이 문자열을 return 합.. 2025. 3. 17.
AI와 비즈니스의 통합: 혁신적 변화를 이끄는 세 가지 축 AI와 비즈니스 인텔리전스(BI)의 통합은 현대 기업 활동의 중심축으로 자리 잡고 있으며, 이는 기업의 운영 방식뿐만 아니라 전략적 의사 결정 과정에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 본 글에서는 클라우드 혁신, AI의 지속 가능성, 그리고 고객 상호 작용의 혁신을 통해 현재 기업이 직면한 다양한 도전 과제를 해결하는 방식에 대해 심도 있게 탐구합니다. 특히, AI의 적용 사례를 통해 비즈니스 환경이 급격하게 변화하는 모습을 분석하고, 이러한 변화가 기업 경쟁력에 미치는 긍정적 영향을 조명합니다. 강력하고 지속 가능한 AI 솔루션을 통해 기업들은 데이터의 가치를 최대한으로 활용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 기회를 가지게 됩니다.AI는 데이터 해석의 새로운 패러다임을 제시하며, 이를 통해 기업은 전.. 2025. 3. 16.
[코딩테스트 Lv.0] 접미사 배열 문제 설명어떤 문자열에 대해서 접미사는 특정 인덱스부터 시작하는 문자열을 의미합니다. 예를 들어, "banana"의 모든 접미사는 "banana", "anana", "nana", "ana", "na", "a"입니다.문자열 my_string이 매개변수로 주어질 때, my_string의 모든 접미사를 사전순으로 정렬한 문자열 배열을 return 하는 solution 함수를 작성해 주세요.제한사항my_string은 알파벳 소문자로만 이루어져 있습니다.1 ≤ my_string의 길이 ≤ 100입출력 예my_string result"banana" ["a", "ana", "anana", "banana", "na", "nana"]"programmers" ["ammers", "ers", "grammers", "mers.. 2025. 3. 16.
AI의 비디오 생성 시대: 주요 모델과 기술 동향 최근 몇 년 동안 AI 기술은 그 발전 속도를 더욱 가속화하고 있으며, 특히 비디오 생성 분야에서의 혁신이 주목받고 있습니다. 여러 기술 기업들이 경쟁적으로 AI 비디오 생성 모델을 출시하고 있으며, 각 기업은 독창적인 기능을 가진 모델을 개발하여 시장에서 차별화를 이루고 있습니다. AI 비디오 생성 기술의 출현은 인터넷 컨텐츠 제작 방식에 큰 변화를 예고하고 있으며, 이는 콘텐츠 소비자의 요구에 부응하는 동시에 창작자에게는 효율적인 도구로 자리 잡고 있습니다.AI 비디오 생성 기술의 발전 배경은 텍스트 기반의 챗봇에서 시작하여, 이미지 생성 기술로 진화한 후 비디오 생성 단계에 이르렀습니다. 사용자는 입력한 텍스트나 이미지를 기반으로 짧은 비디오 클립을 생성할 수 있는 기술을 통해 보다 풍부하고 다양한.. 2025. 3. 15.
AI 에이전트의 진화: 산업 혁신을 이끄는 자율성의 신세대 AI 에이전트는 현대 기술의 발전 속에서 자율성을 갖춘 지능형 시스템으로 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 이 시스템은 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력 덕분에 산업 전반에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. AI 에이전트는 대형 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 진화하였으며, 정보 수집과 분석을 통해 다양한 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다. 이러한 시스템은 고객 상담봇, 스마트 음성 비서 등 여러 분야에 적용되어 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다. AI 에이전트는 사용자와의 상호작용을 통해 지속적으로 학습하며, 이로 인해 더욱 효율적이고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 산업별로 살펴보면, 의료 분야에서는 AI 시스템이 환자의 데이터를 분석하여 진단과 치료에 도움을 주고 있으며,.. 2025. 3. 15.
AI와 NLP(자연어처리)의 미래: 기술 혁신이 우리의 언어 소통 방식을 바꾸다 AI와 NLP의 미래: 기술 혁신이 우리의 언어 소통 방식을 바꾸다 NLP란 무엇인가? 기초부터 알아보자자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터 과학과 인공지능의 한 분야로, 기계가 인간의 언어를 이해하고 소통할 수 있도록 돕는 기술입니다. NLP는 텍스트와 음성을 인식하고, 이해하고 생성할 수 있게 함으로써 우리와 기계 간의 의사소통을 더욱 자연스럽고 효율적으로 만들어 줍니다. 예를 들어, 우리가 스마트폰에 '내일 날씨 어때?'라고 물어보면, 기계는 그 질문의 의도를 파악해 적절한 답을 찾아주게 됩니다. 특히, NLP의 발전은 챗봇, 음성 인식 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 고객 서비스의 질을 높이는 데도 크게 기여하고 있습니다. 예를 들어, 고객.. 2025. 3. 14.
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