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1. VPC (Virtual Private Cloud)정의: VPC는 AWS 클라우드에서 사용자가 설정할 수 있는 가상 네트워크 환경입니다.사용자는 자신의 VPC에서 원하는 대로 네트워크를 설계하고, 서브넷, 라우팅 테이블, 게이트웨이를 설정할 수 있습니다.VPC 주요 개념리전(Region)과 가용 영역(Availability Zone, AZ):AWS는 전 세계에 리전을 두고 있으며, 각 리전은 2개 이상의 가용 영역(AZ)으로 나뉩니다.AZ는 물리적으로 분리된 데이터 센터로, 높은 가용성과 내결함성을 제공합니다.CIDR 블록:IP 주소 범위를 설정하는 방식으로, 예를 들어 10.0.0.0/16은 65,536개의 IP 주소를 포함합니다.이를 서브넷으로 나눠 네트워크를 세분화할 수 있습니다.서브넷(Subn..

1. VPC (Virtual Private Cloud)정의: VPC는 AWS에서 제공하는 가상 네트워크입니다. AWS 클라우드 내에서 사용자에게 완전히 격리된 네트워크 환경을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 인프라를 개인적인 네트워크처럼 설정하고 관리할 수 있습니다.기능:네트워크 격리: AWS 내에서 나만의 독립적인 네트워크를 만들 수 있습니다.서브넷 구성: VPC 내에서 여러 개의 서브넷(네트워크의 작은 구역)을 만들어 리소스를 분리하거나 관리할 수 있습니다.보안: 보안 그룹(Security Group)과 네트워크 ACL(Network ACL)을 사용하여 트래픽을 제어하고, 허용된 연결만 이루어지도록 설정할 수 있습니다.인터넷 연결: 인터넷과 연결되는 퍼블릭 서브넷과 외부와의 연결을 차단하는 프..

1. 클라우드 컴퓨팅 개요정의:클라우드 컴퓨팅은 IT 리소스를 인터넷을 통해 온디맨드로 제공하고, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 방식.물리적 데이터 센터를 구축, 소유, 관리하는 대신 클라우드 공급자의 서비스를 이용.이점:신속한 배포: 몇 분 만에 IT 서비스를 설정 및 실행 가능.비용 효율성: 필요할 때만 자원을 사용하며, 고정비용(CAPEX)을 운영비용(OPEX)으로 전환.글로벌 확장: 지리적 제약 없이 고객에 가까운 서비스 제공.사례: Zoom은 클라우드를 통해 폭발적인 서버 수요를 충족했으며, Netflix는 전 세계 고객을 대상으로 안정적 스트리밍 서비스를 제공.2. 디지털 전환(DX)DX의 정의:디지털 기술을 활용한 비즈니스 모델 변화와 혁신.고객 중심, 민첩성, 지속적 혁신을 목표로 함.성공..

네트워크에서 패킷이 목적지에 도달하기 위해 경로를 선택하는 두 가지 주요 방법이 있다1. 정적 라우팅2. 동적 라우팅 정적 라우팅 (Static Routing)설정 방식: 네트워크 관리자가 수동으로 경로를 설정하고 유지보수하는 방식입니다.특징:네트워크 라우팅 경로가 고정되어 있고 변하지 않습니다.상대적으로 작고 안정적인 네트워크에서 많이 사용됩니다.구현이 간단하고, 라우터의 리소스를 적게 사용하지만, 유연성이 떨어지며 네트워크 변화가 있을 때 수동으로 설정을 변경해야 합니다.장점:제어와 관리가 용이하며, 라우팅 경로가 고정되어 있어 예측 가능합니다.라우터에 대한 리소스 요구가 적습니다.단점:네트워크가 커지거나 자주 변화할 경우 관리가 매우 어렵습니다.장애 상황에 자동으로 대응하지 못합니다.  동적 라우팅..

IT인프라 주요 구성요소하드웨어소프트웨어네트워크 IT인프라 유형 온프레미스 -  기업이 데이터센터를 직접 만들어 운영 (클라우드 컴퓨팅 발전 이전까지 주로 사용)클라우드퍼블릭 클라우드 - 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체에게 대여해서 사용 (AWS, 네이버클라우드 등)프라이빗 클라우드 - 기업이 직접 클라우드 환경 구축, 이를 기업내부에서활용, 계열사 공개 (특정 사용자만 사용)하이브리드 유형 - 프라이빗 클라우드 + 퍼블릭 클라우드 멀티 클라우드 - 2개 이상의 서로 다른 클라우드 함께 사용 (AWS + Azure). 하나의 CSP에 종속되지 않기 위함 네트워크 네트워크 종류• PAN (Personal Area Network) : 가장 작은 규모• LAN (Local Area Network) : 근거리 ..

1. YOLO cls 모델 (YOLO Classify)목적이미지 분류 (Image Classification): YOLO cls 모델은 객체를 탐지하는 대신, 이미지를 분류하는 데 사용됩니다. 입력 이미지를 받아 해당 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 판단합니다.특징이미지 분류 전용: 바운딩 박스와 객체 위치 정보를 예측하지 않고, 전체 이미지를 단일 클래스(또는 다중 클래스)로 분류합니다.전이 학습: YOLO cls 모델은 일반적으로 ImageNet 같은 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 가중치를 사용하며, 이를 기반으로 새로운 데이터셋에 맞게 Fine-tuning 가능합니다.경량화된 구조: 분류 작업에 특화된 경량 모델 구조로 설계되어, 탐지 모델보다 간단하고 빠릅니다.주요 사용 사례의료 이미지 분석: ..

로보플로우는 오픈이라서 내 사진을 학습시키기가 애매할때가 있다. 내 얼굴 사진 2500 장을 학습시켜 나를 알아보는지? 모델링을 해보자 일단 웹캠으로 내 얼굴을 2500장 찍는 코드는 다음과 같다################################################################# 해당 파일은 로컬 cam을 이용하여 본인의 이미지를 촬영하고 저장합니다.###############################################################import osimport cv2## 이미지를 저장할 폴더 경로folder_path = './my_face_temp'## 이미지 저장 폴더가 없다면 폴더 생성if not os.path.exists(folder_pa..

로보플로우에서 제공하는 모델링이 아니라내가 원하는 이미지를 이용해서 학습시켜본 후 성능을 알아보겟다 1. 계정 등록후 New Workspace 생성 public 이기때문에 개인사진 노출에 주의해야함    2.new project 만들기  3. 프로젝트명과 클레스 네임 입력  4. 원하는 프로젝트 타입 선택 (위의 이미지에서 나는 Object Detection 선택)후 Create Public Project 클릭  5. 학습 원하는 이미지 업로드 (이미지명 다 달라야함) 150개 이상 추천  6. Save and Continue 클릭  7. 라벨링 옵션 선택 Manual Labeling이 무료이다  8. 협업할 동료 선택, 혼자하고싶다면 Assign to Myself 클릭 9. 이미지 상태확인후 Start..

시계열 데이터의 모델링을 하다보면 머리가 빠질것 같다 그중  # Lag Features1 생성 temp3['qty_lag_1'] = temp3['qty'].shift(1) temp3['qty_lag_7_mean'] = temp3['qty'].shift(1).rolling(7, min_periods=1).mean() # Lag Features2 생성 temp3['count_lag_1'] = temp3['count'].shift(1) temp3['count_lag_7_mean'] = temp3['count'].shift(1).rolling(7, min_periods=1).mean() features 선정할때 이 lag가 참 어렵다. 며칠로 잡을지 정말 어려웠다. feature..

세계열 데이터 모델링은 시간에 따라 수집된 데이터의 패턴을 분석하고 미래의 값을 예측하기 위해 사용하는 방법이다.예를 들어, 날씨 데이터, 주식 가격, 판매량등이 있다 1. 시계열 데이터랑 일반 데이터 차이점시계열 데이터: 시간에 따라 수집된 데이터로, 각 데이터 포인트는 시간 축을 기준으로 정렬되어 있습니다. 데이터의 순서가 매우 중요하며, 과거 데이터가 미래 데이터에 영향을 미치는 구조를 가집니다. 예를 들어 주식 가격, 기상 데이터, 판매량 등이 시계열 데이터에 해당합니다.일반 데이터: 시간 순서가 아닌 다양한 독립 변수를 바탕으로 종속 변수를 예측합니다. 시간 의존성이 없이 각 데이터 포인트가 독립적으로 취급됩니다. 예를 들어 주택 가격 예측에서 '면적', '방의 개수', '위치' 등의 변수로 주..