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SNA(Social Network Analysis: 소셜 네트워크 분석)

개요소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)은 개인, 집단, 조직 간의 사회적 관계를 네트워크 이론에 기반하여 구조적으로 분석하는 방법론이다. 노드(nodes)와 링크(links)로 구성된 네트워크 구조를 통해 복잡한 사회적 상호작용 패턴을 시각화하고 측정한다. SNA는 사회학에서 출발했으나 현재는 경영학, 심리학, 정보과학, 생물학, 통신공학 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있으며, 특히 빅데이터 시대에 들어 온라인 소셜 미디어 분석에서 중요한 역할을 담당하고 있다.설명소셜 네트워크 분석의 역사는 1930년대 Jacob Moreno의 소시오그램(sociogram) 개발로 거슬러 올라간다. 이후 1950-60년대 하버드 대학의 연구자들이 그래프 이론을 사회 구조 분석에..

소프트웨어 개발 분야의 도메인 이해와 적용

개요소프트웨어 개발 분야에서 '도메인(Domain)'은 소프트웨어가 해결하고자 하는 특정 문제 영역 또는 업무 분야를 의미한다. 이는 단순한 배경 지식이 아닌, 소프트웨어 설계와 개발의 핵심 기반이 되는 개념으로, 개발자가 구현해야 할 비즈니스 규칙, 프로세스, 용어, 관계 등을 포함한다. 도메인에 대한 깊은 이해는 효과적인 소프트웨어 시스템 구축을 위한 필수 조건이며, 도메인 주도 설계(Domain-Driven Design, DDD)와 같은 방법론을 통해 체계적으로 접근할 수 있다.설명도메인은 소프트웨어가 운영되는 특정 영역으로, 비즈니스 문제와 그 해결책이 존재하는 공간이다. 예를 들어, 은행 소프트웨어의 도메인은 금융 거래, 계좌 관리, 대출 처리 등을 포함하며, 의료 소프트웨어의 도메인은 환자 기..

개요LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크이다. 그중 RunnableParallel은 여러 작업을 동시에 실행하여 처리 시간을 단축하고 효율성을 높일 수 있는 핵심 기능이다. 본 글에서는 LangChain의 RunnableParallel의 개념, 활용 방법 및 다양한 예시를 통해 실제 구현 방법을 살펴본다.설명RunnableParallel은 LangChain의 스키마 중 하나로, 여러 실행 가능한 컴포넌트를 병렬로 처리할 수 있게 해주는 클래스이다. 이는 동일한 입력을 여러 프로세스에 동시에 전달하여 각각 다른 작업을 수행하고, 그 결과를 하나의 딕셔너리로 수집한다.주요 사용 사례:동일한 텍스트에 대해 여러 분석을 동시에 수행다양한 LLM 모델의..

개요Lost in Middle 현상은 대형 언어 모델(LLM)이 긴 텍스트를 처리할 때 발생하는 주목할 만한 문제이다. 이 현상은 모델이 텍스트의 시작과 끝 부분에 있는 정보는 상대적으로 잘 기억하고 활용하는 반면, 중간 부분에 위치한 정보는 상대적으로 잘 처리하지 못하는 경향을 말한다. 이는 장문의 문서를 분석하거나, 긴 컨텍스트에서 정보를 추출해야 하는 상황에서 중요한 제약으로 작용한다. 본 글에서는 Lost in Middle 문제의 원인을 심층적으로 분석하고, 이를 해결하기 위한 다양한 접근법을 제시한다.설명Lost in Middle 현상은 2023년 스탠포드 대학과 버클리 대학 연구팀이 "Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts" 논문..

개요DQM(Data Quality Management)은 조직 내 데이터의 품질을 보장하고 향상시키기 위한 체계적인 프로세스와 방법론을 의미한다. 데이터가 비즈니스의 중추적 자산으로 부상함에 따라, 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 확보하는 DQM은 전략적 의사결정과 업무 효율성을 위한 필수적 요소로 자리잡았다. DQM은 데이터 거버넌스의 핵심 구성요소로서, 조직의 데이터 자산이 최적의 가치를 발휘할 수 있도록 관리하는 체계적인 접근법이다.설명데이터 품질 관리(DQM)는 조직 내 모든 데이터가 비즈니스 요구사항과 목적에 적합하도록 보장하는 지속적인 프로세스이다. 이는 데이터 수집부터 저장, 처리, 분석, 활용에 이르는 전체 데이터 라이프사이클에 걸쳐 적용된다. DQM의 궁극적 목표는 '적합한 목적을 위..

개요라이덴 기법(Leiden algorithm)은 네트워크 과학 분야에서 커뮤니티 탐지를 위한 알고리즘으로, 루벤 알고리즘(Louvain algorithm)의 한계를 개선하기 위해 개발되었다. 2018년 네덜란드 라이덴 대학의 연구자들이 제안한 이 기법은 특히 대규모 복잡 네트워크에서 잘 연결된(well-connected) 커뮤니티를 보장하는 방법론이다. 라이덴 기법은 복잡한 네트워크 구조를 단순화하고 의미 있는 커뮤니티를 식별하는 데 있어 중요한 발전을 가져왔다.설명라이덴 알고리즘은 모듈성(modularity) 최적화 기반의 커뮤니티 탐지 방법론이다. 루벤 알고리즘의 주요 한계점인 '잘 연결되지 않은 커뮤니티(poorly connected communities)' 문제를 해결하기 위해 설계되었다. 루벤..

개요WBS(Work Breakdown Structure)는 프로젝트 관리에서 사용되는 핵심 도구로, 프로젝트의 전체 범위를 관리 가능한 작은 작업 단위로 체계적으로 분해하는 계층적 구조이다. WBS는 프로젝트의 전체 작업을 구성 요소별로 세분화하여 시각적으로 표현함으로써 프로젝트 팀이 복잡한 프로젝트를 효과적으로 계획, 실행, 모니터링할 수 있도록 돕는다. PMBOK(Project Management Body of Knowledge)에서는 WBS를 프로젝트 범위 관리의 핵심 요소로 정의하고 있다.설명WBS는 프로젝트의 최종 산출물(deliverable)을 시작점으로 하여 점진적으로 더 작은 작업 단위로 분해하는 하향식(top-down) 접근 방식을 사용한다. 이 분해 과정은 일반적으로 작업 패키지(Wor..

개요LangChain은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, 다양한 모델 호출 방법을 제공한다. 특히 invoke(ainvoke), stream(astream), batch(abatch) 메서드는 LangChain에서 모델과 상호작용하는 주요 인터페이스이다. 이 메서드들은 각각 동기 및 비동기(async) 방식으로 제공되어 다양한 사용 사례와 성능 요구사항을 충족한다. 이 글에서는 LangChain의 이러한 핵심 메서드의 기능, 사용법 및 최적화 방법에 대해 상세히 살펴본다.설명LangChain은 다양한 LLM과의 통합을 단순화하는 파이썬 라이브러리로, v0.1.0 버전 이후 인터페이스가 크게 개선되었다. 이 프레임워크는 모델 호출을 위한 세 가지 주요 메서드를 제공..

개요객체지향 프로그래밍(OOP)은 지난 수십 년간 소프트웨어 개발의 주요 패러다임으로 자리잡았으나, 최근 복잡성 증가, 병렬 처리 요구, 분산 시스템 환경 등의 도전에 직면하고 있다. 본 글에서는 OOP의 현재 한계점을 분석하고, 함수형 프로그래밍(FP)과의 융합을 통한 발전 방향, 멀티패러다임 언어의 등장, 불변성과 합성 개념의 도입, 그리고 반응형 프로그래밍과의 결합 등 OOP의 미래를 결정할 핵심 트렌드를 탐구한다. 이를 통해 현대적 소프트웨어 개발에서 OOP가 어떻게 진화하고 있는지 이해하고, 개발자가 미래에 대비해 어떤 기술과 개념을 습득해야 하는지에 대한 통찰을 제공한다.설명객체지향 프로그래밍은 1960년대 Simula 언어에서 시작되어 1980-90년대 C++과 Java의 인기로 주류 패러다..

개요게임 개발은 복잡한 상호작용 시스템을 구축하는 과정으로, 객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)은 이러한 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있는 강력한 패러다임이다. 본 글에서는 게임 개발에서 OOP의 적용 방법과 이점을 탐구한다. 캐릭터, 아이템, 물리 시스템 등 게임의 다양한 요소들을 객체로 모델링하는 방법과 상속, 다형성, 캡슐화, 추상화와 같은 OOP의 핵심 개념이 게임 개발에서 어떻게 활용되는지 살펴본다. 또한 Unity, Unreal Engine과 같은 현대적 게임 엔진이 OOP 원칙을 어떻게 구현하는지 분석하고, 실제 코드 예제를 통해 객체지향적 게임 개발 방법론을 제시한다.설명게임 개발은 본질적으로 복잡한 시스템을 구축하는 과정이다. 플레이어 캐릭터..