Moxie of Dev

개요객체지향 프로그래밍(OOP)은 현대 소프트웨어 개발의 핵심 패러다임으로, 복잡한 시스템을 모델링하고 구조화하는 강력한 방법론을 제공한다. 본 글에서는 유명 소프트웨어 시스템에서 객체지향 원칙이 어떻게 적용되었는지 실제 사례를 통해 살펴본다. 캡슐화, 상속, 다형성, 추상화와 같은 OOP의 핵심 개념들이 Java 생태계, Android, iOS, Unity 게임 엔진, Django 웹 프레임워크 등에서 어떻게 구현되는지 분석한다.설명객체지향 프로그래밍은 소프트웨어를 객체들의 집합으로 바라보며, 각 객체는 데이터와 이를 조작하는 메소드를 함께 포함한다. 이 패러다임은 1960년대에 Simula 언어에서 처음 도입되었으며, 1980년대와 1990년대를 거치며 Smalltalk, C++, Java 등의 언어..

개요프로그래밍 패러다임은 프로그램을 설계하고 구현하는 방식을 정의하는 사고 체계이다. 가장 널리 사용되는 두 패러다임은 객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming, OOP)과 절차적 프로그래밍(Procedural Programming)이다. 본 글에서는 이 두 패러다임의 기본 개념, 특징, 장단점 및 적용 사례를 비교 분석하여 각 접근 방식의 효과적인 활용 방안을 탐구한다.설명절차적 프로그래밍절차적 프로그래밍은 1950-60년대에 등장한 고전적 패러다임으로, 프로그램을 "무엇을 어떻게 처리할 것인가"에 중점을 둔다. 이 접근 방식은 프로그램을 순차적인 명령어 집합으로 간주하며, 문제 해결을 위한 알고리즘과 그 실행 절차를 강조한다. C, FORTRAN, Pascal과 같은 언어..

개요PostgreSQL 개발에서 중요한 역할을 담당하는 pgindent는 코드 포맷팅 도구로, PostgreSQL 소스 코드의 일관된 스타일을 유지하기 위해 사용된다. 이 도구는 PostgreSQL 개발자들이 코드베이스의 통일성을 보장하고 가독성을 높이는 데 필수적인 요소이다.설명pgindent는 PostgreSQL 프로젝트에서 C 언어로 작성된 소스 코드의 형식을 일관되게 유지하기 위한 도구이다. 이 도구는 기본적으로 BSD indent를 기반으로 하며, PostgreSQL 프로젝트의 코드 스타일 가이드라인에 맞게 수정된 버전이다. PostgreSQL 소스 트리의 src/tools/pgindent 디렉토리에 위치하며, 코드 들여쓰기, 괄호 배치, 줄 바꿈 등의 포맷팅 규칙을 적용한다.PostgreSQL..

개요PL/SQL(Procedural Language extension to SQL)은 Oracle 데이터베이스 시스템에서 사용되는 프로시저 언어로, 표준 SQL에 절차적 프로그래밍 기능을 확장한 것이다. 1991년 Oracle 6에서 처음 도입되었으며, 현재 Oracle 데이터베이스 환경에서 주요 프로그래밍 언어로 사용되고 있다.설명PL/SQL은 SQL의 기능을 확장하여 변수 선언, 조건문, 반복문과 같은 프로그래밍 구조를 제공한다. SQL만으로는 구현하기 어려운 복잡한 비즈니스 로직을 데이터베이스 내에서 직접 처리할 수 있게 해 준다. PL/SQL은 블록 구조로 되어 있으며, 각 블록은 선언부(DECLARE), 실행부(BEGIN), 예외 처리부(EXCEPTION)로 구성된다.데이터베이스 서버 내에서 실..

개요PostgreSQL에서 작은따옴표(')와 큰따옴표(")는 서로 다른 목적으로 사용된다. 이 글에서는 두 따옴표의 차이점과 각각의 올바른 사용법을 살펴본다. 쿼리 작성 시 발생할 수 있는 오류를 방지하고 효율적인 데이터베이스 관리를 위해 이 차이점을 이해하는 것이 중요하다.설명PostgreSQL에서 작은따옴표(Single Quotation, ')와 큰따옴표(Double Quotation, ")는 명확히 구분된 용도로 사용된다. 작은따옴표는 문자열 값(string values)을 나타내는 데 사용되며, 큰따옴표는 식별자(identifiers)를 나타내는 데 사용된다. 이러한 구분은 SQL 표준을 따르는 것이며, PostgreSQL의 문법 규칙에 따라 정확히 적용되어야 한다.특징작은따옴표(Single Qu..

개요합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 주로 이미지 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 광범위하게 사용되는 딥러닝 아키텍처이다. 시각적 데이터의 패턴 인식에 특화된 구조로, 인간의 시각 체계에서 영감을 받아 설계되었다. 2012년 AlexNet이 ImageNet 경진대회에서 우승한 이후, CNN은 컴퓨터 비전 분야의 중추적 기술로 자리 잡았다.설명CNN은 일반적인 완전 연결 신경망과 달리 합성곱 계층(Convolutional Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 그리고 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)으로 구성된다. 합성곱 계층에서는 필터(또는 커널)가 입력 이미지를 스캔하면서 특징을 추출한다. 이 과정은 수학적으로 합성곱 연산으..

개요순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 순차적 데이터를 처리하기 위해 설계된 인공 신경망의 한 종류이다. 시퀀스 데이터의 시간적 의존성을 효과적으로 포착할 수 있는 구조를 가지고 있어 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 데이터 분석 등 다양한 응용 분야에서 활용된다. RNN은 과거 정보를 기억하고 현재 입력과 함께 처리할 수 있는 메모리 메커니즘을 통해 컨텍스트를 유지한다.설명RNN은 기존의 피드포워드 신경망과 달리 입력을 순차적으로 처리하고 내부 상태(hidden state)를 통해 정보를 유지한다. 기본적인 RNN의 수학적 표현은 다음과 같다:h_t = f(W_x * x_t + W_h * h_{t-1} + b_h)y_t = g(W_y * h_t + b_y)여기서:h_t..

개요데이터 리니지는 데이터의 기원부터 최종 사용 지점까지 전체 생명주기를 추적하고 시각화하는 과정이다. 이는 데이터가 시스템 내에서 어떻게 이동하고, 변환되며, 소비되는지에 대한 완전한 이력을 제공한다. 현대 데이터 거버넌스와 규제 준수에 있어 핵심적인 요소로 자리 잡고 있다.설명데이터 리니지는 데이터의 출처(origin), 이동 경로, 변환 과정 및 최종 목적지를 포함한 전체 여정을 문서화한다. 이는 마치 데이터의 '족보' 또는 '계보'와 같은 개념으로, 데이터가 어디서 왔는지, 어떤 과정을 거쳤는지, 누가 접근했는지, 그리고 어떻게 사용되었는지에 대한 상세한 정보를 제공한다. 데이터 리니지는 단순한 기록 유지를 넘어, 조직이 데이터 품질, 보안, 규제 준수를 관리하고 개선하는 데 필수적인 도구이다. ..

개요인공지능(AI) 분야에서 온톨로지(Ontology)는 지식 표현과 추론의 핵심 요소로, 시맨틱 웹, 자연어 처리, 지식 그래프 등 다양한 영역에서 활용된다. 온톨로지는 특정 도메인의 개념과 그 관계를 형식적으로 정의하는 명세로, AI 시스템이 지식을 체계적으로 이해하고 활용할 수 있는 기반을 제공한다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 결합하여 GraphRAG와 같은 첨단 기술로 발전하면서 AI의 지식 표현과 추론 능력을 획기적으로 향상시키고 있다.설명AI 분야에서 온톨로지는 크게 두 가지 관점에서 접근할 수 있다. 첫째, 지식 표현(Knowledge Representation)의 관점에서 온톨로지는 기계가 이해하고 처리할 수 있는 형태로 도메인 지식을 구조화한다. 둘째, 추론 엔진(Reasoning..

개요검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)과 그래프 검색 증강 생성(Graph Retrieval Augmented Generation, GraphRAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위한 두 가지 혁신적인 접근 방식입니다. 이 두 기술은 외부 지식을 활용하여 LLM이 생성하는 콘텐츠의 품질, 정확성 및 관련성을 높이는 데 중점을 둡니다. 본 글에서는 각 접근 방식의 기본 개념, 주요 특징, 장단점 및 실제 적용 사례를 비교 분석합니다.설명RAG(Retrieval Augmented Generation)RAG는 2020년 Facebook AI Research에서 처음 소개한 기술로, 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하고 이를 LLM의 프롬프트..