보안세상

본 블로그 포스팅에서는 항공모함의 경제적 가치에 대해 깊이 있게 분석하고자 합니다. 국방력 강화와 산업 발전의 관점에서 항공모함의 중요성을 조명하며, 객관적인 자료를 바탕으로 그 가치를 소개합니다. 국방력 강화를 통한 경제적 가치 항공모함은 해상에서의 전력 투영능력을 확보함으로써, 국가의 안전과 주권 보호에 기여합니다. 예를 들어, 미국의 항공모함 USS Nimitz는 전 세계 수많은 작전에 참여하여 국가의 안보와 국제 평화를 유지하는데 기여하고 있습니다. 이러한 국방력 강화는 국가의 경제 발전과도 밀접한 관련이 있습니다. 안정적인 국방 상황이 경제 활동에 긍정적 영향을 미치며, 국제 정치에서의 지위를 높여 주는 역할을 합니다. 항공모함 산업의 경제적 파급효과 항공모함의 건조 및 운용은 다양한 산업과 연..

안녕하세요, 여러분! 이번 포스트에서는 딥러닝의 두 가지 주요 방법론인 Supervised Deep Learning(지도 학습)과 Unsupervised Deep Learning(비지도 학습)에 대해 알아보고, 적절한 예시와 설명을 통해 비지도 학습의 대표적인 기법인 Auto-encoder에 대해 깊게 살펴보겠습니다. Supervised Deep Learning (지도 학습) 지도 학습은 라벨이 부착된 데이터를 이용하여 기계가 학습하는 방식입니다. 학습 과정에서 입력 데이터와 정답 라벨이 함께 사용되며, 기계는 이를 통해 주어진 문제를 해결하는 방법을 습득하게 됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 고양이와 강아지의 이미지와 라벨을 사용하여 기계를 학습시킬 수 있습니다. 지도 학습은 명확한 정답이 있..

최대 가능도 추정 (MLE): MLE은 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 파라미터를 찾는 추정 방법입니다. 이 방법은 관측된 데이터가 주어진 모델과 파라미터에 기반하여 최대한 가능성이 높은 값을 가질 때, 해당 모델과 파라미터를 선택하는 것입니다. MLE는 주어진 데이터만 고려하며, 파라미터의 사전 확률 분포는 고려하지 않습니다. MLE의 과정: 가능도 함수를 정의합니다. 가능도 함수는 관측된 데이터가 주어졌을 때, 모델 파라미터의 확률을 나타냅니다. 가능도 함수를 최대화하는 파라미터 값을 찾습니다. 최대 사후 확률 추정 (MAP): MAP는 MLE와 유사하지만, 파라미터에 대한 사전 확률 분포를 고려합니다. 이 방법은 베이즈 정리를 사용하여 사전 정보와 관측된 데이터를 결합하여 파라미터를 추정합니다. ..

선형 분류는 주어진 데이터를 분류하기 위해 선형 경계를 찾아내는 것입니다. 이때 선형 경계는 데이터 공간에서 데이터를 분류하는 선, 평면 또는 초평면입니다. 이러한 선형 경계를 찾기 위해 우리는 최적화 기술을 사용하여 주어진 입력 데이터를 가장 잘 분류하는 가중치와 절편을 학습합니다. 예를 들어, 2차원 입력 데이터가 있다고 가정해봅시다. 이 데이터는 클래스 0과 클래스 1로 분류됩니다. 이 경우, 선형 분류기는 입력 데이터 공간에서 클래스 0과 클래스 1을 나누는 선을 찾아냅니다. 이때, 선의 방정식은 y = mx + b로 나타낼 수 있습니다. 여기서 m은 기울기, b는 y 절편입니다. 이 기울기와 y 절편을 결정하는 것이 선형 분류기의 목표입니다. 선형 분류기는 입력 데이터의 차원이 증가하면서, 선 ..

랜덤 포레스트(Random Forest)는 의사결정나무(Decision Tree)를 여러 개 결합하여 만든 앙상블 모델입니다. 의사결정나무는 데이터를 기반으로 예측 모형을 만들어내는데, 이 모형은 각각의 변수들이 독립적으로 기여하며 예측을 수행합니다. 그러나 의사결정나무는 과적합(Overfitting) 문제가 발생하기 쉽습니다. 랜덤 포레스트는 이러한 문제를 해결하기 위해 의사결정나무를 여러 개 결합하여 다수결로 최종 예측 결과를 도출하는 방법입니다. 또한 각 의사결정나무를 만들 때, 트리를 구성하는 노드에서 분할할 때 사용하는 변수를 무작위로 선택합니다. 이는 변수의 다양성을 증가시켜 과적합을 방지하고 예측 성능을 향상시키는데 도움을 줍니다. 랜덤 포레스트는 분류(Classification)와 회귀(R..

증여금액(원) 적용세율 1천만원 이하 10% 1천만원 초과 ~ 3천만원 이하 20% 3천만원 초과 ~ 5천만원 이하 30% 5천만원 초과 ~ 1억원 이하 40% 1억원 초과 ~ 3억원 이하 50% 3억원 초과 ~ 5억원 이하 55% 5억원 초과 ~ 10억원 이하 60% 10억원 초과 65% 1. 증여 시기 조절 증여 세율은 증여 시점에 따라 다르게 적용됩니다. 예를 들어, 2023년 기준으로, 직계존속자에게 증여할 경우, 만 6세 이하의 손주에게 증여할 때는 6%의 세율이 적용되지만, 만 20세 이상의 손주에게 증여할 경우 10%의 세율이 적용됩니다. 따라서, 가능한 한 수혜자가 세금 부담을 덜 짊어지도록 증여 시기를 조절할 필요가 있습니다. 예를 들어, 증여자와 수혜자 모두 연소득이 높은 경우, 증여 ..

생애최초 특별공급 청약은 인생의 첫 내 집 마련을 도와주기 위해 도입된 주택청약 특별공급제도입니다. 기존 청약보다 당첨가능성이 더 높기 때문에 사람들의 관심도가 높습니다 . 1. 세대 구성원 모두가 과거 주택 소유 이력이 없어야 함. 2. 근로자 또는 자영업자로서 5년 이상 소득세를 납부하여야 함. 3. 생애최초로 주택을 구입하는 무주택 세대 구성원 중 세대주여야 함. 4. 혼인 (재혼 포함) 중이거나 미혼인 자녀 (입양 포함)가 있어야 함. 5. 무주택 세대구성원 전원의 월평균 소득 기준을 충족하여야 함. 6. 주택청약 통장의 저축금액이 600만원 이상 납입되어야 하며, 24회 이상 납입, 2년 이상의 가입기간을 넘겨야 함. 생애최초 특별공급 청약을 신청하려면 청약 사이트에 들어가야 합니다. 청약 홈에..

첫째, NPU는 인공신경망 연산에 특화되어 있습니다. 인공신경망은 주로 행렬 연산을 사용하는데, NPU는 이러한 행렬 연산을 병렬적으로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이를 통해 NPU는 인공신경망 연산을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 둘째, NPU는 메모리 대역폭을 효율적으로 활용합니다. 인공신경망은 대부분의 경우 대용량의 데이터를 처리해야 하는데, 이를 위해서는 메모리 대역폭이 매우 중요합니다. NPU는 메모리 대역폭을 더욱 효율적으로 활용하여 인공신경망 연산에 최적화되어 있습니다. 셋째, NPU는 전력 소모가 적습니다. 인공신경망은 대규모의 데이터를 처리하는 데 많은 연산이 필요합니다. 이에 따라 GPU나 CPU는 높은 전력 소모와 열 발생을 유발하는데, NPU는 전력 소모와 열 발..

2부 시작하겠습니다. 이번에는 개인의 노력 부문을 제외한 공군의 실정과 전체적인 진행 절차에 대해서 서술할 예정이며 이 모든 글은 현역 시절 선후배 및 동기들과 보고 듣고 경험한 내용으로 구성되어 있습니다. 장교 장기복무 진행 절차 장기복무의 절차는 크게 다음과 같은 순서로 진행이 됩니다. (* 부대 심사를 제외하고는 모든 심의는 공군본부에서 진행되므로 개입의 여지가 없음) 1. 부대심사 2. 다면면접 2.5 지원자 인사검증 3. 병과별 분야심사 4. 공군본부 최종심사 1. 부대심사 사령부급, 비행단급, 여단급, 전대급으로 나누어 각 부대 본부에서 부대 심사를 진행하며 대상자 전 인원이 모두 한 번에 경쟁하는 구도로서 부대 규모가 크든 작든 지원자 인원 규모에 맞게 할당되어 부대 심사 배점을 받게 됩니다..

이번에는 입대 전에도 궁금했고 복무중에도 궁금했었던 공군 정보통신 장교의 장기복무에 관한 글을 써봅니다. 먼저, 장기복무 분석 1(개인의 노력부문)과 장기복무 분석 2(공군의 실정)로 나누어 서술할 예정이며 이 모든 글은 현역 시절 선후배 및 동기들과 보고 듣고 경험한 내용들로 구성되어 있습니다. 장기복무는 기본적으로 갖추어야할 점수들이 있으며 준비해야 할 자력은 다음과 같습니다. (* 점수 가중치를 고려한 중요도 순서로 목록화했으며 이는 보는 시각에 따라 다를 수 있음) 1. 교육점수(장교교육대/특기학교) 2. 근무평정 3. 상훈 4. 자격증 5. 어학 6. 격오지 점수 7. 봉사활동 8. 체력검정 1. 교육점수 대부분 장기 희망자들이 간과하고 놓치는 부분이 바로 교육점수입니다. 특기학교에서 첫 희망 ..