Kyung Son Park 
카카오톡 위치공유 끄기 — 가장 정확한 비활성화 방법 가이드 카카오톡의 위치공유 기능은 친구 또는 그룹과 실시간 위치를 주고받는 서비스다. 장시간 공유하거나 불필요한 노출을 원치 않는 사용자라면 그룹 나가기, 위치 숨기기, 위치 권한 차단 방식으로 즉시 공유를 중단할 수 있다. 이 가이드는 카카오 공식 문서를 기준으로 실제 사용 환경에서 바로 적용 가능한 위치공유 해제 절차를 단계별로 … 더 읽기
임펄스 파동 — 추세를 이루는 5파동의 구조와 실제 시장 적용 임펄스 파동은 엘리어트 파동이론에서 추세 방향을 구성하는 핵심 구조로, 상승·하락 어느 방향에서도 동일하게 나타나는 5개의 파동 패턴을 의미한다. 이 글은 임펄스 파동을 기본 규칙, 프랙탈 구조, 피보나치 비율을 기준으로 기존 이론의 주관성을 줄이고 실제 차트에서 즉시 활용할 수 있도록 정리했다. 또한 최근 시장 분석에서 활용되는 … 더 읽기
엘리어트 파동이론, 알고리즘으로 보는 시장 패턴 엘리어트 파동이론(Elliott Wave Theory)은 금융시장 가격 움직임을 반복되는 파동 구조와 피보나치 비율을 통해 설명하는 분석 체계다. 본 글은 단순한 패턴 나열을 넘어, 파동의 구조적 규칙·비율·프랙탈 특성을 알고리즘적 관점에서 재정의하여 현대적 분석 방식에 맞게 정리한다. 특히 최신 트레이딩 환경에서 활용되는 데이터 기반 기법과 AI 예측 모델의 관점까지 반영해, 엘리어트 파동이 … 더 읽기
알고리즘 트레이딩 — 데이터 기반 매매 시스템의 핵심 원리와 구조 알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading)은 시장 데이터를 기반으로 매수·매도 규칙을 수학적으로 정의하고, 컴퓨터가 자동으로 실행하도록 만드는 테크 기반 거래 방식이다. 이 글은 학습·연구 목적으로 작성되었으며, 투자 권유나 매매 신호 제공이 절대 아니다. 기술적 개념·데이터 구조·알고리즘 설계 원리를 명확하고 중립적으로 설명하는 것이 목적이다. Ⅰ. 요약 — 알고리즘 트레이딩 … 더 읽기
램 32기가 64기가 차이 — 어떤 환경에서 차이가 날까? 16GB → 32GB 업그레이드가 일반 사용자에게 가장 체감되는 변화라면, 32GB → 64GB 업그레이드는 전문 작업 환경에서 성능 안정성을 극대화하는 단계다. 특히 4K·6K 영상 편집, AI 모델 실행, 대규모 프로젝트 빌드 등에서 32GB로 부족함을 겪는 사용자가 빠르게 늘고 있다. 이 글에서는 어떤 상황에서 64GB가 필요한지, 실사용 기준으로 … 더 읽기
메모리 듀얼채널 vs 싱글채널 — 실제 성능 차이는 어느 정도일까? RAM 용량만큼 중요한 요소가 바로 메모리 채널 구성이다. 같은 16GB·32GB라도 싱글채널(1장 구성)인지 듀얼채널(2장 구성)인지에 따라 게임 프레임, 로딩 속도, 멀티태스킹 안정성이 크게 달라진다. 이 글에서는 실제 환경에서 듀얼채널이 어떤 차이를 만드는지 체감 기반으로 명확하게 정리한다. Ⅰ. 요약: 메모리 듀얼채널 vs 싱글채널 핵심 비교 구분 싱글채널 … 더 읽기
램 16기가 32기가 차이 — 실제 성능 차이는 얼마나 날까? RAM 용량은 PC 성능 전반에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소다. 특히 16GB와 32GB는 오늘날 가장 많이 비교되는 용량 구간으로, 게임·업무·영상 편집·멀티태스킹·브라우저 작업 등에서 체감 성능에 확실한 차이가 발생한다. 이 글에서는 단순 스펙 비교가 아니라 실제 작업 기반으로 16GB와 32GB의 체감 차이를 명확히 정리한다. Ⅰ. 요약: … 더 읽기
AI 편향 (Bias) AI 편향(Bias)은 인공 뉴런이 입력을 어떻게 해석하고 활성화 여부를 결정할지를 조정하는 기준값(offset)이다. 가중치만으로는 설명할 수 없는 미세한 조정값을 더해 뉴런이 복잡한 패턴을 학습하고 비선형적 경계(boundary)를 형성할 수 있도록 한다. 즉, 편향은 신경망이 “학습 가능한 유연성”을 갖추게 만드는 핵심 파라미터이며, 가중치와 함께 모델 표현력을 결정하는 중요한 요소이다. Ⅰ. 개념과 역할 편향은 인공 뉴런이 … 더 읽기
인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 인공신경망(ANN)은 인간의 뇌 구조를 모방해 정보를 학습·추론하도록 설계된 계층적 지능 시스템이다. 여러 개의 ‘뉴런’이 서로 연결된 구조를 이루며, 입력 데이터에서 패턴을 스스로 발견하고 경험을 통해 성능을 향상시키는 것이 특징이다. 오늘날 딥러닝,의 토대가 되는 핵심 구조로, 이미지 인식·자연어처리·음성 분석 등 다양한 AI 분야의 기반을 이룬다. Ⅰ. 개념과 역사 인공신경망은 1943년 워런 … 더 읽기
