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김은빈

저는 새로운 것을 알아가고 공부하는 것을 좋아합니다.
생각을 글로 (또는 코드로) 체계적으로 정리하는 데 재미를 느낍니다.
상황을 다양한 시각으로 바라보고 고려하기 위해 노력합니다.
정직하면서 성숙하게 말하는 사람이 되고 싶습니다.

잘 정리된 모습은 아니지만 제가 공부하고 생각한 내용을 기록하는 공간입니다.
들러주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요!

최신글

Flash Attention

Attention은 Transformer 아키텍처의 핵심 연산으로, 입력 시퀀스의 각 위치가 다른 모든 위치와 얼마나 관련있는지 계산한다. 시퀀스 길이 N에 대해 O(N²) 연산과 메모리가 필요해 긴 시퀀스에서 병목이 된다. Flash Attention은 Transformer의 Attention 연산을 빠르고 메모리 효율적으로 수행하는 알고리즘이다. Stanford의 Tri Dao가 제안했으며, GPU 메모리 계층 구조를 고려한 IO-aware 접근으로 기존 Attention 대비 2~4배 빠른 속도와 메모리 사용량 감소를 달성한다. 표준 Attention 연산은 다음과 같이 수행된다. S = QKᵀ N×N 행렬 P = softmax(S) N×N 행렬 O = PV

Qwen3-TTS는 Alibaba Qwen 팀에서 개발한 다국어, 제어 가능한 스트리밍 Text-to-Speech 모델이다. 500만 시간 이상의 음성 데이터로 학습되었으며, 3초 음성 복제, 자연어 기반 음성 디자인, 실시간 스트리밍 합성을 지원한다. 기존 TTS 모델들은 semantic tokenizer의 표현력 부족 또는 acoustic tokenizer의 과도한 저수준 디테일로 인한 LLM 모델링 어려움과 장기 에러 누적 문제를 겪었다. Qwen3-TTS는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 tokenizer와 dual-track LM 아키텍처를 제안한다. Speech Tokenizer Qwen3-TTS는 서로 다른 특성을 가진 두 가지 speech tokenizer를 제공한다. 25Hz는 품

패키지 관리자

Python 패키지 관리자는 의존성 설치, 가상 환경 관리, 프로젝트 설정 등을 담당하는 도구이다. Python 생태계에는 다양한 패키지 관리자가 존재하며, 각각 해결하고자 하는 문제와 접근 방식이 다르다. 크게 패키지 설치 도구와 프로젝트 관리 도구, 그리고 환경 관리 도구로 구분할 수 있다. pip Python의 기본 패키지 설치 도구이다. PyPI(Python Package Index)에서 패키지를 다운로드하여 설치한다. bash 패키지 설치 pip install requests 버전 지정 pip install requests==2.31.0 requirements.txt로 일괄 설치 pip install -r requirements.txt 현재 환경을 파

Shaka Player Polyfill

Shaka Player는 Google에서 개발한 오픈소스 미디어 플레이어 라이브러리이다. 다양한 브라우저 환경에서 일관된 미디어 재생 경험을 제공하기 위해 여러 polyfill을 내장하고 있으며, shaka.polyfill.installAll()을 호출하면 등록된 모든 polyfill이 설치된다. 이 문서에서는 Shaka Player가 제공하는 각 polyfill의 역할과 등록 순서를 살펴보고, 그 중 가장 복잡한 EncryptionScheme polyfill의 동작 원리를 상세히 알아본다. Polyfill 등록 메커니즘 shaka.polyfill.register(callback, priority) priority가 높을수록 먼저 실행된다 기본값은 0 같은 priority

FID(Fréchet Inception Distance)는 생성 모델이 만든 이미지의 품질과 다양성을 평가하는 지표이다. GAN, Diffusion 모델 평가의 사실상 표준으로 사용된다. 원리 Inception v3 네트워크의 마지막 풀링 레이어에서 feature를 추출하고, 실제 이미지와 생성 이미지의 feature 분포를 비교한다. 두 분포를 다변량 가우시안으로 모델링하여 Fréchet distance를 계산한다. FID = ||μr μg||² + Tr(Σr + Σg 2(ΣrΣg)^(1/2)) μr, μg: 실제/생성 이미지 feature의 평균 Σr, Σg: 실제/생성 이미지 feature의 공분산 행렬 특징 낮을수록 좋음: 0에 가까울수록 실제 이미지 분포와 유사

VMAF(Video Multi-Method Assessment Fusion)는 Netflix가 개발한 비디오 품질 평가 지표이다. 세 가지 기본 지표를 추출하고 SVM(Support Vector Machine)으로 함친다. VIF (Visual Information Fidelity): 자연 이미지 통계 기반 품질 측정 DLM (Detail Loss Metric): 세부 정보 손실 측정 Motion: 프레임 간 움직임 정보 이 지표들을 인간의 주관적 평가 데이터로 학습된 모델에 입력하여 최종 점수를 산출한다. (100에 가까울수록 원본과 동일) bash ffmpeg로 VMAF 계산 ffmpeg -i distorted.mp4 -i reference.mp4 \ -lavfi

이미지 품질 지표

이미지 품질을 평가하는 대표적인 지표로 PSNR, SSIM, LPIPS가 있다. PSNR PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 원본과 비교 이미지 간의 픽셀 차이를 dB 단위로 표현하는 가장 기본적인 지표이다. MSE = (1/N) × Σ(xi yi)² PSNR = 10 × log₁₀(MAX² / MSE) N: 전체 픽셀 수 xi, yi: 원본과 비교 이미지의 i번째 픽셀 값 MAX: 픽셀 최대값 (8비트 이미지의 경우 255) 값이 높을수록 품질이 좋다. 일반적으로 40dB 이상이면 원본과 거의 동일, 30~40dB이면 좋음, 20~30dB이면 보통으로 본다. python from skimage.metrics import peak_signal_nois

Scheduling Framework

node-scheduling

Kubernetes Scheduling Framework는 kube-scheduler의 플러그인 기반 확장 메커니즘이다. 기존의 커스텀 스케줄링 방식들이 가진 한계를 극복하고, 유연하면서도 안정적인 확장성을 제공하기 위해 설계되었다. 등장 과정 Kubernetes에서 커스텀 스케줄링을 적용하기 위한 여러 시행착오가 있었다. Scheduler Extender 매 스케줄링마다 HTTP webhook을 호출하여 커스텀 결과를 받아오는 방식이다. 외부 서비스와의 HTTP 통신으로 인한 지연 발생 네트워크 장애 시 스케줄링 실패 가능성 Custom Scheduler 완전히 별도의 스케줄러를 띄우는 방식이다. 여러 스케줄러가 동시에 동작하면 race condition 발생 가능 따라서 Pod에 `

먼저 일반적인 푸리에 변환인 DFT에서, N개의 샘플 x₀, x₁, ..., x_{N-1}이 있을 때, k번째 주파수 성분 X_k는 이렇게 계산한다: X_k = x₀·ω⁰ + x₁·ω^k + x₂·ω^(2k) + ... + x_{N-1}·ω^((N-1)k) 여기서 ω = e^(-2πi/N) 이다. 복소수 단위원 위의 점이라고 생각하면 된다. N개 주파수 각각에 대해 N번 곱셈을 해야 하니까, 총 N × N = N² 번의 연산이 필요하다. 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) FFT의 핵심은 중복 계산을 없애는 것이다. 8개 샘플로 DFT를 계산한다고 해보자. 8개 주파수(0~7Hz)에 대해 각각 8번씩 곱해야 하니까 64번의 곱셈이 필요하다. 여

OpenCV Inpainting

OpenCV의 cv2.inpaint() 함수는 이미지에서 손상된 영역이나 제거하고 싶은 객체를 주변 픽셀 정보를 이용해 자연스럽게 채우는 기법이다. 사진에서 스크래치를 제거하거나, 워터마크를 지우거나, 불필요한 객체를 없애는 데 사용된다. python import cv2 dst = cv2.inpaint(src, mask, inpaintRadius, flags) result = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_TELEA) 또는 result = cv2.inpaint(image, mask, 3, cv2.INPAINT_NS) src: 입력 이미지 mask: 복원할 영역을 표시한 마스크 (흰색 픽셀이 복원 대상) inpaintRadius:

Debezium PostgreSQL Connector

CDC 엔진은 데이터베이스의 변경 로그를 읽어 표준화된 메시지 포맷으로 변환하는 역할을 한다. Debezium은 Kafka Connect 기반의 오픈소스 CDC 엔진 중 하나이다. Debezium PostgreSQL Connector는 PostgreSQL의 Logical Decoding을 통해 WAL(Write-Ahead Log)을 읽고, 이를 Debezium Envelope 포맷으로 변환하여 Kafka로 전송한다. INSERT, UPDATE, DELETE, TRUNCATE 작업을 실시간으로 스트리밍하며, 초기 스냅샷 기능도 제공하므로 데이터 동기화나 이벤트 소싱에 적합하다. 기본 개념 Debezium이 어떻게 PostgreSQL의 변경 데이터를 캡처하는지 이해하려면, 먼저 PostgreSQL의 핵

Scheduling-Slides

node-scheduling

--- marp: true theme: default paginate: true backgroundColor: 1a1a2e color: eaeaea style: | section { font-family: 'Pretendard', 'Apple SD Gothic Neo', sans-serif; } h1 { color: 00d4ff; } h2 { color: 00d4ff; } code { background-color: 16213e; } strong { color: ff6b6b; } table { font-size: 0.8em; } .columns { display: grid; grid-template-col

데이터 리니지(Data Lineage)는 데이터가 어디서 와서 어디로 가는지 추적하는 것이다. 데이터 웨어하우스 등에서, 테이블이 많아지면 간접적으로 의존하는 테이블이 있을 수 있어 스키마 변경이 점점 어려워진다. 리니지가 있으면 이런 의존 관계를 한눈에 볼 수 있어서 영향 범위 파악이 훨씬 쉬워진다. 데이터 리니지를 설명할 때 A → B → C처럼 B 입장에서 A는 upstream(데이터 출처), C는 downstream(데이터 소비처)로 부르기도 한다. 리니지를 어느 방향으로 따라가느냐에 따라 forward lineage(downstream 방향, 영향도 분석)와 backward lineage(upstream 방향, 원인 추적)로도 나눈다. 테이블 리니지, 컬럼 리니지 테이블 단위 리니지는

한국사능력검정시험

1. 선사 문화와 국가의 형성 선사시대 구석기 동굴이나 막집, 주먹도끼, 슴베찌르개, 이동생활, 흥수아이(충북 두루봉 동굴) 신석기 모서리가 둥근 움집(화덕 중앙), 농경, 목축, 정착생활, 이른민무늬·빗살무늬토기 청동기 계급·재산, 고인돌, 직사각형 움집(화덕 한쪽 벽), 벼농사, 반달돌칼, 비파형동검 철기 세형동검, 철제농기구, 반량전, 명도전, 붓, 널무덤, 독무덤, 중국과의 교류 활발 연맹왕국 부여 사출도, 순장, 1책12법·형사취수제(고구려와 동일), 흰옷, 우제점복, 영고(12월) 부여엉고 고구려 제가회의, 상가·고추가·대로, 패자·사자·조의, 서옥제, 산악지대(약탈), 동맹(10월) 옥저 어물·소금(고구려에 공납), 민며느리제, 가족공동무덤, 삼로·읍

macOS CPU 테스트 sh python -m pip install paddlepaddle==3.2.2 -i Run PP-OCRv5 inference paddleocr ocr -i --use_doc_orientation_classify False --use_doc_unwarping False --use_textline_orientation False Run PP-StructureV3 inference paddleocr pp_structure

ffmpeg 오디오 정규화

Limiter, Compressor bash ffmpeg -y -i input.wav \ -af "alimiter=limit=0.3:attack=1:release=20,acompressor=threshold=-20dB:ratio=8:attack=2:release=30" \ output.m4a 리미터(alimiter)는 일정 크기 이상의 소리를 물리적으로 잘라낸다. limit=0.3: 피크를 약 -10dB 수준으로 제한. 낮을수록 더 강하게 자른다. attack=1: 어택 1ms. 피크를 얼마나 빠르게 감지할지. release=20: 릴리즈 20ms. 피크가 지나간 후 원래대로 돌아오는 시간. 컴프레서(acompressor)는 리미터보다 부드럽게 동작한다. 임계값 이상의

2025.09-12 연말회고

인프랩 지난 1년간 회사를 다니면서 대학 대신 취업을 선택했던 이유를 많이 되돌아봤다. 대학에서 공부하고 연구하는 것보다 더 다양한 피드백을 받을 수 있는 실제 경험을 쌓는 게 나을 거라고 생각했고, 그 선택이 틀리지 않았다고 느끼는 순간들이 있었다. 물론 때때로 내가 모르는 게 너무 많다는 걸 느낄 때면 불안해지기도 했지만, 그건 어디에 있든 마찬가지였을 것 같다. 올해 있었던 일들을 돌아보며 정리해본다. 온라인 강의셀 올해가 시작하는 1월부터 플레이어셀에 (현 온라인 강의셀) 합류하며 업무 방향이 많이 바뀌었다. 작년에 어떤 식으로 일을 했었는지 기억이 안 날 정도로, 셀에 속해서 협업하고 기여할 수 있는 방식에 대해 고민하는 게 많이 적응된 것 같다. 그런 차이 때문에 왠지 작년은 회사에

『소크라테스의 변명』을 읽고 플라톤의 다른 대화편도 읽어보고 싶어졌다. 메논은 소크라테스에게 묻는다. 탁월함은 가르칠 수 있는 것인가, 연습을 통해 생기는 것인가, 아니면 본성적으로 타고나는 것인가. 여기서 탁월함은 그리스어 '아레테'를 번역한 것으로, 덕이나 뛰어남을 뜻한다. 단순히 도덕적인 것만이 아니라, 어떤 것이 제 기능을 잘 발휘하는 상태를 말한다. 소크라테스는 그 질문에 답하려면 먼저 탁월함이 무엇인지를 더 정확히 이해해야 한다고 말한다. 메논이 여러 답을 내놓지만 소크라테스는 계속 반박한다. 남자의 탁월함, 여자의 탁월함, 아이의 탁월함을 나열하는 것은 탁월함 자체가 무엇인지에 대한 답이 아니라는 식으로. 결국 메논은 답답해하며 이렇게 반박한다. 모르는 것을 어떻게 찾을 수 있는가

Shaded JAR은 애플리케이션 코드와 모든 의존성을 하나의 JAR 파일로 합친 패키징 방식이다. Fat JAR, Uber JAR이라고도 부른다. Java 애플리케이션은 보통 여러 라이브러리에 의존한다. 이 의존성들을 어떻게 패키징하느냐에 따라 JAR의 종류가 나뉜다. Non-shaded JAR (Thin JAR) 프로젝트 코드만 포함한다. 의존성은 별도로 제공해야 한다. mongo-kafka-connect-2.0.1.jar (394KB) └── 커넥터 코드만 포함 └── 실행하려면 MongoDB Driver 등 의존성 필요 Shaded JAR (Fat JAR / Uber JAR) 프로젝트 코드와 모든 의존성을 하나로 합친다. mongo-kafka-c

Kafka 파티션 리더 선출

Kafka는 분산 시스템이다. 파티션마다 리더가 있고, 리더만 읽기/쓰기를 처리한다. Kafka에서 각 파티션은 여러 브로커에 복제된다. 복제본(replica) 중 하나가 리더, 나머지는 팔로워다. 프로듀서와 컨슈머는 리더하고만 통신한다. 컨트롤러 컨트롤러라는 특별한 브로커 하나는 다음 역할들을 담당한다: 파티션 리더 선출 브로커 장애 감지 파티션 재할당 조율 컨트롤러 자체도 선출된다. 여러 브로커가 동시에 컨트롤러가 되려고 경쟁하고, 하나만 성공한다. ZooKeeper 모드에서는 /controller znode를 먼저 생성한 브로커가 컨트롤러가 된다. ephemeral node라서 해당 브로커가 죽으면 자동으로 삭제되고, 다른 브로커가 다시 경쟁한다. KRaft 모드에서는 Raft 합의 알

Aurora PostgreSQL CDC with DMS

PostgreSQL은 모든 변경사항을 WAL(Write-Ahead Log)에 먼저 기록한다. 이 WAL에는 물리적 변경(어떤 페이지의 어떤 바이트가 바뀌었는지)과 논리적 변경(어떤 테이블의 어떤 row가 INSERT/UPDATE/DELETE 되었는지) 정보가 모두 담겨 있다. Logical Replication은 이 WAL에서 논리적 변경만 추출해서 외부로 스트리밍하는 기능이다. 물리적 복제와 달리 테이블 단위로 선택적 복제가 가능하고, 다른 버전의 PostgreSQL이나 아예 다른 시스템(Kafka, DMS 등)으로 데이터를 보낼 수 있다. Replication Slot 그런데 한 가지 문제가 있다. WAL은 디스크 공간을 아끼기 위해 주기적으로 삭제된다. 만약 CDC consumer가 잠시 멈춰

strace로 shaka-packager의 간헐적 실패 버그 추적하기

문제 상황 저희 팀에서는 shaka-packager CLI를 사용해 여러 해상도의 영상을 동시에 패키징하는 작업을 진행하고 있었습니다. 그런데 어느 날부터 일부 스레드에서 간헐적으로 패키징이 실패하는 현상이 발생했어요. 문제가 까다로웠던 이유는 재현이 일정하지 않다는 점이었습니다. 대부분 2개 파일까지는 잘 처리되다가 마지막 파일에서 실패하고, 재시도하면 성공하기도 하는 그런 패턴이었어요. 1.mp4 처리 시작 2.mp4 처리 시작 3.mp4 처리 시작 2.mp4 출력 파일 생성 완료 1.mp4 출력 파일 생성 완료 3.mp4 출력 파일 생성 실패: Packaging Error: 5 (FILE_

인간이 인간을 죽일 때

'우리는 누구나 자신이 속한 사회에서 고립되지 않고, 이방인이나 소수자가 아니라 환영받고 존중받는 구성원이 되길 바란다'고 한다. 책 페이지를 넘겨가면서. 집단학살의 과정이 얼마나 비논리적으로 이뤄졌는지, 거기에 동화되거나 동화되지 않았던 사람들은 그 때를 어떻게 기억하는지 상세하게 듣는 일은 당연히 그렇게 가볍지 않았다. 실제로 일어났던 일이지만 도덕적으로나 시간적으로나 거리가 느껴지기도 하고, 이걸 어떻게 판단하고 얼마나 공감해야하나 고민하게 되는 책이었다. 당시 집단학살에 가세한 사람 중에는 의외로 공감능력이 뛰어난 사람들이 많았다 한다. 동료들이 업무에 괴로워하고 죄책감을 느낄 때 적극적으로 공감하고, 동료들이 덜 힘들어하기를, 자신의 곁에 있는 사람들이 행복하길 진심으로 바랐다. 그

strace로 shaka-packager 버그 추적

shaka-packager CLI를 사용해 여러 스레드에서 패키징 작업을 병렬로 실행하는 코드가 있었는데, 몇몇 스레드에서 간헐적으로 실패하는 버그가 발생했다. 대부분 mp4 파일 두 개까지는 잘 생성되다가 마지막 파일에서 실패하고, 재시도하면 또 성공하기도 하는 그런 종류의 버그였다. 에러 상황을 단순화하면 이런 식이었다: 1.mp4 처리 시작 2.mp4 처리 시작 3.mp4 처리 시작 2.mp4 출력 파일 생성 완료 1.mp4 출력 파일 생성 완료 3.mp4 출력 파일 생성 실패: Packaging Error: 5 (FILE_FAILURE) Cannot open file to write 두 개

소크라테스의 변명

회사 서재에서 『삶을 바꾸는 질문의 기술』을 읽고 소크라테스 철학에 흥미가 생겼다. 고전부터 차근차근 짚어보고 싶어 이 책도 읽게 되었다. 소크라테스는 델포이 신전에서 '소크라테스보다 더 지혜로운 사람이 없다.'는 신탁을 받았다 한다. 그게 과연 사실인지 의문을 가지고, 지혜롭다 하는 다른 사람들을 여럿 찾아간다. 그런데 장인, 시인, 정치인, 소피스트 등 여러 전문가들은 각 분야에선 지식이 뛰어나도 자신이 무엇을 모르는지 잘 모르고 아는 척하기 바빴다 한다. 소크라테스가 그 부분을 지적하면 노발대발 화를 내었다고. 이런 식의 질문으로 많은 사람들의 공분을 산 소크라테스는 고발당했고, 사형 여부를 판단하는 재판에 선다. 그리고 자신의 이유에 대해 변명한다. 그들은 확실히 제가 모르는 많은 것들

errno는 시스템 콜이나 라이브러리 함수가 실패했을 때 에러 원인을 나타내는 전역 변수다. c include extern int errno; exit code가 프로세스 종료 상태를 표현하는 것과 비슷하게 errno는 시스템 콜 에러 상태를 나타내는 정수 반환 값이다. | 구분 | errno | exit code | |------|-------|-----------| | 범위 | 시스템 콜 에러 | 프로세스 종료 상태 | | 접근 | errno 변수 | $? 또는 waitpid | | 값 | 양수 (1~133+) | 0~255 | | 0의 의미 | 에러 없음 | 성공 | 주요 errno 값 리소스 관련 | errno | 값 | 설명 | |-------|---|---

futex(Fast Userspace muTEX)는 리눅스에서 제공하는 저수준 동기화 메커니즘이다. 사용자 공간에서 빠르게 락을 처리하고, 경합이 발생할 때만 커널로 진입하여 효율적인 동기화를 제공한다. c include include int futex(int *uaddr, int futex_op, int val, const struct timespec *timeout, int *uaddr2, int val3); uaddr: 동기화에 사용할 메모리 주소 (보통 32비트 정수) futex_op: 수행할 연산 (FUTEX_WAIT, FUTEX_WAKE 등) val: 연산에 따라 다른 의미 (WAIT에서는 기대값, WAKE에서는 깨울 쓰레드 수)

strace는 프로세스가 호출하는 시스템 콜과 시그널을 추적하는 리눅스 디버깅 도구다. bash strace [options] command [args] strace [options] -p pid 기본 옵션 | 옵션 | 설명 | |------|------| | -p pid | 실행 중인 프로세스에 attach | | -o file | 출력을 파일로 저장 | | -e trace=syscalls | 특정 syscall만 추적 | | -c | 통계 요약 출력 | 멀티쓰레드/프로세스 옵션 | 옵션 | 설명 | |------|------| | -f | fork된 자식 프로세스도 추적 | | -ff | 각 프로세스/쓰레드별 별도 파일 생성 (-o 필요) |

EndpointSlice는 Kubernetes 1.17에서 도입된 리소스로, Service의 네트워크 엔드포인트를 확장 가능한 방식으로 추적한다. 기존 Endpoints 리소스의 확장성 한계를 극복하기 위해 설계되었으며, 현재 Kubernetes에서 Service 엔드포인트를 관리하는 기본 메커니즘이다. EndpointSlice가 왜 필요한지 이해하려면, 먼저 기존 Endpoints 리소스의 문제점을 알아야 한다. Endpoints는 하나의 오브젝트에 Service의 모든 엔드포인트를 저장한다. 예를 들어, 1000개의 Pod를 가진 Service가 있다면: yaml apiVersion: v1 kind: Endpoints metadata: name: large-service subsets:

Session Affinity

Session Affinity(세션 어피니티)는 특정 클라이언트의 요청이 항상 동일한 Pod로 라우팅되도록 하는 Kubernetes Service의 기능이다. "Sticky Session"이라고도 불리며, 상태를 유지하는 애플리케이션에서 세션 일관성을 보장하기 위해 사용한다. 기본 개념 기본적으로 Kubernetes Service는 요청을 모든 엔드포인트에 무작위로 분산한다. 이는 stateless 애플리케이션에는 문제가 없지만, 세션 상태를 메모리에 저장하는 애플리케이션에서는 문제가 된다. ┌──────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────┐ │ │ ──▶ │ │ ──▶ │ Pod A │ 요청 1: 로그인 (세션

Topology Aware Routing

Topology Aware Routing은 Kubernetes Service의 트래픽을 가능한 한 같은 Zone(가용 영역) 내의 엔드포인트로 라우팅하는 기능이다. 클러스터가 여러 Zone에 걸쳐 배포되어 있을 때, 이 기능을 활성화하면 네트워크 지연 시간을 줄이고 Zone 간 데이터 전송 비용을 절감할 수 있다. 멀티 Zone 클러스터에서 Service로 요청이 들어오면, 기본적으로 kube-proxy는 모든 엔드포인트 중 하나를 무작위로 선택한다. 이 말은 Zone A에 있는 Pod가 Zone B나 Zone C에 있는 엔드포인트로 트래픽을 보낼 수도 있다는 것이다. ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │

Linkerd와 Istio 비교

Service Mesh는 마이크로서비스 간의 통신을 관리하는 인프라 계층이다. Kubernetes 환경에서 가장 많이 사용되는 Service Mesh인 Linkerd와 Istio의 구조와 특징을 비교해보자. Service Mesh가 필요한 이유 마이크로서비스 아키텍처에서는 수십, 수백 개의 서비스가 서로 통신한다. 이때 몇 가지 문제가 발생한다. 서비스 간 통신은 기본적으로 암호화되지 않는다. 어떤 서비스가 어떤 서비스와 통신하는지 파악하기 어렵다. 특정 서비스에 장애가 발생하면 연쇄적으로 다른 서비스에 영향을 미친다. 트래픽을 세밀하게 제어하기 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 각 서비스에 프록시를 붙여서 모든 트래픽을 가로채고 관리하는 방식이 등장했다. 이것이 Service Mesh다. 그

Gateway API는 Kubernetes에서 트래픽 라우팅을 관리하기 위한 차세대 API이다. 기존 Ingress의 한계를 극복하고 더 유연하고 표준화된 방식으로 L4/L7 트래픽을 관리할 수 있다. 왜 이런 변화가 필요했고, 어떤 구현체를 선택해야 할지 알아보자. Ingress의 한계 Ingress는 오랫동안 Kubernetes에서 외부 트래픽을 내부 서비스로 라우팅하는 표준이었다. 하지만 사용하다 보면 몇 가지 문제를 마주하게 된다. 프로토콜 제약 Ingress는 HTTP/HTTPS만 지원한다. TCP나 UDP 트래픽을 라우팅하려면 별도의 Service를 NodePort나 LoadBalancer로 노출해야 한다. gRPC도 직접적으로 지원하지 않는다. 어노테이션 지옥 In

The Seven Basic Plots

모든 이야기는 공통된 흐름을 따른다. 먼저 주인공은 모험에 대한 소명을 받는다. 이어서 모험이 시작되고, 주인공은 초반의 성공으로 자신이 무적이라는 착각에 빠진다. 하지만 곧 좌절한다. 적과의 첫 대면에서 무적이라는 환상은 산산이 부서진다. 상황은 악몽 단계에서 최악에 이른다. 이는 플롯의 클라이맥스로, 모든 희망이 사라진 것처럼 보인다. 마지막 해결 단계에서 주인공은 불가능해 보이는 상황을 극복하고 승리를 거둔다. 저자가 이 책에서 가장 강조하는 핵심은, 이야기에 아무리 많은 인물이 등장하더라도 이야기가 진짜 다루는 건 단 하나. 바로 주인공이라는 것이다. 우리는 주인공의 운명에 자신을 투영하며, 그가 점차 자아를 깨달아가는 과정을 지켜본다. 그리고 이것이 바로 이야기의 종착지다. 결국 다른 모든 등

PKI(Public Key Infrastructure)는 공개 키 암호화를 실제 시스템에서 안전하게 사용할 수 있도록 만든 인프라이다. 공개 키 암호화는 수학적으로 안전하지만, 실제로 사용하려면 "이 공개 키가 정말 Alice의 것인가?"라는 질문에 답해야 한다. PKI는 이 문제를 중앙화된 신뢰 체계로 해결한다. 키 인증은 공개 키 암호화의 근본적인 문제이다. Bob이 Alice에게 암호화된 메시지를 보내려 한다고 하자. Bob은 Alice의 공개 키가 필요하다. 하지만 누군가 Alice의 공개 키라며 다른 키를 건네줄 수 있다. 이것이 중간자 공격(Man-in-the-Middle, MITM)이다. [정상적인 경우] Bob → Alice의 진짜 공개 키로 암호화 → Alice만 복호화 가능

Certificate Revocation

인증서는 유효 기간이 있지만, 다음과 같은 이유로 만료 전에 폐기될 수 있다. 개인 키가 유출됨 인증서 정보가 변경됨 (회사명 변경 등) CA가 손상됨 도메인 소유권 변경 암호화 알고리즘 약화 인증서 폐기를 관리하는 방법에는 CRL, OCSP, OCSP Stapling, CRLite 등이 있다. Certificate Revocation List (CRL) CRL은 만료 전에 폐기된 인증서 목록이다. CA가 주기적으로 업데이트하여 배포한다. 클라이언트는 인증서를 검증할 때 CRL을 확인하여 폐기 여부를 체크한다. 실제 데이터는 아래와 같이 서명된 데이터 구조다. 발행자(Issuer): 이 CRL을 발행한 CA의 이름 발행 시각(This Update): CRL이 발행된 시각 다음 발행 시각(Nex

Certificate formats

SSL 인증서 형식은 다양하지만, 모두 ASN.1(Abstract Syntax Notation 1) 형식 데이터를 기계가 읽을 수 있는 방식으로 인코딩하는 방법의 차이임. x509 인증서도 이 형식으로 정의됨. 기본 개념: ASN.1: 데이터 구조를 정의하는 표준 표기법 X.509: ASN.1로 정의된 공개키 인증서 표준 DER (Distinguished Encoding Rules): ASN.1을 바이너리로 인코딩하는 규칙 PEM: DER을 Base64로 인코딩하고 평문 앵커 라인 추가 정리하면, ASN.1 표기법을 사용하여 표시된 X.509인증서는 DER 인코딩을 통해 서명할 수 있는 바이트로 변환된다. 이는 사람이 쉽게 복사하거나 인식할 수 있는 텍스트가 아니므로 base64로 인코딩된다. 마지막

Dex는 OpenID Connect를 사용하여 다른 애플리케이션의 인증을 처리하는 identity service이다. Dex는 다른 identity provider로의 커넥터 역할을 한다. Dex는 LDAP 서버, SAML provider, GitHub, Google, Active Directory와 같은 기존 identity provider에게 인증을 위임할 수 있다. 클라이언트가 Dex와 통신하기 위한 인증 로직을 한 번만 작성하면, Dex가 각 백엔드에 대한 프로토콜을 처리한다. ID Tokens ID Token은 OpenID Connect에서 도입된 OAuth2 확장 기능이며 Dex의 핵심 기능이다. ID Token은 Dex가 서명한 JSON Web Token(JWT)으로, OAuth2 응답

Keycloak은 ID 및 액세스 관리 솔루션을 제공하고, 인증(Authentication)과 인가(Authorization)을 쉽게 해주고 SSO(Single-Sign-On)을 가능하게 해주는 오픈소스이다. SSO란? SSO는 Single-Sign-On의 약자로 한번의 로그인을 통해 그와 연결된 여러가지 다른 사이트들을 자동으로 접속하여 이용할 수 있도록 하는 방법이다. 일반적으로는 여러 사이트를 사용할 떄 각각의 DB에 각각의 사용자 정보가 있고 그 정보를 통해서 관리를 하게 되는데, 필요에 따라서는 사용자 정보를 연동하여 사용해야 하는 경우가 발생한다. 이런 경우에 SSO 기능을 사용하게 되며 하나의 시스템에서 인증을 할 경우 그와 연결된 다

secrets-management

HashiCorp Vault is an identity-based secrets and encryption management system. A secret is anything that you want to tightly control access to, such as API encryption keys, passwords, and certificates. Vault provides encryption services that are gated by authentication and authorization methods. Using Vault’s UI, CLI, or HTTP API, access to secrets and other sensitive data can be securely stor

GPG(GNU Privacy Guard)는 GNU에서 제공하는 OpenPGP(RFC4880)의 오픈소스 구현이다. PGP(Pretty Good Privacy)는 1991년 Phil Zimmermann이 개발한 암호화 프로그램으로, 이메일과 파일을 암호화하고 서명하는 표준이 되었다. GPG는 이 표준을 무료로 구현한 것이다. 인터넷에서 메시지나 파일을 주고받을 때 세 가지 문제가 있다. GPG는 이 세 가지 문제를 공개 키 암호화와 디지털 서명으로 해결한다. 기밀성(Confidentiality): 메시지를 오직 의도한 수신자만 읽을 수 있어야 한다. 무결성(Integrity): 메시지가 전송 중 변조되지 않았음을 확인할 수 있어야 한다. 인증(Authentication): 메시지가 실제로 주장하는 발신

SSH는 원격 서버에 안전하게 접속하기 위한 암호화 프로토콜이다. 공개키 인증의 원리 SSH는 비밀번호 대신 공개키 비대칭 암호화 방식을 사용한다. 따라서 두 개의 키를 사용한다. 개인키(Private Key): 절대 공유하지 않는 비밀 키 공개키(Public Key): 누구에게나 공개해도 되는 키 공개키로 암호화한 데이터는 개인키로만 복호화할 수 있다. 반대로 개인키로 서명한 데이터는 공개키로 검증할 수 있다. SSH 공개키 인증은 이렇게 작동한다. 1. 클라이언트가 서버에 접속을 시도한다 2. 서버는 등록된 공개키 목록(~/.ssh/authorized_keys)을 확인한다 3. 서버가 무작위 챌린지 데이터를 생성해 클라이언트에게 보낸다 4. 클라이언트는 개인키로 챌린지에

몽고메리 사다리

몽고메리 사다리 알고리즘은 거듭제곱을 안전하고 효율적으로 계산하는 방법이다. 일반적인 거듭제곱 계산 방법 a^n을 계산하고 싶다면 가장 단순한 방법은 a를 n번 곱하는 것이다. 하지만 n이 크면 비효율적이다. python 느린 방법 result = 1 for i in range(n): result = result * a n = 1000이면 999번의 곱셈이 필요하다. 더 나은 방법은 분할 정복을 사용하는 것이다. 거듭제곱의 지수를 반으로 나눠가며 계산한다. a^8 = a^4 × a^4 a^4 = a^2 × a^2 a^2 = a × a 이렇게 하면 8번 곱하는 대신 3번만 곱하면 된다. a^n = (a^(n/2))^2 (n이 짝수)

Noise 프로토콜은 간단하고 안전한 암호화 통신을 위해 설계된 현대적인 핸드셰이크 프레임워크이다. Noise protocol framework는 핸드셰이크의 모든 협의를 피함으로써 TLS의 런타임 복잡성을 제거한 대안이다. TLS의 복잡한 협상 로직(cipher suite 선택, 프로토콜 버전 협상 등)을 제거하여 구현을 단순화한다. 사전에 정의된 패턴을 사용하므로 프로토콜 흐름이 명확하고 예측 가능하다. 노이즈를 실행하는 클라이언트와 서버는 분기하지 않는 선형 프로토콜을 따른다. TLS는 핸드셰이크 메시지에 포함된 정보에 따라 다양한 경로를 취할 수 있다(조건부 분기). Noise는 미리 정의된 패턴을 따르므로 실행 흐름이 선형적이고 단순하다. 이는 구현의 정확성을 높이고 보안 검증

Karpenter best practices

Use Karpenter for workloads with changing capacity needs karpenter brings scailing management closer to Kubernetes native APIs than do Autoscaling Groups (ASGs) and Managed Node Groups (MNGs). ASGs and MNGs are AWS-nativ

writeConcern은 MongoDB에서 쓰기 작업이 몇 개의 노드에 복제되어야 성공으로 간주할지를 결정하는 설정들이다. writeConcern이 높으면 쓰기 지연(latency)이 증가하는 대신, write를 마칠 때 데이터가 안전하게 보관됨을 더 강하게 보장할 수 있다. w, wtimeout, r 세 필드를 설정할 수 있다. w (Write Acknowledgment) 쓰기 작업이 몇 개의 노드에 반영되어야 확인(acknowledgment)을 받을지 지정하는 옵션이다. 레플리카 셋의 노드 수보다 높은 w 값을 설정하면 쓰기가 실패한다. w: 0 쓰기 확인을 기다리지 않는다. 가장 빠른 성능을 제공한다. 네트워크 오류나 서버 장애 시 데이터 손실 가능성이 매우 높다. 로그나

이더리움은 크게 세 가지 종류의 클라이언트 소프트웨어가 각자의 역할을 수행하며 상호작용하는 구조이다. Execution Client 실행 클라이언트는 이더리움의 상태(State)를 관리하고 트랜잭션을 실제로 처리하는 소프트웨어이다. 1. 핵심 임무: 실행과 상태 관리 사용자가 보낸 트랜잭션(거래)을 실제로 실행하고, 스마트 컨트랙트 코드를 처리하는 역할을 전담한다. 이더리움의 현재 상태를 데이터베이스 형태로 꼼꼼하게 유지하고 계속 업데이트한다. 상태'정보란 다음을 포함한다: 모든 계정의 이더(ETH) 잔액 스마트 컨트랙트의 내부 저장 공간(데이터) 각 계정의 트랜잭션 횟수(논스, Nonce) 2. 멤풀(Mempool)

EXT-X-KEY EXT-X-KEY 태그는 HLS에서 세그먼트 단위 암호화 방식과 키 정보를 지정하는 메커니즘이다. 1. METHOD=AES-128 전체 세그먼트 파일을 AES-128 CBC 모드로 암호화한다. IV가 지정되지 않으면, 플레이어는 세그먼트의 미디어 시퀀스 번호를 기반으로 IV를 유도한다. URI로 지정된 키 경로에서 대칭키를 가져온다. 평문 HTTP(S) 요청을 통해 조회할 수 있다. 2. METHOD=NONE 암호화가 적용되지 않은 상태를 명시한다. EXT-X-KEY:METHOD=NONE이 등장하면, 이후 세그먼트들은 모두 평문으로 전송된다. 3. METHOD=SAMPLE-AES (DRM) 각 미디어 샘플(예: 오디오 프레임, 비디오 NAL 단위)에 대

정수론부터 RSA까지

RSA는 대표적인 비대칭 암호화 방식 중 하나이다. RSA의 기반이 되는 정수론 개념과 암호화 원리를 알아보자. 군 RSA를 이해하기 위해선 우선 군(group)이 무엇인지 알아야 한다. 오늘날 RSA를 비롯한 많은 암호화 방식이 군론을 기반으로 한다. 개념은 어렵지 않다. 군이란, 아래 규칙에 맞게 원소의 집합과 연산(덧셈, 곱셈)을 정의한 것이다. 닫힘: 집합 안의 두 원소를 연산했을 때, 그 결과가 군 안에 속해야 한다. 결합법칙: 여러 원소에 대한 연산을 임의의 순서로 수행할 수 있다. (e.g. (a+b)+c = a+(b+c)) 항등원: 특정 원소와 항등원을 연산한 결과가 그 원소 자신이 되어야 한다. (e.g. a+0=a, 이 경우 항등원 0이 군 내에 존재함) 역원: 두

암호화폐 거래소는 디지털 자산을 거래할 수 있는 플랫폼으로, 중앙화 거래소(CEX, Centralized Exchange)와 탈중앙화 거래소(DEX, Decentralized Exchange)로 나뉜다. CEX는 기업이 운영하며 사용자의 자산을 보관하지만, DEX는 스마트 컨트랙트를 통해 사용자가 직접 자산을 관리하며 P2P로 거래한다. 유동성과 슬리피지 거래소를 이해하려면 유동성과 슬리피지 개념을 먼저 알아야 한다. 유동성(Liquidity)은 시장에서 자산을 얼마나 쉽게 사고팔 수 있는지를 나타낸다. 유동성이 높다는 것은 원하는 가격에 즉시 거래할 수 있다는 뜻이고, 유동성이 낮으면 거래 상대방을 찾기 어렵거나 불리한 가격으로 거래해야 한다. 호가창에 매수/매도 주문이 빽빽하게 쌓여있으면 유동

미국인임에도 프랑스 사교계에 진출해 부를 축적한 엘리엇, 그의 동생 루이자와 그녀의 딸 이사벨, 이사벨의 약혼자 래리. 작가로 유명한 런던 출신의 저자 본인은 엘리엇과의 친분으로 그 가족들의 소식을 전해듣는다. 자신의 영혼에 무엇이 부족한지 고민하고, 자기 삶의 목적을 찾기 위해 떠도는 래리와 자신만의 인생의 목표대로 살아가는 인물들의 이야기이다. 인생의 의미를 찾아 방황하는 래리의 초연한 모습. 비범하다고 할 수 있을까. 사회적 규범에 따라, 태어난 나라, 사회, 가족의 분위기에 따라 적당히 사는 것과는 완전히 정반대의 선택을 하는 인물이지만 그렇게 멋있고 고귀하게만 보이진 않는 것 같다. 내 열등감 때문에 그렇게 느껴지는 것이라면, 그럴 수 있다. 솔직하게, 애초에 얼마나 숭고한 여정을 했

오일러 정리

오일러 피 함수 오일러 피 함수는 1~n 범위 중 n과 서로소인 숫자의 갯수를 구하는 함수이다. 1부터 6까지의 정수 중 6과 서로소인 수는 1, 5 두 개이므로 φ(6) = 2이다. 1부터 10까지의 정수는 모두 11과 서로소이고, 11은 자신과 서로소가 아니므로, φ(11) = 10이다. 1은 자기 자신과 서로소이므로, φ(1) = 1이다. 오일러 정리 오일러 정리는, 정수 a 및 양의 정수 n이 주어졌고 a와 n이 서로소일 때 아래 식이 성립한다는 내용이다. a^φ(n) ≡ 1 (mod n) 페르마 소정리와 유사한 논리로 증명할 수 있다. 1. n과 서로소인 1부터 n까지의 정수를 r₁, r₂, ..., r_φ(n)이라 하자. 이들의 개수가 바로 φ(n)개이다.

유클리드 호제법

유클리드 호제법 두 정수 a를 b로 나눈 값을 아래처럼 표현하면 (a ≥ b) a = bq + r (단, 0 ≤ r a와 b의 정수 계수 결합(integer linear combination)으로 표현 가능하다고도 표현한다. 단계별로 확인해 보면, 패턴이 반복적으로 유지된다. 첫 번째 단계 a = b·q₀ + r₀ 정리하면 r₀ = a b·q₀ r₀ = 1·a + (-q₀)·b 따라서 s₀ = 1, t₀ = -q₀ 두 번째 단계 b = r₀·q₁ + r₁ 정리하면 r₁ = b q₁·r₀ 위에서 r₀ = a b·q₀ 이므로 r₁ = b q₁(a b

베주 항등식

ax + by = gcd(a, b)를 성립하는 x, y는 항상 존재한다. 1. 집합 S = {ax + by 0 | x, y는 정수}를 가정했을 때 S는 공집합이 아니므로, y=0, x=1이면: a×1 + b×0 = a a가 양수면 그대로, 음수면 |a| (x=-1로 조정) 따라서 S는 최소한 하나의 원소를 가짐 S에 있는 가장 작은 원소를 d라고 불러볼 수 있다. 2. a를 d로 나누면 몫 q와 나머지 r로 표현할 수 있을 것이다. a = dq + r (0 ≤ r 따라서 r = 0이어야 한다. 즉, a는 d로 나누어 떨어진다. 같은 방법으로 b도 d로 나누어 떨어지는 것을 알 수 있다.

페르마 소정리

소수 m, 임의의 수 a에 대해 아래 식이 성립한다. a^(m-1) = 1 (mod m) 이 식을 활용해 역원을 구할 수 있다. a^(m-1) = a*a^(m-2) = 1 (mod m) 즉, a^(m-2)가 a의 역원 증명 1. a와 서로소인 소수 p에 대해 a, 2a, 3a, ..., (p−1)a인 p−1개의 수를 p로 나눴을 때 나오는 나머지는 모두 다르다. 귀류법으로 증명된다. 0 알고리즘 분류: 페르마의 소정리 여담: 알고리즘 문제에서 결과를 10^9+7로 나눈 나머지로 출력시키는 이유 백준 등 프로그래밍 문제에서 결과를 10^9+7로 나눠

RSA는 Ron Rivest, Adi Shamir, Leonard Adleman에 의해 1977년 개발된 최초의 실용적인 공개 키 암호화 알고리즘이다. 두 큰 소수를 곱하는 것은 쉽지만, 그 결과를 소인수분해하는 것은 계산적으로 매우 어렵다는 수학적 난제를 기반으로 한다. 충분히 큰 키 크기를 사용하면 현재 알려진 알고리즘으로는 현실적인 시간 내에 해독이 불가능하다. 키 생성 과정 RSA 키 쌍을 생성하는 단계는 다음과 같다: 1. 두 소수 선택 두 개의 큰 소수 p와 q를 무작위로 선택한다. 실제 사용에서는 각각 1024비트 이상의 소수를 선택한다. 2. 모듈러스 계산 n = p × q를 계산한다. n은 공개 키와 개인 키 모두에 포함되는 모듈러스이다. 3. 오일러 피

스테이블코인(Stablecoin)은 가격 안정성을 목표로 설계된 암호화폐로, 법정화폐, 상품, 또는 알고리즘을 통해 가치를 유지한다. 비트코인이나 이더리움과 같은 일반 암호화폐는 높은 변동성을 가지지만, 스테이블코인은 안정적인 가치를 제공하여 결제 수단, 가치 저장, 거래소 간 이동 등에 활용된다. 따라서 거래소 간 자금 이동 시 변동성 없이 빠르게 이전할 수 있다. 상거래 결제에 안정적으로 사용되며, 탈중앙화 금융(DeFi)에서 대출, 예금, 유동성 제공의 기초 자산으로 활용된다. 국경 간 송금에서 빠르고 저렴한 수단을 제공하고, 암호화폐 시장 변동성을 회피하기 위한 안전자산 역할도 한다. 법정화폐 담보형의 경우 실제 담보 보유 여부가 불투명할 수 있고, 각국 정부의 규제 변화에 민감하게 반응한다.

비잔틴 장애 허용(Byzantine Fault Tolerance, BFT)은 분산 컴퓨팅 시스템에서 일부 노드가 악의적으로 행동하거나 임의로 실패하더라도 시스템이 합의에 도달하고 정상적으로 작동할 수 있는 능력이다. 이는 1982년 Leslie Lamport가 제시한 "비잔틴 장군 문제(Byzantine Generals Problem)"에서 유래했다. 비잔틴 장군 문제 여러 비잔틴 장군들이 도시를 포위하고 있고, 메신저를 통해 통신하며 공격 또는 후퇴를 결정해야 하는 상황이다. 문제는 일부 장군이나 메신저가 배신자일 수 있으며, 이들이 잘못된 정보를 전달할 수 있다는 점이다. 충성스러운 장군들은 배신자가 있더라도 동일한 작전 계획에 합의해야 한다. 신뢰할 수 없는 환경에서 합의가 필요한 다양한 시스

Consensus mechanisms

Consensus mechanism(합의 알고리즘)은 분산 네트워크에서 블록체인의 상태에 대해 모든 노드가 동의하도록 하는 메커니즘이다. Bitcoin에서 사용하는 Proof of Work 외에도 다양한 합의 메커니즘이 개발되어 사용되고 있다. Proof of Stake (지분 증명) Proof of Work에 대한 대안으로, 채굴의 필요성을 제거하여 작업 증명을 개선하는 것을 목표로 하는 합의 알고리즘이다. 암호화폐 보유자들은 의결권을 얻기 위해 잔고를 걸고(스테이킹) 거래를 검증하기 위해 네트워크에 의해 선택될 기회를 갖는다. 스테이킹을 통해 노드 또는 validator로서의 역할을 수행할 수 있다. 고가의 하드웨어 요구사항이나 어려운 계산 과정은 없지만 암호화폐 보유자들이 자금을 투입하는 데에

HD 지갑(Hierarchical Deterministic Wallet)은 하나의 마스터 시드(Master Seed)로부터 계층적으로 여러 개의 키 쌍을 결정론적으로 생성할 수 있는 암호화폐 지갑이다. 이는 BIP32(Bitcoin Improvement Proposal 32) 표준으로 정의되었으며, 사용자가 하나의 시드만 백업하면 모든 키를 복구할 수 있다는 장점이 있다. HD 지갑은 암호화폐 사용의 편의성과 보안을 크게 향상시킨 핵심 기술이며, BIP32/39/44 표준을 통해 서로 다른 지갑 간 호환성을 보장한다. 대부분의 현대 암호화폐 지갑이 HD 지갑 방식을 채택하고 있다. 소프트웨어 지갑: MetaMask, Trust Wallet, Exodus 등 하드웨어 지갑: Ledger, Trezor

알트코인(Altcoin)은 비트코인 코어 소프트웨어의 포크를 가리키는 용어다. premine이 고려되어야 한다. 만약 미리 채굴된 프로젝트의 개발자들이 익명으로 남아있다면, 미리 채굴한 익명의 설립자가 자금을 들고 언제든지 쉽게 떠날 수 있다. 초기의 많은 알트코인은 이 때문에 장기적으로 생존하지 못했다. 많은 알트코인들이 ICO 방식을 통해 개발 자금을 조달한다. 주요 알트코인 Solidcoin 비트코인이 10분의 블록 생성 시간을 가졌다면 Solidcoin은 3분 정도의 블록 타임으로 트랜잭션 컨펌 속도를 높였다. 비트코인은 한 블록의 트랜잭션 수수료 합계에 따라 변동성이 있는데 솔리드 코인은 수수료를 일정하게

Bitcoin WhitePaper

Bitcoin: P2P Electronic Cash System 밑부터 시작하는 비트코인 (Programming Bitcoin by Jimmi Song, O'Reilly) 리얼월드 암호학 데이비드 웡 저 임지순 역 순수한 P2P 전자화폐는 금융기관을 거치지 않고도 온라인 지불한 쪽에서 다른 쪽으로 직접 보낼 수 있게 해준다 비트코인은 P2P 네트워크를 이용한 이중지불(double-spending) 문제 해결책을 제시한다 거래(transaction)을 작업증명 체인(proof-of-work chain)에 해싱 후 timestamp를 찍어, 변경할 수 없는 장부 기록 가장 긴 체인은 목격한 이벤트들의 순서에 대한 증명뿐만 아니라 그것이 가장 큰 CPU 파워 풀에서 나왔음에 대한 증명 역할도 한다.

직렬화 SEC(Standards for Efficient Cryptography) ECDSA 공개키를 직렬화하는 표준 비압축식 65바이트 표현 1. 0x04의 1바이트 접두부로 시작 2. x 좌표를 32바이트 빅엔디언 정수로 표현 3. y 좌표를 32바이트 빅엔디언 정수로 표현 압축식 33바이트 아래 원리로, y가 짝수인지 여부만 기록하는 방식 -y % p = (p-y) % p이기에, (x, y)가 방정식을 만족시키면 (x, p-y) 도 방정식을 만족시킴 p는 2보다 큰 소수이기에 p는 홀수임 y는 정수이므로, y와 p-y 중 하나는 짝수이고 하나는 홀수 표현 1. y값이 짝수면 0x02, 홀수면 0x03 접두부로 시작 2.

머클 패트리샤 트리: 이대시 작업증명 알고리즘: 게스 클라이언트: Parity 이더리움 클라이언트: levelDB(블록체인의 로컬 사본을 저장하는데 가장 자주 사용됨) 개요 비트코인은 스크립트 머니의 개념을 적용한 최초의 탈중앙화 합의 프로토콜이다. 다시 말해 제한된 프로그램 실행의 참/거짓 상태에 따라 암호화폐 거래가 가능하다는 것이다. 초기에는 비트코인이 화폐 정도로 취급되었으나, 더 많은 가치를 저장하는 수단으로 바라보는 의견이 많아졌다. 이 흐름에서 Colored Coin가 개발되었다. Coloerd Coin은 주

Initial Coin Offering (ICO)는 암호화폐 개발 업체에서 투자 자금을 모집하기 위해 자사에서 개발한 암호화폐의 일부를 현금이나 다른 암호화폐를 받고 넘겨주는 것이다. 미래에 상장될 코인의 가치를 약속하고 그보다 저렴한 환율로 현재의 자금을 환전해 주는 방식이다. 전통적인 기업공개(IPO)와 유사하지만, 주식 대신 암호화폐 토큰을 발행한다는 점에서 차이가 있다. ICO 방식이 처음으로 도입된 암호화폐는 이더리움이다. 개발자인 비탈릭 부테린은 백서(白書; whitepaper)를 공개하고 비트코인을 받아 개발에 필요한 자금을 확보했다. 이더리움이 성공적으로 개발되고 투자자들에게 배부된 ETH 토큰의 가치가 상승하자, 투자자들은 많은 이득을 보게 되었다. 이더리움의 성공 이후 수많

비트코인 스크립트는 트랜잭션 출력의 사용 조건을 정의하는 스택 기반 프로그래밍 언어이다. ScriptPubKey와 ScriptSig 모두 같은 방식으로 파싱된다. 파싱을 시작하고 처음 읽은 한 바이트 값이 n이고 이 값이 0x01~0x4b(1~75) 사이의 값이면 n바이트 길이만큼 이어서 읽은 숫자를 한 원소로 간주한다. 그렇지 않으면 그 바이트 값은 오피 코드를 의미한다. 연산자, 오피코드 대응 표 비트코인의 스크립트에선 반복문을 허용하지 않는다. (튜링 완전하지 않다.) 튜링 완전한 스마트 계약 언어인 Solidity를 이용하는 이더리움은 gas라는 단위를 프로그램 실행 대가로 지불하도록 강제하여 해결한다. 거래를 하기 위

스마트 컨트랙트

스마트 컨트랙트(Smart Contract)는 블록체인 상에서 자동으로 실행되는 프로그램으로, 계약 조건이 충족될 때 자동으로 실행되는 디지털 계약이다. 중개자 없이 신뢰할 수 있는 거래를 가능하게 하며, 투명성과 불변성을 보장한다. 역사적 배경 스마트 컨트랙트라는 용어는 1994년 미국의 컴퓨터 과학자 Nick Szabo가 처음 제안했다. 1996년 Szabo는 여러 논문을 발표하며 스마트 컨트랙트를 "계약 조건을 실행하는 전산화된 거래 프로토콜"로 정의했다. 그의 비전은 일반적인 계약 조건을 충족하고, 악의적이거나 우발적인 예외를 최소화하며, 신뢰할 수 있는 중개자의 필요성을 줄이는 것이었다. 자판기를 예시로 들어 설명했다: 동전을 넣으면 기계가 상품을 제공하는 방식처럼, 계약 당사자 간에 신뢰가

서명과 영지식 증명

암호학에서는 서명을 Digital signature(디지털 서명) 또는 Signature scheme(서명 체계)이라 한다. 서명 체계는 일반적으로 다음 세 가지 알고리즘으로 구성된다. 1. 서명자가 새로운 비밀키(서명키)와 공개키(검증키)를 생성하는 데 사용하는 키 쌍 생성 알고리즘 2. 비밀키와 메시지를 사용하여 서명을 생성하는 서명 알고리즘 3. 공개키, 메시지, 서명을 사용하여 성공 또는 오류 메시지를 반환하는 확인 알고리즘 서명은 메시지의 원본과 메시지의 무결성을 인증하는 데 유용하다. 원본(origin): 내 서명이 있는 경우 내가 보낸 것이다. 무결성(integrity): 누군가가 메시지를 수정하면 서명이 무효화된다. MAC에서 생성된 인증 태그는 타이밍 공격을 피하기 위

암호학 및 보안 프로토콜 설명 시 사용되는 관례적 이름이 있다고 한다. Alice: 첫 번째 참여자, 메시지나 암호화 키를 교환하려는 송신자 Bob: 두 번째 참여자, 메시지나 키를 수신하는 수신자 Carol/Carlos/Charlie: 세 번째 참여자, 다자간 통신이나 그룹 프로토콜에서 사용 Dan/Dave/David: 네 번째 참여자 Frank: 여섯 번째 참여자 공격자 Eve: 도청자, 수동적 공격자로 통신 엿듣기 가능하나 메시지 수정 불가 Michael/Mike: Eve의 대안, 마이크로폰에서 유래한 도청자 Niaj: 남아시아 국가에서 사용되는 Eve 대안 Mallory: 악의적 능동적 공격자, 메시지 수정/대체/재전송 가능, 중간자 공격에 사용, Mallet이나 Darth로도 불림 Trudy

Kerckhoffs's principle

암호의 안전성은 알고리즘이 아니라 키의 비밀성에만 의존해야 한다. 암호화 알고리즘이 공개되어도, 키만 잘 지키면 안전할 수 있는 암호 체계를 만들어야 한다는 원칙이다. 우리가 어떤 암호화 알고리즘을 사용하고 있는지 공격자가 알고 있어도, 공격이 어려워야 한다. 이 원칙이 중요한 이유는 다음과 같다. 실제 환경에서는 알고리즘을 잘 안 바꾸고, 쓰던 것을 계속 사용하곤 한다. 키의 비밀성을 유지하는 것보다 알고리즘의 비밀성을 유지하는 것이 더 어렵다. 알고리즘이 공개되면, 더 많은 버그를 찾아내어 알고리즘을 개선시킬 수 있다. 이는 비공개 알고리즘을 상대적으로 신뢰하기 어려운 이유이기도 하다. 비밀이 적으면 적을수록 시스템은 안전하다. 우리가 실제 세계에서 배우고 사용하는 모든 암호화 알고

보안 및 암호학 목적으로 난수가 필요하다면 난수는 예측할 수 없어야 한다. 애플리케이션은 일반적으로 무작위정을 운영체제에 의존하며, 운영체제는 실행되는 장치 유형에 따라 다른 트릭을 사용하여 무작위성을 수집한다. 무작위성의 일반적인 근원(entrypy source)은 하드웨어 인터럽트(마우스 움직임 등), 소프트웨어 인터럽트, 하드디스크 탐색 시간 등의 타이밍이 될 수 있다. 열 잡음과 같은 예측불가한 외부 물리현상으로 무작위적을 추출하는 하드웨어 난수 생성기를 진난수 생성기(TRNG, True random number generators)라고도 한다. 무작위성 추출기(randommness extractor)는 이런 여러 노이즈 소스를 정리하고 수집해야 한다. 허나 많은 난수를 빠르게 필요로 하는 경우 이

AES에서 동일한 평문에 대해 항상 동일한 암호문을 얻을까? (동일한 IV와 키 사용 시) AES의 ECB(Electronic Code Book) 모드에서는 동일한 키에 대해 항상 동일한 암호문을 얻는다. 블록 암호이므로 패딩이 마지막 문자를 변경하지만, 16바이트가 있는 한 첫 번째 블록은 동일하다. 하지만 IV를 사용하는 모드는 어떨까? 스트림 암호 모드인 GCM을 살펴보고 동일한 키와 동일한 IV를 사용할 때 어떤 일이 발생하는지 확인해보자. 다음과 같은 Golang 코드를 작성함. go package main import ( "crypto/aes" "crypto/cipher" "crypto/sha256" "fmt"

암호화는 메시지를 인코딩하여 인가된 사용자만 이해하거나 접근할 수 있도록 하는 프로세스임. 평문(plaintext)이라고 하는 메시지를 암호화 알고리즘(cipher)을 사용하여 암호화하면, 인가된 사용자만 복호화를 통해 읽을 수 있는 암호문(ciphertext)이 생성됨. Cipher JCE(Java Cryptography Extension)는 JCA(Java Cryptography Architecture)의 일부로, 애플리케이션에 데이터 암호화/복호화 및 개인 데이터 해싱을 위한 암호화 cipher 제공 javax.crypto.Cipher 클래스는 JCE 프레임워크의 핵심으로, 암호화 및 복호화 기능 제공 java public class Cipher { private static

Diffie–Hellman 키교환

DH 키교환 (Diffie–Hellman key exchange) 1976년 Whitfield Diffie와 Martin E. Hellman이 라는 제목의 논문으로 발표한 키 교환 알고리즘 곱셈군에서의 이산로그문제를 기반으로 함 이산로그 문제 gˣ ≡ h (mod p)를 만족하는 지수 x를 찾는 문제 e.g. 2 = 3ˣ mod 5를 만족하는 x는 3 키 쌍을 생성하는 방법 1. 모든 참가자는 큰 소수 p와 생성원 g에 동의해야 한다. 2. 각 참가자는 비밀 키가 되는 난수 x를 생성한다. 3. 각 참가자는 공개 키를 gˣ mod p와 같이 파생한다. 동작 앨리스는 비밀키 a와 A = gᵃ mod p를 가지고 있다. 밥은 비밀키 b와 공개키 B = gᵇ mod p를 가지

대칭암호화

AES (Advanced Encryption Standard) 현재 가장 널리 사용되는 대칭 암호화 표준이다. NIST에서 2001년 표준으로 채택되었으며, 이전 암호화 표준이었던 DES를 대체했다. 128비트의 평문을 128비트의 암호문으로 암호화한다. 고정된 크기의 평문을 암호화하기 때문에 블록 암호(Block cipher) 내부 동작 AES는 암호화 과정에서 평문의 state를 4*4 행렬로 본다. 여러 번 반복하는 라운드 함수에서, 라운드별로 (기본 대칭키에서 파생된) 각각 다른 라운드 키를 사용한다. 이를 통해 대칭 키의 비트를 약간만 변경함녀 완전히 다른 암호화가 가능하다 (확산 diffusion) 각 라운드엔 4개의 내부 단계가 있다. SubBytes: S-

비대칭암호화

비대칭 암호화는 공개 키와 개인 키라는 두 개의 서로 다른 키를 사용하는 암호화 방식이다. 공개 키로 암호화한 데이터는 개인 키로만 복호화할 수 있다. 공개 키는 안전하지 않은 채널로 전송해도 안전하다. n명이 통신하려면 n개의 키 쌍만 필요하다. (대칭 암호화는 n(n-1)/2개) RSA (Rivest-Shamir-Adleman) 1977년 개발된 최초의 실용적 공개 키 암호 시스템이다. 큰 소수의 곱셈은 쉽지만, 그 결과를 소인수분해하는 것은 계산적으로 어렵다는 원리를 이용한다. 키 생성 1. 두 개의 큰 소수 p, q를 선택한다. 2. n = p × q를 계산한다. (공개 모듈러스) 3. φ(n) = (p-1)(q-1)을 계산한다. 4. φ(n)과 서로소인 e를 선택한다

해시 함수 해시 함수는 데이터를 입력으로 받고 고유한 바이트 문자열을 생성한다. 출력을 다이제스트, 혹은 해시라고 한다. 해시의 특징 3가지가 있다. 역상 저항성(Preimage resistance): 역상(Preimage == y) 추측에 저항하는(Resistance) 성질 최초, 해시값(y)이 확인된 상태 입력값(x)을 찾는 것은 계산적으로 불가능 제2 역상 저항성(Second preimage resistance): 역상 추측에 저항하는 성질 최초, 입력값(x)이 확인된 상태 동일한 해시값(y)이 나오는 다른 입력값(x')을 찾는 것은 계산적으로 불가능 충돌 저항성(Collision resistance): 서로 다른 입력값 추측에 저항하는 성질. 서

자막 파일 포맷

자막 파일은 영상 콘텐츠에 텍스트 정보를 동기화하여 표시하는 파일 형식이다. SRT, SBV, VTT, SMI 네 가지 주요 포맷이 널리 사용되며, 각각의 특성과 용도가 다르다. SRT (SubRip Text) 가장 범용적으로 사용되는 자막 포맷이다. 텍스트 기반의 단순한 구조로 거의 모든 미디어 플레이어에서 지원한다. 구조: 자막 번호, 타임코드, 텍스트, 빈 줄로 구성된다 시간 형식: HH:MM:SS,mmm --HH:MM:SS,mmm 자막 번호를 통해 순서 관리가 명확하다 1 00:00:01,000 --00:00:04,000 안녕하세요, 여러분. 2 00:00:04,500 --00:00:06,500 오늘은 자막 파일 형식에 대해 설명한다.

근과 계수의 관계

비에트의 정리는 다항식의 계수와 근 사이의 관계를 나타내는 정리이다. 16세기 프랑스 수학자 프랑수아 비에트(François Viète)가 발견했으며, 근과 계수의 관계라고도 불린다. 2차 방정식 2차 방정식 ax^2+bx+c = 0의 두 근을 α, β라고 할 때, 다음 관계가 성립한다: 근의 합: α + β = -b/a 근의 곱: α · β = c/a 유도 2차 방정식의 경우, 근의 공식으로부터 직접 유도할 수 있다: α = (-b + √(b²-4ac))/2a, β = (-b √(b²-4ac))/2a일 때: α+β = (-b + √(b²-4ac))/2a + (-b √(b²-4ac))/2a = -2b/2a = -b/a α·β = [(-b + √(b²-4ac))/

y^2 = x^3 + ax + b 그래프가 타원 모양은 아니고, 타원의 호 길이를 구하는 타원 적분의 역함수에서 나타나는 형태라 타원 곡선으로 불린다. 타원 곡선에서 점 덧셈: 곡선 위의 두 점에 대해 어떤 연산을 거쳐 곡선에 존재하는 제 3의 점을 얻는 과정 일반 덧셈 연산과 유사한 몇 가지 성질을 만족한다. 항등원 존재 (I + A = A가 되는 점 I, 무한원점이라 부름) 역원 존재 (A + (-A) = I임) 교환법칙 성립 결합법칙 성립 점 덧셈 공식 타원곡선 위의 두 점 P₁(x₁, y₁)과 P₂(x₂, y₂)에 대한 덧셈 P₃ = P₁ + P₂는 다음과 같이 계산된다. 경우 1: P₁ ≠ P₂인 경우 (점 덧셈) 결과 좌표 x₃ = s²

미분은 함수의 순간 변화율을 극한 개념을 통해 정의한다. 함수 f(x)의 도함수 f'(x)는 다음과 같이 정의된다: f'(x) = lim[h→0] (f(x+h) f(x)) / h or f'(x) = lim[Δx→0] (f(x+Δx) f(x)) / Δx h 또는 Δx: x의 순간변화율(미소변화량) f(x+h) f(x): 함수값의 변화량 분수 전체: 평균 변화율 극한: h가 0에 가까워질 때의 순간 변화율 Leibniz 표기법 dy/dx: y변화량/x변화량 dy와 dx를 각각 따로 떼어낼 수 없다. dy/dx = lim[Δx→0] Δy/Δx 극한값 (하나의 수) ≠ dy ÷ dx

체 (Field): 덧셈과 곱셈이 정의된 집합으로, 다음과 같은 10가지 조건을 모두 만족하는 대수적 구조를 말한다. 가장 간단한 체의 예시로는 유리수의 집합 ℚ, 실수의 집합 ℝ, 복소수의 집합 ℂ가 있다. 반면 정수의 집합 ℤ나 자연수의 집합 ℕ은 체가 아니다. 어떤 집합 F가 체가 되기 위한 조건 덧셈 1. 집합 F 안의 임의의 두 원소 a와 b를 더하면, 그 결과인 a + b도 반드시 F 안에 있어야 한다. (덧셈에 대한 닫힘성) 2. 세 원소 a, b, c를 어떤 순서로 묶어서 더하더라도 결과가 같아야 한다. 즉, (a+b)+c = a+(b+c)이다. (덧셈의 결합법칙) 3. 두 원소를 더하는 순서를 바꿔도 결과가 같아야 한다. 즉, a+b = b+a이다.

실패를 통과하는 일

미래를 확실하게 알지 못한다면 누구나 불투명한 미래에 현재의 비용을 투자해야한다. 개인이 공부를 하거나 학교를 다니는 것부터, 직업을 구하고 돈을 버는 과정까지 전부 같은 구조에 있다. 행복하다고 느끼는 상태를 만들고 싶은 인간은 시간과 돈을 투자할 때 예측하는 효용과 실제로 얻는 효용 사이의 관계를 평생 학습하며 조정해야나가야 한다. 그런 의미에서 창업자나 경영자는 더 큰 비용과 더 많은 사람에게 영향을 끼치고 이끌어나가며 그 과정을 겪는 사람일 것이다. 이루고 싶은 점이 크고 구체적인만큼 여러 사람의 총력을 컨트롤하며 나아가는 점. 그 점이 막연하게 대단하게 느껴지기도 하고 인생을 살아가는 입장에서 배울 점도 많다고 느껴졌다. 현재도 번성한 회사(크래프톤 웨이나 유난한 도전 같은..)를 빼

큐 메세지 갯수 등 지정한 메트릭에 따라 스케일링하기 위해 사용 SacaledObject yaml apiVersion: keda.sh/v1alpha1 kind: ScaledObject metadata: name: demo namespace: inflearn spec: scaleTargetRef: name: demo apiVersion: {api-version-of-target-resource} Optional. Default: apps/v1 kind: {kind-of-target-resource} Optional. Default: Deployment triggers: type: aws-sqs-qu

LangchainOptions

Langchain의 Chain은 여러 LLM 호출이나 다른 유틸리티들을 연결하여 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해주는 핵심 구성 요소이다. Chain 실행 옵션 early_stopping_method: Chain이 중간에 중단될 때 사용할 전략을 설정하는 옵션이다. "generate": 현재까지 생성된 결과를 반환한다. "force": 강제로 중단하고 빈 결과를 반환한다. python from langchain.chains import LLMChain chain = LLMChain(...) result = chain.run( input="질문", early_stopping_method="generate" )

A postmortem of three recent issues 2025-09-17 글: 해커뉴스: 8월~9월 초 claude 모델의 성능 저하에 대한 포스트 모템 서버 부하로 인해 모델 품질을 줄인 것은 아니고, 여러 문제가 겹쳐서 생긴 현상이라고 함 모델을 어느 플랫폼에서 사용하냐에 따라 오류 발생률이 달랐다는 점이 개인적으로 신기함 (API, Bedrock, Vertex AI 등..) 1. 컨텍스트 서버 라우팅 오류 sonnet 모델은 기본 200k token 크기의 컨텍스트를 제공하고, 8월 초부터 선택적으로 1M context를 사용할 수 있게 되었음 그러나, 1M context를 선택하지 않은 요청도 1M context로 라우팅되었음 (짧은 컨텍스트 요청에 1M c

HNSW는 고차원 벡터 공간에서 빠른 근사 최근접 이웃 검색을 위한 그래프 기반 알고리즘이다. 다층 그래프: Small World 네트워크 이론을 기반으로 여러 층으로 구성된다. Layer 0 (최하단층): 모든 벡터가 포함된 완전한 그래프 상위 층들: 확률적으로 선택된 일부 벡터들만 포함 각 층은 독립적인 연결 구조를 가진다. 장점 대용량 데이터에서 빠른 탐색 속도를 제공한다. 적은 메모리로 높은 성능을 달성한다. 실시간으로 벡터를 추가할 수 있다. 단점 정확한 최근접 이웃을 보장하지 않는다. 벡터 삭제가 복잡하다. 인덱스 구성에 시간이 소요된다. 세부 동작 삽입: 새 벡터를 인덱스에 추가하는 과정 지수 분포를 사용하여 새 벡터의 최대 층 수를 결정한다.

왜 미래는 남에게만 보일까

대부분의 사람은 60분의 시간을 본질적이지 않은 문제의 해결책을 생각하는데 사용한다. 결국 많은 사람이 문제가 주어지면 먼저 머릿속에 떠오른 해결책을 차례로 종이에 적는다. 그리고 그것을 분류하거나 좁혀가는 데 60분을 사용한다. 그런데 한 시간을 다 써버린 시점에서 사실 답은 자신의 머릿속이 아닌 밖에 있었다는 것을 깨닫는다. ‘지구를 구한다’처럼 보통 사람의 기량을 초월한 문제의 답이 이미 머릿속에 있는 사람은 없다. 답은 보이지 않는 세계에 있다. 그런데 많은 사람이 그것을 깨닫지 못하고 지금 보이는 세계 안에서 답을 구하기 위해 헤맨다. 왜일까? 그것은 사람은 답이 없으면 불안함을 느끼는 존재이기 때문이다. 그 불안을 억누르기 위해서 무엇이든 좋으니 답 같은 것을 손에 넣고자 한다. 이

Hammerspoon은 macOS용 데스크톱 자동화 및 시스템 컨트롤 도구로, Lua로 사용하여 macOS의 다양한 기능을 제어할 수 있게 해준다. 설치 및 설정 기본 설치 bash brew install --cask hammerspoon Spoon 설치 시스템 Spoon은 Hammerspoon의 모듈 시스템으로, 재사용 가능한 기능들을 패키지화한 것 SpoonInstall: Spoon 관리를 위한 기본 도구 예시 lua hs.spoons.use("SpoonI

node-scheduling

k8s Scheduler의 동작 Pod를 정의하면 그 Pod를 정의할 수 있는 적절한 Node를 찾아서 배치해줌. 적절한 Node는 selector, taint & toleration, priority 등 설정값에 따라 정함 그리고 nodeName에 node 이름을 추가해줌 만약 nodeName을 지정하여 생성하면 스케줄 동작 없이 직접 원하는 노드에 바로 스케줄링함 yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: ... spec: containers: ... nodeSelector: type: hello nodeName: ip-10-12-34-56.ap-northeast-2.compute.internal --- 스케줄러

2025.03-08 효능감이란 무엇일까

3월 이후로 지금까지를 돌아 보면 그렇게 만족스러운 결과나 과정이 아니었다. 몇 달 동안은 개인적으로 우울한 감정에 완전히 잠식되었는데, 지금은 오히려 다른 고민 때문에 절망적으로 느껴졌던 부분이 흐리게 보인다. 내가 완전히 주저앉진 못한 상태에서 내가 인식하는 심정이나 상황은 더 복잡한 방향으로 빠지고 있지 않나 싶다. 내가 어떻게 행동해야 좋을지 모르겠다는 점에선 더 오리무중이 되었다. 고민과 노력을 통해서 어떤 대상에게 효능을 주는 것 같은 기분, 그 대상을 자신으로 보고 자기계발로써 그런 기분을 채울 수도 있고, 타인을 대상으로 결과를 공유함으로써 달성할 수도 있다. 자기계발이라고 할만한 게 -조금 더 장기적일 순 있어도타인에게 효능을 주는 데 도움이 되기도 하고, 명시적으로 전달됨이 즉시 느껴지

홀덤(Hold'em)은 각 플레이어가 2장의 개인 카드와 5장의 공용 카드를 조합하여 최고의 패를 만드는 게임이다. 기본적인 텍사스 홀덤을 기반으로 다양한 변형 룰이 존재한다. 각 플레이어가 2장의 개인 카드(홀 카드)를 받는다 5장의 공용 카드(보드)가 단계적으로 공개된다 (플롭 3장 → 턴 1장 → 리버 1장) 개인 카드 2장과 공용 카드 5장 중 최적의 5장 조합으로 패를 만든다 프리플롭, 플롭, 턴, 리버 각 단계에서 베팅 라운드가 진행된다 최종적으로 가장 높은 패를 가진 플레이어가 승리한다 기본 용어 포지션 관련: 언더 더 건(UTG): 빅 블라인드 왼쪽 첫 번째 자리, 가장 불리한 포지션 버튼: 딜러 포지션으로 가장 유리한 자리, 모든 베팅 라운드에서 마지막에 행동

기본 공식 완전제곱식 (a±b)² = a² ± 2ab + b² 합차공식 (a+b)(a-b) = a² b² 일반공식 (x+a)(x+b) = x² + (a+b)x + ab (ax+b)(cx+d) = acx² + (ad+bc)x + bd 특수 공식 x² + 1/x² = (x + 1/x)² 2 (단, x ≠ 0) x² + 1/x² = (x 1/x)² + 2 (단, x ≠ 0) 3차 공식 삼항 전개 (x+a)(x+b)(x+c) = x³ + (a+b+c)x² + (ab+bc+ca)x + abc (a+b+c)² = a² + b² + c² + 2ab + 2bc + 2ca 3차 이항정리 (a+b)³ = a³ + 3a²b + 3ab² + b³ (a-b)³

PLEG PLEG is part of kubelet and stands for Pod Lifecycle Event Generator In Kubernetes, Kubelet is a per-node daemon that manages the pods on the node, driving the pod states to match their pod specifications (specs). To achieve this, Kubelet needs to react to changes in both (1) pod specs and (2) the container states. For the former, Kubelet watches the pod specs changes from multiple sou

Prometheus는 강력한 모니터링 및 알림 시스템이지만, 유연성이 높은만큼 사전 구성(configuration)이 많이 필요하다. 이에 따라 어떤 애플리케이션에 대한 모니터링을 쉽게 설정할 수 있도록 묶어놓은 것이 Mixin이다. 예시 목적 및 목표 Monitoring Mixins는 다음과 같은 특성을 가지는 구성 단위이다: 1. 플랫폼 중립성: Kubernetes 외에도 다양한 환경에서 쉽게 설치할 수 있어야 한다. 2. 애플리케이션과 함께 배포: 해당 애플리케이션 개발자가 직접 정의하거나 함께 배포할 수 있도록. 3. 협업 및 진화 가능성: 사용자 정의를 복사해서 사용하는 대신, 원본에 기여하거나 버전 업그레이드가 가능한 구조. 4. 재사용성과 구성 가능성*

SRV (Service) 레코드 SRV(Service) 레코드는 특정 서비스를 제공하는 서버의 위치를 지정하기 위한 레코드이다. 일반적인 A 레코드나 CNAME 레코드와 달리, SRV 레코드는 서비스명과 프로토콜, 우선순위(priority), 가중치(weight), 포트(port), 호스트 이름(target)을 함께 명시한다. SRV 레코드를 사용하면 포트나 호스트 이름이 바뀌어도 클라이언트는 SRV 레코드만 다시 조회하면 되므로 유연성이 높고, 서비스 수준에서의 로드 밸런싱 또는 고가용성 구성이 가능해진다. bash 구조 _service._proto.name. TTL class SRV priority weight port target 예시 _sip._tcp.example.com. 3600

Argo Workflow Priority

1. Controller에서 Priority 추출 (controller.go) go func getWfPriority(obj interface{}) (int32, time.Time) { un, ok := obj.(*unstructured.Unstructured) if !ok { return 0, time.Now() } priority, hasPriority, err := unstructured.NestedInt64(un.

참고 --- Continuous Thought Machine(CTM)은 생각한다는 행위를 계산 가능한 절차로 환원하기 위해 개발된 인공지능 아키텍처이다. 크게 Internal Ticks, MLM, SR 세 가지 개념으로 모델을 구성한다. 내부 사고 차원(Internal Ticks) CTM의 internal tick은 모델 내부에서 자율적으로 진행되는 사고 단계이다. 독립적 시간 축을 가지므로 입력 시퀀스 길이와 무관하게 사고를 반복할 수 있다. 각 tick에서 모델은 동일 입력을 재해석하며 사고 깊이(depth) 를 축적한다. 외부 입력 시퀀스와 무관하게 자율적인 사고 단위를 반복한다. 입력이 정적이어도 원하는 만큼 사고를 ‘깊게’ 진행할 수 있다. 문제 난이도에

XDG Base Directory

XDG Base Directory Specification은 다양한 애플리케이션이 설정 파일, 캐시, 데이터 파일 등을 일관적인 위치에 저장하고 탐색할 수 있도록 하기 위해 제안된 표준이다. 각 파일이 어떤 목적을 가지며 어떤 환경 변수에 의해 그 위치가 결정되는지를 정의한다. 명세에 있는 주요 디렉터리 역할은 아래와 같다. 모든 환경 변수는 절대 경로를 가져야 하며, 상대 경로가 주어질 경우 해당 값은 무효로 간주된다. | 목적 | 환경 변수 | 기본값 (설정되지 않은 경우) | 설명 | |------|-----------|-----------------------------|------| | 사용자 데이터 파일 저장 | $XDG_DATA_HOME | $HOME/.local/share

--local-no-set-modtime local을 백엔드로 사용할 때, rclone은 기본적으로 업로드 이후 chtimes 명령어로 modtime을 갱신한다. (업로드가 완료된 시점을 modtime으로 기록하기 위해) 그런데, mountpoint-s3에선 modtime만 갱신하는 동작을 지원하지 않는다. (modtime 갱신에 대응하는 s3 API가 없기 때문) 이처럼 modtime 갱신이 불가한 파일 시스템, 혹은 마운트를 사용하는 경우 --local-no-set-modtime 옵션을 사용해야한다. 이 옵션을 사용하면 업로드된 파일의 mod time이 실제 업로드된 (이후의) 시각이 아닌, 파일 시스템에서 파일이 복사된 시간으로 기록된다. `--i

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