러스트 언어 입문 시리즈 - 6편: 트레이트(Trait)와 제네릭(Generic)을 통한 추상화와 다형성

이전 글에서는 구조체, 열거형, 패턴 매칭, 모듈 시스템을 통해 러스트의 타입 정의와 코드 구조화를 살펴보았습니다. 이제는 러스트에서 추상화와 다형성을 어떻게 구현하는지 알아볼 차례입니다. C++ 개발자라면 ‘템플릿(Template)’과 ‘가상 함수(Virtual function)’, ‘인터페이스(Interface)’ 등을 통해 제네릭 프로그래밍, 다형성을 달성하는 것에 익숙할 텐데요. 러스트는 이와 유사하지만 좀 더 정교하고 명확한 개념인 트레이트(Trait)와 제네릭(Generic)을 제공합니다.트레이트(Trait)란 무엇인가?러스트에서 트레이트는 특정 타입이 "이런 기능을 갖추고 있다"는 것을 표현하는 인터페이스 역할을 합니다. C++에서 순수 가상 함수만 갖는 클래스(인터페이스)나 개념(Conce..

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• · 2024. 12. 11.
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[개발자를 위한 영어] 데일리 Slack/사내 메신저 커뮤니케이션 팁

글로벌 팀과 협업하거나, 영어를 공용어로 사용하는 환경에서 일할 때 Slack이나 내부 메신저는 업무 소통의 핵심 채널입니다. 여기서는 장황한 이메일보다 간결하고 빠른 대화를 선호하며, 효율적인 커뮤니케이션을 위해서는 명확하고 직관적인 영어 표현이 필수적입니다. 이번 글에서는 데일리 업무 상황에서 팀원들과 메신저를 통해 의사소통할 때 유용한 영어 표현, 노하우, 그리고 다양한 예문과 상황별 팁을 제시합니다.1. 기본 원칙: 짧고 명확하게메신저 대화는 실시간으로 진행되므로 빠르고 직관적으로 전달하는 것이 좋습니다.기본 표현:"Quick question:" (빠른 질문)"FYI:" (참고하세요)"Just a heads-up:" (미리 알려드립니다)"Could you clarify...?" (명확히 해주실 수..

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• · 2024. 12. 11.
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[OpenCL 입문 시리즈 5편] C++20/23로 깔끔하게 래핑하기

안녕하세요! 지난 글들에서 OpenCL의 기본 사용법을 어느 정도 파악하셨다면, 이제는 조금 더 현대적인 C++ 문법과 래퍼(wrapper) 라이브러리를 활용해 코드를 깔끔하게 정리하는 방법을 살펴보려고 해요. OpenCL 기본 API는 C 스타일 함수들로 구성되어 있고, 초기화 및 에러 처리 로직이 장황해지는 경우가 많은데, C++20/23 기능을 적극 활용하면 가독성과 유지보수성을 크게 높일 수 있습니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.OpenCL C++ Wrapper(CL.hpp) 라이브러리 소개스마트 포인터, 범위 기반 for문, 구조적 바인딩 등 C++20/23 기능 활용에러 처리와 RAII(Resource Acquisition Is Initialization) 패턴 적용CUDA와 비교: C..

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• · 2024. 12. 11.
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[모던 CMake] Qt 프로젝트 구성과 빌드

이번 글에서는 CMake를 사용하여 Qt 기반의 응용 프로그램을 구성하고 빌드하는 방법을 알아보겠습니다. Qt는 크로스 플랫폼 GUI 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크로, CMake와 함께 사용하면 효율적인 빌드 시스템을 구축할 수 있습니다.CMake와 Qt의 통합Qt는 기존에 자체 빌드 시스템인 qmake를 사용했지만, 최근에는 CMake를 공식적으로 지원하고 있습니다. CMake를 사용하면 Qt 애플리케이션의 빌드 설정을 보다 유연하고 강력하게 관리할 수 있습니다.Qt5와 Qt6의 차이점Qt5: CMake에서 find_package()를 통해 Qt 모듈을 찾습니다.Qt6: Qt6부터는 CMake 지원이 더욱 강화되어 더 간단하게 설정할 수 있습니다.간단한 Qt 프로젝트 구성디렉토리 구조my_..

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• · 2024. 12. 11.
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[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 3편: DQN(Deep Q-Network) 기초 구현 – 경험 리플레이와 타겟 네트워크

지난 글에서 가치 기반 접근과 Q함수 근사를 위한 PyTorch 신경망 구조를 마련했다면, 이번 글에서는 이를 실제로 학습시키기 위한 대표적인 딥 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network)의 기본 골격을 구현해 봅니다. 여기서는 경험 리플레이(Replay Buffer)와 ε-탐욕적(epsilon-greedy) 정책, 그리고 타겟 네트워크(Target Network) 개념을 소개하고, CartPole 환경에서 DQN을 간단히 훈련시키는 예제를 통해 Q함수를 실제로 업데이트하는 과정을 살펴보겠습니다. 강화학습에서 Q함수를 딥뉴럴넷으로 근사하는 것은 확장성 측면에서 유용하지만, 단순히 Q-learning을 신경망에 직접 대입하는 것만으로는 학습이 불안정합니다. 경험(transition)을 순서대로..

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• · 2024. 12. 11.
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[개발자 영어] In the Same Boat

이번에 소개할 표현은 "In the Same Boat"입니다. 이 표현은 비슷한 상황이나 어려움에 처한 사람들을 묘사하며, 팀워크와 협업을 강조할 때 매우 유용합니다. 소프트웨어 개발자들 사이에서 특히 프로젝트의 도전 과제나 공통 목표를 논의할 때 자주 사용됩니다.1. 표현의 의미"In the Same Boat"는 "같은 배를 타고 있다", 즉 "같은 상황에 처해 있다"는 뜻입니다. 이는 어려운 상황이나 도전을 함께 겪고 있는 사람들 사이의 연대감을 나타낼 때 사용됩니다.예:"우리 모두 마감일을 맞추기 위해 노력하고 있어요. 우리는 같은 상황이에요."→ "We’re all working hard to meet the deadline. We’re in the same boat."2. 어원이 표현은 해상 여..

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• · 2024. 12. 11.
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[Lie Group 입문] 1편: 대체 Lie Group(리 그룹)이 뭘까?

안녕하세요! 이 블로그 시리즈에서는 “Lie Group(리 군)”이라는 조금 낯선 수학 개념을, 수학에 익숙하지 않은 분들도 이해할 수 있도록 천천히 풀어가려 합니다. 수학이라고 하면 머리가 지끈해질 수 있지만, 걱정 마세요. 우리가 “Lie Group”을 배우는 이유와, 이 개념이 실제 로보틱스나 컴퓨터 비전 분야에서 얼마나 유용하게 쓰이는지 친절하게 이야기해드릴게요.수학? 대체 왜 하필 “Lie Group”일까?우리는 일상에서 생각보다 많은 곳에서 “대칭성”이나 “변환”을 마주합니다. 예를 들어:로봇 팔이 어떤 물체를 잡으려면, 팔 끝이 공간 상에서 어떻게 회전하고 이동해야 하는지 알아야 합니다.드론이나 로봇 청소기가 스스로 길을 찾으려면, 주변 환경과 자기 위치를 이해하고, 조금씩 자세를 바꿔가며 ..

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• · 2024. 12. 11.
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[IT 뉴스] 구글, 최신 양자 컴퓨터 칩 ‘윌로우(Willow)’ 발표: 양자 컴퓨팅 실용화 시대 앞당기나

2024년 12월 10일, 구글은 최신 양자 컴퓨터 칩 ‘윌로우(Willow)’를 발표했다. 이번 발표는 양자 컴퓨팅 기술의 미래를 가늠할 수 있는 중요한 진전을 보여주며, 상용 애플리케이션 구현 시기가 성큼 다가오고 있음을 시사한다. 자세한 내용은 구글 공식 블로그에서도 확인할 수 있다.오늘 발표된 ‘윌로우(Willow)’ 칩 주요 특징2024년 12월 10일, 구글은 최신 양자 컴퓨터 칩 '윌로우(Willow)'를 발표했습니다. 이 발표는 양자 컴퓨팅 기술에서 중요한 진전을 보여주며 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:성능 향상윌로우는 현존하는 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 10의 25제곱년(10 septillion years)이 걸리는 계산을 단 5분 만에 처리할 수 있는 능력을 보여주었습니다 (관련..

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• · 2024. 12. 11.
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한국과 미국 간 세금신고 의무: 상황별 가이드

국제화 시대를 맞아, 한국과 미국을 오가며 경제활동을 하거나 양국에서 소득을 발생시키는 경우가 늘고 있습니다. 이러한 복잡한 환경 속에서 한·미 양국 간 세금 신고 의무를 제대로 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 글에서는 다양한 상황별로 한국과 미국에서의 세금 신고 의무, 해외 계좌·자산 신고(FBAR, FATCA), 이중과세 조정, 전문인력(유학생, 교수, 주재원)의 특례 등을 폭넓고 깊이 있게 살펴보겠습니다. 또한 필요시 전문 세무사나 국제조세 전문 변호사 등 전문가의 조언을 받는 것을 적극 권장합니다.참고용 리소스로는 미국 국세청(IRS) 공식 유튜브 채널(IRS YouTube)이나 각종 전문 사이트를 참고하실 수 있습니다.1. 한국 거주 한국인의 경우A. 한국에서만 소득이 있는 경우신고 대상 및..

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• · 2024. 12. 11.
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[PyTorch로 시작하는 강화학습 입문] 2편: 가치 기반 접근과 Q함수 개념, PyTorch 신경망으로 Q함수 근사하기

강화학습에서는 에이전트가 상태(State)마다 어떤 행동(Action)을 취해야 하는지 결정하기 위해 정책(Policy)을 개선해나갑니다. 앞서 1편에서 살펴본 랜덤 정책 에이전트는 전혀 학습을 하지 않고, 그저 무작위로 행동을 선택하기 때문에 성능이 저조했습니다. 이제는 "가치(Value)" 개념을 도입하여, 각 상태-행동 쌍이 얼마나 좋은지(미래 보상을 많이 얻을 수 있는지)를 평가하는 방식으로 정책을 개선할 실마리를 잡아봅시다.이번 글의 목표는 다음과 같습니다.가치기반(Value-based) 접근 개념 정리: Q함수(Q-value)를 통해 상태-행동 쌍의 가치를 정의Q학습(Q-learning) 아이디어 소개: 벨만(Bellman) 방정식을 이용한 Q함수 업데이트 개념(이론적 상세는 추가 자료 참조)..

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• · 2024. 12. 11.
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