Task1​

The bar chart above shows tertiary education enrollment rates (percentage of the population enrolled) in South Korea, the USA, Germany, and Australia in 2020.

The bar chart above shows tertiary education enrollment rates in four countries in 2020. It is clear that South Korea has the highest rate, while Germany records the lowest.

Specifically, South Korea leads with approximately 70% of its population enrolled in tertiary education. The USA follows at around 45%, and Australia registers a slightly lower rate of approximately 42%. In contrast, Germany's enrollment stands at about 30%, the lowest among the four nations. These figures demonstrate a significant gap of 40 percentage points between South Korea and Germany.

This disparity may be attributable to differing national policies and cultural emphasis on higher education. South Korea's government has invested heavily in university access and societal norms strongly favour academic achievement, which likely drives its high enrollment. Meanwhile, Germany's dual system of vocational training and apprenticeships provides an alternative pathway, reducing the proportion pursuing university degrees. The intermediate rates in the USA and Australia reflect balanced systems combine academic and vocational opportunities. In summary, while all four are developed countries, their tertiary enrollment rates vary widely due to policy and cultural factors.

Task2​

Some people argue that online education will eventually replace traditional classroom learning. Discuss both views and give your own opinion.

Advances in digital technology have fuelled debate over whether online education will supplant traditional classroom learning. While virtual platforms offer flexibility and access, many maintain that face-to-face instruction remains indispensable. In my view, neither mode can fully replace the other; instead, a blended approach is optimal.

Advocates of online education highlight its convenience. Students can access lectures and materials remotely, accommodating diverse schedules and geographical limitations. Moreover, interactive tools such as discussion forums and quizzes enable self-paced learning and instant feedback. This model reduces travel costs and allows institutions to reach a broader audience, particularly in underserved regions.

Conversely, proponents of conventional classrooms argue that in-person interaction fosters deeper engagement. Live discussions, hands-on activities and immediate teacher support enhance comprehension and motivation. Classroom environments also build social skills and peer collaboration, which are harder to replicate online. Additionally, maintaining discipline and focus can be more challenging when learners study independently.

However, insisting on a single approach overlooks their complementary strengths. A blended model combining online lectures with periodic in-person seminars can leverage digital convenience while preserving interactive benefits. For instance, foundational concepts might be taught online, freeing classroom time for discussion and practical application. Such integration not only caters to varied learning styles but also prepares students for a digitally connected world.

In conclusion, online education and traditional classrooms each offer unique advantages that the other lacks. Rather than viewing one as the inevitable successor, educational stakeholders should embrace a hybrid system to maximize learning outcomes.

Vocabulary & Expressions​

시리즈​

• 1. 호주 학생비자 주의사항
• 2. 호주 학생 보험 및 한국 보험, 연금 연기
• 3. 호주 결혼 준비

NOIM​

Notice of Intended Marriage, 결혼의향서

• Attorney-General's Department: NOIM
• 최소 예식 한 달 전에 작성해야만 한다.
• 작성 후 호주 내에서 의사, 경찰관 등에게 공증을 받아야한다.
• 한국인으로서 결혼하려면 직접 진행하기에 관계증명서류, 공증서류들이 많이 필요하기에 업체를 먼저 알아보았다.
  • 문서들은 NATTI, National Accreditation Authority for Translators and Interpreters 공증을 받아야하며 건별로 A$30부터 시작하는 듯 했다.
  • 영사관에서도 공증이 있지만 몇몇 서류는 안 되어 직접 방문해봐야할 것 같았다.

예식 예약​

• Simple Ceremonies
• 저렴한데 업체를 이용하면 아래 서류들을 다 처리해준다.
  • 결혼식 최소 한 달 전에 작성되어야 하는 결혼의향서(NOIM) 양식 접수
  • 결혼식 당일 예식을 진행하고 모든 법적 서류를 준비할 주례자
  • NSW 주 출생, 사망, 결혼 관리 당국(BDM)에 결혼을 등록하는 절차
• 사이트를 통해서만 NOIM 양식을 작성해야하고, Attorney-General's Department 에서 출력한 NOIM 양식은 사용할 수 없다.
• Blues Point Reserve A$350에 오페라하우스가 뒤로 보이는 다리 앞에서, 한국에서는 규격화된 웨딩문화를 벗어나려고하면 기하급수적으로 비용이 붙어 해볼 수 없던 스몰/야외 결혼식이 가능하다.

예식 날짜 결정시​

• 예식 날짜는 1달 전에 결정해야 한데 입국과 시험 일정이 어떻게 겹칠지 몰라 선뜻 결정하기 어려웠다.
• 이럴 때를 위해 Lodgement Voucher를 준비해뒀다고 한다.
  • 예비 배우자 비자(Subclass 300)를 신청하려는 경우
  • 결혼식 기간 단축(Shortening of Time)을 신청하려는 경우
  • 결혼식 날짜를 유동적으로 정하고 싶은 경우
  • 일정 변경에 따른 추가 비용을 피하고 싶은 경우
  • 지금 서류를 먼저 처리하고 결혼식 날짜는 나중에 정하고 싶은 경우
• 접수일로부터 최소 1개월 후, 최대 18개월 이내에 예식을 진행 할 수 있다.

예식 날짜 변경시​

• 날짜 변경은 원래 예약된 날짜로부터 최소 1달하고도 2일 전까지는 업체 고지가 필요하다.
• 일정 변경 수수료는 A$85
• 그 이후로는 전체 비용 새로 결제 필요

증명서 발급​

주시드니 대한민국 총영사관​

• 가족관계증명서 발급
• 혼인증명서

시리즈​

• 1. 호주 학생비자 주의사항
• 2. 호주 학생 보험 및 한국 보험, 연금 연기
• 3. 호주 결혼 준비

학생 보험​

• 각 보험사의 앱을 다운받아놓고, 입국 시에 번호 개통 후 회원 가입
• 앱으로 실비 청구 가능

한국 건강보험 및 국민연금​

건강보험 연기​

유학으로 인한 국외출국자가 급여정지 신고를 하면 그 기간 동안에는 보험급여가 정지되어 보험료가 면제되거나 보험료 산정할 때 보험료부과점수가 제외

• 출국 후 신청 가능
• 급여정지 및 해제

국민연금 연기​

국내에 소득원이 없는 사람이 유학으로 국외출국을 하는 경우 그 사유가 계속되는 기간 동안에는 연금보험료를 내지 않을 수 있음

• 소득 없을 때 신청 가능
• 소득없는 개인의 납부예외 신청

참조​

• 생활법령정보: 해외유학자

CGI 용어​

• 프레임, frame: 연속된 이미지의 한 장면
• 잔상, persistence of vision: 다음 프레임과 적절하게 배합하면 마치 사물이 움직이는 것처럼 보이는 현상
• 트위닝, tweening: 두 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술
• 셀 애니메이션, cel animation: 프레임마다 그림을 그려서 애니메이션을 만드는 기법
• 픽셀, pixel: 화소, 화면을 구성하는 가장 작은 단위
• 가색법, addictive color mixing: 빛의 색을 혼합하는 방법, RGB 색상 모델, 세 가지 모두 최대 명도를 가지면 흰색.
• 감색법, subtractive color mixing: 물체의 색을 혼합하는 방법
• 비트맵, bitmap: 색 데이터들의 바이트 목록, 이 바이트의 집합(블록)을 나타냄
• 해상도, resolution: 이미지(비트맵)의 높이와 너비를 픽셀 단위로 표현한 것
• 화면 버퍼, display buffer: 디지털 화면의 각 픽셀 색을 저장하는 공간
• 화면 좌표, screen coordinate: 화면의 픽셀 위치를 나타내는 좌표계, 일반적으로 왼쪽 상단이 원점
• 모델, model: 3D 객체의 기하학적 표현, 점, 선, 면 등으로 구성됨
• 로컬 좌표, local coordinate: 모델의 좌표계, 모델의 중심을 원점으로 하는 좌표계
• 제어점, control point: 모델의 형태를 정의하는 점, 곡선이나 곡면을 정의하는 데 사용
• 보간, interpolation: 두 점 사이의 값을 계산하는 방법, 선형 보간, 곡선 보간 등, 트위닝 기법에서 사용
• 스케일링, scaling: 모델의 크기를 조정하는 과정, 각 좌표에 특정 숫자를 곱하거나 나눠서 구현
• 포지셔닝, positioning: 모델의 위치를 조정하는 과정, 각 좌표에 특정 값을 더하거나 빼서 구현
• 레스터라이즈, rasterize: 벡터 그래픽을 픽셀로 변환하는 과정, 모델의 각 점을 화면 좌표로 변환
• 톱니바퀴, jaggies: 레스터라이즈 과정에서 발생하는 계단 현상, 픽셀 단위로 표현되기 때문에 발생
• 에일리어싱, aliasing: 연속적인 모델과 비연속적인 비트맵 사이에 발생하는 불일치
• 안티에일리어싱, anti-aliasing: 톱니바퀴 현상을 줄이기 위한 기술, 주변 픽셀의 색을 평균내어 부드러운 경계를 만듦 (흰색 바탕의 경우 겹치는 픽셀에 회색 추가)
• 알파 수준, alpha level: 각 픽셀이 모델에 겹치는 정도에 따라 투명도 조정
• 알파 채널, alpha channel: 비트맵에 있는 모든 픽셀의 알파 수준, 비트맵은 모델에 의해 겹쳐지는 픽셀을 색으로 표현한 것이고 알파 채널은 각 픽셀의 투명도를 표현한 것
• 렌더링, rendering: 모델을 최종 이미지로 바꾸는 작업
• 렌더러, renderer: 렌더링을 수행하는 소프트웨어
• 영화수준 렌더링, movie-quality rendering: 고품질 렌더링, 많은 시간과 계산 필요
• 월드 좌표, world coordinate: 3D 공간에서 모델의 위치를 나타내는 좌표계, 로컬 좌표를 월드 좌표로 변환하는 과정이 필요
• 뷰포인트, viewpoint: 카메라의 위치와 방향, 3D 공간에서 2D 화면으로 모델을 투영하는 데 사용
• 투영, projection: 3D 모델을 2D 화면으로 변환하는 과정
• 거리 효과, distance effect: 3D 모델의 깊이를 표현하기 위한 기술, 원근법을 사용하여 멀리 있는 객체는 작게, 가까이 있는 객체는 크게 표현
• 확산 효과, diffusion effect: 빛의 입사각에 따라 밝기가 달라지는 현상, 빛이 표면을 비추는 각도에 따라 달라지지만 뷰포인트에 따라선 달라지지 않음.
• 거울 반사, mirror reflection: 빛의 입사각이 반사각과 일치하는 지점에 나타남, 빛 반사는 빛이 표면에 비치는 각도와 시점 각도에 달라지고, 뷰포인트에 따라 다른 위치에 나타남
• 직접 조명, direct lighting: 빛이 광원으로부터 나와 물체의 표면을 직접 비추는 것
• 간접 조명, indirect lighting: 빛이 다른 물체에 반사되어 물체의 표면을 비추는 것
• 전역 조명 모델, global illumination model: 간접 조명을 포함한 조명 모델, 물체의 표면이 다른 물체에 반사된 빛을 고려하여 조명을 계산
• 감색법, subtractive color: 색이 섞이면 어두운 색조가 되는 것, CMY 색상 모델, 세 가지 모두 최대 명도를 가지면 검은색
• 광선 추적법, ray tracing: 빛 추적시 비효율을 줄이기 위해 렌더러가 뷰포인트부터 시작해서 빛을 반대로 추적하는 방법
  • 뷰포인트부터 시작되는 가상의 선이 픽셀 격자의 가운데를 지나가도록 설정
  • 장면의 모든 모델의 기하학적 구조가 가상의 선과 교차하는지 확인
  • 뷰포인트로부터 가장 가까이 있는 교차점은 보이는 표면을 나타내며 이 표면의 색으로 픽셀을 채움
  • 해당 보이는 점으로부터 시작해서 더 많은 선을 그리고 어떤 광선이 직접 또는 간접적으로 이동해서 빛의 출발점에서 끝나는지를 찾아냄
  • 거울반사를 확인하기 위해 동일 각도로 튕기는 광선을 추적, 확산 반사를 위해 임의 각도로 여러 번 튕기는 광선을 추적
• 그림자, shadow: 뷰포인트를 기준으로 광선을 추적했을 때 광선이 닿지 않는 부분
• 전체 장면 에일리어싱 방지, full-scene anti-aliasing: 전체 장면의 에일리어싱을 방지하기 위한 기술, 광선을 픽셀 중앙으로만 보내지 않고, 픽셀 나머지 공간으로도 보내어 각 픽셀의 최종 색을 중앙 광선과 모서리 부분의 광선을 섞어서 결정
• 디지털합성, digital compositing: 여러 이미지를 합성하여 최종 이미지를 만드는 기술, 이미지를 프레임단위로 조합하여 프레임마다 알파를 적용해서 윤곽과 배경을 자연스럽게 합성
• 디졸브, dissolve: 다음 장면으로 넘어갈 때 이전 장면과 다음 장면을 겹쳐서 자연스럽게 장면을 바꾸는 효과, 자막처럼 화면 위에 글자가 표시되는 것도 디졸브

그래픽 용어​

모든 것은 직선이며 곡선은 없다.

• 폴리곤, polygon: 다각형, 3D 모델의 기본 단위, 삼각형으로 구성
• 시야, field of view: 눈에서 멀어질 수록 작아지는 시각적 효과, 가상 월드의 뷰포인트와 투영 화면 사이의 거리를 조정하여 시야를 조정 가능
• 화가 알고리즘, painter algorithm: 장면에 있는 모든 삼각형에 뷰포인트로부터의 거리를 기준으로 순서를 부여하고, 위치 상 우선순위가 정해지면 뒤에서부터 앞으로 그리는 방식
• 깊이 버퍼, depth buffer: 각 필셀의 깊이 즉 뷰포인트로부터 떨어진 거리를 저장하는 공간, 이를 통해 렌더러는 장면 상에 있는 모든 물체의 순서를 자유롭게 변경 가능
  • 픽셀을 렌더링하기 전 렌더러가 해당 픽셀의 깊이 버퍼를 확인
  • 깊이 버퍼가 새로운 픽셀 (화면 버퍼에 있는 픽셀)의 앞이나 뒤인지를 확인
  • 새로운 픽셀이 화면 버퍼 상에서 기준 픽셀의 뒤에 있다면 렌더러는 건너뛰고 다음 픽셀 처리
  • 앞에 있다면 화면 버퍼의 픽셀을 새로운 픽셀로 교체하고 깊이 버퍼 업데이트
  • 깊이 버퍼를 통해 중복된 작업을 방지하고 투영을 효율적으로 처리, 모델의 렌더링 순서를 자유롭게 조절할 수 있으므로 그래픽 프로세서 병렬 처리 가능
• 픽셀 셰이딩, pixel shading: 각 픽셀의 색을 계산하는 과정, 조명, 재질, 텍스처 등을 고려하여 최종 색상을 결정
  • 삼각형과 수직을 이루는 수직선을 다른 방향으로 휘어 평면 삼각형의 빛 반사를 제어하여 곡면 구현
• 그림자 맵, shadow map: 빛의 시작점을 뷰포인트로 해서 화면 버퍼 없이 깊이 버퍼만 계산한 이미지
• 그림자 수준, shadow quality: 그림자 맵의 해상도, 해상도가 높을수록 그림자가 더 선명하게 표현
• 주변 조명, ambient lighting: 이미지에 자연스렁누 조명을 반영하기 위해 입사각이나 광선의 도달 여부와 상관없이 모든 모델의 표면을 일정하게 밝히는 조명
• 주변 폐색, ambient occlusion: 주변 조명으로부터 가짜 그림자를 만들어내는 기법, 틈새나 구멍, 금이 간 곳 등에 그림자 적용
• 화면 공간 주변 폐색, screen space ambient occlusion (SSAO): 주변 폐색을 화면 공간에서 계산하는 기법, 깊이 버퍼를 사용하여 주변 조명을 시뮬레이션
  • 뷰포인트 수직에 둔다.
  • 표면 상의 수직선에서 수직선을 회전시켜 반구를 만든다.
  • 셰이딩은 반구 안에 있는 점에서 발생하는 빛의 확산을 관찰한다.
  • 각 점은 모델상의 점이 화면에 투영될 때와 같은 방식으로 투영된다.
  • 각 점의 깊이는 해당 픽셀 위치의 깊이 버퍼와 비교해서 점이 모델 앞에 있는지 뒤에 있는지를 확인한다.
  • 표면 뒤에 있는 점의 비율은 주변 폐색의 비율을 계산하기 위한 근사치가 된다.
  • 적어도 픽셀 하나당 16개의 점을 투영하고 관찰해야하여 무거운 처리지만 각 픽셀의 계산이 독립적이라 병렬 처리 가능
• 텍스처 매핑, texture mapping: 모델 표면을 평면으로 된 이미지로 덮는 기술
• 텍스처, texture: 텍스처 매핑에 사용되는 비트맵 이미지
• 샘플링, sampling: 텍스처를 입힌 영역에서 텍스처를 기반으로 픽셀 색을 결정하는 것
• 턱셀, texel: 텍스처 내의 픽셀, 텍스처 매핑에서 사용되는 픽셀 단위
• 최근접 샘플링, nearest sampling: 텍스처에서 가장 가까운 턱셀의 색을 픽셀에 적용하는 방법, 빠르지만 품질이 낮음
• 이중선형 필터링, bilinear filtering: 텍스처에서 네 개의 인접 턱셀을 혼합한 값에 비례해서 색을 결정하는 방법, 인접한 네 개의 턱셀로 구성되는 사각형의 두 축을 따라 샘플링하여 색을 결정
• 밉맵, mipmap: 작은 텍스처의 집합, 텍스처를 확대해서 봐야하는 경우는 높은 해상도의 텍스처를, 텍스처 대상 영역이 작다면 낮은 해상도의 텍스처 사용, 각 단계의 밉맵은 이전 단계 밉맵의 1/4 크기.
• 삼중선형 필터링, trilinear filtering: 각 텍스처에 대한 필터링 결과와 이것을 혼합한 것을 다시 필터링하는 방법, 밉맵상의 작은 텍스처와 큰 텍스처를 이중선형 처리하고 결과를 혼합한다.
• 뚜렷한 반사, clear reflection: 유리나 거울처럼 사물의 표면이 깨긋할수록 주변에 있는 사물이 뚜렷하게 반사돼 비치는 효과
• 환경 매핑, environment mapping: 주변에 있는 사물을 렌더링한 것을 텍스처로 사용해서 상자 안을 포장하고, 이 상자 안에 반짝이는 물체(개념적 물체)를 두는 것
• 거리 조작자, distance impostor: 게임에선 각 사물이 두 번 모델링되는데 하나는 많은 삼각형을 사용해 표현한 정밀한 모델, 다른 하나는 적은 삼각형을 사용한 단순한 모델, 단순한 모델이 원본 모델의 "조작자"이며 모델이 뷰포인터로부터 특정 거리 이상으로 멀어지면 정밀한 모델을 조작자로 대체
• 범프 매핑, bump mapping: 삼각형의 수는 유지하면서 각 픽셀의 조명 계산을 바꿔서 불균일한 표면을 만드는 것, 평면에 빛이 반사될 때 마치 울퉁불퉁한 평면에 빛이 닿은 것 같은 효과를 주는 것
• 높이 맵, height map: 범프 매핑을 위해 텍스처와 같은 크기의 흑백 비트맵을 만들어서 모델 표면에 적용하는 것, 각 픽셀의 밝기가 표면의 높이 정보를 나타낸다.
• 조각화, tessellation: 모델의 표면을 더 많은 삼각형으로 나눠 세분화한 삼각형들의 모서리 부분을 높이 맵을 이용해서 하나씩 안쪽이나 바깥쪽으로 조작, 범프 매핑을 이용해 수직선의 방향을 바꾸는 눈속임이 아니라 모델을 실제처럼 정밀하게 만드는 것
• 슈퍼 샘플링 안티에일리어싱, super sampling anti-aliasing (SSAA): 다수의 광선을 픽셀 단위로 보내지 않고 원하는 최종 이미지보다 훨씬 큰 중간 단계의 이미지를 만들고 최종 이미지에 있는 각 픽셀의 색은 큰 이미지의 픽셀 샘플들을 혼합한 값으로 결정하는 방법
• 서브 픽셀, sub-pixel: 높은 해상도의 렌더링 이미지를 이용해서 최종 렌더링 이미지 픽셀 색을 정하기 위해 사용되는 작은 단위, 서브 픽셀 단위로 색을 결정하여 더 부드러운 경계와 세밀한 디테일을 표현
• 멀티 샘플링 안티에일리어싱, multi-sampling anti-aliasing (MSAA): 삼각형 내부에 있는 서브 픽셀은 제외하고 삼각형의 외곽선(울퉁불퉁한 부분) 부분에 있는 서브 픽셀만 처리하여 성능을 향상시키는 방법
  • 먼저 서브 픽셀이 포함되는 삼각형을 찾은 후 각 서브 픽셀이 동일 삼각형 내에 있다면 모두 같은 색을 적용
  • 네 개의 서브 픽셀이 모두 같은 삼각형 내에 있으면 멀티 샘플링은 하나의 서브 픽셀만 칠하기 때문에 계산량이 줄어 성능 향상
• 후처리 에일리어싱 방지, post-processing anti-aliasing: 원하는 해상도로 이미지를 먼저 렌더링한 후 각진 윤곽을 부드럽게 다듬어주는 방법, 잘못된 색으로 칠해진 픽셀을 찾아 정정
• FXAA, fast approximate anti-aliasing: 후처리 에일리어싱 방지의 한 종류, 겹쳐있는 삼각형의 경계에 존재하는 픽셀을 찾아서 주변의 픽셀과 색을 혼합하여 각진 경계를 부드럽게 만들 수 있음
  • 이미지 상의 각 픽셀을 하나한 확인
  • 관찰 대상 픽셀인 현재 픽셀의 밝기를 계산하고 주변에 있는 네 개의 픽셀을 확인해서 가장 밝은 픽셀과 어두운 픽셀을 선택
  • 두 픽셀의 차이를 기준 값과 비교하여 주변 픽셀과 밝기 차이가 큰 경우(고대비인 경우) 에일리어싱 방지 처리 적용

압축​

• 연속 길이 부호화, run-length encoding (RLE): 연속된 동일한 값의 길이를 기록하여 압축하는 방법, 예를 들어 "AAAABBBCCDAA"는 "4A3B2C1D2A"로 압축
• 독립 픽셀, raw pixel: 동일 색이 두 번 이상 연속되지 않는 픽셀
• 사전식 압축, dictionary compression: 자주 사용되는 패턴이나 문자열을 사전에 저장하고, 해당 패턴이 나타날 때 사전의 인덱스를 사용하여 압축하는 방법
• 허프만 부호화, Huffman coding: 문서상 단어들을 사용 빈도에 따라 순서를 매겨 압축하는 방법, 자주 사용되는 단어는 짧은 코드로, 덜 사용되는 단어는 긴 코드로 표현
• 접두 코드, prefix code: 허프만 부호화에서 사용되는 코드의 형태, 각 코드가 다른 코드의 접두사가 되지 않도록 설계되어 있어, 압축된 데이터를 해석할 때 혼동을 방지
• 예측 인코딩, predictive encoding: 원 데이터에서 중복데이터가 없을 경우, 이전 값과의 차이 등 예측 가능한 값을 기록하여 압축하는 방법, 예를 들어 "100, 102, 101, 105"는 "100, +2, -1, +4"로 압축
• deflate 압축: 슬라이딩 윈도우를 사용해서 중복된 단어가 등장한 이전 위치를 수치로 기록하여 단어와 대체, 허프만 부호화를 추가해 가장 자주 등장하는 숫자 쌍에 짧은 코드 할당
• 양자화, quantization: 데이터의 정확성을 떨어뜨려서 저장하는 방식

TGA 기준 예시​

크기가 0000000 이면 1이고, 0000001이면 2로 실제 크기보다 하나 작게 표현

사전식 압축 예시​

허프만 부호화 예시​

JPEG​

Joint Photographic Experts Group

• 픽셀 색이 이미지 전체에 다양하게 적용되지만 개별 픽셀은 주변에 있는 픽셀과 비슷하다는 것.
  • 구름 낀 날씨에 초록색 잎이 무성한 나무를 찍으면 초록 색 잎 픽셀 주변에는 초록색 픽셀들이 있고, 파란색 하늘 픽셀 주변에는 파란색 픽셀들이, 회색 구름 주변에는 회색 픽셀들이 모임
• 주변 픽셀 중에 다른 것보다 더 밝은 픽셀이 존재한다는 성질
  • 무성한 나뭇잎 중 어떤 것은 빛을 받아서 더 밝은 픽셀로 나타나지만 각 픽셀이 가진 기본적인 색은 비슷함
  • 사람의 시각은 색의 차이보다 밝기 차이에 더 민감
• JPEG는 이미지를 8x8 픽셀 블록으로 나눠 압축, 밝기와 색을 별도로 압축하기 위해 각 픽셀의 RGB 값을 Y, Cb, Cr로 변환
  • Y, luminance: 휘도, 픽셀이 가진 빛의 정도(밝기)
  • Cb, blue difference: 파란색 차이
  • Cr, red difference: 빨간색 차이
• 픽셀 간에 발생하는 대부분의 차이가 Y 요소에 집중
• Cb와 Cr 블록의 낮은 분산 정도는 압축에 용이
• 색상 차이보다 밝기 차이에 더 민감하기 때문에 손실을 무시한 채 Cb, Cr 블록을 더 크게 압축 가능
• 휘도 값의 중간 값이 0이 되도록 조정
• DCT 처리

RGB vs YCbCr​

비연속 코사인 변환​

discrete cosine transform (DCT)

• 절대 휘도와 색 데이터를 상대 측정 값으로 변환하는 것
• 각 픽셀이 가진 값 자체가 아닌 픽셀 간의 값 차이를 이용하는 것

압축 과정​

• DCT 처리된 8x8 나누기용 블록 (왼쪽 위는 낮은 값, 오른쪽 아래는 높은 값)으로 나눠 양자화
• 양자화 이후 0이 아닌 값들은 행렬 왼쪽 상단에 모이므로, 지그재그 패턴으로 목록화
• 앞에 있는 연속된 0의 수와 계수(0이 아닌 수)를 한 쌍으로 만들어 처리

/* 8 10 -7 -7 6 -4 0 -2 1 -2 -1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0... */
0, 8
0, 10
0, -7
0, -7
0, 6
0, -4
0, 0
1, -2
0, 1
0, -2
0, -1
2, 1
// 나머지 모두 0

• 자주 등장하는 쌍은 짧은 허프만 코드 (001, 010 등)로 대체
• 나머지 0인 모든 계수들은 1010이라는 특별한 코드 사용
• 나누는 수를 크게하여 quality 조정
• 시각적 품질을 떨어뜨리지 않고 만들 수 있는 압축률은 일반적으로 10:1 정도

MPEG​

• 시간의 중복성, temporal redundancy: 프레임과 프레임 사이에 발생하는 데이터의 연속성
• 시간적 압축, temporal compression: 프레임 간의 중복 데이터를 제거하여 압축하는 방법, 스트리밍 영상이나 영상 저장 등에 사용하는 핵심 기술
• 픽처 그룹, group of pictures (GOP): MPEG에서 사용하는 프레임 그룹
  • 인트라코드 프레임, Intra-coded frame: 각 GOP 중 프레임 하나를 선택해서 기본 JPEG 압축 이미지로 사용, 다른 나머지 프레임은 모두 시간적 압축 사용
  • 예측 프레임, Predicted frame: 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀 값 차리를 저장
  • 양방향 프레임, Bi-directional predicted frame: 이전 프레임과 이후 프레임의 픽셀 값 차이를 저장
• 매크로 블록, macro block: MPEG에서 사용하는 16x16 픽셀 블록
• 오프셋, offset: P-Frame과 I-Frame의 화면 좌표상 위치 차이
• 블록화 제거 필터, deblocking filter: 프레임이 매크로 블록으로 나눠진 방식에 따라 블록 경계에서 부조화가 발생하는데, 블록 경계의 픽셀을 평균화하여 부드럽게 만드는 필터

MPEG4​

• 32개 프레임을 사용하여 일치 처리
• 16x16 매크로 블록 자체를 8x8 블록으로 나눠서 압축

개념도​

while (count <= 100) {
  count++;
  // ...
}

• 재귀적 하향 구문 분석: recursive descent parsing
• LL(0) 문법: 어떤 비단말 노드에서 유도되는 규칙이 여러 개인 경우에, 그 중 어떤 규칙을 적용할지는 항상 첫 번째 토큰만 보고 결정 가능한 속성

구문 예시​

프로그램 구조​

명령문​

표현식​

시리즈​

• 1. 호주 학생비자 주의사항
• 2. 호주 학생 보험 및 한국 보험, 연금 연기
• 3. 호주 결혼 준비

주의사항​

• 비자 받으면 여러 주의사항들이 적혀있는데 한 번 정리가 필요했다.

8104 구직 제한​

• 석사/박사 코스가 시작된 이후 배우자는 풀타임 근무 가능
• 참조
  • 이민성 규정
  • 8104 조항

8105 근로 시간 제한​

• 학기 중엔 2주에 48시간까지만 근무 가능
  • 8h 기준 최대 한주에 3일
• 개강 전까지는 아예 일 못 함
• 방학 중에는 시간제한 없음
• 무급 인턴십도 시간 제한에 포함
  • 단, CRICOS 등록된 필수 실습만 예외로 무제한 가능

8501 건강 보험 유지​

• 체류 기간 동안 OSHC(Overseas Student Health Cover) 유지 필수
• BUPA 보험사 활용했음
  • 보험 가입 링크
  • myBupa 앱 다운로드
• 보험 가입은 미리 가능하고 비자 발급에 필수임
• 앱은 호주 입국 후 전화번호가 나오면 활성화 가능

참고​

• r/AusVisa: 레딧 호주 비자 스레드

• Part1 기출
• Part2,3 기출
• 방법

D1, Plants​

• Do you keep plants at homes?
  • Yes, I do. I have one plant on my living room desk and another on the dining table. I’m not exactly sure what type they are, but I bought them from an online store because I wanted to try growing some plants.
• What plant did you grow when you were young?
  • When I was young, I used to grow vegetables and flowers at home. Sometimes, I’d even pick a few lettuce leaves and enjoy eating them.
• Do you know anything about growing a plant?
  • Well, I don’t know the best growing methods exactly, but I do know the basics. I usually water my plants once a week, keep them near a window for sunlight, and sometimes use fertilizer to enrich the soil.
• Do Chinese people send plants a gifts?
  • Yes, they do. Although I haven’t experienced it personally, I know that Chinese people often give plants as gifts because they symbolize life, prosperity, and beauty.

D2, Holidays​

• Where did you go for your last holiday?
  • I went to Jeju Island because my parents live there. I visited Youngmeori beach with them. The rock formations there are amazing because they were shaped by waves over thousands of years.
• Do you like holidays? Why?
  • I really like holidays because I've worked for ten years and don't get many vacations. So when I have a holiday, I usually go on a short trip abroad with my wife.
• Which public holiday do you like the best?
  • Maybe New Year's Day, because it's the biggest holiday in Korea, and I get to celebrate it with my loved ones.
• What do you do on holidays?
  • Sometimes I go on a short trip to another country, and other times I just want to completely relax at home.
• Do you like to spend your day at home?
  • Yes, as I mentioned earlier, I sometimes like to completely rest at home. I enjoy it because it helps me recharge and get ready for the next week. Plus, watching Netflix with my wife helps me relieve stress.
• Do you prefer a leisure or a busy holiday?
  • It depends on my condition. When I'm feeling good, I love going out, having coffee, and enjoying outdoor activities. But When I'm not, I prefer a leisurely holiday at home.

D3, Science​

• Do you like science?
• When did you start to learn about science?
• Which science subject is interesting to you?
• What kinds of interesting things have you done with science?
• Do you like watching science TV programs?
• Do people in your country often visit science museums?

D4​

• I'm a first-year grad student.
• I'm in my first year at a grad school.
• I want to reduce the calories I eat.
• We became friends from the moment we first met.
• I traveled alone for nine days in Cambodia.
• What do you do for fun?
• What do you like to do?
• What classes are you taking?
• Why are you taking English classes?
• How much holiday time do we really get?
• What are the perks of this job?
• What was your major in university?
• What did you study in university?
• Do you have any siblings?
• What do you like to read?
• What are you reading these days?
• Do you travel a lot?
• What are you going to do for the next holiday?

D5​

• I really like V~ing/N
• I'm interested in V~ing/N
• I'm really into V~ing/N
• I'm crazy about V~ing/N
• I can't stand V~ing/N
• I'm not a big fan of V~ing/N
• It's right up myu street!
• I can't bear it!
• It doesn't float my boat!
• It's not really my cup of tea!

D6​

• I think it is excessive regulation
• There may be no link between the cause and the result
• When tourists visit popular destinations, they often travel by large cruise ships or airplanes.
• These vehicles emit large amounts of CO2 during operation, which contributes to global warming.
• CO2 emissions doubled after COVID-19 restrictions were lifted and international travel resumed.
• Tourists often cause noise pollution, especially at night.
• Statistics show that police reports have steadily increased near tourist areas due to drunk tourists.
• Local residents struggle to sleep at night.
• Visitors from other regions tend to throw rubbish more carelessly.
• Most of them stay only a few days and do not dispose their waste properly.
• Street cleaners have to work harder, creating a financial burden for the city's budget.
• It should be regulated to strike a balance between promoting tourism and preventing over-tourism.

MCP 개요​

MCP 개념​

• AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 원활하게 통합될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜
• 2024년 11월에 Anthropic에서 오픈 소스로 공개, AI 생태계에서 USB-C 포트와 같은 역할을 수행

MCP 등장배경​

• 정보 사일로, 데이터 고립 해결
• AI 모델 통합시 각 데이터소스마다 사용자 정의 코딩으로 인한 비효율 -> AI 시스템의 활용 범위 제한
• AI 에이전트와 에이전틱 워크플로우 발전 -> 실제 비즈니스 시스템과 데이터의 통합 필요성 대두

MCP 구성도, 구성요소, 활용방안​

MCP 구성도​

MCP 구성요소​

MCP 활용방안​

MCP, LSP 차이점​

MCP는 LSP, Language Server Protocol에서 영감 받음

MCP 예시 코드​

#!/usr/bin/env node
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import {
  ListToolsRequestSchema,
  CallToolRequestSchema,
  McpError,
  ErrorCode
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

// MCP 서버 인스턴스 생성
const server = new Server({
  name: "mcp-simple-server",
  version: "1.0.0",
});

// 도구 목록 제공 핸들러
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [{
      name: "calculate_sum",
      description: "두 숫자를 더합니다",
      inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
          a: { type: "number" },
          b: { type: "number" }
        },
        required: ["a", "b"]
      }
    }]
  };
});

// 도구 호출 핸들러
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  if (request.params.name === "calculate_sum") {
    const { a, b } = request.params.arguments;
    return { toolResult: a + b };
  }
  
  throw new McpError(ErrorCode.ToolNotFound, "도구를 찾을 수 없습니다");
});

// 표준 입출력을 통한 MCP 서버 연결
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

• Github: cloudflare/mcp-server-cloudflare 예시가 알기 쉬움

테스트 타임 컴퓨트 개요​

테스트 타임 컴퓨트 개념​

• 추론 단계에서 동적 계산 자원 할당을 통해 모델 성능을 최적화하는 기술
• 기존 모델 스케일링 접근법과 달리 파라미터 확장 대신 추론 시 연산량을 가변 조절함으로써, 동일 아키텍처에서도 문제 난이도에 따른 효율적 자원 관리가 가능
  • 훈련 시간 계산(Train-Time Compute) 대비 추론 단계 계산 최적화

테스트 타임 컴퓨트 배경​

• 데이터 고갈 문제: 대규모 학습 데이터 확보의 물리적 한계
• 에너지 효율성 요구: 100B+ 파라미터 모델의 환경 부담 증가
• 엣지 컴퓨팅 수요: 모바일 기기에서의 실시간 추론 필요성
• LLM 스케일링 한계: 단순 모델 확장의 성능 한계 돌파 필요

테스트 타임 컴퓨트 구성도, 구성요소, 적용방안​

테스트 타임 컴퓨트 구성도​

테스트 타임 컴퓨트 구성요소​

테스트 타임 컴퓨트 적용방안​

테스트 타임 컴퓨트 발전방향​

• PRM(Process Reward Model) 고도화
  • 계층적 점수화(Hierarchical Scoring): 추론 단계별 가중치 차등 적용
  • 교차 검증 메커니즘: 다중 PRM 앙상블을 통한 편향 감소
• 에지 컴퓨팅 통합
  • 분산 검증 아키텍처: 모바일 디바이스-클라우드 협업
  • 양자화 기반 경량화: 8비트 PRM 모델 개발

내부 게이트웨이 프로토콜​

• 네트워크 규모에 따라 소규모 네트워크에서 주기적으로 라우팅 정보를 교환하는 RIP, 대규모 네트워크에서 Dijkstra 알고리즘을 사용하여 최단 경로를 계산한 OSPF 선택

RIP, OSPF 동작 매커니즘, 상세 비교, 활용 방안​

RIP, OSPF 동작 매커니즘​

RIP, OSPF 상세 비교​

RIP, OSPF 활용 방안​