Eunkwang Shin

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​

이동형 영상정보처리기기의 개념​

• 자율주행차, 로봇, 드론, 바디캠, 스마트 가전 등의 기기에 부착된 영상처리 장치를 의미하며, 영상 수집·처리 기능을 갖춘 기기
• AI 및 IoT 기술과 융합되어 공공 안전, 교통 관제, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용됨
• 사회적 편익 증가하나, 개인정보보호 및 프라이버시 침해 가능성

이동형 영상정보처리기기 개념도, 구성요소, 개인정보보호 방안​

이동형 영상정보처리기기 개념도​

• 정보주체가 촬영에 대한 거부의사 없는 경우와 안전용도의 사생활침해우려장소 촬영 허용

이동형 영상정보처리기기 구성요소​

이동형 영상정보처리기기 개인정보 보호방안​

참조​

• 국가법령정보센터: 개인정보 보호법 25조의 2

영지식 증명 개념​

• 한 당사자(증명자, Prover)가 다른 당사자(검증자, Verifier)에게 특정한 정보를 알고 있다는 사실을 입증하면서, 해당 정보 자체는 공개하지 않는 암호학적 기법
• 개인정보 보호 강화, 거래내역 익명 처리, 스마트 계약 조건 검증, 개인정보 규제/신뢰 준수, 중간자 공격 방지

영지식 증명 매커니즘, 구성요소, 활용방안​

영지식 증명 매커니즘​

• 완전성, 건전성, 영지식성을 만족하여 비밀을 알고 있는 것을 증명

영지식 증명 구성요소​

영지식 증명 활용방안​

영지식 증명 도입을 위한 고려사항​

AI 기본법 개념​

• 인공지능 기술의 발전과 신뢰성 확보를 목표로, AI 관련 법적·제도적 기반을 마련하는 법률

AI 기본법 목적​

• AI 기술의 윤리적·사회적 문제 해결
• 고영향 AI와 생성형 AI의 안전성·투명성 확보
• 산업 발전과 규제 간 균형 유지

AI 기본법 제정 필요성​

• 기술 발전 가속화: AI 기술이 급격히 발전하면서 사회적 위험(편향성, 개인정보 침해 등) 증가
• 글로벌 규제 동향: EU AI Act, 미국 행정명령 등 해외 주요국의 AI 법제화에 따른 국내 대응 필요
• 산업 경쟁력 강화: AI 산업 육성을 위한 법적·제도적 지원 체계 마련

AI 기본법 구성도, 핵심요소, 활성화방안​

AI 기본법 구성도​

AI 기본법 핵심요소​

AI 기본법, EU AI Act 비교​

AI 기본법 기대효과​