Today and Tommorrow

 서론: 해양 에너지의 중요성 오늘날 전 세계는 심각한 기후변화와 에너지 위기에 직면해 있으며, 지속 가능한 에너지 솔루션에 대한 긴급한 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 맥락에서 해양 에너지는 미래 에너지 전환의 핵심적인 대안으로 주목받고 있습니다. 해양 에너지는 무한하고 청정한 재생 가능 에너지원으로, 화석연료에 대한 의존도를 낮추고 온실가스 배출을 획기적으로 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 조력, 파력, 해수 온도차 등 다양한 형태의 해양 에너지는 지구 표면의 71%를 차지하는 바다의 풍부한 에너지를 활용할 수 있는 혁신적인 접근법입니다. 특히 해양 자원이 풍부하고 에너지 수요가 높은 한국의 경우, 해양 에너지는 에너지 안보와 지속 가능한 발전을 위한 전략적 선택이 될 수 있습니다. 신재생에너지 확대를 통해 에너지 자립도를 높이고, 동시에 새로운 산업 생태계를 조성할 수 있는 기회를 제공합니다. 서론: 한국의 에너지 수요와 해양 에너지 한국은 에너지 자원이 부족한 대표적인 국가로, 에너지 수요의 대부분을 해외 수입에 의존하고 있습니다. 현재 한국의 1차 에너지 공급 구조는 석유(39%), 석탄(28%), 천연가스(16%) 등 화석연료가 대부분을 차지하고 있어 에너지 안보와 기후변화 대응에 심각한 도전에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 해양 에너지는 한국에 매우 중요한 대안이 될 수 있습니다. 한국은 삼면이 바다로 둘러싸인 반도국가로, 연간 약 3,000km에 달하는 긴 해안선을 보유하고 있어 해양 에너지 개발에 최적의 지리적 조건을 갖추고 있습니다. 특히 서해와 남해의 조석 차이가 크고 파도가 풍부해 조력, 파력 발전의 잠재력이 매우 높습니다. 정부 추산에 따르면, 한국의 해양 에너지 잠재력은 연간 약 250TWh로 추정되며, 이는 국내 전체 전력 소비량의 상당 부분을 대체할 수 있는 규모입니다. 이를 통해 에너지 수입 의존도를 낮추고, 온실가스 배출을 크게 줄일 수 있는 기회를 제공합니다. 서론: 본론 내용 간략 소개 본 보고서는 한...

 아두이노의 종류  1. 아두이노 우노(Aruduino Uno)  6개의 아날로그 입력, 14개의 디지털 입출력과 USB, 파워잭, 리셋 버튼을 포함하고 있는 아두이 노우노 입니다. 사용할 수 있는 입력 핀 개수가 많 아 사용하고자하는 센서가 많을 경우 적합한 보드 입니다. USB port를 이용해 컴퓨터와 연결하면 전원을 공급하면서 코딩도 할 수 있어요. 컴퓨터와 연결하지 않고 별도로 사용할 경우에는 AC-DC 어댑터 또는 배터리를 이용해 전원을 공급해주면 됩니다 2. 아두이노 나노(Arduino Nano)    우노와 거의 같은 기능을 하지만 우노나 메가 보드 에 비해 작은 크기를 가지고 있습니다. 때문에 제품의 소형화를 위해서 아두이노나노를 사용하는 경우도 많이 있어요. 후속모델인 Nano 33 IoT는 와이파이 기능을 지원하고 Nano 33 BLE는 블루투스 기능을 지원하기도 합니다 3. 아두이노 메가 2560(Arduino Mega 2560) 우노보다도 크기가 큰 아두이노메가 입니다. 다른 모델보다 메모리 용량이 크고, 크기가 큰 만큼 입출력 핀의 개수도 많습니다. 확장성이 높고 사용 센서 수가 많거나 다소 복잡한 프로젝트에서 활용하기 좋습니다. 4. 아두이노 마이크로(Arduino Micro) #아두이노마이크로  는 이름에서 알 수 있다시피, 작은 사이즈의 아두이노 보드입니다. 우노나 메가 보드에서 표준 USB 케이블을 사용하는 것과 달리 Micro-USB 케이블이 필요하다는 것에 주의해주시면 됩니다. 　 아두이노의 종류는 이외에도 다양하게 있으나 주로 사용되는 모델들에 대해서만 간략하게 소개해드렸어요. ​ 아두이노를 활용하면 LED를 켰다끄는 것, 현재 온도를 측정하는 것, 측정한 온도를 디스플레이에 띄우는 것, 일정 온도 이상이 되면 모터를 동작시키는 것 등등.. 많은 센서를 내 맘대로 제어할 수 있어요. 기타 아두이노 보드 아두이노 듀에  아두이노 듀에(Due) - 메가와 비...

 검색 증강 생성(RAG) 개요 - 검색 증강 생성(RAG)는 외부 검색을 통해 대형언어모델(LLM)의 정확도를 높여주는 기술이다. - 기업의 LLM 도입이 증가함에 따라 RAG는 필수 기술로 자리 잡고 있다. - RAG는 AI의 주류를 이루는 기술로, 앞으로도 계속해서 중요성을 가질 것이다. - 마크테크포스트는 RAG 기술의 정교화와 세분화에 대해 소개하고 있다. RAG의 발전과 중요성 - 최근 RAG를 넘어서는 효과적인 지식 검색 시도가 이어지고 있다. - 그럼에도 불구하고 RAG는 여전히 AI의 중심 기술로 남을 것이라는 점이 강조된다. - RAG의 발전은 기업의 AI 활용도를 높이는 데 기여하고 있다. - 기술의 진화는 AI의 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 표준 RAG의 구조 - 표준 RAG 프레임워크는 RAG의 기본 모델로, 2단계 프로세스에 의존한다.   1. 모델은 대규모 외부 데이터에서 관련 정보를 검색한다.   2. 검색된 정보를 바탕으로 언어 모델을 사용해 응답을 생성한다. - 검색된 문서는 입력 쿼리에 대한 추가 컨텍스트 역할을 하여 정확하고 유익한 답변을 생성하는 데 기여한다. - 표준 RAG는 정확하고 사실적인 정보가 필요한 경우에 특히 유용하다. - AI 모델은 정보를 일관된 출력으로 합성하는 기능을 수행한다. 수정 RAG의 기능 - 수정 RAG 모델은 표준 RAG를 기반으로 하며, 생성된 응답의 오류나 불일치를 수정하는 계층을 추가한다. - 이 모델은 다음과 같은 기능을 포함한다:   1. 검색 및 생성 단계 후 수정 메커니즘을 통해 출력의 정확성을 확인한다.   2. 검색된 문서의 추가 참조나 모델의 미세 조정이 이루어진다.   3. 모델이 출력을 자체 평가하는 피드백 루프를 구현한다. - 수정 RAG는 의료, 법률, 과학 등 고도의 정확성이 필요한 분야에서 유용하다. - 이 모델은 신뢰할 수 있는 출처와 출력을 일치시켜 모델 응답에 대한 신뢰를 강화한다. 추측 RAG...