문과생도 쉽게 따라할 수 있는 한국어 감성 분석 프로그램을 만들어드리겠습니다. 아래 코드는 네이버 뉴스와 트위터 데이터를 분석해 종목별 감성 지수를 계산하는 전체 파이프라인입니다. python# -*- coding: utf-8 -*- # 0. 필수 라이브러리 설치 (터미널에서 실행) # pip install transformers torch mecab-python3 pandas numpy import MeCab import numpy as np import pandas as pd from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification # 1. 데이터 수집 모듈 (예제 데이터) def collect_sample_data(): n..

NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, 신경망 처리 장치라고도 불립니다. 인간 뇌의 신경세포와 유사한 방식으로 작동하는 AI 반도체 칩으로, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 알고리즘에 특화된 연산을 수행합니다.NPU의 특징인간 뇌 모방: 인간 뇌의 뉴런과 시냅스처럼 작동하여 데이터를 처리하고 학습합니다.병렬 처리: 여러 작업을 동시에 처리하여 속도와 효율성을 높입니다.저전력: GPU에 비해 전력 소비량이 훨씬 적습니다.특정 작업에 특화: 특정 AI 연산에 최적화되어 있어 높은 성능을 발휘합니다.NPU의 역할AI 연산 가속화: 딥러닝, 머신러닝 등 AI 알고리즘의 연산 속도를 획기적으로 향상시킵니다.AI 모델 효율성 증대: AI 모델의 성능을 높이고, 필요한 자원(전력, 메모리 등)..

글로벌 제조업 혁명의 최전선에서 휴머노이드 로봇 양산화는 이제 이론적 가능성을 넘어 실질적인 실행 단계로 진입하고 있습니다. 2025년 2월 현재, 테슬라를 비롯한 주요 기업들의 대규모 생산 계획 발표와 중국 업체들의 실제 양산라인 가동이 동시에 진행되는 가운데, 산업계는 새로운 패러다임 전환을 맞이하고 있습니다. 본 보고서는 최신 기술 동향과 생산 현장 데이터를 종합적으로 분석하여 휴머노이드 로봇 양산화의 성공 가능성을 다각도로 검증합니다.양산화를 위한 기술적 토대 구축관절 구동 기술의 혁신적 발전2025년 휴머노이드 로봇의 관절 시스템은 생체모방공학(biomimetics)의 최신 성과를 반영하고 있습니다. 테슬라 옵티머스의 경우 28종류의 맞춤형 액추에이터를 개발하여 인간 수준의 유연성 구현에 성공했..

매력 자본(Erotic Capital)은 영국의 사회학자 캐서린 하킴이 제시한 개념으로, 외모, 몸매, 패션 등 개인의 매력을 자본의 일종으로 보는 것을 의미합니다.매력 자본의 구성 요소하킴은 매력 자본을 6가지 요소로 나누어 설명합니다.외모: 얼굴, 몸매, 피부 등 타고난 신체적 매력성적 매력: 이성을 끌어들이는 매력사회적 표현력: 유머 감각, 말솜씨, 사교성 등활력: 에너지, 열정, 자신감사회적 기술: 대인관계 능력, 공감 능력, 배려심성적 특성: 성적 매력을 어필하는 능력매력 자본의 중요성하킴은 매력 자본이 경제적 성공, 사회적 지위, 인간관계 등 다양한 측면에 긍정적인 영향을 미친다고 주장합니다. 매력적인 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 더 많은 기회를 얻고, 더 쉽게 성공하며, 더 나은 인간관계..

인공지능(AI)과 퀀트 투자의 결합은 이제 전문 금융기관의 전유물이 아닙니다. 최근 기술 발전으로 개인 투자자도 AI 기반 퀀트 전략을 활용해 헤지펀드 수준의 투자를 시도할 수 있게 되었습니다. 본 보고서는 문과 출신 투자자도 이해할 수 있는 수준에서 AI 퀀트 투자의 핵심 원리부터 실제 구현 방법까지 체계적으로 설명합니다. 특히 2025년 현재 시장에서 검증된 도구와 플랫폼을 중심으로, 코드 작성이 필요 없는 솔루션부터 단계별 프로그래밍 가이드까지 폭넓게 다룹니다.AI 퀀트 투자의 기술적 토대머신러닝 기반 예측 모델의 작동 원리AI 퀀트 투자의 핵심은 시계열 예측을 위한 순환신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크입니다. 이 기술들은 주가 데이터의 시간적 패턴을 학습하여 미래 가격 변동을 예..

1947년 벨 연구소에서 이루어진 트랜지스터 발명은 현대 전자문명의 초석을 놓은 사건으로 평가받는다. 이 혁신적 발명품은 진공관의 한계를 뛰어넘어 반도체 물질의 전기적 특성을 활용함으로써, 전자장치의 소형화와 대량생산을 가능하게 했다. 본 연구는 이 역사적 전환점이 현재 인공지능(AI)과 양자컴퓨팅 기술 발전의 맥락에서 어떠한 유사점과 차이점을 보이는지 체계적으로 분석한다.기술 혁신의 구조적 특성 비교패러다임 전환의 규모와 영향력트랜지스터의 등장은 20세기 중반 '고체전자혁명'을 촉발시켰다. 진공관 대비 1/100 수준의 크기와 1/1,000 수준의 전력 소비량 감소는 전화 교환기에서 컴퓨터에 이르기까지 모든 전자기기의 재설계를 강제했다. 이는 1950년대부터 시작된 집적회로(IC) 개발로 이어져 오늘날..