All Posts

보안 위협 개요, 프로그램 위협(맬웨어, 코드 인젝션, 버퍼 오버플로), 시스템/네트워크 위협, 암호화, 인증, 보안 방어를 다룹니다.

보호 목표, 보호 링, 보호 도메인, 접근 행렬, RBAC, MAC(SELinux), 샌드박싱, 코드 서명을 다룹니다.

VM의 이점, Type 1/Type 2 하이퍼바이저, 하드웨어 지원 가상화(VT-x), 반가상화, 컨테이너(Docker, Kubernetes), VM 마이그레이션을 다룹니다.

네트워크 유형, TCP/IP 모델, 분산 시스템의 장점과 과제, 분산 파일 시스템(NFS, GFS, HDFS), MapReduce, 분산 조정을 다룹니다.

Linux 커널 아키텍처, 프로세스/메모리/파일시스템 관리, 커널 모듈과 Windows 10 아키텍처, 객체 관리자, NTFS, WSL을 비교합니다.

LLM은 기본적으로 기억이 없습니다. 이 근본적인 한계를 어떻게 해결할까요? 4가지 메모리 유형부터 실전 아키텍처, Mem0 프레임워크까지 Agent 메모리 시스템의 모든 것을 다룹니다.

AI 스타트업과 빅테크 AI팀, 어디서 일해야 더 빨리 성장할까요? 연봉, 경험, 성장 속도, 한국 AI 생태계의 특수성까지 솔직하게 비교합니다.

AMD MI300X의 192GB HBM3 메모리, ROCm 소프트웨어 스택, HIP 프로그래밍 모델을 심층 분석합니다. vLLM과 llama.cpp로 실제 LLM 서빙 성능을 측정하고, NVIDIA CUDA 대비 현실적인 장단점과 선택 기준을 제시합니다.

蟻(의)라는 한자처럼, 개미는 아주 작은 존재지만 3천만 년을 지구에서 생존해온 복잡계의 마스터입니다. 에드워드 윌슨의 개미학 연구와 마르코 도리고의 개미 군집 최적화 알고리즘을 통해, 중앙 지휘 없이 놀라운 협업을 이루는 개미에게서 개발자 팀이 배울 수 있는 다섯 가지 지혜를 탐구합니다.

Apple M4/M5 칩의 유니파이드 메모리 아키텍처가 LLM 추론에 미치는 영향을 깊이 파헤칩니다. Neural Engine, MLX 프레임워크, llama.cpp Metal 백엔드를 활용한 실전 벤치마크와 함께 NVIDIA GPU 대비 실질적인 선택 기준을 제시합니다.