코드와 기술을 탐구하고 경험을 기록하는 개발 연구실.
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총 335개의 글 · AI·LLM, 백엔드, 클라우드, 데이터베이스, 개발 자동화까지. 기술을 탐구하고 실무 경험과 최신 IT 트렌드를 기록하는 개발자 기술 블로그, Pupbani’s Lab입니다.
Self Attention은 같은 시퀀스에서 Query·Key·Value를 만들고, Cross Attention은 Query와 Key·Value의 출처가 서로 다른 어텐션입니다. PyTorch에서는 두 방식 모두 torch.nn.MultiheadAttention으로 구현할 수 있으며, 핵심 차이는 forward(query, key, value)에 전달하는 텐서입니다. 이 글에서는 동일한 어텐션 레이어로 두 구조를 실행하고, 가중치 차원과 패딩 마스크를 직접 검증합니다. Self Attention과 Cross Attention의 핵심 차이 어텐션은 Query(Q)가 Key(K)와 얼마나 관련 있는지 점수를 계산하고, 그 결과로 Value(V)를 가중합합니다. 두 방식은 계산식 자체보다 정보를..
Gemini 4 Carbon은 2026년 11월 10일 Google이 개발자·기업 대상으로 API 접근을 공개한 고성능 AI 모델입니다. 장시간 이어지는 코딩·디버깅, 복잡한 지식 작업, 보안 연구에 초점을 맞췄으며 Google AI Studio의 유료 개발자와 기업용 Gemini 환경에서 이용할 수 있다고 발표했습니다. 단순히 '더 좋은 모델'이 아니라 어떤 작업에 Carbon을 투입하고 어떤 작업을 더 가벼운 모델에 남길 것인가가 실제 도입의 핵심입니다.작성·공식 발표 확인: 2026-11-11. 이 글의 가격·성능은 Google의 2026-11-10 발표 기준이며, 독립 재현 결과가 아닙니다.1. Gemini 4 Carbon은 무엇인가?Google은 2026년 10월 28일 Carbon을 차세대 프..
OpenAI가 2026년 11월 4일 공개한 Images 2.6은 이미지 생성 API에서 속도 중심의 GPT-Image-2.6 Flare와 품질·편집 일관성 중심의 GPT-Image-2.6 Sunburst를 선택할 수 있도록 한 업데이트입니다. 개발자는 작업 목적에 맞춰 모델과 품질을 분리해 선택하고, 실제 요청 형식과 비용은 API 문서를 확인해야 합니다. 단순한 이미지 생성 모델 교체보다 반복 편집·브랜드 일관성·운영 비용 관리에 의미가 있습니다.공식 발표: 2026-11-04 · 자료 확인: 2026-11-10 · 대상: OpenAI 이미지 생성 API 개발자 · 이 글의 코드 예시는 실제 API 호출을 실행하지 않았습니다.1. Images 2.6에서 무엇이 달라졌나?OpenAI의 공식 발표에 따르..
RAG 답변에 출처 링크가 붙어 있어도 그 내용이 실제 문서에 근거한다고 단정할 수는 없습니다. 신뢰할 수 있는 RAG를 만들려면 검색된 문서의 고유 ID와 버전을 보존하고, 답변의 각 주장에 연결된 인용이 실제 검색 결과에 존재하는지 확인한 뒤, 해당 문단이 주장을 뒷받침하는지 별도로 평가해야 합니다. 이것이 RAG 출처 검증(Citation Verification)과 근거성 검증(Groundedness)의 핵심입니다.기술 문서 확인: 2026-11-09. 이 글은 특정 기업의 실제 구축 사례가 아닌 범용 설계 가이드입니다.1. RAG에 출처가 있어도 환각이 발생하는 이유검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 외부 문서를 검색해 언어 모델의 답변에 활용합니다. 그러나..
Docker Compose에서 API 키와 데이터베이스 비밀번호를 안전하게 전달하려면 environment에 값을 직접 넣기보다 secrets를 사용하고, 애플리케이션이 /run/secrets/이름 파일을 읽도록 설계하는 편이 좋습니다. 다만 일반 Docker Compose의 파일 기반 시크릿은 Docker Swarm의 암호화된 시크릿 저장소와 동일하지 않습니다. 호스트 파일의 보안, 권한, 백업, 회전 정책까지 관리해야 합니다.기술 문서 확인: 2026-11-08 · 대상: Docker Compose를 사용하는 Linux 컨테이너 기반 개발·운영 환경 · 예제는 로컬 실행 및 부하 테스트를 수행하지 않았습니다.1. 왜 .env 파일만으로는 부족할까?.env는 Compose 설정값을 편리하게 관리하는 수..
RAG 청킹(Chunking)은 문서를 검색 가능한 작은 단위로 나누는 작업입니다. 좋은 청킹 전략은 무조건 잘게 자르는 것이 아니라, 질문에 답하는 데 필요한 문맥을 보존하면서 검색 결과에 불필요한 내용을 줄이는 것입니다. 처음에는 문단 중심의 재귀 분할을 기준선으로 삼고, 실제 질문에 대한 검색 적중률과 답변 근거의 정확도를 비교하면서 크기와 오버랩을 조정하는 것이 좋습니다.기술 문서 확인: 2026-11-07 | 이 글의 수치와 코드는 출발점 및 예시이며, 실제 성능을 검증한 결과가 아닙니다.1. RAG에서 청킹이 중요한 이유RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서에서 관련 내용을 검색해 LLM의 답변 생성에 참고시키는 구조입니다. 문서를 통째로 임베딩하면 서로 다른 ..
블록체인으로 회사의 문서관리와 전자결재 시스템을 구축할 수 있을까요? 가능합니다. 하지만 계약서·결재문서·첨부파일 전체를 블록체인에 저장하는 것은 대부분의 기업에서 비효율적입니다. 실무적으로는 문서 원본은 접근이 통제된 저장소에 보관하고, 누가 언제 어떤 문서를 승인·개정했는지에 관한 증거를 위변조 검증 가능한 감사 원장에 기록하는 하이브리드 구조가 더 적합합니다. 직원의 열람 권한, 전자서명, 수정 불가능한 승인본, 변경 이력은 각각 별도로 설계해야 합니다.작성·검증: 2026-11-06 | 기술 범위: DMS(문서관리), 전자결재, 감사 로그, WORM, 해시 체인, Hyperledger Fabric | 본문 예시는 범용 설계안이며 특정 기업의 실제 구축 결과가 아닙니다.1. 블록체인 전산화의 목표부..
FastAPI에서 async def와 def의 차이는 단순히 비동기 문법 사용 여부가 아니라, 요청 처리 중 블로킹 작업을 어디에서 실행하느냐입니다. await를 지원하는 HTTP·DB 클라이언트에는 async def를, 동기식 블로킹 라이브러리에는 일반 def 엔드포인트를 우선 고려하세요. async def 안에서 time.sleep()이나 동기 HTTP 요청을 그대로 실행하면 이벤트 루프를 막아 다른 요청까지 지연시킬 수 있습니다.기술 문서 확인일: 2026-11-06 | 기준: FastAPI·Starlette·Python 공식 문서 | 아래 예제는 교육용이며 실제 부하 테스트는 수행하지 않았습니다.1. FastAPI의 async def와 def는 어떻게 실행될까?FastAPI는 ASGI 기반 웹 프..
2026년 11월 5일 기준, 《승리의 여신: 니케》(NIKKE) PC 런처 해킹 사건은 운영사가 공식 확인한 보안 사고입니다. 런처가 불러오는 외부 스크립트가 변조돼 악성 프로그램 유포에 악용됐으며, 9월 27일 15시 41분 이후 Windows PC 런처를 한 번이라도 실행했다면 보안 점검이 권고됩니다. 운영사는 11월 5일 오전 8시부터 공식 PC 클라이언트에 검사·제거 기능을 제공하고 있습니다. 모바일 버전만 이용한 경우 이번 런처 사고의 영향 대상이 아닙니다.작성·팩트체크: 2026-11-05 (KST) | 사건 유형: PC 런처 공급망 침해·악성코드 유포 | 근거: 니케 운영팀 공식 공지 및 독립 기술 분석1. 니케 해킹 사건, 무엇이 실제로 발생했나?이번 사건을 단순한 '게임 서버 계정 해킹..
Self Attention은 같은 시퀀스에서 Query·Key·Value를 만들고, Cross Attention은 Query와 Key·Value의 출처가 서로 다른 어텐션입니다. PyTorch에서는 두 방식 모두 torch.nn.MultiheadAttention으로 구현할 수 있으며, 핵심 차이는 forward(query, key, value)에 전달하는 텐서입니다. 이 글에서는 동일한 어텐션 레이어로 두 구조를 실행하고, 가중치 차원과 패딩 마스크를 직접 검증합니다. Self Attention과 Cross Attention의 핵심 차이 어텐션은 Query(Q)가 Key(K)와 얼마나 관련 있는지 점수를 계산하고, 그 결과로 Value(V)를 가중합합니다. 두 방식은 계산식 자체보다 정보를..
Gemini 4 Carbon은 2026년 11월 10일 Google이 개발자·기업 대상으로 API 접근을 공개한 고성능 AI 모델입니다. 장시간 이어지는 코딩·디버깅, 복잡한 지식 작업, 보안 연구에 초점을 맞췄으며 Google AI Studio의 유료 개발자와 기업용 Gemini 환경에서 이용할 수 있다고 발표했습니다. 단순히 '더 좋은 모델'이 아니라 어떤 작업에 Carbon을 투입하고 어떤 작업을 더 가벼운 모델에 남길 것인가가 실제 도입의 핵심입니다.작성·공식 발표 확인: 2026-11-11. 이 글의 가격·성능은 Google의 2026-11-10 발표 기준이며, 독립 재현 결과가 아닙니다.1. Gemini 4 Carbon은 무엇인가?Google은 2026년 10월 28일 Carbon을 차세대 프..
OpenAI가 2026년 11월 4일 공개한 Images 2.6은 이미지 생성 API에서 속도 중심의 GPT-Image-2.6 Flare와 품질·편집 일관성 중심의 GPT-Image-2.6 Sunburst를 선택할 수 있도록 한 업데이트입니다. 개발자는 작업 목적에 맞춰 모델과 품질을 분리해 선택하고, 실제 요청 형식과 비용은 API 문서를 확인해야 합니다. 단순한 이미지 생성 모델 교체보다 반복 편집·브랜드 일관성·운영 비용 관리에 의미가 있습니다.공식 발표: 2026-11-04 · 자료 확인: 2026-11-10 · 대상: OpenAI 이미지 생성 API 개발자 · 이 글의 코드 예시는 실제 API 호출을 실행하지 않았습니다.1. Images 2.6에서 무엇이 달라졌나?OpenAI의 공식 발표에 따르..
RAG 답변에 출처 링크가 붙어 있어도 그 내용이 실제 문서에 근거한다고 단정할 수는 없습니다. 신뢰할 수 있는 RAG를 만들려면 검색된 문서의 고유 ID와 버전을 보존하고, 답변의 각 주장에 연결된 인용이 실제 검색 결과에 존재하는지 확인한 뒤, 해당 문단이 주장을 뒷받침하는지 별도로 평가해야 합니다. 이것이 RAG 출처 검증(Citation Verification)과 근거성 검증(Groundedness)의 핵심입니다.기술 문서 확인: 2026-11-09. 이 글은 특정 기업의 실제 구축 사례가 아닌 범용 설계 가이드입니다.1. RAG에 출처가 있어도 환각이 발생하는 이유검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 외부 문서를 검색해 언어 모델의 답변에 활용합니다. 그러나..
Docker Compose에서 API 키와 데이터베이스 비밀번호를 안전하게 전달하려면 environment에 값을 직접 넣기보다 secrets를 사용하고, 애플리케이션이 /run/secrets/이름 파일을 읽도록 설계하는 편이 좋습니다. 다만 일반 Docker Compose의 파일 기반 시크릿은 Docker Swarm의 암호화된 시크릿 저장소와 동일하지 않습니다. 호스트 파일의 보안, 권한, 백업, 회전 정책까지 관리해야 합니다.기술 문서 확인: 2026-11-08 · 대상: Docker Compose를 사용하는 Linux 컨테이너 기반 개발·운영 환경 · 예제는 로컬 실행 및 부하 테스트를 수행하지 않았습니다.1. 왜 .env 파일만으로는 부족할까?.env는 Compose 설정값을 편리하게 관리하는 수..
RAG 청킹(Chunking)은 문서를 검색 가능한 작은 단위로 나누는 작업입니다. 좋은 청킹 전략은 무조건 잘게 자르는 것이 아니라, 질문에 답하는 데 필요한 문맥을 보존하면서 검색 결과에 불필요한 내용을 줄이는 것입니다. 처음에는 문단 중심의 재귀 분할을 기준선으로 삼고, 실제 질문에 대한 검색 적중률과 답변 근거의 정확도를 비교하면서 크기와 오버랩을 조정하는 것이 좋습니다.기술 문서 확인: 2026-11-07 | 이 글의 수치와 코드는 출발점 및 예시이며, 실제 성능을 검증한 결과가 아닙니다.1. RAG에서 청킹이 중요한 이유RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서에서 관련 내용을 검색해 LLM의 답변 생성에 참고시키는 구조입니다. 문서를 통째로 임베딩하면 서로 다른 ..
블록체인으로 회사의 문서관리와 전자결재 시스템을 구축할 수 있을까요? 가능합니다. 하지만 계약서·결재문서·첨부파일 전체를 블록체인에 저장하는 것은 대부분의 기업에서 비효율적입니다. 실무적으로는 문서 원본은 접근이 통제된 저장소에 보관하고, 누가 언제 어떤 문서를 승인·개정했는지에 관한 증거를 위변조 검증 가능한 감사 원장에 기록하는 하이브리드 구조가 더 적합합니다. 직원의 열람 권한, 전자서명, 수정 불가능한 승인본, 변경 이력은 각각 별도로 설계해야 합니다.작성·검증: 2026-11-06 | 기술 범위: DMS(문서관리), 전자결재, 감사 로그, WORM, 해시 체인, Hyperledger Fabric | 본문 예시는 범용 설계안이며 특정 기업의 실제 구축 결과가 아닙니다.1. 블록체인 전산화의 목표부..
FastAPI에서 async def와 def의 차이는 단순히 비동기 문법 사용 여부가 아니라, 요청 처리 중 블로킹 작업을 어디에서 실행하느냐입니다. await를 지원하는 HTTP·DB 클라이언트에는 async def를, 동기식 블로킹 라이브러리에는 일반 def 엔드포인트를 우선 고려하세요. async def 안에서 time.sleep()이나 동기 HTTP 요청을 그대로 실행하면 이벤트 루프를 막아 다른 요청까지 지연시킬 수 있습니다.기술 문서 확인일: 2026-11-06 | 기준: FastAPI·Starlette·Python 공식 문서 | 아래 예제는 교육용이며 실제 부하 테스트는 수행하지 않았습니다.1. FastAPI의 async def와 def는 어떻게 실행될까?FastAPI는 ASGI 기반 웹 프..
2026년 11월 5일 기준, 《승리의 여신: 니케》(NIKKE) PC 런처 해킹 사건은 운영사가 공식 확인한 보안 사고입니다. 런처가 불러오는 외부 스크립트가 변조돼 악성 프로그램 유포에 악용됐으며, 9월 27일 15시 41분 이후 Windows PC 런처를 한 번이라도 실행했다면 보안 점검이 권고됩니다. 운영사는 11월 5일 오전 8시부터 공식 PC 클라이언트에 검사·제거 기능을 제공하고 있습니다. 모바일 버전만 이용한 경우 이번 런처 사고의 영향 대상이 아닙니다.작성·팩트체크: 2026-11-05 (KST) | 사건 유형: PC 런처 공급망 침해·악성코드 유포 | 근거: 니케 운영팀 공식 공지 및 독립 기술 분석1. 니케 해킹 사건, 무엇이 실제로 발생했나?이번 사건을 단순한 '게임 서버 계정 해킹..
