전체 글
전체 글
138편을 분야별로, 최신 글부터 모았습니다.
CS Fundamentals
Database
- 2026.05.22.ORDER BY가 곧 인덱스다: Primary Key와 정렬 키 설계 전략
- 2026.05.21.중복 제거부터 상태 상쇄까지: MergeTree 엔진 4종 비교
- 2026.05.19.백그라운드 머지와 뮤테이션: 불변 Part는 어떻게 관리되는가
- 2026.05.14.MergeTree 해부: Part, Granule, 희소 인덱스
- 2026.05.11.ClickHouse는 왜 빠른가: 컬럼 지향 OLAP 엔진의 설계 철학
- 2026.05.08.연결, 메모리, autovacuum: 운영 환경에서 가장 자주 튜닝하는 파라미터들
- 2026.05.05.느린 쿼리를 추적하는 법: pg_stat_statements부터 wait_event까지
- 2026.05.03.Streaming Replication과 Logical Replication: WAL을 네트워크로 보내는 두 가지 방법
- 2026.04.30.WAL과 체크포인트: crash에서 살아남는 구조, 그리고 성능의 숨은 비용
- 2026.04.28.트랜잭션 격리 수준과 락: 쓰기 충돌은 어떻게 해결되는가
- 2026.04.25.VACUUM과 bloat의 정체: dead tuple은 누가 언제 치우는가
- 2026.04.22.PostgreSQL 병렬 쿼리와 파티셔닝
- 2026.04.21.PostgreSQL 조인 알고리즘: Nested Loop, Hash Join, Merge Join
- 2026.04.19.플래너 통계와 EXPLAIN 읽는 법
- 2026.04.18.B-tree 너머: GIN, GiST, BRIN, Hash는 언제 쓰는가
- 2026.04.16.PostgreSQL B-tree 인덱스 뜯어보기
- 2026.04.13.PostgreSQL MVCC와 튜플 가시성
- 2026.04.12.PostgreSQL 힙 페이지와 튜플 구조: 데이터를 디스크에 어떻게 올려두는가
- 2026.04.11.PostgreSQL 아키텍처 한눈에 보기
Languages & Frameworks
Python
- 2025.08.24.pyenv, venv, pip, poetry를 uv 하나로 합치기
- 2025.02.27.Lock부터 Barrier까지, GIL이 있어도 동기화가 필요한 이유
- 2025.02.21.세대별 가비지 컬렉터가 순환 참조를 찾아내는 다섯 단계
- 2025.02.17.GIL은 무엇을 지키고 무엇을 지키지 않는가
- 2025.02.06.참조 카운팅은 어떻게 메모리를 해제하고 어디서 실패하는가
FastAPI
- 2026.04.09.FastAPI Lifespan으로 앱의 시작과 끝을 관리하는 법
- 2026.04.08.Pydantic V2, FastAPI에서 제대로 쓰는 법
- 2025.08.02.FastAPI에서 의존성 주입을?
- 2025.07.28.Dependency Injection 제대로 이해하기
- 2025.07.08.FastAPI 프로젝트를 체계적으로 구조화하는 방법
- 2025.06.27.FastAPI를 선택해야만 하는 이유
Data & AI
Statistics
- 2026.02.26.통계적 함정: 다중 검정, p-hacking, 심슨의 역설, 상관 ≠ 인과
- 2026.02.25.A/B 테스트 설계와 분석: 가설 수립부터 의사결정까지
- 2026.02.24.표본 추출과 편향(Sampling and Bias): 240만 명이 틀리고 5만 명이 맞은 이유
- 2026.02.23.기술통계와 EDA(Descriptive Statistics & EDA): 데이터를 모델에 넣기 전에 할 일
- 2026.02.22.베이지안 추론(Bayesian Inference): 사전 지식과 데이터를 결합하는 통계적 사고
- 2026.02.21.부트스트랩(Bootstrap): 분포를 모를 때, 데이터가 스스로 답한다
- 2026.02.20.t-검정, ANOVA, 카이제곱 검정: 상황별 검정 방법 선택 가이드
- 2026.02.19.가설검정(Hypothesis Testing): 데이터로 주장을 검증하는 체계적 프레임워크
- 2026.02.18.신뢰구간(Confidence Interval): 추정의 불확실성을 수량화하는 방법
- 2026.02.17.최대우도추정(MLE)과 적률법(MoM): 추정량을 체계적으로 찾는 두 가지 방법
- 2026.02.16.점추정(Point Estimation): 데이터에서 모수를 추정하는 첫 번째 원리
- 2026.02.15.정보이론으로 보는 DL 손실함수: 엔트로피, KL 발산, 교차 엔트로피
- 2026.02.14.큰 수의 법칙과 중 심극한정리: 통계학이 작동하는 이유
- 2026.02.13.연속확률분포 총정리: 균일, 정규, 지수, 감마, 베타 분포
- 2026.02.12.이산확률분포 총정리: 베르누이, 이항, 포아송, 기하, 초기하
- 2026.02.11.확률변수와 기댓값: PMF, PDF, CDF, 기댓값, 분산의 핵심 원리
- 2026.02.10.조건부 확률과 베이즈 정리: 사전 정보를 업데이트하는 방법
- 2026.02.09.확률의 기초: 표본공간, 사건, 확률 공리부터 셈 원리까지
Machine Learning
- 2026.02.08.고차원 데이터를 2차원에 펼치는 t-SNE와 UMAP
- 2026.02.07.밀도로 묶는 DBSCAN과 확률로 묶는 GMM
- 2026.02.06.분산이 가장 큰 방향으로 축을 다시 잡는 PCA
- 2026.02.05.가우시안 밀도부터 Isolation Forest까지, 이상 탐지의 원리
- 2026.02.04.중심점을 옮겨가며 군집을 찾는 K-Means 클러스터링
- 2026.02.03.결측치를 지울 것인가 채울 것인가
- 2026.02.02.Target Encoding을 타겟 누수 없이 쓰는 법
- 2026.02.01.필터·래퍼·임베디드, 피처를 걸러내는 세 갈래
- 2026.01.31.StandardScaler와 MinMaxScaler, 피처 스케일링은 무엇을 기준으로 고르나
- 2026.01.30.One-Hot과 Label, 범주형 데이터 인코딩을 고르는 기준
- 2026.01.29.학습 곡선과 오차 분석으로 다음에 무엇을 할지 정한다
- 2026.01.28.하이퍼파라미터 튜닝, Grid Search보다 Random Search가 나은 이유
- 2026.01.27.K-Fold에서 TimeSeriesSplit까지, 교차 검증 전략 고르기
- 2026.01.26.MAE, RMSE, R² 중 무엇으로 회귀 모델을 고를까
- 2026.01.25.Accuracy 99%가 거짓말일 때 보는 Precision과 Recall
- 2026.01.24.신경망 학습을 안정시키는 가중치 초기화와 BatchNorm, Dropout
- 2026.01.23.SGD에서 Adam까지, 옵티마이저는 무엇을 개선해왔나
- 2026.01.22.활성화 함수는 왜 ReLU로 정착했나
- 2026.01.21.연쇄 법칙으로 기울기를 되돌리는 역전파
- 2026.01.20.입력이 예측이 되기까지, 순전파의 행렬 연산
- 2026.01.19.퍼셉트론에서 다층 신경망까지, 신경망의 구조
- 2026.01.18.XGBoost와 LightGBM은 실제로 무엇이 다른가
- 2026.01.17.틀린 것만 다시 배우는 부스팅, AdaBoost와 Gradient Boosting
- 2026.01.16.특성 무작위성으로 트리 간 상관관계를 깨는 랜덤 포레스트
- 2026.01.15.약한 모델 여러 개를 합쳐 분산을 줄이는 배깅
- 2026.01.14.질문을 반복해 데이터를 쪼개는 결정 트리
- 2026.01.13.모델 오차를 쪼개면 드러나는 편향-분산 트레이드오프
- 2026.01.12.마진을 최대화하는 분류기 서포트 벡터 머신(SVM)
- 2026.01.11.거리만으로 분류하는 K-최근접 이웃(KNN)
- 2026.01.10.베이즈 정리로 분류하는 나이브 베이즈(Naive Bayes)
- 2026.01.09.과적합을 막는 규제, Ridge와 Lasso는 무엇이 다른가
- 2026.01.08.모델이 데이터를 가르는 선, 결정 경계
- 2026.01.07.선형 회귀에 시그모이드를 얹어 만드는 로지스틱 회귀
- 2026.01.06.변수가 늘어나면 달라지는 것들, 다중 선형 회귀
- 2026.01.05.비용 함수의 바닥까지 걸어 내려가는 경사하강법
- 2026.01.04.모델이 얼마나 틀렸는지 재는 비용 함수
- 2026.01.03.데이터에 가장 잘 맞는 직선을 찾는 선형 회귀
- 2026.01.02.문제 정의부터 배포까지, 머신러닝 프로젝트의 전 과정
- 2026.01.01.머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾는다, 지도·비지도·강화학습
LLM
- 2026.10.20.Long Context, 1M을 넣어도 다 쓰지 못하는 이유
- 2026.10.14.Linear Attention, 곱의 순서를 바꾸면 생기는 일
- 2026.09.20.Sparse Attention, 블록으로 묶으면 달라지는 것
- 2026.09.14.KV Cache를 10분의 1로 줄인 MLA의 트릭
- 2026.09.08.MoE는 전문가를 어떻게 고를까
- 2026.09.01.FlashAttention은 왜 더 많이 계산하면서 더 빠를까
- 2026.08.29.Transformer 블록 뜯어보기
- 2026.08.27.Positional Encoding에서 RoPE까지, 어텐션에 순서를 부여하는 법
- 2026.08.23.LLM은 왜 가장 확률 높은 토큰을 고르지 않을까
- 2026.08.21.토큰은 왜 단어가 아닐까
- 2026.08.17.Transformer는 왜 Q, K, V 셋으로 나눴을까
- 2026.08.14.LLM은 왜 다음 토큰 하나만 예측할까
- 2026.07.26.LLM 서빙 성능 지표와 튜닝
- 2026.07.23.vLLM 실전 서빙 가이드
- 2026.07.21.Speculative Decoding으로 LLM 추론 속도 높이기
- 2026.07.18.서빙을 위한 양자화 가이드 FP8, AWQ, GPTQ
- 2026.07.14.Prefix Caching과 RadixAttention으로 보는 vLLM과 SGLang
- 2026.07.11.Continuous Batching과 Chunked Prefill 완전 이해
- 2026.07.09.vLLM의 핵심 원리 PagedAttention 파헤치기
- 2026.07.07.KV Cache가 LLM 서빙을 바꾸는 방식
- 2026.07.06.Prefill과 Decode로 이해하는 LLM 추론 과정
- 2026.06.26.Gemma 4 아키텍처 총정리
- 2025.06.12.Test Time Scaling
AI Agent
- 2026.06.23.AI Agent의 MCP: 에이전트가 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜
- 2026.06.07.AI Agent의 멀티에이전트 시스템: 여러 에이전트가 협력할 때 생기는 다섯 가지 문제
- 2026.06.05.AI Agent의 퍼미션 시스템: 도구 실행 전에 일어나는 일곱 단계의 판단
- 2026.06.03.AI Agent의 컴팩션 파이프라인: 200K 토큰 윈도우를 지키는 다섯 단계
- 2026.06.02.AI Agent 루프: 한 턴의 요청이 처리되는 6단계
- 2026.06.01.AI Agent의 컨텍스트 엔지니어링: 유한한 토큰 윈도우를 다루는 네 가지 전략
- 2026.05.29.AI Agent의 도구 설계: ACI 원칙부터 프로덕션 스키마까지
- 2026.05.28.AI Agent 워크플로우 패턴: 단순한 Chaining에서 동적 Orchestration까지
- 2026.05.27.AI Agent의 구조: 모델, 도구, 루프가 만드는 자율적 시스템
Architecture
System Design
- 2025.06.06.Redis Pub/Sub 활용하기
DevOps
- 2026.04.03.Airflow에서 15년 된 SQL Server 연결하기: pymssql 실패부터 Custom Hook까지
- 2026.04.01.Airflow DB 정리하는 법: db clean부터 VACUUM까지
- 2026.03.26.Airflow "No host supplied" 해결 과정: hostname_callable부터 메모리까지
- 2026.03.25.Airflow Dynamic Task Mapping: 병렬 처리와 동시 실행 제한 전략
- 2026.03.24.Airflow DAG Hash가 계속 바뀌는 문제: Variable.get()의 함정
Experience
Troubleshooting
- 2026.04.07.FastAPI 422? 라우팅 순서부터 확인하기
- 2026.04.04.REPEATABLE READ와 autocommit 때문에 MySQL SELECT가 옛 값을 돌려주는 이유
- 2026.03.23.Prisma가 만든 enum 마이그레이션이 P3006으로 막히는 이유
Issue
- 2026.08.31.Qwen3.8-Flash-Next 테크 리포트 정리, 무엇이 달라졌나
- 2026.08.20.Qwen3.8-27B 출시, 로컬 모델이 프론티어급 점수?
- 2026.07.25.Claude Opus 5 출시, 가격 그대로 성능은 Fable 5급?
- 2026.07.01.Claude Sonnet 5 출시, Opus급 성능?
- 2026.06.13.Claude Fable 5, 출시 3일 만에 차단됐다고? AI 수출통제
- 2026.06.11.Claude Fable 5는 성능이 역대 최강인데 왜 논란일까?
- 2026.04.27.Claude Opus 4.7의 성능은 왜 논란이 되고 있을까?
- 2026.04.02.유출된 Claude Code 소스로 본 프로덕션 AI 에이전트 설계
- 2026.04.01.Claude Code 소스코드 51만줄 유출, 그 안에서 나온 7가지
- 2025.11.16.GPT-5.1 API 변경사항, 모델 ID만 바꾸면 추론이 꺼집니다