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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3672 편
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글로 설득하기 — 디자인 문서와 RFC가 통과되는 구조
설계 문서, RFC, 제안서, 장애 후속 권고를 쓰는 사람을 위한 글입니다. 자신이 문제를 푼 순서가 아니라 원하는 결정을 맨 앞에 두는 법, 기각한 대안을 드러내는 것이 왜 제안과 광고를 가르는 유일한 표지인지, 아무것도 하지 않을 때의 비용을 어떻게 숫자로 만드는지, 훑어 읽는 결정자를 어떻게 상대하는지를 정리했습니다. 그리고 가장 중요한 것, 내가 없는 회의에서 인용될 문단을 어떻게 쓰
2026-08-02 · 25 분 읽기 #career#writing#persuasion#design-doc#engineering설득의 구조 — 말재주가 아니라 순서가 사람을 움직입니다
설득은 표현을 다듬기 한참 전에 구조에서 먼저 실패합니다. 주장보다 공유 전제를 먼저 세우는 일, 가장 강한 근거를 주의가 가장 높은 지점에 두는 일, 요구를 승낙할 수 있는 크기로 줄이는 일, 그리고 사람은 설득당하기를 거부한다는 비대칭까지 네 개의 축으로 정리했습니다. 정교화 가능성 모델과 접종 이론은 증거의 무게가 서로 다르다는 점, 문간에 발 들여놓기나 자아 고갈처럼 널리 인용되지만
2026-08-02 · 33 분 읽기 #career#persuasion#communication#influence#psychology반론을 다루는 법 — 사실 논쟁, 가치 논쟁, 지위 논쟁을 구별하기
설득을 배우는 사람 대부분이 건너뛰는 부분이 반론입니다. 상대의 논거를 상대보다 잘 정리해 소리 내어 확인하는 절차로서의 스틸맨, 가장 강한 반론을 내가 먼저 꺼내는 것이 왜 신뢰를 깎지 않고 올리는지, 사실 이견과 가치 이견과 지위 이견을 어떻게 구별하고 각각 무엇으로 대응해야 하는지를 정리했습니다. 논쟁 중간에 내가 틀렸다는 것을 알았을 때의 처리, 그리고 널리 인용되지만 대규모 재현에서
2026-08-02 · 27 분 읽기 #career#persuasion#communication#conflict#teamworkLLM 벤치마크 도구를 뜯어보기 — 같은 MMLU가 하네스마다 다른 점수를 내는 이유
벤치마크 점수는 모델의 속성이 아니라 특정 조건에서 수행된 측정의 결과입니다. 같은 LLaMA 65B가 같은 MMLU에서 63.6점과 48.8점을 동시에 받은 사건은, 하네스가 프롬프트를 어떻게 조립하고 정답을 어떻게 파싱하느냐가 점수의 상당 부분을 결정한다는 것을 보여 줍니다. 이 글은 평가 하네스가 내부에서 실제로 수행하는 여섯 단계를 분해하고 lm-evaluation-harness 0.
2026-08-02 · 35 분 읽기 #llm-evaluation#benchmark#lm-evaluation-harness#helm#reproducibility우리 서비스용 평가셋 만들기 — 트래픽 수집부터 통계적 유의성 판정까지
공개 벤치마크는 우리 문제를 대신 재 주지 않습니다. 입력 분포도, 정답의 정의도, 실패의 비용 구조도 다르기 때문입니다. 이 글은 실제 트래픽에서 사례를 건져 올려 실패 유형별로 층화하고, 정답을 정의할 수 없는 과제에 루브릭을 씌우고, 채점 스크립트를 붙이는 과정을 실제 코드로 따라갑니다. 예시가 몇 개면 충분한지 신뢰구간으로 감을 잡고, 작은 평가셋에서 두 모델의 5퍼센트포인트 차이가
2026-08-02 · 37 분 읽기 #llm-evaluation#eval-set#rubric#statistics#regression-testing텍스트·이미지·에이전트를 각각 어떻게 재는가 — 세 영역의 측정이 근본적으로 다른 이유
텍스트·이미지·에이전트는 같은 "성능"이라는 단어를 쓰지만 측정 구조가 전혀 다릅니다. 텍스트는 정답이 있는 척하는 객관식과 정답이 없는 생성형으로 갈라지고, 이미지는 분포 거리와 사람 판단이 어긋나며, 에이전트는 부분 성공·환경 상태·비결정성 때문에 애초에 하나의 숫자로 압축되지 않습니다. 이 글은 각 영역의 대표 지표가 실제로 계산하는 값을 정의 수준에서 뜯어보고, 영역마다 "지표는 높은
2026-08-02 · 37 분 읽기 #llm-evaluation#multimodal#llm-as-judge#agent-benchmark#metrics애플리케이션에 OpenTelemetry 붙이기 — 자동 계측에서 수동 스팬까지, 그리고 컬렉터를 두는 이유
계측은 SDK를 설치하는 일이 아니라 순서를 지키는 일입니다. 자동 계측으로 하루 만에 골격을 세우고, 리소스 속성을 먼저 확정한 뒤, self time이 큰 구간에만 수동 스팬을 넣는 순서를 실제 서비스 하나를 끝까지 계측하며 보여줍니다. 컨텍스트 전파가 끊기는 네 지점인 스레드풀, 메시지 큐, 백그라운드 작업, 헤더를 지우는 프록시를 각각 재현하고 고칩니다. 마지막으로 컬렉터를 앱과 백엔
2026-08-02 · 27 분 읽기 #observability#opentelemetry#instrumentation#otel-collector#tracing역기구학 — 가고 싶은 곳에서 관절 각도를 거꾸로 구하기
순기구학은 각도를 넣으면 위치가 나오는 한 번의 계산이지만, 역기구학은 해가 없을 수도 여러 개일 수도 무한할 수도 있는 문제입니다. 2링크 평면 팔의 해석해를 코사인 법칙에서 시작해 끝까지 유도하고, elbow-up과 elbow-down 두 해가 왜 반드시 쌍으로 나오는지, 작업공간 밖의 좌표를 넣으면 제곱근 안이 어떻게 음수가 되는지 숫자로 확인합니다. 그다음 자코비안과 의사역행렬로 반복
2026-08-02 · 35 분 읽기 #robotics#math#electronics#hardware#raspberry-pi로봇 팔 제어 루프 — 궤적 생성부터 PID와 중력 보상까지
역기구학이 관절 각도를 알려 준 다음부터가 제어의 영역입니다. 목표 각도를 그대로 써 넣으면 팔이 튀는 이유를 가속도의 불연속으로 설명하고, 사다리꼴 속도 프로파일과 5차 다항식 궤적을 같은 90도 이동에 대해 숫자로 비교합니다. 관절공간 보간과 작업공간 보간이 만드는 경로가 43밀리미터 어긋나는 과정을 계산으로 보이고, PID의 세 항이 각각 무엇을 고치는지, 중력 보상 피드포워드 하나가
2026-08-02 · 38 분 읽기 #robotics#electronics#arduino#hardware#math순기구학 — 관절 각도에서 손끝 위치로, 동차변환행렬과 DH 파라미터
관절 각도를 알 때 손끝이 어디에 있는지 계산하는 것이 순기구학입니다. 회전은 행렬 곱인데 평행이동은 덧셈이라는 불일치를 4×4 동차변환행렬이 어떻게 해소하는지, 그래서 프레임을 연쇄할 때 왜 곱셈만으로 끝나는지를 실제 숫자로 확인합니다. 2링크와 3링크 팔의 순기구학을 손으로 유도한 뒤 DH 파라미터 표로 옮기고 numpy로 검산하며, 표준 DH와 수정 DH의 곱 순서 차이도 정확히 밝힙니
2026-08-02 · 36 분 읽기 #robotics#math#electronics#raspberry-pi#hardwarek0s 폐쇄망 설치와 k0sctl 자동화 — 이미지 번들 제작부터 다중 노드 업그레이드까지
인터넷 경로가 없는 폐쇄망에서 k0s 클러스터를 세우고 운영하는 절차를 명령어 단위로 정리합니다. k0s airgap list-images와 bundle-artifacts로 이미지 번들을 만드는 세 가지 방법, 자체 워크로드 이미지를 같은 번들에 합치는 요령, k0s가 번들을 자동 임포트하는 디렉터리 규칙, 그리고 defaultpullpolicy를 Never로 못 박아 외부 pull 시도를
2026-07-31 · 24 분 읽기 #kubernetes#k0s#k0sctl#air-gap#on-premise온프렘 경량 쿠버네티스 선택 기준 — k3s, k0s, RKE2를 데이터스토어와 규제로 가른다
기능 목록을 나열하는 대신 실제로 선택을 결정짓는 축만 놓고 k3s, k0s, RKE2를 비교합니다. 첫 번째 축은 데이터스토어입니다. SQLite로 시작하면 서버 노드를 늘릴 수 없고, 임베디드 etcd는 홀수 노드를 요구하며, 외부 데이터스토어는 운영 대상이 하나 늘어납니다. 두 번째는 무엇을 기본 번들에 넣는가와 그것을 걷어낼 때의 비용, 세 번째는 단일 바이너리와 스태틱 파드 배치의
2026-07-31 · 28 분 읽기 #kubernetes#k3s#k0s#rke2#on-premise프로그래머를 위한 옴의 법칙 — 전압, 전류, 저항을 숫자로 이해하기
아두이노나 라즈베리파이를 처음 만지는 소프트웨어 엔지니어를 위한 옴의 법칙 안내서입니다. 전압을 "양"이 아니라 두 지점 사이의 차이로 다시 정의하고, 물 비유가 어디까지 유효하고 어디서 무너지는지 짚습니다. 직렬과 병렬 회로를 실제 숫자로 손으로 계산하고, 키르히호프의 두 법칙을 측정 도구로 활용하는 방법을 설명합니다. 저항이 뜨거워지는 이유와 정격 전력 고르는 법, 그리고 멀티미터로 전압
2026-07-31 · 32 분 읽기 #electronics#arduino#circuit#hardware#maker모터와 릴레이, 유도성 부하 다루기 — GPIO로 모터를 돌리면 안 되는 이유
GPIO 핀은 수십 밀리암페어를 낼 수 있고 작은 DC 모터는 수백 밀리암페어를 요구합니다. 이 글은 그 차이가 만드는 사고들을 하나씩 다룹니다. 별도 전원을 쓰는 방법과 접지를 반드시 묶어야 하는 이유, 트랜지스터와 MOSFET으로 스위칭할 때 베이스 저항과 게이트 저항을 계산하는 법, 유도성 킥백이 수천 볼트에 이르는 물리적 이유와 플라이백 다이오드의 역할을 설명합니다. 마지막으로 모터가
2026-07-31 · 40 분 읽기 #electronics#arduino#hardware#maker#iot풀업, 풀다운, 그리고 플로팅 핀 — 버튼 하나가 이렇게 어려운 이유
아무것도 연결하지 않은 입력 핀이 0과 1을 무작위로 오가는 이유부터 시작합니다. 플로팅 입력이 왜 안테나처럼 동작하는지, 풀업과 풀다운 저항이 그 문제를 어떻게 해결하는지, 내부 풀업의 실제 저항값은 얼마인지 보드별로 정리합니다. 버튼을 액티브 로우로 배선하는 것이 관례가 된 이유와 외부 저항값을 고를 때의 노이즈 내성 대 소비 전류 트레이드오프를 숫자로 계산합니다. 마지막으로 스위치 바운
2026-07-31 · 36 분 읽기 #electronics#arduino#raspberry-pi#circuit#hardware3.3V와 5V, 그리고 레벨 시프팅 — 라즈베리파이 GPIO는 5V를 견디지 못합니다
5V 센서를 라즈베리파이 GPIO에 그대로 연결하면 핀이 죽습니다. 이 글은 왜 그런지를 로직 레벨의 정의에서 출발해 설명합니다. VIH와 VIL 임계값이 무엇인지, 3.3V 출력이 5V 입력에서는 대체로 읽히는데 반대는 왜 절대 안 되는지, 과전압이 들어왔을 때 칩 안쪽의 정전기 보호 다이오드에서 실제로 무슨 일이 벌어지는지 다룹니다. 그다음 저항 분압, MOSFET 양방향 시프터, 전용
2026-07-31 · 34 분 읽기 #electronics#raspberry-pi#arduino#hardware#iotLED 저항 계산, 원리부터 제대로 — 색깔마다 값이 다른 이유와 E24 계열
LED에 왜 반드시 저항을 직렬로 넣어야 하는지를 다이오드의 지수 함수형 전류 곡선에서 출발해 설명합니다. 색깔별 순방향 전압을 표로 정리하고, 5V와 3.3V 전원 각각에 대해 저항값을 실제 숫자로 계산합니다. 계산값을 왜 올림해서 E24 표준값으로 맞춰야 하는지, 저항에서 소비되는 전력은 얼마인지, LED를 여러 개 달 때 병렬에 저항 하나를 공유하면 무슨 일이 일어나는지 다룹니다. 마지
2026-07-31 · 34 분 읽기 #electronics#arduino#circuit#hardware#raspberry-pi브라우저에서 시스템을 시뮬레이션하기 — WASM이 가능하게 한 것과 여전히 막는 것
2026년 7월 말 해커뉴스에 올라온 ccsim은 gVisor의 사용자 공간 TCP 스택 두 벌을 통째로 WebAssembly로 빌드해 브라우저 워커에서 돌립니다. v86은 x86 CPU를 WASM으로 JIT 컴파일해 윈도우 98을 부팅시키고, WebVM은 CheerpX 위에서 수정하지 않은 데비안을 띄웁니다. 이 글은 이런 브라우저 시뮬레이터들이 공유하는 패턴과 제약을 정리합니다. 원시 소
2026-07-31 · 28 분 읽기 #webassembly#wasm#simulation#browser#systems500달러로 파인튜닝한 9B가 프런티어를 이긴 조건 — 그리고 그 조건이 얼마나 좁은가
2026년 7월 28일 Hacker News에서 336점을 받은 글이 있습니다. Fermisense가 Qwen3.5-9B를 GRPO로 약 500달러어치 GPU 시간만큼 학습시켜, 같은 도구와 같은 채점기를 쓴 다섯 개 프런티어 구성을 전자상거래 카탈로그 검수 과제에서 앞섰다는 보고입니다. 달성 가능 점수의 87.3% 대 최고 프런티어 76.9%, 1,000건 처리 비용은 약 0.50달러 대
2026-07-31 · 19 분 읽기 #ai#llm#fine-tuning#reinforcement-learning#inference-costTCP 혼잡 제어를 눈으로 보기 — CUBIC과 BBRv3, 그리고 브라우저에서 도는 gVisor 네트스택
2026년 7월 28일 해커뉴스에 "Simulating TCP loss and congestion in browser using Go/WASM"이 올라왔습니다. gVisor 네트스택 두 벌을 통째로 WebAssembly로 빌드해 브라우저 워커에서 돌리고, 그 사이에 대역폭·지연·손실·큐 규율을 조절할 수 있는 병목 링크를 놓아 CUBIC과 직접 구현한 BBRv3를 나란히 그려 줍니다. 이 글
2026-07-31 · 27 분 읽기 #network#tcp#congestion-control#bbr#wasm