슬기로운 부자되기

Key Summary Video:https://youtu.be/21h_jnK020I - 요약 report : 최근 AI 산업은 거대 모델의 성능 경쟁을 넘어 '지속 가능한 지능'이라는 전례 없는 장벽에 직면해 있습니다. Stanford University의 2024 AI Index Report가 제시한 데이터는 현재의 하드웨어 운영 방식이 임계점에 도달했음을 명확히 보여줍니다. OpenAI의 GPT-4를 학습시키는 데 약 7,800만 달러(한화 약 1,000억 원)가 투입되었고, Google의 Gemini Ultra는 그보다 두 배 이상인 1억 9,100만 달러의 컴퓨팅 비용을 소모했습니다.클라우드 거대 기업의 인프라 독점과 기하급수적으로 치솟는 비용은 역설적으로 'GPU 중심의 중앙집중형 AI' 모델..

프로젝트별 수익성이 안 보이면, 의사결정은 늘 “감”으로 갑니다.그래서 저희 Polarpulse는 **재무데이터 기반으로 프로젝트별 수익성(매출/원가/인건비/외주/간접비)**을 자동으로분석하는 솔루션을 만들었습니다.핵심은 단순합니다. 1) 먼저 합의기반한 투명한 데이터를 만듭니다. - 기존 : 엑셀 기반한 shakeholder의 정보생성으로 데이터의 투명성 확보가 난해 [Polarpulse 서비스 예시 화면] 2) 고객사 내부망에서만 작동하는 AI LLM 기반 조회 / 감사 “회계 숫자”를 “프로젝트 P&L”로 번역해 주는 것. 이런 질문에 바로 답합니다:이번 분기 프로젝트 A의 실제 마진은?인건비 비중이 늘었는데 어느 팀/어느 태스크가 원인인가?같은 유형 프로젝트 대비 원가 구조가 비정상인 구간은..

안녕하세요. 고객사 On premise 환경에서 어떤 차트를 쓸까 TEST했던 점들을 공유드립니다. 1. 사전 준비 사항 1) 환경 : 내부망에서 offline에서 작동(외부 통신과 완전 단절 - CDN 미사용 옵션) 2) 테스트환경 - chart data : 시계열 데이터, 다양한한 feature(20가지 이상)의 데이터 - 기본 frame : 브라우저에서 작동 - feature : 다양한 그래프 지원(바차트,structure chart, 시계열 차트, 원형차트 등)2. 툴(Matplotlib, plotly, Echart)수행사항 1) Matplotlib - 테스트 환경(공통) : React Front 서버에서 일반 정량적 데이터를 시각적인 차트 생성 - 결과 : 아..

안녕하세요. 오늘은 3D 건축도면 변환을 위해 OpenAI의 shape-e 모델을 활용해 보았습니다.아직은 오픈소스로 개발에 활용해보세요. 1. git에서 코드 확인 : https://github.com/openai/shap-e/blob/main/shap_e/examples/sample_text_to_3d.ipynb shap-e/shap_e/examples/sample_text_to_3d.ipynb at main · openai/shap-eGenerate 3D objects conditioned on text or images. Contribute to openai/shap-e development by creating an account on GitHub.github.com - 수행원리2. 샘플코드를 ..

안녕하세요. 인터넷  상의 도메인서비스(예를들면 www.naver.com, www.daum.net 등)의 정상 서비스 여부를 check하는파이썬 코드를 만들었습니다.  아래 파이썬 코드를 참고해서 본인이 담당하고 있는 서비스의 주소만 바꾸어서 활용하세요 - 구글 코랩 주소 : https://colab.research.google.com/drive/1cJ6YynLBc0jiY3P3iCWGpJXR4Njlwr2G?usp=sharing [결과값] [Error 발생 기준]1. Response Code가 200 정상 코드 외 발생시(ex, 404 등)2. 서비스 response time이 10초 이상 걸릴때3. 위 1,2번 애러 발생시에만 설정한 이메일로 alert(이메일 알람으로 해서 장애에 신속히 대응 가능하게 ..

안녕하세요. 시중에 많은 포트스캐너 툴들이 있는데요, 간단히 파이썬으로 만들었습니다.외부인터넷망의 서버의 경우 아래 구글 코랩을 수행해서 활용해보세요    - 취약한 포트(21,23 등)을 먼저 스캔후 이외 포트들을 검색하는 것으로 수행 - 상세 구글 코랩(파이썬 설치없이도 수행가능) : https://colab.research.google.com/drive/1VW731-QVOIfPnfy_UGcj19BoiKqj_xua?usp=sharing port scanner.ipynbColab notebookcolab.research.google.com

LGCNS 재직시절 그룹사의 보안관제를 수행하였습니다.그때 SIEM에 하루에만 수백만개의 로그가 있는데 의심 IP만 어떻게 판별할까? 였습니다. 좋은방법은 아래와 같이 있으나, 모두 수작업이 많이 들어가고 수시로 업데이트해야합니다.1. signature를 고도화해서 WAF나 IPS에서 탐지해서 찾는다.2. malicious ip를 db에 업데이트해서 source ip기준 판별 그래서 어떻게 ML이나 AI를 이용해서 해결해 볼 수 있을까 고민해보았습니다. 앞에 블로그 글에서 수행했던 방법은1. 이벤트별 가중치를 부과하여 판별하기2. ML이나 AI로 training후 평가 방식이었습니다. 다만 이번엔 랜덤포레스트와 유사한 방식의 무작위 트리 분류구조 분석인 Isolation Forest 모델로 비정상 IP를..

안녕하세요. 주식투자하시는 분이라면 2024년 9월에 미국 연준에 기준금리를 인하하고 S&P500 지수가 어떤 흐름을 보일지 관심이 많습니다.아래는 기준금리는 FRED API를 이용해서 수집, S&P500지수는 yfinance API를 이용해 수집하여 분석하였습니다. 정량적 분석을 활용해서 분석하고 싶으신 분들은 아래사항 참고하세요. 1. 결과표 Probability of decline after 4 months: 35.00%Average decline after 4 months (for decline cases): -7.73% - 결과 해석 : 금리이하후 4개월뒤 S&P500 지수 하락 가능성 35%, 평균 하락율 -7.73%   ==> 통계의 함정으로 정확히 해석하면 금리가 상승기조를 유지하다가 하락..

재직시절 그룹사에 웹취약점 진단을 수행한 적이 있습니다. 앞서 수행했던 방법은 선형을 가정했지만,이번엔 비선형을 가정하여 신경망을 활용하여 학습해보았습니다.  - 해킹 시도 ip를 알고, 신경망을 이용해 분석 - 신경망을 이용할 경우 해킹 시도 ip들을 명확히 분류할 수 있다.  1. 서버 애러 로그 다운로드  server_error_logs.xlsx0.05MB  2. 결과값분류 보고서: precision recall f1-score supportNot Suspicious 0.99 1.00 0.99 198 Suspicious 0.00 0.00 0.00 2 accuracy ..

재직시절 그룹사에 웹취약점 진단을 수행한 적이 있습니다.한쪽은 공격, 한쪽은 방어(IP 차단 or 확인) 방식으로 진행되었었습니다.이번엔 방어자 입장에서 해킹 시도 ip들을 안다고 가정하고 점수화 하는 방법을 했습니다.  - 해킹 or 의심 ip를 알고 해당 활동들을 역으로 SIEM의 애러로그별로 가중치를 계산한다. - 장점 : 유사한 방식의 해킹을 막을 수 있다. - 단점 : 다른 방식의 해킹시도시 SIEM 보안  log의 가중치가 바뀔 수 있다. 1. 서버 애러 로그 다운로드  2. 결과값Optimization terminated successfully. Current function value: 0.018712 Iterations 11 ..