Rtx 4060ti 오디오 버벅임 문제 발생작년부터 rtx 4060ti를 사용하고 있는데 언제부턴가 넷플릭스만 켜면 오디오 끊김현상이 있더니 윈도우 전체로 끊김현상이 나타나고 있습니다. GPT에 물어보니 드라이버 꼬임 문제라고 하더군요. 꼬임 문제가 발생하는 이유는 음질에서 나타나는데 넷플릭스는 기본적으로 Dolby 5.1를 지원하는데 제 컴퓨터는 2채널밖에 안되서 음질을 다운 그레이드하면서 생기는 문제라고 합니다. 이를 해결하기 위해서는 HDMI를 포기하고 광케이블로 하도록 하거나 사운드바를 중간에 HDMI-ARC로 연결하면 괜찮아질 수 있다고 합니다. 사운드바는 보통 5.1채널을 제공하니까요.해결하기1. LG S20 사운드바 구매해당 사운드바를 구매했습니다. 삼성이 8만원대로 가장 저렴했지만 호환이 ..
🧰 WSL2 + Docker Desktop 설정 가이드 (개발 입문자용)윈도우 환경에서 Docker Desktop을 설치하려면 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2) 가 반드시 필요합니다.하지만 BIOS 설정부터 시작해야 해서 초보자에게는 다소 복잡하게 느껴질 수 있죠.이 글에서는 “개발을 1도 모르는 사람도 그대로 따라 하면 되는” 방식으로 WSL2 + Docker 환경을 설정하는 전 과정을 단계별로 정리했습니다.✅ 1️⃣ BIOS에서 가상화(Virtualization) 기능 켜기Docker가 실행되려면 CPU의 가상화 기능이 켜져 있어야 합니다.이건 컴퓨터를 처음 켤 때 진입하는 BIOS(바이오스) 에서 설정합니다.💡 방법컴퓨터를 재부팅합니다.부팅 중 로고가 뜰 때 Del..
중국인의 나머지 정리 풀이 방법 정리정수론을 공부하다 보면 연립합동식(동시에 만족해야 하는 나머지 조건)을 풀어야 하는 경우가 자주 나옵니다. 중국인의 나머지 정리(Chinese Remainder Theorem, CRT)를 이용하면 간단히 풀 수 있습니다. 1. 중국인의 나머지 정리란?다음과 같은 연립합동식이 있다고 합시다.$$\begin{cases}x \equiv a_1 \pmod{m_1} \x \equiv a_2 \pmod{m_2} \\vdots \x \equiv a_k \pmod{m_k}\end{cases}$$여기서 법(modulus) $m_1, m_2, \dots, m_k$가 서로소(즉, $\gcd(m_i, m_j) = 1$)라면, 이 연립합동식은 항상 해를 가지며, 그 해는 전체 법$$M = ..
Flask와 Flask-CORS: 웹 개발의 핵심과 확장 기능, 완벽 이해하기 🧐웹 개발, 특히 RESTful API를 다루다 보면 Flask와 Flask-CORS라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 이름이 비슷해서 혼동하기 쉽지만, 이 둘은 웹 애플리케이션 개발에서 완전히 다른 역할을 수행합니다. 이 글을 통해 Flask가 웹 개발의 '본체'라면, Flask-CORS는 그 기능을 보강하는 '옵션'이라는 점을 명확하게 이해하실 수 있을 겁니다.Flask: 웹 애플리케이션의 뼈대를 만드는 도구Flask는 파이썬(Python)으로 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 돕는 마이크로 웹 프레임워크입니다. 여기서 '마이크로'라는 단어는 Flask가 웹 개발에 꼭 필요한 최소한의 핵심 기능만 제공한다는 것..
📘 르장드르 정리: 팩토리얼 속 소수를 찾아내는 방법팩토리얼과 소수 지수팩토리얼 $n!$은$$n! = 1 \times 2 \times 3 \times \cdots \times n $$형태로, 수가 커질수록 엄청난 크기의 곱으로 확장됩니다.예를 들어,$$10! = 3,628,800 = 2^8 \cdot 3^4 \cdot 5^2 \cdot 7$$여기서 우리가 궁금한 건 특정 소수(예: 2, 3, 5)가 몇 번 등장하는지입니다.직접 소인수분해를 하면 계산량이 너무 크기 때문에, 더 효율적인 방법이 필요합니다.르장드르 정리(Legendre’s Formula)프랑스 수학자 아드리앵 마리 르장드르가 제시한 정리에 따르면,소수 $p$가 $n!$의 소인수분해에서 몇 번 등장하는지는 다음 공식으로 구할 수 있습니다:$..
평균속도 조화평균으로 쉽게 구하기평균속도를 계산하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 기본적인 방법도 있고, 더 간단하고 우아한 방법도 있죠. 오늘은 조화평균을 활용해서 평균속도를 훨씬 쉽게 구하는 방법을 알아보겠습니다.기본적인 평균속도 계산법서울에서 부산까지 400km를 운전한다고 가정해봅시다.전반 200km: 시속 100km로 운전후반 200km: 시속 50km로 운전일반적인 계산 과정전반 200km 소요시간: 200 ÷ 100 = 2시간후반 200km 소요시간: 200 ÷ 50 = 4시간총 소요시간: 2 + 4 = 6시간평균속도 = 총거리 ÷ 총시간 = 400 ÷ 6 = 66.7km/h이 방법도 정확하지만, 계산 단계가 많고 시간이 걸립니다.조화평균을 활용한 간단한 계산같은 문제를 조화평균으로 바로 계..
Smoothing Spline의 최신 발전과 변형들전통적인 Smoothing Spline이 "충실도와 매끄러움의 균형"이라는 기본 철학을 바탕으로 수십 년간 발전해왔다면, 2020년대에 들어서는 이 기본 개념을 뛰어넘는 혁신적인 변형들이 속속 등장하고 있습니다.빅데이터, 인공지능, 그리고 새로운 응용 분야의 요구에 맞춰 진화한 현대의 Smoothing Spline 기법들을 살펴보겠습니다.1. 적응적 Smoothing Spline (Adaptive Smoothing Splines)기존 방법의 한계: 균일한 λ의 문제전통적인 Smoothing Spline은 전체 구간에서 동일한 평활화 매개변수 λ를 사용합니다. 하지만 실제 데이터에서는 구간마다 다른 수준의 매끄러움이 필요할 수 있습니다.기존: λ (상수) ..
Smoothing Spline: 노이즈와 패턴 사이의 균형점 찾기실험 데이터를 분석하다 보면 항상 마주치는 딜레마가 있습니다. 측정된 모든 점을 정확히 지나가는 곡선을 그릴 것인가, 아니면 전체적인 경향만 보여주는 매끄러운 곡선을 그릴 것인가? 첫 번째는 노이즈까지 그대로 따라가고, 두 번째는 중요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다.Smoothing Spline(평활화 스플라인)은 바로 이런 딜레마의 해답입니다. 데이터의 핵심 패턴은 포착하면서도 노이즈는 걸러내는, 그 절묘한 균형점을 찾아주는 수학적 도구입니다.기본 개념: 완벽한 적합 vs 매끄러운 곡선일반적인 스플라인의 한계기존의 보간 스플라인(Interpolating Spline)은 주어진 모든 데이터 점을 정확히 지나갑니다. 수학적으로는 완벽하지만 ..
일상에서 쓰는 스플라인 곡선: 폰트 속에 숨겨진 수학 이야기지금 이 글을 읽고 있는 여러분의 화면에는 수많은 아름다운 곡선들이 숨어있습니다. 바로 폰트(글꼴)의 각 글자를 구성하는 곡선들이죠. 'a', 'o', 'S' 같은 글자의 매끄러운 곡선부터 'Times New Roman'의 우아한 세리프까지, 이 모든 것들이 정교한 수학적 곡선으로 만들어졌다는 사실을 아시나요?이번 글에서는 우리가 매일 보는 폰트 속에 숨겨진 스플라인 곡선에 대해 알려드리겠습니다. 디지털 폰트의 탄생: 점에서 곡선으로초기 디지털 폰트의 한계1970년대 초기 컴퓨터에서 문자는 단순한 **비트맵(bitmap)**으로 표현되었습니다. 각 글자가 격자 무늬의 점들로 구성되어 있어서, 크기를 키우면 계단 현상이 발생하고 작게 하면 가독성이..
AhnLab safe Transaction 시작 유형 없어짐AhnLab safe Transaction.... 관공서나 금융사에서 쓰는 보안 프로그램입니다. 2025년 7월 패치로 이제 시작 유형을 설정할 수 없게 됩니다.다시 말해, '자동 시작 안함'이 불가한 상황이 됐습니다. 이게 얼마나 골때리냐하면 이 프로그램은 작업관리자에서 강제종료가 불가합니다. 프로그램에서 뭔가 발견해서 치료해야한다고 생각하면 영원히 치료창이 뜹니다. 안한다고 취소를 눌러 창을 없애도 몇초후에 치료를 해야한다고 합니다. 개발하다보면 내가 만든 프로그램을 바이러스로 잡기 시작하면 답이 없습니다. 예외도 안 통하거든요. 작업 관리자에서 프로세스를 꺼버리면 작업 관리자를 꺼버리는 엄청난 프로그램입니다.보호 모드 설정에서 시작 유형이 ..
고차 다항식 보간의 함정: Runge 현상 이해하기다항식 보간법은 수치해석에서 가장 기본적이면서도 중요한 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터 점들을 통과하는 다항식을 찾아 미지의 값을 추정하는 이 방법은 언뜻 보기에는 완벽해 보입니다. 더 많은 점을 사용할수록, 즉 더 높은 차수의 다항식을 사용할수록 더 정확할 것 같죠. 하지만 현실은 그렇지 않습니다.Runge 현상이란?Runge 현상(Runge's Phenomenon)은 1901년 독일 수학자 Carl David Tolmé Runge가 발견한 현상으로, 고차 다항식 보간에서 구간의 경계 근처에서 진동이 급격히 증가하는 문제를 말합니다.간단히 말해, 데이터 점의 개수를 늘려 더 높은 차수의 다항식을 만들면 오히려 보간 결과가 나빠질 수 있다는 것입니다...
감정이 시장을 움직인다전통적인 금융 시장에서는 기업의 실적과 경제 지표가 주가를 결정하는 주요 요인이었습니다. 하지만 암호화폐 시장에서는 전혀 다른 역학이 작동합니다. 특히 밈코인과 커뮤니티 중심의 프로젝트들에서는 커뮤니티의 열정과 참여도가 가격 변동성을 설명하는 가장 중요한 지표 중 하나가 되었습니다.이 현상을 이해하기 위해서는 단순히 수치만 보는 것이 아니라, 인간의 심리와 집단 행동, 그리고 소셜 미디어의 영향력을 종합적으로 분석해야 합니다.커뮤니티 열기의 정량적 지표들소셜 미디어 활동도현대 암호화폐 투자에서 Reddit, Twitter, Discord, Telegram의 활동 수준은 가격 예측의 핵심 지표가 되었습니다.측정 가능한 지표들:일일 게시물 수와 댓글 수해시태그 언급 빈도리트윗과 좋아요 ..
도지코인 킬러의 탄생2020년 8월, '료시(Ryoshi)'라는 익명의 창시자가 "도지코인 킬러"를 표방하며 시바이누 코인(SHIB)을 세상에 선보였습니다. 도지코인과 같은 시바견을 마스코트로 사용하면서도, 완전히 다른 철학과 접근 방식을 추구한 이 프로젝트는 커뮤니티 중심의 탈중앙화를 핵심 가치로 내세웠습니다.창시자 료시는 프로젝트 출시 직후 자신의 모든 SHIB 토큰을 버리고 익명성을 유지하며 프로젝트를 완전히 커뮤니티에 맡겼습니다. 이는 암호화폐 역사상 전례 없는 실험이었습니다.이더리움 생태계의 밈코인 혁신시바이누가 도지코인과 가장 큰 차이점은 이더리움 블록체인 위에 구축된 ERC-20 토큰이라는 점입니다. 이는 시바이누에게 여러 혁신적인 기능을 제공했습니다:스마트 계약 기능탈중앙화 거래소(DEX)..
농담으로 시작된 암호화폐2013년 12월, 두 명의 소프트웨어 엔지니어 빌리 마커스(Billy Markus)와 잭슨 팔머(Jackson Palmer)는 인터넷에서 유행하던 시바견 밈을 이용해 농담 삼아 암호화폐를 만들었습니다. 당시 비트코인이 지나치게 진지하고 복잡하다고 생각한 그들은 "재미있고 친근한" 암호화폐를 만들고 싶었습니다.이렇게 탄생한 도지코인(DOGE)은 처음에는 단순한 농담이었지만, 예상치 못한 성공을 거두며 암호화폐 역사상 가장 흥미로운 스토리 중 하나가 되었습니다.초기 성장과 커뮤니티의 힘도지코인의 초기 성공은 강력한 커뮤니티 덕분이었습니다. Reddit의 r/dogecoin 커뮤니티는 빠르게 성장했고, 사용자들은 도지코인으로 팁을 주고받으며 활발한 생태계를 만들어갔습니다.특히 인상적이..
암호화폐의 두 얼굴암호화폐 시장을 바라보면 마치 두 개의 우주가 공존하는 것 같습니다. 한쪽에는 비트코인과 이더리움 같은 전통 암호화폐들이 있고, 다른 한쪽에는 도지코인, 시바이누 같은 밈코인들이 있습니다. 겉보기에는 모두 디지털 자산이지만, 이들 사이에는 철학부터 기술, 투자 논리까지 너무나도 다릅니다.이번 글에서는 암호화폐의 두 세계를 구분하는 핵심 차이점들을 심층 분석해보겠습니다. 각각의 존재 이유와 가치 창출 메커니즘, 그리고 투자자들이 알아야 할 중요한 구별점들을 살펴보겠습니다.1. 탄생 배경과 철학의 차이전통 암호화폐와 밈코인의 목적과 철학을 정리했습니다. 보시면 아시겠지만 정말 많이 다릅니다.전통 암호화폐: 기술적 혁신의 산물비트코인(2009년)목적: 기존 금융 시스템의 대안 제시철학: 탈중..