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기술 부채(Technical Debt)는 소프트웨어 개발에서 미래의 추가 작업이나 리소스를 희생하여 현재의 목표를 더 빨리 달성하기 위해 취하는 결정이나 행동을 의미합니다. 이는 주로 단기적인 이익을 위해 품질 저하, 코드 복잡성 증가, 테스트 부족 등을 감수하는 상황에서 발생합니다. 기술 부채는 일시적으로 문제를 해결하거나 제품을 빠르게 출시하는 데 도움이 될 수 있지만, 장기적으로는 유지 보수, 확장성, 안정성 등에 부정적인 영향을 미칩니다. ### 기술 부채의 주요 원인 1. **시간 압박**: 제품을 시장에 빨리 출시하거나 마감일을 맞추기 위해 코드 품질을 …

  티몬과 위메프는 한국의 대표적인 온라인 유통업체로, 매입채무를 효과적으로 관리하지 못해 심각한 재정 문제를 겪었습니다. 두 회사는 창사 이래 흑자를 기록한 적이 없으며, 지속적으로 비용만 발생시켰습니다. 이로 인해 자본금을 모두 소진하고 완전자본잠식 상태에 빠지게 되었습니다. **완전자본잠식**: 회사의 자산이 부채보다 적어 모든 자본이 소진된 상태를 의미합니다. 일반 기업이 자본금을 모두 잃으면 파산에 이를 수 있습니다. 그러나 유통회사는 매입채무를 통해 일시적으로 자금을 확보할 수 있습니다. ### 매입채무의 활용과 문제점 유통회사는 관행상 거래처로부터 상품이나 서비스를 받을 때 바로 …

리눅스와 유닉스는 운영 체제의 역사를 공유하지만, 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 유닉스는 1969년에 AT&T 벨 연구소에서 개발된 초기 운영 체제입니다. 상업용 및 학술용 환경에서 널리 사용되었으며, 여러 파생 버전이 존재합니다. 반면, 리눅스는 1991년에 리누스 토발즈가 개발한 오픈소스 운영 체제입니다. 유닉스와 유사한 기능을 제공하지만, 자유롭게 배포 및 수정할 수 있습니다. ### 주요 차이점 1. **출처와 개발** – 유닉스: AT&T 벨 연구소에서 상업적 용도로 개발됨. – 리눅스: 리누스 토발즈가 개인적으로 시작한 오픈소스 프로젝트. 2. **라이선스** – 유닉스: …

루시드차트는 2008년 출시된 클라우드 기반 다이어그램 작성 응용 프로그램입니다. 사용자들이 차트, 다이어그램 및 기타 시각적 콘텐츠를 만들고 공유할 수 있도록 지원하며, 팀 간의 협업을 촉진하는 데 특히 유용합니다. 루시드차트의 주요 특징: 다양한 다이어그램 유형 만들기: 흐름도, 마인드맵, UML 다이어그램, Venn 다이어그램, 네트워크 다이어그램 등 다양한 유형의 다이어그램을 만들 수 있습니다. 템플릿 및 도형: 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 템플릿과 도형을 제공합니다. 협업 기능: 실시간으로 팀원들과 함께 다이어그램을 작업하고 편집할 수 있습니다. 코드 생성: 일부 다이어그램 …

넷앱(NetApp) 개요 소개 넷앱(NetApp)은 1992년 설립된 미국 기업으로, 엔터프라이즈급 데이터 관리 및 스토리지 솔루션을 제공하는 선두 기업입니다. 넷앱은 다양한 규모의 기업들이 데이터를 안전하게 저장, 관리, 보호하고 활용하도록 돕는 포괄적인 솔루션 포트폴리오를 제공합니다. 주요 제품 및 서비스 넷앱의 주요 제품 및 서비스는 다음과 같습니다. 1. 온탭(ONTAP) 데이터 관리 운영 체제: 유니파이드 스토리지 환경을 제공하여 다양한 데이터 유형을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있도록 합니다. 주요 기능: 데이터 중심 스토리지: 데이터 유형에 관계없이 모든 데이터를 처리하고 관리 멀티클라우드 …

캠타시아(Camtasia) 소개: 강력한 화면 녹화 및 편집 도구 캠타시아는 TechSmith에서 개발한 화면 녹화, 영상 편집 및 강연 제작 소프트웨어 제품군입니다. 2002년 출시된 이후 캠타시아는 다양한 분야의 사용자들에게 사랑받고 있으며, 특히 교육, 비즈니스, 유튜브 콘텐츠 제작 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 캠타시아의 주요 기능은 다음과 같습니다. 화면 녹화: 화면 전체, 특정 영역 또는 웹캠 영상을 녹화할 수 있습니다. 고품질 영상 녹화 (최대 4K 해상도, 60fps 프레임 속도) 마이크 및 시스템 오디오 녹화 지원 화면 녹화 중 마우스 …

관계형 데이터베이스 vs NoSQL 데이터베이스: 비교 가이드 관계형 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 모두 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 유형이지만 서로 다른 방식으로 작동합니다. 어떤 유형이 가장 적합한지는 데이터의 특성과 필요에 따라 다릅니다. 관계형 데이터베이스는 테이블, 행 및 열을 사용하여 데이터를 구조화하는 전통적인 데이터베이스 유형입니다. 각 테이블에는 고유한 스키마가 있으며 이 스키마는 데이터의 열, 데이터 유형 및 각 열 간의 관계를 정의합니다. 관계형 데이터베이스는 ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 무결성을 보장합니다. NoSQL 데이터베이스는 비정형 데이터를 저장하도록 설계된 비관계형 …

SOA(Service-Oriented Architecture) 이해하기 SOA(Service-Oriented Architecture)는 애플리케이션과 시스템을 독립적인 서비스로 구성하는 소프트웨어 개발을 위한 아키텍처 프레임워크입니다. 각 서비스는 세분화되어 특정 기능 그룹으로 묶여 표준화된 인터페이스를 통해 상호 작용하고 액세스할 수 있도록 분류됩니다. 이러한 방식으로 서비스를 구성하면 시스템의 다른 부분에 영향을 미치거나 불필요한 다운타임을 유발하지 않고도 서비스를 더 쉽게 유지 관리, 업데이트 및 모니터링할 수 있습니다. 1990년대 후반에 처음 등장한 SOA는 마이크로서비스 아키텍처의 전신이라고 볼 수 있지만, 여전히 소프트웨어 시스템을 조직 전체에서 유연하고 확장 가능하며 재사용 가능한 …

플래시(Flash) 기술이사라졌는지에 대한 주요 이유는 다음과 같습니다: 1. 보안 취약점: 플래시는 예전부터 보안 취약점이 많았습니다. 악성 코드를 실행할 수 있는 취약점들이 발견되어 많은 보안 문제가 발생했습니다. 이러한 보안 이슈로 인해 사용자들의 개인정보가 노출되거나 해킹 사고가 발생할 수 있었습니다. 2. 플러그인 의존성: 플래시 콘텐츠를 실행하려면 웹 브라우저에 플래시 플러그인이 설치되어야 했습니다. 하지만 이러한 플러그인 의존성으로 인해 사용자들은 플래시 플러그인을 추가로 설치하거나 업데이트해야만 플래시 콘텐츠를 볼 수 있었습니다. 3. 모바일 기기의 미지원: 플래시는 PC 기반 웹 브라우징에서는 …

머신러닝 학습 계획 이 문서는 머신러닝 학습을 위한 계획서입니다. 머신러닝은 데이터 분석과 예측에 매우 효과적인 방법론으로, 이를 학습하기 위해서는 체계적인 계획이 필요합니다. 아래는 머신러닝 학습을 위한 계획서입니다. 학습 목표 머신러닝의 기본 개념 및 용어 이해 데이터 전처리 기술 습득 분류, 회귀, 군집화 등의 머신러닝 알고리즘 이해 및 구현 모델 성능 평가 및 개선 기법 습득 머신러닝을 활용한 실무 프로젝트 경험 학습 일정 머신러닝 기초 이론 학습 (2주) 머신러닝 개요 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기본 개념 …