1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개요 (1) 프롬프트 엔지니어링의 부각 배경 특정 산업 또는 조직에서 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성형(Generative) AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 생성형 AI 맞춤화가 필요하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형 AI 맞춤화로 기업/기관의 생산성 향상 가능 특히 LLM(Large Language Model)의 방대한 텍스트 데이터에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트(질문)의 최적화가 필요하며, 다양한 방식으로 조작하고 개선하여
1. SW 규모 측정 및 예측, 기능 점수 (Function Point) (1) 기능 점수(Function Point)의 개념 사용자 관점(User View)에서 소프트웨어 개발 규모를 측정하기 위해 기능을 정량화하고 계수적 측정을 통해 나타낸 수치 또는 기법 LOC(Line of Code) 기반 COCOMO(Constructive Cost Model) 방식은 개발 소스의 라인을 카운트하여 SW 규모를 파악하는데 반하여, 기능 점수는 사용자의 요구 기능(데이터/트랜잭션 기능)을 논리적으로
1. 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 개념/처리과정 비교 항목 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse) 데이터 레이크 (Data Lake) 개념 기업 및 조직의 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 데이터를 추출, 변환, 적재(ETL)하여 분석, 시각화를 제공하는 통합 데이터 저장소 AI/ML 및 고급 분석을 위해 정형, 비정형의 다양한 원천 데이터를 그대로 수집/적재 하여 변환, 분석, 시각화를 제공하는 통합 데이터 저장소