Jin's IT Story

2025년, 인공지능(AI)은 더 이상 단순한 기술이 아니라 산업 전반을 주도하는 핵심 동력이 되었습니다. 이 중심에서 데이터 스트럭쳐(Data Structure, 자료구조)는 AI 알고리즘의 성능과 효율성을 결정짓는 중대한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 최신 AI 트렌드 속에서 자료구조가 어떻게 기능하며, 어떤 방식으로 기술 발전에 기여하고 있는지를 살펴봅니다.AI 시대의 자료구조: 알고리즘의 기반 AI 알고리즘은 단순히 코드를 구성하는 것 이상의 복잡성을 가지고 있습니다. 특히 2025년 현재, AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 실시간으로 처리하고, 정확한 예측을 내리는 수준까지 발전했습니다. 이 과정에서 데이터를 어떻게 효율적으로 저장하고 접근하느냐가 AI의 성능을 좌우..

웹 퍼블리셔는 HTML, CSS뿐 아니라 자바스크립트의 작동 방식도 어느 정도 이해할 필요가 있습니다. 특히 V8은 크롬 브라우저에서 자바스크립트를 빠르게 실행시켜 주는 핵심 엔진으로, 페이지 반응 속도와 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이 글에서는 퍼블리셔 입장에서 꼭 알아야 할 V8의 핵심 개념과 성능 최적화와의 관계를 쉽게 설명합니다.자바스크립트는 누가 실행하나요? 웹 퍼블리셔는 마크업을 구성하고, 화면을 설계하고, 인터랙션이 필요한 부분에 자바스크립트를 적용합니다. 그런데 자바스크립트는 단순히 태그에 코드를 넣는 것으로 끝나지 않습니다. 실제로는 그 코드를 해석하고 실행해주는 엔진이 따로 존재합니다. 그중 대표적인 것이 구글 크롬 브라우저의 V8 엔진입니다. 우리가 작성한 자바스크립트는 브라우저 내..

MES(Manufacturing Execution System)는 제조현장의 생산 관리와 품질 향상을 위한 핵심 시스템입니다. 최근에는 클라우드 기반의 SaaS MES가 빠르게 확산되며 전통 MES와의 차이점이 주목받고 있습니다. 이 글에서는 두 시스템의 구조적 특징, 도입 방식, 장단점을 비교하여, 기업이 어떤 솔루션을 선택해야 할지 명확하게 안내합니다.전통 MES 시스템의 구조와 특성 전통 MES는 보통 온프레미스(On-Premise) 방식으로 구축되며, 자체 서버에 설치해 운영되는 시스템입니다. 기업 내부의 IT 인프라에 직접적으로 의존하며, 고도로 커스터마이징된 환경에서 작동합니다. 이 방식의 가장 큰 장점은 보안성과 맞춤화입니다. 생산 라인의 특수성에 맞게 세밀한 설정이 가능하고, 외부 인터넷 ..

ERP와 MES는 제조업의 디지털화를 이끄는 핵심 시스템입니다. 특히 한국 제조업은 빠른 공정 처리와 고품질 생산을 요구하기 때문에, 이 두 시스템의 차이와 조화로운 도입이 매우 중요합니다. 이 글에서는 한국 제조업의 산업 특성에 맞춘 ERP·MES 시스템의 역할, 실제 도입 현황, 그리고 다양한 활용 사례를 중심으로 깊이 있게 알아보겠습니다.산업특성: 한국 제조업 구조와 요구 특성 한국의 제조업은 반도체, 자동차, 조선, 정밀기계 등 고도화된 산업군이 중심을 이루고 있습니다. 이러한 산업은 빠른 납기, 고정밀, 반복 생산이 중요한 특성이며, 여기에 따라 IT 시스템도 높은 통합성과 실시간성을 요구하게 됩니다. 특히 중견·중소 제조기업은 자재관리, 생산계획, 재고처리에 대한 정확성과 자동화 니즈가 지..

2025년 현재, 다양한 AI 도구들이 사무 환경에서 활발히 활용되고 있습니다. 특히 NotionAI, ChatGPT, Slack GPT는 많은 기업과 프리랜서가 실무에 직접 활용하는 대표적인 생성형 AI 툴입니다. 각 도구는 목적, 기능, 사용자 경험에서 뚜렷한 차이를 보이며, 업무 효율성과 만족도에서도 다양한 성과를 보여줍니다. 본 글에서는 이 세 가지 도구를 중심으로 실무 효과를 비교 분석하고, 상황에 따라 어떤 툴을 선택하는 것이 최적인지에 대한 가이드를 제공합니다.NotionAI – 문서 중심 스마트 비서의 진화 NotionAI는 생산성과 문서 작성에 특화된 AI 도구입니다. 기존 Notion의 워크스페이스 기능과 완벽히 통합되어, 사용자는 메모, 회의록, 프로젝트 관리 문서를 AI의 도움을 받..

2025년 현재, 인공지능(AI)은 전 세계 기업 환경을 재편하고 있습니다. 특히 미국과 한국은 AI 기술 도입과 적용에 있어 각각의 문화와 산업 구조를 반영한 뚜렷한 차이를 보이고 있습니다. 본 글에서는 ‘기술수용성’, ‘조직문화’, ‘업무 효율성’이라는 세 가지 키워드를 중심으로, 미국과 한국의 AI 업무환경을 비교 분석합니다. 각국의 강점과 약점을 살펴보고, 앞으로 나아갈 방향에 대한 인사이트도 함께 제공합니다.기술수용성의 차이, AI 도입 속도의 격차 미국은 AI 기술의 개발과 상용화에서 선도적인 위치를 점하고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업이 대부분 미국에 기반을 두고 있으며, 이들이 주도하는 AI 기술은 미국 기업 전반에 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 생성형..