초보자를 위한 주식 투자 가이드 (2025 최신판)주식 투자는 더 이상 전문가들만의 전유물이 아닙니다. 이제는 20대 사회초년생부터 60대 은퇴자까지 누구나 자산관리를 위해 주식시장에 발을 들이고 있는 시대입니다. 하지만 막상 시작하려고 하면 생소한 용어와 수많은 정보에 막막함을 느끼기 쉽습니다.이 글에서는 주식 투자를 처음 시작하는 사람들을 위한 실질적인 가이드를 제공합니다. 계좌 개설부터 종목 선택, 투자 전략, 그리고 주의사항까지 단계별로 정리하였습니다.1. 주식 투자의 기본 개념주식이란 기업이 자금을 조달하기 위해 발행한 지분을 의미합니다. 우리가 주식을 매수한다는 것은 그 기업의 지분 일부를 보유한다는 것이며, 이를 통해 배당과 시세 차익(주가 상승분)의 수익을 얻을 수 있습니다.2025년 현재..

신용 점수 올리는 방법과 신용 관리 팁 (2025 최신판)신용 점수는 단순한 숫자가 아닙니다. 대출 가능 여부부터 금리, 한도, 심지어는 취업과 전세 계약까지 영향을 주는 금융 생활의 기본 척도입니다. 2025년 현재, 대한민국의 신용 평가 체계는 점점 더 정교하고 실시간화되고 있으며, 개인의 금융 습관이 곧 신용 점수로 연결되는 구조로 진화하고 있습니다.이번 글에서는 신용 점수를 올리는 실질적인 방법과 신용 관리의 핵심 전략을 최근 흐름에 맞춰 정리합니다.신용 점수란 무엇인가요?신용 점수는 신용정보회사(CB사)가 개인의 금융거래 이력을 바탕으로 산출하는 점수입니다. 대한민국에서는 대표적으로 NICE와 KCB가 신용평가를 제공하며, 각 회사는 1점부터 1000점 사이의 점수로 개인의 신용 상태를 평가합니..

Hugging Face 기반 Fine-tuning 전략 (2025년 최신 가이드)2025년 현재, 생성형 AI와 자연어처리(NLP)는 더 이상 대기업 전유물이 아닌, 스타트업과 개인 개발자에게도 실용적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 그 중심에는 Hugging Face라는 오픈소스 기반 플랫폼이 있으며, 특히 사전학습 모델(Pretrained Models)을 활용한 Fine-tuning 전략은 가장 중요한 기술적 무기로 떠오르고 있습니다.이번 글에서는 Hugging Face에서 제공하는 Transformers 라이브러리와 Trainer API, 그리고 최근 각광받는 LoRA(Low-Rank Adaptation), QLoRA, PEFT 방식까지 포함한 최신 Fine-tuning 전략을 구체적으로 소개합니다...

PyTorch와 TensorFlow 환경별 AI 연산 최적화 전략 (2025년 기준)2025년 현재, 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 수요가 폭발적으로 증가하면서, 개발자들은 더 이상 단순히 프레임워크를 선택하는 데 그치지 않고, 연산 성능과 인프라 최적화까지 고려해야 하는 시대에 진입했습니다.특히 PyTorch와 TensorFlow는 여전히 전 세계 딥러닝 프레임워크의 양대 산맥으로 자리 잡고 있으며, 각각의 특성과 인프라 호환성에 따라 AI 연산 최적화 전략이 달라지고 있습니다.이 글에서는 PyTorch와 TensorFlow의 차이, 각 환경에서의 하드웨어 최적화 전략, 그리고 2025년 기준으로 추천되는 인프라 환경까지 실제 사례를 바탕으로 정리해 보겠습니다.1. PyTorch vs Te..

TPU vs GPU: AI 칩의 미래를 결정짓는 기술 전쟁2025년 현재, 생성형 AI의 급속한 확산은 하드웨어 인프라에 대한 관심을 폭발적으로 끌어올리고 있습니다. 특히 AI 모델을 학습시키고 추론하는 데 필수적인 연산 장비로 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)가 경쟁을 벌이고 있으며, 두 기술의 차이와 향후 전망에 대한 논의가 활발히 이뤄지고 있습니다.이 글에서는 GPU와 TPU의 구조적 차이, 사용 영역, 최신 기술 동향, 그리고 2025년 AI 연산 시장의 주도권이 어디로 흘러가고 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.1. GPU와 TPU의 개념 차이GPU: 범용 고성능 연산 장치GPU는 원래 그래픽 처리용으로 개발되었지만, 병렬 연..

ChatGPT 지브리 이미지 생성 열풍과 GPU 자원 이슈: 2025년 생성형 AI 인프라의 미래2025년, ChatGPT 및 다양한 생성형 AI 도구들이 상업적·창의적 분야 전반에서 활발히 활용되면서, “지브리 스타일 이미지 생성” 같은 문화 콘텐츠 기반의 AI 활용 사례가 폭증하고 있습니다.하지만 이와 같은 AI 이미지 생성 기술의 급속한 확산 뒤에는 GPU 자원 부족 문제와 인프라 병목이라는 현실적인 문제가 있습니다.특히 OpenAI를 비롯한 글로벌 AI 플랫폼들은 생성형 이미지 처리 과정에서 막대한 연산 자원을 요구하며, 이는 곧 GPU 수요 폭증, 가격 상승, 데이터센터 운영 부담 증가로 이어지고 있습니다.1. ChatGPT 이미지 생성 기능, 왜 GPU가 중요할까?ChatGPT는 본래 텍스트 ..

ChatGPT 지브리 이미지 생성 논란과 저작권 쟁점: 생성형 AI의 미래를 묻다최근 ChatGPT, Midjourney, DALL·E, 그리고 Stable Diffusion 등 생성형 AI 도구를 이용해 제작된 ‘지브리 스타일 이미지’들이 인터넷을 통해 확산되면서, 창작자들과 기업들 사이에서 저작권에 대한 법적 경계가 다시금 부각되고 있습니다.특히 2024년 후반부터 2025년까지, 일본의 지브리 스튜디오뿐만 아니라 글로벌 콘텐츠 기업들이 AI 생성 이미지에 대한 법적 대응에 나서면서, 생성형 AI와 저작권의 충돌은 더 이상 이론적 논쟁이 아닌 실질적 법률 문제로 전환되고 있습니다.1. 생성형 AI 이미지, ‘창작물’인가 ‘표절물’인가?AI 모델은 인터넷에 공개된 수많은 이미지, 텍스트, 영상을 학습해..

AMD와 NVIDIA의 AI칩 성능 비교: MI300X vs B100, 2025년 최신 벤치마크 분석고성능 AI 반도체 경쟁 본격화, AMD와 NVIDIA의 기술 격차는 얼마나 좁혀졌을까?1. AI칩 시장에서 성능 경쟁의 중심, AMD vs NVIDIA2025년 현재 AI칩 시장은 NVIDIA의 지배력이 여전히 강력하지만,AMD가 MI300 시리즈를 출시하며 성능과 효율성에서 점차 격차를 좁혀가고 있는 상황이다.특히 NVIDIA의 B100(B200 포함) 시리즈와 AMD의 MI300X는AI 훈련과 추론 성능에서 직접 비교 가능한 경쟁 제품으로 주목받고 있다.2. 하드웨어 사양 비교: B100 vs MI300X항목NVIDIA B100AMD MI300X아키텍처BlackwellCDNA 3메모리 용량최대 192..

2025년 성실신고확인서 전자제출 방법 완벽 정리2025년 종합소득세 신고 시즌이 다가오면서, 성실신고확인서 제출 대상자라면 홈택스를 통한 전자제출 절차를 정확히 숙지하는 것이 중요합니다.성실신고확인서는 세무대리인을 통해 작성되지만, 국세청은 전자신고 원칙을 강화하고 있어, 수기제출이나 우편제출은 인정되지 않습니다.이번 포스트에서는 성실신고확인서 전자제출의 전체 흐름과 함께, 세무대리인·사업자 모두 알아야 할 실무 팁을 정리해 드립니다.1. 성실신고확인서 전자제출, 왜 중요한가?2025년 현재, 성실신고확인서는 세무사, 회계사 등 세무대리인이 전자신고 방식으로 국세청에 제출해야만 유효합니다.전자제출을 하지 않거나 오류가 있는 경우, 확인서를 제출하지 않은 것과 동일하게 처리되어 과태료 부과 및 세무조사 ..

성실신고확인서를 냈는데 세무조사? 실제 사례로 본 리스크 분석 (2025년 기준)성실신고확인서는 고소득 개인사업자라면 피할 수 없는 의무입니다. 다수의 사업자는 성실신고확인서를 성실히 제출하면 세무조사에서 면제된다고 생각하지만, 실제로는 확인서를 제출하고도 세무조사 대상으로 선정되는 사례들이 존재합니다.이번 글에서는 2025년 기준으로 국세청이 세무조사 대상으로 삼은 실제 사례를 바탕으로, 어떤 경우에 세무조사 면제 요건을 충족하지 못하는지, 그리고 사업자가 사전에 점검해야 할 핵심 포인트는 무엇인지를 분석합니다.1. 국세청이 말하는 '형식적 제출'의 문제성실신고확인서는 단순히 기한 내 제출했다고 해서 면책이 보장되는 것은 아닙니다.국세청은 다음과 같은 경우 “형식적 제출”로 간주하며 세무조사 대상으로 ..