스테이블코인(Stablecoin)
스테이블코인은 암호화폐의 한 종류로, 가격의 안정성을 유지하기 위해 설계된 디지털 자산입니다. 기존 암호화폐인 비트코인(Bit coin)이나 이더리움(Ethereum)은 높은 가격 변동성을 가지고 있어 일상적인 거래나 결제 수단으로 사용하기 어렵다는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스테이블코인은 법정화폐, 상품, 암호화폐 또는 알고리즘과 같은 외부 자산에 연동되어 가치의 안정성을 제공합니다. 스테이블코인은 암호화폐의 혁신적인 특성과 더불어 가치 안정성을 제공함으로써 금융 거래, 글로벌 송금, 디파이(DeFi) 생태계 등에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 스테이블코인의 개념, 종류, 기술적 구조, 장단점, 사례, 그리고 미래 전망에 대해 살펴보겠습니다. 1. 스테이블코인의 특..
2024. 12. 23.
리렘(ReRam,Resistive Random Access Memory)
리램(ReRAM)은 차세대 비휘발성 메모리(NVM) 기술 중 하나로, 전도성 스위칭 현상을 이용하여 데이터를 저장하는 메모리 장치입니다. 기존의 메모리 기술과 비교하여, 리램은 높은 집적도, 빠른 속도, 낮은 전력 소비 등의 이점을 제공하며, 특히 사물인터넷(IoT) 및 인공지능(AI) 응용 프로그램에서 주목받고 있습니다. 이 글에서는 리램의 기본 개념, 동작 원리, 구조, 기술적 이점 및 도전 과제 등을 중심으로 리램에 대해 상세히 설명하겠습니다. 1. 리램의 개념 및 정의 리램은 저항 변화를 통해 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리로, 전압 또는 전류를 가하면 재료의 저항 상태가 변화하고, 이 상태가 지속됨으로써 데이터가 저장됩니다. 리램의 기본 동작 원리는 저항 상태를 조절하는 것에 기초하며, 이는..
2024. 8. 20.
강화학습(Reinforcement Learning)
강화 학습(Reinforcement Learning)은 기계 학습(Machine Learning)의 중요한 하위 분야 중 하나로, 에이전트가 환경과 상호작용하며 목표를 달성하기 위해 최적의 행동 방침(Policy)을 학습하는 과정입니다. 이 학습 방법은 보상(Reward)과 벌(Punishment)이라는 피드백을 통해 에이전트가 스스로 학습하도록 돕습니다. 강화 학습은 게임, 로봇 공학, 추천 시스템, 자율 주행, 금융 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 그 개념과 원리, 역사적 배경, 주요 알고리즘, 응용 사례, 기술적 도전 과제 등을 다루는 것이 이번 설명의 핵심입니다. 1. 강화 학습의 개념과 정의 강화 학습은 학습하는 주체인 '에이전트(Agent)'가 주어진 '환경(Environme..
2024. 8. 12.
IOT와 인공지능(AI)의 결합
IOT와 인공지능(AI)의 결합은사물인터넷(Internet of Things, IoT)과 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 결합은 현대 기술 발전의 핵심 축을 이루고 있습니다. IoT는 다양한 물리적 장치들이 인터넷에 연결되어 데이터를 수집하고 교환하는 네트워크 시스템을 의미하며, AI는 데이터 분석, 학습, 의사결정을 자동화하는 기술을 포함합니다. 이 두 기술이 결합됨으로써 실시간 데이터 처리, 예측 분석, 자율 시스템 등 다양한 혁신적인 응용 분야가 등장하고 있습니다. 이 글에서는 IoT와 AI의 개념과 정의, 역사와 발전, 구성 요소, 주요 기술, 응용 분야, 장점과 단점, 그리고 미래 전망 등을 서술하겠습니다. IoT와 AI의 개념과 정의 IoT의 정의와 개념 사물인..
2024. 8. 8.
