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Classic ASP에서 GUID 생성 방법

 

Classic ASP에서 브라우저에 접속한 사용자의 고유한 키 값을 생성하기 위해 주로 사용하는 방법은 **GUID(Globally Unique Identifier)**를 생성하는 것입니다. GUID는 전 세계에서 유일한 값을 가지도록 설계된 128비트 값으로, 사용자의 고유 세션이나 식별자를 만들 때 유용합니다.

Classic ASP에서 GUID 생성 방법

ASP에서 GUID를 생성하는 가장 쉬운 방법은 Scriptlet.TypeLib을 사용하여 GUID를 만드는 것입니다. 다음은 Classic ASP에서 GUID를 생성하여 고유 키를 얻는 코드입니다.

<%
Function GenerateGUID()
    Dim objTypeLib
    Set objTypeLib = CreateObject("Scriptlet.TypeLib")
    GenerateGUID = objTypeLib.Guid
    Set objTypeLib = Nothing
End Function

' 생성된 GUID 호출 예제
Dim uniqueKey
uniqueKey = GenerateGUID()

' 브라우저에 출력
Response.Write "Generated Unique Key: " & uniqueKey
%>

설명

  1. CreateObject("Scriptlet.TypeLib"): Scriptlet.TypeLib 객체는 GUID를 생성할 수 있는 COM(Component Object Model) 객체입니다.
  2. GenerateGUID = objTypeLib.Guid: .Guid 속성을 호출하면 GUID 값을 반환합니다. 이 값은 일반적으로 { }로 감싸진 문자열로 출력됩니다.
  3. 고유한 키 사용: 생성된 uniqueKey를 쿠키, 세션 변수 등에 저장하여 사용자 식별 등에 사용할 수 있습니다.

고유 키 생성 방법의 활용

  • 세션 관리: 로그인 세션 관리에 활용할 수 있습니다.
  • 추적 및 분석: 방문자를 추적하거나 분석할 때 유용합니다.
  • 데이터베이스 키: 사용자별 고유한 데이터베이스 키로 사용할 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 Classic ASP에서 손쉽게 고유한 키 값을 생성하여 사용할 수 있습니다.

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월가는 특정 종류의 승자를 선호한다. 이는 단기 수익과 영업 이익이 추정치를 뛰어넘는, 최상의 분기별 재무 보고서를 발표할 수 있는 승자를 의미한다.

월가는 장기적인 관점, 특히 초장기적인 관점에는 거의 신경 쓰지 않는 듯하다. 기업 경영진이 몇 년 후 급성장할 기술을 지배하기 위해 신중하게 장기 계획을 세울 때보다 분기별 실적이 급상승할 때 주가가 급등할 가능성은 훨씬 더 높다.

이것이 7월 말 마이크로소프트의 실적 발표에 대한 주식 시장의 반응이 주는 교훈이다. 투자자들에게 중요한 소식은 무엇이었을까? 마이크로소프트의 클라우드 기반 애저(Azure) 비즈니스가 해당 분기에 “단지” 30% 성장해 회사가 예상했던 31%보다 1% 낮았다는 점이다.

다음 날 트레이더들은 마이크로소프트를 ‘처벌’했다. 전체 시장이 상승세(예를 들어 S&P 지수는 86% 증가)인 와중에 회사의 주가는 4% 이상 하락했다. 이는 마이크로소프트가 분기 매출 15%, 순이익 10%가 증가했다고 발표한 뒤에 일어난 일이다.

마이크로소프트의 AI 장기 투자에 무심한 월가
실적 발표에서 나온 훨씬 더 중요한 소식은 마이크로소프트가 AI에 올인하고 있으며 수년간 수익을 내지 못할 수도 있는 장기 인프라에 막대한 비용을 지출하고 있다는 점이었다. 하지만 주가를 기준으로 볼 때 이 소식이 월가에서는 중요하지 않은 것처럼 보였다.

마이크로소프트 CFO인 에이미 후드는 애널리스트들과의 통화에서 190억 달러의 자본 지출이 거의 모두 AI 및 클라우드와 관련이 있다고 말했다. 지출의 절반은 인프라 관련 비용, 특히 AI용 대규모 컴퓨팅 성능에 필요한 데이터센터를 구축하는 데 사용됐다. 이는 AI 붐이 본격화되기 전인 2년 전보다 2배 이상 증가한 수치다.

이에 대해 뉴욕타임스는 “수익 보고서는 마이크로소프트가 데이터센터를 구축하고 AI 기술을 구동하는 고가의 칩을 구입하는 데 막대한 비용을 지출하고 있음을 보여준다. 회사의 자본 지출은 나델라가 최고 경영진에게 AI 투자를 독려한 2022년 말부터 매 분기 증가했다”라고 설명했다.

이 정도의 지출 규모는 마이크로소프트가 AI 시장을 계속 장악하고 향후 수십억 달러의 수익을 거두기 위해 반드시 필요할 터지만 월가를 성가시게 했다. 특히 후드가 대규모 지출이 “향후 15년과 그 이후에도 수익 창출을 지원할 것”이라고 설명했을 때 투자자들을 겁을 먹었을 가능성이 높다.

월가에서 15년은 15억 년처럼 느껴질 수 있으며, 이들은 향후 10년 후의 ‘먼 미래’가 아니라 지금 당장, 그리고 단기적인 성과를 원한다.

마이크로소프트의 대대적인 AI 베팅은 옳은 선택일까?
금융 시장이 수년간 수익을 내지 못할 기술에 거액을 투자하는 기업을 경계하는 데에는 그만한 이유가 있다. 기술은 빠르게 변하고, 기업이 ‘넥스트 빅 씽’을 추구하는 과정에는 변덕이 있을 수 있다. 오늘 확실한 기회처럼 보이는 것이 내일은 실패로 바뀔 수 있다. 가상 현실에 대한 과대 광고만 봐도 알 수 있다. 가상 현실에 대한 성과는 그 어느 때보다 찾기 어렵고 어쩌면 영원히 오지 않을 가능성도 있다.

하지만 AI에서는 그런 일이 일어나진 않을 것이다. 베팅이 클수록 더 큰 보상을 얻을 가능성이 높다. 가상 현실은 실제로 큰 수익을 창출한 적이 없지만, AI는 이미 그랬다. 게다가 아직 초기 단계다.

실제로 지난 분기에 마이크로소프트의 수익은 AI 서비스에 대한 수요를 따라잡지 못해 타격을 입었다. CEO 사티아 나델라와 후드는 실적 발표에서 데이터센터에 공급 역량이 충분했다면 해당 분기에 더 많은 AI 서비스를 판매할 수 있었을 것이라고 말했다.

마이크로소프트의 투자자 관계 책임자인 브렛 아이버슨은 뉴욕타임스에 “용량이 확보되는 즉시 판매되고 있다”라고 밝혔다.

AI 서비스에 대한 마이크로소프트의 수요 제약은 올해 남은 기간 동안 지속될 전망이다. 하지만 후드는 새로운 투자 덕에 2025년부터 성과를 거두기 시작할 것이라고 언급했다. 후드는 AI 수요에 힘입어 2025 회계연도 1분기에 클라우드 매출이 28%~29% 성장할 것으로 예상했다.

그리고 이는 시작에 불과할 수 있다.

새로운 ‘세대의 것(generational thing)’의 부상
나델라는 “일단 사용되기 시작하면 이는 ‘세대의 것’이 된다”라고 말하며, 코파일럿 생성형 AI가 “이전 세대에 출시된 그 어떤 소프트웨어보다 빠른 속도로 성장하고 있다”라고 언급했다. 

필자는 일반적으로 신기술을 둘러싼 과대 광고에 꽤 냉소적인 편이다. 기술 기업 CEO들이 천상의 결과를 약속한 뒤 실현 가능한 결과조차 내놓지 못하는 경우가 많기 때문이다.

하지만 이번에는 다른 듯하다. 마이크로소프트 365용 코파일럿을 검토해 본 결과, 가끔 환각을 일으키는 등 몇 가지 문제는 있지만 실제 결과를 제공하는 견고한 제품이었다. 수요는 계속 증가할 가능성이 높다.

다른 많은 생성형 AI 및 AI 기술도 마찬가지다. 이를 위한 인프라를 구축 중인 마이크로소프트의 AI 베팅은 천문학적인 규모이지만, 사실 몇 년 동안은 성과를 거두지 못할 수도 있다. 그러나 결국 승자 중 한 명이 될 것이라는 점에는 의심의 여지가 없다.

큰 베팅은 결국 큰 승리를 의미하는 것이기도 하다. https://www.ciokorea.com/news/348821

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캐나다 알버타대 연구진이 최근 ‘인공 신경망’의 한계를 극복하는 방안을 제안하는 논문을 네이처에 발표했습니다. 연구 결과보다 논문에서 정리한 인공 신경망의 한계 부분이 더 눈길을 끌었는데요, 이를 짧게 정리해 보겠습니다.  

‘신경망’이라는 단어 들어보셨죠? 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 일종의 시스템인데요, LLM이 이러한 신경망을 기반으로 구축됐습니다. 신경망은 마치 뇌의 ‘뉴런’이 연결된 것처럼 입력된 데이터를 여러 단계를 거쳐 가중치를 기반으로 답을 내놓는 방식입니다. 뉴런 간의 연결이 탄탄하고 많을수록 뇌 기능이 뛰어나다고 하듯이, 신경망 또한 마찬가지입니다. 

신경망에는 입력과 출력 사이에 ‘은닉층’이라는 것이 있는데요, 이곳에서 많은 데이터를 학습하고 계산을 열심히 할수록 좋은 데이터가 나옵니다. 물론 이는 단순화한 설명입니다. 너무 많은 정보를 한 번에 공부하면 뇌에 과부하가 오듯이 은닉층을 늘리기만 하면 오히려 계산이 느려질 수 있다고 해요. 

신경망, 정확히 얘기하면 인공 신경망은 이후 머신러닝 분야에서 활발히 적용되고 있습니다. 신경망이 가진 한계도 있습니다. 뇌를 본떴다고는 하지만 생물학적인 뇌와 기계적인 신경망이 같을 리 없는데요, 특히 지속 학습 과정에서 신경망이 가진 단점이 보고되고 있어요. 

인간은 이전에 습득한 정보, 지식을 지우지 않고도 새로운 정보에 효과적으로 적응하고 대응할 수 있습니다. 생물체의 신경망은 과거의 데이터를 기억하는 능력, 즉 ‘안정성’과 새로운 개념을 학습하는 능력, ‘가소성’ 사이에서 균형을 찾으면서 학습해 갑니다. 
 
하지만 인공 신경망은 새로운 과제를 학습해야 하는 상황에 직면했을 때 이전에 학습했던 능력을 상실하는 ‘치명적 망각(catastrophic forgetting)’에 취약하다고 해요. 심지어 심할 경우 신경망 자체가 학습 능력을 잃어버린다고 합니다. 

알버타대학 연구진의 비유를 볼게요. ‘퐁(Pong)’이라 불리는 비디오게임이 있습니다. 마치 탁구를 하듯 양쪽에서 공을 주고받는 게임인데요, 퐁에서 좋은 성적을 내도록 신경망을 학습시킨 뒤 비행기 게임 ‘갤러그’를 학습시키면 퐁에서의 점수가 크게 하락합니다. 새롭게 학습하는 게임이 많아질수록 처음 학습한 게임 방법을 거의 잃어버리게 됩니다.
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'아침에 일어나면서
'나는 건강해 풍요해 행복해 그러니 감사해!'
식사하면서 '나는 건강해 풍요해 행복해 그러니 감사해!'
화장실에서 '나는 건강해 풍요해 행복해 그러니 감사해!'
걷거나 산책하면서 '나는 건강해 풍요해 행복해
그러니 감사해!' 잠자리에 들어서도
'나는 건강해 풍요해 행복해
그러니 감사해!'


- 전홍준의 《보디 리셋》 중에서 -


* 생각은 말이 되고
말은 곧 행동으로, 삶으로 이어집니다.
몸은 말하는 대로, 마음은 생각하는 대로 움직입니다.
어떤 생각을 하고 어떤 말을 하고 지내는지가 몸 마음의
건강에 영향을 미칩니다. 그래서 기왕이면 긍정적인 생각,
희망적인 말을 하는 것이 좋습니다. "나는 건강해
행복해 그러니 감사해" 항상 생각하고
늘 되뇌면 삶도 그렇게 됩니다.

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기쁨은
명상 수행 상태에서 느낄 수 있는
기분 좋은 쾌감이나 즐거움 등을 뜻한다.
호흡에 집중하는 훈련을 해서 호흡을 통해
몸 전체를 느끼게 되고 나아가 몸의 작용을
고요하게 할 수 있는 단계에 이르면 '아, 좋다!'
하는 기분이 느껴진다. 이게 기쁨이다.
누구나 느낄 수 있는
그런 '쾌감'이다.


- 김주환의 《내면소통》 중에서 -


* 사람의 기분과 느낌은 다양합니다.
일일이 헤아릴 수 없을 만큼 많고, 너무도
변화무쌍해 종잡을 수가 없습니다.
그 최상위 느낌이 기쁨입니다. 미소, 웃음, 사랑,
감사... 기쁨의 재료들도 많습니다. 어느 순간
'아, 좋다!' 하는 기분만으로도 사람은 다시
살아납니다. 몸과 마음의 면역력이
높아지고 건강과 행복이
뒤따라 옵니다.

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