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MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능

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  MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능 MySQL은 벡터 데이터 처리 기능을 내장하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다. 아래는 주요 기능과 사용 예시, 기존 벡터 DB 대비 장점을 정리한 내용입니다.     MySQL의 Vector DB 기능 1. 벡터 데이터 타입 지원 VECTOR(n) : n차원 벡터 저장 가능 (예: VECTOR(768) )[2][5]. 저장 방식 : VARBINARY 또는 리스트 형식 문자열로 4바이트 부동소수점 저장[2]. 크기 제한 : 2048~16383 차원 지원 (기본값 2048)[2].   2. 벡터 변환 함수 STRING_TO_VECTOR() : 문자열을 벡터로 변환 (예: '[1][2][3]' → 이진값)[2][5]. VECTOR_TO_STRING() : 이진 벡터를 문자열로 출력[2]. VECTOR_DIM() : 벡터의 차원 수 계산[2].   3. 유사도 계산 DISTANCE() : 코사인/유클리드/내적 유사도 계산 지원[2]. SELECT DISTANCE(embedding, '[1,2,3]' , 'COSINE' ) FROM books;     4. 벡터 연산 통합 표준 SQL 구문 : INSERT , UPDATE , JOIN 등 기존 SQL 문법과 호환[2][5]. 예시 테이블 생성 : CREATE TABLE books ( id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR ( 60 ), embedding VECTOR( 768 ) USING VARBINARY );     사용 예시 1. 벡터 데이터 삽입 INSERT INTO books (title, embedding) VALUES ( 'AI 입문서' , STRING_TO_VECTOR( '[0.1,0.4,0.7]' ));   2. 유사도 검색 ...
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MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능

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  MYSQL에서 제공하는 Vector Data 처리기능 MySQL은 벡터 데이터 처리 기능을 내장하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다. 아래는 주요 기능과 사용 예시, 기존 벡터 DB 대비 장점을 정리한 내용입니다.     MySQL의 Vector DB 기능 1. 벡터 데이터 타입 지원 VECTOR(n) : n차원 벡터 저장 가능 (예: VECTOR(768) )[2][5]. 저장 방식 : VARBINARY 또는 리스트 형식 문자열로 4바이트 부동소수점 저장[2]. 크기 제한 : 2048~16383 차원 지원 (기본값 2048)[2].   2. 벡터 변환 함수 STRING_TO_VECTOR() : 문자열을 벡터로 변환 (예: '[1][2][3]' → 이진값)[2][5]. VECTOR_TO_STRING() : 이진 벡터를 문자열로 출력[2]. VECTOR_DIM() : 벡터의 차원 수 계산[2].   3. 유사도 계산 DISTANCE() : 코사인/유클리드/내적 유사도 계산 지원[2]. SELECT DISTANCE(embedding, '[1,2,3]' , 'COSINE' ) FROM books;     4. 벡터 연산 통합 표준 SQL 구문 : INSERT , UPDATE , JOIN 등 기존 SQL 문법과 호환[2][5]. 예시 테이블 생성 : CREATE TABLE books ( id INT PRIMARY KEY, title VARCHAR ( 60 ), embedding VECTOR( 768 ) USING VARBINARY );     사용 예시 1. 벡터 데이터 삽입 INSERT INTO books (title, embedding) VALUES ( 'AI 입문서' , STRING_TO_VECTOR( '[0.1,0.4,0.7]' ));   2. 유사도 검색 ...
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Mysql - AI 구현을 위한 Vector data 처리하기

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# Mysql - AI 구현을 위한 Vector data 처리하기 #  MySQL은 벡터 데이터 처리 기능을 내장하여 AI 기반 애플리케이션 개발을 지원합니다. 아래는 주요 기능과 사용 예시, 기존 벡터 DB 대비 장점을 정리한 내용입니다. MySQL의 Vector DB 기능 1. 벡터 데이터 타입 지원 VECTOR(n) : n차원 벡터 저장 가능 (예:  VECTOR(768) )[2][5]. 저장 방식 :  VARBINARY  또는 리스트 형식 문자열로 4바이트 부동소수점 저장[2]. 크기 제한 : 2048~16383 차원 지원 (기본값 2048)[2]. 2. 벡터 변환 함수 STRING_TO_VECTOR() : 문자열을 벡터로 변환 (예:  '[1][2][3]'  → 이진값)[2][5]. VECTOR_TO_STRING() : 이진 벡터를 문자열로 출력[2]. VECTOR_DIM() : 벡터의 차원 수 계산[2]. 3. 유사도 계산 DISTANCE() : 코사인/유클리드/내적 유사도 계산 지원[2]. SELECT DISTANCE (embedding, '[1,2,3]' , 'COSINE' ) FROM books; 4. 벡터 연산 통합 표준 SQL 구문 :  INSERT ,  UPDATE ,  JOIN  등 기존 SQL 문법과 호환[2][5]. 예시 테이블 생성 : CREATE TABLE books ( id INT PRIMARY KEY , title VARCHAR ( 60 ), embedding VECTOR( 768 ) USING VARBINARY ); Vector data 사용 예시 1. 벡터 데이터 삽입 INSERT INTO books (title, embedding) VALUES ( 'AI 입문서' , STRING_TO_VECTOR( '[0.1,0.4,0.7]' )); 2. 유사도 검색 SELECT title FROM books ORDER ...
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[좋은글] 나침반의 바늘이 흔들리는 한 그 나침반은 틀리는 일이 없다 - 신영복

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[좋은글] 나침반의 바늘이 흔들리는 한 그 나침반은 틀리는 일이 없다 - 신영복 새해가 되면 새로운 각오와 또 새로움에 대한 두려움 그리고 욕망 등이 있을 것입니다. 나침반의 바늘이 조금씩 조금씩 좌 우로 움직이는 떨림과 같이 방향을 잡고 있습니다.  인생도 송곳 위에 올려진 나침반 처럼 항상 떨리고 긴장되는 순간들이 존재합니다.  올바른 생각과 의지를 가지고 끝없는 바늘 끝의 떨림과 같이 25년의 목표를 이루어 내는 안도와 희열을 느끼시길 바랍니다.  '여윈 바늘 끝이 떨고있는한 바늘이 가리키는 방향을 믿어도 좋습니다.'    - < 떨리는 지남철 , 신영복 >  (2018) 손석희 뉴스룸 앵커브리핑 에서  떨리는 지남철 (신영복)  북극을 가리키는 지남철은  무엇이 두려운지 항상 그 바늘 끝을 떨고 있다  여윈 바늘 끝이 떨고 있는 한 그 지남철은…  자기에게 지니워진 사명을 완수하려는  의사를 잊지 않고 있음이 분명하며 바늘이 가리키는 방향을 믿어도 좋다  만일 그 바늘 끝이 불안스러워 보이는  전율을 멈추고 어느 한쪽에 고정될 때  우리는 그것을 버려야 한다 이미 지남철이 아니기 때문이다.  - 신영복의 『담론』 (돌베개, 2015) 중에서  신영복은 1968년 통혁당 사건에 연루된 서울대 경제과 출신, 27세의 대학 강사가 무기징역형을 선고받고 20년 감옥살이 후 옥중서신을 모아 출간한 책이 ‘감옥으로부터의 사색’이다. 조용하면서도 견고한 정신세계로 다시 우리를 이끈 책이 ‘처음처럼’이며, 작고 1년 전 ‘마지막 강의’라는 부제로 펴낸 책이 ‘담론’이다.
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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론

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( 경영전략,사업전략 ) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 ​ ​ #경영전략 #기업혁신전략 #가치창출전략 #생산유통전략 #가치사슬이론 #오픈이노베이션 #개방혁신전략 ​ ​ ​ 신사업을 하려면 사업 전략 기획 뿐아니라 프로그램을 개발하는 개발자도 경영 전략에 대한 인사이트가 필요 합니다. ​ ​ 시장에 대한 기회요인과 필요한 기술을 찾고 투입 되는 생산 비용과 효율성을 확보하는 것은 디지털 기업이 성공하는 필수적이고 핵섬적인 전략 요소가 될 것입니다. (실패하지 않으려면) (경영전략.사업전략) 기업의 가치 창출 전략 이론 ​ (1) 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) (2) 자원 기반 관점 (Resource-Based View, RBV) 역량 확보 전략 (3) 헨리 체스브로(Henry Chesbrough) 개방형 혁신(Open Innovation) 이론 (4) 블루 오션 전략 (Blue Ocean Strategy) https://couplewith.tistory.com/668 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis) 이론 마이클 포터의 가치사슬 분석(Value Chain Analysis)은 기업의 활동을 여러 단계로 나누어 각 단계에서 가치를 창출하는 방식을 분석하는 도구입니다. ​ 이 기법은 1985년 마이클 포터가 제안한 것으로, 기업 내부의 활동을 기본 활동과 지원 활동으로 구분하여 분석합니다. 이를 통해 기업은 각 활동에서 발생하는 비용과 가치를 파악하여 경쟁력을 강화할 수 있습니다. ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) 2. 지원 활동 (Support Activities) ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ 1. 기본 활동 (Primary Activities) ​ ​ 1.1.내부 물류 (Inbound Logistics) ​ 설명: 원재료의 수급 및 저장, 재고 관리 등을 포함합니다. 예시: 자동차 제조업체...
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[Ubuntu]Linux Tunning -네트워크 커널 매개 변수 최적화

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Linux Tunning -네트워크 커널 매개 변수 최적화 대량의 네트웍 처리를 위해 커널 파라미터를 튜닝하는 경우 자주 사용하는 환경을 정리하였습니다. /etc/sysctl.conf 파일을 작성하여 시스템 재부팅시 커널이 옵티마이징 되도록 합니다. # 네트웍 관련 커널 파라미터를 수정합니다. $ sudo vi /etc/sysctl.conf net.core.somaxconn = 4086 net.core.netdev_max_backlog = 5000 net.core.rmem_max = 16777216 net.core.wmem_max = 16777216 net.ipv4.tcp_wmem = 4096 12582912 16777216 net.ipv4.tcp_rmem = 4096 12582912 16777216 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8096 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle = 0 net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 net.ipv4.ip_local_port_range = 10240 65535 # 설정된 환경을 커널에 적용하여 로딩합니다. $ sudo sysctl -p 1) net.core.somaxconn:   -    이 파라미터는 서버 소켓의 최대 연결 대기열 크기를 설정합니다. 여기서는 4086으로 설정되어 있습니다. 이 값은 시스템의 특성에 따라 조정할 수 있습니다. 2) net.core.netdev_max_backlog:   -   네트워크 장치의 최대 패킷 대기열 크기를 설정합니다. 이 값은 5000으로 설정되어 있습니다. 3) net.core.rmem_max와 net.core.wmem_max:   -   수신 및 송신 버퍼의 최대 크기를 설정합니다. 여기서는 16777216로 설정되어 있습니다. 4) net.ipv4.t...
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