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알면 돈 버는 부담부증여의 매력부담부증여라는 제도를 처음 들으면 생소하게 느껴질 수 있지만, 세금 절감을 노리는 사람들에게는 꽤 유용한 방법입니다. 특히 부동산을 물려줄 때 단순 증여가 아닌 부담부증여를 선택하면 세 부담을 크게 줄일 수 있어요. 왜냐하면 양도세와 증여세가 누진세율로 운영되기 때문이죠. 증여 금액이 커질수록 세율이 높아져 전체 세금이 급증하지만, 부담부증여를 통해 금액을 분산시키면 낮은 세율 구간을 활용할 수 있습니다. 이로 인해 증여세 부담이 상대적으로 가벼워지는 효과가 나타납니다.부담부증여의 핵심은 채무를 일부 부담하면서 재산을 이전하는 구조예요. 예를 들어, 부모가 자녀에게 주택을 넘길 때 전체 가격 중 일부를 채무로 설정하고 나머지를 증여하는 식입니다. 이 과정에서 양도세 계산 시..
· 기타
최근 행신동고시원 알아보다가 정말 특별한 곳을 발견했습니다. 더스테이42 행신점인데요, 기존 행신동고시원이나 행신동고시텔과는 차원이 다른 주거 환경을 제공하는 곳이었습니다. 과거 스완원룸텔을 전면 리모델링한 이곳은 단순한 행신동고시텔 개념을 완전히 뛰어넘는 신개념 주거공간입니다.무엇보다 위치가 정말 훌륭합니다. 경의중앙선 행신역 2번 출구에서 도보 5분 거리에 있어, 일반적인 행신동고시원 대비 접근성이 뛰어납니다. 11번, 850번, 89번, 97번, 2000번 등 다양한 버스 노선을 이용할 수 있어 서울 어디든 편리하게 이동 가능합니다. 특히 한국항공대학교와 인접해 있어 대학생들에게는 최고의 행신동고시텔 대안이 될 것 같습니다.기존 행신동고시원 주변 환경과 비교하면 생활 편의성이 압도적입니다. 건물 1..
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서부청년 1000원씩 입금275-896968-18-832 우리 남**275-896968-18-841 우리/ 최**275-897242-18-361 우리/ 안**275-897259-18-438 우리/ 전**275-897259-18-665 우리/ 옥**275-897259-18-495 우리/ 윤**275-897242-18-298 우리 이**275-897242-18-044 우리 이**275-897242-18-661 우리 유**275-897534-18-861 우리 제**275-897242-18-263 우리 구**275-897242-18-255 우리 박**275-896968-18-630 우리 이**275-896968-18-613 우리 유**275-896968-18-621 우리 최**275-896968-18-8..
· 정보
2025년에도 행정안전부와 전국 시·군·구에서는 전 국민을 대상으로 주민등록 사실조사를 실시합니다. 주민등록 사실조사는 주민등록 사항과 실제 거주 사실이 일치하는지 확인하기 위한 중요한 행정 절차입니다. 이번 글에서는 2025년 주민등록 사실조사의 일정과 참여 방법, 그리고 방문 조사 시 유의사항을 자세히 안내합니다. 우선, 2025년 주민등록 사실조사는 7월 21일부터 8월 31일까지 정부24 앱을 통해 비대면으로 참여할 수 있습니다. 비대면 주민등록 사실조사는 스마트폰이나 컴퓨터를 이용해 간편하게 처리할 수 있어, 방문 조사를 기다리지 않고도 본인의 주민등록 정보를 확인하고 수정할 수 있는 편리한 방법입니다. 이 기간 동안 반드시 정부24 앱을 통해 사실조사에 참여하는 것이 중요합니다.만약 비대면 사..
· 코딩연습
AI 시대가 본격화되면서 클로드와 같은 대화형 AI의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 하지만 많은 사용자들이 클로드의 진정한 잠재력을 제대로 활용하지 못하고 있는 것이 현실입니다. 오늘은 클로드 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리와 실전 활용법을 통해 여러분의 AI 활용 능력을 한 단계 끌어올리는 방법을 소개합니다.성공적인 프롬프트 작성법의 핵심 원칙클로드 프롬프트 엔지니어링의 첫 번째 원칙은 명확성입니다. 애매한 지시보다는 구체적이고 세부적인 요청이 훨씬 좋은 결과를 가져옵니다. 예를 들어 "보고서를 만들어줘"보다는 "마케팅 분석 보고서를 5페이지 분량으로, 차트 3개와 결론 섹션을 포함해서 작성해줘"라고 요청하는 것이 효과적입니다.두 번째로 중요한 것은 맥락 제공입니다. 프롬프트 작성법에서 맥락은 클로드..
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센서 시계열 데이터 이상 탐지: 통계 기법 vs 머신러닝/딥러닝 비교센서로부터 시간에 따라 수집되는 시계열 데이터에서 *이상 상황(Anomaly)*을 조기에 감지하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 예를 들어 산업 설비의 센서 데이터를 통해 설비 부품에 문제가 생기면 정상 패턴과 다른 이상 신호가 나타나는데, 이를 즉각 포착하여 고장을 예방할 수 있습니다. 실제로 엘리베이터나 에스컬레이터 등의 설비 고장은 경제적 손실과 인명 피해로 이어질 수 있어, 이러한 이상 탐지 기술이 제조, 금융 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이상 탐지는 정상적인 데이터 패턴에서 벗어나는 비정상 패턴이나 값을 찾아내는 것을 의미하며, 제조 공정의 센서 소음으로 부품 불량을 판정하거나 금융 거래에서 비정상 패턴을 감지해 계좌..
여러 개의 센서를 시계열로 모니터링하다 보면, 각 센서는 저마다 값의 범위와 변동성이 다릅니다. 한 센서에서 갑작스런 “스텝 다운”이나 급격한 점프가 발생했을 때 원시 값만 보면 뚜렷하지만, 서로 스케일이 크게 다른 센서들의 표준편차를 단순히 Min–Max 스케일링으로 비교하면 오히려 오판할 수 있습니다. 이 글에서는 센서별 표준편차를 Min–Max 스케일링했을 때의 문제점을 살펴보고, 여러 센서를 포괄해 변동성을 좀 더 견고하게 비교하는 방법들을 단계별로 알아보겠습니다.표준편차의 Min–Max 스케일링이 오도할 수 있는 이유1. 과거 극값에 민감: Min–Max 스케일링은 센서별 과거 표준편차의 최소·최대값을 이용해 \[0, 1]로 변환합니다. 예컨대 A 센서가 0.1~~10을, B 센서가 100~~1..
안녕하세요. 균일한 레벨을 유지해야 하는 여러 센서 데이터에서 이상치를 감지하는 것은 제조업, 설비 관리, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 매우 중요한 작업입니다. 데이터가 안정적일 것으로 기대되기 때문에, 여기서 벗어나는 패턴을 효과적으로 찾아내는 것이 핵심입니다.여러 가지 접근 방법을 난이도와 특성에 따라 나누어 설명해 드리겠습니다.1. 통계적 기법 (Statistical Methods)가장 기본적이고 직관적인 방법입니다. 데이터가 특정 분포(예: 정규분포)를 따른다고 가정하고, 그 분포에서 크게 벗어나는 값을 이상치로 판단합니다.가. Z-Score (or Modified Z-Score)원리: 데이터 포인트가 평균으로부터 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 측정합니다. 보통 Z-Score의 절댓값..
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안녕하세요. 시계열 데이터에서 'step down'과 같이 경향성(trend)이나 평균 수준(level)이 급격하게 변하는 지점을 탐지하는 것은 변화점 탐지(Change Point Detection) 또는 **구조적 변화 탐지(Structural Break Detection)**라고 부릅니다. 이는 매우 중요한 분석 중 하나이며, 다음과 같은 다양한 방법으로 접근할 수 있습니다.방법들은 간단한 시각적 방법부터 통계적 검정, 머신러닝 알고리즘까지 다양합니다.1. 시각적/직관적 방법 (가장 먼저 시도해야 할 방법)가장 간단하면서도 효과적인 방법입니다. 알고리즘을 적용하기 전에 반드시 데이터를 시각화하여 변화가 있는지 눈으로 확인해야 합니다.기본 시계열 플롯 (Time Series Plot): 데이터를 시간에..
철인31호
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