2025년 5월 31일 토요일

IRP운영 비교

IRP 비교: 한국투자 vs 신한은행

IRP 비교: 한국투자증권 vs 신한은행

1. 기본 정보 요약

항목 한국투자증권 신한은행
기관 성격 증권사 (투자 특화) 은행 (보수적 운영)
운용 성격 직접 투자 가능 (ETF, 펀드 다양) 안정적 상품 위주 (예금, 보험 등)
수수료 저렴하며 일정 자산 이상 시 면제 비교적 높으며 면제 기준이 더 높음
상품 다양성 매우 다양 제한적
앱 편의성 우수 (뱅키스) 무난함
추천 대상 투자에 익숙한 사용자 안정적 운용 선호 사용자

2. 수수료 비교

항목 한국투자증권 신한은행
계좌 관리 수수료 낮음, 일정 자산 이상 시 면제 은행 평균 수준, 면제 기준 높음
운용 수수료 ETF/펀드에 따라 낮음 펀드 수수료 상대적으로 높음

3. 상품 구성 비교

항목 한국투자증권 신한은행
ETF 투자 가능 불가 또는 제한적
TDF 상품 다양 일부 가능
예금 상품 소수 제공 다수 제공

4. 사용자 편의성

항목 한국투자증권 신한은행
앱/MTS 우수 (투자 중심 앱) 일반적인 은행 앱 수준
상담 서비스 온라인/전화 중심 지점 방문 가능, 접근성 우수

5. 추천 요약

유형 추천 기관 이유
수익률 중시형 한국투자증권 ETF 다양성, 저수수료
안정성 중시형 신한은행 예금 위주 구성 가능
초보 투자자 신한은행 또는 한국투자 TDF TDF 위주 구성 가능
직접 운용 가능자 한국투자증권 상품 다양성 및 자율성

검사기 과검율과 검출율

검사기 과검율과 검출율 관계

검사기 과검율과 검출율 간의 관계

1. 정의

검출율 (Recall): 실제 불량 제품 중 검사기가 불량으로 잘 판정한 비율입니다.

공식: 검출율 = True Positive / (True Positive + False Negative)

과검율 (False Positive Rate): 실제 정상 제품 중 검사기가 잘못 불량으로 판정한 비율입니다.

공식: 과검율 = False Positive / (True Negative + False Positive)

2. 관계 및 트레이드오프

  • 검출율을 높이면 불량을 잘 잡지만, 과검율이 높아질 수 있습니다.
  • 과검율을 낮추면 정상 제품은 잘 통과하지만, 불량을 놓칠 위험이 있습니다.
  • 두 지표는 보통 서로 상충 관계(trade-off)에 있습니다.

3. 산업별 고려

구분 설명 권장 전략
안전/신뢰 중요 산업
(예: 배터리, 의료기기)
불량을 절대 놓치면 안 됨 검출율 우선, 과검율 감수
비용/생산성 중시 산업
(예: 소비재)
정상을 불량으로 판정하면 낭비 발생 과검율 최소화 우선

4. 해결 방안

  • ROC Curve로 최적의 기준점 찾기
  • 임계값(Threshold) 조정
  • AI 검사기 도입으로 정밀도 향상

2025년 5월 30일 금요일

배터리 주요뉴스 5월 넷째주

배터리 관련 주요 뉴스 10선

🔋 배터리 관련 주요 뉴스 10선 (2025년 5월)

1. 국내 기업, LFP 배터리 생산 본격화

한국 배터리 업계가 리튬인산철(LFP) 배터리 생산을 강화하며 중국 독주를 견제합니다.

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2. 중저가 배터리 공세에 한중 경쟁 심화

중국산 중저가 배터리로 글로벌 시장을 공략하며 경쟁 격화.

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3. 트럼프, 전기차 보조금 폐지 예고

트럼프 전 대통령의 발언이 한국 배터리 산업에 위기로 작용할 수 있음.

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4. 공급망 경쟁은 아직 미흡

시장 점유율은 높지만, 배터리 소재 공급망 경쟁력은 약한 상황.

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5. 중국 CALB, 시장 점유율 급상승

CALB가 CATL, BYD에 이어 세계 시장 3위를 차지.

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6. 영국 스타트업, 6분 완충 배터리 공개

초고속 충전 가능한 신형 EV 배터리 등장.

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7. 배터리 원재료 확보 경쟁 치열

리튬, 코발트 등 원재료 확보를 둘러싼 국제적 경쟁 강화.

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8. 배터리 사용량 22.4% 성장

전년 대비 배터리 수요가 크게 증가하며 안정적 성장세 유지.

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9. 전고체 배터리 기술 개발 박차

안정성과 에너지 밀도에서 유리한 전고체 배터리 기술 경쟁 가속화.

10. 배터리 산업, 에너지 자립 핵심 산업으로 부상

각국이 배터리를 국가 전략산업으로 육성하며 투자 확대 중.

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여름철 잡초제거 방법

여름철 장마 잡초 제거 방법

여름철 장마로 인한 잡초 제거 효과적 방법

장마철은 습도와 온도가 높아 잡초가 급속히 자라는 시기입니다. 아래의 방법들을 통해 효율적으로 관리해보세요.

1. 장마 전 사전 제거

  • 장마 전에 미리 제거해두면 이후 성장 억제 효과가 큼
  • 어릴 때 뿌리까지 뽑으면 재생률 낮음
  • 제초기, 손제초 집중 사용 추천

2. 제초제는 장마 직후 사용

  • 비가 내리는 중엔 효과 거의 없음
  • 비가 그치고 2~3일 후 햇빛 있을 때 살포
  • 전신성 제초제 사용 시 뿌리까지 제거 가능

3. 멀칭(Mulching)

  • 비닐, 볏짚, 톱밥, 방수포 등으로 토양 덮기
  • 햇빛 차단 → 잡초 발아 억제
  • 수분 유지 + 토양 유실 방지 효과도 있음

4. 녹비작물 활용

  • 클로버, 호밀 등으로 땅 덮기
  • 생물학적 잡초 억제 효과
  • 친환경 방식으로 장기적으로 유리

5. 비 온 직후 손제초

  • 토양이 부드러워 뿌리까지 쉽게 뽑힘
  • 장갑, 호미, 긴 장화 등 사용 추천

⛔ 피해야 할 실수

잘못된 방법 이유
장마 중 제초제 살포 비에 씻겨 효과 없음
잡초 일부만 제거 뿌리 남으면 더 왕성하게 자람
장마 후 방치 이미 씨앗이 퍼져 확산
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확산알고리즘

확산 알고리즘(Diffusion Algorithm) 이해하기

확산 알고리즘(Diffusion Algorithm)이란?

확산 알고리즘은 이미지 생성 인공지능(AI)에서 자주 사용되는 기술로, 잡음(Noise)에서부터 점차 진짜 이미지를 복원해내는 과정입니다.

🎨 예시: 마법사가 그리는 고양이 그림

마법사가 그리는 과정을 상상해봅시다:

  • 고양이 그림이 있어요. (정상 이미지)
  • 점점 지우개로 지워서 회색 잡음으로 만들어요. (노이즈 추가)
  • 마법사가 이 과정을 거꾸로 배워요. ("이 잡음은 고양이 귀였겠군!")
  • 이제 아무 잡음에서든 고양이 이미지를 복원할 수 있어요!

🔁 실제 AI에서는 이렇게 사용돼요

  • 1단계: 진짜 이미지를 노이즈로 바꾸는 방법을 학습
  • 2단계: 노이즈에서 다시 이미지로 복원하는 방법 학습
  • 3단계: 이제 아무 노이즈를 주면 AI가 그걸 그림으로 만들어줌

🤖 어디에 쓰이나요?

Stable Diffusion, DALL·E, Midjourney 같은 이미지 생성 AI 모델이 이 방식을 활용합니다.

예: "노란 고양이가 벤치에 앉아 있는 모습"을 텍스트로 입력하면, AI는 노이즈부터 시작해서 그에 맞는 이미지를 점점 그려나가요.

📌 요약

확산 알고리즘은 "망가진 이미지에서 진짜 이미지를 찾아가는 마법 같은 과정"입니다. AI는 이미지를 망가뜨리는 법을 배운 다음, 거꾸로 복원하는 능력을 훈련합니다.

자동차와 ESS 배터리의 차이

자동차 배터리와 ESS 배터리의 차이

자동차 배터리와 ESS 배터리의 차이

구분 자동차 배터리 ESS 배터리
용도 전기차 구동, 시동, 전장품 작동 전력 저장, 피크 절감, 재생에너지 연계
설치 환경 진동·온도 변화 큰 조건 고정형, 실내 또는 컨테이너
충방전 속도 빠름 (고속 주행/회생제동) 느림 (장시간 저장/방전)
에너지 밀도 높음 (공간 효율 중요) 낮음 (대형 설치 가능)
수명 1,000~2,000 사이클 5,000~10,000 사이클 이상
배터리 종류 LFP, NMC, 납축전지 LFP, 레독스 플로우, 나트륨이온 등
BMS 기능 급속 충방전 보호, 충돌 대응 온도·열관리 최적화
시스템 구성 소형 셀 중심 모듈 구성 대형 셀 및 모듈화, 수십 MWh 가능
경제성 소형 단가 낮음, 수요 급증 초기비용 높으나 장기 운영 효율 우수

태그

2025년 가열재생방식 가치기반 가치기반학습 가치이터레이션 강화학습 강화학습기초이론 강화학습방법 강화학습종류 개나리 개념 개발업무 최적화 건강 건식전극코팅 검사 검사기 검사장비 검사장비 양산라인 투입 절차 검색엔진최적화 검색키워드 검출율 경쟁력 경험재플레이 고체전해질적용 공부방법 공정간 에너지 흐름 공정내 에너지 절감 기술 과검율 관절 구글검색키워드 군마트 극초박형 셀제조 기계학습 기내반입 기대값 기초용어 나스닥 남녀사랑 냉각시스템 네이버 네이버 검색 키워드 분석 단백질 답변거부능력 더 원씽 덕담 동적계획법 듀얼브레인 드로스 딥시크 레이저노칭 문제점 로봇산업 롤투롤 생산공정 리액트히터 리튬산업 마르코프과정 마르코프의사결정 막걸리 말을 잘하는 방법 멀티 스텝 모델링 메모리 메인내용 메주콩 메주콩파종 멧돌호박 모델기반학습 모델종류 모델프리학습 모듈 모바일 몬테카를로 방법 몬테카를로방법 물류 및 공급망 최적화 물성의 성질 미국 오하이오 미국주가 미국주식 미래기술전망 미래전망 미세플라스틱 미중경쟁 밀도범함수이론 반도체 가격 상승 반사율 방수 배터리 배터리 주요불량 배터리공정 배터리기술 배터리불량 배터리소재 배터리신뢰성 배터리와인공지능 배터리정책 배터리제조 배터리제조신기술 백주 뱀때 버거체인 벨만방정식 병역명문가 보조배터리 보조배터리 기내반입 분석솔루션 불량원인분석 비례적분미분제어 비전 비지도학습 사랑 삼성반도체 새피해 새해인사 새해인사말 생각정리 생각정리기술 생마늘 생산계획 생수 생수페트병 설계최적화 설날인사말 설비고장예측 성심당 성심당온라인 구매 성심당추천빵 셀 스웰링 셀스웰링 셀투팩 소매업 소재개발 소프트뱅크 쇠뜨기 수명예측 수요예측 스마트팩토리 스웰링불량 시간차학습 시계열분석 시뮬레이션 신뢰성 액터-크리틱 양배추 양자컴퓨터 어텐션 어텐션메커니즘 에너지 절감 에너지 절감방법 에너지사용최적화 에너지절감 에너지절감방안 에어드라이어 에피소드 기반 학습 엘지전자 영어 영어 리스닝 예제 오버행불량 오버행불량원인 오프폴리시 온누리상품권 온폴리시 용접 워런버핏 원달러 변화패턴 원달러 환율전망 원엔환율 원인 원자간 상호작용 학습 및 예측 웬디스버거 을사 인간피드백을 통한 강화학습 인공지능 인공지능경쟁 인생 일본금리 일본환율 자발적DR 자이가르닉 효과 장마 재고관리 재생시스템 재활용소재활용 저전압 저축 전자분포 전자의 움직임 전자의분포 전자의움직임 전통시장통통 정식방법 정책기반 정책기반 이터레이션 정책기반학습 정책이터레이션 제사상 제습공조설비 제습효율 제조업 제조에너지절감 제품개발 젠슨황 조합최적화 주식 중국공급과잉 중요샘플링 지도학습 지도학습미세조정 지붕방수 지수평활법 창신메모리테크놀로지 책줄거리 청주 최신배터리기술 최신이슈 최적제어 추정 추천빵 코스모스 콜드 스타트 키워드 분석 탁주 통계적 방법 투자 투자가 투자철학 트럼프2.0 트루시니스 파종 패키징공정 페트병 페트병두께 푸른뱀때 품질관리 피엑스 필요기술 필요지식 하이닉스 학습항목 한국반도체 행복 행위적인공지능 현대차 화합물 물성 확률 효능 효율적인 업무방법 휴머노이드로봇 흡착식 에너 드라이어 흡착식에어드라이어 흡착제 힘의교환 Actor Actor-Critic 강화학습 Actor-Critic학습 Agentic AI AI AI기반품질관리 Air Dryer ARIMA AS재고관리 Attention Attention Algorithm Battery Manufacturing Battery Manufaturing Battery Material Books Books for Beginners to Learn About LLM CATL Cell to Pack confusion matrix Critic CTC CTP CXMT DDR5 Deep Learning Deep Seek DeepSeek Demand Response DFT DIO Double DQN DP DPO DQN Dross DSO Dueling DQN dumplings Dynamic Programming ESS ESS솔루션 EV FFC FFC체결여부 검사 garlic genesis Gongi Graph Enhanced RAG Health Horsetail Hot Areas how to speak well Human Feedback importance sampling Kitchen hoods Korean dumplings Korean Rice Cake Soup Korean Traditional Game Large Language Models LLM LSTM Machine Learning Interatomic Potential Mandy Material Development MDP MLIP MMFF94 Multi-step Modeling New Battery Materials NMP Recovery Nuts PCU Physical AI PID제어 ppm PPO Pre Cooling Unit pre training Precooling Unit Prophet Protein Q-Learning Quality Inspection Data Quality Management RAG Raw Garlic RCU React Heater REINFORCE REINFORCE학습 Reinforcement Learning Reliability Return cooling Unit RL RLHF RORL RUL방법 SARIMA SARSA SCM SCM 핵심 재무 지표 SEO SFT SHAP SHAP로직 small kitchen hoods squd Squid Game Stacking TD학습 Temporal Difference Tener Stack Time Difference Learning truthiness Ttakji Tteokguk VAR ventilations for small spaces Vision Water Z-Stacking