회계 밖 세상

1984년 모스크바에서 시작된, 역사상 가장 많이 팔린 게임.설치 없이 PC·모바일에서 바로 플레이🎮 게임 플레이규칙떨어지는 블록을 회전·이동시켜 가로 한 줄을 빈틈없이 채우면 그 줄이 사라집니다. 한 번에 4줄을 지우면 "테트리스" — 점수가 4배! 블록이 천장까지 쌓이면 게임 오버예요.PC: ←→ 이동, ↑ 회전, Space 하드드롭, Shift 홀드 / 모바일: 화면 버튼. 고스트 피스(떨어질 위치 미리보기)와 홀드(블록 저장) 지원.잘하는 법 1열을 비워두고 I블록(긴 막대)을 기다리세요 — 4줄 동시 제거가 점수 효율 최고입니다. 표면을 평평하게 유지하세요. 굴곡이 생기면 빈틈이 늘어납니다. 홀드는 위기 탈출용으로 아껴두세요. 속도가 빨라지면 점수 욕심보다 생존 우선!한 줄 상식테트리스..

로컬 LLM과 진짜 PDF 검색 RAG는 무엇이 다를까?로컬 LLM을 설치하고 PDF를 업로드할 수 있는 화면까지 만들면, 마치 우리 회사 전용 AI 검색 시스템이 완성된 것처럼 보입니다. 사용자가 질문을 입력하면 답변이 나오고, 내부 문서를 넣을 수 있으니 자연스럽게 “이제 RAG가 되는 것 아니냐”고 생각하기 쉽습니다.하지만 로컬 LLM과 PDF 검색 RAG는 같은 개념이 아닙니다. 로컬 LLM은 답변을 어디에서 생성하느냐에 관한 문제이고, RAG는 답변에 사용할 근거를 어떻게 찾아서 넣어주느냐에 관한 구조입니다. 두 기술은 함께 사용할 수 있지만, 하나를 설치했다고 해서 다른 하나가 자동으로 완성되지는 않습니다.핵심은 간단합니다. 로컬 LLM은 내 컴퓨터나 사내 서버에서 답변을 만드는 엔진이고, R..

한눈에 보는 방문 포인트 접시당 1,990원으로 부담을 낮추고, 여러 종류의 초밥과 사이드·디저트까지 취향대로 골라 먹기 좋았어요. 아이와 함께하는 송도 가족 외식 장소를 찾는 분에게도 잘 맞는 분위기였습니다.따뜻하고 활기찬 회전초밥 매장가족과 함께 송도에서 저녁 메뉴를 고민하다가 스시이안앤 송도점을 찾았어요. 매장 안으로 들어가니 중앙 조리 공간을 따라 회전 레일이 이어져 있었고, 직원분들이 분주하게 초밥을 준비하는 모습도 가까이에서 볼 수 있었습니다.뚜껑이 씌워진 접시가 레일 위를 지나가니 먹고 싶은 메뉴를 바로 골라 가져오는 재미가 있었어요. 특히 아이와 함께 방문하니 “다음에는 어떤 초밥이 올까?” 기다리는 시간까지 하나의 즐거움이 되더라고요. 접시당 1,990원, 고르기 편한 메뉴 구성이곳에서 ..

사무실의 비밀 시간 도둑, 그 지뢰찾기.설치 없이 PC·모바일에서 바로 플레이🎮 게임 플레이규칙칸을 열었을 때 나오는 숫자는 주변 8칸에 숨은 지뢰의 개수입니다. 숫자를 단서로 지뢰 위치를 추리해서, 지뢰가 아닌 칸을 모두 열면 승리! 지뢰를 누르면 그대로 게임 오버예요.PC는 우클릭으로 깃발, 모바일은 길게 눌러 깃발. 난이도는 초급(9×9)·중급(16×16)·고급(16×30) 3단계.잘하는 법 첫 클릭은 격자 중앙 — 넓게 열릴 확률이 높습니다. "1" 옆에 안 열린 칸이 하나뿐이면 그 칸이 지뢰. 기본 중의 기본! 1-2-1 패턴이 보이면 2의 양옆(1 앞쪽)이 지뢰입니다. 자주 나오니 외워두세요. 확실한 칸부터 처리하고, 찍기는 마지막의 마지막에.한 줄 상식마이크로소프트가 1990년 윈도..

두 명의 스티브가 만든, 애플의 시작이 된 게임.설치 없이 PC·모바일에서 바로 플레이🎮 게임 플레이규칙아래 패들로 공을 튕겨 위쪽 벽돌을 모두 부수면 다음 레벨로 넘어갑니다. 공을 놓치면 목숨이 하나 줄어요 (총 3개). 위쪽 벽돌일수록 점수가 높고, 부술수록 공이 빨라집니다.PC는 방향키 또는 마우스, 모바일은 화면 드래그.잘하는 법 패들 가장자리로 맞추면 공의 각도가 가팔라집니다 — 구석 공략에 활용하세요. 한쪽에 구멍을 뚫어 공을 벽돌 위로 올려보내면, 천장과 벽돌 사이를 튕기며 자동으로 점수가 쌓입니다. 이게 벽돌깨기 최고의 테크닉! 공이 빨라지면 무리하지 말고 패들 중앙으로 안전하게 받으세요.한 줄 상식1976년 아타리에서 나온 이 게임의 개발자는 스티브 워즈니악과 스티브 잡스입니다. ..

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 '로컬 AI'에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 개인 컴퓨터에 설치하여 대규모 언어모델(LLM)을 실행할 수 있는 'Ollama'는 많은 분들의 기대를 한몸에 받고 있죠. 하지만 Ollama를 처음 접하는 분들이 가장 궁금해하는 질문 중 하나는 바로 "Ollama를 설치하면 내 컴퓨터에 있는 파일들을 ChatGPT처럼 질문하고 검색할 수 있을까?"입니다. 결론부터 말씀드리자면, Ollama를 설치하는 것만으로는 여러분의 컴퓨터에 저장된 PDF나 엑셀 파일을 자동으로 읽어내지 못합니다.Ollama는 여러분의 PC에서 AI 모델을 구동시키는 강력한 '엔진'과 같습니다. 하지만 하드디스크를 뒤져 문서를 찾아 학습하는 '파일 검색 시스템'은 아니죠. 하지만 걱정 마세요! 몇 가지..