최근 잇따른 해킹사고가 많이 발생하고, 국민들의 개인정보에 대한 불안이 고조되고 있습니다. 이에 최근 5년(약 2020년 ~ 2025년) 동안 우리나라에서 보고된 주요 해킹/개인정보 유출 사례와 피해 규모를 파악하고 다시 생각해 보는 시간을 갖었으면 합니다. 최근 5년 우리나라 해킹 및 개인정보 유출 동향▸ 전반적 증가 추세개인정보보호위원회(개인정보위)에 따르면, 공공기관 및 민간기업이 신고한 개인정보 유출 사고 건수는 2021년 163건 → 2023년 318건으로 크게 증가했고, 2024년 신고된 유출 사건 중에서도 해킹이 56%로 가장 높은 비중을 차지했습니다. (매일경제)특히 공공기관의 유출 사고는 2020년 신고 건수가 11건에 불과했으나, 2024년에는 104건으로 폭증했고, 2023~2024..

글렌 그린버그는 전통적인 가치투자 철학을 현대적으로 재해석한 투자자로 평가된다. 그는 체서피크 파트너스(Chieftain Capital Management)를 공동 설립하며 월가에서 장기적이고 안정적인 수익률을 올린 대표적 집중투자자(Concentrated Investor)다. 그의 투자철학은 “소수의 훌륭한 기업을 깊이 이해하고 장기적으로 보유하는 것”에 초점을 두고 있으며, 이는 워렌 버핏의 철학과 유사하지만, 기업을 분석하는 방식과 포트폴리오 구성에서 보다 더 극도로 단순하고 집중된 접근이 특징이다.1. 소수 종목에 대한 집중투자 그린버그의 포트폴리오는 일반 펀드처럼 수십 개 종목으로 구성되지 않는다. 그는 10~15개 내외의 기업만을 깊이 분석해 선택하고, 포트폴리오의 대부분을 이 종목들로 채운다..

양자컴퓨터 관련 주식 정리｜미래 기술에 베팅하는 기업들 요즘 많은 투자자들이 관심을 갖는 분야 중 하나가 바로 양자컴퓨터(Quantum Computing) 분야입니다. 이 글에서는 “양자컴퓨터에 직접적으로 관여하거나, 관련 기술을 개발 중인 상장회사들”을 중심으로, 주요 기업을 정리해 보겠습니다.양자 기술이 가져올 변화와, 그에 대한 시장의 기대가 왜 커지는지 함께 살펴보세요.📌 목차왜 ‘양자컴퓨터 주식’에 관심인가주요 양자컴퓨터 관련 상장사IonQ (NYSE: IONQ)Rigetti Computing (NASDAQ: RGTI)D‑Wave Quantum (NYSE: QBTS)International Business Machines (IBM) 및 대기업들기업별 특징 & 리스크투자 시 유의점결론: 양자 주..

켄 피셔는 세계적인 투자자이자 피셔 인베스트먼트의 창립자로, 그의 투자철학은 ‘합리적 분석’, ‘행동경제학적 관점’, ‘시장 비효율의 활용’, 그리고 ‘톱다운 글로벌 분석’으로 정리된다. 그는 버핏처럼 전통적 가치투자자도 아니고, 레이 달리오처럼 매크로 사이클 중심의 시스템 투자자도 아니다. 켄 피셔는 시장 참여자의 비합리성을 활용하는 ‘퍼셉션 대비 현실(Expectations vs. Reality)’ 투자를 핵심 원칙으로 삼는다. 즉 시장이 기대하는 것보다 실제 상황이 더 좋거나, 반대로 기대보다 나쁠 때 투자 기회가 발생한다고 본다.1. 시장 기대치와 현실의 차이를 찾는 투자 켄 피셔의 대표 철학은 ‘시장은 뉴스에 대해 과도하게 반응한다’는 전제에서 출발한다. 투자자는 끊임없이 미래를 예측하려 하고,..

양자컴퓨터 완전정리 : 큐비트·중첩·얽힘으로 여는 미래 컴퓨팅 혁명 오늘은 많은 사람들이 궁금해하지만 아직은 생소한 "양자컴퓨터(Quantum Computer)"를 깊이 있게 정리해 보겠습니다.양자컴퓨터는 기존 컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 차세대 기술로 평가받고 있으며, 앞으로 인공지능·암호·시뮬레이션 기술을 완전히 바꿀 잠재력을 갖고 있습니다.📌 목차양자컴퓨터란 무엇인가?기존 컴퓨터와의 차이양자컴퓨터의 핵심 원리큐비트(Qubit)중첩(Superposition)양자 얽힘(Entanglement)양자간섭(Quantum Interference)양자컴퓨터가 강력한 이유활용 분야해결해야 할 문제들결론: 왜 지금 양자를 주목해야 하는가?1. 양자컴퓨터란 무엇인가? 양자컴퓨터는 양자역학의 원리를 이용해 계산하는 컴퓨..

🚀 엔비디아 GPU vs 구글 TPU 비교 정리 딥러닝과 AI 연산이 본격적으로 확산되면서, 가장 큰 관심을 받는 두 가지 연산 가속 기술이 바로 엔비디아 GPU와 구글 TPU입니다. 두 기술은 모두 인공지능 모델의 학습과 추론 속도를 높이기 위해 개발되었지만, 구조와 목적, 강점은 상당히 다릅니다. 오늘은 이 두 기술을 성능·구조·활용 분야·비용 측면에서 비교해 보겠습니다.✅ 1. 엔비디아 GPU란? 엔비디아 GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 처리용으로 개발된 장치였지만, 병렬 연산에 강점을 가지고 있어 딥러닝 시대에 가장 널리 사용되는 범용 가속기(GPGPU)의 지위를 확보했습니다.CUDA 생태계를 중심으로 다양한 딥러닝 프레임워크와 호환성이 높고, 연구·산업·클라..