An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
시각적 패턴을 인식하는 합성곱 신경망(CNN)은 컴퓨터비전의 de facto 표준으로 폭넓게 사용되지만,
데이터에서 의미론적 문맥(semantic context)을 유추하는 학습은 불가능하다.
반면에 NLP 분야에서 주목받던 Transformer 계열의 추론 성능은 비약적으로 상승했는데,
학습량이 일정 수준을 넘어서면 모델이 처음 보는 작업에서도 zero-shot 추론이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 이미지 분류용 합성곱 레이어를 Transformer Encoder 로 대체한 새로운 유형의 모델을 제시하는데,
이는 CV 분야에서 고질적인 이슈로 지적되었던 일반화 성능 문제의 돌파구가 될 것으로 예상한다.
Kubernetes(K8s) 는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화해주는 오픈소스 클러스터 서비스이다. 구글이 내부적으로 사용하던 Borg 클러스터 설계 노하우를 바탕으로 제작되었으며, 현재는 Container Orchestration 분야의 표준으로 자리잡았다. Docker 가 애플리케이션을 "어떻게 배포할 것인지"를 해결했다면, 쿠버네티스는 "수많은 컨테이너를 어떻게 운영하고 자동화할지"를 해결한다.
무중단 서비스를 운영하거나 규모 있는 개발을 진행한다면 DevOps 와 함께 쿠버네티스 도입을 적극 고려해보자. 필자는 클러스터를 직접 구축했던 경험을 가이드라인 형태로 공유하고자 한다.
멀티캐스트 DNS는 중앙 DNS 서버 없이 로컬 네트워크 환경에서 호스트 이름을 IP 주소로 확인하는 프로토콜이다. 일반적인 DNS 서버는 FQDN 을 IP 주소로 변환하지만, 멀티캐스트 DNS는 네트워크 안에서 호스트 이름을 IP 주소로 변환한다. IETF RFC 6762 로 정의된 기술 규격으로, 별도의 설정 없이 네트워크 장치 간에 호스트 이름을 인식할 수 있다. 기본적으로 로컬 Link 전용 도메인인 .local 로 끝나는 호스트 이름만 확인된다.
