영화 '좀비딸' 리뷰와 평가 종합 정리 장르적 특색과 메시지영화는 코미디를 내세우지만 사실은 드라마 요소가 강한 작품으로, 유쾌함과 뭉클함을 동시에 끌어내며 가족애라는 보편적 메시지를 전달합니다. 좀비가 두려운 존재이기보다 귀여운 존재로 그려진다는 점도 특징적입니다.관객 반응시사회 관객들로부터 폭발적인 호응을 얻었으며, 주요 반응은 다음과 같습니다."웃다가 울다가 2시간 순삭!""올해 본 영화 중에 제일 웃으면서 본 영화""좀비 영화를 이렇게 재미있고 감동적으로 살릴 수 있다니""가족끼리 보기에 딱 좋은 가족 코미디영화"1전문가 평가영화 전문 매체들로부터 높은 평가를 받았습니다:맥스무비 포테이토 지수 82% 기록간결하고 정확한 스윙으로 쌓아올린 웃음 타율이라는 호평"원작에 대한 존중과 적절한 연출로 작품의 기본을 탄탄하게 한 옳게 된 실사화".. 더보기 우회상장을 통해 큰이익을 얻기 위한 조건 우회상장(역인수, Reverse Takeover)을 통해 큰 이익을 얻기 위한 주요 조건들을 살펴보겠습니다.핵심 성공 조건대상 기업 선정 우회상장의 성공은 적절한 상장 껍데기(shell company) 선택에서 시작됩니다. 부채가 적고 불필요한 법적 리스크가 없는 깨끗한 상장사를 찾는 것이 중요합니다. 시가총액이 상대적으로 작아 인수 비용이 합리적인 기업이 유리합니다.강력한 사업 모델 인수 주체가 되는 비상장 기업은 확실한 성장성과 수익성을 보여줄 수 있어야 합니다. 시장에서 차별화된 경쟁력을 가진 사업 모델, 안정적인 현금흐름, 그리고 명확한 성장 전략이 필요합니다.적절한 밸류에이션 우회상장 과정에서 기업 가치 평가가 합리적 수준에서 이루어져야 합니다. 과도한 프리미엄을 지불하면 상장 후 주가 상승 여.. 더보기 소득구간별 급여 실수령액 비교 분석 한국의 2025년 세법을 기준으로 연봉 8000만원과 1억원 직장인의 실수령액을 계산해드리겠습니다.핵심 요약연봉이 8천만원에서 1억원으로 2천만원(25%) 증가할 때, 실제 받는 돈은 약 1,346만원(22%) 증가합니다. 추가 소득 2천만원 중 실제로 받는 돈은 34%에 불과합니다.상세 비교연봉 8,000만원실수령액: 6,040만원 (월 503만원)실수령률: 75.5%사회보험료: 654만원소득세+지방소득세: 1,306만원연봉 1억원실수령액: 7,386만원 (월 615만원)실수령률: 73.9%사회보험료: 752만원소득세+지방소득세: 1,862만원주요 차이점월 실수령액 차이: 112만원연봉은 167만원 차이나지만 실제로는 112만원만 더 받게 됩니다세금 부담 증가: 654만원추가 연봉 2천만원 중 654만.. 더보기 국고채 금리와 콜금리의 상관관계 기본적인 관계 콜금리는 단기 금리의 기준이 되고, 국고채 금리는 장기 금리를 대표합니다. 일반적으로 콜금리가 상승하면 국고채 금리도 함께 상승하는 양의 상관관계를 보입니다.전달 메커니즘 한국은행이 기준금리를 조정하면 콜금리가 즉시 반응하고, 이는 채권시장을 통해 국고채 금리에 영향을 미칩니다. 콜금리 상승 시 단기 자금조달 비용이 증가하면서 장기 채권에 대한 요구수익률도 높아지게 됩니다.기간구조 효과단기 국고채(1-2년)는 콜금리와 매우 높은 상관관계를 보입니다장기 국고채(10년 이상)는 상관관계가 상대적으로 낮으며, 경기전망이나 인플레이션 기대 등 다른 요인들의 영향을 더 많이 받습니다예외 상황 경기 불확실성이 클 때는 'flight to quality' 현상으로 인해 콜금리는 상승하지만 안전자산인 국.. 더보기 MCP로 퍼플렉시티 따라하기 (Claude for Desktop) Model Context Protocol(MCP)을 활용하는 예제를 실습해봅니다. LLM(Claude for Desktop)이 Puppeteer를 통해 웹브라우저를 제어하는 과정을 통해 다양한 데이터를 사용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있습니다. 실습을 위해서는 로컬 컴퓨터에 Clause for Desktop 설치가 필요하며, Claude 무료 사용자인 경우 토큰 제한으로 인해 응답 결과가 제한적일 수 있습니다. 1. MCP 프로세스 흐름도1) AI 호스트의 Claude 에 MCP 검색을 활용하여 "영화 관상 리뷰" 질의를 요청합니다. 3) MCP 서버는 Puppeteer 를 이용하여 웹문서를 수집하여 아래와 같은 데이터를 AI 호스트에 제공합니다.[ { "title": "사극 영화 관상 줄거리.. 더보기 창덕궁과 창경궁의 차이 창덕궁과 창경궁은 모두 서울 종로구에 위치한 조선 시대의 궁궐로, 경복궁과 함께 조선 왕조의 중심이 되었던 궁궐들입니다. 하지만 이 두 궁은 역사적 배경과 역할, 건축 양식 면에서 차이가 있습니다.1. 창덕궁 (昌德宮)창덕궁은 1405년 태종 때 지어진 궁궐로, 조선의 임금들이 경복궁에 이어 자주 거처했던 궁궐입니다. 조선 왕조의 법궁(法宮)은 경복궁이지만, 창덕궁은 실제로 임금들이 더 많이 사용한 생활 중심 궁궐이었습니다.특징유네스코 세계유산: 창덕궁은 1997년에 세계유산으로 지정될 정도로 자연 지형을 잘 활용한 궁궐입니다.자연친화적인 배치: 건물들이 산의 경사에 맞춰 자유롭게 배치되었으며, 궁궐 뒤편에 있는 후원(비원)은 정원으로 유명합니다.왕들의 주요 거처: 특히 임진왜란 이후 경복궁이 파괴된 후.. 더보기 To create a drawer in the footer using Tailwind CSS To create a drawer in the footer using Tailwind CSS, you can make a sliding drawer that appears from the bottom of the screen when a button is clicked. Here's how you can create a footer drawer that slides up:HTML & Tailwind CSS Example for Footer Drawerhtml lang="en">head> meta charset="UTF-8"> meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> title>Footer Drawer with Tai.. 더보기 Control a drawer (a sliding menu or sidebar) using Tailwind CSS To control a drawer (a sliding menu or sidebar) using Tailwind CSS, you typically need to combine Tailwind’s utility classes with a bit of custom JavaScript or a front-end framework (like Alpine.js or React) to handle the opening and closing of the drawer.Here's how you can create and control a drawer using Tailwind CSS:1. Basic Structure of a DrawerA drawer can be implemented as a hidden side m.. 더보기 KNN(K-Nearest Neighbors) 활용한 이미지 분류 이미지 분류를 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 사용하여 구현할 수 있습니다. KNN은 레이블이 있는 데이터를 기반으로 새로운 데이터 포인트의 범주를 예측하는 비지도 학습 알고리즘으로, 이미지 분류에도 사용할 수 있습니다. 하지만 KNN은 이미지와 같이 고차원 데이터를 다룰 때 성능이 떨어질 수 있으며, 비교적 간단한 특징 벡터를 추출한 후 사용해야 효율적입니다.KNN을 사용한 이미지 분류 구현 방법데이터 준비 및 전처리이미지 데이터를 수집하고, 각 이미지를 벡터화합니다.이미지 크기를 조정하고, 그레이스케일 또는 RGB 픽셀 값을 특징 벡터로 변환합니다.KNN 알고리즘을 사용한 분류Python의 scikit-learn 라이브러리를 활용하여 KNN을 쉽게 구현할 수 있습니다.1. 데이.. 더보기 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 이미지 분류 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 이미지 분류는 딥러닝에서 매우 일반적인 방법입니다. CNN은 이미지 데이터를 분석하고 특징을 추출하여 이미지를 분류하는 데 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 과정은 크게 CNN 모델을 설계하고, 훈련시킨 후 평가하는 단계로 나뉩니다.CNN을 활용한 이미지 분류의 일반적인 단계:1. 데이터 준비이미지 데이터를 수집하고, 학습(training), 검증(validation), 테스트(test) 세트로 나눕니다.데이터 전처리 과정에서는 이미지 크기 조정, 정규화(normalization), 데이터 증강(data augmentation) 등의 작업을 합니다.2. CNN 모델 설계 CNN은 일반적으로 다음과 같은 구성 요소로 이루어집니다:Conv.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
