Allocation of Overhead Cost(제조간접비 배부)
우리는 개별원가계산의 전반적인 메커니즘과 ‘작업원가표’의 중요성을 살펴보았습니다. 직접재료비와 직접노무비는 특정 작업(Job)에 직접 추적할 수 있어 계산이 비교적 명확합니다.하지만 경영자의 진짜 […]
Job Order Costing(개별원가계산)
지난 시간에는 원가가 무엇인지, 그리고 제조원가의 3요소가 어떻게 구성되는지 ‘원가의 기초’를 살펴보았습니다. 하지만 경영자의 고민은 여기서 멈추지 않습니다. “우리 회사가
Generative vs Predictive AI(생성형과 예측형 AI)
과거의 컴퓨터는 우리가 입력한 데이터에 따라 정해진 결과만 보여주는 ‘성실한 기록원’이었습니다. 하지만 이제 인공지능은 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 세상에
Financial vs Cost Accounting(재무및 원가회계)
“현대 비즈니스에서 회계는 단순히 과거의 거래를 기록하는 장부가 아닙니다. 그것은 기업이라는 거대한 생명체가 살아 움직이는 ‘데이터 신경망’ 그 자체입니다. 하지만
Cost vs Expense(원가와 비용)
20세기 전통 회계에서 ‘돈이 나가는 것’은 단순히 장부에 기록되는 과거의 흔적이었습니다. 하지만 2026년 현재, 엔비디아(NVIDIA)와 같은 테크 거물들의 재무제표 이면에는
Transformer vs. Next-Gen AI(차세대 모형의 도전)
2017년 구글이 발표한 이 짧은 논문 한 편은 인류의 역사를 바꿨습니다. 우리가 매일 사용하는 ChatGPT, Claude, Gemini의 심장에는 바로 이
AI지식현미경
Training vs Inference(훈련과 추론)
“AI는 어떻게 박사가 되고, 어떻게 정답을 맞힐까요? 단순히 암기하는 것을 넘어 데이터 속의 패턴을 깨우치는 훈련과, 배운 지식을 꺼내 써먹는
AI vs AGI vs ASI(인공지능의 미래는 어디?)
과거의 인공지능은 우리가 정해진 규칙을 입력해야만 작동하는 ‘단순한 도구’에 불과했습니다. 체스 게임에서 승리하거나 스팸 메일을 걸러내는 정도였죠. 하지만 이제 인공지능은
Compute vs Memory(AI 성능의 병목은 어디인가?)
과거의 컴퓨터는 우리가 시키는 대로만 움직이는 ‘단순한 계산기’였습니다. 하지만 인공지능(AI) 시대의 컴퓨터는 스스로 생각하고 엄청난 양의 데이터를 학습하는 ‘거대한 지능’으로
GPU vs HBM(AI 인프라의 두 엔진)
과거의 컴퓨터가 단순히 우리가 시키는 계산을 수행하는 ‘수동적인 기구’였다면, 오늘날의 인공지능은 스스로 학습하고 판단하는 ‘지능형 시스템’으로 진화했습니다. 이러한 변화의 중심에는