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B급 개발자 이야기, 인생은 B 컷이 전부다.

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5월 4일자 FAANG(메타, 아마존, 애플, 넷플릭스, 구글/알파벳) 뉴스 메타(페이스북)메타는 이번 주 실리콘밸리 본사에서 첫 AI 개발자 행사 ‘LlamaCon’을 열고, 자체 오픈소스 AI 모델인 Llama 4와 AI 챗봇 ‘메타 AI’의 새로운 기능을 공개했습니다. 마크 저커버그 CEO는 “내년까지 메타 전체 코드의 절반을 AI가 작성하는 것이 목표”라고 밝히며, AI 개발과 데이터센터 확장에 최소 600억 달러를 투자할 계획임을 강조했습니다. 유럽에서는 5월 말부터 페이스북·인스타그램 게시물, 사진, 댓글 등 공개 데이터를 AI 학습에 활용하기로 해 개인정보 보호 논란이 일고 있습니다. 이에 유럽 이용자들은 데이터 활용에 동의하지 않을 경우 별도 이의 제기를 해야 합니다. 한편, 삼성전자 이재용 회장과 저커버그 CEO가 미국에서 만나 AI, 반도체 등 미래사업 협력 가.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
분야별 데이터 수집 전략 가이드 시리즈 - 1화. 오픈데이터 시대의 핵심 무기, 왜 수집 전략이 중요한가 메타 설명: AI, 자동화, 데이터 기반 의사결정이 일상이 된 시대. 수많은 데이터 가운데 무엇을, 어떻게 수집할 것인가는 이제 전략 그 자체입니다. 오픈데이터의 시대, ‘접근’보다 ‘전략’이 중요해졌다 2025년 현재, 데이터는 더 이상 소수 기업만의 특권이 아닙니다.정부, 지자체, 민간기업, 글로벌 API 제공처까지 — 수천 개의 데이터셋이 무료 혹은 간단한 인증 절차만으로 누구에게나 공개되고 있습니다. 하지만 단순히 ‘있는 데이터’를 쓰는 것과, ‘목적에 맞는 전략적 수집’을 하는 것의 차이는 큽니다.AI 모델링, 트렌드 분석, 수익형 블로그, 투자 리서치 등 어떤 목적이든 결국 다음 질문이 필요합니다: “우리는 어떤 데이터를, 어떻게 모아야 하는가?” 이 질문에 명확히 답하는 것이 바로 **데이.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 5. 4.
데이터 수집과 EDA 전략 시리즈 – 1화. 데이터 수집의 전략: 출처, 방식, 고려사항 데이터 분석을 공부하면서도 수집에 대한 고민은 뒷전으로 미뤄두는 경우가 많다.하지만 실무 현장에서는 이 ‘수집’이 분석 성패를 좌우한다.분석 목적에 맞는 데이터를 ‘어디서’, ‘어떻게’, ‘합법적으로’ 확보하느냐는그 자체로 전략이며 기술이다. 이번 글에서는 분석가가 데이터를 얻을 수 있는 실제 출처 목록과 수집 방식,그리고 수집 시 반드시 고려해야 할 핵심 사항들을 실전 예제와 함께 다룬다. 데이터 수집의 기본: 단순한 다운로드가 아닌 ‘설계’다 수집은 단순히 CSV 파일을 다운로드하는 행위로 끝나지 않는다.‘왜 이 데이터를, 이 방식으로 가져왔는가?’에 대한 명확한 기준과 목적이 있어야 한다.즉, 수집은 분석의 전초전이자 설계다. 1. 데이터를 얻을 수 있는 진짜 장소들 (2025년 최신 정리) 분.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
AI/ML 기반 데이터 분석 시리즈 4화 - 데이터 수집과 탐색적 분석(EDA)의 전략과 실전 데이터 분석 프로젝트의 품질은 데이터를 어떻게 ‘얻고’, ‘이해하고’, ‘정제했는지’에서 결정됩니다.그 시작점이 바로 데이터 수집(Data Acquisition) 과 탐색적 데이터 분석(EDA, Exploratory Data Analysis) 입니다.이 글에서는 AI/ML 기반 분석 프로젝트를 위한 데이터 수집 전략과 EDA 흐름을 실전 중심으로 정리합니다. 데이터는 어디서 오는가: 수집 채널의 종류 분석 대상 데이터는 다양한 방식으로 수집할 수 있습니다. 주요 채널은 다음과 같습니다. 1. 공개 데이터셋 Kaggle Datasets, UCI ML Repository, Data.gov, 공공데이터포털학습, 연구, 프로토타이핑에 적합 2. API 기반 수집 REST API, GraphQL, Web A.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
Python 마스터 시리즈 5화 – 반복문 for, while 구조와 실전 패턴 파이썬 반복문 for, while 구조를 체계적으로 분석하고, 실전에서 자주 사용하는 반복 패턴과 최적화 기법까지 전문가 시선으로 설명합니다. 반복문 내부에서의 성능 고려, 코드 가독성 향상 방안도 함께 다룹니다. 1. 도입 – 반복문은 코드의 확장성과 직결된다 초급 개발자들이 반복문을 단순한 ‘기능’으로만 여긴다면,경험 많은 개발자들은 반복문을 ‘구조화된 반복 제어’, 즉 패턴의 핵심으로 이해한다. 파이썬은 특히 for와 while을 직관적으로 사용할 수 있는 문법을 제공하지만,그만큼 로직의 간결함과 효율성 설계 능력이 함께 요구된다. 이번 글에서는 반복문 문법을 넘어서실무에서 반복문을 어떻게 구조화하고 최적화할 수 있는지를 함께 살펴본다. 2. 본문 – 반복문의 기본 구조와 사용 전략 2.1 f.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
NestJS 마스터 시리즈 9화. 예외 처리 전략 – 오류는 숨기지 말고 설계하라 “서비스 품질은 에러 메시지를 보면 알 수 있다” NestJS에서 예외 처리 시스템을 구조적으로 설계하는 방법을 다룹니다. HTTP 예외, ExceptionFilter, 커스텀 예외 클래스까지 실무 중심으로 예외 설계 전략을 소개합니다. 에러를 숨기는 백엔드는 신뢰할 수 없다 현업에서 발생하는 많은 장애는, 에러 그 자체보다 에러가 제대로 처리되지 않은 결과에서 시작된다.NestJS는 @nestjs/common 모듈에 예외 처리 시스템을 내장하고 있으며, 이를 통해 통일된 에러 응답과 로깅 전략을 설계할 수 있다. 기본 예외 – HttpException 사용하기 NestJS는 HttpException 클래스를 통해 명시적인 에러 응답을 만들 수 있다.import { HttpException, Http.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
AI 모델 만들기 시리즈 4화 – 특징과 레이블, 그리고 데이터셋을 어떻게 나눠야 하는가? AI 모델을 만든다고 할 때, 사람들은 종종 알고리즘이나 성능 지표에 먼저 관심을 가집니다.하지만 그보다 먼저 데이터 구조의 본질을 꿰뚫어보는 시야가 필요합니다.모델의 성능은 입력값(특징)과 정답(레이블)을 얼마나 잘 정의하고 나누었는지에 따라 근본적으로 달라지기 때문입니다. 특징과 레이블이란 무엇인가? 특징 (Feature) 모델에 입력되는 변수들, 즉 예측을 위한 단서입니다.실세계 데이터를 수치화하거나 벡터화한 정보라고 볼 수 있습니다. 예시:의료 데이터: 나이, 혈압, 체온쇼핑몰 데이터: 상품 카테고리, 사용자 구매횟수텍스트 데이터: 단어의 TF-IDF 값, 단어 임베딩 벡터 좋은 특징은 모델이 예측에 필요한 핵심 정보를 담고 있어야 하며, 불필요한 노이즈를 줄이는 방향으로 정제되어야 합니다... 공감수 1 댓글수 0 2025. 5. 4.
전자정부 표준프레임워크 시리즈 3화 – eGovFrame 아키텍처 한눈에 보기: 핵심 구조와 흐름 정리 전자정부 표준프레임워크의 아키텍처 구조와 핵심 흐름을 실무 관점에서 분석합니다. Controller부터 DAO까지의 요청 흐름, 공통 모듈의 역할, 트랜잭션 처리 방식 등을 정리합니다. 1. 왜 아키텍처 구조부터 이해해야 할까? 전자정부 표준프레임워크는 공공 시스템을 위한 정형화된 아키텍처 구조를 제공합니다.이 구조를 정확히 이해하지 못하면, 샘플 프로젝트는 돌지만 실제 구현에서 오류가 발생하고업무 모듈을 확장하거나 커스터마이징할 때 구조가 무너지고인수인계나 유지보수 단계에서 치명적인 오류가 생깁니다. 프레임워크를 쓸 줄 아는 것과프레임워크의 철학과 구조를 이해하고 설계할 수 있는 것은 다릅니다.이번 화에서는 그 차이를 명확히 정리합니다. 2. 전체 구성 개요 – 5계층 구조 전자정부 표준프레임워크는.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
Whisper 시리즈 9화 – Whisper vs Google STT vs Azure Speech, 3대 AI 음성 인식 비교 분석 현재 시장에는 다양한 AI 기반 음성 인식(STT) 서비스가 존재합니다.그중에서도 가장 많이 언급되는 대표주자는 OpenAI Whisper, Google Cloud Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech입니다. 이번 글에서는 이 세 가지 음성 인식 솔루션을 실제 사용성과 기술 관점에서 정확도, 속도, 비용, 언어 지원, API 활용성 등 5가지 핵심 요소로 비교 분석해보겠습니다. Whisper vs Google STT, Azure Speech 비교, STT 정확도 비교 항목 요약표Whisper vs Google STT vs Azure Speech라이선스오픈소스 / 유료 API (OpenAI)유료 API유료 API정확도높음 (특히 다국어)높음 (영어 최적화)중~상 (대화체 .. 공감수 2 댓글수 0 2025. 5. 4.
FastAPI 시리즈 5화 - Swagger UI와 ReDoc: 자동 문서화의 힘 FastAPI는 Swagger UI와 ReDoc을 기본으로 제공해 API 문서를 자동으로 생성합니다. 본 글에서는 그 구조와 실무 활용법을 정리해 API 문서화 효율을 극대화합니다. 개발자들이 FastAPI를 선택한 진짜 이유? FastAPI는 “문서화의 고통”을 자동화합니다.대다수 웹 프레임워크에서 API 문서는 개발자의 추가 작업이 필요하지만,FastAPI는 OpenAPI 3.0 스펙에 맞춘 API 명세를 자동 생성합니다. 그 결과물로 바로 확인할 수 있는 두 가지 강력한 UI가 바로 Swagger UI와 ReDoc입니다. 1. Swagger UI – 인터랙티브한 테스트 콘솔 📌 접속 경로 기본 URL에서 /docs로 접속예: http://localhost:8000/docs 📌 주요 기능 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
Spring Boot 시리즈 25편 – 멀티 프로파일 설정 전략: dev/staging/prod 환경 분리 실전 가이드 Spring Boot에서 dev, staging, prod 환경을 분리해 설정값을 관리하는 멀티 프로파일 전략을 소개합니다. 실무 기준의 yml 설정 구조와 운영 자동화를 함께 설명합니다. Spring Boot 시리즈 25편 – 멀티 프로파일 설정 전략: dev/staging/prod 환경 분리 실전 가이드 실제 서비스에서는 하나의 코드를 가지고도개발, 테스트, 운영 환경에서 다른 설정을 적용해야 할 때가 많습니다. 이런 환경 분리를 효율적으로 지원하기 위한 핵심 기능이 바로Spring Boot의 프로파일(Profile) 기능입니다. 이번 글에서는 실전 프로젝트 기준으로 개발(dev), 스테이징(staging), 운영(prod) 환경을 분리하는 구조프로파일에 따른 설정값 자동 적용CI/CD 및 서버 배.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 4.
AI 모델 만들기 시리즈 3화 – 데이터에서 모델 배포까지, AI 개발의 전체 흐름을 꿰뚫다 AI 모델 개발은 단순히 코드를 짜고 돌리는 수준에서 그치지 않습니다.현실 세계에서 AI는 데이터 수집부터 실사용까지 이어지는 완전한 시스템으로 작동해야 하며,그 안에는 수많은 판단 지점과 실무적 고려사항이 존재합니다.이번 글에서는 AI 모델 개발의 전 과정을 단계별로 분해하여,각 단계에서 무엇을 고려해야 하는지, 어떤 도구와 개념이 필요한지를 실무 관점에서 설명합니다.개념 설명: AI 모델 개발은 순환적이다AI 모델 개발은 단선적 구조가 아니라 반복과 개선이 전제된 순환 구조를 가집니다.실제 AI 프로젝트는 다음과 같은 전체 흐름으로 진행됩니다.문제 정의데이터 수집데이터 전처리모델 설계 및 학습성능 평가재학습 및 튜닝배포 및 운영피드백 기반 개선이 중 어느 하나라도 부실하면, 모델의 성능은 물론 실제 .. 공감수 2 댓글수 1 2025. 5. 4.
AI 모델 만들기 시리즈 2화 – 지도학습, 비지도학습, 강화학습… 언제 어디에 쓰일까? AI 모델을 만든다는 것은 곧 "기계에게 학습을 시킨다"는 의미입니다.하지만 학습이라고 다 같은 학습이 아닙니다. 어떤 데이터를 가지고, 어떤 문제를 풀고 싶은지에 따라 학습 방식이 완전히 달라지기 때문입니다.이번 글에서는 AI의 대표적인 세 가지 학습 방식 – **지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning)**의 개념과 차이를 실제 사례 중심으로 설명합니다.왜 학습 방식을 구분해야 할까?AI 개발 현장에서는 문제 정의가 매우 중요합니다.‘무엇을 예측할 것인가?’ ‘정답은 존재하는가?’ ‘데이터에 라벨이 있는가?’와 같은 질문에 따라 사용하는 학습 방식이 달라집니다.1. 지도학습 (Supervis.. 공감수 4 댓글수 1 2025. 5. 3.
AI 모델 만들기 시리즈 1화 – 인공지능, 머신러닝, 딥러닝… 뭐가 어떻게 다른 걸까? AI, 머신러닝, 딥러닝. 요즘 이 세 가지 단어는 거의 묶음처럼 따라다닙니다.하지만 실제로 이들 사이에는 명확한 위계와 역할 구분이 있습니다.AI 모델을 만들고자 한다면, 시작은 이 기본 개념의 정확한 이해부터입니다.🤖 AI란 무엇이고, 그 안에 무엇이 들어있는가?AI는 Artificial Intelligence, 즉 인공적으로 만든 지능을 뜻합니다.기계가 인간처럼 '생각하고 판단하고 행동할 수 있는 능력'을 의미하죠.하지만 실제로 AI가 똑똑해지기 위해서는 데이터를 통해 스스로 학습하는 능력, 바로 머신러닝이 핵심입니다.계층 구조 기술 범위 대표 예시인공지능(AI)인간 지능을 모방하는 모든 기술자율주행차, 챗봇머신러닝(ML)데이터를 통해 규칙을 학습이메일 스팸 분류, 추천 시스템딥러닝(DL)인공신경.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
Python 마스터 시리즈 4화 – 조건문 if, elif, else 구조와 실전 패턴 파이썬 조건문 if, elif, else 문법을 체계적으로 분석합니다. 실전 코딩 패턴과 함께 조건문 작성 시 주의할 점, 코드 최적화 방법까지 전문가 시선으로 정리합니다. 조건문은 단순 분기 이상의 의미를 가진다 조건문은 프로그램의 흐름을 제어하는 핵심 구조다.하지만 단순히 if, elif, else를 사용하는 것만으로는복잡한 실제 상황을 정확하게 모델링할 수 없다. 특히 파이썬은 다른 언어보다 더 명확하고 직관적인 조건문 구문을 제공하지만,그만큼 가독성과 로직의 깔끔함이 요구된다. 이번 글에서는 문법 자체는 물론,실제 문제 해결에 필요한 조건문 작성 패턴까지 심도 있게 다룬다. 조건문 기본 구조와 고급 패턴 기본 if 문 구조if 조건식: 실행문 조건식이 참(True)이면 들여쓰기된 실행문.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
전자정부 표준프레임워크 시리즈 2화 – 왜 아직도 eGovFrame이 중요한가: 공공 SW의 현실과 입찰 생태계 전자정부 표준프레임워크가 여전히 공공 시스템 개발에서 필수 기술로 요구되는 이유를 제도, 시장, 기술, 유지보수 관점에서 심층 분석합니다. 1. 들어가며 – 기술보다 중요한 것: ‘입찰 논리’ 요즘 개발자 커뮤니티에서는 전자정부 표준프레임워크(eGovFrame)를 언급하면 종종 이런 반응이 나옵니다. “그건 옛날 기술 아닌가요?”“Spring Boot로 하면 더 간단하고 깔끔한데 왜 굳이?” 이 말은 기술적으로는 맞습니다.하지만 공공 프로젝트에서 기술은 전부가 아닙니다. 전자정부 표준프레임워크는 단순히 기술적 선택이 아니라, **입찰 생태계의 제약조건을 반영한 ‘시장의 룰’**입니다.이 룰을 이해하지 못하면, 공공 소프트웨어 개발에서는 어떤 프로젝트에도 참여할 수 없습니다. 2. 왜 여전히 eGovF.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
Whisper 시리즈 8화 – Whisper 음성 인식 정확도 높이기, 세팅 최적화와 실전 팁 Whisper는 이미 높은 정확도를 자랑하는 음성 인식 모델이지만, 실제 사용 환경에서는 결과 품질이 좌우되는 요인이 적지 않습니다.특히 배경 소음, 마이크 품질, 발화 습관, 모델 설정 등은 인식 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 Whisper의 정확도를 한 단계 더 끌어올릴 수 있는 환경 최적화 팁과 실전 적용 전략을 정리합니다. 🎯 핵심 키워드: Whisper 정확도 향상, Whisper 튜닝, 음성 전처리, Whisper 설정 정확도에 영향을 주는 주요 요소 Whisper의 성능은 다음 5가지 요소에 크게 좌우됩니다. 음원 품질 (마이크, 인코딩)모델 크기 (tiny ~ large)배경 소음 여부발화 속도와 명료성오디오 전처리 및 샘플링 레벨 이제 각 항목별로 구체적인 최적화 방.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
FastAPI 시리즈 4화 - 요청(Request)과 응답(Response) 데이터 핸들링: Pydantic 모델 이해하기 FastAPI에서 Pydantic을 활용한 데이터 검증과 직렬화 처리 방식을 다룹니다. 요청 바디, 응답 스키마, 필드 유효성 검사까지 실전 예제를 중심으로 설명합니다. FastAPI는 왜 Pydantic을 선택했을까? FastAPI가 다른 Python 웹 프레임워크와 가장 뚜렷하게 다른 지점은 데이터 모델링에 Pydantic을 채택했다는 점입니다.Pydantic은 단순한 데이터 클래스가 아니라 유효성 검사, 직렬화/역직렬화, 문서화까지 책임지는 핵심 엔진입니다. 즉, FastAPI는 “Pydantic 없이는 설명할 수 없는 프레임워크”입니다. 1. 요청 데이터 처리 – BaseModel 사용법from fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
Spring Boot 시리즈 24편 – Swagger와 SpringDoc을 활용한 API 문서 자동화 전략 Spring Boot에서 Swagger와 SpringDoc(OpenAPI 3)으로 API 문서를 자동화하는 방법을 설명합니다. 설정, 문서화 커스터마이징, 운영 환경 적용 팁까지 실전 중심으로 정리했습니다. Spring Boot 시리즈 24편 – Swagger와 SpringDoc을 활용한 API 문서 자동화 전략 현대 개발에서 API 문서는 선택이 아니라 필수입니다.내부 팀원, 프론트엔드, 외부 파트너, B2B 고객까지 모두가 정확하고 일관된 API 명세를 원합니다.Spring Boot 프로젝트에서는 Swagger와 SpringDoc을 통해 이를 자동화할 수 있습니다. 이번 글에서는 Spring Boot 2.x/3.x 환경에서의 문서 자동화 도구 선택 기준,SpringDoc(OpenAPI 3)의 설정과.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
AI/ML 기반 데이터 분석 시리즈 2화 - 머신러닝 vs 딥러닝: 데이터 분석에서의 역할과 차이점 머신러닝과 딥러닝은 모두 인공지능의 핵심 축을 구성하지만, 데이터 분석에 적용될 때 역할, 접근 방식, 활용 범위에 뚜렷한 차이를 보입니다. 이 글에서는 두 기술이 어떻게 다른 분석 문제를 해결하며, 실제로 어떤 기준으로 선택되어야 하는지 구체적으로 설명합니다. 머신러닝이란 무엇인가 머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 예측 또는 분류를 수행하는 알고리즘 체계입니다. 사람이 직접 규칙을 코딩하지 않아도, 알고리즘이 데이터에서 직접 규칙을 추론합니다. 가장 널리 알려진 머신러닝 알고리즘은 다음과 같습니다: 회귀(Regression): 숫자 예측결정 트리(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest): 분류 및 조건 분기 예측서포.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 3.
AI/ML 기반 데이터 분석 시리즈 1화 - AI 기반 데이터 분석이란 무엇인가 AI 기반 데이터 분석은 단순한 통계 분석을 넘어서, 대규모 데이터 속 패턴을 자동으로 발견하고 예측까지 가능하게 합니다. 이 글에서는 기존 분석과의 차이, 시장 흐름, 적용 사례를 중심으로 AI 분석의 기본 구조를 살펴봅니다. 데이터 분석의 패러다임은 어떻게 변하고 있는가한때 데이터 분석은 엑셀과 통계 패키지를 중심으로 진행됐습니다. 그러나 최근 시장의 중심은 AI 기반 분석(Artificial Intelligence-powered Analytics) 으로 급격히 이동하고 있습니다.특히 비즈니스, 산업, 의료, 금융 등 거의 모든 영역에서 머신러닝(Machine Learning) 과 딥러닝(Deep Learning) 기술이 데이터 분석의 엔진 역할을 하고 있습니다. 전통적 분석 vs AI 기반 분석.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 2.
전자정부 표준프레임워크 시리즈 1화 – 전자정부 표준프레임워크란 무엇인가 전자정부 표준프레임워크(eGovFrame)의 등장 배경과 철학, 그리고 왜 여전히 중요한 공공 소프트웨어의 근간인지 심층적으로 분석합니다. 서론 – 공공 소프트웨어는 왜 항상 ‘표준’을 요구하는가? 대한민국의 공공 IT 시스템 개발은 민간 영역과는 다르게 움직입니다.빠른 기술 교체보다는 안정성과 지속 가능한 유지보수 체계가 강조되며,이러한 환경 속에서 등장한 것이 바로 **전자정부 표준프레임워크(eGovFrame)**입니다. 이 프레임워크는 단순한 개발 도구를 넘어,공공 프로젝트의 품질과 일관성을 유지하기 위한 국가 차원의 설계 규칙으로 자리 잡았습니다. 전자정부 프레임워크의 등장 배경 2000년대 초중반, 각 공공기관은 서로 다른 개발 언어와 구조로 시스템을 구축해왔습니다.그 결과는 다음과 같았습니.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 5. 2.
streamlit vs gradio vs dash Streamlit, Gradio, Dash는 모두 데이터 앱이나 AI 데모를 빠르게 구축하기 위한 Python 기반 프레임워크입니다. 하지만 이 세 가지는 목적, 사용 편의성, 확장성에서 서로 뚜렷한 차이가 있습니다. 아래에 핵심 비교를 정리했습니다.핵심 비교 요약 항목 Streamlit Gradio Dash주요 목적데이터 시각화 대시보드, 실험용 앱머신러닝/AI 모델 데모, 웹 컴포넌트 UI기업용 데이터 앱, 분석 앱UI 구성단순한 위젯 + Markdown기본 제공 UI 요소 중심 (입출력 위주)HTML/CSS + 콜백 기반 고급 구성사용 난이도가장 쉬움 (초보자 친화적)매우 쉬움 (AI 초보자 중심)중급 이상 (Flask-like 구조)확장성/복잡한 앱중간 (페이지 나누기 가능)낮음 (단일 기능 중.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 2.
JHipster 시리즈 1화 - JHipster란 무엇인가? JHipster는 단순한 코드 생성기를 넘어, 실무 개발자가 빠르게 사용할 수 있는 Spring Boot + React 기반의 생산성 도구입니다. 본 글에서는 JHipster의 핵심 개념과 현재 다시 주목받는 이유를 분석합니다.JHipster, 단순한 코드 생성기가 아니다JHipster는 Java + Spring Boot 기반 백엔드와 React/Angular/Vue 기반 프론트엔드를 동시에 생성하는 풀스택 애플리케이션 생성 도구입니다. "코드 생성기"라는 단어로 단순하게 치부하기엔, 그 기능과 철학은 훨씬 깊습니다.많은 개발자들이 Spring Initializr에서 시작된 프로젝트를 2~3일 동안 구조화하고 설정 파일을 만지며 시간을 보내곤 합니다. JHipster는 이 과정을 5분 안에 자동화합니다... 공감수 1 댓글수 0 2025. 5. 2.
NestJS 마스터 시리즈 8화. 비동기 프로그래밍과 RxJS – NestJS의 Reactive 구조를 이해하라 "Promise로는 충분하지 않다. NestJS가 RxJS를 기본으로 채택한 이유"메타 설명 (SEO 최적화용)NestJS에서 비동기 프로그래밍을 어떻게 처리하는지, Promise와 RxJS Observable의 차이, Reactive Stream 기반 설계 철학을 실전 예제와 함께 설명합니다.비동기 처리, 그 이상이 필요한 순간Node.js는 기본적으로 비동기 이벤트 루프 위에서 동작한다. 하지만 복잡한 백엔드 로직에서는 단순한 Promise로 처리하기에는 한계가 있다.NestJS는 이런 구조적 복잡성을 해결하기 위해 RxJS 기반의 비동기 흐름 처리 시스템을 내장하고 있다.NestJS는 내부적으로 모든 비동기 처리를 Observable 기반으로 통합할 수 있도록 설계되어 있다.Promise vs Ob.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 5. 2.
FastAPI 시리즈 3화 - FastAPI 기본 라우팅: GET, POST, PUT, DELETE 작성법 FastAPI에서 다양한 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 사용하는 라우팅 구현 방법을 실제 코드 예제 중심으로 정리합니다. RESTful API 구조를 이해하고 싶은 개발자에게 실질적인 도움이 됩니다.FastAPI의 라우팅 구조, 왜 중요한가?FastAPI는 경량 프레임워크이지만, 라우팅 시스템만큼은 굉장히 탄탄하게 설계되어 있습니다.단순히 URL에 함수를 연결하는 걸 넘어서, 함수 시그니처 기반으로 문서화와 검증까지 자동화합니다.이 장에서는 대표적인 HTTP 메서드에 대한 FastAPI 라우팅을 하나씩 실습해보겠습니다.1. GET – 데이터 조회 요청from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/users")def get_us.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 2.
Whisper 시리즈 7화 – Whisper 다국어 인식 테스트, 영어, 한글, 일본어 비교 분석 Whisper가 주목받는 가장 큰 이유 중 하나는 90개 이상의 언어를 지원하는 다국어 인식 능력입니다.특히 한글, 일본어처럼 고유한 음운 체계를 가진 언어도 높은 정확도로 처리할 수 있다는 점에서 기존 STT 시스템과 차별화됩니다.이번 글에서는 Whisper가 실제로 영어, 한국어, 일본어에서 어떤 성능을 보이는지 테스트하고,각 언어별 인식률과 특징, 주의할 점까지 사례 중심 분석을 통해 정리합니다.🎯 핵심 키워드: Whisper 다국어 인식, Whisper 한국어, Whisper 일본어, STT 비교테스트 개요모델: whisper-1 (OpenAI API), base 모델 (로컬 테스트)데이터:영어: TED 스피치 (표준 발음)한국어: 뉴스 클립, 일상 대화일본어: YouTube 강의, 대화평가 기.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 5. 2.
Spring Boot 시리즈 23편 – 인증과 권한 전략 아키텍처: OAuth2, JWT, Role 기반 접근 제어까지 Spring Boot에서 OAuth2, JWT 기반 인증 및 권한 관리를 안전하게 구현하는 전략을 소개합니다. 실무 중심의 Role 기반 접근 제어 설계와 구현 사례 포함.Spring Boot 시리즈 23편 – 인증과 권한 전략 아키텍처: OAuth2, JWT, Role 기반 접근 제어까지서비스가 성장하면 단순한 로그인 처리만으로는 부족합니다.외부 연동(OAuth), 모바일/웹 통합 인증, 사용자 권한별 기능 제한 등강력하면서도 유연한 인증·권한 아키텍처가 필요해집니다.이번 글에서는 Spring Boot 기반으로OAuth2 로그인JWT 토큰 인증Role/Permission 기반 인가 처리전반을 실전 아키텍처 수준으로 정리합니다.📌 1. 인증 vs 권한 – 구분부터 명확히개념 설명인증(Authentica.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 2.
NestJS 마스터 시리즈 7화. ConfigModule과 환경 설정 – .env 관리와 설정 계층 구조의 원칙 "설정은 분산되고 계층화되어야 한다. 관리되지 않는 설정은 기술 부채다"NestJS에서 ConfigModule을 활용한 환경 설정 관리 방법을 설명합니다. .env 파일 사용, 설정 계층 설계, 타입 안전성 확보, 환경별 분리 전략까지 실무 중심으로 구성합니다.설정은 코드다 – 환경 설정을 코드로 관리하자많은 Node.js 프로젝트들이 .env만 두고 끝낸다. 하지만 규모가 커지면 설정의 계층화, 타입 안전성, 환경별 분리 없이는 유지보수가 어려워진다.NestJS는 @nestjs/config 모듈을 통해 설정을 코드 수준에서 관리할 수 있도록 지원한다.이 방식은 다음과 같은 이점을 제공한다:설정 접근 방식의 일관성 유지환경 변수 누락, 오타 방지테스트 환경 분리와 유연한 설정 오버라이딩설치 및 기본 설정.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 1.
FastAPI 시리즈 2화 - FastAPI 개발 환경 구축: Python 가상환경부터 첫 서버 실행까지 FastAPI 입문자를 위한 개발 환경 구축 가이드. Python 가상환경 설정부터 Uvicorn 실행, 첫 FastAPI API 서버까지 단계별 실습을 안내합니다.1. FastAPI 프로젝트 구조는 어떻게 잡을까?FastAPI는 마이크로프레임워크이기 때문에,간단한 파일 하나로도 실행이 가능하지만,처음부터 구조화된 프로젝트 폴더를 설계하는 것이 중요합니다.기본 구조 예시:fastapi-tutorial/├── app/│ ├── main.py│ └── __init__.py├── venv/├── requirements.txt└── README.mdapp/ : 실제 FastAPI 코드가 들어가는 디렉토리venv/ : 가상환경 (Git 저장소에는 제외)requirements.txt : 패키지 리스트main.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 5. 1.

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