쵸코쿠키의 연습장

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 소프트웨어 제품에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 특히, ChatGPT와 같은 대화형 AI의 급격한 발전과 함께 많은 기업들이 자사 제품에 AI와 ML 기술을 도입하고자 하는 시도를 하고 있습니다. 이러한 기술은 데이터를 분석하고 학습해 성능을 개선함으로써 시간이 지날수록 제품이 더욱 스마트해지고 효율적으로 작동할 수 있게 만듭니다.하지만 AI/ML 모델을 연구실 수준에서 끝내는 것이 아니라 실제 프로덕션 환경으로 옮기는 것은 큰 도전 과제입니다. 이 글에서는 AI/ML 모델을 프로덕션에 적용하기 위한 MLOps 전략과, 자동화 프로세스를 구축하여 효율적으로 배포하는 방법을 다룹니다.    AI/ML 모델을 프로덕션으로 가져오는 과정일반적으로 AI/ML 프로젝..

웹 애플리케이션을 개발하는 과정에서 로컬 환경에서는 대개 localhost URL을 사용하여 서비스를 실행합니다. 하지만 프로덕션 배포나 다른 환경으로 전환할 때는 해당 URL을 적절한 값으로 변경해야 하는데, 이러한 과정에서 환경 변수를 활용하면 더욱 유연하고 안전하게 프로젝트를 관리할 수 있습니다.이 글에서는 Angular 프로젝트에서 환경 변수를 이용하여 쉽게 구성 요소를 대체하고, Docker와 함께 환경 변수를 적용하는 방법까지 상세하게 다룹니다.    환경 변수란?**환경 변수(Environment Variables)**는 시스템 외부에서 설정할 수 있는 변수로, 애플리케이션이 실행될 때 동적으로 값을 읽어들입니다. 이를 통해 개발, 테스트, 프로덕션 등 다양한 환경에서 같은 코드베이스로도 다..

최근 몇 년 동안 의료 산업에서는 머신러닝 기술이 급격히 발전하면서 환자의 결과를 개선하고, 비용을 절감하며, 임상 워크플로우를 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. Python과 R은 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어로, 각각 고유한 장점과 활용 분야가 있습니다. 하지만 이번 글에서는 Python이 왜 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 있어 더 우수한 선택지로 평가되는지, 그 이유를 상세하게 살펴보겠습니다.    Python: 의료 산업에서의 활용과 장점Python은 배우기 쉽고 사용하기 간편한 고수준 프로그래밍 언어로, 특히 데이터 과학자들과 머신러닝 엔지니어들 사이에서 의료 분야에서 인기를 끌고 있습니다. Python이 의료 산업에서 ..

딥러닝(Deep Learning) 기술은 여러 산업 분야에서 중요한 변화를 이끌어내고 있으며, 소프트웨어 테스트에서도 그 영향력이 커지고 있습니다. 특히 **딥러닝 신경망(Deep Learning Neural Networks, DLNN)**은 테스트 케이스 자동 생성 및 최적화에 혁신적인 기여를 하고 있습니다. 이 글에서는 DLNN의 구조, 소프트웨어 테스트 케이스 생성 및 최적화에의 적용, 성공적인 사례, 그리고 향후 발전 가능성에 대해 알아보겠습니다.    딥러닝 신경망의 구조딥러닝 신경망은 수많은 계층(layer)으로 이루어져 있으며, 이 계층들은 데이터에서 고차원적인 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 신경망의 기본 구성 요소는 **노드(또는 뉴런)**이며, 각각의 노드는 주어진 입력 데이터를 처리하..

최근 인공지능 기술은 다양한 분야에서 급격히 발전하고 있으며, 그 중에서도 챗봇은 대화형 AI 모델로 큰 주목을 받고 있습니다. 그 중에서도 트위터에서 실시간으로 사람들과 상호작용하며 재미있는 답변을 제공하는 챗봇을 만드는 것은 매우 유용한 활용 사례입니다. 이번 글에서는 GPT-4와 MindsDB를 활용해 트위터에서 유명인처럼 상호작용하는 챗봇을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.챗봇은 트위터의 특정 해시태그나 멘션을 기반으로 사용자가 보내는 트윗에 반응하며, 이 과정에서 GPT-4 모델을 통해 적절한 성격과 문체로 답변을 생성합니다. 이 글에서는 Snoop_Stein이라는 가상의 인물 예제를 기반으로 챗봇을 구축하는 과정을 상세하게 설명하며, 이 챗봇은 랩과 물리학을 결합한 독특한 성격을 가지고 있습..

Gradle은 자바 프로젝트에서 매우 중요한 의존성 관리와 레포지토리 설정을 쉽게 처리할 수 있게 해줍니다. 개발 프로젝트는 다양한 외부 라이브러리나 API에 의존하게 되는데, 이들을 효과적으로 관리하지 않으면 프로젝트가 정상적으로 빌드되지 않거나 실행되지 않을 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Gradle의 build.gradle 파일에서 **dependencies(의존성)**와 repositories(레포지토리) 설정에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한 Gradle과 Maven의 의존성 관리 차이점도 설명하여 Gradle의 장점들을 알아보겠습니다.  의존성이란 무엇인가?의존성은 간단히 말해, 특정 프로젝트에서 필요한 외부 라이브러리나 API입니다. 예를 들어, 자바 애플리케이션을 개발할 때 자주 사용하..

현대 소프트웨어 개발에서는 빌드 자동화가 필수적입니다. Gradle은 이러한 빌드 자동화를 가능하게 하는 강력한 도구 중 하나로, 특히 자바 프로젝트에서 자주 사용됩니다. Gradle은 여러 기본 태스크(task)를 제공하여 컴파일, 테스트, 클린, 배포 등을 손쉽게 수행할 수 있도록 해줍니다. 이번 글에서는 Gradle 태스크를 사용하여 자바 프로젝트를 빌드하고 실행하는 방법을 자세히 설명하겠습니다.    Gradle 태스크란?Gradle에서 태스크는 프로젝트 빌드 과정에서 실행되는 작업 단위입니다. 기본적으로 Gradle은 다양한 태스크를 제공하며, 이를 통해 프로젝트 빌드, 테스트, 패키징, 배포 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. 개발자는 필요에 따라 새로운 태스크를 정의하거나 기본 태스크를 확장..

Gradle은 현대 자바 개발에서 필수적인 빌드 자동화 도구입니다. 많은 개발자들이 Maven이나 Ant에서 Gradle로 전환하는 이유는 더 유연하고 강력한 기능을 제공하기 때문입니다. 특히 Gradle CLI(Command Line Interface)를 통해 간단한 명령어로 자바 프로젝트를 생성하고 빌드할 수 있어, 복잡한 작업을 자동화하는 데 매우 유리합니다. 이번 포스팅에서는 Gradle을 사용하여 자바 애플리케이션 프로젝트를 생성하고 빌드하는 방법을 알아보겠습니다.  Gradle을 사용한 자바 프로젝트 생성1. Gradle 프로젝트 폴더 생성먼저 Gradle 프로젝트를 저장할 폴더를 만들어야 합니다. Gradle을 사용하면 여러 프로젝트를 한곳에서 관리할 수 있기 때문에, 하나의 디렉토리를 만들..

Gradle은 소프트웨어 개발에서 중요한 빌드 자동화 도구로, 특히 자바 기반 프로젝트에서 널리 사용되고 있습니다. Maven이나 Ant와 같은 이전 빌드 도구와 비교하여 더 유연하고 강력한 기능을 제공하며, 다양한 언어와 환경에서 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Gradle 프로젝트를 처음부터 생성하고, 그 안에 커스텀 태스크를 추가한 후 실행하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 이 과정을 통해 Gradle의 기본 구조와 활용 방법을 이해할 수 있습니다.  Gradle 프로젝트 생성먼저, Gradle 프로젝트를 생성하기 위한 기본 디렉토리 구조를 설정해야 합니다. 프로젝트 폴더를 생성한 후 Gradle CLI(Command Line Interface)를 사용해 Gradle 프로젝트 파일을..

Gradle은 현재 많은 개발자들 사이에서 필수적인 빌드 관리 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 안드로이드 개발에서 기본 빌드 도구로 채택되었으며, 여러 오픈 소스 프로젝트와 대기업에서도 널리 사용되고 있습니다. 대표적으로 Spring, Hibernate와 같은 프레임워크와 다수의 대규모 엔터프라이즈 시스템들이 Gradle을 활용하고 있습니다.이 블로그 글에서는 Gradle이 제공하는 주요 기능, 그 유연성 및 성능상의 장점, 다양한 프로그래밍 언어와의 통합성, 그리고 빌드 프로세스에서의 차별점을 다루어 보겠습니다. Gradle을 통해 프로젝트를 어떻게 효율적으로 관리할 수 있는지에 대해 알아보고, 기존 도구인 Maven이나 Ant와는 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.  Gradle의 주요 장점1. 다양한 ..

소프트웨어 개발자로서 빌드 프로세스를 효율적으로 자동화하고 싶다면, Gradle은 완벽한 도구입니다. 이 가이드에서는 Gradle이 현대 개발 워크플로를 어떻게 개선하는지, 이전 빌드 도구인 Ant와 Maven과 어떻게 비교되는지, 그리고 왜 Gradle이 산업 전반에서 선호되는 도구로 자리잡았는지를 심층적으로 살펴보겠습니다. Gradle의 핵심 장점부터 실제 활용 사례까지 다룰 예정이니, 이 글을 끝까지 읽으면 Gradle이 왜 빌드 자동화의 필수 도구로 떠오른 것인지 알게 될 것입니다.  Gradle이란 무엇인가?Gradle은 프로젝트의 수명 주기에서 여러 단계를 자동화할 수 있는 빌드 자동화 도구입니다. 소스 코드를 컴파일하고, 테스트를 실행하고, 소프트웨어를 패키징하며, 서버 또는 클라우드 환경에..

오늘날의 애플리케이션 환경에서는 데이터 처리 속도가 무엇보다 중요해지고 있습니다. 사용자 경험을 개선하고, 실시간 데이터 분석을 가능하게 하며, 빠른 응답성을 제공하는 시스템이 요구되고 있습니다. 특히 NoSQL과 Jakarta Data 같은 최신 사양은 이러한 요구를 충족시키기 위해 개발되었습니다. 이 글에서는 Jakarta EE 환경에서 MicroStream을 사용하여 초고속 데이터 처리와 저장을 어떻게 구현할 수 있는지 살펴보겠습니다.    MicroStream이란 무엇인가?MicroStream은 메모리 내 데이터베이스 플랫폼으로, 초고속 데이터 처리와 저장을 가능하게 하는 오픈 소스 솔루션입니다. 특히, MicroStream의 독특한 아키텍처는 디스크 기반 스토리지를 제거하고, 오버헤드를 최소화하..

최근 Microsoft Hyper-V의 시장 점유율이 증가함에 따라, VMware 관리자들은 VMware vSphere와 더불어 Hyper-V 환경을 동시에 관리해야 하는 상황에 직면하고 있습니다. Hyper-V와 VMware는 비슷한 점도 있지만, 세부적인 차이점들이 존재하며 이는 백업 방법론에도 영향을 미칩니다.이 글에서는 Hyper-V와 VMware 간의 주요 차이점을 살펴보고, 이러한 차이점이 백업 방법론에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 논의하겠습니다.  VMware vCenter Server vs. System Center Virtual Machine Manager (SCVMM)VMware vCenter Server는 VMware vSphere 환경에서 모든 호스트, 데이터 센터, 클러스터, 스..

최근 사이버 범죄의 증가와 더불어, 기업과 기관들은 IP 지리 위치 정보(IP Geolocation)를 활용하여 인터넷 기반 위협을 탐지하고 완화하는 기술을 도입하고 있습니다. IP 지리 위치 정보는 디바이스 또는 사용자의 IP 주소를 통해 지리적 위치를 파악하는 기술로, 이를 통해 온라인 활동을 모니터링하고, 잠재적인 위협을 탐지하며, 사이버 공격을 사전에 차단하는 데 기여할 수 있습니다. 이번 글에서는 IP 지리 위치 정보가 위협 인텔리전스 및 사이버 보안을 강화하는 방법에 대해 설명하겠습니다.  사이버 보안에서 IP 지리 위치 정보의 이해IP 지리 위치 데이터는 네트워크 트래픽과 디바이스의 위치를 파악할 수 있게 하여, 조직들이 잠재적 위협을 빠르게 탐지하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 도와줍니다..

오늘날 모바일 애플리케이션 개발에서는 사용자 경험과 UI 디자인이 성공적인 앱의 핵심 요소로 여겨지고 있습니다. 이를 위해 개발자들은 효율적이면서도 확장 가능한 스타일링 시스템을 필요로 합니다. 그중 하나가 바로 Tailwind CSS입니다. 특히 Tailwind CSS는 다양한 장점을 제공하여 React Native 프로젝트에서 널리 사용되고 있습니다. 이 글에서는 Tailwind CSS를 React Native 프로젝트에서 사용하는 이유와 그 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  Tailwind CSS란 무엇인가?Tailwind CSS는 매우 유연한 유틸리티 기반 CSS 프레임워크로, 다수의 사전 정의된 클래스를 통해 빠르게 사용자 인터페이스를 설계할 수 있습니다. 기존의 CSS처럼 커스텀 코드를 작..

인공지능(AI)은 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 도구로 자리 잡았으며, 그중 ChatGPT 엔진은 웹 기반 챗봇뿐만 아니라 다양한 애플리케이션에 통합될 수 있습니다. Java를 사용하는 개발자들은 OpenAI GPT 엔진을 활용해 자연어 처리 기반 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있습니다. 특히, 스케일러블한 방식으로 엔진을 사용하는 방법을 배우면 비용 절감과 성능 최적화를 동시에 이루는 것이 가능합니다.  OpenAI GPT 엔진 통합하기이번 튜토리얼에서는 ChatGPT 엔진을 Java 애플리케이션에 통합하여 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 방법을 설명합니다. 또한, 불필요한 프롬프트 요청을 최소화해 스케일러블한 구조를 설계하는 방법도 알아보겠습니다.  BudgetJourney 애플리케이션 예시Bu..

모바일 앱 개발이 점점 더 중요해짐에 따라 개발자들은 앱 개발 시 두 가지 주요 선택지를 마주하게 됩니다: Flutter와 React Native. 이 두 프레임워크는 각각 Google과 Meta(Facebook)에 의해 개발되었으며, 현재 가장 인기 있는 크로스 플랫폼 모바일 앱 개발 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 Flutter와 React Native를 비교하고, 각 프레임워크의 강점과 약점, 그리고 개발자가 선택할 때 고려해야 할 요소들에 대해 논의하겠습니다.  크로스 플랫폼 모바일 앱 개발이란?과거에는 iOS와 Android에서 각각 앱을 개발하려면 두 개의 별도 코드베이스를 유지해야 했습니다. 이는 iOS에서는 Swift 또는 Objective-C, Android에서는 Kotlin 또..

AI(인공지능)는 다양한 보안 문제에 대한 해결책을 제공하는 빠르게 발전하는 기술입니다. 특히 이메일 피싱은 기업 보안에서 간과되기 쉽지만, 중요한 위협 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이메일은 기업 커뮤니케이션에서 가장 중요한 수단이기 때문에, 이를 통한 피싱 공격은 매우 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 최근 조사에 따르면, 2022년에는 83%의 기업이 이메일 피싱 공격을 경험했으며, 이러한 공격을 효과적으로 방어하는 것은 중요한 과제가 되었습니다.이 글에서는 AI와 머신러닝(ML) 기술을 이용해 이메일 피싱을 방어하는 방법과 이를 통해 기업이 어떻게 보안 위협으로부터 스스로를 보호할 수 있는지 살펴보겠습니다.  AI가 피싱을 방어하는 방법AI를 이용한 피싱 방어는 이메일의 다양한 요소를 분석하여 ..

최근 몇 년간 **필드 서비스 관리(Field Service Management, FSM)**는 펜과 종이를 사용한 수작업 기반 스케줄링에서 고도로 디지털화된 시스템으로 발전했습니다. 하지만 여전히 개선의 여지가 있으며, 여기서 **인공지능(AI)**이 중요한 역할을 합니다. AI는 FSM의 효율성을 향상시키고, 고객 경험을 개선하며, 새로운 방식으로 데이터를 활용할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.이번 글에서는 AI가 필드 서비스 관리에 어떤 변화를 가져오고 있으며, 이를 통해 기업들이 운영 방식을 어떻게 혁신할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.  AI를 통한 효율성 향상필드 서비스 관리에서 가장 큰 과제 중 하나는 적시에 적절한 기술자를 적재적소에 배치하는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI ..

디지털 시대에 데이터는 새로운 화폐로 불리며, 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 소셜 미디어부터 IoT 장치까지, 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 이렇게 쏟아져 나오는 데이터를 처리하는 것은 기업에게 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 능력이 비즈니스 성공의 핵심 요소로 자리잡으면서, 데이터 처리 방식 선택은 기업의 경쟁력을 좌우할 수 있는 중요한 결정입니다.기업들은 데이터 처리 방식으로 크게 두 가지를 고려합니다. 바로 **배치 처리(batch processing)**와 **스트림 처리(stream processing)**입니다. 최근 들어 스트림 처리는 실시간 분석과 즉각적인 결과를 제공할 수 있다는 점에서 많은 기업들이 선..