쵸코쿠키의 연습장

리액티브 프로그래밍은 한때 큰 인기를 끌었지만, SQL 데이터베이스에 접근하는 순간 리액티브 특성이 사라지는 문제로 인해 그 장점을 충분히 활용하지 못하는 상황이 있었습니다. 기존 애플리케이션과 새로운 애플리케이션에서 SQL 데이터베이스가 중요한 역할을 담당하는 만큼, 리액티브 프로그래밍의 전체 이점을 누리기는 어렵고 복잡성이 높아지는 단점이 있었습니다.하지만 최근 몇 년간 상황은 크게 달라졌습니다. PostgreSQL, MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle과 같은 인기 있는 데이터베이스에 대해 리액티브 드라이버가 제공되기 시작했으며, 이를 기반으로 다양한 프레임워크에서 리액티브 API를 제공하고 있습니다. 본 글에서는 대표적인 리액티브 데이터베이스 액세스 솔루션인 Hibern..

데이터 변환은 오늘날 많은 기업들에게 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터가 여러 시스템 간에 호환되도록 변환하는 작업은 비즈니스 통합, 생산성 향상, 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다. 최근 인공지능(AI) 기술의 발전은 데이터 변환 도구에도 혁신을 가져오고 있습니다. 이제 AI는 데이터를 처리, 추출 및 변환하는 방식을 바꾸어 기업들이 더 빠르고 정확하게 데이터를 다룰 수 있도록 돕고 있습니다. 이 블로그에서는 AI가 데이터 변환 도구에 미치는 영향을 살펴보고, 이 기술이 데이터 관리 및 처리에서 어떤 변화를 일으킬지에 대해 논의해보겠습니다.    데이터 변환 도구란?데이터 변환 도구는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하여 시스템 간의 호환성과 통합을 보장하는 소프트웨어 솔루션입니다. 이러한..

오늘날 기술 업계는 인터넷, 모바일, 클라우드 기술을 넘어 **생성형 인공지능(Generative AI)**에 빠져들고 있습니다. 이 새로운 기술은 인간의 창의력을 증대시키는 데 기여하며, AI 모델을 활용한 텍스트 생성, 이미지 생성 등의 작업이 활발하게 이루어지고 있습니다. 하지만 생성형 AI는 단순한 데모 이상의 역할을 하며, 그 중심에는 데이터가 있습니다. 본 포스팅에서는 생성형 AI가 데이터 엔지니어링에 미치는 영향과 이로 인해 발생하는 도전 과제 및 기회를 살펴보겠습니다.  데이터 접근성의 변화와 확장생성형 AI의 발전은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 훨씬 더 많은 사람들에게 유용해지게 만들었습니다. 이제 복잡한 SQL 쿼리나 분석 도구 없이도 자연어로 데..

최근 인공지능(AI)은 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 주도하고 있으며, 인터랙티브 음성 응답(IVR) 시스템도 예외는 아닙니다. IVR 시스템은 고객 서비스의 효율성을 높이는 중요한 도구로, AI의 도입을 통해 더욱 자연스럽고 개인화된 상호작용을 가능하게 합니다. 본 포스팅에서는 AI가 IVR 시스템에 미치는 영향과 이러한 시스템을 효과적으로 테스트하는 방법에 대해 깊이 있게 다루겠습니다.     IVR 시스템의 진화IVR 시스템은 20세기 후반부터 고객 서비스 분야에서 필수적인 역할을 해왔습니다. 초기 IVR 시스템은 특정 키패드 명령만을 이해할 수 있었고, 주로 고객 응답을 자동화하고 인간 상담원의 부담을 줄이기 위해 개발되었습니다. 이후 **듀얼 톤 다중 주파수(DTMF)**와 음성 인식 기능이 ..

개발자 커리어를 어떻게 발전시킬 수 있을까요? 기술 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 개발자는 이러한 변화에 발맞추어 지속적으로 성장해야 합니다. 이 글에서는 개발자 커리어 업그레이드를 위한 다양한 전략과 학습 기회, 깊이 있는 전문화, 재교육(re-skilling)의 중요성 등을 다루어 보겠습니다. 최근의 패널 토론에서 다룬 내용을 바탕으로, 다양한 개발자들이 자신의 커리어를 어떻게 확장하고 있는지에 대해 탐구해 보겠습니다.  개발자의 학습 경로와 기회개발자가 성장하는 데 있어 학습 경로는 중요한 요소입니다. 전통적으로 학습 경로라 하면 학위 취득이나 자격증 획득과 같은 공식적인 방법을 떠올리기 쉽지만, 비공식적인 방법들도 개발자의 성장을 크게 도울 수 있습니다. 여기서는 개발자가 경력을 쌓고 기술을 발..

인공지능(AI) 기술의 발전은 이미지와 텍스트 간의 경계를 허물며 새로운 창의적 가능성을 열어가고 있습니다. 특히 이미지에서 텍스트 프롬프트를 생성하는 기능은 예술가, 작가, 디자이너 등 창작자들에게 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 이번 글에서는 이미지의 스타일을 분석하고, 그에 맞는 텍스트 프롬프트를 생성해주는 AI 모델인 **"img2prompt"**를 활용하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.이미지에서 텍스트를 도출하는 방식은 간단해 보이지만, 사실 이는 AI 모델이 복잡한 계산과 학습을 통해 이미지를 이해하고 해석하는 과정을 거칩니다. 이 과정을 통해 우리는 단순한 이미지에서 상상력과 창의력을 자극할 수 있는 텍스트 프롬프트를 얻을 수 있습니다. 이 글에서는 img2prompt 모델을 활용하여 ..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 자율주행차, 웹 검색, 음성 인식 등 다양한 분야에서 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 강력한 도구로 자리잡고 있으며, 특히 IoT(사물인터넷) 엣지 디바이스와 결합되었을 때 그 잠재력은 더욱 극대화됩니다.IoT 디바이스는 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 수집된 데이터의 양이 방대하다 보니 불필요한 정보를 걸러내고 핵심 데이터를 분석하는 것이 중요합니다. 이때 AI와 ML이 등장하게 됩니다. 클라우드 기반의 AI/ML 서비스는 이러한 방대한 데이터를 효율적으로 처리하여 IoT 디바이스의 성능을 크게 향상시킵니다.이 글에서는 클라우드 기반의 AI/ML 서비..

스프링 부트(Spring Boot)는 자바 기반 애플리케이션 개발을 크게 단순화시켜 주는 프레임워크로, 특히 REST API 구축에 유용하게 사용됩니다. 스프링 부트의 핵심 특징 중 하나는 애노테이션을 활용해 복잡한 설정을 간소화하고 코드의 가독성을 높일 수 있다는 점입니다. 이 글에서는 스프링 부트 REST API 개발에 필수적인 여러 자바 애노테이션에 대해 알아보고, 이를 활용해 API를 구축하는 방법을 소개합니다.      @애노테이션이란?자바에서 애노테이션은 코드에 메타데이터를 추가하는 방식으로 사용됩니다. 메타데이터는 자바 소스 코드에 첨부되어, 컴파일러가 처리하거나 런타임 시 자바 가상 머신(JVM)이 반영할 수 있는 정보입니다. 애노테이션은 코드의 동작을 변경하거나, 특정 기능을 활성화할 때..

얼굴 인식 시스템은 모바일 기기, 공항 보안, 그리고 법 집행 기관 등에서 널리 사용되고 있는 기술 중 하나입니다. 하지만 최근 여러 연구를 통해 이 기술이 다양한 인종, 성별, 나이 등과 관련된 편향성을 가지고 있다는 사실이 드러나며 큰 우려를 낳고 있습니다. 이러한 편향성은 시스템의 정확성에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 사회적 불평등을 더욱 심화시키고 개인의 삶에 중대한 악영향을 미칠 수 있습니다.    얼굴 인식 시스템에서 발생하는 편향성 문제얼굴 인식 시스템의 편향성 문제는 특정 인구 집단에 대한 시스템의 성능 저하로 나타납니다. 특히 인종이나 성별에 따라 시스템의 오작동률이 크게 달라질 수 있는데, 이는 시스템이 특정 그룹에 대해 더 높은 오류율을 보인다는 것을 의미합니다. 예를 들어, ..

현대 웹 개발에서 API(Application Programming Interface)는 소프트웨어 시스템 간의 데이터 교환 및 상호작용을 가능하게 하는 중요한 요소입니다. API는 다양한 방식으로 구현될 수 있으며, 그 중 REST(Representational State Transfer)와 SOAP(Simple Object Access Protocol)는 가장 널리 사용되는 두 가지 주요 프로토콜입니다. 이 글에서는 REST와 SOAP의 차이점을 깊이 있게 살펴보고, 각 프로토콜이 제공하는 기능, 보안, 성능, 사용 편의성 측면에서 비교하겠습니다.  SOAP API란?SOAP는 1998년에 도입된 프로토콜로, CORBA(Common Object Request Broker Architecture)와 D..

Java 애플리케이션에서 데이터베이스와의 상호작용을 효율적으로 관리하기 위해 JPA(Java Persistence API)와 그 구현체인 Hibernate는 매우 중요한 역할을 합니다. 이 기술들은 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 손쉽게 조회하고 처리할 수 있는 방법을 제공하며, 이러한 접근 방식을 통해 성능 최적화를 이루는 것이 개발자들에게 중요한 과제 중 하나입니다. 특히, 복잡한 엔티티 관계가 존재하는 대규모 애플리케이션에서는 불필요한 데이터베이스 쿼리를 최소화하는 것이 핵심입니다.이 글에서는 Spring Data JPA에서 제공하는 **엔티티 그래프(Entity Graph)**를 활용하여 데이터베이스 조회 성능을 최적화하는 방법을 알아보고, 이를 동적으로 적용할 수 있는 기법에 대해 자세히 ..

최근 몇 년간, 생성형 AI는 많은 산업에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히 개발자들이 사용하는 도구들 중 코드 생성 AI는 매우 주목받고 있으며, 이를 통해 코드 작성 및 테스트 자동화가 점점 더 쉽게 이루어지고 있습니다. 생성형 AI는 두 가지 주요 방식으로 나뉩니다. 하나는 **대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)**을 기반으로 한 도구이고, 다른 하나는 강화 학습(RL, Reinforcement Learning) 기반의 도구입니다.이 글에서는 생성형 AI와 자동 완성 도구의 차이를 살펴보고, 개발자가 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지에 대해 알아보겠습니다. 특히, 강화 학습 기반 AI와 LLM 기반 AI의 차이점과 이들이 각각 개발자의 업무에 어떻게 기..

최근 몇 년간, 클라우드 네이티브 애플리케이션이 인기를 끌면서 많은 개발자와 기업들이 컨테이너 기반의 배포 방식을 도입하고 있습니다. 그중에서도 Kubernetes는 가장 주목받는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. Kubernetes는 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리할 수 있는 기능을 제공하며, 특히 대규모 애플리케이션에 적합한 플랫폼으로 널리 알려져 있습니다.그러나 모든 기술이 그러하듯 Kubernetes 역시 완벽하지는 않습니다. 이 글에서는 Kubernetes의 장점과 단점을 다각도로 살펴보고, 이를 애플리케이션 배포 시 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.  Kubernetes의 주요 장점1. 스케일링의 용이성Kubernetes는 애플리케이션의 수요에 따라 자동으로 확..

데이터 과학과 빅데이터의 시대에, 항상 더 크고 복잡한 데이터셋을 처리하는 방법을 고민합니다. 특히 그래프 데이터베이스는 이러한 대규모 데이터를 다루는 데 있어 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 그러나, 모든 데이터가 반드시 거대한 하드웨어 자원이나 대규모 분산 시스템을 필요로 하는 것은 아닙니다. 실제로, 데이터의 크기와 복잡성을 줄이면서도 동일한 성능을 유지할 수 있다면 이는 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다. 이 글에서는 TerminusDB를 활용해 170억 개의 트리플(triple)을 단일 머신에서 효율적으로 로드하고 쿼리할 수 있는 방법을 소개합니다.  TerminusDB의 시작: 초대형 그래프 데이터와의 만남TerminusDB가 처음 시작될 때, 폴란드 경제에 대한 공공 정보를 하나의 거대..

오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터 통합은 중요한 과제 중 하나입니다. 다양한 시스템과 애플리케이션에서 생성된 데이터를 통합하여 하나의 플랫폼에서 관리하는 것은 운영 효율성을 극대화하고 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데 필수적입니다. 특히 NetSuite와 같은 ERP(전사적 자원 관리) 시스템은 다양한 데이터 소스를 통합하여 강력한 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있습니다.이 글에서는 NetSuite에 데이터를 원활하게 통합하기 위한 다양한 옵션과 고려 사항, 그리고 모범 사례에 대해 알아보겠습니다. NetSuite를 최대한 활용하기 위해 데이터 통합을 어떻게 계획하고 실행해야 하는지에 대한 심층적인 가이드를 제공합니다.  1. NetSuite 데이터 통합의 중요성데이터 통합은 단순히 데이터를 한곳에 모으..

디지털 시대에 문서 생성은 다양한 산업 및 분야에서 중요한 역할을 합니다. 문서 생성의 효율성과 정확성은 비즈니스 프로세스, 생산성, 고객 만족도에 큰 영향을 미칩니다. 특히, 자동화된 문서 생성은 기업이 시간을 절약하고 일관된 문서를 신속하게 생성할 수 있도록 도와줍니다.템플릿 기반 문서 생성은 문서 생성을 간소화하고 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 방법입니다. 템플릿은 문서의 레이아웃과 형식을 사전에 정의해 둔 틀로, 일정한 포맷과 콘텐츠 배치를 유지하면서 문서 생성을 표준화할 수 있습니다. 이러한 템플릿을 사용하면, 데이터를 쉽게 대체하여 맞춤형 문서를 신속하게 생성할 수 있습니다.그러나 템플릿 기반 문서 생성의 잠재력은 여기서 끝나지 않습니다. 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 기술을 결합..

인공지능(AI)의 발전은 전 세계적으로 기술 혁신의 중심에 있습니다. 특히 최근 몇 년 동안 AI는 많은 변화와 발전을 이루어냈으며, 그 중에서도 오픈 소스와 오픈 혁신(Open Innovation)은 AI의 미래를 결정짓는 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 이제 대형 IT 기업들뿐만 아니라 중소기업들까지도 AI 기술을 활용해 혁신을 이끌고 있습니다. 이 글에서는 오픈 소스와 오픈 혁신이 AI 분야에서 왜 중요한지, 그리고 어떻게 이들이 AI의 미래를 주도할 수 있는지에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.  1. 오픈 소스와 오픈 혁신의 중요성오픈 소스는 기술 개발의 민주화를 가져왔습니다. 전통적으로 소프트웨어 개발은 대형 IT 기업들이 주도해 왔지만, 오픈 소스의 등장으로 누구나 소프트웨어를 개발하고 공..

인공지능(AI)은 현대 사회에서 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 분야에서 그 영향력을 넓혀가고 있습니다. 이 중에서도 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)은 AI의 잠재력을 최대한 끌어내기 위한 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 프롬프트 엔지니어링은 단순히 알고리즘이나 코드의 문제가 아니라, 창의력과 통제력을 결합한 예술의 영역입니다. 특히, 유머를 가미한 프롬프트는 AI 모델의 성능을 극대화할 수 있는 놀라운 방법을 제공합니다.    1. 프롬프트 엔지니어링이란?프롬프트 엔지니어링은 AI 모델의 동작을 조정하고 결과물을 유도하기 위해 프롬프트와 지시사항을 설계하는 기술을 의미합니다. 이를 통해 AI 시스템이 특정 맥락, 제약 조건, 또는 목표에 맞게 행동하도록 유도할 수 있습니다. 이..

오늘날의 디지털 시대에서 사이버 공격은 점점 더 정교해지고 있습니다. 특히 Java 애플리케이션을 개발하는 개발자라면, 애플리케이션의 보안을 보장하는 것은 필수입니다. 사용자들의 민감한 데이터를 보호하고 신뢰를 유지하기 위해서는 철저한 보안 조치가 필요합니다. 이 글에서는 Java 애플리케이션의 보안을 강화하는 데 도움이 되는 10가지 핵심 방법을 다룹니다. 기본적인 보안 프로토콜부터 고급 암호화 기술까지, 애플리케이션을 안전하게 유지하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다.    1. 네트워크 연결 보안 강화네트워크 연결은 현대 사회에서 중요한 부분을 차지하고 있으며, 네트워크 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. Java 애플리케이션을 개발할 때, 네트워크 연결의 보안을 강화하는 것은 필..

현대 사회에서 컴퓨팅은 일상 생활과 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 컴퓨팅 성능의 발전은 데이터 과학, 인공지능, 머신러닝, 금융, 기상 예측 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌어 왔습니다. 이와 같은 발전의 배경에는 CPU(Central Processing Unit)와 GPU(Graphics Processing Unit)의 하드웨어적 발전이 있으며, 각 처리 장치는 특정 유형의 작업에 최적화되어 있습니다. 이번 글에서는 CPU와 GPU의 특성을 비교하고, 어떤 응용 프로그램에 더 적합한지에 대해 살펴보겠습니다.  CPU와 GPU의 기본 개념CPU: 다목적 연산의 중심CPU는 일반적인 목적의 컴퓨팅을 처리하는 데 탁월하며, 일련의 복잡한 논리적 연산을 신속하게 수행할 수 있는 능력..