지식

머신러닝 개요

머신러닝 개요

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터를 학습하여 패턴을 발견하고 예측 및 의사 결정을 수행하는 기술입니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 나뉘며, 전통적 프로그래밍과 달리 명확한 규칙 없이 데이터에서 학습된 모델이 규칙을 도출합니다. 머신러닝은 금융, 의료, 자율주행, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 다양한 산업에서 활용되며, 생성형 AI, AutoML, XAI 등의 기술 발전이 이루어지고 있습니다.

성능 개선의 기본 개념

성능 개선의 기본 개념

성능 개선은 시스템이 자원을 효율적으로 활용하도록 최적화하는 과정으로, 처리 속도, 응답 시간, 자원 사용률, 확장성 등을 평가 기준으로 한다. 이를 통해 사용자 경험을 향상하고, 비용을 절감하며, 안정성과 확장성을 확보할 수 있다. 성능 저하는 하드웨어 한계, 소프트웨어 병목, 네트워크 문제, 비효율적 데이터 처리 등으로 발생하며, 최적화된 코드 작성, 캐싱, 병렬 처리, 부하 분산, 인덱스 최적화 등의 방법을 통해 해결할 수 있다.

LLM 개요

LLM 개요

LLM(Large Language Model)은 트랜스포머 아키텍처 기반으로 자연어를 이해하고 생성하는 AI 모델이다. GPT, BERT, LLaMA 등이 있으며, 제로샷·퓨샷 러닝과 RLHF를 활용해 더욱 정교한 응답을 생성한다.

블록체인의 개요

블록체인의 개요

블록체인은 데이터를 안전하게 저장하는 분산 원장 기술로, 2008년 비트코인 등장과 함께 발전했다. 이후 이더리움의 스마트 계약, 디파이(DeFi), NFT, CBDC 등으로 활용이 확대되었으며, 금융, 의료, 공급망 등 다양한 산업에서 혁신을 주도하고 있다. 보안성과 불변성을 갖추었지만, 확장성과 에너지 소비 문제 해결을 위해 레이어 2 솔루션, 영지식 증명(ZKP) 등의 기술이 개발되고 있다.

사이버보안 개요

사이버보안 개요

사이버보안은 해킹, 랜섬웨어, DDoS 공격 등으로부터 네트워크와 데이터를 보호하는 기술과 정책을 의미하며, 개인정보 보호와 국가 안보를 위해 필수적이다. 보안을 유지하기 위해 암호화, 접근 제어 등의 기법이 활용되며, GDPR, ISO/IEC 27001 등 국제 보안 규제를 준수하는 것이 중요하다.

개발자의 역할과 종류

개발자의 역할과 종류

개발자는 소프트웨어, 애플리케이션, 웹사이트, 시스템 등을 기획·설계·개발하는 IT 전문가로, 요구 사항 분석, 테스트, 유지보수까지 담당한다. IT 기술이 모든 산업과 일상에 필수 요소가 되면서 개발자의 역할도 더욱 중요해졌다. 기업의 디지털 전환을 지원하고, 문제 해결과 최적화를 통해 더 나은 서비스를 제공하며, 데이터 활용 및 자동화를 이끈다. 개발자는 프론트엔드, 백엔드, 풀스택, 모바일, 데이터 엔지니어, AI/ML 엔지니어 등으로 구분되며, 각 분야의 전문성을 바탕으로 협업하여 최종 제품을 완성한다.

AI 개요

AI 개요

인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를 뛰어넘는 기술로, 기계 학습(ML), 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등의 핵심 기술을 포함한다. AI는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 등의 방식으로 학습하며, 약한 AI(특정 작업 수행)와 강한 AI(범용 지능)로 나뉜다. 최근에는 생성형 AI(ChatGPT, DALL·E 등)가 주목받으며, 의료, 자율주행, 금융 등 다양한 산업에서 활용되고 있다.

스타트업 개요

스타트업 개요

스타트업은 혁신적인 아이디어와 기술을 기반으로 빠른 성장을 목표로 하는 초기 기업이다. 창의성과 민첩성을 바탕으로 운영되며, 벤처캐피털(VC) 등의 외부 투자를 활용해 확장한다. 기존 기업보다 유연한 조직 구조와 빠른 의사 결정을 특징으로 하며, 최소 기능 제품(MVP)으로 시장을 검증하고 필요하면 피봇(Pivot)한다. 최근 AI, 핀테크, 헬스테크, Web3, 로보틱스 등의 분야에서 성장하고 있으며, 글로벌 확장과 디지털 전환이 핵심 트렌드로 자리 잡고 있다.

디지털 전환의 개요

디지털 전환의 개요

디지털 전환(DX)은 기업과 조직이 디지털 기술을 활용하여 업무 방식, 운영 프로세스, 고객 경험, 비즈니스 모델을 혁신하는 과정이다. 데이터 기반 의사결정, 자동화, AI, 클라우드, IoT 등의 기술을 통해 효율성 향상, 비용 절감, 경쟁력 강화, 고객 경험 개선을 목표로 한다. 이를 위해 운영 프로세스를 디지털화하고, 고객 중심 서비스를 제공하며, 비즈니스 모델을 혁신하고, 조직 문화를 변화시켜야 한다. 단순한 기술 도입이 아닌 지속적인 혁신과 적응이 필수적이다.

테스트 자동화 개요

테스트 자동화 개요

테스트 자동화는 소프트웨어의 기능, 성능, 보안을 검증하기 위해 자동화된 도구나 스크립트를 활용하는 방식으로, 반복적인 테스트를 효율적으로 수행하고 정확한 결과를 얻을 수 있다. 회귀 테스트, 성능 테스트, CI/CD 연계 등에 활용되며, Selenium, Playwright, Cypress 등의 도구가 사용된다. 속도와 정확성을 높이고 비용을 절감할 수 있지만, 초기 구축 및 유지보수 부담이 있어 수동 테스트와의 적절한 병행이 필요하다.

Playwright의 확장 기능과 커스터마이징

Playwright의 확장 기능과 커스터마이징

Playwright에서 page.on()으로 클릭, 입력 등 브라우저 이벤트를 감지해 테스트 코드를 생성할 수 있으며, TypeScript로 안정성을 높일 수 있습니다. 플러그인으로 로그인 자동화 등 기능을 재사용하거나, Supertest와 통합해 API와 UI 데이터를 검증할 수 있습니다. 결과는 JSON, CSV, Markdown, HTML로 저장해 보고서를 생성할 수 있습니다.

Playwright 코드 구조화와 유지보수

Playwright 코드 구조화와 유지보수

Playwright에서 테스트 코드를 모듈화하고 효율적으로 관리하기 위해 Page Object Model(POM)과 공통 동작 확장 전략을 활용하면 유지보수성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있습니다. BasePage를 활용하여 공통 동작을 캡슐화하고 이를 상속하여 페이지별로 필요한 기능을 추가함으로써 코드 중복을 최소화할 수 있습니다. 또한, 공통 유틸리티를 별도로 분리하여 테스트 실행 중 자주 사용되는 동작(예: 스크린샷, 데이터 생성 등)을 관리하면 효율적인 자동화 환경을 구축할 수 있습니다.