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1. script 로드 해결 방법

HTML에서 script를 언제, 어떻게 불러오냐에 따라 페이지 성능과 동작이 크게 달라져.
아래처럼 크게 3가지 방식이 있어.


1) body 최하단에 script 넣기

  • HTML 태그들 다 그린 후 JS 실행
  • 가장 기본적이고 안전한 방식
  • 단점: JS가 많아지면 로드 느림
  • 예시:
<body>
  <h1>Hello</h1>
  <script src="main.js"></script>
</body>

2) load 이벤트 리스너 등록

  • window.onload → 모든 리소스(img, css 등) 로딩 완료 후 실행
window.onload = function() {
  console.log("모든 리소스 로드 완료!");
};
 
  • DOMContentLoaded → HTML 파싱 완료 시점에 실행 (이미지, css는 기다리지 않음)
document.addEventListener("DOMContentLoaded", function() {
  console.log("DOM 준비 완료!");
});
  • 비유:
    • window.onload → 집 짓고 가구까지 다 들어온 후 집에 들어감
    • DOMContentLoaded → 집은 다 지었는데, 가구는 아직 옮기는 중

3) HTML5 script 속성


✅ defer

  • HTML 파싱과 JS 다운로드 동시에 진행
  • 단, 실행은 HTML 파싱 끝난 뒤
  • 여러 개 defer 스크립트 → 작성 순서대로 실행
  • 비유: “집 짓는 동안 가구 주문해 두고, 집 완공되면 가구 설치 시작”

예시:

<script src="main.js" async></script>

✅ async

  • HTML 파싱과 JS 다운로드 동시에 진행
  • 다운로드가 끝난 순간 바로 실행 (HTML 파싱 멈춤)
  • 여러 개 async 스크립트 → 실행 순서 보장 안 됨
  • 비유: “누가 먼저 도착하든 바로 가구 들이밀기 → 순서 뒤죽박죽”

예시:

<script src="main.js" async></script>

✅ defer vs async 한눈에 정리

속성 다운로드 실행 시점 순서 보장
defer HTML 파싱 중 HTML 파싱 끝나고 O
async HTML 파싱 중 다운로드 끝나면 즉시 X
 

2. this 개념 정리


this는 “누가 불렀냐”에 따라 달라진다

  • 기본적으로 this는 호출하는 주체를 가리킨다
  • this가 가리키는 대상은 상황별로 달라진다

✅ this의 여러 예시


1) 전역에서 this

console.log(this); // window (브라우저 기준)
  • 비유: “밖에서 혼자 말하면, 집 전체(윈도우)가 들음”

2) 함수 안에서 this

  • 엄격 모드(use strict) 여부에 따라 다름
    • strict 모드 → undefined
    • 비 strict 모드 → window
function foo() {
  console.log(this);
}

foo(); // window (비 strict)

3) 객체의 메서드에서 this

  • this → 해당 객체
const user = {
  name: "Alice",
  sayHello: function() {
    console.log(this.name);
  }
};

user.sayHello(); // Alice

4) 이벤트 리스너에서 this

  • 기본적으로 this → 이벤트가 걸린 HTML 요소
<button id="btn">클릭</button>

<script>
  document.getElementById("btn").addEventListener("click", function() {
    console.log(this); // <button> 요소
  });
</script>

5) 화살표 함수에서 this

  • 화살표 함수는 자신만의 this를 가지지 않는다 → 바깥 스코프의 this를 물려받음
const user = {
  name: "Alice",
  sayHello: () => {
    console.log(this.name);
  }
};

user.sayHello(); // undefined
  • 비유: 화살표 함수는 “나는 this를 새로 안 만들고, 부모님 따라갈래~”

✅ this의 디폴트는 window

  • 전역에서 this는 window
  • 하지만 함수나 객체 안에서 상황에 따라 달라지니 주의!

✅ 마무리

script 로딩 전략을 잘 선택하면 웹페이지 속도가 달라지고,
this 개념을 이해해야 자바스크립트를 제대로 다룰 수 있다!
defer와 async, this는 프런트엔드 개발 필수 개념이니 꼭 정리해 두자.

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🌳 DOM Tree (Document Object Model)

DOM은 웹 문서를 트리(Tree) 형태로 표현한 구조야. **HTML 문서 안의 모든 요소(태그, 텍스트, 속성)**를 객체처럼 다룰 수 있게 해주지.


DOM Tree 예시 다이어그램

HTML 예시

 
<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <title>My Page</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Hello</h1>
    <p>Welcome!</p>
  </body>
</html>

나무 모양 다이어그램:


DOM 이해 비유

  • document → 전체 나무
  • html → 큰 가지
  • head, body → html 아래 두 갈래 큰 가지
  • 태그들 → 잎사귀
  • 텍스트 → 잎사귀에 적힌 글자

🌐 BOM (Browser Object Model)

DOM은 “문서”를 다루고, BOM은 브라우저 자체를 다루는 개념이야.

  • BOM은 DOM보다 더 “바깥쪽”에 있음
  • 웹 페이지가 아닌, 브라우저 환경 자체를 다루는 객체들이 BOM에 포함됨
  • 대표적인 BOM 객체:
    • window
    • navigator
    • screen
    • history
    • location

✅ 주요 BOM 객체 설명

1. window

  • 최상위 객체 (DOM, BOM 둘 다 포함)
  • 비유: 브라우저 창 전체
  • 예시:
window.alert("Hello!");
console.log(window.innerWidth);

2. document

  • DOM의 진입점
  • HTML 문서를 표현
  • 예시:
     
document.getElementById("title");

3. navigator

  • 브라우저 정보
  • 예시:
console.log(navigator.userAgent);
console.log(navigator.language);

4. screen

  • 사용자 화면 해상도 정보
  • 예시:
console.log(screen.width);
console.log(screen.height);

5. location

  • 현재 URL 정보 + 이동 기능
  • 예시:
console.log(location.href);
location.href = "https://www.google.com";

6. history

  • 사용자가 방문한 페이지 이력
  • 예시:
history.back();
history.forward();

✅ DOM vs BOM

구분DOMBOM
역할 문서(HTML)를 객체로 표현 브라우저 환경 자체를 다룸
최상위 객체 document window
예시 document.getElementById window.alert, location.href
 

✅ 비유로 정리

  • DOM → 웹페이지의 설계도
  • BOM → 브라우저라는 집 전체의 컨트롤러
  • window → 집 전체
  • document → 집 안의 설계도
  • navigator → 집의 신분증
  • screen → 집의 창문 크기
  • location → 집 주소
  • history → 집 방문 내역
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들어가며

  • 사람은 소리를 들으면 곧잘 단어를 알아듣고, 다시 소리를 낼 수 있습니다.
  • 그런데 컴퓨터에게 “소리를 듣고 글자로 바꿔라(STT)”, 혹은 “글자를 읽고 자연스럽게 말해라(TTS)” 라고 하면, 이게 생각보다 엄청 복잡한 일입니다.
  • 그 이유는 소리 신호가 시간에 따라 계속 변하고, 말소리는 단순한 신호가 아니기 때문이죠.
  • 오늘은 AI 음향 모델이 소리를 어떻게 이해하고 처리하는지, 대표적인 기술들과 함께 쉽게 설명해보겠습니다.

왜 음향 모델이 필요한가?

  • 소리는 파도와 같다.
    → 소리는 파형(waveform). 하지만 AI는 “이 파형이 무슨 글자인지” 모르죠.
  • 음향모델은 이 파형 속에서 ‘발음 단위(phoneme)’ 라는 기본 단위로 신호를 쪼개고 분석합니다.
  • 예: “she” → /sh/ + /iy/
  • 즉 음향모델은 파형 → 음소 → 단어 로 가는 다리 역할을 합니다.

MFCC: 소리의 DNA 뽑아내기

  • 사람이 목소리를 구별하듯, AI도 소리의 ‘특징’을 뽑아야 합니다.
  • 여기서 등장하는 게 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients).
  • 비유: 소리를 “색깔 스펙트럼”으로 나누어 특징 벡터로 만드는 것.
  • 음성 신호 → 작은 시간 단위로 자르기 → 스펙트럼 뽑기 → 로그와 DCT로 변환 → MFCC 벡터 추출.

GMM (Gaussian Mixture Model)

  • MFCC 벡터를 보고 이게 어떤 소리일지 확률적으로 판단하는 모델.
  • 비유: 여러 개의 종(鐘)을 울려보고 “지금 울린 소리는 어느 종 소리랑 가장 비슷한가?”를 확률로 따지는 것.
  • GMM은 “이 소리가 어느 음소에 속할 확률”을 계산합니다.
  • 수식적으로 각 feature vector는 여러 Gaussian 분포의 혼합으로 모델링.

HMM (Hidden Markov Model)

  • GMM이 “순간”을 잘 본다면, HMM은 “흐름”을 본다.
  • 말은 이어지기 때문에, 앞 음소가 뭐였느냐가 다음 음소에 영향을 미침.
  • HMM은 숨겨진 상태(음소) → 관찰값(MFCC) 의 관계를 모델링.
  • 비유: 문장 읽기 게임 → 눈으로 본 글자(관찰값)는 보이지만, 머릿속 생각(숨겨진 상태)은 안 보이는 것과 같음.
  • HMM은 상태 전이 확률, 방출 확률로 음성 시퀀스를 모델링.

GMM-HMM의 결합

  • GMM + HMM → 음향모델의 전통적 조합.
  • GMM은 각 프레임의 음소 분포를 계산.
  • HMM은 음소들의 시퀀스를 모델링.
  • 비유: GMM은 단일 사진을 분석, HMM은 사진들을 이어붙여 영화로 보는 것.

하이브리드 모델 (DNN-HMM, LSTM-HMM)

  • GMM-HMM보다 더 똑똑한 게 필요해졌다!
  • GMM은 선형적 가정, 단순한 분포라 한계가 있음.
  • 그래서 GMM 대신 DNN, LSTM을 쓰기 시작:
    • DNN-HMM: GMM 대신 DNN이 분포를 학습
    • LSTM-HMM: 시간 흐름을 더 잘 기억
  • 비유: GMM은 수학적 공식으로만 소리를 구분, DNN은 소리를 보고 “느낌적으로” 구분 가능.

Viterbi 디코더

  • HMM-HMM 또는 Hybrid Model의 필수 도구.
  • 가장 높은 확률의 음소 시퀀스(숨겨진 상태)를 찾아내는 알고리즘.
  • 비유: 미로에서 가장 가능성 높은 길을 찾는 네비게이션.

최근 트렌드

  • Deep Learning으로 Acoustic Model 완전 대체 → End-to-End 모델(LAS, CTC)도 뜨고 있음.
  • 하지만 Hybrid Model도 여전히 많이 쓰인다 (실제 상용 STT 엔진들).

정리

  • 소리의 파동 → MFCC
  • MFCC → GMM 혹은 DNN으로 분류
  • 시간 흐름 → HMM
  • HMM + GMM = GMM-HMM
  • GMM 대신 DNN/LSTM → 하이브리드 모델
  • End-to-End 모델(LAS, Transformer 등)로도 발전 중

✅ 이해를 돕는 비유 정리

개념 비유
MFCC 색깔 스펙트럼 뽑아내듯 소리의 특징 벡터화
GMM 여러 종 소리와 비교해 비슷한 종 찾기
HMM 글자 읽기 게임 – 머릿속 생각은 안 보인다
Viterbi 미로에서 가장 가능성 높은 길 찾기
Hybrid Model 수학 대신 ‘느낌적 판단’을 배우는 AI
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들어가며
음성 인식(STT), 음성 합성(TTS), 음성 스타일 변환(STS) 같은 딥러닝 음성 처리 작업을 하려면 가장 먼저 해야 할 일은 ‘오디오 데이터를 불러오고 다루는 법’을 익히는 것입니다. 오늘은 Python 라이브러리인 Librosa를 사용해 오디오를 로드하고, 직접 재생하거나 파형을 시각화하는 과정을 소개합니다.


Librosa로 오디오 불러오기

import librosa
train_audio_path = 'input/'
file_path = 'pop.wav'
y, sr = librosa.load(str(train_audio_path)+file_path, sr=22050)
print(y.shape, sr)
  • y: 오디오의 amplitude 신호 배열
  • sr: sampling rate

주피터에서 바로 듣기
Jupyter Notebook에서 음성을 바로 들어볼 수 있습니다.

import IPython.display as ipd
ipd.Audio(y, rate=sr)

파형 시각화하기
오디오 신호를 파형으로 시각화하면 데이터 전처리나 이상 탐지에 매우 유용합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import librosa.display

%matplotlib inline
fig = plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
plt.show()

활용 예시
이렇게 전처리한 오디오 데이터는:

  • STT (Speech to Text): HMM, RNN, Attention 모델 등에 입력
  • TTS (Text to Speech): 음성 합성 파이프라인에 활용
  • STS (Speech Style Transfer): 스타일 변환, 목소리 변조 등에 사용

앞으로 음성 데이터를 다룰 계획이라면 반드시 거쳐야 하는 기본 과정이니 꼭 익혀두시길 권합니다.


마무리
오늘은 Librosa로 오디오를 불러오고, 재생하고, 파형으로 시각화하는 법을 정리했습니다. 다음에는 MFCC 추출이나 Spectrogram 변환 등 더 심화된 전처리로 이어가겠습니다.

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1. 전시회 개요

3월 코엑스에서 열린 2025 스마트팩토리 자동화산업전에 다녀왔습니다.
이번 전시회는 스마트팩토리, 공장자동화, 산업용 로봇, AI·IoT 솔루션 등
최신 제조업 트렌드와 기술을 한자리에서 볼 수 있는 행사였어요.

규모가 상당했고, 특히 자동화와 로봇 부문 부스가 크게 주목받는 분위기였습니다.


2. 눈길 끈 트렌드 & 솔루션

이번 전시회에서 가장 인상 깊었던 키워드들을 꼽자면 아래와 같아요:

AI 기반 품질검사 시스템

  • 머신비전 카메라와 딥러닝으로 불량품 자동 검출
  • 실제 데모 시연 영상이 관람객들에게 인기

협동로봇(Cobot) 기술

  • 로봇팔과 사람의 협업을 강화한 스마트 솔루션
  • 좁은 공간에서도 작업 가능해 중소기업 문의 많음

디지털 트윈 (Digital Twin)

  • 생산라인을 가상 시뮬레이션으로 구현해 생산성 분석
  • 여러 부스에서 디지털 트윈을 접목한 솔루션 소개

스마트 물류 자동화

  • AGV(무인운반차) 시연 부스 관람객 몰림
  • IoT 센서+AI로 물류 동선 최적화

3. 개인적인 관람 소감

스마트팩토리는 더 이상 거창한 미래기술이 아니라
이미 중소기업도 적극 도입 가능한 현실적 솔루션으로 자리 잡고 있다는 걸 크게 느꼈습니다.

또한, AI와 로봇 기술이 기존 제조 현장의 문제를
효율적으로 해결해주는 모습이 인상적이었어요.

기술 트렌드를 빠르게 캐치하고 싶은 분들은
내년에도 꼭 가보시길 추천합니다!


4. 현장 사진 모음

협동로봇 시연 부스

  • 정교하게 나사를 조립하던 모습이 굉장히 인상적이었어요!

 

스마트 물류 솔루션

  • 실제 공장 환경처럼 꾸며놓은 AGV 시연존

디지털 트윈 시연 화면

  • 가상으로 공장 설비를 제어하는 모습

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오라클 튜닝을 공부하다 보면 가장 먼저 부딪히는 벽이 바로 **"실행계획이 뭐지?"**  
그리고 그 다음엔 이런 생각이 들죠.

> 이 쿼리 진짜 느린데, 왜 느린지는 모르겠네…

그래서 오늘은 실무와 튜닝 공부에서 정말 많이 쓰이는 두 가지 기능인  
**AUTOTRACE**, **SQL TRACE + tkprof** 에 대해 정리해봤습니다.






1️⃣ AUTOTRACE란?

AUTOTRACE는 SQL을 실행하면, 그 결과와 함께 **실행계획 + 통계 정보**를 보여주는 도구입니다.  
SQL*Plus 또는 Oracle SQL Developer에서 사용 가능합니다.

  • TABLE ACCESS FULL, INDEX RANGE SCAN 같은 실행계획 키워드를 볼 수 있어요.
  • 특히 Rows, Cost, Time 정보를 보면서 쿼리 효율을 체크할 수 있습니다.

0. SQL*Plus 실행 및 로그인 진행
1. autotrace on 설정하기

ALTER SESSION SET SQL_TRACE = TRUE;

2. sql 실행하기(태스트용 테이블_emp을 조회하면서 발생하는 실행 계획 보기 위해서 DML 활용)

SELECT * FROM EMP;

3. autotrace off하기

ALTER SESSION SET SQL_TRACE = FALSE;

4. trc파일 위치 확인하기

SELECT value FROM v$diag_info WHERE name = 'Default Trace File';

응답값으로 폴더위치가 나옵니다. 
예시: ~~\trace\orcl_ora_123456.trc
5.CMD(명령어 프롬프트)을 열어서 4번에 나온  trc폴더 위치로 이동(trace 폴더까지만 이동)

cd C:\APP\C\사용자이름\diag\rdbms\orcl\orcl\trace

6. 이어서  trc폴더에서 명령어 하나 입력(사용자가 볼 수 있게 txt로 변환)

tkprof orcl_ora_123456.trc output.txt

tkprof orcl_ora_5번에 나온 수치.trc output.txt


7. output.txt 생성 확인 

Trace file: orcl_ora_123456.trc
Sort options: default

********************************************************************************
count    = number of times OCI procedure was executed
cpu      = cpu time in seconds executing 
elapsed  = elapsed time in seconds executing
disk     = number of physical reads of buffers from disk
query    = number of buffers gotten for consistent read
current  = number of buffers gotten in current mode (usually for update)
rows     = number of rows processed by the fetch or execute call
********************************************************************************

SELECT * 
FROM
 EMP


call     count       cpu    elapsed       disk      query    current        rows
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
Parse        1      0.00       0.00          0         83          0           0
Execute      1      0.00       0.00          0          0          0           0
Fetch     1335      0.00       0.02          0       1466          0       20000
------- ------  -------- ---------- ---------- ---------- ----------  ----------
total     1337      0.00       0.02          0       1549          0       20000

Misses in library cache during parse: 1
Optimizer mode: ALL_ROWS
Parsing user id: 9  
Number of plan statistics captured: 1

Rows (1st) Rows (avg) Rows (max)  Row Source Operation
---------- ---------- ----------  ---------------------------------------------------
     20000      20000      20000  TABLE ACCESS FULL EMP (cr=1466 pr=0 pw=0 time=25668 us starts=1 cost=39 size=2129673 card=24479)

********************************************************************************

SQL TRACE + tkprof란?

AUTOTRACE가 한 번의 쿼리를 분석한다면,
SQL TRACE는 전체 세션의 모든 SQL 실행을 추적해주는 기능이에요.

트레이스 결과는 .trc 파일로 저장되며, Oracle이 제공하는 tkprof로 사람이 읽기 좋게 변환합니다.

 

tkprof 해석 예시

  • query: 논리적 블록 읽기
  • disk: 실제 디스크 접근 횟수
  • rows: 반환된 레코드 수
  • cpu, elapsed: 처리 시간

✅ 실제로 인덱스를 탔다면 INDEX UNIQUE SCAN 같은 문구도 뜹니다!

 


실습 사례 정리

이번 글을 위해 직접 테스트도 진행해봤습니다.

  • EMP 테이블에 2만 건 데이터 삽입
  • ORA-01438, ORA-00001 오류 발생 및 해결
  • PRIMARY KEY 제약 조건 수정
  • AUTOTRACE 및 tkprof 분석 수행

 

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올해 가장 기대하던 VR 모임 중 하나였던 2025 VR 3rd 유저 모임에 다녀왔습니다!
3회째를 맞이한 이번 행사는 단순한 장비 체험을 넘어서, 업계 최신 트렌드와 신제품 소식을 한자리에서 들을 수 있는 정말 뜻깊은 자리였는데요.

오늘은 그 생생했던 현장을 꼼꼼하게 후기 남겨보려고 합니다. 😊


🏢 행사 개요

  • 행사명: 2025. 03. 01 VR 3rd 유저 모임
  • 장소: 서울
  • 시간: 12:00 ~ 16:30
  • 주요 프로그램
    • 기업 프레젠테이션
    • XR 장비 체험 부스
    • 유저 간 네트워킹
    • 경품 추첨 이벤트

🎤 기업 프레젠테이션

행사의 시작은 업계 주요 기업들의 발표로 열렸어요.

TCL NXTWear

  • AR 글라스 라인업 소개
  • TCL이 생각하는 XR 사업 비전
  • 발표자: 양00 대표님

bHaptics

  • 촉각 슈트(햅틱 슈트)의 활용처와 잠재력
  • “컨텐츠와 하드웨어가 만나는 새로운 감각”이란 메시지가 인상적
  • 발표자: 장00 팀장님

Diver-X

  • 일본 본사 마케팅 매니저 Kai 님 발표
  • 신형 VR 글러브 Contact Glove 2 소개
  • 차세대 6DoF 트래커 Contact Track (목업) 공개
  • Diver-X의 한국 첫 공식 발표였다는 점에서 더욱 특별

PICO VR

  • 글로벌 VR HMD 기업답게 큰 관심
  • Pico OS의 향후 비전 발표 → 이 내용이 세계 최초 공개라고!
  • 발표자: 천00 매니저님


🕶️ 현장에서 만난 XR 기기들

이번 모임의 가장 큰 장점은 역시 실물 체험이었죠.
국내에서 이렇게 다양한 XR 장비를 한자리에서 볼 기회는 거의 없을 거예요.

[VR HMD 라인업]

  • 메타 퀘스트 3 / 3S / 2 / 프로
  • 오큘러스 리프트 DK1
  • 파이맥스 8KX / 8K
  • 비전 프로
  • 피코 4 / 4 프로 / 4 울트라
  • 밸브 인덱스
  • 바르요 에어로
  • 닌텐도 버추얼 보이 (이건 완전 레트로 감성!)
  • 빅스크린 비욘드
  • 알파라 데더드 5K
  • 바이브 XR 엘리트

[AR 디바이스]

  • 엑스리얼 에어 2, 2 프로, 2 울트라
  • 엑스리얼 빔 프로
  • 엑스리얼 원
  • 메타 레이벤
  • 홀로렌즈
  • 레이네오 X2

[기타 XR 액세서리]

  • 홀로그램 디스플레이 루킹 글라스
  • bHaptics 햅틱슈트/슬리브/바이저
  • Diver-X Contact Glove
  • 다양한 VR 트래커류 (툰드라, 바이브, 얼티밋, 나래트래커 등)
  • 로지텍 MX Ink
  • HIG M4 건스톡
  • 기타 VR 액세서리들

🔗 유저 네트워킹 & 체험 부스

  • 발표 이후 진행된 릴레이 자기소개 덕분에 분위기가 훨씬 친근해졌습니다.
  • 유저분들이 직접 장비를 가져와 소개하고, 함께 체험해보는 시간이 특히 좋았어요.
  • Diver-X, 피코 부스가 인기 폭발!
  • 특히 Diver-X의 Contact Glove 착용감이 꽤 많은 화제를 모았습니다.
  • Pico의 Pico 4 Ultra & 모션 트래커 세트도 실제 체험해보니 라이트하면서도 반응속도가 좋더라고요!

🎁 경품 추첨 이벤트

마지막 하이라이트는 역시 경품 행사!


🎯 이번 행사의 의미

  • Pico OS 세계 최초 공개 → XR 업계의 큰 뉴스!
  • Diver-X의 첫 공식 발표 → 하드웨어 다양성 강화
  • 국내에선 접하기 어려운 장비들 대거 체험
  • 참가자 수 증가 → 커뮤니티의 성장 체감
  • 다만 “시간이 여전히 너무 짧다”는 아쉬움도 커서 다음 행사엔 시간을 더 늘린다고 하네요!

저 역시 이번 모임을 통해 평소 접하기 어려운 장비들을 직접 체험해보고, XR 업계의 최신 흐름과 기술에 대해 깊이 있는 이야기를 나눌 수 있어서 정말 뜻깊었습니다.

앞으로도 이런 유저 중심의 행사가 더 많이 열려서, XR 커뮤니티가 한층 더 커지고 서로 배울 수 있길 기대해봅니다!

혹시 이 글 보시고 궁금하신 기기나 기업 있으면 댓글 주세요. 제가 기억나는 선에서 최대한 답변 드리겠습니다.

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💡 프론트엔드란? – 사용자와 만나는 첫 화면

프론트엔드는 사용자가 직접 보는 웹·앱의 UI를 구성하고, 버튼 클릭, 입력창 등 사용자 행동에 반응하는 기능을 구현하는 분야입니다. 화면을 꾸미는 것을 넘어, 사용자 경험을 설계하는 핵심 역할을 합니다.

🛠 어떤 일을 하나요? – UI 구성, 반응형 설계, API 연동

  • UI 구성: HTML, CSS로 화면 구조와 스타일 구성
  • 인터랙션 개발: JavaScript로 버튼, 모달 등 기능 구현
  • API 연동: 서버에서 가져온 데이터를 화면에 표시

🔧 사용하는 기술들 – HTML, CSS, JavaScript, React 등

  • HTML/CSS: 화면 구조와 디자인을 구성하는 기본 언어
  • JavaScript: 동적인 기능과 로직 처리 (ex. 클릭 이벤트)
  • React/Vue: 효율적인 UI 구성 도구
  • Git, Figma: 협업 및 디자인 도구

🗺 프론트엔드 입문 로드맵 (2025년 기준)

1. 웹 기초 학습
- HTML/CSS로 정적 웹페이지 만들기

2. JavaScript 기본 문법 익히기
- 변수, 함수, 조건문, DOM 조작 등

3. 인터랙션 구현
- 이벤트 처리, API(fetch) 활용

4. React 기초 학습
- 컴포넌트, 상태 관리, 라우팅 등

5. 실전 미니 프로젝트
- 투두 앱, 영화 검색, 날씨 앱 등

6. 포트폴리오 제작 & 배포
- GitHub Pages, Netlify 활용

📚 추천 자료 & 공부법

🚀 나에게 맞는 진로 고민 + 포트폴리오 전략

  • 사용자 중심의 직관적인 설계에 관심 있다면 프론트엔드에 적합
  • UI/UX에 민감하고, 시각적 표현을 좋아하는 성향도 잘 맞음
  • 포트폴리오는 직접 만든 앱과 사이트를 중심으로 구성 (GitHub, Notion 링크 활용)

✅ 마무리

프론트엔드는 웹과 앱에서 사용자와 서비스가 만나는 접점입니다. 직접 눈에 보이는 결과물이 나오기 때문에 성취감도 높고, 실전 프로젝트도 빠르게 경험할 수 있어요. 오늘부터 하나씩 따라하며 나만의 서비스에 도전해보세요!

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💡 백엔드란? – 보이지 않는 시스템의 핵심

백엔드는 사용자가 직접 보지는 않지만, 모든 웹/앱 서비스에서 핵심적인 역할을 하는 기술 영역입니다. 서버에서 요청을 받고, 데이터를 처리하고, 클라이언트에 다시 전달하는 전반적인 시스템 로직을 담당합니다.

🛠 어떤 일을 하나요? – 서버, 데이터베이스, API 설계

  • 서버 구성: 사용자 요청 처리, 보안, 인증 등
  • 데이터베이스 설계 및 연동: 정보 저장 및 관리 (SQL, NoSQL)
  • API 개발: 프론트엔드와 통신하는 데이터 전달 구조 설계

🔧 사용하는 기술들 – Node.js, Python, Java, SQL 등

  • Node.js: JavaScript 기반 서버 개발 환경
  • Python (Django/FastAPI): 빠르고 효율적인 백엔드 구축
  • Java/Spring: 대형 시스템에서 자주 쓰이는 정석 백엔드 프레임워크
  • MySQL / PostgreSQL / MongoDB: 관계형·비관계형 데이터베이스
  • Git / Docker / Postman: 협업 및 API 테스트 도구

🗺 백엔드 입문 로드맵 (2025년 기준)

1. 기본 개념 이해
- 클라이언트 vs 서버, HTTP, REST, JSON 등

2. 언어 선택 및 학습
- JavaScript (Node.js) or Python 추천

3. 프레임워크 익히기
- Express.js, FastAPI 등으로 라우팅, 미들웨어 구조 이해

4. 데이터베이스 연동
- MySQL 또는 MongoDB로 CRUD 구현

5. API 설계 및 테스트
- REST API 규칙, Postman으로 테스트

6. 인증 & 보안 기초
- JWT, 세션, 해싱, HTTPS 등

7. 배포 경험 쌓기
- Render, Railway, Vercel 등 무료 호스팅 활용

8. 미니 프로젝트 수행
- 유저 로그인/게시판/댓글 기능 구현

📚 추천 자료 & 공부법

🚀 나에게 맞는 진로 고민 + 포트폴리오 전략

  • 데이터를 다루거나 논리 구조 설계에 흥미가 있다면 백엔드에 적합
  • 실무에서는 협업을 위한 API 문서화, 테스트, 버전 관리가 중요
  • 포트폴리오는 실전 기능 구현 중심 (예: 게시판, 채팅앱, REST API 서버)

✅ 마무리

백엔드는 단단한 시스템 구조를 만드는 매력적인 분야입니다. 처음엔 낯설 수 있지만, 한 단계씩 배워가며 프로젝트를 통해 성취감을 쌓아보세요. 이 로드맵을 따라가면 어느새 실전 프로젝트까지 도전할 수 있어요!

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🔍 홀로그램 기술 개요

홀로그램은 레이저 광의 간섭 현상을 이용해 입체 정보를 기록하고 재생하는 기술로, 1947년 데니스 가보르에 의해 처음 고안되었습니다. 이후 레이저 기술의 발전과 함께 산업적으로 다양하게 활용되고 있으며, 최근에는 교육, 의료, 보안, 엔터테인먼트까지 영역을 확장 중입니다.

🧬 홀로그램의 원리와 구분

  • 원리: 레이저 빛의 반사와 회절, 간섭을 기록하여 3차원 정보로 복원
  • 기록 & 재생: 참조광과 물체광의 간섭무늬를 저장 → 다시 레이저를 비추어 3D 영상으로 재생
  • 유형 구분: 간섭 기반/회절 기반, 정적/동적 디스플레이로 분류

💡 플로팅 홀로그램이란?

  • 기울어진 투명 포일 또는 하프미러를 활용하여 공중에 영상이 떠 있는 듯한 효과를 주는 기술
  • Single-plane, Pyramid, Multi-planar 구조 등으로 구현

  • 보안, 공연, 홍보, 교육 등에 적극 활용되고 있음

🖥️ 홀로그램 모니터 & 탠저블 홀로그램

  • 룩킹 글라스: 안경 없이 3D 이미지를 구현하는 디스플레이
  • 탠저블 홀로그램: 플라즈마 기술로 공중에 손으로 만질 수 있는 빛 입자를 생성하는 기술

💼 홀로그램 산업과 전망

  • 2025년까지 743억 달러로 성장할 것으로 예상
  • 보안, 교육, 의료, 자동차, 문화 콘텐츠 등 다양한 산업으로 확산
  • 국내 시장도 꾸준히 성장하며, 수입 의존 탈피를 위한 기술 자립이 과제

📹 홀로그램 영상 예시

🛠️ Pyramid  준비물

  • 투명 플라스틱 판 (CD 케이스, PET 필름, 아크릴판 등)
  • 자, 커터칼 (또는 가위)
  • 테이프 또는 순간접착제

📐 도면 및 치수 (스마트폰용 기준)

정사각형 피라미드 4면 구조 (윗면 없이)

부위 길이 (cm)
아래 변 6
위쪽 변 1
높이 3.5

📏 위 형태의 사다리꼴 4장을 잘라야 합니다.

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