AgileBus - IT 기술자를 위한 최신 기술 Trends

앙상블(Ensemble)은

앙상블(Ensemble)머신러닝/딥러닝에서 앙상블이란 여러 단일 예측(or 분류)모델을 하나로 엮어 더 좋은 성능의 복합 모델을 만드는 기법을 뜻한다.앙상블은 다수의 개별 모델이 각각 예측한 결과를 모아서 최종 예측을 하는 방법으로, 예측 정확도를 높이고 모델의 안정성과 신뢰성을 개선하는 기술입니다.ibm+2앙상블(Ensemble)은 머신러닝에서 여러 개의 단일 모델(학습기)을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측 성능을 내는 기법입니다. 단일 모델이 가진 약점을 보완하고, 과적합을 줄이며, 더 일반화된 결과를 얻기 위해 다양한 모델들의 예측을 합치는 방식입니다.ineed-coffee.github+2앙상블 모델들은 개별 모델들을 여러 개 생성하고, 이들의 예측 결과를 결합하는데, 대표적인 방법으로는 보팅(V..

Java 암호화 확장(JCE) 무제한 강도 정책은 256비트 이상의 강력한 암호화 알고리즘을 사용하기 위해 필요한 설정입니다. 특히 카카오 인증, PASS 인증 시스템처럼 보안이 중요한 시스템에서는 필수적인 요소입니다. 아래에 설치 및 검증 방법을 정리해드릴게요.🔐 1. 설치가 필요한 경우Java 8 이하 버전에서는 기본적으로 암호화 강도가 제한되어 있어, JCE 무제한 강도 정책 파일을 별도로 설치해야 합니다.Java 9 이상에서는 기본적으로 무제한 강도가 활성화되어 있어 별도 설치가 필요 없습니다.⚙️ 2. 설치 방법 (Java 8 기준)✅ 다운로드Oracle 공식 사이트에서 JCE 무제한 강도 정책 파일을 다운로드합니다.다운로드: https://www.oracle.com/java/technolog..

GPT, LLaMa, Perplexity, DeepSeek 등의 다양한 LLM은 텍스트 이해는 하고 인터넷 검색은 물론, 이미지나 음성 등 다양한 입력에 대응하는 멀티모달 능력까지 갖추고 있습니다. 이러한 고성능 LLM 모델들은 대량의 GPU 연산과 방대한 데이터 학습을 위해 대부분 클라우드 기반으로 제공 되고 있고, 일부 기능은 유로 구독을 하여야 합니다.최근 소형 LLM , sLLM과 같은 모델들이 등장하고 NPU(신경망 프로세서)처럼 연산에 특화된 소형 칩이 등장하면서, 엣지 디바이스에서도 LLM을 사용할 수 있게 되었습니다. 앞으로 이러한 소형 LLM의 보급으로 다양한 단말기에서 LLM을 기반으로 서비스를 이용 하게 될 것입니다. 특히 스마트 키오스크, 공장 자동화 장비, 드론 같은 현장 중심 디..

스테이시 복잡도 매트릭스 (Stacey Complexity Matrix) 스태이시 복잡성 모형(Stacey Complexity Model)스태이시 복잡성 모형(Stacey Complexity Model)은 조직 및 프로젝트 관리 분야에서 프로젝트의 복잡성과 불확실성을 평가하고, 이에 따라 가장 적합한 관리 접근 방식을 선택하도록 돕는 프레임워크입니다.경영 이론가 랄프 D. 스태이시(Ralph D. Stacey) 교수가 개발했으며, 특히 애자일(Agile) 방법론이 어떤 상황에서 가장 효과적인지를 이해하는 데 유용합니다. * 세로축은 합의 의 정도 , 즉 사람들이 무엇을 해야 하는지에 대해 얼마나 동일한 견해를 공유하는지를 나타냅니다.* 가로축은 확실성 의 정도 , 즉 조직이 자신의 행동 결과를 얼마나 잘..

Open Annotation을 이용한 주석 관리 방법Open Annotation은 웹 표준을 기반으로 한 개방형 주석 시스템으로, 문서나 웹 콘텐츠에 주석을 추가하고 이를 공유할 수 있도록 합니다.📌 1. Open Annotation 개요Open Annotation은 W3C Web Annotation Data Model을 기반으로 하며, JSON-LD 형식으로 주석 데이터를 저장하고 관리합니다. 이를 통해 문서의 특정 부분에 대한 메타데이터를 추가하고, 주석을 검색하거나 공유할 수 있습니다.📌 2. Open Annotation 의 구성요소 Open Annotation은 웹에서 주석을 달고 공유할 수 있도록 설계된 표준 프레임워크입니다. 기본적으로 리소스(Resource), 바디(Body), 타겟(Ta..

Open annotation JSON-LD 형식의 주석을 읽고 PDF 문서에 출력(렌더링)하는 방법.이 과정은 다음과 같이 진행됩니다:JSON-LD 주석 데이터 저장하고 읽기웹페이지에서 JSON-LD 주석 데이터 가져오기와서 출력하기PDF.js를 이용해 PDF 문서를 렌더링하기주석 데이터를 읽어 특정 위치에 출력하기📌 1.Open annotation JSON 형식으로 저장Open Annotation은 구조화된 데이터를 JSON 형식으로 표현하고 저장 할 수 있습니다:{ "annotation": { "id": "12345", "body": "이것은 주석 내용입니다.", "target": "https://example.com/document", "creator": "agileBus"..

git 에서 https repository 연결시 SSL 인증서 오류 해결 설정 방법 http.sslVerify false 유용한ㅣ팁 정리 git SSL 인증서 문제 해결- git 에서 https repository 연결시 SSL 인증서 오류 해결법 http.sslVerify false- GIT_SSL_NO_VERIFY 방법 : git config --global http.sslVerify false export GIT_SSL_NO_VERIFY=true - #SSL인증서오류해결 #SSL인증서 #no-check-certificate #--insecure #SSLVerify=false #check-certificate #http.sslVerify [ 파이썬 SSL인증서 오류 참고] 1. 파이썬 ..

개발툴 SSL인증서 오류 해결하는 linux 명령 설정 모음 - SSL certificate problem#SSL인증서오류해결 #SSL인증서 #no-check-certificate #--insecure #SSLVerify=false #check-certificate #http.sslVerify 외부 파일을 받거나 HTTPS로 통신을 점검하는 동안 SSL certificate problem 이 발생 하는 경우 대처하는 법입니다.# 개발 하면서 많이 사용하는 어플리케이션 패키지를 다운 받을때 SSL 인증서 오류 해결 방법을 정리 합니다.1. curl 2. wget 3. git 4. pip4. npm 1. curl - curl은 커멘드라인으로 HTTP, HTTPS, FTP, FTPS, SCP,..

예기치 않은 오류 글리치의 개념, 발생 원인, 해결 방안글리치의 개념, 발생 원인, 해결 방안에 대한 설명을 구체적인 소스 코드 예시 "glitch"는 스스로 해결되거나 짧은 시간 안에 사라지는 일시적인 오류 1. 글리치(glitch )란?글리치( glitch )는 소프트웨어 시스템에서 일시적으로 발생하는 예기치 않은 동작이나 오류, "작은 오류"를 의미합니다. 이는 시스템의 상태가 순간적으로 불일치하거나 예상치 못한 순서로 이벤트가 처리될 때 나타날 수 있습니다. 이러한 현상은 주로 동시성(Concurrency) 환경이나 분산 시스템에서 두드러지게 나타납니다. 2. glitch 발생 원인글리치의 주요 발생 원인은 다음과 같습니다.경쟁 조건 (Race Condition): 여러 스레드 또는 프로세스가 공..

"Glitch"는 우발적 오류 또는 일시적인 결함 을 예방하기 위한 best practice는 무엇인가? 1. 글리치(Glitch)란?글리치는 소프트웨어 시스템에서 일시적으로 발생하는 예기치 않은 동작이나 오류를 의미합니다. 이는 시스템의 상태가 순간적으로 불일치하거나 예상치 못한 순서로 이벤트가 처리될 때 나타날 수 있습니다. 이러한 현상은 주로 동시성(Concurrency) 환경이나 분산 시스템에서 두드러지게 나타납니다. 1. 컴퓨터 및 소프트웨어: 프로그램 실행 중 예상치 못한 작은 오류나 버그 2. 전자 기기: 순간적인 신호 이상으로 인해 발생하는 문제 3. 게임: 특정 조건에서 발생하는 비정상적인 동작 (예: 캐릭터가 벽을 뚫고 지나가는 현상) 4. 일반적인 사용: 순간적인 실수나 예상치 못한..

[Programming] - 개발 생산성을 높혀주는 AI 코딩 어시스턴트 Best 10[Programming] - AI 코딩 어시스턴트에 필요한 데이터 보호 정책 안전한 코딩을 위한 AI 어시스턴트 데이터 보호 방안   AI 코딩 어시스턴트의 정의AI 코딩 어시스턴트는 인공지능을 활용하여 소프트웨어 개발자와 프로그래머에게 코드 작성, 디버깅, 최적화 등의 과정을 지원하는 도구입니다. 이 도구는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 기술을 활용하여 사용자의 입력을 이해하고, 적절한 코드 조각을 제안하거나 자동으로 생성하는 기능을 제공합니다.AI 코딩 어시스턴트는 개발자와 협업하여 코드 작성과 실시간 검증을 통해 개발자의 경험을 향상시키고, 반복적인 오류 검증을 줄여 개발 생산성과 품질을 높일 수 있습니다.대표적..

[Programming] - 개발 생산성을 높혀주는 AI 코딩 어시스턴트 Best 10[Programming] - AI 코딩 어시스턴트에 필요한 데이터 보호 정책 개발자들을 위한 AI 코딩 어시스턴트 추천 Best 10 최근 AI를 이용한 산업 다방면의 현경이 변화 되고 있습니다. 개발 환경에서도 AI를 통해 개발 생산성과 품질을 제공하는 AI코딩 어시스턴트 도구를 활용 하고 있습니다.AI코딩 어시스턴트의 종류와 특징에 대하여 알아 봅니다.AI 코딩 어시스턴트의 정의AI 코딩 어시스턴트는 인공지능을 활용하여 소프트웨어 개발자와 프로그래머에게 코드 작성, 디버깅, 최적화 등의 과정을 지원하는 도구입니다. 이 도구는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 기술을 활용하여 사용자의 입력을 이해하고, 적절한 코드 조각..

무료 프로젝트 관리 도구 비교- free Project Management Tools무료로 사용 가능한 프로젝트 관리툴 기능 비교  무료 Project 관리 툴 (1/3)툴 이름웹사이트다운로드 링크특징장점단점사용 편의성UI 완성도NotionNotionNotion 다운로드올인원 솔루션, 작업 관리, 노트 작성고도의 커스터마이즈 가능, 광범위한 템플릿다소 복잡할 수 있음8/109/10TrelloTrelloTrello 다운로드시각적인 작업 관리, 칸반 보드사용자 친화적, 사용하기 쉬움제한된 보고 기능9/108/10ClickUpClickUpClickUp 다운로드다기능 툴, 작업 관리, 시간 추적포괄적인 기능, 좋은 통합성다소 복잡할 수 있음8/108/10WrikeWrikeWrike 다운로드작업 관리, 협업, 보..

gRPC와 HTTP 게이트웨이 방식의 장단점 정리 gRPC란?gRPC는 Google에서 개발한 고성능 원격 프로시저 호출 (RPC) 프레임워크입니다. 이는 다양한 플랫폼과 언어 간의 통신을 지원하기 위해 만들어졌으며, 특히 마이크로서비스 아키텍처에서 널리 사용되고 있습니다. gRPC의 주요 특징HTTP/2 기반 통신: gRPC는 HTTP/2 프로토콜을 사용하여 더 빠르고 효율적인 데이터 전송을 제공합니다. 이를 통해 멀티플렉싱, 헤더 압축, 서버 푸시 등을 지원합니다.프로토콜 버퍼 (Protocol Buffers): gRPC는 데이터 직렬화 형식으로 프로토콜 버퍼를 사용합니다. 이는 빠르고 효율적인 데이터 인코딩 및 디코딩을 가능하게 합니다.다양한 언어 지원: gRPC는 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다..

웹 테스트 자동화를 위한 최고의 프레임워크 10가지 (2025)웹 테스트 자동화는 웹 애플리케이션의 품질을 향상시키고 개발 프로세스를 효율적으로 만드는 데 필수적인 요소입니다. 다양한 프레임워크가 존재하며, 각 프레임워크는 특정 용도와 강점을 가지고 있습니다.다음은 웹 테스트 자동화를 위한 최고의 프레임워크 10가지에 대한 장점,단점, 사용팁, 예시를 정리해 봅니다.# Popular web test automation frameworks   #Tips for using web test automation frameworks 1. Selenium (셀레늄)소개: Selenium은 가장 인기 있는 오픈 소스 웹 자동화 프레임워크 중 하나입니다. 다양한 브라우저와 플랫폼을 지원하며, 강력한 기능과 광범위한 커..

셀레니움(Selenium)을 이용한 테스트 자동화 구축 가이드 소프트웨어 개발에서 테스트 자동화는 품질을 향상시키고 개발 효율성을 높이는 데 필수적입니다. 특히 웹 애플리케이션의 경우 셀레니움(Selenium)은 가장 널리 사용되는 자동화 도구 중 하나입니다. 셀레니움을 이용한 테스트 자동화는 반복적인 테스트 작업을 효율화하고, 소프트웨어 품질을 높이는 데 큰 도움이 됩니다  1. 셀레니움 다운로드 및 설치 - Python 과 pip 설치 - 브라우저별 웹드라버 다운로드 설치2. 셀레니움을 이용한 테스트 코드 작성 - Webdriver를 이용한 간단한 예제 - 웹페이지 객체를 찾는 방법들3. 테스트 시나리오 및 테스트 코드 작성 - 테스트 시나리오 작성 - 테스트 코드 작성 1.회원 로그..

소프트웨어 개발과 관련하여 아키텍처 패턴은 코드베이스의 품질과 유지 관리를 위해 중요한 설계에서 결정됩니다. 클린 아키텍처(Clean Architecture) 와 소프트웨어 아키텍처 패턴클린 아키텍처(Clean Architecture)는 로버트 C. 마틴(Uncle Bob)이 제안한 소프트웨어 설계 원칙으로, 각 구성 요소의 독립성을 유지하고, 높은 응집성과 낮은 결합도를 목표로 합니다.MVC, MVP, MVVM, MVVM-C 및 VIPER 아키텍처 패턴은 각각 특정 애플리케이션 구조를 나타내며, 클린 아키텍처의 원칙을 적용할 수 있습니다. 아키텍처 패턴과 클린 아키텍처의 관계MVC, MVP: 클린 아키텍처의 기본 원칙을 따를 수 있으며, 특히 프레젠테이션 계층의 분리를 강조합니다.MVVM, MVV..

개발 방법론으로 Domain-Driven Design (DDD) 와 CBD (Context-Based Design) 의 비교  DDD: 복잡한 비즈니스 로직을 쉽게 이해하고 관리할 수 있게 해주며, 개발자와 비즈니스 전문가 간의 소통을 원활하게 합니다.CBD: 시스템 아키텍처를 체계적으로 설계하고 관리할 수 있게 해주며, 시스템의 각 컨텍스트 간의 상호작용을 명확히 파악할 수 있습니다.  Domain-Driven Design (DDD)DDD는 비즈니스 도메인에 집중하여 소프트웨어를 설계하는 방법론입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다: Domain-Driven Design (DDD) 의 특징과 활용 분야를 정리해줘 물론이죠! Domain-Driven Design (DDD)의 특징과 활용 분야를 정리해드리겠..

개발방법론 - 스파이럴 모델 (Spiral Model)  반복을 통한  위험 관리  복잡한 분야의 대규모 프로젝트나 위험 관리가 중요한 프로젝트 스파이럴 모델 (Spiral Model)특징: 폭포수 모델과 프로토타입 모델의 결합으로, 위험 분석을 통해 반복적으로 개발 단계를 수행합니다.장점: 위험 관리가 용이하며, 반복적인 개발로 점진적인 개선이 가능합니다.단점: 복잡한 구조로 인해 관리가 어려울 수 있습니다.활용 분야: 복잡한 분야들을 가진 대규모 프로젝트나, 위험 관리가 중요한 프로젝트에 적합합니다. 관련 구성 요소계획 및 요구사항 수집 (Planning and Requirements Gathering)프로젝트 목표와 요구사항을 정의하고, 초기 계획을 수립합니다.초기 위험 분석을 수행합니다.위험 분석..

개발방법론 - V-모델 (V-Model) 단계별 검증과 품질 강화 각 단계별 검증과 품질 관리가 중요한 프로젝트의 품질을 강화하는 방법 복잡한 개발을 단순하게 또는 검증없이 개발한다면 개발 기간은 짧지만 유지보수가 길고 어려워 지게 됩니다.안정적인 프로젝트는 빨리 하는 것보다 잘 하는 것이 중요 합니다. 개발 기획 단계부터 오픈까지 각 과정별 검증ㄹ 강보하는 개발 방법론 V-모델을 소개 합니다.V-모델 (V-Model)특징: 폭포수 모델의 변형으로, 각 개발 단계에 대응하는 테스트 단계를 포함합니다.장점: 개발의 각 단계별 테스트가 병행되어 품질 관리가 용이합니다.단점: 폭포수 모델과 유사하게 변경 사항 반영이 어렵습니다.활용 분야: 각 개발 단계별 검증과 품질 관리가 중요한 프로젝트에 적합합니다. 관..