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2022년 10월, 마이크로소프트는 ‘디자이너’라는 서비스를 공개했습니다. 서비스명부터 디자이너가 포함된 이 서비스는 프레젠테이션, 엽서, 포스터, 초대장 등 다양한 그래픽을 위한 디자인 생성해 주며, 국내에도 많은 사용자를 보유하고 있는 캔바(Canva)와 유사한 웹 앱입니다. 주목할 만한 점이 있다면 서비스가 모두 인공지능(AI)으로 구동된다는 점으로, 사용자가 만든 콘텐츠와 OpenAI의 텍스트/이미지 생성 AI인 ‘DALL-E 2’를 활용하여 디자인 작업이 가능합니다.
매니지먼트는 프로젝트 관리, 팀 관리, 프로세스 관리로 구분할 수 있습니다. 첫 번째 프로젝트 관리는 출시 시기와 중점을 둬야 하는 일을 관리하는 기술입니다. 두 번째는 팀 관리, 즉 사람 관리입니다. 세 번째로 프로세스 관리입니다. 진행하는 과정을 관리하는 기술입니다. 주니어 개발자로 입사하면 처음에는 주어진 일을 하며, 개발 방법과 개발 주기를 배웁니다. 연차가 높아질수록 프로젝트를 관리하는 방법, 직원을 관리하는 방법, 좋은 프로세스를 설정하는 방법을 고민하며 성장합니다. 이 단계를 거쳐야 좋은 시니어 개발자가 되거나 좋은 개발 팀장이 될 수 있습니다.
지금까지 데이터 산업에서 데이터를 표나 그래프로 정리해서 본다는 것을 배웠습니다. 그렇다면 표에 정리했을 때, 독립변수와 종속변수는 어떻게 표현될까요? 표에서 어떤 열의 값이 변할 때 함께 변하는 다른 열이 있고, 이러한 상황이 해당 열에 모두 적용된다면 두 변수는 서로 엮여있다고 볼 수 있습니다. 이런 변화의 모습은 상관관계와 인과관계로 나뉘며, 상관관계가 인과관계를 포함하고 있습니다. 모든 인과관계는 상관관계이지만, 모든 상관관계가 인과관계는 아닐 수도 있습니다. 예를 들어, 바깥 기온이 높아질수록 실내 에어컨 온도가 낮아진다면, 실내 온도에 따라 실내 에어컨 온도가 변화해 둘은 인과관계에 있다고 볼 수 있습니다.
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2023년 쿠버네티스를 보다 원할하게 사용하기 위한 많은 제품들이 나와 있지만, 역설적으로 너무 많은 제품들이 있기 때문에 오히려 선정하기 어려움이 있습니다. 이에 시장에서 많은 레퍼런스를 가지고 있고, 안정적으로 동작하는 제품들로 구성된 표준 아키텍처가 있어야 한다고 판단했습니다. 다음의 선정한 제품들은 쿠버네티스를 시작하는 분들은 위한 가이드 또는 새로운 영역을 구성 추가할 때 참고할 수 있는 내용이라고 이해해 주시면 좋겠습니다. 일부는 이미 디 팩토(de facto / 사실상 표준)인 경우도 있지만, 상황에 따라서는 한국 시장에 맞게 선정한 제품도 있습니다.
에러 해결을 위한 가장 확실한 방법은 코드 전체를 확인하는 것입니다. 하지만 모든 코드를 확인하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 따라서 에러 해결을 위한 가장 효율적인 방법은 현재 겪고 있는 상황을 잘 정리하여 질문하는 것입니다. 이때 재현 가능한 예제(또는 reprex)를 활용할 수 있는데요. 이 방법은 질문자의 현 상황을 답변자가 쉽고 정확하게 이해하고, 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있도록 현상을 구현하는 것을 말합니다. 이번 글에서 개발자가 알아두면 좋은 재현 가능한 예제와 reprex 활용법에 대해 살펴보겠습니다.
다섯 가지 구성요소를 활용해, 유저 인터페이스(UI) 구성과 그에 따른 코드를 생성할 수 있는 ‘Shaper’를 소개합니다. ‘Shaper’에서 제공하는 핵심 기능은 1) 타입, 컬러, 여백, 테두리 등에 포함되는 세부 값을 입력 또는 원하는 조건을 선택해 일정 기준의 인터페이스 구성 가능 2) 기본 제공되는 인터페이스를 테마에 따라 변경한 뒤 상세 조건을 추가하거나 설정해, 원하는 모습의 인터페이스 제작 가능 3) 컬러, 여백, 테두리 등 다섯 가지 구성요소 중 하나를 선택해 인터페이스 랜덤 생성 가능 4) 생성한 인터페이스를 웹상에서 빠르게 확인할 수 있는 코드 제공 등이 있는데요. 지금부터 자세히 살펴보겠습니다.
아크(Arc)라는 인터넷 브라우저를 들어본 적이 있는가? 2022년에 출시된 이후 현재 유저 수 증가세가 J곡선을 그리고 있다. 말 그대로 ‘핫한’ 브라우저 앱이다. 브라우저 시장은 이미 구글 크롬이 석권했으니, 크게 흥미가 없는 분들도 있을 것이다. 하지만 그 와중에도 다양한 브라우저들이 나름의 유저층을 확보해 가며 경쟁을 이어가고 있다. 오늘 소개할 아크(Arc)는 그중에서도 특별하다. 개인적으로 제품 디자인과 유저 경험이 그 어느 브라우저들보다 매끄럽고 센스 있다고 느꼈다. 아이폰 이후로 오랜만에 느껴보는 'It just works'의 경험이었다. 제품뿐만 아니라 서비스 운영 방식도 독특하여 이번 글에서 톺아보고자 한다.
이전 글 ‘주니어 개발자를 위한 엄청 쉬운 TCP/IP 4계층 이야기’에서, 컴퓨터와 컴퓨터의 통신이 올바르게 이루어지기 위해 데이터가 각각 어떤 계층에서 캡슐화되어야 하는지 알아보았습니다. 또한 데이터가 목적지에 정확히 전달되기 위해 계층별로 어떠한 프로토콜(약속)로 구성되어 있는지도 간단히 알아보았습니다. “응용, 전송, 인터넷, 네트워크 액세스 순으로 캡슐화”라는 큰 개념만 알아보았다면, 이번 시간에는 앞서 언급한 각 계층의 대표적인 프로토콜들에 대해 좀 더 알아보고, 각 프로토콜이 네트워크에서 어떻게 이용되는지 확인해 보겠습니다.
OpenAI에서 ChatGPT API를 공개한 후, 이를 활용한 수많은 서비스가 출시되었습니다. 여행 플랫폼 마이리얼트립이 여행플래너를 출시하고, 채용 플랫폼 원티드랩은 면접 코칭 서비스를 만들었습니다. 코딩 교육 플랫폼 코드잇에선 코드 리뷰 서비스를 출시하는 등 ChatGPT는 산업을 막론하고 널리 활용되고 있습니다. 이렇게 하루가 멀다 하고 ChatGPT에 대한 소식이 들려오고 있는데요. 저 역시 개발자로서 한 번은 ChatGPT API를 활용해 보고 싶다는 생각에 이틀 동안 두 가지 서비스를 만들어봤습니다. 오늘은 직접 서비스를 만들어보며 느낀 생성형 AI의 한계와 가능성에 대해 살펴보겠습니다.
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