도깨비 개발자의 캐비넷

월 1,800만원 고미대디의 오토몬스터 위탁판매 실전강의

dokevee — Thu, 12 Mar 2026 09:08:10 +0900

★ 최초 1회 한정 특별 강의 ★

실제 운영자 공개 강의

월 1,800만원

실제로 만든 사람이 처음으로 공개합니다

고미대디의 오토몬스터 위탁판매
실전 강의

실제 매출 기록

2025년 8월

18,506,024원

온라인 14,150,024 + 별도 4,356,000

2025년 9월

15,760,756원

온라인 매출

2025년 11월

14,869,530원

온라인 매출

2025년 12월

13,561,057원

온라인 12,869,857 + 별도 691,200

* 조작 없는 실제 운영 기록입니다

이 강의가 다른 이유

"몇 억 매출" 같은 과장된 이야기 없음

현실과 동떨어진 이론 강의 없음

✓

실제 운영에서 나온 루틴만 그대로 공개

✓

하루 루틴 그대로 따라하면 되는 구조

강의 공개 내용

오토몬스터 실전 운영 루틴

하루 루틴을 그대로 공개 — 따라만 하면 되는 구체적인 프로세스

실제 매출을 만든 상품 선정 & 운영 방식

어떤 기준으로 상품을 고르고, 어떻게 운영했는지 실전 노하우 공개

대부분이 놓치는 핵심 포인트

매출이 오르지 않는 분들이 공통적으로 빠뜨리고 있는 결정적 차이

이런 분께 꼭 필요합니다

직장인 부업러

시간이 적어도 효율적으로 운영하고 싶은 분

매출 정체 중인 분

스마트스토어 운영 중인데 성장이 막힌 분

시작이 막막한 초보

어디서부터 해야 할지 모르는 분

루틴 기반 수익 원하는 분

정해진 루틴대로 안정적으로 수익 내고 싶은 분

강사 소개

고미

고미대디

오토몬스터 위탁판매 실전 운영자

월 최대 1,800만원 매출 달성 (2025년 실적)
특별한 배경 없이, 루틴 하나로 만들어낸 결과
실제 운영 경험 기반의 현장 밀착 노하우
여러 번의 요청 끝에 처음으로 강의 진행 결정

자주 묻는 질문

위탁판매 경험이 없어도 들을 수 있나요?

네, 초보자도 따라올 수 있도록 실전 루틴 중심으로 설명합니다. 경험보다 실행력이 중요합니다.

강의는 어떤 형태로 진행되나요?

날짜·장소·온오프라인 여부는 신청자 확인 후 개별 안내 예정입니다.

오토몬스터가 뭔가요?

위탁판매 자동화를 돕는 플랫폼으로, 이번 강의에서 실전 활용법을 처음부터 설명합니다.

심화 과정도 있나요?

이번 1회차 반응이 좋을 경우 심화 과정도 추가 진행될 예정입니다.

회원 특별가 · 1회 한정

정가 900,000원

▼ 45% 할인

₩490,000

추후 심화 과정도 예정되어 있습니다

지금 바로 참여 신청하기

아래 링크를 통해 신청해 주세요.
선착순 마감되며, 신청 후 일정·장소를 개별 안내드립니다.

선착순 마감 · 조기 마감될 수 있습니다

오토몬스터 - 도매처 상품 대량으로 가져오기 <도매매/도매꾹>

dokevee — Sun, 19 Jan 2025 19:02:28 +0900

안녕하세요.

지난 시간에는 오토몬스터 오너클랜 대량등록에 대해 알아보았습니다.

오늘은 오토몬스터에서 도매매/도매꾹의 상품을 대량으로 가져오는 법을 소개드리겠습니다.

1. 도매매 로그인

도매매를 클릭하여 페이지 이동후, 로그인을 진행합니다.

2. 기존 상품DB데이터 삭제하기

먼저 '상품DB보관함' 을 클릭하여 이동합니다.

상품DB보관함 초기화 클릭후, 경고메세지가 나오면 확인을 눌러 기존 DB내역을 삭제합니다.

3. 상품 검색

이제 '상품검색' 을 클릭하여 상품검색 페이지로 이동합니다.

아래의 순서로 검색 설정을 진행합니다.

등급선택을 2등급 이상으로 지정한 이유는 제한을 걸지 않으면 너무 많은 상품이 나옵니다.

또한 빠른배송을 선택하지 않으면 배송이 늦어지면 판매자점수가 깎이는 위험이 있습니다.

그리고 착불상품은 취급하지 않을 계획이므로 제외해주세요.

검색후 좀 기다리면 아래와 같이 결과가 나옵니다.

이때 2만개 이하인지 확인을 먼저 합니다.

DB에 한번에 보낼수 있는 개수가 2만개이므로 상품이 너무 많으면 상품등록일이나 공급사의 등급조건을 바꾸어서 다시 검색을 해서 2만개 이하가 나오도록 해주세요.

( 나중에 익숙해지면 2만개 초과하더라도 나누어서 DB에 담을 수는 있습니다만, 초기에는 작업 편의상 2만개 이하를 추천드립니다.)

이후 '전체선택'을 체크하고 '선택상품DB담기'를 클릭해주세요.

상품 DB담기 확인창이 나오면 상품DB보관함으로 이동합니다.

4. 엑셀파일 출력하기

500개씩 보기로 변경후, 페이지전체선택을 체크해주세요.

이후 마켓별 설정을 클릭합니다.

DB파일의 제목에 현재 페이지의 번호를 넣어주세요.

페이지번호를 넣어주면 여러 페이지에 걸쳐서 상품을 가져올때 구분이 쉽습니다.

(엑셀파일 1개당 최대 500개의 상품만 들어가므로 여러페이지에 걸쳐서 엑셀파일을 다운로드 해야합니다.)

솔루션 선택은 이셀러스를 선택.

판매가요율, 수수료는 오토몬스터에서 무시하는 내용이므로 그냥 1로 설정해주세요.

상품고시에 체크를 넣어주시고 고객연락처는 오토몬스터에서는 무시하므로 아무숫자를 넣어주세요.

그 다음, '엑셀다운로드 페이지에 저장' 버튼을 누릅니다.

'이동' 버튼을 클릭하여 엑셀다운로드 페이지로 이동합니다.

방금전 생성했던 상품DB제목을 확인하여 우측에 '엑셀파일다운로드' 버튼을 클릭합니다.

아래와 같이 다운로드 폴더에 압축파일이 다운로드됩니다.

압축파일을 풀면 아래와 같이 파일2개가 나옵니다.

ESELLERS_1.xls - 상품목록

esellers_delivery.xls - 배송비목록

5. 오토몬스터로 상품 가져오기

엑셀 일괄 불러오기 페이지로 이동.

도매매[이셀러스] 파일로드 클릭하고 아까 압축 풀었던 파일중 ESELLERS_1.xls 파일을 선택합니다.

그러면 아래와 같이 상품목록이 뜨는데요.

전체선택하고 '선택항목 원본상품으로 가져오기'를 클릭합니다.

6. 자동 업로드 시작

모든항목을 오토몬스터로 가져왔으면(진행률 100%), 자동 마켓 업로드 페이지로 이동합니다.

'시작' 버튼을 클릭하여 자동업로드를 시작해주세요.

여기까지가 상품DB의 첫페이지 500개 항목의 자동업로드입니다.

7. 상품DB보관함의 나머지 DB상품들

지금까지는 1페이지의 500개 상품들에 대한 예시였습니다.

나머지 페이지들의 상품들을 가져오려면

'4장. 엑셀파일 출력하기' 부터 동일하게 진행하면 됩니다.

상품DB보관함으로 500개씩 보기.

다음 페이지를 클릭후 동일하게 진행하면 됩니다.

지금까지 도매처 도매매/도매꾹의 상품을 오토몬스터를 이용하여 대량등록하는 법을 설명드렸습니다.

다음 시간에는 온채널의 상품을 대량등록하는 법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

감사합니다.

관심있으신 분은 댓글 또는 하기 상품페이지 직접 방문해주세요.

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오토몬스터 - 도매처 상품 대량으로 가져오기 <오너클랜>

dokevee — Thu, 26 Dec 2024 03:03:17 +0900

안녕하세요.

지난 시간에는 오토몬스터에 대한 소개가 있었는데요.

오늘은 오토몬스터에서 취급하는 도매처중 하나인 오너클랜의 상품을 대량으로 가져오는 법을 소개드리겠습니다.

1. 오너클랜 로그인

먼저 도매처 - 오너클랜 으로 이동하셔서 로그인을 진행해주세요.

오너클랜 로그인화면

2. 카테고리 선택

카테고리 메뉴에서 대량으로 가져올 카테고리를 선별합니다.
발건강용품을 한번 선택해보겠습니다.

오너클랜 카테고리 선택화면

3. 검색조건을 설정합니다.

등록기간은 먼저 기간전체로 해보시고 다른부분들은 아래에 설정한 대로 설정해주세요.

그리고 검색조건 저장을 하시면 설정을 기억을 해서 편합니다.

그다은 검색 버튼을 클릭해서 검색을 하시면 상품들이 나열됩니다.

검색조건 설정 화면

4. 상품코드 다운로드

상품 갯수가 많이 나와서 등록기간을 6개월로 변경하고 다시 검색해보았습니다.

682개로 적당한 갯수로 나오네요.

상품코드 다운로드 버튼을 클릭해주세요.

그러면 아래와 같이 상품코드 압축파일이 다운로드폴더에 다운로드됩니다.

압축을 풀면 오너클랜 상품코드.txt 텍스트파일이 나옵니다.

열어보면 아래와 같이 상품코드들이 나열되어 있습니다.

컨트롤 + C 해서 모두 복사해주세요.

다운로드받은 상품코드

5. DB다운로드 이동

페이지 하단에 DB다운로드가 있습니다. 클릭해서 이동해주세요.

6. DB세트만들기 이동

DB 세트 만들기 버튼을 클릭해서 이동해주세요.

7. 다운로드세트만들기

기본설정 - 사용 솔루션/양식에서 이셀러스(표준) 을 선택합니다.

DB 다운로드 - 기본설정

일반설정 - 상품등록(수정)일 에서 전체를 선택합니다.

DB 다운로드 - 일반설정

부가설정 - 유사상품: 유사상품 제외

부가설정 - 상품코드전용검색: 아까 전 복사했던 상품코드 붙여넣기(컨트롤 + V)

부가설정 - 공급사코드 전용검색: 블랙리스트 공급사 제외

DB 다운로드 - 부가설정

마지막으로 상단부에 있는 다운로드세트 만들기 버튼을 클릭합니다.

그러면 아래와 같이 예상 다운로드 개수가 뜨면서 확인창이 나타납니다.

확인 버튼을 클릭해주세요.

좀 기다리면 등록이 완료되었다고 알림이 뜹니다. 확인을 누릅니다.

자동으로 다운로드세트 목록으로 이동됩니다.

방금전에 만들어진 다운로드세트가 보이는데요. 다운로드를 클릭합니다.

다시 아래쪽에 전체 다운로드 버튼이 나오면 클릭합니다.

그러면 아래와 같이 ownerclan_xxxx_ESELLERS_XXXX.zip 파일이 다운로드됩니다.

이 파일을 압축 풀면 오너클랜상품리스트 라는 엑셀파일이 나타납니다.

다운로드된 상품목록 파일

8. 엑셀 일괄 불러오기

좌측 메뉴에서 엑셀 일괄 불러오기 를 클릭하여 페이지 이동합니다.

오너클랜[이셀러스포맷] 파일로드 를 클릭해서 다운로드 받았던 엑셀파일을 선택합니다.

엑셀 일괄 불러오기

아래와 같이 로딩이 되었는데요.

여기서 끝이 아닙니다.

전체선택을 하고 선택항목 원본상품으로 가져오기를 눌러주세요.

선택항목들을 원본상품으로 가져오기

그러면 아래와 같이 진행율이 올라가기 시작합니다.

9. 자동 마켓 업로드

상품정보를 모두 가져왔으면 자동 마켓업로드 페이지로 이동하여 시작 버튼을 눌러서 자동 업로드를 시작합니다.

자동 업로드 페이지

지금까지 도매처 오너클랜의 상품을 대량등록하는 법을 설명드렸습니다.

다음 시간에는 도매매(도매꾹)의 상품을 대량등록하는 법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

감사합니다.

관심있으신 분은 댓글 또는 하기 상품페이지 직접 방문해주세요.

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오토몬스터(AutoMonster) 소개 : 재택 부업 자동툴

dokevee — Thu, 21 Nov 2024 14:41:36 +0900

온라인 쇼핑몰 운영자들에게 가장 귀찮고 복잡한 작업은 바로 상품 등록입니다.

오늘은 국내 위탁 판매를 편하게 할 수 있도록 도와주는 툴을 소개드리고자 합니다.

오토몬스터라고 하는 프로그램입니다.

처음에 부업으로 스마트스토어를 위탁으로 시작했다가 디지털 노가다가 너무 힘들어서

자동화툴을 만들다 보니 최종적으로는 오토몬스터라는 프로그램이 탄생하게 되었습니다.

현재 많은 회원분들이 이 솔루션을 이용하여 손쉽게 상품등록하여 매출을 올리고 있는데요.

여러가지 툴을 사용할 필요없이 오토몬스터 하나로 상품등록,재고관리 등을 할 수 있습니다.

간단히 아래와 같이 기능을 나열할 수 있는데요.

1️⃣ 완전 자동 업로드 - 클릭 한 번으로 끝

하루의 시작과 끝에 클릭 한 번이면 모든 상품이 자동으로 업로드됩니다.

상품명 생성: AI가 키워드를 분석해 매력적인 상품명을 자동 생성
이미지 처리: 배경 이미지 랜덤 생성, 누끼 따기 및 이미지 반전
카테고리 자동 설정: 골치 아픈 카테고리 관리 불필요
중복 방지 및 업데이트 설정: 기존 상품은 자동 스킵 또는 필요한 부분만 덮어쓰기
쿠팡 옵션 자동 설정: 최신 정책 반영으로 옵션 자동 지정

2️⃣ 반자동 업로드 - 더욱 더 세밀한 세팅

상품명 직접 설정 및 키워드 경쟁률 분석
도매처 상품 다운로드 및 품절 상품 자동 처리
상세페이지 수정, 타이틀 이미지 편집, SEO 태그 최적화

3️⃣ 트렌드 분석 및 가격 계산

최신 소비자 트렌드 분석으로 전략적 상품 소싱 가능
마진율 계산 및 무료배송 옵션 반영

4️⃣ 주문확인/배송처리

신규주문/교환/반품 요청 확인
주문확인/송장등록 처리

지원 도매처: 온채널, 도매매/도매꾹, 오너클랜 (계속 늘려나갈 예정입니다.)

업로드 마켓: 쿠팡, 스마트스토어

왜 오토몬스터일까?

시간 절약: 클릭 몇 번으로 반복 작업 해결
최신 기술 반영: AI를 활용한 자동화와 SEO 최적화
지속적인 업데이트: 회원 요청 사항을 반영해 끊임없이 발전
소수정예 회원(100명 상한)만 운영하여 회원님들의 다양한 요구조건을 최대한 반영.

과연 효과는?

일단 효과부터 말씀드리면 효과는 확실합니다.

한달간 딱 약 2000개만 자동으로만 운영해보았더니 쿠팡에서만 100만원남짓한 매출이 나오네요.

마진율을 30프로 및 무료배송으로 제품가에 배송비를 포함한 것도 있어서 실제로는 30%이상의 순이익이 예상이 됩니다.

만약 10000개를 등록했다면 논리적으로 계산하면 150만원의 순이익이라고 볼 수 있겠죠.

그런데 스마트스토어까지 포함했다면 더 많은 순수익도 나오지 않을까요?

요금제는 1개월, 6개월, 1년, 평생이용.

이렇게 4가지가 있습니다.

(단, 크몽에는 평생이용은 없습니다.)

약 2000개 상품으로 한달간 오토몬스터 진행 결과

이제부터 이 기능들에 대해서 조금 더 자세히 들여다 보도록 하겠습니다.

자동 업로드 기능

부업을 하시는 직장인분들은 시간이 없습니다.

이런 분들에게는 자동 업로드 기능이 가뭄에 단비와도 같은 존재이죠.

(1) 상품명 자동 생성

AI가 자동으로 키워드를 생성하여 랜덤으로 상품명을 만들어 줍니다.

아래 영상을 참고하세요.

(2) 배경이미지를 상품에 맞게 랜덤으로 생성

: 자동으로 누끼 따기

: 자동으로 이미지 반전

: 매번 다른 배경이미지를 생성하므로 회원간 중복에 대해서 걱정할 필요가 없음

(3) 카테고리를 상품에 맞게 자동으로 선택

: 골치 아픈 마이카테고리 관리 같은 건 필요없이 AI가 자동으로 카테고리를 찾아줍니다.

(4) 이미 업로드된 상품은 자동으로 스킵 / 선택항목 수정 설정 가능

: 중복 업로드 걱정하지 말고 그냥 업로드 걸어 놓으면 알아서 중복 상품은 스킵을 합니다.

: 이미 올린 상품에 대한 동작 설정 기능

- 업로드스킵

- 선택적 덮어쓰기 (상품명, 이미지, 상세페이지, 카테고리, 옵션(가격))

(5) 쿠팡 옵션 속성 자동 설정 기능

: 24년 10월부터 쿠팡 상품 업로드시 옵션설정(개수/중량/색상 등)을 하지 않으면 제품이 노출되지 않습니다.

: 오토몬스터에서는 AI가 옵션명, 상품정보를 분석하여 옵션설정을 자동으로 해줍니다.

반자동 업로드 기능

약간 시간이 있는 분들은 상품을 직접 더 수정하여 세밀하게 정보를 넣을 수 있습니다.

(1) 상품명(키워드) 추출

: 직접 상품명을 추출하여 설정할 수도 있습니다.

: 경쟁율 분석 우선순위 나열.

상품명(키워드) 설정

(2) 도매처에서 상품 다운로드

: 일괄다운로드, 선택다운로드

: 현재 온채널, 도매매, 오너클랜 연동중이며 도매처를 계속 늘려나갈 예정입니다.

도매처의 엑셀출력 파일을 일괄 불러오기

(3) 타이틀이미지 편집

: 배경제거, 배경변경(색상 or 이미지)

(4) 판매가격 계산기능

: 마켓의 수수료, 미리 설정한 구간별 마진율에 따른 판매 가격 계산

: 무료배송옵션의 경우 상품가격에 배송비 포함 기능

: 최소 마진금액 설정 기능(절대 손해보지 않는 안전장치)

구간별 마진 및 최소마진금액 설정

가격 적용 화면

(5) 도매처의 품절 대응

: 도매처의 재고상태를 동기화 기능

: 품절이 되면 자동으로 재고를 0으로 설정.

: 재입고 되면 자동으로 재고 설정

도매처 품절확인/재고반영 화면

(6) SEO최적화

: 태그, 속성 최적화

스마트스토어 태그 등록 화면

스마트스토어 상품속성 설정 화면

(7) 상세페이지 수정

익숙한 네이버 스마트 에디터를 통해 손쉽게 상세페이지 수정

상세페이지 이미지 교체 기능

상세페이지 수정화면

(8) 트렌드분석

: 현재 소비자들이 많이 찾는 트렌드를 순위별로 나열

: 트렌드를 확인하여 전략적으로 소싱하세요!

(9) 신규주문/배송처리

: 쿠팡, 스마트스토어 별로 신규주문 / 배송처리 / 교환 반품요청 확인 등이 가능합니다.

지속적인 업데이트

한번 팔면 관리하지 않는 다른 프로그램들과는 달리 지속적인 업데이트 및 회원님들의 요청사항을 반영중입니다.

메인화면의 S/W업데이트 내용 및 예정 목록

프로그램을 구동하기 위한 조건은 아래와 같습니다.

* 필수 OS환경

- Windows 10 64비트

- Windows 11

소수정예로만 운영하여 회원님들의 요구사항을 하나하나 듣고 반영하면서 운영 중입니다.

따라서 업데이트 및 기능추가가 상당히 활발한 편입니다.

관심있으신 분은 댓글 또는 하기 상품페이지 직접 방문해주세요.

스마트스토어 1개월권

자면서 돈버는 스마트스토어 쿠팡 대량등록 이미지 상품명 옵션자동설정 오토몬스터 : 유남매스

자면서 돈버는 스마트스토어 쿠팡 대량등록 이미지 상품명 옵션자동설정 오토몬스터

smartstore.naver.com

1년, 평생회원권도 있는데 검색하면 추가로 찾을 수 있습니다.

크몽 - 스마트스토어보다 가격이 비쌉니다.

원클릭 스마트스토어 쿠팡 상품명,이미지가공 대량등록 - 크몽

드림크래프트 전문가의 IT·프로그래밍 서비스를 만나보세요. 안녕하세요.완전 자동 닥등 대량등록 기능...

kmong.com

추가로 아래는 회사정보이며 자동영상생성 서비스도 같이 운영중입니다.

회사명: 드림크래프트

> 이커머스 솔루션 개발

> AUTOVID 자동 영상 생성 서비스중 (MS스토어):

https://apps.microsoft.com/store/detail/9N4Z3Q5N10QR?cid=DevShareMCLPCS

스마트팩토리, 프로그래밍언어, 그리고 관련 개발자들의 전망

dokevee — Thu, 4 Jul 2024 23:25:52 +0900

안녕하세요.

오늘은 제가 주로 담당하는 분야인 스마트팩토리에 대해 간단하게 설명드리려고 합니다.

대학교나 코딩 교육기관에서는 웹 및 모바일 개발 위주의 교육이 많아 해당 분야는 이미 포화 상태에 이르렀습니다.

그러나 스마트팩토리 분야는 여전히 많은 개발자를 필요로 하며, 수요에 비해 공급이 부족한 상태입니다.

따라서 지금 개발자를 준비하시는 분들에게는 스마트팩토리 분야가 오히려 블루오션이 될 수 있다고 생각됩니다.

스마트팩토리는 제조업의 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 이를 구현하기 위해 다양한 프로그램 언어가 사용됩니다.

특히 C#은 Microsoft의 .NET 프레임워크와의 강력한 통합 덕분에 많이 사용됩니다.

스마트팩토리에서 자주 사용되는 프로그램 언어와 개발자 전망을 자세히 살펴보겠습니다.

스마트팩토리에서 자주 사용되는 PC 프로그램 언어

C#:

Windows 기반 환경에서의 개발이 용이하며, .NET 프레임워크와의 강력한 통합성으로 인해 스마트팩토리 시스템 개발에 많이 사용됩니다.

장점: 정적 타입 검사로 인한 오류 감소, 풍부한 라이브러리 제공

활용 사례: 생산 라인 관리, 실시간 데이터 모니터링 시스템

Python:

데이터 분석 및 머신러닝에 강점을 가지고 있어, 스마트팩토리의 빅데이터 분석 및 AI 적용에 적합합니다.

장점: 쉬운 문법과 강력한 데이터 처리 라이브러리

활용 사례: 예측 유지보수, 품질 검사 자동화

Java:

플랫폼 독립성과 높은 안정성으로 다양한 산업 환경에서 사용됩니다.

장점: 뛰어난 멀티플랫폼 지원, 강력한 보안 기능

활용 사례: 대규모 기업 시스템 통합, 클라우드 기반 애플리케이션

JavaScript:

웹 기반 애플리케이션 개발에 필수적이며, 스마트팩토리의 웹 인터페이스 구축에 사용됩니다.

장점: 클라이언트-서버 통합, 빠른 개발 속도

활용 사례: 실시간 대시보드, 사용자 인터페이스

C/C++:

임베디드 시스템과 IoT 디바이스의 프로그래밍에 적합합니다.

장점: 높은 성능과 메모리 제어

활용 사례: 센서 데이터 처리, 실시간 제어 시스템

국내의 개발자 전망

스마트팩토리의 확산은 다양한 분야의 개발자들에게 기회를 제공합니다.

한국은 제조업 강국으로, 스마트팩토리 도입이 빠르게 진행되고 있습니다.

이에 따른 개발자들의 전망은 매우 밝습니다.

IoT 및 임베디드 시스템 전문가:

스마트팩토리의 핵심 기술로, IoT 디바이스와 센서 네트워크를 개발하는 전문가들이 필요합니다.

필요 역량: C/C++, 네트워크 프로그래밍, 임베디드 시스템 지식

데이터 분석 및 AI 엔지니어:

대량의 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 최적화된 제조 공정을 설계하는 역할을 맡습니다.

필요 역량: Python, R, 머신러닝 알고리즘, 데이터 시각화

보안 전문가:

스마트팩토리는 사이버 공격에 취약할 수 있어, 이를 방어할 수 있는 보안 솔루션 개발이 중요합니다.

필요 역량: 네트워크 보안, 암호화 기술, 침입 탐지

시스템 소프트웨어 엔지니어:

스마트팩토리의 다양한 시스템을 개발하고 유지보수하는 역할을 합니다.

필요 역량: C#, Java, 소프트웨어 설계 및 개발

정리하며...

스마트팩토리는 제조업의 미래를 이끌어갈 중요한 기술입니다. 이에 따라 관련 기술에 대한 깊은 이해와 경험을 가진 개발자들의 수요가 지속적으로 증가할 것입니다. 한국의 스마트팩토리 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 이는 개발자들에게 무궁무진한 기회를 제공합니다. 최신 기술 동향을 학습하고, 다양한 프로젝트 경험을 통해 자신의 역량을 강화하는 것이 중요합니다.

스마트팩토리 분야는 앞으로 더욱 발전할 것이며, 개발자들은 이 흐름에 맞춰 계속해서 성장할 수 있는 기회를 잡아야 합니다.

무료 구글 TTS(Text-to-Speech) 설정하는 법

dokevee — Mon, 19 Feb 2024 23:30:43 +0900

개인 사용자나 소규모 프로젝트에 적합한 Google의 Text-to-Speech 서비스는 그 용도에 따라 거의 무료에 가깝습니다. Google Cloud Platform은 매달 일정량의 무료 할당량을 제공하므로, 일반적인 개인 사용자의 경우 비용 부담 없이 고품질의 음성 변환 기능을 이용할 수 있습니다.

아래는 요금정책 및 무료사용량에 대한 가격표입니다.

위의 내용을 보시면 아시겠지만 개인이 사용하기에는 거의 무료에 가깝습니다.

이제부터 구글 클라우드 콘솔에서 TTS 사용 설정하는 법을 알아보도록 하겠습니다.

구글 클라우드 콘솔 설정 방법

1. Google Cloud Console 로 이동하세요. : https://console.cloud.google.com/

2. 페이지 상단의 드롭다운 메뉴를 선택한 후 "새 프로젝트(NEW PROJECT)"를 선택하세요.

3. 프로젝트 이름을 작성하세요. 이름은 원하는 대로 지정할 수 있지만 식별하기 쉬운 이름을 사용하는 것이 좋습니다.
예) "DokeveeTTS". 그리고 "생성(CREATE)"을 클릭하세요.

4. 결제로 이동하여 신용카드나 유사한 결제 수단을 프로젝트에 연결하세요. 단계에 따라 진행하세요.

5. 다음으로 API를 활성화해야 합니다. 아래 링크로 이동하세요.
https://console.cloud.google.com/apis/api/texttospeech.googleapis.com

6. 올바른 프로젝트가 선택되었는지 확인하고 "활성화(ENABLE)"를 클릭하세요.

7. 이제 Google Cloud Platform 로고를 클릭하여 상위 페이지로 돌아갑니다.

8. 다음으로 서비스 계정을 생성해야 합니다. IAM & Admin -> 서비스 계정(Service Accounts)으로 이동하세요.

9. 상단에 있는 "+ 서비스 계정 생성(CREATE SERVICE ACCOUNT)"을 클릭하세요.

10. 서비스 계정에 쉽게 식별할 수 있는 이름과 설명을 입력하고 "생성(CREATE)"을 선택하세요.

11. 역할을 선택하세요: 편집자(Editor) (Basic -> 편집자(Editor)), 그리고 "완료(DONE)"를 클릭하세요.

12. 이제 서비스 계정을 볼 수 있습니다. 작업(Actions)에서 점 세 개를 클릭하고 "키 관리(Manage Keys)"를 선택하세요.

여기서 "키 추가(ADD KEY)" -> "새 키 만들기(Create new key)"

13. "JSON"을 선택하고 "생성(CREATE)"을 클릭하세요. 파일이 다운로드됩니다.
이 파일을 사용하고자 하는 프로젝트에서 설정하면 됩니다..

깃(Git)에서 dubious ownership 에러메세지의 원인과 해결책

dokevee — Mon, 15 Jan 2024 23:13:48 +0900

오랜만에 Git 관련 글을 쓰네요.

금일 작업중에 처음 접하는 에러를 발견하였으나, 구글링을 해보았더니 해결책은 많이 있지만 원인에 대한 내용은 별로 없어서 시간내어 정리해볼까 합니다.

에러메세지

1) 원인

근본적 원인

현재 작업중이 Git 리포지터리(Repository) 내의 파일 또는 폴더가 현재 작업중인 사용자가 아닌 다른 사용자에게 소유권이 있거나 또는, 동시에 두 사용자가 소유권을 가지고 있을 때 발생합니다.

보안리스크 방지

이런 현상은 보안에 관련하여 큰 문제를 야기시킬 수 있습니다.

예를 들어 다른 사용자가 소유한 파일이나 폴더에 악의적인 코드가 포함되어 있을 수 있으며, Git작업을 통해 실행될 경우, 시스템 보안에 위험을 초래할 수 있습니다.

특히 기업환경에서 여러 사용자가 동일한 시스템을 사용하는 경우, 파일시스템의 권한설정이나 사용자 계정 관리 방식 때문에 이러한 문제가 발생할 수 있습니다.

최근 Git버젼에서는 이러한 보안 위험을 감지하고 경고하는 기능이 강화되었습니다.

이는 Git 사용자와 리포지토리의 안전을 보장하기 위한 조치입니다.

2) 해결책

첫번째 방법: 소유권 확인 및 변경

오류가 발생한 리포지토리의 파일이나 폴더의 소유권을 확인하고 필요한 경우 현재 사용자로 변경합니다.
Windows에서는 '속성(Properties)'를 통해 소유권을 확인하고 '보안(Security)' 탭에서 변경할 수 있습니다.

두번째 방법: Git설정 변경

Git에서는 safe.directory 설정을 통해 특정 디렉토리를 안전하게 처리하도록 설정할 수 있습니다.
이는 Git이 해당 디렉토리를 신뢰하고 소유권 검사를 우회하게 합니다.

아래와 같이 사용하시면 됩니다.

git config --global --add safe.directory [리포지터리 절대 경로]

이상 정리를 마칩니다.

감사합니다.

Google cloud function : Firestore 데이터 조회/수정하기

dokevee — Fri, 12 Jan 2024 01:24:24 +0900

안녕하세요. 도깨비 개발자입니다.

지난 글에서는 Google Cloud Function의 환경설정, Clound Function 함수작성 및 동작 테스트까지 해보았는데요.

궁금하신 분은 아래 링크를 통해 지난 내용을 확인해주세요.

Google cloud function(1/2) 소개 및 환경설정 (tistory.com)

Google cloud function(2/2) 함수 만들기 및 동작테스트 (tistory.com)

오늘은 Cloud Function으로 Firestore의 데이터를 조회/수정하는 함수를 만들고 동작을 시켜보겠습니다.

시작에 앞서 먼저 이런 의문을 가지신 분들이 있을 수 있습니다.

'모바일앱이나 PC어플리케이션에서 직접 Firestore의 데이터베이스를 조회하고 수정하면 되는데 굳이 Cloud Function을 만들어 써야하나?'

그렇습니다. 모바일 앱이나 PC어플리케이션에서 직접 조회하고 수정할 수 있습니다.

하지만 Cloud Function을 사용함에 몇가지 중요한 장점이 있습니다.

첫째, 보안입니다.

클라이언트 어플리케이션에서 직접 Firestore에 접근한다는 것은 결국 데이터베이스에 접근할 수 있는 중요한 키가 해킹당할 수 있는 리스크가 있습니다.

이러한 보안 리스크 때문에 보안규칙을 정의하고 관리해야하는 복잡성이 증가하게 됩니다.

둘째, 자체 서버구축이 필요없는 점(서버리스)입니다.

결국 첫번째 보안문제로 인해 Firestore를 서버쪽에서 관리한다고 하면 두가지 선택지가 있을 수 있겠죠.

자체 서버를 만들어 클라이언트의 요청을 받아 서버에서 데이터베이스를 조회/수정하거나 Cloud Function에서 관리하거나 이겠죠.

자체 서버를 만든다는 것은 물리적 또는 VM으로 직접 아파치나 IIS등으로 웹서버를 구동시키고 REST API도 직접 만드는 등 할 일이 커지게 됩니다.

이 때, Cloud Function을 만들어 쓴다면 서버구축 필요없이 구글에서 알아서 함수호출에 대응을 해주게 되니 아주 편리해집니다. 또한 트래픽이 급증하는 상황에서도 안정적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.

이는 대규모 사용자기반을 가진 어플리케이션에서 특히 중요하다고 할 수 있겠죠.

단, 호출횟수에 따른 비용은 발생하게 되므로 월 예상 호출횟수를 확인하여 현명한 선택을 하시면 됩니다.

셋째, 유지보수의 용이성

비즈니스 로직을 Cloud Function에 구현함으로써, 어플리케이션의 복잡성을 줄이고 유지보수를 용이하게 할 수 있습니다.

또한, 서버측 코드 변경이 필요한 경우 클라이언트 어플리케이션을 업데이트할 필요없이 Cloud Function만 수정하면 됩니다.

제가 개인적으로 Cloud Function을 활용한 분야는 소프트웨어 복사방지 시스템입니다.

윈도우용 어플리케이션을 배포하면서 불법복제 방지를 위해서 여러가지 방안을 검토하던 중

OAuth, USB동글 등의 방법도 있지만 더 간단한 방법으로 Cloud Function을 활용하게 되었습니다.

사용자마다 어플리케이션의 라이선스 고유키를 발급하여 사용자에게 고유키를 제공하면, 사용자가 어플리케이션에서 고유키를 입력하여 라이선스 인증을 하게 됩니다.

이상으로 Cloud Function을 왜 사용하는 지, 그리고 실제로 어떻게 쓰일 수 있는 지에 대해 간단히 얘기해보았습니다.

이제 본격적으로 예제를 진행하도록 하겠습니다.

먼저 index.ts 파일의 전체코드를 보여드리겠습니다.

/**
 * Import function triggers from their respective submodules:
 *
 * import {onCall} from "firebase-functions/v2/https";
 * import {onDocumentWritten} from "firebase-functions/v2/firestore";
 *
 * See a full list of supported triggers at https://firebase.google.com/docs/functions
 */
import * as functions from "firebase-functions";
import * as admin from "firebase-admin";
import * as logger from "firebase-functions/logger";

// Firebase Admin 초기화
admin.initializeApp();

// Firestore 참조
const db = admin.firestore();

export const ReadAge = functions.https.onRequest(async (request, response) => {
  const docId = request.query.docId;
  if (!docId) {
    response.status(400).send("Name is required");
    return;
  }
  try {
    const userRef = db.collection("users").doc(docId.toString());
    const doc = await userRef.get();
    if (!doc.exists) {
      response.status(404).send("User not found");
      return;
    }

    // callCount 업데이트
    const userData = doc.data();
    const currentCount = userData?.callCount || 0;
    await userRef.update({callCount: currentCount + 1});

    // 나이 정보 반환
    response.send({age: userData?.age});
  } catch (error) {
    logger.error("Error reading age", error);
    response.status(500).send("Error reading age");
  }
});


// 이름과 나이를 사용하여 사용자의 나이를 설정하는 함수
export const SetAge = functions.https.onRequest(async (request, response) => {
  const {docId, age} = request.body;
  if (!docId || age === undefined) {
    response.status(400).send("Name and age are required");
    return;
  }
  try {
    const userRef = db.collection("users").doc(docId);
    await userRef.set({age}, {merge: true});
    response.send("Age updated successfully");
  } catch (error) {
    logger.error("Error setting age", error);
    response.status(500).send("Error setting age");
  }
});

위의 코드를 보면 2개의 함수가 있습니다.

ReadAge는 데이터베이스조회(GET), SetAge는 데이터베이스수정(POST)입니다.

1) ReadAge

docId를 쿼리로 입력을 받아 docId문서에 있는 age를 반환해줍니다.

테스트코드로 callCount를 1씩 증가시키고 있습니다.

원래 프로그램 방법론으로 볼 때, GET요청에서 DB의 항목을 수정하는 건 바람직 하진 않습니다.

따라서 어디까지나 테스트코드로 봐주시기 바랍니다.

2) SetAge

docId와 age를 body문으로 입력을 받아 docId문서의 age를 수정하는 함수입니다.

현재 firestore의 database를 확인해보겠습니다.

Firestore 데이터베이스의 users컬렉션-24011101문서의 내용

이 상태에서 index.ts의 내용을 Cloud Function에 Deploy해보겠습니다.

Deploy가 완료되었습니다.

Functions를 확인해보면 ReadAge, SetAge 2개의 함수가 보입니다.

이제 호출을 해서 동작테스트를 해보겠습니다. 동작확인을 위해 Postman을 사용하겠습니다.

첫번째 ReadAge를 호출해보겠습니다.

docId=24011101 쿼리로 ReadAge 명령 결과

11세라고 친절하게 답변이 왔네요.

실제 클라이언트에서는 Json을 Deserialize해서 사용하면 되겠습니다.

Firestore에서 callCount가 갱신되었는지 확인해보겠습니다.

0에서 1로 바뀐 걸 확인할 수 있습니다.

이제 두번째 SetAge를 호출해보겠습니다.

docId가 24011101인 문서의 age를 38세로 변경해보겠습니다.

Age가 성공적으로 업데이트되었다고 답변이 왔네요.

실제 데이터베이스가 갱신되었는지 확인해보겠습니다.

38세로 갱신되어 있는 걸 확인할 수 있습니다.

[코드 추가 설명]

추가로 TypeScript의 문법적 특성에 대해 한가지 설명 드리겠습니다.

아래 코드를 자세히 봐주세요.

// 이름과 나이를 사용하여 사용자의 나이를 설정하는 함수
export const SetAge = functions.https.onRequest(async (request, response) => {
  const {docId, age} = request.body;
  if (!docId || age === undefined) {
    response.status(400).send("Name and age are required");
    return;
  }
  try {
    const userRef = db.collection("users").doc(docId);
    await userRef.set({age}, {merge: true});
    response.send("Age updated successfully");
  } catch (error) {
    logger.error("Error setting age", error);
    response.status(500).send("Error setting age");
  }
});

코드를 보시면 파라메터 age변수가 있습니다.

이 변수가 아래쪽에서

await userRef.set({age}, {merge: true});

라는 코드에서 사용이 되는데요.

set함수내에서 age라는 숫자가 들어간 변수만 들어갔는데 실제로 age필드가 변경되었습니다.

그 이유는 TypeScript와 JavaScript의 객체 리터럴 축약 표현법이기 때문입니다.

만약에 파라메터명이 newAge로 정의되었다고 한다면 코드는 아래와 같이 작성되어야 합니다.

await userRef.set({age: newAge}, {merge: true});

이상으로 Cloud Function 을 호출하여 Firestore의 데이터베이스를 조회/수정하는 예제를 함께 진행해보았습니다.

지난번 글에서 작성했던 2개의 글과 이 글까지 보셨으면 Cloud Function 을 충분히 쉽게 구현할 수 있을 거라고 생각합니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

Google cloud function(2/2): 함수 만들기 및 동작테스트

dokevee — Wed, 10 Jan 2024 23:41:38 +0900

안녕하세요.

Cloud function의 두번째(마지막) 게시글입니다.

지난번엔 환경설정 위주였고, 오늘은 Cloud function 을 만들어보고 테스트하는 시간을 가져보겠습니다.

[빌드]-[Functions]를 클릭해주세요.

현재 요금제설정이 Spark인 경우에는 프로젝트의 결제 요금제를 업그레이드 해야합니다.

[프로젝트 업그레이드] 버튼을 눌러 요금제를 변경합니다.

결제 계정을 선택후 [계속] 버튼 클릭

만약 결제 계정(카드정보)이 하나도 등록되어 있지 않으면 카드등록 단계로 안내할 겁니다.

신용카드등록 단계는 생략하도록 하겠습니다.

요금정책은 아래 내용을 확인해주세요.

개인적으로 사용할 경우 거의 무료 수준의 호출량입니다.

Blazor의 Cloud Functions 요금은 파란색 테두리 부분을 확인하세요

테스트이니 결제 예산은 100원으로 하겠습니다.

마지막으로 구매 버튼을 클릭해주세요

이제 Cloud Function을 사용할 수 있게 되었습니다.

[시작하기] 버튼을 클릭하면 아래와 같은 안내창이 뜰 겁니다.

복사버튼을 클릭해서 내용을 복사하세요

Firebase 도구 설치코드를 복사하여 커맨드프롬프트에서 실행해주세요.

단, $ 는 지우고 실행해야합니다.

설치가 완료되면 커맨드프롬프트를 끄고 아래와 같이 node.js 전용 프롬프트를 실행시켜주세요.

(권한 문제 때문에 일반 커맨드 프롬프트에서는 관련 명령들이 실패할 수 있습니다.)

테스트를 위한 폴더를 만들어 주세요.

예제에서는 D:\Firebase\CloudFunctionTest라는 폴더를 만들었습니다.

node.js 프롬프트에서 firebase 를 입력후 엔터를 쳐서 firebase 명령이 인식이 되는지 먼저 확인합니다.

잘 인식이 되니 다음 단계로 이동하겠습니다.

프롬프트에 firebase login 을 치고 엔터키를 누르면 인터넷브라우저창이 자동으로 열리면서 구글로그인을 진행하게 됩니다.

로그인을 마치면 프롬프트에 아래와 같이 표시됩니다.

이제 아래 안내의 프로젝트 시작 명령을 실행합니다.

프롬프트에서 firebase init를 실행해주세요.

위와 같이 Functions에 스페이스키를 눌러서 선택하고 엔터키를 눌러주세요.

그 이후 질문들은 하기와 같이 대답해주세요.

- Please select an option: Use an existing project

-What language would you like to use to write Cloud Functions? TypeScript (본 예제에서는 TypeScript를 사용하겠습니다.)

-Do you want to use ESLint to catch probable bugs and enforce style? Yes

(코딩 규약을 엄격히 하여 빌드에러 등을 미연에 방지할 수 있도록 도와줍니다.)

-Do you want to install dependencies with npm now? No

이제 폴더를 확인해보면 아래와 같이 파일들이 생성된 걸 알 수 있습니다.

functions-src 폴더로 들어가면 index.ts 파일이 있습니다.

에디터로 열어서 내용을 수정해보겠습니다.

이제 아래의 창에서 완료 버튼을 눌러주세요

그러면 첫번째 배포 대기 중이라는 메세지가 뜨면서 배포대기중 상태가 됩니다.

이제 프롬프트 창에서 아래의 명령을 실행합니다.

firebase deploy

위와 같이 Deploy가 성공했습니다.

콘솔창을 새로고침하면 Functions의 함수목록에 새로운 함수가 하나 등록된 걸 확인할 수 있습니다.

이제 웹브라우저에서 함수를 호출해 보겠습니다.

문제없이 잘 호출이 되는 걸 확인할 수 있습니다.

지금까지 Google의 Cloud function을 사용하기 위한 환경설정 및 function등록, 실행을 같이 해보았습니다.

다음 시간에는 번외편으로 Cloud function을 호출하면 자동으로 Firestore의 값을 갱신하는 예제를 진행해보겠습니다.

감사합니다.

Google cloud function(1/2): 소개 및 환경설정

dokevee — Wed, 10 Jan 2024 20:49:42 +0900

안녕하세요!

오늘은 Google cloud function에 대해 알아보고 환경설정까지 진행해보겠습니다.

Google Cloud Functions는 Google Cloud Platform(GCP)에서 제공하는 서버리스 실행 환경입니다.

이 서비스를 사용하면 개발자가 서버 관리에 신경 쓰지 않고도 코드를 실행할 수 있으며, 코드는 Google의 인프라에서 자동으로 실행, 관리됩니다.

Cloud Functions는 이벤트 기반으로 작동하며, Google Cloud 서비스(예: Cloud Storage, Pub/Sub) 또는 외부 이벤트에 반응하여 작동합니다.

Google Cloud Functions의 주요 기능

서버리스: 인프라 관리가 필요 없으며, Google이 서버, 네트워킹, 스토리지 등을 관리합니다.

이벤트 기반: 특정 이벤트(예: HTTP 요청, Cloud Storage의 변경사항)에 반응하여 자동으로 코드가 실행됩니다.

자동 확장: 트래픽이 증가하면 자동으로 리소스가 확장되며, 트래픽이 감소하면 리소스 사용이 축소됩니다.

언어 다양성: Node.js, Python, Go, Java 등 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

Google Cloud Functions 2세대의 새로운 기능

2세대 Cloud Functions는 기본적으로 1세대보다 더 많은 기능과 유연성을 제공하며, 복잡한 애플리케이션과 워크로드에 더 적합합니다.

사용자는 1세대, 2세대 중 하나를 선택할 수 있습니다. 그리고 1세대도 계속 지원을 할 계획이라고 합니다.

하지만 구글에서는 가능하다면 새로운 함수에 Cloud Functions(2세대)를 선택하는 것이 좋다고 말하네요.

자, 그렇다면 이제 본격적으로 Cloud function을 만들어 보겠습니다.

Cloud function 환경설정

1) nodejs 설치

Node.js (nodejs.org) 에 접속해주세요.

LTS를 클릭해주세요. LTS가 오랫동안 지원을 받을 수 있는 버젼이어서 추천합니다.

다운로드가 완료되면 실행해서 설치해주세요.

Next를 눌러주세요.

체크후  Next를 눌러주세요.

Install을 눌러주세요.

설치가 시작됩니다.

설치완료후, Finish를 눌러주세요.

이제 node.js가 정상 설치되었는 지 확인 해보겠습니다.

커맨드 프롬프트에서 npm을 입력후 엔터키를 눌러주세요.

위 와같은 옵션설명이 나오면 정상 설치가 된 것입니다.

2) Firebase 프로젝트 생성

Firebase Console 페이지에 접속해주세요.https://console.firebase.google.com/

[프로젝트 만들기] 버튼을 클릭하여 프로젝트를 생성합니다.

프로젝트 이름을 입력하고 체크란에 체크를 한 후, [계속] 버튼을 클릭해주세요.

애널리틱스는 비즈니스측면에서 도움이 되는 기능이지만 지금 진행하는 예제에서는 사용하지 않도록 하겠습니다.

마지막으로 [프로젝트 만들기]를 클릭해주세요.

프로젝트 생성 진행율이 이렇게 표시됩니다.

자, 이제 테스트를 위한 Firebase 프로젝트 생성이 완료되었습니다.

3) Firestore Database 생성

Firebase 데이터베이스에는 Firestore, Realtime Database 두종류가 있는데 이번 예제에서는 Firestore Database로 테스트 해보겠습니다.

좌측 메뉴의 [빌드] 를 클릭하고 [Firestore Database] 를 클릭해주세요.

[데이터베이스 만들기] 를 클릭해주세요.

한국에서 테스트중이니 위치는 [서울]로 설정하겠습니다.

테스트 중이므로 [테스트모드에서 시작]을 고르겠습니다.

이 설정은 나중에 변경 가능합니다.

데이터베이스가 만들어 지면 아래와 같이 표시됩니다.

아래와 같이 User컬렉션을 만들고 User 2개 데이터를 추가하였습니다.

User의 내용은 이름, 나이로 간단하게 만들었습니다.

자, Cloud function을 테스트할 준비작업은 끝났습니다!

Cloud function을 만드는 법은 내용이 길어질 수 있어서 다음 게시글에서 이어가도록 하겠습니다.

감사합니다.

클라우드 서비스 비교: AWS, Azure, Google Cloud

dokevee — Thu, 23 Nov 2023 22:20:09 +0900

오늘은 가장 유명한 클라우드 서비스 3개를 비교해보도록 하겠습니다.

클라우드 서비스 제공 업체인 AWS, Azure, 그리고 Google Cloud는 기업들이 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 방식에 혁신을 가져왔습니다.

이 세 플랫폼은 각각 특화된 기능과 서비스를 제공하며, 사용자에게 각기 다른 이점과 한계를 가지고 있습니다.

장단점 비교

AWS(Amazon Web Services)

장점:

성숙한 클라우드 서비스로 광범위한 서비스 및 파트너 생태계를 제공.

보안, 모니터링, 안정성 등에서 높은 순위에 위치.

다양한 사용 사례에서 검증된 가상 환경 지원.

단점:

관리에 고급 전문 지식이 필요.

하이브리드 클라우드 지원에서는 Azure에 비해 불리할 수 있음.

서비스 범위가 넓어 소규모 조직에서는 파악과 관리가 복잡할 수 있음.

Microsoft Azure

장점:

Microsoft 중심 환경에서 탁월한 통합 제공.

Linux 및 오픈 소스 애플리케이션 스택에 대한 지원.

하이브리드 클라우드에 강력한 솔루션 제공.

단점:

대규모 구현에서의 규모 확장성 문제.

구성 및 관리에 고급 기술 전문 지식이 필요.

특정 신뢰성 이슈가 있을 수 있음.

Google Cloud Platform (GCP)

장점:

오픈 소스 커뮤니티에서 뛰어난 명성.

분석 및 머신 러닝에 대한 강력한 투자와 기능.

빅데이터 및 클라우드 네이티브 애플리케이션에 최적화된 옵션 제공.

단점:

계약 협상 과정에서 엄격함.

소규모 파트너 생태계와 엔터프라이즈 시장에 대한 서비스 범위 제한.

각 클라우드 서비스 제공 업체는 특정 시나리오와 요구에 맞춰 설계되었습니다.

예를 들어, 대규모 엔터프라이즈 시스템과 밀접하게 통합해야 하는 기업은 Azure를 선호할 수 있고,

광범위한 서비스와 파트너 네트워크가 필요한 기업은 AWS를 선택할 가능성이 높습니다.

반면에, 데이터 분석과 머신 러닝에 특화된 솔루션이 필요한 기업은 GCP가 유리할 수 있습니다.

결국, 각 조직의 특정 요구사항, 기술 스택, 그리고 장기적인 비즈니스 목표에 따라 가장 적합한 클라우드 서비스 제공 업체를 선택해야 합니다.

요금 분석

AWS, Azure, Google Cloud 간의 요금 비교를 할 때,

온디맨드 가격, 장기 약정에 대한 할인 가격, 초당 과금, 서버리스 컴퓨팅 비용 등 여러 요소를 고려해야 합니다.

요금 비교 기준:

정확한 비교를 위해서는 동일한 지역, 운영 체제 및 인스턴스 사양을 기준으로 평가하는 것이 중요합니다.

비교되는 인스턴스 유형은 일반적으로 일반 목적, 컴퓨팅 최적화, 메모리 최적화, 가속 컴퓨팅을 포함합니다.

Google Cloud의 메모리 최적화 및 가속 컴퓨팅 인스턴스는 AWS 및 Azure에 비해 높은 vCPUs에서 시작되며,

이는 가격에 영향을 미칠 수 있습니다.

온디맨드 가격:

온디맨드 가격은 장기 약정 없이 사용한 서비스의 비용입니다.

Google Cloud와 AWS는 일반 목적 및 메모리 최적화 인스턴스 유형에 대해 유사한 가격을 제공합니다.

한편, AWS와 Azure 간에는 컴퓨팅 최적화 인스턴스에 대한 가격 차이가 미미합니다.

그러나 Google Cloud의 메모리 최적화 및 가속 컴퓨팅 인스턴스에 대한 가격 모델은 AWS 또는 Azure에 비해 높습니다.

할인 가격:

장기 약정을 하는 경우 비즈니스에 할인 가격이 제공됩니다.

AWS는 "Reserved Instances"라고 부르며, Azure는 "Reserved Savings", Google Cloud는 "Commitment Price"라고 합니다.

AWS는 인스턴스 유형에 관계없이 모든 1년 약정 계획에 대해 평균 40% 할인을 제공합니다.

Google Cloud의 경우 메모리 최적화 인스턴스의 온디맨드 가격이 가장 높았지만, 1년 약정 가격은 AWS와 Azure에 비해 가장 낮습니다.

초당 과금:

초당 과금은 더욱 세분화된 과금 옵션입니다.

AWS는 Linux 인스턴스에 대해 초당 과금을 제공하며, 최소 60초 한도가 적용됩니다.

Azure도 초당 과금을 시작했지만 주로 컨테이너 기반 인스턴스에 집중되어 있습니다.

Google Cloud는 모든 VM 기반 인스턴스에 대해 초당 과금을 제공하여, 단기 프로세스에 대해 더 경제적일 수 있습니다.

서버리스 가격 비교:

AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions와 같은 서버리스 서비스는 사용한 컴퓨팅 파워에 대해 100밀리초 단위로 과금합니다.

이는 코드 실행 시간에만 비용을 지불하고, 유휴 상태에서는 비용을 지불하지 않아야 함을 의미합니다.

요약하자면, 특정 요구 사항, 예상 부하 및 예산 고려 사항에 따라 가장 적합한 클라우드 서비스 제공업체를 선택해야 합니다.

클라우드 제공업체들은 자주 요금 구조와 할인 제안을 업데이트하므로 정기적인 요금 검토가 권장됩니다.

그렇다면 각 Case별로 어떤 서비스가 유리한 지 살펴보겠습니다.

분야별 적절한 서비스

1. 스타트업과 소규모 기업:

AWS: 광범위한 서비스와 큰 파트너 네트워크는 스타트업이 필요로 하는 유연성을 제공합니다.

Google Cloud: 데이터 분석과 머신 러닝 서비스에 대한 강한 지원은 데이터 중심의 스타트업에게 유리합니다.

2. 대기업:

Azure: 기존의 Microsoft 솔루션과의 통합은 대기업 IT 환경에 잘 맞습니다.

AWS: 광범위한 서비스와 성숙한 기능은 대기업의 다양한 요구를 충족시킬 수 있습니다.

3. 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드:

Azure: 하이브리드 클라우드 솔루션에 강점을 가지고 있으며, 기업들이 온프레미스와 클라우드 환경을 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다.

Google Anthos: Google의 Anthos는 다양한 클라우드 환경에서의 애플리케이션 운영을 통합 관리할 수 있는 서비스를 제공합니다.

4. 데이터 분석 및 머신 러닝:

Google Cloud: Google의 강력한 AI와 머신 러닝 툴은 데이터 분석 및 인사이트 추출에 최적화되어 있습니다.

엔터프라이즈 애플리케이션:

Azure: Office 365, Dynamics CRM 등 Microsoft 제품과의 긴밀한 통합은 엔터프라이즈 사용자에게 편리함을 제공합니다.

5. 비용 효율적인 컴퓨팅:

AWS: 다양한 가격 모델과 리소스 사이즈 옵션은 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다.

Google Cloud: 지속적인 사용에 대한 깊은 할인과 가격 책정 모델은 비용 절감에 유리할 수 있습니다.

6. 긴급한 서비스 스케일링:

AWS: AWS의 자동 스케일링은 트래픽 급증에 대응하는 데 유용합니다.

7. 규정 준수 및 보안:

Azure: 정부 및 금융 기관과 같이 규제가 많은 산업군에서 많이 사용됩니다.

AWS: 다양한 규정 준수 인증과 함께 광범위한 보안 서비스를 제공합니다.

이상으로 AWS, Azure, 그리고 Google Cloud의 비교를 해보았습니다.

추가적으로 당부드릴 말씀은, 각 클라우드 제공 업체는 지속적으로 서비스와 기능을 개선하고 있으므로, 정확한 비교와 분석을 위해서는 최신 정보를 확인하는 것이 중요합니다.

비전검사: 렌즈 선정시 반드시 체크해야할 주요 요소 3가지

dokevee — Sun, 18 Jun 2023 01:39:56 +0900

비젼 카메라 시스템을 구축하려면 위와 같이 여러 요소를 고려해야 합니다.

오늘은 특히, 워킹 디스턴스(Working Distance), 센서 크기(Sensor Size), 그리고 시야각(Field of View, FOV)에 대한 내용을 중점적으로 다룰 예정입니다.

1. 워킹 디스턴스(Working Distance)

워킹 디스턴스는 카메라 렌즈와 대상 사이의 거리를 의미합니다.

이 거리는 렌즈의 초점 거리와 밀접한 관련이 있습니다.

워킹 디스턴스가 길면 긴 초점 거리의 렌즈를, 짧으면 짧은 초점 거리의 렌즈를 선택해야 합니다.

워킹 디스턴스를 정확히 측정하고 이에 맞는 렌즈를 선택하는 것이 중요합니다.

2. 센서 크기(Sensor Size) vs 렌즈 이미지 써클(Image Circle)

카메라의 센서크기와 렌즈의 이미지써클의 확인이 필요합니다.

이미지써클 > 센서사이즈

<이미지써클이 센서사이즈보다 큰 경우>

가장 바람직한 경우입니다.

다크코너가 생기지 않습니다.

ㅇㅇ

<이미지써클이 센서사이즈보다 같거나 작은경우>

다크코너가 생깁니다.

중앙에 비해 코너가 많이 어두워지죠.

<이미지써클이 센서사이즈보다 작은경우>

센서에 이미지써클 부분만 상이 맺히기 때문에

이미지가 원형으로 맺히게 됩니다.

3. 시야각(Field of View, FOV)

시야각은 카메라가 한 번에 캡처할 수 있는 장면의 범위를 의미합니다.

넓은 시야각은 더 넓은 범위를 캡처할 수 있지만, 세부 정보는 덜 확보될 수 있습니다.

반대로, 좁은 시야각은 더 세밀한 이미지를 제공하지만, 캡처 범위는 제한됩니다.

따라서, 필요한 시야각을 고려하여 렌즈를 선택해야 합니다.

비젼 카메라의 렌즈 선택은 복잡한 과정일 수 있습니다.

하지만 워킹 디스턴스, 센서 크기, 그리고 시야각을 올바르게 고려하면, 효과적인 비젼 카메라 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 세 가지 요소는 서로 밀접하게 연관되어 있으므로, 하나의 요소를 변경하면 다른 요소들에도 영향을 미칩니다.

따라서, 이들 요소를 종합적으로 고려하여 최적의 렌즈를 선택하는 것이 중요합니다.

기타

추가로 아래의 항목들도 검토한다면 시행착오를 줄이는데 더욱 도움이 될 거라 생각합니다.

렌즈의 해상도

어플리케이션의 요구조건에 해상도가 있다면, 이를 충족하기 위해 렌즈의 해상도도 확인해야 합니다.

렌즈유형

상황에 따라 포커스를 조절해야 한다면 가변초점렌즈를 고려해야합니다. 보통 가변 초점은 정밀한 얼라인먼트 등에 활용됩니다.

렌즈재질

편광렌즈는 특정방향의 빛만 통과시키는 렌즈입니다. 이는 반사광을 줄이고 특정방향의 빛을 강조하여 이미지의 명도와 대비를 향상시킵니다.

편광렌즈는 반사광이 강한 환경에서 유용하며, 표면 결함 검사 등에 자주 사용됩니다.

렌즈왜곡(Distortion)

제조사의 렌즈 스펙을 확인해보면 왜곡도가 있습니다.

이는 주로 렌즈의 물리적인 특성 때문에 발생합니다.

왜곡은 핀쿠션왜곡(Pincushion distortion)과 배럴왜곡(Barrel distortion) 의 두가지 형태로 나타납니다.

핀쿠션 왜곡: 이미지 중심이 주변보다 축소.

배럴 왜곡: 이미지 중심이 주변보다 확대되는 현상.

보통 시야각이 넓을수록 배렬왜곡이 심해지는 경향이 있습니다.

만약 전 영역을 균일하게 검사를 해야한다면 가능하면 왜곡이 심하지 않는 렌즈를 사용할 필요가 있으며,

어쩔 수 없이 왜곡이 있는 렌즈를 사용한다면 이미지프로세싱으로 배럴왜곡보정 등을 거치는 방법도 있습니다.

이상 렌즈 검토시 꼭 확인해야할 사항들을 알아보았습니다.

감사합니다.

비전검사: 산업용 카메라 및 렌즈 선택 시 고려해야 할 주요 요소

dokevee — Fri, 26 May 2023 01:07:05 +0900

서론

이 글은 비전검사 프로젝트를 처음 접해보거나 아직 익숙하지 않은 분들을 위한 글입니다.

아무쪼록 읽어보시고 도움이 되면 좋겠네요.

비전 검사란?

비전 검사 시스템은 다양한 산업 분야에서 품질 검사, 제품 분류, 위치 정밀 조정 등의 작업에 이용되며, 이를 구성하는 핵심 요소 중 하나는 바로 산업용 카메라와 렌즈입니다.

이번 글에서는 산업용 카메라와 렌즈 선택시 고려해야 할 주요 요소들에 대해 살펴보겠습니다.

1. 카메라 센서

카메라의 센서는 그림을 형성하는 주요 부품입니다. CCD와 CMOS가 대표적인 센서 유형입니다.

CCD는 높은 품질의 이미지를 제공하지만, 전력 소비량이 크고 가격이 비싸다는 단점이 있습니다.

반면, CMOS는 비용 효율적이며 속도가 빠르지만, 노이즈가 더 많을 수 있습니다.

그러나 요즘에는 CCD의 단가가 많이 낮아져서 대부분의 산업용 카메라 제품이 CCD센서로 만들어 지고 있습니다.

2. 롤링셔터 / 글로벌셔터

위의 그림을 보면 이해가 가실 겁니다.

롤링셔터는 시간 흐름에 따라 한줄씩 갱신되어 프레임이 만들어집니다.

반면에 글로벌 셔터는 모든 줄이 갱신되길 기다렸다가 프레임이 만들어집니다.

정지되어 있는 피사체를 찍는다면 상관없겠지만 발광체 또는 움직이는 물체를 찍는다면 글로벌 셔터를 고려해야합니다.

그리고 롤링셔터방식이지만 Firmware단에서 글로벌셔터모드로 변경이 가능한 모델도 있으니 제조사의 스펙을 잘 확인하세요.

3. 해상도

해상도는 산업용 카메라가 수집할 수 있는 픽셀 수를 의미합니다.

원하는 세부 정보 수준과 속도를 고려하여 결정해야 합니다.

더 높은 해상도는 더 많은 세부 정보를 제공하지만, 더 많은 데이터를 처리해야 하므로 프로세싱 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.

이는 곧 프레임속도에 영향을 끼친다고 생각하시면 됩니다.

4. 프레임 속도

프레임 속도는 카메라가 초당 얼마나 많은 이미지를 캡처할 수 있는지를 나타냅니다.

시퀀스 점등 검사 또는 디스플레이의 프레임스킵검사 등에는 고속촬영이 필수입니다.

프레임속도에 영향을 주는 인자는 아래와 같습니다.

1) 해상도

고해상도일수록 속도는 당연히 느립니다. 어떤 검사를 하는지에 따라 적절한 해상도를 고르는 것이 중요합니다.

2) 인터페이스

GigE,USB,CameraLink 등이 있으며 GigE(125MB/s) < USB(3.0기준 625MB/s) < CameraLink(255(기본모드)~680(전체모드)MB/s) 이며 USB의 경우 이론적인 속도이며 실제 구동시에는 이론치보다 느릴 수도 있다는 점 참고하세요.

3) 센서속도

센서 자체의 이미지 프로세싱 속도도 영향을 끼칩니다. 다만 위 2가지 인자보다는 영향이 크지는 않습니다.

그래도 제조사마다 약간씩 속도차이가 있으므로 확인이 필요합니다.

5. 렌즈

렌즈 선택은 검사하려는 제품의 크기, 거리, 필드 오브 뷰(Field of View, FOV), 환경 등을 고려해야 합니다. 또한 렌즈의 광학 품질, 해상도, 왜곡 등을 고려해야 합니다.

6. 환경

카메라와 렌즈는 작업 환경에 적합해야 합니다. 먼지, 빛, 온도, 습도 등이 카메라의 성능에 영향을 줄 수 있으므로 이를 반드시 고려해야 합니다.

7. 인터페이스

왼쪽부터 GigE(LAN), USB(3.0), Camera Link

카메라의 인터페이스는 카메라와 컴퓨터 사이의 통신을 담당합니다. GigE, USB, Camera Link 등이 있습니다. 여기서는 전송 속도, 케이블 길이, 가격 등을 고려해야 합니다.

이처럼 산업용 카메라와 렌즈 선택은 고려해야 할 것이 많고 잘못 선정하면 비용의 로스가 발생하므로 매우 중요한 작업입니다.

다양한 요소를 신중하게 고려하여 최적의 선택을 내리는 것이 중요합니다.

이 포스트가 그 선택에 도움이 되기를 바랍니다.

다음 시간에는 FOV, Working Distance 를 고려하여 렌즈 선정을 어떻게 하는 가에 대한 내용을 포스트하도록 하겠습니다.

맛있는 수박 고르는 법. 이것만 알면 100% 성공합니다.

dokevee — Thu, 25 May 2023 00:25:13 +0900

여름이면 떠오르는 과일 중 하나는 바로 '수박'입니다.

시원한 수박 한 조각은 더운 여름날의 피로를 단번에 날려버리는 마법과 같죠. 하지만 수박을 고르는 것은 생각보다 쉽지 않습니다.

그래서 오늘은 맛있는 수박을 고르는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 색상확인

수박의 색상은 그 품질을 판단하는 첫 번째 기준입니다. 수박의 겉 색상이 깊은 녹색이고, 반대편(땅에 닿아 있던 부분)의 색상이 노란색이면서 균일하게 익은 것으로 보이면 좋은 수박일 확률이 높습니다.

2. 모양과 크기

일반적으로 균형 잡힌 모양과 중간 크기의 수박이 가장 맛있습니다. 너무 크거나 작은 수박, 혹은 불규칙한 모양의 수박은 피하는 것이 좋습니다.

3. 무게 확인

수박을 손에 들어 무게를 느껴보세요. 그 크기에 비해 무거운 수박은 수분이 풍부하고 달콤할 가능성이 높습니다.

4. 수박 배꼽

수박 배꼽은 작을 수록 좋습니다.

5. 줄무늬

줄무늬가 고르고 넓고 또렷해야 합니다.

6. 흉터(?) 많은 수박

꿀벌이 수박꽃을 수분시킨 횟수를 의미하는데, 이 자국이 많을 수록 달고 잘익은 수박이에요.

이상으로 오늘은 맛있는 수박 고르는 법에 대해 알아보았습니다.

CAN-FD 통신이란 무엇인가?

dokevee — Sat, 13 May 2023 01:51:12 +0900

안녕하세요. 도깨비 개발자입니다.

오늘은 CAN-FD에 대해 알아볼까합니다.

지금까지는 개인적으로 CAN 2.0 까지만 접하다가 최근들어서 CAN-FD 통신을 구현해야할 일이 생겨서 알아보게 되었습니다.

CAN-FD란?

CAN-FD(반도체 네트워크-플렉시블 데이터-률)는 기존의 CAN(Controller Area Network) 통신을 보완한 통신 방식입니다. CAN 통신은 자동차, 공장 자동화 등 다양한 산업 분야에서 실시간성이 중요한 네트워크 통신을 위해 널리 사용되는 표준입니다.

그러나 기존의 CAN 통신은 최대 1Mbps의 데이터 전송 속도 제한과 8바이트의 데이터 프레임 크기 제한 등의 한계가 있었습니다.

이를 개선하기 위해 등장한 것이 바로 CAN-FD입니다. FD는 'Flexible Data Rate'의 약자로, '유연한 데이터 전송률'을 의미합니다.

기존 CAN에 비해 데이터 전송 속도와 데이터 프레임 크기가 향상된 것이 특징입니다.

성능

> 데이터 전송 속도

CAN-FD는 데이터 전송 속도가 최대 5Mbps까지 가능. 이는 기존의 CAN의 1Mbps에 비해 5배 이상 빠른 속도.

> 데이터 프레임 크기

CAN-FD는 데이터 프레임 크기가 최대 64바이트까지 가능. 이는 기존의 CAN의 8바이트에 비해 크게 확장.

CAN 2.0과 CAN FD의 간략한 데이터 사이즈 및 속도 비교

따라서 더 많은 양의 데이터를 더 빠르게 전송할 수 있게 되어, 예를 들어 자동차의 다양한 센서에서 나오는 데이터를 신속하게 처리하고 반응하는 것이 가능해졌습니다.

이러한 성능 향상으로 인해 더 높은 성능과 효율성을 요구하는 최신 자동차, 산업 자동화 공정 등의 분야에서 널리 활용되고 있습니다.

기존 시스템과의 호환성 문제

그러나 CAN-FD를 도입하면서 기존 시스템과의 호환성 문제도 고려해야 합니다.

CAN-FD는 기존의 CAN 통신과 물리적으로는 호환되지만, 데이터 프레임 구조와 통신 속도가 다르기 때문에 소프트웨어 측면에서는 호환성 문제가 발생할 수 있습니다.

따라서 기존 시스템을 CAN-FD로 업그레이드할 때는 이러한 점을 고려해야 합니다.

보안문제

CAN-FD는 또한 보안 측면에서도 주의가 필요합니다. 데이터 전송 속도와 용량이 증가함에 따라 데이터를 더욱 빠르게 전송할 수 있지만, 이는 동시에 공격자에게 더 많은 데이터를 빠르게 훔쳐갈 기회를 제공할 수도 있습니다. 따라서 CAN-FD를 사용하는 시스템에서는 데이터 보안을 강화하는 것이 중요합니다.

이처럼 CAN-FD는 기존의 CAN에 비해 많은 장점을 가지고 있지만, 도입 시 호환성과 보안 문제 등을 고려해야 합니다.

그럼에도 불구하고 높은 효율성과 성능을 위해 많은 산업 분야에서 CAN-FD의 도입이 활발히 이루어지고 있습니다.

이는 향후 더욱 복잡하고 고성능의 시스템이 요구되는 추세에 부응하기 위한 것으로 보입니다.

CAN-FD의 전망

CAN-FD 통신은 기존 CAN 통신의 한계를 극복하고자 개발된 통신 방식으로, 그 적용 범위는 꾸준히 확대되고 있습니다. 특히 자동차, 산업용 로봇, 의료 기기, 항공 우주 분야 등에서 CAN-FD의 뛰어난 성능을 활용하고 있습니다.

예를 들어, 자동차 분야에서는 차량 내부의 다양한 센서와 컨트롤러 간의 통신에 CAN-FD가 활용되고 있습니다.

다양한 센서에서 수집된 정보를 빠르게 처리하고 적절한 제어 신호를 전송해야 하는 자동차에서 CAN-FD의 높은 데이터 전송 속도와 큰 데이터 프레임 크기는 매우 중요합니다. 특히 자율 주행 자동차와 같이 빅데이터를 실시간으로 처리해야 하는 곳에서는 CAN-FD의 중요성이 더욱 부각됩니다.

산업용 로봇 분야에서는 로봇의 다양한 움직임을 제어하는데 CAN-FD 통신이 활용되고 있습니다.

고속의 데이터 전송과 실시간 제어가 가능한 CAN-FD는 로봇의 정밀한 동작 제어에 필수적입니다.

또한, 로봇이 작업 중 발생하는 다양한 데이터를 신속하게 처리하고 분석해야 하는 경우에도 CAN-FD의 활용성이 높습니다.

이외에도 의료 기기, 항공 우주 분야에서도 CAN-FD가 활용되고 있습니다.

의료 기기에서는 정확한 데이터 전송과 빠른 반응 속도가 생명을 구하는데 결정적인 역할을 하며, 항공 우주 분야에서는 다양한 센서와 시스템 간의 신속하고 정확한 통신이 필수적입니다.

이와 같이 CAN-FD는 그 뛰어난 성능과 유연성으로 많은 분야에서 활용되며, 향후 더욱 다양한 분야에서 그 중요성이 부각될 것으로 예상됩니다.

속도가 파이썬의 35000배? MOJO(모조)! 괴물 개발 언어가 나왔다.

dokevee — Sat, 13 May 2023 01:15:22 +0900

오늘날 급속도로 발전하는 인공지능(AI) 프로그래밍의 세계에서 최적의 성능과 효율성을 추구하는 것은 아주 중요합니다.

AI를 훈련 시켜본 사람은 알겠지만 훈련을 시키는데 몇날 며칠이 걸리는게 다반사죠.

이런 와중에 'Mojo'라는 혁신적인 프로그래밍 언어가 등장했습니다.

Mojo사이트의 블로그를 보고 간단히 요약 정리하였습니다.

Swift와 LLVM의 창시자인 Chris Lattner의 지휘 아래 개발된 Mojo는 AI 프로그래밍 언어의 최전선에서 활약 할 수 있는 여러가지 특징들을 도입했다고 합니다.

Mojo의 핵심 설계 철학은 다양한 AI 하드웨어 아키텍처에서의 원활한 확장성을 가능하게 하는 Multi-Level Intermediate Representation(MLIR)의 활용에 있다고 합니다.

MLIR을 능숙하게 활용함으로써, Mojo는 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 하드웨어 특정 코드 최적화의 필요성을 없애고, 개발자들이 CUDA를 실행하는 GPU를 포함한 AI 하드웨어의 모든 잠재력을 활용하게 한다고 하네요.

Mojo는 Python의 슈퍼셋으로서, AI 커뮤니티 내에서 Python 언어의 널리 쓰이는 점과 개발자들의 친숙함을 활용합니다.

파이썬을 해보신 분들은 편할 듯합니다.

그리고 C, C++도 지원을 한다니 C,C++ 개발자들에게도 희소식이 아닐 수 없습니다.

Mojo는 Python의 구문을 확장함으로써, 표현력과 성능 모두 강화가 되었다고 합니다.

또한, Python 생태계와의 원활한 상호 운용성을 강조하고 있습니다.

또한, Rust와 C++에서 영감을 받은 고급 메모리 관리 기법을 도입하여, 개발자들에게 메모리 할당 및 해제에 대한 세밀한 제어를 부여합니다.

현대 하드웨어 아키텍처가 제공하는 방대한 연산력을 인식하고, Mojo는 내장된 병렬화 메커니즘을 통해 멀티 스레딩과 분산 처리를 활용합니다.

(기존 Python의 경우, 멀티 스레딩이 불가능하였는데 희소식이네요.)

그리고 하이라이트입니다.

Python과 비교 시, 무려 14배 빠르며, 특정 경우에서는 하드웨어를 최대한 활용할 수 있기 때문에 Python보다 최대 35,000배 빠르게 동작할 수 있었습니다.

결론적으로, AI최전선에서는 차츰 Mojo가 Python을 대체하지 않을까 생각됩니다.

무엇보다 Python과 호환성을 강조하고 있으니까요.

홈페이지에 Playground도 있으니 관심있는 분들은 거기에서 테스트를 해도 될 듯합니다.

더 자세한 내용은 아래 홈페이지를 방문하시면 됩니다.

Modular Docs - Mojo

이상 글을 마칩니다.

23년 4월 22일 본격 단속 시작. 교차로 우회전 이것만 숙지하세요!

dokevee — Fri, 12 May 2023 01:10:03 +0900

아찔한 상황

며칠 전 아침, 학교에 가려고 동생과 함께 지하철역을 향해 걸어가는 길이었습니다.

보행자 신호가 초록색으로 바뀌자 앞서 걸음을 옮기려던 동생이 깜짝 놀라 뒷걸음질쳤습니다.

코너를 돌던 차량이 속도를 줄이지 않고 그대로 우회전을 한 것입니다.

조금이라도 더 빨리 걸었으면 그대로 치일 뻔했던 아찔한 상황이었습니다.

헷갈리는 우회전 관련 법규

보행자 신호에 우회전으로 도로에 진입하는 차량.

아마 지나가려는 보행자를 보지 못해서 바로 우회전한 것으로 추정되는데, 보행자가 없는 경우에는 보행자 신호가 초록색이어도 자동차가 우회전해도 괜찮다는 얘기도 있고, 무조건 정지해야 한다는 얘기도 있는데 저만 헷갈려 하는게 아니더라구요.

그래서 이번 기회에 우회전 관련 법규를 찾아보게 되었습니다.

마침 지난 1월 22일에 시행된 우회전 위반 관련 규칙이 3개월간의 계도기간을 거치고 4월 22일부터 위반 차량에 대해 범칙금과 벌점을 부과한다고 합니다.

공통사항

우회전중에는 반드시 서행!

횡단보도가 빨간불이든 파란불이든 길을 건너거나 건너려는 사람이 있으면 무조건 정지

Case 1. 우회전 신호등이 설치된 곳

새로 적용된 우회전 관련 시행규칙에 따르면 우회전 신호등이 있는 곳에서는 적색 신호에 우회전할 수 없고 녹색 화살표 신호가 켜져야만 우회전할 수 있습니다.

Case 2. 우회전 신호등 없고 전방 적색 신호등

차량 신호등이 적색일 때에는 반드시 일시정지한 뒤 우회전해야 합니다.

Case 3. 우회전 신호등 없고 전방 녹색 신호등

차량 신호등이 녹색일 때에는 원활한 교통을 위해 일시정지가 아니라 천천히 서행을 하면서 우회전해야 합니다.

횡단보도에서의 주의사항

또 신호에 맞춰 이미 우회전을 하고 있더라도 횡단보도를 건너는 보행자를 발견하면 즉시 정지해야 합니다.

이를 어길 시 범칙금은 승합차 7만 원, 승용차 6만 원, 이륜차 4만 원에 벌점 15점까지 함께 부과됩니다.

아래 그림을 참고 하셔도 됩니다.

요즘 들어서 우회전 차량에 치여서 다치거나 사망하는 사고가 많이 뉴스에 나오는 것 같습니다.

새로 바뀐 우회전 법규 잘 숙지하셔서 자나깨나 보행자 조심하시고 안전운전 하시길 바랍니다.

.NET Framework, .NET Core, .NET Standard 뭐가 다를까?

dokevee — Thu, 11 May 2023 22:33:37 +0900

안녕하세요. 도깨비 개발자입니다.

오늘은 .NET의 이름을 달고 나온 .NET Framework, .NET Core, .NET Standard 도대체 이것들이 무엇이고 어떤 차이가 있는 지 알아보도록 하겠습니다.

.NET 플랫폼의 발전

.NET Framework

.NET Framework는 2002년에 처음 발표된 마이크로소프트의 소프트웨어 개발 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 Windows에서 실행되는 응용 프로그램 개발에 초점을 맞추고 있었으며, 다양한 언어와 라이브러리를 사용할 수 있는 통합 개발 환경을 제공하고 있었습니다.

하지만 시간이 지남에 따라, 다양한 운영체제와 디바이스에서 실행할 수 있는 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발의 중요성이 부각되었습니다.

.NET Core

2016년에 처음 발표된 .NET Core는 크로스 플랫폼을 지원하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Windows, Linux, macOS에서 실행되는 애플리케이션 개발을 지원하며, 성능과 확장성에 높은 초점을 두고 있습니다. 또한, .NET Core는 모듈식 아키텍처를 사용하여 개발자들이 필요한 라이브러리와 컴포넌트만 선택적으로 사용할 수 있게 해줍니다.

.NET Standard

.NET Standard는 .NET 플랫폼 간에 공통으로 사용되는 API 집합을 정의한 표준입니다. 이 표준을 통해 개발자들은 여러 .NET 플랫폼에서 공유할 수 있는 코드를 작성할 수 있게 되었습니다. 즉, .NET Standard는 .NET Framework, .NET Core, Xamarin과 같은 다양한 .NET 구현 사이의 호환성을 보장하는 역할을 합니다.

이를 간략하게 그림으로 표현하면 위와 같습니다.

.NET Core와 .NET Standard의 주요 차이점, 호환성

.NET Core는 크로스 플랫폼을 지원하는 독립적인 프레임워크입니다.

따라서, Windows, Linux, macOS에서 실행되는 애플리케이션 개발을 지원합니다.

반면, .NET Standard는 다양한 .NET 구현 간의 호환성을 보장하는 표준으로, 특정 플랫폼에 종속되지 않습니다.

성능

.NET Core는 성능 최적화에 큰 중점을 두고 개발되었습니다. 이 프레임워크는 높은 성능과 확장성을 제공하기 위해 Just-In-Time(JIT) 컴파일러와 Ahead-Of-Time(AOT) 컴파일러를 함께 사용합니다.

반면, .NET Standard는 성능에 직접적인 영향을 주지 않는 표준입니다.

개발 환경

.NET Core는 .NET CLI(Command Line Interface)를 통해 개발자들이 명령어를 사용하여 프로젝트를 생성하고 빌드할 수 있습니다. 또한, Visual Studio Code와 같은 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 개발할 수도 있습니다. .NET Standard는 개발 환경에 대한 제한이 없으며, 특정 플랫폼의 개발 도구를 사용할 수 있습니다.

배포 방식

.NET Core는 독립적인 배포를 지원합니다. 이는 개발자들이 애플리케이션과 필요한 라이브러리를 함께 패키지화하여 배포할 수 있음을 의미합니다. 이로 인해 버전 충돌 문제가 최소화되며, 애플리케이션의 업데이트가 용이해집니다. 반면, .NET Standard는 배포 방식에 대한 제한이 없으며, 사용하는 .NET 구현에 따라 배포 방식이 달라질 수 있습니다.

라이브러리 지원

.NET Core는 개방적인 아키텍처를 가지고 있어, 다양한 오픈 소스 라이브러리를 지원합니다. 이로 인해 개발자들이 필요한 기능을 더 쉽게 구현할 수 있습니다.

.NET Standard는 다양한 .NET 구현 간에 공통으로 사용되는 API를 정의하므로, 특정 라이브러리에 대한 지원은 사용하는 .NET 구현에 따라 다를 수 있습니다.

어떤 경우에 .NET Core와 .NET Standard를 사용할까?

.NET Core 사용 사례

1. 크로스 플랫폼 애플리케이션 개발이 필요한 경우

2. 성능과 확장성이 중요한 서버 애플리케이션 개발이 필요한 경우

3. 독립적인 배포를 원하는 경우

4. 오픈 소스 라이브러리를 활용하고 싶은 경우

.NET Standard 사용 사례

1. 다양한 .NET 구현에서 공유되는 코드 라이브러리 개발이 필요한 경우 2. 특정 플랫폼에 종속되지 않는 코드를 작성하고 싶은 경우

3. 여러 .NET 구현 간의 호환성을 보장하고 싶은 경우

결론

.NET Core와 .NET Standard는 각각 다른 목적으로 사용되는 프레임워크와 표준입니다.

.NET Core는 크로스 플랫폼을 지원하는 독립적인 프레임워크로, 성능과 확장성에 높은 초점을 두고 있습니다.

반면, .NET Standard는 다양한 .NET 구현 간에 공통으로 사용되는 API를 정의한 표준으로, 특정 플랫폼에 종속되지 않습니다. 이러한 차이점을 고려하여 프로젝트의 요구사항에 맞는 적절한 선택을 해야 합니다.

.NET Core와 .NET Standard의 미래 전망

.NET Core와 .NET Standard는 각각 다른 목적과 이점을 가지고 있기 때문에, 두 기술 모두 계속 발전하고 있습니다. 특히, .NET 6의 출시와 함께 더 많은 기능과 성능 향상이 기대되고 있습니다. 또한, 마이크로소프트는 더 많은 플랫폼과 장치를 지원하기 위해 노력하고 있으며, .NET 생태계의 성장과 발전을 위해 오픈 소스 커뮤니티와 협력하고 있습니다.

.NET Core와 .NET Standard에 대한 문서와 학습 자료

.NET Core와 .NET Standard에 대해 더 알고 싶다면, 다음과 같은 공식 문서와 학습 자료를 참고하시기 바랍니다.

1. 마이크로소프트 공식 문서: https://docs.microsoft.com/ko-kr/

2. .NET Core 시작하기: https://docs.microsoft.com/ko-kr/dotnet/core/get-started

3. .NET Standard 소개: https://docs.microsoft.com/ko-kr/dotnet/standard/net-standard

또한, 다양한 온라인 커뮤니티와 포럼에서 추가적인 정보와 지원을 받을 수 있습니다.

이러한 커뮤니티에서는 전문가들과 함께 기술 문제를 해결하고, 최신 정보와 경험을 공유할 수 있습니다.

.NET Core와 .NET Standard의 주요 참여 기업 및 오픈 소스 프로젝트

마이크로소프트 외에도, 다양한 기업과 오픈 소스 프로젝트가 .NET Core와 .NET Standard의 발전에 기여하고 있습니다. 이러한 기업과 프로젝트는 다음과 같습니다.

1. Xamarin: 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션 개발을 위한 .NET 기반 프레임워크

2. Mono: 크로스 플랫폼을 지원하는 오픈 소스 .NET 프레임워크

3. Unity: .NET 기반의 게임 개발 엔진

4. 삼성: Tizen 운영체제에서 .NET Core를 지원하는데 기여.

이처럼, .NET Core와 .NET Standard는 소프트웨어 개발 분야에서 꾸준한 발전과 혁신을 이루고 있으며,

더 많은 개발자들과 기업들이 이 기술들을 활용하여 다양한 애플리케이션과 서비스를 만들어낼 것으로 기대됩니다.

마치며

.NET Core와 .NET Standard는 서로 다른 목적과 특징을 가진 프레임워크와 표준입니다.

.NET Core는 크로스 플랫폼을 지원하며 성능과 확장성에 초점을 맞춘 독립적인 프레임워크입니다.

반면, .NET Standard는 다양한 .NET 구현 간의 공통 API를 정의하여 플랫폼 간 호환성을 제공하는 표준입니다.

각각의 특징을 이해하고 프로젝트의 요구사항에 맞게 적절한 선택을 하면, 더 효율적인 개발과 성공적인 결과물을 얻을 수 있을 것입니다.

자주 묻는 질문

Q: .NET Core와 .NET Standard 중 어떤 것이 더 좋은가요?

A: 두 개념을 직접 비교하는 것은 어렵습니다. .NET Core는 프레임워크로, .NET Standard는 표준이기 때문입니다. 프로젝트의 요구사항에 따라 적절한 선택을 해야 합니다.

Q: .NET Core와 .NET Standard를 함께 사용할 수 있나요?

A: 네, .NET Core 프로젝트에서 .NET Standard 라이브러리를 참조하여 다양한 .NET 구현 간의 호환성을 보장할 수 있습니다.

Q: .NET Core와 .NET Standard 중 어떤 것을 선택해야 할지 어떻게 결정하나요?

A: 프로젝트의 요구사항을 고려하여 결정해야 합니다.

예를 들어, 크로스 플랫폼 개발이 필요하거나 성능과 확장성이 중요한 경우 .NET Core를 선택하는 것이 좋습니다.

반면, 다양한 .NET 구현 간에 공통으로 사용되는 코드 라이브러리 개발이 필요한 경우 .NET Standard를 선택하는 것이 좋습니다.

Q: .NET Core와 .NET Standard의 성능 차이가 있나요?

A: .NET Core는 성능 최적화에 큰 중점을 두고 개발되었습니다. 그러나, .NET Standard는 성능에 직접적인 영향을 주지 않는 표준입니다. 성능 차이는 사용하는 .NET 구현에 따라 다를 수 있습니다.

Q: .NET Core에서 .NET Framework로 이전하려면 어떻게 해야 하나요?

A: .NET Core에서 .NET Framework로 이전하기 위해서는 호환성 문제를 해결해야 합니다.

먼저, 프로젝트의 종속성을 검토하고 .NET Framework에서 지원되는 라이브러리를 사용하도록 변경해야 합니다. 또한, 프로젝트 파일 형식과 코드에서 .NET Core와 관련된 부분을 수정해야 합니다.

Q: .NET Standard 라이브러리와 .NET Core 라이브러리의 차이점은 무엇인가요?

A: .NET Standard 라이브러리는 다양한 .NET 구현에서 공통으로 사용할 수 있는 코드를 포함하며, 플랫폼 간 호환성을 제공합니다. 반면, .NET Core 라이브러리는 .NET Core 프로젝트에서만 사용할 수 있는 코드를 포함하고 있습니다.

Q: .NET Core는 어떤 종류의 애플리케이션을 개발할 수 있나요?

A: .NET Core를 사용하여 웹 애플리케이션, RESTful API, 마이크로서비스, 콘솔 애플리케이션, 데스크톱 애플리케이션 등 다양한 종류의 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

Google API OAuth2를 C#으로 구현하는 예제

dokevee — Wed, 15 Feb 2023 09:34:27 +0900

안녕하세요. 도깨비 개발자입니다.

오늘은 Google OAuth2를 C#으로 구현하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

첫번째로 구글클라우드콘솔(https://console.cloud.google.com)으로 접속해주세요.

여기서 "프로젝트 선택" 을 클릭해서"새 프로젝트" 를 클릭해주세요.

그러면 아래와 같이 새프로젝트 만들기 페이지가 나타납니다.

프로젝트 이름을 기입하고 "만들기" 를 클릭해주세요.

프로젝트가 생성이 되면 윗쪽에서 "프로젝트 선택" 드롭박스를 클릭하고 방금 생성한 프로젝트를 선택해주세요.

그 다음, 대시보드에서 "API 및 서비스"를 클릭하세요.

왼쪽 목록에서 "OAuth 동의화면" 을 클릭해주세요.

UserType을 선택해야 하는데요.

불특정다수를 위한 앱을 만든다는 가정하에(일반적으로) "외부"를 선택하겠습니다.

"만들기" 버튼을 클릭해주세요.

앱이름, 사용자지원 이메일, 개발자 연락처 정보 총 3개가 필수입력입니다.

입력을 하고 "저장 후 계속" 버튼을 클릭합니다.

"범위 추가 또는 삭제" 를 클릭하고 사용자로부터 허용받을 권한을 골라주고 "업데이트" 를 클릭합니다.

예제에서는 이메일주소확인 권한만 골랐습니다.

"저장 후 계속" 클릭해주세요.

테스트할 계정을 추가하고 "저장 후 계속" 클릭해주세요.

다음엔 "요약" 페이지가 최종적으로 표시되고 확인후 이상없으면 "대시보드로 돌아가기" 클릭해주세요.

위의 그림과 같이 게시상태가 보이는데 "테스트"로 되어 있습니다.

개발을 모두 마치고 앱배포에 대한 준비가 모드 끝났을 때 "앱 게시"를 눌러서 구글로부터 심사를 받으시면 됩니다.

따라서 일단 그대로 두시면 됩니다.

이제 OAuth를 위한 API키와 시크릿키를 발급 받아야합니다.

왼쪽 메뉴에서 "사용자 인증 정보" 를 클릭해주세요.

"사용자 인증 정보 만들기" 를 클릭하고 "OAuth클라이언트 ID"를 클릭해주세요.

애플리케이션 유형을 골라야 하는데요.

저는 "데스크톱 앱"에서 테스트를 할 예정이므로 "데스크톱 앱" 을 클릭해보겠습니다.

위와 같이 설정하고 "만들기" 를 클릭해보겠습니다.

"JSON 다운로드" 를 클릭하여 다운로드를 하고 "확인" 버튼을 눌러줍니다.

이제 구글 클라우드 콘솔에서의 준비작업은 마쳤습니다.

이제 프로젝트에서 진행해보겠습니다.

먼저 개발환경은 Console 이며 .NET6(LTS) 환경입니다.

1. Google.Apis.Auth 패키지 설치

NuGet 패키지 관리자를 열고, Google.Apis.Auth 패키지를 설치합니다.
그리고 테스트로 로그인한 사용자 정보를 가져오는 예제를 구현하기 위해 nuget을 하나더 추가합니다.

2. 인증 정보 가져오기

다음 코드를 사용하여 인증 및 이메일 정보를 가져옵니다

using Google.Apis.Auth.OAuth2;
using Google.Apis.Oauth2.v2;
using Google.Apis.Oauth2.v2.Data;
using Google.Apis.Services;
using Google.Apis.Util.Store;
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        UserCredential credential = await GetUserCredentialAsync();

        // OAuth2 API 클라이언트를 생성합니다.
        var oauth2Service = new Oauth2Service(new BaseClientService.Initializer()
        {
            HttpClientInitializer = credential
        });

        // 사용자의 정보를 가져옵니다.
        Userinfo userInfo = await oauth2Service.Userinfo.Get().ExecuteAsync();

        // 이메일 주소를 출력합니다.
        Console.WriteLine("User's email: " + userInfo.Email);

        Console.ReadLine();
    }

    static async Task<UserCredential> GetUserCredentialAsync()
    {
        UserCredential credential;

        using (var stream = new FileStream("client_secret.json", FileMode.Open, FileAccess.Read))
        {
            string credPath = "token.json";
            credential = await GoogleWebAuthorizationBroker.AuthorizeAsync(
                GoogleClientSecrets.Load(stream).Secrets,
                new[] { "https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email" },
                "user",
                CancellationToken.None,
                new FileDataStore(credPath, true)
            );
        }

        return credential;
    }
}

4. 실행결과

실행을 하면 자동으로 브라우저에서 아래와 같이 계정 선택 화면이 나타납니다.

여기서 테스트 사용자로 등록했던 계정으로 로그인해주세요.

다시 아래와 같이 확인하지 않은 앱이라고 뜹니다.

정식으로 앱 게시를 한 상태가 아니니 당연한 메세지입니다.

여기서 "계속" 을 눌러주세요.

이제 아래와 같이 권한에 대한 동의화면이 나타납니다.

"계속"을 눌러주세요.

이제 실행 결과를 확인해보면 응답받은 토큰이 저장된 걸 확인할 수 있습니다.

그리고 실행결과 화면에서 아래와 같이 사용자의 이메일을 취득한 걸 확인할 수 있습니다.

이상으로 구글 OAuth2 설정 및 C#에서 사용자 인증과 사용자 정보를 가져오는 예제를 다루어 보았습니다.

감사합니다.

Manifest file at 'obj\Debug\net6.0-android\android-x64\staticwebassets.build.json' not found. 에러 해결법

dokevee — Sun, 25 Sep 2022 13:26:50 +0900

Visual Studio 2022 17.3.4로 업데이트를 하면서 버그가 생겼다.

정상적으로 빌드되던 MAUI Blazor앱이 에러가 나면서 빌드가 되지 않는다.

에러의 내용은 아래와 같다.

Manifest file at 'obj\Debug\net6.0-android\android-x64\staticwebassets.build.json' not found.

관련하여 여러가지 조사를 한 결과,

근본적인 해결책은 Microsoft에서 버그를 고쳐주는 것 이지만, 무작정 기다릴 수는 없으니 임시조치로 해결할 수 있는 방법을 포스팅 한다.

먼저 하기와 같이 디버그폴더로 이동하면 staticwebassets.build.json 파일이 보일 것이다.

staticwebassets.build.json 의 위치

이 파일을 복사해서 obj\Debug\net6.0-android\android-x64로 붙여넣기 한다.

staticwebassets.build.json를 붙여넣기하는 위치

이후 다시 빌드를 수행.

빌드에 성공한 출력로그

빌드에 성공한 것을 볼 수 있다.

추후 Visual Studio가 업데이트가 되어 해당 버그가 수정된다면 댓글로 수정여부를 남기도록 하겠다.

Visual Studio환경에서 커밋취소 및 Git LFS 적용

dokevee — Wed, 7 Sep 2022 10:55:00 +0900

오늘은 Git LFS의 설치 및 적용법 대해서 핵심만 적어보도록 하겠다.

개발환경은 Windows에 Visual Studio를 기준으로 작성하였다.

Git LFS가 필요한 상황은?

그래픽 및 오디오소스 관련하여 소스코드를 관리할 경우에 파일 사이즈가 100메가가 넘어가면 아래 그림과 같이 Git 리포지토리 푸시에 실패했다는 메세지가 나온다.

푸시실패 화면

위 메세지를 보면 파일 100mb가 넘어서 푸시 중 에러가 발생하였으며 LFS를 사용하도록 권장하고 있다.

(참고로 파일사이즈가 50mb가 넘으면 경고만 발생)

Step.1
Git LFS 설치

https://git-lfs.github.com

Git Large File Storage

Git Large File Storage (LFS) replaces large files such as audio samples, videos, datasets, and graphics with text pointers inside Git, while storing the file contents on a remote server like GitHub.com or GitHub Enterprise.

git-lfs.github.com

상기 링크로 방문하면 하기 그림과 같이 다운로드 버튼이 바로 보일 것이다.

버튼을 눌러 다운로드하고 설치하자.

Git LFS 홈페이지 메인화면

Step.2
커밋 취소

이미 큰사이즈의 파일이 추가된 내역이 커밋이 되었다면 커밋을 취소해야 한다.

큰 사이즈 파일을 추가하기 직전의 커밋으로 돌아가기

Reset 명령을 커맨드로 줄 수도 있지만 편하게 Visual Studio에서 롤백할 수도 있다.

큰 사이즈 파일을 추가하기 직전의 커밋에서 우클릭하여 Delete Changes(--hard) 선택한다.

이렇게 하면 우클릭했던 지점까지 커밋취소가 되어 롤백이 된다.

Step.3
Git LFS
; LFS로 설정할 파일 또는 파일 확장자 설정

명령 프롬프트로 들어가서 하기와 같이 커맨드를 실행한다.

실제 적용 화면

1) 특정 확장자는 모두 LFS로 설정하고 싶을 때

git lfs install
git lfs track "*.확장자"
git add . gitattributes

2) 특정 파일만 LFS로 설정하고 싶을 때

git lfs install
git lfs track "파일명.확장자"
git add . gitattributes

Step.4
Visual Studio로 돌아가서 다시 커밋 후 푸시

아래 화면과 같이 푸시가 성공했다고 표시된다.

푸시성공 화면

* 추천하는 방법

용량이 큰 리소스를 다루는 프로젝트라면 도중에 Git LFS를 적용하는 것보다 처음부터 프로젝트를 생성하자마자 적용하고 시작하는 게 정신건강에 이롭다.

그렇지 않으면 위의 Step.2 단계를 거쳐야 하는 번거로움이 생긴다.

MS에서 적극적으로 밀고 있는 WinUI3에 대해 알아보자

dokevee — Tue, 30 Aug 2022 09:32:38 +0900

WinUI 3.0(Project Reunion)

마이크로소프트(Microsoft)는 지난 2020년 Build 2020 개발자 포럼에서 Project Reunion이라는 이름의 프로젝트를 처음 발표하였다.

WinUI3는 프로젝트의 결과물이며 Visual Studio 2019 Preview버전에서 베타 테스트를 거쳐 현재 Visual Studio 2022에 정식으로 업데이트가 되어 있다.

그럼 WinUI3가 어떻게 달라졌는 지 간단히 소개해보도록 하겠다.

WinUI 2.0

아래는 기존 WinUI 2.0 환경이다.

WinUI 2.0을 사용하면 UWP만 제작할 수 있고, Win32 API의 강력한 기능은 전혀 사용할 수가 없다.

다양한 OS에 동일한 인터페이스를 구축하려다 보니 Windows에 특화된 Win32 API는 숨길 수 밖에 없는 고육지책이었던 듯 하다.

역으로 Win32 Application(Windows Forms/WPF) 에서 UWP를 사용할 수 있도록 XAML Islands 기술을 마련을 하였으나 여러가지 제약이 많다.

WinUI 2 플랫폼

WinUI 3.0

다음은 WinUI 3.0을 살펴 보겠다.

WinUI 3 플랫폼

가장 눈에 띄는것은 Win32로의 인터페이스 확장이다.

WinUI 3.0을 사용하면 기존에 막혀있던 Win32 API를 사용할 수가 있다.

두번째로 Windows라는 네임스페이스가 Microsoft로 변경되었다는 점.

더이상 UWP UI디자인 킷이 윈도우즈의 것이 아니라는 의미이며, 이제부터 이 패키지들은 Nuget으로부터 설치가 된다.

UWP의 기능강화 + Win32 API 결합 + MS의 강한 의지

앞으로 마이크로소프트에서 WinUI 3에 힘을 싣는 만큼 개발자들도 미리 준비를 한다면 수요가 많아질 때 빛을 보리라 생각한다.

현재 Microsoft Store Apps에서 WinUI 3 Gallery를 배포중이다.

해당 앱을 설치하면 WinUI 3으로 만든 샘플을 다운로드하여 WinUI3의 각종 컨트롤들을 미리 살펴 볼 수 있다.