goosepeak

민준주얼리 웨딩밴드 후기! (얼리버드 & 랩다이아 가드링 혜택 공유)

구스피크 — Sat, 14 Mar 2026 23:36:53 +0900

안녕하세요! 오늘은 드디어 고민 많았던 웨딩밴드 졸업 후기를 들고 왔습니다. 사실 저희는 ‘일단 투어부터 해보자’는 가벼운 마음으로 아무런 준비 없이 첫 샵인 민준주얼리를 방문했는데요. 결국 상담의 퀄리티와 합리적인 혜택에 반해 다른 곳은 가보지도 않고 그 자리에서 당일 계약까지 마치고 왔답니다.

1. 차근차근, 진심이 느껴지는 상담

주얼리에 대해 잘 모르는 상태로 방문해서 걱정이 많았는데, 상담사분께서 정말 기초부터 차근차근 설명해 주셨어요. 특히 인상 깊었던 점은 "웨딩밴드는 평생 착용해야 할 반지이기에 디자인이 너무 과하면 안 된다"는 조언이었어요. 단순히 화려한 것을 권하기보다 저희의 라이프스타일과 취향을 고려해 질리지 않을 디자인을 제안해 주시는 모습에서 진정성이 느껴졌습니다.

2. '심플함'과 '특별함'을 동시에 잡은 신부 반지

상담사님의 조언대로 메인 밴드는 클래식하고 단정한 디자인으로 선택했어요. 자칫 심심할 수 있는 신부 반지는 14K 가드링을 조합해 특별함을 더했습니다. 놀라웠던 점은 가드링의 스톤을 일반 큐빅이 아닌 랩 다이아몬드로 업그레이드해주셨다는 거예요! 덕분에 은은하면서도 고급스러운 반짝임이 더해져 신부의 마음을 완전히 사로잡았습니다.

3. 놓칠 수 없는 파격적인 할인 혜택

무엇보다 결정을 앞당긴 건 기분 좋은 혜택들이었어요.

10시 얼리버드 예약: 부지런히 움직인 보람 있게 20% 할인을 받았고요.
현장 당일 계약: 현장에서 즉시 결정하니 추가 20% 할인까지 적용되어 예산 안에서 최고의 퀄리티를 맞출 수 있었습니다.

4. 총평

준비 없이 간 저희를 전문가의 손길로 이끌어주신 민준주얼리, 왜 후기가 좋은지 알겠더라고요.

유행을 타지 않는 클래식한 멋과 가드링의 화려함을 모두 챙기고 싶은 예비 부부님들께 강력 추천합니다!

특히 오전 타임 얼리버드 혜택은 꼭 챙기시길 바랄게요.

1인창업가 배포 체크리스트 - 배포환경,도메인,GA,SEO,마케팅

구스피크 — Mon, 15 Dec 2025 11:07:59 +0900

사이드 프로젝트 하나 잘 만들어서 “이제 배포만 하면 끝!”
저도 예전엔 이렇게 생각했어요.

근데 막상 배포해보면 알게 됩니다.
진짜 일은 배포 이후부터라는 걸요.

저는 개발자이기도 하고, Goosepeak이라는 이름으로 이것저것 서비스도 만들어봤는데요.
이번 글에서는 1인창업가가 서비스 배포할 때 반드시 신경 써야 할 것들을 현실적으로 정리해볼게요.
저처럼 삽질 덜 하시라고요.

1. 서비스 배포 환경 선택하기

배포부터 막히는 분들 많습니다.
“AWS로 할까? Firebase가 더 쉬운가?”

대표적인 선택지들

AWS
- 가장 범용적
- EC2, ECS, Lambda 등 선택지 많음
- 단점: 초반 러닝커브 있음
GCP
- Firebase, Cloud Run 조합이 깔끔
- 개인 프로젝트에 꽤 잘 맞음
Azure
- MS 생태계 쓰는 분들에겐 편함
- 국내에선 상대적으로 정보 적음
카페24
- 한국 서비스, 한글 지원
- PHP 기반이나 간단한 서비스엔 충분
Firebase
- 인증, DB, 호스팅까지 올인원
- MVP 만들 땐 진짜 빠름

저는 초기엔 Firebase나 GCP,
트래픽 생기면 AWS로 옮기는 편이에요.

중요한 건 “최고의 선택”이 아니라
지금 내가 빠르게 운영할 수 있는 선택입니다.

2. 도메인 연결은 빨리 해두자

서비스 이름 정했으면 도메인부터 잡으세요.
이거 미루다 보면 좋은 도메인 다 날아갑니다.

자주 쓰는 도메인 업체

가비아
호스트KR

도메인 연결 자체는 어렵지 않아요.
DNS에서 A 레코드나 CNAME만 잘 설정하면 끝입니다.

예시:

example.com → 서버 IP
www.example.com → CNAME

요즘은 **HTTPS (SSL)**도 필수입니다.
AWS, GCP, Firebase 다 무료로 제공합니다.

3. Google Analytics는 무조건 연결

“아직 사용자가 없는데요?”
그래도 지금 바로 연결하세요.

왜 중요하냐면

어디서 유입되는지
어떤 페이지에서 이탈하는지
광고 돌렸을 때 효과가 있는지

이걸 모르면 그냥 감으로 운영하는 거예요.

요즘은 GA4 기준으로 세팅해야 합니다.
스크립트 하나 심는 정도라 어렵지 않아요.


  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());
  gtag('config', 'G-XXXXXXX');

4. SEO 셋팅은 초반에 끝내야 편하다

SEO는 나중에 하겠다는 말,
솔직히 거의 안 하게 됩니다.

기본 메타데이터부터

title
description
OG 태그 (카톡, SNS 공유용)

<title>EzDegree | 학점은행제 정보 한 번에</title>
<meta name="description" content="학점은행제가 궁금할 땐 EzDegree에서 쉽게 확인하세요." />

<meta property="og:title" content="EzDegree" />
<meta property="og:description" content="학점은행제 정보 플랫폼" />
<meta property="og:image" content="/og.png" />

꼭 해야 할 것들 체크리스트

sitemap.xml 생성
robots.txt 설정
Google Search Console 등록
네이버 Search Advisor 등록

이건 한 번만 해두면 계속 도움 됩니다.

저는 새 서비스 만들 때마다
이걸 체크리스트처럼 복붙해서 씁니다.

5. 마케팅은 배포 후가 아니라 배포 전부터

서비스 만들고 나서
“이제 사람만 모으면 되겠네?”
이게 제일 위험한 생각입니다.

기본 구조부터 생각하세요

랜딩페이지
- 한 문장으로 설명 가능?
- 누가 쓰면 좋은지 명확한가?
소구점
- 왜 이걸 써야 하지?
- 기존 서비스랑 뭐가 다른데?

채널 예시

SNS
- Meta (페이스북, 인스타)
DA
- 구글 디스플레이
- 카카오 광고
SA
- 구글 검색
- 네이버 검색

저는 보통 광고 소액 테스트 → 데이터 보고 수정
이 방식으로 갑니다.
이게 흔히 말하는 그로스해킹이죠.

마무리하면서

1인창업은
기획 + 개발 + 운영 + 마케팅을 혼자 다 하는 게임입니다.

그래서 더더욱
배포 단계에서 기본 세팅을 잘 해두는 게 중요해요.

저도

이런 서비스들 만들면서
위 과정들 다 직접 겪어봤습니다.

완벽하게 시작할 필요는 없어요.
다만 기본은 챙기고 시작하자는 거죠.

다음 글에서는
“1인창업가가 초반에 쓰기 좋은 광고 세팅 방법”도 한번 정리해볼게요.

궁금한 거 있으면 댓글로 남겨주세요.
같이 삽질 줄여봅시다.

ChatGPT Apps SDK 퀵스타트 오류해결 Quick Start Error Fix

구스피크 — Mon, 24 Nov 2025 15:12:27 +0900

ChatGPT Apps SDK로 내 서비스를 ChatGPT에 연결해보기: 베타 테스트 후기 & 퀵스타트 가이드

안녕하세요, Goosepeak입니다! 요즘 ChatGPT가 점점 똑똑해지면서, 내 서비스를 ChatGPT에 직접 연결하는 게 재미있겠다는 생각이 들었어요. OpenAI의 ChatGPT Apps SDK 베타를 써봤는데, 공식 문서대로 하면 앱 배포에서 500 오류가 나서 골치 아팠습니다. 디버깅 해보니 몇 가지 문제점이 있었고, 그걸 고쳐서 GitHub에 올렸어요. 관심 있으신 분들은 클론 받아서 테스트해보세요!

(링크: https://github.com/GoodPineApple/chatgpt-apps-sdk-quickstart)

GitHub - GoodPineApple/chatgpt-apps-sdk-quickstart

Contribute to GoodPineApple/chatgpt-apps-sdk-quickstart development by creating an account on GitHub.

github.com

이 글에서는 이 프로젝트를 기반으로, ChatGPT에 MCP 서버를 이용해 Todo 앱 같은 커스텀 커넥터를 만드는 방법을 공유할게요. 저처럼 AI를 활용한 1인창업 아이디어 찾는 분들에게 유용할 거예요. 제가 직접 테스트하면서 느낀 팁도 섞어서 설명하겠습니다.

프로젝트 소개: 왜 이게 필요할까?

ChatGPT Apps SDK는 ChatGPT 안에서 내 앱을 동작하게 해주는 도구예요. 간단히 말해, ChatGPT가 내 서버와 소통하면서 기능을 호출할 수 있게 해줍니다. 공식 문서의 퀵스타트 예제는 Todo 앱을 만들라고 하죠. 그런데 그대로 따라 하면 커넥터 등록에서 실패해요. 이유는 HEAD 요청 미처리, Accept 헤더 무시, 요청 본문 스트림 처리 문제 때문입니다.

저는 이걸 고쳐서 실제로 작동하는 버전을 만들었어요. Google Cloud Run에 배포하고, ChatGPT Plus에서 개발자 모드로 테스트했죠. 결과? 완벽하게 동작! 제 프로젝트 중 EzDegree처럼, 학점 관리 서비스를 ChatGPT에 연결해볼 수 있을 것 같아요.

학점은행제가 궁금할 땐? 이지디그리 | EzDegree

실시간 무료상담 가능한 수십여명의 학점은행제 전문가를 AI 매칭 서비스와 함께 만나보세요!

ezdegree.co.kr

주요 개선사항: 공식 문서의 함정 피하기

공식 예제는 좋지만, 실제로 해보니 앱 생성파트에서 빙빙 돌기만하고 결국 안되는 오류가 있어요. 제가 디버깅하면서 고친 부분들입니다. 각 항목에 간단 설명과 왜 중요한지 적어봤어요.

1. HEAD 요청 처리 추가

ChatGPT가 연결 테스트로 HEAD 요청을 보내는데, 이걸 무시하면 404 오류가 납니다. 저는 Health check와 MCP 엔드포인트에서 HEAD를 지원하도록 수정했어요. 간단하지만, 이게 없으면 앱 등록이 막히죠.

2. Accept 헤더 기반 응답 형식 결정

ChatGPT는 요청에 따라 JSON이나 SSE(서버-센트 이벤트)를 기대해요.

accept: application/json → JSON으로 응답
accept: text/event-stream → SSE 스트리밍으로 응답
enableJsonResponse 옵션을 동적으로 설정하니 문제가 풀렸습니다. 저는 처음에 이걸 몰라서 한참 헤맸어요.

3. 요청 본문 스트림 처리 개선

Node.js에서 HTTP 스트림은 한 번만 읽을 수 있어요. 요청 본문을 미리 읽으면 transport가 못 읽죠. 그래서 본문을 미리 건드리지 않고 transport가 직접 처리하도록 바꿨습니다.

4. 상세한 로깅 추가

디버깅이 핵심! 요청 ID, User-Agent, 헤더, 응답 시간 등을 로그로 남겼어요. Cloud Run 로그 보면 ChatGPT 요청이 제대로 오는지 바로 알 수 있습니다.

이 개선으로 공식 문서의 실패율을 0으로 만들었어요. 저는 이렇게 생각해요: OpenAI 문서는 좋지만, 베타라서 실전 팁이 부족한 것 같아요.

프로젝트 구조: 간단하게 파악하기

프로젝트는 이렇게 구성됐어요. 클론 받으면 바로 볼 수 있죠.

chatgpt-apps-sdk-quickstart/
├── public/
│   └── todo-widget.html    # ChatGPT에 보일 UI 컴포넌트
├── server.js               # MCP 서버 핵심 파일
├── package.json
├── app.yaml                # Google App Engine 설정
├── Dockerfile              # Cloud Run 배포용
└── README.md

Todo-widget.html은 ChatGPT 인터페이스에 iframe으로 렌더링되는 HTML이에요. 간단한 웹 컴포넌트죠.

빠른 시작: 따라 해보기

이제 실제로 해보죠. 단계별로 설명할게요. 저는 Mac에서 테스트했는데, Windows도 비슷할 거예요.

1. 의존성 설치

터미널 열고:

npm install

2. 로컬 실행

서버 띄우기:

npm start

http://localhost:8787/mcp 에서 확인하세요.

3. 배포 (Google Cloud Run 추천)

Google Cloud SDK 설치하고:

gcloud auth login
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

gcloud run deploy chatgpt-apps-sdk \
  --source . \
  --platform managed \
  --region asia-northeast3 \
  --allow-unauthenticated \
  --port 8080

배포 URL: https://YOUR_SERVICE-XXXXX-xx.a.run.app/mcp

4. ChatGPT에 연결

ChatGPT Plus 구독 필수예요.
설정 → Beta features에서 Developer mode 켜기.
Connectors → Create에서 URL 입력 (위 배포 URL + /mcp).
인증: "인증없음" 선택.
새 채팅에서 "Show my tasks" 입력해보세요. Todo 리스트가 뜹니다!

핵심 개념: 이해하기 쉽게

MCP 서버 (Model Context Protocol)

ChatGPT와 앱이 소통하는 프로토콜이에요. Tools로 기능 정의 (예: add_todo), Resources로 UI 제공 (todo-widget.html).

웹 컴포넌트

ChatGPT 안에서 보이는 HTML. window.openai.callTool()로 도구 호출, window.openai.toolOutput으로 결과 읽기.

동작 흐름

사용자: "할 일 추가해줘"
→ ChatGPT: POST /mcp로 add_todo 호출
→ 서버: 처리 후 structuredContent 반환
→ ChatGPT: todo-widget.html 렌더링
→ 위젯: 데이터 표시

주요 코드: 직접 봐보세요

MCP 서버 설정 예시:

// Tools 등록
server.registerTool("add_todo", {
  title: "Add todo",
  description: "Creates a todo item with the given title.",
  inputSchema: { title: z.string().min(1) },
  _meta: {
    "openai/outputTemplate": "ui://widget/todo.html",
  },
}, async (args) => {
  // 도구 실행 로직
  return {
    content: [{ type: "text", text: "Added todo" }],
    structuredContent: { tasks: todos },
  };
});

// Resources 등록
server.registerResource("todo-widget", "ui://widget/todo.html", {}, async () => ({
  contents: [{
    uri: "ui://widget/todo.html",
    mimeType: "text/html+skybridge",
    text: todoHtml,
  }],
}));

HTTP 서버 설정:

const wantsSSE = acceptHeader.includes("text/event-stream");
const transport = new StreamableHTTPServerTransport({
  sessionIdGenerator: undefined,
  enableJsonResponse: !wantsSSE,
});

문제 해결 팁: 오류 날 때

커넥터 등록 실패: HEAD 요청 확인, URL에 /mcp 포함, HTTPS 필수.
400 오류: 본문 스트림 안 건드리기, Content-Type 맞추기.
SSE 문제: Accept 헤더 확인, enableJsonResponse false로.

직접 테스트해봐야 할 것 같아요. 저는 Cloud Run 로그가 큰 도움이 됐어요.

참고 자료

마무르기: AI 미래를 향해!

이 프로젝트로 ChatGPT에 내 서비스를 쉽게 연결할 수 있어요. 저처럼 사이드 프로젝트 하시는 분들, 1인창업 관심 있으신 분들은 새로운 시장을 미리 준비해보시죠. 오류가 날 수 있으니, GitHub 이슈에 피드백 주시면 확인해보겠습니다.

1인창업가를 위한 수익화 결제 모듈 총정리! RevenueCat, PG사, 토스페이먼츠 등

구스피크 — Fri, 21 Nov 2025 12:14:49 +0900

안녕하세요, Goosepeak입니다! 개발자이자 1인창업가로, 제가 운영하거나 참여한 프로젝트들(예: 모두의 자서전이나 EzDegree)에서 수익화를 고민하다 보니 결제 모듈이 정말 중요하더라고요. 저처럼 1인 창업이나 앱/웹 서비스를 운영하는 분들께 유익할까 해서, 오늘은 서비스 수익화에 초점을 맞춰 RevenueCat, 한국 PG사(예: KG이니시스, NHN KCP), 토스페이먼츠 같은 도구들을 조사하고 정리해봤어요. 일반적인 평가 기준으로 그룹화해서 설명할게요. 제가 직접 비슷한 툴 써본 경험도 섞어서 솔직히 말씀드릴게요!

왜 서비스 수익화가 중요한가?

사이드 프로젝트를 하다 보면 아이디어는 좋지만, 돈 버는 부분에서 막히는 경우가 많아요. 저는 처음에 무료로 운영하다가 구독 모델로 바꿨는데, 결제 시스템 세팅이 제일 골치 아팠죠. 좋은 결제 모듈은 사용자 경험을 높이고, 수익을 안정적으로 만들어줍니다. 여기서 말하는 '수익화'는 주로 구독, 인앱 구매, 일회성 결제 등을 의미해요. 이제 본격적으로 평가 기준부터 보죠.

결제 모듈의 일반적인 평가 기준

결제 모듈을 고를 때, 무작정 싸다고 골라서 후회한 적 있어요. 아래는 제가 조사한 일반적인 기준들입니다. (이 기준들은 Stripe나 Chargebee 같은 글로벌 툴 비교 자료와 한국 PG사 리뷰를 기반으로 했어요.) 이걸로 그룹화해서 설명할게요!

수수료(Fees): 가장 중요한 부분! 거래당 퍼센트 + 고정 수수료가 일반적. 한국 PG사는 2-3%대, 글로벌은 1-3% 정도예요. 구독 모델이면 장기적으로 계산해봐야 해요.
통합 용이성(Integration): API나 SDK가 얼마나 쉽나? 개발자라면 문서가 좋고, 플러그인 지원이 많아야 편해요. 저는 Stripe 써봤는데, 1시간 만에 연결됐어요.
보안(Security): PCI DSS 준수, GDPR 등. 해킹 위험이 크니 필수죠. 자동 사기 탐지 기능이 있으면 플러스.
확장성(Scalability): 트래픽 증가 시 안정적? 글로벌 지원(다중 통화, 국가)이 필요하면 확인하세요.
고객 지원(Customer Support): 문제 생겼을 때 빠른 응답. 리뷰 보면 24/7 지원이 좋더라고요.
기타(기능, 지원 플랫폼): 구독 관리, A/B 테스트, 분석 도구 등 부가 기능. 모바일/웹 지원 여부도 봐요.

이 기준으로 그룹화하면 크게 3가지로 나눌 수 있어요: 앱/구독 특화(RevenueCat류), 한국 로컬 PG(토스페이먼츠, KG이니시스 등), 글로벌 범용 PG(Stripe, Paddle 등). 각 그룹별로 정리할게요!

1. 구독/인앱결제 특화 그룹

이 그룹은 모바일 앱이나 웹 구독 모델에 최적화된 툴들예요. 인앱 구매나 구독 관리가 핵심. 평가 기준에서 통합 용이성과 확장성이 강점입니다. (RevenueCat 공식 사이트와 비교 리뷰 기반.)
https://www.revenuecat.com/

In-App Subscriptions Made Easy – RevenueCat

The world’s best apps use RevenueCat to power in-app purchases, manage customer data, and grow revenue across iOS, Android, and the web.

www.revenuecat.com

RevenueCat

주요 특징: iOS, Android, 웹 등 크로스 플랫폼 지원. 구독 백엔드 제공, 영수증 검증 자동화, 페이월 빌더, A/B 테스트, 분석 도구. 저는 앱 프로젝트에서 써봤는데, 플랫폼 업데이트 따라갈 걱정 없이 편했어요.
가격: 월 $2,500 수익 초과 시 사용 기반(퍼센트). 시작은 무료!
장점: 엔지니어링 시간 절약(6000시간 이상 절감 사례), 수익 증가(구독자 16% UP 사례). 보안 강함(SOC2, GDPR).
단점: 초기 학습 곡선이 있을 수 있음. 웹 구매는 추가 설정 필요.
평가 요약: 통합 쉽고(분 단위 세팅), 확장성 높음(50K+ 앱 사용). 고객 지원은 4.8/5 리뷰로 좋지만, 한국 지원은 글로벌만큼 강하지 않을 수 있어요. 앱 개발자 추천!

비슷한 툴: Chargebee (구독 빌링 특화, 가격은 $249/월부터). Chargebee는 SaaS에 더 맞아요.

2. 한국 로컬 PG 그룹: 토스페이먼츠, KG이니시스, NHN KCP 등

한국 시장 타겟이라면 이 그룹이 필수예요. 카카오페이, 네이버페이 같은 로컬 지갑 연동이 강점. 수수료가 합리적이고, 보안/지원에서 안정적입니다. (한국 PG 비교와 리뷰 기반.)

토스페이먼츠 (Toss Payments)

주요 특징: 카드, 계좌이체, 가상계좌 등 한국 결제 방법 지원. API 통합 쉽고, 오프라인/온라인 모두 커버. 국제 결제도 확대 중.
가격: 거래당 2-3% 수수료 (정확한 건 계약 시 확인).
장점: 사용자 친화적 UI, 빠른 정산. 핀테크 기반으로 사기 방지 강함.
단점: 글로벌 지원이 약할 수 있음. 초기 심사 과정이 까다로움.
평가 요약: 통합 용이(SDK 제공), 보안 높음(PCI DSS). 확장성은 한국 내 최고지만, 해외는 제한적. 고객 지원은 빠르지만, 영어 지원 약함. 제 프로젝트처럼 한국 유저 많으면 추천!

https://www.tosspayments.com/

토스페이먼츠

PG 도입 고민하고 있다면? 쉽고 빠르게 연동할 수 있는 토스페이먼츠를 선택하세요. 카드, 계좌이체, 빌링, 간편결제 등 온라인 사업에 필요한 모든 전자결제수단을 바로 이용할 수 있습니다.

www.tosspayments.com

KG이니시스 (KG Inicis)

주요 특징: 카드, 휴대폰 결제, 해외 카드 지원. VAN/PG 연결 역할.
가격: 2.2-2.8% 수수료.
장점: 안정적, 대기업(예: 쇼핑몰) 많아 신뢰 높음. 통합 플러그인 풍부.
단점: 수수료 약간 높음. 커스터마이징 어려움.
평가 요약: 보안/확장성 강함. 지원은 좋지만, 스케일업 시 비용 부담.

https://www.inicis.com/

Premium PG – KG이니시스

고객센터 ARS 지도 1588-4954 연결 이후 아래에 있는 내용에 따라 누르시면 편하게 이용이 가능합니다. 23 456 789 *0# 1 신규 가맹점 계약 문의 1번 ▶ 채팅상담 바로가기 2번 ▶ 상담원 연결 1 3 456

www.inicis.com

NHN KCP

주요 특징: JPY 결제 등 국제 지원, PG 계약 다수.
가격: 2.5-3% 수수료.
장점: 글로벌 비중 높음(일본 등). 안정적 인프라.
단점: UI가 좀 구식.
평가 요약: 확장성 좋음, 하지만 통합이 RevenueCat만큼 쉽지 않음.

https://kcp.co.kr/

NHN KCP

전자결제 전문업체, 카드VAN, 에스크로, 현금영수증, 신용카드 및 휴대폰 결제 제공.

kcp.co.kr

기타: 카카오페이(Kakaopay) – 디지털 지갑 특화, 오프라인 확장 중. 수수료 낮고, 앱 내 결제에 좋음.

3. 글로벌 범용 PG 그룹: Stripe, Paddle 등

전 세계 타겟이라면 이쪽! 다중 통화와 기능이 풍부. 수수료/통합에서 균형 잡힘. (비교 리뷰 기반.)

Stripe

주요 특징: 결제 처리 + 빌링, API 강력. 구독, 일회성 모두.
가격: 2.9% + $0.30/거래.
장점: 통합 쉽고(Next.js 플러그인 많음), 분석 도구 좋음.
단점: 세금 처리 별도.
평가 요약: 모든 기준에서 균형. 보안/지원 최고, 확장성 무한.

https://stripe.com/

Stripe | Financial Infrastructure to Grow Your Revenue

Stripe is a suite of APIs powering online payment processing and commerce solutions for internet businesses of all sizes. Accept payments and scale faster with AI.

stripe.com

Paddle

주요 특징: MoR(세금 대행), 글로벌 결제.
가격: 5% + $0.50.
장점: 세금/환불 자동 처리.
단점: 수수료 높음.
평가 요약: 글로벌 사업에 좋지만, 비용 부담.

비슷한 툴: PayPal (쉬운 통합, 하지만 수수료 3.49%).

결론: 어떤 걸 골라야 할까?

제 경험상, 한국 시장이면 토스페이먼츠나 KG이니시스, 글로벌이면 Stripe, 구독/인앱결제 중심이면 RevenueCat 부터 시작하세요. 평가 기준으로 테스트해보고(대부분 무료 trial 있음), 직접 써보는 게 제일이에요.

"직접 테스트해봐야 할 것 같아요" – 저처럼 후회 말고요!

만약 AI로 자동화된 수익화 아이디어 더 궁금하시면 댓글 달아주세요.

검색엔진 최적화(SEO)를 위한 자동 인덱싱 설정(Google Search Console, Indexing API, IndexNow API)

구스피크 — Tue, 15 Jul 2025 20:45:56 +0900

검색엔진 최적화(SEO)는 웹사이트의 가시성을 높이고 더 많은 사용자를 유도하는 데 필수적입니다. 특히, 새로운 콘텐츠를 빠르게 검색엔진에 노출시키는 것은 웹사이트 트래픽을 극대화하는 핵심 전략입니다. 이 글에서는 Google Search Console과 Indexing API, IndexNow API를 활용해 자동 인덱싱을 설정하고 SEO를 최적화하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 새로운 질문이나 콘텐츠가 빠르게 Google, Bing, Naver 등의 검색엔진에 인덱싱되어 사용자에게 도달할 수 있습니다.

자동 인덱싱이란?

자동 인덱싱은 새 콘텐츠(예: 커뮤니티 질문, 블로그 포스트 등)가 생성되자마자 검색엔진에 자동으로 제출되어 인덱싱되는 프로세스입니다. 이를 통해 검색엔진 크롤러가 콘텐츠를 더 빠르게 발견하고 검색 결과에 반영할 수 있습니다. 특히, Google Indexing API와 IndexNow API를 사용하면 Google뿐만 아니라 Bing, Yandex, Naver 등 다양한 검색엔진에 실시간으로 URL을 제출할 수 있습니다.

이 가이드에서는 /community/questions/[title]/[id]와 같은 동적 경로를 가진 웹사이트를 예로 들어, 자동 인덱싱 설정 방법을 설명하고 이를 통해 SEO 성과를 극대화하는 방법을 다룹니다.

자동 인덱싱의 주요 기능

자동 인덱싱 시스템을 구축하면 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다:

동적 사이트맵 생성: 모든 커뮤니티 질문이 자동으로 사이트맵에 추가되어 검색엔진이 쉽게 탐색할 수 있습니다.
Google Indexing API: 새 콘텐츠가 생성되면 즉시 Google에 인덱싱 요청을 보냅니다.
IndexNow API: Bing, Yandex, Naver 등 다른 검색엔진에도 실시간으로 URL을 제출합니다.
SEO 최적화: 구조화된 데이터, 메타태그, Canonical URL을 통해 검색엔진이 콘텐츠를 더 잘 이해하도록 돕습니다.

자동 인덱싱 설정 방법

1. Google Indexing API 설정

Google Indexing API를 사용하면 새 콘텐츠의 URL을 Google에 직접 제출해 빠르게 인덱싱할 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

1.1 Google Cloud Console에서 서비스 계정 생성

Google Cloud Console에 접속해 프로젝트를 선택하거나 새로 생성합니다.
API 및 서비스 > 라이브러리에서 "Google Search Console API"와 "Indexing API"를 활성화합니다.
IAM 및 관리자 > 서비스 계정 메뉴에서 새 서비스 계정을 생성하고, JSON 형식의 키 파일을 다운로드합니다.

GCP - Google Search Console API

GCP - Web Search Indexing API

GCP - IAM 및 관리자, 서비스 계정 생성

1.2 Google Search Console에 서비스 계정 추가

Google Search Console에 접속해 관리할 사이트를 선택합니다.
설정 > 사용자 및 권한에서 서비스 계정의 이메일을 소유자 권한으로 추가합니다.

1.3 환경 변수 설정

프로젝트의 .env.local 파일에 아래와 같이 환경 변수를 추가합니다:

GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_EMAIL=your-service-account@your-project.iam.gserviceaccount.com
GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_PRIVATE_KEY="-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nYOUR_PRIVATE_KEY_HERE\n-----END PRIVATE KEY-----"

2. IndexNow API 설정

IndexNow API는 Google 외의 검색엔진(Bing, Yandex, Naver 등)에 콘텐츠를 제출하는 데 유용합니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

2.1 IndexNow 키 생성

Bing IndexNow에 접속해 32자리 API 키를 생성합니다.

Bing - IndexNow - Generate API Key

2.2 키 파일 생성

프로젝트의 /public 폴더에 {your-api-key}.txt 파일을 생성하고, 파일 내용에 API 키를 입력합니다.

2.3 환경 변수 설정

.env.local 파일에 아래와 같은 환경 변수를 추가합니다:

INDEXNOW_API_KEY=your-indexnow-api-key-here
INDEXNOW_HOST=your-domain.com
NEXT_PUBLIC_BASE_URL=https://your-domain.com

2.4 키 파일 이름 변경

/public/your-indexnow-key.txt 파일명을 실제 API 키로 변경합니다:

mv public/your-indexnow-key.txt public/{your-actual-api-key}.txt

3. 동적 사이트맵 설정

동적 사이트맵은 모든 콘텐츠를 검색엔진이 쉽게 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 설정 방법은 다음과 같습니다:

사이트맵 엔드포인트: /api/sitemap을 설정해 실시간으로 사이트맵을 생성합니다.
접근 URL: https://your-domain.com/sitemap.xml로 접근하면 /api/sitemap으로 리다이렉트됩니다.
우선순위 설정:
- 홈페이지: priority: 1.0
- 주요 페이지: priority: 0.8
- 커뮤니티 질문: priority: 0.7

자동 인덱싱 작동 방식

사용자가 새 질문을 작성하면 데이터베이스에 저장됩니다.
시스템이 자동으로 Google Indexing API와 IndexNow API를 통해 URL을 검색엔진에 제출합니다.
검색엔진은 보통 48시간 이내에 해당 URL을 크롤링하고 인덱싱을 시작합니다.
동적 사이트맵은 실시간으로 업데이트되어 새로운 콘텐츠를 즉시 반영합니다.

인덱싱 상태 모니터링

Google Search Console 활용

색인 생성 > 페이지: 인덱싱 상태를 확인합니다.
사이트맵: 제출된 사이트맵 URL의 상태를 점검합니다.
실적: 검색 트래픽과 노출 데이터를 분석합니다.

SEO 성과 향상 팁

정기적인 사이트맵 제출: Google Search Console에서 사이트맵 상태를 주기적으로 확인하세요.
고품질 콘텐츠: 검색엔진은 고품질의 원본 콘텐츠를 더 빠르게 인덱싱합니다.
내부 링크 활용: 기존 페이지에서 새 콘텐츠로 연결되는 링크를 추가해 크롤링을 촉진합니다.
소셜 미디어 공유: 새 콘텐츠를 소셜 미디어에 공유해 검색엔진의 주목을 끌어보세요.

✨ 결론

Google Search Console과 Indexing API, IndexNow API를 활용한 자동 인덱싱 설정은 웹사이트의 SEO를 크게 향상시킬 수 있는 강력한 도구입니다. 새 콘텐츠를 빠르게 검색엔진에 노출시키고, 동적 사이트맵과 구조화된 데이터를 통해 검색 가시성을 높일 수 있습니다. 이 가이드를 따라 설정을 완료하면, 여러분의 웹사이트는 Google, Bing, Naver 등의 검색엔진에서 더 빠르게 발견되고, 더 많은 사용자에게 도달할 수 있을 것입니다.

학점은행제 학사 학위 신청, 자격증 활용 시 참고하세요!

구스피크 — Thu, 5 Jun 2025 09:19:20 +0900

대학 진학 외에도 다양한 방식으로 학사 학위를 취득할 수 있는 시대입니다.

그중에서도 대표적인 제도가 바로 학점은행제인데요. 시간과 장소에 구애받지 않고 학위를 취득할 수 있다는 점에서 직장인이나 재취업 준비생, 전공 변경을 원하는 사람들에게 꾸준한 인기를 얻고 있습니다.

하지만 제도를 잘 활용하기 위해선 기본 요건과 주의사항을 정확히 알아두는 것이 무엇보다 중요합니다.

오늘은 학점은행제 학사 학위 신청을 준비하는 분들이 꼭 체크해야 할 필수 정보를 정리해드립니다.

학점은행제는 교육부가 주관하고 국가평생교육진흥원이 운영하는 제도입니다.

대학에 직접 입학하지 않아도 다양한 방법으로 학점을 취득해, 일정 기준을 충족하면 학위를 받을 수 있는 제도죠.

온라인 수업, 독학시험, 자격증, 전적 대학 학점 등 다양한 경로를 통해 학점을 인정받을 수 있다는 점이 큰 장점입니다.

학점은행제 학사 학위 신청을 하려면, 이 제도를 잘 이해하고 체계적으로 준비해야 합니다.

학점은행제를 통해 학사 학위를 취득하려면 총 140학점 이상을 이수해야 합니다.

이 중 반드시 포함되어야 하는 항목은 다음과 같습니다:

전공 과목 60학점 이상 (전공필수 포함)
교양 과목 30학점 이상
나머지 일반학점 50학점 이내로 구성 가능

특히 주의할 점은 전공필수 과목을 반드시 이수해야 한다는 것입니다.

해당 학과나 전공에 따라 전공필수 과목은 다르기 때문에, 미리 전공별 학습설계표를 확인하는 것이 좋습니다.

학점은행제 학사 학위 신청을 앞두고 있다면, 이 기준을 정확히 체크해야 불이익을 피할 수 있습니다.

학점은행제에서는 자격증으로도 학점을 인정받을 수 있어 학점 취득 경로가 더 다양해집니다.

하지만 자격증으로 인정받을 수 있는 학점에는 제한이 있습니다.

학사 과정의 경우, 자격증은 최대 3개까지만 인정되며, 이 중 일반학점으로 활용할 수 있는 자격증은 1개까지만 인정됩니다.

이를 초과하는 자격증은 학점으로 반영되지 않으므로, 계획적으로 선택해야 합니다.

자격증을 무작정 많이 취득한다고 해서 모두 도움이 되는 것은 아니므로, 학점은행제 학사 학위 신청 전 자격증 인정 범위를 꼭 확인하세요.

학점 취득에서 가장 중요한 부분은 ‘균형’입니다.

전공과 교양 과목 모두 충족해야 하며, 특히 전공 과목은 전문성과 연결되므로 해당 분야의 깊이 있는 학습이 필요합니다.

교양 과목은 인문, 사회, 자연 등 다양한 영역에서 선택할 수 있는데, 자칫 과목 분포가 치우치면 학위 신청 시 반려될 수도 있습니다. 따라서 학점은행제 학사 학위 신청을 계획할 때는 과목별 이수 비율까지 고려한 학습 계획이 필요합니다.

학점은행제는 연 4회 학위 신청 기간을 운영합니다.

학위 신청은 학점을 모두 이수한 뒤, 국가평생교육진흥원에 신청서를 제출하는 방식으로 진행됩니다.

이 때 모든 성적 및 자격증 서류가 정확히 제출되어야 하며, 오류나 누락이 있을 경우 학위가 보류될 수 있습니다.

또한 일부 전공의 경우 ‘전공심사’나 ‘논문 제출’ 등의 추가 요건이 있을 수 있으니 해당 전공 요건도 반드시 확인해야 합니다.

학점은행제 학사 학위 신청은 단순히 학점을 채우는 것만으로 끝나지 않기에, 일정 관리도 매우 중요합니다.

학점은행제 관련 정보는 국가평생교육진흥원 공식 홈페이지(cb.or.kr)를 통해 가장 정확하게 확인할 수 있습니다.

전공별 인정 과목, 자격증 리스트, 학점 기준 등은 해마다 소폭 변경될 수 있기 때문에, 최신 정보를 확인하며 학습을 진행해야 불이익을 피할 수 있습니다.

특히 학점은행제 학사 학위 신청을 준비 중인 분들이라면 반드시 공지사항과 제출서류 안내를 꼼꼼히 읽어보는 것을 추천드립니다.

학점은행제를 통해 학사 학위를 취득한 뒤에는 대학원 진학, 공무원 시험 응시, 자격시험 응시 등 다양한 진로 선택이 가능합니다.

때문에 이 제도를 단순한 학위 취득 수단으로 보기보다는, 자신의 미래 계획과 연결된 전략적 선택으로 접근하는 것이 바람직합니다. 특히 학점은행제 학사 학위 신청을 계획하고 있다면, 지금부터라도 체계적인 준비와 자기주도적인 학습이 필수입니다.

마무리하며

학점은행제는 누구에게나 열린 학위 취득의 기회를 제공합니다.

하지만 제도의 유연성만큼 철저한 자기관리와 정보 파악이 동반되지 않으면 자칫 시간과 노력이 낭비될 수 있습니다.

학점은행제 학사 학위 신청을 고려 중이라면, 위 내용을 참고해 학습 계획을 꼼꼼히 세워보세요.

확실한 준비가 성공적인 학위 취득으로 이어질 것입니다.

학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항

구스피크 — Wed, 4 Jun 2025 03:17:32 +0900

최근 평생교육에 대한 관심이 높아지면서, 학점은행제를 통해 전문학사 학위를 준비하는 분들이 늘어나고 있습니다. 그러나 단순히 학점을 모은다고 해서 자동으로 학위를 받을 수 있는 건 아닙니다. 반드시 기준에 맞게 학점을 취득하고, 관련 규정을 충족해야 합니다. 특히 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항을 숙지하지 않으면 신청 자체가 반려될 수 있으므로 시작 전 꼼꼼한 준비가 필요합니다.

전문학사 학위를 받기 위해서는 총 80학점 이상이 필요합니다. 이 중 전공 45학점 이상은 필수이며, 반드시 전공필수 과목을 포함해야 합니다. 교양 과목도 15학점 이상 이수해야 하며, 나머지는 일반 선택학점으로 채울 수 있습니다. 전공필수 과목을 누락한 채 신청하는 사례가 종종 있어, 미리 학습설계를 잘 해두는 것이 중요합니다. 이는 기본 중의 기본이자, 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항의 핵심이라 할 수 있습니다.

자격증을 활용해 학점을 취득하는 방법도 많이 이용되지만, 무분별하게 자격증만 준비해서는 안 됩니다. 전문학사 학위 과정에서는 자격증 학점은 최대 2개까지, 그리고 일반학점 자격증은 1개만 인정됩니다. 예를 들어, 정보처리기능사와 전산회계 2급 자격증이 있다면 2개까지는 가능하지만, 3개 이상을 제출해도 학점 인정 범위는 제한됩니다. 자격증 취득 전에는 반드시 해당 자격증이 학점으로 인정되는지, 어떤 유형인지 확인하는 것이 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항 중 하나입니다.

학점은행제는 다양한 출처의 학점을 인정해주는 장점이 있지만, 그렇다고 해서 모든 학점이 유효한 것은 아닙니다. 동일하거나 유사한 과목을 중복 이수하면 하나만 인정되는 경우가 있으며, 인정기관 외에서 취득한 학점은 무효 처리될 수도 있습니다. 또한 학습자 등록과 학점인정 신청 등 행정 절차를 제대로 이행하지 않으면 학점 누락으로 이어질 수 있습니다. 따라서 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항을 정확히 이해하고 꼼꼼히 체크하는 것이 필요합니다.

학점은행제 학위 신청은 연 2회로, **2월(전기)**과 **8월(후기)**에 진행됩니다. 신청은 국가평생교육진흥원 홈페이지에서 온라인으로 이루어지며, 신청서 작성 외에도 학점인정 내역 확인, 졸업논문 또는 실습 여부 체크 등 다양한 절차가 필요합니다. 신청 마감일은 매우 엄격하므로 여유 있게 준비해야 하며, 각종 서류도 미리 준비해두는 것이 좋습니다. 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항 중 하나는 바로 이 신청 마감일을 절대 넘기지 않는 것입니다.

학점은행제를 혼자 준비하려면 시행착오가 많을 수 있습니다. 이럴 때는 국가평생교육진흥원 상담센터나 전문 교육기관의 상담 서비스를 활용해보세요. 개인의 상황에 맞는 학습설계를 도와주며, 학점 구성, 자격증 활용, 과목 선택 등 다양한 정보도 제공합니다. 전문 상담을 통해 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항을 명확히 파악하고, 보다 전략적으로 학위를 준비할 수 있습니다.

마지막으로, 모든 정보는 반드시 공식 경로를 통해 확인하세요. 국가평생교육진흥원 홈페이지에서는 학점 인정 기준, 자격증 목록, 과목 정보 등을 정확히 확인할 수 있습니다. 블로그나 커뮤니티에 올라온 정보는 참고용으로만 활용하고, 중요한 결정은 항상 공식 자료를 기반으로 해야 합니다. 이를 통해 학점은행제 전문학사 학위신청 주의사항을 바르게 이해하고, 오류 없이 학위 취득을 마무리할 수 있습니다.

학점은행제 사회복지사, 지금 도전해도 늦지 않았습니다

구스피크 — Fri, 30 May 2025 04:46:50 +0900

우리 사회는 점점 다양해지고 복잡해지고 있습니다. 이런 변화 속에서 사회복지사의 역할은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 하지만 사회복지사 자격증을 취득하기 위해 반드시 대학을 졸업해야 하는 것은 아닙니다. 비전공자도 도전할 수 있는 길이 바로 학점은행제 사회복지사 과정입니다. 이 제도는 시간적 여유가 부족한 직장인이나 주부, 혹은 다른 전공을 선택했던 분들에게도 새로운 기회를 제공합니다.

학점은행제 사회복지사 과정을 시작하기 전, 학점은행제가 어떤 제도인지 이해하는 것이 중요합니다. 학점은행제는 교육부에서 주관하는 제도로, 다양한 형태의 학습(예: 대학 외 교육기관 수강, 독학사, 자격증 취득 등)을 통해 학점을 모아 학위나 자격증을 취득할 수 있게 해줍니다. 특히 사회복지사 자격증처럼 특정 학문 분야에서 요구되는 과목과 학점을 이수하면, 별도의 전공 없이도 자격 요건을 갖출 수 있습니다.

네, 가능합니다. 학점은행제 사회복지사 과정을 통해 취득 가능한 자격증은 주로 ‘사회복지사 2급’입니다. 이를 위해서는 총 80학점(전공, 교양, 일반선택 포함)을 이수해야 하며, 이 중 사회복지 관련 전공 과목은 최소 17과목 이상을 들어야 합니다. 여기에 사회복지현장실습 1과목도 반드시 포함되어야 하며, 이 실습을 위해 지정된 기관에서 160시간의 실습을 완료해야 합니다. 최종학력이 전문대학교 혹은 대학교 졸업인 경우 80학점보다 낮은 학점만으로도 자격증 과정을 마칠 수 있습니다.

많은 분들이 학점은행제 사회복지사 과정 중 실습에 대해 걱정합니다. 실습은 단순히 자격증 취득 요건을 채우기 위한 것이 아니라, 실제 현장에서의 경험을 통해 실무 감각을 익히는 중요한 과정입니다. 실습 기관은 보건복지부에서 정한 기준을 충족해야 하며, 실습생은 사전 교육을 이수한 후 기관에 배정됩니다. 따라서 실습 과목 수강 시기와 기관 선택은 미리 계획하는 것이 좋습니다.

학점은행제 사회복지사 과정을 선택하는 사람들 중 다수는 직장을 다니거나 가정이 있는 분들입니다. 이 제도는 온라인 수업과 자격증을 활용한 학점 인정 등이 가능해, 비교적 자유로운 시간 관리가 가능합니다. 학점 이수는 보통 3~4학기, 즉 약 1년 반에서 2년 정도가 소요되며, 비용 또한 일반 대학에 비해 경제적인 편입니다. 특히 온라인 수업을 활용하면 교통비나 생활비 부담도 줄일 수 있습니다.

학점은행제 사회복지사 자격증을 취득하면 취업의 길도 다양합니다. 지역 복지관, 노인요양시설, 아동센터, 학교, 병원 등 사회복지사가 필요한 곳은 매우 많습니다. 또한, 공무원 시험을 통해 사회복지직 공무원으로 진출하거나, 사회복지 관련 대학원에 진학하여 더 전문적인 지식을 쌓는 것도 가능합니다. 무엇보다도 타인을 도우며 보람을 느끼는 직업이기 때문에, 직업 만족도가 높은 편입니다.

학점은행제 사회복지사 과정은 누구나 쉽게 도전할 수 있지만, 그렇다고 해서 아무 준비 없이 시작하는 것은 추천하지 않습니다. 먼저 학습기관이 교육부에서 정식으로 인정받은 기관인지 확인하고, 자신이 이수할 과목과 학습 계획을 꼼꼼히 세우는 것이 중요합니다. 또한, 실습 신청 자격은 일부 조건을 만족해야 하므로, 실습 시기가 가까워졌을 때 갑작스럽게 준비하지 않도록 주의해야 합니다.

학점은행제 사회복지사는 전공과 무관하게 사회복지 분야로 진출할 수 있는 매우 유용한 제도입니다. 시간과 비용, 접근성 면에서 유연하며, 자격증 취득 후에는 다양한 진로로 이어질 수 있습니다. 사회에 도움이 되는 일을 하면서 개인의 커리어도 함께 성장시키고 싶다면, 지금 이 제도에 대해 자세히 알아보고 도전해보는 건 어떨까요?

학점은행제 일반편입, 어떻게 준비할까?

구스피크 — Thu, 29 May 2025 17:53:54 +0900

일반편입을 목표로 하는 분들 중에는 학점은행제를 활용하여 자격을 갖추려는 분들이 많습니다. 학점은행제는 다양한 학습 경로를 통해 학점을 인정받아 학위를 취득할 수 있는 제도입니다. 이를 통해 일반편입 응시 자격을 갖추기 위해서는 체계적인 계획이 필요합니다. 특히, 학점은행제 학위 신청 시 필요한 요건들을 미리 파악하고 준비하는 것이 중요합니다.

일반편입을 위해서는 전문학사 이상의 학위가 필요합니다. 학점은행제를 통해 이러한 학위를 취득하려면 최소 80학점 이상을 이수해야 합니다. 하지만 단기간에 이러한 학점을 이수하는 것은 쉽지 않기 때문에, 자격증 취득이나 독학학위제를 병행하여 학점을 인정받는 방법이 효과적입니다. 학점은행제 학위 신청을 위해서는 이러한 다양한 방법을 활용하여 필요한 학점을 충족시켜야 합니다.

자격증 취득은 학점은행제에서 학점을 인정받는 주요 수단 중 하나입니다. 예를 들어, 사회복지사, 보육교사 등의 자격증은 일정 학점을 인정받을 수 있습니다. 또한, 독학학위제를 통해 시험을 통과하면 학점을 인정받을 수 있어, 학점 이수에 큰 도움이 됩니다. 이러한 방법들을 병행하여 학점은행제 학위 신청 요건을 충족시키는 것이 중요합니다.

학점은행제를 통해 일반편입 자격을 갖추기 위해서는 보통 1~2학기, 즉 6개월에서 1년 정도의 준비 기간이 필요합니다. 이 기간 동안 학점 이수, 자격증 취득, 독학학위제 시험 준비 등을 병행해야 하므로, 체계적인 학습 계획이 필요합니다. 또한, 학점은행제 학위 신청 시 필요한 서류나 절차를 미리 파악하여 준비하는 것이 중요합니다.

학점은행제 학위 신청은 국가평생교육진흥원을 통해 진행됩니다. 학위 신청을 위해서는 이수한 학점에 대한 증빙 서류, 자격증 사본, 독학학위제 합격 증명서 등을 제출해야 합니다. 또한, 학위 신청 기간과 절차를 정확히 숙지하여 기한 내에 신청을 완료해야 합니다. 학점은행제 학위 신청 시 이러한 절차를 철저히 준비하는 것이 중요합니다.

일반편입 시험은 대학별로 과목과 난이도가 다르기 때문에, 지원하려는 대학의 편입 전형 요강을 꼼꼼히 확인해야 합니다. 또한, 영어, 수학 등의 과목에 대한 기출문제 분석과 모의고사 등을 통해 실력을 향상시키는 것이 중요합니다. 학점은행제 학위 신청을 통해 자격을 갖춘 후에는 이러한 시험 준비에 집중하여 합격을 목표로 해야 합니다

학점은행제를 활용한 일반편입 준비는 체계적인 계획과 꾸준한 노력이 필요합니다. 자격증 취득, 독학학위제 병행, 학점 이수 등의 과정을 통해 학점은행제 학위 신청 요건을 충족시키고, 이후 편입 시험 준비에 집중하여 목표를 달성하시길 바랍니다. 더 자세한 정보는 국가평생교육진흥원 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

[FastMCP] MCP제작-날씨알리미(1) : 프로젝트 소개

구스피크 — Tue, 22 Apr 2025 10:35:11 +0900

안녕하세요, IT 비즈니스 파트너 GoosePeak입니다! 오늘은 TypeScript와 FastMCP를 사용해 제작한 MCP(Model Context Protocol) 기반 날씨알리미 프로젝트를 소개합니다. 이 시리즈는 TypeScript 개발자를 위한 AI 자동화 튜토리얼로, Open-Meteo API를 활용해 실시간 날씨 정보를 제공하는 MCP 서버를 만드는 과정을 안내합니다. 저처럼 Node.js 생태계에 익숙한 개발자분들을 위해 준비했습니다

MCP와 FastMCP: AI를 데이터와 연결하는 열쇠

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터와 도구를 표준화된 방식으로 활용할 수 있게 하는 오픈소스 프로토콜입니다. 2025년 기준, MCP는 GitHub에서 30k 이상의 스타를 기록하며 AI 개발자 커뮤니티의 주목을 받고 있습니다. Claude, Cursor 같은 플랫폼에서 API 호출, 데이터 처리, 심지어 블로그 자동화를 가능하게 합니다.

MCP 공식 문서: "MCP는 AI 모델과 외부 세계를 연결하는 표준화된 인터페이스로, JSON-RPC 기반의 간단한 통신을 제공합니다." (출처: modelcontextprotocol GitHub)

FastMCP는 TypeScript로 작성된 프레임워크로, MCP 서버와 클라이언트를 Node.js 환경에서 쉽게 구현할 수 있습니다. Zod 스키마와 TypeScript의 타입 안정성을 활용해 초보자도 빠르게 시작할 수 있습니다. 이번 시리즈에서는 FastMCP를 사용해 간단하면서도 강력한 날씨알리미 서버를 구축합니다.

날씨알리미로 배우는 TypeScript MCP 기술

날씨알리미 MCP는 사용자가 도시 이름을 입력하면 Open-Meteo API를 호출해 실시간 날씨 정보를 제공하는 서버입니다. 이 프로젝트로 익힐 수 있는 기술은 다음과 같습니다:

FastMCP 서버 구현: TypeScript와 FastMCP로 AI와 통신하는 서버 구축.
Open-Meteo API 연동: 인증 없는 API로 날씨 데이터 처리.
Claude Desktop 연결: MCP 서버를 Claude와 연동해 도구 호출 테스트.
타입 안정성: Zod로 입력 스키마 정의, TypeScript로 런타임 에러 최소화.

Open-Meteo API: "Open-Meteo는 무료로 제공되는 고품질 날씨 API로, 전 세계의 기상 데이터를 실시간으로 제공합니다." (출처: open-meteo.com)

초보자도 1~2주 내 완성 가능한 이 프로젝트는 소셜 미디어 게시, 이미지 생성으로 확장할 수 있는 기초를 제공합니다.

왜 날씨알리미인가? 실용성과 확장성

날씨 정보는 누구나 필요로 하는 데이터입니다. 날씨알리미 MCP는 TypeScript 개발자에게 AI와 API의 실용적 활용 사례를 보여줍니다:

개인화된 응답: "서울의 현재 온도는 20°C, 맑음입니다. 산책 어때요?" 같은 친근한 메시지.
확장 가능성: 날씨 데이터를 티스토리 블로그나 X에 자동 게시.
포트폴리오로 활용: TypeScript와 MCP를 사용한 프로젝트로 취업 또는 오픈소스 기여에 어필.

5편의 시리즈로 완성하는 MCP 여정

GoosePeak은 이 프로젝트를 5편의 시리즈로 제작하려 합니다. 각 편은 TypeScript 코드 예시, 스크린샷, 디버깅 팁을 포함해 초보자도 쉽게 따라 할 수 있습니다:

프로젝트 소개 (오늘 글): MCP와 날씨알리미의 개요.
환경 설정과 FastMCP 기초: Node.js, TypeScript, FastMCP 설치.
Open-Meteo API 연동: 날씨 데이터 가져오기와 처리.
Claude 연동과 포맷팅: AI 프롬프트로 사용자 친화적인 응답.
테스트와 확장: 프로젝트 마무리와 확장 아이디어.

시작하기 위한 준비물 ✅

Node.js 16+: 최신 버전 설치.
TypeScript: npm install -g typescript로 설치.
FastMCP: npm install fastmcp @modelcontextprotocol/sdk zod.
Claude Desktop: Anthropic의 최신 클라이언트.
개발 열정 : TypeScript로 AI 자동화에 도전하는 마음!

한국 AI 기본법: 개발자를 위한 핵심 가이드

구스피크 — Mon, 21 Apr 2025 10:59:57 +0900

안녕하세요, IT 비즈니스 파트너 GoosePeak입니다.
오늘은 2024년 12월 26일 국회에서 통과된 한국 AI 기본법을 기술적 관점에서 탐구하며, 개발자가 반드시 알아야 할 핵심 사항을 공유합니다. 2026년 1월 시행을 앞둔 이 법은 AI 산업의 성장과 신뢰를 동시에 추구하며, 개발 생태계에 큰 변화를 예고합니다. 최신 트렌드에 맞춰 함께 살펴볼까요?

AI 기본법이란?

‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)은 AI 기술의 잠재력을 극대화하면서 사회적 위험을 관리하기 위한 포괄적인 법적 틀입니다. 2024년 12월 26일 국회에서 가결되었으며, 2026년 1월부터 시행됩니다(국회입법예고). 개발자로서 우리는 이 법이 단순한 규제가 아니라, AI 생태계의 지속 가능성과 신뢰를 위한 기회임을 이해해야 합니다.

AI 기본법의 주요 항목

AI 기본법은 총 5장으로 구성되며, AI 정의, 산업 지원, 윤리적 책임, 거버넌스 체계 등을 포함합니다. 개발자에게 직접적인 영향을 미치는 주요 항목은 다음과 같습니다:

항목내용

목적(제1조)	AI 산업 진흥, 신뢰 확보, 국민 권리 보호, 삶의 질 향상, 국가 경쟁력 강화.
AI 기본계획(제5조)	과학기술정보통신부 장관이 3년마다 수립, AI 위원회 심의·의결.
AI 위원회(제6조)	대통령 소속, AI 사회 구현 및 산업 진흥 심의·의결.
국가 AI 센터(제10조)	AI 정책 및 사업 기획 지원.
R&D 지원(제12조)	AI 기술 연구·개발 및 활용 지원, 안전성·편리성 포함.
사업자 지원(제15조)	중소기업·벤처기업의 AI 도입을 위한 컨설팅, 교육, 자금 지원.
법제 개선(제18조)	AI 산업 및 신뢰를 위한 제도 개선, 중앙 행정기관 협력.
개발자 의무(제24조)	AI 시스템의 논리적 설명 가능성 확보, 사용자 기본권 보호(데이터 프라이버시, 비차별성 등).
고영향 AI 확인(제26조)	삶, 안전, 기본권에 중대한 영향을 미치는 AI(의료, 금융, 공공 서비스 등 11개 분야) 여부 확인 요청, 장관 확인서 발급.
고영향 AI 공개(제27조)	고영향 AI 사용 시 사용자 사전 통지 의무, 안전성 평가 필수.

주요 인용: “고영향 AI는 에너지, 의료, 교통, 공공 서비스 등 11개 분야에서 인간의 삶, 안전, 기본권에 중대한 영향을 미치는 AI로 정의된다”(이코노빌).

업계에 미치는 영향

AI 기본법은 산업 성장과 신뢰 구축을 동시에 추구하며, 다음과 같은 영향을 미칩니다:

긍정적 영향

정부 지원 강화: R&D 자금, 학습 데이터 개발, AI 인재 양성, 스타트업 육성 등(법률신문).
기회 확대: 중소기업과 스타트업이 AI 기술을 도입하고 시장에 진출할 기회가 늘어납니다.
표준화: 국제 표준화 작업을 통해 글로벌 시장 진출 가능성이 확대됩니다.

도전 과제

규제 준수 비용: 고영향 AI의 안전성 평가와 설명 가능성 요구로 개발 비용이 증가할 수 있습니다.
모호한 기준: 고영향 AI의 정의가 불명확해 초기 혼란이 예상됩니다(노컷뉴스).
팁: 초기 설계 단계에서 규제 준수를 고려하면 비용과 혼란을 줄일 수 있습니다.

세계 AI 규제 흐름

AI 기본법은 글로벌 AI 규제 트렌드와 맥락을 같이 합니다. 주요 국가의 동향을 살펴보면 다음과 같습니다:

EU: AI Act

통과일: 2024년 3월 13일
시행일: 2026년 (전면 시행)
특징: 고위험 AI(의료기기, 교통, 법 집행 등)에 엄격한 규제를 적용하며, 민권·민주주의 위협 AI를 금지합니다. 위반 시 매출의 1.5%~7%에 달하는 벌금을 부과합니다.
개발자 영향: 투명성, 데이터 품질, 안전성 문서화 의무가 강화되며, 특히 고위험 AI 개발 시 사전 평가와 인증이 필수입니다(세계법제정보센터).

미국: 민간 주도와 주별 규제

현황: GAN Output Identification Act, National AI Initiative Act 등으로 R&D와 윤리적 사용을 조화합니다. 캘리포니아 등 일부 주는 자체 AI 규제를 도입 중입니다.
특징: 연방 차원의 통합 법안은 없으며, 민간 기업의 자율 규제가 중심입니다. 오픈소스 AI와 데이터 프라이버시가 주요 논쟁점입니다.
개발자 영향: 데이터 프라이버시 준수와 AI 생성 콘텐츠의 투명한 라벨링이 요구됩니다.

중국: 국가 주도 규제

현황: 생성형 AI 서비스 관리 조치를 통해 콘텐츠와 데이터 사용을 엄격히 통제합니다.
특징: 국가 안보와 사회적 안정성을 우선하며, AI 콘텐츠에 대한 실시간 모니터링을 요구합니다.
개발자 영향: 데이터 국지화와 정부 승인 절차가 필수이며, 해외 진출 시 규제 준수 부담이 큽니다.

일본: 윤리 중심 접근

현황: 인간 중심 AI 사회 원칙을 기반으로 윤리 가이드라인을 제시합니다.
특징: 법적 강제력보다는 민간의 자율적 준수를 강조하며, 투명성과 공정성에 초점을 맞춥니다.
개발자 영향: 윤리적 설계와 사용자 신뢰를 위한 가이드라인 준수가 중요합니다.

싱가포르: 민간 중심 프레임워크

현황: Model AI Governance Framework로 민간 주도의 투명성과 공정성을 강조합니다.
특징: 규제보다는 산업 협력을 통해 AI 신뢰를 구축하며, 스타트업 친화적 환경을 제공합니다.
개발자 영향: 설명 가능성과 데이터 품질 관리가 주요 요구사항입니다.

그래서 개발자는 무엇이 달라질까?

AI 기본법은 개발자의 일상에 직접적인 변화를 가져옵니다. 아래는 실무에서 주목해야 할 주요 변화와 대응 전략입니다:

1. 설명 가능성 의무화

변화: AI 시스템의 예측과 의사결정 과정을 논리적으로 설명해야 합니다. 이는 블랙박스 모델 사용이 제한됨을 의미합니다.
대응 전략:
- Explainable AI(XAI) 도구(SHAP, LIME 등)를 활용해 모델의 작동 원리를 시각화합니다.
- 개발 초기부터 문서화와 로깅 프로세스를 체계화합니다.
- 예시: “이 추천 시스템은 사용자의 검색 기록과 선호도를 기반으로 콘텐츠를 제안하며, 주요 가중치는 X와 Y입니다”와 같은 설명을 준비합니다.

2. 사용자 권리 보호 강화

변화: 데이터 프라이버시와 비차별성을 보장해야 하며, 사용자의 명시적 동의를 얻어야 합니다. 데이터셋의 편향성 점검이 필수적입니다.
대응 전략:
- 데이터 수집 시 동의 절차를 명확히 구현합니다(예: GDPR 준수 팝업).
- Fairness-Aware Machine Learning 기법을 적용해 차별적 결과를 최소화합니다.
- 팁: 데이터셋의 다양성을 확보하고, 편향성 분석 도구(예: AI Fairness 360)를 활용합니다.

3. 고영향 AI 관리

변화: 의료, 금융, 공공 서비스 등 11개 분야의 고영향 AI는 사전 통지와 안전성 평가를 거쳐야 합니다. 이를 위반하면 법적 책임이 부과됩니다.
대응 전략:
- 개발 중인 AI가 고영향 AI에 해당하는지 초기 단계에서 평가합니다.
- 정부의 확인 절차를 활용해 인증서를 취득합니다.
- 예시: 의료 진단 AI를 개발할 경우, 안전성 테스트와 사용자 통지 프로세스를 설계합니다.

4. 규제 준수 비용과 리소스

변화: 설명 가능성과 안전성 요구로 인해 개발 프로세스가 복잡해지고, 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
대응 전략:
- 정부의 R&D 지원, 컨설팅, 교육 프로그램을 적극 활용합니다.
- 초기 설계 단계에서 규제 준수를 반영해 재작업 비용을 줄입니다.
- 팁: 오픈소스 XAI 도구와 클라우드 기반 테스트 환경을 활용하면 비용을 절감할 수 있습니다.

5. 기회 활용

변화: 법은 규제뿐 아니라 R&D 지원, 인재 양성, 스타트업 펀딩 등 개발자에게 기회를 제공합니다.
대응 전략:
- 국가 AI 센터와 지역 AI 클러스터(예: 광주 AI 클러스터)의 지원 프로그램에 참여합니다.
- 중소기업을 위한 컨설팅과 자금 지원을 활용해 기술 개발을 가속화합니다.

주요 인용: “AI 기본법은 R&D, 학습 데이터 개발, 데이터 센터 설치, AI 인재 양성, 스타트업 육성을 통해 산업 성장을 뒷받침한다”(법률신문).

결론: 책임과 기회의 조화

한국 AI 기본법은 AI 개발의 새로운 장을 열며, 책임과 기회를 동시에 제시합니다. 개발자로서 우리는 설명 가능성, 사용자 권리 보호, 고영향 AI 규제를 준수하며, 정부 지원을 활용해 경쟁력을 강화해야 합니다. 이 변화는 부담이 될 수 있지만, 체계적인 대응으로 기회로 전환할 수 있습니다.

AI 개발의 최전선에 계신 여러분, 이 혁신의 물결에 동참해 보세요! 다음 글에서도 최신 기술 트렌드와 실무 팁을 공유하겠습니다. 감사합니다!

유튜브 콘텐츠 제작 자동화: AI 에이전트로 혁신적인 미래 열기

구스피크 — Fri, 18 Apr 2025 11:13:12 +0900

안녕하세요, IT 비즈니스 파트너 GoosePeak입니다.
오늘은 유튜브 콘텐츠 제작의 과거, 현재, 그리고 AI 에이전트가 이끄는 미래를 기술적 관점에서 탐구합니다.
유튜브는 크리에이터와 시청자를 연결하는 디지털 생태계로 자리 잡았으며, AI 기술은 이 과정을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

개발자로서 저는 AI가 크리에이터와 기술자에게 제공하는 기회에 주목합니다.
2025년 트렌드에 맞춰 유튜브 자동화의 여정을 함께 시작해볼까요?

과거: 수동 작업과 알고리즘의 불확실성

유튜브 초창기(2005~2010년) 크리에이터들은 제한된 기술로 콘텐츠를 제작했습니다.
모든 과정은 노동 집약적이었으며, 성공은 창의성과 운에 크게 의존했습니다.

촬영과 장비의 한계

웹캠이나 캠코더가 주요 도구였습니다.
유튜브의 첫 비디오 “Me at the zoo”는 19초짜리 저해상도 영상으로, 현재 1억 회 이상의 조회수를 기록합니다.
고급 장비 없이도 콘텐츠를 만들 수 있었던 점은 유튜브의 낮은 진입 장벽을 상징했습니다.

수동 편집의 어려움

편집은 Windows Movie Maker나 iMovie 같은 기본 소프트웨어로 진행되었습니다.
자동화나 AI 지원 없이 모든 장면을 수동으로 잘라내고 조합해야 했습니다.
이는 시간 소모적이었으며, 기술적 숙련도가 필수적이었습니다.

홍보와 알고리즘의 불확실성

초기 유튜브에는 추천 알고리즘이 없었습니다.
크리에이터들은 MySpace 같은 플랫폼을 통해 직접 홍보하거나, 바이럴 콘텐츠에 의존했습니다.
대부분은 콘텐츠가 **‘알고리즘의 선택’**을 받기를 기도하며 업로드했습니다.
“Evolution of Dance” 같은 비디오는 자연스럽게 주목받았지만, 성공은 운에 좌우되었습니다.

현재: AI 도구로 효율적인 콘텐츠 제작

오늘날 AI는 유튜브 콘텐츠 제작의 핵심 파트너입니다.
AI 도구는 촬영, 편집, 최적화 단계를 체계적으로 지원하며 생산성을 높입니다.

콘텐츠 제작에 AI도구 활용

아이디어 생성과 스크립트 작성
AI 도구는 트렌드 분석과 키워드 데이터를 기반으로 콘텐츠 아이디어를 제안합니다.
ChatGPT나 Fliki는 “여행 가이드” 같은 주제를 입력하면 스크립트를 생성합니다.
이는 시장 수요에 맞는 콘텐츠를 빠르게 기획하도록 돕습니다.
비주얼과 비디오 생성
invideo AI는 텍스트 프롬프트로 비주얼과 장면을 자동 생성합니다.
1,600만 개 이상의 스톡 미디어를 활용해 카메라 없이도 고품질 비디오를 제작합니다.
페이스리스 콘텐츠에 특히 유용합니다.
편집 자동화
AI는 원본 비디오를 분석해 하이라이트를 추출하거나 불필요한 부분을 제거합니다.
Fliki는 75개 이상의 언어로 보이스오버를 생성하고, 캡션과 배경 음악을 추가합니다.
invideo AI의 “Magic Box”는 간단한 명령어로 편집을 수행합니다.
SEO와 채널 관리
TubeBuddy와 VidIQ는 키워드 연구와 SEO 최적화를 지원합니다.
AI는 제목, 태그, 설명을 최적화해 조회수를 높입니다.
성과 분석으로 다음 콘텐츠 전략을 제안합니다.
업로드 자동화
Zapier는 특정 조건에 따라 자동 업로드를 수행합니다.
이는 정기적인 업로드 일정을 유지하는 데 유용합니다.

AI의 이점

시간 절약: Fliki는 “4시간 분량의 콘텐츠 제작에 96시간을 절약한다”고 주장합니다.
품질 향상: 전문가 수준의 비주얼과 음성을 제공합니다.
다국어 지원: 글로벌 시청자를 위해 다국어 자막과 보이스오버를 생성합니다.

성공 사례

Mr. Nightmare는 페이스리스 ASMR 콘텐츠로 640만 구독자를 확보했습니다.
Motiversity는 동기부여 영상으로 330만 구독자를 모았습니다.
이는 AI가 품질과 효율성을 동시에 충족시킬 수 있음을 보여줍니다.

Fliki 사용 가이드 일부

Invideo AI : Your video, your voice

미래: AI 에이전트로 완전 자동화된 제작

미래에는 AI 에이전트가 단순 도구를 넘어 독립적인 제작 파트너로 진화합니다.
현재 AI 도구는 특정 작업을 지원하지만, AI 에이전트는 전체 워크플로우를 통합합니다.
Hugging Face 블로그는 “MCP는 AI 생태계의 표준이 될 가능성이 크다”고 전망합니다.
AI 에이전트는 유튜브 콘텐츠 제작의 혁신을 이끌 것입니다.

AI 에이전트의 단계별 자동화

트렌드 분석과 아이디어 생성
현재 AI는 키워드 데이터로 아이디어를 제안합니다.
AI 에이전트는 실시간으로 유튜브 트렌드, 소셜 미디어 반응, 시청자 피드백을 분석합니다.
예: “2025년 테크 트렌드”가 화제면, 구체적인 아이디어를 추천합니다.
이는 현재보다 정밀하고 동적입니다.
스크립트와 콘텐츠 설계
AI 에이전트는 시청자 선호도와 채널 브랜딩을 고려해 스크립트를 작성합니다.
현재 Fliki는 텍스트 입력 기반으로 작업하지만, AI 에이전트는 댓글 분석으로 감정적 스토리를 설계합니다.
MCP를 활용해 최신 뉴스 같은 외부 데이터를 통합합니다.
비디오 제작과 편집
현재 invideo AI는 스톡 미디어로 비디오를 생성합니다.
AI 에이전트는 커스터마이즈된 비주얼(예: 3D 그래픽)을 제작합니다.
편집은 실시간으로 최적화되며, 시청자 반응에 따라 비디오 길이를 조정합니다.
개인화된 콘텐츠 제공
현재 AI는 다국어 지원으로 접근성을 높입니다.
AI 에이전트는 개별 시청자에 맞춘 콘텐츠를 생성합니다.
예: 사용자 선호도에 따라 비디오 스타일을 재구성하거나 맞춤 자막을 제공합니다.
업로드, 홍보, 분석
AI 에이전트는 업로드 일정을 최적화하고, 소셜 미디어로 자동 홍보합니다.
현재 Zapier는 트리거 기반 업로드를 지원하지만, AI 에이전트는 조회수 예측 모델로 최적 시간을 결정합니다.
성과 분석으로 콘텐츠 전략을 실시간 조정합니다.

현재 AI와의 차별점

통합성: 현재는 단계별 도구를 사용하지만, AI 에이전트는 단일 시스템으로 통합합니다.
실시간성: 현재는 제한적 분석이지만, AI 에이전트는 실시간 데이터로 즉각 반응합니다.
개인화: 현재는 일반적 지원에 그치지만, AI 에이전트는 시청자별 맞춤 콘텐츠를 제공합니다.
창의성: AI 에이전트는 브랜드와 감정에 맞춘 창의적 콘텐츠를 설계합니다.

윤리적 고려

AI 에이전트의 발전은 윤리적 과제를 동반합니다.
유튜브는 AI 생성 콘텐츠의 투명성을 요구하며, 미표시 시 페널티를 부과합니다(YouTube Blog).
USC 연구에 따르면, AI 데이터의 최대 38.6%가 편견을 포함할 수 있습니다(USC Research).
오정보와 편견 방지를 위한 검증이 필수적입니다.

AI 에이전트와 함께하는 유튜브의 미래

유튜브 콘텐츠 제작은 과거의 수동 작업에서 현재의 AI 지원 프로세스로, 그리고 미래의 AI 에이전트 기반 자동화로 진화합니다.
개발자로서 저는 AI 에이전트가 창의성을 극대화하고, 시청자와의 연결을 강화한다고 믿습니다.

invideo AI와 Fliki는 이미 그 가능성을 보여주며, MCP 같은 기술이 이를 확장할 것입니다.
크리에이터와 개발자에게 AI 에이전트는 단순한 도구가 아닌 협력자입니다.
이 혁신의 물결에 동참해 보세요!

다음 글에서도 최신 기술 트렌드와 개발 경험을 공유하겠습니다.
감사합니다!

AI 에이전트의 미래와 개발자의 역할: 2025년 트렌드와 실무 인사이트

구스피크 — Wed, 16 Apr 2025 11:23:11 +0900

안녕하세요, IT 비즈니스 파트너 GoosePeak 독자 여러분! 오늘은 AI 에이전트의 미래와 그 속에서 개발자가 어떤 역할을 해야 할지에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 최근 IBM의 인사이트(AI Agents in 2025: Expectations vs. Reality)를 읽으며, AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 우리의 동료로 자리 잡을 날이 머지않았음을 느꼈습니다. 개발자로서 “이건 정말 혁신적인 변화구나!”라는 설렘이 들더군요.

2025년, AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 자율적으로 복잡한 작업을 수행하는 시스템으로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 미래 모습과, 그 속에서 개발자가 어떤 준비를 해야 하는지 제 경험과 트렌드를 바탕으로 풀어보겠습니다. AI와 함께 성장하고 싶은 분들, 함께 미래를 탐험해볼까요?

AI 에이전트의 미래: 단순 도구에서 동료로

AI 에이전트는 더 이상 단순한 챗봇이 아닙니다. IBM은 현재의 AI 에이전트를 대형 언어 모델(LLM)에 기본적인 계획 및 도구 호출 기능을 추가한 형태로 정의하며, 곧 더 강력한 자율 시스템으로 발전할 것이라고 전망합니다(IBM Insights). 예를 들어, 소프트웨어 개발에서는 코드를 작성하고 테스트하며, 금융 산업에서는 신용 리스크 분석을 자동화할 수 있습니다. McKinsey는 이를 “생성형 AI의 다음 프론티어”라고 부르며, 에이전트가 기업의 디지털 전환을 가속화할 것이라고 강조합니다(Why AI agents are the next frontier of generative AI).

Salesforce는 에이전트가 서로 대화하고, 인간을 대신해 협상하거나 새로운 에이전트를 생성할 수 있는 미래를 예측합니다(Future of AI Agents 2025). 이런 변화는 개발자에게 새로운 기회와 도전을 동시에 안겨줍니다. 시장 전망도 밝습니다. Medium에 따르면, AI 에이전트 시장은 2024년 51억 달러에서 2030년 471억 달러로 급성장할 것으로 보입니다(Current Trends in AI Agents: Use Cases and the Future Ahead). 이는 AI 에이전트가 단순히 기술 트렌드가 아니라, 산업 전반을 재편할 핵심 요소임을 보여줍니다.

개발자의 역할: AI 에이전트와 협업하는 미래

AI 에이전트의 발전은 개발자의 역할을 재정의하고 있습니다. 이제 개발자는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, AI 에이전트를 설계하고, 통합하며, 협업하는 데 집중해야 합니다. 아래는 제가 실무에서 체감한 주요 역할과 그에 따른 인사이트입니다.

1. AI 에이전트 설계 및 유지보수

개발자는 Azure AI Agent Service나 Copilot Studio 같은 도구를 활용해 에이전트를 구축합니다. Microsoft는 이러한 도구가 Visual Studio Code와 GitHub를 통해 통합을 간소화한다고 설명합니다(AI agents — what they are, and how they’ll change the way we work). 최근 저는 Copilot Studio를 사용해 고객 데이터에 연결된 에이전트를 설계해봤는데, 코딩 없이도 이메일 발송과 보고서 생성을 자동화할 수 있더군요. 이는 개발자의 작업 범위를 확장하며, 비즈니스 요구에 빠르게 대응할 수 있게 합니다.

2. 시스템 통합과 자연어 인터페이스

AI 에이전트가 실제로 유용하려면, 기존 시스템과 원활히 통합되어야 합니다. AINIRO.IO는 모기지 계산기를 AI 에이전트를 통해 5분 만에 구현한 사례를 소개하며, 이는 GUI 설계에 비해 1,000배 쉬운 작업이라고 강조합니다(AI Agents, the Future of Work and Software Development). 저도 API를 연결해 에이전트가 실시간 데이터를 처리하도록 설정해본 경험이 있는데, 사용자 친화적인 자연어 인터페이스를 설계하는 과정이 특히 인상적이었습니다.

3. AI 에이전트와의 협업

AI 에이전트는 단순한 도구가 아니라, 개발자의 동료로 자리 잡고 있습니다. InfoWorld는 Amazon Q Developer가 코드 작성, 테스트, 배포를 자동화해 생산성을 높인다고 설명합니다(How AI agents will transform the future of work). Q Developer를 사용했을 때, 코드 디버깅 시간이 절반으로 줄어들어 창의적인 문제 해결에 더 집중할 수 있었습니다. WIRED는 Cognition AI의 Devin을 소개하며, 이는 문제 해결 계획을 세우고 코드를 작성하는 AI 소프트웨어 개발자라고 평가합니다(Forget Chatbots. AI Agents Are the Future).

4. 데이터 관리와 윤리적 책임

AI 에이전트의 성능은 데이터의 품질에 달려 있습니다. InfoWorld는 데이터 거버넌스 정책을 업데이트해 고품질 데이터를 유지해야 한다고 권장합니다. 저는 데이터 파이프라인을 설계하며 데이터 정합성을 확인하는 데 많은 시간을 투자했는데, 이는 에이전트의 신뢰성을 높이는 데 필수적이었습니다. 또한, PwC는 AI 에이전트의 편견이나 보안 문제를 방지하기 위한 윤리적 가이드라인의 중요성을 강조합니다(AI agents can reimagine the future of work, your workforce and workers). 이는 개발자가 기술적 역할뿐 아니라 사회적 책임도 다해야 함을 보여줍니다.

5. 새로운 패러다임과 지속적인 학습

자연어 인터페이스로의 전환은 개발 방식의 변화를 요구합니다. AINIRO.IO는 자연어 지시가 GUI보다 구현이 쉽다고 주장하며, 이는 사용자 경험을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다. 기존 UI 설계와는 다른 접근법에 매력을 느꼈습니다. PwC는 지속적인 학습 문화를 조성해야 한다고 강조하는데, 저 역시 새로운 AI 도구와 모델을 익히며 업스킬링의 중요성을 체감하고 있습니다.

2025년, 개발자가 준비해야 할 것들

AI 에이전트의 시대에서 개발자는 단순한 코더가 아니라, 전략가이자 협업자로 거듭나야 합니다.

도구 활용: Azure AI Agent Service, Amazon Q Developer 같은 도구를 익혀 에이전트 설계를 간소화하세요.
데이터 관리: 데이터 파이프라인과 거버넌스에 대한 이해를 높여 에이전트의 성능을 최적화하세요.
윤리적 책임: 편견과 보안 문제를 해결할 수 있는 가이드라인을 프로젝트 초기에 설정하세요.
지속적인 학습: 최신 AI 모델(OpenAI o1 시리즈 등)과 트렌드를 따라가며 경쟁력을 유지하세요.

다음 글에서 더 자세히 확인할게요!

결론: AI 에이전트와 함께하는 개발자의 미래

AI 에이전트는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 우리의 작업 방식을 재정의할 게임체인저입니다. 개발자는 이 변화의 중심에서 에이전트를 설계하고, 통합하며, 협업하는 핵심 역할을 맡게 될 것입니다. McKinsey의 말처럼, AI 에이전트는 “다음 프론티어”입니다. 저는 이 여정에서 개발자로서 새로운 가능성을 탐구하는 것이 무척 설렙니다. 여러분도 이 변화에 동참해 AI와 함께 성장해보지 않겠습니까?

GoosePeak은 앞으로도 AI와 개발의 최신 트렌드를 생생하게 전달드리겠습니다. 궁금한 점이나 공유하고 싶은 이야기가 있다면 댓글로 남겨주세요!

주요 인용

AI Agents in 2025: Expectations vs. Reality | IBM
Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey
Future of AI Agents 2025 | Salesforce
Current Trends in AI Agents: Use Cases and the Future Ahead | Medium
AI agents — what they are, and how they’ll change the way we work | Microsoft
AI Agents, the Future of Work and Software Development | AINIRO.IO
How AI agents will transform the future of work | InfoWorld
Forget Chatbots. AI Agents Are the Future | WIRED
AI agents can reimagine the future of work, your workforce and workers | PwC

[MCP] AI 에이전트와 2025년 트렌드 MCP

구스피크 — Tue, 15 Apr 2025 10:59:28 +0900

오늘은 AI의 미래를 열어가는 흥미로운 기술, Model Context Protocol(MCP)에 대해 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 최근 Hugging Face의 블로그 글(What Is MCP, and Why Is Everyone – Suddenly! – Talking About It?)을 읽으며 MCP의 잠재력에 푹 빠졌습니다. 개발자로서 “이거야말로 진짜 게임체인저구나!”라는 생각이 들었거든요.

이번 글에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 AI 에이전트와의 연계에서 어떤 혁신을 가져오는지 제 경험과 함께 풀어보겠습니다. 2025년 요즘 트렌드에 맞춰 실용적이고 생생한 인사이트를 드릴게요. AI와 함께 성장하고 싶은 분들, 함께 탐험 시작해볼까요?

MCP가 대체 뭐길래 이렇게 핫한 걸까요?

MCP, 즉 Model Context Protocol은 AI 애플리케이션이 외부 데이터와 도구에 연결되도록 돕는 오픈 프로토콜입니다. Anthropic에서 처음 선보인 이 기술은 2024년 말 공개된 이후, 2025년 들어 AI 커뮤니티에서 뜨거운 화제가 되고 있습니다. 제가 최근 프로젝트에서 API 통합에 몇 시간씩 씨름하던 기억이 떠오르는데요, MCP는 이런 문제를 깔끔하게 해결해줄 ‘만능 어댑터’ 같은 존재랍니다.

쉽게 말해, MCP는 AI가 로컬 파일, 데이터베이스, 웹 API 같은 외부 자원에 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 합니다. 예를 들어, “내 드라이브에 있는 최신 문서를 요약해줘”라고 요청하면, AI가 MCP를 통해 파일에 접근해 작업을 수행하는 식이죠. Hugging Face 블로그에서도 강조하듯, MCP는 AI를 단순한 대화 도구에서 실제 작업을 수행하는 에이전트로 업그레이드하는 핵심 키워드입니다.

MCP는 어떻게 동작하나요? 개발자의 시선으로 풀어보기

MCP의 동작 방식은 클라이언트-서버 구조를 기반으로 합니다. AI 애플리케이션이 클라이언트 역할을 하고, 특정 기능을 제공하는 MCP 서버에 요청을 보내는 구조죠. 데이터는 JSON-RPC 2.0 형식으로 주고받으니, 서로 다른 시스템 간 통합이 훨씬 간편해집니다. 제가 예전에 REST API를 직접 붙이느라 문서 뒤적이며 고생했던 것과 비교하면, MCP는 정말 개발자의 시간을 아껴주는 친구예요.

예를 들어볼게요. 제가 “오늘 서울 날씨 알려줘”라고 AI에 물으면, AI는 MCP 서버를 통해 날씨 API에 접근해서 데이터를 가져옵니다. 특히 MCP의 동적 발견(dynamic discovery) 기능이 돋보이는데, 새로운 서버가 추가되면 AI가 이를 자동으로 감지해서 활용할 수 있거든요. 이런 유연함 덕분에 하드코딩에 의존하지 않아도 된다는 점이 개발자로서 정말 매력적으로 다가왔습니다.

구성 요소

MCP 클라이언트	AI 앱(예: Claude, Grok)이 요청을 보내는 역할
MCP 서버	파일 접근, API 호출 등 기능을 제공
데이터 소스	로컬 파일, 원격 API 등 데이터 제공원

AI 에이전트와 MCP의 환상적인 케미

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 사용자를 대신해 작업을 수행하는 자율적인 존재입니다. MCP는 이런 에이전트가 외부 세계와 소통할 수 있는 문을 열어줍니다. 제가 최근 개인 프로젝트에서 AI로 이메일 정리 기능을 만들어보려 했을 때, Gmail API 설정이 너무 복잡해서 포기한 적이 있었는데요. MCP를 알았다면 훨씬 쉽게 구현했을 거예요.

Hugging Face 블로그에서 소개된 사례를 보면, MCP를 활용한 AI 에이전트는 이런 일들을 해냅니다:

일정 관리: 캘린더 데이터를 읽고 약속을 정리하거나 알림을 보내줍니다.
코드 리뷰: GitHub 저장소에 접근해 코드를 분석하고 피드백을 제공합니다.
질의 응답: 벡터 데이터베이스를 활용해 빠르고 정확한 답변을 내놓습니다.

이런 기능들은 AI가 단순히 “말하는” 존재에서 “행동하는” 존재로 변신하게 해줍니다. 2025년 트렌드인 환경 인식 에이전트나 다단계 워크플로우도 MCP 없이는 불가능했을 거예요.

MCP의 장점과 현실적인 고민들

MCP를 탐구하면서 느낀 장점은 정말 많습니다:

표준화: 복잡한 통합 과정을 단일 프로토콜로 간소화합니다.
유연성: 다양한 AI 모델 간 호환성이 뛰어나요.
커뮤니티 힘: 2025년 기준 1,000개 이상의 MCP 서버가 개발됐다고 하니, 생태계가 빠르게 커지고 있습니다.

하지만 개발자로서 현실적인 고민도 있었습니다. 서버가 많아지면 관리가 복잡해질 수 있고, 아직 초기 단계라 안정성이 더 개선될 필요가 있어 보이거든요. 보안도 중요한데, MCP는 사용자 동의와 데이터 보호를 위한 설계를 포함하고 있어 조금 안심이 되더라고요.

2025년 MCP가 열어갈 미래, 어떤 모습일까요?

Hugging Face 블로그에 따르면, MCP는 단순한 기술을 넘어 AI 생태계의 표준으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 저도 이 의견에 동감하는데요, 특히 AI 앱스토어라는 개념이 눈에 띄었습니다. MCP 서버를 통해 피자 주문, 데이터 분석, 문서 관리 같은 기능을 모듈처럼 추가할 수 있는 거죠. 스마트폰 앱스토어처럼 AI 기능이 확장되는 미래라니, 상상만 해도 설렙니다!

또, Microsoft나 OpenAI 같은 대기업이 MCP를 도입하며 그 중요성이 더 커지고 있어요. 앞으로 Remote Servers, OAuth 지원 같은 기능이 추가되면 개인화된 AI 어시스턴트나 기업용 솔루션에서도 큰 활약을 펼칠 겁니다.

GoosePeak의 결론: MCP와 함께 AI의 새 장을 열어보세요

MCP는 AI 에이전트가 더 똑똑하고 실용적으로 진화하는 데 꼭 필요한 기술입니다. 외부 세계와의 연결을 표준화하며, 개발자와 사용자 모두에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 저는 MCP를 탐구하면서 AI가 단순히 텍스트를 뱉는 도구가 아니라, 제 디지털 삶을 관리해주는 파트너로 거듭날 수 있겠다는 확신이 들었어요.

개발자 여러분, MCP를 직접 써보고 여러분의 프로젝트에 적용해보는 건 어떨까요? 저도 다음 프로젝트에서 MCP를 활용한 AI 에이전트를 만들어 볼 계획입니다. 함께 AI의 미래를 만들어가요!

[MCP] AI 에이전트의 선행조건. AI 앱스토어의 미래를 여는 Model Context Protocol

구스피크 — Mon, 14 Apr 2025 13:09:34 +0900

오늘은 AI 개발의 새로운 가능성을 열어주는 Model Context Protocol(MCP)에 대해 이야기 나눠보겠습니다. MCP는 단순한 기술 표준이 아니라, AI가 외부 세계와 연결되며 에이전트로 진화하고, 나아가 AI 앱스토어 같은 생태계를 만드는 데 핵심적인 역할을 할 잠재력을 가지고 있습니다. 제가 최근 MCP를 탐구하며 느낀 점과 실제 활용 사례를 바탕으로, 이 기술이 어떻게 동작하고 어떤 변화를 가져올지 자세히 풀어보겠습니다. AI의 미래가 궁금하신 분들, 함께 탐험 시작해볼까요?

MCP란 무엇인가요?

Model Context Protocol(MCP)는 Anthropic에서 개발한 오픈 프로토콜로, AI 애플리케이션이 외부 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결되도록 돕습니다. 쉽게 말해, MCP는 AI가 다양한 자원(예: 로컬 파일, 데이터베이스, 웹 서비스)에 접근할 수 있는 ‘만능 플러그’ 같은 역할을 합니다. 이를 통해 AI는 단순히 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고, 더 정확한 답변을 제공하거나 실제 작업을 수행할 수 있습니다.

MCP는 어떻게 동작하나요?

MCP는 클라이언트-서버 구조를 기반으로 작동합니다. 여기서 AI 애플리케이션(예: Claude, Grok)은 클라이언트 역할을 하며, 특정 기능(파일 접근, 웹 검색 등)을 제공하는 MCP 서버에 데이터를 요청합니다. 이 과정은 JSON-RPC 2.0 형식으로 표준화되어 있어, 서로 다른 시스템 간 통합이 간단해집니다.

동작 과정 예시

사용자가 AI에게 “내 캘린더에서 다음 주 약속을 찾아줘”라고 요청합니다.
AI(클라이언트)가 MCP 서버에 캘린더 데이터 접근을 요청합니다.
MCP 서버가 데이터를 가져와 AI에 전달합니다.
AI가 이를 분석해 사용자에게 답변을 제공합니다.

최근 저는 MCP를 테스트하며 AI가 제 로컬 문서를 읽고 요약하도록 설정해봤습니다. 처음엔 클라이언트-서버 설정이 낯설었지만, 연결이 완료되자 AI가 문서 내용을 정확히 파악해 요약해주는 모습에 감탄했죠. 이런 경험은 MCP가 단순한 이론이 아니라 실제로 AI의 활용성을 높여준다는 걸 실감케 했습니다.

MCP의 주요 특징과 보안

MCP는 AI 개발자에게 강력한 기능을 제공합니다:

통합 단순화: 다양한 데이터 소스와 도구를 단일 프로토콜로 연결.
유연성: Claude, Grok 등 서로 다른 AI 모델 간 호환 가능.
확장성: 새로운 MCP 서버를 추가해 기능을 쉽게 확장.

하지만 강력한 기술인 만큼 보안도 중요합니다. MCP는 다음과 같은 보안 원칙을 따릅니다:

사용자 동의: 데이터 접근 전 명시적인 승인 필요.
데이터 보호: 데이터가 외부로 유출되지 않도록 철저한 관리.
안전한 도구 실행: 신뢰할 수 있는 서버에서 제공된 도구만 사용.

저는 보안 설정을 테스트하며 사용자 동의 과정을 경험해봤습니다. 처음엔 동의 팝업이 번거롭게 느껴졌지만, 데이터 보호의 중요성을 생각하니 꼭 필요한 절차라는 확신이 들었습니다.

MCP와 AI 에이전트의 미래

MCP의 가장 큰 잠재력은 AI 에이전트로의 진화를 가속화한다는 점입니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 실제 작업(예: 예약 관리, 코드 디버깅)을 수행하는 독립적인 존재입니다. MCP는 AI가 외부 도구와 리소스에 표준화된 방식으로 접근하도록 해, 에이전트의 실용성을 높입니다.

AI 앱스토어의 가능성

MCP가 열어주는 또 다른 미래는 AI 앱스토어입니다. 현재 AI 애플리케이션은 각 데이터 소스나 도구와 개별적으로 통합해야 하는 번거로움이 있습니다. 하지만 MCP는 개발자들이 새로운 기능을 MCP 서버로 만들어 배포할 수 있게 해, 마치 앱스토어처럼 다양한 AI 도구가 거래되는 생태계를 상상하게 합니다.

상상해본 사례

피자 주문 서버: “피자 주문해줘”라는 요청을 처리.
데이터 분석 서버: 복잡한 데이터셋을 시각화.
문서 관리 서버: Notion이나 Google Docs와 통합.

이런 생태계가 현실화된다면, AI는 더 이상 고립된 도구가 아니라, 필요한 기능을 자유롭게 추가할 수 있는 플랫폼이 될 것입니다. 저는 이런 가능성을 생각하며 “AI가 스마트폰처럼 보편화될 날이 머지않았구나”라는 기대감에 부풀었습니다.

실제 활용 사례와 최신 동향

MCP는 이미 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 제가 발견한 흥미로운 사례들을 공유드리자면:

웹 탐색: Microsoft의 Playwright-MCP 서버를 통해 AI가 웹 페이지를 탐색.
문서 관리: Claude가 Notion 문서를 읽고 정리.
개발 지원: IDE에서 MCP를 통해 데이터베이스 쿼리 실행.

2025년 최신 트렌드를 보면, MCP는 더욱 발전하고 있습니다:

OAuth 2.1 지원: 보안 강화.
스트리밍 전송: 실시간 데이터 처리.
기업 참여: OpenAI와 Microsoft의 MCP 도입 확대.

이런 움직임은 MCP가 AI 생태계의 표준으로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.

GoosePeak의 생각: MCP와 함께하는 AI 혁신

MCP를 탐구하며 가장 기억에 남는 건 AI가 단순한 도구를 넘어, 우리의 업무를 실제로 수행하는 존재로 진화하고 있다는 점입니다. 하지만 MCP의 성공은 개발자들이 이를 얼마나 창의적으로 활용하느냐에 달려 있습니다. 저는 앞으로도 MCP를 활용한 실험을 이어가며, 그 결과를 GoosePeak에서 여러분과 공유할 계획입니다.

AI 에이전트와 앱스토어의 꿈은 아직 초기 단계지만, MCP는 그 가능성을 현실로 만드는 첫걸음입니다. 개발자 여러분, 우리 함께 MCP를 탐구하며 AI의 새로운 시대를 열어보죠!

[개발자 역할 변화] AI 시대 속 코더에서 개발자로의 진화

구스피크 — Wed, 9 Apr 2025 12:28:15 +0900

오늘은 제가 오랜 시간 개발 현장에서 느끼고 고민해온 주제, 바로 '개발자의 역할 변화'에 대해 이야기 나눠보겠습니다. 과거 코더라는 직업이 존재하던 시절부터 AI가 개발의 판을 뒤흔드는 현재까지, 그리고 앞으로의 미래를 상상하며 풍부한 경험과 생각을 풀어보겠습니다. 여러분도 이 변화의 흐름 속에서 어떤 인사이트를 얻어갈 수 있을지 기대됩니다!

과거를 돌아보며: 코더와 프로그래머의 구분

제가 개발을 처음 접했던 시절, 선배들에게 들은 이야기가 있습니다. "옛날에는 코더라는 직업이 따로 있었어." 그때는 코더와 프로그래머가 명확히 구분되던 시절이었습니다. 코더는 프로그래머가 설계한 로직을 받아 단순히 코드를 입력하는 역할이었고, 창의적인 설계나 문제 해결보다는 반복적인 작업에 가까웠습니다. 반면, 프로그래머는 전체 시스템을 설계하고 문제를 해결하는 주체였죠.

그런데 툴이 발달하고 IDE가 보편화되면서 코더라는 직업은 점차 사라졌습니다. 예를 들어, 제가 초보 시절 손으로 일일이 작성했던 반복 코드는 이제 몇 번의 클릭으로 자동 생성됩니다. 20년 전 한 명의 개발자가 6개월 걸려 만들던 기능을 지금은 1~2개월 만에 완성할 수 있는 수준이 되었죠. 이런 변화는 단순히 시간이 단축된 것을 넘어, 개발자의 역할이 더 크고 복잡한 문제 해결로 확장되었다는 뜻이기도 합니다.

AI의 등장: 반복 작업의 종말과 새로운 도전

AI가 본격적으로 개발 현장에 들어오면서 또 한 번 큰 전환점을 맞이했습니다. 제가 최근 프로젝트에서 경험한 사례를 하나 말씀드리자면, 반복적인 CRUD 코드를 작성하던 시간을 AI 도구가 절반 이상 줄여줬습니다. 예전에는 "이런 노가다를 왜 해야 하나" 싶을 때가 많았는데, 이제는 AI가 코드를 생성해주고 저는 그걸 검토하며 더 중요한 설계에 집중할 수 있게 됐습니다.

하지만 AI가 모든 걸 해결해주는 건 아닙니다. 최근 의료 시스템 관련 프로젝트에 참여했을 때, AI는 일반적인 패턴만 제안할 뿐 특수한 요구사항이나 보안 규제를 반영하지 못하더군요. 결국 제가 직접 데이터 구조를 설계하고 로직을 짜야 했습니다. AI는 훌륭한 도구지만, 특수 분야에서는 여전히 개발자의 손길이 필요하다는 걸 실감했습니다.

2025년을 내다보며: AI와 함께 진화하는 개발자

2025년이 다가오면서 AI가 개발자의 동반자로 자리 잡고 있다는 느낌이 강하게 듭니다. 요즘 트렌드를 보면, AI는 단순히 코드를 짜는 데서 끝나는 게 아니라 문서화나 테스트 자동화까지 돕고 있습니다. 제가 최근 AI로 API 문서를 작성해본 결과, 잘 정리된 요구사항만 입력하면 퀄리티 높은 초안을 뽑아주더군요. 이걸 바탕으로 수정 작업을 하니 시간도 절약되고 결과물도 깔끔해졌습니다.

하지만 한 가지 고민이 생겼습니다. "AI가 90%를 만들어줬는데, 나머지 10%를 채우지 못하면 어쩌지?" 고객은 완성된 제품을 원하지, 미완성 코드를 기다려주지 않습니다. 결국 AI를 잘 활용하려면 개발자 스스로 기획력과 문제 해결 능력을 키워야 한다는 결론에 도달했습니다. AI는 도구일 뿐, 그 도구를 다루는 주체는 여전히 우리라는 거죠.

GoosePeak의 결론: AI 시대의 개발자 마인드셋

개발자로서 지난 10년을 돌아보며 느낀 점은, 변화에 적응하는 게 생존의 핵심이라는 겁니다. 코더에서 프로그래머로, 이제는 AI와 협업하는 개발자로 진화하고 있죠. AI가 귀찮은 일을 대신해준다면, 저는 더 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있습니다. 예를 들어, 복잡한 비즈니스 로직을 설계하거나 고객의 숨은 니즈를 파악하는 일은 AI가 대신할 수 없는 영역입니다.

결국 중요한 건 "AI를 어떻게 이용해 먹을까?"라는 질문입니다. 저는 앞으로도 GoosePeak에서 이런 고민과 경험을 공유하며, 여러분과 함께 성장하고 싶습니다. 개발자 여러분, 우리 같이 AI라는 멋진 도구를 최대한 활용해서 더 멋진 제품을 만들어보죠!

AI 시대 개발 비용, 어떻게 책정해야 할까?

구스피크 — Tue, 8 Apr 2025 10:38:13 +0900

최근 AI 기술의 발전으로 개발 환경이 크게 개선되고 있습니다. 저도 현업에서 이를 체감하며 다양한 프로젝트를 진행하고 있는데, 한편으로는 고객들로부터 "AI로 쉽게 만들 수 있지 않나요? 왜 비용이 이렇게 높습니까?"라는 질문을 자주 받습니다. 과연 AI 시대에 개발 비용을 낮춰야 하는 걸까요, 아니면 기존 가격을 유지해야 하는 걸까요? IT 비즈니스 파트너 GoosePeak로서 제 경험과 생각을 공유하며 이 주제를 분석해봅니다.

AI는 개발 효율을 높여줍니다, 하지만 한계도 존재합니다

최근 한 전자상거래 플랫폼의 백엔드 시스템을 구축하면서 AI 도구를 적극 활용해봤습니다. GitHub Copilot과 같은 도구를 사용하면 반복적인 API 설계나 SQL 쿼리 작성이 놀라울 정도로 빨라집니다. 예를 들어, 과거에는 CRUD 로직을 수작업으로 작성하느라 몇 시간씩 소요됐던 작업이 이제는 AI가 초안을 제공해 1~2시간 내에 완성됩니다. 심지어 "이 코드를 더 효율적으로 개선할 방법이 있나요?"라고 요청하면 유용한 제안을 제시하기도 합니다 ✨.

그러나 모든 작업이 AI로 해결되는 것은 아닙니다. 해당 프로젝트에서는 실시간 재고 연동과 복잡한 할인 로직을 구현해야 했는데, AI가 제공한 기본 코드를 넘어 "서버 부하를 최소화하려면 어떤 구조가 최적일까요?" "사용자 경험이 직관적이려면 어떻게 연계해야 할까요?"와 같은 고민은 여전히 제 몫이었습니다. AI는 속도와 효율을 높여주는 도구일 뿐, 비즈니스 요구사항을 설계로 풀어내는 핵심 역량은 개발자에게 달려 있습니다.

⚙️ 생산성 30% 향상, 그렇다고 비용을 낮춰야 할까요?

어떤 조사에서 AI 도입으로 개발 생산성이 약 30% 향상됐다는 결과를 본 적이 있습니다(출처는 정확히 기억나지 않지만 신뢰할 만한 자료였습니다 ). 저도 이 수치에 공감합니다. 특히 데이터베이스 스키마 설계나 반복적인 테스트 코드 작성 같은 단순 작업은 AI 덕분에 시간이 크게 단축됩니다. 예전에는 디버깅 과정에서 하루를 소비했던 복잡한 버그도 AI가 문제 원인을 빠르게 분석해줘 효율이 눈에 띄게 올라갔습니다.

하지만 이 생산성 향상이 곧 개발 비용을 낮춰야 한다는 의미로 이어지진 않습니다. 개발 비용은 단순히 시간 단축으로만 계산되지 않습니다. 프로젝트의 복잡성, 장기적인 유지보수 가능성, 그리고 고객의 갑작스러운 요구사항 변경에 대응하는 유연성 등이 모두 포함됩니다. AI가 작업 속도를 높여줘도, 개발자가 제공하는 문제 해결 능력과 설계 품질은 여전히 비용의 중요한 요소로 남아 있습니다.

️ 단순 작업은 비용을 낮춥니다, 복잡한 작업은 가치를 인정받습니다

제 경험에 따르면 개발 비용은 프로젝트의 성격에 따라 달리 접근해야 합니다. 작년에 한 스타트업의 랜딩 페이지를 제작할 때는 AI로 기본 템플릿을 생성하고 약간의 커스터마이징만 추가해 빠르게 납품했습니다. 이런 단순 작업은 비용을 낮춰도 수익성이 충분히 확보됐습니다. 반면, 최근 진행한 전자상거래 시스템은 달랐습니다. 결제 보안, 서버 스케일링, 사용자 맞춤 추천 로직 등 복잡한 요소가 많아 AI만으로는 한계가 뚜렷했습니다. 이런 경우 기존 가격을 유지하거나 더 높은 가치를 인정받아야 합니다.

고객들이 AI로 인해 작업이 "쉽게 보인다"고 느낄 수 있다는 점도 이해합니다. 이를 해결하기 위해 저는 작업 과정의 투명성을 유지하려고 노력합니다. "이 부분은 AI로 2시간 만에 완성했고, 이 부분은 설계와 테스트에 3일이 소요됐습니다"라고 설명하면 오해가 줄어드는 경향이 있습니다. 커뮤니케이션이 비용 논쟁에서 중요한 역할을 합니다.

개발자의 핵심 가치는 설계와 문제 해결에 있습니다

개발자의 진정한 가치는 복잡한 문제를 설계로 해결하는 능력에 있다고 믿습니다. 최근 프로젝트에서 고객이 "구매 전환율을 높여달라"고 요청했을 때, AI는 직접적인 답을 주지 못했습니다. 대신 제가 사용자 행동 데이터를 분석하고, UI 개선부터 추천 알고리즘 최적화까지 제안해 전환율을 20% 향상시켰습니다. 이는 AI가 아닌 제 경험과 판단이 만든 결과입니다 . AI 시대에도 이런 역량은 대체되지 않습니다.

유연성과 가치를 조화롭게 추구합니다

AI는 개발 속도와 효율을 획기적으로 높여줍니다. 단순 작업에서는 비용을 낮춰 고객과 상생할 수 있지만, 복잡한 프로젝트에서는 개발자의 가치를 지키며 적절한 비용을 책정해야 합니다. 앞으로도 AI를 적극 활용하면서 고객과의 소통을 통해 최적의 균형을 찾아가겠습니다. 여러분의 생각은 어떠신가요? 댓글로 의견을 나눠주시면 좋겠습니다 .

2025년 1분기 회고 - 구스피크 개발팀

구스피크 — Mon, 31 Mar 2025 17:59:44 +0900

1. 2025년 1분기 목표

주요 목표: 서비스 내 퍼널 개선 및 신규 광고 채널 확보
부차적 목표: 새로운 아이템 탐색

2. 2025년 1분기 활동 및 성과

서비스 내 퍼널 개선 신규 광고 채널 확보

마케팅 대상 플랫폼 확장
- 1/18 DCInside,
- 1/27 네이버지식인
- 1/31 아하
- 2/3 네이트판
- 2/19 유투브
- 2/22 인스티즈
회원가입 허들 삭제
- 3/24 회원가입 삭제

새로운 아이템 탐색

Prompt Overflow 초기 개발 종료
- 1/17 Prompt Overflow 1차 레이아웃 개발 완료
- 2/8 Prompt Overflow 질문 목록 레이아웃 개발 완료
- 2/24 Prompt Overflow 캔슬
- 캔슬 사유
  - 시대의 변화가 너무 빠르다. 프롬프트 엔지니어링이란 말은 옛말이 될 정도로 LLM의 발전 속도가 너무 빠르다.
  - 프롬프트를 더 잘 쓰기 위한 방법에 대해 이야기 나누는 커뮤니티를 기획했지만, 실상 대충 입력해도 잘 나오지 않는가. 서비스의 필요가 입증되지 않았다.
  - 커뮤니티 아이템을 위한 기획의 초안은 마련되었다.
기술 전문성 확보
- 강사활동
  - 3/1 ~ 3/28 패스트캠퍼스 제로베이스 컴퓨터사이언스 비대면 강의 제작
  - 기술 입문하는 청중을 대상으로 DB, 네트워크, Git을 주제로 강의영상 제작
- AI부트캠프 참여
  - 3/24 ~ 10/31 패스트캠퍼스 커널아카데미 AI 부트캠프 13기 과정 참여
  - 딥러닝, CV, NLP를 비롯한 AI 모델링 및 RAG 등 실시간 강의와 2번의 실습 프로젝트, 5차례의 경진대회 참여 예정
  - AI를 잘 가져다 사용하는 사람이 되어야 한다.

3. 잘한 것

꾸준한 퍼널 개선 노력:
- 회원가입 허들 삭제와 다양한 플랫폼으로의 광고 채널 확장으로 서비스 접근성을 높이려 노력했다.
빠른 의사결정으로 리소스 절약:
- Prompt Overflow의 필요성이 약화됨을 인지하고 개발을 중단하며, 시간과 노력을 더 유의미한 방향으로 재배치했다.
기술 역량 강화 기반 마련:
- 강사 활동과 AI 부트캠프 참여로 팀의 전문성을 높이고, 장기적으로 AI 활용 능력을 키우는 발판을 만들었다.

4. 더 잘하고 싶은 것

신규 광고 채널의 효율성 분석 강화:
- 여러 플랫폼에 광고를 확장했지만, 각 채널별 ROI(투자 대비 효과)를 구체적으로 측정하지 못했다.
- 다음 분기엔 데이터 기반으로 우선순위를 정하자.
새로운 아이템 탐색의 실행 속도 개선:
- 2/24에 Prompt Overflow가 캔슬되며 새로운 기획을 진행했지만, 구체화되지 않은채 1분기가 끝났다.
- 실패를 빠르게 반복하며 유효성을 검증하는 프로세스를 만들어야 한다.
팀 내 기술 공유 활성화:
- 강의를 하고, 강의를 듣고. 개인의 역량은 강화되었지만 구스피크의 기술력을 입증하지 못한 상태다.
- 내가 배운 것을 더 알리고, 내가 강의했다는 사실은 더 알려야 한다.

카페24 쇼핑몰에 GTM 사용자 추적 설정

구스피크 — Mon, 31 Mar 2025 15:56:47 +0900

GTM이 어떤것이고, GTM 계정을 어떻게 생성하는지에 대한 설명은 생략합니다.

GTM을 생성하여 GTM 코드를 확인 가능한 상태에서 GTM을 이용해 카페24에 GA와 Pixel을 셋팅하는 과정을 기록합니다.

1. GTM 생성 및 코드 확인

GTM을 생성하면 GTM-ABCDEFGH 와 같은 형태의 코드를 발급받는다.

<!-- Google Tag Manager -->
<script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':
new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],
j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src=
'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);
})(window,document,'script','dataLayer','GTM-ABCDEFGH');</script>
<!-- End Google Tag Manager -->

<!-- Google Tag Manager (noscript) -->
<noscript><iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-ABCDEFGH"
height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden"></iframe></noscript>
<!-- End Google Tag Manager (noscript) -->

2. 카페24에 GTM 코드 삽입

쇼핑몰 관리자로 로그인한다

좌측메뉴 중 [쇼핑몰 설정] - [기본 설정] - [검색 엔진 최적화(SEO)]로 접근

[고급설정] - [코드 직접입력]에서 GTM이 제공해준 코드 입력

PC 쇼핑몰과 모바일 쇼핑몰 양쪽 탭에 모두 입력해야한다

3. GTM에 GA 연결

GA 계정을 생성하는 과정은 생략합니다. GA 계정을 생성하여 G-ABCDEFGH 형태의 측정id를 발급받습니다.

GTM에서 [작업공간] - [태그]로 이동

[새로만들기] - [태그구성] - [Google 애널리틱스] - [Google 태그] 클릭

태그 ID에 GA에서 발급받은 측정ID 입력하고 저장. 트리거는 All Pages를 선택합니다.

우측 상단 [제출] 버튼 클릭하여 버전이름, 버전설명 입력하고 [게시]버튼 클릭

여기까지 하면 카페24 쇼핑몰에 GTM을 이용하여 GA태그 셋팅이 완료되었습니다.

GA에서 활성사용자나 이벤트 등 기본적인 GA 지표가 집계되는 것을 확인할 수 있을겁니다.

이 뒤는 이제 GTM을 이용해서 이벤트를 설정하는 방법입니다.

4. GTM으로 GA이벤트 적용

저는 태그를 생성하기 위해 두가지 방법을 사용했습니다.

첫째는 템플릿 맞춤설정 유형을 통해 태그를 생성하는 방법, 둘째는 "Google 애널리틱스: GA4 이벤트" 태그로 생성하는 방법입니다.

각 방법은 나름의 장단점이 있습니다. 템플릿 맞춤설정은 javascript 객체를 확인할 수 있습니다. 그래서 화면에 보이지 않고 javascript 객체로만 있는 정보도 접근할 수 있는 장점이 있습니다. 다만 대상 홈페이지의 JS코드를 뜯어봐야하는 번거로움과 Sevlet 페이지와 같이 데이터를 JS가 아닌 바로 HTML에 넣어버리는 경우에는 원하는 값을 찾을 수가 없습니다. 반대로 GA4는 쿼리파라미터나 HTML 등을 변수를 통해 접근할 수 있는 장점이 있습니다만, 복잡한 데이터를 관리하기에 꽤 어려움이 있어보입니다.

템플릿관련해서는 "카페24 GA4 저자상거래 이벤트 빌더 GTM 템플릿 가이드" 를 참고하여 설정했습니다. 기본적으로 해당 페이지에서 하라는 대로 잘 따라가면 view_item, add_to_cart, view_cart, begin_checkout, purchase까지 무리없이 잘 동작합니다.

추가적인 이벤트를 템플릿 수정을 통해 해결해보려 했는데, 위에서 언급한 바와 같은 단점으로 "Google 애널리틱스: GA4 이벤트" 태그로 해결한 몇가지 사례를 남기겠습니다.

4-1. 상품검색 태그

태그를 생성하기 전에 변수와 트리거 먼저 생성합니다.

[변수] 탭으로 이동하여 하단 "사용자 정의 변수"의 [새로만들기]를 클릭합니다.

변수유형은 URL, 구성요소 유형은 검색어, 검색어 키는 keyword로 설정했습니다.

[트리거] 탭으로 이동하여 "트리거"의 [새로만들기]를 클릭합니다.

트리거명은 product/search PageView, 트리거 유형은 페이지 뷰, PagePath 포함 product/search로 설정했습니다.

[태그] 탭으로 이동하여 "태그"의 [새로만들기]를 클릭합니다.

태그명은 상품검색 태그, 태그유형은 Google 애널리틱스: GA4 이벤트, 측정ID는 본인의 GA ID, 이벤트 이름은 search, 이벤트 매개변수는 keyword, 값은 {{Query keyword}}로 설정했습니다.

Google 태그(기본)과 마찬가지로 우측 상단 [제출] 버튼 클릭하여 버전이름, 버전설명 입력하고 [게시]버튼 클릭하여 배포합니다.

GA에서 [관리] - [속성 설정] - [데이터 표시] - [맞춤 정의] 에서 [맞춤 측정기준 만들기] 버튼을 클릭하여 keyword라는 맞춤 측정기준을 추가합니다.

측정기준 이름 : keyword

범위 : 이벤트

이후에 GA에서 search가 keyword 매개변수와 함께 집계되는 것을 확인할 수 있습니다.

오요안나: 희망과 슬픔이 교차한 이야기

구스피크 — Tue, 28 Jan 2025 14:55:13 +0900

오요안나: 희망과 슬픔이 교차한 이야기

지난 몇 년간 대중의 사랑을 받은 MBC 기상캐스터 오요안나는 밝고 에너지 넘치는 모습으로 많은 사람들에게 활기를 불어넣어 주었던 인물입니다. 그녀의 이름은 이제 사람들 사이에서 긍정과 슬픔, 그리고 사회적 경각심을 동시에 불러일으키는 키워드가 되었습니다. 이번 글에서는 그녀의 삶과 안타까운 사건, 그리고 우리가 기억해야 할 교훈에 대해 살펴보겠습니다.

꿈을 이루기 위해 노력한 삶

오요안나는 1996년 광주광역시에서 태어나 서울예술대학교 문예창작학과를 졸업한 후, 2021년 MBC 프리랜서 기상캐스터로 입사했습니다. 그녀는 '930 MBC 뉴스'와 '12 MBC 뉴스'와 같은 다양한 방송 프로그램에서 정확하고 친근한 날씨 정보를 전달하며 대중의 사랑을 받았습니다. 특히 그녀의 밝은 미소와 뛰어난 소통 능력은 많은 시청자들에게 긍정적인 에너지를 전했습니다.

또한, 그녀는 2022년 tvN의 예능 프로그램 '유 퀴즈 온 더 블럭'에 출연해 대중들에게 더 가까이 다가가며 그녀만의 매력을 발산했습니다. 방송 외에도 그녀는 운동을 사랑하며 F45 피트니스 코치로 활동하기도 했습니다. 이러한 다양한 활동은 그녀가 단순한 기상캐스터를 넘어 다재다능한 인물임을 보여줍니다.

그녀의 갑작스러운 비보

하지만 2024년 9월, 오요안나는 향년 28세의 나이로 세상을 떠났습니다. 그녀의 비보는 많은 사람들에게 충격을 안겼습니다. 최근 공개된 유서에 따르면, 그녀는 직장 내 괴롭힘으로 인한 고통을 호소하며 극단적인 선택을 한 것으로 알려졌습니다. 유서에는 동료들로부터 오보에 대한 부당한 비난을 받거나, 정정 요청 시 모욕적인 태도를 겪었다는 내용이 포함되어 있었습니다. 이 사건은 직장 내 괴롭힘이라는 민감한 주제를 다시금 수면 위로 끌어올렸습니다.

그녀의 SNS와 남겨진 기억들

오요안나의 인스타그램 계정(@ohyoanna)을 보면 그녀의 밝은 모습과 긍정적인 에너지를 쉽게 느낄 수 있습니다. 그녀는 일상 속에서 운동을 즐기고, 주변 사람들과의 교류를 통해 행복한 순간들을 공유하며 많은 이들에게 영감을 주었습니다. 이러한 모습은 그녀가 얼마나 따뜻하고 열정적인 사람이었는지를 보여줍니다.

우리에게 남겨진 과제

오요안나의 사건은 직장 내 괴롭힘이 개인에게 얼마나 큰 상처를 줄 수 있는지를 다시 한 번 일깨워줍니다. 이를 통해 우리는 직장 내 관계와 문화에 대해 돌아보고, 서로를 존중하고 배려하는 환경을 만들어야 할 필요성을 느낍니다. 또한, 괴롭힘 피해자들이 목소리를 내고 도움을 받을 수 있는 사회적 시스템을 강화해야 합니다.

그녀를 기억하며

오요안나는 그녀의 짧지만 찬란했던 삶을 통해 많은 사람들에게 웃음과 감동을 선사했습니다. 그녀의 열정과 노력, 그리고 밝은 미소는 많은 이들의 마음속에 오래도록 남을 것입니다. 그녀의 명복을 빌며, 더 이상 이러한 안타까운 일이 반복되지 않도록 사회적 변화를 만들어 나가는 데 모두가 함께하길 바랍니다.

HTML5에 대하여

구스피크 — Fri, 24 Jan 2025 13:32:07 +0900

오늘은 웹의 근간을 이루는 HTML5에 대해 이야기해보려 합니다. 웹이 발전함에 따라 HTML도 함께 진화해 왔는데요, HTML5는 그 중에서도 특히 주목받는 버전입니다. 왜 HTML5가 이렇게 중요한지, 그리고 현대 웹에서 어떻게 활용되고 있는지 함께 살펴보겠습니다.

HTML5란 무엇인가?

HTML5는 2014년에 공식적으로 발표된 HTML의 최신 버전으로, 이전 버전들에 비해 훨씬 더 풍부한 기능과 향상된 성능을 제공합니다. 단순한 마크업 언어를 넘어 웹 애플리케이션의 가능성을 크게 확장시킨 HTML5는 개발자들에게 더 많은 자유와 창의성을 부여합니다.

HTML5의 주요 특징

시맨틱 마크업

HTML5는 <header>, <footer>, <article>, <section> 등과 같은 시맨틱 태그를 도입하여 웹 페이지의 구조를 보다 명확하게 정의할 수 있게 되었습니다. 이는 코드의 가독성을 높이고, 검색 엔진 최적화(SEO)에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

멀티미디어 지원

HTML5는 플러그인 없이도 <video>와 <audio> 태그를 통해 손쉽게 멀티미디어 콘텐츠를 삽입할 수 있게 되었습니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고, 웹 페이지의 로딩 속도를 개선하는 데 큰 도움이 됩니다.

그래픽과 애니메이션

<canvas>와 SVG(Scalable Vector Graphics)를 통해 복잡한 그래픽과 애니메이션을 구현할 수 있습니다. 이는 게임 개발이나 데이터 시각화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

향상된 폼 기능

HTML5는 다양한 입력 타입과 내장된 유효성 검사 기능을 제공하여 사용자 입력을 보다 효율적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이는 폼 작성의 편의성을 높이고, 데이터의 정확성을 보장하는 데 기여합니다.

오프라인 기능

로컬 스토리지와 애플리케이션 캐시를 활용하면 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 이는 웹 애플리케이션의 신뢰성을 높이는 중요한 요소입니다.

HTML5가 가져온 변화

HTML5의 도입은 단순히 새로운 태그를 추가하는 것을 넘어, 웹의 전반적인 생태계를 변화시켰습니다. 개발자들은 더 이상 플러그인에 의존하지 않고도 풍부한 기능을 구현할 수 있게 되었으며, 사용자들은 더욱 빠르고 안전한 웹 경험을 누릴 수 있게 되었습니다. 또한, 모바일 기기의 보급과 함께 반응형 웹 디자인과의 결합으로 다양한 디바이스에서 최적화된 화면을 제공할 수 있게 되었습니다.

HTML5의 미래

HTML5는 여전히 진화하고 있으며, 새로운 기능들이 지속적으로 추가되고 있습니다. 웹 기술이 발전함에 따라 HTML5는 더욱 강력한 도구로 자리매김할 것이며, 웹 개발의 핵심으로 남을 것입니다. 앞으로도 HTML5를 통해 더욱 혁신적이고 창의적인 웹 애플리케이션이 탄생할 것을 기대해봅니다.

출처 : https://www.elancer.co.kr/blog/detail/791

스타트업의 DevOps

구스피크 — Sun, 10 Nov 2024 15:27:56 +0900

스타트업의 DevOps

스타트업에서 DevOps를 사용하는 것은 소프트웨어 개발과 운영의 경계를 허물고, 팀 간의 협업을 강화하는 중요한 전략입니다. DevOps를 도입하면 개발자와 운영팀이 긴밀하게 협력하여 빠른 배포와 안정적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

첫째, DevOps는 자동화된 배포 파이프라인을 통해 소프트웨어 업데이트를 신속하게 적용할 수 있게 합니다. 이는 스타트업이 변화하는 시장에 빠르게 대응하고, 사용자 피드백을 즉각적으로 반영할 수 있도록 돕습니다.

둘째, 지속적인 통합과 지속적인 배포(CI/CD) 프로세스를 통해 코드 품질을 높이고, 버그를 조기에 발견하여 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이는 제품의 신뢰성을 향상시키고, 사용자 경험을 개선하는 데 기여합니다.

셋째, DevOps 문화는 팀 내 소통을 촉진하고, 모든 팀원이 프로젝트의 전반적인 진행 상황을 이해하도록 합니다. 이는 스타트업의 민첩성을 높이고, 혁신적인 아이디어를 빠르게 실현하는 데 중요한 역할을 합니다.

결론적으로, 스타트업에서 DevOps를 활용하는 것은 효율성과 협업을 증대시켜, 빠르게 변화하는 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 요소입니다.

참고 레퍼런스 : https://www.elancer.co.kr/blog/detail/739

DevOps의 비밀, DevOps를 사용하는 이유 I 이랜서 블로그

서비스의 효율성과 품질, 안정성을 개선에 도움을 주어 성공적인 서비스 개발과 운영을 지원하는 ‘DevOps’에 대해 이랜서에서 알려드립니다. I devops란, azure devops, devops 엔지니어, devops 뜻, aws dev

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CSS와 개발 생산성

구스피크 — Sun, 10 Nov 2024 15:25:46 +0900

CSS와 개발 생산성

CSS는 웹 개발에서 디자인을 구현하는 핵심 요소로, 개발 생산성을 크게 향상시킵니다. CSS를 효과적으로 활용하면 코드의 재사용성과 유지보수성이 높아져, 개발자는 더 빠르게 작업할 수 있습니다.

먼저, CSS는 스타일을 모듈화하여 다양한 요소에 쉽게 적용할 수 있게 합니다. 이를 통해 동일한 디자인을 여러 페이지에서 재사용함으로써 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한, 중앙 집중식 스타일 관리 덕분에 하나의 CSS 파일에서 변경사항을 적용하면, 모든 관련 페이지에 즉시 반영됩니다.

반응형 디자인을 지원하는 CSS의 미디어 쿼리는 다양한 디바이스에 맞춰 웹사이트를 최적화할 수 있게 해줍니다. 이는 개발자가 추가적인 작업 없이 여러 화면 크기에 대응할 수 있게 하여 생산성을 더욱 높입니다.

결론적으로, CSS는 웹 개발의 효율성을 극대화하는 도구로, 디자인과 기능을 통합하여 개발자가 더 나은 결과물을 빠르게 만들어내도록 돕습니다.

보다 자세하게 설명한 글을 소개합니다.

https://www.elancer.co.kr/blog/detail/733

CSS란, CSS에 대해 완벽하게 이해하기 I 이랜서 블로그

html, javascript와 함께 웹 개발의 기초개념으로 꼽히는 CSS는 어떤 뜻과 어떤 기능을 가지고 있슬까요? 이랜서에서 알려드립니다. I css, tailwind css, css flex, css grid, react css, box shadow css, html css, css positi

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App Engine 커스텀 서브 도메인 추가

구스피크 — Sat, 7 Sep 2024 00:53:33 +0900

내 상황

App Engine으로 프로젝트를 생성할 때마다 아래처럼 커스텀 도메인으로 연결시키고 있음.

goosepeak.co.kr

wongo-reviewer.goosepeak.co.kr

youtube-time-comment.goosepeak.co.kr

credit-bank-calc.goosepeak.co.kr

ezdegree.goosepeak.co.kr

App Engine 커스텀 도메인 추가

GCP - App Engine - [설정] - [커스텀 도메인]

[커스텀 도메인 추가] 버튼 클릭

Google Search Console에 내가 구매한 도메인 등록하고 오기

서브 도메인 추가

GCP - App Engine - [설정] - [커스텀 도메인]

[커스텀 도메인 추가] 버튼 클릭

가장 처음 도메인 추가했던 것과 비슷하게 이번엔 서브 도메인을 추가

App Engine 서비스와 서브도메인 연결하기

dispatch.yaml 파일을 이용하여 해결한다.

일전에 작성한 글 참고

https://goosepeak.tistory.com/entry/dispatchyaml-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B0%A9%EB%B2%95

xe제로보드 window os 셋팅

구스피크 — Wed, 3 Jul 2024 14:29:06 +0900

외주 프로젝트로 xe제로보드를 사용하는 사이트 호스팅 설치와 기본적인 CMS 레이아웃 적용, 네이버 카페의 데이터를 가져오는 개발을 진행하게 되었다. 호스팅 업체와 계약하고 xe 제로보드 설치만 하면 손쉽게 완료될 줄 알았는데, xe버전 이슈 / 레이아웃 적용 어려움 / DB 덤프 이슈 등 생각보다 계속 문제가 발생했다. 호스팅 업체에서 할당받은 서버에서 간단히 작업하고 끝내려 했는데, 이슈가 계속되니 스트레스가 쌓여 답답해졌다. 천천히 하나씩 풀자 생각하고 테스트 환경을 만들었다. 지금 작업하고 있는 PC는 NodeJS나 Python 관련 프로젝트만 했기에 Apache, PHP, MySQL 셋팅이 필요했다. 간단하게 윈도우 PC 환경에서 XE제로보드 셋팅하는 방법에 대해 기록한다.

1. XE 제로보드 다운로드

Xpress Engine은 네이버의 지원으로 개발된 PHP기반의 CMS 제작 오픈소스다. 노코드툴 기반으로 사이트를 제작하는 다양한 서비스들 이전에 존재했던 프로그램이라 생각할 수 있다. xe1은 2008년 1.0버전을 시작으로 2019년 1.11.6버전이 마지막으로 배포되었다. 이후에 xe3가 나왔는데 xe1과 호환되지 않는 완전 별도의 서비스다. xe3는 생태계가 조성되지 않았고, 사이트제작 외주를 중심으로 일하고 있다. xe1 이후에 Rhymix를 사용하는 것이 주류인 것으로 보인다.

https://xe1.xpressengine.com/download

XE 공식 자료실 - XpressEngine

PHP Open Source CMS

xe1.xpressengine.com

https://xe1.xpressengine.com/index.php?mid=download&package_id=18325662&release_id=22756225

XE 공식 자료실 - XpressEngine

PHP Open Source CMS

xe1.xpressengine.com

위 URL을 통해 xe 제로보드 1.11.6 버전을 다운받을 수 있다. 해당 버전은 php 7.2 버전을 사용함을 확인한다.

2. XAMPP 설치

XE제로보드를 실행하기 위해서는 PHP, Apache, MySQL이 필요하다. 간략하게 설명하면, PHP는 개발언어, Apache는 웹서버, MySQL은 데이터베이스다. XAMPP는 각 프로그램의 설치를 한번에 하고 컨트롤 패널로 관리할 수 있는 편리함이 있다. xampp는 xe와는 다르게 버전 업데이트가 계속되기 때문에 최신버전을 다운받아서 설치하면 xe제로보드와 호환되지 않는다. xampp downloads에서 php 7.2보다는 높지만 stable한 버전을 찾아서 설치하자. 내가 찾은 버전은 XAMPP 7.3.24였다.

https://sourceforge.net/projects/xampp/files/XAMPP%20Windows/

XAMPP - Browse /XAMPP Windows at SourceForge.net

Featuring an intuitive web-based interface, Device42 actionable insight into enterprise infrastructures, with clearly identified hardware, software, service, and network interdependencies, powerful visualizations, and easy-to-use UI, webhooks, APIs, and so

sourceforge.net

https://sourceforge.net/projects/xampp/files/XAMPP%20Windows/7.3.24/

XAMPP - Browse /XAMPP Windows/7.3.24 at SourceForge.net

The Complete PDF SDK Bring PDF viewing, annotating, editing, creation, and generation to any web, mobile, desktop or server framework or application.

sourceforge.net

FileZilla나 Mercury, Tomcat과 같은 과거 많이 사용하던 프로그램들도 한번에 설치 가능하다. 나는 설치하지 않았다. XAMPP 설치완료 후에 Apache와 MySQL을 실행하면 http://localhost로 접근 가능해진다.

3. Apache에 XE코드 옮기기

xampp를 다운받은 경로에 가보면 /htdocs가 있다. 이 경로에 xe코드를 집어넣으면 xe php가 실행됨을 확인할 수 있다. /htdocs 하단에 원하는 이름으로 폴더명을 생성하고, 그 안에 xe코드를 옮겨넣는다. 후에 localhost/[폴더명]으로 접근하면 xe코드를 확인할 수 있다.

dispatch.yaml 사용방법

구스피크 — Thu, 6 Jun 2024 00:10:27 +0900

GCP App Engine 리디렉션 규칙 관리

Google Cloud Platform(GCP)의 App Engine을 통해 실행 중인 여러 애플리케이션이 있고, 별도 도메인으로 요청을 처리하기 위해서 dispath.yaml을 통해 리디렉션 규칙을 정할 수 있다.

dispath.yaml 파일 구문

dispatch.yaml 파일은 매우 간단한 구문을 가진다. 우리가 따라야 할 템플릿이 있고, 이 템플릿을 알고 나면 원하는 대로 라우팅 규칙을 작성할 수 있다.

파일은 dispatch: 으로 시작해야 한다
점이 있는 HTTP URL 패턴을 사용하여 하위 도메인을 구분한다.
순서가 중요하다. 동일한 URL에 대해 2개의 일치 규칙이 있는 경우 첫 번째 규칙이 유효하다.

각각의 규칙은 2개의 element를 포함한다

service : URL 패턴과 일치하는 App Engine 서비스를 정의하는 요소
url : 따옴표 사이로 표현하며 URL 규칙을 정한다

dispatch:
- url: “toprak.io/*”
  service: toprak-web
- url: “api.toprak.io/*”
  service: toprak-api
- url: “*/work*”
  service: static-backend
- url: “test.toprak.io/*”
  service: “toprak-test”

이를 통해 다른 URL로 각각의 App Engine 서비스로 리다이렉트할 수 있다.

아래는 구스피크 서비스를 위한 dispatch.yaml 파일이다.

dispatch:
  - url: "goosepeak.co.kr/*"
    service: service-name

  - url: "www.goosepeak.co.kr/*"
    service: service-name

  - url: "credit-bank-calc.goosepeak.co.kr/*"
    service: service-name

  - url: "youtube-time-comment.goosepeak.co.kr/*"
    service: service-name

  - url: "wongo-reviewer.goosepeak.co.kr/*"
    service: service-name

저장한 dispatch.yaml 파일은 아래 명령어로 배포한다

gcloud app deploy dispatch.yaml

KPT회고 - 24년 1분기 구스피크 개발팀

구스피크 — Wed, 8 May 2024 13:06:13 +0900

1. 회고 목표

2024년 1분기가 지났다. 개발조직이라 하여도 1명밖에 없지만, 그래도 2분기를 더 알차게 보내기 위해 개발팀 회고를 해보려 한다. 2024년 1월 1일부터 2024년 3월 31일까지 구스피크 개발팀으로서 작업한 내용을 살펴보고 KPT 방식에 따라 평가해보려 한다. 4L방식이 이전에 주로 사용한 방법이라 익숙했다. 이번엔 시도해보는 의미로 KPT 방식을 사용해본다.

2. KPT 회고 방법

KPT는 3가지 관점(Keep, Problem, Try)에서 업무를 돌아보고, 다음 액션 아이템을 도출해해는 회고 방식이다.

Keep(유지)
- 팀이 성공적으로 수행한 것, 긍정적인 경험
- 프로젝트에서 만족한 부분, 앞으로 업무에서 유지해 나갈 부분
- 이미 잘 하고 있는 부분 인식, 강화
Problem(문제)
- 프로젝트 동안 발생한 문제나 어려움
- 개선 영역을 파악하고 해결책 모색
Try(시도)
- 다음 주기(스프린트)에서 시도해 볼 새로운 아이디어 혹은 개선사항 제안
- Problem에 대한 해결 방식을 기반으로 추후에 시도해 볼 점 등
- 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 시도해 볼 수 있는 방안

3. 2024년 1분기 구스피크 개발내역

2024 성장기록 달력

Volution MVP
- Vote + Solution 투표를 통한 문제해결 커뮤니티
- 1월의 2주간 프로젝트 셋팅, 프론트템플릿 구성, 배포환경 구성 등 진행
- MVP 개발 진행 중 아이템 우선순위 검토 후 수익성 및 운영이슈 예상으로 개발 중단
- https://goosepeak.du.r.appspot.com/
학점은행제 계산기 MVP
- 학점은행제 희망과정에 따라 최종학력 및 이수학점을 반영하여 예상기간과 비용을 계산하는 서비스
- 1월~2월간 초기창업패키지 서류 작성과 동반하여 개발 및 배포 진행
- 점진적으로 기능을 추가하며 버전관리 진행중
- https://credit-bank-calc-dot-goosepeak.du.r.appspot.com/
유투브 시간댓글 수집기 YTCC MVP
- 유투브 영상 내 타임스탬프가 포함된 댓글을 모아서 정리하는 서비스
- 3월의 2주간 유투브 Data API 적용, 비지니스 로직 구현, 서비스 배포 진행
- 유투브 Data API 스터디 목적의 성격이 강했으며, 수익화 방안이 나오지 않아 추가개발 보류
- https://youtube-timestamps-dot-goosepeak.du.r.appspot.com/

Volution. Vote for Solution

goosepeak.du.r.appspot.com

학점은행제 계산기

credit-bank-calc-dot-goosepeak.du.r.appspot.com

Youtube Timestamp Comment Collector

youtube-timestamps-dot-goosepeak.du.r.appspot.com

4. Keep (유지)

기획에 참여하는 개발조직
- 개발자는 문제를 해결하는 사람이지 코딩만 하는 사람이 아니다.
- 사업아이템에 대해 논의하고 프로젝트 방향성에 대해 고민하는 개발조직이 건강하다.
개발 레퍼런스 확보
- 새로운 기술 적용을 위한 시도는 좋은 자세이지만, 매 프로젝트마다 밑바닥부터 새로운 기술을 적용하려면 비용이 상당히 소요된다.
- Volution 프로젝트를 통해 NextJS App Routing 프로젝트 셋팅과 Next UI 적용, GCP App Engine을 통한 서비스 배포 등 쌓은 레퍼런스를 통해 이후 프로젝트에서 활용한 점은 좋은 방향으로 생각된다.
적절한 관심사 분리
- NextJS 프로젝트가 복잡해지면 코드 디렉터리를 보고서 어떤 의미인지 파악하기 어려운 프로젝트들이 있다.
- /src/app 경로는 App Routing 방식으로 page.ts가 포함된 라우팅 코드이고, /src/components에 컴포넌트 단위를 분리, 그외 /src/enums와 /src/lib로 적절히 구성하였다.
- 혼자한다고 막 개발하지 않고 기본적인 컴포넌트 개발의 원칙은 지키고 있는 것으로 생각한다.

학점은행제 NextJS 디렉터리 구성

5. Problem (문제)

개발 문서화 부재
- 시작한지 3개월밖에 안되었고, 각 프로젝트들이 초기단계이다 보니 아직까진 문서화와 관련한 이슈가 발생하지 않지만, 추후에 오랜 시간이 지나거나 다른 개발자와 함께하게 되면 히스토리를 알 수 없게 된다.
구글 애드센스 연동 실패
- 2월8일부터 연동시도를 시작한 구글 AdSense가 아직도 심사를 통과하지 못했다.
- 2월10일, 2월21일, 3월13일, 3월31일 총 4번의 거절이 있었다.
- 심사 거절의 명확한 이유도 파악이 안된다. 구글링을 통해 이러다가 하다보니 됐다는 글을 본 게 전부다.
업무능률 관리 실패
- 1인 개발자로 재택근무를 하다보니 컨디션에 따라 업무 능률이 널뛰기를 한다.
- 어떤 날은 12시간이 넘게 새벽까지 일을 하기도 하고, 어떤 날은 1시간도 제대로 업무를 하지 못한다.
- 프로젝트 관리 차원에서 일정하지 못한 개발능률은 매우 큰 불안요소이다.

6. Try (시도)

프로덕트 버전관리 문서 제작
- 적어도 프로덕트의 어떤 버전이 어떤 기능을 가지고 언제 업데이트 되었는지에 대한 기록은 있어야겠다.
- 복잡하게 작성하지 말고, 구스피크 업무 Notion에 테이블 형태로 작성해보자.
- 이후에 서버기능이 중요한 프로젝트가 시작되면 API 문서제작에도 관심을 둬야 한다.
구글 애드센스 연동 성공사례 조사
- 구글링이 아닌 실제로 구글 애드센스 연동을 완료한 사람들의 피드백을 받아봐야겠다.
재택근무자 업무시간 챌린지
- 메모어를 시작하지 않았는가. 메모어 15기 슬랙에서 살펴보니 클럽활동으로 자기개발을 위한 챌린지로 사람들을 모으는 게 가능했다. 나는 생성형 AI 챌린지와 운동습관 챌린지에 참여하기 위해 만원을 지불했다.
- 메모어에서 챌린지를 위한 클럽 개설에 대해 알아보고 모집이 가능한지 확인해보자.

7. 마무리

구스피크의 2024년 1분기는 시작이다. 아무것도 없는 도화지에 이제 막 밑그림을 그리기 시작했다. 황금알 낳는 거위를 찾기위해 무단히 애쓰는 일년을 보내보자.

최종학력별 임금격차, 통계의 오류와 창업

구스피크 — Tue, 7 May 2024 18:14:15 +0900

대학교 졸업장이 밥 먹여 주나요?

필자는 본래부터 대학교 졸업장의 가치를 낮게 보는 경향이 있지만

위 질문에 대한 대답은 "Yes" 입니다.

이유는 명확한데,

없는 것보다 있는 게 낫기 때문이죠.

대졸자는 고졸자보다 더 자주 맛있는 걸 먹을 수 있습니다.

통계가 이를 증명해요.

통계의 오류

통계는 데이터를 분석하고 패턴을 발견하는 데 도움이 되는 강력한 도구이다.

그러나 통계를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 오류가 있다. 이러한 오류를 이해하고 피하는 것이 중요하다.

샘플링 오류 (Sampling Error)
- 표본 오류는 더 큰 모집단에서 선택한 표본이 전체 모집단의 특성을 정확하게 나타내지 않을 때 발생한다
- 예를 들어, 미국의 전쟁 사망자 수와 고속도로 사망자 수를 비교해 본다. 1776년부터 1976년까지 미국에서 1,100,000명의 사람이 전쟁에서 사망했다. 반면, 1900년부터 1976년까지 2,200,000명의 사람이 고속도로에서 사망했다. 이 데이터만 보면 고속도로에서 사망하는 것이 더 위험해 보일 수 있다. 그러나 이 데이터는 '심슨의 패러독스’라고 불리는 통계적 오류를 보여주는 것이다.
- 이 오류는 다음과 같은 이유로 발생한다
  - 두 데이터의 기간이 일치하지 않다.
  - 전쟁과 고속도로에서의 사망은 서로 다른 상황에서 발생한다.
  - 집단의 차이가 있다
통계적 경보 (False Alarm)와 통계적 조용함 (Miss):
- 통계적 경보는 건강한 사람이 양성으로 판단될 때 발생한다
- 통계적 조용함은 환자인데 음성으로 판단될 때 발생한다
- 이러한 오류는 통계적 검사에서 발생하며, 예를 들어 화재 경보 시스템에서도 발생할 수 있다
품질관리와 통계:
- 품질관리에서는 통계를 사용하여 생산 라인의 점검 시기를 결정하거나 자가진단 AI 장치를 개발한다
- 또한 대기행렬 시뮬레이션에서도 통계를 활용하여 병목현상을 미리 발견하고 기초정보를 제공한다

통계의 오류, 마이클 조던 아시죠?

통계의 오류를 얘기하면 세트메뉴 처럼 회자되는 게

노스캐롤라이나 대학교 지리학과 졸업생 마이클 조던이죠.

그렇다면 위 학력별 평균 연봉 정보도

통계의 오류가 있을 수 있으니 신뢰할 수 없다고 해야 할까요?

대답은 "No" 입니다.

상위 25%, 하위 25% 기준으로 조회했을 때도

거의 유사한 연봉 격차가 있었기 때문이에요.

표준편차 말고도 투자나 성과급과 같은

다양한 케이스와 기준들을 고려해야 겠지만

오늘은 숫자 말고 다른 얘기를 해보려 합니다.

Google "돈 버는 법" 검색 결과

창업, 임금격차를 고민할 필요가 없는 선택지

두 번째 월급, 부업, N잡러, 인컴소스, 위탁판매, 쿠팡파트너스...

소위 말하는 세컨드잡 중에 학력 조건이 붙은 경우는 드뭅니다.

로우 리스크로 쉽게 도전해볼 수 있다는 장점이 있고

수익이 발생하여 밥을 사먹을 수 있다면

어엿한 사업가로 창업을 한 것과 다름없죠.

내가 어떤 최종학력으로 일생을 살지는

20대 때 거의 대부분 결정된다고 생각합니다.

최종학력 별 임금격차를 바라보며 산다면,

20대, 인생의 일순간에 의해 정해진 결과를 아쉬워하며

남은 나날을 보내게 되겠죠.

생각의 전환을 해봅시다.

최종학력이라는 게 어차피 20대 때 정해지는 거라면

앞으로 바꿔나갈 수 있는 것들에 집중해보는 거예요.

창업만이 유일한 방법도 아니고,

애초에 정답이 없는 질문입니다.

혼자 고민할 필요도 없습니다.

돈을 벌고 싶다면 나보다 먼저 돈을 번 사람에게 조언을 구하고,

행복을 원한다면 가장 행복해보이는 이와 얘기해보세요.

한 가지만 명심하면 됩니다.

새로운 것을 원한다면 오늘은 어제와는 달라야 해요.

대개 오늘 하지 못한 일은 내일도 못 합니다.

쇼핑몰 인사이트 - 고객 행동 분석

구스피크 — Tue, 7 May 2024 16:03:07 +0900

Dighty는 "고객을 이해하고 데이터의 가치를 높이는 고객 데이터 통합 플랫폼"으로 고객행동데이터 분석을 통해 마케팅 인사이트를 제공하는 솔루션을 운영하고 있다. 2022년 NHN FORWARD 키노트에서 처음 이 업체를 알게되었고, 당시의 키노트 세션 기록을 통해 이커머스를 비롯한 자체 서비스를 운영할 때에 참고할 인사이트를 정리해본다. 본 글은 Dighty 이진수 대표님의 '데이터 플랫폼' 키노트와 이진민 팀장님의 '이커머스 성장을 돕는 비즈니스 진단과 고객 데이터 활용' 강연의 내용에서 데이터 분석 인사이트를 뽑아서 작성했습니다.

1. 상위 10%의 고객이 매출의 44%를 움직인다

NHN Forward 22 이진수 대표 키노트 화면 중 일부

NHN Foward 22에서 이진수 대표는 "저희가 갖고있는 이커머스 데이터를 살펴보면, 이커머스에서 매출 기준으로 상위 10%에 해당하는 VIP가 차지하는 총 매출 비중은 평균 약 44%에 이릅니다. 그런데 이러한 VIP조차도 매년 절반이 넘는 약 59%가 이탈하는 것으로 나타나죠. 이러한 데이터를 볼 때, 기존 고객을 잘 관리하는 것은 매우 중요한 것임을 알 수 있습니다." 라면서 "이렇게 중요한 기존 고객을 관리하고 마케팅 활동을 하는 솔루션을 Customer Data Platform, 고객데이터플랫폼이라고 합니다" 라며 Dighty의 솔루션을 강조했다.

2. 잦은 PUSH는 '앱 삭제'를, 잦은 알림 톡은 '친구 차단'을 유발한다

NHN Forward 22 이진민 팀장 키노트 강연 모습

CRM 마케팅은 Customer Relation Management Marketing의 약자로 고객 관계 경영 마케팅 을 의미한다. 고객을 잘 활용하는 마케팅으로 고객에게 PUSH를 잘 보내고, 알림 톡을 보내서 다시 우리에게 유입시키도록 하는 활동에 관심이 많다. 이진민 팀장은 "많은 이커머스 플랫폼이 CRM 마케팅에 관심도 많고, 잘하는 곳도 많이 있었다. 그런데 내 욕심대로 자주 보내면 앱삭제와 친구차단 당하게 된다."며 "내 비즈니스에서 중요한 타깃에게 최적의 타이밍에 발송"하는 것이 중요하다고 강조했다.

3. '고객 세그먼트'를 나누기만 해도 마케팅 활동의 길이 보인다

NHN Forward 22 이진민 팀장 키노트 강연 모습2

이진민 팀장은 "첫 구매 비중이 높은 인테리어 소품 사이트 A사"의 예시를 소개하면서 구매수에 따른 세그먼트 방법에 대해 소개했다. A사는 주차별로 매주 모든 고객에게 알림톡을 보내는 마케팅 활동을 하고 있었고, 첫 유입 고객의 구매력 비중이 높은 특징이 있음을 확인했다. 고객을 첫구매자, 재구매유도, 단골할인 세그먼트로 구분하였고, 각 세그먼트 별로 다른 마케팅 활동을 진행했더니 고객의 피로도 감소하고, 구매율과 매출액이 증가. 발송요금 감소 및 구매율 4.8% 상승이라는 성과를 확인했다고 한다.

또, "단골의 영향이 가장 큰 식품 사이트 B사"의 예시를 통해 고객의 재구매 사이클 선순환을 위한 세그먼트별 맞춤메시지 예시도 소개했다. "단골고객" 세그먼트에게는 "기획전 안내 및 방문유도" 메시지를, "떠나기 전 잡아야 하는 로얄 고객" 세그먼트에게는 "7,000원 쿠폰 발송" 메세지를, "Wake Up이 필요한 로얄 고객" 세그먼트에게는 "무료배송 쿠폰 발송" 메세지

를 발송했더니, 제품조회수가 111.4% 상승하고 구매당 매출 상승 및 순 매출액 1.3배 상승의 성과를 확인했다고 한다.

4. 단편적인 매출 상승이 아닌 지속적인 비즈니스 성장에 초점을 두자

앞선 사례 소개는 Dighty 가 자체적으로 보유한 솔루션을 통해 고객사의 매출과 고객행동데이터 분석을 하여 마케팅 최적화를 위해 한 활동을 보여준 것이다. 마케팅 솔루션을 사용할 수 있을 정도로 여유가 있는 업체라면 Dighty의 솔루션을 고려해봐도 좋을 것 같다. 키노트를 통해 확인한 인사이트는 " 내 이커머스 사이트의 특징을 이해해야 한다"는 것이다. 재구매가 중요한 상품을 판매하고 있는지, 첫구매 구매가 중요한지, 그런 특징들과 상관없이도 로얄 고객을 확보하는 것은 중요하다. 지나치게 많은 광고는 고객에게 피로도를 증가시킨다.

재밌는 유용한 사이트 모음 10개

구스피크 — Tue, 7 May 2024 14:00:53 +0900

구스피크는 초기에 단순한 기능의 사이트들을 여러개 만들어보려 했다. 이와 유사한 기발하고 재미있는, 때로는 쓸데없는 사이트 몇개를 소개한다. 사이드 프로젝트 주제로 참고해봐도 괜찮아 보인다.

1. isitchristmas.com

오늘이 크리스마스인가요? 크리스마스 당일에 접속하면 "네"라고 한다고 한다. 처음에 이 사이트를 알고 너무 신선해서 javascript 코드를 좀 확인해봤다. 사용자의 접근 브라우저의 국가정보를 확인하는 코드와 소켓연결 코드, 마우스 움직일 때마다 이벤트를 확인하는 코드등을 확인할 수 있었다. 국가별 사용자마다 다른 언어로 Yes든, No든 보여주는 코드와 소켓연결을 통해 실시간 접속 사용자들의 인터렉션을 보여주는 코드가 포함되어 있지 않을까 싶다. 다음 크리스마스에는 isitchristmas.com이 어떻게 변하는지 확인하러 들어가보자.

링크 : https://isitchristmas.com/

isitchristmas.com

2. xmasclock.com

크리스마스 관련 사이트 하나더. 카운트다운 류의 사이트다. 전세계 사람들의 관심사인 크리스마스에 대한 카운트다운을 보여주는 사이트라서 더 의미 있지 않을까 싶다. 크리스마스 정말 한참 남았구나 싶다.

https://www.xmasclock.com/

xmasclock.com

3. mapcrunch.com

전세계 랜덤한 장소로 이동하는 map 사이트다. 코로나 시국이 한창일 때 이런 류의 사이트들이 성황했었던 기억이 난다. 코드를 자세히 까보진 않았는데 사용자가 접근한 위도경도를 계산하여 랜덤 수식을 적용하거나.. 뭔가 그런 코드가 있는데 한국에서는 문제가 있는거 아닌가 싶다. 첫 접근할 때마다 자꾸 이 방글라데시의 호수 한가운데 이 위치로 떨어진다.

https://www.mapcrunch.com/

mapcrunch.com

4. papertoilet.com

하염없이 두루마리 휴지를 푸는 사이트다. 위에서 아래로 휴지를 스크롤해서 내리면 점점 두루마리의 크기가 줄어든다. 두루마리의 옆면은 원 도형으로 표현하고 두루마리의 정면부분을 점섬이 포함된 객체모양으로 만들어서 스크롤을 밑으로 내릴 때마다 원 도형의 중앙 검은원 외부 지름을 줄여서 두루마리 휴지가 풀리는 것 처럼 보이게 만든 것이 인상적이다. 끝까지 다 풀면 어떻게 될까? 나는 해봤다.

https://papertoilet.com/

5. trypap.com

The Passive Aggressive Password Machine 이라는 비밀번호의 보안 강도를 알려주는 서비스다. 다만 공격적이다. 허술한 수준의 비밀번호를 입력하면 "I need a password not this monstrosity." 혹은 "Really, you call that! a password?" 라면서 비밀번호 작성자의 수준을 의심하고, 어떻게 해야 좋은 답변을 할까 싶어 매우 강도높은 비밀번호를 입력하면 "Yeah, like you're going to remember this." 라면서 기억은 하겠냐고 비꼰다. 비밀번호 강도에 대한 사람들의 피곤함에 대해 다양한 답변을 통해 영리하게 잘 풀어낸 서비스라고 생각한다.

https://trypap.com/

trypap.com

6. nyan.cat

고양이를 좋아하시나요? 무지개를 좋아하시나요? 신나는 음악을 좋아하시나요? 그럼 이것도 좋아하겠네요. 무제한 냥캣입니다. flavor를 통해 다양한 냥캣과 음악을 선택할 수 있습니다. 저는 NFT로 나온 기사를 통해 이 밈을 처음 알았습니다.

https://www.nyan.cat/

nyan.cat

7. omfgdogs.com

nyan.cat의 유행에 힘입어 강아지 버전도 나왔다고 합니다. 개인적으로 이 사이트는 눈 뜨고 버티기 힘듭니다. 현기증 유발 진짜..

https://www.omfgdogs.com/#

omfgdogs.com

8. youtube-timestamps

유투브에는 생각보다 시간이 꽤 긴 영상들이 있다. 해당 영상을 보고 싶은 마음은 있지만 좀 빠르게 보고싶을 때 영상의 타임라인을 확인하는데, 이 타임라인이 없는 영상들이 상당히 많다. 이럴 때에 유투브 영상링크를 이 서비스에다가 집어 넣으면 댓글에 있는 타임스탬프 댓글을 시간 순서대로 댓글로 뽑아준다. 이 댓글을 해당 영상에 쓰고 타임라인을 누르면서 편하게 볼 수 있다. 타임스탬프 댓글은 영상에 달려있는 댓글을 기준으로 하기에 사람들 반응을 확인하면서 보는 것도 재미있다.

https://youtube-timestamps-dot-goosepeak.du.r.appspot.com/main

youtube-timestamps

유투브 영상에 댓글 남기기

9. play2048.co

2048 이라는 게임을 웹사이트에 구현해놓았다. 가끔 지하철이나 버스에서 이 게임을 폰으로 하면서 이동하는 사람들을 종종 본적이 있다. 나는 해본적은 없지만.

https://play2048.co/

play2048.co

10. longdogechallenge.com

도지가 길게 상승하기를 기원하면서 스크롤해보자.

https://longdogechallenge.com/

long doge challenge

BLUE OCEAN SHIFT 새로운 시장으로

구스피크 — Tue, 7 May 2024 11:56:24 +0900

구스피크에서는

새로운 많은 시도들을 하곤 한다.

MVP 개발을 진행할 서비스를 결정함에 있어서

중요하게 생각하는 요소가 몇가지 있는데,

그 중 한가지는 구스피크의 개입 없이 서비스가 작동해야 하는 점이다. (P2P 활성화)

무인매장 서비스

이상형 월드컵을 예시로 들면,

제작자의 별도 개입이 없더라도

고객이 월드컵을 만들고 고객이 월드컵을 즐긴다.

(초기 고객확보 및 활성화는 당연히 필요하다)

이러한 포인트를 생각하면서 사업 아이템을 구상하다보니

기존 시장에 존재하지 않던 새로운 서비스를 구체화하곤 하는데

활성화, 즉 초기 시장진입 전략에서 생각이 막힐 때가 많다.

기존에 없던 서비스라고 해서 반드시 새로운 전략이 필요한 건 아니지만,

"내가 모르고 있는 곳에서 더 빠르게 포지셔닝할 수 있는 방법이 있지 않을까"

라는 생각이 항상 한 켠에 자리잡고 있다.

앞으로도 비슷한 고민을 많이 할 것 같기에,

뇌를 말랑하게 하기 위해 책을 읽기 시작했다.

블루오션 시프트

추천받아서 읽기 시작했는데,

많은 도움이 되고 있다.

어찌보면 추상적일 수 있는 내용이 많기도 하다.

사회적 가치 창출, 시장 선점 전략 등 한 번쯤 들어봤을 얘기도 나온다.

하지만 동시에 실행하는 방법까지 최대한 알려주는 책이기도 하다.

아직 끝까지 읽진 못했지만,

당장에 운영중인 프로덕트에도 작은 것부터 적용해보고 있고

앞으로 새로 만들어질 상품들의 MVP를 테스트할 때도 유용하게 활용해보려 한다.

얕고 넓은 지식을 습득(구글링)하는 게 어느때보다 빨라진 요즘,

폭발력 있는 인사이트를 주는 건 결국 책이라는 걸 다시금 깨닫게 된다.

BLUE OCEAN SHIFT

블루오션 시프트는 경쟁 없는 새로운 시장으로 이동하는 전략을 다룬다.

블루오션 전략이 왜 필요한지부터 팀을 구성하고 문제를 발견하며 시장을 창출하는 전략을 도출하고 적용하는 방법까지 설명한다.

팀원들에게 자신감을 부여하고 전 조직과 경영진, 고객을 설득하는 방법도 다룬다.

블루오션 전략은 기존의 경쟁보다는 시장 창출을 목적으로 하며, 차별화와 저비용을 동시에 추구하는 전략이다.

이 책은 무한 경쟁의 시대에서 블루오션으로 옮겨가는 통찰을 제공하며, 현장에서 즉시 활용할 수 있는 메뉴얼이 담겨있다.

기존 시장의 경계와 산업의 조건을 넘어서 새로운 가치와 비용의 경계를 창출한다.

이를 통해 기업은 더 나은 혁신과 성장을 이룰 수 있다.

NextJS, Google Analytics 적용하기

구스피크 — Mon, 6 May 2024 23:13:10 +0900

서론

서비스를 새로 만들 때마다 매번 GA를 적용하여 고객유입을 확인한다. 기존에 사용하던 프레임워크에 GA를 적용한 레퍼런스가 있으면 이 작업을 상당히 편하게 할 수 있다. NextJS에 GA를 적용하는 레퍼런스가 인터넷에 매우 많다. 다만, NextJS의 버전에 따라, JS인지 TS인지에 따라, 적용할 수 있는 코드에 차이가 있다. 내 기준에 맞게 GA 속성을 생성하고 NextJS에 적용하는 글을 작성한다.

My Condition

GA의 플랫폼 웹 적용
NextJS 14.0.4 버전. App Router 방식 사용. (13버전이라도 App Router 방식이면 가능할 것으로 추정)
TypeScript 사용
GA를 통해 페이지뷰 자동 적용
GA 이벤트 발생
환경변수에 GA 측정ID 유무에 따라 Production 환경과 Development 환경을 구분함

GA 구글 애널리틱스 생성

1. 구글 애널리틱스( https://analytics.google.com/ ) => 관리자 => 만들기 => 속성

구글 애널리틱스 관리 화면

2. 속성만들기 내용 입력

구글 애널리틱스 속성 만들기

3. 비즈니스 세부정보 선택

구글 애널리틱스 비즈니스 세부정보

4. 비즈니스 목표 선택

구글 애널리틱스 비즈니스 목표 선택

5. 데이터 수집 시작. 플랫폼 [웹] 선택

구글 애널리틱스 플랫폼 선택

6. 내 웹사이트 URL 입력. 스트림 이름 입력.

구글 애널리틱스 데이터 스트림 설정

7. 웹스트림 세부정보 확인.

구글 애널리틱스 웹스트림 세부정보 및 설치안내

"G-"로 시작하는 측정ID를 획득하는 것이 목표입니다
ex) G-ABCDEFG1234

NextJS(TypeScript, AppRouter)에 GA 적용하기

NextJS 예시 Github에 Google Analytics를 적용하는 예시가 있다. 하지만, JavaScript로 되어 있다.

https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/examples/with-google-analytics

터미널에서 gtag 타입 추가

npm install -D @types/gtag.js

.env 에 GA 측정ID를 Client 사이드에서 사용가능한 환경변수값으로 추가

NEXT_PUBLIC_GA_ID=G-ABCDEFG1234

/src/lib/gtag.ts 생성

import { usePathname } from "next/navigation";
import { useEffect, useRef } from "react";

export const GA_TRACKING_ID = process.env.NEXT_PUBLIC_GA_ID;

// https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs/pages
export const pageView = (url: URL) => {
  window.gtag('config', GA_TRACKING_ID as string, {
    page_path: url,
  });
};

// https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/gtagjs/events
export const event = (
  action: Gtag.EventNames,
  { event_category, event_label, value }: Gtag.EventParams,
) => {
  if (process.env.NODE_ENV === 'development') return true;
  window.gtag('event', action, {
    event_category,
    event_label,
    value,
  });
  return true;
};

export const useGtag = () => {
  const pathname = usePathname(); // Get current route

  // Save pathname on component mount into a REF
  const savedPathNameRef = useRef(pathname);

  useEffect(() => {
    if (process.env.NODE_ENV === 'development') return;

    const handleRouteChange = (url: URL) => {
      pageView(url);
    };

    if (savedPathNameRef.current !== pathname) {
      handleRouteChange(new URL(pathname, window.location.origin));
      // Update REF
      savedPathNameRef.current = pathname;
    }
  }, [pathname]);
};

/src/components/ga/google-analytics.tsx 생성

'use client'

import Script from 'next/script';
import * as gtag from '@/lib/gtag';

export default function GoogleAnalytics(){
    gtag.useGtag();
    return (
        <>
            {process.env.NODE_ENV !== 'development' && (
            <>
                {/* Global Site Tag (gtag.js) - Google Analytics */}
                <Script
                    strategy="afterInteractive"
                    src={`https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=${gtag.GA_TRACKING_ID}`}
                />
                <Script
                    id="gtag-init"
                    strategy="afterInteractive"
                    dangerouslySetInnerHTML={{
                        __html: `
                        window.dataLayer = window.dataLayer || [];
                        function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
                        gtag('js', new Date());
                        gtag('config', '${gtag.GA_TRACKING_ID}', {
                            page_path: window.location.pathname,
                        });
                        `,
                }}
                />
            </>
            )} 
        </>
    )
}

/src/app/layout.tsx 에 GoogleAnalytics 추가

import type { Metadata } from 'next'
import './front/globals.css'
import GoogleAnalytics from './components/ga/google-analytics'

export const metadata: Metadata = {
  title: 'title',
  description: 'desc',
}

export default function RootLayout({
  children,
}: {
  children: React.ReactNode
}) {
  return (
    <html>
      <body>
        {process.env.NEXT_PUBLIC_GA_ID ? (
          <GoogleAnalytics />
        ) : <div>GA환경변수값필요</div>}
        {children}
      </body>
    </html>
  )
}

=> 이렇게만 해둬도 사용자의 페이지 접근에 따른 페이지뷰를 측정해준다.

앱 내 동작에 따라 GA 이벤트 발생

'use client'

import React from "react";
import {Button} from "@nextui-org/react";
import * as gtag from '@/lib/gtag';

export default function App() {
  return (
    <Button 
      color="primary" 
      size="lg" 
      className="w-full" 
      onClick={(e) => {
        gtag.event("select_item", {
          event_category: "course_button_click",
          event_label: `제출`,
          value: 1
        })
        return true;
      }}
    >
      제출
    </Button> 
  );
}

gtag.event 함수를 통해 발생시키려는 event와 param 입력

마무리

부디 이 글로 인해 삽질 시간을 많이 아낄 수 있으시길... 오늘도 고생하십니다.

Google Analytics 서비스 이탈 개선

구스피크 — Mon, 6 May 2024 21:03:38 +0900

1단계 : 문제 인지

2024년 2월 초,

학점은행제 계산기 MVP를 배포했다.

▶학점은행제 계산기 구경하기(https://credit-bank-calc-dot-goosepeak.du.r.appspot.com/course)

기존 시장에 존재하지 않았던

완전한 블루오션 시프트 상품이었기에

서비스 이용이 활발할 것으로 예상했다.

하지만 기본적인 마케팅 유입에도 불구하고

학점은행제 계산기에 유입된 이들이

서비스의 마지막 단계까지 가는 비율이 너무나도 낮았다.

2단계 : 문제 정의

유입 수 대비 서비스 이용률이 낮은 이유를 찾기 위해

서비스 페이지 별 조회수를 확인해봤다.

학점은행제 계산기는

[/] -> [/course] -> [/background] -> [result] 의 순서로

서비스가 진행된다.

보시다시피 1,000명이 들어와서

[/backgroud] 까지 450명이 넘어가고,

[/result] 까지는 30명이 채 넘어가지 못하고 있었다.

유입 대비 서비스 이용자 비율이

3%밖에 되지 않았던 것이다.

전환율 3%를 성공의 기점으로 보곤 하는데,

전환을 고민하기도 이전에

모수가 3% 미만으로 깎이고 시작하는

아주 심각한 상황이었다.

3단계 : 해결 방안 제시

문제는 명확했다.

유입 자체는 존재하지만

서비스를 끝까지 이용하는 비율이 너무 적었다.

더 정확히 말하면,

[/background] 에서 [/result] 로 전환되는 비율이

다른 페이지 전환에 비해 현저히 낮은 점을 시급하게 해결해야 했다.

해결 방안으로 2개 수정사항을 반영했다.

[/background] 페이지에서

다음 단계로 넘어가는 버튼이 명확하게 노출되지 않고 있었기에

다른 페이지처럼 파란색 배경의 눈에 띄는 버튼이 보이도록 개선

서비스 이용을 방해하는

노출광고 제거 (kakao adfit)

4단계 : 개선 사항 점검

효과는 굉장했다.

3%에 그쳤던 유입 대비 서비스 이용률이

무려 16% 수준까지 하루~이틀 만에 개선됐다.

서비스 이용률 자체는

예상했던 수준까지 올라왔기에

유입량을 늘려도 괜찮은 상태가 됐다.

당장 눈앞에 당면한 문제는 해결했지만

서비스 이용 다음 전환률이 숙제로 남은 상태다.

문의로 이어지게끔 하는 CTA들을 클릭하게끔 해야 하는데,

이 또한 결국 위 내용들과 마찬가지로

데이터를 뜯어보면서 1~4단계를 거쳐야 하는 건 동일하다.

데이터 기반, 퍼포먼스와 같은 것들이

너무나도 당연시되는 요즘이지만

당장 내 서비스에 기초적인 점검을 하고 있는지 생각해보면

여전히 결코 쉽다고만 볼 수는 없는 영역임이 분명하다.

마케팅 증액을 고려하고 있는 상황이라면

더욱 더 기본적인 수치들이 잘 잡혀있는지,

일정 안에 개선할 수 있는 사항은 없는지

확인해야 할 것이다.

갤럭시 S24 Ultra VS S22 Ultra

구스피크 — Mon, 6 May 2024 19:00:13 +0900

개요

삼성 갤럭시 S24가 나오고, 기기 자체에 AI 기능이 있다는 광고를 본 적이 있다. 기존에 S22 Ultra를 사용하고 있었고, 큰 불편이 없어서 기기를 바꿀 생각이 없었다. 헌데, SKT에서 다른 통신사 옮기지 않는 조건으로 무료 기변을 해주는 이벤트를 한다고 전화가 와서 뭐. 나야 좋지. 식으로 기기변경을 진행했다. 기기를 바꾼 뒤에 어떤 점이 바뀌었는지 살펴보려 한다.

외국 Tech 유투버의 [WORTHY UPGRADE? Galaxy S24 Ultra vs S22 Ultra] 영상(https://www.youtube.com/watch?v=VW4J9svEtow)과 [Galaxy S24 Ultra - CHANGE THESE FIRST] 영상(https://www.youtube.com/watch?v=NBX736VVWnQ) 에 대한 내용 요약이다. 해당 비디오는 S24 Ultra와 새롭게 발매된 S24 Ultra를 비교하는 영상으로, 디자인/디스플레이/카메라/프로세스개선에 대해 이야기하며, S24 울트라 설정 및 커스터마이징에 대한 종합적인 가이드를 제공한다.

S24 Ultra vs S22 Ultra

비교내용

S22 Ultra는 심리스한 디자인과 편안한 느낌을 가지고 있지만 S24 Ultra는 보다 실용적인 인핸드 느낌을 제공한다.
S24 울트라는 소재가 업그레이드되어 더 강력하고 내구성이 뛰어나다.
S22 울트라는 선명하고 펀치감 있는 색상인 반면, S24 울트라는 더 밝고 반사 방지 디스플레이를 갖추고 있다.
S24 울트라 카메라는 쿼드 픽셀 자동 초점과 향상된 처리 등 업그레이드된 기능을 통해 디테일과 색상이 더 좋아졌다.
S24 Ultra는 5배 카메라로 줌 기능을 더욱 유연하게 제공하여 더 나은 디테일과 극적인 효과를 제공한다.

S24 Ultra 특징

스마트 스위치를 사용하면 기존 휴대폰에서 갤럭시 S24 울트라로 모든 것을 전송할 수 있다.
로그인 정보를 안전하게 저장하고 지문으로 쉽게 로그인할 수 있도록 삼성 패스를 설정할 수 있다.
울트라소닉 언더 디스플레이 지문 스캐너로 지문을 설정할 수 있다.
기기가 자동으로 밝기를 조정할 수 있도록 적응형 밝기모드를 설정할 수 있다.
최대 해상도를 위해 디스플레이 해상도를 쿼드 HD+로 조정했다.

S24 울트라 장점

갤럭시 S24 울트라는 다양한 특징과 장점을 가진다. 아래는 몇 가지 주요한 특징과 장점입니다:

디스플레이:

6.8인치 AMOLED 디스플레이를 장착.
WQHD+ 해상도와 120Hz 주사율을 지원하여 부드럽고 선명한 화면을 제공.
HDR10+ 및 돌비 비전을 지원하여 풍부한 색상과 대조 비율을 표현

프로세서:

새로운 Snapdragon 8 Gen3 for Galaxy를 탑재
4나노미터 공정에서 제조되었으며 최대 클럭 속도는 3.39GHz
Adreno 740 그래픽 칩셋을 통해 훌륭한 그래픽 성능을 제공

메모리:

표준으로 12GB RAM을 장착하고 있어 최신 게임과 응용 프로그램을 부드럽게 실행할 수 있음
최대 1TB의 저장 용량을 지원하여 다양한 콘텐츠를 저장할 수 있음

카메라:

2천만 화소 초광각, 1억 800만 화소 광각, 1천 200만 화소 망원, 1천만 화소 망원 2, 그리고 1천만 화소 망원 3의 쿼드 카메라를 장착
AI 초상 모드, 슈퍼 나이트 솔루션, 자동 프레이밍과 같은 새로운 기능을 지원

배터리:

대용량 5000mAh 배터리를 탑재하고 있어 하루 종일 사용 가능
25W 고속 충전을 지원하여 빠르게 충전 가능

기타 기능:

S Pen을 사용하여 필기, 화면 제어, 게임 플레이 가능
5G 네트워크를 지원하여 빠른 데이터 전송 속도 제공
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Youtube Data API 댓글 조회

구스피크 — Mon, 6 May 2024 16:54:09 +0900

Python을 통해 Youtube Data API 댓글 데이터를 조회해오는 코드를 작성하기에 앞서

Youtube Data API의 응답구조를 자세히 알아보자.

1. 수집코드

수집 코드는 다음과 같다.

from googleapiclient.discovery import build

api_key = 'gcp 발급 API Key'
video_id = '수집하고자하는 Youtube 영상 id'

api_obj = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId=video_id, maxResults=100).execute()

2. 응답 데이터 구조

다음은 response의 구조다

kind = {str} 'youtube#commentThreadListResponse'
etag = {str} '해당 response의 etag'
pageInfo = {dict: 2}
Items = {list: 37 }

response에서 주목할 데이터는 pageInfo와 Items이다.

pageInfo {dict}는 다음과 같은 구조이다.

totalResults = {int} 37
resultsPerPage = {int} 100

Items는 댓글목록을 포함한 list이다.댓글 하나를 Item이라 칭할 때, Item의 구조는 다음과 같다.

kind = {str} 'youtube#commentThread'
etag = {str} '해당 댓글의 etag'
id = {str} '해당 댓글의 id'
snippet = {dict: 6}
replies = {dict: 1} 대댓글이 없으면 해당 컬럼 없음

replies 와 snippet이 중요하다. 먼저 snippet의 구조를 확인하고 그 뒤에 replies를 확인한다.

snippet은 아래와 같은 구조를 취한다.

channelId = {str} '해당 댓글이 작성된 체널의 id'
videoId = {str} '해당 댓글이 작성된 영상의 id'
canReply = {bool} 대댓글작성가능여부
totalReplyCount = {int} 대댓글 갯수
isPublic = {bool} 공개여부
topLevelComment = {dict: 4}

topLevelCommnet를 통해 더 자세한 댓글의 내용을 확인할 수 있다.

kind = {str} 'youtube#comment'
etag = {str} '해당 댓글의 etag'
id = {str} '해당 댓글의 id'
snippet = {dict: 13}

한번더 snippet을 봐야한다.

channelId = {str} '해당 댓글이 작성된 체널의 id'
videoId = {str} '해당 댓글이 작성된 영상의 id'
textDisplay = {str} '[거인의시간 구매링크]<br> 교보: <a href="https://shorturl.at/qtP48">https://shorturl.at/qtP48</a>'
textOrigina = {str} '[거인의시간 구매링크]\n 교보: https://shorturl.at/qtP48'
authorDisplayName = {str} '@작성자닉네임'
authorProfileImageUrl = {str} 'https://작성자프로필이미지url'
authorChannelUrl = {str} 'http://www.youtube.com/@작성자닉네임'
authorChannelId = {dict: 1 } {value: 'channel id'}
canRate = {bool} True 시청자의 댓글 평가 가능여부
viewerRating = {str} 'none' || 'like' dislike는 존재하지 않고, 시청자들이 우호적으로 봤으면 like 그외에는 모두 none이라고 함 (공식문서 참고)
likeCount = {int} 2 좋아요 갯수
publishedAt = {str} '2024-03-06T00:39:19Z' 게시된 날짜
updatedAt = {str} '2024-03-06T00:39:19Z' 가장 최근 수정된 날짜

여기까지 내려와야 공식문서에서 확인할 수 있는 comment의 구조를 확인할 수 있다.

https://developers.google.com/youtube/v3/docs/comments?hl=ko#resource

Comments | YouTube Data API | Google for Developers

이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. Comments 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. comment 리소스에는 단일 YouTube 댓글에 대한 정보

developers.google.com

replies의 구조는 아래와 같다.

comments = {list: 3}

대댓글 데이터가 comments에 list 형태로 들어간 형태이며 이를 comment라고 지칭하여 comment를 살펴보면 topLevelCommnet 의 구조와 동일하다

3. 응답 데이터 예시 JSON

위에서 풀이한 내용을 정리하면 아래와 같은 예시 Json 으로 정리할 수 있다.

response = {
	kind: 'youtube#commentThreadListResponse',
    etag: 'etag',
    pageInfo: {
    	totalResults: 37,
        resultsPerPage: 100
    },
    Items: [
    	{
        	kind: 'youtube#commentThread',
            etag: 'etag',
            id: 'id',
            snippet: {
            	channelId: 'channelId',
                videoId: 'videoId',
                canReply: True,
                totalReplyCount: 3,
                isPublic: True,
                topLevelComment: {
                	kind: 'youtube#comment',
                    etag: 'etag',
            		id: 'id',
                    snippet: {
                        channelId: 'channelId',
                        videoId: 'videoId',
                    	textDisplay: '[거인의시간 구매링크]<br> 교보: <a href="https://shorturl.at/qtP48">https://shorturl.at/qtP48</a>',
                        textOriginal: '[거인의시간 구매링크]\n 교보: https://shorturl.at/qtP48',
                        authorDisplayName: '@작성자닉네임',
                        authorProfileImageUrl: 'https://작성자프로필이미지url',
                        authorChannelUrl: 'http://www.youtube.com/@작성자닉네임',
                        authorChannelId: {
                        	value: 'channel id'
                        },
                        canRate: True,
                        viewerRating: 'none',
                        likeCount: 2,
                        publishedAt: '2024-03-06T00:39:19Z',
                        updatedAt: '2024-03-06T00:39:19Z'
                    }
                }
            },
            replies: {
            	comments: [
                	kind: 'youtube#comment',
                    etag: 'etag',
            		id: 'id',
                    snippet: {
                        channelId: 'channelId',
                        videoId: 'videoId',
                    	textDisplay: '대댓글이요',
                        textOriginal: '대댓글이요',
                        authorDisplayName: '@작성자닉네임',
                        authorProfileImageUrl: 'https://작성자프로필이미지url',
                        authorChannelUrl: 'http://www.youtube.com/@작성자닉네임',
                        authorChannelId: {
                        	value: 'channel id'
                        },
                        canRate: True,
                        viewerRating: 'none',
                        likeCount: 1,
                        publishedAt: '2024-03-06T00:39:19Z',
                        updatedAt: '2024-03-06T00:39:19Z'
                    }
                ]
            } // 대댓글이 없을 경우 해당 프로퍼티 없음
        }
    ]
}

4. 특정 정보 확인

목적에 알맞는 정보를 확인할 수 있는지 한가지씩 확인해본다

4-1. 업로더가 좋아요를 눌렀는지 여부

화면에서는 보이는데, 해당 api로는 확인이 어렵다. likeCount만 있을 뿐, 체널주인이 하트표시를 했는지에 대한 정보가 포함되어 있지 않다.

4-2. 상단고정 여부

데이터에서 특정 프로퍼티로서 상단고정된 댓글인지는 알려주지 않는다. 다만 위 수집코드로 요청했을 때 응답데이터는 publishedAt 혹은 updatedAt 기준으로 최신순으로 데이터가 조회되는 것으로 확인된다. 이 때, 상단고정된 데이터는response.Items 의 첫번째 데이터로 들어온다. 해당 데이터가 response.Items[0] 의 publishedAt이 response.Items[1] 의 publishedAt 보다 앞서있다면 해당 데이터는 상단고정된 데이터로 추정할 수 있다.

4-3. 댓글 작성자 국가정보

일단 해당 api에서 댓글 작성자의 국가 데이터가 직접적으로 확인되지는 않는다. 다만 작성자의 프로필 이미지와 작성자의 id 정보를 제공해주니, 이 데이터를 기반으로 Youtube의 다른 데이터와 조합한다면 수집 가능성이 있다. 하지만, 1일기준 10000 unit이라는 제한된 요청만 가능한데 댓글마다 각 댓글 작성자의 국가정보를 확인하려면 1000개의 댓글을 위해 1000개의 추가 요청 비용이 발생하는 것이다. 정말 필요한 정보가 아니라면 사용하지 않는편이 유리해보인다.

Youtube Data API 요금제

구스피크 — Mon, 6 May 2024 14:33:35 +0900

유부트 Data API 요금제 이해하기

UnderstandingYouTube API Quota Limits 글에 대한 번역글입니다.

원본 : https://github.com/ThioJoe/YT-Spammer-Purge/wiki/Understanding-YouTube-API-Quota-Limits

Understanding YouTube API Quota Limits

Allows you easily scan for and delete scam comments using several methods. - ThioJoe/YT-Spammer-Purge

github.com

공식문서 : https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started

YouTube Data API 개요 | Google for Developers

이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. YouTube Data API 개요 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 소개 이 문서는 YouTube와 상호작용하

developers.google.com

⚠️중요⚠️: 특히 수천 개의 댓글을 처리하는 프로젝트라면 이 페이지를 읽고 이해하시기 바랍니다!

기본 정보: YouTube API 할당량

YouTube API 사용에는 제한이 없습니다. 생성하는 Google Cloud 프로젝트마다 기본 한도는 10,000개 '단위'/일 입니다 .
다양한 작업의 API 비용은 DataAPI 문서에서 확인할 수 있습니다.(https://developers.google.com/youtube/v3/determine_quota_cost?hl=ko)
"비용"은 금전적인 측면을 의미하는 것이 아니라 API 사용 제한만을 의미합니다. API 사용은 무료입니다.
일일 할당량은 태평양 표준시 자정에 재설정됩니다.

이 앱의 할당량 사용량(평균)

댓글 삭제/신고/숨김 비용은 1개당 1단위입니다.
삭제 성공 여부를 확인한 댓글당 비용은 1단위입니다.
- 참고: 댓글 삭제 성공 여부 확인은 구성 파일에서 비활성화할 수 있습니다. 따라서 대량의 스팸을 처리하는 경우 각 댓글을 삭제/숨기는 데 드는 비용이 두 배로 늘어나므로 이 설정을 비활성화해야 합니다.
가져온 댓글 100개 세트당 비용은 1단위 입니다.
나열된 최근 동영상 5개의 각 세트 비용은 100단위 입니다 (댓글 검색이 완료되기 전).

계산된 일일 한도(기본 할당량 가정)

댓글 1,000,000개 스캔
댓글 10,000개 삭제/신고/숨기기
- 삭제 성공 여부도 확인하는 경우: 댓글 5,000개만
최신 동영상 500개 목록 가져오기

참고: 위에서 계산된/예상 한도 금액은 다른 작업이 수행되지 않는다고 가정합니다 .

예를 들어:
- 1,000,000개의 댓글을 검색하면 발견된 댓글을 실제로 삭제할 수 있는 남은 할당량이 없습니다.
- 대부분의 500개 동영상을 검색하기로 선택한 경우 프로그램이 해당 동영상 목록을 얻을 때쯤에는 댓글을 검색할 수 있을 만큼 할당량이 충분하지 않게 됩니다.

API 할당량 증가 요청

실제로 프로젝트의 API 할당량 증가를 요청할 수 있는 프로세스가 있습니다.
그러나 요청 양식은 매우 정교하여 대부분의 사람들에게 인상을 허용할지 확신할 수 없습니다.
- 하지만 대규모 채널이라면 파트너 관리자와 협력하여 프로세스를 진행하거나 승인을 받는 데 도움을 줄 수 있을 것 같습니다.
- 실제로 해당 양식에는 " Reporting 및 Content ID API에 대한 지원이나 할당량 증가를 원하는 경우 YouTube 파트너 관리자에게 문의하세요 " 라고 나와 있습니다 . 따라서 귀하의 채널을 조정하기 위해 API 할당량을 늘려야 하는 것과 비슷한 이야기라고 생각합니다.

할당량 한도 해결 방법: 여러 Google Cloud 프로젝트

10,000개의 할당량 한도는 생성하는 각 프로젝트에 대한 것입니다("API 키 얻기" 튜토리얼을 따랐을 때 수행한 작업).
이론적으로는 동일한 절차에 따라 Google Cloud 콘솔에서 여러 프로젝트를 만들 수 있으며, 각 프로젝트는 자체 client_secrets.json파일을 생성합니다.
- client_secrets.json파일을 API 키로 생각할 수 있습니다.
즉, 하나의 프로젝트/API 키에 대한 할당량이 부족하면 client_secrets.json파일을 다른 프로젝트의 파일로 교체할 수 있습니다.
- 아마도 당신이 할 일은 각각의 이름을 client_secrets1.json 와 같은 것으로 바꾼 client_secrets2.json다음, 그 당시에 사용하고 싶은 이름을 바꾸는 것입니다.client_secrets.json

사업 아이템 구상

구스피크 — Mon, 6 May 2024 01:49:57 +0900

사업은 어떻게 시작할까

누구나 살면서 한 번쯤 사업 아이템을

구상해본 적이 있기 마련이다.

또래 친구들보다 어려서부터

내 사업, 내 일에 대해서 생각하곤 했는데

경제적 독립을 일찍이 원해서 그랬던 것 같다.

한 해 한 해 지날수록 주변 사람들도 모두

투자나 사업에 관심을 가지기 시작했고

나 역시 점점 더 구체적인 사업을 바라보게 됐다.

오늘은 사업 아이템에 대해 이야기해보려 한다.

돈을 많이 벌면 장땡 아닌가요?

음, 네.

맞습니다.

100% 전적으로 동의하는 부분입니다.

과거 혼자서 서비스를 구상하고 개발할 땐

어떤 가치와 혜택을 제공하는지 중심적으로 생각했다.

문제를 해결하거나 편의를 제공하면서 유입이 늘면

광고수익 같은 걸로 돈을 벌면 된다고 생각했으니까.

문제점이 있었는데,

사업의 방향성과 추진력이

흐지부지해지 쉬운 구조다.

<방향성과 추진력을 모두 잃은 서비스_COEXWA>

문제를 해결하면 뭔가 해낸 것 같고

편의를 제공하면 또 무언가 이뤄낸 것만 같지만

실제로 돈이 벌리지 않고 있거나

ROI가 엉망인 경우가 허다했다.

구스피크의 사업아이템

지금은 달라졌다.

<단계별 수익/인풋이 분명한 서비스_학점은행제 계산기>

사업 아이템의 단계를 나누고,

단계 별 수익과 수익을 위해 필요한 인풋을 분명히 한다.

같이 일하는 팀원이 있기에

실제로 돈이 벌리지 않으면

서로에게 좋지 않다.

사업이 유지되고 시너지가 발생하려면

각자의 기준에 용인되는 인풋을 통해

각자의 삶이 불안없이 유지될 수 있는 수익이 필요하다.

구스피크의 방향성은

인풋이 0에 수렴하는

지속가능한 수익처를 키워내는 것이다.

초기 자금이 있으면 추진력이 생깁니다.

최근 2024 초기창업패키지 지원사업

사업계획서를 작성하고 제출했다.

수익/인풋 가성비를

무한대로 추구하는 방향성도 중요하지만,

당장 이번 달, 올 해

삶을 유지할 돈이 우선적으로 필요하다.

수익/인풋 비율은 비슷하더라도

볼륨을 늘렸을 때 폭발적인 수익을 발생시킬 수 있는

학점은행제 아이템을 사업화한 것이다.

아이템 자체만으로도 의미가 있고,

확보한 초기 자금으로 캐시카우를 자동화/안정화하면

본래 구스피크가 바라본 방향성을 유지하기 위한

탄탄한 주춧돌이 되어줄 것이 분명하다.

사업 초기 단계인 분들에게는 추진력이,

초기자금을 확보한 분들에게는 안정화가,

스케일업을 원하는 분들에게는 시너지가 가득하길 바랍니다.

궁금한 사항은 방명록에 글 남기거나

이메일 남져주셔도 좋다.

000@goosepeak.co.kr

먼저 가볍게 만들기 MVP

MVP는 최소기능제품을 의미한다.

최소한의 기능을 포함하고 있지만, 사용자에게 가치를 제공하는 제품이다.

이를 통해 초기 피드백을 받고, 제품을 빠르게 개선할 수 있다.

학점은행제 계산기 아이템도 처음에는 3개의 코스만 넣은 상태로 배포했다.

지금은 '산업기사 시험 응시', '기사 시험 응시', '화장품책임판매업 등록'의 3개 코스를 추가했다.
https://credit-bank-calc-dot-goosepeak.du.r.appspot.com/

학점은행제 계산기

credit-bank-calc-dot-goosepeak.du.r.appspot.com

사업아이템을 가볍게 시작하여 초기 버전을 빠르게 출시하고, 사용자 피드백을 수렴하여 지속적으로 개선해 나가는 것이 좋다.

성공적인 MVP를 만들기 위해 충분히 논의하고 계획을 세워보시길 바란다.

스트리밍 API 유투브, 치지직, 아프리카TV

구스피크 — Sun, 5 May 2024 17:08:07 +0900

유투브, 치지직, 아프리카

댓글/채팅 데이터를 활용한 프로젝트를 기획하고 있다.

구체적인 기획에 앞서 국내에서 많은 사람들이 이용하는 스트리밍 서비스들의 API 현황을 조사해본다.

1. 유투브 Youtube

유투브는 역시나 developers.google.com 을 통해 Data API 가이드 문서를 제공하고 있었다.

https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started?hl=ko

YouTube Data API 개요 | Google for Developers

developers.google.com

사용자 인증정보를 통해 인증키를 발급받고, 동영상 업로드/수정/조회 등의 Youtube Data API가 제공하는 기능을 사용할 수 있는 것으로 보인다.

실제 사용전에 의심이 되는 것은 내 계정의 유투브 영상만을 다룰 수 있는 것처럼 보인다..

만약, 내가 올린 영상만을 다룰 수 있는 환경이라면 크롤링을 통해 해결해야할 수도 있겠다.

관련 레퍼런스를 참고하여 직접 코드를 실행해보겠다.

2. 치지직 Chzzk

2024년 3월4일 기준 치지직은 베타버전 운영중이며, 아직 Open API를 제공하지 않는다.

하지만 여러 유능하신 분들이 치지직 API 서버 스펙을 공유해준 비공식 API 문서가 존재한다.

쏘가리 님 Tistory https://blog.ssogari.dev/25

네이버 치지직(CHZZK) API [작성 중]

최근 트위치(Twitch) 한국 서비스 종료 공지(`23. 12. 5.)가 알려진 가운데, 네이버의 새로운 스트리밍 서비스인 '치지직(CHZZK)'의 베타 서비스가 시작되었습니다. 베타 서비스가 시작되며 많은 관심을

blog.ssogari.dev

CHZZK의 비공식 API 라이브러리 https://www.opensourceagenda.com/projects/chzzk

Chzzk Open Source Project

Submit Resource Articles, Courses, Videos

www.opensourceagenda.com

비공식이다 라이브러리를 계속 사용하기보다 댓글 조회에 대해 어떻게 이뤄지는지 확인하고, 공식 API가 나오기 전까지 필요한 기능에 대해서만 직접 구현하는 방향으로 준비하는 편이 API 서버 변동에 빠르게 대응할 수 있을 것으로 보인다.

3. 아프리카TV AfreecaTV

아프리카TV도 개발자 사이트를 제공하고 있었다.

아프리카 Developers https://developers.afreecatv.com/

아프리카TV Developers

Contact API 사용에 대해 어려움이나, 제휴 제안 방법 등 함께 나누고 싶은 의견이 있으시다면 주저 말고 문의해 주세요. 문의하기

developers.afreecatv.com

아프리카TV OpenAPI는 개발자 등록 후 제휴신청하여 검토가 완료되어야 API Key 발급이 가능한 것으로 보인다. 이 과정이 10일정도 소요된다고 한다.

사이트 메뉴에는 chat에 대한 정보도 접근 가능한 것처럼 보이는데 실제 문서에는 chat에 대한 내용이 없다..

api가 아닌 웹소켓을 사용하여 구현하는 경우가 많은 것처럼 보인다. 자세한 내용은 실구현하면서 알아본다.

4. 구현하며 확인해야하는 사항

1) 개발언어

가능한 개발언어를 한가지로 통일하고 싶다. 마지막에 NLP 작업이 들어갈 가능성이 높아서 Python으로 통일 가능한지를 중점으로 확인해야겠다.

2) 댓글 수집시기

API 서버 요청 이후부터 발생한 댓글/채팅에 대해서 수집이 가능한 것인지, 과거에 발생한 모든 댓글/채팅에 대해서 수집 가능한 것인지 확인해야한다.

3) 비용

자체 서버 비용을 제외한 사용하려는 기능에 대한 API 과금정책이 어떻게 되는지 확인해야한다. 그래야 어느정도의 비용으로 프로젝트를 구현할 수 있을지 예측할 수 있다.

[DEBUG] remote: Support for password authentication was removed on

구스피크 — Sat, 4 May 2024 20:59:51 +0900

에러 로그

Github 사용경험이 있는 사람은 아래 문구가 어떤 의미인지 알고 있을 것이다.

remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021.

Github 원격저장소의 프로젝트를 받아오기위해 clone을 시도하면 Username과 Password 입력을 요구한다.

21년 전에는 당연히 내가 사용하는 github 로그인에 사용하는password를 입력했다.

하지만 지금 내 github password를 입력하면 패스워드는 더이상 지원하지 않는다고 한다.

패스워드를 입력하라고해서 입력했더니 지원하지 않는다..?

remote: Please see https://docs.github.com/get-started/getting-started-with-git/about-remote-repositories#cloning-with-https-urls for information on currently recommended modes of authentication.

해당 공식문서를 확인해보면 git clone, git fetch, git pull 또는 git push하는 경우, personal access token을 입력해야 한다.

이게 무엇이냐?

개인용 액세스 토큰 관리, git 자격증명관리자와 같은 키워드로 검색해보면 금방 어떻게 발급받는지 알 수 있다.

이 게시글에서 이야기하는 셋팅을 하지 않으면 매번 git clone, git fetch, git pull

git push 할 때마다 username과 password를 입력하라는 프롬프트를 확인해야 한다.

이 상황이 귀찮아서 global 셋팅을 통해 해결한다.

에러 원인

GitHub에서 "remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021."라는 오류가 발생했을 때, 이는 GitHub이 비밀번호를 사용한 인증 방식을 지원하지 않고 개인 액세스 토큰(Personal Access Token, PAT)을 사용하도록 전환했기 때문이다.

GitHub에서 개인 액세스 토큰 생성: GitHub 웹사이트에 로그인한 후, 우측 상단의 프로필 사진을 클릭하고 'Settings’로 이동.
'Developer settings’를 선택하고, ‘Personal access tokens’ 메뉴로 이동.
‘Generate new token’ 버튼을 클릭하여 새 토큰을 생성.
토큰에 대한 'Note’를 작성하고, 필요한 권한을 선택한 후 'Generate token’을 클릭.
생성된 토큰을 안전한 곳에 복사하여 저장.
Git 명령어 사용 시 토큰 활용: 이제부터 Git 명령어를 사용할 때, 비밀번호 대신에 방금 생성한 개인 액세스 토큰을 사용.
- 예를 들어, git push를 실행할 때 요구되는 비밀번호 입력란에 개인 액세스 토큰을 붙여넣는다.

해결방안

캐싱 설정하기(password 입력 안나오게 하기)

git config --global credential.helper cache

캐싱 설정 해제(password 입력 안나오게 하기)

git config --global --unset credential.helper

캐싱설정을 해두면 매번 pull 명령어를 실행할 때마다 Username, Password 프롬프트를 안봐도 된다.

AI Copilot을 활용한 서비스 기획

구스피크 — Sat, 4 May 2024 16:02:35 +0900

서비스 기획의 시작

우린 새로운 서비스를 기획할 때에 여러 고민을 한다.

2월 동안 우리는 초기창업패키지의 PSST 구조의 사업계획서를 작성하느라 애썼다.

한가지 아이템에 깊게 몰두하면서 느낀 바는 개발하려는 아이템에서 아래 질문을 해결할 수 있는 한문장을 만드는 일이 어렵다고 느꼈다.

대상(고객)은 누구인가?

어떤 혜택을 줄 것인가?

어떻게 구현할 것인가?

무엇을 줄 것인가?

개발자가 바라본 서비스 기획

개발자 시선으로 서비스 기획을 바라보면 위 질문에서 가장 중요한 것은 "어떻게 구현할 것인가?" 이다.

서비스의 골자는 대부분 [데이터수집] - [데이터처리] - [서비스제공] 의 구조를 따른다.

내 기준으로 서비스 기획시 생각나는 방법들을 정리해본다.

1. 데이터수집

1-1. API 활용

정부데이터 및 여러 기업이 제공하는 OpenAPI를 통해 데이터를 모으는 방법.

1-2. 크롤링

BeautifulSoup, Selenium과 같은 패키지를 활용하여 직접 웹에서 데이터를 수집하는 방법.

1-3. 사용자가 직접 생산

나 혹은 사용자들이 직접 글을 작성하거나 이미지를 업로드하여 데이터를 만드는 방법

2. 데이터처리

2-1. 분석

시계열 데이터와 같이 통계 데이터를 활용하여 유의미한 인사이트 제공이 가능한 데이터로 분석

2-2. 합성

유사한 주제의 데이터를 두 곳 이상에서 수집하여 한가지 기준이 되도록 합성

2-3. 가공

데이터에 새로운 로직을 추가하여 유의미한 데이터가 되도록 가공

2-4. 큐레이션

유용한 데이터라고 생각되는 정보를 판단하여 선별

3. 서비스제공

3-1. 앱

3-2. 웹

내가 보통 생각하던 "어떻게 구현할 것인가?" 의 구조다.

새로운 기술을 배우면 생각의 틀을 확장할 수 있다

[랭체인으로 LLM 기반의 AI 서비스 개발하기] - 현직 AI Specialist에게 배우는 RAG! 랭체인, 오픈AI API, 스트림릿으로 8가지 서비스 구현까지

1. 시장 조사 및 아이디어 발굴

시장 트렌드 파악: 현재 시장에서 인기 있는 트렌드나 떠오르는 산업 분야를 파악한다. Copilot은 최신 시장 동향과 관련된 정보를 제공할 수 있다.
경쟁 분석: 경쟁사 분석을 통해 시장의 기존 솔루션과 차별화될 수 있는 점을 찾는다. Copilot은 경쟁사 분석에 도움이 될 수 있는 데이터를 수집하는 데 사용할 수 있다.
아이디어 브레인스토밍: 다양한 아이디어를 자유롭게 생각해보고 리스트업한다. Copilot은 브레인스토밍 세션을 진행하며 아이디어를 확장하는 데 도움을 줄 수 있다.

2. 사업 아이템 선정

가능성 평가: 각 아이디어의 시장 가능성, 수익성, 실행 가능성을 평가한다. Copilot은 이러한 평가에 필요한 정보를 제공하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있다.
타겟 고객 정의: 사업 아이템의 타겟 고객을 정의한다. Copilot은 타겟 고객에 대한 인사이트를 제공하는 데 사용할 수 있다.
사업 모델 개발: 선택한 아이템에 대한 사업 모델을 개발한다. Copilot은 다양한 사업 모델 옵션을 제시하고 장단점을 분석하는 데 도움을 줄 수 있다.

3. 서비스 기획

서비스 컨셉 도출: 사업 아이템에 맞는 서비스 컨셉을 도출한다. Copilot은 창의적인 서비스 컨셉을 제안하는 데 활용할 수 있다.
기능 명세서 작성: 서비스의 기능을 상세하게 명세한다. Copilot은 기능 명세서 작성에 필요한 템플릿을 제공하거나 예시를 들어 설명할 수 있다.
프로토타입 제작: 초기 프로토타입을 제작하여 아이디어를 시각화한다. Copilot은 프로토타입 제작에 대한 조언을 제공할 수 있다.

4. 실행 계획 수립

로드맵 개발: 사업 아이템을 실현하기 위한 단계별 실행 계획을 수립한다. Copilot은 로드맵 개발에 필요한 가이드를 제공할 수 있다.
자원 계획: 필요한 자원과 예산을 계획한다. Copilot은 자원 계획에 대한 조언과 예산 관리 방법을 제시할 수 있다.
팀 구성: 프로젝트를 실행할 팀을 구성한다. Copilot은 팀 구성에 대한 전략을 제공하고, 역할 분담에 대한 조언을 할 수 있다.

NextUI 적용된 NextJS 만들기

구스피크 — Sat, 4 May 2024 15:49:47 +0900

NextJS와 NextUI에 대한 단상

이미 완성된 디자인 시스템을 보유한 팀이거나,

디자인에 대한 절대적인 약속(퍼블리싱 팀 존재함, 디자이너가 만든 1px의 오차도 용서할 수 없음)이 있는 상황이 아니라면...

절대적으로 공개된 디자인 라이브러리들을 활용해야 한다고 생각한다.

모든 컴포넌트를 언제 다 손수 만들고 있겠는가. 우리의 시간은 개발사의 비용이다.

특히 구스피크와 같이 디자인에 대한 역량이 전혀 없는 개발팀에게는 UI/UX 개발 시 더욱 필수적이다.

과거에 내가 PHP, JSP, JQuery로 웹을 만들때는 Bootstrap이 절대적인 템플릿이었다.

거의 모든 회사가 Bootstrap을 쓰고 있는 것처럼 느껴졌다.

그러나 모바일이 등장하고 프론트엔드 개발시장이 빠르게 성장했다. 다양해진 개발언어와 프레임워크에 발맞춰 디자인을 더 쉽게 해줄 수 있는 무언가도 그 속성을 더 다양화했다. 세상에 템플릿이 너무 많다. 이번 프로젝트에서는 NextUI를 적용해봤다. Ant Desing만큼은 아니지만 컴포넌트가 풍부해보였고, 개발자가 보기에 상당히 이뻤다.

아래 과정으로 프로젝트를 셋팅하는데에는 10분 남짓의 시간이 걸릴 것이다.

1. NextJS 프로젝트를 생성한다.

npx create-next-app@latest

TypeScript를 쓸건지, EsLint를 쓸건지, TailwindCSS를 쓸건지 등 프로젝트 셋팅을 위해 확인사항 질문이 들어온다. 나는 App Router를 쓸 것이고 src 디렉터리도 사용할 것이니, 다 Yes라고 대답하지만, 보고 따라하는 사람은 본인의 취향에 맞게 선택지를 고르자. 다만 NextUI는 TailwindCSS 기반으로 동작하므로 반드시 TailwindCSS는 yes로 응답해야한다.

2. 라이브러리들과, NextUI/react를 설치한다.

cd ./{project-name}
npm i
npm i @nextui-org/react framer-motion next-themes

설치가 진행되면서 node_modules 폴더가 생성된다.

3. RootLayout, tailwind.confg 파일을 수정하고, Provider를 생성한다.

/src/app/layout.tsx

import type { Metadata } from "next";
import "./globals.css";
import Providers from './providers'

export const metadata: Metadata = {
  title: "Create Next App",
  description: "Generated by create next app",
};

export default function RootLayout({
  children,
}: Readonly<{
  children: React.ReactNode;
}>) {
  return (
    <html>
      <body>
        <Providers>
          {children}
        </Providers>
      </body>
    </html>
  );
}

달라진점은 Provider를 추가한 것, 사용하지 않을 Inter 라이브러리의 import 문을 삭제한 것 밖에 없다.

/tailwind.config.ts

import type { Config } from 'tailwindcss'
const {nextui} = require("@nextui-org/react");

const config: Config = {
  content: [
    './src/pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
    './src/components/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
    './src/app/**/*.{js,ts,jsx,tsx,mdx}',
    "./node_modules/@nextui-org/theme/dist/**/*.{js,ts,jsx,tsx}",
  ],
  theme: {
    extend: {
      backgroundImage: {
        'gradient-radial': 'radial-gradient(var(--tw-gradient-stops))',
        'gradient-conic':
          'conic-gradient(from 180deg at 50% 50%, var(--tw-gradient-stops))',
      },
    },
  },
  darkMode: "class",
  plugins: [nextui({
    prefix: "nextui", // prefix for themes variables
    addCommonColors: false, // override common colors (e.g. "blue", "green", "pink").
    defaultTheme: "light", // default theme from the themes object
    defaultExtendTheme: "light", // default theme to extend on custom themes
    layout: {}, // common layout tokens (applied to all themes)
    themes: {
      light: {
        layout: {}, // light theme layout tokens
        colors: {}, // light theme colors
      },
      dark: {
        layout: {}, // dark theme layout tokens
        colors: {}, // dark theme colors
      },
      // ... custom themes
    },
  })],
}
export default config

/src/app/providers.tsx

'use client'

import { NextUIProvider } from "@nextui-org/react"
import { ThemeProvider as NextThemesProvider } from "next-themes" 

export default function Providers({
    children
}: {
    children: React.ReactNode
}) {
    return (
        <NextUIProvider>
            <NextThemesProvider
                attribute='class'
                defaultTheme="light"
                themes={['dark', 'light', 'modern']}  
            >
                {children}
            </NextThemesProvider>
        </NextUIProvider>
    )
}

Provider NextUI를 사용하기 위한 Provider를 root 에 추가하는 과정이다

4. NextUI를 사용한다.

NextUI document를 확인하여 원하는 컴포넌트를 Page에 붙여보자. 예시로 Modal 컴포넌트를 붙여봤다.

/src/app/page.tsx

import React from "react";
import {Modal, ModalContent, ModalHeader, ModalBody, ModalFooter, Button, useDisclosure, Checkbox, Input, Link} from "@nextui-org/react";

export default function App() {
  const {isOpen, onOpen, onOpenChange} = useDisclosure();

  return (
    <>
      <Button onPress={onOpen} color="primary">Open Modal</Button>
      <Modal 
        isOpen={isOpen} 
        onOpenChange={onOpenChange}
        placement="top-center"
      >
        <ModalContent>
          {(onClose) => (
            <>
              <ModalHeader className="flex flex-col gap-1">Log in</ModalHeader>
              <ModalBody>
                <Input
                  autoFocus
                  label="Email"
                  placeholder="Enter your email"
                  variant="bordered"
                />
                <Input
                  label="Password"
                  placeholder="Enter your password"
                  type="password"
                  variant="bordered"
                />
                <div className="flex py-2 px-1 justify-between">
                  <Checkbox
                    classNames={{
                      label: "text-small",
                    }}
                  >
                    Remember me
                  </Checkbox>
                  <Link color="primary" href="#" size="sm">
                    Forgot password?
                  </Link>
                </div>
              </ModalBody>
              <ModalFooter>
                <Button color="danger" variant="flat" onPress={onClose}>
                  Close
                </Button>
                <Button color="primary" onPress={onClose}>
                  Sign in
                </Button>
              </ModalFooter>
            </>
          )}
        </ModalContent>
      </Modal>
    </>
  );
}

localhost 서버 실행

npm run dev

디자인은 NextUI에 맡겨놓고 로직개발에 집중하자

서비스 기획자의 역할

구스피크 — Sat, 4 May 2024 15:46:13 +0900

서비스 기획자의 역할

투자시장이 위축된다는 뉴스가 들린다.

아니, 정확히는 들렸었다.

그럼에도 불구하고 IT취업, 이직 시장은 치열하다.

채용 플랫폼은 계속해서 생겨나고, 여전히 수요는 많다.

개발자와 함께 거론되는 대표적인 직종이라면

기획자와 디자이너가 있겠다.

오늘은 기획자에 대해 얘기해보고자 한다.

기획자는 무슨 일을 하나요?

정답을 말해줄 순 없다.

알고 있는데 말해주기 싫은 게 아니라, 회사 by 회사가 너무 심해서 정답이 없다.

A회사에서는 간절히 필요한 업무가

B회사에서는 안하니만 못한 일이 될 수가 있다.

정답 대신에

선택지 목록을 알려줄 것이다.

필자가 회사에서 경험한

본인을 포함한 기획자라는 자들이 수행하는 것들을

대분류로 나눠서 리스트화 해 볼 것이다.

기획자가 하는 일

[기획자가 하는 일]
1. 데이터 분석 (데이터 해석, 문제 정의, 개선안 도출)
2. 문서화 작업 (기능및정책, 와이어프레임, 유저시나리오, 데이터형식)
3. 개발 중 케어 (일정 점검, 디자인-개발-기획 커뮤니케이션, QA)
4. 개발 후 케어 (실서버 적용 점검, 지표를 통한 daily/weekly check)

1번부터 4번까지 하면 업무가 끝인거냐고 물을 수 있다.

반은 맞고 반은 틀리다.

4번 업무를 하다 보면 자연스레 1번 업무가 생기게 되기 때문인데,

이게 무슨 소리인지는 실무에서 부딫혀보면 금방 깨닫게 될 것이다.

스타트업에서는 1명이 1~4번을 전부 할 수도 있고

대기업에서는 1개만, 1개 안에서도 분류된 특정 업무만을 소화할 수 있다.

같은 회사, 같은 부서에 같은 직책인데

하는 업무가 다를 수도 있다.

현실적인 조언

[현실적인 조언]
a. "내가 무슨 일을 하게 되는지" 정확히 물어보셔라.
b. 각 업무 별로 배울 수 있는 사람과 함께 일하셔라.

[a]

- 기획 포지션 취업or이직 준비 중이라면 회사/부서/직책에 눈 멀지 말고 "내가 무슨 일을 하게 되는지" 정확히 물어보셔라. 정확하게 말해주지 않는다면 10중 8~9는 도망치는 걸 권장한다. 대부분은 정확하게 말해주지 않는 게 아니라 정확하게 말해주지 못하는 거다. 채용 담당자도 뭐가 필요한지 정확히 인지하지 못하고 있는 경우가 허다하다.

[b]

- 1~4번 업무는 각각 업무만으로도 한 명이 전부 소화하기 힘든 게 맞다. 한 명이 여러개를 동시에 소화한다는 건 그만큼 퀄리티가 떨어진다는 얘기다. 여기서 주의해야 하는 게, 혼자 1~4번을 경험한다고 해서 1~4번에 대해서 알게 되는 게 아니라는 거다. 얼추 "~~라고 카더라" 정도의 지식들이 쌓일 뿐이다. 본인이 1~4번을 전부 경험하는 건 좋을 수 있지만, 반드시 각 분야별로 배울 수 있는 동료가 있어야 한다. 명심하자. 배울 수 있는 팀원이 없다면 그곳에서 성장은 기대할 수 없다.

글을 마치며

글을 마치며

필자는 현재 1근로는 마케팅 영업 프리랜서 일을 하고 있고

기획 업무는 구스피크 웹서비스 개발에서 틈틈이 보고 있다.

서비스 기획의 업무들도 한 번 틀을 제대로 잡아놓으면

전문직의 영역처럼 대내외적으로 인정받을 수 있다고 본다.

이 글을 보고있는 당신이

실무를 보고있는 사람일지, 취준생일지는 모른다.

서비스 기획자의 역할에 대해 궁금해서 들어왔다면

가려운 곳을 시원하게 긁진 못했더라도 해답에 가까워졌길 바란다.

궁금한 사항 있으면 방명록에 글 남겨도 좋고

이메일로 물어봐도 좋다.

000@goosepeak.co.kr

GCP App Engine에 NodeJS Express 배포하기

구스피크 — Sat, 4 May 2024 15:43:54 +0900

NodeJS Express로 제작한 웹사이트를 호스팅해야한다?

내가 생각하는 가장 쉬운 방법은 App Engine이다.

GCP 가입부터 시작해서 App Engine 배포하는 과정을 살펴보자

1. GCP 가입

- Google Cloud Platform(https://console.cloud.google.com/)에 가입하자. 우측 상단 [무료로 시작하기]를 클릭하고, 몇가지 단순한 체크를 하면서 진행한다.

- 마지막 단계에 결제 정보 확인이 있다. 추후에 변경이 가능하겠지만, 이미 프로젝트가 진행되고 있는 중에 바꾸려면 상당히 귀찮아질 수 있으니 처음부터 잘 확인하고 입력하자.

2. GCP App Engine 활성화

- Google Cloud App Engine 메뉴 접근 및 활성화 버튼 클릭

- Cloud Shell 을 통해서 배포를 진행하는 방법과 Google Cloud SDK를 다운 받아서 직접 배포하는 방법이 있다.

- Cloud Shell에는 Cloud SDK가 셋팅되어 있는 상태이기에 두 방식은 결국 Cloud SDK를 배포하는 것이다. 다만 배포환경을 개발자마다 다른 환경(본인PC)으로 가져가는지, 동일한 환경(Cloud Shell)을 사용하는지 정도의 차이라고 생각한다. 나는 배포 직전의 환경을 공유하는 것이 낫다고 생각하여 Cloud Shell에서 배포하는 편을 선호한다.

- 우측 상단 Cloud Shell 활성화 버튼을 클릭한다.

- 조금 기다리면 위와 같은 프롬프트 화면을 확인할 수 있다.

- 이 경로에 github에서 배포하려는 프로젝트를 clone 한다.

git clone {git repository url}

- 해당 프로젝트에 접근하여 프로젝트의 루트 디렉터리에 app.yaml 파일을 생성해준다. app.yaml 의 내용은 아래와 같이 한다.

runtime: nodejs20

- 그리고 해당 경로에서 Cloud SDK를 통해 앱 배포를 진행한다. 배포 내용을 확인하고 Y를 입력하고 잠시 기다리면 App Engine이 생성한 URL을 알려준다.

gcloud app deploy

3. 사이트 확인

- https 까지 적용된 URL을 확인할 수 있다. url은 보통 다음과 같은 형태이다. daring-emitter-123456.du.r.appspot.com/test

- app.yaml에 service 정보도 입력하면 그에 따라 url도 수정된다.

- 다음엔 도메인을 연결하여 사용하는 방법을 확인해보자.

4. GCP App Engine에 NodeJS Express 배포 요약

1단계: GCP 가입하기

Google Cloud Platform(GCP)에 접속하여 '무료로 시작하기’를 클릭한다.
계정을 생성하고 필요한 결제 정보를 입력한다.

2단계: App Engine 활성화

GCP 대시보드에서 App Engine 메뉴로 이동하여 활성화 버튼을 클릭한다.
Cloud Shell을 활성화하고, 배포하려는 프로젝트를 GitHub에서 clone한다.
```
git clone {your_git_repository_url}
```

3단계: app.yaml 파일 생성

프로젝트의 루트 디렉터리에 app.yaml 파일을 생성하고 다음과 같이 작성한다.
```
runtime: nodejs20
```

4단계: 앱 배포

Cloud Shell에서 Google Cloud SDK를 사용하여 앱을 배포한다.
```
gcloud app deploy
```
배포가 완료되면, 생성된 URL을 통해 배포된 앱을 확인할 수 있다.

5단계: 사이트 확인

HTTPS가 적용된 URL을 통해 배포된 사이트에 접속하여 정상 작동하는지 확인한다.

이 과정을 통해 NodeJS Express 앱을 GCP App Engine에 배포할 수 있다.

[Debug] Type 'String' is not assignable to type 'string'

구스피크 — Sat, 4 May 2024 15:25:19 +0900

TypeScript Error

에러로그

Type 'String' is not assignable to type 'string'. 'string' is a primitive, but 'String' is a wrapper object. Prefer using 'string' when possible.ts(2322)

index.d.ts(2324, 9):
The expected type comes from property 'src' which is declared here on type 'DetailedHTMLProps<ImgHTMLAttributes<HTMLImageElement>, HTMLImageElement>'

개발습관 만들기

“Type ‘String’ is not assignable to type ‘string’” 에러는 TypeScript에서 발생하는 일반적인 문제이다. 이 에러는 String 객체 타입이 아닌 기본 string 타입에 값을 할당하려고 할 때 발생한다. TypeScript에서는 String과 string을 다르게 취급하는데, String은 객체 타입이고 string은 기본 타입이다.

이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같다:

타입 단언(Type Assertion) 사용하기: 변수를 string 타입으로 명시적으로 단언할 수 있다.
```
let myString: String = "Banana";
let myFruit: string = myString as string;
```
const 단언 사용하기: TypeScript 3.4 이상에서는 const 단언을 사용하여 리터럴 타입을 확장하지 않고 그대로 사용할 수 있다.
```
let fruit = 'orange' as const;
```
타입 변환(Type Casting) 사용하기: 문자열 리터럴을 직접 할당하여 타입 변환을 피할 수 있다.
```
let myFruit: Fruit = "Banana";
```
null 병합 연산자(nullish coalescing operator) 사용하기: undefined 또는 null 값에 대해 기본값을 제공하여 타입 에러를 방지할 수 있다.
```
let name1: string = person.name ?? "";
```
비-널 단언 연산자(non-null assertion operator) 사용하기: 변수가 null이나 undefined가 아님을 단언할 수 있다.
```
let name1: string = person.name!;
```

개발습관 만들기

Java를 기본언어로 사용했기에 String을 사용하는 습관이 있다.

TypeScript에서 String과 string은 다른 타입이다.

마찬가지로 Number과 number는 다른 타입니다.

number,string, boolean, symbol은 primitive type 이고 Number, String, Boolean, Symbol은 참조 자료형이다.

둘은 다른 자료형이며 래퍼객체는 타입으로 사용해서는 안된다.

이유는 string이 String보다 효율적이고 안전하다. 추가 메타데이터와 함수들을 포함하는 객체보다 메모리 효율적이며, 객체타입보다 불변타입이 안전하다.String의 타입은 Object인 반면 string의 타입은 string이다.

앞으로 Interface 타입 제작시 primitive type을 사용하는 습관을 가지자.

무료 ChatGPT. Copilot.

구스피크 — Sat, 4 May 2024 15:17:45 +0900

개요

많은 매체로부터 ChatGPT에 대해 들었다.

그리고 우리의 일하는 방식이 이 생성형 AI에 의해 격변할 수도 있다는 이야기도 들었다.

사용하지 않았다면 설치하고 써보길 권한다. 아주 쉽고 무료인데, 정말 Why Not? 이다.

Copilot은 이미지 생성도 무료로 가능하다.

무료 ChatGPT. Copilot.

Copilot은 사용자가 다양한 요청을 할 수 있는 대화형 AI 도우미다.

Copilot 설치하기: Copilot은 마이크로소프트의 대표 챗봇으로, 마이크로소프트 엣지 브라우저에서 가장 잘 작동한다. 먼저, 마이크로소프트 빙에서 'Copilot’을 검색하고, 사이트에 접속한 후 '무료 버전의 Copilot 사용해 보기’를 클릭하여 설치할 수 있다.
로그인 과정: 설치 페이지에서 '로그인’을 클릭하고, 이메일 주소를 입력한 후 받은 코드를 사용하여 로그인한다.
Copilot 사용 방법:
- 메인 페이지에서 사용: 마이크로소프트 빙 검색창 옆에 있는 Copilot 아이콘을 클릭한다.
- 보조 페이지에서 사용: 마이크로소프트 빙 오른쪽 위에 있는 Copilot 아이콘을 클릭한다.
- 윈도우에서 사용: 윈도우 11의 경우, 오른쪽 아래에 있는 Copilot 아이콘을 클릭한다.
대화 시작하기: Copilot 메인 페이지로 이동한 후, 텍스트 박스에 원하는 질문이나 요청을 입력하고 '보내기’를 클릭한다.
대화 스타일 선택: Copilot은 다양한 대화 스타일을 제공합니다. ‘정확한’, ‘균형 있는’, ‘창의적인’ 중에서 상황에 맞게 선택할 수 있다.
새 창 열기 기능: 기존 대화와 관련 없는 새로운 주제를 다룰 때는 ‘새 창 열기’ 기능을 사용하는 것이 좋다.
이미지 업로드 기능: 이미지를 업로드하여 관련된 작업을 요청할 수 있습니다. 예를 들어, SNS에 올릴 사진을 업로드하고 관련된 글을 작성해달라고 할 수 있다.

Copilot은 정보 검색, 글쓰기, 아이디어 제공, 그림 생성 등 다양한 기능을 제공한다. 또한, 최신 정보를 바탕으로 한 여행지 정보 작성이나 최신 정보에 접근하여 처리하는 등의 작업도 가능하다.

Copilot 사용 가이드

- 앱 다운받기(안드로이드 플레이스토어, 애플 앱스토어)

앱 제작자가 Microsoft Corporation이다. 마이크로소프트웨어 공식 제공이다. 개인적으로 마이크로소프트웨어가 Bing을 AI 검색으로 트렌드를 바꾼다고 했을 때 구글 의존도가 너무 높은 상황에서 가능할까 싶었다. 그런데 이런 앱으로 AI 검색 시장을 선점하는 건 큰 의미가 있는 것 같다.

- 첫화면이자, 모든 화면이다. 아주 좋은 UX라고 생각한다. 로그인 화면을 제외하고는 모든 기능이 이 챗팅 화면에서 이뤄진다. 로그인을 하지 않으면 대화는 5번으로 제한되고, 이미지가 생성되지 않는다. 로그인은 마이크로소프트 계정으로 이뤄진다.

- GPT-4 모델을 사용할 수 있다. 아마 선택하지 않은 경우에는 GPT-3.5를 사용하지 않을까 싶다.

- Copilot과 나눈 이전 기록을 볼 수 없다. 이게 아쉬웠다. Copilot의 답변은 내가 알아서 잘 저장해야한다.

- 로그인한 경우, 한 대화에서 질문은 30번 가능하다. 30번동안은 Copilot이 나와의 대화를 기억한다는 의미이다.

- Goosepeak 황금거위 기타피크 그림을 그려달라고 요청해봤다.

- 이전 대화를 기억 못해서 몇개의 대화기록을 캡쳐할 수 없었지만, 내 말을 잘 알아듣고, 개선하여 다시 그려왔다.

- 다음으로 Volution에서 사용할 이미지를 만들어 달라고 했다.

- 말로는 잘못 이해했다고, 다시 만들겠다고 하더니, 거의 바뀐게 없는 결과물을 들고왔다. 이럴 때는 대화 자체를 종료 하고 다시 질문하는게 낫다고 하더라.

- 캡쳐하지 못했으나, 질문은 거의 유사했다. 이번에는 꽤 그럴듯한 결과물을 갖고 왔다.

MongoDB Atlas Data API로 CRUD API 만들기

구스피크 — Sat, 4 May 2024 14:43:34 +0900

개요

딸깍, 딸깍 몇번의 클릭만으로도 CRUD가 가능한 API서버를 간단히 만들 수 있다.

이전 글을 참고하여 MongoDB Atlas에 가입하고 NoSQL 셋팅하고 이 게시글을 보면 좋다.

( 아주 쉽게 MongoDB Atlas 개념/세팅 훑어보기 )

MongoDB Atlas Data API 만들기

- 좌측메뉴 중 Data API 를 선택한다. Http 요청으로 접속 가능하게 만들 Data Source를 선택하고 활성화 버튼을 클릭한다.

Atlas Data API 의 특징에 대한 공식문서다. (https://www.mongodb.com/docs/atlas/app-services/data-api/)

- 데이터 API는 생성되었고 테스트해보라는 모달을 확인한다.

* 첫째로 서버사이드 방식이다. API-KEY를 발급받고, 해당 Data API의 엔드포인트에 요청시 API-KEY를 헤더에 넣어주는 방식이다.

* 둘째로 웹브라우저 방식이다. 이메일/패스워드로 계정을 생성하고 로그인하여 인증하는 방식이다. 나는 API-KEY를 사용하는 방식이 훨씬 익숙하여서 서버사이드 방식으로 진행한다.

- Name your key에 키 이름을 어떻게 할지 적어주고 버튼을 누르면 API Key와 예제를 확인한다. 해당 화면을 벗어나면 API Key를 확인할 수 있다. 꼭 카피해서 잊지 않을 곳에 저장해두자. git으로 관리되는 코드에 넣는 행동은 절대 하지 말자.

CRUD API 통신 확인

- CURL을 사용한 테스트 코드를 그대로 복사해서 터미널 혹은 파워쉘 혹은 git bash에서 실행하면 정상적으로 통신된 것을 확인할 수 있다.

최종적으로는 mongoose를 사용하여 백엔드 코드를 정리할 계획이다. 공식문서를 보면 알겠지만, MongoDB Driver를 통해 접속하는 편이 부하나 대기시간이 더 짧다. 그럼에도 Data API를 선택한 이유는 절대적으로 구현이 쉽고, 빠르기 때문이다. 우선 빠르게 알파버전 제작하는 것을 최우선으로 하기 위해 mongoose 셋팅하는 시간까지 아껴서 개발속도를 높인다. 기본적인 CRUD는 가능하니 로직 구현을 못하는 수준도 아니다.

MongoDB Atlas 개념/세팅

구스피크 — Sat, 4 May 2024 14:38:25 +0900

MongoDb와 NoSQL

가능한 쉽게 MongoDB Atlas에 대한 개념을 알아보고 가이드대로 세팅해본다.

우선, MongoDB는 NoSQL DBMS다.
학교든, 학원이든, 어딘가에서 개발에 대해 공부를 했다면 MySQL이나 Oracle과 같은 RDB에 대해 알고 있을 것이다.

그렇다면 NoSQL은 뭘까.
NoSQL은 Not Only SQL의 약자로 RDB와의 가장 큰 차이는 컬럼을 고정하느냐이다.
RDB에서 테이블을 생성할 때에 아래와 같은 Create 문을 사용하여 table을 만드는 것을 봤을 것이다.

CREATE TABLE testTable(                               
  id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,                 
  name VARCHAR(20) NOT NULL,                          
  ouccupation VARCHAR(20) NULL,                       
  height SMALLINT,                                    
  profile TEXT NULL,                                  
  date  DATETIME,                                     
  CONSTRAINT testTable_PK PRIMARY KEY(id)             
);

RDB에서 Table 역할을 NoSQL에서는 Collection이 한다.
자세히 파고들면 두 개념은 명확히 다르지만 비슷한 역할을 한다정도로 생각하자

db.createCollection("test")

RDB는 Table 생성시 컬럼명과 타입, Null 허용여부, 기본값, 오토인덱싱, 포링키와 컬럼의 특징을 고정하는 반면,
NoSQL은 그저 Collection의 이름을 정하고 생성하면 된다.( option으로 사이즈, 오토인덱싱 여부 등 설정할 수 있다. )
Collection에는 Document라고 부르는 Json 형태의 데이터가 들어간다.
Document의 데이터는 Json 처럼 타입이 강제되지 않는다.
이를 보고 유연한 스키마라고 하고, 확장성있는 디자인이라고 부르기도 한다.
MongoDB는 NoSQL 진영에서 가장 대중적인 선택지이다.

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas는 MongoDB를 아주 쉽게 사용하는 방법이라고 볼 수 있다.
MongoDB는 오픈소스이기에 AWS, GCP, Azure 같은 Cloud 업체들은 MongoDB를 사용한 제품을 제공한다.
AWS에서 EC2나 Docker 컨테이너를 사용해 인프라를 직접 구성할 수 있는데, 프로덕션으로 관리하기에 소규모 개발조직에 적합하지 않다. 차라리 비용을 지불하면 보안이나 자동확장등을 지원해주는 Amazon DocumentDB나 Firebase 와 같은 다른 NoSQL 제품을 선택할 수 있다.

그럼에도 내가 Volution 프로젝트를 진행하면서 MongoDB Atlas를 선택한 이유는 가장 쉽고, 테스트 단계에선 충분히 free tier로 검증할 수 있다고 판단했기 때문이다. 또한 나같은 1인개발이나 소규모 개발조직은 DBA를 두기 어렵다. 자동관리형 제품을 선택하는 것이 내가 시간을 들여서 만드는 것보다 차라리 낫다.

어떻게 쉬운가.
24년 1월 3일 기준 MongoDB Atlas에 가입하고 설치하는 과정을 보자

- https://www.mongodb.com/ko-kr/cloud/atlas/lp/try4 접속, [무료로 시작하세요] 클릭

- 가입 혹은 구글 로그인, 후에 몇가지 survey 참여

- Atlas OverView 확인, Create 클릭

- 일단 Free로 제공되면서 Seoul을 제공하는 Cloud 중에 선택하자. Azure는 없다. 거리에 따른 속도차이가 분명 있다. Cluster 명을 정해주고 Create 버튼을 클릭한다.

- 읽고 쓸 권한이 있는 계정 정보를 생성한다.

- 접속가능한 IP를 설정하자. 지금 접속한 PC의 IP가 기본으로 들어가 있다. 이후에 함께 개발하는 개발자 혹은 Volution 서버의 IP를 여기에 추가하면 된다. IP는 반드시 외부IP를 확인해서 넣는다.

- 이 화면을 확인하고 Add Data를 클릭한다.

- Create Database on Atlas

- Database명과 Collection명(RDB에서 Table역할)을 넣고 Create. Capped collection과 Time series collection 은 해당 정보에 대해 구글링하고 본인이 필요하다고 판단되면 적용하자. 일단 Time series collection은 update와 delete가 어렵다. collection의 성질에 맞춰서 설정한다.

- 기본 셋팅 완료. Connect를 클릭하여 접속 주소까지 확인하면 끝이다.

Volution의 초기 운영은 이 Atlas를 통해 DB를 관리할 예정이며, 이후에 접속량이 많아지면 비용을 지불하거나 다른 Cloud 제품을 고려해볼 것이다. 그런데... 애초에 서버에서 Mongoose로 개발할 예정이라 Firebase나 DocumentDB가 고려사항일지는 모르겠다.

스트리밍 댓글/채팅 API(2) 유투브 Data API

구스피크 — Mon, 4 Mar 2024 20:31:59 +0900

Youtube Data API를 통해 영상의 댓글/채팅 데이터를 수집을 어떻게 하는지 살펴보자.

1. API Key 발급

Google Cloud의 API/서비스 메뉴에서 Youtube Data API v3를 추가하고 사용자인증정보 생성하여 API Key 발급

2. 데이터 수집 코드 작성 및 실행

수집한 데이터 예시 데이터다.

2-1. 유투브 영상 댓글 수집

google-api-python-client 라이브러리를 사용하여 유투브 영상의 댓글을 수집하고 그 결과를 살펴본다.

from googleapiclient.discovery import build

api_key = 'gcp 발급 API Key'
video_id = '수집하고자하는 Youtube 영상 id'

api_obj = build('youtube', 'v3', developerKey=api_key)
response = api_obj.commentThreads().list(part='snippet,replies', videoId=video_id, maxResults=100).execute()

항해 - 유다빈밴드 cover 영상 https://www.youtube.com/watch?v=CTn5Eryq_-E

데이터 결과

이츠 - 사라질 사람, 사라질 사랑 Fading Person, Fading Love https://www.youtube.com/watch?v=y_sQZK8Mgl0

영상 댓글 수집 결과

이런식으로 youtube.api.v3.V3DataCommentThreadService.List 메소드를 통해 해당 영상의 댓글과 작성자, 작성시기, 좋아요수 등의 목록 데이터를 확인할 수 있다.

2-2. 유투브 라이브 채팅 수집

유투브 라이브의 채팅을 수집하고 그 결과를 살펴본다.

백종원의 미식 방랑기! 스트리밍 https://www.youtube.com/watch?v=IB7zflbICFM

3. 확인사항 점검

개발언어, 댓글수집시기, 비용