Information Technology

안녕하세요, IT 세상의 흥미로운 변화들을 함께 탐구하는 IT 덕후 여러분! 오늘은 우리가 몸담고 있는 SI 프로젝트 환경이 어떻게 진화해왔는지, 그 찬란한 역사와 함께 각 환경의 장단점을 깊이 있게 파헤쳐 보는 시간을 가져볼까 합니다. 옛날 옛적 더미터미널 시절부터 요즘 핫한 MSA 환경까지, 마치 타임머신을 타고 여행하는 기분으로 함께 떠나봐요! 1. 서론: SI 프로젝트 환경, 왜 이렇게 … 더 읽기

2025년 기준, Node.js 환경에서 사용되는 주요 프론트엔드 프레임워크는 다음과 같습니다: React Vue.js Svelte Angular Next.js Nuxt.js (Vue 기반) Ember.js Backbone.js Polymer Aurelia 이들 프레임워크는 Node.js 기반의 개발환경(NPM, npx 등)과 긴밀하게 통합되어 프로젝트 시작, 관리, 번들링, 배포에 효율적입니다. 주요 프론트엔드 프레임워크 비교표 프레임워크 장점 단점 React 컴포넌트 기반 구조, 높은 재사용성, 광범위한 생태계, 대규모 지원 JSX 문법 학습 … 더 읽기

마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 하나의 대형 애플리케이션을 작은 서비스(마이크로서비스)들의 집합으로 분할하여 각각 독립적으로 개발, 배포, 운영하는 방식입니다. 각 서비스는 자신만의 데이터 저장소와 비즈니스 로직을 갖고 자체적으로 운영됩니다. MSA 아키텍처의 일반적 레이어 구조 레이어 주요 역할 및 설명 API Gateway 외부와 내부 서비스간 트래픽을 중재. 인증·권한·라우팅·로깅 등 공통 정책 처리 Presentation 사용자 UI/UX 제공. 웹/앱·REST API 엔드포인트 등 … 더 읽기

1. 벡터 모델(임베딩 모델) 생성 데이터 전처리 원시 데이터를 정제 및 형식화 (결측값 처리, 불필요한 열 제거 등). 예시: 텍스트라면 소문자화, 특수문자 제거, 토큰화 등. 특성 추출(피처 벡터화) 및 임베딩 모델 학습 텍스트의 경우: TF-IDF, Word2Vec, BERT 등 사용. 예시 코드 (Python, HuggingFace Transformers): python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch # 임베딩 모델 … 더 읽기