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상태 기계란 무엇인가?상태 기계(State Machine)는 시스템이 다양한 조건에서 어떻게 동작하는지를 모델링하는 방법입니다. 이를 특정 시점에 유한한 수의 상태 중 하나에 있을 수 있는 기계로 생각할 수 있습니다. 이 기계는 받은 입력에 따라 상태를 변경하며, 각 상태에서는 특정 작업이나 출력을 수행할 수 있습니다.작동 방식의 개요:상태 : 시스템이 있을 수 있는 다양한 조건입니다. 예를 들어, 신호등은 빨간색, 노란색, 녹색의 상태를 가질 수 있습니다.전이 : 시스템이 한 상태에서 다른 상태로 이동하는 규칙입니다. 신호등의 예에서, 빨간 상태의 타이머가 만료되면 노란 상태로 이동하는 전이가 있을 수 있습니다.입력 : 상태 기계를 상태 변경하게 만드는 이벤트입니다. 예를 들어 사용자 동작, 센서 판독..

오늘날 대부분의 백엔드 서비스는 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 구현됩니다. 서비스는 비즈니스 기능에 따라 분리되어 디커플링을 실현하지만, 이로 인해 새로운 과제가 생깁니다. 서로 다른 비즈니스 서비스 간의 통신은 인터페이스를 통해 구현되어야 합니다. 두 서비스 간에 데이터 객체를 공유하려면 객체를 이진 스트림으로 변환한 후 네트워크를 통해 다른 서비스로 전송하고, 다시 객체로 변환하여 서비스 메서드에서 사용할 수 있어야 합니다. 이 인코딩 및 디코딩 과정을 직렬화(Serialization) 및 역직렬화(Deserialization)라고 합니다. 동시 요청이 많은 상황에서는 직렬화가 느리면 요청 응답 시간이 길어질 수 있으며, 직렬화된 데이터 크기가 크면 네트워크 처리량이 감소할 수 있습니다. 따라서 ..

여러분은 자신의 특정 요구에 더 잘 맞는 ChatGPT를 대체할 수 있는 서비스를 쓰고 싶으셨던 적이 있나요? 사업가, 콘텐츠 제작자, 학생 등 누구라도 적절한 AI 도구가 정보와 작업을 관리하는 방식에 크게 영향을 미칠 수 있습니다. 이 글에서는 2024년에 사용할 수 있는 최고의 ChatGPT를 대체하는 11가지 서비스를 깊이 있게 탐구하겠습니다. 글을 읽고 나면, 어떤 옵션이 여러분의 특정 사용 사례에 가장 적합한지 명확히 알 수 있을 것입니다.1. Simplified AI ChatSimplified AI Chat는 대화를 자동화하고 상호작용의 질을 향상하는 직관적인 방법을 제공합니다. 깊은 기술 지식 없이도 여러 작업을 효율적으로 관리할 수 있게 해주는 간단한 접근 방식 덕분에 매력적인 ChatG..

안녕하세요, 저는 자바 백엔드 개발 엔지니어 devloo입니다. 대형 언어 모델(LLM)의 응용에 큰 관심을 가지고 있는 저는, 이번 AI의 봄을 맞아 여러분께 흥미로운 소식을 전하려고 합니다. 바로 Spring AI입니다. 이번 글에서는 Spring AI와 Ollama 로컬 모델을 어떻게 통합할 수 있는지 자세히 소개해 드리겠습니다. AI와 자바의 만남을 통해 새로운 가능성을 탐구해보세요.Spring AI 2024년 2월 29일에 공식적으로 Spring AI가 Spring Initializr에 등록되었습니다. 이는 AI와의 상호작용을 보다 간편하게 하여 자바 작업에 LLM 모델을 통합하는 학습 곡선을 줄여줍니다. 이제 start.spring.io에서 사용 및 구성이 가능합니다.Spring AI는 인공지..

RESTful 은 현재 웹 데이터 인터페이스 설계에 있어 가장 선호되는 API 디자인으로 널리 채택되고 있습니다. 이러한 API를 디자인하는 기본 원칙들은 직관적으로 이해할 수 있지만, 세부적인 요소들을 정확히 구현하는 데는 주의와 노력이 필요합니다. 이 글은 RESTful의 디자인 세부 정보를 요약해 보고 이해하고 사용하기 쉬운 API를 디자인하는 방법을 소개하겠습니다. 1. URL 디자인 1.1 동사 + 목적어 RESTful의 핵심 아이디어는 클라이언트가 보낸 데이터 작업 지시사항이 "동사 + 목적어" 구조에 있어야 한다는 것입니다. 예를 들어, 명령어 GET /articles에서 GET은 동사이고 /articles는 목적어입니다. 동사는 일반적으로 CRUD 작업을 나타내는 다섯 가지 HTTP 메소드..

S.O.L.I.D. 원칙에 대한 논의 후, 이제 소프트웨어 컴포넌트 원칙을 살펴볼 시간입니다. 첫 번째 원칙 세트에서는 클래스, 인터페이스, 메소드와 같은 더 저수준에서 소프트웨어 시스템을 구조화하는 방법에 대해 이야기했습니다. 여기에서는 마이크로서비스, 컴포넌트, 플러그인, 패키지를 구축하는 방법에 대한 패턴을 고려하는 더 고수준의 원칙들에 대해 논의합니다. 컴포넌트 원칙에는 두 가지 주요 방향이 있습니다: 응집도 원칙과 결합도 원칙. 오늘 우리는 응집도 원칙과 그것이 스프링 부트 애플리케이션에 구현되는 방법을 다룰 것입니다. 응집도 원칙 응집도 원칙에서 주된 관심사는 그들의 응집도에 기반한 소프트웨어 컴포넌트의 구조화입니다. 클래스들이 서로 속해 있다면, 함께 구축되어야 합니다. 여기서 세 가지 주요..

챗GPT를 마스터하는 과정은 마치 어두운 방에서 큐브를 맞추는 것과 같습니다. 정확한 해답을 찾기까지 수없이 틀리는 일이 잦지만, 그 해결책은 분명 존재합니다. 이 글을 통해 그 해결책을 명확히 이해하게 될 것입니다. 복잡한 이론적 설명 대신, 실제로 효과적인 예시를 통해 챗GPT를 사용하는 실용적인 기술을 살펴보겠습니다. 챗GPT 초보자도 이 기술들을 통해 프롬프트를 자유자재로 다루는 데 필요한 능력을 키울 수 있습니다. 기술 #1: RTFC 프레임워크 RTFC는 약어이며 다음을 의미합니다: 역할(Role), 작업(Task), 형식(Format), 제약(Contrains) 처음에 약속했듯이, 각 기술을 예를 들어 설명하겠습니다. 시간을 낭비하지 않고 첫 번째로 바로 뛰어들어 봅시다. RTFC 프레임워크..

OpenAI가 개발한 텍스트-이미지 변환 모델인 Dall-E 3가 ChatGPT Plus 사용자에게 공개되었습니다. 이는 Midjourney나 LeonardoAI와 같은 추가 구독 서비스를 이용하지 않고도 ChatGPT 내부에서 AI 아트를 생성할 수 있다는 의미입니다. Dall-E 3을 이용한 이미지 생성은 다른 AI 도구들과는 약간 다릅니다. 예를 들어 Midjourney와 같은 도구들은 좋은 이미지를 얻기 위해 사용자가 프롬프트 엔지니어링을 학습해야 하지만, Dall-E 3을 사용할 때는 그렇게 복잡한 프롬프트 작성이 필요하지 않습니다. 실제로, 우리가 원하는 것을 간단히 설명하기만 하면 Dall-E 3가 대신 프롬프트를 생성해 줍니다. Dall-E 3이 다른 도구들과 어떻게 다른지 살펴보고, Mi..

이 멋진 AI 도구를 활용해 어떻게 돈을 벌 수 있는지 알아볼까요? 1. 콘텐츠 제작 & 프리랜서 글쓰기 웹사이트, 블로그, 마케팅 등에 필요한 고품질 글을 많이 찾고 있어요. ChatGPT는 이런 자료를 생성하는 데 아주 유용하죠. 수익 창출은 어떻게 할까요? 프리랜싱 사이트에서나 직접 클라이언트에게 글쓰기 서비스를 제공하세요. 단어당이나 글당 가격을 정하고, 경험이 쌓이면 더 높은 가격을 받을 수 있어요. 2. 소셜 미디어 관리 & 콘텐츠 소셜 미디어 관리에는 타겟 오디언스가 좋아할 콘텐츠가 필요해요. ChatGPT로 흥미로운 포스트나 캡션, 콘텐츠 캘린더를 만들 수 있어요. 수익 창출은 어떻게 할까요? 기업이나 개인에게 소셜 미디어 관리를 해 주세요. 포스트를 만들고 예약하고, 데이터 분석까지. 서..

1. 가독성과 유지보수성을 높이기 위해 서술적이고 의미 있는 변수 이름을 사용하세요. // 나쁜 예 int a; int d; // 좋은 예 int age; int elapsedTimeInDays; int daysSinceCreation; int daysSinceModification; int fileAgeInDays; 2. 마법의 숫자(magic numbers)를 코드에서 사용하지 말고, 대신에 상수로 선언하여 코드의 가독성과 유지보수성을 개선하세요. // 나쁜 예 if (status == 1) { // 뭔가를 수행 } // 좋은 예 private static final int ACTIVE_STATUS = 1; if (status == ACTIVE_STATUS) { // 뭔가를 수행 } 3. try-wi..