네이버랩스의 인재상은 passionate self-motivated team player입니다. 어쩌면 '자기주도적 팀플레이어'라는 말은 형용모순(形容矛盾)일 지도 모릅니다. 하지만 우린 계속 시도했고, 문화는 계속 쌓여갑니다. 다양한 분야의 전문가들이 경계없이 협력하고 스스로 결정하며 함께 도전하는 곳의 이야기를 전합니다. How to work at NAVER LABSH2W@NL 시리즈 전체보기지난해 11월, 네이버랩스는 국내 기업 중 최초로 도로 HD맵 데이터셋을 무상 배포했습니다. 수많은 국내 자율주행 연구자들을 위해서입니다. 그렇다면, 왜 자율주행 연구에 HD맵은 중요할까요? 안전하고 효과적인 자율주행을 위해서입니다. 센서 데이터와 HD맵을 연동하면 고층 빌딩이 즐비한 도심에서도 현재 위치를 끊김없이 정확하게 인식할 수 있도록 해주고, 복잡하게 얽혀있는 도로 구조를 광범위하게 파악해 효과적인 경로 계획을 세울 수 있으며, 신호등/횡단보도 등의 위치를 HD맵을 통해 미리 확인해 실시간 인지 정확도를 높일 수도 있습니다. 그래서 네이버랩스는 자율주행 연구 시작 시점부터 HD맵 솔루션을 함께 연구해 왔습니다. 그 결과가 하이브리드 HD 매핑입니다. 항공사진과 MMS 데이터를 융합해 고정밀 지도를 만드는 기술입니다. 다른 어디에서도 시도하지 못했던, 가장 독창적인 방식의 매핑 솔루션은 어떻게 개발되었을까요? 그 주역들의 이야기를 들어보았습니다.Q. 왜 HD맵 기술을 개발하나요?HD맵은 도로 자율주행을 위한 시작(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 자율주행 시대가 온다고 합니다. 그렇다면, 반드시 그보다 먼저 필요한 것은 HD맵입니다. 자율주행 차량이 도로를 안전하게 주행하려면, 차선 단위의 아주 정밀한 정보가 필요하기 때문입니다. 보통은 MMS (Mobile Mapping System) 차량이 일일이 돌아다니며 수집한 도로 데이터로 HD맵을 제작하는 것이 일반적이지만, 이 방식은 소요되는 시간과 비용이 많습니다. 지역이 광범위해지면 더 많은 리소스가 필요하고요. 우리는 그걸 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 찾고 싶었습니다. 정확도는 유지하되, 도시 단위의 넓은 지역을 더 빠르고 효율적으로 제작하는 솔루션을 찾았습니다. 그 결과가 네이버랩스의 하이브리드 HD 매핑 기술입니다. 항공 사진을 통해 대규모 지역의 도로의 레이아웃과 건물 정보 등을 얻고, 이 위에 자체 MMS 차량인 R1으로 취득한 데이터를 정합해서 HD맵을 만듭니다. R1이 최소한만 주행해도 HD맵을 제작할 수 있기 때문에, 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다.(전준호|비주얼 피처맵 개발) 이렇게 완성된 HD맵에는 도로 자율주행에 필수적인 고정밀 정보들이 담겨 있습니다. 도로의 구조 정보인 로드 레이아웃 맵(Road Layout Map), 기하 정보를 가진 포인트 클라우드 맵(Point Cloud Map), 시각 정보를 가진 비주얼 피처 맵(Visual Feature Map) 등이죠.(신용호|센서 캘리브레이션) 우리가 하이브리드 HD 매핑이란 새로운 방식을 고안하고 완성할 수 있었던 건, 그 동안 지속적으로 개발해 온 자율주행 기술과 항공 사진 기반의 지도 생성 기술을 모두 내재화하고 있었기 때문이죠.도시 규모의 HD맵을 효율적으로 제작할 수 있는 독자 솔루션(이진한|PM/소프트웨어 개발) 사실 자율주행 기술을 연구하는 회사들은 많습니다. 그런데 독자적인 HD 매핑 기술까지 보유한 회사는 의외로 많지 않아요. 네이버랩스도 처음엔 그랬어요. 자율주행 프로젝트가 시작된 2016년 무렵엔 자체 HD 매핑 기술이 없다는 점이 아쉬웠어요. 센서만으로는 얻기 힘든 정보들을 미리 담아둘 수 있는 그릇이 HD맵인데, 바로 그 정보들이 자율주행의 성능을 높이는데 큰 역할을 하거든요. 결국 이 그릇을 만드는 방법을 내재화했죠. 이제는 도시 규모의 HD맵을 효율적으로 제작할 수 있는 독자 솔루션을 갖췄습니다. 실제로 이 결과물을 Localization에 바로 활용하여 자율주행 기술도 함께 고도화하고 있습니다.Q. 어떤 협업을 통해 개발되었나요?아웃풋이 바로 새로운 인풋이 되는(이진한|PM/소프트웨어 개발) 하이브리드 HD 매핑은 여러 분야의 전문가들이 함께 했습니다. 한 프로젝트의 결과물이 다른 프로젝트의 입력으로 연결되는 구조라고 할 수 있겠네요. 예를 들어 R1 하드웨어 장비 개발 프로젝트는 Sensor Calibration 프로젝트로 이어지고, 항공 매핑을 통해 만들어진 로드 레이아웃 데이터에 MMS 데이터를 연결하고… 이렇게 유기적인 의존 관계로 진행되었습니다.(이웅희|센서 데이터 툴 개발) 자체 개발한 MMS 차량인 R1에는 다수의 카메라, 라이다, GPS, 자이로센서 등 많은 센서들이 탑재되어 있어요. 이러한 개별 센서들에 대한 드라이버 개발은 물론 전체 센서 데이터가 동시에 들어왔을 때 유실 없이 저장할 수 있는 시스템 개발, 그리고 운용 소프트웨어 개발이 필요했습니다.(신용호|센서 캘리브레이션) R1이 수집된 데이터를 융합하기 위해서 반드시 필요한 과정이 있습니다. 캘리브레이션입니다. 각 센서간에는 상대적인 위치와 방향 등의 차이가 발생하는데, 캘리브레이션을 통해 정확하게 매칭을 시켜야 하죠. 그렇지 않으면 수집한 데이터들을 제대로 사용할 수가 없습니다.하늘과 도로에서 획득한 데이터를 융합하여 도시 규모의 HD맵 생성(김진석|항공 매핑) R1이 지상을 담당한다면, 저희는 하늘에서 찍은 정보를 활용합니다. 항공 사진을 통해 정확도를 획기적으로 높이는 방식을 개발했습니다. 항공 사진에서 8cm 해상도로 왜곡이 제거된 연직 정사영상(TrueOrtho)을 생성한 후, 도로 영역의 2D/3D 로드 레이아웃을 생성합니다. 여기에 R1이 수집한 포인트 클라우드 데이터를 정합하면, 대규모 지역의 HD맵을 빠르고 효율적으로 만들 수 있게 됩니다.(임준택|라이다 피처맵 개발) 이처럼 R1이 도로의 포인트 클라우드를, 항공기가 대규모 지역의 로드 레이아웃을 스캔해 결합하는 방식은 아주 새로운 솔루션입니다. 물론 그냥 붙인다고 HD맵이 바로 나오는 것은 아닙니다. 스캔 데이터에서 자동차나 사람같이 불필요한 부분을 지우는 딥러닝 모델을 만들고, HD맵을 사용할 차량이나 로봇을 위한 특징점을 추출하는 과정도 필수적입니다.서로 다른 분야의 전문가, 하나의 팀(전준호|비주얼 피처맵 개발) HD맵을 이루는 요소들, 즉 Road Layout Map/Point Cloud Map/Visual Feature Map 등의 구축 알고리즘을 각기 개발해, 이 데이터들을 잘 포함하고 있는 HD맵을 제작하는 거죠. 이렇듯 많은 팀의 협력으로 완성한 매핑 솔루션입니다. 항공 사진의 정합과 인식, MMS 차량의 데이터 수집을 위한 장비와 센서 시스템 구축, GPS와 LiDAR 데이터를 이용한 위치 인식 기술, 시각 정보 추출을 위한 딥러닝 기술 등 서로 다른 전문가가 하나의 팀으로 모여있어요. 같은 목적을 갖고 밀접하게 협업하기에 더 높은 수준의 연구와 개발이 가능한 것 같습니다.“결과도 중요하죠. 하지만 문제를 같이 정의하고, 함께 해법을 찾아가는 과정은 더 중요한 것 같아요. 그래야 좋은 결과가 이어질 수 있으니까요.”(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 다양한 분야의 전문가들이 모여 유기적인 협업이 언제든 가능하다는 것은 프로젝트에서 난항을 겪을 때 큰 힘을 발휘합니다. 예전에, 데이터 취득 시스템의 안정성에 문제가 생긴 적이 있어요. 그때 하드웨어 엔지니어와 소프트웨어 엔지니어들이 모두 모여 동시에 검토를 했습니다. 필드를 돌며 문제 발생 시점의 상황을 함께 체크하고, 그 중 기구 엔지니어 분들이 원인을 찾아 문제를 해결했습니다.(김상진|하드웨어 설계) 저도 그때가 기억나요. 차량 진동으로 인한 간헐적인 회로 단락이 원인이었죠. 짧은 시간에 가장 정확한 답을 찾기 위해 필요한 것은, 역시 유기적인 팀웍인 것 같아요.(신용호|센서 캘리브레이션) 팀이 없는 것처럼 협업이 잘 된다는 점도 자랑하고 싶어요. 함께 잘하기 위해서라는 목표만으로 일에 몰입할 수 있다는 건 정말 좋은 경험이죠.Q. 경과, 그리고 목표는?서울시 2,000km 로드 레이아웃 지도 구축(김진석|항공 매핑) 서울시 4차선 이상 도로 2,000km에 대한 로드 레이아웃 구축을 완료했습니다. 자율주행에 필요한 도로 구조 정보(차선, 중앙선, 정지선, 좌회전 등의 노면표시)를 정밀한 벡터 데이터 형식으로 변환했습니다. 서울시만큼 큰 대도시 규모의 매핑이란 관점에서 보자면, 국내에서 유일한 기술입니다.(김형준|시스템 소프트웨어 개발) 하이브리드 HD 매핑의 자체 프로세스가 정립되면서, 예전과 비교해 최소한의 작업으로 원하는 지역의 HD맵을 생성할 수 있게 되었습니다. 무상 공개한 판교 및 상암 지역 HD맵도 이 결과물 중 하나죠.(이진한|PM/소프트웨어 개발) 상암/판교 지역의 HD맵 무상 배포를 DEVIEW에서 발표했을 때가 정말 보람되었던 것 같아요. 국내에서 자율주행을 연구하고 있는 많은 기관에서 데이터셋 신청을 해주셨어요. 저희의 솔루션으로 만든 HD맵이 국내 자율주행 기술 고도화에 도움이 될 수 있었으면 좋겠습니다.(전준호|비주얼 피처맵 개발) 네이버랩스의 HD맵은 도로 위의 정밀 위치 인식을 최종 목표로 하고 있습니다. 예를 들어 Visual Feature Map의 경우 위치 인식에 필요한 최소한의 시각 정보와 기하 정보를 Descriptor 형태로 경량화 했기 때문에, 대규모 도심 지역의 데이터도 용량이 아주 작습니다. 이러한 최적화를 계속할 계획이고요.미래 모빌리티 세상으로 한 걸음 더(김상진|하드웨어 설계) 매핑 시스템 고도화의 목표는 결국 신뢰성 높은 지도를 만드는 것에 있습니다. 하드웨어 시스템의 신뢰성/유연성/운용성을 빠르게 개선하고, 이를 더욱 저비용으로 구현할 수 있도록 개발을 지속하고 있어요. 이런 연구들의 결과가 모이고, 이러한 고정밀 데이터가 쌓이면, 우리가 상상하고 있는 미래 모빌리티 세상을 더욱 앞당길 수 있다고 생각합니다.

 정말 좋아하는 일을 하면, 주말 또는 정해 놓고 쉬는 날이 없습니다. 어디선가 호탕한 웃음소리가 나면 백발백중 'Yong'의 웃음소리라는 것을 안다. 듣는 다른 이 또한 웃게 만드는 매력적인 웃음의 소유자 안드로이드 개발자이자 클라이언트팀의 리더 용을 지금 소개합니다.호탕한 웃음의 원천이요?"저는 기본적으로 일을 즐겁게 하자 라는 생각으로 일을 합니다. 함께 웃으면서 일하면 서로 함께 기분이 좋아지잖아요! 그게 저의 호탕한 웃음의 원천인 것 같습니다. 다른 분들께 매력적으로 보인다는 것은 처음 알았네요 :) 그리고 저는 원래 웃음이 많은 사람입니다"듣고 싶은 당신의 스푼 라이프클라이언트팀이 궁금합니다."클라이언트 팀은 세 파트로 나뉘어있습니다. IOS, AOS 그리고 Web입니다. 저희 팀은 다른 많은 부서들과 긴밀한 협업을 통해 제품에 대한 틀을 정의하고 프로그래밍이라는 구현 작업을 통해 제품을 만들어 사용자들에게 가치를 전달하고 있습니다. 저희는 사용자들에게 제품을 이용하는 편의성을 제공하며 사용자 상호 간의 소통의 창구적인 역할을 하게 됩니다. 또한, 사용자들의 다양한 행위를 통해 스푼은 사용자들에게 재미, 감동, 그 이상의 의미를 전달합니다. 결과적으로 사용자들이 인식하고 보고 느끼는 모든 것이자 스푼의 가치를 전달하는 최종적인 결과물이라고 할 수 있겠습니다. 그리고 저는 현재 팀에서 클라이언트 팀 리더이자 안드로이드 개발을 담당하고 있습니다."개발자 그리고 팀 리더가 되기까지"저는 원래 전공이 하드웨어 분야였습니다. 사실 원대한 꿈은 없었지만 제 스스로가 이공계에 마땅한 사람이라는 것은 알 고 있었어요. 하드웨어와 소프트웨어 가리지 않고 무언가를 개발하는 것을 좋아한다는 걸 알았거든요. 제가 진로를 선택했을 땐 안드로이드 개발이 구현되기 전이었어요. 그래서 서버랑 클라이언트(윈도우)이 둘 중에 진로를 선택해야 했었고 첫 회사에서 UI 쪽으로 업무를 시작하게 되었어요. 사실 애초 UX/UI에 관심이 많았고 적성에 맞다는 걸 느꼈어요. 제가 만든 제품을 누군가가 사용하는 것을 육안으로 보고 싶었거든요. 개발은 정말 보람된 일이자 저에게 자부심이기도 합니다.개발자로서 코딩만 하다가 팀 리더가 되어보니, 리더가 정말 힘든 일이라는 것을 알았어요. 어쩌면 코딩보다 더 어려운 일인 것 같아요. 상대방을 이해하고, 또 이해시키고 공감해야 하니까요. 제가 일을 하면서 가장 행복할 때는, 함께 한다는 느낌을 받을 때인 것 같습니다. 예를 들어서 아이디어 회의를 할 때 모두가 같은 마음으로 함께 이루어간다고 생각이 들 때가 가장 뿌듯하더라고요."함께 일하고 싶은 사람 저는 솔직한 사람을 좋아합니다. 본인의 생각을 진솔하게 이야기하고, 공감대를 잘 형성할 수 있는 사람이요. 결국 일은 사람과 사람이 함께 하니까요.  알고 싶은 Yong의 이야기나를 표현하는 한마디 - '바람'저는 자유로운 사람이 되고 싶어요. 바람처럼 유유자적하면서, 무언가 하고 싶은 것이 있을 때 자유롭게 즐길 수 있으며, 구속받지 않는 삶을 살고 싶습니다.나만의 스트레스 해소법"제가 게임을 정말 좋아해요. 거의 모든 온라인 게임은 다 했던 것 같아요. 와우, 블리자드, 배그, 오버워치 등등 정말 많이 했는데 사실 지금은 잘 안 하는 것 같아요. 예전에 마케팅팀 테드랑 주말마다 함께 온라인에서 만나서 게임을 했었는데 테드가 결혼하고 저도 아이와 함께 시간을 보내다 보니 점점 게임을 안 하게 되더라고요. 게임을 왜 좋아하냐고요? 일단 재미있잖아요! 그리고 스트레스 푸는데 아주 좋아요. 게임에 몰두하고 나면 잡생각이 없어지거든요. 게임도 개발과 비슷해요. 온전히 집중해서 하지 않으면 모든 게 틀어지거든요. 게임은 집중력 향상에도 굉장히 좋습니다!"개발은 '예술'과 같아요 "주말에 집에서 일하는 이유요? 일이 많아서나 해야 해서 하는 것은 아니에요. 단지 자유롭게 하고 싶을 때 하는 편입니다. 좋아하고 즐거운 일이니까요! 개발은 하나의 예술이라고 생각합니다. 화가가 요일을 정해놓고 그림을 그리지 않는 것처럼 개발자도 똑같아요. 좋아하는 일을 한다면 그건 일이 아니라고 생각이 들거든요. 저에게 개발은 그렇습니다. 제게 개발은 재미있는 하나의 예술과 같아요"Yong은1. 사진, 그림, 음악 등 예술에 관심이 아주 많습니다!(피아노 독주회, 전시회에 종종 가신다고 합니다. 특히나 클래식과 재즈를 좋아합니다)2. 가리는 음식은 없지만, 한식류를 좋아합니다!팀원들이 Yong을 한마디로 표현한다면?Edward Jung 曰: 웃지만 무서운 관리자 - “언제나 웃음으로 대하시지만 내가 웃는 게 웃는 게 아니야라고 느껴짐…”Julia Na 曰: 행복한 리더 - "호탕한 웃음소리가 트레이드 마크. '행복하세요'라고 말하며 팀원들에게 긍정기운을 전파합니다."Michael Chung 曰: 따뜻한 마음을 가진 개발자 - “팀원들 하나하나 직접 챙기기 때문”Roy Choi 曰: 온화한 아버지 - "개발 실력은 기본, 팀원들을 챙기며 일정 조율 및 커뮤니케이션 능력까지 겸비한 그는 클라이언트팀의 아버지"Raymond Hong 曰: 허허실실 웃음 가득 리더 - "꼼꼼히 팀원과 프로젝트를 챙기기 때문"

eBrain에서 진행하는 "개발자 채용 시 기술검증 어떻게 할 것인가"라는 미니 워크숍을 다녀왔다. 항상 고민하고 있는 주제이기도 하고 개인적으로 팬심(?)을 가지고 있는 김창준님의 강의라 한시간 거리를 극복했다.  이미 창천향로님이 강의 내용을 잘 정리해 주셨다. 하지만 내 자신의 학습을 위해 강의 내용을 재해석 해서 적어 본다. 빠져든다! 1. 현재 기술력 검증의 문제점최근의 개발자 채용에 사용되는 기술력 검증 방식은 다음과 같은 것들이 있다.  온라인 코딩 테스트 (최근에 여러 가지 플랫폼도 있다)손 코딩 테스트기술 인터뷰과제 제출이 중 최근에는 주로 알고리즘에 대한 코딩 테스트가 주가 되는 것 같다. 생각보다 난이도가 있어서 재직자들이 “이런 문제면 저는 못 들어왔을 것 같아요”라고 하는 경우도 있다. 코딩 테스트에 대해 두 가지 사례를 들어 질문을 던져 본다.  삼각형 판별 문제삼각형 판별 문제는 세 좌표가 주어졌을 때 이 삼각형이 어떤 삼각형인지 (정삼각형, 이등변 삼각형, 둔각 삼각형 등)를 맞추는 것이다. 이 프로그램이 잘 동작하는지를 검증하는 것이 QA 동네의 ‘Hello World’ 문제다. 이 문제가 주어지면 초보자들은 그냥 문제를 푼다. 하지만 전문가는 문제를 풀지 않고 “이 프로그램을 누가 쓸 것인가요?”를 물어본다. 콘텍스트에 따라서 완전히 다른 테스트의 설계가 필요하기 때문이다.  코딩 테스트도 이와 비슷하다. 코딩 테스트는 단순화된 문제를 푼다. 즉 맥락이 제거된 상태에서의 문제를 푼다. 실무는 종합적인 환경에서 이뤄진다. 따라서 이 문제를 잘 푼다는 것이 실무를 잘할 수 있는 것을 의미하지 않을 수 있다.  질문) 우리의 코딩 테스트는 과연 실무에서의 실력과 높은 상관관계가 있는가?  전문성 연구개발자는 종종 전문성의 연구 대상이 되곤 한다. 이때 연구비를 이유로 주로 혼자서 빠르게 풀 수 있는 문제로 실험이 이뤄진다. 하지만 이런 식의 실험들에서 “토이 문제”가 아닌 “복잡하고 확장된 문제"를 전달했을 때 전혀 다른 결과가 도출된다는것을 알게 되었다.  복잡한 문제, 즉 실제 문제를 풀 때는 인지적 전략이 많이 바뀐다. 또한 사회적 요소도 필요하다. 이런것들을 “토이 문제”로 검증하기는 쉽지 않다. X를 테스트하면 X를 잘하는 사람을 뽑게 된다.  즉, 알고리즘 코딩 테스트를 하면 알고리즘 코딩 테스트에 능한 사람을 뽑게 된다. 질문) 실무에 최대한 가까운 상황을 제한된 면접 시간 내에 만들어 내려면 어떻게 해야 할까? 2. 개발자 채용은 어떻게 해야 할까?채용이 더 크리티컬 한 곳이 있다. 델타포스, 네이비씰과 같은 특수부대이다. 이곳에서는 사람을 어떻게 뽑을까?  작전 지역을 설정 해 두고, 보급품과 군사장비를 실제 작전 수행 환경과 같이 조성해 놓는다. 그곳에서 직접 작전을 수행하는 것을 시뮬레이션 한다.이를  교관이 직접 따라가며 기록과 채점을 한다.  개발자의 면접 시에도 최대한 실제와 비슷한 환경을 구축하는 것이 좋다. 코딩 문제처럼 맞고 틀림만 보는 것이 아니라 과정에 대한 채점이 이뤄져야 한다. 3. 효과적인 기술력 검증을 위해서는 어떻게 준비해야 하는가?1) 우리가 하는 일을 분석한다.  우리가 하는 일에 코딩만 있는 것이 아니다. 설계도 하고, 버그도 찾고, 장애 해결도 하고, 커뮤니케이션도 한다.  2) 대표 케이스들을 뽑거나 만들어 내야 한다.  예를 들어 새롭게 코드를 작성하는 것보다 기존의 기능을 파악해서 코드를 수정하는 일을 더 많이 한다면 이런 상황을 문제로 만드는 것이 좋다.  3) 대표 케이스들로 파일럿 테스트를 해본다.  우리 회사의 뛰어난 개발자 3명과 평범한 개발자 3명에게 이 문제를 풀게 해보고 이를 기준으로 채점표를 만들어야 한다. 어느 누가 평가해도 비슷하게 나오도록 해야 한다. 뛰어난 개발자의 문제 풀이 방식을 기준으로 채점 기준을 만들 수 있다. 예를 들면 다음과 채점 기준이 나올 수 있다.  질문을 5개 이상 한다.코딩하는 과정에서 반복적인 실행을 한다. 4) 면접 후에는 결과에 대한 논의가 필요하다.  특정 항목에 대해 채점 기준이 다른 경우 이에 대한 논의 과정이 필요하다. 이는 면접관의 훈련에 도움이 된다.   4. 실습실제로 면접 문제 만드는 것을 실습해 보자.1) 수강생의 제안다음과 같은 면접 문제는 어떨까요?첫날 출근을 했는데 회사 웹서비스가 죽었습니다. 어떻게 하면 좋을까요? 2) 코칭좀 더 게임스럽게 만들어 본다. 실제 토이 서버를 죽여 놓고, 쉘을 주면서 실제로 어떻게 해결 하는지 살펴본다.옆에 조언을 줄 수 있는 가상의 3년 차 팀원(NPC처럼)을 제공한다. 제한된 답변을 하도록 한다.면접자가 다음과 같은 경우면 더 높은 점수를 줄 수 있다. 실제 업무를 할 때에는 이런 상황까지 이어진다는 것을 유념하자.  문제의 원인을 밝힌 이후에 이 문제를 근본적으로 해결하기 위한 후속조치를 말한다. 개발팀 내에 이 원인과 해결에 대한 공유를 한다.  5. 질문 답변1) 필터링의 목적으로 코딩 테스트는 의미가 있나요? 간단한 문제를 던져서 못 푸는 사람을 필터링하는 것으로는 의미가 있다. 하지만 그 이상의 목적으로 사용하는 것은 조심해야 한다고 생각한다.코딩 테스트라는 과정은 특히 지원자에게 많은 비용이 드는 과정이기 때문에 조금 더 경제적인 방법들이 있다. 예를 들면 “행동 기반 인터뷰”가 있다. 과거에 있었던 행동에 대한 구체적인 질문을 던지는 것이다.또한 코딩 테스트는 지원자에게 상당히 스트레스를 주는 방법이고, 지능이 높은 사람은 오히려 스트레스에 취약하다는 연구가 있다. 따라서 코딩 테스트를 진행하더라도 스트레스를 덜 주는 방향을 고민해야 한다.  2) 블라인드 테스트(이력서를 보지 않고 면접)의 장단점? 결국 코딩 테스트에 적합한 사람을 뽑게 될 것 같다. 코딩 테스트라는 것이 훈련 과정이 필요하기 때문에 입사에 대한 갈망을 볼 수는 있겠다. 질문 시에는 실무와 관련이 깊은 질문을 하면 좋겠다. 역시나 과거의 행동에 기반한 질문이 편향이 적고 많은 정보를 얻을 수 있다. 예를 들면 “팀장이 한 달 걸릴 일을 일주일 만에 끝내라고 한 적이 있나요? 그때 어떻게 하셨나요?”와 같은 질문이다. 3) 끈기, 성실 여부를 판단할 수 있을까요? 주위에서 끈기, 성실이라는 키워드를 생각하면 떠오르는 사람이 있을 것이다. 그 사람의 구체적인 행동을 기반으로 면접 문제를 만들어내는 것이 좋다. 행동에 대한 질문을 할 때에는 과거에 대한 질문을 하는 것이 좋다. 사람은 미래에 대해서는 거짓을 이야기 하가 쉽지만 과거의 이야기를 할 때에는 과거의 상황을 조작하는 동시에 거짓말을 하기가 쉽지 않다.  4) 채용 여부는 실력에 기반하게 되는데, 결국 연봉은 연차에 따라 주게 된다. 좀 더 세밀하게 측정할 수 있는 방법이 있을까? 임시 월급을 주고, 1달 혹은 3달 뒤에 급여를 적용하는 방법이 있다. 실제 환경에서는 보다 정확하게 퍼포먼스를 측정할 수 있다.  하지만 입사할 때 연봉이 중요한 요소가 되지 않게 하는 것이 더 주요한 방법이다. 내재적 동기를 갖게 하는 것이 더 중요하다. 연봉 인상에 따른 동기는 최대 3 달이면 없어진다. 외재적 동기는 점점 내재적 동기를 감소시킨다. 그 일을 즐기지 않게 되고, 하기 싫어지고, 성과가 없어진다. 연봉 말고 다른 협상 거리를 많이 가지고 있어야 한다. 연봉이 여러 가지 조건 중 하나가 되어야 한다.  5) 현재 잘하는 사람을 기준으로 채점 기준을 만들었다면, 다른 장점이 있는 사람이 탈락되지 않을까? 만일 현재 채점기준에는 적합하지 않지만, 다른 측면에서 장점이 있는 사람이 있다면 그 측면을 반영한 채점 기준을 만들어야 한다.  채용에 대해서 틀린 선입견을 가지고 있는 경우가 많이 있다. 예를 들면 술을 잘 먹는 사람이 협력을 잘한다.라고 생각하는 것이다. 그 반례가 있는지를 생각해 보면 그런 선입견을 깨는데 도움이 된다.  6) 비개발자와 함께 면접을 할 때 합의가 힘든 경우가 있다.  회사 안에서 어떤 사람을 뽑고 싶은지 합의가 필요하다. 우리 회사에서 핵심 인재를 추린 다음에 이 사람들의 공통점을 찾아서 인재상을 만들어야 한다.  7) 전화면접 괜찮을까요? 화상면접이 더 효과적인진 않을까요? 억양이 포함되어 있는 대화는 90%의 정보를 전달할 수 있다고 본다. 그 사람의 생각을 충분히 전달받을 수 있기 때문에 화상면접이 크게 더 효과적이라고 생각하지는 않는다.  우리나라에서는 많이 하지 않지만 면접에 대한 비용이 저렴하기 때문에 전화면접이 효과적인 수단이라고 생각한다. 단, 전화면접을 하기 전에 기준이 명확해야 한다. 느낌만으로 판단을 내리는 것은 의미가 없다. 8) 사내 전문가가 없는 영역에 대한 채용을 해야 한다면? 회사 외부의 전문가 몇 분을 찾아가서 그분들의 경험을 듣는다. 그 경험들에 기반해서 면접 문제를 만든다. 도메인에 관계없는 전문성이 있는지는 검증할 수 있는 방법이 있다. 즉, 전문가의 특징이 있다. 전문가는 공부를 한다. 실력을 향상하기 위한 꾸준한 노력을 한다.전문가는 확정적이지 않고 유연하다. 9) 러닝 커브가 좋은 사람을 찾는 방법은? 소규모 회사일수록 현재는 저평가되어 있지만 성장 가능성이 있는 사람을 채용해야 한다. 사실 능력 좋은 사람이 노력도 많이 한다. 뛰어난 사람은 “의도적 수련”의 양이 많고 질이 좋다.  학습에 관련된 테스트를 할 수도 있다. 예를 들어 “새로운 언어로 작은 프로그램을 작성해 보세요. 그리고 그 과정을 타임 로그로 남겨보세요” 와 같은 문제를 보면 학습 자체에 대한 능력을 테스트할 수 있다.  10) 개발을 잘하는 친구는 리드를 안 하려고 하고, 상대적으로 부족한 친구는 리드를 하려고 합니다.  개발을 잘하는 것에 대해서 생각해 볼 필요가 있다. 보통 개발을 잘한다고 하면 코딩을 잘하는 것만 생각하지만 협력에 대한 것이 포함되어야 한다. 흔히 하는 실수가 코딩 실력만 보고 리더를 삼으려고 하는 것이다.  내가 좋아했던 상사를 생각해 보고 그 사람의 특징을 생각해 보는 것부터 시작해 보는 것이 좋겠다. 개발 트랙, 매니저 트랙으로 나눠서 이야기하는 것은 좋지 않다.   6. 후기좋은 시간이었다. 워크숍에 참여하고 나서 어떻게 실력을 검증할것인가에 대해 구체적인 방향이 잡혔다. 우리가 현재 하고 있는 것들 중에 도움이 되는것과 그렇지 않은것이 구분 되었다. 8퍼센트에 좋은 분을 모실 수 있게 하나씩 시도해 봐야겠다.#8퍼센트 #에잇퍼센트 #개발자 #워크숍 #워크샵 #채용워크숍 #채용워크샵 #후기 #참여후기

지금까지 Linear Regression, Logistic Regression 모델을 만들어보았는데요. 우리가 만든 모델이 과연 잘 만들어진 모델이라고 볼 수 있을까요? 이를 알기 위해서 이번 4주차 수업에서는 우리가 만든 모델의 적합성을 보다 객관적으로 평가하기 위한 방법으로 교차 검증(Cross Validation)과 정규화(Regularization)를 배웠어요. 차례대로 하나씩 알아볼까요?1. Cross Validation교차 검증은 새로운 데이터셋에 대해 반응하는 모델의 성능을 추정하는 방법이에요. 학습된 모델이 새로운 데이터를 받아들였을 때 얼마나 예측이나 분류를 잘 수행하는지 그 성능을 알기 위해서는 이에 대한 추정 방식이 필요해요. 먼저 Whole population(모집단)에서 Y와 f를 구하기 위해 Training Set(모집단에서 나온 데이터셋)에서 f와 똑같지 않지만 비슷한 모델 f^를 만들어요. 그리고 이 모델을 모집단에서 나온 또 다른 데이터 셋인 Test Set을 이용하여 확인해요. 하지만 일반적으로 Test Set이 별도로 존재하는 경우가 많지 않기 때문에 Training Set을 2개의 데이터셋으로 나눠요. 이 Training Set에서 Training Set과 Test Set을 어떻게 나누느냐에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있어요. 이런 테스트 방법을 교차 검증(Cross validation)이라고 해요.이번 시간에는 교차 검증 방법으로 LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)와 K-Fold Cross Validation을 알아봤어요. LOOCV(Leave-One-Out Cross Validation)LOOCV는 n 개의 데이터 샘플에서 한 개의 데이터 샘플을 test set으로 하고, 1개를 뺀 나머지 n-1 개를 training set으로 두고 모델을 검증하는 방식이에요.K-Fold Cross ValidationK-Fold CV는 n 개의 데이터를 랜덤하게 섞어 균등하게  k개의 그룹으로 나눠요. 한 개의 그룹이 test set이고 나머지 k-1개의 그룹들이 training set이 되어 k번을 반복하게 돼요. LOOCV도 n-fold CV로 볼 수 있어요!코드로 나타내기Step1. 데이터 생성 & train set과 test set  단순 분리# model selection modulefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis# read datadf = pd.read_csv('data/data01_iris.csv')data = df.iloc[:,:-1].as_matrix()target = df['Species'].factorize()[0]LOOCV와 K-Fold CV에 사용할 데이터를 구하는 코드에요. data 파일 안의 data01.csv 파일을 읽어서 데이터 프레임 형태로 가져와요.df(데이터 프레임) 안에는 이와 같은 105개의 데이터 셋이 저장되어 있어요.df(데이터 프레임)의 Sepal.Length부터 Petal.Width의 값들을 매트릭스 형태로 data에 할당해요.Species에는 ‘setosa’, ‘versicolor’, ‘virginica’ 값들이 있는데요. factorize() 을 이용하여 setosa는 0, versicolor는 1, virginica는 2로 바꿔줘요.# random splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(            data, target, test_size=0.4, random_state=0)X_train.shape, y_train.shapeX_test.shape, y_test.shape그다음에는 data와 target 데이터를 가지고 training set과 test set으로 6:4로 나눠요.X_train.shape = (90,4),  X_test.shape = (60, 4)가 돼요.# LDA f = LinearDiscriminantAnalysis() f.fit(X_train,y_train) y_train_hat = f.predict(X_train) table_count(y_train,y_train_hat) f.score(X_train,y_train)LDA(Linear discriminant analysis)는 대표적인 확률론적 생성 모형이에요. 즉 y의 클래스 값에 따른 x의 분포에 대한 정보를 먼저 알아낸 후, 베이즈 정리를 사용하여 주어진 x에 대한 y의 확률 분포를 찾아낸다고 해요.Step2. test set 준비(1) LOOCV으로 test set 준비# leave-one-out  from sklearn.model_selection import LeaveOneOutloo = LeaveOneOut()loo.get_n_splits(X_train)scv = []for train_idx, test_idx in loo.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) get_n_splits() 함수를 사용하여 (90,4)의 shape을 가지는 X_train을 90개로 나눠요.test set에 0부터 89까지 하나씩 할당되고 할당된 숫자 외의 나머지 숫자들은 training set으로 모델을 검증해요. 위의 결과에서도 볼 수 있듯이 test set에 0이 할당되면 train set에는 1 ~ 89가 할당되어 모델을 검증하게 돼요!(2) K-fold CV로 test set 준비# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import KFoldkf = KFold(5)kf.get_n_splits()scv = []for train_idx, test_idx in kf.split(X_train):    print('Train: ',train_idx,'Test: ',test_idx)    f.fit(X_train[train_idx,:],y_train[train_idx])    s = f.score(X_train[test_idx,:],y_train[test_idx])    scv.append(s) KFold(5) : 위에서 배운 k-fold 교차 검증에서 k를 5로 설정하여 우리가 가지고 있는 데이터 셋을 5개의 그룹으로 나눠서 교차 검증을 할 거예요.kf.get_n_splits()를 사용하여 5번 교차 검증할 것을 정해요.위에서 90개의 데이터셋을 5개의 그룹으로 나눴어요. 그리고 각 그룹 한 개씩 test set으로 정하고 나머지 그룹들은 training set으로 할당하고 모델을 검증해요. 예를 들어 그룹 1이 0~17, 그룹 2가 18 ~ 35, 그룹 3이 36~53, 그룹 4가 54~71, 그룹 5가 72~89라고 할 때, test set에 그룹 1을 할당하면 train set에는 그룹 2, 3, 4, 5가 할당되어 모델을 검증하게 돼요.Step3. 교차 검증 시행CV는 단순히 데이터 셋을 나누는 역할을 수행할 뿐이에요. 실제로 모형의 성능(편향 오차 및 분산)을 구하려면 이렇게 나누어진 데이터셋을 사용하여 평가를 반복해야 해요. 이 과정을 자동화하는 명령이 cross_val_score()이에요.# K-fold CVfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoref = LinearDiscriminantAnalysis()s = cross_val_score(f,X_train,y_train,cv=3)cross_val_score(f, X_train, y_train, cv=3) : cross validation iterator cv를 이용하여 X_train, y_train을 분할하고 f에 넣어서 scoring metric을 구하는 과정을 반복해요.2. Regularization앞서 말한 우리의 목적은 우리의 데이터셋에 맞는 Y와 f를 구하는 것이었어요. f를 결정하기 위해서는 먼저 결정해야 하는 요소가 있어요. 아래 다섯 가지가 f를 결정하는 요소들이에요.- Model family : linear, neural 등 방법론 결정- Tuning parameter : 모델에 맞는 파라미터 조절 - Feature selection(특징 선택) : 많은 데이터 중 어떤 데이터를 쓸지 고르는 것 - Regularization(정규화)  - Dimension reduction(차원 축소)f를 결정하는 요소 중 Regularization(정규화)에 대해 알아볼게요!정규화 선형회귀 방법은 선형회귀 계수(weight)에 대한 제약 조건을 추가함으로써 모형이 과도하게 최적화되는 현상(과최적화, overfitting)을 막는 방법이에요. 모형이 과도하게 최적화되면 모형 계수의 크기도 과도하게 증가하는 경향이 나타나요. 따라서 정규화 방법에서 추가하는 제약 조건은 일반적으로 계수의 크기를 제한하는 방법이에요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법이 사용돼요.Ridge Regression머신 러닝에서는 모델의 오차를 찾기 위해 보통 최소제곱법(Least squares fitting)을 이용하여 β를 최소화시켜요. 위의 RSS는 잔차제곱식으로 예측값과 실제 값 사이의 차이를 구하는 식이에요. 회귀분석의 계수 값을 RSS을 최소화하는 β값을 찾음으로써 구할 수 있어요.Ridge Regression은 최소제곱법에 가중치들의 제곱합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 갖는 방법이에요. λ는 기존의 제곱합과 추가적 제약 조건의 비중을 조절하기 위한 하이퍼 파라미터에요. λ가 크면 정규화 정도가 커지고 가중치의 값들이 작아져요. λ가 작아지면 정규화 정도가 작아지며 λ가 0이 되면 일반적인 선형 회귀 모형이 돼요.코드로는 아래와 같이 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Ridgef = Ridge(alpha=0.5)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)LassoLasso는 가중치의 절댓값의 합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 가져요. 아래와 같이 코드로 나타낼 수 있어요.from sklearn.linear_model import Lassof = Lasso(alpha=1.0)f.fit(xtrain,ytrain)f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Elastic NetElastic Net은 가중치의 절댓값의 합과 제곱합을 동시에 제약 조건으로 가지는 모형이에요. 코드로는 아래와 같아요.from sklearn.linear_model import ElasticNetf = ElasticNet(alpha=0.1,l1_ratio=0.5)f.fit(xtrain,ytrain) f.intercept_,f.coef_f.score(xtrain,ytrain)f.score(xtest,ytest)Lasso와 Ridge Regression의 차이점왼쪽 : Lasso, 오른쪽 Ridge Regression위의 두 그림은 Lasso와 Ridge Regression의  차이점을 잘 나타내는 그림이에요. 초록색 부분은 회귀계수(회귀분석에서 독립변수가 한 단위 변화함에 따라 종속변수에 미치는 영향력 크기)가 가질 수 있는 영역이고 빨간색 원은 RSS가 같은 지점을 연결한 것을 보여주는 것으로 가운데로 갈수록 오차가 작아져요.Lasso와 Ridge Regression 모두 RSS를 희생하여 계수를 축소하는 방법이라는 공통점이 있어요.하지만 Ridge Regression과 Lasso의 가장 큰 차이점은 Ridge 회귀는 계수를 축소하되 0에 가까운 수로 축소하는 반면, Lasso는 계수를 완전히 0으로 축소화한다는 점이에요.Cross validation(교차 검증)과 Regularization(정규화)에 대해 알아보았는데요. 간단히 요약해 볼게요.Cross validation(교차 검증)은 머신러닝 모델의 타당성을 검증하는 방법 중의 하나로, 특정 데이터를 training set과 test set으로 분할한 뒤 training set을 활용해 학습하고 test set으로 테스트하여 학습의 타당성을 검증하는 방법이에요. 교차 검증에는 여러 가지 방법이 있는데 그중에서도 우리는 LOOCV와 K-Fold CV를 배웠어요.Regularization(정규화)는 모델의 일반화 오류를 줄여 과적합을 방지하는 방법을 말해요. 일반적으로 Ridge Regression, Lasso, Elastic Net 이 세 가지 방법을 사용해요.이상적인 머신러닝 모델을 만들기 위해 고려해야 할 점들은 정말 많은 것 같아요. 우리가 만든 모델이 적합한 모델인지 이번 수업시간에 배운 교차 검증과 정규화를 통해 잘 살펴봐요!* 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 4주차 수업에 대하여 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

웹 애플리케이션을 개발할 때 기능적으로는 무관하지만, 사용자에게 인터렉티브하고 심미적으로 예쁜 디자인을 제공하고 싶은 경험이 있을 것입니다. 하지만 막상 직접 구현을 하는 것은 생각보다 시간이 오래 걸리고, 구현하더라도 양질의 UI가 나오지 않는 경우들이 있습니다. 그래서 이번 글에서는 쉽고 빠르게 양질의 UI를 제공해주는 라이브러리를 소개해 드리려고 합니다.Spin.js작업을 완료하거나 페이지가 넘어갈 때 아무런 말도 없이 그냥 기다리는 경우가 있습니다. 이럴 경우 사용자에게 현재 기다리는 중이라는 것을 표현하는 것이 좋습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Spin.js입니다.Spin.js는 위의 그림과 같이 로딩 중이나 무언가를 진행 중이라는 것을 알려주는 사용하기 쉬운 Javascript 라이브러리입니다. 이미지 없이 사용되어 매우 가볍게 사용할 수 있습니다. 그리고 사용할 때 쉽게 설정하여 사용할 수 있으며 대다수 브라우저를 지원합니다.Spin.js / DownloadDatatables많은 양의 정보를 쉽게 볼 수 있도록 테이블로 정리해야되는 경우가 있습니다. 그러나 많은 양의 정보를 처리할 때 쉽게 원하는 정보를 찾을 수 있어야 하고 정보가 쉽게 정렬이 될 수 있어야 합니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Datatables입니다.Datatables는 위의 그림과 같이 테이블을 동적인 테이블을 만들어주는 JQuery Javascript 라이브러리입니다. 다양하게 정렬할 수 있도록 테이블을 만들수 있으며, 따로 정보를 찾아주는 기능을 만들어주지 않아도 검색을 할 수 있는 기능을 제공하고, 정보를 편하게 볼 수 있도록 구성을 제공합니다. 그리고 DOM, Ajax, Server-Side Processing으로 쉽게 정보를 Datatables로 만들 수 있습니다.DatatablesCurtain.js긴 내용으로 된 하나의 페이지를 섹션별로 효과적으로 내용을 전환해야 되는 경우가 있습니다. 그러나 사용자에게 혼란을 주지 않으면서 전환 효과를 만들어 내야 합니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Curtain.js입니다.Curtain.js는 위의 그림과 같이 마치 커튼이 걷히는 것처럼 내용 전환 효과를 주는 JQueryJavascript 라이브러리입니다. 각 내용을 화면에 고정하고 스크롤이나 키보드를 통해 화면을 전환하여 트렌디하면서 인터렉티브한 느낌을 쉽게 제공할 수 있습니다.Curtain.js / DownloadTurn.js위의 Curtain.js가 세로형태의 전환 효과를 내는 것이었다면 가로형태의 전환 효과를 내야 하는 경우가 있습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Turn.js입니다.Turn.js는 위의 그림과 같이 책장을 넘기는 듯한 내용 전환 효과를 주는 JQuery Javascript 라이브러리입니다. 하나에 페이지를 섹션별로 나눠서 키보드를 통해 화면을 전환하여 책장을 넘기는 느낌을 제공해 스마트폰이나 태블릿에서 책을 읽는 듯한 느낌을 쉽게 제공할 수 있습니다.Turn.js / DownloadGlfx.js이미지를 따로 수정해서 올리는 것이 아니라 웹에서 바로 밝기를 조정하거나 다양한 효과를 주고 싶은 때도 있습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Glfx.js입니다.Glfx.js는 위의 그림과 같이 다양한 효과를 주는 WebGL기반의 Javascript 라이브러리입니다. 이미지에 Blur 효과, 세피아, 밝기 조절, 모자이크처리 등 다양한 효과를 다양한 설정을 통해 쉽게 사용 할 수 있습니다. 그러나 WebGL 기반으로 되어 있어서 WebGL을 지원하는 브라우저만 가능합니다.Glfx.js / DownloadJQuery Tag-it태그를 넣을 때 쉽게 수정 가능하게 하고 자동완성기능을 넣고 싶은 때도 있습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 JQuery Tag-it입니다.JQuery Tag-it은 위의 그림과 같이 태그에 대한 JQuery Javascript 라이브러리입니다. 쉽게 태그를 넣고 지울 수 있으며 태그에 대해 자동완성 기능을 지원합니다. 그리고 각 태그에 대해 이벤트를 줄 수 있어서 매우 유용하게 사용하실 수 있습니다.JQuery Tag-it / DownloadTinycon새 글의 개수나 접속자 수에 대한 정보를 사용자에게 알리고 싶은 때도 있습니다. 이럴 경우 브라우저 탭에 정보를 제공하는 경우가 있습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 Tinycon입니다.Tinycon는 위의 그림과 같이 파비콘에 동적인 숫자를 통해 정보를 알리는 Javascript 라이브러리입니다. 매우 쉽게 사용할 수 있으며, 설정을 통해 어떤 내용을 숫자로 표현할 것인지를 쉽게 사용자화 할 수 있습니다. 파비콘에 경우 브라우저 탭에 항상 보이기 때문에 아주 유용하게 사용할 수 있을 것 같습니다. 그러나 현재 크롬, 파이어폭스, 오페라 브라우저만이 지원 가능합니다.Tinycon / Download3D GALLERY사진이나 슬라이드 탭을 보여주기 위해 갤러리 공간을 만듭니다. 그래서 좀 더 효과적으로 보여주기 위해 다양한 효과를 넣는 경우가 있습니다. 이러한 기능을 제공해주는 라이브러리가 바로 3D GALLERY입니다.3D GALLERY는 위의 그림과 같이 내용을 3D로 나열해 보여주는 JQuery Javascript 라이브러리입니다. 간단한 설정으로 3D로 배치하고 움직이도록 할 수 있습니다. 그리고 자동으로 내용을 넘어가게 할 수도 있고 다양하게 바뀌는 효과를 줄 수 있습니다.3D GALLERY / Demo글을 마치면서이번 글에서는 UI Component Javascript 라이브러리들에 대해 알아봤습니다. 위의 라이브러리로 좀 더 쉽고 빠르게 양질의 웹 애플리케이션을 개발할 수 있었으면 좋겠습니다.#스포카 #개발자 #디자이너 #협업 #Javascript #라이브러리 #꿀팁 #유용한정보

* 이 글은 Next.js의 공식 튜토리얼을 번역한 글입니다.** 오역 및 오탈자가 있을 수 있습니다. 발견하시면 제보해주세요!목차1편: 시작하기 2편: 페이지 이동 3편: 공유 컴포넌트4편: 동적 페이지 5편: 라우트 마스킹6편: 서버 사이드 - 현재 글7편: 데이터 가져오기8편: 컴포넌트 스타일링9편: 배포하기개요이전 편에서는 깔끔한 URL를 생성하는 방법에 대해 배웠습니다. 기본적으로 다음과 같이 생긴 URL를 가질 수 있습니다: http://localhost:3000/p/my-blog-post하지만 이 URL은 클라이언트 사이드 이동 시에만 동작합니다. 페이지를 새로고침하면 404 페이지가 표시됩니다.페이지 디렉토리에 p/my-blog-post를 부르는 실제 페이지가 없기 때문입니다.Next.js 커스텀 서버 API를 이용하여 쉽게 해결할 수 있습니다. 어떻게 구현할 수 있는지 살펴봅시다.설치이번 장에서는 간단한 Next.js 애플리케이션이 필요합니다. 다음의 샘플 애플리케이션을 다운받아주세요:아래의 명령어로 실행시킬 수 있습니다:이제 http://localhost:3000로 이동하여 애플리케이션에 접근할 수 있습니다.커스텀 서버 생성하기Express를 사용하여 애플리케이션의 커스텀 서버를 생성할 예정입니다. 간단합니다.먼저 애플리케이션에 Express를 추가해주세요:npm install —save express애플리케이션에 server.js 파일을 생성하고 다음과 같이 작성해주세요:npm dev 스크립트를 수정해주세요:이제 npm run dev 명령어로 애플리케이션을 다시 실행시켜주세요.어떤 일이 일어날까요?- 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가할 것이다.- 애플리케이션이 동작하지만 서버 사이드의 깔끔한 URL은 동작하지 않는다.- "Express와 Next.js은 함께 동작할 수 없습니다"라는 에러가 발생할 것이다.- "Next.js 커스텀 서버는 프로덕션에서만 동작합니다"라는 에러가 발생할 것이다.커스텀 라우트 생성하기경험했다시피 구현한 커스텀 서버가 "next" 바이너리 명령어와 비슷하기 때문에 이전과 비슷하게 동작합니다.블로그 포스트 URL과 매치되는 커스텀 라우트를 추가해봅시다.새로운 라우트가 있는 server.js는 다음과 같습니다:다음의 코드를 살펴봅시다:단순히 기존 "/post" 페이지에 커스텀 라우트를 매핑했습니다. 또한 쿼리 매개 변수도 매핑했습니다.이게 끝입니다.애플리케이션을 다시 실행시키고 다음 페이지로 이동해주세요:http://localhost:3000/p/hello-nextjs더이상 404 페이지가 보이지 않습니다. 이제 실제 페이지를 볼 수 있습니다.하지만 작은 문제가 있습니다. 뭔지 아시나요?- 아무런 문제가 없다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 제목과 서버 사이드에서 랜더링된 제목이 다르다.- 서버 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.- 클라이언트 사이드에서 랜더링된 페이지는 콘솔에 에러를 발생시킨다.URL에 있는 정보/post 페이지는 쿼리 문자열 파라미터 title을 통해 제목을 가져옵니다. 클라이언트 사이드 라우팅에서는 쉽게 URL 마스킹을 통해 적당한 값을 전달할 수 있습니다. (Link의 as prop을 통해)서버 라우트에서는 URL에 있는 블로그 포스트 ID만을 가지기 때문에 제목이 없습니다. 이 경우 ID를 서버 사이드 쿼리 문자열 파라미터로 설정합니다.다음과 같은 라우트 정의를 볼 수 있습니다:문제가 발생하지만 실제로는 ID를 사용하여 클라이언트와 서버 모두 서버에서 데이터를 가져오므로 이는 별로 문제가 되지 않습니다.그래서 ID만 필요합니다.마무리Next.js의 커스텀 서버 API를 사용한 라우트를 간단히 구현해보았습니다. 깔끔한 URL을 지원하는 서버 사이드를 추가했습니다. 원하는 대로 여러 라우트를 구현할 수 있습니다.Express를 사용하는 것에 국한되지 않습니다. 원하는 Node.js 서버 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 커스텀 서버 API에 대한 Next.js 문서를 볼 수 있습니다.#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Next.js #백엔드 #인사이트 #경험공유

Semantic Versioning 소개Versioning?소프트웨어 개발 생태계는 수많은 사람들이 서로의 기술과 성과를 이어받아 오며 믿을 수 없는 수준의 협력 체제를 구축해오고 있습니다. 의존성은 이러한 협력체제에서 나오게 된 요소로, 다른 사람들이 만들어온 기능을 다시 만들 필요 없이 손쉽게 가져와서 재활용하는 방식으로 빠르게 소프트웨어를 만들 수 있게 되었습니다.하지만 이렇게 여러 사람에게 이용되는 패키지가 새롭게 업데이트될 때, 생각보다 다양한 문제에 직면하게 되었습니다. 기능의 사용법을 바꾸어버리거나 동작 방식의 변경 같은 변화들은 그에 의존하는 다른 소프트웨어를 의도대로 동작하지 못하게 하므로, 새로운 변화와 기존의 것을 구분할 필요가 생겼습니다. 버전이라는 개념은 이러한 패키지의 변화를 구분하기 위해 사용하기 시작하였습니다.Semantic Versioning?버전이라는 코드 형태의 구분방식은 많은 핵심 문제를 해결해주었지만, 아직 여러 과제가 남아있었습니다. 버전 명의 작성 방식에 관한 기준이 패키지마다 제각각 다른 것이 문제였습니다. 0.x와 1.x의 차이, 1.0.0 혹은 1.000. 선행 배포와 정식 버전의 구분 방법 등 모든 소프트웨어, 패키지는 저마다의 기준을 가지고 있었으며, 이는 어느 정도의 적당한 공통점이 있었지만, 그 점이 미묘하게 모두 차이가 있어 버전에 따른 의미 해석을 어렵게 하였습니다.Semantic Versioning은 Github의 공동창업자인 Tom Preston-Werner가 위의 문제를 해결하기 위해 기존의 현안을 모아 만든 제안입니다. 스펙 문서는 RFC 2119에 의해 규칙을 표기하여 의미적 엄격함을 높이고, 패키지 개발 생명주기에 발생할 수 있는 여러 상황을 포괄적으로 담아 일관성과 유연성을 균형 있게 갖추고 있습니다.규칙다음은 Semantic Versioning(v2.0.0-rc1)의 스펙을 한국어로 번역한 내용입니다.1. Semantic Versioning을 쓰는 소프트웨어는 반드시 공개 API를 정의해야 한다. 이 API는 코드 자체에 정의되어 있거나 명시적으로 문서화 되어있어야 한다. 이 과정은 포괄적이며 정확해야 한다.2. 일반 버전 명은 반드시 X.Y.Z 형태를 보여야 하며 X, Y, Z는 음이 아닌 정수이다. X는 주요한 버전이며, Y는 작은 버전, Z는 패치버전이다. 각 요소는 1씩 차례로 증가해야 한다. 예: 1.9.0 -> 1.10.0 -> 1.11.0.3. 주요 버전 숫자가 올라갈 때, 작은 버전 숫자와 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 작은 버전 숫자가 올라갈 때, 패치 버전 숫자는 0으로 재설정되어야 한다. 예: 1.1.3 -> 2.0.0, 2.1.7 -> 2.2.04. 버전 명이 주어진 패키지가 한번 공개되면, 해당 버전의 내용은 절대 수정되어선 안된다. 어떤 수정도 반드시 새로운 버전으로 공개되어야 한다.5. 주요 버전 0 (0.y.z)은 초기 개발을 위한 것이다. 언제든 변경될 수 있다. 공개 API는 안전하지 않다고 여긴다.6. 버전 1.0.0은 공개 API를 정의한다. 이 공개 이후의 버전 숫자가 바뀌는 방법은 공개 API와 변경 방법에 따라 결정된다.7. 패치 버전 Z (x.y.Zx > 0)는 하위호환을 하지만 버그 수정이 있을 때 올라간다. 버그 수정은 내부적으로 잘못 처리되고 있는 것을 고치는 것을 의미한다.8. 작은 버전 Y (x.Y.zx > 0)는 새로운 기능이 추가되었지만 기존의 공개 API가 하위호환되고 있을 때 올라간다. 공개 API가 하나 이상 deprecated될 시에도 올라가야 한다. 부가적인 새 기능이나 개선이 내부 코드 (private code)에 있을 시에도 올릴 수 있다. 이는 패치 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 작은 버전이 올라가면 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.9. 주요 버전 X (X.y.zX > 0)는 하위호환되지 않는 변화가 추가될 때 반드시 올라가야 한다. 이는 패치 수준과 작은 수준의 변화를 포함할 수 있으나, 주요 버전이 올라가면 작은 버전과 패치 버전은 꼭 0이 되어야 한다.10. 선행 배포 버전은 대시(-)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 선행 배포 버전은 연관된 일반 버전보다 낮은 우선순위를 가진다.11. 개발 버전은 더하기(+)와 점으로 나누어진 식별자들의 묶음을 패치 버전 뒤에 표시한다. 식별자들은 ASCII 영숫자와 대시로만 구성되어야 한다. [0-9A-Za-z-]. 빌드 버전은 연관된 일반 버전보다 높은 우선순위를 가진다.12. 우선순위는 주요, 작은, 패치, 선행 배포, 빌드 식별자 내 숫자 순으로 계산되어야 한다. 주요, 작은, 패치 버전은 항상 숫자로 비교되어야 한다. 선행 배포와 빌드 버전의 우선순위는 반드시 각 점으로 나누어진 식별자들이 아래 규칙에 따라 비교되어야 한다: 1. 숫자로만 이루어진 식별자는 숫자로 비교 (2) 문자와 대시가 포함된 식별자는 ASCII 정렬 순서대로 비교. 숫자 식별자는 숫자가 아닌 식별자보다 낮은 우선순위를 가진다. 예: 1.0.0-alpha < 1>응용여러 오픈소스 프로젝트들이 이미 Semantic Versioning에 따라 버전 명을 표기하기 시작하였으며, 해당 규칙에 기반을 둔 버전 비교 라이브러리도 만들어지고 있습니다.•node.js: https://github.com/isaacs/node-semver•PHP: https://github.com/GordonSchmidt/SemVer•Python: https://github.com/k-bx/python-semver•Ruby: https://github.com/iantruslove/SemverStringerseaport는 node.js 에서 서비스 클러스터들이 Semantic Versioning에 따라 버전 의존성을 가지게 설계할 수 있어 보다 안정적인 버전 협상이 가능하도록 하고 있습니다.server.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect('localhost', 9090);var http = require('http');var server = http.createServer(function (req, res) {res.end('beep boop\r\n');});server.listen(ports.register('[email protected]'));client.js:var seaport = require('seaport');var ports = seaport.connect(9090);var request = require('request');ports.get('[email protected]', function (ps) {var u = 'http://' + ps[0].host + ':' + ps[0].port;request(u).pipe(process.stdout);});output:$ node server.js &[1] 6012$ node client.jsbeep boop마치며비록 작은 통일일지는 모르나, 버전 명을 작성하는 훌륭한 기준이 있다는 것은 장기적으로 개발 생태계를 더욱 빠르고 긴밀하게 협력하도록 도와줄 것이라 생각됩니다. 의미적 해석이 가능한 코드는 의존성 문제를 더 똑똑한 수준으로 자동화할 수 있기 때문이죠. 버전 명을 지으실 때 좋은 안내서가 되었으면 좋겠습니다.#스포카 #개발 #개발자 #개발팀 #꿀팁 #인사이트

모니터링은 IT 운영의 핵심입니다. 장비의 활성화 상태에서 애플리케이션의 변화와 성능 이슈까지 언제나 실시간으로 인지와 대응이 가능해야 합니다. 서비스를 운영에 장애를 없앨 수는 없지만 좋은 모니터링 전략을 가지고 있다면 빠른 예방과 대응을 통해 고객이 불편함을 느끼지 못하게 할 수는 있습니다.  IT 운영에서의 비지니스 목표IT 서비스 모니터링 전략을 만들기 전에 우리는 우선 목표를 선정해야 합니다. 빠른 예방과 대응은 좋은 모니터링 전략의 기본 목표일 뿐입니다. 우리는 모니터링을 통해 아래와 같은 비지니스 목표를 이루어야 합니다. 브랜드 이미지 향상매출증대비지니스 개선비지니스 목표를 위한 모니터링그리고 이런 비지니스 목표를 위해서는 아래와 같은 일들을 모니터링을 통해 수행할 수 있어야 합니다. 안정적인 서비스 운영 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)빠른 장애 대응 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)장애 예방 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)사용자 분석 (비지니스 개선)사용성 분석 (비니지스 개선)서비스 성능 개선 (브랜드 이미지 향상, 매출증대)현대 IT 서비스는 물리서버와 클라우드가 혼재되어 있는 인프라스트럭처 환경과 다양한 플랫폼에서 개발된 애플리케이션들이 작게 구성되어 있는 복잡한 구성을 가지고 있습니다. 뿐만아니라 서비스의 구성 또한 전 세계에 분산되어 있는 상황에서 우리는 효율적인 모니터링 전략을 만들어서 IT 서비스를 운영해야 합니다.비지니스 목표를 위한 모니터링 전략이런 체계적이고 효율적인 IT 서비스 모니터링 전략을 만들기 위해서는 아래와 같은 것들을 고려해야 합니다.1. 통합 모니터링 체계를 구축하세요.  인프라스트럭처와 애플리케이션을 모두 모니터링하여 전체 그림을 얻어야 합니다. 전체적인 그림을 모든 운영자들이 알수 있어야 체계적인 IT 서비스 운영이 가능합니다.2. 기준을 넘어서는 성능 변화가 생기면 알수 있도록 경고를 설정해야 합니다. CPU 부하율, 메모리 사용률, 누적 트랜잭션 등 다양한 상황에 대한 기준 값을 선정하고 이에 대한 알림을 받을 수 있어야 합니다. 초기 이슈 확인은 고객이 영향을 받기 저너에 문제를 해결할 수 있게 해 줍니다. 3. 사용자 관점에서 모니터링 해야 합니다. 예를 들어 TPS의 평균값만으로 서비스의 안정성을 판단해서는 안됩니다. 사용자 개개별 현황을 파악 할 수 있어야 합니다. 기업의 브랜드는 서비스 사용에 불편을 겪는 1%의 고객을 통해 내려갈 수 있습니다.4. 메트릭을 비지니스 목표와 맞출 수 있어야 합니다. 현재 서비스에 접속한 사용자 현황을 알 수 있어야 합니다. 예를 들면 동시 접속자 수를 기반으로 현재 서비스의 성능을 설명할 수 있어야 합니다. 5. 애플리케이션에서 특히 데이터베이스의 성능을 평가할 수 있어야 합니다. 많은 이슈들이 데이터베이스에서 발생합니다. 6. 애플리케이션의 코드 성능을 분석할 수 있어야 합니다. 많은 프로젝트에서 오픈소스 또는 서드파티 솔루션들이 사용되고 있습니다. 여기서 발생하는 문제들은 심각한 장애 상황을 유발할 수 있습니다.7. 모든 서비스를 분석 할 수 있어야 합니다. 몇몇 페이지가 아니라 전체 페이지를 분석 할 수 있어야 합니다. 우리는 항상 효율적인 IT 모니터링 전략을 재평가하고 새로 구축해야 합니다. 모니터링 전략을 만드는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 모니터링 전략을 만드는 데 시간을 투자하는 것은 안정적으로 서비스를 운영하는데 있어서 매우 가치있는 일입니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

VCNC에서 엔지니어링 블로그를 시작하고 벌써 새로운 해를 맞이하였습니다. 그동안 여러 글을 통해 VCNC 개발팀의 이야기를 들려드렸습니다. 이번에는 엔지니어링 블로그 자체를 주제로 글을 적어보고자 합니다. 저희는 워드프레스나 텀블러와 같은 일반적인 블로깅 도구나 서비스를 사용하지 않고 조금은 개발자스럽다고 할 수 있는 특이한 방법으로 엔지니어링 블로그를 운영하고 있습니다. 이 글에서는 VCNC 개발팀이 엔지니어링 블로그를 운영하기 위해 이용하는 방법들을 소개하고자 합니다. 그리고 블로그를 운영하기 위해 방법을 다루는 중간중간에 개발팀의 문화와 일하는 방식들에 대해서도 간략하게나마 이야기해보고자 합니다.블로그에 사용하는 기술들Jekyll: Jekyll은 블로그에 특화된 정적 사이트 생성기입니다. GitHub의 Co-founder 중 한 명인 Tom Preston-Werner가 만들었으며 Ruby로 작성되어 있습니다. Markdown을 이용하여 글을 작성하면 Liquid 템플릿 엔진을 통해 정적인 HTML 파일들을 만들어 줍니다. VCNC 엔지니어링 블로그는 워드프레스같은 블로깅 도구를 사용하지 않고 Jekyll을 사용하고 있습니다.Bootstrap: 블로그 테마는 트위터에서 만든 프론트엔드 프레임워크인 Bootstrap을 이용하여 직접 작성되었습니다. Bootstrap에서 제공하는 다양한 기능들을 가져다 써서 블로그를 쉽게 만들기 위해 이용하였습니다. 덕분에 큰 공을 들이지 않고도 Responsive Web Design을 적용할 수 있었습니다.S3: S3는 AWS에서 제공되는 클라우드 스토리지 서비스로서 높은 가용성을 보장합니다. 일반적으로 파일을 저장하는 데 사용되지만, 정적인 HTML을 업로드하여 사이트를 호스팅하는데 사용할 수도 있습니다. 아마존의 CTO인 Werner Vogels 또한 자신의 블로그를 S3에서 호스팅하고 있습니다. VCNC Engineering Blog도 Jekyll로 만들어진 HTML 파일들을 아마존의 S3에 업로드 하여 운영됩니다. 일단 S3에 올려두면 운영적인 부분에 대한 부담이 많이 사라지기 때문에 S3에 올리기로 하였습니다.CloudFront: 브라우저에서 웹페이지가 보이는 속도를 빠르게 하려고 아마존의 CDN서비스인 CloudFront를 이용합니다. CDN을 이용하면 HTML파일들이 전 세계 곳곳에 있는 Edge 서버에 캐싱 되어 방문자들이 가장 가까운 Edge를 통해 사이트를 로딩하도록 할 수 있습니다. 특히 CloudFront에 한국 Edge가 생긴 이후에는 한국에서의 응답속도가 매우 좋아졌습니다.s3cmd: s3cmd는 S3를 위한 커맨드 라인 도구입니다. 파일들을 업로드하거나 다운로드 받는 등 S3를 위해 다양한 명령어를 제공합니다. 저희는 블로그 글을 s3로 업로드하여 배포하기 위해 s3cmd를 사용합니다. 배포 스크립트를 실행하는 것만으로 s3업로드와 CloudFront invalidation이 자동으로 이루어지므로 배포 비용을 크게 줄일 수 있었습니다.htmlcompressor: 정적 파일들이나 블로그 글 페이지들을 s3에 배포할 때에는 whitespace 등을 제거하기 위해 htmlcompressor를 사용합니다. 또한 Google Closure Compiler를 이용하여 javascript의 길이도 줄이고 있습니다. 실제로 서버가 내려줘야 할 데이터의 크기가 줄어들게 되므로 로딩속도를 조금 더 빠르게 할 수 있습니다.블로그 관리 방법앞서 소개해 드린 기술들 외에도 블로그 글을 관리하기 위해 다소 독특한 방법을 사용합니다. 개발팀의 여러 팀원이 블로그에 올릴 주제를 결정하고 서로의 의견을 교환하기 위해 여러 가지 도구를 이용하는데 이를 소개하고자 합니다. 이 도구들은 개발팀이 일할 때에도 활용되고 있습니다.글감 관리를 위해 JIRA를 사용하다.JIRA는 Atlassian에서 만든 이슈 관리 및 프로젝트 관리 도구입니다. VCNC 개발팀에서는 비트윈과 관련된 다양한 프로젝트들의 이슈 관리를 위해 JIRA를 적극적으로 활용하고 있습니다. 제품에 대한 요구사항이 생기면 일단 백로그에 넣어 두고, 3주에 한 번씩 있는 스프린트 회의에서 요구사항에 대한 우선순위를 결정합니다. 그 후 개발자가 직접 개발 기간을 산정한 후에, 스프린트에 포함할지를 결정합니다. 이렇게 개발팀이 개발에 집중할 수 있는 환경을 가질 수 있도록 하며, 제품의 전체적인 방향성을 잃지 않고 모두가 같은 방향을 향해 달릴 수 있도록 하고 있습니다.VCNC 개발팀이 스프린트에 등록된 이슈를 얼마나 빨리 해결해 나가고 있는지 보여주는 JIRA의 차트.조금만 생각해보시면 어느 부분이 스프린트의 시작이고 어느 부분이 끝 부분인지 아실 수 있습니다.위와 같은 프로젝트 관리를 위한 일반적인 용도 외에도 엔지니어링 블로그 글 관리를 위해 JIRA를 사용하고 있습니다. JIRA에 엔지니어링 블로그 글감을 위한 프로젝트를 만들어 두고 블로그 글에 대한 아이디어가 생각나면 이슈로 등록할 수 있게 하고 있습니다. 누구나 글감 이슈를 등록할 수 있으며 필요한 경우에는 다른 사람에게 글감 이슈를 할당할 수도 있습니다. 일단 글감이 등록되면 엔지니어링 블로그에 쓰면 좋을지 어떤 내용이 포함되면 좋을지 댓글을 통해 토론하기도 합니다. 글을 작성하기 시작하면 해당 이슈를 진행 중으로 바꾸고, 리뷰 후, 글이 발행되면 이슈를 해결한 것으로 표시하는 식으로 JIRA를 이용합니다. 누구나 글감을 제안할 수 있게 하고, 이에 대해 팀원들과 토론을 하여 더 좋은 글을 쓸 수 있도록 돕기 위해 JIRA를 활용하고 있습니다.JIRA에 등록된 블로그 글 주제들 중 아직 쓰여지지 않은 것들을 보여주는 이슈들.아직 제안 단계인 것도 있지만, 많은 주제들이 블로그 글로 발행되길 기다리고 있습니다.글 리뷰를 위해 Pull-request를 이용하다.Stash는 Attlassian에서 만든 Git저장소 관리 도구입니다. GitHub Enterprise와 유사한 기능들을 제공합니다. Jekyll로 블로그를 운영하는 경우 이미지를 제외한 대부분 콘텐츠는 평문(Plain text)으로 관리 할 수 있게 됩니다. 따라서 VCNC 개발팀이 가장 자주 사용하는 도구 중 하나인 Git을 이용하면 별다른 시스템의 도움 없이도 모든 변경 내역과 누가 변경을 했는지 이력을 완벽하게 보존할 수 있습니다. 저희는 이런 이유로 Git을 이용하여 작성된 글에 대한 변경 이력을 관리하고 있습니다.또한 Stash에서는 GitHub와 같은 Pull request 기능을 제공합니다. Pull request는 자신이 작성한 코드를 다른 사람에게 리뷰하고 메인 브랜치에 머지해 달라고 요청할 수 있는 기능입니다. 저희는 Pull request를 활용하여 상호간 코드 리뷰를 하고 있습니다. 코드 리뷰를 통해 실수를 줄이고 개발자 간 의견 교환을 통해 더 좋은 코드를 작성하며 서로 간 코드에 대해 더 잘 이해하도록 노력하고 있습니다. 새로운 개발자가 코드를 상세히 모른다 해도 좀 더 적극적으로 코드를 짤 수 있고, 업무에 더 빨리 적응하는데에도 도움이 됩니다.어떤 블로그 글에 대해 리뷰를 하면서 코멘트로 의견을 교환하고 있습니다.코드 리뷰 또한 비슷한 방법을 통해 이루어지고 있습니다.업무상 코드 리뷰 뿐만 아니라 새로운 블로그 글을 리뷰하기 위해 Pull request를 활용하고 있습니다. 어떤 개발자가 글을 작성하기 위해서 가장 먼저 하는 것은 블로그를 관리하는 Git 리포지터리에서 새로운 브랜치를 따는 것입니다. 해당 브랜치에서 글을 작성하고 작성한 후에는 새로운 글 내용을 push한 후 master 브랜치로 Pull request를 날립니다. 이때 리뷰어로 등록된 사람과 그 외 개발자들은 내용에 대한 의견이나 첨삭을 댓글로 달 수 있습니다. 충분한 리뷰를 통해 발행이 확정된 글은 블로그 관리자에 의해 master 브랜치에 머지 되고 비로소 발행 준비가 끝납니다.스크립트를 통한 블로그 글 발행 자동화와 보안준비가 끝난 새로운 블로그 글을 발행하기 위해서는 일련의 작업이 필요합니다. Jekyll을 이용해 정적 파일들을 만든 후, htmlcompressor 통해 정적 파일들을 압축해야 합니다. 이렇게 압축된 정적 파일들을 S3에 업로드 하고, CloudFront에 Invalidation 요청을 날리고, 구글 웹 마스터 도구에 핑을 날립니다. 이런 과정들을 s3cmd와 Rakefile을 이용하여 스크립트를 실행하는 것만으로 자동으로 이루어지도록 하였습니다. VCNC 개발팀은 여러 가지 업무 들을 자동화시키기 위해 노력하고 있습니다.또한, s3에 사용하는 AWS Credential은 IAM을 이용하여 블로그를 호스팅하는 s3 버킷과 CloudFront에 대한 접근 권한만 있는 키를 발급하여 사용하고 있습니다. 비트윈은 특히 커플들이 사용하는 서비스라 보안에 민감합니다. 실제 비트윈을 개발하는데에도 보안에 많은 신경을 쓰고 있으며, 이런 점은 엔지니어링 블로그 운영하는데에도 묻어나오고 있습니다.맺음말VCNC 개발팀은 엔지니어링 블로그를 관리하고 운영하기 위해 다소 독특한 방법을 사용합니다. 이 방법은 개발팀이 일하는 방법과 문화에서 큰 영향을 받았습니다. JIRA를 통한 이슈 관리 및 스프린트, Pull request를 이용한 상호간 코드 리뷰 등은 이제 VCNC 개발팀의 문화에 녹아들어 가장 효율적으로 일할 수 있는 방법이 되었습니다. 개발팀을 꾸려나가면서 여러가지 시행 착오를 겪어 왔지만, 시행 착오에 대한 반성과 여러가지 개선 시도를 통해 계속해서 더 좋은 방법을 찾아나가며 지금과 같은 개발 문화가 만들어졌습니다. 그동안 그래 왔듯이 앞으로 더 많은 개선을 통해 꾸준히 좋은 방법을 찾아 나갈 것입니다.네 그렇습니다. 결론은 저희와 함께 고민하면서 더 좋은 개발문화를 만들어나갈 개발자를 구하고 있다는 것입니다.저희는 언제나 타다 및 비트윈 서비스를 함께 만들며 기술적인 문제를 함께 풀어나갈 능력있는 개발자를 모시고 있습니다. 언제든 부담없이 [email protected]로 이메일을 주시기 바랍니다!

지난 2년 내내 투자자 미팅에서 귀에 박히도록 들었던 소리."캘린더앱은 돈이 되지 않아요."맞다. 캘린더앱은 돈이 되지 않는다.지난 몇 년간 다수의 회사들이 출시했던 화제의 캘린더 앱들의 말로를 함께 살펴보자.  1,000만 달러를 투자받은 캘린더앱 - Tempo지평만 열고 2015년에 인수 후 종료.  모두에게 사랑받던 캘린더앱 - SunriseMS가 1억 달러(1천억 원)에 인수를 해 화제가 된 후1년 만에 또 종료(2016년).뭐 바다 건너 이야기는 너무 멀게 느껴질 수 있으니, 국내의 사정을 살펴보자.참고로 아래 4개의 서비스 모두 종료 관련 공식 보도자료를 내지는 않았기에 가볍게 블로그나 커뮤니티를 통해서만 확인이 가능하다(그조차도 없는 서비스는 출시 정보로 대체했다).2015년 9월 다음카카오(현 카카오), 다음캘린더 서비스 종료.2017년 6월, SKT 썸데이 캘린더 종료(2016년 출시, 2017년 종료).2018년 12월, 네이버 타르트 종료.(네이버의 경우 오랫동안 유지 중인 '네이버 캘린더'가 있긴 하지만 사실 신규 '일정 관리 앱'을 실험적으로 출시했었다)위 3개 서비스는 다소 생소할 수 있지만 아래 쏠캘린더는 대부분 한번 정도 들어본 적 있으리라 생각한다.위 서비스들 중 가장 많은 사용자를 확보했던 쏠캘린더도 결국 2016년 가을 종료. (쏠캘린더는 다음과 카카오 합병 전 카카오에서 출시된 서비스라 다음캘린더와 쏠캘린더는 다른 서비스였다)위의 4개, 아니 3개 회사가 캘린더 서비스를 종료하게 된 이유는 각기 다를것이고, 공식 보도자료는 없지만 업계 관계자 및 당사자 분들이 남겨놓은 몇몇 자료들을 통해 소소하게나마 내막을 엿볼 수 있었다.다음캘린더 서비스 개발 비하인드 스토리SKT 모바일앱은 왜 거의 다 '단명'할까 네이버 타르트 - 연구 종료 일지결국 그렇게 국내 현 캘린더 시장은 구글 캘린더, (기존)네이버 캘린더, iOS 기본 캘린더, 삼성 / LG 등 안드로이드 내장 캘린더, 4개 캘린더가 4등분하고 있으며 그 외에도 다양한 커스터마이즈 캘린더와 아웃룩이 작은 포션을 차지하고 있다(물론 어디까지나 국내의 이야기로 나라마다 상황은 다르다).커스터마이즈 캘린더를 쓰는 대부분은 구글 캘린더 또는 iOS 기본 캘린더 서버를 연동해서 사용하기에 사실상 자체 캘린더 서버를 운영하는 기업은 구글과 네이버, 그리고 애플뿐이다. 그런데 또 iOS 캘린더 유저의 상당수는 구글 캘린더를 연동해서 쓰기에 여러모로 얽히고설키고 복잡한 시장이다. 아 원래 하려던 얘기로 돌아와서, 여하튼 카카오와 SKT가 시도하다 접었고 네이버, 구글, 애플이 꽉 잡고 있는 이 시장에,2017년 대학생 5명이 또 하나의 캘린더 기반 서비스를 들고 뛰어들었다.(그렇다. 그 얘기 하나 하려고 이렇게 글이 길어졌다.)이름하야 '받아보는 캘린더 - 린더'. 때는 바야흐로 2017년 1월, 졸업을 앞둔 대학생 5명이 학교 강의실에 모여 창업 아이템을 구상하던 그 시절, 공동창업자 중 한 명이 '일정'을 아이템으로 서비스를 만들어보자고 의견을 던졌다.당시 그는 몇 주 전 교내 '캠퍼스 CEO'라는 창업 수업에서 '일정 관리 및 추천' 기능을 가진 서비스 기획서를 과제로 제출했던 상황이었고 팀의 리더였던 나는 그 제안을 듣고 허탈하게 웃으며 "그런 건 구글이나 네이버가 하는 겁니다"라고 단칼에 거절했다(원래 형 동생이었던 우리 팀은 팀빌딩 시점부터 존댓말을 썼다).비록 나 또한 학생이었지만 다수의 공모전, 해커톤, 회사 근무를 통해 서비스를 출시해본 경험이 있었고 서비스의 기획, 개발, 출시, 마케팅, 운영까지 이어지는 프로세스를 몇 번 정도 겪어본 입장에서 또 하나의 '캘린더' 앱을 출시하는 건 미친짓이라고 생각했다(솔직히 이제와서 말하자면 아직 뭘 몰라서 그냥 하는 말이겠거니 했다).그런데 당시 그가 했던 말 한마디가 우리를 움직였다."그러니까 우리가 해야죠"그의 논리는 이러했다."구글이나 네이버가 할 정도의 아이템이니까 시장이 큰 건 이미 증명이 됐고, 근성과 패기, 실행력으로 그들을 이기면 되는 거 아닙니까? 그게 스타트업 아니에요?"그때 말렸어야 했다.그때 설득되지 말았어야 했다.그때는 몰랐다.'일정'이라는 분야를 기반으로 사업을 기획하고, 운영하고, 확장한다는 것이 이렇게 외롭고 힘든 일이 될 줄은.  앞서 언급한 바와 같이 해외 사례라고는 하나 같이 다 종료된 서비스밖에 없었고 국내 시장은 해외의 그 사례들을 몇 년 후 따라가다 종료되는 수준에서 그쳤다.그래서 우리는 판을 새로 짜기로 했다.우리가 만들고자 한 서비스는 캘린더를 기반으로 하거나, 캘린더처럼 생겼는데, 캘린더 앱은 아니어야 했다.캘린더의 메인 기능인 일정을 '입력'하거나 '수정'하는 기능은 다 빼고, 사이드 기능 중 하나인 '구독'을 핵심으로 뒀다.캘린더도 문제였지만 이미 포화된 앱 시장도 문제였다. 새로운 앱들이 하루에도 수십 개씩 출시된지도 모른 채 사람들의 기억 속에서 잊혀지고 있던 상황이었다.단순히 앱을 통해 돌파구를 찾기보다는, 다양한 판로를 찾아보기로 했다.몇 번의 시행착오를 거쳐,2017년 하반기 즈음 우리가 앞으로 가져가야 할 방향성이 명확해지기 시작했다.카카오, 네이버, SKT 같은 회사의 기라성 같은 업계 선배들이 몇십억을 쓰고도 캘린더 서비스를 종료할 수밖에 없었던 데는 분명 이유가 있었다.우리의 전략은 치밀해야 했고, 2017년 말 아래와 같은 3개년 로드맵을 구상하게 되었다.일정 구독 서비스 린더 - 3개년 로드맵(2017.12)(로드맵에 대한 자세한 내용은 https://brunch.co.kr/@five0203/33 에서 확인할 수 있다)위 로드맵을 바탕으로 지난해 하반기 출시된 모바일앱, 즉 관심 일정 구독 플랫폼:린더의 다운로드 수는 40만, MAU는 18만을 돌파했고 지금도 가파르게 상승하고 있다.  한 달에 린더를 통해 일정을 확인하는 횟수(PV)는 700만 건이 넘었고 린더 내 링크를 통해 웹사이트로 이동하는 전환 횟수는 하루 1만 건을 넘어서고 있다.지난 30일 간 약 10여 건의 광고 및 제휴 문의가 있었고 그중 몇몇은 실행으로 옮겨졌다.린더의 장점은 그동안 광고로만 인식되어오던 이벤트 정보들이 '유용한 정보'로 전달된다는 것이다.누군가에게는 광고인 일정이, 누군가에게는 정보가 될 수 있다는 이유로 린더는 사용자에게 '광고 없는 앱'으로 인식되고 있다.물론 광고의 비중이 올라갈수록 네이티브 광고마저도 거부감을 일으킬 수 있기에, 우리는 일정을 모아 놓치지 않도록 도와주는 최초의 목적을 지속적으로 잊지 말아야 한다.  광고 플랫폼 기업 DMC미디어가 발표한 '2018 DMC리포트 종합 보고서'에 의하면 광고를 의도치 않게 실수로 클릭한 사용자는 28.9%에 그치며, 사용자 10명 중 7명은 노출되는 광고에 관심 및 의도를 가지고 클릭하는 것으로 조사되었습니다.문자, 페이스북, 카톡 플러스 친구 등 기존 채널에 대한 피로도가 높아지고 있는 현시점에서 린더가 경쟁력을 가지게 된 이유는 캘린더 유형의 정보 전달이 현재까지 '유용한 정보'라는 인식이 강하기 때문이라 볼 수 있습니다.위에서 언급한 바와 같이 이미 다양한 유형의 수익모델을 준비 중인 린더이지만 보다 장기적 관점에서 서비스 가치를 보존하기 위해 노력해야만 하며, 서비스 수익화에 대한 사용자의 거부감을 '너무 빠르게' 증가시키지 않아야만 사용자 이탈을 사전에 방지할 수 있습니다.이는 우리가 발생시키고자 하는 수익의 총합이 사용자에게 전달되는 가치의 총합을 섣부르게 넘어서는 안된다는 것을 의미합니다.- 19년 3월 주주서한 중 -아직 우리의 목표 MAU에는 한참 미치지 못한 현 상황에서도 밀려드는 광고 제의를 보며, 팀을 최소한으로 유지하고 서비스 운영 비용을 낮춘다면 향후 서비스의 지속과 생존, 즉 ROI를 맞추어 나가는 것은 어렵지 않을 것 같다는 확신이 생겼다(물론 ROI를 맞추는 것과 BEP를 맞추는 것은 차원이 다른 얘기라 BEP를 달성하신 모든 회사를 진심으로 존경합니다).하지만 성장하지 않고 머무르는 조직은 도태하는 조직이기에, 우리 팀은 앞으로도 여러 무모한 시도를 멈추지 않을 계획이다.  "캘린더앱은 돈이 되지 않아요" 공식적인 투자 라운딩을 3주 전 처음으로 시작하게 됐는데, 작년까지만 해도 귀에 박히게 들리던 이 이야기를 올해는 단 한 번도 듣지 못했다. 애초에 중요한 건 돈이 되는 게 아니었다. 사람들에게 필요한 서비스를 만들고, 그를 통해 새로운 가치를 창출하는 것. 그게 우리가 해야 할 일이었다.다수의 불편함을 소수의 기술력을 통해 해결하며, 그것을 지속&확대하기 위해 수익을 만든다.돈은 수단이지 목적이 아니다.긴 글을 마치기에 앞서 우리의 시작을 잊지 않기 위해, 2017년에 남겼던 감성 페북글 하나와 최근에 진행된 린더의 기업 협업 사례 하나를 남겨본다.2017년 7월(법인설립 1달 후, 기보 대출 받은지 일주일 후), SKT 썸데이 캘린더, 여름 문자 서비스 종료 소회그로부터 약 1년 후인 2018년 10월, SKT NUGU 스피커 x 린더 - 데이터 협업 진행

대략 1년 반 전, 5.0 롤리팝과 함께 나타난 RecyclerView. ListView 를 이용할 때 아주 기초적이고 정석적인 개념으로 사용되던 ViewHolder pattern 을 반 강제화? 하면서 동시에 성능까지 개선한 ListView 의 개량버전.앱 시장이 활성화되면서 한 가지 타입의 뷰만 반복적으로 보여주는 단순한 구성보다는 다양한 타입의 뷰를 보여주는 앱들이 많아지고 보편화 된 시점에 이것을 구현하기 위한 Adapter.getView 메소드는 혼돈.chaos 가 되었지요. 가독성을 높일만한 나름대로의 시도를 해보고 있을 때, RecyclerView 가 갑툭튀 했고 이걸 이용하면 원하는 만큼의 많은 타입의 뷰를 “가독성 좋게 만들어 볼 수 있겠다” 라는 생각이 들었습니다.그래서 RecyclerView.Adapter 를 상속 받아 다양한 타입의 뷰를 바인딩 할 수 있게 도와주는 헬퍼 클래스, MultiItemAdapter 라는 것을 만들어 보게 됐습니다. 구 회사 프로덕트에 적용해보기도 하고, 개인 프로젝트에 넣어보기도 하고, 토스랩에서 서비스하고 있는 “잔디”에 녹여내보기도 했는데 나쁘지 않은 느낌이들어 그 과정을 공유하고 많은 분들께 피드백도 받고 싶습니다. 또, 어떻게 더 잘 활용하고 계신지 여쭙고 싶습니다.RecyclerView.Adapter 의 이해를 위해 단순단순하게 만들어보자public class BasicAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public MyViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } @Override public void onBindViewHolder(MyViewHolder holder, int position) { holder.mTextView.setText(mItems.get(position)); } class MyViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder { private TextView mTextView; public MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } } ... 이런 식으로 구현하면 되는군, 하지만 내가 최종적으로 원하는 건 다양한 ViewHolder 를 다뤄야 되는 건데 ViewHolder 가 많아지는 경우 inner class 는 쓰면 안되겠다! ViewHolder 들은 따로 패키지 만들어서 관리하자. 음 근데 ViewHolder 를 구성하고 난 다음 어떻게 그려지는 지에 대해 궁금하면 다시 어댑터를 찾아가야 되고, 반대로 어댑터에서 ViewHolder 내 구성요소가 어떻게 생겼는지 궁금하면 다시 ViewHolder 찾아가서 뒤져봐야되는 군. 이건 비효율 적인 것 같다. ViewHolder에 뷰를 그리는 메소드를 하나 만들자. 아 기왕이면 추상화된 클래스를 만들어 돌려돌려 쓰자. 하나 더 Generic 을 사용하자.public abstract class BaseViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder { public BaseViewHolder(View itemView) { super(itemView); } public abstract void onBindView(ITEM item); } 뷰를 그리는데 쓰이는 객체는 Generic 을 이용하면 ViewHolder 안에서 그리는 작업 또한 해결이 가능하겠군! 이걸 이용해서 다시 만들어보자.public class MyViewHolder extends BaseViewHolder { private TextView mTextView; public MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } @Override public void onBindView(String item) { mTextView.setText(item); } } ... public class BaseAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public MyViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } @Override public void onBindViewHolder(MyViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(mItems.get(position)); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } } 음 원하는 모양새다. 근데 이제 Adapter 에선 ViewHolder 에 들어갈 layout 이 어떤 건지 관심꺼도 되겠네. 게다가 ViewHolder 에서 layout 궁금하면 다시 또 찾아와야 되는게 문제다. 좀 더 명시적인 방법으로 Factory method 로 생성자를 제한해보자. RecyclerView.ViewHolder 는 View 를 가지는 생성자가 강제되니 이렇게 바꾸자.public static MyViewHolder newInstance(ViewGroup parent) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new MyViewHolder(itemView); } private MyViewHolder(View itemView) { super(itemView); mTextView = (TextView) itemView.findViewById(android.R.id.text1); } 이렇게 하면 어떤 layout 을 다루고 있는지도 금방 알 수 있겠다. 이 정도만 되도 구색을 다 갖춘듯하니 이 느낌으로 다양한 타입의 뷰들을 다뤄보자.public class BasicMultiTypeAdapter extends RecyclerView.Adapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public BaseViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { return AViewHolder.newInstance(parent); } else { return BViewHolder.newInstance(parent); } } @Override public void onBindViewHolder(BaseViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(mItems.get(position)); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } @Override public int getItemViewType(int position) { if (position % 2 == 0) { return VIEW_TYPE_A; } else { return VIEW_TYPE_B; } } } 음 깔끔하긴 하다. 근데 getItemViewType 이 스크롤 할 때마다 불릴 텐데, 분기도 많고 연산이 생겼을 때 스크롤 속도에 괜한 영향을 줄 듯? view type 을 차라리 미리 가지고 있게 만들자. 또! 가만보니 한 타입의 객체를 이용해서 다른 스타일로 뷰를 보여줄 뿐이었네. 이것도 여러가지 객체를 담을 수 있게 만들어야지.뷰를 그릴 대상이 될 객체랑 타입을 가지는 Wrapper class 를 만들어서 해결하자. 이러면 Adapter.onBindViewHolder 랑 Adapter.getItemViewType 도 해결이 되겠군.public abstract class MultiItemAdapter extends RecyclerView.Adapter { private List mRows = new ArrayList<>(); @SuppressWarnings("unchecked") @Override public void onBindViewHolder(BaseViewHolder holder, int position) { holder.onBindView(getItem(position)); } @SuppressWarnings("unchecked") public ITEM getItem(int position) { return (ITEM) mRows.get(position).getItem(); } public void setRows(List mRows) { mRows.clear(); mRows.addAll(mRows); } @Override public int getItemCount() { return mRows.size(); } @Override public int getItemViewType(int position) { return mRows.get(position).getItemViewType(); } public static class Row { private ITEM item; private int itemViewType; private Row(ITEM item, int itemViewType) { this.item = item; this.itemViewType = itemViewType; } public static Row create(T item, int itemViewType) { return new Row<>(item, itemViewType); } public ITEM getItem() { return item; } public int getItemViewType() { return itemViewType; } } } MultiItemAdapter 완성.네, 저는 이렇게 만들어서 1년 반 정도 필요한 부분(복잡해 질만한 부분)에 이 클래스를 상속받아 구현했습니다. 사용방법을 예로들어 데이터베이스나 서버로부터 긁어온 아이템들을 타입에 따라 A, B로 나눠서 보워줘야 한다면,// MutiItemAdapter 구현 public class AdvancedItemAdapter extends MultiItemAdapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; @Override public BaseViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { return AViewHolder.newInstance(parent); } else { return BViewHolder.newInstance(parent); } } } // Activity 나 Fragment 등 view 요소에서 ListAdapter item setting. public void setItems(List items) { List rows = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < items xss=removed>이렇게 해주면 됩니다. 그런데 위 사용방법을 보면 추가적인 새로운 타입(Row)의 List 와 반복문을 돌려야 된다는 것이 단점으로 보이는데요. 그럼 이 클래스를 사용하지 않고 직접 구현한 결과를 좀 볼까요?public class NormalItemAdapter extends RecyclerView.Adapter { public static final int VIEW_TYPE_A = 0; public static final int VIEW_TYPE_B = 1; private List mItems = new ArrayList<>(); @Override public RecyclerView.ViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { if (viewType == VIEW_TYPE_A) { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new AViewHolder(itemView); } else { View itemView = LayoutInflater.from(parent.getContext()) .inflate(android.R.layout.simple_list_item_1, parent, false); return new BViewHolder(itemView); } } @Override public void onBindViewHolder(RecyclerView.ViewHolder holder, int position) { if (holder instanceof AViewHolder) { Item item = getItem(position); ((AViewHolder) holder).getTextView().setText(item.getName()); } else { ((BViewHolder) holder).getTextView().setText("I am B."); } } private Item getItem(int position) { return mItems.get(position); } public void setItems(List items) { mItems.clear(); mItems.addAll(items); } @Override public int getItemViewType(int position) { if (getItem(position).getType().equals(Item.ITEM_TYPE_A)) { return VIEW_TYPE_A; } else { return VIEW_TYPE_B; } } @Override public int getItemCount() { return mItems.size(); } } 뭐, 나쁘진 않습니다. 이 정도 수준으로 개발이 끝나도 되고 추가적인 확장이 필요하지 않아보인다면 굳이 MultiItemAdapter 를 쓸 필요가 없습니다.중요성을 가지는 리스트 위주의 화면에서 위와 같이 개발된다면 당장 보이는 제 불만은 onCreateViewHolder, onBindViewHolder 계속해서 분기가 들어가게 되고 getItemViewType 에서는 계속 해서 List 데이터에 접근해야 한다는 것입니다. 접근 자체가 큰 문제, 큰 영향을 끼치지 않을 정도 규모의 자료구조라면 논외로 치더라도, 뷰 타입이 조금만 늘어나도 onCreateViewHolder, onBindViewHolder 의 덩치는 엄청 커질 겁니다.예를들면 맨 마지막 아이템 타입이 B 이고 현재 추가 될 아이템 타입이 A인 경우에는 다른 형태의 디바이더를 넣어야 한다던지 하는 추가적인 확장이 이루어져야 한다면 골치가 꽤 아플겁니다. 특히 저는 위 예와 비슷하게 뷰 타입에 따라 각기 다른 아래 위 마진값을 요구받을 때, ViewHolder 마다 이전 데이터를 참고하게 만들고 동적으로 Visibility 처리를 하거나 MarginLayoutParams 를 고치는 것이 비효율적으로 느껴져서 height를 주입받는 DividerViewHolder 를 하나 만들어 사용하곤 했습니다. 이렇게 하니 각각의 ViewHolder 들이 데이터들에 의존적이지 않게 코딩이 가능했었습니다. 한 가지 더 예를들어 리스트 중간 중간 광고가 보여지게 되고 이 광고 클래스는 완전히 다른 객체로부터 보여줘야 한다 라고 했을 때 MultiItemAdapter 를 이용하면 쉽게 해결이 가능합니다.정작 근 1년간 “잔디”를 만들면서는 자주 쓰진 않았는데, 작년부터 각광받기 시작한 MVP 패턴을 사용할 때 View 에서의 로직을 최소화 하려고 한다면 써먹을 수 있는 모델로 적합하지 않나 생각이 들면서 다시 사용하기 시작했습니다. Presenter 에서 Row 를 만들어 던져주면 View 는 그것을 그대로 사용하게 만들 수 있다는 생각이 들었거든요.(아직까지는 비교적 크지 않은 부분에서만 사용하게 되서 View(MainThread)에서 Row 를 만들게 코딩해 놓은 컴퍼넌트가 더 많네요 흑흑) 더 복잡한 구조를 갖는 컴퍼넌트를 만들어야 할 때는 비동기 스레드에서 Row 까지 만들어 내보내는 것도 해볼까 하는 생각도 듭니다.제 눈에만 괜찮은 구조인지, 생각지도 못한 치명적인 단점이 있진 않은지, 구조나 설계 측면에서 안 좋은 점은 있지 않은지, 논리없이 Generic 으로 “퉁” 치고 있는 코드는 아닌지, 여러가지가 많이 궁금합니다 ^^ MultiItemAdapter 를 쓴 것과 안 쓴것의 정말 심플한 비교 소스를 열어놓았습니다 MultiItemAdapter 또, 여러분들은 어떻게 구현하고 계신지요? 여러분의 관심이 필요합니다 ! :)#토스랩 #잔디 #JANDI #개발 #개발자 #인사이트 #경험공유

“세상 모든 광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있게 한다.”영상광고는 사업의 규모와 업종을 막론하고 모든 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 잘 만든 영상광고가 매출로 이어진다는 사실은 검증되었고, 그 중요성은 나날이 증가하고 있습니다.하지만, 영상제작 전문기술 없이 광고영상을 제작한다는 것은 시간과 비용적인 측면에서 매우 어려운 일입니다. 광고영상을 SNS에 업로드 하고 싶은 마케터나 창업가들은 영상 전문가나 디자이너가 되는 것을 꿈꾸지 않습니다. 단지 자신의 서비스와 제품이 멋지게 홍보될 영상을 원하고 있습니다.더브이플래닛은 전문기술 없이도 누구나 쉽고 빠르게 광고영상을 제작할 수 있는 브이플레이트를 통해 많은 마케터들과 창업가들이 겪는 시간과 비용에 대한 어려움을 해소할 것입니다.“더브이플래닛”에서 영상광고 생태계의 흐름을 바꿀 iOS개발자를 모집합니다.광고영상을 누구나 쉽게 만들 수 있도록 함께 고민하고 시장을 주도해나갈 분을 애타게 찾고 있어요.우리는 한사람 한사람의 소중한 능력들이 맘껏 발휘될 수 있도록 존중과 배려로 서로를 응원하고 있어요. 우리와 함께 소중한 능력을 맘껏 발휘하실 분들의 많은 지원 부탁드려요.