1.intro: 애정하는 iOS, 애증의 Xcode프론트엔드 개발자가 가장 기쁠 땐 언제일까요? 여러 가지가 있죠. 직접 만든 스무스한 애니메이션을 볼 때, 고생해서 작업한 하드코어 고난도 레이아웃이 잘 작동할 때, 작업한 화면을 사람들이 ‘예쁘다ʼ고 말해줄 때 등등. 그러므로 iOS는 모든 프론트엔드 개발자가 동경하는 OS라고 말할 수 있습니다. 대부분의 굵직한 Transition들을 알아서 Animate해주고, 프레임레이트가 복잡한 레이아웃 효과도 부드럽게 표현해주기 때문에 ‘예쁘다ʼ, ‘쾌적하다ʼ는 말이 절로 나오는 OS이기 때문이죠. 물론 그만큼 손도 많이 갑니다. 사실 iOS는 신기한 점이 많습니다. Xcode를 사용하다 보면 Interface Builder에서 ctrl+드래그를 사용하여 Code로 Reference를 가져오는 방법부터 String값으로 찾아가는 Xib/StoryBoard 파일까지.. 다른 플랫폼 및 IDE에서는 겪어보지 못한 새로운 경험들을 만나죠. 덕분에 다년차 개발자의 멘탈도 Xcode-iOS를 만나면 탈탈 털립니다. 시간이 지나면 이 독특하고도 불편한 Xcode를 사랑하고, 저주하는 상황까지 생깁니다.그래서 오늘은 많은 iOS 루키들이 겁내고 괴로워하는 iOS의 Graphic Interface를 살펴보고자 합니다. 맨땅에 헤딩할 때 헬멧이라도 쓰고 있으면 그나마 덜 아프니까요.2.Point, PixelAndroid에서는 다양한 기종의 스크린을 지원하기 위해 자체적으로 dp라는 수치 개념을 만들어 사용합니다. 파편화된 디바이스들을 모두 지원하는 레이아웃을 구성하려고 고안한 효율적인 방법이죠. iOS에도 이와 같은 개념이 있습니다. 바로 포인트(Point)인데요. Xcode의 ImageAsset 파일을 열면 이런 것을 찾을 수 있습니다. 1X, 2X, 3X바로 이 화면에서 볼 수 있는 1x,2x,3x라는 문구가 포인트 개념을 설명하고 있습니다. 포인트는 디바이스의 물리적 픽셀을 2배, 3배로 압축해 사용하는 iOS 만의 독특한 단위입니다. 이 개념이 처음 쓰인 건 iPhone 4, 즉 레티나 디스플레이가 등장하면서부터 인데요, 기존의 iPhone 3Gs와 물리적 화면 크기는 동일한데, 4배의 픽셀 수를 가지는 레티나 디스플레이에 기존의 앱들을 그대로 보여주자니 픽셀 단위로 정의된 기존의 모든 이미지/레이아웃이 절반 크기로 줄어드는 문제가 발생했습니다. 따라서 별도의 작업 없이 디스플레이하기 위한 방법으로 고안된 게 바로 포인트입니다.포인트는 픽셀을 2배, 3배로 압축해 1포인트라는 단위로 규정하고, 그 단위를 Nib(Xib) 에디터 및 개발 과정에서 사용합니다. 앞으로 여러분이 iOS 개발을 하면서 접할 기본 단위는 바로 포인트가 될 겁니다. 2X 혹은 3X는 단어는 픽셀을 2배, 3배로 압축했다는 의미입니다. 개발자의 편의를 위해서 만들어진 개념이 오히려 개발자에게 혼동을 주는 아이러니한 상황이 펼쳐졌습니다. 사실 이 픽셀-포인트의 개념이 처음 등장했을 때는 꽤 편리했을 겁입니다. 당시만 해도 iPhone4와 iPhone3Gs의 해상도를 구분하지 않고 작업할 수 있는 획기적인 방법이었으니까요. 하지만 지금은 iPhone5, iPhone7 Plus, iPhone X 등 다양한 장비들이 등장했습니다. 그래서 iOS 개발자는 포인트를 단지, 픽셀의 또 다른 이름처럼 느낄 뿐입니다. 애플도 자신들이 이렇게 다양한 해상도의 iPhone을 출시하게 될 줄은 몰랐을 겁니다.애플의 해상도 춘추전국시대 / 출처: paintcodeapp3.Storyboard, Nib (Xib)iOS UI 디자인의 꽃이 무엇인지 묻는다면 그것은 단연 Storyboard와 Xib일 것입니다. Storyboard는 기획자들이 사용하는 그것과 유사한 개념입니다. 하나의 큰 틀에 화면 단위로 여러 장의 기획안을 놓고, 그것들의 시퀀스를 한 눈에 알아볼 수 있도록 하는 보드입니다.Storyboard는 Segue와 같은 시퀀스 설정을 직접 할 수 있고, 연결된 하나의 Flow를 시각적으로 펼치기 좋습니다. 프로토타이핑을 위한 적절한 툴인 셈이죠.UIStoryboard 예시 - 브랜디 iOS의 Main StoryboardNib(혹은 Xib, 이하 Xib로 지칭)는 조각조각 단위의 화면이나 재활용을 많이 하는 CollectionViewCell 등의 화면 작업에 적합합니다. 이 점이 Storyboard와는 다르죠. (CollectionViewCell에 대한 자세한 포스팅은 여기를 클릭하세요.)물론 Storyboard에서 할 수 있는 작업은 대부분 Xib로도 가능하지만, 각각의 용도를 다르게 해서 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 브랜디 iOS 프로젝트는 Storyboard에선 큰 틀의 화면을 다루고, Xib에서는 CollectionView Cell과 ReusableView, Custom Component등을 다루고 있습니다. UICollectionViewCell.xibStoryboard와 Xib로 인터페이스 작업을 할 때는 파일의 컨텐츠가 너무 비대해지지 않도록 조심해야 합니다. Storyboard가 비대해지면 많은 작업자가 동시에 파일을 수정할 수도 있는데, VCS를 사용하면서 Storyboard나 Xib 파일의 충돌이 발생하면 병합하는 과정이 매우 고통스럽습니다. 그러므로 Storyboard는 서로 충돌하지 않도록 더 큰 그림을 그리고, 해당 Storyboard를 Senior 개발자가 관리할 수 있도록 안전장치를 두도록 합시다. 야 이거 소스 건드린 사람 나와 Storyboard와 Xib는 기본적으로 XML 기반의 파일입니다. 혹시라도 충돌이 발생하면 UI로 확인이 불가능하기 때문에, Xcode에서 해당 Storyboard, Xib 파일을 우클릭한 후 Open As > Source Code 메뉴를 클릭하면 XML 형식으로 브라우징할 수 있습니다. 해당 충돌 부분을 찾아가서 수정하고 다시 확인하면 UI로 볼 수 있습니다.소스코드로 스토리보드 보기4.From Storyboard, to CodeStoryboard와 Xib에서 구현한 컴포넌트들을 ViewController의 SourceCode에서 다룰 일이 분명 생길 겁니다(언제나 그렇죠). 그럴 땐 Outlet이라는 개념을 이용해서 Storyboard 와 SourceCode를 연결하는데요.네, 코드가 아닙니다. 포토샵하는 기분으로 ctrl + 마우스 좌클릭 드래그를 해주시면 됩니 다. 이 기능은 다른 IDE에서 보기 힘든 건데요. 나름 쓸만합니다. 익숙해지면 여러 가지 컴포넌트, 유닛들을 Outlet으로 처리할 수 있습니다. 코딩을 자유롭게 할 수도 있고요. 예를 들어, LayoutConstraint를 Outlet으로 처리하면 해당 Constraint를 코드 시퀀스에 따라 자유자재로 변경할 수 있게 되는 것처럼 말이죠.물론 이보다 선행되어야 할 작업은 Storyboard에서 해당 ViewController가 연결될 ViewController를 지정하고, 해당 ViewController의 파일을 미리 만들어야 합니다.5.Extraction of ViewControllerStoryboard에서 ViewController A를 연결했는데, ViewController B 에서 ChildViewController로 ViewController A 를 사용하고 싶다면 어떻게 할 수 있을까요? (간장공장공장장) 당연한 이야기지만 코드를 통해 구현 가능합니다. 필요한 것은 Storyboard 파일명과, Storyboard에서 미리 지정한 ViewController A 의 Identifier, 두 가지입니다. Storybo/rd에서 ViewController A를 연결했는데, ViewController B 에서 ChildViewController로 ViewController A 를 사용하고 싶다면 어떻게 할 수 있을까요? 당연한 이야기지만 코드를 통해 구현 가능합니다. 필요한 것은 Storybo/rd 파일의 이름과, Storybo/rd에서 미리 지정한 ViewController A 의 Identifier, 두 가지입니다. instantiateViewController From Storyboard/**  현재 화면에 디스플레이중인 UIWindow 객체로부터 UITabBarController를 반환받는 메  소드  - parameter window: UIWindow  - returns: UITabBarController */ fileprivate func tabBarControllerFromStoryboard() -> BRTabBarController {  let storyBoard = UIStoryboard(name: "mainStoryboard", bundle: nil let viewController = storyBoard.instantiateViewController(withIdentifier: "mainTabBarController") return viewController as! BRTabBarController  // 잘못된 viewController를 추출한 경우 nil exception } 비슷한 방법으로 Xib에 작성된 View도 추출할 수 있습니다. Xib파일 하나에 여러 View가 정의되어 있다면, 각각의 View를 필요에 따라서 사용할 수도 있습니다.Extraction From Xiblet nib = UINib(nibName: NSStringFromClass(BRDropdownSelector.self) let components = nib.components(separatedBy: ".").last!, bundle: nil) let view = components.instantiate(withOwner: nil, options: nil).last as! BRDropdownSelector  // 잘못된 view를 추출한 경우 nil exception 6.LayoutConstraints For Flexible UI더 유연한 레이아웃 동작을 원한다면, Static하게 선언된 수치보다는 LayoutConstraint로 제한적 범위 안에서 유동적으로 동작할 수 있도록 View를 주물러 주는 게 좋습니다. 예를 들어, 어떤 두 컴포넌트 사이의 최대 너비를 100으로 지정하되, 컨텐츠 사이즈에 따라 더 작아질 수도 있도록 하려면, LayoutConstraints의 Less than or Equal기능을 사용하는 것처럼 말이죠.Less than or equalLess than or Equal뿐만 아니라 Greater than or Equal도 존재합니다. 상황에 맞게 사용하는 지혜가 필요하죠. LayoutConstraint에는 Multiplier라는 개념도 있습니다. 만약 컴포넌트 A 절반 너비의 컴포넌트 B를 작성하고 싶다면, 그리고 이 조건이 화면 크기와 관계없이 동일하게 적용되기를 원한다면, 컴포넌트 B의 너비를 컴포넌트 A와 동일하게 Constraint로 지정하고, Multiplier를 0.5로 지정하면 됩니다. Multiplier는 단어 그대로 ‘배수ʼ라는 의미입니다.이처럼 화면 해상도에 구애받지 않는 유연한 UI를 작성하고 싶다면 LayoutConstraint 의 사용은 필수입니다. 브랜디 iOS 앱이 다양한 해상도의 iOS 디바이스에서 동일한 비율 로 출력되는 것도 이러한 LayoutConstraint를 사용했기 때문이죠.7.View를 핸들링할 그곳앞서 정리한 방식들을 사용해서 Storyboard, Xib 파일을 훌륭하게 작성했다면, 이제는 ViewController의 소스코드로 돌아올 차례입니다. View Size를 이벤트에 따라 변경하거나, 숨겼던 View를 보여주는 등의 작업들을 할 차례입니다.Storyboard나 Xib에서 작업한 View를 코드 상에서 다룰 일은 많습니다. 99.78% 이상 ViewController에서 View를 다루어야만 하죠. 무조건입니다.viewDidLoad() 에서 View는 대부분의 초기화 작업을 합니다. 그것은 소스코드를 다루는 개발자에게도 마찬가지죠. Storyboard에서 연결한 Outlet들도 이 Function에서부터 nil값이 아니게 됩니다. 따라서 뷰에 필요한 초기화 작업 (Button의 Title 지정, ImageView의 이미지 지정 등) 을 viewDidLoad()에서 모두 하면 됩니다. viewDidLoad()는 그 이름처럼 ViewController가 생성되었을 때 단 한 번 호출됩니다. 다시 거치지 않는 코드이기 때문에 ViewController에서 사용할 변수들을 초기화하는 등의 작업도 이 자리에서 할 수 있습니다. viewDidLoadoverride func viewDidLoad() {      super.viewDidLoad()     /* do 초기화 in 여기 */ } 다만 여기서 아무리 해도 안 되는 작업이 있습니다. View 사이즈를 해상도에 맞게 변경하는 작업 같은 것 말이죠. LayoutConstraint를 통해 지정된 사이즈를 가져올 때, 화면을 꽉 채우도록 Constraint를 지정해도 로그를 찍으면 엉뚱하게 더 적은 값 이나 큰 값이 나올 수도 있습니다. 이런 경우에는 아무리 viewDidLoad()에서 열심히 Constraint의 값을 가져와도 결과가 똑같을 겁니다.개미지옥override func viewDidLoad() {      super.viewDidLoad()     // 백년동안 코딩해도 화면 해상도가 다르게 나와요 } viewWillAppear() 에서는 viewDidLoad()에서 작동하지 않던(?) 코드를 적용할 수 있는 자리입니다. Constraint들로 지정된 사이즈들은 viewWillAppear()에서부터 각 디바이스의 해상도에 맞게 적용됩니다. 여기서부터는 화면 크기에 맞춘 SubView들의 사이징이나 Constarint들로부터 추출한 값이 의미가 있습니다.viewWillAppearoverride func viewWillAppear() {     super.viewWillAppear()     // 이제 아마 화면이 나올 차례인가봐요 } viewDidAppear()는 출력된 화면에 실행할 코드를 작성하는 자리입니다. 화면이 등장한 이후 보여줄 팝업창이나, 튜토리얼을 출력하는 건 여기서 해야 합니다. viewWillAppear()는 예상되는 출력 화면에서 호출되기 때문에, 실제로는 화면이 없는 상황에서도 호출될 수 있습니다. 만약 해당 viewController의 출력이 확실히 완료된 후 에 실행되어야 하는 이벤트라면, 이 Function에서 코드를 작성해야 합니다. viewDidAppearoverride func viewDidAppear() {     super.viewDidAppear()     // 화면 출력이 끝났답니다. 마음껏 코딩하세요! } 네, 지금까지 루키들을 위한 GUI 만들기의 기본 과정은 다 알려드렸습니다. 많은 개념과 기능, 방법론이 존재하지만 일단 이 정도면 알아도 첫 번째 iOS 앱 UI를 만들 준비는 어느 정도 마친 겁니다. 그럼 마지막으로 UI를 구성하면서 유용하게 사용할 수 있는 팁을 알려드리겠습니다. 8.Little Tricks1) Clip it, or not Clip it.ImageView를 다루다 보면 자주 발생합니다. 지정된 ImageView의 사이즈보다 이미지가 크면 이미지가 ImageView의 영역을 빠져나가버리는 건데요. 이것은 Label이나 View에서도 동일합니다. 작성한 컨텐츠가 부모 View보다 큰 경우 부모 View의 프레임을 벗어납니다. 이런 경우, 재부팅하세요. clipsToBounds 값을 true로 지정해주면.. view.clipsToBounds = true 매-직! 이 작업은 코드뿐만 아니라 Storyboard상에서도 가능합니다. Xib에서도 동일합니다. Storyboard에서 클리핑2)Circular View요즘 많이 사용하는 동그라미 모양 프로필 이미지 때문에 고생하는 고심하는 개발자들이 많을 겁니다. iOS에서는 이 작업을 view의 Layer를 편집하는 방식으로 아주 간단하게 처리할 수 있습니다.self.layer.cornerRadius = self.frame.size/2.0 self.layer.masksToBounds = true self.clipsToBounds = true 위의 코드를 사용하면 아래와 같은 이미지를 출력할 수 있습니다.둥글게 클립핑된 최신 트렌드의 ImageView를 간단하게 출력했습니다. 물론 위에서 언급한 clipsToBounds 값을 true로 지정해주는 것도 잊지 마시고요. 이 코드를 응용하면 모서리가 둥근 직사각형 뷰도 만들 수 있습니다. 원하는 곡률을 적용할 수 있죠. view의 Layer를 다루는 방법을 공부한다면 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있을 겁니다.3)NSAtrributedString 클라이언트가 다양한 형태의 Font, Color의 텍스트를 한 문장에 넣어달라고 한다면 어떻게 작업해야 할까요? 스타일마다 Label 묶음을 만들어서 각각의 단어를 지정해주는 방법이 있습니다. 하지만 텍스트 또는 문장 구성이나 스타일이 서로 다른 묶음으로 변경된다면 어떨까요? 또 다시 새로운 기준으로 Label 묶음을 만들어야 할까요? 이럴 때 사용하기 좋은 녀석이 바로 NSAttributedString입니다. 볼드체, 보통체가 혼합된 텍스트에 색상이 다른 텍스트가 혼재되어 있는 Attributed String이렇게 다양한 형태의 텍스트를 한 문장에 담을 수 있고, 변경되는 내용이 있더라도 코드로 간단하게 수정하면 됩니다. 브랜디 앱에서도 NSAttrributedString을 많이 사용하고 있습니다. 브랜디 iOS 앱의 간지나는 UI 속 요소요소를 차지하고 있는 중요한 녀석이죠. 4)Debug Wirelessly 각종 케이블이 난잡하게 널부러진 책상을 보면 한숨이 나옵니까? 걱정하지 마세요. 이제 하나는 줄일 수 있을 겁니다. Xcode로도 무선 디버깅을 할 수 있기 때문이죠. 먼저 디바이스를 맥에 연결하고, Xcode가 활성화된 상태에서 Window > Devices And Simulators 항목을 클릭합니다. Devices and Simulators그런 다음 출력된 화면에서 원하는 디바이스를 선택하고 Connect via Network를 체크 합니다. (디바이스에 암호가 설정되어 있어야 합니다.) 지구본 모양이 디바이스 오른쪽에 있다면 무선 디버깅이 가능한 상태입니다. 무선디버깅체크9.Outro: 긴 글을 마무리하며아장아장 걸음마 시절이던 첫 개발 프로젝트 작업이 생각납니다. 클라이언트는 끝도 없이 요구를 하는데 구현하는 방법을 몰라 막막했던 적이 많았습니다. 여러 실수를 겪고 나서야 많은 것을 알게 되었죠. 그때를 생각하면 이제 막 iOS 개발을 시작하는 분들께 하나라도 더 도와주고 싶답니다. 지금 막 iOS 개발자가 되었나요? 그렇다면 이 포스팅은 분명 당신의 검색 한 번, 실수 한 번을 줄여줄 수 있을 겁니다.글이정환 과장 | R&D 개발1팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만#브랜디 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #iOS

AI 스쿨 3주차에서는 K-means clustering(K 평균 군집화)에 대해 배웠어요. 이에 대해서 간략하게 정리해볼게요.K-means clustering클러스터링이란 군집화를 의미하는데요, K-means clustering은 비슷한 데이터끼리 묶어주는 머신 러닝 기법이에요. K-means clustering은 비지도학습(Unsupervised learning)의 일종이에요. 비지도 학습이란 데이터와 각각의 데이터가 무엇인지를 설명해주는 라벨이 없는 학습을 말해요. 따라서 우리는 주어진 데이터들을 가장 잘 설명하는 클러스터를 찾아 데이터를 분류할 수 있어요. 아래는 데이터를 2개의 클래스로 군집화한 것을 잘 나타내주는 그래프에요.K-means는 클러스터 내부에 속한 데이터들이 서로 가깝다고 정의해요. 그렇다면 같은 클러스터에 속한 데이터들은 서로 가까이 근접해 있겠죠? K-means는 클러스터의 중심으로부터 가까운 데이터들을 찾아서 묶어주는 알고리즘이에요. 데이터들은 가장 가까운 내부 거리를 가지는 클러스터를 고르게 되는데, 이를 위해서 각각의 클러스터는 중심(프로토타입)이 존재하고 각각의 데이터가 그 중심과 얼마나 가까운지를 Cost로 정의해요.위의 식은 같은 클러스터에 속하는 각각의 점들로부터 그 클러스터의 평균(프로토타입)과의 거리의 합을 제곱한 함수에요. - N : 데이터의 개수- K : 클러스터의 개수- uk : k 번째 클러스터의 중심(프로토타입)- rnk : n 번째 데이터가 k 번째 클러스터에 속하면 1, 속하지 않는다면 0을 가지는 이진 변수우리는 위 식에서 rnk, uk를 구해야 해요. 이때 반드시 잊지 말아야 하는 조건은 각 데이터가 한 개의 클러스터에 할당이 되어야 한다는 것이에요.K-means 알고리즘K-means algorithm을 구하는 방법은 아래와 같이 크게 2단계로 나누어져요. 먼저 uk에 랜덤 값을 사용하여 임의의 초깃값을 설정해요.1. Expectationuk를 고정시키면서 J를 최소화하는  rnk값을 지정해야 하는데,  rnk은 모든 데이터 n에 대해 각각 모든 클러스터 중에서 xn- uk가 가장 작은 클러스터에 할당해요.2. Maximization새롭게 얻어진 rnk를 고정하고 uk는 k 번째 클러스터의 mean을 계산해요. 두 값이 적당한 범위 내로 수렴할 때까지 계산을 반복해요, 위의 두 단계를 각각 E(expectation) 단계와 M(maximization) 단계라 하고, 이 두 단계를 합쳐서 EM 알고리즘이라고 해요.알고리즘 코드로 나타내기그럼 K-means algorithm을 코드로 어떻게 나타내는지 살펴볼게요!Step1. 데이터 만들기np.random.seed(42)digits = load_digits()  data = scale(digits.data)n_samples, n_features = data.shapen_digits = len(np.unique(digits.target))labels = digits.targetx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.25, random_state=42) - digits = load_digits(): load_digits 함수를 사용하면 data와 target이 반환되는데 이 데이터를 scale 함수를 사용하여 전처리해요.- data.shape을 사용하면 n_samples에는 1797, n_feature에는 64가 할당돼요.- n_digits에는 digits의 target의 중복된 값을 제외한 개수를 할당해요.- train_test_split() 함수를 이용하여 train_set과 test_set을 랜덤 시드를 42를 가지는 75:25의 비율로 나눠요.Step2. KMeans model 만들기sklearn 라이브러리를 사용하면 KMeans model을 아주 쉽게 구현할 수 있어요.kmeans = KMeans(init='k-means++', n_clusters=10, random_state=42)clusters = kmeans.fit_predict(x_train)- KMeans 함수를 이용하여 모형은 k-means++를 가지고, cluster는 10개를 가지며 랜덤 시드는 42를 가지는 K-means clustering을 만들어요.- x_train 데이터 셋을 중심으로 클러스터의 중심을 계산하고 각 샘플에 대한 클러스터의 인덱스를 예측할 수 있도록 fit_predict()를 사용해요.Step3. K-means clustering 결과 출력print('Clusters: ', clusters)위와 같이 출력하면 아래와 같은 결과가 나와요.Clusters: [1 3 2 ... 6 6 0]]그래프를 출력하면 아래와 같은 결과를 볼 수 있어요!이번 수업에 배운 K-means clustering의 개념은 1주차와 2주차 수업의 개념에 비해 어렵지 않았던 것 같아요. 이해하기에 큰 문제는 없었지만 코드로 직접 짜려고 하니 막히는 부분이 있어서 고생을 좀 했어요. 저는 과제를 하다가 에러가 나면 구글링을 통해서 에러를 해결하거나 도저히 못하겠다 싶으면 도움 요청을 해요. 목요일에는 조교분들께서 Multiple Regression에 대해 숙명여대에서 수업을 진행해주셨는데요. 1, 2주차에 배운 내용을 복습하고 3주차 수업에서 짧게 살펴본 Multiclassification을 더 자세히 알려주셔서 본 수업 때 이해가 되지 않았던 부분이 해결이 되었습니다! 목요일 수업은 정식 수업이 아닌 보충수업이었기 때문에 소수의 사람들이 강의에 참여했는데요. 시간이 된다면 참석을 꼭 해주시면 굉장히 큰 도움이 될 것 같아요. * 이 글은 AI스쿨 - 인공지능 R&D 실무자 양성과정 3주차 수업에 대해 수강생 최유진님이 작성하신 수업 후기입니다.

2018년은 정말 클라우드가 일반화되는 해가 될듯 합니다. 클라우드 이전 사업 소식이 이곳저곳에서 들리는 요즘입니다. 스타트업 생태계는 이미 클라우드로 넘어갔지만 올해에는 엔터프라이즈 기업에서 대규모 IT 기업들까지 모두 클라우드로 넘어가고 있습니다. 와탭이 클라우드 최적화를 목표로 하는 모니터링 서비스이다보니 클라우드로 전환하는 시점에 있는 많은 기업들을 만나는데요. 클라우드를 적용하려고 준비중이거나 최근 클라우드로 이전한 기업의 운영팀들은 현업에서 사용하는 과정에서 클라우드 안정성에 대한 불안을 토로하기도 합니다. IT 운영자들이 느끼는 클라우드에 대한 불안감IT 운영의 핵심은 안정화입니다. 클라우드 이전까지 IT 인프라는 변화를 관리하는 대상이 아니였습니다. IT 인프라는 운영중에 변화하지 않으며 초기 설계에서도 최대 부하를 견디기에 충분한 여지를 남겨서 구성하였습니다. 하지만 클라우드에서는 IT 인프라가 운영중에도 변화 가능한 요소가 되면서 IT 인프라 규모 산정에서 부터 커다란 변화가 발생합니다. 최대 부하가 아닌 최소 부하가 규모 산정 기준이 되다. 여지껏 IT 인프라의 구성 기준은 언제나 최대 부하를 견딜수 있도록 설계되어왔습니다. 하지만 IT 인프라를 클라우드로 시작한 스타트업들이 IT 인프라를 구성하는 방법은 기존의 규칙을 무시하기 시작합니다. IT 인프라를 규모를 최소 부하에 맞춰서 구성하는 것입니다. 단지 실시간으로 확장 가능한 서비스 구조와 Auto Scailing을 통해 규모를 맞춰갑니다.IT 인프라 평균 부하의 기준이 높아지다. 클라우드 이전까지 우리는 IT 인프라의 CPU 부하율을 평소 20% 아래로 유지해 왔습니다. 하지만 이 또한 변화가 생깁니다. 제가 만나는 많은 클라우드 기반 서비스 기업들이 CPU 부하율을 50%에서 70%까지 유지하고 있었습니다. 일반적은 운영관점에서 IT 서비스 운영에 익숙하지 않은 기업의 운영 미숙이라 생각할 수 있습니다. 하지만 클라우드에 익숙한 운영팀은 서비스 성능에 문제가 발생하지 않는 범위에서 인프라의 규모를 실시간으로 조절합니다. 기존의 상식으로는 매우 위험해 보이지만 클라우드를 정말 잘 쓰는 기업들은 성능과 안정성을 해치지 않으면서 인프라 자원의 여유를 최대한 줄이는 방법들을 내재화하고 있습니다. IT 인프라 장애를 해결하지 않는다.  모든 IT 인프라는 장애가 발생합니다. 인프라의 장애는 이벤트성으로 발생하지만 운영팀은 장애를 반복 해결해 나가는 과정에서 패턴을 인지하고 대처해 나갑니다. 클라우드에서도 장애는 어쩔수 없이 발생하지만 운영팀은 장애를 인지할 뿐 장애를 물리적으로 해결하지는 않습니다. 대신 클라우드를 사용하는 IT 운영팀은 빠르게 서비스 구성과 환경을 전환하여 서비스를 원활하게 동작시킵니다. 운영자들이 갖는 불안감이 현실이 되다.다시 운영자들의 불안감에 대해서 이야기 해보죠. IT 인프라의 규모를 줄이고 자원 사용률이 평소에서 50%를 넘기는 급박한 사용 환경에서 클라우드 인프라에 장애가 발생해도 할 수 있는 일이 없다는 것은 정말 큰 스트레스를 주는 일입니다. 물론 위에서 설명한 것처럼 클라우드 네이티브한 서비스라면 문제없이 돌아갈 수 있겠지만 기존 레거시를 운영하면서 클라우드로 전환한다면 IT 운영자 입장에서는 앞에 이슈들이 불안감이 아닌 현실이 됩니다. 넷플릭스 7년만에 클라우드 이전을 완료하다.넷플릭스가 클라우드 이전을 결정한것은 2007년이지만 이전을 완료한것은 2016년이였습니다. 이렇게 긴 시간은 투자한 이유에 대해 넷플릭스는 "기존 IDC 기반의 인프라가 가진 문제들을 클라우드로 가져가지 않기 위해서"라고 했지만 다른 한편으로는 클라우드에서 발생하는 문제들을 해결할 수 있는 시스템 구조를 만들기 위해서였습니다. 그렇기 때문에 넷플릭스에서는 클라우드 네이티브 방식을 택하여 사실상 모든 기술을 재구축하고 운영 방식을 근본적으로 바꿨다. 아키텍처 면에서 넷플릭스는 거대한 앱을 수백 개의 마이크로 서비스로 마이그레이션하고 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 데이터 모델을 반정규화했다. 예산 승인, 중앙화된 릴리스 관리, 몇 주에 걸친 하드웨어 프로비저닝 주기를 도입해 지속적인 콘텐츠 전달이 가능해졌으며, 느슨하게 결합된 개발운영(DevOps) 환경에서 엔지니어링 팀이 셀프서비스 툴로 독립적인 결정을 내릴 수 있게 되면서 혁신이 가속화되었다. 이 과정에서 새로운 시스템을 여럿 구축해야 했으며, 새로운 기술도 배워야 했다. 넷플릭스가 클라우드 네이티브 기업으로 변신하는 데는 많은 시간과 노력이 필요했지만, 클라우드 마이그레이션을 통해 글로벌 TV 네트워크로서 지속적인 성장을 이뤄나갈 밑거름을 마련할 수 있었다.https://media.netflix.com/ko/company-blog/completing-the-netflix-cloud-migration결론기존의 레거시를 바탕으로 클라우드 마이그레이션을 진행하는 기업들은 클라우드에서 발생하는 다양한 운영 이슈들을 겪을 수 밖에 없습니다. 대부분 클라우드 이전 사업을 진행하는 데 있어서 이전 서비스 성능을 맞추는 데만 집중하다보니 이전 후 운영과정에서 발생하는 많은 문제들은 운영팀이 짊어지게 됩니다. 하지만 이 문제들은 개발팀과 운영팀이 함께 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 최종적으로 클라우드 네이티브 구조가 완성되기 위해서는 시스템과 조직 문화 모두가 변화해야 합니다. 클라우드 마이그레이션은 엄청 고난한 일입니다. 만일 클라우드를 도입했는데, 아직 불안함이 있다면 아직 클라우드 마이그레이션이 끝나지 않은것입니다. #와탭랩스 #개발자 #개발팀 #인사이트 #경험공유 #일지

Read In KoreanAs a yet minuscule startup, each member holds a significant power over the overall atmosphere of the team. And in our ultimate quest to make big waves in the data world, we need to make sure that the people at the helm are at least kind of cool. We think we’ve done a pretty good job so far in assembling a society of unique but equally driven members.So we bring you this seven-part series, one of each devoted to interviewing each of our members in detail, to give you an in-depth glimpse into the people responsible for bringing you the future of machine learning with Daria. Plus, we peppered the interviews with questions from Dr. Aron’s “The 36 Questions that Lead to Love”*, cherry picked to make work appropriate and concise, but interesting.(*actually falling in love with our members highly discouraged)Yonghyun joined the XBrain team in August as a software engineer, and has worked closely with other members in constructing the software that Daria runs on. But his interests run beyond just making sure that Daria become the future star of machine learning and data science — Yonghyun is also an avid soccer player, and an enthusiastic dabbler of virtual and artificial reality. Learn more about him here!Yonghyun saves a few minutes of his day for some introspection/staring broodily out the windowHi Yonghyun! Start by telling us about your role.YH: I work with JM as a software engineer at XBrain, developing and testing our software infrastructure.How do you usually spend a work day?YH: I usually come to work around lunchtime, and devote my time to whatever needs to be done for the day. Today we worked on tests involving transferring data from MS SQL. I enjoy afternoon walks sometimes, and usually head home after working a little post-dinner.Tell us about the parts of your job that you most enjoy.YH: I enjoy transforming machine learning modules into Spark to fit with the cloud system, and looking at the code Suzin’s written in order to understand the process.What about the aspects that you least enjoy or find challenging?YH: Setting up the environment to test our systems is something I least enjoy. It’s frustrating, because you can follow all the steps and still go the wrong way.Pick one item on your desk that tells us something about you.YH: I don’t have a whole lot on my desk…so I would probably have to say my laptop. The very very big laptop provided to me by the company.Laptop in photo is larger than it appearsWhat made you want to become a software engineer?YH: I was originally majoring in History in college, but I was struck by how computer science could help you create something tangible. Programming helps turn your ideas into reality on the screen, which is something I was really drawn to.So why XBrain?YH: As an incoming programmer, you don’t really come across the opportunity to participate in the making of a product that’s still under development. It’s a good learning experience for me to watch Daria’s progress. Furthermore, because I started programming at a relatively later stage, I still need help with my mathematical background, which working here allows me to do.As the one of the newest additions to the team, tell us about your vision for XBrain.YH: I think my vision is one of becoming a household name for a machine learning tool that a lot of people use on the daily — Daria doing useful things in every facet of the world, big or small.What is your go-to work playlist?YH: When I’m coding, I usually prefer EDM, so stations like Hardwell On Air, and hip-hop as well.Recommend a movie for our next Cinema Society, please.YH: Watchmen (2009). Its protagonist Rorschach is an anti-hero, and the plot line is complex and interesting to follow.Where do you see yourself 10 years from now?YH: Career-wise, honestly I wouldn’t mind what I have right now — working a job that I love without getting too swamped with deadlines, with plenty of time for exercise and socializing, playing soccer with my friends.Given the choice of anyone in the world, whom would you want as a dinner guest?YH: Mark Zuckerberg, maybe? I’d like to hear about his ideas for the future.If you had to have dinner with one XBrain member, who would it be and why?YH: JP, our new machine learning engineer. I’d like to get to know him better, and he seems like an interesting person.Would you like to be famous? In what way?Nope.What would constitute a “perfect” day for you?YH: A day productive enough that I could go to bed without worrying about the next day.If you were able to live to the age of 90 and retain either the mind or body of a 30-year-old for the last 60 years of your life, which would you want?YH: The body of a 30 year old… I don’t think that youth isn’t everything when it comes to minds.For what in your life do you feel most grateful?YH: The privilege to have been able to learn and achieve everything I’ve wanted is something I’ll always be thankful for, and also the flexibility to be able to change directions I’m headed in.If you could wake up tomorrow having gained any one quality or ability, what would it be?YH: I’ve always wanted more drive to carry out the projects I’ve devised in my head, the ability to see things through no matter what.Is there something that you’ve dreamed of doing for a long time? Why haven’t you done it?YH: I’ve always wanted to learn how to cook. I lived in a dorm in college so I didn’t have the opportunity then, but now would be a good time as any.What is the greatest accomplishment of your life?YH: I would say my greatest accomplishment is putting my best efforts into learning and improving my mind, inside and outside of school.What is your most memorable XBrain moment?YH: My fondest memories are usually of events we held outside — the hike we went on in September, or the soccer game we had. I like that we got to bond as a team and get some exercise.If you knew that in one year you would die suddenly, would you change anything about the way you are now living? Why?YH: I haven’t been able to get decent sleep recently, so I’d probably give myself some time to rest.If you were going to become close friends with someone, please share what would be important for him or her to know.YH: I don’t have very strong likes or dislikes, so I usually get along with most people.What, if anything, should never be joked about?YH: You should never joke about the disadvantaged, or others’ insecurities.If you could sum up XBrain in three words or less?YH: Freedom. Consideration. Learning…. Is that too serious?#엑스브레인 #팀원소개 #팀원인터뷰 #기업문화 #조직문화 #팀원자랑

지난 주에는 학생들이 서로 간의 과제를 채점해주는 방식의 과제 채점 방법인 동료 평가에 대해 알아보았습니다. 동료 평가는 강의에 크기에 거의 무관하게 사용될 수 있고, 학생들은 다른 학생들이 제출한 과제를 채점하면서 자기가 생각하지 못했던 새로운 아이디어를 발견하거나, 자신이 했던 것과 유사한 실수를 하는 친구에게는 자신의 경험을 바탕으로 건설적이고 유용한 피드백을 줄 수 있는 등의 장점도 있었습니다.엘리스 시스템에서 코드 공유 기능을 이용하면 동료 평가를 진행할 수 있습니다.그러나 동료 평가가 항상 만능인 것만은 아닙니다. 프로그래밍 수업에서 동료 평가는 크게 보면 “다른 사람의 프로그래밍 코드를 이해”하고, “이해한 것을 바탕으로 알맞은 평가”를 하는 두 단계로 이루어진다고 볼 수 있는데, 프로그래밍에 익숙하지 않은 대다수 학생에게는 “다른 사람의 코드를 이해”하는 첫 번째 단계부터가 큰 고난으로 다가오기 때문입니다. 이는 비단 학생의 문제일 뿐만이 아니라 실제 현장에서 일하고 있는 숙련된 프로그래머에게도 마찬가지입니다. 선행 연구에 따르면 다른 사람의 코드를 코드 그 자체만 보고 이해하는 것은 숙련된 프로그래머에게도 어려운 일이며, 그중에서도 특히나 해당 코드를 작성한 저자의 의도를 이해하는 것이 어렵다는 설문 결과가 있습니다. 몇 년이 넘는 시간 동안 수많은 코드를 읽어보았을 숙련자에게도 어려운 일인데, 프로그래밍에 전혀 경험이 없는 학생들에게는 얼마나 더 큰 어려움으로 다가올지 예상해보는 것은 어려운 일이 아닌 것 같습니다.그렇다면 프로그래밍 교육의 혁신을 추구하는 연구팀으로써 이를 두고만 볼 수는 없는 것은 당연지사. 동료 평가를 성공적으로 완수하기 위해 학생들에게 필요한 것은 무엇이고, 또 프로그래밍 교육 툴의 일부로서 제공해 줄 수 있는 것은 어떤 것들이 있을지 고민해보게 되었습니다. 그리고 본 연구팀은 다양한 대학교 전산 과목에서 조교로서 활동했던 경험과 프로그램 개발자로서 Git 등의 코드 버전 관리 도구, GitHub와 같은 오픈소스 커뮤니티에서 경험 등을 바탕으로 다음과 같은 접근을 해보았습니다.숙련된 오픈소스 개발자들도 리뷰를 위해 코드를 한 줄 한 줄 비교해가며 차근차근 읽어나가야 하는데, 왜 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들에게는 이 과정을 전부 생략한 채 마지막 결과(제출된 코드)만 보여주고 평가를 하게 하는 걸까? 오히려 숙련된 개발자들보다는 학생들에게 “한 줄” 단위 로, 아니면 이보다 더 세세하게 “한 글자” 단위로 코드가 처음부터 끝까지 완성되는 과정을 보여주는 것이 더 효과적이지 않을까?Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education백문이 불여일견, 위의 이미지는 실험을 위해 제작된 프로그래밍 교육용 동료 평가 시스템 Eliph의 실제 사용 모습입니다. 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가 과정에서 다른 학생의 코드를 이해하는 데에 어려움을 겪는 것은, 마지막으로 제출된 코드만 보아서는 문제 풀이 과정 전반에 대한 이해가 어렵기 때문이라는 것을 가설을 바탕으로, “그렇다면 문제 풀이 과정을 최대한 세세하게 보여주자!”는 아이디어를 구현한 것이 위의 보이는 Eliph 시스템입니다.Eliph는 학생이 프로그래밍 문제를 푸는 과정을 처음 시작부터 마지막으로 제출할 때까지의 키보드 입력, 코드 실행 결과, 중간 채점 결과 등을 모두 기록한 뒤, 나중에 다른 사람이 자신의 코드를 평가할 때 되돌려볼 수 있는 기능을 제공합니다. 그리고 이를 통해 (1) 평가를 받는 학생은 자신이 작성한 코드에 대한 의도를 평가자에게 더 잘 전달할 수 있고, (2) 평가를 하는 학생은 저자의 생각의 흐름을 함께 따라가며 코드를 더 쉽고 명확하게 이해할 수 있어 양쪽 모두가 동료 평가를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.본 연구팀은 Eliph 시스템을 효과를 검증하기 위해 실제 대학교 전산학과 수업에서 수강생 60명의 학생을 대상으로 시스템을 검증해보았습니다. 그 결과, 평가자가 Eliph 시스템을 사용해서 다른 사람의 코드를 평가할 때 코드 저자의 의도를 더 잘 파악할 수 있어 평가에 도움이 되었다는 것을 확인할 수 있었습니다(좌측 그래프). 또한, Eliph 시스템을 사용하여 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백이 기존의 방식으로 진행된 동료 평가로부터 제출된 피드백들보다 저자들에게 더 높은 만족도의 준다는 것을 확인할 수 있었습니다(우측 그래프). 좀 더 자세한 결과와 분석은 아래의 참고 문헌의 Eliph 논문에서 직접 확인해보실 수 있습니다.마치며이번 글에서는 프로그래밍 교육에서 동료 평가의 중요성과 실제로 수업에서 동료 평가를 사용하기 위해 넘어야 할 난관들을 소개해보았습니다. 그리고 프로그래밍에 익숙하지 않은 학생들이 동료 평가를 효과적으로 활용할 수 있도록 도와주는 시스템 Eliph를 간략하게 소개해드렸습니다. 아직 Eliph 시스템은 프로토타입으로만 개발되어 연구용으로만 사용되고 있지만, 조만간 엘리스 교육 플랫폼에서 사용해보실 수 있도록 열심히 준비하고 있으니, 기대해주시면 감사하겠습니다.참고 문헌Park, Jungkook, et al. “Eliph: Effective Visualization of Code History for Peer Assessment in Programming Education.” Proceedings of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing. ACM, 2017.#엘리스 #코딩교육 #교육기업 #기업문화 #조직문화 #서비스소개

DynamoDB 로컬 설정 (다운로드 버전)실제 DynamoDB 웹 서비스에 액세스하지 않고 로컬에서 애플리케이션 작성 및 테스트를 할 수 있음1. 다운로드 링크에서 DynamoDB 무료 다운로드2. 압축 해제 후 해당 디렉터리에서 아래의 명령어로 실행java -Djava.library.path=./DynamoDBLocal_lib -jar DynamoDBLocal.jar -sharedDb* Ctrl+C로 중지할 수 있고 중지하기 전까지 수신 요청을 처리함* 기본적으로 8000번 포트를 사용Node.js 용 AWS SDK 설치1. 설치npm install aws-sdk2. 실행// app.jsvar AWS = require("aws-sdk");var s3 = new AWS.S3();// 버킷 이름은 모든 S3 사용자에게 고유한 것이어야 합니다.var myBucket = "dynamodb.sample.wonny";var myKey = "myBucketKey";s3.createBucket({ Bucket: myBucket }, function(err, data) {  if (err) {    console.log(err);  } else {    params = { Bucket: myBucket, Key: myKey, Body: "Hello!" };    s3.putObject(params, function(err, data) {      if (err) {        console.log(err);      } else {        console.log("Successfully uploaded data to myBucket/myKey");      }    });  }});node app.js테이블 생성// CreateTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies",  KeySchema: [    { AttributeName: "year", KeyType: "HASH" }, // Partition key    { AttributeName: "title", KeyType: "RANGE" } // Sort key  ],  AttributeDefinitions: [    { AttributeName: "year", AttributeType: "N" },    { AttributeName: "title", AttributeType: "S" }  ],  // 다운로드 버전인 경우 아래 코드 무시  ProvisionedThroughput: {    ReadCapacityUnits: 10,    WriteCapacityUnits: 10  }};dynamodb.createTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.log(      "Unable to create table. Error JSON: ",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Created table. Table description JSON: ",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node CreateTable.js샘플 데이터 로드1. 이곳에서 샘플 데이터 파일 다운로드데이터 형태는 아래와 같음[    {        "year": 2013,        "title": "Rush",        "info": {            "directors": ["Ron Howard"],            "release_date": "2013-09-02T00:00:00Z",            "rating": 8.3,            "genres": [                "Action",                "Biography",                "Drama",                "Sport"            ],            "image_url": "http://ia.media-imdb.com/images/M/MV5BMTQyMDE0MTY0OV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjI2OTI0OQ@@._V1_SX400_.jpg",            "plot": "A re-creation of the merciless 1970s rivalry between Formula One rivals James Hunt and Niki Lauda.",            "rank": 2,            "running_time_secs": 7380,            "actors": [                "Daniel Bruhl",                "Chris Hemsworth",                "Olivia Wilde"            ]        }    },    ...]- year 및 title을 Movies 테이블을 위한 기본 키 속성 값으로 사용- info의 나머지 값들은 info라는 단일 속성에 저장- JSON을 DynamoDB 속성에 저장2. 샘플 데이터 Movies 테이블에 로드// LoadData.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log("Importing movies info DynamoDB. Please wait.");var allMovies = JSON.parse(fs.readFileSync("moviedata.json", "utf8"));allMovies.forEach(function(movie) {  var params = {    TableName: "Moves",    Item: {      year: movie.year,      title: movie.title,      info: movie.info    }  };  docClient.put(params, function(err, data) {    if (err) {      console.error(        "Unable to add movie",        movie.title,        ". Error JSON:",        JSON.stringify(err, null, 2)      );    } else {      console.log("PutItem succeeded:", movie.title);    }  });});node LoadData.js테이블에 항목 추가// PutItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Item: {    year: year,    title: title,    info: {      plot: "Nothing happens at all.",      rating: 0    }  }};console.log("Adding a new item...");docClient.put(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to add item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("Added item:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node PutItem.js- 기본 키가 필요하므로 기본 키 (year, title) 및 info 속성 추가항목 읽기// GetItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};docClient.get(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to read item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("GetItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node GetItem.js항목 업데이트// UpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = :r, info.plot=:p, info.actors=:a",  ExpressionAttributeValues: {    ":r": 5.5,    ":p": "Everything happens all at once.",    ":a": ["Larry", "Moe", "Curly"]  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node UpdateItem.js- 지정된 항목에 대해 수행하고자 하는 모든 업데이트를 설명하기 위해 UpdateExpression을 사용- ReturnValues 파라미터는 DynamoDB에게 업데이트된 속성("UPDATED_NEW")만 반환하도록 지시원자성 카운터 증가시키기update 메서드를 사용하여 다른 쓰기 요청을 방해하지 않으면서 기존 속성의 값을 증가시키거나 감소시킬 수 있음 (모든 쓰기 요청은 수신된 순서대로 적용)실행 시 rating 속성이 1씩 증가하는 프로그램// Increment.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  UpdateExpression: "set info.rating = info.rating + :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 1  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Updating the item...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node Increment.js항목 업데이트(조건부)UpdateItem을 조건과 함께 사용하는 방법조건이 true로 평가되면 업데이트가 성공하지만 그렇지 않으면 수행되지 않음// ConditionalUpdateItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";// Increment an atomic countervar params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },   UpdateExpression: "remove info.actors[0]",  ConditionExpression: "size(info.actors) > :num",  ExpressionAttributeValues: {    ":num": 3  },  ReturnValues: "UPDATED_NEW"};console.log("Attempting a conditional update...");docClient.update(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node ConditionalUpdateItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed"영화에는 3명의 배우가 있는데 배우가 3명보다 많은지를 확인하고 있어 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 업데이트 됨ConditionExpression: "size(info.actors) >= :num",항목 삭제// DeleteItem.jsvar AWS = require("aws-sdk");var fs = require("fs");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var table = "Movies";var year = 2017;var title = "The Big Wonny";var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  },  ConditionExpression: "info.rating <= :val",  ExpressionAttributeValues: {    ":val": 5.0  }};console.log("Attempting a conditional delete...");docClient.delete(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to update item. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log("DeleteItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));  }});node DeleteItem.js다음과 같이 작성하면 아래와 같은 에러 메시지가 표시 됨The conditional request failed특정 영화에 대한 평점이 5보다 크기 때문에 에러가 발생다음과 같이 수정하면 정상적으로 항목이 삭제 됨var params = {  TableName: table,  Key: {    year: year,    title: title  }};데이터 쿼리- 파티션 키 값을 지정해야 하며, 정렬 키는 선택 사항- 1년 동안 개봉한 모든 영화를 찾으려면 year만 지정, title을 입력하면 2014년 개봉된 "A"로 시작하는 영화를 검색하는 것과 같이 정렬 키에 대한 어떤 조건을 바탕으로 일부 영화를 검색할 수도 있음한 해 동안 개봉한 모든 영화// QueryYear.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1985  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(" -", item.year + ": " + item.title);    });  }});node QueryYear.jsExpressionAttributeNames는 이름을 교체함. 이를 사용하는 이유는 year가 DynamoDB에서 예약어이기 때문. KeyConditionExpression을 포함해 어떤 표현식에서도 사용할 수 없으므로 표현식 속성 이름인 #yr을 사용하여 이를 지칭ExpressionAttributeValues는 값을 교체함. 이를 사용하는 이유는 KeyConditionExpresssion을 포함해 어떤 표현식에서도 리터럴을 사용할 수 없기 때문. 표현식 속성 값인 :yyyy를 사용해 지칭* 위의 프로그램은 기본 키 속성으로 테이블을 쿼리하는 방법. DynamoDB에서 1개 이상의 보조 인덱스를 테이블에 생성하여 그 인덱스로 테이블을 쿼리하는 것과 동일한 방식으로 쿼리 작업 가능. 보조 인덱스는 키가 아닌 속성에 대한 쿼리를 허용하여 애플리케이션에 더 많은 유연성을 부여함한 해 동안 개봉한 모든ㄴ 영화 중에 특정 제목을 지닌 영화year 1992에 개봉한 영화 중에 title이 "A"부터 "L"까지의 알파벳으로 시작하는 영화를 모두 조회합니다.// QueryTitle.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();console.log(  "Querying for movies from 1992 - titles A-L, with genres and lead actor");var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.genres, info.actors[0]",  KeyConditionExpression: "#yr = :yyyy and title between :letter1 and :letter2",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":yyyy": 1992,    ":letter1": "A",    ":letter2": "L"  }};docClient.query(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error("Unable to query. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));  } else {    console.log("Query succeeded.");    data.Items.forEach(function(item) {      console.log(        " -",        item.year + ": " + item.title + " ... " + item.info.genres + " ... ",        item.info.actors[0]      );    });  }});node QueryTtiel.js스캔테이블의 모든 항목을 읽고 테이블의 모든 데이터를 반환선택 사항인 filter_expression을 제공할 수 있으며 그 결과 기준이 일치하는 항목만 반환하지만 필터는 테이블 전체를 스캔한 후에만 적용됨// Scan.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();var params = {  TableName: "Movies",  ProjectionExpression: "#yr, title, info.rating",  FilterExpression: "#yr between :start_yr and :end_yr",  ExpressionAttributeNames: {    "#yr": "year"  },  ExpressionAttributeValues: {    ":start_yr": 1950,    ":end_yr": 1959  }};console.log("Scanning Movies table.");docClient.scan(params, onScan);function onScan(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to scan the table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    // print all the movies    console.log("Scan succeeded.");    data.Items.forEach(function(movie) {      console.log(        movie.year + ": ",        movie.title,        "- rating:",        movie.info.rating      );    });    // continue scanning if we have more movies, because    // scan can retrieve a maximum of 1MB of data    if (typeof data.LastEvaluatedKey != "undefined") {      console.log("Scanning for more...");      params.ExclusiveStartKey = data.LastEvaluatedKey;      docClient.scan(params, onScan);    }  }}node Scan.jsProjectionExpression은 스캔 결과에서 원하는 속성만 지정FilterExpression은 조건을 만족하는 항목만 반환하도록 조건을 지정. 다른 항목들은 모두 무시됨테이블 삭제// DeleteTable.jsvar AWS = require("aws-sdk");AWS.config.update({  region: "us-west-2",  endpoint: "http://localhost:8000"});var dynamodb = new AWS.DynamoDB();var params = {  TableName: "Movies"};dynamodb.deleteTable(params, function(err, data) {  if (err) {    console.error(      "Unable to delete table. Error JSON:",      JSON.stringify(err, null, 2)    );  } else {    console.log(      "Deleted table. Table description JSON:",      JSON.stringify(data, null, 2)    );  }});node DeleteTable.js#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #Node.js #백엔드 #인사이트 #경험공유 #데이터베이스 #DB #개발 #AWS #아마존 #NoSQL 

이 글은 Warby Parker tech team blog의 Systems Development Gamified!를 번역한 글입니다.우리는 이슈가 있었습니다: 우리의 기술팀은 "주도권"을 우려했는데, 이는 와비 파커(Warby Parker)가 개발해야하는 요청, 우선순위, 개발일을 할당하는 것과 관련이 있었습니다.(이는 유연성, 권한부여, 효율성이라는 의문을 제기하기도 했습니다). 모든 일이 그래왔던 것처럼 우리는 발전하고 반복하여 살펴보았습니다. 이는 여러 역할을 수행하는 이해관계자들의 그룹의 사람들을 "우리의 목표를 쇄신하여 엄청난 목표를 달성할 수 있을지를 고민하는 일일 세션"에 참가토록 했습니다. 우선 우리는 현재 프로세스에서 발생하는 사소한 문제들을 해결할 수 있는 문제들에 대해 토론하기 시작했습니다. 그리고 우리는 토론에 근거해 우선순위를 정하고, 일을 선택하는 것에 대한 게임화, 시장중심적인 접근방법을 만들었고 "와블스 프로세스(The Warbles Process")라고 부르기로 했습니다.주요 이해관계자들에게(애원하다시피 부탁하여) 넓은 폭의 설문과 인터뷰를 통한 피드백 이후에, 우리는 단지 소수의 사람만이 엔지니어들에게 할당된 일에 대해서 완전히 만족한다는 점을 알게되었습니다. 주요 문제는 다음과 같습니다.- 유연성 : 이전의 프로세스들은 분기 미팅에 의해 결정되는데, 이 분기 미팅에서 다음 분기에 무엇을 할건지를 선택하고 우선순위를 정하는 일이 사업적인 니즈의 특정 영역에 의해 정해집니다. 이 프로세스는 엄청난 관심을 받고 큰 이슈로 정해지는 반면, 가끔 작거나 예상치 못한 일이 관심을 받지 못하기도 하지요. 빠르게 대처해야하고, 빠르게 진화해야하는 환경에 놓인 우리 비즈니스의 특성상, 분기 단위의 시간은 너무나 깁니다. 또한 이러한 시간 박스(Time box)는 낮은 가치의 프로젝트들을 큰 프로젝트들이 완료된 후 단순히 "틈새를 메우기 위한" 일로 치부될 수 있습니다. 그러기엔 분기는 너무 짧지요.- 가치-우선순위 결정(Value-Prioritization) : 이전의 프로세스에서, 일은 일방적으로 기울어진 시각으로 일부 영역만을 집중하는 경영진(일반적으로 해당 부서의 책임자)에 의해 우선순위가 매겨집니다. 그래서 기술팀은 경영진에 의해 선택된 일이 가끔은 기업에 초점을 맞춘것이 아니라 부서에 초점을 맞춘 것으로 느끼기도 합니다.- 권한부여(Empowerment) : 기술팀은 경영진에 의해 분기 주도적이고 우선순위가 결정된 일을 할당받습니다. 팀은 할당이라는 행동자체에 대해 권한을 행사할 수 있음에도 불구하고, 궁극적으로 의사결정자가 아닙니다. 그리고 한번 주도권을 가지게 되면, 일하는 사람은 그대로 따라가기 마련입니다. 우리는 기술팀에게 권한을 부여하기를 원했고, 이 프로세스는 앞의 목표와 상충되는 것이었습니다.이런 문제를 해결하기 위해서, 우리는 팀을 다시 북돋우고 프로세스를 정비하기로 했습니다. 프로젝트 매니저, 비즈니스 애널리스트, 소프트웨어 엔지니어, 경영진을 한 방에 몰아넣고, 우리의 프로세스 향상에 초점을 맞춘 "종이비행기 린 트레이닝(Paper Airplan Lean Traning)"이라는, 일종의 종이비행기를 접는 Lean 시뮬레이션을 시작했습니다. 우선 우리는 그룹을 두 개의 작은 팀으로 나누었습니다. 각 팀은 우리의 "꿈의 프로세스(Dream process)를 상상하도록 했습니다. 이 시뮬레이션을 반정도 하니 신기한 일이 발생했습니다: 두 팀 모두 이상적인 프로세스에 대한 같은 시각을 가지게 된 것입니다.이 깨달음으로부터, 우리는 피벗(Pivot)하여 두 개의 팀을 하나로 합쳤고 하나의 아이디어에 집중하도록 하였습니다. 엄청난 양의 포스트잇과 수많은 피자 이후에, 기술팀을 위한 우선순위 결정에 대한 새로운 접근방법을 가지게 되었습니다. 이 세션은 이 아이디어에 대해 관심있게 지켜보았던 시스템 기술개발팀의 부사장에게 프레젠테이션을 하는 것으로 마무리 되었고, CEO에게 공유하기전에 아이디어를 공식화하고 디테일을 정착하였습니다.그렇게 와블스 프로세스(Warbles Process)가 탄생하였습니다.와블스 프로세스(Warbles Process)회사 누군가의 요청을 통해 모든 것은 시작됩니다. Epic이라는 폼(Form)을 통해 제출된 백로그(Backlog)는 와비파커 전원이 볼 수 있습니다. 이것의 투표 시스템을 통해 회사의 모든 매니저들은 찬성(Up-vote), 반대(Down-vote), 포기(Decline)를 할 수 있습니다. 각 에픽에 대해서 매니저들은 그들이 생각하기에 현재 회사가 가장 최우선시해야하는지를 생각하고 투표하게 됩니다. 각 찬성표는 5 와블스, 반대표는 -2 와블스를 얻습니다. 이 결과는 그들이 할당한 와블스 가치에 의해 우선순위가 순서대로 리스트에 반영됩니다.(와블스를 일련의 경제학적인 가치 형태라고 가정합니다)와블스 프로세스는 각 기술팀에게 어떤 에픽을 선택하여 진행할지 권한을 부여합니다. 기술팀은 백로그의 상단에서부터 선택하지 않아도 됩니다(혹은 백로그에 없어도 됩니다). 각 팀은 규칙이나 특정 사업영역과 전문적 기술을 조율할 수 있는 선임기술자에 의해 리드됩니다. 리더에 의한 관리하에, 팀은 그들의 특정 기술이나 경험에 기반하여 가장 효율적으로 완수할 수 있는 에픽을 선택합니다. 6개월뒤, 평균 와블스/엔지니어 가 가장 높은 팀이 우승을 차지합니다! 이긴 팀은 특별한 팀 회식을 즐깁니다.이 가치 기반의 접근은 우리의 업무 선택과 우선순위 결정 절차를 게임화하였습니다. 그리고 팀은 상하로 정렬되거나 중심적 업무 할당방식이 아닌 요청 방식으로부터 높은 우선순위의 일을 선택하여 일함으로써 인센티브가 있다는 느낌을 받습니다. 아직은 이를지 몰라도, 우리는 이 방식이 우리와 같은 빨리 진화해야하는 조직에 굉장히 잘맞는다는 것을 깨달았고, 게다가 기술팀이 일을 선택하는 권한을 부여하여, 조직 전체적으로 주목을 받고있는 가장 밀접한 일을 하고 있다고 확신하는데 도움을 주기도 합니다.우리는 와블스 프로세스를 적극적으로 평가하는 중입니다. 지금까지 와블스는 이전의 프로세스때문에 주목을 받지 못했던 여러 프로젝트들에 대해 격렬한 비판을 할 수 있는 역할을 톡톡히 수행하고 있습니다. 또한 다른 프로세스와 비교했을때, 내부 이해관계자들과 프로젝트에 참여하는 기술팀의 행복지수가 모두 엄청나게 상승하는것을 보았습니다. 게다가 조직 전체에서 깊게 관련되지 않은 사람들에게도 긍정적인 피드백을 받는 중입니다.(모두가 윈윈하는 길이네요!)#비주얼캠프 #인사이트 #경험공유 #조언 #개발자 #개발팀

구글 크롬 51 버전부터 DOM 엘리먼트의 노출 여부를 비동기로 처리하는 IntersectionObserver API를 사용할 수 있게 되었습니다. 이 기능을 이용하면 이미지의 동적 로딩이나 광고 배너의 노출 측정 등을 효율적으로 사용할 수 있다고 구글 개발자 블로그에서 소개하고 있습니다. 이 글에서는 기존의 이미지 동적 로딩에 대한 문제점을 짚어보고 여러 예제를 통해 IntersectionObserver의 사용 방법을 익혀 기존 기능을 개선할 수 있도록 합니다. 사용한 예제들은 브라우저의 호환성을 고려하지 않고 구글 크롬을 기준으로 작성하였습니다.기존의 이미지 동적 로딩 구현이미지의 개수가 많거나 용량이 큰 페이지를 불러올 경우 쓸데없는 네트워크 비용이 증가하고 이미지를 불러오는 과정에서 서비스 속도에 문제가 발생할 소지가 있어서 이미지가 사용자에게 보일 때만 불러오는 동적 로딩 기능이 필요합니다. IntersectionObserver를 소개하기 전에 먼저 기존 라이브러리들이 이미지 동적 로딩을 어떤 방법으로 구현하고 있는지 간단하게 알아보도록 합니다.엘리먼트 가시성 판단이미지 동적 로딩에서 가장 중요한 코드는 해당 엘리먼트가 현재 화면 내에 보이는지 알아내는 것입니다. 이를 위해 엘리먼트의 크기와 위치 값을 돌려주는 Element.getBoundingClientRect 함수를 사용하는 경우가 많습니다. 아래는 이 함수를 사용한 간단한 구현 예제입니다.function isInViewport(element) { const viewportHeight = document.documentElement.clientHeight; const viewportWidth = document.documentElement.clientWidth; const rect = element.getBoundingClientRect(); if (!rect.width || !rect.height) { return false; } var top = rect.top >= 0 && rect.top < viewportHeight; var bottom = rect.bottom >= 0 && rect.bottom < viewportHeight; var left = rect.left >= 0 && rect.left < viewportWidth; var right = rect.right >= 0 && rect.right < viewportWidth; return (top || bottom) && (left || right); } 이벤트 처리위에서 구현한 isInViewport 함수는 언제 호출해야 할까요? 먼저 문서를 처음 불러왔을 때 호출해야 합니다. 그 후에는 동적 로딩이라는 단어에 맞게 사용자의 동작에 따라 보이지 않던 엘리먼트가 보이게 되는 이벤트를 감지해야 합니다. 마우스나 터치로 스크롤을 통해 문서의 위치가 바뀌거나 브라우저의 크기가 바뀔 수도 있고 모바일 기기의 화면을 돌려서 볼 수도 있습니다. 데스크톱의 경우 scroll, resize 이벤트를, 모바일의 경우 orientationchange 이벤트의 처리를 생각해야 합니다.const images = Array.from(document.querySelectorAll('img')); document.addEventListener('scroll', () => { images.forEach(image => { if (isInViewport(image)) { image.onload = () => images.splice(images.indexOf(image), 1); image.src = 'original_image_path'; } }); }); 간단하게 위 코드와 같이 구현할 수 있습니다. 물론 실제 서비스를 위해서는 수정할 점이 몇 가지 있습니다. 동적 로딩의 대상이 되는 이미지를 구분하기 위해 해당 엘리먼트에만 특정 클래스를 부여하거나 HTML5에서 지원하는 data 속성을 이용하기도 합니다. 스크롤이나 리사이즈 이벤트가 과도하게 발생하는 경우가 많으므로 throttle 또는 debounce 등을 사용해 실행 빈도를 조절할 수도 있습니다. 일부 라이브러리에서는 requestAnimationFrame을 이용해 이벤트 핸들러를 처리하기도 합니다.TADA레진코믹스에서는 이미지 동적 로딩을 위해 서비스 초기에 Unveil 라이브러리를 사용했었습니다. 그러나 적용 후 몇 가지 아쉬움이 있어 따로 TADA 라이브러리를 제작했습니다. 먼저 마크업 구조상 이미지를 태그가 아닌 다른 태그에 배경 이미지로 사용하는 경우를 지원해야 했습니다. 그리고 모바일 웹에 주로 많이 적용하는 수평 스크롤 구역에 대한 처리도 필요했습니다. 문서의 스크롤 이벤트로는 처리가 되지 않기 때문에 특정 엘리먼트를 받아 그 엘리먼트의 스크롤 이벤트 핸들러를 등록할 수 있도록 해야 했습니다. 이를 해결하기 위해 만든 라이브러리를 현재 서비스에 적용 중이지만 이 라이브러리 역시 아래와 같은 문제점들을 가지고 있습니다.</> < id>기존 이미지 동적 로딩의 문제점getBoundingClientRect 함수의 문제점위 코드에서 특정 엘리먼트가 현재 화면 내에 보이는지 검사할 때 사용하던 Element.getBoundingClientRect 함수에는 치명적인 단점이 있습니다. 이 함수를 호출할 때마다 브라우저는 엘리먼트의 크기와 위치값을 최신 정보로 알아오기 위해 문서의 일부 혹은 전체를 다시 그리게 되는 리플로우(reflow) 현상이 발생한다는 점입니다. 호출 횟수가 적을 경우에는 부담이 되지 않지만, 이 함수는 위에서 구현한 것처럼 스크롤이나 리사이즈 이벤트가 발생할 때마다 등록한 모든 엘리먼트를 순환하면서 호출하게 됩니다. 이 코드들이 하나의 메인 스레드에서 실행되기 때문에 스크롤을 할 때마다 실행 속도가 눈에 띄게 느려질 수도 있습니다.외부 도메인 문서를 사용하는 iframe최신 브라우저들은 동일 도메인 정책에 따라 iframe 내의 외부 도메인 문서에서 현재 문서에 접근하지 못 하게 막고 있습니다. 이 제한은 서비스 개발에서 겪게 되는 문제는 아니고 외부 광고 플랫폼 개발자의 입장에서 발생하는 문제입니다. 광고 이미지의 표시나 클릭 이벤트의 처리 등은 iframe 내에서 처리할 수 있지만 광고 이미지를 지연 로딩한다거나 이 광고가 사용자에게 노출이 되었는지 기록하는 등의 기능은 iframe 내에서 불가능합니다. 그래서 광고를 적용하는 서비스 개발자에게 스크립트를 제공하고 서비스 문서 내에 삽입하는 방식으로 처리하고 있습니다. 이러한 외부 광고가 여러 개라면 삽입해야 하는 코드가 늘어날 뿐만 아니라 코드 내에서 스크롤이나 리사이즈 이벤트 등을 각각 사용하기 때문에 위에서 언급한 문제점들이 배가될 수 있습니다.기타 이벤트에 대한 처리대부분의 동적 로딩 라이브러리들은 적용할 엘리먼트에 특정 클래스 또는 data 속성을 부여하면 코드를 추가 작성하지 않더라도 쉽게 사용할 수 있습니다. 하지만 화면에서 보이지 않던 엘리먼트가 갑자기 나타나는 현상은 스크롤이나 리사이즈 이벤트에서만 발생하는 것이 아닙니다. 더보기 버튼을 눌렀을 때 숨겨져 있던 엘리먼트를 노출할 수도 있고 AJAX 호출 후 엘리먼트를 생성한 후 보여줄 수도 있습니다. 이런 경우 일괄적으로 처리하기가 어렵우므로 해당 이벤트가 발생할 때 수동으로 처리하는 수밖에 없습니다.IntersectionObserver위에 나열한 문제들을 효과적으로 처리하기 위해 크롬 51/엣지 15/파이어폭스 55 버전부터 IntersectionObserver를 지원하기 시작합니다. 우리말로 번역하면 교차 감시자 정도가 될 이 기능은 등록한 엘리먼트가 보이는 영역에 나타나거나 사라질 때(용어에 충실하자면 대상 엘리먼트의 영역이 루트 엘리먼트 영역과 교차하기 시작하거나 끝났을 때) 비동기로 이벤트를 발생시켜 줍니다. 기본적인 사용법은 아래와 같습니다.const intersectionObserver = new IntersectionObserver((entries, observer) => { entries.forEach(entry => { if (entry.isIntersecting) { // do something observer.unobserve(entry.target); } }); }); intersectionObserver.observe(element); 먼저 IntersectionObserver 생성자에 콜백 함수를 인자로 넘겨주고 생성한 인스턴스의 observe 메소드를 통해 동적으로 처리할 엘리먼트를 등록합니다. 콜백 함수는 IntersectionObserverEntry 객체 목록을 전달받으므로 순환문을 통해 각 엘리먼트에 대한 처리를 완료하고 필요한 경우 unobserve 메소드를 이용해 감시 대상에서 해제할 수 있습니다.IntersectionObserver 예제아래 예제들은 기본적으로 아래 코드를 바탕으로 작성되었습니다. 각 예제들의 최상단에 엘리먼트에 짝을 이룬 표시등을 두었고 콜백 함수가 호출될 때마다 파동 효과를 주었으며 이 때 isIntersecting 속성을 기준으로 표시등을 켜지거나 꺼지게 되어 있습니다.const io = new IntersectionObserver(entries => { entries.forEach(entry => { // isIntersecting 속성으로 해당 엘리먼트가 보이는 지 표시 }); }); Array.from(document.querySelectorAll('.box')).forEach(box => { io.observe(box); }); 스크롤 이벤트를 다루지 않더라도 엘리먼트의 가시성 여부를 isIntersecting 속성을 통해 알 수 있습니다.<iframe class="demo" data-fr-src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/basic-verticalscroll.html" width="600" height="400" frameborder="0">수평 스크롤의 경우에도 overflow 속성이 적용된 컨테이너 엘리먼트의 스크롤 이벤트를 처리하지 않더라도 상관없습니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/basic-horizontalscroll.html" width="600" height="200" frameborder="0">더보기 버튼에 대한 클릭 이벤트를 따로 등록하지 않아도 동작합니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/basic-unfold.html" width="600" height="240" frameborder="0">리사이즈 이벤트 역시 따로 처리할 필요가 없습니다. 새 창을 띄운 후 창 크기를 조절하면서 확인할 수 있습니다.위의 모든 예제들은 <iframe> 태그 안에서 실행되고 있습니다. 이처럼 작성한 코드가 외부에서 실행이 되더라도 IntersectionObserver API는 문제없이 동작합니다.IntersectionObserver 생성자 옵션rootroot 옵션에는 가시성의 판단 기준이 될 HTML 엘리먼트를 지정합니다. observe 메소드로 등록하는 엘리먼트들은 반드시 이 루트 엘리먼트의 자식이어야 합니다. 이 옵션을 지정하지 않을 경우 브라우저 화면에서 현재 보이는 영역인 뷰포트가 기본이 됩니다. 아래 예제에서 알 수 있듯이 루트 엘리먼트를 지정하면 현재 화면과는 상관없이 루트 엘리먼트와 등록한 엘리먼트들의 영역이 교차하는 지 판단하게 됩니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/option-root.html" width="600" height="400" frameborder="0">rootMargin루트 엘리먼트의 마진값을 지정할 수 있습니다. CSS에서 사용하는 형식과 같기 때문에 “10px”, “10px 20px”, “10px 20px 30px 40px” 형태가 모두 가능하며 음수값으로 지정할 수도 있습니다. 기본값은 0이고 루트 엘리먼트를 지정한 상태라면 퍼센트값을 사용할 수도 있습니다. 이 옵션을 이용하면 이미지 동적 로딩에서 해당 엘리먼트가 화면에 나타나기 전에 이미지를 불러오기 시작해 이미지 공백을 줄이는데 유용하게 이용할 수 있겠습니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/option-rootmargin.html" width="600" height="400" frameborder="0">위 예제에서는 root 옵션은 지정하지 않고 rootMargin 옵션을 각각 0, 100px, -100px, 50%로 지정했습니다. 하지만 iframe 내에서 실행을 하게 되면 이 옵션이 정상적으로 동작하지 않습니다. 프로젝트 페이지의 이슈 댓글에는 동일 도메인의 프레임 안에서는 동작하는 것으로 논의되고 있지만 뷰포트에는 해당하지 않거나 버그 또는 아직 크롬에 반영이 되지 않아 보입니다.이 예제는 새 창을 띄워 프레임을 벗어나면 정상적으로 동작합니다. 스크롤을 내리다보면 엘리먼트마다 IntersectionObserver 콜백 함수가 다른 위치에서 호출됨을 알 수 있습니다.thresholdthreshold 옵션은 엘리먼트가 콜백 함수의 호출 시점을 정하는 옵션입니다. 0과 1을 포함한 그 사이의 숫자 또는 숫자 배열을 지정할 수 있는데 이 숫자는 엘리먼트의 전체 영역 중에 현재 보이는 영역의 비율입니다. 이 비율의 경계를 넘나들 때마다 콜백 함수가 호출됩니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/option-threshold-value.html" width="600" height="400" frameborder="0">위 예제에서는 threshold 옵션을 각각 0, 0.5, 1, [0, 1]로 지정했습니다. rootMargin 예제처럼 엘리먼트마다 콜백 함수가 다른 위치에서 호출됩니다. 두 번째와 세 번째 상자는 콜백 호출 시점에 isIntersecting 값이 항상 참이기 때문에 표시등이 정상적으로 표시되지 않습니다. isIntersecting 속성을 기준으로 처리해야 할 작업이 있다면 반드시 threshold 속성에 0을 포함시켜야 정상적으로 동작합니다. threshold 속성은 아래 예제처럼 콜백 함수의 인자로 받는 IntersectionObserverEntry 객체의 intersectionRatio 속성과 같이 사용하기에 유용합니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/option-threshold-ratio.html" width="600" height="400" frameborder="0">위 예제에서는 threshold 옵션을 각각 [0, 1], [0, 0.5, 1], [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]로 지정하고 콜백이 호출되면 intersectionRatio 값을 기준으로 표시등의 배경 투명도를 바꾸도록 했습니다.IntersectionObserver의 활용이미지 동적 로딩지금껏 알아본 IntersectionObserver를 이용해 이미지 동적 로딩을 간단하게 구현해봅니다. 이미지 엘리먼트를 구성할 데이터가 배열로 존재한다고 가정하고 ES6에서 지원하는 템플릿 문자열을 사용해 배열을 순환하면서 이미지 목록을 생성합니다. 그 후 IntersectionObserver를 초기화하고 만들어진 엘리먼트들을 등록합니다. 콜백 함수에서는 엘리먼트가 보이는 상태일 때 이미지를 로딩하고 해당 엘리먼트를 감시 해제합니다. id="comics"> const comics = [ { alias: 'eunsoo', id: 6080299074584576, title: '은수' }, ... ]; const template = comics => ` ${comics.map(comic => ` ${comic.id}"> ${comic.alias}" class="info">${comic.title} `).join('')} `; document.getElementById('comics').innerHTML = template(comics); const io = new IntersectionObserver((entries, observer) => { entries.forEach(entry => { if (!entry.isIntersecting) { return; } const target = entry.target; const id = target.dataset.id; target.querySelector('.info').style.backgroundImage = `url(https://cdn.lezhin.com/v2/comics/${id}/images/wide?width=600)`; observer.unobserve(target); }); }); Array.from(document.querySelectorAll('.comic')).forEach(el => { io.observe(el); }); 아래 예제를 실행하면서 브라우저의 개발자 도구를 열고 네트워크 탭을 살펴보면 이미지 엘리먼트가 보이기 시작할 때 불러오기 시작하는 것을 확인할 수 있습니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/demo-lazyload.html" width="600" height="400" frameborder="0">무한 스크롤IntersectionObserver 기능을 이용하면 무한 스크롤 역시 쉽게 구현할 수 있습니다. 아래 예제에서는 스크롤의 끝부분에 감시를 할 엘리먼트를 두고 그 엘리먼트가 노출이 될 때마다 콘텐츠를 추가로 불러오도록 작성하였습니다. id="items"> id="sentinel"> const count = 20; let index = 0; function loadItems() { const fragment = document.createDocumentFragment(); for (let i = index + 1; i <= index + count; ++i) { const item = document.createElement('p'); item.classList.add('item'); item.textContent = `#${i}`; fragment.appendChild(item); } document.getElementById('items').appendChild(fragment); index += count; } const io = new IntersectionObserver(entries => { entries.forEach(entry => { if (!entry.isIntersecting) { return; } loadItems(); }); }); io.observe(document.getElementById('sentinel')); loadItems(); 실행 결과를 아래 예제에서 확인할 수 있습니다.<iframe class="demo" src="https://cdn.rawgit.com/fallroot/intersectionobserver-examples/master/demo-infinitescroll.html" width="600" height="400" frameborder="0">마무리IntersectionObserver API는 아직 몇몇 브라우저의 최신 버전에서만 사용할 수 있지만 지원하지 않는 브라우저를 위해 Polyfill을 제공하고 있습니다.IntersectionObserver API는 웹 광고 플랫폼 제공자와 사용자 모두에게도 좋은 소식이라 봅니다. 이 API가 정착된다면 광고 노출 여부를 측정하기가 쉬워지고 서비스에 더해졌던 리소스 낭비를 줄일 수 있을 것이라 생각합니다.레진코믹스는 크롬 브라우저 사용자의 비중이 높은 편이기 때문에 빠른 시일 안에 적용해 볼 예정입니다. 이미지 동적 로딩 기능의 개선과 정주행 기능과 같이 현재 스크롤 이벤트를 과하게 사용하고 있는 코드에 대한 부담을 덜 수 있기를 기대하고 있습니다.참고자료Intersection Observer API SpecificationIntersectionObserver’s Coming into ViewIntersection Observer API

안녕하세요. 스포카 개발팀에서 서버 관련 개발 업무를 담당하고 있는 문성원입니다. 오늘은 스포카 서버의 구조와 사용된 기술들에 대해서 함께 살펴보겠습니다.스택이란?먼저 스택(Stack)이란 용어에 대해서 함께 생각해보죠. 컴퓨터 과학을 공부하신 분들이라면 선입후출(FILO)이나 스택 오버플로우(Stack Overflow)등의 개념으로 익숙하실만한 용어기도 합니다. 그런데 서버 구조를 설명한다면서 왠 스택이냐구요? 다행히(?)도 지금부터 살펴 볼 스택은 솔루션 스택(Solution Stack)입니다. 스포카 서버라는 큰 솔루션이 원활히 동작하기 위해서 쓰이고 있는 각종 서브 시스템과 컴포넌트들의 묶음을 이야기하는 것으로 바꿔말하자면 이 글에서 다룰 기술 이야기는 모두 이 스택에 관한 이야기입니다.2011년 12월 현재 스포카 서버를 구성하고 있는 스택은 다음과 같습니다.DotcloudLinux 2.6.38.2nginx 0.8.53uwsgi 0.9.8.5Python 2.6.5Redis 2.2.2Celery 2.2.7Amazon Relational Database ServiceMySQL 5.5.12Amazon Simple Storage ServiceDotcloudDotcloud는 지금부터 설명드릴 스택을 묶어서 제공해주는 PaaS(Platform as a Service)의 일종입니다. Amazon Elastic Cloud Computing(Amazon EC2) 기반으로 동작하며 거기에 더해 손쉬운 확장과 배포가 장점입니다. 스포카 서버는 데이터베이스(Amazon RDS)와 업로드되는 데이터(Amazon S3) 이외의 모든 서비스를 Dotcloud를 통하여 제공하고 있습니다.nginx, uwsgi. 그리고 WSGI기본적으로 스포카 서버는 HTTP 형식의 요청을 받아 응답을 돌려주는 웹 어플리케이션입니다. 이러한 처리는 1차적으로 nginx를 통해 이뤄지는데, 이 중 서버사이드에서 처리가 필요한 경우에는 uwsgi라는 데몬이 이 처리를 담당합니다. (구버젼의 Apache Tomcat을 사용하시던 Java개발자분들은 Apache Tomcat과 Apache httpd와의 관계를 떠올리시면 편합니다.)이 경우 uwsgi는 일종의 어플리케이션 컨테이너(Application Container)로 동작하게 됩니다. 적재한 어플리케이션을 실행만 시켜주는 역할이죠. 이러한 uwsgi에 적재할 어플리케이션(스포카 서버)에는 일종의 규격이 존재하는데, 이걸 WSGI라고 합니다.(정확히는 WSGI에 의해 정의된 어플리케이션을 돌릴 수 있게 설계된 컨테이너가 uwsgi라고 봐야겠지만요.) WSGI는 Python표준(PEP-033)으로 HTTP를 통해 요청을 받아 응답하는 어플리케이션에 대한 명세로 이러한 명세를 만족시키는 클래스나 함수, (__call__을 통해 부를 수 있는)객체를 WSGI 어플리케이션이라고 합니다.정리하자면 스포카 서버는 WSGI에 맞게 작성된 프로그램을 nginx와 uwsgi를 통해 운용하여 요청을 처리하는 웹 어플리케이션이라고 할 수 있습니다.RedisRedis란 키-값(Key-Value) 저장 서버로 확장이 용이하며 속도가 우수합니다. 스포카 서버에선 이를 내부적인 임시 데이터 관리와 Celery의 작업(Task) 분배에 사용하고 있습니다.CeleryCelery는 Python으로 작성된 비동기 작업 큐(Asynchronous task queue/job queue)입니다. 앞서 소개한 작업(Task)를 브로커(Broker, 스포카 서버는 Redis를 사용)를 통해 전달하면 하나 이상의 워커(Worker)가 이를 처리하는 구조입니다. 포인트 적립-공유에 따른 분배처리, 포스팅 기능, 페이스북/트위터 공유등의 비동기 처리가 필요한 작업을 Celery에 위임하여 처리하고 있습니다.Amazon Relational Database Service대부분의 웹 어플리케이션과 마찬가지로 스포카 서버는 영속적으로 저장되어야하는 정보(회원 목록, 구매 내역)들을 디스크 기반의 데이터베이스(Database)에 저장합니다. Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)는 Amazon EC2를 기반으로 그러한 데이터베이스를 간편하게 관리(모니터링, 백업, 접근제어)할 수 있게 도와주는 웹서비스입니다. Oracle과 MySQL을 지원하는데 스포카 서버는 그 중 MySQL을 사용하고 있습니다.Amazon Simple Storage ServiceAmazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 Amazon RDS와 마찬가지로 Amazon EC2를 기반으로 한 데이터 저장 관리 서비스입니다. 스포카 서버에 업로드 되는 사진이나 문서등의 파일들을 통합하여 관리하여 서버의 인스턴스를 늘려 확장하는 경우에도 문제없이 대처할 수 있도록 하는 것이 주 목적입니다.#스포카 #스택 #개발 #개발자 #개발팀 #인사이트 #조언 #스킬스택 #스택설명

편집자 주-PHP 기반의 서비스를 기준으로 설명했다.-서버의 프로그램은 ‘서버 스크립트’로 표기했다.-HTML/html: 약어로 사용할 경우엔 대문자, 파일명으로 사용할 경우엔 소문자로 표기했다.목차jekyll이 어렵게 느껴지는 이유 jekyll은 모든 화면을 미리 만들어둔다.서버 스크립트 없이 검색 기능을 어떻게 만들까?이미지 캡션 추가이미지 사이즈 대응부록: 글 반영 과정, 도메인 연결 방법, 추가 옵션에 대하여Overview기술 블로그인 브랜디 랩스를 관리하기에 jekyll은 안성맞춤인 도구입니다. 1년 넘게 탈 없이 잘 사용하고 있죠. 물론 커스터마이징을 하려면 고생이 이만저만이 아닙니다. 그 과정은 jekyll을 이용한 Github 블로그 만들기에도 잘 나와있습니다. 도대체, jekyll은 왜 이리도 어려운 걸까요? 브랜디 랩스를 사례로 설명하겠습니다.jekyll이 어렵게 느껴지는 이유일반적인 웹서비스는 정적 리소스와 동적 스크립트의 조합으로 이뤄집니다. 예를 들어 PHP 서비스에서는 정적인 부분을 아파치 웹서버로, 동적인 부분을 PHP 스크립트로 작동합니다.하나의 게시글이 생기면 PHP 스크립트가 데이터베이스에 row 생성을 요청합니다. 게시글 등록 요청을 마치고, 글 목록 화면 요청을 한다면 데이터베이스에서 등록된 글목록을 정리해 HTML 양식으로 응답값을 만들어줄 것입니다.PHP 기반의 블로그 프로그램하지만 jekyll은 컨셉부터 다릅니다. 아주 생소한 메커니즘을 갖고 있습니다. 파일 기반의 데이터를 정적인 리소스로 빌드해서 서비스하죠. 게시글마다 md 파일이나 html 파일을 생성합니다. 글을 작성하고 배포하기 위한 빌드를 진행하면 응답할 html 화면을 만들고, 파일로 저장해 준비합니다. 이 상태에서 유저가 특정 화면을 요청하면 미리 생성한 html 파일을 찾아 꺼내주기만 하면 되죠. 다시 말해, 데이터베이스를 조회하고 HTML 양식으로 응답값을 만드는 과정이 생략되는 것입니다.실제로 Github page가 아파치 서버를 쓰는지는 알 수 없지만 개념 설명을 위해 동일하게 그렸다.jekyll은 모든 화면을 미리 만들어둔다.jekyll은 유저가 요청할 수 있는 모든 화면을 미리 빌드하는 방식을 씁니다. 앞서 다뤘던 브랜디 랩스의 gnav 영역의 회사소개, 채용 화면도 미리 빌드해둬야 합니다. 저자를 소개하는 프로필 페이지도 마찬가지죠. 글이 많아지면서 점점 길어지는 글 목록 화면도 예외는 아닙니다. 글 목록을 보여주는 화면이 많아지만 페이지 수만큼 미리 만들어야 합니다.위의 이미지는 jekyll이 동작하는 메커니즘을 간단히 정리한 것입니다. jekyll을 커스터마이징하려면 완전히 새로운 관점으로 접근해야 합니다. 지금부터는 브랜디 랩스의 검색 기능 구현 과정을 살펴보면서 커스터마이징을 자세히 알아보겠습니다.서버 스크립트 없이 검색 기능을 어떻게 만들까?검색을 하려면 작성된 모든 글의 제목과 내용에 원하는 키워드가 있는지 찾아야 합니다. 하지만 검색어는 변동값이므로 미리 빌드하는 방식으로는 커버할 수 없습니다. 검색어마다 화면을 미리 만들 수 없기 때문입니다.이럴 때는 클라이언트 스크립트는 활용해야 합니다. 서버 스크립트를 쓸 수 없기 때문에 어쩔 수 없는 선택이기도 합니다. 검색에 필요한 정보를 json 파일로 빌드시키고 자바 스크립트를 이용해서 검색하도록 했습니다.먼저 최상위 경로에 search.json을 만듭니다. 파일 시작점에 아래와 같은 패턴이 있다면 빌드 대상으로 인식됩니다.--- --- 이전에 쓴 jekyll 문서를 PDF로 배포하기에서 pdf.html 파일을 만들 때도 비슷한 방법을 사용했습니다.--- --- [ {% for post in site.posts %} { "title" : "{{ post.title | escape }}", "category" : "{{ post.category }}", "tags" : "{{ post.tags | join: ‘, ’ }}", "url" : "{{ site.baseurl }}{{ post.url }}", {% if post.author %}{% for author in site.data.authors %}{% if post.author == author.name %} "author" : "{{author.koname}}", "email" : "{{author.email}}", {% endif %}{% endfor %}{% endif %} "date" : "{{ post.date }}", "content" : "{{ post.content | strip_html | replace: "\", ‘’ | replace: ‘"’, ‘\"’ | replace: ' ‘,’ ' | replace: ' ‘, ’ ' }}" } {% unless forloop.last %},{% endunless %} {% endfor %} ] ▲서머리 데이터를 만드는 json 파일search.json은 모든 페이지의 제목과 내용을 정리해 json으로 만들어야 하기 때문에 site.posts변수를 이용해 만들었습니다. post내용에는 글의 저자, 작성일, 제목, 내용 등 필요한 정보가 있으니 출력하면 됩니다. json을 만드는 것이므로 내용에 “가 들어가면 안되 "으로 치환시켰습니다. 마지막으로 HTML 태그는 검색에 필요하지 않기 때문에 luqid strip_html 함수를 이용해 제거했습니다.http://labs.brandi.co.kr/search.json위의 URL을 클릭하면 브랜디 랩스에서 검색에 사용하는 json을 볼 수 있습니다. 빌드하면 search.json이 만들어지는 것을 확인할 수 있습니다. 이제 json을 로딩하고 해당 키워드를 가진 글을 찾아내기만 하면 됩니다. json 내에 제목과 내용에 입력한 키워드가 있을 때 아래와 같은 UI로 표현했습니다. 기능 구현은 Simple-Jekyll-Search를 이용했습니다. 1)이미지 캡션 추가블로그는 이미지를 많이 사용하고, 상황에 맞게 노출도 해야 합니다. 아래 이미지는 최종적으로 적용한 이미지와 캡션의 결과 화면입니다. {% include figure.html file="/assets/20190415/05.png" alt="05" caption="커스터마이징한 gnav 영역" width="fitcontent" border="true" %} 위와 같이 구성하려고 html과 css를 다음과 같이 구성했습니다. 커스터마이징한 Gnav영역 ▲캡션 html 소스figure { margin: 1em auto; } figcaption { text-align: center; font-weight: bold; color:#999; } ▲캡션에 관련된 css 소스이미지는 가운데 정렬했고, 캡션 텍스트도 옅은 회색으로 가운데 정렬했습니다. 하지만 편집을 담당하는 장근우 대리는 개발자가 아니므로 태그를 입력해달라고 하기엔 무리가 있었습니다. 좀 더 편리한 방식이 없을지 고민하다가 liquid 템플릿의 include 기능을 쓰면 되겠다는 생각이 들었죠. 아래는 브랜디 랩스 원고에 이미지를 넣을 때 쓰는 liquid 문법입니다.{% include figure.html file="/assets/easydebug/5.png" alt="07" caption="커스터마이징한 Gnav영역" %} liquid 템플릿 엔진에서 include할 때 추가 파라미터를 전달할 수 있습니다. file, alt, caption은 파라미터로 전달하고, include되는 파일에서 전달할 내용을 바탕으로 프로그램을 구현할 수 있습니다. {{include.caption}} ▲ /_includes/figure.html이미지 사이즈 대응작은 이미지를 확대하면 이렇게 된다.대부분은 이미지는 화면에 꽉 차지만, 어떤 이미지는 사이즈가 너무 작아 원래의 사이즈로 보여줘야 했습니다.{% include figure.html width="fitcontent" border="true" file="/assets/easydebug/5.png" alt="07" caption="커스터마이징한 Gnav영역" %} ▲사이즈와 외곽 테두리 선에 스펙을 추가했다.추가 전달 인자를 넣고, figure.html 파일에서도 사이즈 대응을 했습니다. {{include.caption}} ▲완성된 /_includes/figure.html 파일figure { margin: 1em auto; } figure.percent100 { width: 100%; } figure.percent90 { width: 90%;} figure.percent80 { width: 80%;} figure.percent70 { width: 70%;} figure.percent60 { width: 60%;} figure.percent50 { width: 50%;} figure.percent40 { width: 40%;} figure.percent30 { width: 30%;} figure.percent20 { width: 20%;} figure.percent15 { width: 15%;} figure.percent10 { width: 10%;} figure.percent5 { width: 5%;} figure.fitcontent { width: fit-content;} figcaption { text-align: center; font-weight: bold; color:#999; } ▲완성된 css이제 원하는 사이즈를 지정해 이미지 상황별 적절한 대응을 할 수 있게 되었습니다.Conclusionjekyll은 브랜디 랩스를 운영하기에 아주 유용한 도구입니다. 기본 템플릿도 훌륭하지만 상황과 편의에 맞게 변경하면 개성 있는 기술 블로그를 만들 수 있을 겁니다. 물론 커스터마이징이 어려울 수 있지만 jekyll의 메커니즘을 이해한다면 금방 적응할 수 있을 겁니다. 이제 블로그를 만들 모든 준비가 끝났습니다. 자, 도전해봅시다!부록1.글 반영 과정jekyll을 이용해서 글을 작성했나요? 이제 Github 저장소에 push하면 글이 반영될 겁니다. push하는 과정을 보면 빌드된 파일을 push하는 게 아니라, 원본에 해당하는 md파일 또는 html 파일을 push하는 걸 알 수 있습니다. push하면 Github page에 바로 반영되지 않고, 몇 분 정도 걸립니다. 이것을 통해 작성한 글이 저장소에 push되면 스케줄러나 트리거에 의해 빌드된다는 걸 유추할 수 있습니다. 아마도 빌드 결과를 위한 저장소가 따로 있고, 빌드된 결과가 저장되는 것이라 예상합니다.2.도메인 연결 방법jekyll 서비스에서는 구매한 도메인을 간편하게 연결할 수 있습니다. 프로젝트의 가장 위쪽에 CNAME 파일을 만들고 push하면 금방 적용됩니다.CNAME 파일3.추가 옵션에 대하여자료를 조사하던 중에 공식 사이트의 빌드 추가 옵션을 찾았지만 0.2초 정도로 큰 차이가 없었습니다. 만약 별도의 옵션이 없다면 빌드 결과는 _site 폴더로 모일 겁니다.공식 사이트 빌드 옵션옵션을 넣어 빌드옵션을 넣지 않고 빌드참고1) GitHub - christian-fei/Simple-Jekyll-Search: A JavaScript library to add search functionality to any Jekyll blog.글천보성 팀장 | R&D 개발2팀[email protected]브랜디, 오직 예쁜 옷만

얼마 전, 재미있는 기사를 읽었다. 일본의 한 SF 공모전에 응모한 작품 1,400편 중 인공지능이 작성한 소설 두 편이 예선 심사를 통과했다는 내용이었다. 이 중 소설 한편의 제목은 '컴퓨터가 소설을 쓴 날'이다. 소설을 작성하는 인공지능 기술을 개발한 연구팀은 육하원칙 등의 제시어를 준 뒤, 연관어에 따라 소설을 쓰는 알고리즘을 활용했다.미디어 혹은 인공지능 분야에 생소한 독자들에게 다소 신기할 수 있겠지만, 사실 인공지능을 활용한 저널리즘은 수 년 전부터 진행 중이다. 국내에서는 2014년 서울대학교 언론정보학과의 'hci+d Lab' 이준환 교수팀이 개발한 알고리즘을 시초라고 할 수 있다. '프로야구 뉴스 로봇'이라고 불리는 소프트웨어는 KBL의 모든 경기를 자동으로 요약해 정리한다. 연구팀이 처음부터 이 같은 기능을 염두에 둔 것은 아니었고, 데이터를 시각화하는 과정에서 시각화 방식을 텍스트로 바꿔본 것이 연구의 시작이라고 한다. 위 사례는 사람이 아닌 기계가 직접 '글'을 작성했다는 점에 있어 의미가 크다. 미디어 업계에서도 디지털화는 불가항력 같은 존재가 되고 있다.얼마 전, 옥스퍼드-로이터 저널리즘 연구소에서 미디어 업계를 대상으로 조사를 시행했다. "2018년 실행해야 할 가장 중요한 과제는 어떤 것이라고 생각하는지"에 대한 물음에 "데이터 수용량을 증가시키는 것"을 가장 많이 답변했다. 모바일 알림, 웹사이트나 애플리케이션에 사용자를 등록시키는 일 등 여러 과제들이 있었지만, IT 솔루션 업계도 아닌 미디어 업계가 데이터 수용량 증가를 최우선 과제로 생각하고 있다는 사실은 개인적으로 매우 충격적이었다. 또한, "현재 귀사에서는 기사 보도에 있어 어떠한 용도로 적극적인 인공지능 기술을 도입할 예정입니까?"라는 질문에 '컨텐츠 추천', '업무 자동화', '기삿거리 탐색' 등 다양한 분야에서 인공지능 기술 도입을 계획하고 있었다. 그만큼 이미 언론에서도 인공지능 기술은 먼 세상 이야기가 아닌, 당장 피부로 느껴질 정도로 가까워졌다.세계 최대 통신사 중 하나인 'Associated Press(AP)'는 2017년 'The Future of Augmented Journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines'이라는 인공지능 활용 기술 가이드를 발간했다. 해당 가이드에 따르면, 인공지능은 언론에서 크게 다섯가지 영역으로 활용된다. 이에 대한 예시를 하나씩 살펴보도록 하자.첫번째로 'Machine Learning', 즉 기계학습이다. 기계학습을 이용하면, 방대한 데이터로부터 결론을 도출하는 과정을 쉽게 처리할 수 있다. 그리고 기계학습 알고리즘을 통해 기자들은 이미지를 포함한 막대한 양의 자료를 한 번에 처리할 수도 있다. 미국의 매체 'Quartz' 소속 'Sarah Slobin' 기자가 트럼프 미국 대통령의 취임 연설에 대한 기사에 기계학습을 이용한 분석 자료를 쓴 일례가 있다. 트럼프의 얼굴 표정과 연설에서 표현된 감정을 판단하는 데에 기계학습 알고리즘을 사용한 것.< 출처: Quartz, 제공: 스켈터랩스 >두번째 활용 영역은 'Language'다. 인공지능 분야에서 언어에 대한 연구는 꾸준히 이어지고 있는데, 언어 처리 분야 중에서도 저널리즘과 관련 있는 기술은 '자연어 생성'과 '자연어 처리'다. 당연하겠지만, 자동으로 문장을 생성하는 것은 언론에서 매우 유용하게 사용할 수 있는 기술 중 하나다. 'LA Times'는 'LA Quakebot'이라는 서비스를 개발했다. 'LA Quakebot'은 자연어 생성 기술을 활용해 지역에서 지진이 일어난 순간, 이미 작성된 프레임에 맞춰 기사를 작성하며, 완성된 기사는 트위터를 통해 송출한다.< 출처: LA QuakeBot 트위터, 제공: 스켈터랩스 >세번째는 'Speech'로, 저널리즘에서 대화형 인터페이스가 뉴스 소비 및 유통에 어떠한 영향을 미칠 지 관심을 가지고 있다. 이미 'AP', 'Wall Street Journal', 'BBC', 'Economist' 등 여러 미디어가 오디오 인터페이스 기술을 시도하는 것으로 알려졌다. Speech 역시 크게 두 가지로 나뉘는데, 'TTS'라고 불리는 'Text-To-Speech'를 활용하면 뉴스룸에서 제공하는 문자 기사를 음성으로 변환시키고, 합성된 음성을 콘텐츠로 송출할 수 있다. 반대로 'STT', 즉 'Speech-To-Text'를 활용하면 음성으로부터 의미를 잡아내고, 모든 의도와 목적에 맞춰 음성을 문자로 변환시키며, 이를 통해 기자들이 인터뷰 내용을 녹취하는데 소요하는 시간을 줄일 수 있다.< 출처: BBC NEWS LABS, 제공: 스켈터랩스 >네번째, 듣는 것과 녹취하는 것을 넘어 눈으로 본 것을 기록할 수 있는 'Vision' 기술이다. 컴퓨터 비전을 활용하면 빠르고 쉽게 이미지 및 영상을 분류하고 정리할 수 있다. 용이한 검색을 통해 궁극적으로 편집 속도까지 높일 수 있는 셈이다. 'AP'는 인공위성으로 수집한 영상 데이터를 공급하는 'Digital Globe'라는 기업을 통해 동남아 선박의 고해상도 위성사진을 확보했다. 이를 통해 노예선에 관한 탐사보도에 필요한 결정적인 증거를 찾으며, 2016년 공공서비스 부문 퓰리처상을 수상했다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >마지막으로 'Robotics'를 꼽을 수 있다. 로봇 센서를 활용해 사건 사고에 대한 사람들의 반응을 실시간으로 측정할 수 있으며, 앞서 언급한 'Quakebot'의 예처럼 자연재해가 발생하는 것에 대해 다룰 수 있다. 'AP'는 2016년 하계올림픽 당시, 로봇과 원격 카메라를 이용해 기자들이 물리적으로 직접 접근할 수 없는 지역에 카메라를 설치하고, 원격 조종해 촬영했다. 또한, 드론을 이용해 이라크 모술 남동쪽 다이바가 근처에 추방된 이라크인들을 촬영해 중독 지역 난민 위기에 대해서도 보도한 바 있다.< 출처: AP, 제공: 스켈터랩스 >이렇듯 인공지능이 미디어 업계 전체에 긍정적인 영향을 주고 있으며, 이를 활용한 사례는 앞으로도 더욱 늘어날 것으로 전망한다. 다만, 지속적으로 발전하는 인공지능을 무조건 도입하는 것만이 능사는 아니다. 인공지능 기술의 확산으로 보도 속도, 보도 규모 및 범위 등에 도움될지라도, 데이터의 질에 따라 좋지 않은 기사가 나올 수 있기 때문이다. 'AP'의 스마트머신 시대 뉴스룸을 위한 가이드에도 언급된 포인트로 마무리를 해보자.1. 인공지능은 저널리즘의 도구이지, 저널리즘을 대체하지 않을 것이다.2. 인공지능은 인간과 마찬가지로 편향적이고, 실수를 할 수도 있다. 이는 데이터가 모든 것을 결정하기 때문이다.3. 인공지능이 만병통치약은 아니다. 최근 자율주행 자동차 사고 이슈처럼 기술이 극복하지 못하는 문제는 여전히 존재한다.4. 인공지능에 대해 더 많이 알아야 인공지능 활용 가능성의 문이 크게 열린다.5. 저널리즘의 도구가 변한다고 해서 저널리즘의 법칙이 변하지 않는다. 언제나 윤리와 기준은 매우 중요하다.이호진, 스켈터랩스 마케팅 매니저조원규 전 구글코리아 R&D총괄 사장을 주축으로 구글, 삼성, 카이스트 AI 랩 출신들로 구성된 인공지능 기술 기업 스켈터랩스에서 마케팅을 담당하고 있다 #스켈터랩스 #기업문화 #인사이트 #경험공유 #조직문화 #인공지능기업 #기술기업

제 깃헙블로그 https://heelog.github.io/about/ 에서 동시에 포스팅을 진행하고 있습니다.개발 관련 글을 보기에는 블로그를 통하시는 것이 더 좋습니다!안드로이드에서 색상을 표현할 때는 #AARRGGBB 형태로 표현한다. 앞의 AA 자리에 16진수를 이용하여 투명도를 표현해줄 수 있다. 범위는 0~255이다.0%~100% 투명도 값  100% — FF99% — FC98% — FA97% — F796% — F595% — F294% — F093% — ED92% — EB91% — E890% — E689% — E388% — E087% — DE86% — DB85% — D984% — D683% — D482% — D181% — CF80% — CC79% — C978% — C777% — C476% — C275% — BF74% — BD73% — BA72% — B871% — B570% — B369% — B068% — AD67% — AB66% — A865% — A664% — A363% — A162% — 9E61% — 9C60% — 9959% — 9657% — 9456% — 9156% — 8F55% — 8C54% — 8A53% — 8752% — 8551% — 8250% — 8049% — 7D48% — 7A47% — 7846% — 7545% — 7344% — 7043% — 6E42% — 6B41% — 6940% — 6639% — 6338% — 6137% — 5E36% — 5C35% — 5934% — 5733% — 5432% — 5231% — 4F30% — 4D28% — 4A28% — 4727% — 4526% — 4225% — 4024% — 3D23% — 3B22% — 3821% — 3620% — 3319% — 3018% — 2E17% — 2B16% — 2915% — 2614% — 2413% — 2112% — 1F11% — 1C10% — 1A9% — 178% — 147% — 126% — 0F5% — 0D4% — 0A3% — 082% — 051% — 030% — 00참고한 블로그: 커피한잔의 여유와 코딩#트레바리 #개발자 #안드로이드 #앱개발 #인사이트 #경험공유 #꿀팁