분류 전체보기81 JICHUL UPDATE "실시간 전체 노선도 조회 1.2v" 오늘은 나름 JICHUL에 아이덴티티인 역 전광판 실시간 지하철 도착정보 조회 외대부분의 지하철 어플들에 있는 기능인 전체 노선도 기능을 추가하였습니다. 하단에 노선도탭을 선택하면 1 ~9 경의중안선, GTX-A 등등의 현재 전체노선도 내 실시간열차 위치 정보를 확인할 수 있습니다. 너무나 많은 지하철 정보 서비스들과의 그나마 차이점이라고 하면 지선정보들을 최대한자연스럽게 표시하여 볼 수 있도록 했습니다. 공공데이터를 분석하는게 쉽지 않았지만 재미있었습니다. 제가 매일 매일 사용하려고 만드는 서비스를만들어가는 것도 나름 보람이 있네요.. 혹시나 이 JICHUL 서비스를 사용해보고자 하신다면아래 링크로 접속하시면 됩니다. 지출(JICHUL) - 나의 출퇴근 파트너매일 반복되는 출퇴근, 실시간 지하.. 2026. 3. 28. JICHUL "출퇴근 맞춤형 지하철 도착정보" 출근길 거의 대부분 지하철이 정시에 도착하지만 기상이 좋지 않거나 선로 설비 고장으로 이따금씩 지하철이 늦을 때가 있습니다. 그럴 때면 1분 1초가 신경 쓰이는 출근길 어김없이 지하철 앱을 켜고 열차 도착 정보를 확인하고 싶은 역을 검색했었습니다. 그러던중 출퇴근할 때 탑승 또는 환승하는 역정보만 1분 1초가 아쉬울 출퇴근 길에 바로 확인할 수 있는 서비스가 있지 않을까 찾아보았지만 대부분에 서비스는 꼭 검색을 해서 찾아야 하는 과정이 필요했었습니다. 그래서 그냥 내가 필요해서 한번 만들어 보자! 해서 JICHUL (지하철 출근) 서비스를 만들어 보았습니다. 백엔드 개발자에게 제일어려운 부분은 UI / UX죠.. 그래서 가장 직관적이고 익숙한 지하철 전광판을 참고했습니다. JICHUL(지하철 출근) 메.. 2026. 3. 8. CI/CD 잦은 배포에 대한 불안감 떨쳐내기 불안감 떨쳐내기 두 번째 이야기입니다. 첫 번째 불안감 떨쳐내기의 방법으로 테스트코드 작성과 Spock 테스트 프레임워크(https://include-hoany.tistory.com/79)에 대해 이야기 했었습니다. 오늘 저의 불안감을 떨쳐내게 해 준 두 번째 방법에 대해 이야기해보려 합니다. 요즘은 워낙 CI/CD 자동화가 잘되어있기에 백엔드 프로젝트도 그렇고 프론트 프로젝트도 그렇고 하루에 여러 번 배포를 하기도 합니다. 다만 한정된 시간 내에 기능을 개발하고 단위테스트, QA 테스트 까지 한다고 해도 우리가 생각지 못한 엣지케이스들이 있을 수 있다는 불안감은 늘 항상 존재했었습니다. 또 알파, 베타 환경과는 다른 운영서버에서 발생할 수 있는 엣지케이스들도 있죠.. 그러면 모든 인스턴스들의 로그를 보.. 2025. 10. 21. 시작은 대충 해보기 "회고문화 도입" 요즘은 매뉴얼이 잘 정리된 프레임워크나 라이브러리를 활용하는 개발 업무의 경우 AI 덕분에 진입 장벽이 현저히 낮아진 느낌입니다. 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 각 기술의 이점과 트레이드오프를 판단하는 컴퓨터 기초 지식 그리고 문제를 해결하는 데 필요한 소프트웨어 공학이 더욱 개발자에게 중요해지는 것 같습니다. 이러한 흐름에 발맞춰 회고 문화가 전무했던 저희 회사에 회고 문화를 도입했던 경험을 공유하고자 합니다. 회고문화가 없던 회사에 회고문화를 도입해야겠다고 생각했던 부분은 개발을 담당하는 팀, 기획을 담당하는 팀, 사업을 담당하는 팀들 간에 사일로 현상이 보였기 때문입니다. 팀 간의 소통이 너무 부족해 보였기에 서로 이야기할 수 있는 하나의 통로로 회고를 진행해야겠다는 생각이 들었습니다. 시작은 .. 2025. 10. 11. Spring Boot Thread Pool이 부족하게 된다면 어떤일이 일어날까. 요즘 엄무를 진행하며 Chat Gpt에게 자주 물어보는 주제는 기술을 사용하면서 주의해야 할 점에 대한 내용이 대부분인 것 같습니다. 오늘의 주제 또한 이러한 질문으로 시작하게 되었습니다. import org.springframework.context.annotation.Bean;import org.springframework.context.annotation.Configuration;import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;import java.util.concurrent.Executor;@EnableAsync@Configurationpublic class ThreadPoolConfig { @Bean(name .. 2025. 8. 11. Ollama 프라이빗 네트워크 환경 에서 LLM 구축 사용해보기 오늘은 간단하게 프라이빗 환경에서 회사문서나 개인적인 문서들을 AI LLM모델에 업로드하고 해당 문서들을 기반으로 질의하면 너무나 좋을것 같다는 궁금증에 로컬 프라이빗 LLM구축을 시도를 해보았습니다! 제가 이번에 사용한 솔루션들은 다음과 같습니다. Ollama, Llama3.1, Open Web Ui Ollama는 다양한 오픈소스 LLM을 간단하게 실행하고 관리할 수 있게 도와줍니다. Llama 3.1은 우리가 너무나 잘 알고있는 Meta 페이스북에서 개발한 언어모델입니다. Llama 3.1은 제가 자주 방문하는 커뮤니티에서 입소문이 자자하기도 하고 혹여나 보안적인 정보들을 학습시켜도 괜찮은 신뢰도가 있는 프로젝트로 시도해 보았습니다. 제가 LLM을 구동하는 하드웨어는 맥북 M2 16gb ram 모델로.. 2025. 5. 11. 이전 1 2 3 4 ··· 14 다음
