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🎙️ AI 기반 감정 인식: 음성에서 감정을 읽는 기술AI 기술의 발전으로 음성 데이터를 통해 감정을 인식하는 기술이 주목받고 있습니다.이러한 기술은 고객 서비스, 헬스케어, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.🧠 감정 인식을 위한 주요 도구 및 프레임워크1. 사전 학습된 모델 및 APIOpenAI Whisper:다양한 언어의 음성 인식이 가능하며, 감정 분석 모델과 결합하여 활용할 수 있습니다.Hume AI:음성, 텍스트, 비디오에서 감정 및 사회적 신호를 분석하는 API를 제공합니다.Microsoft Azure Cognitive Services:음성에서 감정을 감지하는 기능을 제공합니다.Google Cloud Speech-to-Text:음성을 텍스트로 변환한 후, 감정 분석에 활용할 수 있..

📌 NestJS + Kubernetes & 마이크로서비스 배포: 실전 가이드27. NestJS 실시간 알림 시스템 구축 – WebSocket & GraphQL Subscriptions현대 웹 애플리케이션에서는 실시간 데이터 업데이트가 필수입니다.NestJS는 WebSocket과 GraphQL Subscriptions를 활용하여 실시간 알림과 데이터 스트리밍을 간편하게 구축할 수 있습니다.이번 글에서는 NestJS를 이용해 WebSocket 기반 실시간 알림 시스템을 구축하고, GraphQL Subscriptions를 활용한 실시간 데이터 처리를 소개합니다. 🌐✅ 1. 실시간 알림이 필요한 이유기능 설명채팅 서비스실시간 메시지 수신알림 시스템주문 상태 변경, 실시간 공지사항데이터 스트리밍실시간 주식 데..

📌 [자취 브런치] 에그드롭 샌드위치 – 집에서 만드는 고급 브런치 느낌요즘 인기 많은 에그드롭 샌드위치,비싸서 사 먹기 부담스러웠다면 이제 집에서 만들어보세요!계란과 햄, 치즈를 듬뿍 넣고달콤짭짤한 소스까지 더해브런치 카페 부럽지 않은 맛을 완성합니다.🛒 재료 (1인 기준)재료 양식빵2장계란2개슬라이스 햄1~2장슬라이스 치즈1장버터1 큰술마요네즈1 큰술연유0.5 큰술설탕0.3 큰술소금, 후추약간파슬리 가루선택🍳 조리 순서소스 만들기마요네즈 + 연유 + 설탕을 잘 섞어 소스를 준비합니다.단맛이 싫다면 연유 양을 줄여도 OK!계란 스크램블 만들기계란 2개에 소금, 후추 살짝 넣고 잘 풀어줍니다.팬에 버터 절반을 녹이고, 약불에서 천천히 저어가며 스크램블 완성너무 익히지 말고 부드럽게 유지하는 것이 핵..

🪲 Next.js 디버깅 가이드Next.js 애플리케이션을 개발하면서 발생하는 다양한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 디버깅 전략을 정리했습니다.React 특성상 클라이언트와 서버 사이에서 발생하는 이슈를 모두 포괄하여 다룹니다.✅ 1. 기본 디버깅 설정로그를 활용한 디버깅Next.js에서는 서버와 클라이언트 로그를 구분하여 출력할 수 있습니다.// 클라이언트 로그console.log("클라이언트 측 로그");// 서버 로그if (typeof window === "undefined") { console.log("서버 측 로그");}환경 변수 설정디버깅 모드를 활성화하려면 .env 파일에 다음 변수를 추가합니다.NODE_ENV=developmentNEXT_PUBLIC_DEBUG=true개발 환경에서 디..

📌 JAX로 강화 학습 모델 구축 - Q-learning을 이용한 CartPole 문제 해결🚀 강화 학습이란?강화 학습(RL)은 **에이전트(Agent)**가 환경(Environment)과 상호작용하며, 보상(Reward)을 최대화하는 정책(Policy)을 학습하는 기법입니다.이번 글에서는 JAX를 활용하여 Q-learning 기반의 강화 학습 모델을 구축하여 CartPole 문제를 해결해보겠습니다.💡 1. Q-learning의 핵심 개념📐 Q-learning 알고리즘 구조Q 함수: 상태-행동 쌍 (s, a)의 가치를 추정하는 함수목표: Q값을 업데이트하여 최적 정책을 학습Bellman Equation:Q(s,a)=Q(s,a)+α×[r+γ×max⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) = ..

🛠️ Authentik OAuth Provider 개요Authentik는 오픈소스 인증 서버로, OAuth 2.0 및 **OpenID Connect (OIDC)**를 지원합니다.NextAuth.js와 연동하여 사용자 인증을 손쉽게 구현할 수 있습니다.📦 기본 설정 예시 (pages/api/auth/[...nextauth].ts)import NextAuth from "next-auth"import AuthentikProvider from "next-auth/providers/authentik"export default NextAuth({ providers: [ AuthentikProvider({ clientId: process.env.AUTHENTIK_CLIENT_ID, cli..

Link/Cut Tree: 동적 트리 문제 해결의 최적화 구조Link/Cut Tree는 트리 구조가 동적으로 변화하는 문제를 효율적으로 처리하는 고급 자료구조입니다.트리 경로 쿼리, 동적 연결/분리, 트리 구조 변경을O(log N) 시간에 처리할 수 있는 강력한 도구로,온라인 동적 트리 문제를 다루기 위해 필수적입니다.이번 글에서는 Link/Cut Tree의 개념, 구성 원리, 주요 연산,그리고 실전 문제에서 어떻게 활용하는지 단계별로 정리합니다.✅ Link/Cut Tree란?트리의 각 노드를 Splay Tree로 관리하여트리의 **연결/분리(Link/Cut)**와 경로 쿼리를 효율적으로 처리하는 자료구조💡 Link/Cut Tree의 핵심 아이디어동적 트리 관리트리 구조가 변할 수 있는 상황에서 O(l..

🚀 NestJS Lazy Loading Modules – 모듈 지연 로딩 완전 가이드NestJS에서 Lazy Loading(지연 로딩) 모듈은 애플리케이션이 시작될 때 모든 모듈을 로딩하지 않고,필요할 때 모듈을 로드하여 메모리 사용과 초기화 시간을 최적화하는 기술입니다.이번 글은 NestJS 공식 문서 Lazy Loading Modules를 기반으로,실무에서 Lazy Loading을 효과적으로 활용하는 방법을 설명합니다.💡 "대규모 애플리케이션에서는 모든 모듈을 한 번에 로드하면 메모리와 성능 문제가 발생합니다."Lazy Loading을 통해 성능 최적화와 초기화 시간을 줄일 수 있습니다.✅ Lazy Loading이란?NestJS에서는 모듈을 정적으로 정의하고, 애플리케이션 시작 시 모든 모듈을 로..

✅ Prisma + SQL Server 통합 가이드 – 엔터프라이즈 DB와 타입 안전 ORM의 만남"SQL Server의 강력함과 Prisma의 타입 안전성을 결합하여 효율적인 데이터 관리를 실현합니다."대규모 데이터 처리와 관리에 특화된 SQL Server를 Prisma로 쉽게 다뤄보세요.🎯 Prisma와 SQL Server: 왜 이 조합이 좋은가?💪 강력한 이유 3가지SQL Server의 안정성대규모 엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 데이터 처리Prisma의 타입 안전성ORM 기반으로 데이터 모델과 실제 DB를 일관성 있게 관리강력한 관계형 데이터 지원1:1, 1:N, N:M 관계를 직관적으로 모델링📦 1. 프로젝트 세팅💻 기본 설정mkdir prisma-sqlserver && cd pri..

✅ 프론트엔드 코드의 유지보수성과 확장성을 높이기 위한 설계 패턴프론트엔드 개발에서 유지보수성과 확장성은 프로젝트 규모가 커질수록 더욱 중요해집니다.코드가 복잡해질수록 재사용성, 구조화, 명확성을 확보하지 않으면 기능 추가나 수정이 어려워지기 때문입니다.이번 글에서는 프론트엔드 개발에서 효과적인 설계 패턴을 소개하고,실무 적용 사례와 코드 예제를 통해 이해를 돕겠습니다.📌 1. 모듈 패턴 (Module Pattern)✅ 개념코드를 모듈화하여 데이터 은닉과 캡슐화를 실현전역 네임스페이스 오염 방지✅ 사용 사례유틸리티 함수 집합상태 관리 모듈✅ 코드 예제const CounterModule = (() => { let count = 0; const increment = () => count++; cons..