mirabo01 님의 블로그

AI 관련 글을 보다 보면 요즘 자주 보이는 단어가 있습니다.바로 sLLM과 vLLM입니다.이름이 비슷해서 같은 종류의 기술처럼 보이지만, 실제로는 역할이 다릅니다. sLLM은 어떤 모델을 쓸 것인가에 가까운 개념이고, vLLM은 그 모델을 어떻게 빠르고 효율적으로 돌릴 것인가에 가까운 기술입니다.쉽게 말하면 하나는 모델 쪽 이야기이고, 다른 하나는 추론 엔진과 서빙 쪽 이야기입니다.그래서 최근에는 “큰 모델이냐 작은 모델이냐”만 보는 게 아니라, 작은 모델을 실제 서비스에 어떻게 올릴지까지 함께 고민하는 흐름이 강해졌습니다. 이 지점에서 sLLM과 vLLM이 자주 같이 언급됩니다.#sLLM #vLLM #LLM추론엔진 #소형언어모델 #AI서빙 #LLM배포 #생성형AIsLLM이란 무엇일까sLLM은 보통 S..

코딩테스트를 준비하려고 마음먹으면 가장 먼저 드는 생각이 있습니다.“그래서 어디서 연습해야 하지?”백준이 좋다는 말도 많고, 프로그래머스가 실전에 가깝다는 이야기도 많고, 해외 쪽으로 가면 LeetCode나 HackerRank도 계속 보입니다. 문제는 사이트가 너무 많다 보니, 막상 시작하려고 하면 오히려 더 헷갈린다는 점입니다.특히 2026년에도 코딩테스트는 여전히 개발자 취업 준비에서 중요한 관문으로 여겨지고 있어서, 단순히 문제를 많이 푸는 것보다 어디서, 어떤 순서로, 어떤 목적에 맞게 연습할지가 더 중요해졌습니다.그래서 이번 글에서는 코딩테스트를 처음 준비하는 사람도 이해할 수 있도록 2026년 기준으로 많이 쓰이는 연습 사이트와, 실제로 효율적인 코딩테스트 연습 방법을 한 번에 정리해보겠습니다..

코딩테스트를 준비하려고 하면 가장 먼저 막히는 게 있습니다.“대체 뭘 어떻게 연습해야 하지?”처음에는 문제를 많이 풀면 되는 줄 알고 백준이나 프로그래머스에 들어가 보지만, 막상 들어가면 난이도도 많고 유형도 많고 사이트도 여러 개라서 어디서부터 손대야 할지 애매해집니다.누군가는 파이썬으로 시작하라고 하고, 누군가는 자바스크립트도 충분하다고 하고, 또 누군가는 무조건 기출부터 보라고 말합니다.이쯤 되면 코딩테스트 연습은 문제를 푸는 것보다 공부 순서를 정하는 것부터 어렵게 느껴집니다.그래서 이번 글에서는 코딩테스트를 처음 시작하는 사람 기준으로, 무작정 어려운 문제를 푸는 방식이 아니라 실제로 오래 가는 연습 루트를 정리해보려고 합니다.#코딩테스트연습 #코딩테스트공부법 #알고리즘공부 #개발자취업왜 코딩테..

백엔드 구조를 설명할 때 MVC는 가장 먼저 등장하는 패턴 중 하나입니다.다만 실무에서는 종종 “컨트롤러, 서비스, 레포지토리로 나누는 구조” 정도로만 이해되고 끝나는 경우가 많습니다.원래 MVC는 요청 처리 흐름을 역할별로 나눠서, 코드의 책임을 분리하고 유지보수를 쉽게 만들기 위한 패턴입니다.웹 프레임워크에서는 이 개념이 서버 요청 처리 방식에 맞게 조금씩 변형되어 사용됩니다.예를 들어 Spring Web MVC는 DispatcherServlet을 중심으로 요청을 적절한 핸들러로 보내고, ASP.NET Core MVC 역시 라우팅을 통해 요청을 컨트롤러 액션에 연결하는 흐름을 기본으로 둡니다.즉, 백엔드에서 MVC는 단순히 파일을 나누는 규칙이 아니라, 요청을 받고 처리하고 응답하는 과정을 어떻게 역..

React 프로젝트를 운영하다 보면 한 번쯤은 “페이지가 느리다”, “클릭했는데 반응이 굼뜨다”는 이야기를 듣게 됩니다.이럴 때 가장 먼저 열어보기 좋은 도구 중 하나가 Lighthouse입니다.Chrome DevTools나 PageSpeed Insights에서 바로 실행할 수 있고, 성능뿐 아니라 접근성, SEO, 모범 사례까지 한 번에 확인할 수 있어서 초반 진단용으로 꽤 유용합니다.다만 여기서 먼저 정리해야 할 점이 있습니다.Lighthouse는 React를 직접 최적화해주는 도구가 아닙니다.대신 지금 이 페이지가 왜 느린지 브라우저 관점에서 먼저 보여주는 진단 도구에 가깝습니다.즉, React 성능 최적화에서 Lighthouse는 “해결 도구”라기보다문제를 발견하는 출발점으로 이해하는 편이 더 정..

React에서 useEffect를 처음 배울 때는 보통 데이터 요청, 이벤트 등록, 타이머 설정처럼 “무언가 실행하는 코드”에 집중하게 됩니다. 그런데 실제 프로젝트를 하다 보면, effect를 실행하는 것만큼 중요한 것이 바로 정리(cleanup)라는 점을 자주 체감하게 됩니다.처음에는 화면이 잘 보이기 때문에 문제가 없어 보일 수 있습니다. 하지만 컴포넌트가 다시 렌더링되거나 언마운트되는 과정에서 정리가 제대로 되지 않으면, 중복 이벤트 등록, 메모리 누수처럼 보이는 현상, 예상하지 못한 API 호출, 오래된 상태값 참조 같은 문제가 생길 수 있습니다.이 글에서는 React에서 useEffect cleanup이 왜 필요한지, 어떤 상황에서 꼭 써야 하는지, 그리고 실무에서 자주 하는 실수를 중심으로 ..

Next.js 프로젝트를 운영하다 보면 배포 후 브라우저 콘솔에서 아래와 같은 오류를 보게 되는 경우가 있습니다.Uncaught Error: Minified React error #418개발 환경에서는 잘 보이지 않다가, 운영 환경이나 특정 서버 배포 환경에서만 나타나는 경우도 있어서 더 당황스럽습니다. 특히 로컬에서는 정상인데 배포 서버에서만 발생하면 원인을 찾기가 더 어렵습니다.이 글에서는 Next.js에서 hydration error #418이 왜 발생하는지, 어떤 상황에서 자주 나타나는지, 그리고 실무에서 어떻게 점검하고 해결하면 되는지를 정리해보겠습니다.hydration error #418은 무엇을 의미할까이 오류는 보통 서버에서 렌더링된 HTML과 클라이언트에서 React가 다시 그린 결과가 ..

최근 몇 년 사이 다양한 서비스에서 **AI 자동화(AI Automation)**라는 표현이 자주 등장하고 있습니다. 단순히 작업을 자동으로 처리하는 수준을 넘어, AI가 데이터를 분석하고 판단하여 업무를 수행하는 방식이 점점 늘어나고 있기 때문입니다.예전의 자동화가 정해진 규칙에 따라 반복 작업을 처리하는 것이었다면, 최근의 자동화는 AI가 상황을 분석하고 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있습니다.AI 자동화는 인공지능 기술을 활용해 반복 업무나 분석 작업을 자동으로 처리하는 시스템을 의미합니다.이번 글에서는 AI 자동화의 개념과 특징, 그리고 실제로 활용되는 사례를 중심으로 정리해 보겠습니다.AI 자동화의 개념AI 자동화는 간단히 말하면 AI 기술을 활용한 업무 자동화입니다.기존 자동화 시스템은 대부..

AI 도구가 빠르게 발전하면서 개인 개발자도 비교적 쉽게 서비스를 만들 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 예전에는 팀 단위로 개발해야 했던 기능들도 이제는 AI를 활용하면 비교적 짧은 시간 안에 프로토타입을 만들 수 있는 경우가 많습니다.이 때문에 최근 개발 커뮤니티에서는 “AI로 어떤 프로젝트를 만들면 실제 수익으로 이어질 수 있을까?”라는 질문도 자주 등장합니다.AI는 단순한 기술 트렌드라기보다 새로운 서비스 아이디어를 빠르게 실험할 수 있는 도구에 가깝습니다.이번 글에서는 개인 개발자나 소규모 팀이 시도해 볼 수 있는 AI 기반 수익 프로젝트 아이디어를 몇 가지 정리해 보겠습니다.AI 콘텐츠 자동 생성 서비스가장 빠르게 등장한 AI 서비스 유형 중 하나는 콘텐츠 생성 서비스입니다.예를 들어 다음..

AI에게 코딩 시키는 프롬프트 50개 (개발 생산성을 높이는 실전 예시)AI 코딩 도구를 사용하는 개발자가 빠르게 늘어나고 있습니다.ChatGPT, Cursor, Copilot 같은 도구를 활용하면 단순 코드 작성뿐 아니라 디버깅, 리팩토링, 테스트 작성까지 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.하지만 실제로 사용해 보면 결과의 품질은 어떤 프롬프트를 입력하느냐에 따라 크게 달라집니다.같은 기능을 요청하더라도 설명 방식이 조금만 달라져도 코드 구조나 품질이 달라질 수 있습니다.AI 코딩 도구를 잘 활용하려면 “코드를 요청하는 방법”을 익히는 것이 중요합니다.이번 글에서는 실제 개발 과정에서 활용할 수 있는 AI 코딩 프롬프트 50가지를 정리했습니다.코드 생성 프롬프트 (기본 기능 개발) 가장 많이 사용하는..