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미워도 다시한번, 나의 사이드 프로젝트 도전기! 개발자에게 있어서 사이드 프로젝트는 땔레야 땔 수 없는 숙명과도 같은것이다. 나 또한, 여러개의 사이드 프로젝트를 시작하였고, 항상 실패를 했지만, 그 실패를 통해서 배움을 얻었다. 하지만, 마지막으로 진행한 사이드 프로젝트인 [회고] 쿠팡 파트너스 리디렉션 서비스 종료 (부제 : 토이 프로젝트로 개발하는 서비스는 왜 성공하지 못할까?)를 끝으로 현업과 현생에 치여 프로젝트를 하지 못했다(고 말하고 안했다). 평일에는 회사를 다닌다는 핑계로 하지 않았고, 주말에는 데이트를 한다는 핑계로 하지 않았다. (블로그도 위와 같은 핑계를 가지고 하지 않은것이 사실... 나 자신을 자책해본다...) 이렇게 살다보니, 도전의 기회와 배움의 기회가 많이 사라졌으며, 나 자신도 도태되어 가는 느낌이 들었다. 그래서 생각..
노래방 일본 노래 검색 서비스 | 제 4부 - AI를 이용해 ERD로 Prisma 코드 추출하기 안녕하세요, 1인 사업가와 개발자 여러분! 펭귄 뮤지엄입니다. 🐧 지난번 ERD 그려보기 포스팅은 잘 보셨나요? 저는 항상 ERD를 꼼꼼하게 그려두는 편인데요, 이렇게 탄탄한 설계는 개발 과정에서 발생할 수 있는 수많은 수정 작업을 예방하는 마법과도 같답니다. 이 글을 읽는 독자분들도 ERD의 중요성을 다시 한번 느끼셨으면 좋겠습니다. 자, 오늘은 지난 시간에 공들여 만든 ERD를 활용하여 한 단계 더 나아가 보려고 합니다. 바로 ERD 이미지를 AI에게 전달하여, 실제 데이터베이스 스키마 코드를 생성하도록 하는 것이죠! 개발 과정의 자동화, 생각만 해도 신나지 않나요? 😉 ⚒️ 시작 전의 참고사항 (사전 작업)저는 '빠르고 효율적인 개발'을 목표로 하기에, 다음과 같은 최신 기술 스택을 활용하여 ..
노래방 일본 노래 검색 서비스 | 제 3부 - 데이터베이스 모델링 하기(feat. ERD Cloud를 이용해서 설계하기) 안녕하세요, 1인 사업가와 개발자 여러분! 펭귄 뮤지엄입니다. 🐧지난번 AI를 활용한 디자인 이야기에 이어, 오늘은 개발의 뼈대를 세우는 데이터베이스 ERD(개체-관계 다이어그램) 작성법에 대해 깊이 파고들어 보려 합니다. "요즘 AI가 다 해주는데, ERD도 맡기면 되지 않나요?" 물론 맞는 말씀입니다.AI는 간단한 프로젝트의 ERD를 꽤 훌륭하게 짜주기도 하죠. 메모장이나 투두리스트 정도라면 AI의 도움을 받는 것이 효율적일 수 있습니다.하지만, 여러분의 서비스가 복잡해질수록 이야기는 달라집니다.제가 구상한 서비스의 핵심 로직과 데이터 흐름을 AI가 완벽히 이해하고, 제가 원하는 그대로 ERD를 설계해 줄 것이라는 믿음은 아직 시기상조일 수 있습니다.(저도 AI에게 맡겼다가 스키마를 통째로 갈아엎었..
노래방 일본 노래 검색 서비스 | 제 2부 - 디자이너 없이 디자인 하기(feat. google stitch를 이용하여 AI로 디자인하기) 안녕하세요, 펭귄 뮤지업입니다!지난번 프로젝트 구상 포스팅에 이어, 이번에는 실제 개발을 위한 디자인 과정에 대해 이야기하려 합니다. 일반적인 서비스 개발 과정은 프로젝트 구상 > 디자인 > 데이터베이스 모델 구성 > 백엔드 개발 > 프론트엔드 개발 > 배포 순으로 진행됩니다. 종종 프론트엔드 개발자들이 디자인 단계를 건너뛰고 바로 코드를 작성하는 경우가 있는데, 이는 "디자인이 마음에 들지 않으면 코드로 빠르게 수정하면 된다"는 생각 때문일 수 있습니다.(저 또한 🐥삐약이 시절 그랬습니다!) 하지만 디자인을 한 번 수정하게 되면 전체적인 코드 수정이 필요하기 때문에, 무턱대고 개발부터 시작하면 프로젝트 기간만 늘어날 수 있습니다. 따라서 저는 디자인 과정이 필수적이라고 생각합니다. "나는 Figma나..
노래방 일본 노래 검색 서비스 | 제 1부 - 프로젝트 구상 또 실패? 그래도 도전! 펭귄 뮤지엄의 이번엔 '노래방 일본 노래 검색 서비스' 개발기 시동!안녕하세요, 펭귄 뮤지엄입니다. 지난번 '바이브 코딩 실패기'를 통해 쓴맛(?)을 보았던 경험을 공유해 드렸었죠. 하지만 좌절은 잠시! 이번에는 새로운 프로젝트의 시작부터 끝까지, 그 생생한 과정을 여러분과 계속해서 공유해 드리고자 합니다. 함께 이 여정을 떠나볼 준비 되셨나요? (아, 물론 이번에도 순탄할지는 저도 장담 못 합니다만…!)왜 계속 실패해도 도전하냐고요? 제 모토는 '실패를 두려워 말고 도전하자'입니다!솔직히 제가 시도했던 것들의 99%는 실패로 돌아갔습니다. 유일하게 수익을 냈던 프로젝트도 개발과 전혀 무관한, 오프라인에서 몸으로 직접 부딪혀 얻은 결과였죠. (이 이야기는 조만간 자세히 풀어보겠습..
프론트엔드 개발자의 바이브 코딩 실패기 안녕하세요 이번에 제가 가지고 온 내용은 `프론트엔드 개발자의 바이브 코딩 실패기` 입니다.많은 사람들이 AI와 함께 코딩하고 있고 또 실제 제품을 만들면서 운영까지 하시고 있으십니다.저 또한 이번에 바이브 코딩으로 일주일 동안 제품을 만들면서 꽤 놀랐고 개발자 경험 또한 아주 흥미로웠는데요.이번에 한번 그 이야기를 해보려고 합니다.그럼 시작하겠습니다. 요새 말 많은 바이브 코딩 그게 뭔데?이 글을 읽으시는 분들 중에는 `바이브 코딩이 대체 뭔데?`라는 생각을 가지고 계신분이 있으실 겁니다.쉽게 설명하자면, AI와 같은 기술을 활용해서 코딩을 거의 하지 않고도 소프트웨어나 애플리케이션을 만드는 방식을 말합니다.마치 '말로만 코딩한다'는 느낌이죠.요즘에는 AI가 워낙 발달해서 아이디어만 있으면 뚝딱하고 앱..
[Python] 윈도우에서 형태소 분석기(KoNLPy)설치하기 메인 사진 # 여는 글 텍스트 관련 딥러닝을 하다보면 기본적으로 형태소 분석기를 사용하여 태깅작업을 진행하여 글자를 분류합니다. 게다가 한글 텍스트라면 한국어 형태소 분석기를 사용해야합니다. 하지만 한국어 형태소 분석기는 자료가 극히 적고(영문에 비하면...), 뭘 어떻게 해야할지 모릅니다. 그래서 파이썬으로 사용하기 쉽게 나온 한국어 형태소 분석기 파이썬 패키지가 존재합니다. 그 이름하여 KoNLPy입니다!!! # KoNLPy(코엔엘파이) 란? 자 그럼 KoNLPy(코엔엘파이)란 무엇일까요? KoNLPy란, 한국어 정보처리를 위한 파이썬 패키지입니다. 주로 태깅 패키지로 Hannanum(한나눔), Kkma(꼬꼬마), Komoran(코모란), Mecab, okt를 지원합니다. (그외 부수적으로 여러 가지..
[딥러닝/머신러닝] 딥러닝. 머신러닝 이란? # 여는글 여러분들은 머신러닝 또는 딥러닝이란 말을 들으면 무슨 생각이 드시나요?저는 처음 머신러닝을 들었을 때는막연히 어렵다는 생각과 엄청 복잡한 수학 알고리즘을 사용하는 학문이라 생각하여시도해보기도 전에 겁을 먹었습니다.그런 제가 이번에 딥러닝을 공부하게 되었습니다.그 공부 내용을 여기에 옮겨보도록하겠습니다. # AI(Artificial Intelligence)란? 시작부터 뭔가 어려운 말이 등장했습니다.Artificial Intelligence, 즉 직역하면 인공지능이란 말 입니다.속칭 AI라는 용어로 자주 쓰이는 말 입니다.(게임을 하다보면 자주 들어보셨을 겁니다.) AI는 추론(Reasoning)의 3대 요소를 인위적으로 만든것으로기계를 인간 행동의 지식에서와 같이 행동하도록 만드는것 입니다.잘..

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