본문 바로가기

IT

 (125)
신입 개발자를 위한 실무 현업들과 소통하는 방법 신입 개발자에게 회의는 런타임 예외와도 같습니다. 평소엔 멀쩡한데, “이거 얼마나 걸려요?”같은 질문이 들어오면 머리속이 하얘지고 시간 추정이 NPE처럼 터지곤 하죠. 이 글은 그 난감함을 줄이고, 회의실에서 결과를 끌어내는 말하기 루틴을 정리한 실전 가이드입니다. 목표는 간단합니다. 기술 언어를 사람의 언어로 번역하고, 의사결정에 필요한 정보를 빠르게 전달하는 것. 그리고 회의가 끝나면 실제로 일이 굴러가게 만드는 것. 1. 기술을 사람의 언어로 번역하는 5가지 원칙회의에서 통하는 언어는 코드가 아니라 맥락입니다. 아래 원칙을 순서대로 적용해 보세요.1) 사용자 관점으로 설명하기API와 쿼리 대신 사용자의 경험으로 설명합니다.예시: 로딩이 3초라 이탈이 생긴다 → 1초대로 줄이면 전환이 늘어난다.증상:..
NoSQL vs RDBMS, 무엇을 언제 선택할까? 한 줄 요약: “스키마가 안정적이고 트랜잭션이 중요하면 RDBMS, 데이터 형태가 다양하고 폭발적으로 커지며 액세스 패턴이 명확하면 NoSQL. 단, 현실 세계에선 둘을 함께 쓰는 폴리글랏 퍼시스턴스가 정답인 경우가 많다.”이 글을 읽으면 얻는 것RDBMS와 NoSQL의 본질적인 차이ACID vs BASE, CAP/PACELC까지 핵심 이론 한 번에 정리도메인별(전자상거래, 소셜 피드, IoT, 로그, 금융 등) 추천 아키텍처설계/운영 관점의 체크리스트와 데이터베이스 의사결정 매트릭스1. 기본 개념부터 빠르게 정렬1.1 RDBMS란?정의: 관계형 데이터베이스 관리 시스템. 테이블(행/열), 명시적 스키마, SQL 쿼리, 정규화된 모델.특징: 강력한 트랜잭션(ACID), 조인, 제약조건(외래키, 유니크 등..
GPT-5 프롬프트 엔지니어링 가이드 GPT-3.5·GPT-4와 무엇이 달라졌고, 어떻게 써야 하는가?프롬프트 엔지니어링의 중요성과 GPT-5의 등장프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI에게 원하는 결과를 최대한 정확하게 이끌어내는 기술입니다.마케팅 콘텐츠 제작부터 소프트웨어 개발, 데이터 분석에 이르기까지 활용 범위가 넓기 때문에, 모델이 발전할수록 좋은 프롬프트가 성패를 가르는 핵심 요소가 됩니다. GPT-3.5, GPT-4 시대에도 프롬프트 기술은 중요했지만, GPT-5의 도입은 판도를 크게 바꿨습니다.지시 사항 준수 능력 향상초대형 컨텍스트(40만 토큰) 지원추론 깊이와 속도를 조절하는 기능 추가스타일·톤 제어 능력 대폭 강화도구 활용과 에이전트형 작업 가능이 변화들은 단순히 모델의 성능 향상을 넘어, 프롬프트..
GPT-5 vs GPT-5 Thinking 차이점 알아보기 2025-08-08 기준 GPT-5와 GPT-5 Thinking의 구조·가격·성능 차이를 한눈에 정리. 어떤 작업에 어떤 모델이 맞는지 실무 판단 가이드 제공에 중점을 맞춰서 작성한 포스팅입니다. 다만 출시일이 오늘이다보니 여러 벤치마킹 점수나 API 가격 등 공식 정보를 최대한 반영했지만 실제로 사용해보실때는 조금 다를수도 있는 점 감안해주세요ㅠㅠ 참고로 GPT-5 기본 모델이 아니라 더 고급 추론 모델인 GPT-5 Thinking 을 명시적으로 쓰려면 예전에 llm 모델 선택하던 부분에서 아래와 같이 선택하시면 됩니다. 요약GPT-5는 “빠른 기본 모델 + 심화 추론 모델(Thinking) + 실시간 라우터”로 구성된 통합 시스템. 난이도·의도에 따라 자동으로 Thinking으로 전환된다.GPT-5 ..
GPT-5 vs GPT-4o·o3·o4-mini·GPT-4.1 성능 지표 & 가격 비교 GPT-5는 코딩·에이전트(툴 체인) 작업에서 SOTA. SWE-bench Verified 74.9%, Aider polyglot 88%. API 단가는 입력 $1.25 / 출력 $10 (per 1M tokens). 미니/나노는 더 저렴.이전 세대와 비교하면 o3/o4-mini 대비 코딩·툴콜 안정성이 더 좋고, 지시 준수·사실성·할루시네이션 감소가 개선됨. 범용 텍스트/비전에는 여전히 GPT-4o가 강력하고, 가격은 입력 $2.50 / 출력 $10 수준. 팀/엔터프라이즈는 ChatGPT Plus $20, Pro $200, Team $25~30/인/월 등 구독 가격 참고. 1) 빠른 비교표 (가격·컨텍스트·벤치마크)단가 단위: per 1M tokens (입력/출력). 캐시 입력은 Prompt Cachi..
GPT와 심심이의 차이점: 인공지능 챗봇 비교 안녕하세요, 여러분! 😊 오늘은 인공지능(AI) 챗봇의 양대 산맥인 GPT와 심심이의 차이점에 대해 알아보려고 합니다. 혹시 두 챗봇을 사용해보신 적 있으신가요? 비슷해 보이지만 사실은 꽤나 다른 두 친구랍니다. 그럼 지금부터 이 두 챗봇이 어떻게 다른지 재미있고 자세하게 파헤쳐 보겠습니다!1. 탄생 배경과 역사심심이: 한국의 대표적인 챗봇심심이는 2002년 한국의 ISMaker에서 개발한 챗봇으로, 초기에는 MSN 메신저에서 친구처럼 대화를 나눌 수 있는 서비스로 시작했습니다. 심심하신 분들을 위해 만들어졌다는 이름답게, 일상적인 대화나 농담을 주고받을 수 있어 많은 사랑을 받았죠.GPT: 글로벌 AI의 선두주자GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 ..
MapStruct에서 List 하위 객체 ignore 하는 방법 MapStruct에서 List 등 컬렉션의 하위 객체를 무시할 수 있나요?MapStruct는 기본적으로 컬렉션(List, Set 등)의 하위 객체 필드를 @Mapping 애노테이션의 ignore 속성을 사용하여 직접 무시할 수 없습니다. 이는 @Mapping 애노테이션이 컬렉션 자체에 적용되기 때문입니다. 하지만 대안이 없는 것은 아닙니다. 컬렉션의 요소 타입에 대한 매핑을 별도로 정의하여 원하는 필드를 무시할 수 있습니다. 예시 상황public class Order { private List items; // getters and setters}public class Item { private String name; private String description; priva..
MapStruct 사용 시 꼭 알아야 할 30가지 질문과 답변 안녕하세요! 오늘은 Java 개발자들이 객체 매핑을 위해 많이 사용하는 MapStruct에 대해 이야기해보려고 합니다. MapStruct를 처음 접하거나 사용하면서 궁금해할 만한 질문들을 한곳에 모아봤습니다. 재미있게 읽으시고, 개발에 도움이 되길 바랍니다!1. MapStruct란 무엇인가요?MapStruct는 Java 애플리케이션에서 객체 간의 매핑을 간편하게 해주는 애노테이션 기반 코드 생성 라이브러리입니다. 컴파일 타임에 타입 안전한 매핑 코드를 생성하여 성능과 생산성을 높여줍니다.2. 왜 MapStruct를 사용해야 하나요?성능 향상: 런타임이 아닌 컴파일 타임에 코드를 생성하므로 성능 오버헤드가 없습니다.생산성 증대: 반복적인 매핑 코드를 자동으로 생성하여 개발 시간을 단축합니다.오류 감소: 타..

티스토리툴바