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입문부터 심화까지, 닐 포드의 소프트웨어 아키텍처 4종

입문부터 심화까지, 닐 포드의 소프트웨어 아키텍처 4종

소프트웨어 아키텍처는 시스템의 성패를 좌우하는 핵심이지만, 개발자에게는 늘 추상적이고 막연하게 다가옵니다. “아키텍처를 공부해야지” 생각하면서도 어디서부터 시작해야 할지 막막한 경우가 많습니다. Neal Ford(출처: oreilly)ThoughtWorks의 소프트웨어 아키텍트, 닐 포드(Neal Ford)는 이런 문제를 해결하기 위해 개발자에서 아키텍트로 성장하는 길을 구체적으로 안내하는 책들을 꾸준히 써왔습니다. 그는 아키텍처를 추상적 개념이 아닌 실무에서 반복적으로 맞닥뜨리는 문제와 의사결정의 집합으로 바라봅니다. 지금부터 소개할 닐 포드의 아키텍처 저서 4권은 각각 다른 초점을 갖지만, 입문 → 기본기 → 변화 대응 → 심화로 이어지는 완전한 아키텍처 학습 로드맵을 제공합니다. 현재 자신의 위치와 필요에 따라 선택해서 읽어도 좋고, 순서대로 따라가며 체계적으로 읽어도 좋습니다. 도서명난이도추천 대상헤드 퍼스트 소프트웨어 아키텍처입문- 아키텍처 설계를 처음 배우는 초보 개발자소프트웨어 아키텍처 101기본- 아키텍처의 기본 개념과 용어를 명확히 정리하고 싶은 개발자- 아키텍트 역할을 준비하는 시니어 개발자, 기술 리더진화적 아키텍처응용- 배포와 운영 환경이 자주 바뀌는 조직의 개발자/아키텍트- 아키텍처 이해가 필요한 시니어 개발자소프트웨어 아키텍처 The Hard Parts심화- 마이크로서비스나 분산 시스템을 운영 중인 개발자/아키텍트- 확장성과 성능, 안정성 사이에서 균형을 고민하는 기술 리더 ① 헤드 퍼스트 소프트웨어 아키텍처 (입문) 아키텍처의 세계에 첫 발을 내딛는 사람을 위한 책입니다. “헤드 퍼스트” 시리즈답게 건축 비유, 시각적 자료, 스토리 기반 프로젝트([난&팝], [트립이지], [고잉 그린])를 통해 독자가 직접 아키텍트처럼 사고하고 선택해보게 합니다. 단순한 정의와 개념 설명을 넘어 “왜 이런 결정을 내려야 하는가”를 반복적으로 묻고 답하게 하여 아키텍처적으로 사고하는 법을 익히는 데 초점을 둡니다. 코드 레벨에서 벗어나 시스템 전반을 보는 눈을 키우고, 설계와 아키텍처의 차이를 명확히 설명합니다. 또한 다양한 아키텍처 스타일(계층형, 이벤트 기반, 마이크로서비스 등)을 사례와 함께 다루며, 각 스타일의 장단점과 적용 맥락을 설명합니다. 커뮤니케이션과 다이어그램 작성법도 중요한 주제로 다루고 있어서 실제 팀 내에서 어떻게 의견을 설득하고 아키텍처를 공유할 수 있을지 배울 수 있습니다. ✅ 주요 내용• 소프트웨어 아키텍처의 4대 구성: 특성, 결정, 컴포넌트, 스타일• 다양한 아키텍처 스타일: 레이어드, 모듈러 모놀리스, 마이크로서비스, 이벤트 기반 등• 아키텍처 트레이드오프 분석과 결정 기록(ADR) 작성법• 스토리 기반 가상 프로젝트: [난&팝], [트립이지], [고잉 그린]• 아키텍트 역할을 수행하며 실전 감각을 길러보는 50개의 연습문제 ✅ 추천 독자• 아키텍처 설계를 처음 배우는 초보 개발자• 개발자에서 아키텍트로 성장하고자 하는 소프트웨어 엔지니어• 아키텍처 의사결정 과정을 체계화하고 싶은 경험 많은 엔지니어• 스터디나 교육용 교재를 찾는 팀 리더 ② 소프트웨어 아키텍처 101(기본) 빠르게 변하는 기술 혁신으로 업계를 바라보는 아키텍트의 시선에도 변화가 필요합니다. 이 책은 지난 10년간의 변화를 오늘날의 구조에 부합하는 새로운 지표를 바탕으로 소프트웨어 아키텍처를 현대적인 관점에서 살펴봅니다. 아키텍처 기초(패턴, 사고, 특성)와 아키텍처 스타일(레이어드, 파이프라인, 마이크로커널, 이벤트, 서비스, 오케스트레이션), 그리고 테크닉과 소프트 스킬(결정, 리스크, 도식화, 협상, 리더십, 커리어패스 등)을 최근 생태계와 설계 아키텍처의 관점에서 깔끔하게 정리해 담았습니다. 대학교 전공과목에서도 잘 알려주지 않는 소프트웨어 아키텍처에 대한 놀라운 인사이트와 주옥같은 명언까지 만나볼 수 있습니다. ✅ 주요 내용• 아키텍처 패턴: 수많은 아키텍처 결정을 내리는 기술적인 근간• 컴포넌트: 식별, 커플링, 응집, 분할, 세분도• 소프트 스킬: 효과적인 팀 관리, 회의, 협상, 프레젠테이션 등• 현대성: 지난 수년 동안 근본적으로 변화한 엔지니어링 프랙티스와 운영 방식• 엔지니어링으로서의 아키텍처: 소프트웨어 아키텍처를 더욱 탄탄하게 만들어주는 반복 가능한 결과, 메트릭, 구체적인 평가 ✅ 추천 독자• 아키텍처의 기본 개념과 용어를 명확히 정리하고 싶은 개발자• 아키텍트 역할을 준비하는 시니어 개발자, 기술 리더• 팀 차원에서 공통된 기준과 언어를 마련하려는 조직 ③ 진화적 아키텍처 (응용) 이 책은 소프트웨어 개발의 새로운 패러다임인 '진화적 아키텍처'에 대해 다루고 있습니다. 진화적 아키텍처는 끊임없이 변화하는 환경에 유연하게 적응할 수 있도록 '가드레일이 내장된' 아키텍처를 의미하며, 변화를 미리 예측하기보다는 변화 자체를 받아들이고 피트니스 함수를 통해 이를 감지하고 대응하는 방식입니다. 이러한 접근법을 통해 시스템이 점진적으로 발전할 수 있으며, 향후 대규모 재구축의 필요성도 줄일 수 있습니다. 현재 소프트웨어 개발에서 아키텍처 설계의 중요성이 계속 높아지고 있으며, 특히 서비스 지향 아키텍처(SOA)에서 마이크로서비스 아키텍처(MSA)로 넘어가는 흐름 속에서 진화적 아키텍처는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다. 클라우드 네이티브를 도입하려는 개발자나 아키텍트들에게는 이제 필수 역량이 된 상황입니다. 이 책은 소프트웨어의 거장이자 『리팩터링』 저자 ‘마틴 파울러’가 추천한 도서이기도 하며, 전 세계적으로 인정받은 전문가들의 노하우가 담겨 있어 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 대응할 수 있는 유연한 아키텍처를 구축하는 실전 방법들을 학습할 수 있습니다. ✅ 주요 내용• 진화적 아키텍처: 변화에 유연하게 적응하는 가드레일 내장형 아키텍처• 피트니스 함수: 아키텍처 특성을 자동 검증하고 변화를 감지하는 핵심 도구• 점진적 변화: 대규모 재구축 없이 시스템을 단계적으로 개선하는 방법론• 자동화된 거버넌스: 코드 기반 검증과 데브옵스 통합을 통한 품질 관리• 실무 가이드: 그린필드부터 레거시 개조까지의 실전 적용 방법 ✅ 추천 독자• 배포와 운영 환경이 자주 바뀌는 조직의 개발자/아키텍트• 아키텍처 이해가 필요한 시니어 개발자• MSA/클라우드 도입 예정자• 변화에 유연한 시스템을 설계하고 싶은 기술 리더 ④ 소프트웨어 아키텍처 The Hard Parts(심화)이 책은 소프트웨어 아키텍처에서 가장 어렵지만 중요한 의사결정 문제들을 다룹니다. 분산 아키텍처를 구축할 때 서비스를 언제 나누고 언제 합칠지를 세분도 분해인과 통합인이라는 두 가지 관점에서 접근하며, 아키텍트가 객관적인 트레이드오프 분석을 통해 올바른 판단을 내릴 수 있는 실용적 프레임워크를 제시합니다. 전작이 소프트웨어 아키텍처의 전반적인 개론을 다뤘다면, 이 책은 제목 그대로 실무에서 마주하는 가장 난해하면서도 한번 결정되면 바꾸기 어려운 핵심적인 문제들에 집중합니다. 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 분리하는 복잡한 과정, 서비스 간 계약 관리, 분산 환경에서의 데이터 처리, 워크플로와 트랜잭션 관리 패턴 등이 포함됩니다. 특히 가상의 애플리케이션 서비스 팀의 리팩토링 과정을 따라가며 현실적인 고민과 해결책을 제시하여 현장감 있는 학습이 가능합니다. 이 책은 '최고의 솔루션'을 제시하기보다는 각 아키텍처 방법론과 패턴의 장단점을 균형 있게 분석하여, 독자가 상황에 맞는 최적의 선택을 할 수 있도록 돕는 실무 중심의 가이드북입니다. ✅ 주요 내용• 트레이드오프 분석과 함께 의사 결정을 효과적으로 문서화하기• 서비스 세분화를 통해 더 나은 결정을 내리는 방법• 모놀리식 애플리케이션 분리의 복잡도• 서비스간 계약 관리 및 분리• 고도로 분산된 아키텍처에서 데이터 처리하기• 애플리케이션을 분리할 때 워크플로와 트랜잭션을 관리하는 패턴 학습✅ 추천 독자• 마이크로서비스나 분산 시스템을 운영 중인 개발자/아키텍트• 확장성과 성능, 안정성 사이에서 균형을 고민하는 기술 리더• 실전 문제 해결 관점에서 아키텍처를 학습하고 싶은 독자 좋은 코드 위에 좋은 아키텍처가 있을 때, 비로소 시스템은 오래 버티고 성장할 수 있습니다. 아키텍처는 오늘보다 나은 내일을 위한 기술의 뼈대이자, 변화를 견디게 하는 든든한 기반입니다. 빠르게 변하는 환경 속에서 개발자가 가져야 할 가장 중요한 역량은 단순한 구현 능력이 아니라, 시스템 전체를 바라보고 설계하는 아키텍처적 시각입니다. 결국 아키텍처를 이해하고 고민하는 과정이 곧 더 나은 기술, 더 나은 팀, 더 나은 미래로 이어집니다.

해킹 공부를 시작하는 여러분께 꼭 하고 싶은 말이 있습니다.

해킹 공부를 시작하는 여러분께 꼭 하고 싶은 말이 있습니다.

2010년, 정보보안 공부를 처음 시작할 당시에는 관련 정보가 매우 부족해 많은 어려움을 겪었습니다. 해외 사이트를 이곳저곳 돌아다니며 단편적인 정보들은 얻을 수 있었지만 전체적인 흐름과 낯선 개념, 체계를 이해하기에는 턱없이 부족해, 지식에 대한 갈증은 쉽게 해소되지 않았습니다. 특히 책을 통해 지식을 정리하고 학습하는 데 익숙한 저로서는 기본 개념, 동작 원리, 공격 방법론 등 하나부터 열까지 체계적으로 정리된 책이 간절히 필요했습니다. 그러나 당시 IT 개발 서적은 하루가 멀다 하고 출간되는 반면, 정보보안 분야는 국내에서 보편화되지 않았기에 출간된 서적조차 매우 적었습니다. 그때부터 언젠가 이 분야의 바이블처럼 제대로 된 책을 내가 직접 써야겠다는 다짐을 하게 되었습니다. 실무에 투입될 때마다 공부해야 할 것, 배운 것, 궁금했던 점들을 하나하나 기록하며 퇴근 후에는 틈틈이 공부와 연구를 이어갔습니다. 그렇게 한 걸음씩 차곡차곡 쌓아 올린 결과, 감사하게도 실무자 오프라인 교육, 온라인 교육 강의 그리고 이 책까지 집필할 수 있게 되었습니다. 이 책은 웹 해킹과 보안에 관심 있는 초보자부터 정보보안 실무자, 웹 개발자까지 폭넓은 독자층을 대상으로 합니다. 웹 해킹의 기본 개념과 동작 원리, 취약점의 발생 원인, 공격 기법을 자세히 다루고 있으며, 이를 바탕으로 보안 대응 방안까지 익힐 수 있는 실무 중심의 책입니다. 다만 공격 기법의 고급 기술, 심화·응용 기술은 다루지 않습니다. 왜냐하면 뿌리 지식이 부족한 상태에서 고급 기술을 익히는 것은 마치 기둥 없이 건물을 올리는 것과 같기 때문입니다. 이 책은 탄탄한 기초를 다지는 데 집중했습니다. 하지만 실망하지 않았으면 합니다. 이 책에 담긴 기본기만 제대로 익혀도 이후에 큰 성장을 이룰 수 있는 확실한 발판이 될 것입니다. 기회가 된다면 심화된 기술 내용을 다룬 책도 꼭 집필해보고 싶습니다. 그것은 저의 다음 목표이기도 합니다. 공부를 시작하는 여러분께 꼭 하고 싶은 말이 있습니다. 해킹 공격 기법 자체에만 너무 집중하지 않았으면 합니다. 해킹 공부를 처음 시작하는 사람들이 흔히 하는 함정 중 하나는 ‘공격 기법을 익히는 것이 곧 해킹 실력’이라고 착각하는 것입니다. 그러나 실무에서 공격 기법에만 치중한 사람들은 시야가 좁아져, 누구나 찾을 수 있는 일반적인 취약점들도 겨우 발견하게 됩니다. 그리고 웹 서비스에서 취약점이 발견되지 않으면 취약점이 없다고 단정짓습니다. 그렇다면 시야를 넓히는 방법은 무엇일까요? 바로 프로그래밍, 서버, 네트워크에 대한 공부입니다. 해킹이란 결국 ‘프로그램의 보안 허점’을 공략하는 것이기 때문에 프로그램에 대한 이해가 필수입니다. 프로그램이 어떻게 작동하는지 모른 채 공격 기술만 익힌다면 결코 뛰어난 보안 역량을 발휘할 수 없습니다. 또, 프로그램은 결국 서버에서 실행되므로 서버 구조와 동작 원리에 대한 이해도 반드시 필요합니다. 서버는 네트워크 환경에서 동작하므로 네트워크 지식 역시 빠질 수 없습니다. 해킹 공격 기술만 익힌 사람은 주로 누구나 찾을 수 있는 일반적인 취약점만 발견하는 반면, 공격의 근본 원리까지 이해한 사람은 기술만 익힌 이들이 놓치는, 보다 구조적인 취약점까지 찾아낼 수 있습니다. 여기에 프로그램의 작동 방식까지 깊이 이해하고 있는 사람은 공격 원리만 아는 사람보다 더 다양한 취약점을 식별할 뿐만 아니라, 나아가 프레임워크, 라이브러리, 운영 체제, 네트워크 등 전반적인 시스템 구조에 대한 이해까지 갖춘 사람은 훨씬 더 폭넓고 깊이 있는 보안 분석이 가능해집니다. 이처럼 시야가 높아질수록 이해의 깊이와 폭도 넓어지고, 다양한 케이스의 취약점을 발견할 수 있는 능력이 생깁니다. 얼마나 해야 할지 막막하고, 할 수 있을지 걱정되나요? 걱정할 필요 없습니다. 이 책을 끝까지 따라오기만 해도 실무에서 통하는 보안 감각을 충분히 키울 수 있습니다. 자, 이제 본격적으로 웹 해킹의 세계로 함께 들어가 봅시다.하동민 (크리핵티브)저자의 어려움에서 시작된 책,『크리핵티브의 한 권으로 끝내는 웹 해킹 바이블』은 웹 해킹의 기본 이론부터 실무 공격·방어 기술까지 아우르는 가장 완성도 높은 입문서입니다. 책은 단순히 기술을 나열하지 않습니다. HTTP와 SQL 기본 문법, 버프 스위트 사용법 등 기초 개념을 꼼꼼히 익힌 후, SQL 인젝션, XSS, CSRF, 파일 업로드 취약점 등 실제 보안 진단에 활용되는 핵심 공격 기법을 직접 실습합니다. 948쪽에 담긴 상세한 실습 예제와 체계적인 학습 흐름은 입문자가 보안의 기초를 다지고, 실무자가 공격과 방어 양쪽의 감각을 동시에 기를 수 있도록 돕습니다. 보안 전문가를 목표로 공부하는 예비 전문가부터, 현업에서 바로 활용 가능한 보안 기술을 배우고 싶은 개발자와 보안 담당자까지. 이 책은 여러분의 학습을 위한 가장 든든한 출발점이 될 것입니다.

디자이너를 위한 UX/UI 프로세스 단계별 AI 도구 30종

디자이너를 위한 UX/UI 프로세스 단계별 AI 도구 30종

디자이너를 위한 UX/UI 프로세스 단계별 AI 도구 30종생성형 AI의 도입은 UX/UI 디자인의 모든 과정에서 접근 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 기술은 단순히 반복 작업을 자동화하는 데 그치지 않고, 창의적인 아이디어 발굴에서 사용자 경험 개선까지 디자인의 모든 단계에서 새로운 기회를 만들고 있습니다. UX/UI 디자인 전 과정에 AI를 도입하려면 각 단계별로 어떤 AI가 유용할지 고민이 될 수밖에 없습니다. 어떤 AI를 도입할지 고민하기 앞서 UX/UI 디자인 과정을 먼저 세분화해보겠습니다. 세분화 기준은 디자인 문제 해결에 널리 쓰이는 더블 다이아몬드 모델을 활용하겠습니다. 더블 다이아몬드 모델은 문제를 넓게 탐색하여 발견하고, 그중 핵심 문제를 명확히 정의한 뒤, 해결책을 개발하고, 최적의 해결책을 전달하는 프로세스 로, 일종의 문제 해결 방법론입니다. 즉, 발견 → 정의 → 개발 → 전달이라는 4단계로 구성되어 있습니다. 출처: <디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI>, 한빛미디어 이번에는 디자인 프로세스별로 어떤 AI 도구를 사용해야 하는지, UX/UI 디자인 프로세스를 더블 다이아몬드 모델의 4단계로 구분해서 각 단계별로 유용한 도구들을 살펴보겠습니다. *아래 내용은 『디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI』에서 발췌하여 작성하였습니다.1.발견 단계 (Discover step)에서 쓸 수 있는 AI 툴 8종 UX/UI 디자인의 발견 단계에서는 사용자 요구 사항을 파악하고 문제를 정의합니다. 이 단계에서는 사용자 조사, 경쟁사 분석, 페르소나 생성, 사용자 여정 지도 작성 등의 활동이 이루어집니다. 이러한 활동을 통해 프로젝트의 방향을 설정하고 사용자 중심 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 마련합니다. • 챗GPT챗GPT는 자연어 처리 능력이 뛰어난 AI로, 사용자 인터뷰 질문 생성, 페르소나 작성, 아이디어 브레인스토밍 등에 활용할 수 있습니다. 또한 사용자 피드백 분석이나 경쟁사 리서치 요약에도 유용합니다. 다양한 UX 관련 질문에 대한 답변을 제공하여 디자이너의 의사 결정을 지원합니다. • 클로드클로드는 챗GPT와 유사하게 UX 리서치 계획 수립, 인터뷰 질문 작성, 데이터 분석 등에 활용할 수 있습니다. 특히 긴 문서를 요약하거나 복잡한 정보를 구조화하는데 뛰어난 성능을 보여, 사용자 조사 결과 정리나 인사이트 도출에 유용합니다. 또한 윤리적 고려 사항에 대한 조언도 제공할 수 있습니다. • 퍼플렉시티 (Perplexity)퍼플렉시티는 실시간 정보 검색과 요약에 뛰어난 AI로, UX 트렌드 조사, 경쟁사 분석, 업계 동향 파악 등에 효과적입니다. 다양한 소스에서 양질의 정보를 빠르게 종합하고 관련성 높은 인사이트를 제공하여 디자이너가 최신 UX 동향을 파악하는 데 도움을 줍니다. • 컨센서스 (Consensus) 컨센서스는 학술 논문과 연구 결과를 분석하고 요약하는 AI 도구로, UX 관련 학술 연구를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 사용자 행동, 인지 심리학, 인터 페이스 디자인 등에 관한 최신 연구 결과에 쉽게 접근할 수 있어 데이터 기반의 UX 디자인 의사 결정에 도움을 줍니다. • 스톰 AI (Storm AI)스톰 AI는 주제에 대한 포괄적인 리서치와 보고서 생성을 자동화하는데 뛰어난 AI로, UX/UI 디자인 관련 주제에 대해 다양한 관점의 질문을 생성하고, 관련 정보를 수집하여 구조화된 보고서를 작성할 수 있습니다. 이는 프로젝트의 배경 조사나 사용자 컨텍스트를 이해하는 데 활용할 수 있습니다. • 시네틱 유저 (Synthetic Users)시네틱 유저는 가상의 사용자를 생성하고 시뮬레이션하는 AI로, 다양한 사용자 시나리오를 테스트하고, 사용자 행동을 예측할 수 있습니다. 실제 사용자 테스트 전에 초기 아이디어를 검증하거나 다양한 사용자 그룹의 니즈를 탐색하는데 활용할 수 있습니다. • 노트어블리 (Notably)노트어블리는 사용자 인터뷰와 피드백을 자동으로 전사하고 분석하는 AI 도구입니다. 음성을 텍스트로 변환하고, 주요 주제와 감정을 추출하여 인사이트를 도출합니다. 이를 통해 UX 연구자들은 더 많은 데이터를 효율적으로 처리하고, 패턴을 발견할 수 있습니다. • 원더링 (Wondering)원더링은 AI 기반의 사용자 리서치 플랫폼으로, 자동화된 인터뷰 진행과 분석을 제공합니다. 다국어 지원과 대규모 데이터 처리 능력을 바탕으로, 글로벌 사용자 연구를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 프로토타입 테스트와 개념 검증에도 활용될 수 있습니다. 출처: <디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI>, 한빛미디어 2. 정의 단계 (Define step)에서 쓸 수 있는 AI 툴 6종 UX/UI 디자인의 정의 단계에서는 프로젝트의 목표와 범위를 정의하고, 사용자와 이해관계자의 요구 사항을 파악합니다. 이 단계에서는 문제 정의, 사용자 페르소나 생성, 프로젝트 목표 설정 등의 활동이 이루어집니다. • 페르소나 젠 (Persona Gen)페르소나 젠은 사용자 페르소나 생성을 자동화합니다. UX/UI 디자이너가 빠르게 프로필을 생성할 수 있어 목표 사용자에 대한 팀과 조직의 이해와 공감을 높일 수 있습니다. 자동 생성된 페르소나를 기반으로 디자이너는 사용자 중심 설계를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다. • UX프레시아 (UXpressia)UX프레시아는 고객 경험 매핑을 위한 도구입니다. 페르소나와 여정 지도 생성을 지원하여 협업을 간소화합니다. 이 도구를 통해 팀은 사용자 경험을 시각화하고 개선점을 쉽게 식별할 수 있습니다. • 깃마인드 (GitMind)깃마인드는 아이디어 구성과 시각화를 위한 마인드 매핑 및 플로우차트 작성 도구입니다. 디자이너의 창의성을 향상시키고 팀 협업에 도움을 줍니다. 복잡한 개념을 명확하게 정리하고 팀원들과 공유할 수 있어 정의 단계에서 유용합니다. • 윔지컬 (Whimsical)윔지컬은 브레인스토밍, 계획 수립, 창작을 할 수 있는 협업 시각화 작업 공간입니다. 플로우차트, 와이어프레임, 마인드맵 등의 기능을 제공하여 아이디어를 구체화하고 공유하는 데 효과적입니다. • 보즈 (Boords)보즈는 온라인 스토리보딩 도구로, 사용자 플로우를 시각화하고 효율적으로 피드백을 수집하는 데 도움을 줍니다. UX 디자인에서의 협업을 강화하여 프로젝트의 방향을 명확히 하는 데 유용합니다. • 스토리보더 ai (Storyboarder ai)스토리보더 ai는 스토리보딩 프로세스를 간소화합니다. 아이디어를 빠르게 시각화하고 효율적인 스토리를 생성할 수 있어 영화 및 UX 디자인에 활용됩니다. 프로젝트의 비전을 시각적으로 표현하는 데 도움을 줍니다. 출처: <디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI>, 한빛미디어 3. 개발 단계 (Develop step)에서 쓸 수 있는 AI 툴 7종 UX/UI 디자인의 개발 단계에서는 실제 디자인을 구체화하고 프로토 타입을 만드는 작업이 이루어집니다. 이 단계에서는 와이어프레임을 기반으로 상세한 디자인을 완성하고, 상호 작용 가능한 프로토타입을 제작하여 사용자 경험을 테스트합니다. AI 도구들은 이러한 과정을 더욱 효율적으로 만들어 줍니다. • 미드저니텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 생성하는 AI 도구입니다. UX/UI 디자인에서는 아이디어 스케치, 무드 보드 제작, 커스텀 아이콘 및 일러스트레이션 생성 등에 활용할 수 있습니다. 디자이너의 창의성을 확장시키고 빠른 시각화가 가능해 디자인 프로세스를 가속화합니다. • 어도비 파이어플라이 (Adobe firefly)어도비의 AI 기반 이미지 생성 및 편집 도구로, 텍스트로 이미지 생성, 이미지 편집, 벡터 이미지 색상 변경, 텍스트 효과 생성 등 다양한 기능을 제공합니다. UX/UI 디자인에서는 커스텀 이미지 제작, 아이콘 디자인, 배경 제거 등에 활용할 수 있어 디자인 작업의 효율성을 높여 줍니다. • 갈릴레오 AI (Galileo AI)입력한 텍스트를 UI 디자인으로 생성하는 도구입니다. 다양한 디자인 스타일과 컴포넌트 그리고 생성한 디자인을 편집할 수 있는 기능도 제공합니다. 빠른 프로토타이핑과 디자인 아이디어 탐색에 유용하여 디자이너의 작업 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. • 비질리 (Visily)누구나 쉽게 사용할 수 있는 AI 기반 UI 디자인 소프트웨어로, 텍스트 프롬프트나 스크린샷을 기반으로 고품질 와이어프레임과 프로토타입을 빠르게 생성할수 있습니다. 복잡한 디자인 작업을 단순화하고 디자인 프로세스를 가속화하는 데 도움을 줍니다. • 크리에이티 (Creatie)아이디어 구상부터 디자인, 협업, 프로토타이핑, 개발자 전달까지 전체 디자인 프로세스를 지원하는 종합 디자인 도구입니다. 디자인 시스템 구축, 컴포넌트 생성, 레이아웃 제안 등을 자동화하여 디자이너의 생산성을 크게 향상시킵니다. • 위자드 (Uizard)AI를 활용하여 앱, 웹사이트, 데스크톱 소프트웨어의 UI 디자인을 빠르게 생성할 수 있는 도구입니다. 텍스트 프롬프트나 스크린샷을 기반으로 다중 화면 프로토 타입을 생성하고, AI 기반 컴포넌트 수정 기능을 제공합니다. 협업 기능에 특화되어 있어 팀 프로젝트에 적합합니다. • 피그마 (Figma)디자인 및 프로토타이핑 도구로, AI 기능을 통합해 한층 강력해졌습니다. AI를 활용한 디자인 자산 검색, 레이어 자동 이름 지정, 텍스트 생성 및 번역, 배경 제거 등의 기능을 제공합니다. 또한 클릭 한 번으로 정적 디자인을 인터랙티브 프로토타입으로 변환할 수 있어 디자인 워크플로우를 크게 개선합니다. 출처: <디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI>, 한빛미디어 4. 전달 단계 (Deliver step)에서 쓸 수 있는 AI 툴 9종 UX/UI 디자인의 전달 단계는 최종 디자인을 구현하고 출시합니다. 이 단계에서는 프로토타입을 완성하고, 개발 팀과 협업하여 디자인을 구현한 다음 최종 제품을 테스트하고 출시합니다. • 메이즈 (Maze)사용자 테스트를 자동화하고 분석하는 AI 기반 도구입니다. 프로토타입을 업로드하면 사용자 행동을 추적하고 분석하여 인사이트를 제공합니다. AI가 인터뷰 데이터를 분석하고 주요 테마를 추출하며, 편향되지 않은 설문 질문을 생성합니다. 이를 통해 디자이너는 사용자 경험을 빠르게 최적화할 수 있습니다. • 비주얼아이즈 (VisualEyes)AI를 활용하여 시선 추적 연구를 시뮬레이션하는 도구입니다. 93% 정확도로 사용자의 주의 집중 영역을 예측하고 시각화합니다. 디자인 요소의 효과성을 평가하고 선호도 테스트를 수행할 수 있어 시간과 비용을 절약하면서 사용자 중심 디자인을 할 수 있습니다. • 클루이파이 (Clueify)웹사이트의 시각적 분석을 제공하는 AI 도구입니다. 약 92% 정확도로 어떤 요소가 더 많은 주의를 끄는지 평가하고, 디자인의 명확성과 심미성을 평가합 니다. A/B 테스트를 빠르게 구현하고 전환율을 높일 수 있도록 지원하여 데이터 기반의 디자인 최적화가 가능합니다. • 웹플로우 (Webflow)AI를 활용하여 코딩 없이 웹사이트를 디자인하고 구축할 수 있는 플랫폼입니다. 콘텐츠 생성, SEO 최적화, 이미지 ALT 태그 생성 등을 자동화할 수 있습니다. 또한 AI 기반 템플릿 커스터마이징으로 빠르게 웹사이트를 시작할 수 있어 디자 인에서 개발까지의 과정을 가속화합니다. • 프레이머 (Framer)AI를 활용하여 원클릭으로 웹사이트를 제작할 수 있는 도구입니다. 사용자가 원하는 웹사이트를 문장으로 설명하면 AI가 자동으로 레이아웃을 생성합니다. 폰트, 색상 팔레트 변경이 자유롭고 CMS 관리 기능도 제공하여 콘텐츠 관리가 용이 합니다. 호스팅 서비스도 제공하여 즉시 웹사이트를 공개할 수 있습니다. • 버블 (Bubble)코딩 없이 웹 애플리케이션을 만들 수 있는 노코드 플랫폼입니다. AI 기능을 통해 데이터베이스 구조 설계, 워크플로우 자동화, 사용자 인터페이스 생성을 지원 합니다. 복잡한 로직도 시각적 인터페이스로 구현할 수 있어 아이디어를 빠르게 프로토 타입으로 만들고 실제 제품으로 발전시킬 수 있습니다. • 프론티 (Fronty)이미지나 스크린샷을 HTML과 CSS 코드로 변환하는 AI 기반 도구입니다. 디자인 이미지를 업로드하면 AI가 UI 요소를 인식하고 반응형 웹사이트 코드를 생성합니다. 생성된 코드는 SEO에 최적화되어 있으며, 내장된 비주얼 빌더로 코드를 수정할 수 있어 디자인에서 개발로 원활하게 전환할 수 있습니다. • 퀘스트 AI (Quest AI)피그마 디자인을 리액트 컴포넌트로 변환하는 AI 도구입니다. 코드 작성 없이 리액트 앱을 구축할 수 있으며, 애니메이션 라이브러리가 내장되어 있습니다. 생성된 코드는 깃허브 GitHub 로 푸시할 수 있고, 반응형 디자인을 지원합니다. 디자인 시스템과의 통합이 원활하여 디자인에서 개발까지의 과정을 가속화합니다. • 빌더 ai (Builder ai)AI를 활용하여 웹사이트와 앱을 빠르게 구축할 수 있는 플랫폼입니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스와 AI 생성 기능을 결합하여 사용자 경험을 최적 화합니다. 콘텐츠 관리, A/B 테스팅, 개인화 기능을 제공하며, API와의 통합이 용이해 복잡한 기능도 구현할 수 있습니다. 디자이너와 개발자 간의 협업을 원활하게 합니다. 출처: <디자인 경험을 바꾸는 UX/UI 디자인 with AI>, 한빛미디어 이처럼 다양한 생성형 AI를 활용하여 UX/UI 디자인 프로세스를 진행하면 이전보다 높은 생산성과 자동화를 경험할 수 있을 것입니다. 이러한 자동화를 통해 UX/UI 디자이너는 이전보다 많은 시간적 여유를 가지게 되어, 창의적인 활동과 사용자에게 정말 필요한 새로운 경험을 설계하는 데 더 많은 시간과 에너지를 투자할 수 있을 것입니다.디자이너는 실행자에서 전략가로, 심미적 감각에서 비즈니스 감각까지 점점 더 넓은 역할로 진화해왔습니다. 그러나 '창의성'을 기본 역량으로 지녀야 한다는 것은 시대가 변해도 동일하죠.『디자인 경험을 바꾸는 UI/UX 디자인 with AI』는 UI/UX 디자이너가 본질적인 역량인 ‘창의성’에 집중하면서도 업무의 효율을 높일 수 있도록, 실무에 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 안내하는 실전서입니다. 책은 챗GPT, 미드저니, 웹플로우, 피그마 등 실제 AI 도구들을 어떻게 사용하고, 어떤 프롬프트로 요청해야 하는지 구체적이고 체계적으로 소개합니다. UX 디자이너는 물론, AI 시대에 협업 전략이 필요한 PM, PO, 기획자까지. 누구나 제로베이스에서 프로처럼 프로덕트를 완성할 수 있는 실질적인 가이드가 될 것입니다.⠀AI와 UI/UX 디자인의 접점에서 18년간 연구와 실무를 이끌어온 유훈식 교수의 통찰력이 집약된 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링, AI 기반 리서치, 이미지 모델링, UX 자동화 도구 활용법 등 실무 중심의 예제를 익히고 디자이너의 창의성과 생산성을 동시에 끌어올리는 AI 파트너십 전략을 수립해 보시기 바랍니다.

생성형 AI 시대, Java 개발자를 위한 가이드  『이것이 Spring AI다』 저자 인터뷰

생성형 AI 시대, Java 개발자를 위한 가이드 『이것이 Spring AI다』 저자 인터뷰

Q. 안녕하세요, 신용권 저자님! 먼저, 간단히 자기소개를 부탁드립니다. 안녕하세요, 『이것이 Spring AI다』 를 집필한 저자 신용권입니다. 저는 25년 동안 시스템 제어와 애플리케이션 개발자로 활동해 온 개발자이자, IT 교육자로도 일하고 있습니다. 메카트로닉스를 전공했고, 삼성항공 시스템 설계 파트에서 하드웨어 제어용 소프트웨어를 개발하면서 커리어를 시작했습니다. 이후에는 여러 교육기관에서 재직자와 전문가들을 대상으로 위탁 교육을 진행했으며, 현재는 한국소프트웨어산업협회에서 교수로 근무하고 있습니다. 주로 오픈 소스 프레임워크, 안드로이드, IoT, 스택 애플리케이션 분야에서 현업 재직자와 예비 개발자들의 역량을 강화하는 교육을 맡고 있고요. 저서로는 『혼자 공부하는 자바』, 『이것이 자바다』가 있습니다. 이번에는 『이것이 Spring AI다』를 통해 Java 개발자들이 생성형 AI 시대를 자신 있게 맞이할 수 있도록 돕고자 했습니다. Q. 최근 생성형 AI가 급속히 확산되고 있는데, 저자님은 이 흐름을 어떻게 보고 계신가요? 생성형 AI는 이제 더 이상 미래의 기술이 아니라, 이미 우리 일상 깊숙이 들어와 있습니다. 챗봇이나 음성 비서, 이미지 생성, 자동 문서 작성, 코딩 지원까지… 활용 영역이 매일같이 확장되고 있죠. 그 중심에는 대규모 언어 모델, 즉 LLM이라는 강력한 기술이 자리하고 있습니다. 저는 이 흐름이 단순한 기술 유행을 넘어, 소프트웨어 개발 패러다임 자체를 바꾸고 있다고 생각합니다. 이런 맥락 속에서, 자바 개발자들이 익숙한 환경 안에서 최신 AI를 어떻게 다룰 수 있을지를 고민하다가 이 책을 쓰게 되었습니다. Q. 이번 책의 주제인 Spring AI는 무엇이고, Java 개발자에게 어떤 의미가 있나요? AI 애플리케이션이 벡터 저장소를 사용하는 흐름Spring AI에서 도구 호출이 이루어지는 전반적인 흐름 Spring AI는 LLM을 Java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트입니다. 친숙한 Spring Boot 프로그래밍 모델을 유지하면서도, 프롬프트 구성이나 스트리밍 응답 처리, 벡터 저장소 연동, 도구 호출 같은 복잡한 기능들을 비교적 손쉽게 구현할 수 있게 해줍니다. Java 개발자 입장에서 Spring AI를 처음 접했을 때, “아, 이제 파이썬에만 의존하지 않고도 본격적으로 AI 기능을 활용할 수 있겠구나” 하는 가능성과 실용성을 강하게 느꼈습니다. 그것이 바로 집필의 큰 동기가 되었죠. Q. 이 책이 단순한 API 설명서가 아니라 실습 중심으로 구성되었다고 하셨는데, 독자들이 특히 주목해야 할 부분은 무엇일까요? 독자들이 실제 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, 텍스트·음성·이미지 같은 멀티모달 처리를 어떻게 구성할 수 있는지, LLM이 생성한 응답을 어떻게 구조화할 수 있는지, 또 RAG나 도구 호출, 대화 기억처럼 실제 서비스에 필요한 고급 기능들을 어떻게 적용할 수 있는지를 다룹니다. 나아가 MCP 기반 아키텍처를 통해 LLM과 외부 시스템을 유연하게 연결하는 전략도 설명했어요. 즉, 단순히 기능 나열이 아니라 실무에서 “바로 써먹을 수 있는” 관점으로 접근했습니다. Q. 책의 구성은 어떻게 되어 있나요? 『이것이 Spring AI다』는 크게 두 부분으로 나눴습니다. 본문은 필수 학습 내용으로, 총 12개의 챕터에서 Spring AI를 이해하는 데 꼭 필요한 핵심 주제들을 다루고 있고요. 부록은 선택 학습 내용이라서, 독자들이 필요할 때 참고할 수 있도록 보강 자료를 넣었습니다. Spring AI는 Java 기반의 대표적인 웹 프레임워크인 Spring 위에서 동작하는 AI 통합 프레임워크입니다. 기존에는 AI 개발과 연동을 위해 주로 파이썬 생태계(PyTorch, TensorFlow 등)에 의존했잖아요? 그런데 Spring AI를 활용하면 Spring 환경 안에서 챗봇, 생성형 AI, 임베딩, RAG(검색 증강 생성) 같은 최신 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. Q. 학습 방식이나 접근법은 어떤 점에 중점을 두셨나요? 저는 단순히 기능만 나열하는 책은 쓰고 싶지 않았습니다. 그래서 기본 환경 설정부터 프로젝트 생성, API 활용, 프롬프트 엔지니어링까지 실습 중심으로 설명을 풀어갔습니다. 각 장을 따라가다 보면 자연스럽게 Spring AI의 전체적인 흐름을 체계적으로 이해할 수 있도록 구성했어요. 덕분에 Java 개발자라면 별도의 언어를 새로 배우지 않아도, 익숙한 Spring 프레임워크 안에서 AI 기능을 안정적이고 효율적으로 통합할 수 있을 겁니다. Q. 마지막으로, 이 책이 가장 도움이 될 독자는 어떤 분들일까요? Spring Boot 기반 백엔드 개발자라면 특히 도움이 될 것입니다. LLM을 서비스에 통합하고 싶거나, RAG나 도구 호출 같은 고급 기능을 자바 환경에서 구현하려는 분들에게 적합하죠. 또한 AI Agent 애플리케이션을 기획 중인 분, 음성 대화 챗봇이나 로봇을 만들고자 하는 분들도 이 책을 통해 많은 인사이트를 얻으실 수 있을 겁니다. 집필 과정에서 Spring AI는 굉장히 빠르게 진화하고 있었는데, 가능한 한 최신 버전 기준으로 예제와 설명을 구성하려고 노력했습니다. 저는 이 책이 생성형 AI 시대를 살아가는 Java 개발자들에게 든든한 나침반이 되기를 바랍니다. 이 책이 독자 여러분의 기술 여정에 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다. 텍스트 및 음성 대화에서 MCP Server까지 Spring AI의 모든 것 『이것이 Spring AI다』

스프링 MVC로 간단한 웹 애플리케이션 개발하기

스프링 MVC로 간단한 웹 애플리케이션 개발하기

스프링 MVC model-view-controller (모델-뷰-컨트롤러)는 스프링 프레임워크에서 가장 중요한 모듈입니다. 강력한 스프링 IoC 컨테이너를 기반으로 만들어졌으며 간단한 구성으로 스프링 IoC 컨테이너의 기능을 폭넓게 사용할 수 있습니다.MVC는 일반적인 UI 디자인 패턴입니다. 이 패턴은 애플리케이션에서 역할을 기준으로 모델, 뷰, 컨트롤러를 나눔으로써 UI와 비즈니스 로직을 분리합니다. 모델은 뷰가 화면에 보여 줄 애플리케이션 데이터를 캡슐화하고, 뷰는 비즈니스 로직 없이 오로지 데이터를 보여 주며, 컨트롤러는 사용자에게서 요청을 받고 백엔드 서비스를 호출해 비즈니스를 처리하는 역할을 합니다. 백엔드 서비스가 비즈니스 처리를 끝내고 화면에 보여 줄 데이터를 반환하면 컨트롤러는 이 데이터를 모아 뷰에 출력할 모델을 만듭니다. MVC 패턴의 핵심은 UI와 비즈니스 로직을 분리해서 서로 영향을 주지 않고 독립적으로 변경할 수 있게 한다는 점입니다.스프링 MVC 애플리케이션에서 모델은 보통 서비스 계층에서 처리되고 퍼시스턴스 계층에서 저장되는 객체입니다. 뷰는 JSP Java Server Pages , 타임리프 Thymeleaf, 프리마커 FreeMarker 등으로 작성한 템플릿이지만 엑셀이나 PDF 파일, RESTful 웹 서비스로도 정의할 수 있습니다. 우선 스프링 MVC의 핵심 동작 과정을 이해하기 위해, 가장 기본적인 웹 애플리케이션 구성부터 차근차근 따라가 보겠습니다.프런트 컨트롤러 front controller 는 스프링 MVC에서 가장 중요한 컴포넌트입니다. 아주 간단한 스프링 MVC 애플리케이션이라면 웹 배포 서술자에 프런트 컨트롤러의 서블릿만 구성하면 됩니다. 보통 디스패처 서블릿(DispatcherServlet)이라는 스프링 MVC 컨트롤러가 스프링 MVC 프레임워크의 프런트 컨트롤러로 작동하며, 모든 웹 요청이 디스패처 서블릿을 거쳐 처리됩니다. 스프링 MVC 애플리케이션에 들어온 웹 요청은 제일 먼저 컨트롤러가 받으며, 스프링 웹 애플리케이션 컨텍스트에 구성된 다양한 컴포넌트나 컨트롤러에 적용된 애너테이션을 구성해 요청을 처리하는 데 필요한 작업을 수행합니다. 스프링에서 컨트롤러는 @Controller나 @RestController 애너테이션으로 정의합니다. @Controller가 HTML 뷰를 반환하는 전통적인 웹 애플리케이션에 주로 사용된다면, @RestController는 @Controller와 @ResponseBody를 합쳐 객체를 JSON 또는 XML 형태로 반환하는 데 사용됩니다. 이는 주로 RESTful API를 개발할 때 유용합니다. @Controller 애너테이션이 적용된 클래스(컨트롤러 클래스)가 요청을 받으면 요청을 처리하는 적절한 핸들러 메서드를 찾습니다. 컨트롤러 클래스는 각 요청을 하나 이상의 핸들러 메서드에 매핑하며 컨트롤러 클래스의 메서드에 @RequestMapping 애너테이션을 적용해 핸들러 메서드를 지정할 수 있습니다. @RequestMapping 외에도 HTTP 메서드에 따라 @GetMapping, @PostMapping 등 더 구체적인 애너테이션을 사용할 수 있습니다. 핸들러 메서드의 시그니처는 일반적인 자바 클래스와 마찬가지로 특별한 제약이 없습니다. 메서드 이름을 임의로 지정하고, 메서드 인수를 다양하게 정의하며, 애플리케이션 로직에 따라 다양한 타입(예: String, void)의 값을 반환할 수 있습니다. 앞으로 @RequestMapping 애너테이션이 적용된 핸들러 메서드에서 사용하는 다양한 메서드 인수를 만날 것입니다. 다음은 미리 알아 두면 좋을 몇 가지 유용한 인수 타입입니다. HttpServletRequest, HttpServletResponse@RequestParam 애너테이션이 적용된 임의 타입arbitrary type의 요청 매개변수@RequestAttribute 애너테이션이 적용된 임의 타입의 요청 속성@ModelAttribute 애너테이션이 적용된 임의 타입의 모델 속성@CookieValue 애너테이션이 적용된 요청에 포함된 쿠키값핸들러 메서드에서 모델에 속성을 추가하는 데 사용하는 Map과 ModelMap핸들러 메서드에서 객체 바인딩, 유효성 검증 결과를 가져올 때 필요한 Errors와 BindingResult핸들러 메서드에서 세션 처리를 완료했음을 알리는 데 사용하는 SessionStatus 컨트롤러는 먼저 적절한 핸들러 메서드를 선택하고 해당 핸들러 메서드에 요청을 전달해 로직을 실행합니다. 보통 컨트롤러는 백엔드 서비스를 호출해 요청을 처리하며 핸들러 메서드는 다양한 입력 인수에 정보를 추가하거나 삭제해 스프링 MVC 흐름을 이어갈 수 있도록 구성합니다. 핸들러 메서드는 요청을 처리한 후 반환값으로 지정된 뷰에 제어권을 위임합니다. 핸들러 메서드의 반환값으로는 실제 뷰 구현체보다 파일 확장자를 명시하지 않은 논리 뷰 이름을 지정하는 편이 더 유연해서 좋습니다. 핸들러 메서드의 반환값은 논리 뷰 이름을 나타내는 String이거나 void입니다. void일 때는 논리 뷰 이름이 핸들러 메서드나 컨트롤러 이름 기준으로 결정됩니다. 뷰에서는 얼마든지 핸들러 메서드의 인수에 접근할 수 있으므로 컨트롤러에서 뷰로 데이터를 전달하는 데 문제가 없습니다. 예를 들어 핸들러 메서드가 Map과 SessionStatus 타입 객체를 인수로 받고 핸들러 메서드에서 값을 수정하더라도 반환하는 뷰에서 수정된 동일한 객체에 접근할 수 있습니다. 컨트롤러 클래스는 뷰 리졸버 view resolver 를 이용해 전달받은 논리 뷰 이름을 실제 뷰 구현체(예: user.jsp, todos.html, report.pdf )로 해석합니다. 뷰 리졸버는 인터페이스의 구현체로써 웹 애플리케이션 컨텍스트에 빈으로 구성하며, 논리 뷰 이름에 해당하는 실제 구현체(예: HTML, JSP, PDF)를 반환합니다. 컨트롤러 클래스가 논리 뷰 이름으로 실제 뷰 구현체를 해석하면, 해당 뷰 구현체는 로직에 따라 핸들러 메서드가 전달한 객체를 렌더링 합니다. 뷰의 역할은 어디까지나 핸들러 메서드의 로직에 추가된 객체를 사용 자에게 정확하게 보여 주는 것입니다. 요약하자면, 스프링 MVC의 요청 처리 과정은 요청 → DispatcherServlet → 컨트롤러 → 뷰 리졸버 → 뷰 순서로 정리할 수 있습니다.위 콘텐츠는 『스프링 6 레시피(5판)』의 내용을 기반으로 작성하였습니다.

데이터는 답이 아닌 질문을 품고 있다 - 디자이너를 위한 데이터 활용법

데이터는 답이 아닌 질문을 품고 있다 - 디자이너를 위한 데이터 활용법

데이터를 기반으로 디자인 의사결정을 처음 시도할 때 많은 분들이 이런 기대를 갖곤 합니다. “데이터만 보면 뭘 어떻게 해야 할지 바로 알 수 있겠지?” “이 안에 정답이 있겠지?” 데이터 입장에서는 조금 난감할 수 있습니다. 왜냐하면 데이터는 정답을 가지고 있지 않기 때문입니다. 오히려 질문을 품고 있습니다. 그것도 단순한 질문이 아니라 ‘사람’에 대한 질문 말이죠. 예를 들어 디자이너가 ‘페이지별 이탈률’ 데이터를 받았다고 해보겠습니다. 다른 페이지의 이탈률은 평균 10%~30%인데 특정 페이지만 이탈률이 약 80%인 것을 발견했습니다. 답을 찾는 UX/UI 디자이너 또는 프로덕트 디자이너는 ‘이 페이지에는 이탈을 유발하는 문제가 있다’ 라는 결론을 내립니다. 그러고는 갑자기 레이아웃, 컬러, 폰트, 버튼 크기, 문구 등을 수정하기 시작합니다. 하지만 정말 데이터는 ‘이 페이지에는 이탈을 유발하는 문제가 분명히 있다’라는 정답을 가지고 있었던 걸까요? 아닙니다. 사실 데이터는 질문을 건네고 있었습니다. ● 사용자들은 이 페이지에 어떤 기대를 가지고 왔을까?● 그들이 찾으려 했던 정보는 무엇이었을까?● 그들은 이전 페이지에서 무엇을 보고 이 페이지로 왔을까?● 그들은 왜 하필 이 구간에서 떠나기로 결정했을까?● 그들은 떠난 뒤 다시 왔을까? 아님 다시는 오지 않았을까? 이 질문들을 잘 들여다보면 공통점이 하나 있는데 바로 모든 질문의 주어가 사람이라는 점입니다. 화면 디자인이나 특정한 기능보다는 그것을 사용하는 사람을 먼저 이해해야 하기 때문입니다. 그래서 데이터를 기반으로 UX 디자인을 할 때 가장 먼저 해야 할 일은 ‘여기 버튼 클릭률이 왜 낮지?’가 아니라 ‘사용자는 이 버튼을왜 누르지 않았지?’라고 질문하는 것입니다. 주어에 기능 대신 사용자를 두면 자연스럽게 사용자를 궁금해하는 질문으로 바뀝니다. 그러면 질문의 범위는 화면을 넘어 훨씬 넓은 지점까지 확장됩니다. ● 사용자는 왜 많은 커머스 가운데 우리 서비스를 이용하는 걸까?● 사용자는 왜 헤어디자이너라는 직업을 선택한 걸까?● 사용자는 왜 반려동물을 키우기 시작한 걸까?● 사용자는 왜 갤럭시가 아니라 아이폰을 고집하는 걸까? 왜 이렇게 사용자의 행동을 궁금해하는 것이 중요할까요? 바로 진정한 문제 해결이 가능해지기 때문입니다. 표면적인 데이터만 보고 디자인을 수정하면 임시방편에 그치기 쉽습니다. 하지만 사용자 행동의 근본적인 동기와 맥락을 이해하면 그들에게 진정으로 필요한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 결제 페이지의 이탈률을 개선한다고 가정하겠습니다. 문제를 찾기 위해 화면이나 특정 기능만을 본다면 ‘결제 버튼을 못찾아서 이탈했다’와 같은 답을 찾기 쉽습니다. 그리고 버튼을 수정하겠죠. 그러나 사람을 향해 질문한다면 ‘결제 전 배송비를 확인하고 싶었는데 찾지 못해서 이탈했다’와 같은 답을 얻을 수 있습니다. 그러면 결제 전에 배송비 정보를 잘 보이게 배치하여 그들에게 정말 필요한 솔루션을 제공해줄 수 있게 되는 거죠. 사용자의 목소리가 모두 정답은 아니다UX 디자인에서 사용자 피드백은 필수입니다. 그래서 우리는 설문 조사, 리뷰, 고객 응대 자료, 유저 인터뷰 등에서 사용자의 목소리를 찾곤 하죠. 하지만 모든 사용자 피드백이 유용하거나 의미 있는 통찰로 이어지는 것은 아닙니다. 오히려 잘못된 사용자 피드백에 지나치게 의존하면 서비스 품질이 낮아지거나 이도 저도 아닌 제품이 되어버리기도 합니다. 최악의 경우엔 사용자 목소리만 믿고 제품이나 서비스를 시장에 내놓았는데 그들의 말과 다르게 시장에서 외면받아 역사의 뒤안길로 사라져버리기도 합니다. 사용자의 목소리를 왜 그대로 믿으면 안 될까요? 크게 네 가지 이유가 있습니다. 1) 사용자는 다양하기 때문에 요구사항이 모순되기 쉽다서비스는 하나여도 이용하는 사람은 다양하며 각각 조금씩 다른 이유로 해당 서비스를 이용합니다. 모든 사용자가 똑같은 니즈와 기대를 가지고 있지 않아요. 각 사용자의 경험은 개인의 상황에 따라 다르기 때문에 피드백이 서로 충돌하거나 상반되기도 합니다. 어떤 사용자는 기능을 더 단순화해 달라고 요청하는 반면 다른 사용자는 기능을 더 추가해 달라고 할 수도 있습니다. 음악 스트리밍 서비스에서 어떤 사용자는 ‘재생 목록 추천 기능이 너무 많아서 복잡하다’고 하는 반면 다른 사용자는 ‘더 다양한 맞춤 추천이 필요하다’고 하는 등 서로 상반된 요구사항이 동시에 들어올 수 있는 거죠. 이런 모순적인 피드백을 무작정 반영하면 제품의 핵심 방향성을 잃을 수 있습니다. 2) 사용자 피드백이 소수의 의견일 수 있다우리는 문제가 없을 때는 아무 말도 하지 않고 넘어갑니다. 요구사항이나 불만사항은 오히려 문제가 생겼을 때 말합니다. 또는 이용하는 데 크게 불편하지 않으면 내 의사를 전달하기 귀찮아서라도 그냥 이용하기도 하고요. 반대로 너무 마음에 안 들 경우 의사 전달을 하지 않은 채 서비스를 떠나버리기도 합니다. 또 어떤 사용자는 다른 사용자에 비해 기능의 세부사항에 더욱 민감할 수 있습니다. 상대방이 세세하게 말할수록 우리는 그 기능이 정말 문제처럼 인식되어, ‘이 문제를 해결해야만 해’라고 생각하기 쉽습니다. 서비스가 너무 마음에 들어서 큰 목소리로 애정을 드러내는 사용자 역시 있습니다. 이런 경우 그 하나의 목소리가 너무 달콤해 서비스를 만드는 사람은 ‘모두 이 사용자와 같은 목소리를 내고 있다’고 착각하기 쉽습니다. 어떤 목소리든 고객의 소리는 대부분 적극적인 성향을 가진 사용자들이 냅니다. 그들이 모든 사용자를 대표하는 것이 아님에도 소수의 니즈를 다수의 니즈로 착각하여 이들의 의견을 전부 수용하면 정작 조용히 잘 이용하던 다수의 사용자를 잃을 수도 있습니다. 3) 사용자는 자신의 불편함을 정확히 설명하지 못한다사용자는 서비스를 넓은 시야로 볼 수 없고 관련한 전문 지식이 없기 때문에 문제의 원인을 정확히 진단하기 어렵습니다. 그래서 대부분 ‘불편하다’는 느낌은 받지만 정확히 어떤 점이 문제인지는 말하기 쉽지 않죠. 이럴 때 사용자가 제안하는 해결책은 눈에 보이는 것에만 그치는 경우가 많습니다. 이를테면 ‘버튼이 작다’라는 의견의 진짜 문제는 크기보다는 그들이 버튼 위치를 인지하지 못한 데 있는 것처럼요. 아마도 사용자는 이용하면서 ‘글쓰기 버튼이 어디 있는 거야. 아, 여기 있네. 아니 버튼 크기를 이렇게 작게 해 놓으니까 눈에 안 띄지’라고 생각한 뒤 “글쓰기 버튼이 작아서 찾기 어렵습니다”라는 피드백을 적었을 수 있습니다. 이런 경우 문제의 본질은 위치이기 때문에 버튼의 크기를 키워도 “글쓰기 버튼의 색상을 빨간색으로 바꿔주세요”와 같은 제안으로 다시 돌아올 수 있습니다. 4) 사용자는 창의적인 해결책을 제시하지 못한다다른 서비스에서 봤던 기능을 요구하거나 과거에 경험해봤던 기능을 요구하는 경우가 있습니다. 자신의 경험이나 들은 정보 안에서만 문제를 찾고 해결 방법을 떠올리는 것이죠. 왜냐하면 사용자는 익숙한 것에서 안정감을 느끼며 자신이 경험해보지 못한 혁신적인 해결책은 상상하기 어렵기 때문입니다. 아직 먹어보지 못한 음식의 맛을 상상하기 어렵듯이 사람들은 기존의 관습을 벗어난 혁신적인 해결책을 제시하기 어렵습니다.위 글은 『데이터 삽질 끝에 UX가 보였다』에서 내용을 발췌하여 작성하였습니다.

Spring AI로 LLM에 대화 기억 기능 추가하기

Spring AI로 LLM에 대화 기억 기능 추가하기

챗봇을 만들어 본 분들이라면 이런 경험이 있으실 겁니다. 사용자가 한참 대화를 이어가다가 다시 질문을 던졌을 때, 챗봇이 앞선 맥락을 전혀 이해하지 못하고 전혀 다른 답을 내놓는 경우 말이죠. 대규모 언어 모델LLM은 기본적으로 상태를 저장하지 않기 때문에, 이전 대화 내용을 기억하거나 그에 기반한 응답을 생성할 수 없습니다. 이러한 한계를 보완하기 위해 Spring AI는 대화 기억Chat Memory 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 LLM과의 여러 차례 대화에서 주고받은 내용을 저장하고, 이후 대화에서 이를 조회해 문맥을 유지할 수 있습니다. 그렇다면 대화 기억과 대화 기록에 대한 차이는 무엇일까요? ✅ 대화 기억과 대화 기록의 차이 • 대화 기억(Chat Memory)현재 세션에서 LLM과 대화할 때 맥락context 유지하기 위해 사용하는 메시지들(UserMessage + AssistantMessage)입니다. 세션이 종료되면 없어지거나, 영구 저장할 수도 있습니다. • 대화 기록(Chat History)현재 세션뿐만 아니라, 과거 세션에서 주고받은 모든 메시지들(UserMessage + Assistant Message )을 말합니다. 과거의 대화 기억들이 꾸준히 저장된 것을 대화 기록입니다. Spring AI가 제공하는 대화 기억Chat Memory은 현재 대화를 이어가기 위한 문맥을 관리하도록 설계 되었기 때문에 현재 대화와 관련된 메시지만을 목적으로 합니다. 따라서 전체 대화 기록을 관리하는 최적의 솔루션이 아닙니다. 전체 대화 기록을 유지해야 한다면, Spring Data 모듈JPA, JDBC을 이용 하는 방식을 고려해야 합니다. Spring Ai는 대화 기억을 위해 기억 유형과 기억 저장소로 기능을 분리합니다. 기억 유형은 몇 개의 메시지를 저장할지, 어떤 기간 동안 저장할지, 전체 메시지 양을 얼마로 할지를 결정하고, 기억 저장소는 단지 메시지를 저장하고 조회하는 일만 하게 됩니다. Spring AI는 ChatMemory 인터페이스를 통해 다양한 기억 유형을 구현할 수 있도록 지원합니다. 어떤 정보를 기억할지, 그리고 언제 기억을 삭제할지는 ChatMemory 인터페이스를 구현한 클래스 에 따라 달라집니다. ChatMemory 인터페이스는 대화 기억을 관리하기 위해 기본 메소드들을 정의하고 있습니다. 대화 기억 추가add, 검색get, 삭제clear할 수 있는 다음 메소드들을 가지고 있습니다. public interface ChatMemory { void add(String conversationId, List<Message> messages); List<Message> get(String conversationId); void clear(String conversationId); } conversationId는 사용자 ID입니다. 로그인한 사용자 아이디를 사용해도 좋고, 웹 환경이라면 서버에서 생성 되는 세션 ID를 사용해도 좋습니다.add ( ) 메소드는 사용자 ID와 함께 대화 기억을 저장합니다.get()메소드는사용자ID로저장된대화기억을검색해서가져옵니다.clear()는사용자ID로저장된대화기억을삭제합니다. ChatMemory의 기본 구현체는 MessageWindowChatMemory입니다. 이 클래스는 지정된 메시지 최대 개수(메시지 윈도우)까지 메시지를 유지합니다. 메시지 수가 메시지 윈도우를 초과하면 오래된 메시지부터 제거합니다. 기본 메시지 윈도우 크기는 20개입니다. 메시지 윈도우를 변경하고 싶다면 다음과 같이 MessageWindowChatMemory를 명시적으로 빌드할 때, maxMessages ( )를 통해 설정하면 됩니다. ChatMemory memory = MessageWindowChatMemory.builder() .maxMessages(10) .build(); Spring AI는 ChatMemoryRepository 인터페이스를 통해 다양한 저장소에 대화 기억을 저장할 수 있습니다. 다음은 ChatMemoryRepository를 구현한 클래스들입니다. InMemoryChatMemoryRepository: 컴퓨터 하드웨어 메모리에 저장합니다.JdbcChatMemoryRepository: 관계형 데이터베이스를 저장합니다.CassandraChatMemoryRepository: ApacheCassandra를 이용해서 시계열로 저장합니다. Spring AI는 다른 저장소를 위한 구성이 없으면, 기본적으로 MessageWindowChatMemory를 이용해서 ChatMemory 빈을 자동 생성합니다. 그리고 대화 기억 저장소는 InMemoryChat MemoryRepository를 사용합니다. 자동 구성된 ChatMemory 빈은 사용자 ID별로 최대 20개의 메시지를 컴퓨터 메모리에 저장합니다. 이렇게 자동 구성된 ChatMemory 빈은 다음과 같이 필드로 주입하거나, 생성자 주입할 수 있습니다. @Autowired ChatMemory chatMemory; 또는 ClassName(ChatMemory chatMemory) { } ✅ 대화 기억을 위한 Advisor ChatMemory가 대화 기억을 제공하더라도, 이를 실제 프롬프트에 포함시키는 작업이 필요합니다. 이 역할을 담당자가 바로 Advisor입니다. Advisor는 LLM에게 프롬프트를 전송하기 전에 전처리 작업으로 ChatMemory로부터 받은 대화 기억을 시스템 텍스트 또는 메시지 묶음으로 프롬프트에 추가합니다. 그리고 LLM으로부터 응답이 오면, 후처리 작업으로 사용자의 질문UserMessage과 LLM의 응답AssistantMessage 을 ChatMemory를 이용해서 대화 기억 저장소에 저장합니다. • MessageChatMemoryAdvisorMessageChatMemoryAdvisor는 ChatMemory에서 받은 대화 기억을 사용자 메시지User Message 와 AI 메시지AssistantMessage들로 생성합니다. 그리고 이 메시지들을 프롬프트에 추가합니다. 다음은 MessageChatMemoryAdvisor를 빌드할 때 ChatMemory를 제공하는 코드입니다. MessageChatMemoryAdvisor advisor = MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory). build(); 다음은 MessageChatMemoryAdvisor를 ChatClient의 기본 Advisor로 추가하는 코드입니다. ChatClient chatClient = chatClientBuilder .defaultAdvisors( MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build() ) .build(); • PromptChatMemoryAdvisorPromptChatMemoryAdvisor는 ChatMemory로부터 받은 대화 기억을 텍스트 형태로 시스템 메시지에 포함시킵니다. 다음은 PromptChatMemoryAdvisor를 빌드할 때 ChatMemory를 제공하는 코드입니다. PromptChatMemoryAdvisor advisor = PromptChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build(); 다음은 PromptChatMemoryAdvisor를 ChatClient의 기본 Advisor로 추가하는 코드입니다. ChatClient chatClient = chatClientBuilder .defaultAdvisors( PromptChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build() ) .build(); 이렇게 Spring AI의 ChatMemory와 Advisor를 활용하면 기본적으로 이전 대화를 기억하지 못하는 LLM에서도 자연스러운 대화 흐름을 구현할 수 있습니다. 위 콘텐츠는 『이것이 Spring AI다』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

Spring AI로 구현하는 최신 AI 기술: RAG부터 MCP까지

Spring AI로 구현하는 최신 AI 기술: RAG부터 MCP까지

Spring AI가 등장하면서, 기존에 익숙했던 Spring 방식 그대로 최신 AI 기술들을 다룰 수 있게 되었습니다. 그 중에서도 핵심이 되는 RAG와 MCP 기술에 대해 알아보겠습니다. ✅임베딩: 벡터 검색의 핵심 개념 임베딩Embedding은 텍스트나 이미지와 같은 데이터를 부동 소수점 숫자로 이루어진 벡터로 변환하는 과정을 말합니다. 이 작업을 수행하는 모델을 임베딩 모델Embedding Model이라고 합니다. 다음은 다양한 입력 데이터를 임베딩 모델이 벡터로 변환하는 과정을 시각적으로 보여주는 그림입니다. 데이터를 벡터로 변환하는 이유는, 벡터가 방향과 크기를 갖는 다차원 공간의 한 점으로 표현될 수 있기 때문입니다. 이렇게 벡터화된 데이터는 수학적으로 유사도를 계산하기 쉬워집니다. 두 벡터의 방향과 크기가 비슷할수록 해당 데이터 간의 유사도Similarity가 높다고 판단할 수 있으며, 반대로 방향과 크기가 다를수록 유사도는 낮다고 볼 수 있습니다. 예를 들어, "강아지"와 "반려견"은 의미적으로 유사한 텍스트로, 이 둘은 임베딩 벡터의 방향과 크기가 서로 비슷합니다. 반면, "강아지"와 "물고기"는 의미적으로 유사도가 낮기 때문에, 해당 벡터들의 방향과 크기 또한 크게 다릅니다. AI 분야에서 임베딩Embedding과 벡터 저장소Vector Store는 밀접한 관계를 가지고 있습니다. 임베딩 모델이 벡터를 출력하면, 벡터 저장소는 이들 벡터들을 저장합니다. 이후, 벡터 저장소에서 제공하는 유사도 검색 기능을 활용해서 쿼리로 제공되는 벡터와 가장 유사한 벡터를 찾을 수 있습니다. 다음은 벡터 저장소에 저장된 벡터들을 2차원 공간의 점으로 시각화한 그림입니다. 점들 사이의 거리가 가까울수록 유사도가 높은 벡터를 의미하며, 유사한 벡터들은 같은 색상으로 구분해 표시했습니다. 예를 들어 대한민국 헌법에 포함된 문장들이 각각 벡터화되어 벡터 저장소에 저장되어 있다고 가정해 보겠습니다. 사용자가 대통령의 임기와 관련된 질문을 입력하면, 해당 질문도 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환됩니다. 이 벡터를 가지고 벡터 저장소에서 유사도 검색을 수행하고, 가장 유사한 벡터를 검색합니다. 검색된 벡터는 대통령 임기와 관련된 문장일 것입니다. 주의할 점은, 벡터 저장소에 데이터를 저장할 때 사용한 임베딩 모델과 유사도 검색 시 입력 데이터를 벡터화하는 임베딩 모델이 동일해야 한다는 것입니다. 임베딩 모델마다 사전 학습된 데이터와 임베딩 방식이 다르기 때문에, 동일한 입력 데이터라도 서로 다른 벡터로 임베딩될 수 있습니다. 따라서 서로 다른 모델을 사용할 경우, 벡터 간의 유사도 비교 결과가 부정확해질 수 있습니다. ✅RAG: 임베딩을 활용한 지능형 답변 시스템 이렇게 구축된 임베딩과 벡터 저장소를 실제 AI 서비스에서 어떻게 활용할까요? 바로 검색 증강 생성RAG이라는 기술을 통해서입니다. LLM과 같은 생성형 AI 모델은 사전 학습된 데이터에 기반해 동작하기 때문에, 학습 이후의 정보에 대해서는 정확한 답변을 할 수 없습니다. 예를 들어, gpt-4o-mini 모델은 2023년 10월까지의 데이터로 학습되었기 때문에 그 이후의 사실에 대한 질문에는 답변을 하지 못하거나, 실제와 다른 내용을 생성하는 할루시네이션이 발생할 수 있습니다. 또한 특화된 도메인이나 기업의 내부 지식 기반으로 훈련되어 있지 않기 때문에, 이런 주제에 대해서는 AI 모델의 응답을 받기 힘듭니다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 파인 튜닝Fine-tuning, 검색 증강 생성RAG, 도구 호출Tool Calling 등의 기술을 사용할 수 있습니다. • 파인 튜닝(fine-tuning)파인 튜닝Fine Tuning은 기존 모델을 추가 학습시키는 방법입니다. 고성능 하드웨어GPU가 필요하고, 훈련에 필요한 많은 양의 데이터와 훈련 시간이 필요합니다. 하지만 응답의 일관성, 추론 지연 감소, 적은 토큰량, 보안에 유리, 운영 및 배포의 단순성과 같은 장점도 있습니다. • 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)RAG는 사용자의 질문에 대한 해답을 얻기 위해 지식 기반 저장소(일반적으로 벡터 저장소를 말함)에서 우선 ① 검색을 합니다. 검색결과를 프롬프트 내에 문맥Context으로 추가해서 프롬프트를 ② 증강합니다. 그리고 LLM은 자신의 지식과 프롬프트 내에 증강된 내용을 참고해서 사용자의 질문에 맞는 자연스러운 ③ 응답을 생성합니다. ✅MCP: AI의 행동 범위를 무한히 확장하는 표준 RAG가 AI의 '지식'을 확장했다면, MCPModel Context Protocol는 AI의 '행동'을 확장하는 기술입니다. 애플리케이션 내부 도구와 달리, 외부 도구는 애플리케이션 외부에서 제공되는 도구를 말합니다. MCP에서는 외부 도구를 MCP Server라고 합니다. 내부 도구는 자바로 개발해야 하지만, MCP Server는 다양한 언어로 개발할 수 있습니다. Spring Boot로 개발된 애플리케이션이라도 파이썬이나 Node.js로 개발된 MCP Server를 사용할 수 있습니다. 내부 도구는 애플리케이션과 코드로 강한 결합이 되지만, MCP Server는 코드로 결합되는 방식이 아니기 때문에 애플리케이션에서 쉽게 탈부착이 가능합니다. MCP는 호스트인 애플리케이션이 MCP Client가 되어, 여러 MCP Server와 연결하는 클라이언트-서버 아키텍처 구조를 가지고 있습니다. MCP는 USB-C 포트와 유사합니다. USB-C 포트가 컴퓨터에 다양한 주변 장치를 연결하는 표준화된 방법을 제공하듯이, MCP는 애플리케이션에 다양한 MCP Server를 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다. 내부 도구이건 외부 도구(MCP Server)이건 도구가 하는 역할은 동일합니다. 도구는 파일 관리, 실시간 인터넷 검색, 로컬 데이터베이스 검색, 다양한 조치(회원가입, 주문, 메일 전송, 일정 관리, 예약, 장치 제어) 등을 할 수 있습니다. 다음 그림에서 보면 USB-C 포트와 같이 MCP Server를 미리 연결해 놓습니다. 애플리케이션MCP Host은 LLM과 대화하는 도중에 LLM으로부터 외부 도구 호출 요청이 들어오면, MCP Client를 통해 MCP Server가 가지고 있는 외부 도구를 호출합니다. LLM은 MCP Server가 실행하는 머신의 로컬 파일 시스템, 로컬 프로그램, 주변 장치를 도구를 통해서 사용하거나 제어할 수 있습니다. 예를 들어 MCP Server가 홈 서버에서 실행된다면 LLM은 도구를 이용해서 홈 서버와 연결된 모든 가정용 제품을 제어할 수 있습니다. 또한 건물 통제 서버에서 MCP Server가 실행된다면, LLM은 건물 통제 서버와 연결된 모든 장치를 제어할 수 있습니다. MCP는 LLM이 잘 할 수 없는 것을 외부 도구를 통해서 해결할 수 있도록 합니다. 연결되는 MCP Server의 개수는 제한이 없으며, 소프트웨어로 가능한 어떠한 기능이라도 MCP Server로 개발이 가능하기 때문에 LLM의 기능을 빠르게 확장시킬 수 있습니다. 위 콘텐츠에서 소개한 임베딩, RAG, MCP의 구체적인 구현 방법과 Spring AI를 활용한 실전 코드는 『이것이 Spring AI다』에서 확인하실 수 있습니다.

왜 지금 양자 컴퓨팅인가: AI 이후 펼쳐질 새로운 시대의 해답

왜 지금 양자 컴퓨팅인가: AI 이후 펼쳐질 새로운 시대의 해답

왜 지금 양자 컴퓨팅인가: AI 이후 펼쳐질 새로운 시대의 해답2016년, 반도체 기술이 물리적인 한계에 도달했다는 분석이 나오기 시작했습니다. 지난 50년간 컴퓨터 성능의 발전을 이끌어온 무어의 법칙이 더 이상 유효하지 않을수 있다는 것이죠. 바로 이 시점에서 양자 컴퓨팅이 새로운 돌파구로 주목받기 시작했습니다. 이제 양자 컴퓨터는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다. 그런데 왜 지금 양자 컴퓨팅에 주목해야 할까요? 그 이유는 다음과 같습니다. ✅ 무어의 법칙: 한계에 다다르다 컴퓨터 기술은 수십 년간 무어의 법칙 Moore’s Law 을 따라 발전해왔습니다. 이 법칙은 인텔의 공동 창업자 고든 무어Gordon Moore가 제시한 것으로 마이크로칩에 들어가는 트랜지스터 수가 약 2년마다 2배씩 증가한다는 경험적 규칙입니다. 이미지 출처: 위키피디아 실제로 1971년 인텔의 첫 마이크로프로세서는 2300개의 트랜지스터를 탑재했지만, 2022년의 최신 칩에는 수십억 개가 들어갑니다. 현재 트랜지스터 크기는 3~4나노미터, 즉 원자 수십 개를 나란히 놓은 수준까지 줄어들었습니다. 이제는 더 줄이기도, 더 집적하기도 어려운 물리적인 한계에 다다른 것입니다. 이 한계를 돌파할 기술로 떠오른 것이 바로 양자 컴퓨팅입니다. 기존의 트랜지스터 방식을 넘어, 양자역학의 원리를 활용해 새로운 방식의 도약을 가능하게 합니다. ✅ 빅데이터 시대: 폭발하는 데이터 우리는 지금 이 순간, 빅데이터 시대 한가운데에 있습니다. 그리고 그 규모는 상상을 초월합니다. 2025년까지 전 세계에서 하루 동안 생성되는 데이터양이 463엑사바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 DVD를 10억 장 쌓아 올린 것과 맞먹는 수준이며, 인류 전체가 매일 하루 종일 HD 영상을 시청해도 감당하기 어려운 규모입니다. 더 놀라운 사실은 이 데이터의 약 80%가 기존 컴퓨터로는 분석하기 어려운 비정형 데이터 — 글, 이미지, 영상, 센서 정보 등 — 라는 점입니다. 인터넷, 소셜 미디어, 사물인터넷 등 디지털 기술이 발전하면서 데이터 생성 속도는 계속 빨라지고 있습니다. 하지만 현재의 컴퓨터 기술로는 이처럼 급격히 늘어나는 데이터를 감당하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 여기서 주목받는 것이 바로 양자 컴퓨팅입니다. 양자 컴퓨터는 본질적으로 여러 계산을 동시에 수행하는 병렬 처리 능력을 갖추고 있어 복잡한 패턴 인식, 데이터 분류, 최적화 문제에 강력한 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다. ✅신기술 개발의 필요성: 혁신을 위한 새로운 돌파구 오늘날 우리가 마주한 많은 문제는 기존 컴퓨터의 계산 능력만으로는 해결이 어려운 수준에 이르고 있습니다. 그래서 완전히 새로운 방식의 기술, 특히 양자 컴퓨팅과 같은 혁신적 접근이 절실한 시점입니다. 양자 컴퓨터가 전 세계적으로 주목받는 이유는, 지금까지의 어떤 슈퍼컴퓨터로도 풀기 어려웠던 문제들을 훨씬 빠르게 해결할 가능성을 보여주고 있기 때문입니다. 이 기술의 영향력은 특정 산업에 국한되지 않습니다. 과학, 산업, 금융, 환경 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 불러올 수 있는 잠재력이 있습니다. 몇 가지 대표적인 사례를 살펴보겠습니다. • 신약 개발새로운 약물을 만들려면 분자의 구조와 반응을 정밀하게 시뮬레이션해야 합니다. 기존 슈퍼컴퓨터로는 수년, 심지어 수백 년이 걸릴 수 있는 이 작업을 양자 컴퓨터는 단 몇 분 혹은 몇 시간 안에 처리할 가능성을 보여주고 있습니다. 이는 인류가 난치병 정복이나 맞춤형 치료 같은 새로운 의학적 돌파구를 마련하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. • 기후 변화 예측기후는 수많은 변수가 동시에 작용하는 복잡한 시스템입니다. 지금까지는 계산 자원의 한계 때문에 많은 요소를 단순화할 수밖에 없었습니다. 하지만 양자 컴퓨터는 더 많은 변수를 동시에 고려해 훨씬 정교한 모델을 구현할 수 있습니다. 그 결과 더 정확한 날씨 예보와 기후 변화 시뮬레이션이 가능해지고, 지구적 위기에 대한 대응 전략 수립에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. • 금융 최적화투자 포트폴리오를 구성할 때는 수천 개의 자산을 조합해 수익과 리스크 사이의 최적 균형점을 찾아야 합니다. 전통적인 컴퓨터로는 경우의 수가 기하급수적으로 폭증해 계산이 어렵지만, 양자 컴퓨터는 이런 복잡한 선택 문제를 효율적으로 풀 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다. 따라서 금융 시장에서는 투자 전략 수립, 리스크 관리, 거래 최적화 등에서 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다. • 인공지능 (AI)오늘날의 인공지능은 연산 자원의 한계 때문에 학습 데이터와 모델 크기에 제약을 받습니다. 양자 컴퓨터는 병렬 처리 능력을 통해 기존 한계를 뛰어넘고, 더 복잡하고 거대한 모델 학습을 가능하게 만들어 AI 발전의 속도를 가속할 것으로 기대됩니다. 무엇보다 중요한 점은, 이런 가능성이 단순한 이론에 머무르지 않고 지금 이 순간에도 빠르게 현실화되고 있다는 사실입니다. IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존 같은 글로벌 빅테크 기업들은 막대한 자원과 연구진을 투입해 양자 컴퓨팅을 차세대 성장 동력으로 삼고 있습니다. 각국 정부 또한 양자 기술을 미래 국가 경쟁력의 핵심으로 인식하고 전략적 투자를 아끼지 않고 있습니다. 미국은 국가 차원의 ‘국가 양자 이니셔티브(NQI)’를 추진하고 있으며, 유럽연합과 중국 역시 국가 프로젝트를 통해 연구와 인재 양성에 박차를 가하고 있습니다. 여기에 더해 혁신적인 스타트업들이 속속 등장하면서 양자 컴퓨팅 생태계는 한층 역동적으로 성장하고 있죠. 예컨대 퀀티뉴엄은 이온 트랩 방식, 아이온큐는 안정적인 큐비트 제어 기술을, 자나두는 광자 기반 접근을 통해 각자 다른 길로 혁신을 모색하고 있습니다. 이들의 시도는 빅테크의 행보와 맞물리며, 산업 전반에서 실험과 협력의 장을 넓혀가고 있습니다. 이렇듯 양자 컴퓨팅은 과학적 호기심 → 기술적 진전 → 산업적 투자의 선순환 속에서 점차 현실로 다가오고 있습니다. 이는 단순한 ‘연구 단계’가 아니라, 앞으로 5~10년 안에 사회와 경제를 실질적으로 바꿀 수 있는 새로운 패러다임의 전환점임을 보여줍니다. 양자 컴퓨팅은 이제 선택이 아니라 준비해야 할 미래입니다. 10년 뒤, 우리는 양자 컴퓨터가 만들어낸 새로운 일상을 살고 있을지도 모릅니다. 그렇기에 지금이야말로 이 변화를 준비해야 할 때입니다.*위 콘텐츠는 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』내용을 재구성하여 작성하였습니다. 양자 컴퓨팅의 여정을 따라가다 보면, 지금이야말로 기술과 산업, 그리고 투자까지 본격적으로 준비해야 할 시점임을 알 수 있습니다. 다가올 5~10년은 단순한 연구 단계를 넘어 실제 사회와 경제를 바꾸는 양자 시대의 서막이 될 가능성이 크기 때문입니다. 이 흐름을 더 깊고 입체적으로 이해하고 싶다면, 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』가 좋은 길잡이가 되어줄 것입니다. 양자 컴퓨터의 핵심 개념을 알기 쉽게 풀어내고, 초전도·이온 트랩·광자 등 다양한 구현 기술은 물론 글로벌 빅테크들의 전략, 산업별 응용과 투자 포인트까지 한 권에 담았습니다. AI 이후의 미래를 준비하고 싶은 독자라면, 지금 꼭 만나야 할 책입니다.

지속적 배포 (CD): 릴리스 지옥을 끝내는 가장 확실한 방법

지속적 배포 (CD): 릴리스 지옥을 끝내는 가장 확실한 방법

내가 경험한 바에 따르면 지속적 배포를 하면 소프트웨어 전달 시 ‘변경사항 전달에 걸린 시간’, ‘전달 가능한 변경사항 수’와 같은 핵심 지표들이 눈에 띄게 개선된다. 커밋된 코드가 유저 앞에 도달하기까지의 과정에 대한 이야기가 여전히 논의가 이어지고 있기에, 이 자리를 빌어 나의 경험을 공유하고자 한다. 부디 이 내용이, 이 책이 널리 사랑받는 다른 프랙티스들과 어깨를 나란히 하는데 긍정적으로 작용했으면 하는 바람이다. 자, 그럼 지속적 배포는 정확히 무슨 일을 할까? 미반영 코드가 프로덕션에 이르는 데 지속적 배포는 어떤 기여를 하는 걸까? 아주 가까운 친척 뻘인 지속적 전달과는 어떤 차이점이 있을까? 그리고 이 차이점이 중요한 이유는 무엇일까? ✅ 힘들수록 더 자주 하라 솔직히 나도 처음에는 리뷰, 통합, 테스트, 배포가 너무 귀찮아서 나중으로 미루려고 했다. 이런 일을 필요 이상 자주 하고 싶은 사람이 과연 있을까? 몇 주간 나만의 기능 브랜치에서 코딩 하다 머지/릴리스 지옥을 더 이상 미룰 수 없는 때가 찾아오면 어떻게든 며칠간 고개를 푹 숙이고 끝내면 됐다. 고생이 끝나면 시련은 모두 잊고 다시 나만의 코드 정원으로, 평화롭고 안온한 일상으로 돌아가면 된다. 하지만 누군가 우리 팀에 와서 그간 우리가 각자 작업한 새 기능이 모두 포함된 버전의 소프트웨어가 어떻게 작동되는지 보여달라고 요청하면 처음부터 또 시작이다. 이 성가신 이해관계자들이 데모와 릴리스로 그만 좀 훼방 놓았으면 하고 바라면서…. 그러면 개발자가 진짜 할 일에 집중할 수 있을 텐데! 나는 상이한 스케줄에 따라 통합과 릴리스를 진행해야 하는 팀에서 근무한 이후에야 힘들수록 더 자주 하라는 말이 무슨 뜻인지 이해되기 시작했다. 신기하게도 주기가 짧아지면서 팀이 소프트웨어를 준비하기 위해 할 일이 줄었고, 재작업이 줄면서 책상에 다시 돌아오는 일도 줄었다. 힘들수록 더 자주 하라는 말은 통합과 배포에서 고통의 쓴맛을 더 느끼라는 게 아니라, 빈도를 늘리면 느끼게 될 고통이 줄어든다는 뜻이다. 매번 릴리스하는 고통뿐만 아니라, 전체적인 고통도 줄어든다. 이처럼 힘들고 고통스러운 일을 미루지 말고 오히려 주기를 짧게 가져가라는 원칙은 애자일 소프트웨어 방법론의 하나인 익스트림 프로그래밍(XP)이 강조하는 핵심 철학 중 하나다. XP는 '작은 단위로 자주 통합하고 테스트한다'는 원칙을 내세웠는데, 이는 오늘날 지속적 통합(CI)과 지속적 전달/배포의 핵심 철학과 맞닿아 있다. 처음엔 직관에 반하는 얘기처럼 들린다. 고통스러운 일을 더 자주 하라니? 하지만 실제로는 주기를 짧게 가져가면 매번 처리해야 하는 변경량이 줄어들고, 문제가 생겨도 그 원인을 찾기 훨씬 쉬워진다. 나도 주 단위 배포를 경험하면서 “고통의 총량이 줄어드는 방식”을 실감했다. 몇 달 치 변경을 한꺼번에 올리던 시절보다, 오히려 매주 혹은 매일 배포하는 게 팀 전체를 덜 힘들게 했다. ✅ 자동화와 파이프라인의 진화 이 원칙은 자연스럽게 자동화로 이어졌다. 사람 손으로 반복하는 과정은 언제나 에러의 위험이 크고, 속도도 느리다. 그래서 빌드 → 테스트 → 배포라는 일련의 과정을 도구로 대체하는 흐름이 자리 잡았다. 이 과정에서 지속적 통합 (Continuous Integration, CI)이 업계 표준으로 자리잡았고 자동화 범위가 확장되면서 지속적 전달 (Continuous Delivery, CD), 더 나아가 지속적 배포 (Continuous Deployment, CD)로 발전했다. 출처: 『지속적 배포』(한빛미디어, 2025) 여기서 중요한 변화는 “코드는 항상 배포 가능한 상태여야 한다”는 생각이다. 기능 브랜치를 오랫동안 끌고 가는 대신, 작은 단위로 커밋하고 즉시 통합하며, 파이프라인을 통해 검증하는 것이다. 덕분에 ‘릴리스 지옥’을 겪을 일이 줄어들고, 새로운 기능을 언제든 이해관계자에게 보여줄 수 있게 되었다. 하지만 여기서도 여전히 한계는 남아 있었다. 바로 최종 배포 버튼이다. 대부분의 조직은 자동화된 파이프라인을 갖추고도, 마지막 단계만큼은 사람이 승인해야 했다. 이 버튼 하나가 남아 있다는 사실이 사소해 보일지 몰라도, 실제로는 워크플로 전체에 큰 차이를 만든다. ✅ 지속적 배포로 나아가기 프로덕션 배포는 언제나 두렵다. 실제 유저 환경은 예측 불가능하고, 트래픽과 데이터는 개발 환경에서 재현하기 힘들다. 잘못된 배포는 몇 분 만에 수많은 사람에게 피해를 줄 수 있다. 그렇다 보니 팀은 “조금 더 기다렸다가 한꺼번에 배포하자”라는 유혹에 자주 빠진다. 그러나 경험상, 이것이야말로 가장 위험한 선택이었다. 릴리스 단위가 커질수록 리스크는 기하급수적으로 커진다. 작은 커밋 하나가 문제를 일으켰을 때는 바로 되돌리면 되지만, 수십 개 커밋을 한 번에 배포하면 원인을 찾는 데 몇 시간이 걸리고, 경우에 따라서는 롤백조차 어려워진다. 지속적 배포 (CD)는 이 문제를 정면으로 해결한다. 핵심은 단순하다. 마지막 버튼을 없애고, 모든 커밋을 자동으로 프로덕션까지 흘려보내는 것. 파이프라인이 품질 게이트를 통과했다고 판정하는 순간, 그 변경은 실제 유저 환경에 반영된다. 출처: 『지속적 배포』(한빛미디어, 2025) 이 방식은 개발자가 프로덕션을 더 이상 “나중에 신경 쓸 일”로 미루지 못하게 한다. 모든 커밋이 곧바로 유저 앞에 서기 때문에, 코드 작성 순간부터 프로덕션 환경을 1급 고려사항으로 다루게 된다. 결과적으로 코드 베이스와 프로덕션 상태는 항상 일치하며, 릴리스 관리라는 추가 작업이 사라진다. ✅ 우리가 던져야 할 질문들 물론 여기서 끝이 아니다. 지속적 배포를 도입하면 아래와 같은 새로운 고민들이 따라온다. 미완성 기능은 어떻게 숨겨야 할까?하위 호환성을 깨뜨리지 않으려면 어떤 전략이 필요할까?배포와 기능 릴리스를 어떻게 분리할 수 있을까?인프라 안정성은 잦은 배포를 견딜 수 있을까? 이 질문들은 단순히 기술적인 체크리스트가 아니라, 팀의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 문제다. 나 역시 팀에서 지속적 배포를 도입하면서 이런 질문들에 부딪혔고, 답을 찾는 과정에서 많은 시행착오를 겪었다. 이 글에서는 그 답을 다 풀어낼 수 없지만 책『지속적 배포』를 통해 실제 사례와 방법론을 바탕으로 이러한 질문들에 구체적으로 답하고자 한다.* 위 콘텐츠는 『지속적 배포』내용을 재구성하여 작성하였습니다. 지속적 배포는 단순히 자동화 도구를 하나 더 얹는 문제가 아니다. 소프트웨어 전달 경로 전체를 재정의하는 방식이자, 개발자가 프로덕션을 바라보는 태도 자체를 바꾼다. XP에서 시작된 “힘들수록 더 자주 하라”는 원칙이, 지속적 통합(CI)과 지속적 전달(CD)을 거쳐 결국 지속적 배포로 이어진 것은 결코 우연이 아니다. 나는 이 프랙티스가 지난 수십 년간 이어진 자동화 여정의 정점이라고 생각한다. 이제 남은 과제는, 각 팀이 이런 새로운 방식 속에서 어떻게 일하는 지를 탐구하는 일이다. 내 경험이 보여주듯, 릴리스 주기가 짧아질수록 고통이 줄고 품질이 높아진다. 책 『지속적 배포』는 그런 경험을 뒷받침하는 원칙과 실제 사례를 자세히 다루고 있다. 그 이야기는 책에서 자세히 풀어 보겠다.

AI 애플리케이션 개발 기초와 Spring AI 소개

AI 애플리케이션 개발 기초와 Spring AI 소개

생성형Generative AI는 이미 우리 일상 속으로 깊숙이 들어왔습니다. 챗봇, 음성 비서, 이미지 생성, 자동 문서 작성, 심지어는 코딩 지원까지. AI의 활용 영역은 날마다 확장되고 있으며, 그 중심에는 대규모 언어 모델LLM이라는 강력한 기술이 자리 잡고 있습니다. Spring AI는 LLM을 Java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트입니다. Spring Boot의 친숙한 프로그래밍 모델을 유지하면서도, LLM과의 상호작용, 프롬프트 구성, 스트리밍 응답 처리, 벡터 저장소 연동, 도구 호출과 같은 복잡한 기능들을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다. 그렇다면 AI 애플리케이션은 어떤 구조로 설계되고, 어떤 종류의 AI 모델들을 활용할 수 있는지 차근차근 알아보겠습니다. ✅ AI 애플리케이션 AI (인공지능, Artificial Intelligence)은 크게 모델 연구·개발 분야와, 개발된 모델을 활용한 응용 서비스를 개발하는 분야로 구분할 수 있습니다. 딥러닝 기반 AI 모델이 본격화되기 전까지는 주로 모델 연구와 개발이 중심이었으나, 2020년경 GPT-3와 같은 생성형 AI 모델이 등장한 이후에는 이미 학습된 모델을 활용한 응용 서비스 개발에 더 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 이러한 응용 서비스는 챗봇형(예. 고객 상담, 정보 제공), 가상비서형(예. 일정 관리, 이메일 작성, 회의록 작성), 자율형(예. 자율주행 차량, 로봇) 등 다양한 AI 에이전트 형태로 구현되어 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 ChatGPT와 Claude Desktop은 대화형 인터페이스를 제공하며 정보 조회, 문서 작성 보조, 간단한 업무 수행 등 다양한 작업에 사용되는 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 AI 모델을 활용해 특정 작업을 수행하는 AI 애플리케이션으로 볼 수 있습니다. 로컬 머신에서 실행하는 애플리케이션(가상비서, 로봇 운영) 또는 웹에서 동작하는 애플리케이션ChatGPT 형태로 구현될 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 사용자의 입력을 전처리하고, 필요 시 외부 데이터나 도구를 호출해 정보를 보강하며, AI 모델의 출력 결과를 후처리하여 적절한 UI/UX로 사용자에게 전달합니다. 다음은 웹에서 동작하는 AI 애플리케이션의 아키텍처를 보여줍니다. AI 애플리케이션의 중심에는 AI Agent 역할을 수행하는 REST API 기반의 Back-End가 있습니다. Front-End(Web App, Mobile App)와 상호 작용하면서 멀티모달 AI 모델을 이용해서 판단, 추론하며, 도구를 통한 행동(조치) 작업을 수행합니다. 또한 사용자와의 대화 기억을 유지하고, 행동 조치 내용을 기록합니다. Front-End는 AI 모델에 전달할 입력 데이터를 생성하거나, AI 모델의 출력 결과를 사용자에게 보여주는 역할을 합니다. 입력 데이터는 텍스트, 이미지 파일, 카메라 영상 등 다양한 형태가 될 수 있습니다. 입력 데이터는 Back-End에서 가공 및 보강 과정을 거친 뒤, 이를 AI 모델 입력값으로 전달합니다. 흔히 이것을 프롬프트prompt라고 부릅니다. AI 모델은 온프레미스 환경에서 실행될 수도 있고, 클라우드에서 실행될 수도 있습니다. AI 모델이 어디서 실행되든 사용하는 방식은 동일합니다. Back-End는 REST API를 통해 입력 데이터를 담아 AI 모델로 요청을 보내고, AI 모델로부터 응답을 받아 Front-End에 전달합니다. 이처럼 복잡한 데이터 흐름과 코드 관리, 외부 시스템 연동을 효율적으로 처리하려면 애플리케이션 개발 시 Spring AI와 같은 프레임워크가 필요해집니다. Spring AI는 Back-End에서 입력 데이터를 가공하고 보강하며, 엔터프라이즈 Spring 애플리케이션 내에서 AI 모델을 자연스럽게 통합하고 운영할 수 있도록 지원합니다. 또한 도구 호출(Tool Calling)과 외부 도구인 MCP Server를 이용해서 내외부 시스템을 AI Agent가 제어할 수 있도록 지원합니다. ✅ AI 모델 분류 AI 모델은 주어진 입력 데이터를 바탕으로 적절한 출력을 생성하는 AI 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 예를 들어, LLM(대규모 언어 모델)은 텍스트나 이미지 또는 둘 다(멀티모달)를 입력받아 분석한 뒤 텍스트를 출력합니다. 이미지 생성형 모델은 텍스트를 입력받아 이를 분석한 뒤 이미지를 출력합니다. 모델이 어떻게 학습되었는지에 따라 입력 형태와 출력 결과는 달라집니다. 모델은 아키텍처와 파라미터들로 이루어져 있습니다. 아키텍처는 입력 데이터를 처리하는 절차나 방법을 의미하고, 파라미터는 아키텍처가 사용하는 내부 값입니다. 모델 훈련은 정해진 아키텍처를 바탕으로 최적의 파라미터를 찾는 과정입니다. 예를 들어, 입력 데이터 A에 대해 출력이 B가 되도록 학습시키면 파라미터 값들이 결정됩니다. 생성형 AI 모델Generative AI Model 은 입출력 데이터 타입에 따라서 다음과 같이 분류합니다. 이러한 AI 모델들은 다양한 연구기관과 기업에서 이미 개발되었고, 꾸준히 새로운 버전이 발표되며 성능이 개선되고 있습니다. 위에서 분류한 대부분의 AI 모델들이 개발되어 있고, 다른 업체의 AI 모델과 비교해서 사용하기가 쉽고, 높은 성능을 가지고 있기 때문입니다. 다음은 OpenAI에서 제공하는 전체 AI 모델을 볼 수 있는 페이지입니다. 각 AI 모델 이미지를 클릭하면 상세 페이지로 들어갈 수 있는데, AI 모델의 특징, 성능, 입출력 형태, 사용료 등을 알 수 있습니다. 새로운 AI 모델들이 추가되고, 이전 AI 모델이 없어지는 상황이어서, 애플리케이션을 개발할 때 구체적으로 어떤 AI 모델을 사용하면 좋다고 말할 수는 없습니다. 현 시점에서 사용료가 저렴하면서 비교적 성능이 우수한 AI 모델을 선택하시면 됩니다. ✅ Spring AI 소개 Spring AI는 LLM을 Java 생태계에 통합하기 위한 Spring 프로젝트입니다. Spring Boot의 친숙한 프로그래밍 모델을 유지하면서도, LLM과의 상호작용, 프롬프트 구성, 스트리밍 응답 처리, 벡터 저장소 연동, 도구 호출과 같은 복잡한 기능들을 손쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다. AI 애플리케이션을 개발할 때 가장 먼저 마주하는 질문은 “어떻게 AI 모델에 입력 데이터를 전달하고, 모델의 결과를 사용자에게 보여줄 것인가?”입니다. 이 과정을 하나하나 직접 구현하다 보면 코드가 복잡해지고, 나중에 기능을 추가하거나 수정할 때 큰 어려움이 생깁니다. 그래서 AI 애플리케이션을 위한 프레임워크가 필요합니다. 파이썬 AI 애플리케이션 개발용 프레임워크인 랭체인LangChain 은 프롬프트 ▶ 응답 ▶ 후처리 과정을 체인chain 형태로 연결해 데이터 흐름을 단순화하도록 설계되었습니다. 또한 대화 기억, 문서 검색 기반 답변RAG, 도구 호출 기능을 기본으로 제공합니다. 자바 AI 애플리케이션 개발용으로 제공되는 Spring AI는 내부 구현 방식은 랭체인과 다르지만, 유사한 기능을 제공합니다. Spring AI는 OpenAI, Hugging Face 등 다양한 LLM을 자동으로 구성하고, 엔터프라이즈 환경에 적합한 여러 벡터 저장소 연동을 지원합니다. 대화 기억 저장 방식도 여러 옵션을 제공하며, 문서 검색 기반 답변RAG, 도구 호출, MCP 서버 개발 기능을 모두 제공합니다. 다음은 Spring AI와 랭체인Langchain을 비교한 표입니다. 개발 언어, 방법, 런타임 플랫폼만 다를 뿐 제공하는 기능은 거의 동일하다고 볼 수 있습니다. Spring AI는 Spring 웹 애플리케이션에 익숙한 자바 개발자에게 친숙한 개발 경험을 제공합니다. Spring Boot 환경 내에서 AI 모델을 마치 로컬 라이브러리처럼 손쉽게 다룰 수 있으며, 자동 구성을 통해 최소한의 코드로 개발할 수 있도록 다양한 Spring Boot Starter 의존성을 지원합니다. 다음은 Spring AI 도큐먼트 페이지입니다. 지금까지 AI 애플리케이션의 전체적인 구조와 AI 모델의 분류, 그리고 Spring AI 프레임워크에 대해 알아보았습니다. 생성형 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 소프트웨어 개발의 패러다임을 바꾸고 있습니다. AI 애플리케이션 개발에는 다양한 기술적 요소들이 복합적으로 작용하지만 Spring AI를 활용하면 기존 Spring 개발 경험을 바탕으로 보다 쉽게 AI 기능을 통합할 수 있습니다. 위 콘텐츠는 『이것이 Spring AI다』의 내용을 재구성하여 작성되었습니다.

양자 컴퓨터, 어디까지 왔나요?   1980년부터 현재까지, 양자 컴퓨터 역사 총정리

양자 컴퓨터, 어디까지 왔나요? 1980년부터 현재까지, 양자 컴퓨터 역사 총정리

"양자 컴퓨터, 도대체 어디까지 왔을까?"아마 한 번쯤은 들어보셨을 질문일 겁니다. 몇십 년 전만 해도 공상과학 소설 속에서나 등장하던 개념이 이제는 IBM, 구글, 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크 기업들이 직접 뛰어드는 현실이 되었습니다. 양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨터와는 전혀 다른 원리로 작동하며, 신약 개발, 기후 변화 분석, 금융 최적화 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다. 그래서 지금 이 순간에도 "미래 산업의 게임 체인저"로 불리며 뜨거운 주목을 받고 있죠. 이번 글에서는 1980년대 단순한 아이디어에서 출발해, 오늘날 수천 개의 큐비트를 다루는 실험적 시스템으로 성장하기까지의 양자 컴퓨터 여정을 정리했습니다. 이 글을 통해 양자 컴퓨터가 걸어온 길과 앞으로 어떤 변화를 만들어 낼지 가볍게 훑어볼 수 있을 겁니다. 미래를 준비하는 데 있어 가장 중요한 건 변화의 흐름을 이해하는 것입니다. 그럼 이제, 양자 컴퓨터의 흥미로운 발전사를 함께 살펴볼까요?양자 컴퓨팅은 1980년대 이후 꾸준한 기술 발전을 거쳐 현재 실용화 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. 초기에는 이론적인 개념에 불과했지만, 점차 현실적인 기술로 발전하면서 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 보여주고 있습니다. 1980년대: 아이디어의 탄생1980년: 물리학자 폴 베니오프가 양자역학 법칙을 따르는 컴퓨터 개념을 처음 제안했습니다. 이는 양자 컴퓨팅의 이론적 토대를 마련한 중요한 사건입니다. 1982년: 리처드 파인만이 자연 현상 시뮬레이션을 위해 양자 컴퓨팅을 활용하는 방안을 제시하며 이 아이디어를 지지했습니다. 파인만의 제안은 양자 컴퓨팅의 실질적인 응용 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있습니다. 1985년: 데이비드 도이치가 최초의 양자 알고리즘을 개발하며 양자 컴퓨터의 계산 속도 우위 가능성을 수학적으로 입증했습니다. 이는 양자 컴퓨팅의 이론적 발전에 중요한 기여를 했습니다. 1990년대: 이론에서 현실로의 도약1994년: 피터 쇼어가 큰 숫자를 빠르게 소인수분해할 수 있는 쇼어 알고리즘을 발표하여 현재 암호 체계의 붕괴 가능성을 제시하며 정부와 기업의 관심을 끌었습니다. 쇼어 알고리즘은 양자 컴퓨팅의 잠재력을 현실적으로 보여주는 계기가 되었습니다. 1998년: 아이작 추앙 연구팀이 핵자기공명(NMR) 기술을 활용해 최초의 2큐비트 양자 컴퓨터를 구현했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 실질적인 구현을 보여주는 중요한 사건입니다. 2000년대와 2010년대: 실용화를 향한 경주2000년대: 초전도체, 이온 트랩 등 다양한 큐비트 기술 경쟁이 심화되었습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 발전을 가속화하는 요인으로 작용했습니다. 2007년: 캐나다의 D-웨이브가 세계 최초 상용 양자 컴퓨터를 출시했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 상업적 가능성을 보여주는 사건입니다. 2010년대: IBM, 구글 등 글로벌 빅테크가 본격적으로 참여했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다. 2016년: IBM이 클라우드를 통해 5큐비트 양자 컴퓨터를 공개하며 양자 컴퓨팅의 대중화를 알렸습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술에 대한 접근성을 높이는 데 기여했습니다. 2019년: 구글이 53큐비트 시카모어로 슈퍼컴퓨터가 수천 년 걸릴 계산을 300초 만에 완료했다고 주장하며 양자 우위 논쟁을 촉발시켰습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 잠재력을 보여주는 중요한 사건입니다. 2020년대: 폭발적인 발전IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 빅테크의 경쟁이 심화되고 큐비트 수가 기하급수적으로 증가했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 발전을 가속화하는 요인으로 작용했습니다. IBM은 1000큐비트 이상의 콘도르, 오스프리 칩을 선보였고, 오류율 개선에 초점을 맞춘 헤론 칩 기반의 모듈형 시스템인 IBM 퀀텀 시스템 투를 공개했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 성능 향상을 보여주는 사례입니다. 아톰 컴퓨팅은 1180개의 원자를 제어하는 시스템을 발표했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 확장성을 보여주는 사례입니다. 2024년 초, 구글은 윌로우 칩을 통해 양자 오류 정정에서 중대한 진전을 이루었다고 발표했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 퀀티뉴엄, 아이온큐, 리게티 컴퓨팅, 사이퀀텀, 자나두 등 다양한 기업이 각자의 큐비트 구현 기술(이온 트랩, 초전도, 광자 등)로 기술 혁신을 이끌고 있습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 다양성을 보여주는 사례입니다. 마이크로소프트는 위상학적 큐비트에 집중하고 애저 퀀텀 클라우드 플랫폼 위에 개방형 생태계 전략을 펼치고 있습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 접근성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 아마존도 아마존 브라켓 서비스를 제공하며 오류 수정 효율을 높인 오셀롯 칩을 공개했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 성능 향상을 보여주는 사례입니다. 이렇듯 양자 컴퓨터는 폴 베니오프가 개념을 제안한 1980년대 이후 아주 빠르게 발전해 왔습니다. IBM, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크뿐 아니라 수많은 스타트업이 가세하면서 경쟁은 더욱 치열해졌습니다. 그 영향으로 제약, 금융, 에너지 등 주요 산업에서도 양자 기술을 선점하려는 움직임이 본격화되고 있죠. 큐비트 수는 기하급수적으로 늘어나고, 오류율은 꾸준히 낮아지며, 클라우드를 통해 누구나 접속할 수 있는 환경도 열리고 있습니다. 그렇다면 앞으로 5년, 10년 뒤의 양자 컴퓨팅은 어떤 모습일까요? 단순한 연구 성과를 넘어 실제 산업과 사회 문제 해결에 쓰일 수 있을까요? 지금은 여전히 초기 단계이지만, 이미 제약·금융·에너지·신소재 개발 같은 분야에서 실질적인 돌파구를 기대할 수 있다는 전망이 나오고 있습니다. 이제부터는 “양자 컴퓨터가 어디까지 왔는가”를 넘어 “양자 컴퓨터가 어디로 갈 것인가”를 이야기할 차례입니다. 지금부터 다가올 현재와 미래, 그리고 실용화로 향하는 양자 컴퓨팅의 다음 여정을 함께 살펴보겠습니다. 현재와 미래 (향후 5~10년): 실용화 및 핵심 기술로의 전환양자 컴퓨팅은 1940년대 진공관 컴퓨터 시대와 유사한 초기 단계에 머물러 있지만, 5~10년 안에 양자 우위가 현실화될 것으로 전망됩니다. 신약 개발, 기후 변화 분석, 금융 포트폴리오 최적화 분야에서 먼저 실용화될 가능성이 큽니다.장기적으로는 인공지능, 암호학, 신소재 개발 등 거의 모든 첨단 기술 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터를 완전히 대체하기보다 특정 분야에서 강력한 보완재로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계이지만, 꾸준한 기술 발전을 통해 미래 사회에 큰 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 앞으로 양자 컴퓨팅 기술이 어떻게 발전하고 실용화될지 주목하는 이유입니다. 양자 컴퓨팅의 여정을 따라가다 보면, 지금이야말로 기술과 산업, 그리고 투자까지 본격적으로 준비해야 할 시점임을 알 수 있습니다. 다가올 5~10년은 단순한 연구 단계를 넘어 실제 사회와 경제를 바꾸는 양자 시대의 서막이 될 가능성이 크기 때문입니다. 이 흐름을 더 깊고 입체적으로 이해하고 싶다면, 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』가 좋은 길잡이가 되어줄 것입니다. 양자 컴퓨터의 핵심 개념을 알기 쉽게 풀어내고, 초전도·이온 트랩·광자 등 다양한 구현 기술은 물론론 글로벌 빅테크들의 전략, 산업별 응용과 투자 포인트까지 한 권에 담았습니다. AI 이후의 미래를 준비하고 싶은 독자라면, 지금 꼭 만나야 할 책입니다.

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