1단계 Docker 설치 및 실행

단계별로 접근할 때, 문의를 해본다.

"1단계 부터 해보자."

좋습니다! 1단계: Docker 기본 이해 및 Synology에서 사용법 익히기 단계부터 차근히 시작해보죠.

1단계: Synology NAS에서 Docker 기본 사용법 익히기

1-1. Docker 패키지 설치

  1. DSM(웹관리페이지)에 로그인
  2. 패키지 센터 > 검색창에 Docker 입력
  3. Docker 패키지를 설치
  4. 설치 후 "열기"를 눌러 Docker GUI 실행

1-2. 첫 Docker 이미지 실행 (hello-world or nginx)

(1) Docker에서 이미지 검색 및 다운로드

  • Docker GUI > 레지스트리 탭 클릭
  • nginx 검색 > nginx:latest 선택 후 다운로드

(2) 이미지 실행 (포트 매핑 포함)

  • 이미지 탭 > nginx:latest 선택 > 실행
  • 컨테이너 이름: test-nginx
  • 포트 설정: 로컬 포트: 8080컨테이너 포트: 80
    => 로컬 포트는 설정을 할 수가 없어서 이 부분 분석하는데 시간이 소요되었다.

(3) 결과 확인

  • 브라우저에서 http://NAS_IP:로컬포트 접속
  • nginx Welcome Page가 나오면 성공!

(4) 결과 확인

CLI에서 하면, 로컬 포트도 설정 가능함을 몇 번의 시도로 알 수 있었다.

sudo docker run --name test-nginx2 -p 8081:80 -d nginx

1-3. 컨테이너 관리 실습

  • 컨테이너 탭에서 test-nginx 확인
    • 시작 / 중지 / 재시작 / 로그 보기
    • 중지 후 삭제도 해보세요
  • 볼륨 탭 확인: 아직은 없음 (2단계에서 실습 예정)

1-4. 명령어로도 실행해보기 (선택사항, SSH 접속 필요)

Synology NAS에 SSH 접속이 가능하다면:

docker run --name hello-container hello-world
  • 메시지에 "Hello from Docker!"가 나오면 성공

다음 단계로 넘어가기 전 체크리스트

  • Docker 패키지를 설치했다
  • Docker GUI에서 이미지(nginx)를 다운로드하고 실행해 봤다
  • 브라우저에서 nginx 페이지를 확인했다
  • 컨테이너 시작/중지/삭제를 해봤다

2단계

"단계 2를 해보자."라는 Prompting으로 다음 사항이 제공된다.

✅ 2단계 목표 요약

  1. Python Docker 이미지 다운로드 (python:3.10 권장)
  2. NAS의 공유 폴더를 Docker 컨테이너에 마운트
  3. Python 컨테이너에서 간단한 웹 크롤링 코드 실행 (requests, beautifulsoup4)
  4. 코드 실행 결과를 NAS 폴더에 저장

🔧 준비: NAS에 공유 폴더 하나 만들기 (예: docker-scripts)

Synology DSM > 제어판 > 공유 폴더에서 다음처럼 하나 생성:

  • 이름: docker-scripts
  • 내부 경로 예: /volume1/docker-scripts -> /volume2/backups/scripts를 사용하기로 함.
  • 이후 Python 코드 파일을 여기에 넣고 Docker 컨테이너에서 마운트해서 사용할 예정

✅ Step-by-Step: Docker CLI로 Python 컨테이너 실행

📥 1. Python 이미지 다운로드

sudo docker pull python:3.10

최신 안정 버전으로 3.10을 권장하지만, 필요 시 다른 버전도 가능 (3.11, 3.9 등)

🗂 2. 예제 코드 파일 생성

/volume1/docker-scripts/test.py로 아래 코드를 저장하세요:
-> /volume2/backups/scripts에 저장

# test.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

res = requests.get("https://example.com") # examples.com으로 변경해서 테스트
soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
print("Page title:", soup.title.string)

``

🚀 3. Docker 컨테이너 실행 (NAS 폴더 마운트)

sudo docker run -it --rm \
  --dns=1.1.1.1 \
  -v /volume2/backups/scripts:/app \
  python:3.10 bash

이 명령은:

  • -it: 인터랙티브 터미널
  • --rm: 실행 후 컨테이너 자동 삭제
  • -v: NAS 공유 폴더 /volume2/backups/scripts 를 컨테이너 내부 /app으로 마운트

🧪 4. 컨테이너 내부에서 실행

cd /app
pip install requests beautifulsoup4
python test.py

결과:

Page title: 403

✅ 잘 되었는지 확인 체크리스트

  • python:3.10 이미지 다운로드 성공
  • /volume1/docker-scripts/test.py 파일 생성
  • Docker 컨테이너에서 /app/test.py 실행
  • Page title: 출력 확인

성공했다면 이제 Python 코드도 NAS에서 Docker로 돌릴 수 있게 된 거예요!

문제 정의

BeautifulSoup을 이용한 Web Scrapping의 경우는 Dynamic Web의 경우, 동작하지 않는 경우가 많다. 이럴 경우, 실재 Web Browser를 이용한 것과 동일하게 Web Scrapping을 하는 방법이 있다. Selenium이다.

하지만, (1)에서 살펴 본것과 같이 Synology NAS에서는 X11 GUI가 없다. 그래서, Selenium을 쓰기 어렵다. 필자의 경우, Docker를 써보지 못해서 난이도가 높았다. 그래서, 다음과 같이 Prompting을 하고 필요한 절차를 작게 나누어 도전해보고자 한다. 이를 통해서, 여러 학습이 이루어 질 것으로 기대한다.

"Synology NAS에 Docker를 적용하여 나중에는 Selenium을 사용해서 Web Scrapping을 하려고해. 내가 Docker에 대해서는 아주 초보자여서 몇가지 단계를 나눠서 실행해 보고 이해도를 높이고 싶어 어떤 절차로 나눠서 하는 것이 좋을지 제안해줘."

Docker 학습 단계 제안

Synology NAS에서 Docker를 이용해 Selenium 기반 웹 스크래핑 환경을 구성하고자 한다면, 아래와 같이 단계를 나눠서 진행하는 것이 좋습니다. 각 단계는 개별적으로 실습하며 Docker에 대한 이해를 점차 높이는 구조로 구성했습니다:

1단계: Docker 기본 이해 및 Synology에서 사용법 익히기

  • Synology DSM에서 Docker 패키지 설치
  • Docker GUI로 간단한 이미지 다운로드 및 컨테이너 실행 (예: hello-world, nginx)
  • 컨테이너의 시작, 중지, 삭제 실습
  • 볼륨과 포트 매핑 개념 익히기

실습 예시:

docker run -d -p 8080:80 nginx

브라우저에서 NAS_IP:8080으로 접속해 nginx 테스트

2단계: Python 실행 환경 구성

  • Python 실행 가능한 Docker 이미지(Python 3.x) 다운로드
  • 로컬 폴더를 컨테이너에 마운트해서 코드 실행
  • 간단한 requests, beautifulsoup4 기반 웹 크롤링 스크립트 실행해 보기

실습 예시:

docker run -it -v /volume1/docker/scraper:/app python:3.10 bash cd /app && python simple_scraper.py

3단계: Selenium 및 Headless 브라우저 환경 구성

  • Selenium + Chromium (또는 Firefox) 기반의 Docker 이미지 사용
  • 웹 페이지의 JavaScript 렌더링 후 데이터 추출 테스트
  • Headless 모드 동작 확인 (selenium/standalone-chrome 등 사용)

실습 예시:

docker run -d -p 4444:4444 --shm-size="2g" selenium/standalone-chrome
  • 로컬에서 Python 코드로 Selenium Remote WebDriver로 접속하여 테스트

4단계: NAS 내부에서 Python 코드와 Selenium 연동

  • NAS에 설치된 Python 환경에서 Selenium 서버(Docker 컨테이너)로 연결
  • 컨테이너 간 네트워크 이해 (bridge, host, custom network)
  • 내부적으로 자동 크롤링 스케줄링 구성 (예: cron, watchtower, supervisord)

5단계: 결과 저장 및 자동화

  • 크롤링 결과를 NAS의 공유 폴더에 저장 (CSV/Markdown)
  • 로그 파일 관리 및 실패 시 재시도 처리 추가
  • 필요 시 이메일/텔레그램/카카오톡으로 알림 전송 기능 추가

6단계: 보안 및 관리 최적화

  • Docker Compose 사용해 환경 설정 자동화
  • selenium-chrome에 인증서 문제 해결 및 User-Agent 변경 등 고급 설정
  • Docker 컨테이너 백업 및 업데이트 전략 이해 (watchtower 등 활용)

참고 문헌

(1) https://technical-leader.tistory.com/181

코딩학습을 하는 여러 방법이 있을 수 있겠다.

  1. 책 하나를 두고 학습한다.
  2. 강의를 하나 두고 학습힌다.

이러한 것이 내가 기존에 C/C++/Java/Python을 학습했던 것들이다. LLM이 생겨나면서 새로운 방법도 생겼다고도 할 수 있겠다.

  • 기존에 해봤던 것 혹은 풀어야 하는 문제를 새로운 언어를 가지고 LLM으로 해본다.
  • 그 때 나왔던 코드를 이해하면서, 언어의 새로운 부분을 배워 본다.

이렇게 접근하는 방법이 효과적인 이유는 내가 알고 있던 분야에 대한 코드가 어떻가 다르게 나오는지 알고, 또한 실재 활용하는 부분에 사용되기 때문에 더 와 닫는다. 위에 이야기한 기존의 방법은 바로 활용하지 못하는 부분도 많기 때문에 살펴 봤다고 해도 시간이 지나면 흐릿해 지기 쉽상이다.

 

다음은 이런 예로서, kotlin의 사용에 대해서 내가 새로운 것들을 정리해 본다. 막상 정리하면서, 슬쩍 다시 봤을 때, Android 관련 부분도 섞여 있다.

companion object

You said:

kotlin에서 companion object에 대해서 설명해줘

ChatGPT said:

Kotlin에서 companion object란?

companion object클래스 내부에 정의되는 싱글턴 객체로, 해당 클래스의 정적 멤버처럼 동작하는 개념입니다. Kotlin에는 Java의 static 키워드가 없기 때문에 이를 대체하는 방식으로 companion object를 사용합니다.

1. 기본 사용법

class MyClass {
    companion object {
        val message = "Hello, Companion Object!"

        fun sayHello() {
            println(message)
        }
    }
}

fun main() {
    // 인스턴스 생성 없이 호출 가능
    println(MyClass.message)
    MyClass.sayHello()
}

실행 결과:

Hello, Companion Object!
  • companion object 내부의 멤버(messagesayHello())는 클래스 이름을 통해 직접 접근 가능합니다.
  • Java에서 static 변수/메서드를 호출하는 것과 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.

2. Companion Object에 이름 지정

companion object는 기본적으로 이름 없이 선언되지만, 필요하면 이름을 지정할 수도 있습니다.

class MyClass {
    companion object Factory {
        fun create(): MyClass {
            return MyClass()
        }
    }
}

fun main() {
    val instance = MyClass.create()
    println(instance)
}
  • 이름을 지정해도 companion object는 여전히 클래스 이름을 통해 접근할 수 있습니다.

3. Companion Object의 특징

(1) 클래스 당 하나만 존재

class A {
    companion object { }
}

class B {
    companion object { }
}
  • 한 클래스에는 하나의 companion object 만 가질 수 있습니다.

(2) 인터페이스 구현 가능

interface Printer {
    fun printMessage()
}

class MyClass {
    companion object : Printer {
        override fun printMessage() {
            println("Companion Object is implementing an interface!")
        }
    }
}

fun main() {
    MyClass.printMessage()
}
  • companion object는 일반적인 객체처럼 인터페이스를 구현할 수 있음.

(3) 실제 객체 (Singleton)

class MyClass {
    companion object {
        init {
            println("Companion Object Initialized!")
        }
    }
}

fun main() {
    println("Before accessing companion object")
    MyClass // 접근 시점에서 Companion Object 초기화됨
}
  • companion object클래스가 로드될 때 즉시 생성되지 않으며, 최초 접근 시점에 초기화됨.

4. Java와 연동

Java에서 companion object의 멤버를 사용하려면 정적 메서드나 필드처럼 접근할 수 있도록 변환해야 합니다.

(1) 기본 접근 방식

class MyClass {
    companion object {
        @JvmStatic
        fun staticMethod() {
            println("Called from Java!")
        }
    }
}

Java에서 호출:

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MyClass.Companion.staticMethod();  // 기본 접근 방식
    }
}

(2) @JvmStatic을 사용한 정적 메서드 변환

class MyClass {
    companion object {
        @JvmStatic
        fun staticMethod() {
            println("Called from Java with @JvmStatic!")
        }
    }
}

Java에서 호출:

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MyClass.staticMethod();  // @JvmStatic 덕분에 바로 접근 가능!
    }
}

public class Main { public static void main(String[] args) { MyClass.staticMethod(); // @JvmStatic 덕분에 바로 접근 가능! } }

  • @JvmStatic을 붙이면 Kotlin의 Companion Object 내부 메서드가 Java의 정적 메서드처럼 사용 가능.

5. Companion Object vs Object (싱글턴과의 차이)

object 키워드를 사용하면 싱글턴 패턴을 쉽게 만들 수 있습니다.

object Singleton {
    val message = "I am a Singleton"
}

fun main() {
    println(Singleton.message) // 인스턴스 없이 바로 사용 가능
}
  • companion object는 특정 클래스에 속하지만,
  • object 키워드는 독립적인 싱글턴 객체를 생성하는 차이점이 있습니다.

6. Companion Object의 활용 사례

(1) Factory Pattern 구현

class Car(val model: String) {
    companion object {
        fun create(model: String): Car {
            return Car(model)
        }
    }
}

fun main() {
    val car = Car.create("Tesla Model S")
    println(car.model)
}

(2) 상수 값 정의 (const val 불가)

Kotlin의 const val은 최상위 또는 object에서만 사용 가능하므로, companion object에서는 val로 선언.

class Constants {
    companion object {
        val API_URL = "https://api.example.com"
    }
}

fun main() {
    println(Constants.API_URL)
}

class Constants { companion object { val API_URL = "https://api.example.com" } } fun main() { println(Constants.API_URL) }


결론

  • companion object클래스 내부에서 정적 멤버처럼 동작하는 객체.
  • 한 클래스당 하나만 존재 가능.
  • 인터페이스를 구현할 수 있으며, 최초 접근 시 초기화됨.
  • Java와 연동할 때 @JvmStatic을 사용하면 더 자연스럽게 호출 가능.
  • 싱글턴 패턴, Factory Pattern, 상수 관리 등에 활용할 수 있음.

companion object는 Kotlin에서 static을 대체하는 강력한 기능이므로, 잘 활용하면 효율적인 코드 작성이 가능합니다!

mutableMapOf 키워드

You said:

mutableMapOf 키워드에 대해서 설명해줘.

ChatGPT said:

mutableMapOf 키워드란?

mutableMapOfKotlin에서 변경 가능한(Mutable) Map을 생성하는 함수입니다.
Map은 키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 컬렉션이며, mutableMapOf를 사용하면 실행 중에 데이터를 추가, 수정, 삭제할 수 있습니다.


1. 기본 사용법

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

println(myMap) // {A=1, B=2, C=3}
  • "A" to 1 같은 표현을 사용하여 키-값 쌍을 정의할 수 있습니다.
  • mutableMapOf()를 사용하면, 이후에 데이터를 수정할 수 있음.

2. 값 추가 (put[] 연산자)

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2)

// 값 추가
myMap["C"] = 3   // 방법 1: 대괄호 사용
myMap.put("D", 4) // 방법 2: put() 사용

println(myMap) // {A=1, B=2, C=3, D=4}
  • myMap["C"] = 3 또는 myMap.put("D", 4)을 사용하여 새로운 키-값 추가 가능.

3. 값 수정

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2)

myMap["A"] = 10   // 방법 1: 대괄호 사용
myMap.put("B", 20) // 방법 2: put() 사용

println(myMap) // {A=10, B=20}
  • 기존 키에 대해 myMap["A"] = 10을 사용하면 값이 업데이트됨.

4. 값 삭제 (remove)

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

// 특정 키 삭제
myMap.remove("A") 

println(myMap) // {B=2, C=3}

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3) // 특정 키 삭제 myMap.remove("A") println(myMap) // {B=2, C=3}

  • remove(key)를 사용하여 특정 키를 삭제 가능.

5. 특정 키 또는 값이 존재하는지 확인 (containsKey, containsValue, in 연산자)

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2)

println(myMap.containsKey("A")) // true
println(myMap.containsValue(2)) // true
println("C" in myMap) // false
  • containsKey(key), containsValue(value), "key" in map을 사용하여 존재 여부 확인 가능.

6. 전체 반복 (forEach, for 루프)

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

// 방법 1: forEach 사용
myMap.forEach { (key, value) ->
    println("$key -> $value")
}

// 방법 2: for 루프 사용
for ((key, value) in myMap) {
    println("$key -> $value")
}

출력:

A -> 1
B -> 2
C -> 3

7. 크기 확인 (size)

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2)

println(myMap.size) // 2

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2) println(myMap.size) // 2

  • size 속성을 사용하면 Map에 저장된 키-값 개수를 확인 가능.

8. 모든 키(keys), 모든 값(values) 가져오기

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

println(myMap.keys)   // [A, B, C]
println(myMap.values) // [1, 2, 3]
  • keys: 모든 키를 반환 (Set<String>)
  • values: 모든 값을 반환 (Collection<Int>)

9. 초기화 없이 빈 Map 만들기

val emptyMap = mutableMapOf<String, Int>() // 빈 MutableMap 생성

println(emptyMap) // {}
  • mutableMapOf<String, Int>()초기 데이터 없이 빈 Map을 생성.

10. 불변 Map (mapOf) vs. 변경 가능 Map (mutableMapOf)

메서드 변경 가능 여부 예제
mapOf ❌ (불변) val map = mapOf("A" to 1)
mutableMapOf ✅ (변경 가능) val map = mutableMapOf("A" to 1)
val immutableMap = mapOf("A" to 1)
// immutableMap["B"] = 2 // 오류 발생!

val mutableMap = mutableMapOf("A" to 1)
mutableMap["B"] = 2 // 정상 동작

11. 정리

  • mutableMapOf()변경 가능한 Map 객체를 생성하는 함수.
  • put(), []= 연산자로 값을 추가/수정 가능.
  • remove(key)로 값 삭제 가능.
  • forEach 또는 for ((key, value) in map) 형태로 반복 가능.
  • mapOf()는 불변 Map을 생성하지만, mutableMapOf()는 값 변경 가능.

실제 프로젝트에서 동적으로 데이터를 저장, 수정, 삭제하는 경우 mutableMapOf()를 적극 활용할 수 있습니다!

MutableLiveData

You said:

MutableLiveData에 대해서도 설명해줘

ChatGPT said:

MutableLiveData란?

MutableLiveDataAndroid의 LiveData를 상속한 변경 가능한(mutable) 데이터 홀더입니다.
LiveData는 관찰 가능한 데이터 컨테이너로, 데이터 변경 시 자동으로 UI에 반영되는 기능을 제공합니다.
특히 MutableLiveData는 LiveData와 다르게 값을 변경(set/update)할 수 있는 기능을 추가로 제공합니다.

1. MutableLiveData 기본 사용법

val liveData = MutableLiveData<String>() // MutableLiveData 생성

// 값 설정
liveData.value = "Hello, LiveData!"
  • MutableLiveData<String>(): 문자열 값을 저장할 수 있는 변경 가능한 LiveData 생성.
  • liveData.value = "Hello": LiveData의 값을 변경.

2. MutableLiveData vs LiveData

LiveData MutableLiveData
읽기 전용 (value만 제공) 값 변경 가능 (value, postValue 사용 가능)
UI 업데이트에 사용 ViewModel 내부에서 값 변경 가능
LiveData<T> 형태로 선언 MutableLiveData<T> 형태로 선언
// ViewModel 내부에서
private val _text = MutableLiveData<String>() // 변경 가능
val text: LiveData<String> = _text // 외부에서는 변경 불가능

fun updateText(newText: String) {
    _text.value = newText // 내부에서만 변경 가능
}
  • _textMutableLiveData로 변경 가능하지만,
    textLiveData로 감싸서 외부에서는 읽기만 가능하게 함.

3. MutableLiveData 값 변경 방법

(1) value로 직접 변경 (Main Thread)

liveData.value = "New Value"
  • value 속성에 값을 직접 할당하면 즉시 UI에 반영됨.
  • Main Thread에서만 사용 가능.

(2) postValue()로 비동기 변경 (Background Thread)

liveData.postValue("New Value")
  • 백그라운드 스레드에서 값 변경 가능.
  • UI 업데이트는 자동으로 메인 스레드에서 처리됨.

postValue()는 여러 번 호출되면 마지막 값만 반영될 수 있음.

4. MutableLiveData를 활용한 ViewModel 예제

(1) ViewModel에서 데이터 관리

class MyViewModel : ViewModel() {
    val liveData = MutableLiveData<String>()

    fun updateText() {
        liveData.value = "Updated Text!"
    }
}

(2) Activity에서 관찰 (Observer)

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    private lateinit var viewModel: MyViewModel

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        viewModel = ViewModelProvider(this).get(MyViewModel::class.java)

        // LiveData 관찰
        viewModel.liveData.observe(this, Observer { newValue ->
            textView.text = newValue
        })

        // 버튼 클릭 시 값 변경
        button.setOnClickListener {
            viewModel.updateText()
        }
    }
}
  • observe(this, Observer { ... })를 사용하면 값이 변경될 때 자동으로 UI 업데이트됨.
  • 버튼 클릭 시 updateText()가 호출되어 LiveData 값이 변경됨.

5. MutableLiveData의 활용 사례

(1) API 호출 후 데이터 업데이트

class MyViewModel : ViewModel() {
    val userData = MutableLiveData<User>()

    fun fetchUser() {
        viewModelScope.launch {
            val user = api.getUserData() // API 호출
            userData.postValue(user) // 비동기 업데이트
        }
    }
}
  • API 응답 데이터를 LiveData로 저장하고 UI에 반영.

(2) RecyclerView 데이터 관리

class MyViewModel : ViewModel() {
    val items = MutableLiveData<List<Item>>(mutableListOf())

    fun addItem(newItem: Item) {
        val updatedList = items.value?.toMutableList() ?: mutableListOf()
        updatedList.add(newItem)
        items.value = updatedList
    }
}
  • MutableLiveData<List<Item>>를 사용하여 RecyclerView의 데이터 변경을 자동으로 감지.

6. MutableLiveData와 Flow/StateFlow 비교

Feature MutableLiveData StateFlow
라이프사이클 인식 O (LifecycleOwner 필요) X
초기값 필요 X O
Main Thread 값 변경 value 사용 value 사용
Background Thread 값 변경 postValue() 사용 value 사용
데이터 캐싱 O (마지막 값 유지) O
콜드 스트림(구독 시 최신 값만 받음) O X (구독 시 최신 값과 변동 값 받음)

StateFlowLiveData보다 비동기 흐름을 더 효과적으로 처리할 수 있지만, UI 수명 주기와 직접 연동되지 않음.

7. MutableLiveData 사용 시 주의할 점

  1. UI에서 직접 값 변경하지 말 것
viewModel.text.value = "New Value" // ViewModel 외부에서 값 변경 ❌
- ViewModel 내부에서만 값 변경하도록 설계해야 함.
  1. 비동기 작업에서는 postValue() 사용
viewModelScope.launch {
    delay(1000)
    liveData.postValue("New Value")
}
- **백그라운드 스레드에서 값 변경할 때 `postValue()` 필수**.    

8. 결론

  • MutableLiveData변경 가능한 LiveData로, UI와 데이터를 쉽게 연결하는 기능을 제공.
  • valueMain Thread에서 즉시 변경, postValue()비동기 변경 가능.
  • ViewModel에서 데이터를 관리하고, Activity/Fragment에서 observe()를 통해 변경을 감지.
  • API 응답 처리, RecyclerView 업데이트, 상태 관리 등에 유용하게 사용됨.

✅ 언제 사용할까?

  • UI와 데이터의 자동 동기화가 필요할 때
  • 비동기 데이터 변경을 관리해야 할 때
  • LiveData 기반 MVVM 아키텍처를 사용할 때

mapValues

You said:

변경가능한 map 객체에서 mapValues에 대해서 설명해줘.

ChatGPT said:

mapValues란?

mapValuesKotlin의 Map에서 값을 변환할 때 사용하는 함수입니다.
이 함수는 기존 Map의 키(key)는 유지하면서 값(value)만 변경한 새로운 Map을 반환합니다.

⚠️ mapValues불변 Map을 반환하므로, 원본 MutableMap을 변경하지 않습니다.

1. mapValues 기본 사용법

val myMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

// mapValues를 사용하여 값(value)만 10배 증가
val newMap = myMap.mapValues { it.value * 10 }

println(newMap) // {A=10, B=20, C=30}
println(myMap)  // {A=1, B=2, C=3} (원본 변경 X)
  • mapValues { it.value * 10 }: 각 값에 연산을 적용하여 새로운 Map을 생성.
  • 원본 myMap은 변경되지 않으며, 새로운 Map이 생성됨.

2. MutableMap에서 mapValues 사용

mutableMapOf()로 만든 MutableMap에서도 mapValues를 사용할 수 있지만,
mapValues는 새로운 불변 Map을 반환하므로, 기존 MutableMap에 반영되지 않습니다.

val mutableMap = mutableMapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)

// mapValues 적용 후 새로운 Map을 mutableMap에 덮어씌우기
mutableMap = mutableMap.mapValues { it.value * 2 }.toMutableMap()

println(mutableMap) // {A=2, B=4, C=6}
  • toMutableMap()을 사용하면 다시 MutableMap으로 변환하여 수정 가능.

3. mapValuesmap의 차이

🔹 mapValues

  • 키(key)는 유지하고 값(value)만 변경.
  • 결과는 새로운 Map이지만, 원본 구조는 유지됨.
val original = mapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)
val result = original.mapValues { it.value * 10 }

println(result) // {A=10, B=20, C=30}

val original = mapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3) val result = original.mapValues { it.value * 10 } println(result) // {A=10, B=20, C=30}

🔹 map

  • map을 사용하면 List<Pair<K, V>> 형태가 반환됨.
  • Map이 아닌 List 형태가 되므로, 다시 toMap()을 사용해야 함.
val original = mapOf("A" to 1, "B" to 2, "C" to 3)
val result = original.map { it.key to it.value * 10 }.toMap()

println(result) // {A=10, B=20, C=30}

mapValues는 원래의 Map 구조를 유지하지만, mapList<Pair<K, V>>를 반환하기 때문에 변환 과정이 필요함.

4. mapValues의 고급 사용법

(1) 값이 특정 조건을 만족할 때만 변경

val scores = mutableMapOf("Alice" to 50, "Bob" to 90, "Charlie" to 80)

// 점수가 60 미만이면 "Fail"로 변경
val result = scores.mapValues { if (it.value < 60) "Fail" else "Pass" }

println(result) // {Alice=Fail, Bob=Pass, Charlie=Pass}

(2) 원본 MutableMap을 변경하려면 toMutableMap() 사용

val scores = mutableMapOf("Alice" to 50, "Bob" to 90, "Charlie" to 80)

scores = scores.mapValues { it.value + 10 }.toMutableMap()

println(scores) // {Alice=60, Bob=100, Charlie=90}

5. mapValues 사용 시 주의할 점

  • mapValues새로운 Map을 반환하며, 원본을 직접 변경하지 않음.
  • MutableMap에서 mapValues를 사용하면, 원본을 유지한 채 새로운 불변 Map이 생성됨.
  • 원본을 변경하려면 toMutableMap()을 사용하여 다시 MutableMap으로 변환해야 함.

6. 결론

  • mapValues키는 그대로 유지하고, 값만 변환하여 새로운 Map을 생성.
  • MutableMap에서도 사용할 수 있지만, 결과는 불변 Map이므로 주의.
  • 원본을 유지하면서 값을 변경하려면 mapValues 사용, 원본을 변경하려면 toMutableMap() 활용.
  • mapValues원본 Map을 유지하면서 가공된 데이터가 필요할 때 유용.

mapValues를 사용할 때:

값만 변경해야 할 때
Map의 구조를 유지하면서 변형해야 할 때
원본을 변경하지 않고 새로운 Map을 만들고 싶을 때

? Elvis 연산자자

You said:

kotlin에서 ?: 연산자에 대해서 알려줘

ChatGPT said:

?: (Elvis 연산자)란?

Kotlin에서 ?: 연산자는 Elvis 연산자(Elvis Operator) 라고 하며,
nullable 변수의 값이 null일 경우 기본값을 제공하는 연산자입니다.

1. 기본 사용법

val name: String? = null

val result = name ?: "Default Name"

println(result) // "Default Name"
  • namenull이면 "Default Name"이 할당됨.
  • namenull이 아니면 name의 원래 값이 할당됨.

2. Elvis 연산자의 동작 방식

val value: Int? = null

// value가 null이면 10을 사용
val result = value ?: 10 

println(result) // 10
  • 왼쪽 값이 null이면 오른쪽 값(10)이 사용됨.
  • 왼쪽 값이 null이 아니면 그대로 사용.

3. ?:와 함수 활용

fun getLength(str: String?): Int {
    return str?.length ?: 0
}

println(getLength("Kotlin")) // 6
println(getLength(null)) // 0
  • str?.length에서 null이면 0을 반환.

4. ?:throw 또는 return 함께 사용

?:를 활용하여 null일 경우 예외를 던지거나, 즉시 return할 수도 있음.

(1) throw와 함께 사용 (예외 발생)

val name: String? = null

val result = name ?: throw IllegalArgumentException("Name cannot be null")

println(result) // 예외 발생: IllegalArgumentException: Name cannot be null
  • namenull이면 즉시 예외 발생.

(2) return과 함께 사용 (조기 반환)

fun getUserName(name: String?): String {
    return name ?: return "Unknown"
}

println(getUserName("Alice")) // Alice
println(getUserName(null)) // Unknown
  • namenull이면 "Unknown"을 즉시 반환.

5. ?:let을 조합하여 안전한 처리

val text: String? = null

text?.let {
    println("Text: $it")
} ?: println("Text is null")
  • let 내부는 null이 아닐 때만 실행됨
  • null일 경우 ?: 연산자의 우측 코드가 실행됨.

출력 결과:

Text is null

6. ?:를 활용한 기본값 설정

fun getUserInput(input: String?): String {
    return input ?: "No input provided"
}

println(getUserInput("Hello")) // Hello
println(getUserInput(null)) // No input provided
  • 사용자 입력이 null이면 "No input provided"를 기본값으로 사용.

7. ?: vs if-else

?: 연산자는 if-else를 간결하게 줄일 수 있음.

// if-else 방식
val result = if (name != null) name else "Default"

// ?: 연산자 사용
val result = name ?: "Default"
  • if-else보다 간결하고 가독성이 좋음.

8. 결론

  • ?: (Elvis 연산자)는 null인 경우 기본값을 제공하는 간단하고 강력한 연산자.
  • ?:를 사용하면 if-else 없이 null 처리 가능.
  • throw, return, let과 조합하여 안전한 null 처리가 가능.
  • Kotlin에서 null을 다룰 때 매우 유용한 연산자!

nullable 타입

You said:

val value: Int? = null 이 문장에 대해서 설명해줘 ?가 있는 경우와 없는 경우에 차이에 대해서 설명해줘

ChatGPT said:

val value: Int? = null 문장 설명

이 문장에서 ?nullable 타입을 의미합니다.
즉, value 변수는 Int 값을 가질 수도 있고, null을 가질 수도 있습니다.

val value: Int? = null
  • value의 타입은 Int?, 즉 nullable Int.
  • valuenull을 가질 수 있음.

?가 있는 경우 (Int?)

val value: Int? = null  // null 허용
println(value) // 출력: null

val value2: Int? = 10  // 정상적인 Int 값 가능
println(value2) // 출력: 10
  • valuenull을 가질 수 있음 (null 가능).
  • value를 사용할 때 ?.(safe call)이나 ?:(Elvis 연산자) 등을 활용하여 null을 처리해야 함.

?. (safe call) 사용 예제

val value: Int? = null
println(value?.plus(10)) // null (null인 경우 연산 수행 X)
  • ?.plus(10): valuenull이면 아무 동작 없이 null 반환.

?가 없는 경우 (Int)

val value: Int = null // 오류 발생
  • Int는 기본적으로 nullable이 아님.
  • null을 넣으면 컴파일 오류 발생.
val value: Int = 10 // 정상 작동
println(value) // 10
  • Int 변수에는 null을 할당할 수 없음.
  • 항상 값이 존재해야 함.

차이점 요약

선언 방식 null 허용 여부 사용 방식
val value: Int? ✅ (허용) ?., ?: 사용 필요
val value: Int ❌ (불가) 항상 값이 존재해야 함

언제 Int?를 사용할까?

  • 데이터가 null일 가능성이 있는 경우
    (예: API 응답, 데이터베이스 조회 결과, 사용자가 입력하지 않은 값)
  • null을 기본값으로 처리하고 싶을 때
fun getAge(): Int? {
    return null // 나이를 모를 수도 있음
}

val age = getAge() ?: 0 // null이면 0을 기본값으로 설정
println(age) // 0

반면, Int는 null이 허용되지 않아 항상 값이 있어야 하는 경우 사용합니다.

lifecycleScope

You said:

android에서 lifecycleScope에 대해서 설명해줘.

ChatGPT said:

lifecycleScope란?

lifecycleScopeAndroid에서 LifecycleOwner(예: Activity, Fragment)의 생명주기에 맞춰 실행되는 코루틴 스코프입니다.
이를 사용하면 Activity 또는 Fragment가 종료될 때 자동으로 코루틴이 취소되므로, 메모리 누수를 방지할 수 있습니다.

1. lifecycleScope 기본 사용법

lifecycleScopeActivity나 Fragment 내부에서 사용할 수 있는 CoroutineScope입니다.

import androidx.lifecycle.lifecycleScope
import kotlinx.coroutines.launch

class MainActivity : AppCompatActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        // lifecycleScope 사용
        lifecycleScope.launch {
            // 백그라운드 작업 수행
            val result = fetchData()
            println(result) // 데이터 출력
        }
    }

    suspend fun fetchData(): String {
        // 네트워크 요청 또는 데이터베이스 작업 (예제)
        return "Hello, World!"
    }
}

lifecycleScope.launch {} 의 의미

  • 코루틴이 onDestroy()에서 자동 취소됨메모리 누수 방지.
  • launch 내부에서 비동기 작업 실행 가능.
  • fetchData() 같은 suspend 함수 호출 가능.

2. lifecycleScope의 동작 방식

lifecycleScope의 코루틴은 LifecycleOwner(Activity, Fragment)의 생명주기에 따라 실행됩니다.

🔹 lifecycleScope의 생명주기

Lifecycle 상태 코루틴 실행 가능 여부 자동 취소 시점
onCreate ~ onDestroy ✅ 가능 onDestroy()에서 취소
onStart ~ onStop ✅ 가능 onStop()에서 취소 (when using launchWhenStarted)
onResume ~ onPause ✅ 가능 onPause()에서 취소 (when using launchWhenResumed)

3. launchWhenStartedlaunchWhenResumed

🔹 launchWhenStarted

  • onStart() 이후에 실행되며, onStop()에서 일시 중단됨.
lifecycleScope.launchWhenStarted {
    println("Started 상태에서 실행")
}
  • onStop()에서 일시 정지되며, 다시 onStart()가 호출되면 재개됨.
  • UI 업데이트가 필요한 네트워크 요청 등에 적합.

🔹 launchWhenResumed

  • onResume() 이후에 실행되며, onPause()에서 일시 중단됨.
lifecycleScope.launchWhenResumed {
    println("Resumed 상태에서 실행")
}
  • onPause()에서 일시 정지되며, 다시 onResume()이 호출되면 재개됨.
  • 화면이 보일 때만 필요한 작업(예: 애니메이션, 사용자 입력 감지)에 적합.

4. lifecycleScope vs GlobalScope vs viewModelScope

스코프 생명주기 사용 위치 특징
lifecycleScope onDestroy()에서 취소 Activity, Fragment 메모리 누수 방지, UI 관련 작업
GlobalScope 앱이 종료될 때까지 유지 어디서나 사용 가능 수동으로 취소 필요, 메모리 누수 위험
viewModelScope ViewModel이 삭제될 때 취소 ViewModel 내부 ViewModel에서 데이터 처리 시 사용

lifecycleScope는 UI와 관련된 작업을 안전하게 실행할 때 가장 적합합니다.

5. lifecycleScope 활용 예제

(1) 비동기 API 호출

lifecycleScope.launch {
    val data = fetchDataFromApi()
    textView.text = data // UI 업데이트
}
  • API 요청 후 데이터를 받아와서 UI 업데이트.

(2) 주기적인 작업 실행 (delay())

lifecycleScope.launch {
    while (true) {
        updateUI()
        delay(5000) // 5초마다 UI 업데이트
    }
}
  • Activity가 종료되면 자동 취소됨 → 메모리 누수 방지.

(3) launchWhenStarted로 UI 업데이트

lifecycleScope.launchWhenStarted {
    val userData = fetchUserData()
    textView.text = userData // UI 업데이트
}
  • onStart() 이후 실행되고, onStop()에서 일시 정지됨.

(4) 데이터베이스 작업

lifecycleScope.launch {
    val users = database.getAllUsers()
    updateUI(users)
}
  • Room 같은 데이터베이스에서 데이터를 가져와 UI 업데이트.

6. 결론

  • lifecycleScopeActivity 및 Fragment의 생명주기에 맞춰 코루틴을 실행하고 자동 취소함.
  • launchWhenStarted, launchWhenResumed를 사용하면 특정 생명주기에서만 실행 가능.
  • 메모리 누수를 방지하고, UI 관련 비동기 작업을 안전하게 실행할 수 있음.

lifecycleScope를 활용하면 Android에서 안전하고 효율적인 비동기 처리가 가능!

lifecycleScope와 LifecycleService 관계

You said:

lifecycleScope와 LifecycleService와의 관계에 대해서 설명해줘.

ChatGPT said:

lifecycleScopeLifecycleService의 관계

1. lifecycleScope란?

  • Activity, Fragment 등의 LifecycleOwner에서 사용할 수 있는 코루틴 스코프.
  • 생명주기(onDestroy())에 맞춰 자동으로 코루틴을 취소.
  • UI 관련 비동기 작업을 안전하게 수행할 때 사용.

2. LifecycleService란?

  • 일반적인 Service에는 생명주기(LifecycleOwner) 개념이 없음.
  • LifecycleServiceServiceLifecycleOwner로 만들어, 생명주기를 관리할 수 있도록 확장한 클래스.
  • 따라서 Activity처럼 lifecycleScope을 사용할 수 있음.

📌 LifecycleService에서 lifecycleScope 사용하기

🔹 일반 Service에서는 lifecycleScope 사용 불가능

기본 ServiceLifecycleOwner가 아니므로, lifecycleScope을 사용할 수 없음.

class MyService : Service() {
    override fun onStartCommand(intent: Intent?, flags: Int, startId: Int): Int {
        lifecycleScope.launch {  // ❌ 컴파일 오류 발생
            doWork()
        }
        return START_STICKY
    }
}
  • 일반 Service에서는 lifecycleScope을 사용할 수 없음.
  • 대신 GlobalScope 또는 CoroutineScope를 사용해야 하지만, 이는 메모리 누수 위험이 있음.

🔹 LifecycleService를 사용하면 lifecycleScope 사용 가능!

import android.app.Service
import android.content.Intent
import android.os.IBinder
import androidx.lifecycle.LifecycleService
import androidx.lifecycle.lifecycleScope
import kotlinx.coroutines.delay
import kotlinx.coroutines.launch

class MyLifecycleService : LifecycleService() {
    override fun onCreate() {
        super.onCreate()

        lifecycleScope.launch {
            while (true) {
                println("Service is running...")
                delay(5000) // 5초마다 실행
            }
        }
    }
}
  • LifecycleService를 사용하면 Activity처럼 lifecycleScope 사용 가능.
  • onDestroy()가 호출되면 코루틴이 자동으로 취소됨메모리 누수 방지.

📌 lifecycleScopeLifecycleService의 관계 정리

특징 일반 Service LifecycleService
lifecycleScope 사용 가능 여부 ❌ (불가능) ✅ (가능)
LifecycleOwner ❌ (아님) ✅ (맞음)
코루틴 자동 취소 ❌ (직접 관리해야 함) ✅ (자동 취소됨)
비동기 작업 수행 방식 GlobalScope 사용 (메모리 누수 위험) lifecycleScope 사용 (안전함)

즉, LifecycleService를 사용하면 lifecycleScope을 활용하여 안전하게 비동기 작업을 수행할 수 있음!

kotlin typeof 사용법법

You said:

kotlin에서 typeof 사용법

ChatGPT said:

Kotlin에서 typeof 사용법

Kotlin에는 typeof 연산자가 존재하지 않으며, 대신 ::class 또는 javaClass를 사용하여 타입을 확인할 수 있습니다.

✅ 1. ::class 사용 (KClass)

val number = 10
println(number::class) // 출력: class kotlin.Int
  • ::class를 사용하면 Kotlin의 KClass 객체를 얻을 수 있음.

✅ 2. javaClass 사용 (Class)

val text = "Hello"
println(text.javaClass) // 출력: class java.lang.String
  • javaClassJava의 Class 객체를 반환.

✅ 3. is 연산자 (instanceof 대체)

Kotlin에서 객체의 타입을 확인할 때 is 연산자를 사용합니다.

val data: Any = 42

if (data is Int) {
    println("data는 Int 타입입니다.") // 출력: data는 Int 타입입니다.
}
  • is 연산자는 런타임에서 타입을 체크하는 역할.

✅ 4. whenis 조합

fun checkType(value: Any) {
    when (value) {
        is Int -> println("정수입니다.")
        is String -> println("문자열입니다.")
        is Boolean -> println("Boolean 타입입니다.")
        else -> println("알 수 없는 타입입니다.")
    }
}

checkType(10)        // 정수입니다.
checkType("Kotlin")  // 문자열입니다.
checkType(true)      // Boolean 타입입니다.
  • whenis를 조합하면 타입별 로직을 쉽게 처리 가능.

✅ 5. 제네릭에서 타입 확인 (reified 키워드 사용)

Kotlin의 제네릭(Generic)은 타입 소거(type erasure)로 인해 런타임에서 타입을 확인할 수 없음.
그러나 inlinereified를 사용하면 제네릭 타입 정보를 유지할 수 있음.

inline fun <reified T> checkType(value: Any) {
    if (value is T) {
        println("값이 ${T::class.simpleName} 타입입니다.")
    } else {
        println("타입이 다릅니다.")
    }
}

checkType<Int>(42)       // 값이 Int 타입입니다.
checkType<String>(42)    // 타입이 다릅니다.
  • reified가 없으면 컴파일 시 T 타입 정보가 사라짐 → 런타임에서 타입 체크 불가능.
  • reified를 사용하면 T::class제네릭 타입을 유지한 채 타입 체크 가능.

✅ 6. KClassClass 차이

방식 반환 타입 특징
::class KClass<T> Kotlin 타입 시스템
javaClass Class<T> Java 클래스 객체
val number = 100

println(number::class)       // class kotlin.Int
println(number.javaClass)    // class java.lang.Integer

✅ 결론

  • is → 런타임에서 타입 체크 (is Int, is String)
  • ::classKClass 타입 확인 (value::class)
  • javaClassClass 타입 확인 (value.javaClass)
  • when + is → 여러 타입 분기 처리
  • 제네릭에서는 reified 필요T::class 사용 가능

Kotlin에서 typeof는 없지만, ::class, is, reified 등을 활용하면 동일한 기능을 구현할 수 있음!

collection 확인

You said:

변수가 collection인지 다른 것인지 kotlin에서 확인하는 방법 알려줘

ChatGPT said:

✅ Kotlin에서 변수가 Collection인지 확인하는 방법

Kotlin에서 변수가 Collection(리스트, 맵, 셋 등)인지 확인하려면 is 연산자 또는 isInstance()를 사용할 수 있습니다.

1. is 연산자로 확인

Kotlin에서는 is 키워드를 사용하여 특정 타입인지 확인할 수 있습니다.

fun checkCollection(obj: Any) {
    when (obj) {
        is Collection<*> -> println("이 변수는 Collection 입니다.")
        else -> println("이 변수는 Collection이 아닙니다.")
    }
}

val list = listOf(1, 2, 3)
val map = mapOf("A" to 1, "B" to 2)
val set = setOf(1, 2, 3)
val text = "Hello"

checkCollection(list)  // 출력: 이 변수는 Collection 입니다.
checkCollection(map)   // 출력: 이 변수는 Collection이 아닙니다.
checkCollection(set)   // 출력: 이 변수는 Collection 입니다.
checkCollection(text)  // 출력: 이 변수는 Collection이 아닙니다.

🔹 is Collection<*>List, Set모든 Collection 타입을 포함하지만, Map은 포함되지 않음.


2. Map인지도 확인하기

MapCollection의 하위 타입이 아니므로, 따로 검사해야 합니다.

fun checkType(obj: Any) {
    when (obj) {
        is List<*> -> println("이 변수는 List 입니다.")
        is Set<*> -> println("이 변수는 Set 입니다.")
        is Map<*, *> -> println("이 변수는 Map 입니다.")
        is Collection<*> -> println("이 변수는 Collection 입니다.")
        else -> println("이 변수는 Collection이 아닙니다.")
    }
}

val list = listOf(1, 2, 3)
val set = setOf(1, 2, 3)
val map = mapOf("A" to 1, "B" to 2)
val text = "Hello"

checkType(list)  // 출력: 이 변수는 List 입니다.
checkType(set)   // 출력: 이 변수는 Set 입니다.
checkType(map)   // 출력: 이 변수는 Map 입니다.
checkType(text)  // 출력: 이 변수는 Collection이 아닙니다.

🔹 MapCollection이 아니므로, 별도로 is Map<*, *>으로 체크해야 함.

3. isInstance() 사용

import kotlin.reflect.full.isInstance

fun main() {
    val list = listOf(1, 2, 3)

    if (Collection::class.isInstance(list)) {
        println("list는 Collection 입니다.") // 출력
    }
}

🔹 Collection::class.isInstance(obj)리플렉션을 사용하여 타입 체크.

🔥 결론

방법 Collection 확인 Map 확인
is Collection<*> ✅ 가능 ❌ 불가능
is List<*>, is Set<*> ✅ 가능 ❌ 불가능
is Map<*, *> ❌ 불가능 ✅ 가능
Collection::class.isInstance(obj) ✅ 가능 ❌ 불가능

is Collection<*>is Map<*, *>을 조합해서 사용하면 안전하게 확인 가능!

type 출력 방법법

You said:

일반적으로 변수의 타입이나 특징을 확인하고 print로 출력하는 코드를 알려줘

ChatGPT said:

✅ 변수의 타입이나 특징을 확인하고 print로 출력하는 코드

Kotlin에서는 ::class, javaClass, is 연산자 등을 사용하여 변수의 타입을 확인할 수 있습니다.


1️⃣ 기본적인 타입 확인 및 출력

fun printType(value: Any) {
    println("값: $value, 타입: ${value::class.simpleName}")
}

fun main() {
    printType(42)         // 값: 42, 타입: Int
    printType(3.14)       // 값: 3.14, 타입: Double
    printType("Hello")    // 값: Hello, 타입: String
    printType(true)       // 값: true, 타입: Boolean
}
  • value::class.simpleNameKotlin 타입 출력

2️⃣ 자세한 타입 정보 (javaClass)

fun printDetailedType(value: Any) {
    println("값: $value, Kotlin 타입: ${value::class}, Java 타입: ${value.javaClass}")
}

fun main() {
    printDetailedType(42)          // Kotlin 타입: class kotlin.Int, Java 타입: class java.lang.Integer
    printDetailedType("Hello")     // Kotlin 타입: class kotlin.String, Java 타입: class java.lang.String
    printDetailedType(listOf(1,2)) // Kotlin 타입: class kotlin.collections.ArrayList, Java 타입: class java.util.ArrayList
}
  • value.javaClassJava의 Class 정보 출력
  • value::classKotlin의 KClass 정보 출력

3️⃣ 변수가 Collection인지 확인

fun printCollectionType(value: Any) {
    when (value) {
        is List<*> -> println("List 타입: ${value::class.simpleName}, 크기: ${value.size}")
        is Set<*> -> println("Set 타입: ${value::class.simpleName}, 크기: ${value.size}")
        is Map<*, *> -> println("Map 타입: ${value::class.simpleName}, 크기: ${value.size}")
        is Collection<*> -> println("Collection 타입: ${value::class.simpleName}, 크기: ${value.size}")
        else -> println("이 변수는 Collection이 아닙니다.")
    }
}

fun main() {
    printCollectionType(listOf(1, 2, 3))  // List 타입: ArrayList, 크기: 3
    printCollectionType(setOf("A", "B"))  // Set 타입: LinkedHashSet, 크기: 2
    printCollectionType(mapOf(1 to "One", 2 to "Two"))  // Map 타입: LinkedHashMap, 크기: 2
    printCollectionType("Hello")  // 이 변수는 Collection이 아닙니다.
}
  • is List<*>, is Set<*>, is Map<*, *>각 컬렉션 타입을 구분
  • is Collection<*>모든 컬렉션(List, Set) 확인 가능 (Map 제외)

4️⃣ 변수가 null인지, 기본 타입인지 확인

fun printVariableInfo(value: Any?) {
    when {
        value == null -> println("이 변수는 null 입니다.")
        value is Number -> println("숫자 타입: ${value::class.simpleName}, 값: $value")
        value is String -> println("문자열 타입: ${value::class.simpleName}, 길이: ${value.length}")
        else -> println("기타 타입: ${value::class.simpleName}")
    }
}

fun main() {
    printVariableInfo(null)       // 이 변수는 null 입니다.
    printVariableInfo(123)        // 숫자 타입: Int, 값: 123
    printVariableInfo(3.14)       // 숫자 타입: Double, 값: 3.14
    printVariableInfo("Kotlin")   // 문자열 타입: String, 길이: 6
    printVariableInfo(true)       // 기타 타입: Boolean
}
  • value == null변수가 null인지 확인
  • is NumberInt, Double, Float 등을 포함한 숫자 타입 확인
  • is String문자열 타입 확인 및 길이 출력

5️⃣ 제네릭에서 reified를 사용하여 타입 확인

Kotlin에서는 일반적인 제네릭 함수에서는 T::class를 사용할 수 없지만, inline + reified를 사용하면 가능.

inline fun <reified T> printGenericType(value: T) {
    println("값: $value, 타입: ${T::class.simpleName}")
}

fun main() {
    printGenericType(42)       // 값: 42, 타입: Int
    printGenericType("Hello")  // 값: Hello, 타입: String
}
  • reified를 사용하면 제네릭 타입 정보를 유지하여 런타임에서 T::class.simpleName 사용 가능.

✅ 결론

기능 사용 방법 예제
기본 타입 확인 value::class.simpleName "Int"
Java 타입 확인 value.javaClass "java.lang.Integer"
컬렉션인지 확인 is Collection<*> true or false
null 체크 포함 value == null "null"
제네릭 타입 확인 inline fun <reified T> T::class.simpleName

is, ::class, javaClass 등을 조합하여 변수가 어떤 타입인지 쉽게 확인 가능!

람다식 기반 스코프 함수 호출

You said:

kotlin에서 다음 코드의 문법에 대해서 상세히 설명해줘.

distanceInKm.value.let { distance ->
}
ChatGPT said:

해당 코드의 문법을 상세히 설명해 줄게요.

1. distanceInKm.value

이 표현식은 distanceInKm라는 변수가 객체 (예: LiveData, MutableState, StateFlow 등) 이고, 해당 객체가 value라는 프로퍼티를 가지고 있다고 가정합니다.

예를 들어 MutableLiveData<Int> 타입이라면:

val distanceInKm = MutableLiveData<Int>()

여기서 distanceInKm.value를 호출하면 현재 저장된 값을 가져옵니다.

2. let 함수

letKotlin의 표준 확장 함수 (scope function) 중 하나입니다.
주어진 람다 함수 안에서 it 또는 원하는 이름의 변수로 현재 값을 사용할 수 있습니다.

let의 주요 특징:

  • null이 아닌 값에 대해서만 실행 가능 (?.let을 사용하면 안전하게 호출 가능)
  • 람다 블록 내부에서 전달된 값을 it 또는 지정한 이름으로 참조 가능
  • 블록 내부에서 특정 연산을 수행한 후, 마지막 표현식의 값을 반환 (하지만 let { } 안에 반환값이 없으면 Unit 반환)

예제:

val distanceInKm = 10
distanceInKm.let { distance ->
    println("Distance: $distance km")
}

출력:

Distance: 10 km

여기서 let 내부의 distancedistanceInKm의 값을 가리킵니다.

3. distanceInKm.value.let { distance -> ... } 의 동작

만약 distanceInKmLiveData<Int>라고 가정하면:

val distanceInKm = MutableLiveData<Int>(10)
distanceInKm.value?.let { distance ->
    println("Distance: $distance km")
}

이 코드의 동작을 설명하면:

  1. distanceInKm.value 값을 가져온다.
  2. 값이 null이 아니라면, let 블록을 실행한다.
  3. distance라는 이름으로 값을 람다 내부에서 사용한다.
  4. 현재 println("Distance: $distance km")을 실행한다.

만약 valuenull이면 let 블록은 실행되지 않습니다.

4. let을 활용한 실용적인 사용 예제

(1) null 안전한 호출 (?.let)

val distanceInKm: Int? = null
distanceInKm?.let { distance ->
    println("Distance: $distance km") // 실행되지 않음
}
  • distanceInKmnull이면 let 내부 코드가 실행되지 않음.

(2) 데이터 변환 후 처리

val distanceInKm = 10
val distanceInMiles = distanceInKm.let { it * 0.621371 }
println("Distance in miles: $distanceInMiles")

출력:

Distance in miles: 6.21371
  • let을 활용하여 distanceInKm 값을 마일 단위로 변환 후 저장.

(3) 여러 프로퍼티를 조합하여 사용

data class Distance(val km: Int)
val distance = Distance(15)

distance.km.let { km ->
    println("Distance: $km km")
}

출력:

Distance: 15 km

5. 결론

distanceInKm.value.let { distance -> ... } 코드의 역할:

  • distanceInKm.valuenull이 아니라면 let 블록 실행
  • let 내부에서 distance 변수로 value 값을 안전하게 사용 가능
  • valuenull일 경우 블록이 실행되지 않음 (이를 이용해 null 체크 없이 안전한 코드 작성 가능)

let을 사용하면 좋은 경우:

  • null 체크 없이 안전한 호출을 원할 때 (?.let)
  • 값 변환 후 처리하고 싶을 때
  • 객체를 전달받아 임시 변수를 만들어 가독성을 높일 때

이해가 안 가는 부분이 있으면 추가로 설명해줄게!

문제 정의

Streaming은 서버에서 동영상을 가져와서 단말에서 재생하는 기능이다. 컨텐츠가 서버 측에 있기 때문에 사용자에게 다양한 경험을 제공하기 어렵다. YouTube가 Streaming을 활용하는 대표적인 서비스이다.

YouTube는 아래 그림과 같이 Thumbnail을 보여 주면서 Seek을 하는 기능을 제공한다. 이러한 서비스는 어떻게 구현하는가? 실재 구현까지는 안해보더라도 어떠한 방법을 활용하는지 알아보자.

첫 번째 Prompting

"YouTube의 영상에서 아래 영상 thumbnail을 보여 주면서 seek을 하는 기능을 구현하려고 해. 우리 서버는 HLS를 지원해. Client는 Android에서 동작하는 앱이다. 이 부분을 유사하게 구현하려고 하면 어떻게 해야할지 가이드 해줘."

제공 답변

기본 개념 정리

YouTube에서 구현한 썸네일 프리뷰는 사용자가 seek bar를 움직일 때 해당 시점의 영상을 정적인 이미지로 보여주는 기능입니다. 이를 위해 필요한 요소는 다음과 같습니다:

  • 각 시점(예: 매 5초)의 썸네일 이미지
  • 썸네일들의 인덱스 정보 (타임코드 → 썸네일 매핑)
  • UI에서 시킹 중일 때 보여줄 썸네일 뷰

서버 측 구현 (HLS 기반)

썸네일 생성

  • ffmpeg을 사용해 주기적인 썸네일 이미지 (예: 1초, 5초 간격) 를 생성할 수 있습니다.
  • 개별 이미지로 저장하거나, YouTube처럼 sprite 이미지로 만들어 저장합니다. (하나의 큰 이미지에 여러 프레임을 배치)
ffmpeg -i input.mp4 -vf fps=1,scale=160:-1 thumbnail_%04d.jpg

또는 sprite 형태:

ffmpeg -i input.mp4 -vf "fps=1,scale=160:-1,tile=10x10" sprite.jpg

WebVTT or JSON으로 인덱스 매핑

  • YouTube는 WebVTT 파일로 썸네일 위치를 설명합니다.
    예: thumbnails.vtt
WEBVTT  00:00.000 --> 00:05.000 sprite.jpg#xywh=0,0,160,90  00:05.000 --> 00:10.000 sprite.jpg#xywh=160,0,160,90

또는 JSON 예시:

{   "0": { "url": "sprite.jpg", "x": 0, "y": 0, "w": 160, "h": 90 },   "5": { "url": "sprite.jpg", "x": 160, "y": 0, "w": 160, "h": 90 } }

서버는 썸네일 이미지 및 인덱스 파일(JSON 또는 VTT)을 static으로 서비스합니다.

Android Client 측 구현

SeekBar 커스터마이징

  • SeekBar.OnSeekBarChangeListener로 사용자의 seek 위치를 감지하고,
  • overlay UI에 썸네일 이미지를 표시합니다.

썸네일 표시 UI

  • FrameLayout 위에 ImageView를 띄워서 seek 중일 때 표시
  • 썸네일 좌표(x, y, width, height)를 통해 sprite 이미지에서 해당 부분만 crop 표시
    • Glide 혹은 Picasso로 sprite 이미지를 로드한 뒤 BitmapRegionDecoder 사용

VTT 또는 JSON 파싱

  • VTT 파일을 다운로드 받아 각 타임코드 → xywh 정보를 파싱하거나,
  • JSON 파일을 다운로드 후 Map 형태로 로딩

전체 동작 흐름

  1. 앱 실행 시 영상 URL과 함께 썸네일 sprite 이미지와 인덱스 파일(VTT 또는 JSON)도 다운로드
  2. 사용자가 seekBar를 움직이면 현재 seek 위치 기반으로 보여줄 썸네일 이미지 좌표 계산
  3. sprite 이미지에서 해당 영역을 잘라서 썸네일 이미지로 표시

기술 스택 요약

컴포넌트 기술
썸네일 생성 ffmpeg
썸네일 인덱스 WebVTT 또는 JSON
클라이언트 이미지 처리 BitmapRegionDecoder, Glide, CustomView
통신 OkHttp, Retrofit 등 사용해 JSON/VTT 다운로드

참고 자료

 

문제 정의

운전과 같이 사용자가 휴대폰을 사용하지 말아야 하는 상황에서 사용자가 휴대폰을 사용하는 내역을 파악하는 기능을 개발하고자 하는 필요가 있었다. 그래서, 다음과 같은 Prompt로 가능한 방법에 대해서 제안을 해달라고 요청했다.

"너는 pytorch 및 tensorflow의 전문가이고, 동영상 처리에 대한 전문가야. Android에 대해서도 잘 알고 있는 전문가야. 휴대폰의 사용자가 휴대폰 사용하는 동안 어떤 어플리케이션을 사용하고 있는지 알아 내는 모듈을 개발하려고해. 이를 알아내는 방법을 여러가지 제안해줘"

이에 대해서 다음 사항들을 제안했다.

  1. Accessibility Services 활용
  2. UsageStatsManager 활용
  3. Foreground Service 및 Activity Recognition API
  4. Logcat 활용 (루팅된 기기)
  5. Screen Overlay 탐지 (Android 10 이하)
  6. Custom System-level API 개발 (OEM 권한 필요)
  7. ML 기반 비디오/스크린 분석 (실험적)

특히, 다음 제안과 권장 사항도 제공받았다.

  • 보안 및 개인정보 보호 우선: 민감한 정보를 다루는 작업이므로 사용자 동의를 확실히 받는 것이 중요합니다.
  • 기술적 가능성 검토: Android 버전, 권한 정책, 배터리 소모 등을 면밀히 분석하세요.
  • 효율적인 구현: UsageStatsManager와 Accessibility Service의 조합을 1차적으로 추천합니다.

초기 Prompting

제안 받은 데로, UsageStatsManager를 사용하려고 했고, 조금 더 쉽게 접근하기 위해서 아래 Prompting으로 시작했다. 특히, 우리 협력 팀 중 하나가 유사한 기능을 UsageStatsManager를 사용하여 구현하였다.

 

"너는 android application 개발자야. 다음 요구 사항을 만족하는 application을 만들어줘. 추가적으로 필요한 정보가 있다면, 확인하고 제안해줘. 프로그램을 작성하는 순서를 상세히 설명해줘.

  1. MainActivity를 가지고 있어
  2. LifecycleService를 가지고 있어. MainActivity에서 이 Service를 구동해
  3. MainActivity에는 Start 버튼을 가지고 있어. 이 버튼을 클릭하면, Service 동작 시간을 측정 시작해. 그리고, Start 버튼이 Stop 버튼으로 변경돼.
  4. MainActivity의 Stop 버튼을 클릭하면, 휴대폰에서 사용자가 다른 어플리케이션을 사용한 내용을 정리해서 알려주는 기능을 가지고 있어. 이 부분은 UsageStatsManager에서 사용 이력을 확인할 수 있어."

제공받은 코드로 테스트를 했지만, Service로 구동시키는 것이 쉽지 않아, MainActivity에서 버튼으로 시작하고 Stop으로 마무리 하도록 했다.

추가 진행

"UsageStatsHelper의 getUsageStats의 기능을 개선해줘. MainActivity에서 Start 버턴을 누른 시간 부터 Stop 버튼 누른 시간 사이에 사용된 앱에 대해서 정보를 출력해줘. 사용시간이 0 이상인 package 정보만 출력해줘. 특정 package의 경우는 제외할 수 있도록 해줘."

UsageStatsHelper.kt 을 다음과 같이 받았다.

import android.app.usage.UsageStats
import android.app.usage.UsageStatsManager
import android.content.Context
import android.content.pm.PackageManager
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.*

object UsageStatsHelper {

    // 특정 패키지를 제외할 수 있도록 리스트를 설정
    private val excludedPackages = setOf(
       "com.android.systemui" // 시스템 UI는 보통 제외하는 것이 좋음
    )

    fun getUsageStats(context: Context, startTime: Long, endTime: Long): String {
        val usageStatsManager =
            context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE) as UsageStatsManager

        val usageStatsList: List<UsageStats> = usageStatsManager.queryUsageStats(
            UsageStatsManager.INTERVAL_BEST, startTime, endTime
        )

        if (usageStatsList.isEmpty()) {
            return "사용 기록 없음. 권한이 필요할 수 있습니다."
        }

        val packageManager = context.packageManager
        val sdf = SimpleDateFormat("HH:mm:ss", Locale.getDefault())
        val result = StringBuilder()

        // 사용 시간이 0보다 크고 제외 대상이 아닌 앱만 필터링
        val filteredStats = usageStatsList
            .filter { it.totalTimeInForeground > 0 && it.packageName !in excludedPackages }
            .sortedByDescending { it.totalTimeInForeground } // 가장 많이 사용한 앱 순으로 정렬

        if (filteredStats.isEmpty()) {
            return "해당 시간 동안 사용된 앱이 없습니다."
        }

        filteredStats.forEach { stat ->
            val packageName = stat.packageName
            val appName = getAppName(packageManager, packageName)
            val lastUsed = sdf.format(Date(stat.lastTimeUsed))
            val totalTime = formatTime(stat.totalTimeInForeground)

            result.append("$appName ($packageName) 사용 시간: $totalTime (마지막 사용: $lastUsed)\n")
        }

        return result.toString()
    }

    // 패키지명으로부터 앱 이름을 가져오는 함수
    private fun getAppName(packageManager: PackageManager, packageName: String): String {
        return try {
            val applicationInfo = packageManager.getApplicationInfo(packageName, 0)
            packageManager.getApplicationLabel(applicationInfo).toString()
        } catch (e: PackageManager.NameNotFoundException) {
            packageName // 앱 이름을 가져오지 못하면 패키지명 반환
        }
    }

    // 밀리초 단위를 "시간:분:초" 형식으로 변환하는 함수
    private fun formatTime(milliseconds: Long): String {
        val seconds = milliseconds / 1000
        val hours = seconds / 3600
        val minutes = (seconds % 3600) / 60
        val remainingSeconds = seconds % 60

        return String.format("%02d:%02d:%02d", hours, minutes, remainingSeconds)
    }
}

실재로 App 사용된 시간 파악

여러가지 테스트를 하고 알게된 것도 많았다. 가장 중요한 이슈는 우리가 파악하고자 하는 기간 동안에 실재로 app이 사용된 duration보다 더 길게 나오는 이슈가 있었다.

"startTime과 endTime의 duration보다 실재 사용한 duration이 더 길게 나오는 것으로 보여. 위의 queryUsageStats의 lastUsedTime을 이용해서 startTime과 endTime 사이 사용된 앱을 찾아내줘. 그리고, 다른 방법으로 startTime과 endTime 사이에서 실재로 app이 사용된 시간을 파악해서 출력할 수 있도록 getUsageStats 함수를 업데이트 해줘."

import android.app.usage.UsageStats
import android.app.usage.UsageStatsManager
import android.content.Context
import android.content.pm.PackageManager
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.*

object UsageStatsHelper {

    // 특정 패키지를 제외할 수 있도록 리스트 설정
    private val excludedPackages = setOf(
       "com.android.systemui" // 시스템 UI 제외
    )

    fun getUsageStats(context: Context, startTime: Long, endTime: Long): String {
        val usageStatsManager =
            context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE) as UsageStatsManager

        val usageStatsList: List<UsageStats> = usageStatsManager.queryUsageStats(
            UsageStatsManager.INTERVAL_BEST, startTime, endTime
        )

        if (usageStatsList.isEmpty()) {
            return "사용 기록 없음. (데이터가 업데이트되지 않았을 수 있음)"
        }

        val packageManager = context.packageManager
        val sdf = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.getDefault())
        val result = StringBuilder()

        // ✅ `lastTimeUsed`를 기반으로 `startTime ~ endTime` 사이에 실제 사용된 앱만 필터링
        val filteredStats = usageStatsList.filter { 
            it.totalTimeInForeground > 0 &&
            it.lastTimeUsed in startTime..endTime &&  // 마지막 사용 시간이 startTime ~ endTime 사이에 있어야 함
            it.packageName !in excludedPackages
        }.sortedByDescending { it.totalTimeInForeground } // 가장 많이 사용한 앱 순으로 정렬

        if (filteredStats.isEmpty()) {
            return "해당 시간 동안 사용된 앱이 없습니다."
        }

        filteredStats.forEach { stat ->
            val packageName = stat.packageName
            val appName = getAppName(packageManager, packageName)
            val lastUsed = sdf.format(Date(stat.lastTimeUsed))

            // ✅ 실재로 `startTime ~ endTime` 사이에서 사용된 시간을 계산
            val actualUsageTime = calculateActualUsageTime(stat, startTime, endTime)
            val formattedTime = formatTime(actualUsageTime)

            result.append("$appName ($packageName) 사용 시간: $formattedTime (마지막 사용: $lastUsed)\n")
        }

        return result.toString()
    }

    // ✅ 앱이 `startTime ~ endTime` 사이에서 실재로 사용된 시간을 계산하는 함수
    private fun calculateActualUsageTime(stat: UsageStats, startTime: Long, endTime: Long): Long {
        val lastUsed = stat.lastTimeUsed
        val totalTime = stat.totalTimeInForeground

        // ✅ `lastTimeUsed`가 `startTime ~ endTime`에 포함된 경우
        return if (lastUsed in startTime..endTime) {
            // 앱이 `startTime` 이전부터 실행 중이었다면 `startTime`부터 사용 시간 계산
            val adjustedStartTime = maxOf(startTime, lastUsed - totalTime)
            val adjustedEndTime = minOf(endTime, lastUsed)
            adjustedEndTime - adjustedStartTime
        } else {
            0L // 사용되지 않은 경우 0 반환
        }
    }

    // 패키지명으로부터 앱 이름을 가져오는 함수
    private fun getAppName(packageManager: PackageManager, packageName: String): String {
        return try {
            val applicationInfo = packageManager.getApplicationInfo(packageName, 0)
            packageManager.getApplicationLabel(applicationInfo).toString()
        } catch (e: PackageManager.NameNotFoundException) {
            packageName // 앱 이름을 가져오지 못하면 패키지명 반환
        }
    }

    // 밀리초 단위를 "시간:분:초" 형식으로 변환하는 함수
    private fun formatTime(milliseconds: Long): String {
        val seconds = milliseconds / 1000
        val hours = seconds / 3600
        val minutes = (seconds % 3600) / 60
        val remainingSeconds = seconds % 60

        return String.format("%02d:%02d:%02d", hours, minutes, remainingSeconds)
    }
}

두 번째 개선

"calculateActualUsageTime을 UsageStatsManager.queryEvents(startTime, endTime)를 사용하여 앱의 실행 이벤트(ACTIVITY_RESUMED, ACTIVITY_PAUSED)를 추적해서 계산해줘."

import android.app.usage.UsageEvents
import android.app.usage.UsageStats
import android.app.usage.UsageStatsManager
import android.content.Context
import android.content.pm.PackageManager
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.*

object UsageStatsHelper {

    // 특정 패키지를 제외할 수 있도록 리스트 설정
    private val excludedPackages = setOf(
       "com.android.systemui" // 시스템 UI 제외
    )

    fun getUsageStats(context: Context, startTime: Long, endTime: Long): String {
        val usageStatsManager =
            context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE) as UsageStatsManager

        val usageStatsList: List<UsageStats> = usageStatsManager.queryUsageStats(
            UsageStatsManager.INTERVAL_BEST, startTime, endTime
        )

        if (usageStatsList.isEmpty()) {
            return "사용 기록 없음. (데이터가 업데이트되지 않았을 수 있음)"
        }

        val packageManager = context.packageManager
        val sdf = SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.getDefault())
        val result = StringBuilder()

        // ✅ `lastTimeUsed`를 기반으로 `startTime ~ endTime` 사이에 실제 사용된 앱만 필터링
        val filteredStats = usageStatsList.filter { 
            it.totalTimeInForeground > 0 &&
            it.lastTimeUsed in startTime..endTime &&  // 마지막 사용 시간이 startTime ~ endTime 사이에 있어야 함
            it.packageName !in excludedPackages
        }.sortedByDescending { it.totalTimeInForeground } // 가장 많이 사용한 앱 순으로 정렬

        if (filteredStats.isEmpty()) {
            return "해당 시간 동안 사용된 앱이 없습니다."
        }

        filteredStats.forEach { stat ->
            val packageName = stat.packageName
            val appName = getAppName(packageManager, packageName)
            val lastUsed = sdf.format(Date(stat.lastTimeUsed))

            // ✅ `queryEvents()`를 사용하여 실제 사용된 시간을 계산
            val actualUsageTime = calculateActualUsageTime(context, packageName, startTime, endTime)
            val formattedTime = formatTime(actualUsageTime)

            result.append("$appName ($packageName) 사용 시간: $formattedTime (마지막 사용: $lastUsed)\n")
        }

        return result.toString()
    }

    // ✅ `queryEvents()`를 사용하여 앱의 실행 이벤트 추적
    private fun calculateActualUsageTime(context: Context, packageName: String, startTime: Long, endTime: Long): Long {
        val usageStatsManager =
            context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE) as UsageStatsManager

        val events = usageStatsManager.queryEvents(startTime, endTime)
        val event = UsageEvents.Event()

        var totalUsageTime = 0L
        var lastResumedTime: Long? = null

        // 이벤트 스트림을 읽어가면서 ACTIVITY_RESUMED 및 ACTIVITY_PAUSED를 분석
        while (events.hasNextEvent()) {
            events.getNextEvent(event)

            if (event.packageName == packageName) {
                when (event.eventType) {
                    UsageEvents.Event.ACTIVITY_RESUMED -> {
                        lastResumedTime = event.timeStamp
                    }
                    UsageEvents.Event.ACTIVITY_PAUSED -> {
                        if (lastResumedTime != null) {
                            val usageDuration = event.timeStamp - lastResumedTime
                            if (usageDuration > 0) {
                                totalUsageTime += usageDuration
                            }
                        }
                        lastResumedTime = null
                    }
                }
            }
        }

        return totalUsageTime
    }

    // 패키지명으로부터 앱 이름을 가져오는 함수
    private fun getAppName(packageManager: PackageManager, packageName: String): String {
        return try {
            val applicationInfo = packageManager.getApplicationInfo(packageName, 0)
            packageManager.getApplicationLabel(applicationInfo).toString()
        } catch (e: PackageManager.NameNotFoundException) {
            packageName // 앱 이름을 가져오지 못하면 패키지명 반환
        }
    }

    // 밀리초 단위를 "시간:분:초" 형식으로 변환하는 함수
    private fun formatTime(milliseconds: Long): String {
        val seconds = milliseconds / 1000
        val hours = seconds / 3600
        val minutes = (seconds % 3600) / 60
        val remainingSeconds = seconds % 60

        return String.format("%02d:%02d:%02d", hours, minutes, remainingSeconds)
    }
}

결과의 포맷 정리

사용한 앱들의 정리를 위해서 Map형태로 정리하기로 하였다.

"Application 사용시간을 확인할 때, getUsageStats의 결과 물로 application 이름, package 이름 그리고 각 앱의 사용 시작, 사용 끝 시간을 포함하는 Map형태로 반환되도록 구성해줘."

import android.app.usage.UsageEvents
import android.app.usage.UsageStatsManager
import android.content.Context
import android.content.pm.PackageManager
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.*

object UsageStatsHelper {

    // 특정 패키지를 제외할 수 있도록 리스트 설정
    private val excludedPackages = setOf(
       "com.android.systemui" // 시스템 UI 제외
    )

    /**
     * 📌 사용된 애플리케이션 정보를 반환하는 함수
     * @return Map<String, List<Pair<Long, Long>>>
     * - Key: 앱 이름 (패키지 이름 포함)
     * - Value: (사용 시작 시간, 사용 종료 시간) 리스트
     */
    fun getUsageStats(context: Context, startTime: Long, endTime: Long): Map<String, List<Pair<Long, Long>>> {
        val usageStatsManager =
            context.getSystemService(Context.USAGE_STATS_SERVICE) as UsageStatsManager

        val packageManager = context.packageManager
        val result = mutableMapOf<String, MutableList<Pair<Long, Long>>>()

        // ✅ `queryEvents()`를 사용하여 ACTIVITY_RESUMED 및 ACTIVITY_PAUSED 추적
        val usageEvents = usageStatsManager.queryEvents(startTime, endTime)
        val event = UsageEvents.Event()

        val activeApps = mutableMapOf<String, Long>() // 현재 실행 중인 앱 저장

        while (usageEvents.hasNextEvent()) {
            usageEvents.getNextEvent(event)

            val packageName = event.packageName
            if (packageName in excludedPackages) continue // 제외할 패키지 필터링

            val appName = getAppName(packageManager, packageName)

            when (event.eventType) {
                UsageEvents.Event.ACTIVITY_RESUMED -> {
                    activeApps[packageName] = event.timeStamp // 사용 시작 시간 저장
                }
                UsageEvents.Event.ACTIVITY_PAUSED -> {
                    val startTimestamp = activeApps.remove(packageName) ?: continue // 시작 시간이 없으면 패스
                    val endTimestamp = event.timeStamp
                    result.getOrPut("$appName ($packageName)") { mutableListOf() }
                        .add(Pair(startTimestamp, endTimestamp)) // 시작, 종료 시간 저장
                }
            }
        }

        return result
    }

    // 패키지명으로부터 앱 이름을 가져오는 함수
    private fun getAppName(packageManager: PackageManager, packageName: String): String {
        return try {
            val applicationInfo = packageManager.getApplicationInfo(packageName, 0)
            packageManager.getApplicationLabel(applicationInfo).toString()
        } catch (e: PackageManager.NameNotFoundException) {
            packageName // 앱 이름을 가져오지 못하면 패키지명 반환
        }
    }
}

마무리 하며...

이전에도 설명했듯이, 진행하면서 학습이 발생하기 때문에 여러 iteration을 돌리는 것이 중요하다는 것을 다시금 깨닫게 된다. 중간에 다른 인터페이스도 사용해보고, 테스트하면서 알게된 부분을 가지고 계속 개선하면서 현재까지 결과를 얻었다. 이 코드를 가지고 팀원들에게 피드백을 받으면서 진행하는 것이 필요한 부분이다.

들어가며

최근 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 도구들이 보편화되면서, 이를 학습에 활용하는 것에 대한 우려의 목소리도 함께 커지고 있다. “AI가 대신 글을 써주면, 학생들이 스스로 사고하고 표현할 기회를 잃는 것 아니냐”는 걱정이다. 일예로, LLM 분야의 대가인 제프리 힌튼은, 앞으로는 많은 지식 노동이 대체될 수 있으며 배관공(Plumber)과 같은 수작업 직업이 더 나은 선택이 될 수 있다고 경고하기도 했다.

 

하지만 나는 이 우려가, 마치 자동차와 비행기가 등장했을 때 “사람들이 걷지 않아 건강을 해칠 것”이라고 걱정하던 상황과 닮아 있다고 생각한다. 그 이후에도 우리는 여전히 걷고, 달리고, 운동하며 몸을 단련해왔다. 중요한 것은 도구의 유무가 아니라, 도구를 어떻게 사용하는가이다.

나의 활용 방식

AI를 활용하는 방식에는 여러 스펙트럼이 존재한다. 그 중 두 가지 대표적인 활용 방식이 자주 떠오른다. 하나는 아이언맨과 자비스, 다른 하나는 프로도와 간달프 의 관계이다.

 

아이언맨은 자신이 잘 아는 기술과 전투의 세계에서 자비스의 도움을 받아 더 빠르고, 더 효율적으로 문제를 해결한다. 자비스는 아이언맨을 대신해 사고하지 않는다. 대신 반복적인 작업을 덜어주고, 그의 아이디어를 구현하는 데 필요한 실현 가능성과 속도를 높여준다. 이 과정 속에서도 아이언맨은 계속해서 학습하고 성장한다. AI는 내 사고력을 대체하는 것이 아니라, 내 역량을 증폭하는 파트너다. 이와 관련해 박태웅 한빛미디어 의장도 최근 LLM은 ‘증폭기(amplifier)’와 같은 존재라고 언급한 바 있다. 이 말에 깊이 공감한다.

 

반면, 프로도의 여정은 더 탐험에 가깝다. 그는 낯선 세계로 떠나며, 어떤 위험과 교훈이 기다리는지 알지 못한다. 이때 간달프는 모든 것을 대신해주는 존재가 아니라, 방향을 제시하고 조언을 건네며 프로도가 스스로 성장할 수 있도록 돕는다.
이는 내가 아직 익숙하지 않은 도메인에서 AI의 도움을 받으며 시행착오를 겪고 배워가는 모습과 닮아 있다.

개발 영역에서는 이러한 두 가지 접근이 “Vibe Coding”이라는 흐름 속에 잘 드러난다. 익숙한 도메인에서는 LLM과 협업하여 더 빠르게 프로토타입을 만들고, 반복 실험과 피드백을 통해 인사이트를 얻는다. 낯선 기술을 다룰 때는, AI가 멘토이자 실험 파트너가 되어 나의 몰입과 탐험을 도와준다.

 

이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 “Vibe”, 즉 몰입과 호기심이다. 일이 너무 쉬우면 흥미를 잃고, 너무 어렵다면 지치고 포기하게 된다. 그래서 탐험할 때는 단계별(iterative)로 도전 과제를 나누고, 적절한 난이도를 유지하는 것이 핵심이다. 또한, AI가 생성한 결과를 그저 수동적으로 받아들이는 데 그쳐선 안 된다. 예를 들어, Cursor 같은 도구를 활용해 코드를 실행해보고 에러를 분석하거나, 내가 이해한 방식대로 코드를 수정해 다시 피드백을 주는 과정이 중요하다. 피드백을 주고받는 상호작용 속에서 비로소 진짜 학습이 일어난다.

맺으며

AI 시대의 학습은 ‘무기력하게 도움을 받는 것’이 아니다. 강력한 도구와 협업하면서 몰입하는 경험이다. 자비스처럼 효율을 높이거나, 간달프처럼 새로운 세계로 이끌려 가며 우리는 더 나은 배움을 할 수 있다. 중요한 것은, 그 안에 나의 호기심, 열정, 주도권이 살아 있느냐이다.

 

변화는 빠르다. 이러한 때에 불안함을 느끼지 않는 사람이 얼마나 될까? 하지만 AI를 두려워하기보다, 내 성장의 증폭기로 삼을 수 있다면 그것은 결코 위협이 아닌 기회가 될 것이다. 머리 속으로 되내어 보자. "이거 흥미로운데?"

문제 정의

내가 가지고 있는 Synology NAS에서 서버 처럼 news를 요약해서 정리하는 것을 만들고 싶었다. Discord와 연동도 좋지만, Obsidian을 개인 지식 관리로 쓰고 있고 이 Obsidian의 저장소를 OneDrive로 하고 있어서 이 부분을 활용하고 싶었다.

"Synology NAS에서 매일 아침에 news crawling을 해서, markdown file로 특정 폴더 파일에 요약 정보 및 링크를 요약해서 저장하는 기능을 넣고 싶어. 어떻게 구성할지 몇가지 방법을 제안해줘."

우선 방안에 대해서 알고 싶어서 위와 같이 Prompting을 하였다. 그리고, 제안한 방법들의 요약을 정리해 보면 다음과 같다.

  1. Synology Task Scheduler + Python 스크립트
  2. Docker 컨테이너 활용
  3. Crawlab 활용 (Docker 기반 크롤링 플랫폼)
  4. Obsidian 플러그인 활용

2번 3번은 알고 있는 지식이 거의 없어서 난이도가 높았다. 4번은 자세히 읽었을 때에는 Synology로 하는 방법이 아니었다. 1번이 requests, BeautifulSoup, markdownify와 같은 들어 본적이 있는 python package를 사용하는 방법이지 시도해보기로 했다.

처음 코드 생성

다음과 같은 Prompting으로 첫 코드를 얻었다.

"방법 1에서 Ptyno 스크립트 실행하는 방법을 detail하게 설명해줘. 어떤 python script를 사용해야 하는지 알려주고, 실재로 Synology에서 python script 테스트 하는 방법도 알려줘. 그리고, Task Scheduler에 해당 script 등록하고 테스트해 보는 방법도 상세하게 알려줘."

생성해준 코드를 적용하기 위한 환경 설정도 물어 보면서, pip라든과 관련된 package를 설치하고 테스트를 했다. 한번에 동작하지 않았다. 처음 제공한 파일들은 관련된 method만 제공하고 실제로 그 method를 호출하는 main 코드가 없어서 추가 요청을 했다.

디버깅

추가적인 동작확인을 위해서 다음과 같이 Prompting을 추가로 진행했다.

"위에서 이야기 한데로 스크립트를 실행했지만, 결과물은 나오지 않았어. 예를 들어 naver의 경우에도 링크를 만들어서 browser에서 열어 보면 결과물도 잘 나왔어. 하지만, 추출된 뉴스는 하나도 없는데 어떻게 디버깅을 할지 알려줘."

관련해서 중간 생성하는 debugging용 html 파일을 저장하게 했다. 이 html을 넣으면서 naver, daum, google의 분석을 하는 것을 디버깅했다. daum은 뉴스를 추출하지 못했고, naver는 링크를 잘 가져오지만 역시 dynamic이어서 요약까지 잘 하지 못했다. 그래도, google은 잘 처리해 주어서 최종 코드를 얻을 수 있었다.

최종 코드

지금까지 정리된 코드를 다음과 같이 얻었다.

# news_summary.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from openai import OpenAI
from datetime import datetime
import os

# 전역 디버그 설정
DEBUG_MODE = False
DEBUG_PATH = "/volume2/backups/scripts/debug/"

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}

def get_naver_news(query, max_results=3):
    url = f"https://search.naver.com/search.naver?where=news&query={query}"
    res = requests.get(url, headers=headers)

    # 디버깅 HTML 저장
    if DEBUG_MODE:
        with open(f"{DEBUG_PATH}naver_debug.html", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(res.text)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    items = soup.select('a[href^="https://n.news.naver.com/"]')[:max_results]
    
    # 디버깅 뉴스 갯수 출력
    if DEBUG_MODE:
        print(f"[NAVER] 뉴스 개수: {len(items)}")
    return [(a.text.strip(), a['href']) for a in items]

def get_google_news(query, max_results=3):
    url = f"https://news.google.com/search?q={query}&hl=ko&gl=KR&ceid=KR:ko"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                      "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                      "Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36"
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)

    # DEBUG 모드 설정
    if DEBUG_MODE:
        with open(os.path.join(DEBUG_PATH, "google_debug.html"), "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(res.text)
    soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
    items = soup.select("a.JtKRv")[:max_results]
    news_list = []
    for a in items:
        title = a.text.strip()
        href = a.get("href", "")
        # 상대경로를 절대경로로 변경
        if href.startswith("./"):
            href = "https://news.google.com" + href[1:]
        news_list.append((title, href))
    if DEBUG_MODE:
        print(f"[Google] 뉴스 개수: {len(news_list)}")
    return news_list

def fetch_article_content(url):
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        paragraphs = soup.select('article p')
        text = '\n'.join([p.text.strip() for p in paragraphs if p.text.strip()])
        return text[:1000]
    except Exception as e:
        return f"(본문 수집 실패: {e})"

def fetch_naver_article_content(url):
    try:
        headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)',
            'Referer': 'https://www.naver.com'
        }
        res = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        article = soup.select_one('article')
        if article:
            paragraphs = article.find_all(['p', 'div'])
            text = '\n'.join([p.get_text(strip=True) for p in paragraphs if p.get_text(strip=True)])
            return text[:2000]
        else:
            return "(기사 본문을 찾을 수 없음)"
    except Exception as e:
        return f"(본문 수집 실패: {e})"

def summarize_with_gpt(title, url):
    client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY") or "YOUR KEY")
    if "n.news.naver.com" in url:
        content = fetch_naver_article_content(url)
        prompt = f"다음은 뉴스 기사입니다. 기사의 제목을 첫 줄에 포함해주세요. 그리고, 핵심 내용을 3줄 이내로 요약해 주세요.\n\n제목: {title}\n본문:\n{content}"
    else:
        content = fetch_article_content(url)
        prompt = f"다음은 뉴스 기사입니다. 핵심 내용을 3줄 이내로 요약해 주세요:\n\n제목: {title}\n내용: {content}"
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return response.choices[0].message.content.strip()
    except Exception as e:
        return f"(요약 실패: {e})"

def run_news_summary(query):
    result = {"네이버": [], "구글": []}
    for portal, func in [("네이버", get_naver_news), ("구글", get_google_news)]:
        try:
            for title, url in func(query):
                summary = summarize_with_gpt(title, url)
                result[portal].append((title, url, summary))
        except Exception as e:
            result[portal].append(("수집 실패", "#", str(e)))
    return result

def save_all_queries_to_markdown(all_results, all_queries, output_dir="/volume2/backups/Obsidian/Newbie/0. Inbox"):
    today = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    filename = os.path.join(output_dir, f"multi_news_ALL_{today}.md")
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f"# 📰 {today} - 전체 키워드 뉴스 요약\n\n")
        for query in all_queries:
            f.write(f"\n---\n\n## 🔍 키워드: {query}\n\n")
            result = all_results[query]
            for portal, items in result.items():
                f.write(f"### 🔎 {portal} 뉴스\n")
                for title, url, summary in items:
                    f.write(f"- [{title}]({url})\n  > {summary}\n\n")
    return filename

if __name__ == "__main__":
    query_file = "/volume2/backups/Obsidian/Newbie/news_query_temrs.md"
    if not os.path.exists(query_file):
        print(f"❌ 쿼리 파일 없음: {query_file}")
    else:
        with open(query_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
        queries = [q.strip() for q in content.split(',') if q.strip()]

        all_results = {}
        for q in queries:
            print(f"▶️ 수집 시작: {q}")
            result = run_news_summary(q)
            all_results[q] = result

        final_path = save_all_queries_to_markdown(all_results, queries)
        print(f"✅ 전체 결과 저장 완료: {final_path}")

마무리

위의 코드를 Task Scheduler에 등록하고 매일 아침에 관련된 폴더에 위치하게 하고 이 폴더의 파일을 One Drive와 싱크해서 Mobile의 Obidian에서 접근하도록 했다. 여전히 naver는 링크가 잘 못되기도 하고, 제목도 제데로 뽑지 못하기도 하다. 결국은 Selenium을 쓰라고 하는데, Synology는 X11 GUI를 미지원 하기 때문에 Docker 사용을 제안 받았다. 이 부분은 현재로는 허들이 높아서 단계별로 시도해보기로 한다.

ChatGPT를 학습 측면으로 많이 쓰다가 요즘은 Vibe Coding, 즉 개발자가 직접 코드를 작성하기보다는 자연어로 문제를 설명하면 대형 언어 모델(LLM)이 이를 기반으로 코드를 생성해서 활용하는 방식으로 활용도가 하는 증가하고 있다. 이에 대해서 몇 가지 경험들을 공유하기 전에 '들어가기' 측면에서 돌아보며 생각 났던 것을 적어 보려고 한다.

언어로서의 프로그래밍 랭귀지

얼마 전(그래도 2025년 초)에 ChatGPT에게 물었을 때, Tier 1 언어에 다양한 언어가 있다는 것을 본 적 있다. 영어 (English, 가장 자신 있다고 한다), 중국어 (Mandarin), 스페인어 (Spanish), 프랑스어 (French), 독일어 (German), 일본어 (Japanese), 한국어 (Korean)가 포함되어 있다. 특히, 예전에는 한국어로 Prompting을 하면 영어로 번역해서 결과를 가져오고 그 결과를 한글로 번역(심지어 구글 Translator를 쓰는 것도 봤었다)해서 결과를 내었었다. 그래서 그런지, 요즘은 한글로 Prompting을 해도 결과가 아주 좋다. 이 정도라면 언어 학습에 ChatGPT를 안쓰는 것은 바보 같은 일이 되었다고 생각된다. 요즘 영어 학습 시 내가 쓴 글에 대해서 Correct하는데 자주 사용한다.

그렇다면, Computer Language 에서도 Tier 1이 있지 않을까 궁금해서 다음과 같이 물어봤었다. "너는 소프트웨어 개발 전문 Agent야. Vibe coding을 하려는 사용자에게 도움을 줄 때, 가장 자신이 있는 컴퓨터 언어에는 어떤 것들이 있는지 알려줘." ChatGPT는 Python, JavaScript (Node.js & Browser), Processing / p5.js, Rust, Kotlin까지 5개를 이야기 했었다. Gemini는 Python (파이썬), JavaScript (자바스크립트), Java (자바), C++ (씨쁠쁠), C# (씨샵)을 언급했다. 추가로 Swift, Kotlin, PHP, Ruby, Go, TypeScript 등 다양한 현대 프로그래밍 언어에 대해서도 능숙하게 이해하고 코드를 생성하거나 설명할 수 있다고 하긴 했다. 일반 언어 학습도 마찬가지이지만, 이제 프로그래밍 랭귀지 학습도 LLM을 사용하지 않는 것은 좋은 피드백을 놓치는 일인 것이라는게 내 생각이다. 기존 코드 분석이나 내가 작성한 코드의 리뷰도 LLM으로 하면 좋다.

동어 반복이지만, Coding도 어찌 보면 글을 쓰는 일이다. 앞에서 말했듯이 ChatGPT가 좋은 언어 선생인데 활용하지 않는 것은 이상한 일이 되고 있다.

나의 개발 환경

개발을 해보려면, 환경은 중요하다. 사실 많은 개발자들이 Web 기반으로 하고 있어서 Cursor가 유용한 도구이고 Vibe Coding을 할 수 있다. 하지만, 나 같이 Mobile에서 개발을 하고 있거나, 업무 자동화와 같은 것이 유용한 사람도 있다. 이와 같이 개발 환경이 다양할 수 있다.

우선 내가 가지고 있는 환경들을 정리해 보자. 물론, 자신의 환경도 정리해 보고 추가로 확장해 나갈 수도 있겠다. 즉, 개인 프로젝트로 Cloud에 개발해 볼 수도 있는 일이다.

  • 집의 HW: Synology NAS, Laptop, 개인용으로 쓰는 Android Smart Phone이 있다. 뒤에 이야기 하겠지만, NAS가 서버 처럼 동작할 수 있어서 자동화에 활용을 할 수 있다.
  • 회사의 HW에서: Phone/Tablet등이 많고, 개인용 Windows PC도 있다.

SW적 개발 환경은 다음과 같이 이야기 할 수 있다.

  • 언어적으로는 예전에 C/C++을 했지만, 요즘은 살펴 볼 기회가 점점 적어 지고 있다.도리어 Python이 업무 자동화(Web Scrapping)와 AI 관련해서 교육 및 업무 하면서 더 많이 쓰고 있다.
  • Android를 사용해야 하기 때문에 Java/Kotlin도 보게 되는 상황이다.
  • IDE의 측면에서는 Python을 위해서 PyCharm과 Android 개발을 위해서 Android Studio를 사용한다. 일반적인 text editor인 Notepadd++도 사용한다. Linux 환경에 정말 쓸 editor가 없다면 vi를 쓰기도 한다.

이렇게 해야 한다는 것이 아니고 나의 예이다. 내가 가지고 있는 것으로 시작하면 된다. 이런 것을 잘 모르겠다? 그럼 뒤에도 설명하겠지만, 아주 간단한 사용법 부터 익히면 좋겠다.

가장 먼저 할일은? 바로 문제 정의

내가 요즘 담당하고 있는 업무 TPM이고, 개발자가 아니어서 프로그래밍은 눈으로만 보거나 관련된 글을 읽는 것이 다라고 생각하고 살았던 것 같다. Vibe Coding은 생각만 하고 있던 것들을 LLM이 Coding Agent로서 바로 내 옆에 나 대신 코딩을 해주는 전문가가 생긴 것과 마찬가지다.

이렇게 하고 싶은, 하고 싶었던 것들 떠올려 LLM에게 물어 보면 된다.

  • Android 폰의 특정 시간 (시작 시간에서 끝나는 시간 사이) 동안, 사용자가 사용한 Application과 사용한 시간을 측정하고 싶다.
  • 특정 시간에 그날 날씨 예보를 파악해서 사용자에게 Activity를 제안하고 싶다.
  • 매일 뉴스를 찾아서 내가 사용하는 메모 앱(Obsidian)에 요약해서 저장하고 싶다.
  • 관심있는 주식 전망에 대해서 현재 날짜 기준으로 최신 뉴스나 정보를 검색 예상해 준다.
  • Android 폰에서 비디오 재생하는 간단한 Sample 앱을 만들어 보고 싶다.

이러한 것들이 간단하지만 문제 정의의 시작이 될 수 있다. 위의 내용들을 그냥 ChatGPT에 먼저 적고 순차적으로 답변들을 검토하면서 진행해도 큰 문제가 없었다.

Prompting

사실 ChatGPT 같은 경우는 특별히 prompting을 예전처럼 아주 구체적으로 적지 않고, 어설프게 해도 상당히 좋은 결과들이 나온다. 하지만, 몇 번의 시도에서 느낀 것을 적어 본다.

  • 문제 해결의 여러 방법을 제안하고 비교 요청. 이 부분은 Architecturing, Designing 단계로도 볼 수 있다. 즉, 우리가 해결하고자 하는 문제에 대해서 어떤 구조, 어떤 접근 방법이 가능한지 알 수 있다.
  • 작고 쉽게 접근이 가능해야 한다. 여러 제안 중에서 너무 새롭거나 허들이 높다면, 더 세밀하게 나눠봐야 한다. Android Programming을 전혀 해보지 않았다면 Hello World라도 짜보고 접근한다거나, Docker를 전혀 해보지 않은 상태에서 이 방법을 선택하는 것은 너무 어렵다.
  • 이터레이션을 해야 한다. 제안 된 것을 ChatGPT가 실행해 볼 수도 있지만, 그렇지 않은 경우도 많다. 또한, Oudated된 정보를 가지고 있는 경우도 많다. 그렇기 때문에, 제공 받은 코드는 실행을 해봐야 한다. Cursor와 같이 IDE 환경이라면 바로 Deploy도 하고 실행도 해볼 수 있지만, ChatGPT는 그렇지지 않은 환경이라 실행하지 않으면 알기 어렵다.
  • Debugging도 도와 달라고 하면 잘 도와 준다. 분석을 위한 중간 결과물이나 실행 시 중요 정보를 출력하는 Logging이나 Print를 삽입해주기도 한다. 웹 페이지에 접근해서 내용을 가져오는 동작을 의미하는 Web Scrapping이나 Web Crawling의 경우 중간 결과물로 html을 저장하기도 하고 이 저장된 html을 제공하면 디버깅 포인트를 찾기도 한다.

이와 같이 다양한 접근 방법에 대해서 고려하고 작은 스텝으로 진행하면서 실행하여 LLM에게 Feedback하면서 진행하는 것이 유용하다.

마무리 하며

몇 번의 Vibe Coding을 하고 돌아 본 것이라 부족한 부분이 많고 나중에 생각이 바뀔 수도 있겠다. 이후에는 실재 사례들을 정리해 보겠다. 다른 하고 싶은 아이디어들이 떠오른다면, 추가적으로 실행해 볼 수 있겠다. 혹시, 같이 해보고 싶은 아이디어를 제공해 준다면, 함께 시도해 볼 수도...

TL;DR
Google Cloud Platform Professional Cloud Architect(PCA) 시험 Pass!
집에서 세팅하기 싫어서 오프라인 시험 장소가서 시험봄.
시험 준비는 Dump가 최고인 듯. 틀린 문제 반복은 Anki.

 

시험 경험

강남의 SRTC에 가서 시험보았다. 집에서 한시간 이상 걸리는 거리였지만, 집에서 설정하고 하는 것이 더 번거롭고 마침 서울에서 다른 일도 보기로 했다.

입장이 매우 깐깐했다.
시험 신청 싸이트에서 이메일로 전송하여 받은 시험번호 표시된 이메일 출력본
여권과 신용카드를 신분증 2개로 보여주었다.
시험 장소 들어가면 휴대폰 끄고 악세사리도 제거해달라고 하고 주머니를 모두 비웠다.

시험 시작하고 초반에 10문제 가까이 sample project문제 나와서 에너지가 많이 들었다. 하지만 실재로는 마지막 10분에 문제 잘 복기해서, 답을 찾았던 것 같았다. 마킹했던 7문제에서 4~5문제를 다시 수정했고, 마킹을 지워서 Review All할 때 마킹한 문제가 없어질때까지 반복했다. 완료 후, 최종 Submit 눌렀었다.

중간에 고민했을 때, 2 시간의 배분을 고민했었다. 총 50문제니, 12~13문제 30분 안에 풀면 되는 거여서 페이스를 잘 유지하기도 하고 시간도 잘 사용했던 같다. 특히, 눈이 아파서 3번 정도 눈 감고 심호흡 6~7번 해서 잘 마무리 한 것 같다.

후반에서야 문제를 특히 꼼꼼히 읽었던 것같다. Dump 문제 풀 때에도 실수 많이 하던 것 중에 하나는 문제를 꼼꼼히 읽지 않아서 키워드를 놓치는 경우가 있었다. 한문장씩, 키워드를 찾아보고 보기에서 지워 가는 형식으로 문제를 풀었다. 아까 이야기 했듯이 복기 하는 시간이 10분 정도 소요 되었다.

시험 준비

학습의 피드백을 많이 받기 위해서 기출 문제 모음으로 볼 수 있는 Dump를 풀어보기를 권한다. 물론 Cloud를 잘 모르는 상태에서 Dump 부터 풀면 정말 힘들 수도 있다. 하지만, Dump를 풀면서 아는 범위를 늘려가는게 한달 이상씩 전체를 훝는 Cloud 강의를 보면서 멍하게 시간 보내는 것 보다는 더 알찰 것 같다.

이러한 결론이 나온거는 24년 12월 부터 이런 저런 강의 사이트 보면서 시간만 보냈었다. 하지만, 기억나는 것은 그리 많지 않아서 더 그렇다.

25년 2월 부터, 본격 Dump 보기 시작한 듯 하다. PCA 문제가 조금 알게 되면 햇갈리는 보기 2개 정도에서 왔다 갔다 하는 문제가 생기기 시작한다. 정말 햇갈리게 하는 문제가 많다. 찾아 보고, 왜그런지 확인해야 한다. ChatGPT도 잘 맞추기는 하지만 Dump 답과 비교해보면 틀리기도 한다. 할루시네이션이라고 하기 보다는 문제가 정말 햇갈리는 문제 같다.

틀린 문제 반복은 Anki를 활용했다. 잊을만하면 나오고 또 틀리기도 하고, Dump Udemy에 있는 것 6개 다 풀고 Anki에 오답노트 햇갈리는 문제 등록해 놓고 반복을 했다. 4월 목표였지만, 결국은 5월 말로 신청했고 걱정도 많이 했지만, 결국은 통과!

이후는 어떻게?

문제가 조금씩 나올거라 학습을 위해서 Anki는 반복할까 한다. 2년 유효하니 지켜보자. 

가상화와 클라우드

우리가 흔히 쓰는 ‘가상화’라는 말, 단순히 “하드웨어 없이 소프트웨어로 컴퓨터를 흉내 내는 기술”이라고만 볼 수 없다. 가상화는 훨씬 더 본질적인 시스템 구조의 변화라고 할 수 있다. 가상화는 컴퓨터 자원(CPU, 메모리, 디스크 등)을 논리적으로 분리해서, 하나의 물리 자원을 여러 개의 가상 머신처럼 사용할 수 있게 해준다. 이 덕분에 우리는 아래 그림과 같이 동일한 물리 서버 안에서 여러 개의 운영체제를 동시에 돌릴 수 있어. 개발자 입장에서 테스트 환경과 운영 환경을 분리할 수 있고, 기업 입장에서는 자원 활용률을 극대화할 수 있지.

가상화[1]

 

가상화는 단순히 컴퓨터만 가상화하는 것이 아니다. 아래 처럼 앱, 네트워크, 저장소까지도 가상화가 가능하다.

다양한 가상

 

클라우드 서비스 모델

많은 사람들이 클라우드를 ‘인터넷에 있는 서버’ 정도로만 생각하는데, 사실 클라우드는 서비스 모델에 따라 굉장히 다양한 형태로 제공된다. 돼. 우리가 가상화 기술을 바탕으로 어떤 수준에서 자원을 사용할지를 기준으로, 아래 그림과 같이 클라우드는 크게 4가지로 나뉜다.

클라우드 서비스 구분[2]

 

 

아래 표에서는 각 서비스들의 특징을 간단히 설명하고 어떠한 예가 있는지 예를 보여 준다.

 

항목 IaaS PaaS FaaS SaaS
제어 범위 가장 넓음 중간 매우 좁음 없음
유연성 높음 중간 낮음 매우 낮음
개발/운영 부담 높음 중간 매우 낮음 없음
예시 서비스 AWS EC2, GCE Heroku, App Engine AWS Lambda, Azure Func Gmail, Google Docs

 

(IaaS)가상화 예제: Virtualbox Beginners Guide

IaaS(Infrastructure as a Service)는 말 그대로 인프라를 서비스로 제공하는 형태다. 이 모델에서 우리는 가상 머신을 생성하고, 운영체제를 설치하고, 네트워크 설정까지 직접 할 수 있다. 그런데 AWS EC2나 Google Cloud VM Compute Engine처럼 바로 돈이 드는 클라우드 플랫폼은 무료 테스트 계정이 있지만, 좀 부담스러러울 수 있다. 그래서 로컬에서 가상화를 체험할 수 있는 VirtualBox 같은 도구가 입문자에겐 최고의 선택이라고 할 수 있다. VirtualBox는 오라클에서 만든 무료 가상 머신 관리 프로그램으로, 내 PC 위에서 다른 운영체제를 마치 클라우드처럼 돌릴 수 있게 해준다[3].

 

 

VirtualBox와 AWS EC2의 비교를 아래 표에서 살펴 볼 수 있다.

항목 VirtualBox (로컬 IaaS 체험) AWS EC2 (클라우드 IaaS)
사용 위치 내 컴퓨터 클라우드 (AWS 서버)
비용 무료 사용량 기반 과금
네트워크 구성 직접 설정 필요 (NAT/브리지) 보안 그룹, VPC, 서브넷 구성
유연성 매우 높음 매우 높음
실제 서비스 운영 불가능 (로컬 환경 한계) 가능 (스케일링, 글로벌 서비스)

 

(PaaS) 컨테이너(Container)

컨테이너는 말 그대로 애플리케이션과 그 실행 환경(라이브러리, 설정, 의존성 등)을 하나로 포장(wrap)한 기술이다. 마치 앱 하나가 독립된 환경에서 실행되도록 만들어주는 작은 가상 머신 같지만, 사실상 훨씬 가볍고 빠른 구조이다.

컨테이너는 커널을 공유하고, 프로세스 단위로 동작하기 때문에 시작도 빠르고 자원도 덜 쓴다.

 

PaaS(Platform as a Service)는 개발자가 애플리케이션을 빠르게 배포하고 실행할 수 있는 플랫폼이다. 운영체제나 미들웨어 같은 건 전혀 신경 쓸 필요 없이, 코드만 넣으면 자동으로 실행된다.

 

이런 PaaS 환경에서 컨테이너는 다음과 같은 방식으로 동작해:

  1. 커널 기능 기반 격리: Linux namespace, cgroup, chroot/jail를 이용한다.
  2. 컨테이너=하나의 리눅스 프로세스: 호스트 OS 입장에선 그냥 프로세스 하나로 보인다. 컨테이너 내부에선 완전한 독립 환경처럼 작동한다
  3. VM과의 차이점: VM은 하드웨어까지 가상화한다. 컨테이너는 OS만 공유하고, 나머지는 독립적이다.

 

두 가지 컨테이너 방식

1. 시스템 컨테이너 (System Container)

  • OS 전체를 흉내 내는 방식
  • LXC, LXD 같은 기술
  • init 시스템을 가지고 있고, 다중 프로세스를 실행할 수 있어
  • 예: Waydroid – 안드로이드 OS를 리눅스 위에서 직접 실행

2. 애플리케이션 컨테이너 (Application Container)

  • 하나의 애플리케이션만 실행하는 데 집중
  • 도커(Docker)가 대표적
  • 단일 프로세스만 실행하기 때문에 확장성, 관리 효율성이 매우 뛰어남

 

도커(Docker)의 탄생과 혁신

도커는 2013년에 Solomon Hykes가 발표하면서 큰 반향을 일으켰다[4]. 그전에도 LXC와 같은 컨테이너 기술은 존재했지만, 도커는 다음의 요소를 조합해 개발자 중심의 경험으로 혁신했다. 이 발표에서 많은 참가자들이 마지막에 환호하는 것을 볼 수 있다.

  • Dockerfile로 컨테이너 정의
  • 이미지 빌드 & 레지스트리 업로드
  • 레이어 캐시와 재사용
  • 실행 단순화: docker run

 

 

실제 PaaS 환경에서는 도커와 같은 컨테이너 기반 인프라 위에 플랫폼이 구성된다. 예를 들어:

  • Google App Engine → 내부적으로 컨테이너 사용
  • Heroku → buildpack과 slug 방식이지만, 점차 컨테이너 기반으로 전환
  • Kubernetes → 컨테이너 오케스트레이션의 표준

즉, 오늘날의 PaaS는 대부분 컨테이너 기술 위에 존재한다. 컨테이너가 없었다면 이렇게 손쉽게 서비스 배포하는 시대는 오지 않았을 것이다.

 

(FaaS) AWS/Azure 펑션 서비스

FaaS는 서버리스(Serverless) 컴퓨팅의 핵심 구성요소야. 여기서 "Serverless"란 서버가 없다는 뜻이 아니라, 서버의 운영과 관리를 개발자가 신경 쓸 필요가 없다는 것을 의미한다. 클라우드 제공자가 서버 자원을 자동으로 할당하고, 이벤트가 발생할 때만 코드가 실행되도록 도와주는 구조야. 사용자는 함수 단위로 코드를 작성하고 업로드하면 된다. 실행 시간만큼만 비용이 부과되기 때문에, 짧고 간헐적인 작업에 매우 효율적이다. 클라우드 서비스에서 제공하는 서비스들의 예를 살펴 보자.

 

AWS Lambda

  • 최초 출시: 2014년
  • 지원 언어: Python, Node.js, Java, Go, .NET, Ruby 등
  • 동작 방식:
    • 특정 트리거(S3, API Gateway, DynamoDB 등)를 통해 자동 실행
    • 예: 이미지 업로드 시 썸네일 생성

AWS Lamda 서비스[5]

특징

  • 100ms 단위 과금
  • 동시성 자동 확장
  • VPC 연결 가능
  • 최대 15분까지 실행 가능 (기본은 수 초~수 분)

 

Azure Functions

  • Microsoft의 서버리스 플랫폼
  • 지원 언어: C#, JavaScript, Python, PowerShell 등
  • 트리거 기반 아키텍처: Blob 저장소, HTTP 요청, Event Hub, Cosmos DB 등과 연동

Azure Function 서비스[5]

특징

  • Consumption Plan(실행 시간 기반 과금)
  • Durable Functions 지원 (복잡한 워크플로우 처리 가능)
  • CI/CD 연동이 쉬움 (GitHub Actions, Azure DevOps)

FaaS의 장점과 한계

항목 장점 한계
비용 사용한 만큼만 과금, Idle 시 과금 없음 고빈도 실행 시 IaaS/PaaS보다 오히려 비쌀 수 있음
확장성 자동 확장 (수천 개 함수 병렬 실행) 콜드 스타트(초기 실행 지연) 이슈 존재
관리 용이성 OS, 서버, 네트워크 관리 불필요 실행 시간 제한 (15분), 상태 저장 어려움
개발 속도 빠른 개발 및 배포 가능 로컬 개발/디버깅이 까다로움

 

 

FaaS는 짧고 빠르게 끝나는 작업, 고립된 기능, 빈번하지 않은 요청 처리에 유리하다. 다음과 같은 시나리오에서 특히 강력하다.

  • 주기적 백업 / 스케줄러 작업
  • 웹훅 처리 (GitHub, Stripe 등)
  • 이미지/영상 처리
  • 채팅봇 응답
  • 이벤트 기반 마이크로서비스

 

마무리하며

 

여기서는 [6]에서 설명하는 후반부의 클라우드와 관련해서 가상화 → IaaS → 컨테이너 기반 PaaS → FaaS에 이르기까지 살펴 보았다. 

 

참고문서

[1] What is virtualization and how it works, https://www.cloud4u.com/blog/how-virtualization-works/

[2] FaaS, PaaS, SaaS, and IaaS Cloud Models — Choose the Best One for Your Digital Commerce, https://virtocommerce.com/blog/paas-saas-faas-iaas-cloud-models

[3] How to Use VirtualBox (Beginners Guide), https://youtu.be/sB_5fqiysi4

[4] The future of Linux Containers, https://youtu.be/wW9CAH9nSLs

[5] FaaS Orchestration of Parallel Workloads, https://www.researchgate.net/publication/337362540_FaaS_Orchestration_of_Parallel_Workloads

[6] 리눅스 프로세스에서 클라우드까지, https://docs.google.com/presentation/d/1PGIYqT5s-qyB4pshJqCFftZ-3r9b4iWWzrdO8dj6nvE/edit#slide=id.p

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