Jin's IT Story

AI와 자동화가 지배하는 시대, 개발자는 더 빠르고 효율적인 툴을 요구받고 있습니다. 특히 프론트엔드 분야에서는 복잡한 사용자 경험과 다양한 기능이 요구되면서, 시각적 워크플로우 도구의 중요성이 날로 커지고 있습니다. Svelteflow는 이러한 흐름 속에서 등장한 혁신적인 시각적 개발 플랫폼입니다. Svelte의 반응형 특성과 간결한 문법을 기반으로 하여, 코드가 아닌 노드 연결 방식으로 웹 애플리케이션의 흐름을 설계할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 Svelteflow의 핵심 개념, 자동화 개발에서의 활용 방식, 그리고 실전 개발툴로서의 장점에 대해 깊이 있는 분석을 제공하고자 합니다. Svelteflow란 무엇인가? Svelteflow는 프론트엔드 프레임워크인 Svelte 기반에서 동작하는 노드..

프로그래밍에서 데이터를 저장하고 관리하기 위해 사용하는 대표적인 구조로 리스트(List)와 배열(Array)이 있습니다. 이 두 자료구조는 겉보기에는 비슷해 보이지만 내부 구조와 동작 방식, 활용되는 상황은 분명한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 리스트와 배열의 정의, 메모리 구조, 접근 방식, 그리고 실제 활용에서 어떤 차이가 있는지 명확하게 비교하여 설명합니다. 초보 개발자부터 중급자까지 반드시 알아야 할 기초 개념으로, 면접이나 코딩 테스트에도 자주 출제되는 핵심 주제입니다.자료구조의 기본 개념: 리스트 vs 배열의 구조 차이 자료구조는 데이터를 체계적으로 저장하고 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 구조입니다. 그중에서도 배열과 리스트는 가장 기본이 되며, 다양한 고급 자료구조의 기반이 됩니다. ..

정렬 알고리즘은 프로그래밍에서 가장 기본이 되며 중요한 주제 중 하나입니다. 특히 데이터 처리, 검색 최적화, 알고리즘 문제 해결 등에 있어서 효율적인 정렬 방식의 선택은 성능에 큰 영향을 미칩니다. 본 글에서는 대표적인 정렬 알고리즘 세 가지인 버블 정렬(Bubble Sort), 병합 정렬(Merge Sort), 퀵 정렬(Quick Sort)을 중심으로 각각의 원리, 시간복잡도, 장단점, 그리고 사용 예시를 비교 분석합니다. 각 알고리즘이 어떤 상황에 적합한지 명확히 이해하면 실무는 물론 코딩 테스트에서도 높은 성과를 거둘 수 있습니다.버블 정렬: 단순하지만 비효율적인 방식 버블 정렬은 가장 직관적이며 초보자들이 처음 배우는 정렬 알고리즘입니다. 이름 그대로 거품이 올라오듯 큰 값이 배열의 끝으로 ..

알고리즘을 평가할 때 가장 중요하게 고려되는 요소 중 하나가 바로 시간복잡도(Time Complexity)입니다. 시간복잡도는 알고리즘이 수행되는 데 걸리는 연산 횟수를 나타내며, 코드의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 기준이 됩니다. 본 글에서는 다양한 시간복잡도의 예시를 비교하고, 각 알고리즘에서 어떤 복잡도를 갖는지, 그리고 실제 문제 해결에 어떻게 적용하는지를 설명합니다. 효율적인 알고리즘 선택을 위한 실질적인 가이드가 되어 줄 것입니다.시간복잡도의 개념과 주요 유형 시간복잡도는 입력 크기 n에 따라 알고리즘의 수행 시간(또는 연산 횟수)이 얼마나 증가하는지를 수학적으로 나타낸 개념입니다. 일반적으로 사용하는 표기법은 빅오(Big-O) 표기법이며, 이는 최악의 경우를 기준으로 알고리즘의 성능을..

자료구조는 소프트웨어 개발의 핵심 개념 중 하나로, 특히 스택과 큐는 알고리즘 설계와 문제 해결에서 자주 활용됩니다. 이 글에서는 스택과 큐의 기본 개념부터 시작해 실제로 어떻게 구현되는지, 그리고 어떤 문제에 적용할 수 있는지를 상세히 알아봅니다. 초보자에게는 이론적인 개념 정리에 도움이 되고, 중급자에게는 실전 활용법을 넓힐 수 있는 가이드가 될 것입니다.자료구조 기본: 스택과 큐의 이해 스택(Stack)과 큐(Queue)는 선형 자료구조의 대표적인 형태로, 데이터를 저장하고 꺼내는 방식에 차이가 있습니다. 스택은 후입선출(LIFO, Last In First Out) 구조를 갖고 있어, 마지막에 들어온 데이터가 가장 먼저 나가게 됩니다. 예를 들어 웹 브라우저의 '뒤로 가기' 기능은 스택의 전형적..

웹 퍼블리셔는 시각과 구조를 책임지는 직군이지만, 데이터가 디지털 업무 전반을 지배하는 시대에는 ‘시각화’만으로는 부족할 수 있습니다. 특히 퍼블리셔가 데이터와 통계에 대한 감각을 함께 갖추게 되면, 단순 구현 이상의 전략적 시야를 확보할 수 있게 됩니다. 실무에서 흔히 접하는 사용자 행동 로그, 클릭 수, 체류 시간 같은 데이터는 퍼블리셔가 직접 코딩하고 배치한 UI/UX와 밀접한 연관이 있으며, 이러한 지표를 통계적으로 분석하고 시각화해 의미 있는 인사이트로 연결하는 과정은 매우 중요한 역량입니다. 본 글에서는 HTML과 통계가 실전 프로젝트에서 어떻게 연결되고, 퍼블리셔가 어떤 방식으로 데이터를 다루며, 실무와 커리어 확장에서 어떤 이점을 가질 수 있는지 구체적인 사례와 함께 설명합니다.웹 퍼블..