Jin's IT Story

자바(Java) 언어는 객체지향 프로그래밍의 대표적인 언어로, 유지보수성과 확장성을 중요시하는 소프트웨어 개발에 널리 사용됩니다. 그 중심에는 디자인패턴이 존재하며, 이는 소프트웨어 설계 시 반복적으로 마주치는 문제들을 효율적으로 해결하기 위한 일종의 설계 템플릿입니다. 그중에서도 싱글톤(Singleton) 패턴과 팩토리(Factory) 패턴은 객체 생성과 관련된 문제를 해결하기 위해 매우 자주 사용됩니다. 이 패턴들은 클래스의 생성자를 private으로 선언함으로써 외부에서의 객체 생성을 제한하고, 내부 로직을 통해 인스턴스를 제어하는 방식으로 작동합니다. 이번 글에서는 이 두 패턴의 작동 원리, 구조, 그리고 생성자 접근 제한자 설정의 중요성에 대해 심도 있게 살펴보겠습니다. 싱글톤 패턴 이해하..

자바스크립트를 실행하는 V8 엔진과 자바를 실행하는 JVM(Java Virtual Machine)은 서로 다른 프로그래밍 언어를 위한 런타임이지만, 공통적으로 힙 기반 메모리 관리, 가비지 컬렉션(GC), 실행 최적화 기술을 갖추고 있습니다. 이 글에서는 V8과 JVM이 메모리를 어떻게 다르게 구성하고 관리하는지, GC는 어떤 알고리즘으로 작동하는지를 상세히 비교해 설명합니다. 이 차이를 이해하면 성능 튜닝과 시스템 최적화에 큰 도움이 됩니다. 힙 메모리 구조: 어떻게 데이터를 저장하는가? V8과 JVM 모두 동적으로 객체를 생성하고 이를 메모리에 저장하기 위해 Heap 영역을 사용합니다. 하지만 이 힙의 구성 방식과 크기 조절, 관리 전략은 런타임의 목적에 따라 크게 다릅니다.✅ V8 힙 구조 V8..

프로그래밍을 잘 모르는 사람에게도 자바스크립트 엔진, 특히 V8의 작동 원리를 알기 쉽게 설명하는 글입니다. 웹사이트에서 버튼을 누르면 왜 반응이 생기는지, 우리가 입력한 자바스크립트가 실제로 어떤 과정을 거쳐 실행되는지를 비전공자의 눈높이에 맞춰 설명합니다. 자바스크립트가 어떻게 돌아가는지 감을 잡고 싶은 분들에게 좋은 안내서가 될 것입니다. 자바스크립트 엔진이란 무엇인가요? 웹사이트에서 로그인 버튼을 클릭하거나 쇼핑몰에서 장바구니에 상품을 추가할 때마다, 자바스크립트라는 언어가 작동합니다. 그런데 자바스크립트는 그냥 텍스트일 뿐입니다. 그렇다면 누가 이 텍스트를 해석해서 컴퓨터가 이해하게 해줄까요? 그 역할을 하는 것이 바로 자바스크립트 엔진입니다. 쉽게 말하면, 자바스크립트 엔진은 웹페이지 속 명..

CI/CD는 개발·운영 자동화의 핵심 개념입니다. 하지만 용어 자체가 어렵고 추상적으로 느껴지는 경우가 많습니다. 이 글에서는 비전문가도 이해할 수 있도록 CI(지속적 통합), CD(지속적 배포/전달), 파이프라인이 무엇인지 쉽게 설명합니다. 이를 통해 누구나 DevOps 흐름을 이해하고, 협업과 자동화의 기반을 갖출 수 있습니다.지속적 통합(CI)이란? CI(Continuous Integration)는 개발자들이 작성한 코드를 하나의 중앙 저장소에 자주, 반복적으로 통합하는 프로세스를 말합니다. 과거에는 개발자들이 각자의 컴퓨터에서 코드를 만들고, 일정 기간 후에 한 번에 통합했기 때문에 충돌이 많았습니다. 그러나 CI를 통해 하루에도 여러 번 소규모로 코드를 통합하면, 오류를 빠르게 발견하고 수정할 ..

ERP와 MES는 모두 제조업에서 널리 사용되는 핵심 시스템이지만, 역할과 적용 범위는 분명하게 다릅니다. 많은 기업이 이 두 시스템을 혼동하거나 중복 도입하면서 비효율을 초래하기도 합니다. 이 글에서는 ERP와 MES의 도입 목적, 기능 차이, 그리고 실제 운영 방식의 차이를 중심으로 명확히 비교 분석해 보겠습니다.도입목적: ERP와 MES는 왜 필요한가? 기업이 ERP와 MES를 도입하는 이유는 전혀 다릅니다. ERP(Enterprise Resource Planning)는 전사적 자원을 관리하기 위한 시스템으로, 회계, 인사, 구매, 재고, 생산계획 등 경영 전반을 통합 관리하는 것이 목적입니다. 경영자와 의사결정권자에게 정확한 수치를 제공해 전략적 판단을 가능하게 하며, 부서 간 데이터 흐름을 ..

데이터 분석과 머신러닝을 시작하면 누구나 처음 마주치는 장애물이 있습니다. 바로 복잡한 알고리즘과 수학 공식입니다. 하지만 최근에는 이런 부담을 줄여주는 도구로 AutoML이 주목받고 있습니다. “전문가가 아니어도 머신러닝 모델을 만들 수 있다”라고 할 정도로 AutoML은 강력하면서도 접근성이 높습니다. 그렇다면 전통적인 알고리즘 학습과 AutoML은 어떤 점이 다르고, 무엇이 더 효율적일까요? 이 글에서 두 접근 방식을 실제 관점에서 비교해 봅니다.알고리즘 학습: 이론부터 실습까지, 직접 만드는 머신러닝 머신러닝 알고리즘을 직접 배우고 구현한다는 것은, 데이터를 수집하고 전처리하며, 적절한 모델을 선택하고, 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 성능을 평가하고, 재학습하는 전 과정을 직접 수행한다는 의미입니다...