소프트웨어 공장

Flask 데이터베이스 마이그레이션 관리Flask는 가벼운 웹 애플리케이션 프레임워크이지만, 데이터베이스 마이그레이션과 같은 복잡한 작업을 쉽게 처리할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 오늘은 Flask에서 데이터베이스 마이그레이션 관리를 어떻게 설정하고 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. Flask-Migrate 소개Flask-Migrate는 Alembic을 기반으로 하여 Flask 애플리케이션에서 데이터베이스 마이그레이션을 간편하게 관리할 수 있게 해주는 확장입니다. 이를 통해 데이터베이스 스키마 변경 사항을 효율적으로 관리할 수 있습니다.2. 사전 준비필요한 패키지 설치Flask-Migrate를 사용하려면 다음 패키지를 설치해야 합니다:pip install flask flask-sqlalchem..

헬스케어에서의 AI 솔루션1. 서론인공지능(AI)은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 그중에서도 헬스케어 분야에서 큰 변화를 가져오고 있습니다. 의료 진단, 환자 관리, 신약 개발 등 다양한 영역에서 AI 기술이 적용되면서 의료 서비스의 효율성과 정확성이 크게 향상되고 있습니다. 본 포스팅에서는 헬스케어 분야에서 활용되는 AI 솔루션에 대해 자세히 살펴보고, 이를 통해 기대할 수 있는 효과와 앞으로의 발전 가능성에 대해 논의해 보겠습니다.2. AI의 헬스케어 분야 적용 사례2.1 의료 영상 분석AI는 의료 영상 분석에서 뛰어난 성능을 보이며, 기존의 영상 판독 방식보다 더욱 빠르고 정확한 진단을 지원합니다. 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 MRI, CT, X-ray 등의 의료 영상을 분석하고, 질..

Flask-SQLAlchemy 소개 및 사용법Flask-SQLAlchemy란?Flask-SQLAlchemy는 Flask 애플리케이션에서 관계형 데이터베이스와 상호작용하기 위해 SQLAlchemy를 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 확장 라이브러리입니다. SQLAlchemy는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 ORM(Object Relational Mapper) 중 하나로, SQL을 작성하지 않고 객체 지향적으로 데이터베이스를 조작할 수 있게 해줍니다.Flask-SQLAlchemy는 다음과 같은 기능을 제공합니다:데이터베이스 연결 관리ORM 기능 제공쿼리 작성 및 실행 지원마이그레이션과 같은 데이터베이스 관리 기능과 통합설치 방법Flask-SQLAlchemy를 설치하려면 다음 명령어를 실행하세요:pip inst..

금융 서비스와 AI1. 서론최근 금융 산업에서는 인공지능(AI)의 도입이 가속화되고 있습니다. AI는 고객 맞춤형 금융 서비스 제공, 리스크 관리, 이상 거래 탐지, 자동화된 투자 자문 등 다양한 분야에서 활용되며 금융 혁신을 이끌고 있습니다. 본 포스팅에서는 금융 서비스에서 AI가 어떻게 활용되고 있으며, 이를 통해 어떠한 변화를 가져오고 있는지 살펴보겠습니다.2. 금융 서비스에서 AI의 역할2.1 고객 서비스 및 챗봇AI 기반의 챗봇과 가상 비서(Virtual Assistant)는 고객 지원 서비스를 자동화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)를 활용한 챗봇은 고객의 질문을 분석하고, 적절한 답변을 제공하며, 반복적인 업무를 줄여 금융 기관의 운영 효율성을 높이고 있습니다. 대표..

Flask와 SQLite 연결하기안녕하세요! 오늘은 Python Flask와 SQLite를 연결하는 방법을 알아보겠습니다. SQLite는 가볍고 사용이 간편한 관계형 데이터베이스로, Flask와 잘 어울립니다. 이번 포스팅에서는 SQLite 설정부터 Flask와의 통합, 기본 CRUD(Create, Read, Update, Delete) 연산을 다룰 것입니다.1. Flask와 SQLite의 장점SQLite는 별도의 서버가 필요 없는 내장형 데이터베이스입니다.Flask는 간결하면서도 강력한 기능을 제공하는 Python 웹 프레임워크입니다.두 도구를 함께 사용하면 빠르게 프로토타입을 제작하거나 간단한 프로젝트를 개발하기에 적합합니다.2. 준비물Python 3.7 이상Flask 라이브러리2.1. Flask 설..

클라우드 기반 AI 서비스1. 클라우드 기반 AI 서비스란?클라우드 기반 AI 서비스는 인공지능(AI) 기능을 클라우드 환경에서 제공하는 서비스로, 사용자는 별도의 고성능 하드웨어나 복잡한 AI 모델 구축 없이 클라우드에서 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 서비스는 주로 대형 클라우드 서비스 제공업체(AWS, Azure, Google Cloud 등)를 통해 제공되며, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 AI 기능을 포함합니다.클라우드 기반 AI 서비스는 기업과 개인 개발자가 AI를 손쉽게 활용할 수 있도록 지원하며, 기존 온프레미스(on-premise) 방식보다 높은 유연성과 확장성을 제공합니다. 특히, AI 모델 학습 및 추론 과정에서 필요한 컴퓨팅 자..

Flask Jinja2 템플릿 상속으로 템플릿 구조화하기웹 애플리케이션을 개발할 때, 코드와 템플릿의 재사용성은 유지보수와 개발 생산성을 높이는 중요한 요소입니다. Flask는 Jinja2 템플릿 엔진을 사용하며, 이를 통해 강력한 템플릿 상속 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿 상속을 활용해 템플릿을 구조화하고 재사용성을 높이는 방법을 배워보겠습니다.템플릿 상속이란?Jinja2의 템플릿 상속은 기본 템플릿(base template)을 정의하고, 이를 상속받아 특정 페이지에 필요한 내용을 확장하거나 변경할 수 있도록 하는 기능입니다. 이 방식은 HTML 코드를 중복해서 작성할 필요를 줄이고, 템플릿 구조를 명확히 하며, 유지보수를 용이하게 만듭니다.템플릿 상속의 기본 구조기본 템플릿..

AI 데이터 시각화 툴 소개1. 서론데이터 시각화는 데이터를 보다 직관적으로 이해하고 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, AI 및 데이터 분석 분야에서는 방대한 데이터를 효과적으로 표현하는 것이 필수적입니다. 본 포스팅에서는 데이터 시각화에 유용한 다양한 도구들을 소개하고, 각 도구의 특징과 장단점을 살펴보겠습니다.2. 데이터 시각화의 중요성데이터 시각화는 단순히 차트를 그리는 것을 넘어 데이터의 패턴과 경향을 파악하고, 의사 결정에 도움을 주는 중요한 과정입니다. 다음과 같은 이유로 데이터 시각화가 필요합니다.복잡한 데이터를 한눈에 파악 가능데이터의 이상점(Outlier) 감지데이터 간의 관계성 분석보고서 및 프레젠테이션 자료로 활용 가능3. 데이터 시각화 툴 소개3.1. Matplo..

Flask Jinja2 템플릿: 변수 및 필터 사용법Flask는 웹 애플리케이션 개발을 간단하게 만들어주는 Python 기반 프레임워크입니다. Flask에서 HTML 템플릿을 다룰 때 Jinja2 템플릿 엔진을 사용합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿에서 변수와 필터를 사용하는 방법을 예제와 함께 자세히 설명하겠습니다.1. Jinja2 템플릿 변수란?Jinja2 템플릿 변수는 Python에서 전달된 데이터를 HTML에 삽입할 때 사용됩니다. 템플릿 변수는 {{ }} 구문을 사용하여 HTML 파일에서 선언합니다.기본 변수 사용법Python 코드에서 템플릿에 데이터를 전달하면 HTML 템플릿에서 해당 데이터를 표시할 수 있습니다.# app.pyfrom flask import Flask, render..

AI를 위한 딥러닝 프레임워크 비교1. 서론딥러닝 기술이 발전하면서 다양한 딥러닝 프레임워크가 등장하였습니다. 각 프레임워크는 특정한 용도와 목표에 맞게 설계되었으며, 연구, 프로덕션, 배포 등 다양한 목적에 따라 선택됩니다. 본 포스팅에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크를 비교하여 어떤 환경에서 어떤 프레임워크를 선택하면 좋을지 살펴보겠습니다.2. 대표적인 딥러닝 프레임워크현재 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크에는 TensorFlow, PyTorch, MXNet, JAX, ONNX 등이 있습니다. 각각의 프레임워크는 고유한 특성과 장점을 가지고 있으며, 학습 곡선과 지원 환경, 성능 등이 다릅니다.2.1 TensorFlowTensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 대규모 데..