소프트웨어 공장

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..

Flask Jinja2 템플릿 기본 사용법Python Flask 애플리케이션을 개발하면서, 사용자에게 보여줄 화면을 만들어야 할 때 Jinja2 템플릿 엔진을 사용하게 됩니다. Jinja2는 Flask의 기본 템플릿 엔진으로, HTML과 같은 정적 파일 내에 동적 데이터를 삽입할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Jinja2 템플릿의 기본 사용법과 주요 기능을 살펴보겠습니다.1. Jinja2 템플릿 기본 개념Jinja2는 다음과 같은 기본 기능을 제공합니다:변수 렌더링: Python 데이터(문자열, 리스트, 딕셔너리 등)를 HTML에 삽입.제어 구조: 조건문과 반복문을 사용해 동적 콘텐츠 생성.필터: 데이터에 특정 처리를 적용.매크로: 재사용 가능한 템플릿 코드 작성.템플릿 상속: 공..

머신러닝 툴킷 소개1. 서론머신러닝은 인공지능(AI) 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 영역 중 하나로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 데이터 분석, 이미지 처리, 자연어 처리 등 여러 분야에서 머신러닝 모델이 사용되며, 이를 효과적으로 개발하고 배포하기 위해 다양한 툴킷과 프레임워크가 존재합니다. 이번 글에서는 대표적인 머신러닝 툴킷을 소개하고 각 툴킷의 특징과 장점을 살펴보겠습니다.2. 머신러닝 툴킷의 필요성머신러닝 모델을 개발하는 과정은 데이터 수집과 전처리, 모델 학습, 평가 및 최적화, 배포와 모니터링 등의 여러 단계를 포함합니다. 이러한 과정을 효율적으로 수행하기 위해서는 적절한 툴킷을 사용하는 것이 중요합니다. 툴킷을 활용하면 복잡한 수식을 직접 구현하지 않고도 강력한 머신러닝 모델..

Python Flask 라우팅과 URL 리다이렉션 처리웹 애플리케이션을 개발하다 보면 특정 URL에서 다른 URL로 사용자를 리다이렉션해야 하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 사용자가 오래된 URL에 접근했을 때 새로운 URL로 안내하거나, 로그인하지 않은 사용자를 로그인 페이지로 이동시키는 상황 등이 있습니다. Flask는 간단하고 강력한 방식으로 이러한 URL 리다이렉션을 지원합니다.이번 포스팅에서는 Flask에서 URL 리다이렉션을 구현하는 방법을 다양한 예제와 함께 알아보겠습니다.Flask에서 URL 리다이렉션이란?URL 리다이렉션은 클라이언트(웹 브라우저)가 특정 URL에 요청을 보냈을 때, 서버가 응답을 통해 다른 URL로 요청을 변경하도록 안내하는 것을 의미합니다. Flask에서는 re..