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Next.js 데이터 페칭 심화: Serverless Framework, Apollo Federation, Workbox 활용 서버리스 함수 개발을 위한 프레임워크: Serverless FrameworkServerless Framework는 AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions 등 다양한 서버리스 플랫폼을 통합하여 관리할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다. Next.js 프로젝트에서 서버리스 함수를 개발하고 배포하는 과정을 간소화하여 개발 생산성을 높일 수 있습니다.주요 기능:다양한 플랫폼 지원: AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 플랫폼을 지원합니다.템플릿: 다양한 언어와 프레임워크를 위한 템플릿을 제공하여 빠르게 프로젝트를 시작할 수 있습니다.라이브러리: 서버리스 함수 개발에 필요한 다양한 라이브러리와 플러그인을 제공합니다.로컬 개발 환경:.. 2024. 11. 22.
Next.js 데이터 페칭 심화: 서버리스 함수, GraphQL Federation, PWA 활용 이전 글에서는 Next.js 데이터 페칭 최적화를 위한 다양한 방법을 살펴보았습니다. 이번 글에서는 더욱 발전된 기술인 서버리스 함수, GraphQL Federation, PWA를 활용하여 Next.js 데이터 페칭을 한 단계 더 업그레이드하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 서버리스 함수 활용: AWS Lambda, Google Cloud Functions서버리스 함수는 별도의 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. Next.js에서 서버리스 함수를 활용하면 데이터베이스 쿼리, 외부 API 호출 등 복잡한 로직을 분리하여 관리할 수 있으며, 필요에 따라 자동으로 확장되는 유연한 시스템을 구축할 수 있습니다.장점:자동 확장: 요청량에 따라 자동으로 함수 인스턴스가 생성되고 삭제되어 비.. 2024. 11. 21.
텍스트 전처리 심화 : 더욱 정교한 자연어 처리를 위한 필수 과정 서론앞선 글에서는 텍스트 전처리의 기본적인 개념과 중요성에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리를 더욱 심화하여, 실제 자연어 처리 문제 해결에 필요한 다양한 기법들을 살펴보겠습니다. 텍스트 정규화, 형태소 분석, 문맥 정보 활용, 데이터 불균형 문제 해결, 그리고 다국어 처리까지, 보다 정교한 텍스트 전처리를 통해 자연어 처리 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.1. 텍스트 정규화텍스트 데이터를 일관된 형태로 변환하여 모델 학습에 필요한 노이즈를 줄이는 과정입니다.대문자 소문자 변환: 모든 문자를 소문자 또는 대문자로 통일하여 케이스 민감도를 줄입니다.특수문자 제거: 분석에 필요 없는 특수 문자(예: , . ! ?)를 제거합니다.줄임말 처리: '않습니다'를 '않다'와 같이 표준어로 변환합니.. 2024. 11. 20.
Next.js 데이터 페칭 심화: APM 도구, GraphQL, Web Vitals, 보안 가이드라인 이전 글에서는 Next.js 데이터 페칭의 기본 개념과 최적화 방법, 성능 측정, 에러 처리, 데이터 무결성에 대해 다루었습니다. 이번 글에서는 더욱 심층적인 내용으로, Next.js 데이터 페칭 성능을 최적화하고 안전하게 관리하는 데 도움이 되는 도구와 기술들을 소개합니다.1. APM (Application Performance Monitoring) 도구 활용APM 도구는 웹 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하고 분석하는 데 사용됩니다. Next.js 애플리케이션의 데이터 페칭 성능을 더욱 정확하게 파악하고 문제점을 진단하기 위해 APM 도구를 활용할 수 있습니다.New Relic: 강력한 기능과 사용자 인터페이스를 제공하여 복잡한 애플리케이션의 성능을 상세하게 분석할 수 있습니다.Datadog.. 2024. 11. 20.
텍스트 데이터 전처리 심화: 오타 수정, 도메인별 전처리, 딥러닝 모델 특화 전처리 서론앞선 글에서 텍스트 데이터 전처리의 기본적인 과정인 토큰화, 정규화, 불용어 처리 등에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리의 더욱 심화된 내용인 오타 수정, 도메인별 전처리, 그리고 딥러닝 모델에 특화된 전처리 기법에 대해 자세히 다뤄보겠습니다.1. 오타 수정 및 철자 검사오타 수정:규칙 기반: 사전에 정의된 오타 패턴을 이용하여 오타를 찾아 수정합니다.통계 기반: 대규모 텍스트 코퍼스를 기반으로 확률 모델을 만들어 오타를 예측하고 수정합니다.딥러닝 기반: Seq2Seq 모델이나 Transformer 모델을 이용하여 오타를 수정하는 시퀀스 모델을 구축합니다.철자 검사:사전 기반: 사전에 등록된 단어와 비교하여 맞춤법을 검사합니다.음운 변환: 단어의 음운 변화를 이용하여 유사한 단어를 찾.. 2024. 11. 19.
Next.js 데이터 페칭 심화: 성능 측정, 에러 처리, 데이터 무결성 앞선 포스팅에서 Next.js 데이터 페칭의 기본 개념과 최적화 방법에 대해 알아보았습니다. 이번 포스팅에서는 데이터 페칭 성능 측정, 에러 처리, 데이터 무결성 유지 등 더욱 심층적인 내용을 다뤄, 더욱 안정적이고 효율적인 웹 애플리케이션 개발에 도움을 드리고자 합니다.1. 데이터 페칭 성능 측정데이터 페칭 성능 측정은 최적화 효과를 확인하고, 문제점을 파악하여 개선하는 데 필수적입니다.성능 측정 도구:브라우저 개발자 도구: Network 탭을 통해 각 요청의 응답 시간, 크기 등을 확인할 수 있습니다.Google Lighthouse: 웹 페이지의 성능을 종합적으로 평가하고 개선점을 제시합니다.Custom 성능 측정: console.time() 및 console.timeEnd()를 사용하여 특정 코드 .. 2024. 11. 19.
Next.js 데이터 페칭 최적화: 빠르고 효율적인 웹 애플리케이션 구축하기 Next.js는 데이터 페칭을 위한 다양한 기능을 제공하여 빠르고 효율적인 웹 애플리케이션 개발을 지원합니다. 하지만 데이터 페칭은 웹 애플리케이션의 성능에 큰 영향을 미치는 요소이므로, 최적화를 통해 더욱 빠르고 부드러운 사용자 경험을 제공해야 합니다. 이번 포스팅에서는 Next.js에서 데이터 페칭을 최적화하는 다양한 방법과 실제 예시를 통해 자세히 알아보겠습니다.왜 데이터 페칭 최적화가 중요한가요?빠른 초기 로딩: 사용자가 페이지에 처음 접속했을 때, 빠른 로딩 속도는 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다.낮은 서버 부하: 불필요한 데이터 요청을 줄여 서버 부하를 줄일 수 있습니다.향상된 사용자 경험: 빠른 응답 속도와 부드러운 화면 전환은 사용자 만족도를 높입니다.Next.js 데이터 페칭 최적.. 2024. 11. 18.
SSR과 CSR: 어떤 렌더링 방식을 선택해야 할까? 서버 사이드 렌더링(SSR) vs 클라이언트 사이드 렌더링(CSR)웹 애플리케이션을 개발할 때, 렌더링 방식은 성능, 사용자 경험, SEO 등 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 선택입니다. 일반적으로 사용되는 렌더링 방식은 서버 사이드 렌더링(Server-Side Rendering, SSR)과 클라이언트 사이드 렌더링(Client-Side Rendering, CSR) 두 가지가 있습니다. 각 방식의 특징과 장단점을 비교하고, 어떤 상황에 어떤 방식을 사용해야 하는지 자세히 알아보겠습니다.서버 사이드 렌더링(SSR)SSR은 서버에서 HTML을 완전히 생성하여 클라이언트에 전달하는 방식입니다. 장점:빠른 초기 로딩: 완성된 HTML이 전달되므로 브라우저는 바로 페이지를 렌더링할 수 있습니다.SEO에 유리:.. 2024. 11. 17.
데이터 불균형 문제 해결: 오버샘플링, 언더샘플링, SMOTE 등 데이터 불균형 문제란?데이터 불균형 문제는 머신러닝 모델 학습 시 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상황을 의미합니다. 이러한 불균형은 모델이 다수 클래스에 편향되어 소수 클래스를 정확하게 분류하지 못하는 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 시스템에서 정상 거래 데이터가 사기 거래 데이터보다 훨씬 많다면, 모델은 대부분의 데이터가 정상 거래이므로 모든 거래를 정상으로 분류하는 경향을 보일 수 있습니다.데이터 불균형 문제 해결 방법1. 오버샘플링 (Oversampling)소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다. 간단하고 직관적이지만, 과도한 복제는 오버피팅 문제를 야기할 수 있습니다.장점: 구현이 간단하고 빠름단점: 오버피팅 가능성2. .. 2024. 11. 16.

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