보안 전문가로 10년 이상 경력을 쌓아왔으며, 특히 DAST 보안 솔루션 개발 분야에서 7년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 현재 N사에 재직 중이며, AI 기반 DAST 솔루션 개발에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 영어 능통자로 비즈니스 회화가 가능합니다.
협업 및 연구 관련 문의는 jiho_appa@naver.com 으로 연락 바랍니다.
우분투 서버에서 도커 구성하기
개요 시스템 패키지 목록을 업데이트 함. 그리고 도커 설치에 필요한 패키지들을 설치 sudo apt-get update sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg \ lsb-release 도커 저장소의 패키지가 유효한지 확인을 위해 공식 GPG 키를 추가 sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg 도커의 stable 저장소를 추가하여 설치 소스를 지정함. echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null 도커 엔진 설치 ...
타우리(Tauri) 개발 환경 구축하기
개요 이 글에서는 타우리 개발을 위한 환경을 구성을 합니다. cargo 를 이용한 개발환경 구성하기 cargo 명령어를 통해서 create-tauri-app을 설치합니다. 여기서 --locked 옵션은Cargo.lock파일을 엄격하게 따르도록 하는 옵션으로 예기치 않은 의존성 업데이트로 인한 오류를 방지한다. cargo install create-tauri-app --locked tauri 는 프로젝트를 시작하기 위한 cli 도구를 지원합니다. cargo create-tauri-app ✔ Project name · 프로젝트 이름 ✔ Identifier · com.사용자이름.프로젝트 이름 ✔ Choose which language to use for your frontend · TypeScript / JavaScript - (pnpm, yarn, npm, deno, bun) ✔ Choose your package manager · pnpm ✔ Choose your UI template · React - (https://react.dev/) ✔ Choose your UI flavor · TypeScript Template created! To get started run: cd 프로젝트 이름 pnpm install pnpm tauri android init pnpm tauri ios init For Desktop development, run: pnpm tauri dev For Android development, run: pnpm tauri android dev For iOS development, run: pnpm tauri ios dev pnpm 사용 시 주의사항 tauri 와 pnpm 을 사용 시 node 버전이 LTS 버전이어야 한다. 그렇지 않을 경우 에러가 발생할 수 있다. 아래는 node.js 버전을 LTS 가 아닌 버전으로 pnpm tauri dev 명령어를 실행할 경우 발생하는 에러이다. ...
옵시디언과 hugo 동기화하기
개요 이 글의 개요를 간단히 소개합니다. 여기에 이미지가 들어갔습니다. 본문 섹션 1 첫 번째 주제에 대한 내용을 작성합니다. 섹션 2 두 번째 주제에 대한 내용을 작성합니다. # 코드 블록 예시 def hello_world(): print("Hello, World!") 섹션 3 세 번째 주제에 대한 내용을 작성합니다. 실전 팁 실무에서 유용한 팁을 공유합니다: 팁 1: 첫 번째 팁 설명 팁 2: 두 번째 팁 설명 팁 3: 세 번째 팁 설명 마치며 이 글의 요약 및 마무리 내용을 작성합니다. ...
머신러닝 입문: 첫 번째 모델 만들기
머신러닝이란? 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 데이터로부터 학습할 수 있게 하는 인공지능의 한 분야입니다. 머신러닝의 종류 머신러닝은 크게 세 가지로 분류됩니다: 지도 학습(Supervised Learning): 레이블이 있는 데이터로 학습 비지도 학습(Unsupervised Learning): 레이블이 없는 데이터에서 패턴 발견 강화 학습(Reinforcement Learning): 보상을 통해 최적의 행동 학습 환경 설정 머신러닝을 시작하기 위해 필요한 라이브러리들을 설치합니다: pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib 필수 라이브러리 각 라이브러리의 역할: NumPy: 수치 계산을 위한 라이브러리 Pandas: 데이터 조작 및 분석 Scikit-learn: 머신러닝 알고리즘 구현 Matplotlib: 데이터 시각화 첫 번째 모델: 선형 회귀 가장 기본적인 머신러닝 모델인 선형 회귀를 만들어봅시다. ...
웹 개발 여정: 프론트엔드에서 풀스택까지
시작: HTML과 CSS 제 웹 개발 여정은 많은 분들과 마찬가지로 HTML과 CSS를 배우면서 시작되었습니다. 처음에는 단순한 정적 웹페이지를 만드는 것만으로도 큰 성취감을 느꼈습니다. 첫 번째 웹사이트 제가 만든 첫 번째 웹사이트는 정말 간단했습니다: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>내 첫 웹사이트</title> </head> <body> <h1>안녕하세요!</h1> <p>웹 개발의 세계에 오신 것을 환영합니다.</p> </body> </html> 지금 보면 아주 기초적이지만, 당시에는 이것이 브라우저에 표시되는 것만으로도 신기했습니다. JavaScript와의 만남 정적인 페이지에 만족하지 못하고 곧 JavaScript를 배우기 시작했습니다. 동적인 웹사이트를 만들 수 있다는 것이 정말 흥미로웠습니다. ...
Python 기초: 변수와 자료형
Python이란? Python은 1991년 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 개발한 고급 프로그래밍 언어입니다. 읽기 쉽고 배우기 쉬운 문법으로 초보자부터 전문가까지 널리 사용되고 있습니다. 변수 선언하기 Python에서 변수를 선언하는 것은 매우 간단합니다. 다른 언어와 달리 타입을 명시할 필요가 없으며, 값을 할당하기만 하면 됩니다. # 변수 선언의 예 name = "지호아빠" age = 35 is_developer = True height = 175.5 변수 명명 규칙 변수 이름을 지을 때는 다음 규칙을 따라야 합니다: 문자, 숫자, 언더스코어(_)만 사용할 수 있습니다 숫자로 시작할 수 없습니다 대소문자를 구분합니다 예약어는 사용할 수 없습니다 기본 자료형 Python에는 여러 가지 기본 자료형이 있습니다. 각각의 특성을 이해하는 것이 중요합니다. ...
블로그에 오신 것을 환영합니다
블로그를 시작하며 안녕하세요, 여러분! 이 블로그는 기술과 생각을 기록하는 공간으로 만들어졌습니다. 프로그래밍, 데이터 과학, 그리고 일상에서 배운 것들을 공유하려고 합니다. 왜 블로그를 시작했나요? 블로그를 시작한 이유는 여러 가지가 있습니다: 지식의 공유: 배운 것을 다른 사람들과 나누고 싶었습니다 기록의 중요성: 시간이 지나도 기억할 수 있도록 문서화하는 것이 중요합니다 커뮤니티 참여: 같은 관심사를 가진 사람들과 소통하고 싶었습니다 주요 관심사 저의 주요 관심사는 다음과 같습니다: 웹 개발 (프론트엔드와 백엔드) 머신러닝과 인공지능 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어 아키텍처 앞으로의 계획 앞으로 이 블로그에서는 다양한 주제를 다룰 예정입니다. 기술적인 튜토리얼부터 프로젝트 회고, 그리고 개인적인 생각까지 폭넓게 작성하려고 합니다. ...
[디자인 테스트] 딥러닝 위드 파이썬 타이포그래피
이 포스트는 딥러닝 위드 파이썬(Deep Learning with Python) 스타일의 디자인을 테스트하기 위해 생성된 가상의 글입니다. 우리는 이 글을 통해 폰트의 가독성, 자간, 행간, 그리고 문단 간의 간격이 얼마나 조화롭게 어우러지는지 확인하고자 합니다. 특히 긴 문장과 문단이 이어질 때 독자가 피로감을 느끼지 않고 편안하게 읽을 수 있는지를 중점적으로 살펴볼 예정입니다. 텍스트가 빽빽하게 채워졌을 때의 시각적 밀도와 전체적인 레이아웃의 균형을 점검하는 것이 이 테스트의 주된 목적입니다. 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 특정한 한 분야로서, 연속된 층(layer)에서 데이터의 표현을 학습하는 새로운 방식입니다. 단순히 데이터를 입력하고 결과를 얻는 것을 넘어서, 데이터가 가진 내재적인 구조와 패턴을 스스로 파악하고 이를 통해 더 높은 차원의 추상화된 정보를 추출해내는 과정을 포함합니다. 이러한 학습 방식은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받았으며, 수많은 뉴런이 복잡하게 연결되어 신호를 주고받는 구조를 모방하여 설계되었습니다. 따라서 딥러닝 모델은 데이터의 양이 많아질수록, 그리고 학습 시간이 길어질수록 더욱 정교하고 정확한 예측 능력을 갖추게 됩니다. ...