2025/02 223

오늘의 단상_하린웨이(Harin Way)Branding 여정

Here are some branding suggestions that integrate the themes of "하나님 아는 지식" (Knowledge of God) and "은혜복음" (Gospel of Grace):**1. Core Brand Values*Suggested Brand Pillars:Divine Wisdom: "세상을 이기는 하나님의 지혜" (God's wisdom that overcomes the world)Grace-Centered: "은혜 없이는 아무 것도" (Nothing without grace)Transformative Knowledge: "진리가 너희를 자유케 하리라" (The truth will set you free) 2. Visual Identity Suggesti..

성경말씀 2025.02.02

AI를 활용한 마케팅 팀 구축 가이드

AI를 활용한 마케팅 팀 구축 가이드: ChatGPT, Dalle, Midjourney, Runway, Sora로 완성하는 나만의 마케팅 전략서론AI 기술의 발전으로 마케팅 분야에서도 혁명적인 변화가 일어나고 있습니다. 특히 ChatGPT, Midjourney, Sora와 같은 AI 도구들을 활용하면 소규모 기업이나 개인도 전문적인 마케팅 팀을 구축할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 AI 마케팅 디렉터 젬마님의 인사이트를 바탕으로, AI를 활용한 마케팅 팀 구축 방법과 전략을 상세히 알아보겠습니다.1. AI 마케팅의 기본 개념AI 마케팅은 인공지능 기술을 활용하여 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 것을 말합니다. 전통적인 마케팅 방식과 달리, AI 마케팅은 데이터 기반의 의사결정과 자동화된 프로세스를 통..

IT 2025.02.02

Google Apps Script를 활용한 AI 자동화 시스템 구축 가이드

Google Apps Script를 활용한 AI 자동화 시스템 구축 가이드2025년 현재, AI 기술의 발전과 함께 자동화 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 이 글에서는 Google Apps Script를 활용하여 무료로 구축할 수 있는 AI 자동화 시스템에 대해 상세히 알아보겠습니다. 특히 Gemini API를 활용한 텍스트 요약 기능을 중심으로, 실제 구현 방법과 활용 사례를 소개하겠습니다.1. Google Apps Script 소개Google Apps Script는 Google 워크스페이스 애플리케이션을 위한 경량 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. JavaScript를 기반으로 하며, Google Sheets, Docs, Forms 등과 쉽게 연동할 수 있어 다양한 자동화 작업에 활용됩니다...

IT 2025.02.02

GPTs Action 활용 가이드: 해킹부터 커스텀 제작까지

GPTs Action 활용 가이드: 해킹부터 커스텀 제작까지AI 기술의 발전과 함께 GPTs Action 활용이 다양한 분야에서 확산되고 있습니다. 본 가이드에서는 2025년 최신 트렌드를 반영한 GPTs Action 활용 기법을 3,800자 규모로 상세히 설명합니다.1. 핵심 개념 정리GPTs Action은 사용자 정의 가능한 AI 확장 기능으로, 2025년 기준 전 세계적으로 75만 5,165개의 공개 Action이 존재합니다[1]. 주요 특징은 다음과 같습니다:오픈 API 기반 연동 시스템무료/유료 서비스 혼용 구조크로스 플랫폼 호환성자동 문서화 기능2. 필수 준비물Cursor AI 설치 (Windows/Mac)Next.js 프로젝트 생성Tailwind CSS 통합Shadcn 컴포넌트 라이브러리 세..

IT 2025.02.02

Cursor AI를 활용한 앱 디자인 복제 방법

Clone Any App Design Effortlessly with Cursor AICursor AI를 활용한 앱 디자인 복제 방법Cursor AI를 사용하여 웹상의 어떤 디자인이든 쉽게 복제할 수 있는 방법을 소개합니다. 이 방법을 통해 컴포넌트 라이브러리를 활용하고 V0나 다른 도구 없이 Cursor만으로 작업할 수 있습니다.주요 특징Aeternity 컴포넌트를 사용한 랜딩 페이지 제작Pinterest에서 영감을 얻은 대시보드 구현Cursor 디자인 모드를 통한 빠른 개발설정 단계Cursor 다운로드 및 설치 (cursor.so에서 Mac 또는 Windows 버전 선택)작업 폴더 생성 및 Cursor에서 열기터미널에서 Next.js 프로젝트 생성: npx create-next-app@latest ...

IT 2025.02.02

Cursor AI를 활용한 앱 디자인 복제 방법

Clone Any App Design Effortlessly with Cursor AICursor AI를 활용한 앱 디자인 복제 방법Cursor AI를 사용하여 웹상의 어떤 디자인이든 쉽게 복제할 수 있는 방법을 소개합니다. 이 방법을 통해 컴포넌트 라이브러리를 활용하고 V0나 다른 도구 없이 Cursor만으로 작업할 수 있습니다.주요 특징Aeternity 컴포넌트를 사용한 랜딩 페이지 제작Pinterest에서 영감을 얻은 대시보드 구현Cursor 디자인 모드를 통한 빠른 개발설정 단계Cursor 다운로드 및 설치 (cursor.so에서 Mac 또는 Windows 버전 선택)작업 폴더 생성 및 Cursor에서 열기터미널에서 Next.js 프로젝트 생성: npx create-next-app@latest ...

IT 2025.02.02

MOLOCO DB Dashboard

# 디지털 광고 플랫폼 MOLOCO의 데이터베이스 및 대시보드 기술 분석## 1. MOLOCO 개요머신러닝 기반 광고 최적화 솔루션으로 50억 건/일의 실시간 광고 입찰 처리[4][6]. Google Cloud Platform(GCP)을 기반으로 Cloud Bigtable, Dataflow, BigQuery 등 활용[4][6]. 주력 제품인 **Moloco Cloud DSP**는 첫 방문자 전환률을 300% 향상시키는 성과[7].**핵심 강점**:- 100ms 미만의 실시간 입찰 결정 시스템[4]- 550,000 QPS(초당 쿼리 처리량) 이상의 확장성[6]- 35개 광고 거래소 연동을 통한 글로벌 인벤토리 접근[13]## 2. 데이터베이스 아키텍처### 2.1 Google Cloud Bigtable 활..

IT 2025.02.01

MOLOCO DB Dashboard

# 디지털 광고 플랫폼 MOLOCO의 데이터베이스 및 대시보드 기술 분석## 1. MOLOCO 개요머신러닝 기반 광고 최적화 솔루션으로 50억 건/일의 실시간 광고 입찰 처리[4][6]. Google Cloud Platform(GCP)을 기반으로 Cloud Bigtable, Dataflow, BigQuery 등 활용[4][6]. 주력 제품인 **Moloco Cloud DSP**는 첫 방문자 전환률을 300% 향상시키는 성과[7].**핵심 강점**:- 100ms 미만의 실시간 입찰 결정 시스템[4]- 550,000 QPS(초당 쿼리 처리량) 이상의 확장성[6]- 35개 광고 거래소 연동을 통한 글로벌 인벤토리 접근[13]## 2. 데이터베이스 아키텍처### 2.1 Google Cloud Bigtable 활..

IT 2025.02.01

구글 클라우드 플랫폼(GCP) 환경에서 RAM 대신 SSD를 활용하는 전략

구글 클라우드 플랫폼(GCP) 환경에서 RAM 대신 SSD를 활용하는 전략은 인메모리 연산의 한계를 극복하면서 경제적인 자원 관리를 가능하게 합니다. 이 접근법은 특히 대용량 데이터 처리와 고성능 컴퓨팅 작업에 효과적이며, 로컬 SSD의 초고속 I/O 성능과 Persistent Disk의 안정성을 조합하여 사용할 때 최적의 효과를 발휘합니다[3][7][11].GCP 아키텍처에서 SSD 활용 개념도1. SSD 유형별 특성 비교구분 로컬 SSD Persistent SSD RAM 디스크지연 시간0.1~0.3ms0.5~2ms0.01~0.05ms처리량1.2GB/s250MB/s20GB/s데이터 지속성인스턴스 종료 시 삭제영구 보존인스턴스 재시작 시 삭제최대 용량9TB(24개 디스크)64TB인스턴스 메모리 한도비용(..

IT 2025.02.01

데이터베이스 문제 해결: 소프트웨어적 접근법과 ML적 접근법 비교

데이터베이스 문제 해결: 소프트웨어적 접근법과 ML적 접근법 비교데이터베이스 시스템의 발전과 함께 문제 해결 방식도 진화해왔습니다. 전통적인 소프트웨어적 접근법과 최근 주목받고 있는 머신러닝(ML) 접근법은 각각 고유한 특성과 장단점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 두 접근법을 비교하여 살펴보겠습니다.소프트웨어적 접근법정의소프트웨어적 접근법은 프로그래머가 명시적으로 규칙을 정의하고 알고리즘을 설계하여 문제를 해결하는 방식입니다. 이는 전통적인 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 주로 사용되는 방식입니다[1][4].특징명확한 규칙 기반결정론적 결과 제공프로그래머의 도메인 지식에 크게 의존ACID 원칙 준수 (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability)장점예측 가능..

IT 2025.02.01