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1. 개요IP주소는 네트워크 상에서 각 장치를 식별하기 위한 고유 주소이며데이터가 목적지까지 도달하기 위해 반드시 필요IP는 계층적으로 구성되어 있고 네트워크 주소 + 호스트 주소로 나뉨또한 네트워크를 효율적으로 분할하기 위해 서브넷 마스크(Subnet Mask) 가 함께 사용됨2. IP주소의 구조구분내용IP 버전IPv4 (32비트, 4옥텟), IPv6 (128비트, 8그룹 16진수)표기 방식IPv4: 192.168.0.1 / IPv6: 2001:0db8::1구성 요소네트워크 ID + 호스트 ID역할네트워크 ID는 네트워크 구분, 호스트 ID는 해당 네트워크 내 장치 식별단위1옥텟 = 8비트 → IPv4 전체 32비트 (예: 192.168.10.25 → 11000000.10101000.00001010.0..

1. 개요TCP/IP 모델은 실제 인터넷 통신에서 사용되는 프로토콜 구조로, OSI 7계층을 4단계로 단순화한 형태각 계층은 데이터 전송의 역할을 분담하여 하위 계층의 서비스를 이용하고 상위 계층에 서비스를 제공TCP/IP는 실질적으로 인터넷 표준 통신 모델로 사용되고 있으며 데이터 전송의 효율성과 확장성을 고려해 설계됨.2. TCP/IP 4계층 구조계층주요 기능데이터 단위대표 프로토콜대응되는 OSI 계층4애플리케이션 계층(Application Layer)사용자 서비스 제공HTTP(웹 통신), HTTPS(보안 웹 통신), FTP(파일 전송),SMTP(이메일 발신), POP3(이메일 수신), DNS(도메인 해석),SSH(원격 접속)5~7계층3전송 계층(Transport Layer)종단 간 신뢰성 확보TCP..

1. 개요OSI(Open Systems Interconnection) 7계층 모델은 네트워크 통신 과정을 7단계로 나눈 국제 표준 구조각 계층은 특정 기능을 담당.하위 계층의 서비스를 이용하고 상위 계층에 서비스를 제공.데이터의 흐름을 단계별로 분리함으로써 통신 구조를 체계적으로 이해하고 문제를 분석하기 쉽게 만듬2. OSI 7계층 구조계층이름주요 기능대표 프로토콜7응용 (Application)사용자에게 네트워크 서비스를 제공HTTP, FTP, SMTP, DNS6표현 (Presentation)데이터의 표현 형식 변환, 암호화, 압축JPEG, MPEG, SSL5세션 (Session)연결 설정, 유지, 종료 및 동기화NetBIOS, RPC4전송 (Transport)데이터 분할 및 재조립, 전송 제어TCP, ..

Docker로 로컬에서 잘 돌던 프로젝트, EC2에 배포하자마자 프론트에서 서버 요청은 실패하고, 서버는 DB에 연결이 안 되고... 무슨 일이 일어난 걸까?이번 포스팅에서는 React + Django + MySQL 프로젝트를 EC2에 Docker Compose로 배포하는 과정에서 겪은 문제와 해결 과정을 인프라 초심자도 이해할 수 있도록 자세히 풀어보겠습니다.프로젝트 구조 간단 소개프론트엔드: React (SPA)백엔드: Django (REST API)DB: MySQL (RDS 사용)배포 환경: AWS EC2 + Docker Compose문제 발생 ⚠️ 증상 1: 프론트 → 백엔드 요청 실패브라우저 콘솔에서 CORS 에러 또는 502 Bad Gateway 발생⚠️ 증상 2: 백엔드 → DB 연결 실패D..

✅ 6/16: 기존 구조 분석 및 MediaPipe 통합 준비기존 hand_recognition.py는 Flask에서 OpenCV + MediaPipe를 사용해 로컬 웹캠 직접 접근하는 구조.정상적으로 손 모양 인식은 되지만, cv2.imshow() 창이 뜨지 않아 디버깅 진행.보안/UX 문제로 React에서 카메라 켜고 → MediaPipe로 손 관절 추출 → Flask에 좌표 전송 구조로 변경하기로 결정.가상환경 세팅: IFITV-React/backend 기준으로 Flask 서버 실행, 필요한 라이브러리 설치:pip install flask opencv-python mediapipe scikit-learnnpm install @mediapipe/hands @mediapipe/drawing_utils✅..

🔧 사이드 네브바 & 찜 기능 추가 (0605~0609)처음에는 사용자 편의를 위해 사이드 네브바에서 VOD 필터링 기능을 구현했습니다. 이후 사용자 맞춤 경험 강화를 위해 "My List" 기능(찜 기능)을 추가했어요. 유저가 콘텐츠에 ‘좋아요’를 누르면, My List에 저장되고, 이후 추천에도 반영됩니다.🧠 추천 API 리팩터링의 시작 (0610~)추천 API가 많아지면서 구조가 복잡해졌고, 성능 이슈도 점점 도드라졌습니다. 특히 liked_based_recommend API는 실행 시간만 10.19초가 걸릴 정도였어요. 문제는 다음과 같았습니다:항목 기존 방식 문제점유사도 계산TF-IDF + KoBERT 결합콘텐츠 1개마다 수동 반복Boosting 방식장르 겹침 개수로 수동 보정set 연산 반..

요즘은 ChatGPT를 활용한 다양한 자연어 처리(NLP) 응용 서비스가 쏟아지고 있다. 오늘 수업에서는 뉴스 검색 챗봇이라는 흥미로운 프로젝트를 직접 구현해보며, OpenAI의 GPT API를 활용해 어떻게 실제 서비스를 만들 수 있는지 배웠다.✅ 프로젝트 개요이 챗봇은 사용자의 질문을 이해한 뒤, 뉴스API를 통해 관련 뉴스를 검색해주는 서비스다. 사용자는 "요즘 AI 관련 이슈 알려줘"와 같이 자연어로 질문하면, 챗봇은 적절한 뉴스 제목과 링크를 응답으로 보여준다.🔧 사용 기술 및 환경언어: Python 3.10+API: OpenAI GPT API, NewsAPI웹 크롤링: BeautifulSoup인터페이스: Gradio (간단한 웹 UI)실행 환경: Google Colab / Jupyter No..

손글씨 인식(OCR) 및 이미지 배경 제거 기능을 직접 구현해보는 프로젝트를 진행했습니다. Hugging Face의 TrOCR 모델과 Segment Anything Model(SAM)을 활용하여 실제 작동하는 웹 애플리케이션을 만드는 과정이었습니다.✅ 프로젝트 개요손글씨 이미지 업로드 및 인식 (OCR)캔버스에서 직접 손글씨 입력 후 인식이미지에서 객체 선택 후 배경 제거모든 기능은 Gradio 웹 인터페이스로 확인 가능1. 손글씨 인식 앱: TrOCR 기반 OCR 모델 사용📦 환경 설정 및 예제 데이터 다운로드Colab에서 실행을 위한 패키지 설치 및 예제 손글씨 이미지들을 다운로드했습니다.!pip install -r requirements-colab.txt!wget [손글씨 이미지들 다운로드]🔧 ..