딥링크(URI Sheme, App Links, Universal Link, Intent Scheme), 디퍼드 딥링크
딥링크 딥링크는 사용자를 특정 앱으로 이동시켜서 특정 페이지로 이동시키는 기술이다. 딥링크는 자연스러운 동선을 만들고, 파편화된 고객여정을 매끄럽게 연결해주기 때문에 전환율과 리텐션에도 기여한다. 개발자는 웹에서 앱으로 이동시킬 때의 설정, 사용자 폰에 앱이 설치되다면 어디로 이동시킬지를 모두 구현한다. 딥링크의 종류 1. 커스텀 스킴(URI Scheme) 앱 스킴, 호스트, 패스, 파라미터로 구성되어 있다. 앱 스킴은 이동하고 싶은 앱을, 패스는 경로(페이지)를, 뜻한다. 커스텀 스킴은 서로 다른 앱이더라도 같은하지 못한다. 안드로이드는 어떤 앱을 열지 선택권을 주나, iOS는 가장 마지막에 설치한 앱이 자동으로 열린다. 이러한 스킴은 공개되어 있지 않아, 개발자들은 자신의 스킴이 고유한 값인지 확인할..
2023. 7. 25.
테스트 케이스, 테스트 레벨, 테스트 유형, 결함 심각도별 분류
테스트 케이스 요구사항에 준수하는지 확인하기 위해 입력값, 실행 조건, 예상된 결과의 집합이다. 테스트 케이스에는 식별자(고유하게 식별하기 위한 항목 식별자), 테스트항목(테스트 모듈에 대한 간략한 내용), 입력명세(테스트 실행 시 입력할 값 및 조건), 출력명세(실행 시 기대되는 결과), 환경설정(테스트 수행 시의 환경), 특수절차요구(수행 시 요구되는 절차), 의존성을 포함한다. 테스트 레벨 - 단위 테스트: 사용자 요구사항에 대한 단위 모듈을 테스트한다. 자료구조, 인터페이스, 외부 I/O, 오류 처리 등을 테스트한다. - 통합 테스트: 단위 테스트를 통과한 컴포넌트의 인터페이스를 테스트한다. - 시스템 테스트: 개발 프로젝트 차원에서 정의된 전체 시스템에 대해 테스트한다. 기능 뿐 아니라 성능, ..
2023. 7. 2.
ETL(Extract, Transform, Load)
ETL(Extract, Transform, Load) ETL은 추출, 변환, 로드의 약자로 다양한 소스로부터 데이터를 추출하고, 믿을 수 있는 리소스로 변환하며, 그 데이터를 로드하여 최종 사용자가 액세스할 수 있도록 처리하는 과정을 말한다. 추출(Extract) 소스 데이터베이스에서 관련 데이터를 추출한다. 추출을 수행하는 데에는 세 가지 방법이 있다. 레코드가 변경되면 시스템이 알려주거나, 특정 레코드(증분데이터)를 지정하여 주기적인 간격으로 추출을 하거나, 전체를 추출하는 방법이다. 변환(Transform) 추출한 원시 데이터를 사용할 수 있는 형태로, 운영 요구사항에 맞춰 변환한다. 오류를 제거하고 데이터 형식에 맞춰 정리하고, 중복을 제거하거나, 일관된 형식으로 변환하는 등의 과정이 있다. 로드..
2023. 6. 14.
빌드, 배포, 리포지토리, CI, CD, Jenkins
젠킨스가 무엇인지 알기 위해서는 빌드, 배포, 리포지토리, CI, CD 까지 이해해야 한다. 이번 기회에 정말 자주 듣고 사용하는 빌드, 배포, 리포지토리라는 단어와 CI, CD, 젠킨스까지 구글링하여 찾아본 내용을 정리해보았다. 빌드(Build)배포를 하기 위한 준비 과정으로, 서버에 올릴 수 있는 상태로 만드는 것을 뜻한다. 컴파일 된 코드를 실행할 수 있는 상태로 만드는 것이다. 배포(Deploy)개발을 완료하고 테스트 후 유저가 사용할 수 있도록 서버에 반영하는 것을 뜻한다. 빌드가 완성한 실행 파일을 사용자가 접근할 수 있는 환경에 배치시키는 것이다. 리포지토리(Repository, Repo)리포지토리는 개발자가 애플리케이션 소스 코드에 대한 변경을 수행, 관리하는 데 사용하는 중앙화된 스토리지..
2023. 5. 10.
[컴과] 머신러닝: 소개, 분야, 분류, 회귀, 군집화, 특징추출, 앙상블학습,결정트리, 서포트 벡터 머신, 랜덤포레스트, 인공신경망, 딥러닝
머신러닝이란 인공지능의 한 분야로, 인간의 학습 능력을 기계를 통해 구현하는 방법이다. 주어진 데이터로부터 스스로 규칙을 만들고 새로운 지식을 얻는 방법이다. 데이터를 분석에 용이하도록 데이터를 가공하고, 핵심적인 특징을 추출하며, 결정함수를 통해 입-출력을 매핑하고 추론한다. 머신러닝의 성과를 측정하는 방법에는 목적함수를 얼마나 최적화하느냐가 있다. 목적함수란 학습 시스템이 달성해야하는 목표를 정의한 것으로, 대표적으로 오차함수가 있다. 오차함수는 학습 시스템이 출력한 값과 우리가 원했던 값의 차이로 정의되며, 이 차이를 최소화하는 것이 학습의 목표가 된다. 오차에도 학습에 사용한 데이터로 만들어진 오차가 있고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 통해 얻어진 오차가 있다. 이러한 오차들을 일반화하여..
2022. 12. 6.
[컴과] 인공지능: 개요, 지식기반 시스템, 탐색문제풀이, 게임트리, 퍼지이론, 컴퓨터시각, 기계학습, 인공신경회로망, 심층학습
인공지능이란? 인공지능이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력을 구현하는 컴퓨터 과학의 분야 중 하나이다. 최초의 신경망 모델은 1943년에 제안되었으며, 1950년 튜링 테스트가 제안되고, 1956년 다트머스 대학교에서 인공지능이라는 용어를 처음 사용하였다. 이후 많은 관심과 연구결과가 이루어졌지만 정보처리의 능력과 정보량의 부족으로 연구자금지원이 중단되며, 1969년 마빈 민스키와 시모어 페퍼트가 "퍼셉트론"이라는 책을 출간하며 지적한 한계로 인해 1970년대 1차 겨울기를 맞는다. 이후 1974년 역전파 알고리즘, 전문가 시스템의 성장 등으로 많은 연구가 있었지만 성장은 지지부진하여 2차 겨울기를 맞는다. 1990년대 이후부터는 문제해결과 비즈니스 중심으로 좁은 분야에 활용되고, 하드웨어의 성장,..
2022. 12. 2.