척척 연구소

Xcode가 26 버전으로 업데이트되면서, ChatGPT를 활용한 코드 작성 기능이 IDE 내부에 완전히 통합되었습니다. 기존에는 macOS용 ChatGPT 앱의 “Work with Apps” 기능을 통해 Xcode와 공동작업이 가능했지만, 이제는 Xcode 내부에서 직접 ChatGPT를 호출해 코드 작성, 오류 수정, 주석 생성까지 모두 처리할 수 있습니다. 1. Xcode 26의 Coding Intelligence 기능WWDC 2025에서 소개된 Coding Intelligence는 ChatGPT 및 Claude 같은 AI 모델을 기반으로 작동하는 AI 코딩 도우미입니다. 이 기능은 개발 중인 코드를 자동 완성하고, 맥락을 이해해 주석, 테스트 코드, 리팩토링 제안을 생성합니다. 주요 특징ChatG..

iOS 네이티브 앱 개발은 예전에 Objective-C가 유행하던 시절 개발해 본 것이 전부였습니다. Swift와 SwiftUI는 개발 경험이 전무한 상태입니다. Xcode와 ChatGPT와 연동된다는 정보를 접하게 되어 바이브 코딩으로 앱 개발을 시도해보게 되었습니다. 앱 주제는 평소에 생각했던 심플한 Todo List 앱 입니다. Xcode(16버전)와 ChatGPT 연동에 대한 내용은 아래 포스트에 정리되어 있습니다.2025.08.30 - [AI Lab/LLM 활용] - [AI 개발도구] Xcode에 ChatGPT 연동하여 바이브 코딩하기 1. 앱 기획제가 구상한 Todo List 앱은 하루치 할 일에만 집중할 수 있도록 설계된 간단하지만 실용적인 앱입니다.복잡한 기능은 배제하고, 오늘 할 일에만..

최근 macOS용 ChatGPT 앱이 Xcode와 연동할 수 있는 기능을 제공하면서, 개발자들은 더 효율적이고 빠르게 코드를 작성할 수 있게 되었습니다. 특히 Xcode 16 버전부터는 ChatGPT와의 연동이 가능하며, Xcode 26 버전에서는 AI 기능이 기본 내장될 예정이라 앞으로의 개발 환경은 더욱 강력해질 것으로 기대됩니다. 이번 포스트에서는 ChatGPT와 Xcode를 연결하여 “바이브 코딩”하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 연동 조건1. Xcode 16ChatGPT macOS 앱을 설치하고 “Work with Apps” 기능을 통해 연동 가능 2. ChatGPT 요금제기본 앱은 무료 사용 가능하지만, Xcode 연동 및 Mac 전용 편의 기능은 Plus 요금제(약 $20/월) 이상 필..

최근 데이터 처리 환경에서는 정형 데이터뿐 아니라 반정형 데이터도 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 API 응답, 로그 데이터, Config 정보 등은 JSON(JavaScript Object Notation) 형태로 제공되는 경우가 많습니다. PostgreSQL은 이러한 요구를 충족하기 위해 JSON과 JSONB 데이터형을 공식 지원합니다. 이를 통해 관계형 데이터베이스 내에서도 반정형 데이터를 효율적으로 다룰 수 있으며, 다양한 연산자와 함수를 활용할 수 있습니다. 이번 글에서는 PostgreSQL에서 JSON을 활용하는 방법을 정리해보겠습니다. 1. JSON과 JSONB의 차이PostgreSQL은 JSON과 JSONB 두 가지 타입을 제공합니다.구분JSONJSONB저장 방식원본 텍스트 그대로 저장..

예전에는 시스템 개발 및 운영 실무에서 주로 MS-SQL이나 Oracle을 활용했으나, 최근에는 대형 시스템에서도 PostgreSQL을 도입하는 사례가 늘어나면서 자연스럽게 PostgreSQL을 접할 기회가 많아졌습니다. 그 과정에서 각 DBMS 간의 문법적 차이를 직접 체감하게 되었고, 이에 대한 정리가 필요하다고 느꼈습니다. 이번 글에서는 PostgreSQL에 적응하기 위해, SQL 표준이라 할 수 있는 ANSI SQL과 PostgreSQL SQL을 비교하면서 공통적으로 사용할 수 있는 쿼리와 차이가 있는 부분을 정리해 보겠습니다. SQL은 데이터베이스에서 데이터를 정의하고 조작하기 위한 표준 언어입니다. 그러나 데이터베이스 벤더마다 ANSI SQL을 기반으로 한 고유의 SQL 방언(SQL Diale..

2025년 8월 데이터 엔지니어링 필수 도구 업데이트 총정리!Airflow 3.0.4, dbt Core 1.10.7, BigQuery 신규 기능, Snowflake ML Jobs GA, PostgreSQL 17.6, Iceberg 1.9.2 등 주요 릴리스 노트를 한눈에 확인하세요. Airflow 3.0.4(8/8) 버그픽스 릴리스, OpenLineage 프로바이더도 2.6.1로 갱신(8/11). Apache ListsApache Airflowdbt Core 1.10.7(8/7) 소소하지만 유의미한 리그레션/디프리케이션 정리. GitHubBigQuery: 결과를 GCS로 저장(GA), 스튜디오 지도 시각화(프리뷰), Gemini 보조 집계(프리뷰) 등 생산성 기능 다수. Google Cloud+1Snow..

1. AI·데이터 서비스가 커질수록 생기는 문제AI 모델이나 데이터 분석 서비스를 운영하다 보면, 다음과 같은 상황을 자주 맞이합니다.신제품 출시나 이벤트 시 사용량 폭증 → 서버 다운개발 환경과 운영 환경이 달라 배포 때 오류 발생여러 팀이 같은 서버를 쓰면서 자원 충돌모델 버전을 업데이트하려면 서비스를 잠시 멈춰야 함이 모든 문제는 서버와 애플리케이션을 자동으로 관리하는 체계가 없어서 발생합니다.쿠버네티스(Kubernetes, 이하 K8s)는 바로 이 문제를 해결하기 위해 태어난 기술입니다.2. 쿠버네티스란? (쉬운 설명)쿠버네티스는 "서버와 애플리케이션을 자동으로 배치·운영·확장·복구해주는 시스템"입니다.컨테이너라는 작은 단위(애플리케이션 + 실행 환경)를 다룸서버가 여러 대여도, 쿠버네티스가 ..

데이터 리니지를 도입하려면 단순히 도구를 설치하는 것 이상으로 구조적인 구성 전략이 필요합니다.이번 편에서는 실무 환경에서의 데이터 리니지 구성 방법을 단계별로 안내합니다. 리니지 구성의 큰 틀데이터 리니지는 다음 세 가지 관점에서 구성됩니다.계층설명수평 리니지데이터 흐름 (source → staging → data mart → 모델/리포트) 추적수직 리니지하나의 테이블 내부에서 컬럼 단위 가공 흐름 추적운영 리니지데이터 처리 작업 간 트리거, 타이밍, 책임자 정보 포함 리니지 구성 단계별 가이드✅ 1단계. 데이터 자산 식별대상: 테이블, 파일, API, 로그, ML 모델, 리포트 등메타데이터 자동 수집 필요추천 도구: dbt, DataHub, OpenMetadata, Amundsen ✅ 2단계...

데이터 플랫폼이 고도화되고 분석 데이터가 축적되면서, 기업들은 새로운 어려움에 직면합니다.데이터가 너무 많아져서 오히려 관리가 되지 않는 상황이 벌어지는 것이죠. 분석계 데이터 증가에 따른 문제출처가 불분명한 테이블들→ sales_data_v2, sales_data_final_copy, input_sales_v3 … 어느 게 진짜 최신인지 알 수 없음불필요한 중복 가공→ 분석가마다 같은 데이터를 가공하면서 중복 테이블이 계속 늘어남변경의 두려움→ 테이블 하나 수정하면 어디까지 영향을 줄지 몰라 변경을 주저하게 됨리포트와 모델 신뢰도 저하→ 수치가 왜 그런지 설명할 수 없으면 결과도 신뢰받지 못함 데이터의 혼란을 정리하는 핵심 도구, 데이터 리니지문제점리니지가 제공하는 해결책출처 불명확데이터의 생성 →..

AI 기술이 빠르게 발전하면서 데이터를 활용한 의사결정, 자동화, 예측이 일상이 되었습니다. 하지만 신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해 반드시 함께 논의되어야 할 주제가 있습니다. 바로 데이터 리니지(Data Lineage)입니다. 데이터 리니지란?데이터 리니지는 데이터가 어디에서 왔는지(출처), 어떤 과정을 거쳐(가공/변환), 어디에 쓰였는지를 추적할 수 있는 데이터의 계보입니다.예를 들어, 보고서에 사용된 매출 수치가 어떤 원천 시스템에서 어떤 전처리를 거쳤는지 확인하는 것이 바로 리니지의 역할입니다. AI 시대에 리니지가 중요한 이유설명 가능한 AI(Explainable AI)→ 모델의 예측 결과를 해석하려면 사용된 데이터의 출처와 변환 과정을 알아야 합니다.품질 및 책임 추적(Traceabili..