아이와볼만한공연, 실패 줄이는 선택 기준과 예매 체크포인트
주말마다 "아이와 뭐 보러 가지?"를 고민하게 됩니다. 전시나 체험도 좋지만, 한 번쯤은 공연장에서만 느낄 수 있는 집중력과 몰입을 경험하게 해주고 싶을 때가 있죠. 다만 아이와 볼만한 공연은 "유명한 작품"보다 "아이에게 맞는 조건"이 더 중요합니다. 실제로 공연장별 안내를 보면...
지뢰찾기 & 룰렛: 첫 클릭 안전 보장과 슬롯 가중 확률 구현
지뢰찾기의 첫 클릭 3×3 안전 지대 알고리즘과 인접 칸 자동 열기(BFS), 룰렛의 슬롯 가중 확률과 CSS 회전 애니메이션 구현 방법을 설명합니다.
틱택토 AI: Minimax 알고리즘으로 무적 AI 구현하기
React로 만든 틱택토에 Minimax 알고리즘을 적용해 절대 지지 않는 AI를 구현하는 방법을 설명합니다. 깊이(depth) 페널티로 최단 승리를 추구하는 전략도 다룹니다.
숫자 야구: 가능한 정답 집합 역추적으로 구현한 힌트 시스템
서로 다른 4자리 숫자를 추리하는 클래식 게임 구현 방법을 설명합니다. 정답 후보 전수 생성(4,536개)과 역추적 알고리즘으로 제외 가능한 숫자를 계산하는 힌트 기능을 다룹니다.
단위 변환기: 7개 카테고리와 한국 전통 단위를 실시간으로
길이·무게·넓이·부피·온도·속도·데이터 단위와 평·돈·냥·근 등 한국 전통 단위를 기준 단위 클릭 방식으로 실시간 변환하는 구현을 설명합니다.
적금/예금 계산기: 단리·복리와 세금 3종 세후 수익 비교
예금·적금의 단리/복리 계산 공식, 일반과세(15.4%)·세금우대(9.9%)·비과세 세후 수익 계산을 TypeScript로 구현한 방법을 설명합니다.
대출 계산기: 4가지 상환 방식과 일별 이자 계산 구현
원리금균등, 원금균등, 만기일시, 체증식 4가지 상환 방식의 수식과 TypeScript 구현, 그리고 납부일 기준 일별 이자 계산(주금공 방식)을 설명합니다.
Utility Village: Next.js 16으로 만든 유틸리티 도구 모음
대출 계산기, 적금 계산기, 단위 변환기, 숫자야구, 틱택토, 지뢰찾기, 룰렛 — 7가지 도구를 Next.js 16 + Tailwind CSS 4로 개발하고 배포한 과정을 소개합니다.
딥러닝 입문: 신경망, CNN, RNN부터 Transformer까지 핵심 이해와 MNIST 실습
퍼셉트론에서 Transformer까지 딥러닝의 진화 과정을 이해하고, 활성화 함수, 역전파, 옵티마이저의 핵심 원리를 배웁니다. PyTorch로 MNIST 손글씨 분류를 처음부터 끝까지 실습합니다.
비지도학습 완벽 가이드: 군집화와 차원 축소로 데이터 구조 발견하기
K-Means, DBSCAN, 계층적 군집화의 원리를 이해하고 PCA, t-SNE, UMAP으로 시각화합니다. 고객 세분화와 와인 데이터 분석 토이 프로블럼을 Python으로 실습합니다.
앙상블 학습 완벽 가이드: 랜덤 포레스트부터 XGBoost까지 타이타닉 생존 예측
배깅과 부스팅의 원리를 이해하고, 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM을 Python으로 실습합니다. 타이타닉 생존자 예측 토이 프로블럼으로 전체 파이프라인을 경험합니다.
지도학습 분류 알고리즘 완벽 가이드: 이론부터 붓꽃·유방암 진단까지
로지스틱 회귀, SVM, 의사결정 트리, k-NN, 나이브 베이즈의 수학적 원리를 이해하고, Python scikit-learn으로 붓꽃 분류와 유방암 진단 토이 프로블럼을 실습합니다.
지도학습 회귀 알고리즘 완벽 가이드: 이론부터 집값 예측까지
선형 회귀, 다항 회귀, 라쏘/릿지 회귀의 수학적 원리를 이해하고, Python scikit-learn으로 캘리포니아 집값 예측 토이 프로블럼을 처음부터 끝까지 실습합니다.
PyTorch 기초와 실전 가이드: 설치부터 첫 모델까지
PyTorch의 기본 개념부터 설치, 텐서 연산, 신경망 구축, 모델 학습까지 단계별로 설명합니다. 실전 예제와 함께 PyTorch를 마스터하는 방법을 다룹니다.
TensorFlow.js로 브라우저에서 머신러닝 구현하기: 설치부터 첫 모델까지
TensorFlow.js를 사용하여 브라우저에서 직접 머신러닝 모델을 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다. 모델 학습, 예측, 웹 통합까지 실전 예제와 함께 다룹니다.
openML: 브라우저에서 실행하는 머신러닝 플랫폼 개발기
Electron 데스크톱 앱의 ML 기능을 React + TensorFlow.js로 웹에 이식한 과정을 공유합니다. Web Worker 비동기 연산, GitHub Pages 배포 전략, i18n 구현까지.
머신러닝 완벽 분류: 학습 방식, 모델 구조, 해석 가능성으로 이해하기
머신러닝의 목적과 활용 분야를 소개하고, 지도학습/비지도학습/강화학습, 선형/비선형, 수식 기반/블랙박스 모델로 체계적으로 분류하여 설명합니다. 각 분류별 대표 알고리즘과 예시를 포함합니다.
Jekyll 사이트 SEO 완벽 가이드: 구글 검색 노출부터 애드센스 승인까지
Jekyll 정적 사이트의 SEO를 최적화하는 방법을 단계별로 설명합니다. 메타 태그, 사이트맵, 구조화 데이터, Open Graph, Google Search Console 등록까지 실전 가이드를 제공합니다.
React Native에서 SQLite로 로컬 데이터 관리하기: expo-sqlite 실전 가이드
React Native + Expo 환경에서 expo-sqlite를 활용하여 로컬 데이터베이스를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 테이블 생성, CRUD 작업, 마이그레이션, 성능 최적화까지 다룹니다.
React Native + Expo로 첫 모바일 앱 만들기: 환경 설정부터 빌드까지
React Native와 Expo를 사용하여 모바일 앱을 개발하는 전 과정을 단계별로 설명합니다. 프로젝트 생성, 컴포넌트 구성, 네비게이션, EAS Build까지 실전 가이드를 제공합니다.
Python으로 RAG 시스템 구축하기: LangChain과 Ollama 실전 가이드
LangChain과 Ollama를 활용하여 로컬 환경에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 벡터 DB, 임베딩, 프롬프트 체인까지 다룹니다.
JavaScript Canvas API로 이미지 처리하기: 픽셀 조작부터 색상 변환까지
HTML5 Canvas API를 활용한 클라이언트 사이드 이미지 처리 방법을 설명합니다. 픽셀 데이터 접근, RGB-LAB 색상 변환, 이미지 필터 적용까지 실전 예제와 함께 다룹니다.
Diastr: 보석 십자수 도안 변환기 개발 과정
이미지를 보석 십자수용 도안으로 변환해주는 웹 애플리케이션을 개발한 과정을 공유합니다. Delta E 2000 알고리즘과 Canvas API 활용법을 알아봅시다.
Reaction Time Test 최적화: performance.now()와 State Machine 패턴
반응 속도 테스트 게임의 정확도를 높이기 위해 performance.now() API와 State Machine 패턴을 적용한 과정을 공유합니다.
GitHub Pages로 무료 웹사이트 호스팅하기
GitHub Pages를 사용하여 정적 웹사이트를 무료로 호스팅하는 방법을 단계별로 설명합니다. CI/CD 파이프라인 구성, 도메인 연결, HTTPS 설정까지 완벽 가이드를 제공합니다.