Choo’s blog

Knative와 같은 서버리스(Serverless) 환경은 트래픽 유입량에 따라 파드(Pod)가 0개에서 수십 개로 자동 확장(Scale-to-Zero 및 Auto-scaling)되는 구조를 가진다. 따라서, 서버리스 시스템의 성능을 제대로 검증하기 위해서는 단순한 고정 부하가 아닌 실제 프로덕션 환경에서 발생하는 불규칙하고 급격한 트래픽 변화를 시뮬레이션해야 한다.

DevOps

Introduction

1. 배경: 서버리스 환경과 트래픽 패턴의 중요성

임의로 설정한 단순 반복 부하는 서버리스의 핵심인 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaling)의 동작을, 특히 Cold Starts(콜드 스타트)나 짧은 시간 동안 트래픽 양이 급격히 증가하는 Burst Traffic 처리 능력을 검증하는 데 한계가 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 실제 서버리스 워크로드 데이터인 Azure Functions Dataset을 활용하여 테스트 시나리오를 구성할 필요가 있다.

2. Why k6?

복잡한 트래픽 패턴을 구현하기 위해 이번 프로젝트에서는 대표적인 부하 테스트 도구인 JMeter 대신 k6를 선택했다. k6를 선택한 이유는 다음과 같다.

JMeter의 한계 (XML 설정의 복잡성):
JMeter는 GUI 기반으로 진입 장벽은 낮지만, 테스트 시나리오가 XML(eXtensible Markup Language) 파일(.jmx)로 저장된다. 이로 인해 코드 리뷰나 Git을 통한 버전 관리가 매우 어렵고, 조건문 분기 등 복잡한 로직을 구현하려면 GUI 설정 내에서 복잡한 구성을 거치거나 별도의 스크립트를 삽입해야 하는 등 이른바 “XML 설정 지옥”이라 부를 만한 비효율성이 존재한다.

Azure Functions Dataset을 분석하여 도출한 실제 대표 트래픽 패턴을 k6 스크립트로 구현하고, 이를 통해 Knative 기반의 서버리스 워크플로우를 호출하는 과정을 설명하고자 한다.

k6의 강점 (코드로 로드 부하 테스트):
반면 k6는 JavaScript/TypeScript 코드로 시나리오를 작성한다. 개발자에게 익숙한 문법(if/else, Math.random)을 사용하여 복잡한 사용자 흐름을 쉽게 제어할 수 있으며, 테스트 스크립트를 애플리케이션 코드와 동일하게 관리할 수 있다. 또한, Go 언어 기반의 엔진을 사용하여 적은 리소스로도 서버리스 환경에 충분한 부하를 가할 수 있는 성능을 제공한다.

3. 목표: 실제 서버리스 워크로드 패턴의 k6 스크립트 구현하기

구체적으로는 시계열 데이터 군집화 알고리즘인 K-Shape을 통해 대표적인 트래픽 패턴을 추출하고, 이를 k6의 설정값과 시나리오 로직에 적용하여 실제와 유사한 부하를 생성하는 방법을 다룬다.

Data Preparation & Pattern Derivation (데이터 준비 및 패턴 도출)

k6로 실제 서버리스 워크로드 패턴을 반영한 부하 테스트 with Azure Function Dataset

2025/12/01

쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너 오케스트레이션의 표준이지만, 개발자에게는 여전히 진입 장벽이 높다. 단순히 애플리케이션 배포를 위해서라도 Deployment, Service, Ingress 등의 리소스를 각각 정의하고 관리해야 하기 때문이다.

DevOps

[목차]

Knative Serving

Knative는 이러한 복잡성을 추상화하여, 개발자가 인프라 관리보다 핵심 로직의 코드 자체에 집중할 수 있도록 돕는 서버리스 오픈소스 플랫폼이다.

Knative는 크게 Serving과 Eventing으로 구성된다. Serving은 애플리케이션의 배포, 네트워킹, 그리고 오토스케일링(Autoscaling)을 담당하는 컴포넌트이다. Eventing은 이기종 시스템 간의 이벤트 연결과 전송을 담당하는 컴포넌트이다.

이번 글에서는 Knative Serving에 대해 설명할 예정이다.

Ch 1-3. 소프트웨어 프로세스

소프트웨어 개발 모델

[주먹구구식 개발 모델 (Build-Fix Model)]

정의: 요구사항 분석, 설계 단계 없이 일단 개발에 들어간 후 만족할 때까지 수정

[폭포수 모델 (Waterfall Model)]

단점: 정해진 개발 순서가 없기에

정의:

장점:

[원형 모델 (Prototyping Model)]

단점:

정의:

우리는 인터넷 덕분에 물리적으로 아무리 멀리 떨어져 있어도 쉽게 소통할 수 있다. 하지만, 이러한 편리함에는 대가가 따른다. 우리가 주고받는 통신 채널은 대부분 ‘공개된’ 상태이기 때문에, 누군가 악의적인 목적으로 데이터를 몰래 훔쳐보거나 위조하기가 너무 쉬워졌다.

목적: 프로토타입을 빠르게 개발하여 고객과 검증하는 것

[나선형 모델 (Spiral Model)]

[소프트웨어 공학론] 대학원 수업 정리

2025/10/28

Computer Science

[Week 1] Introduction

1. 인터넷 시대의 보안과 프라이버시

그렇다면 이렇게 공개된 채널에서 어떻게 데이터를 안전하게 지킬 수 있을까? 이 질문에 대한 해답은 바로 암호학(Cryptography)에서 알 수 있다.

2. 암호화 (Encryption)

공개된 채널로 소통하는 인터넷 세상에서 데이터 보안을 지키려면, 암호화(Encryption)라는 과정이 필수적이다. 암호화는 허가되지 않은 사람이 데이터를 알아볼 수 없도록 변환하는 기술이다.

좋은 암호 알고리즘을 설계할 때는 두 가지를 고려해야 한다:

효율성: 키(Key)를 가진 허가된 사용자는 암호화와 복호화를 빠르고 쉽게 할 수 있어야 됨

‘이 정도면 안전하겠지’라고 안일하게 생각하면 안 된다. 암호학에서는 다음과 같이 매우 강력한 공격자를 가정한 뒤, 보안을 설계한다:

안정성: 키가 없는 공격자는 어떤 방법을 쓰더라도 데이터에 대한 아주 작은 정보라도 얻을 수 없어야 됨

3. 상대해야 할 공격자들

많은 경험을 했던 25년 3분기의 기록을 정리하고자 합니다

공격자는 우리보다 월등히 좋은 컴퓨터 환경을 갖고 있음

[컴퓨터보안] 대학원 수업 정리

2025/10/22

Computer Science

2페이지 논문을 작성 및 제출해서 영어로 발표도 하고, 학부연구생들을 위한 커리큘럼을 설계 및 운영도 하고, 논문 주제를 선정하는 과정부터 실험을 진행하는 과정까지

[25.08] 논문 작성 및 영어 발표 at PlatCon25 학회

PlatCon25에 제출한 소논문

저희 컴퓨터시스템 연구실(CSLab)은 매년 제주도 또는 부산에서 열리는 PlatCon(International Conference on Platform Technology and Service) 학회에 참석합니다. 작년 PlatCon 갔을 때는 학부연구생으로서 참석만 했었는데, 올해는 석사과정으로서 “서버리스 컴퓨팅 환경에서의 함수 수준의 스케줄링에 대한 연구(A Study of Function-Level Scheduling in Serverless Computing)”라는 주제로 2페이지의 짧은 논문을 작성하고 제출했습니다.

PlatCon25에서 영어로 발표하는 모습

많은 사람 앞에서 연구 내용을 설명하는 것도 떨리는데, 이를 영어로 발표하게 되어 더 떨렸던 것 같습니다. 이번 연구를 통해 ‘서버리스 환경에서 각 함수 인스턴스를 어떤 노드에 어떤 식으로 배치하냐’에 따라 리소스 효율성이 크게 변한다는 것을 알게 되었습니다. 또한, 더 큰 무대로 나아가기 위해서는 영어로 매끄럽게 발표하는 연습도 필요하다는 것을 배웠습니다.

[25.07-08] 학부연구생들을 위한 커리큘럼 구성 및 운영

저는 여러 사람의 동기를 부여하고 함께 성장하도록 돕는 일에 강점이 있고, 이를 즐긴다는 사실을 알게 되었습니다.

25년 7월 학부연구생 커리큘럼 일부

올해 7~8월에는 제가 석사과정생으로서 6명의 학부연구생들을 위해 여름방학 커리큘럼을 설계하고 운영하는 역할을 맡게 되었습니다. 작년 학부연구생 시절의 커리큘럼을 생각하며 아쉬웠던 점은 보완하고 좋았던 점은 살려서 학부연구생들이 입학하자마자 연구실에서 진행하는 프로젝트 및 연구에 바로 투입될 수 있도록 성장시키는 것을 목표로 2개월간의 체계적인 커리큘럼을 구성했습니다.

커리큘럼 운영을 제 대학원 업무 및 연구와 함께 진행하다 보니, 힘들었던 순간들도 있었습니다. 하지만 고맙게도 학부연구생들이 두 달 동안 열심히 잘 따라왔고, 열띤 토론을 통해 지식의 범위를 넓혀가려는 연구생들의 모습을 보니 힘듦보다는 뿌듯함이 더 컸습니다.

25년 3분기 회고 & 계획

2025/10/08

AI Agent의 이해와 구성요소

AI Agent란?

이처럼 AI Agent는 고도화된 LLM, 강력한 도구 세트, 그리고 정교한 오케스트레이션 시스템이 유기적으로 결합된 차세대 AI 시스템이다.

주요 특징

3가지 핵심 구성 요소

모델 (Model) - AI의 두뇌

도구 (Tools) - AI의 손과 발

오케스트레이션 레이어 - AI의 작전 본부

AI Agent 유형과 특성

AI Agent에 대해 알아보자 (feat. 협업 시스템)

2025/08/15

blog.naver.com

https://blog.naver.com/cnryguscnrygus

24살의 도전, 28살의 마무리

24살(만 22살), 갓 전역한 대학생이 과연 사업에 도전할 수 있을까?

이 단순한 질문 하나가, 4년간의 셰어하우스 사업의 시작점이었습니다. 그저 돈을 버는 것보다, 긍정적인 ‘가치’를 세상에 남기고 싶었습니다. 또한, 저와 비슷한 대학생들에게 합리적이고 안정적인 주거 환경을 제공하고 싶다는 작은 ‘사명감’도 있었습니다.

그렇게 시작한 사업이 어느덧 4년이라는 시간을 지나, 2025년 6월을 끝으로 마무리되었습니다

’돈’이 아닌 ‘가치’를 제공하는 경험

사업 초기, 제 머릿속은 온통 걱정들로 가득했습니다. ‘공실이 생기면 집주인한테 어떻게 월세를 납부하지?’, ‘입주자 간에 갈등이 생기면 어떻게 중재하지?’ 지금 와서 생각해 보면, 대부분의 걱정은 일어나지 않았거나, 충분히 해결할 수 있는 것들이었습니다.

입주자의 동선을 고려해 가구를 배치하고, 하우스를 소개하고자 여러 번 대본을 연습하며 설명을 다듬고, 정기적으로 하우스를 찾아가 사소한 불편함이라도 귀 기울이며 개선해 나갔던 그 모든 과정.

이 과정을 통해 제가 하는 사업이 단순한 ‘공간 임대’가 아니라, 누군가의 삶에 ‘안정과 위로’를 더하는 일이라는 것을 깨달았습니다. “덕분에 정말 편하게 잘 지냈어요”라는 입주자분의 말 한마디는, 그 어떤 것보다 훨씬 값진 보상이었습니다.

자동화 시스템 덕분에 가능했던 4년간의 운영

저는 대학생이자 스타트업 개발자, 그리고 셰어하우스 운영자라는 세 가지 역할을 동시에 해내야 했습니다.

4년간 공실률 0%, 대학생 셰어하우스 운영 마무리 및 배운 점 정리

2025/08/04

Etc

서버리스(Serverless) 플랫폼인 OpenFaaS를 사용하다가 한 가지 궁금한 점이 생겼습니다.

“내가 작성한 간단한 스크립트나 함수 코드는 어떻게 사용자의 HTTP 요청을 받고 이를 처리하여 다시 결과값을 내보낼 수 있는거지?”

공식 문서 및 GitHub 등을 통해 Watchdog 라는 핵심 컴포넌트가 이를 수행하고 있다는 것을 알게 되었습니다.

Watchdog란?

Watchdog는 OpenFaaS에서 함수 인스턴스(Pod) 내부에 포함된 경량 HTTP 서버로서, 외부 요청을 함수 코드로 연결하는 중간 인터페이스 역할을 합니다.

Watchdog의 주된 역할은:

HTTP 요청 수신: OpenFaaS Gateway로부터 들어오는 모든 HTTP 요청을 받습니다.

사용자 함수 코드 실행: 수신한 요청 데이터를 함수 코드로 전달하고 실행시킵니다.

HTTP 응답 반환: 함수 코드의 실행 결과를 다시 HTTP 응답으로 포장하여 Gateway로 돌려보냅니다.

이 과정은 두 가지 대표적인 방식으로 이뤄집니다. 바로 Classic 모드와 HTTP 모드 입니다.

Classic Watchdog

Streaming Mode 라고도 불리며, 유닉스의 “모든 것은 파일(프로세스)이다”라는 철학이 담긴 방식입니다. 각 HTTP 요청은 완전히 격리된 별개의 프로세스를 생성하여 처리됩니다.

OpenFaaS의 함수는 HTTP 요청을 어떻게 처리할까?

2025/07/22

클러스터가 잘 만들어졌는지 확인하는 방법은 두 가지입니다.

1단계: Docker Desktop 설정에서 KIND 클러스터 생성하기

Docker Desktop 설정 열기
상단 메뉴바의 Docker 아이콘을 클릭하고 Settings (설정) 메뉴로 들어갑니다.

Kubernetes 탭 설정하기
왼쪽 메뉴에서 Kubernetes를 선택합니다. 여기서 마법이 시작됩니다.

2단계: 클러스터 생성 확인하기

방법 1: Docker Desktop 컨테이너 탭 확인

Docker Desktop의 왼쪽 메뉴에서 Containers 탭을 클릭해 보세요. 아래 이미지처럼 desktop-control-plane 1개와 desktop-worker 3개의 컨테이너가 Running 상태로 보인다면 성공입니다! 각 컨테이너가 쿠버네티스의 노드 역할을 하는 것이죠.

총 4개의 노드(컨테이너)가 성공적으로 실행 중인 모습

방법 2: 터미널에서 kubectl로 확인

터미널을 열고 쿠버네티스 표준 명령어인 kubectl로 노드 목록을 조회해 봅니다. Docker Desktop이 kubeconfig를 자동으로 설정해주었기 때문에 별도 설정 없이 바로 명령어를 사용할 수 있습니다.

Docker Desktop에서 KIND로 쿠버네티스 클러스터 구축하기

2025/07/16

25년 절반이 벌써 지나갔네요... 대학원 첫 학기를 지내면서 정말 빠르게 흘러간 25년 2분기 동안 배우고 느꼈던 것들을 기록하고자 합니다

[25.04-05] '로드 예측' 관련 논문 정리

서버리스 컴퓨팅 1차년도 과제에서 제가 맡은 세부적인 연구 주제는 '로드 예측' 입니다. 관련된 논문들을 쭉 읽고 정리했으며, 그중에서 기억에 남는 논문들은 다음과 같습니다:

[BlackSeaCom 2022] A Time Series Forecasting Approach to Minimize Cold Start Time in Cloud-Serverless Platform

[SC 2021] Understanding, Predicting and Scheduling Serverless Workloads under Partial Interference

[INFOCOM 2023] On Efficient Zygote Container Planning toward Fast Function Startup in Serverless Edge Cloud

[INFOCOM 2022] Retention-Aware Container Caching for Serverless Edge Computing

[arXiv 2025] Transformer-Based Model for Cold Start Mitigation in FaaS Architecture

25년 CSLab Day 레일바이크 in 대부도

[ICTC 2022] A Prediction-Based Autoscaling in Serverless Computing

[25.04] 25년 CSLab Day 참여

25년 2분기 회고 & 계획

2025/07/08

저희 컴퓨터시스템 연구실(CSLab)에서는 서버리스 컴퓨팅 관련 큰 과제가 하나 있어서 연구원분들과 ‘서버리스 컴퓨팅’ 관련 연구를 진행하고 이를 바탕으로 논문을 작성하고자 합니다.

[25.01-03] ‘서버리스 컴퓨팅’ 연구

쿠버네티스(K8s) 클러스터 구축

K8s 클러스터에 연결된 노드들

연구실에서 진행하는 서버리스 컴퓨팅 관련 연구를 위해 쿠버네티스(K8s) 클러스터가 필요했습니다. 이를 위해 K8s의 정확한 아키텍처 및 동작 원리를 이해하고자 가상머신(Virtual Machine)으로 노드 3개(Master Node 1개, Worker Node 2개)를 띄워서 직접 K8s 클러스터를 구축했습니다.

클러스터를 직접 구축해보면서 1) 프로세스를 그룹화하여 자원을 제한 및 할당하는 cgroup 기술에 대해서 알게 되었고, 2) 리눅스 명령어(curl, cat, sysctl 등)도 훨씬 더 익숙해 졌습니다.

쿠버네티스 클러스터를 구축하는 자세한 과정은 블로그에 적어두었으니, 참고하시면 좋을 것 같습니다.

OpenFaaS 아키텍처 분석, 설치 그리고 함수 배포

오픈소스 서버리스 플랫폼인 OpenFaaS를 서버리스 컴퓨팅 연구에 활용하고자 K8s 클러스터 위에 OpenFaaS를 설치하고 함수를 직접 배포 및 호출하는 경험을 했습니다.

OpenFaaS는 크게 5가지 구성요소가 있습니다:

Gateway: 함수 호출 및 라우팅

25년 1분기 회고 & 계획

2025/04/12

이게 돼요? 도커 없이 컨테이너 만들기 / if(kakao)2022

카카오엔터프라이즈에서는 뉴크루와 클라우드에 관심이 있는 개발자 크루를 대상으로 컨테이너 교육을 진행하고 있습니다. 본 핸즈온은 컨테이너 내부를 이해하기 쉽게 풀어서 설명 드리고 실습을 통해서 체감시켜 드립니다. - 내가 주니어라면? 웬만한 면접관 보다 더 컨테이너를 잘 알게 됩니다 :-) - 이미 실무자라면? 컨테이너 장인이 되실 수 있습니다 :-) - 핸즈온과 컨테이너에 대해 더 궁금하신 분들은 카카오엔터프라이즈 Tech &의 제 글을 참고해 주세요! - https://tech.kakaoenterprise.com/150 발표자료: - 보기: https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-104 - 다운로드: https://files.speakerdeck.com/presentations/c1aa83b70bc8444c9272be09eda199a8/sam.0_kep.pdf #Container #Cloud #Backend #Linux #Docker ‘라이딩’과 ‘공부’를 좋아하는. 둘 다 ‘떼지어' 할 때가 가장 신나는 개발자입니다. 검색을 클라우드와 AI로 확장하는데 관심이 많습니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-104 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022

https://youtu.be/mSD88FuST80?si=z8aDURI8Rl0IEliR

연구실에서 ‘Serveless Survey’ 논문을 읽고 세미나를 준비하는 과정에서 서버리스 함수를 실행시키는 환경 중 하나인 Container(컨테이너)에 대해서 제대로 이해하고 싶었습니다. 컨테이너를 직접 만들어보면, 확실히 이해하지 않을까 싶었는데 엄청난 영상을 찾았네요… 위의 영상을 토대로 정리한 내용이니 참고하면 좋을 것 같습니다.

컨테이너 필수 요소

Linux container vs Docker container

컨테이너를 만들기 위해서는:

•

컨테이너만을 위한 자체적인 File System(파일 시스템)

•

프로세스가 볼 수 있는 것(what you can see)을 제한하는 Namespace(네임스페이스)

•

프로세스가 사용할 수 있는(what you can use) 자원을 제한하는 Cgroups(Control groups)

이렇게 3가지가 필요하다.

이제 위 이미지와 같은 ‘RED’ 라는 컨테이너를 만들어보자.

Network 설정

도커 없이 컨테이너(Container) 직접 만들어보자

2025/03/23

Container

Linux

[10분 테코톡] 🕺 루트의 리눅스 파일 시스템

🙋‍♀️ 우아한테크코스의 크루들이 진행하는 10분 테크토크입니다. 🙋‍♂️ '10분 테코톡'이란 우아한테크코스 과정을 진행하며 크루(수강생)들이 동료들과 학습한 내용을 공유하고 이야기하는 시간입니다. 서로가 성장하기 위해 지식을 나누고 대화하며 생각해보는 시간으로 자기 주도적인 성장을 지향하는 우아한테크코스의 문화 중 하나입니다. 🌕우아한테크코스란 🌕 우아한테크코스는 일반 사용자용 서비스를 개발하는 회사가 필요로 하는 역량을 가진 프로그래머를 양성하기 위한 교육입니다. 우리의 목표는 자기 주도적으로 학습하고 성장하고 싶은 개발자를 위한 교육을 만드는 것입니다. *우아한테크코스 3기는 “온라인”으로 강의 및 발표를 진행하고 있습니다. 온라인 발표 화면인 점 참고 부탁드립니다 : )

https://youtu.be/FiK0Hu5Pr3Q?si=1MVlpi-3qHx47EN5

위 영상을 참고하여 정리한 내용입니다.

파일이 뭐야?

•

컴퓨터에서 의미가 있는 정보를 담은 논리적인 단위

•

크게 실행 파일과 데이터 파일로 나눌 수 있음

파일 시스템이 왜 필요해?

•

파일을 하나 사용하는데, 하드 디스크의 빈 공간 / 저장된 위치 / 삭제 여부 등 사용자들이 알고 있어야 되는 정보가 너무 많다는 불편함이 있다 ⇒ 파일 시스템 등장!!!

•

파일 시스템: 파일들을 효율적으로 관리하고, 쉽게 사용할 수 있도록 하는 시스템

Linux 파일 시스템(EXT)은 어떤 기능이 있어?

크게 4가지 기능(할당, 접근, 보호, 일관성)이 있다.

파일의 할당

새로 생성할 파일을 디스크에 할당하는 방법

•

블록: 하드 디스크와 데이터를 주고받을 때 사용되는 논리적인 단위(보통 4KB)

리눅스 파일 시스템(File System)에 대해 알아보자

2025/03/23

Linux

오늘날 수많은 애플리케이션이 컨테이너 환경 위에서 실행된다. 컨테이너는 어떻게 독립된 시스템처럼 동작할 수 있을까? 이를 가능하게 해주는 두 가지 기술이 바로 Namespace와 Cgroup이다.

이 두 가지 핵심 기술에 대해서 알아보도록 하자.

Namespace

리눅스 컨테이너 기술의 핵심은 단순히 프로세스를 실행하는 것이 아니라, 그 프로세스를 다른 프로세스들과 격리된 환경에서 실행하는 것이다. 이를 가능하게 해주는 것이 바로 Namespace(네임스페이스)이다.

네임스페이스는 리눅스 커널이 제공하는 기능으로, 각 프로세스가 자신만의 공간을 가진 것처럼 보이도록 만들어준다. 컨테이너 구성에 필요한 주요 네임스페이스는 다음과 같다: Mount Namespace, UTS Namespace, IPC Namespace, PID Namespace, Network Namespace

Mount Namespace

격리 대상: 파일 시스템(마운트 포인트)

설명:

PID Namespace

격리 대상: 프로세스 ID

리눅스 컨테이너를 위한 Namespace, Cgroup에 대해 알아보자

설명:

Network Namespace

2025/03/23

Linux

Big Picture

OpenFaaS 설치 in K8s Cluster

K8s Cluster에 OpenFaaS를 설치하면

OpenFaas Architecture

필자가 직접 그린 이미지

위의 이미지와 같이 크게 openfaas와 openfaas-fn Namespace로 구별이 된다.

각 컴포넌트의 세부적인 내용과 역할을 아래에서 설명하겠다.

Components

1. Gateway

함수 호출 및 라우팅

OpenFaaS 아키텍처 및 동작 방식에 대해 알아보자

동기 호출 (Synchronous Invocation)

2025/01/17

전체적인 그림

쿠버네티스 구조

Master Node (= Control Plane)

API Server

Scheduler

etcd

Controller Manager

Worker Node

kubelet

kube-proxy

Ex) Pod 생성 과정

쿠버네티스(K8s) 클러스터 구축하기

2025/01/16

2024년 3분기에 배우고 느꼈던 것들을 간단하게 기록하고자 합니다

“추교현의 인생 회고록”

2021년 회고 글
2022년 회고 글
2023년 회고 글

2024년을 정리하며 2025년을 준비하고자 글을 적습니다.
- 24년 1분기 회고 & 계획
- 24년 2분기 회고 & 계획
- 24년 3분기 회고 & 계획

BYE 2024

24년 목표 및 계획 리마인드

24년 초에 세웠던 목표와 계획을 잘 지켰을까요?

2024년 단 하나의 목표는 네이버, 삼성전자 등과 같이 거대한 조직 시스템을 경험할 수 있고 체계적인 개발 문화를 배울 수 있는 곳으로 소프트웨어 엔지니어로서 취업하는 것이었습니다. 이 목표는 부족한 역량으로 인해 달성하지 못했습니다.

2024년의 계획에는 1) 소프트웨어마에스트로 15기 도전 2) 세상에 필요한 서비스 1년 넘게 운영 3) 정보처리기사 & SQLD 자격증 취득 4) 기계공학 & 컴퓨터 공학 제대로 학습 이 있었습니다. 이 계획 중에서 3번의 일부(정보처리기사 자격증 취득)과 4번을 지켰습니다. 역시 계획한 것들을 모두 지키는 것이 쉽지는 않네요.

[24.02] 본격적인 코딩테스트 준비 by 킬링캠프 1기

코딩테스트를 준비하기 위해서 PS(Problem Solving) 역량을 단기간에 바짝 끌어올리는 것이 가장 효율적이라고 판단했습니다. 그래서 24년 1~2월에 8주 넘는 기간 동안 카카오/네이버 기출, 퀄리티 좋은 백준(BOJ) 문제 등 엄선된 8문제 정도를 매주 풀고 스터디하는 개발남노씨님이 운영하시는 “킬링캠프 1기”에 참여하게 되었습니다.

한 문제당 2~3시간씩 걸리는 문제를 매주 8개씩 풀고 해당 문제들에 대해서 팀원들과 스터디를 진행했습니다. 1기에 참여했던 50명 중에서 유일하게 저만 킬링캠프를 수료할 때까지 단 한 문제도 빠짐없이 꾸준하게 풀었다고 개발남노씨님께서 말씀해 주셨습니다 :)

이 과정 덕분에 생각하는 힘이 많이 길러졌고 생각하는 바를 코드로 구현하는 역량이 증가하게 되었습니다. 2025년에도 기본기를 탄탄하게 하고자 꾸준히 알고리즘 문제들을 풀고자 합니다.

BYE 2024 & HELLO 2025

2025/01/13

Essay

[1] 연구실 활동 for 방학

이번 방학에 저는 연구실에서 Linux Kernel 세미나와 CNC 임베디드 프로젝트(+ C++ 스터디)를 진행했습니다.

Linux Kernel 세미나

세미나 PPT 중

저희 CSLab(Computer System Lab)은 분산 시스템과 임베디드 시스템 등을 주로 연구합니다. 그래서 학부 연구생은 방학에 Linux Kernel 세미나를 진행하여 컴퓨터 시스템에 대한 이해도를 높입니다.

책 Linux Kernel Development에서 15개 챕터를 각자 나눠 공부한 후, 발표 및 리뷰하는 방식으로 세미나를 진행했습니다. 이를 통해 Interrupt의 동작 방식과 Bottom Half 구현체 등을 실제 Linux Kernel 코드와 함께 학습하니 운영체제 및 Linux 내부 구조에 대한 이해도가 훨씬 높아졌습니다.

CNC 임베디드 프로젝트

LinuxCNC 소프트웨어

Linux Kernel 세미나 이후, CNC 기계를 제어하는 임베디드 소프트웨어 프로젝트를 시작하기 전에 C++ 언어에 대한 숙련도를 높이고자 C++ 스터디를 진행했습니다. C++ 언어가 생각보다 사용하기 편해서 앞으로 자주 쓸 것 같습니다.

CNC 임베디드 소프트웨어 프로젝트는 임베디드 계의 React인 Qt 프레임워크를 사용했습니다. Qt 프레임워크 안에서 하드웨어와 소통하는 코어 로직 부분은 C++로 작성했으며 사용자에게 보이는 GUI 부분은 QML(Qt Modeling Language) 이라는 JavaScript 기반의 선언형 프로그래밍 언어를 사용하여 작성했습니다.

방학 내에 완료하지 못한 부분이 살짝 아쉽지만, 프로젝트를 진행하면서 학부 연구생분들과 수많은 협업을 통해 안 풀릴 것 같았던 여러 문제를 해결하는 과정에서 협업 능력을 기를 수 있었습니다.

[2] 알고리즘 코치 at 국민은행 IT’s Your Life 5기

24년 3분기 회고 & 계획

2024/10/03

2024년 2분기에 배우고 느꼈던 것들을 간단하게 기록하고자 합니다

[0] 2분기 인사이트

 책이나 영상 등에서 본 귀감이 되는 내용을 제 언어로 적었습니다 

성공에 대한 인사이트

어제의 나보다 조금이라도 더 나아졌는지 딱 이것만 보면서 앞으로 나아가자.

규칙적인 기상/취침, 꾸준한 운동, 긍정적인 마음, 몰입하는 집중력 등 성공할 수밖에 없는 습관들을 갖자.

성공과 위기는 늘 함께 온다. 위대함을 추구하다 보면, 위기는 반드시 찾아온다.

젊음 & 청춘에 대한 인사이트

“청춘” 이거 정말 귀하다… 하지만, 젊을 때는 이를 알기가 매우 어렵다.

“젊을 때, 조금만 더 고생할걸!”이라는 후회를 절대 남기지 말자.

한 번 사는 인생을 절대 후회와 미련으로 채우고 싶지 않다.

커리어에 대한 인사이트

내가 좋아하는 것을 우직하게 밀고 나가는 것도 물론 멋이지만, 어느 정도 세상의 흐름을 읽고 조금 더 현명한 선택을 하는 것도 굉장히 중요한 것 같다.

24년 2분기 회고 & 계획

2024/07/14

운영체제 수업 중 교육용 운영체제인 Pintos로 스레드를 관리하는 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 이 프로젝트를 위해 Pintos가 빌드할 수 있는 환경을 세팅해야 합니다. 그런데 Pintos는 기본적으로 x86 아키텍처를 기반으로 설계되었기 때문에 ARM 아키텍처를 사용하는 Apple의 M시리즈 칩으로는 직접 실행할 수 없습니다.

이 개발 환경을 세팅하는 작업을 거의 일주일 동안 했는데, Docker로 깔끔히 해결할 수 있는 방법을 알게 되었습니다. Docker로 x86 기반의 Ubuntu를 설치하여 그 격리된 환경 속에서 Pintos를 실행시키면 됩니다.

이 글을 보시는 분들께서는 저처럼 일주일 넘게 시간 쓰시지 마시고 빠르게 개발 환경 구축해서 프로젝트를 잘 진행하셨으면 좋겠습니다.

Docker로 Ubuntu 설치하기

Docker가 어떤 역할을 하는지 잘 모르신다면, 이 영상을 빠르게 보는 것을 추천해 드립니다. Docker는 각자 PC에 설치하시면 됩니다.

교수님께서 Ubuntu 18.04를 추천하셨기에 Docker로 18.04 버전의 Ubuntu 이미지를 가져옵니다. 이때, linux/arm64가 아닌 linux/amd64로 적어주셔야 합니다. 저희는 Docker로 ARM 아키텍처가 아닌 x86 아키텍처 기반의 Ubuntu가 필요하기 때문이죠.

image를 잘 가져왔는지 확인할 수 있습니다.

M시리즈 Mac에서 Pintos 개발 환경 세팅하기

2024/04/16

Etc

2024년 1분기에 배우고 느꼈던 것들을 간단하게 정리하고자 합니다.

[1] 불합격의 연속

소프트웨어마에스트로 15기, 네이버 상반기 공채, 삼성전자 상반기 대학생 인턴 모두 불합격했습니다

직접 부딪치고 깨져보면서 배우는 것이 완벽한 준비를 기다리며 도전하지 않는 것보다 더 많이 배울 수 있다고 생각하여 부족한 점이 많은 상태로 상반기에 지원했습니다.

비록 불합격했지만, 이 도전들 덕분에 제가 무엇을 해야 할지 더 명확해졌습니다.

불합격한 원인을 분석해 보면, 크게 2가지라고 생각합니다:

코딩테스트 역량 부족

부족한 학점과 1년 정도 남은 졸업

[2] 코딩테스트 준비 by 킬링캠프

제 나름 코딩테스트 전략은 1-2월에 코딩테스트 준비에 바짝 집중해서 알고리즘 역량을 바짝 끌어올린 뒤, 새 학기가 시작되는 3월에는 전공 수업에 집중하는 것이었습니다.

24년 1분기 회고 & 계획

2024/03/31

VDVT _ Violence Detection using Vision Transformer 최종 보고서.pdf

3.3 MB

ABSTRACT

이 연구에서는 CCTV를 통한 폭력 사태 감지를 위한 새로운 딥러닝 기반 모델인 “VDVT: Violence Detection using Vision Transformer”를 제안합니다. 현재 CCTV 모니터링은 인력 부족과 사람의 집중력 저하 문제로 인해 효과적이지 않습니다. 기존의 딥러닝 모델들은 평균 정밀도가 90% 미만이며, 높은 컴퓨팅 리소스와 긴 모델 학습 시간이 필요합니다.

VDVT 모델은 Vision Transformer(ViT)를 사용하여 높은 정확도로 폭력 사태를 신속하게 감지합니다. ViT는 기존 CNN보다 높은 성능을 제공하지만, 학습을 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이를 보완하기 위해, 저희는 아키텍처 초반부에 사전 학습된 CNN인 MobileNetV3 모델을 넣어 추출된 특징 맵을 ViT의 입력값으로 사용합니다.

이 모델을 통해 효율적인 모니터링과 빠른 대응이 가능해지며, 정확도와 신뢰성이 향상됩니다. 또한, 작은 데이터 셋으로 빠른 학습이 가능해져 시스템의 비용 효율성이 높아집니다. 이 연구는 CCTV를 통한 폭력 사태 감지의 효율성과 정확성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

I. INTRODUCTION

A. Problem

교통 관리 및 위반 또는 무기 감지와 같이 다양한 목적으로 CCTV가 설치되고 있습니다. 그리고 CCTV를 통해 폭력 사태를 빠르게 감지하여 효과적으로 대응하는 것은 도심 속 시민들을 위해 매우 중요한 일입니다.

CCTV의 수가 증가함에 따라 이를 모니터링하는 인력의 수도증가해야 되지만, 현재 이에 맞춰서 인력을 충분히 확보하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 그리고 CCTV를 모니터링하는 사람의 집중력은 대략 20분 정도 지나게 되었을 때, 현저히 떨어지기 때문에 사람이 CCTV를 지속적으로 모니터링하는 것은 매우 어렵습니다.

B. Existing Solution

최근 몇 년 동안 딥러닝 모델 덕분에 실제로 CCTV를 통해 폭력 사태 등을 감지하는 기술이 향상되었지만, CNN을 이용한 기존의 딥러닝 모델들은 평균 정확도가 90% 미만이며, 높은 컴퓨팅 리소스와 긴 학습 기간이 필요하기 때문에 실제 서비스로 쓰이기에는 아직 한계점이 많습니다.

VDVT: 폭력 사태 감지 딥러닝 모델

2024/02/24

“추교현의 인생 회고록”

2021년 회고 글
2022년 회고 글

2023년을 정리하며 2024년을 준비하고자 글을 적습니다.
- 2023년 1분기 회고 및 계획
- 2023년 2분기 회고 및 계획
- 2023년 3분기 회고 및 계획

BYE 2023

올해 함께 지냈던 분들 덕분에 2023년을 잘 마무리할 수 있었습니다. 정말 감사드립니다

저에게 2023년은 선택과 집중을 할 수 있었던 한 해였습니다. 올해 어떤 것을 했었는지 시간 순서대로 회고해 보도록 하겠습니다.

[23.02] DE-FERENCE

올해 초 국내 최고 블록체인 학회인 디사이퍼의 연례 행사 디퍼런스에서 CURG가 발표했습니다. 저희 학회가 공개적으로 발표했던 적이 처음이었는데, 학회장으로서 그리고 발표를 준비한 사람으로서 감회가 새로웠고 영광이었습니다.

“DVT, 밸리데이터를 위한 키 분산 오퍼레이팅“ 발표

출처 : 유튜브 디사이퍼

저희 CURG는 이번 디퍼런스에서 ”DVT, 밸리데이터를 위한 키 분산 오퍼레이팅“을 주제로 발표했습니다.

저는 프로젝트 매니징과 기술적인 부분 검토 그리고 PPT 초안을 만들었습니다. 서현님은 PPT 검토 및 발표를 민혁님과 정훈님은 디테일한 기술적인 내용을 꼼꼼하게 추가 및 보완해 주셨습니다.

팀원들의 역할 분배가 정말 잘 되어서 디퍼런스 발표를 잘 마무리했고 덕분에 학회의 위상을 높일 수 있었습니다.

BYE 2023 & HELLO 2024

2024/01/01

Essay

[23.08-09] 월간 회고

미래를 너무 구체화하지 말자

먼 미래를 구체적으로 예측하려 들지 않고 하루하루 주어진 일에 최선을 다하는데 집중하는 것이 오히려 원하는 미래에 가까워진다는 것을 배웠습니다.

목표가 점점 선명해지도록 “지금, 여기”에 집중하려고 노력하니까 미래에 대한 불안함이 미래에 대한 확신으로 조금씩 변하는 것을 요즘 느끼고 있습니다.

20대는 충분히 탐색하는 시기

제가 조언을 구했던 많은 분들께서 공통적으로 해주신 얘기가 있습니다. “30대부터 본격적으로 달려도 절대 늦지 않으니 조급하지 말고 20대에는 나 자신을 알아가고 탐색하는데 많은 시간을 쓰세요.”

덕분에 용기를 얻어 더 적극적으로 여러 방향의 커리어를 고민하고 탐색하는 과정을 가졌습니다.

제 고민을 들어주시고 소중한 조언들을 아낌없이 주시는 많은 분들께 이 자리를 빌려 감사하다는 말씀드립니다

딥러닝 수업 수강

9월에 잘한 일 중 하나는 바로 “고체역학(2)” 수업을 “딥러닝” 수업으로 정정한 것입니다. 이 수업을 통해 딥러닝에 대한 도메인 지식과 논문 읽는 법을 배우고 있습니다.

수업에서 배운 개념들을 캐글에서 해결하는 과정 자체가 재밌습니다. 그리고 관련 논문들을 읽고 있는데 역시 어렵지만 그만큼 많이 얻어 갑니다.

특정 분야에 치우치지 않는 엔지니어를 지향하는 관점에서 이번 딥러닝 수업은 최고의 선택이었습니다.

[23.10-12] 월간 회고

2023년 3분기 회고 및 계획

2023/12/28