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Supabase, Firebase, MongoDB 등 어떤 데이터베이스 총정리 웹앱을 만들 때 데이터베이스 선택은 생각보다 빨리 현실 문제가 된다. 처음에는 “사용자 데이터만 저장하면 되겠지”라고 생각하지만, 로그인, 권한, 실시간 동기화, 검색, 통계, 백업까지 들어오면 단순히 유명한 서비스를 고르는 것만으로는 부족하다. 특히 개인 개발자나 작은 팀은 Supabase와 Firebase 사이에서 많이 고민한다. 둘 다 백엔드를 빠르게 만들 수 있게 도와주지만, 내부의 데이터 모델과 개발 방식은 꽤 다르다. 여기에 Neon, MongoDB Atlas, Cloudflare D1 같은 선택지도 함께 비교해야 실제 프로젝트에 맞는 결정을 할 수 있다. 이 글은 특정 서비스를 홍보하려는 글이 아니다. 내가 영어 학습 앱을 만들면서 직접 고민했던 기준을 바탕으로, 데이터베이스를 처음 고르.. 2026. 6. 7.
옵시디언 PC 안드로이드 동기화 방법 총정리(Google Drive + Syncthing) ⚡ Obsidian · 생산성옵시디언 동기화 방법 총정리Syncthing으로 PC·Android 무료 연결하기옵시디언을 제대로 쓰기 시작하면 가장 먼저 고민하게 되는 게 동기화다. Syncthing을 중심으로 Google Drive, Obsidian Sync, iCloud, Git까지 모든 방법을 비교한다.📅 2026년 6월 3일 ⏱ 약 12분 소요 🏷 무료 · Windows · Android목차옵시디언 동기화의 핵심 구조 이해추천 메인 방법: SyncthingPC 설치 및 Vault 등록Android 연결하기꼭 켜두면 좋은 설정충돌 파일 원인과 해결Google Drive 방식과 조합법전체 동기화 방법 비교표초보자를 위한 최종 추천1. 옵시디언 동기화의 핵심 구조옵시디언은 노션이나 에버노트처럼 서버에.. 2026. 6. 3.
비개발자도 1시간 만에 글로벌 결제 사이트 만드는 법 (Claude Code + PayPal MCP 완전 정복) 오늘은 1인 창업자 관련 영상에 대한 내용을 가져왔습니다. 아이디어 회의 → 코딩 → Firebase 로그인 → PayPal 결제 테스트까지, 한 번의 세션 안에 다 됩니다. 물론 중간에 삽질도 꽤 했습니다. 특히 PayPal MCP 연결할 때 빨간 에러 때문에 한참 고생했는데, 그 해결법도 이 글에 전부 담았습니다.오늘 소개할 건 Connect AI Lab(제이쌤)이 공개한 ASCFP 전략입니다. 처음 들어보신다면 걱정 마세요. 지금부터 초보자도 바로 따라 할 수 있도록 처음부터 끝까지 설명합니다.ASCFP가 뭔가요?Antigravity + Skill + Claude Code + Firebase + PayPal다섯 가지 도구를 조합해서, 기획-개발-결제까지 혼자서 다 하겠다는 전략입니다. 각각 무슨 .. 2026. 5. 23.
yolov10, rtdetr A-Z까지 알아보자 🗺️ YOLOv10의 구조 및 탐지 과정YOLOv10의 가장 큰 목표는, YOLO가 오랫동안 의존해왔던 1) '앵커 박스(템플릿)'의 번거로움과 2) 'NMS(청소부)'라는 속도 저하 요인을 모두 제거하여, 더 빠르고 간결한 'End-to-End' 모델을 만드는 것이었습니다.[1단계] 백본 (Backbone - 특징 추출)구조: 최적화된 CSPNet (YOLO의 전통적인 CNN 구조)설명: 이미지를 입력받아, '선', '모서리', '질감' 같은 기본 특징부터 '바퀴 모양', '눈 모양' 같은 복잡한 시각 특징까지 추출합니다. 이 단계는 강력한 특징 추출에 집중하며, 이는 기존 YOLO 모델들과 유사한 방식입니다.CT 영상을 여러 해상도로 분석합니다. 작은 출혈부터 큰 출혈까지 놓치지 않기 위해서입니다... 2025. 11. 11.
Yolo 모델? (feat. 객체 탐지 모델) 1. 서론인간이 눈을 뜨고 세상을 즉각적으로 인식하는 것처럼, 인공지능이 세상을 '보는' 핵심 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부른다.객체 탐지(Object Detection)란 무엇인가?먼저 기본 개념부터 짚고 가겠습니다. Object Detection (객체 탐지)은 이미지 또는 비디오에서 특정 개체(예: 사람, 자동차, 사물)를 식별하고 그 위치를 찾아내는 컴퓨터 비전 작업입니다.AI 모델이 이 작업을 수행한다는 것은 구체적으로 다음을 의미합니다.한 이미지 내에서 여러 객체를 찾아내고, 각 객체의 윤곽을 그리는 경계 상자(bounding box)를 탐지합니다.알고리즘은 이미지를 입력으로 받아, 이 경계 상자와 객체 클래스(이름)의 목록을 출력합니다.각 경계 상자에 대해 "이.. 2025. 11. 8.
DETR 모델? (feat. 초보자용 설명) 1. 프롤로그: "틀린 그림 찾기"와 AI"사진 속에 고양이, 자동차, 사람이 어디 있나요?"우리에게 이 질문은 매우 간단한 '틀린 그림 찾기' 놀이처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 컴퓨터에게 이 질문은 수십 년간 이어진 거대한 난제였습니다. 컴퓨터가 이미지 속 특정 객체의 위치와 종류를 알아맞히는 이 기술을 '객체 탐지(Object Detection)'라고 부릅니다.이 기술은 자율주행 자동차가 보행자를 인식하고, CCTV가 이상 행동을 감지하며, 의료 AI가 엑스레이 사진에서 병변을 찾아내는 모든 현대 AI 서비스의 시작점입니다.하지만 오랫동안 컴퓨터는 이 문제를 매우 '무식하고' 복잡한 방식으로 풀어왔습니다. 바로 '앵커 박스(Anchor Box)'라는 수천 개의 '추측'에 의존하는 방식이었죠. 오늘 .. 2025. 11. 8.

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