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DDD(Domain Driven Design)와 Spring 적용 — 복잡한 비즈니스를 코드로 명확하게 표현하기

대규모 시스템에서 가장 어려운 문제 중 하나는 비즈니스 로직의 복잡성을 코드로 일관성 있게 표현하는 것입니다. 이를 해결하기 위해 제안된 접근 방식이 바로 DDD(Domain Driven Design, 도메인 주도 설계)입니다. 1. DDD란 무엇인가?DDD는 도메인(비즈니스 영역)을 중심으로 소프트웨어를 설계하는 방법론입니다. 단순히 기술 구조를 나누는 것이 아니라, 실제 비즈니스 개념과 언어(Ubiquitous Language)를 코드에 반영하여 개발자와 도메인 전문가가 동일한 언어로 소통할 수 있게 합니다.도메인(Domain): 비즈니스가 해결하고자 하는 문제의 영역모델(Model): 도메인을 코드로 표현한 추상화된 개념Ubiquitous Language: 팀 전체가 공유하는 통일된 비즈니스 용..

  • format_list_bulleted 개발/JAVA
  • · 2025. 11. 16.
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3D 프린터 출력된 PCB 활용 시 주의사항과 회로 오류 피하기

3D 프린터 출력된 PCB 활용 시 주의사항과 회로 오류 피하기

3D 프린터 기술이 발전하면서 전자회로 제작에도 새로운 가능성이 열리고 있습니다. 특히 ‘3D 프린터로 출력한 PCB’는 빠른 프로토타이핑과 저비용 제작이 가능하다는 장점이 있습니다. 하지만 재료, 인쇄 품질, 전도성 확보 문제 등으로 인한 회로 오류가 자주 발생하기 때문에 주의가 필요합니다. 3D 프린터 PCB의 개념3D 프린터 PCB란 전도성 잉크나 금속 필라멘트를 사용해 회로 패턴을 직접 인쇄한 인쇄회로기판을 의미합니다. 기존의 화학적 에칭 공정 대신 적층 방식(Additive Manufacturing)으로 제작되며, 실험용 또는 소형 IoT 기기 프로토타입에 많이 사용됩니다.적용 기술: FDM(융착 적층), SLA(광경화 수지), Inkjet 기반 금속 프린팅사용 재료: 전도성 PLA, 은(A..

  • format_list_bulleted 전자회로 & 부품
  • · 2025. 11. 16.
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대규모 트래픽을 위한 캐싱 전략 — 성능과 안정성을 동시에 잡는 방법

트래픽이 급증하는 서비스에서는 요청당 DB나 외부 API를 매번 호출하면 쉽게 병목이 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 캐싱(Caching)입니다. 1. 캐싱의 기본 개념캐시는 자주 사용되는 데이터를 메모리나 고속 저장소에 임시로 보관하여, 다음 요청 시 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니다. 핵심 목적은 DB 부하를 줄이고, 요청 지연(latency)을 최소화하는 것입니다.Time-to-Live(TTL): 캐시된 데이터의 만료 시간Cache Miss: 캐시에 데이터가 없어 원본 데이터 소스(DB 등)에서 조회하는 경우Cache Hit: 캐시에서 데이터를 바로 반환한 경우Eviction Policy: 캐시 메모리 초과 시 오래된 데이터를 제거하는 정책 (LRU, LFU 등) ..

  • format_list_bulleted 개발/JAVA
  • · 2025. 11. 15.
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고속 디지털 회로 설계에서 신호무결성(신호선 간섭) 해결 방법

고속 디지털 회로 설계에서 신호무결성(신호선 간섭) 해결 방법

고속 디지털 회로 설계에서는 신호의 품질, 즉 신호무결성(Signal Integrity, SI)이 시스템의 안정성과 직결됩니다. 속도가 빨라질수록 신호 간섭, 반사, 크로스토크(Crosstalk) 등이 심화되기 때문에 회로 설계 단계에서부터 이에 대한 대책이 필요합니다. 신호무결성이란 무엇인가?신호무결성(Signal Integrity)은 디지털 신호가 전송 중에도 왜곡 없이 원래의 형태로 수신되는 정도를 의미합니다. 신호가 손상되면 타이밍 오류, 데이터 비트 손실, 시스템 오작동이 발생합니다.고속 신호 = 높은 주파수 성분 포함 → 전송선로 특성 고려 필요PCB 트레이스가 안테나처럼 동작 → EMI/EMC 문제 발생 가능길이 불균형, 임피던스 불일치 → 반사 및 지터(Jitter) 유발 신호무결성 ..

  • format_list_bulleted 전자회로 & 부품
  • · 2025. 11. 15.
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Spring Boot와 Elasticsearch 연동하기 — 대용량 검색 서비스의 핵심 구현

애플리케이션의 데이터가 커질수록 복잡한 검색 기능이 필요해집니다. 데이터베이스의 LIKE 검색만으로는 성능이 한계에 부딪히며, 특히 로그, 상품, 문서, 사용자 검색 같은 기능은 Elasticsearch를 통해 훨씬 빠르고 유연하게 구현할 수 있습니다. Elasticsearch란?Elasticsearch는 JSON 기반의 분산형 검색·분석 엔진으로, 실시간으로 대량의 데이터를 색인(Indexing)하고 빠르게 검색할 수 있습니다. Lucene을 기반으로 하며, 역색인(Inverted Index) 구조를 사용하여 텍스트 검색에 특화되어 있습니다.대량의 데이터 검색에 탁월 (ms 단위 검색)RESTful API 기반 — HTTP 요청으로 데이터 CRUD 가능Spring Data Elasticsearch로 ..

  • format_list_bulleted 개발/JAVA
  • · 2025. 11. 14.
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전자부품 데이터시트 해석 방법 및 설계 응용

전자부품 데이터시트 해석 방법 및 설계 응용

전자부품 설계의 핵심은 데이터시트를 읽고, 해석하고, 실제 회로에 적용하는 능력입니다. 데이터시트는 단순한 사양표가 아니라 부품의 ‘언어’이며, 이를 제대로 이해해야 안정적이고 효율적인 회로 설계를 할 수 있습니다. 데이터시트란 무엇인가?데이터시트(Data Sheet)는 부품 제조사가 제공하는 기술 문서로, 해당 부품의 전기적 특성, 동작 조건, 회로 예제 등을 포함합니다. 즉, 부품의 ‘설명서이자 성능 증명서’라고 할 수 있습니다.전기적 특성 (Electrical Characteristics)기계적 사양 (Mechanical Dimensions)절대 최대 정격 (Absolute Maximum Ratings)권장 동작 조건 (Recommended Operating Conditions)응용 회로 예제..

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  • · 2025. 11. 14.
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