Class vs Factory Function, 더 나은 선택은?
안녕하세요. API 개발팀 이정준 입니다. ECMAScript6 에서 class가 추가되었습니다. Class Function과 Factory Function의 차이를 알아보고, 어떤 Function을 사용할지 생각해 봅시다. 1.기본 사용 방법 기본 사용 방법은 다음과 같습니다. Class Function class TodoModel { constructor(data) { this.todos = []; this.data = data; } add
프론트엔드 에러 로그 시스템 Sentry 적용기
안녕하세요. 프론트엔드 개발을 하고 있는 gyu입니다. 어반베이스에서는 현재 운영되고 있는 서비스들의 화면과 기능을 개발하고, API 적용, 3D SDK 개발 등의 업무를 진행하고 있습니다. 서비스를 개발하고 운영하면서 꼭 필요했던 클라이언트의 에러 로그 트래킹 시스템 도입기를 정리해보았습니다. 클라이언트 사이드 에러 로그 트래킹이 필요한 이유? SPA(Single Page Application) + CSR(Client Side Renderin
익숙해지면 좋을 깃(git) 명령어 모음집
안녕하세요. API팀 김세현입니다. 어반베이스에서는 Server Side 설계, API 개발을 담당하고 있습니다. git을 항상 사용하고 있지만 스스로 기본적인 이해가 부족한 것 같아, 공부하는 마음으로 주요 명령어를 한번 정리해보았습니다. 모든 명령어 뒤에 --help 옵션을 사용하여 활용 가능한 옵션을 알 수 있습니다. git init git 초기화. git으로 버전관리를 할 경로에서 사용합니다. .git 폴더가 생성 되며 아래와 같은 구조
롯데하이마트 앱은 AR을 어떻게 도입하게 됐을까?
안녕하세요. 어반베이스 어플리케이션팀 팀장 이우석입니다. 저희팀은 AR뷰어(AR Viewer)를 개발하고 있는데요, AR Viewer는 Android와 iOS에서 AR(증강현실)을 쉽게 적용하고 사용할 수 있도록 만든 어반베이스의 SDK(Software Development Kit)입니다. 요즘 코로나로 인해 비대면/언택트 기술 도입에 대한 관심이 그 어느 때보다 높은 만큼 롯데하이마트가 어반베이스의 AR Viewer를 사용해 자사 앱에 AR
아직도 Amazon GuardDuty 도입을 안 하셨다면?
안녕하세요. API 개발팀장 최진욱입니다. 어반베이스에서는 Serverless 기반 RESTful API Architecture 설계 및 개발을 담당하고 있습니다. 여느 스타트업처럼 저희도 기술 사이드에 방점을 두고 서비스 퀄리티를 높이는 데 집중했었는데요, 서비스가 차츰 안정화되다 보니 보안 이슈가 중요해지더라고요. AWS에서 다양한 보안 위협 탐지 서비스를 제공하고 있는데, 저희는 그중에서 모든 리전에서 지원 가능한 GuardDuty 도입을
[AR개발 Tip] Sceneform에서 바닥인식 벗어난 곳으로 Node 이동 시키기
안녕하세요. 어반베이스 안드로이드 개발자 심재원입니다. 어반베이스에서는 ARViewer와 SpaceViewer의 개발을 담당하고 있습니다. Android AR 개발을 하시는 많은 개발자 분들이 Google의 ARCore를 사용해서 개발을 하실거라 생각합니다. 하지만 ARCore를 사용해 완성도 있는 결과를 얻기 위해서는 3D 및 OpenGL, 렌더링 등의 높은 기술력이 뒷받침 되어야 합니다. 이 때문에 Google에서는 AR 개발에 대한 진입
유니티 스크립트 활용해 절차지향 모델링 기본요소 구성하기
안녕하세요. 어반베이스 3D 그래픽스팀의 윤인하입니다. 어반베이스에서는 비전문가들도 손쉽게 건물 단면도를 모델링 할 수 있는 라이브 스케치(Live Sketch)라는 툴을 개발하고 있습니다. 라이브 스케치를 활용하면, 캐드나 여타 3D모델링 툴(3DsMax, Maya, Blender, SolidWorks, Raino)과는 달리 고도의 학습 없이도 빠르고 쉽게 원하는 건물 단면도를 제작 할 수 있습니다. 라이브 스케치는 기존 모델링 툴에서 제작된
Sagemaker에서 PyTorch를 활용한 딥러닝 이미지 분류 모델 학습 및 배포
안녕하세요. 어반베이스 Machine Learning 개발자 백윤아입니다. 어반베이스에서는 공간 분석 서비스인 Space 개발을 담당하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이번 글에서는 Space의 API를 만들었던 과정에 대해 이야기 해보려고 합니다. AWS 클라우드를 활용하여 간단한 딥러닝 모델 학습부터 서버리스 API 구축까지
AWS S3 정적호스팅 SPA에 동적 메타태그 적용하기
안녕하세요. 프론트엔드 개발자 나상권입니다. 어반베이스에서는 개발자사이트와 ARScale을 비롯한 사내 웹서비스 전반을 개발하고 관리하고 있습니다. 프레임워크의 폭풍 속에 프론트엔드 개발자들은 그야말로 하루하루가 마라톤 같습니다. 하루가 멀다하고 쏟아져 나오는 기술들은 새롭고 빠른 개발 경험과 흥미를 주는 한편 새로운 문제점을 동반하기도 합니다. 오늘은, 최근 프론트엔드 트렌드인 SPA가 가져온 골칫거리와 그것을 해결했던 이야기를 공유하려고 합
클라우드 환경에서 머신러닝 서비스 프로토타입 빠르게 만들어보기
안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 김수민입니다. 어반베이스에서 Space의 머신러닝을 이용한 기술 개발을 하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이것은 AWS의 Sagemaker를 활용하여 학습을 위한 모델 선택부터 배포까지 관리하고 있습니다. *Source: Sagemaker 공식 데이터만 있다면 Sagemaker에서 제공하는 고성능