생성형 AI★ 필수기초
새로운 걸 ‘만들어내는’ AI예요. 그림을 많이 본 친구가 처음 보는 그림도 그릴 수 있는 것처럼, 많이 보고 배운 AI가 새 글이나 그림을 만들어요.
예를 들면“바다에서 수영하는 고양이 그려줘” 하면 세상에 없던 그림을 새로 그리기
| 왜 중요한가 | 기존 AI가 분류·예측 중심이었다면, 생성형 AI는 콘텐츠와 업무 결과물 자체를 만들어 활용 범위가 훨씬 넓습니다. |
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AI 제품 용어부터 개발 기본 용어까지 45선
기술 이름만 외우기보다 어떤 문제를 해결하기 위해 쓰는가를 기준으로 이해하세요. 실제 제품에서는 한 개념을 단독으로 쓰기보다 다른 구성 요소와 연결해서 사용합니다. 각 개념마다 EASY 박스에 누구나 이해할 수 있는 쉬운 비유 설명을 달았습니다. ★ 필수 표시는 꼭 알아야 할 16개 개념이며, 왼쪽 ‘★ 필수만’을 누르면 이것만 모아 볼 수 있습니다. 파란 태그를 누르면 연관 개념으로 이동합니다.
새로운 걸 ‘만들어내는’ AI예요. 그림을 많이 본 친구가 처음 보는 그림도 그릴 수 있는 것처럼, 많이 보고 배운 AI가 새 글이나 그림을 만들어요.
예를 들면“바다에서 수영하는 고양이 그려줘” 하면 세상에 없던 그림을 새로 그리기
| 왜 중요한가 | 기존 AI가 분류·예측 중심이었다면, 생성형 AI는 콘텐츠와 업무 결과물 자체를 만들어 활용 범위가 훨씬 넓습니다. |
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세상의 책을 엄청나게 많이 읽은 ‘말 잘하는 AI’예요. 끝말잇기처럼 “다음에 올 말이 뭘까?”를 아주 잘 맞혀서 자연스러운 문장을 만들어요.
예를 들면“옛날 옛적에…” 다음에 올 말을 맞히고, 또 그 다음 말을 맞히며 이야기를 완성하기
| 왜 중요한가 | ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대부분의 AI 서비스의 두뇌입니다. 이 문서의 거의 모든 개념이 LLM을 중심으로 돌아갑니다. |
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문장을 읽을 때 “이 단어는 저 단어랑 관련 있네!” 하고 연결선을 그어주는 방법이에요. “철수가 사과를 먹었다. 그는 배불렀다”에서 ‘그’가 철수라는 걸 알아내요.
예를 들면긴 문장에서 중요한 단어끼리 형광펜으로 이어가며 뜻을 파악하기
| 왜 중요한가 | 거의 모든 최신 LLM이 이 구조를 쓰기 때문에 컨텍스트, KV 캐시, 속도 같은 개념을 이해하는 출발점이 됩니다. |
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AI 머릿속에 있는 수많은 ‘조절 다이얼’이에요. 공부할 때마다 다이얼을 조금씩 돌려서 정답에 가까워지게 맞춰요. 다이얼이 많을수록 더 많은 걸 기억할 수 있어요.
예를 들면“700억 개 파라미터 모델” = 조절 다이얼이 700억 개 달린 AI
| 왜 중요한가 | “70B 모델”처럼 모델 크기를 말할 때 기준이 되며, 크기에 따라 성능·비용·속도가 달라집니다. |
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AI에게 부탁하는 말을 잘 다듬는 기술이에요. 친구에게 “그림 그려줘”라고 하는 것보다 “빨간 모자를 쓴 고양이를 크레파스로 그려줘”라고 하면 원하는 그림이 더 잘 나오죠. AI도 똑같아요.
예를 들면“숙제 도와줘” 대신 “초등학교 4학년 수준으로, 세 줄로, 예시 하나 넣어서 설명해줘”라고 말하기
| 왜 중요한가 | 같은 모델도 지시 구조에 따라 결과 품질이 크게 달라집니다. |
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AI가 대답하기 전에 책상 위에 어떤 자료를 놓아줄지 정하는 일이에요. 시험 볼 때 필요한 교과서 페이지만 딱 펴놓으면 문제를 더 잘 풀 수 있잖아요. 책을 다 쌓아두면 오히려 헷갈려요.
예를 들면요리 질문을 받으면 레시피 카드만 보여주고, 상관없는 수학책은 치워두기
| 왜 중요한가 | 긴 문맥을 무작정 넣는 것보다 필요한 정보를 정확히 구성하는 것이 품질과 비용에 더 중요합니다. |
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AI가 모르는 걸 대답하기 전에 먼저 책장에서 책을 찾아보고 대답하는 방법이에요. 선생님께 질문했을 때 “잠깐, 사전 좀 찾아볼게” 하고 확인한 뒤 알려주시는 것과 같아요.
예를 들면“우리 학교 급식 메뉴가 뭐야?”라고 물으면 급식표를 찾아서 읽고 대답하기
| 왜 중요한가 | 최신 정보나 사내 데이터처럼 모델이 원래 모르는 사실을 근거로 답하게 할 수 있습니다. |
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말이나 그림을 AI가 알아볼 수 있는 ‘숫자 주소’로 바꾸는 거예요. 뜻이 비슷한 말은 주소가 가까운 동네에 살아요. 그래서 ‘강아지’와 ‘멍멍이’는 이웃이고, ‘강아지’와 ‘자동차’는 멀리 떨어져 살아요.
예를 들면‘사과’와 ‘배’는 과일 동네에, ‘버스’와 ‘기차’는 탈것 동네에 모여 살기
| 왜 중요한가 | 키워드가 달라도 의미가 비슷한 항목을 찾는 검색·추천·분류에 핵심입니다. |
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숫자 주소(임베딩)로 바뀐 정보들을 모아두는 특별한 도서관이에요. 제목이 똑같지 않아도 “이거랑 비슷한 거 찾아줘”라고 하면 가까운 동네에 사는 책들을 금방 찾아줘요.
예를 들면공룡 사진을 보여주면 도서관에서 공룡이 나오는 책을 쏙쏙 골라주기
| 왜 중요한가 | 대규모 문서에서 관련 내용을 빠르게 찾는 RAG 시스템의 검색 계층으로 자주 사용됩니다. |
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글자가 똑같은지가 아니라 ‘뜻’이 비슷한지로 찾는 검색이에요. “배가 고파”라고 검색해도 ‘맛집’이나 ‘간식’ 이야기를 찾아주는 똑똑한 검색이에요.
예를 들면‘비 올 때 쓰는 것’을 검색하면 ‘우산’, ‘우비’, ‘장화’가 나오기
| 왜 중요한가 | 사용자 질문과 문서의 표현이 달라도 관련 내용을 찾을 수 있습니다. |
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이미 공부를 많이 한 AI에게 한 가지 과목을 특별 과외시키는 거예요. 원래 똑똑한 학생이 축구부에 들어가서 축구만 따로 더 연습하면 축구를 훨씬 잘하게 되는 것과 같아요.
예를 들면보통 AI에게 병원 대화만 잔뜩 공부시켜서 병원 전문 AI로 만들기
| 왜 중요한가 | 반복적인 스타일, 형식, 특정 태스크 행동을 모델 자체에 더 깊게 반영할 때 유용합니다. |
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AI 전체를 다시 가르치는 대신, 작은 ‘부품’만 새로 붙여서 가르치는 방법이에요. 자전거를 새로 사지 않고 바구니만 달아서 장보기용 자전거로 바꾸는 것처럼 싸고 빨라요.
예를 들면큰 AI는 그대로 두고, 작은 ‘말투 부품’만 붙여서 사투리를 쓰게 하기
| 왜 중요한가 | GPU 메모리와 학습 비용을 크게 줄이면서도 특정 태스크에 맞춘 모델을 만들 수 있습니다. |
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“이렇게 부탁하면 이렇게 대답해”라는 예시를 많이 보여줘서 AI가 부탁을 잘 알아듣게 만드는 공부예요. 심부름 연습을 많이 한 아이가 “우유 사와” 하면 척척 해내는 것과 같아요.
예를 들면“요약해줘”, “번역해줘”, “표로 만들어줘” 같은 부탁과 모범 답안을 잔뜩 보여주기
| 왜 중요한가 | 기초 모델을 실제 대화형 어시스턴트로 바꾸는 중요한 단계입니다. |
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AI가 한 대답에 사람(또는 다른 AI)이 “이게 더 좋아!” 하고 칭찬 스티커를 붙여주면서 가르치는 방법이에요. 칭찬받은 대답을 AI가 점점 더 자주 하게 돼요.
예를 들면두 대답 중 더 친절하고 정확한 쪽에 스티커를 붙여주기
| 왜 중요한가 | 단순 다음 토큰 예측을 넘어 도움이 되는 응답, 지시 준수, 선호 스타일을 강화하는 데 사용됩니다. |
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큰 선생님 AI가 알고 있는 걸 작은 학생 AI에게 알려주는 거예요. 두꺼운 백과사전을 요약 노트로 정리하면 가볍게 들고 다닐 수 있는 것처럼, 작은 AI도 꽤 똑똑해지고 빨라져요.
예를 들면큰 AI가 푼 문제와 답을 작은 AI가 보고 따라 배우기
| 왜 중요한가 | 성능을 최대한 유지하면서 더 빠르고 저렴한 작은 모델을 만들기 위해 사용됩니다. |
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공부를 다 마친 AI가 실제로 문제를 푸는 순간이에요. 공부하는 시간이 ‘학습’이라면, 시험지를 받고 답을 쓰는 시간이 ‘추론’이에요.
예를 들면“오늘 날씨에 뭐 입을까?”라고 물으면 AI가 답을 만들어내는 그 순간
| 왜 중요한가 | 실서비스에서는 정확도뿐 아니라 속도, 메모리, 비용을 결정하는 핵심 운영 영역입니다. |
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AI를 식당처럼 문을 열어두고 손님(사용자)이 언제든 주문할 수 있게 운영하는 거예요. 요리사(AI)가 있어도 식당 문을 안 열면 아무도 음식을 못 먹잖아요.
예를 들면앱에서 버튼을 누르면 언제든 AI가 대답해주도록 준비해두기
| 왜 중요한가 | 모델을 실험실 밖의 제품으로 만드는 과정에서 확장성·장애 대응·비용 관리가 중요해집니다. |
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지연시간은 ‘내 음식이 나오기까지 걸리는 시간’, 처리량은 ‘식당이 한 시간에 손님을 몇 명 받을 수 있는지’예요. 둘 다 좋아야 인기 식당이 돼요.
예를 들면대답이 1초 만에 나오면 지연시간이 짧은 것, 동시에 1000명에게 대답하면 처리량이 큰 것
| 왜 중요한가 | AI 제품의 사용자 경험과 인프라 비용을 동시에 좌우합니다. |
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토큰은 AI가 글을 읽을 때 자르는 작은 조각(레고 블록)이에요. 컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번에 책상 위에 올려놓을 수 있는 블록의 개수예요. 책상이 넘치면 오래된 블록부터 떨어져요.
예를 들면아주 긴 이야기를 주면 AI가 앞부분을 잊어버리는 이유
| 왜 중요한가 | 비용, 긴 문서 처리, 기억할 수 있는 정보량, 프롬프트 설계에 직접 영향을 줍니다. |
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AI가 앞에서 계산한 걸 메모해두고 다시 쓰는 방법이에요. 구구단을 매번 처음부터 외우지 않고 적어둔 표를 보면 훨씬 빠르잖아요.
예를 들면긴 문장을 한 글자씩 쓸 때마다 앞 내용을 다시 계산하지 않고 메모장 보기
| 왜 중요한가 | 긴 대화나 생성 작업에서 반복 계산을 줄여 추론 속도를 크게 높입니다. |
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AI 머릿속 숫자를 조금 대충 적어서 가볍게 만드는 거예요. 3.14159265 대신 3.14라고만 써도 대부분 문제는 풀 수 있고, 공책도 훨씬 덜 쓰죠.
예를 들면무거운 AI를 가볍게 만들어서 휴대폰에서도 돌아가게 하기
| 왜 중요한가 | 대형 모델을 더 작은 GPU나 로컬 장비에서 돌리거나 서빙 비용을 낮추는 데 사용됩니다. |
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여러 명의 전문가 선생님이 있고, 문제에 맞는 선생님 몇 분만 불러서 푸는 방식이에요. 수학 문제면 수학 선생님, 영어 문제면 영어 선생님만 오니까 모두가 다 일할 필요가 없어요.
예를 들면요리 질문엔 ‘요리 전문가’만, 코딩 질문엔 ‘코딩 전문가’만 일하기
| 왜 중요한가 | 전체 파라미터 수를 크게 늘리면서도 한 번의 추론에서 사용하는 계산량은 제한할 수 있습니다. |
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대답만 하는 게 아니라 목표를 위해 스스로 계획 세우고 여러 일을 차례차례 해내는 AI예요. “소풍 준비해줘” 하면 날씨 확인, 준비물 목록, 도시락 메뉴까지 알아서 해주는 똑똑한 도우미예요.
예를 들면“여행 계획 짜줘” 하면 검색하고, 비교하고, 일정표까지 만들어주기
| 왜 중요한가 | 검색, 파일 처리, API 호출, 코드 실행 같은 행동을 조합해 복합 업무를 자동화할 수 있습니다. |
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AI가 혼자 못 하는 일을 할 때 계산기, 지도, 달력 같은 도구를 꺼내 쓰는 거예요. 사람도 어려운 계산은 계산기를 쓰잖아요.
예를 들면“지금 서울 날씨 어때?” 하면 AI가 날씨 앱을 불러서 확인하기
| 왜 중요한가 | 모델의 언어 능력을 실제 행동과 연결하는 핵심 인터페이스입니다. |
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AI와 여러 도구를 연결하는 ‘공통 콘센트’ 규칙이에요. 모든 전자제품이 같은 콘센트 모양을 쓰면 어디든 꽂을 수 있듯이, 이 규칙을 따르면 어떤 도구든 AI에 쉽게 연결돼요.
예를 들면메일, 달력, 파일 폴더를 같은 방식으로 AI에 꽂아 쓰기
| 왜 중요한가 | 각 서비스마다 별도 통합 코드를 만드는 부담을 줄이고 도구 생태계를 재사용하기 쉽게 만듭니다. |
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AI, 검색, 도구, 기억장치 같은 여러 연주자를 한 곡으로 맞춰주는 ‘지휘자’ 역할이에요. 악기가 각자 따로 놀면 시끄럽지만, 지휘자가 있으면 멋진 음악이 돼요.
예를 들면질문을 받으면 먼저 검색하고, 다음에 계산하고, 마지막에 AI가 정리하게 순서 정하기
| 왜 중요한가 | 실제 AI 제품은 한 번의 LLM 호출보다 여러 구성 요소를 적절히 연결하는 능력이 더 중요합니다. |
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AI가 예전 대화나 내 취향을 기억해두는 일기장이에요. 친구가 “너 딸기 좋아하지?” 하고 기억해주면 기분 좋잖아요.
예를 들면지난번에 “나는 매운 거 못 먹어”라고 했던 걸 기억해서 순한 메뉴 추천하기
| 왜 중요한가 | 장기적인 개인화와 연속적인 업무 처리를 가능하게 하지만 개인정보와 오래된 정보 관리가 중요합니다. |
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AI가 위험하거나 엉뚱한 곳으로 가지 않게 막아주는 ‘도로 난간’이에요. 난간이 있으면 차가 길 밖으로 떨어지지 않죠.
예를 들면나쁜 말이나 위험한 방법을 물어보면 AI가 대답하지 않도록 막기
| 왜 중요한가 | LLM은 확률적으로 동작하므로 실제 서비스에서는 모델 자체 성능만큼 안전한 운영 제어가 중요합니다. |
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AI가 얼마나 잘하는지 정기적으로 보는 ‘시험’이에요. 시험을 봐야 어느 과목을 더 공부해야 하는지 알 수 있죠.
예를 들면질문 100개를 주고 몇 개나 맞게 대답하는지 점수 매기기
| 왜 중요한가 | 프롬프트나 모델을 바꿀 때 좋아졌는지 나빠졌는지를 감이 아니라 데이터로 판단하게 해줍니다. |
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AI가 모르는 걸 아는 척하며 그럴듯하게 지어내는 거예요. 책을 안 읽고 독후감을 쓰면서 자신 있게 내용을 지어내는 것과 비슷해요. 말은 멀쩡해 보여도 틀린 내용이에요.
예를 들면세상에 없는 책 제목이나 사람 이름을 진짜처럼 말하기
| 왜 중요한가 | 신뢰가 중요한 제품에서는 출처 확인, RAG, 검증 로직이 필요합니다. |
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AI가 대답할 때 “이건 이 책 몇 쪽에 나와요” 하고 근거를 붙잡고 말하게 하는 거예요. 발표할 때 출처를 밝히면 믿을 수 있는 것과 같아요.
예를 들면“회사 규칙집 3장에 따르면…”처럼 진짜 자료를 보고 대답하기
| 왜 중요한가 | 답변의 사실성을 높이고 사용자가 근거를 확인할 수 있게 합니다. |
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AI가 어떤 과정을 거쳐 그 대답을 했는지 발자국을 남겨 추적하는 거예요. 블랙박스 영상이 있으면 무슨 일이 있었는지 나중에 되돌려 볼 수 있잖아요.
예를 들면이상한 대답이 나왔을 때 어떤 자료와 도구를 썼는지 기록을 보고 원인 찾기
| 왜 중요한가 | 복잡한 에이전트나 RAG 시스템의 오류, 비용, 지연, 품질 저하 원인을 찾는 데 필수적입니다. |
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집을 짓기 전에 그리는 ‘설계도’예요. 방은 몇 개, 부엌은 어디, 전기선은 어떻게 연결할지 먼저 정해야 튼튼하고 살기 좋은 집이 돼요.
예를 들면앱을 만들기 전에 “화면은 여기, 데이터 창고는 저기, AI는 이 사이에” 하고 그림 그려두기
| 왜 중요한가 | 처음 구조를 잘못 잡으면 기능이 늘어날수록 고치기 어렵고 비용이 크게 늘어납니다. |
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고장 난 장난감에서 어디가 문제인지 찾아서 고치는 거예요. 불이 안 켜지면 건전지가 없는지, 선이 끊어졌는지 하나씩 확인하는 탐정 놀이예요.
예를 들면버튼을 눌렀는데 아무 일도 안 일어나면, 어느 단계에서 멈췄는지 차례로 확인하기
| 왜 중요한가 | 개발 시간의 상당 부분이 디버깅입니다. 원인을 빨리 찾는 능력이 곧 개발 속도입니다. |
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식당의 ‘주문 창구’예요. 주방에 직접 들어가지 않아도 메뉴판대로 주문하면 음식이 나오죠. 프로그램도 창구에 정해진 방식으로 부탁하면 결과를 받아요.
예를 들면날씨 앱이 기상청 API에 “서울 날씨 알려줘” 하고 부탁해서 받아오기
| 왜 중요한가 | AI 모델, 결제, 지도, 메시지 등 대부분의 외부 기능은 API로 연결해 사용합니다. |
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식당에 비유하면 프론트엔드는 손님이 앉는 ‘홀’, 백엔드는 요리하는 ‘주방’이에요. 손님은 홀만 보지만, 맛있는 음식은 주방에서 만들어져요.
예를 들면버튼과 글씨가 보이는 화면은 프론트엔드, 버튼을 눌렀을 때 정보를 찾아오는 건 백엔드
| 왜 중요한가 | 역할이 나뉘어 있어야 화면과 기능을 따로 개선하고, 문제가 어디서 생겼는지 빠르게 찾을 수 있습니다. |
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부탁을 받으면 대신 일을 해주는 ‘24시간 일하는 컴퓨터’예요. 편의점처럼 밤에도 문을 열어두고 손님이 오면 필요한 걸 내어줘요.
예를 들면내가 유튜브를 켜면 멀리 있는 서버가 영상을 보내주기
| 왜 중요한가 | 서비스가 24시간 켜져 있고 여러 사용자가 동시에 쓰려면 안정적인 서버가 필요합니다. |
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컴퓨터를 집에 사두는 대신 필요할 때 빌려 쓰는 거예요. 자전거를 사지 않고 공유 자전거를 탄 만큼만 돈 내는 것과 같아요.
예를 들면사진을 휴대폰이 아니라 인터넷 사진첩에 저장해서 어디서든 보기
| 왜 중요한가 | 초기 비용 없이 시작하고, 사용자가 늘면 자원을 바로 늘릴 수 있습니다. |
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정보를 차곡차곡 정리해둔 ‘큰 서랍장’이에요. 이름표가 붙어 있어서 “3반 김철수 성적” 하면 바로 꺼낼 수 있어요.
예를 들면학원 앱에서 학생 이름, 전화번호, 출석 기록을 저장해두는 곳
| 왜 중요한가 | 회원·주문·기록 같은 핵심 정보가 모두 여기에 쌓이므로 구조 설계가 서비스 품질을 좌우합니다. |
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다 만든 작품을 교실 게시판에 붙여서 모두가 볼 수 있게 하는 거예요. 내 공책 안에만 있으면 아무도 못 보잖아요.
예를 들면앱에 새 기능을 만들고 “업데이트” 버튼을 눌러 사람들이 받을 수 있게 하기
| 왜 중요한가 | 배포 과정이 안정적이어야 새 기능을 자주, 안전하게 내보낼 수 있습니다. |
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게임의 ‘세이브 포인트’예요. 중간중간 저장해두면 실수해도 저장한 곳으로 돌아갈 수 있어요. 누가 언제 뭘 바꿨는지도 다 적혀 있어요.
예를 들면글을 고치다 망쳤을 때 “어제 저장본”으로 되돌리기
| 왜 중요한가 | 여러 사람이 동시에 작업해도 충돌을 관리할 수 있고, 실수해도 안전하게 복구할 수 있습니다. |
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만든 종이비행기를 대회 전에 미리 날려보는 거예요. 잘 나는지 확인하고, 문제가 있으면 대회 전에 고칠 수 있어요.
예를 들면로그인 버튼이 맞는 비밀번호엔 들어가고, 틀린 비밀번호엔 막히는지 확인하기
| 왜 중요한가 | 고칠 때마다 다른 곳이 망가지지 않았는지 자동으로 확인할 수 있어 안심하고 개선할 수 있습니다. |
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방 정리하기예요. 장난감 개수는 똑같지만 제자리에 정리해두면 다음에 찾기도 쉽고 새 장난감 넣을 자리도 생겨요.
예를 들면똑같은 코드가 다섯 군데 있으면 한 곳으로 모아서 한 번만 고치면 되게 만들기
| 왜 중요한가 | 코드가 지저분해지면 새 기능 추가와 버그 수정이 점점 느려지기 때문에 주기적인 정리가 필요합니다. |
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프로그램이 쓰는 ‘일기장’이에요. “9시에 누가 들어옴, 9시 5분에 오류 남”처럼 적어두면 나중에 무슨 일이 있었는지 알 수 있어요.
예를 들면앱이 갑자기 꺼졌을 때 일기장(로그)을 보고 몇 시에 왜 꺼졌는지 찾기
| 왜 중요한가 | 문제가 생겼을 때 무슨 일이 있었는지 되짚어볼 유일한 단서가 되는 경우가 많습니다. |
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정보를 적는 ‘약속된 메모 양식’이에요. {이름: 철수, 나이: 10}처럼 적으면 사람도 컴퓨터도 쉽게 읽을 수 있어요.
예를 들면학생 카드를 {이름, 학년, 반} 칸이 있는 똑같은 양식으로 적어서 주고받기
| 왜 중요한가 | API, 설정 파일, AI 도구 호출 등 대부분의 데이터 교환이 JSON으로 이루어집니다. |
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