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Claude와 Brave Search Engine: Model Context Protocol(MCP)의 실제 적용 사례
최근 AI 산업에서 주목받고 있는 Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델과 외부 서비스 간의 통합을 위한 표준화된 프로토콜입니다. 이 글에서는 Anthropic의 Claude(Desktop 설치버전)와 Brave Search Engine의 연결 사례를 통해 MCP가 실제로 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. Model Context Protocol(MCP)이란? MCP는 AI 모델이 외부 도구나 서비스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 자체적으로 가지고…
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Python Selenium 입문 가이드: 웹 자동화의 시작
웹 브라우저를 자동으로 제어하고 싶으신가요? 반복적인 웹 작업을 자동화하거나 웹 스크래핑을 효율적으로 수행하고 싶다면, Python과 Selenium의 조합이 최적의 선택입니다. 이 글에서는 Selenium의 기본 개념부터 실제 활용 방법까지 상세히 알아보겠습니다. 1. Python과 Selenium 소개 Selenium은 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 주로 다음과 같은 용도로 사용됩니다: Python은 간결한 문법과 풍부한 라이브러리로…
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폭싹 속았수다: 제주도의 바다처럼 깊은 감동을 선사한 넷플릭스 화제작
2025년 3월, 넷플릭스 오리지널 한국 드라마 ‘폭싹 속았수다’가 전 세계 시청자들의 마음을 사로잡았습니다. 제주도를 배경으로 펼쳐지는 오애순과 양관식의 일생을 그린 이 작품은 단순한 로맨스를 넘어 인생의 희로애락을 담아낸 감동적인 서사로 큰 사랑을 받았습니다. 오늘은 ‘2025년 상반기 최고의 드라마’라는 평가를 받은 이 작품의 매력에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 폭싹 속았수다, 그 시작과 의미 제목부터 호기심을 자아내는 ‘폭싹…
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Pandas로 데이터 결합 및 병합 방법 및 예제
Pandas로 마스터하는 데이터 결합 및 병합 기법 데이터 분석 과정에서 서로 다른 데이터셋을 결합하는 작업은 필수적입니다. Python의 Pandas 라이브러리는 이러한 데이터 결합 작업을 위한 다양한 함수와 방법을 제공합니다. 이 글에서는 Pandas의 merge, concat, join 함수를 활용한 데이터 결합 방법과 실무에서 고려해야 할 사항들을 자세히 살펴보겠습니다. 1. Pandas의 데이터 결합 함수 개요 Pandas에서 제공하는 주요 데이터…
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Lodash: JavaScript 라이브러리 사용방법 및 예제
Lodash: JavaScript 개발을 더 효율적으로 만드는 유틸리티 라이브러리 JavaScript 개발을 하다 보면 배열, 객체, 문자열 등을 다루는 반복적인 작업이 많습니다. Lodash는 이러한 작업을 간결하고 효율적으로 처리할 수 있게 도와주는 인기 있는 JavaScript 유틸리티 라이브러리입니다. 오늘은 Lodash의 설치부터 활용법, 그리고 사용 시 주의사항까지 자세히 알아보겠습니다. 1. Lodash 설치하기 Lodash를 프로젝트에 추가하는 방법은 여러 가지가 있습니다: npm을…
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NotebookLM: 구글의 혁신적인 AI 연구 도우미 소개
인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 우리의 작업 방식도 함께 변화하고 있습니다. 구글에서 개발한 NotebookLM은 연구자, 학생, 작가 등 다양한 분야의 사람들에게 문서 분석과 콘텐츠 생성을 도와주는 혁신적인 AI 도구입니다. 이 서비스는 필요한 문서를 업로드 하여, 그것의 내용을 기반으로 필요한 질문을 해서 필요한 부분을 추출 또는 재정리, 추가적인 이해를 할 수 있도록 도와줄 수 있는 AI 서비스입니다.…
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Pandas의 DataFrame과 Series 기본 사용법 완벽 가이드
데이터 분석에 있어 필수적인 라이브러리 Pandas에 대해서 포스트한 적이 있습니다. 데이터 분석을 하다보면, 특히 많이 사용하는 함수가 DataFrame과 Series 이고, 이것은 데이터를 효율적으로 다루기 위한 핵심 입니다. 이번 글에서는 이들의 기본 사용법부터 다양한 데이터 변환 방법까지 알아보겠습니다. 1. DataFrame과 Series 생성하기 Pandas의 두 가지 주요 데이터 구조를 먼저 이해해봅시다: Series 생성하기 Series는 리스트, 딕셔너리, 스칼라…
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Pandas에서 groupby를 사용하여 데이터 피벗팅하기
데이터 분석에서 가장 자주 필요한 작업 중 하나는 데이터의 구조를 변환하는 것입니다. 특히 데이터를 재구성하여 다른 관점에서 볼 수 있게 하는 피벗팅(pivoting)은 매우 유용한 기술입니다. 이번 포스트에서는 pandas의 groupby 메서드를 활용하여 데이터를 효과적으로 피벗팅하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 피벗팅이란? 피벗팅은 데이터의 행과 열을 재구성하여 데이터를 다른 관점에서 보는 기술입니다. 엑셀의 피벗 테이블과 유사한 개념으로, 원본…
