개발 note

Node.js 설치 & 간단한 웹 서버 실행하기(localhost:3000)

미로910 — Tue, 3 Mar 2026 22:44:35 +0900

Node.js는 자바스크립트를 브라우저 밖에서도 실행할 수 있게 해주는 런타임 환경입니다.

자바스크립트 하나로 프론트부터 서버까지 다 끝내고 싶고, 가볍고 빠른 실시간 서비스를 만들고 싶을 때" ➡️ Node.js를 선택

npm (Node Package Manager)
Node.js를 설치하면 npm이라는 강력한 도구가 함께 따라옵니다.
전 세계 개발자들이 미리 만들어 놓은 코드 뭉치(패키지)들을 명령어 한 줄로 가져다 쓸 수 있게 해주는데, 이게 Node.js 생태계를 세계 최대 규모로 만든 일등 공신이다.

왜 Spring 대신 Node.js를 쓰는걸까?

- Spring은 매우 훌륭하고 안정적인 프레임워크지만, Node.js는 Spring이 갖지 못한 독보적인 '가벼움'과 '속도'가 있기 때문이다.

Java: 언어
Spring: 프레임워크
JavaScript: 언어
Node.js: 자바스크립트가 돌아가는 공간(환경)

설치

Node.js — Run JavaScript Everywhere

Node.js® is a free, open-source, cross-platform JavaScript runtime environment that lets developers create servers, web apps, command line tools and scripts.

nodejs.org

1️⃣

2️⃣

첫번 째는 체크를 해주고 두번 째는 체크 해도 되는데 저는 복잡해질 거 같아 체크하지 않았습니다

설치 완료 후 cmd 열기

node 입력 후 엔터

다음과 같은 프롬프트를 얻으면 설치가 완료

3️⃣

VS Code 다운로드 하기

Visual Studio Code - The open source AI code editor

Visual Studio Code redefines AI-powered coding with GitHub Copilot for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

code.visualstudio.com

vs code 설치 해줍니다.

4️⃣

폴더 만들고 초기화하기

폴더 만들기 (ex | 폴더명:c:\nodejs\myContacts)

cmd 창을 열어서 다음을 입력

npm init (초기화하는 것)

(단 폴더 만들었던 경로로 설정해서 검색해주세요)

package name: contacts-manager등 아래와 같이 초기화하기

Is this OK? (yes) 에서 엔터 누르면 됩니다.

5️⃣

express 설치

npm install express

6️⃣

nodemon 설치

npm install nodemon -g --save-dev

Node.js 실행

1. vscode를 열어 test.js 파일 만들기

2. 밑에 코드 붙여 넣기

const http = require("http");

const server = http.createServer((req, res) => {
    console.log("request received");
});

server.listen(3000, () => {
    console.log("server started");
});

3. 터미널 열어서

node test.js 입력

❌ 오류 해결 ❌

이렇게 오류가 나면 현재 경로를 확인해보기!

서버에 요청을 보내기

서버에 요청을 보내기 -> localhost:3000

server 응답 -> request received (성공!)

app.js라는 파일 만들기

(package.json에서 시작파일로 설정하였기 때문에) app.js 파일 생성 후 코드 붙여넣기

const express = require('express'); // Express 프레임워크 가져오기
const app = express();
const port = 3000;

app.get('/', (req, res) => {
    res.status(200);           // 성공했다는 상태 코드 보내기
    res.send("Hello Node!");    // 브라우저 화면에 "Hello Node!" 출력하기
});

app.listen(port, () => {
    console.log(`Server start running at ${port}`);
});

nodemon app로 서버실행하기

nodemon app

✨실행화면

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

결과화면

[연구회/OpenCV] 실시간 움직임 추적 마우스 컨트롤러

미로910 — Tue, 3 Mar 2026 22:42:06 +0900

웹캠 영상에서 움직임이 발생하는 영역을 찾아내고, 그 중심점으로 마우스 커서를 실시간 이동

1. 핵심 동작 원리

이 프로그램은 크게 세 가지 단계로 작동한다.

차영상(Frame Differencing) 감지: 이전 프레임과 현재 프레임의 차이를 계산하여 움직임이 있는 픽셀을 찾아낸다.
- absdiff(grayprev, gray, diff); 함수가 핵심
좌표 평활화(Smoothing): 마우스 커서가 너무 가늘게 떨리는 것을 방지하기 위해 deque 자료구조를 사용하여 최근 7개 좌표의 평균값을 계산한다.
윈도우 좌표 변환: OpenCV 창 내부의 좌표를 Windows 전체 화면 좌표로 변환하여 SetCursorPos로 마우스를 제어한다.

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <windows.h>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <deque>

/*
웹캠을 사용하여 움직임을 감지하고 -> 움직임이 있는 영역의 중심 좌표로 마우스 커서를 실시간으로 이동
*/

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    VideoCapture capture(0); // 카메라 (비디오 캡처 객체 생성)
    if (!capture.isOpened()) {
        cout << "ERROR: unable to open camera" << std::endl;
        return -1;
    }
/*
frame: 현재 시점의 컬러 프레임
prev: 이전 시점의 컬러 프레임
gray: 현재 시점의 흑백(grayscale) 프레임
grayprev: 이전 시점의 흑백 프레임
diff: 두 흑백 프레임 간의 차이를 저장할 프레임
*/

    Mat frame, prev, gray, grayprev, diff; // 비디오  프레임을 저장할 객체 선언
    capture >> prev; // prev에 저장
    cvtColor(prev, grayprev, COLOR_BGR2GRAY); // 흑백 변환

    const char* WINDOW_NAME = "main"; // 창 이름을 상수로 관리
    namedWindow(WINDOW_NAME, 1); // 창 생성

    const int SMOOTHING_WINDOW_SIZE = 7; // 좌표 7개 (평균)
    deque<Point> recent_centers;

    HWND hwnd = NULL; // 창 핸들을 저장할 변수

    while (true) {
        capture >> frame; // 새로운 프레임 저장
        if (frame.empty()) break;

        // --- 창 핸들을 한 번만 가져오도록 수정 ---
        if (hwnd == NULL) {
            // "main"이라는 이름의 창을 찾아 핸들(고유 ID)을 가져옵니다.
            hwnd = FindWindowA(NULL, WINDOW_NAME);
        }
        // ------------------------------------

        cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY); // 흑백 변환 -> gray에 저장
        absdiff(grayprev, gray, diff); // 움직임 감지 (절댓값 계산 -> diff 저장)

        int minx = frame.cols, maxx = 0, miny = frame.rows, maxy = 0;

        // 픽셀 순회
        // 픽셀 > 30 움직임
        for (int y = 0; y < diff.rows; y++) {
            for (int x = 0; x < diff.cols; x++) {
                if (diff.at<uchar>(y, x) > 30) {
                    if (x < minx) minx = x;
                    if (x > maxx) maxx = x;
                    if (y < miny) miny = y;
                    if (y > maxy) maxy = y;
                }
            }
        }

        // 움직임 감지 되었을 때만 실행
        if (maxx > minx && maxy > miny) {
            rectangle(frame, Point(minx, miny), Point(maxx, maxy), Scalar(0, 0, 255), 2); // frame에 감지 -> 빨간색 사각형

            // 현재 중심점 계산
            Point current_center(minx + (maxx - minx) / 2, miny + (maxy - miny) / 2);
            
            // 최근 중심점 목록 생신
            // SMOOTHING_WINDOW_SIZE(7개)를 초과하면 가장 오래된 데이터 삭제 (7개 좌표만 유지)
            recent_centers.push_back(current_center);
            if (recent_centers.size() > SMOOTHING_WINDOW_SIZE) {
                recent_centers.pop_front();
            }

            // 평균 중심점 계산
            Point smoothed_center(0, 0);
            for (const auto& pt : recent_centers) {
                smoothed_center += pt;
            }
            smoothed_center.x /= recent_centers.size();
            smoothed_center.y /= recent_centers.size();


            // 화면 좌표로 변환 및 마우스 커서 이동
            if (hwnd != NULL) {
                // 1. 창의 클라이언트 영역(실제 영상이 나오는 부분)의 시작점을 찾습니다.
                POINT client_top_left = { 0, 0 };
                ClientToScreen(hwnd, &client_top_left); // 창 좌표(0,0)을 스크린 좌표로 변환

                // 2. 창의 스크린 위치 + 사각형의 창 내부 위치 = 최종 스크린 위치 (화면 절대 좌표 계산)
                int final_screen_x = client_top_left.x + smoothed_center.x;
                int final_screen_y = client_top_left.y + smoothed_center.y;

                // 3. 계산된 최종 위치로 마우스 커서를 이동시킵니다.
                SetCursorPos(final_screen_x, final_screen_y);
            }
       
        }

        imshow(WINDOW_NAME, frame);

        if (waitKey(30) == 27) break;

        grayprev = gray.clone();
    }
    capture.release();
    destroyAllWindows();
    return 0;
}

실행 결과 및 동작 설명

프로그램을 실행하면 위 스크린샷과 같이 두 개의 창(main, Grayscale Cam)

1. 실시간 움직임 영역 표시 (main 창)

빨간색 사각형(Bounding Box): 웹캠 영상에서 이전 프레임과 비교해 움직임이 발생한 지점을 찾아 실시간으로 감싸준다.
중심점 추적: 사각형의 정중앙 좌표를 계산하여 마우스 커서의 위치로 사용한다.

2. 영상 처리 과정 (Grayscale Cam 창)

정확한 움직임 계산을 위해 원본 컬러 영상을 흑백으로 변환한 상태이다.
이 흑백 영상의 픽셀 값 차이를 분석하여 어디가 움직였는지"를 컴퓨터가 판단하게 된다.

3. 마우스 커서 제어 현황

영상 속 사각형이 움직이면 윈도우의 마우스 커서가 해당 위치를 부드럽게 따라간다.
평균값 필터(Smoothing) 덕분에 미세한 떨림 없이 안정적으로 커서가 이동한다.

Processing 설치

미로910 — Mon, 13 Oct 2025 22:43:07 +0900

Welcome to Processing!

Processing is a flexible software sketchbook and a language for learning how to code. Since 2001, Processing has promoted software literacy within the visual arts and visual literacy within technology…

processing.org

Processing이란?

“코드로 그림을 그리는 도화지”

- 코딩을 이용해서 그림·영상·인터랙티브 아트 등을 만드는 개발 환경

- 예술 + 프로그래밍을 결합한 도구

설치 하기

설치가 완료 되었습니다

[연구회/OpenCV] 원본 사진 흑백 사진으로 출력하기

미로910 — Mon, 15 Sep 2025 22:35:25 +0900

B-G-R 더한 후 나누기 3을 해주면 gray 값이 나옴
--------------------------------------------------------------------
1. B-G-R 순회하며 더함
2. /3 해서 gray 값 획득
3. 다시 B-G-R 돌며 값 나눠줌

다시
1. B-G-R 순회하며 더함
2. /3 해서 gray 값 획득
3 다시 B-G-R 돌며 값 나눠줌

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int ac, char** av)
{
    Mat img = imread("mario.jpg", IMREAD_ANYCOLOR);
    Mat res = imread("mario.jpg", IMREAD_ANYCOLOR);

    uchar* res_data = res.data;

    int light = -50; // 밝기 조절값

    for (int row = 0; row < res.rows; row++) {      // 첫 번째 순회
        for (int col = 0; col < res.cols; col++) {
            int index = row * img.cols * 3 + col * 3; // BGR → 3칸 차지

            int gray = 0; // gray 값 저장 변수

            // 1. BGR 순회하며 값 더하고 밝기 보정
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                int value = res_data[index + i] + light;

                if (value > 255) value = 255;
                else if (value < 0) value = 0;

                gray += value; // 더하기
            }

            // 2. 나누기 3 해서 gray 값 획득
            gray /= 3;

            // 3. 다시 BGR 순회하며 gray 값 나눠줌 (흑백화)
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                res_data[index + i] = gray;
            }
        }
    }

    imshow("mario", img);
    imshow("res", res);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

문제점!!

캐릭터만 흑백으로 해야 되는데 사진 전체를 흑백으로 함

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int ac, char** av)
{
    /*
    img에서 캐릭터 찾아 흑백으로 만드는 것
    - 만약 흰색이 아니라면 -> 흑백
        - 평균 값을 구하고 평균값을 res의 픽셀 위치에 BGR 값으로 똑같이 덮어 씌움 (반복)
    */


    // Mat(행렬), imread -> 이미지 파일 읽어오기
    Mat img = imread("mario3.png", IMREAD_ANYCOLOR);
    Mat res = imread("mario3.png", IMREAD_ANYCOLOR);

    // 이미지의 실제 픽셀 데이터에 직접 접근 / uchar* -> 포인터 도구
    uchar* img_data = img.data;
    uchar* res_data = res.data;

    int light = 0; 

    // 모든 픽셀을 하나씩 순회하는 반복문
    for (int row = 0; row < res.rows; row++) {
        for (int col = 0; col < res.cols; col++) {
            int index = row * img.cols * 3 + col * 3;

            // 원본 픽셀의 BGR 값을 가져오기
            uchar b = img_data[index];
            uchar g = img_data[index + 1];
            uchar r = img_data[index + 2];

            
            // 만약 현재 픽셀이 흰색이 아니라면 
            if (!(b == 255 && g == 255 && r == 255)) {
              

                // 평균값 계산
                int gray = 0; 

                
                for (int i = 0; i < 3; i++) {
                    int value = res_data[index + i] + light;
                    if (value > 255) value = 255;
                    else if (value < 0) value = 0;
                    gray += value;
                }

                
                gray /= 3;

                // BGR -> gray 값을 적용
                for (int i = 0; i < 3; i++) {
                    res_data[index + i] = gray;
                }
            }
        
        }
    }

    imshow("mario", img);
    imshow("res", res);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

해결!!

1. mario 배경을 투명 말고 흰색으로 사용

2. 어떤 픽셀을 흑백으로 바꿀 것인가'에 대한 기준(조건)을 추가

[개념] OpenCV란?

미로910 — Mon, 15 Sep 2025 22:20:02 +0900

✅ OpenCV란?

Open Source Computer Vision Library의 줄임말.
“오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리” → 카메라 영상, 이미지 처리, 객체 인식 등을 쉽게 할 수 있도록 만들어진 C++/Python 라이브러리.

✅ OpenCV로 할 수 있는 것

이미지 처리
- 흑백 변환, 밝기/대비 조절, 블러, 에지 검출(Canny)
영상 처리(비디오)
- 웹캠 연결해서 프레임 읽기, 실시간 처리
객체 인식
- 얼굴 인식, 물체 추적, 손 제스처 인식
딥러닝/AI 연동
- TensorFlow, PyTorch 모델이랑 붙여서 영상 분석

[OpenCV 활용]

[연구회/OpenCV] 원본 사진 흑백 사진으로 출력하기

B-G-R 더한 후 나누기 3을 해주면 gray 값이 나옴--------------------------------------------------------------------1. B-G-R 순회하며 더함2. /3 해서 gray 값 획득3. 다시 B-G-R 돌며 값 나눠줌다시1. B-G-R 순회하며 더

maze910.tistory.com

[연구회/OpenCV] 실시간 움직임 추적 마우스 컨트롤러

웹캠 영상에서 움직임이 발생하는 영역을 찾아내고, 그 중심점으로 마우스 커서를 실시간 이동 1. 핵심 동작 원리이 프로그램은 크게 세 가지 단계로 작동한다.차영상(Frame Differencing) 감지: 이전

maze910.tistory.com

[기초] class 개념

미로910 — Mon, 15 Sep 2025 22:15:45 +0900

car a = ‘kia’ (car라는 데이터 타입..)

데이터타입을 만들어야 됨 → class ⇒ 데이터타입을 만드는 것.

class car {

	int p;
	char g;

};

car a;
a p =5;
a.g =’k’;

Truck b; 는 될까?

class Truck{
	car;  → 확대할 수 있다.
};

-> 확대할 수 있다.

lib

class car{
	tire p;
	wirdow g;
	frame r;
};

tire, wirdow, frame class는 어디에 있냐.. 컴퓨터에 ⇒ lib에서 들고 오기

main -> 실제 세상

// main → 실제 세상 (만들어서 동작 시키겠다)

main{
	Trnck test; 
};

// 인스턴스(ex: 실제로 존재하는 것 | 라면) → 객체

// Trnck test;  → test가 객체  // Trnck → 데이터타입

✨개념 파악이 중요!

[정리]

오라클 설치

미로910 — Mon, 8 Sep 2025 22:44:17 +0900

Oracle 소프트웨어 다운로드

클라우드 무료 체험과 소프트웨어 다운로드에서 Oracle의 애플리케이션, 미들웨어, 데이터베이스, Java, 개발자 도구를 확인해 보세요.

www.oracle.com

➡️(회원가입 후 다운로드)

압축 해제 후 setup.exe 실행해줍니다.

동의 > 경로 선택 > 비밀번호 설정(기억하기 쉬운 것으로 설정하기!) > 설치 완료

✅ORACLE_HOME 환경 변수 추가

Oracle이 설치된 폴더에서 아래 경로까지 입력해준다

✅ Oracle Database 11g Express Edition 폴더

➡️ 'Run SQL Command Line' 실행

✅ 사용자 계정 생성 및 권한 부여

1. conn /as sysdba 를 입력 > sysdba 접속

2. CREATE USER [유저네임] IDENTIFIED BY [패스워드];

- 유저네임에 사용할 계정이름 입력

- 패스워드에 사용할 패스워드 입력

3. GRANT CONNECT, RESOURCE, DBA TO [유저네임];

- 해당 유저에 모든 권한 부여

✅ SQL*Plus에서 system 계정으로 접속

Connected. ➡️ 로그인에 성공

MySQL Workbench에서 ERD(테이블 간 관계도) 보는 방법

미로910 — Tue, 10 Jun 2025 12:11:10 +0900

기존 연결된 스키마로 바로 리버스 엔지니어링 하는 법

1. Database → Reverse Engineer…

2. 연결 선택 → Next

3. 스키마 선택 → Next → Execute → Next → Finish

테이블 박스와 관계선이 그려진 ERD를 볼 수 있다

[딥러닝] 맵플롯립 그래프

미로910 — Wed, 12 Mar 2025 14:20:04 +0900

맵플롯립( Matplotlib )

파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 데이터를 그래프나 차트 형태로 시각적으로 표현할 수 있는 도구입니다.( 그래프를 그리는 라이브러리이다)

특징

다양한 시각화 옵션: 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램, 파이 차트, 서브플롯 등 다양한 형태의 그래프를 만들 수 있습니다.
세부적인 제어: 각 그래프의 스타일, 색상, 크기, 범례, 제목 등을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
다양한 출력 형식 지원: 그래프를 PNG, PDF, SVG, EPS 등 다양한 포맷으로 저장할 수 있습니다.
인터랙티브 기능: IPython 및 Jupyter 환경에서 인터랙티브한 방식으로 데이터를 시각화하고 다룰 수 있습니다.
쉽고 직관적인 사용법: Matplotlib는 사용법이 비교적 간단하고, 필요한 대부분의 기능을 제공하기 때문에 데이터 분석, 과학적 연구 등에서 자주 사용됩니다.

직선그래프

matplotlib의 하위 모듈인 pyplot을 사용한다. pyplot은 객체 지향적인 인터페이스를 제공한다.

matplotlib.pyplot를 plt 이름으로 사용하는 것은 거의 표준 관행이 되었다.

우리가 값들의 리스트를 plot() 함수로 전달하면, plot() 함수는 이것을 y축 값으로 생각하여 그래프를 그린다.

x축 값은 리스트의 인덱스라고 생각한다.

matplotlib 라이브러리 설치하기
> pip install matplotlib

설치가 완료되면 오류 없이 사용할 수 있다.
import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.rcParams['font.family']='Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

X=["월", "화", "수", "목", "금", "토", "일"]
Y1=[15.6, 14.2, 16.3, 18.2, 17.1, 20.2, 22.4]
Y2=[20.1, 23.1, 23.8, 25.9, 23.4, 25.1, 26.3]

plt.plot(X,Y1, label="서울") #X축 값 (범례)
plt.plot(X,Y2, label="부산") #Y축 값 (범례)
plt.xlabel("일 (Day)") #가로측라벨
plt.ylabel("온도") #세로측라벨
plt.legend(loc="upper left") #그래프의 범례를 추가/범례를 그래프의 왼쪽 상단에 위치
plt.title("도시 별 온도") #그래프제목
plt.show() #그래프출력

시그모이드 함수를 그려보자

import matplotlib.pyplot as plt #그래프를 그리기 위한 라이브러리
import numpy as np #numpy는 수학적 연산을 위한 라이브러리

def sigmoid(x):
    s=1/(1+np.exp(-x)) # 시그모이드 함수
    ds=s*(1-s)  # 시그모이드 함수의 미분
    return s,ds
X = np.linspace(-10, 10, 100)
Y1, Y2 = sigmoid(X)

plt.xlabel("x")
plt.plot(X,Y1, label="Sigmoid(X)")
plt.plot(X,Y2, label="Sigmoid'(X)")
plt.ylabel("Sigmoid(X), Sigmoid'(X)")
plt.legend(loc="upper left") #범례 
plt.plot(X, Y1, X, Y2)
plt.show()

시그모이드 함수(Sigmoid(x))와 그 미분(Sigmoid'(x))의 그래프를 시각화하는 코드

[딥러닝] 라이브러리 설치 및 사용 예제

미로910 — Sun, 9 Mar 2025 07:43:42 +0900

파이썬에서 라이브러리 모듈을 설치하는 가장 쉬운 방법은 pip 명령어를 사용하는 것이다.

gtts를 설치해본다.

> pip install gtts

스파이더로 작성하여 실행한다.

음성을 인식하여 텍스트로 만들어주는 라이브러리들을 설치하고 예제 프로그램을 실행해보자.

> pip install SpeechRecognition
> pip install pyaudio