Dorong Dorong 💻😴

이번 프로젝트의 첫 글이니 배경을 간단히 적자면, 해당 프로젝트는 사료 라벨과 성분 정보를 바탕으로 보호자에게 보여줄 사료 성적표를 만든다. 성적표의 핵심 판단은 규칙 기반 파이프라인이 담당한다. LLM은 등급이나 사실을 새로 판단하지 않고 이미 계산된 결과를 보호자가 읽기 쉬운 문장으로 다듬는 역할만 맡는다.

그런데 이 문장 다듬기 한 번에 약 `$0.06`이 나왔다..

처음에는 모델 단가부터 의심했다.. 문장 몇 개를 다듬는 일인데 한 번에 `$0.06`이면 운영 비용으로 부담이 크다고 느꼈다.

다만 바로 모델을 낮추거나 프롬프트를 줄이기 전에, 먼저 실제 usage부터 확인했다. 비용이 정말 이상하게 나온 것인지, 아니면 내가 요청의 크기를 작게 착각하고 있었는지부터 분리해서 봐야 했다.

확인해보니 과금 자체는 이상하지 않았다.

input_tokens: 14,448
output_tokens: 1,034
model: claude-sonnet-4-20250514
cache_creation_input_tokens: 0
cache_read_input_tokens: 0

Anthropic 공식 가격표 기준으로 Claude Sonnet 4 계열은 입력 `$3 / 1M tokens`, 출력 `$15 / 1M tokens`다.

계산은 단순했다.

입력: 14,448 * $3 / 1,000,000 = 약 $0.043
출력: 1,034 * $15 / 1,000,000 = 약 $0.015
합계: 약 $0.058

이걸 보니.. `$0.06`은 당연한 과금이었다 🥲

(해당 문단은 읽지 않아도 괜찮아요!)

이 과정에서 하나 더 발견한 것도 있었다. 당시 프로젝트에서 쓰던 `claude-sonnet-4-20250514`는 2026년 5월 기준 Anthropic 문서에서 deprecated 상태로 표시되어 있었다. deprecated는 아직 동작하지만 더 이상 권장되지 않는 상태인데, retirement 이후에는 실패할 수 있다. 문서에 적힌 retirement 예정일은 2026년 6월 15일 이었고 바로 `claude-sonnet-4-6`으로 변경했다 😎

그래서 이 문제는 두 갈래였다.

하나는 `$0.06`이 왜 나왔는지 이해하는 것!

다른 하나는 deprecated 모델을 계속 쓰지 않도록 기본 모델을 바꾸는 것!

둘은 관련은 있지만 같은 문제는 아니었다. 모델을 바꾼다고 이 요청이 갑자기 싸지는 것이 아니었기 때문이다.. Sonnet 4와 Sonnet 4.6의 기본 입력/출력 단가는 같은 구간이었고 그렇기에 비용 문제는 요청 구조를 봐야 했다.

다만 바로 프롬프트를 줄이기엔 불안했다. 이 1.4만 토큰 안에는 무의미한 문장이 아니라, 사료 성적표의 품질을 맞추기 위한 기준 문서와 모범 예시가 들어 있었다. 과금이 정상이라는 것과, 그 프롬프트 양이 최적이라는 것은 다른 문제였기에.. 비용이 왜 발생했는지 확인하고 나서 무엇을 유지하고 무엇을 줄일 수 있는지 나눠서 봐야 했다.

여기서부터 읽기 편하게 주제를 나눠보겠다

문제는 모델이 아니라 요청 구조였다

사료 성적표를 만들 때 LLM 호출에는 사료마다 달라지는 정보만 들어가지 않았다. 예를 들어 특정 제품의 원재료, 보증성분, 칼슘/인 표기 여부, 처방식 여부처럼 제품 라벨에서 추출한 사실 데이터가 들어간다. 그런데 여기에 더해, 문장 품질을 맞추기 위한 고정 문서도 함께 들어갔다.

예를 들면 이런 것들이다.

- 2026년 사료 성적표 작성 가이드
- 보호자용 문장 톤앤매너
- 내부 채점 용어를 노출하지 말라는 규칙
- 칼슘/인 누락, 처방식 등 필수 고지 문구
- 참고를 위한 모범 성적표 예시

이 문서들은 사료가 바뀌어도 거의 동일하다. 로얄캐닌을 분석할 때도 들어가고, 다른 브랜드를 분석할 때도 들어간다. 그런데 캐싱이 없으면 매 요청마다 같은 문서를 새 입력 토큰으로 결제한다.

그렇게 정리한 요청 구조 문제는 이렇다.

사료별로 달라지는 정보는 일부인데, 사료별로 달라지지 않는 긴 기준 문서가 매번 새로 읽히고 있었다.

하지만 이 기준 문서를 얼마나 줄일 수 있는지는 별도라 생각한다. 무작정 줄이면 비용은 내려가겠지만, 성적표 문장이 모범 성적표 예시에서 멀어질 수 있다. 그래서 첫 번째 선택지는 프롬프트 축소가 아니라 캐싱이었다. 같은 기준 문서를 유지하되, 반복 입력 비용부터 줄이는 쪽이 품질 리스크가 가장 작았다.

Prompt Caching은 답변 캐시가 아니다

Prompt Caching은 완성된 성적표를 저장해두는 기능이 아니다. LLM 모델이 반복되는 프롬프트 앞부분을 다시 처리하지 않도록 재사용하는 기능이다.

이때 반복되는 앞부분을 캐시 대상이 되는 고정 프롬프트라고 부르겠다.

내가 생각하는 좋은 구조는 이렇다.

[고정 시스템 지침]
[사료 성적표 작성 가이드]
[모범 성적표 예시]
[필수 고지 규칙]
-------------------------  여기까지를 cache 대상으로 봤다
[사료별로 달라지는 원재료·성분표·급여 정보]
[룰 엔진이 이미 계산한 등급 결과]
[룰 엔진이 만든 기본 사료 등급표]
[이번 요청의 사용자 조건]

위쪽의 고정 지침과 예시는 사료가 바뀌어도 거의 같다. 그래서 cache 대상이 된다.

하지만 구분선 아래의 내용은 요청마다 달라진다. 이 값들은 cache 대상이 아니다. 특히 `룰 엔진이 이미 계산한 등급 결과`는 LLM이 새로 만드는 결과가 아니라, 룰 엔진이 계산한 결과를 LLM에게 넘겨주는 값이다. LLM은 이 값을 보고 문장을 맞출 뿐, 등급 자체를 바꾸면 안 된다.

그래서 나쁜 구조는 아래와 같다고 본다.

[사료 이름]
[사용자 조건]
[현재 시간]
[고정 가이드]
[모범 성적표]

매번 바뀌는 값이 앞에 섞이면 cache hit가 깨진다. Prompt Caching은 동일한 prefix가 다시 들어왔을 때 효과가 나기 때문이다.

Claude에서는 어떻게 확인하나

Anthropic Claude API에서는 Prompt Caching을 쓰려면 요청에 `cache_control`을 넣어야 한다.

(Anthropic은 block별 지정 없이 top-level cache_control로 breakpoint를 자동 배치하는 방식도 지원하니 이 부분 링크도 첨부해 두겠다!)

그리고 캐싱이 실제로 됐는지는 응답의 `usage`필드를 보면 된다.

top-level 또는 content block 단위의 cache_control을 넣는다.

핵심 필드는 세 개다.

{
  "usage": {
    "input_tokens": 500,
    "cache_creation_input_tokens": 12095,
    "cache_read_input_tokens": 0,
    "output_tokens": 800
  }
}

의미는 이렇다.

cache_creation_input_tokens
이번 요청에서 캐시에 새로 쓴 토큰 수

cache_read_input_tokens
이번 요청에서 이미 캐시된 prefix를 읽은 토큰 수

input_tokens
캐시되지 않은 일반 입력 토큰 수

이 부분은 실제로 두 번 연속 호출해서 확인했다. 첫 번째 요청에서는 고정 프롬프트가 cache write로 잡히는지 보고, 같은 고정 프롬프트로 두 번째 요청을 보내 cache read가 잡히는지 봤다. 비용 그래프를 눈으로 보는 것보다 응답 usage에 찍히는 숫자를 확인하는 편이 훨씬 명확했다. (usage는 API 응답 JSON body 안의 필드다)

정상적으로 캐시가 잡히면 첫 요청과 두 번째 요청의 usage가 다르게 나온다.

<첫 번째 요청>
cache_creation_input_tokens = 12095
cache_read_input_tokens = 0

<두 번째 요청>
cache_creation_input_tokens = 0
cache_read_input_tokens = 12095

이 결과는 고정 프롬프트 12,095토큰이 첫 요청에서 캐시에 쓰였고, 두 번째 요청에서 재사용됐다는 뜻이다.

반대로 아래처럼 나오면 캐싱이 안 된 것이다.

cache_creation_input_tokens = 0
cache_read_input_tokens = 0

이때는 `cache_control`이 빠졌는지, 고정 프롬프트가 요청마다 달라지는지, 제품별 데이터가 캐시 구간 안에 섞였는지, 캐시 유효시간이 지났는지 확인해야 한다.

Claude에서 전체 입력 토큰을 볼 때도 주의가 필요하다. `input_tokens`만 보면 전체 입력이 아니다.

const total_input_tokens =
    input_tokens
    + cache_creation_input_tokens
    + cache_read_input_tokens

한 번의 테스트 호출에서는 usage를 직접 보면 된다. 하지만 운영 환경에서는 요청이 계속 들어옴으로 매번 응답 JSON을 사람이 확인하긴 힘들다고 생각한다. 그래서 문장 다듬기 호출마다 최소한 아래 값은 로그나 메트릭으로 남겨두려 한다.

provider
model
input_tokens
output_tokens
cache_creation_input_tokens
cache_read_input_tokens
copy_source report_reused
estimated_cost

캐싱을 적용한 뒤에는 단순히 청구 금액이 줄었는지만 보면 부족하다. Claude 응답의 `cache_read_input_tokens`가 0보다 크게 나오는지 확인해야 한다. 이 값이 있어야 고정 프롬프트를 매번 새로 읽는 것이 아니라, 실제로 캐시에서 재사용했다는 뜻이 된다!

캐시는 얼마나 유지되나

다만 당연하게도 캐시는 영구 저장소가 아니다!

유효시간이 지나면 다음 요청은 다시 cache miss가 나고, 그 순간 입력 비용이 다시 튄다 🥲 

Anthropic 공식 문서 기준으로 Claude의 `ephemeral` cache는 기본적으로 5분 lifetime을 가진다. 1시간 TTL도 선택할 수 있지만.. write 비용이 더 비싸다..! (그러니 무작정 선택하지 말자!)

가격 구조는 이렇다.

5분 cache write: 일반 input 가격의 1.25배
1시간 cache write: 일반 input 가격의 2배
cache read: 일반 input 가격의 0.1배

따라서 트래픽이 꾸준히 들어오는 서비스라면 5분 캐시가 효율적이라 생각한다. 5분 안에 같은 고정 프롬프트가 반복해서 사용되면 cache read가 발생하고, 공식 문서 기준으로 5분 캐시는 계속 refresh될 수 있다.

반대로 요청 간격이 5분을 자주 넘는다면 첫 요청마다 다시 cache write가 발생한다. 이 경우 비용이 다시 튄다..

이런 워크로드에서는 1시간 TTL을 검토할 수 있다. 다만 1시간 cache write는 2배 가격이므로, 요청 빈도와 cache hit 가능성을 보고 결정해야 한다.

요약 정리하자면 이렇다.

짧은 시간 안에 반복 호출이 많다 → 5분 cache가 유리할 가능성이 큼
요청 간격이 5분을 자주 넘지만 1시간 안에는 반복 → 1시간 TTL 검토
요청이 하루에 몇 번 수준 → Prompt Caching보다 DB 재사용, 배치, 프롬프트 축소가 더 중요할 수 있음

그래서 캐싱을 적용했다고 끝이 아니라 cache hit 비율을 봐야 한다!

const cache_hit_ratio =
	cache_read_input_tokens / total_input_tokens

위의 코드에 아래 내용을 대입해보자.

input_tokens = 500
cache_creation_input_tokens = 0
cache_read_input_tokens = 12095

그럼 결과는 아래처럼 나온다.

total_input_tokens = 12595
cache_hit_ratio = 약 96%

이 정도면 고정 프롬프트 캐싱이 잘 먹고 있다고 본다.

반대로 트래픽이 드문 시간대마다 아래처럼 나온다면 캐시가 만료되고 있는 것이다.

cache_creation_input_tokens = 12095
cache_read_input_tokens = 0

이건 실패가 아니라 cache miss다. 다만 비용은 다시 오른다 😱

고정 프롬프트를 바꿔야 할 때

캐시 대상 고정 프롬프트는 바꿔도 될까? 당연히 된다!

작성 가이드가 개선되거나, 모범 성적표가 바뀌거나, 필수 고지 문구가 바뀌면 당연히 업데이트해야 한다!

다만 고정 프롬프트가 바뀌면 기존 캐시와 prefix가 달라진다. 그러면 첫 요청은 cache miss가 나고, 새 버전의 고정 프롬프트가 다시 cache write된다. 이후 같은 새 버전이 반복되면 다시 cache hit가 난다.

즉 배포 직후에는 비용이 잠깐 튈 수 있다.

이때 고정 프롬프트가 변경된 걸 모르는 다른 팀원 입장에선 당황스러울 수 있다.

그러니 운영에서는 고정 프롬프트를 버전으로 관리하는 편이 좋다고 생각한다.

feed_report_copy_prompt_version = 2605.1
feed_report_copy_prompt_version = 2605.2

이렇게 해두면 어떤 성적표가 어떤 기준 문서로 문장 다듬기를 거쳤는지 추적할 수 있다.

변경의 성격도 나눠야 한다고 본다.

문제가 조금 바뀐 경우
-> 기존 발행 성적표를 반드시 폐기할 필요는 없음

필수 고지, 안전 문구, 정책 판단이 바뀐 경우
-> 기존 성적표 재사용 기준을 다시 봐야 함

채점 규칙이나 사료별로 달라지는 정보들의 해석이 바뀐 경우 (사료별로 달라지는 정보들을 앞으로 facts 라고 하겠다!)
-> ruleset version 또는 report publication 기준까지 같이 봐야 함

우리 서비스에서는 이미 발행된 성적표를 재사용하는 구조가 있다. 이때 고정 프롬프트가 바뀌었다고 무조건 기존 성적표를 버릴 필요는 없다. 하지만 법적 고지, 안전 문구, 리포트 정책이 바뀐 경우라면 같은 facts여도 사용자에게 보여줄 문장이 달라질 수 있다. 그런 변경은 prompt version이나 ruleset version으로 분리해야 한다.

그리고 배포 직후 첫 사용자에게 cache miss 비용과 latency를 넘기고 싶지 않다면 pre-warming도 가능하다. Anthropic 공식 문서에서는 `max_tokens: 0`을 사용해 system prompt나 tool definition을 미리 캐시에 올리는 방식이 안내되어 있다. 다만 이 경우에도 cache write 비용은 발생한다.

A 사용자의 캐시를 B 사용자가 쓸 수 있나

가능하다! 단, 같은 Anthropic workspace 안에서 동일한 프롬프트 prefix가 다시 들어와야 한다.

Anthropic 문서 기준으로 2026년 2월 5일부터 Claude API의 prompt cache는 workspace 단위로 격리된다. 다른 조직과는 공유되지 않고, 같은 조직 안에서도 workspace가 다르면 분리된다.

즉 우리 서버가 같은 Anthropic workspace로 호출하고, 고정 사료 성적표 가이드가 100% 동일하다면 A 사용자의 요청에서 만들어진 캐시를 B 사용자의 요청이 재사용할 수 있다.

하지만 사용자 조건이나 사료 facts가 cache 대상 prefix 안에 들어가면 안 된다. 그 값들은 뒤로 빼야 한다.

OpenAI로 바꾸면 어떻게 되나

회의에서 OpenAI로 변경은 어떤가? 라는 이야기가 계속 나오고 있는 중이라 알아본 김에 적어본다 😎

결론부터 말하자면 OpenAI는 방식이 다르다.

OpenAI 공식 문서 기준으로 Prompt Caching은 지원 모델에서 자동 적용된다. Claude처럼 `cache_control`을 직접 붙이는 방식이 아니다. 확인은 `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens`로 한다.

예시는 아래와 같은 형태다.

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 2006,
    "completion_tokens": 300,
    "total_tokens": 2306,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 1920
    }
  }
}

OpenAI도 캐시 유지시간이 있다. 2026년 5월 기준 공식 문서에는 in-memory cache가 보통 5~10분의 비활성 시간 동안 유지되고, 최대 1시간까지 갈 수 있다고 되어 있다. 일부 모델에서는 extended retention을 통해 최대 24시간 정책을 사용할 수 있다. 특히 최신 모델들에서는 `prompt_cache_retention` 설정을 지원한다.

따라서 OpenAI로 바꾼다고 캐시가 영구적으로 알아서 유지된다고 보면 안 된다. OpenAI도 반복 prefix가 안정적으로 유지되어야 하고, cache hit 여부는 `cached_tokens` 로 확인해야 한다.

회의를 진행할수록 provider가 자주 변경될 것이 예상됐다 🤔

그래서 나는 provider별 client를 아래처럼 분리해두었다.

LLM_PROVIDER=anthropic
-> Anthropic client
-> cache_control 포함
-> cache_creation_input_tokens / cache_read_input_tokens 확인

LLM_PROVIDER=openai
-> OpenAI client
-> cache_control 없음
-> prompt_tokens_details.cached_tokens 확인

이렇게 되어 있으면 나중에 OpenAI로 바꿔도 캐싱 구조를 뜯어고칠 필요는 없다. provider별 usage 필드만 공통 로그 형식으로 정리하면 된다.

OpenAI도 캐시가 조직 간 공유되지는 않는다. 그리고 Claude와 마찬가지로 output token 생성에는 영향을 주지 않는다.

Prompt Caching은 반복 입력 비용과 지연 시간을 줄이는 기능이지, 답변 생성을 생략하는 기능이 아니다.

더 싼 호출은 호출하지 않는 것

사실 캐싱보다 더 근본적인 최적화가 있다..!

이미 같은 사료에 대해 발행된 성적표가 DB에 있다면 LLM을 다시 부르면 안 된다.

하지만 단순히 사료 이름이 같다고 재사용하면 위험하다. 재사용 기준은 명확해야 한다.

(아래는 우리 프로젝트에서 사용하는 용어가 섞여있으니 용어 이해보단 느낌만 챙기자!)

- 같은 product revision인가
- 같은 resolved facts인가
- 같은 ruleset version인가
- 같은 life stage / size / health issues context인가
- 이미 done 상태로 발행된 성적표인가

이 조건이 같다면 기존 성적표를 반환하는 게 맞다. 비용도 줄고, 결과도 더 일관적이다.

이건 단순 캐시가 아니라 제품 정책을 통한 판단이다. 이미 검증된 공식 성적표가 있다면 다시 LLM에게 문장을 맡길 이유가 없다.

그렇기에 가장 싼 LLM 호출은 호출하지 않는 것이다! 

출력 길이를 줄이다는 말

처음에는 출력 길이도 비용 최적화 후보로 봤다. 하지만 잘 생각해보니 아니었다.. 😱

사료 성적표가 원래 summary와 10개의 카드로 구성되어 있다면, 카드 수를 줄이는 것은 비용 최적화가 아니다. 제품 요구사항을 바꾸는 것이다.

만약 그럼에도 무언가를 줄인다면, 줄일 수 있는 것은 구조가 아니라 군더더기다.

- JSON 밖의 설명
- 반복되는 문장
- 불필요하게 긴 line1 / line2
- 모델이 덧붙이는 사족

성적표의 형식은 유지해야 했다. 그렇기에 나는 보호자가 기대하는 결과물은 그대로 두고, 모델이 불필요하게 길게 쓰지 않도록 제한하는 방향으로 의견을 냈다. (아직 결론이 나진 않았다!

Haiku로 바꾸면 되나

Claude Haiku 4.5는 Sonnet보다 저렴하다. Anthropic 공식 가격표 기준으로 Haiku 4.5는 입력 `$1 / 1M tokens`, 출력 `$5 / 1M tokens`다. Sonnet 4 계열의 입력 `$3`, 출력 `$15`와 비교하면 같은 토큰 수에서 약 1/3 수준이다.

하지만 상대적으로 저렴하니 Haiku로 바꾸기에는 불안했다 😐

사료 성적표의 LLM은 사실을 판단하지 않지만, 그래도 중요한 역할을 한다. 등급을 바꾸면 안 되고, 내부 채점 용어를 노출하면 안 되고, 칼슘 또는 인 누락이나 처방식 안내 같은 필수 문구를 빠뜨리면 안 된다.

그래서 저렴한 모델을 쓰려면 자동 검증이 먼저 있어야 한다.

1. 일반 케이스는 Haiku 같은 저렴한 모델로 시도한다.
2. 서버가 응답을 검증한다.
3. 통과하면 사용한다.
4. 실패하면 Sonnet으로 승격한다.
5. Sonnet도 실패하면 rule-based copy로 fallback한다.

여기서 실패는 사람이 감으로 문장이 별로네라고 판단하는 것은 아니다.

서버가 최소한 이런 기준을 봐야 한다.

- JSON 파싱 가능 여부
- summary와 카드 문장 존재 여부
- line1 / line2 길이 제한
- 내부 채점 용어 노출 여부
- 필수 고지 문구 유지 여부
- 입력에 없던 사실이나 숫자 추가 여부
- grade, rule_key, title 같은 원래 결과 변경 여부

모델이 스스로 잘 썼다고 말하는 것은 검증이 아니라고 본다. 검증은 우리의 애플리케이션이 해야 한다.

내가 정리한 최적화 순서

이번 비용 문제를 보며 정리한 순서는 이렇다.

1. deprecated 모델은 retirement 전에 교체한다.
2. 이미 발행된 동일 사료 성적표는 DB에서 재사용한다.
3. 새 성적표가 필요하면 고정 가이드와 모범 예시는 Prompt Caching을 적용한다.
4. 캐시 TTL과 cache hit 비율을 로그로 확인한다.
5. 고정 프롬프트 변경은 version으로 관리한다.
6. Claude/OpenAI별 usage 필드를 공통 메트릭으로 정리한다.
7. 검증 규칙을 통과하는 범위에서 저렴한 모델을 테스트한다.
8. 실패하거나 고위험 케이스는 상위 모델로 승격한다.
9. 그래도 실패하면 rule-based copy로 fallback한다.
10. 마지막으로 품질을 해치지 않는 범위에서 프롬프트와 출력 군더더기를 줄인다.

이때 중요한 것은 순서다.

deprecated 모델 교체는 장애 예방에 가깝고, Prompt Caching은 반복 입력 비용을 줄이는 일이다. 둘 다 필요하지만 서로 해결하는 문제가 다르다.

처음부터 가이드를 줄이면 성적표 품질이 흔들릴 수 있다. 처음부터 모델을 낮추면 필수 고지나 문장 안정성이 깨질 수 있다. 반면 Prompt Caching은 프롬프트 내용을 유지한 채 반복 입력 비용을 줄인다.

그래서 첫 번째 안전한 비용 최적화는 캐싱이었다.

다만 캐싱은 영구 보관이 아니다. 5분 TTL이면 요청 간격이 5분을 넘는 순간 cache miss가 날 수 있다. 이때 비용이 다시 튀는 것은 버그가 아니라 캐시의 수명 때문이다. 그래서 운영에서는 캐싱을 켰다가 아니라 cache_read_input_tokens가 꾸준히 잡힌다까지 확인해야 했다.

결론

`$0.06`은 비정상 과금이 아니었다.

사료 성적표의 품질을 맞추기 위해 긴 고정 문서를 매번 넣고 있었고, 그 문서가 캐시되지 않았고, 출력도 1천 토큰 정도 생성됐기 때문에 나온 정상 비용이었다.

동시에 deprecated 모델을 계속 쓰고 있다는 운영 리스크도 발견했다. 이건 비용 최적화와는 별개로 처리해야 할 문제였다. 그래서 기본 모델을 retirement 전에 `claude-sonnet-4-6`으로 바꾸는 것이 맞았다.

이번에 바로 Haiku로 낮추거나 프롬프트를 줄이지 않은 이유도 여기에 있다. 비용은 줄일 수 있어도, 성적표의 신뢰가 흔들리면 제품 입장에서는 더 큰 손해다. 먼저 같은 결과는 재사용하고, 반복되는 기준 문서는 캐시하고, cache read가 실제로 잡히는지 관찰하는 쪽이 더 안전했다.

그러니 LLM 비용 최적화는 더 싼 모델을 고르는 일로 시작하면 안된다! 먼저 무엇이 매번 다시 읽히고 있는지 봐야 한다. 그리고 모델 lifecycle처럼 곧 장애가 될 수 있는 운영 리스크도 함께 봐야 한다. 그다음에 모델 교체, 프롬프트 축소, fallback 전략을 검증 규칙 위에서 다뤄야 한다.

그 순서를 지키면 비용을 줄이면서도 제품 품질을 지킬 수 있다.

참고문서

이터러블(Iterable)

정의

• 반복 가능한 객체
• `for...of`, `스프레드(...)`, `디스트럭처링 할당` 등에 사용 가능
• 이터러블은 Symbol.iterator 메서드를 가지고 있으며, 이 메서드가 이터레이터를 반환

예시

const arr = [1, 2, 3]; // 배열 (대표적인 이터러블) 
const str = "hi"; // 문자열도 이터러블 
const set = new Set([1, 2, 3]); // Set도 이터러블 
for (const val of arr) console.log(val); // 1, 2, 3

이터레이터(Iterator)

정의

• 이터러블을 실제로 순회하는 메커니즘
• `next()` 메서드를 가지고 있으며 `{ done: Boolean, value: any }`와 같은 형태의 객체를 반환
• `done: true` 가 될 때까지 순회

예시

const arr = [1, 2, 3]; 
const iterator = arr[Symbol.iterator](); 
console.log(iterator.next()); // { done: false, value: 1 } 
console.log(iterator.next()); // { done: false, value: 2 }
console.log(iterator.next()); // { done: false, value: 3 } 
console.log(iterator.next()); // { done: true, value: undefined }

이터러블  ↔  배열 메서드 활용

• 이터러블을 배열로 변환해 `map`, `filter` 같은 고차 함수 활용 가능

const set = new Set([1, 2, 3]); 
const doubled = [...set].map(x => x * 2); // [2, 4, 6]

장점

1. 일관된 반복 프로토콜 제공
   → for...of, 스프레드, 디스트럭처링 등 어디서든 활용 가능
2. 데이터 구조 확장 가능
   → 트리, 그래프 같은 사용자 정의 구조에서도 원하는 순서(DFS, BFS 등)로 순회 정의 가능
3. 유연성
   → 어떤 순서, 어떤 조건으로든 반복 동작을 직접 정의할 수 있음

한계

1. 성능 문제
   • 대규모 데이터 순회 시 next() 호출 비용 누적
   • 복잡한 구조일수록 접근 비용 증가
2. 메모리 사용량 증가
   • 이터레이터는 상태(state)를 저장해야 하므로 동시에 여러 개를 쓰면 메모리 부담

// 상태 누적 예시
  [Symbol.iterator]() {
    this.current = this.from;
    return this;
  },

  3. 배열 메서드 직접 사용 불가

• 이터러블 자체는 map, filter 같은 배열 메서드를 바로 쓸 수 없음 → 배열로 변환해야 함

개선방안

1. 제너레이터(Generator)
   • 이터러블+이터레이터를 쉽게 구현할 수 있는 문법
   • yield를 사용해 필요할 때만 값을 생성 (lazy evaluation)
   • 메모리 효율적
   • `function* numbers() { yield 1; yield 2; yield 3; } for (const n of numbers()) { console.log(n); // 1, 2, 3 }`
2. Lazy Evaluation 기법 활용
   • 전체 데이터를 한꺼번에 메모리에 올리지 않고, 필요한 순간에만 계산/반환

유사 배열(array-like object)

정의

• 인덱스와 `length` 프로퍼티를 가지고 있어 배열처럼 보이지만
• `next()` 메서드를 가지고 있으며 `{ done: Boolean, value: any }`와 같은 형태의 객체를 반환
• 반드시 `Symbol.iterator`가 구현되어 있는 것은 아님 → for...of, 스프레드 불가

예시

const obj = {0: 'a', 1: 'b', length: 2};
console.log(obj[0]); // 'a'
console.log(obj.length); // 2
// [...obj] // Error! 유사 배열은 스프레드 불가

변환 방법

Array.from(obj); // ['a','b']

주의할 점

• 유사 배열과 이터러블을 헷갈리기 쉬움
• 유사 배열이면서 이터러블인 경우도 존재
  • 예: arguments, NodeList, HTMLCollection 등
  • 이런 경우는 for...of나 스프레드(...) 사용 가능

관계 정리

이터러블(Iterable)
 └─ Symbol.iterator 메서드 존재
      └─ 반환 → 이터레이터(Iterator)
             └─ next() 호출로 실제 반복 수행
                 └─ { value, done } 반환

유사 배열(array-like)
 └─ 인덱스 + length만 존재
      └─ Symbol.iterator 없으면 for...of/스프레드 불가
      └─ Symbol.iterator 있으면 이터러블처럼 사용 가능 (예: arguments, NodeList)

정리

• 이터러블(Iterable): “반복할 수 있는 객체” (배열, 문자열, Set, Map 등)
• 이터레이터(Iterator): “실제로 반복을 수행하는 도구” (next() 사용)
• 관계: 이터러블은 Symbol.iterator를 구현해야 하고, 이 메서드가 이터레이터를 반환
• 강점: 일관된 반복 프로토콜, 다양한 구조 지원, 유연한 순회
• 한계: 대규모 데이터에서 성능·메모리 부담
• 보완: 제너레이터와 lazy evaluation 활용

TOAST UI - 터치와 클릭 이벤트 글에서 생긴 의문을 정리하기 위한 글입니다.

터치 이벤트를 달았는데 왜 클릭 이벤트까지 발생하나요?

• 터치가 발생하면 내가 별도로 클릭 이벤트를 달지 않았어도 click 이벤트가 중복으로 발생해 버립니다.
  왜 이런 동작이 일어나는 걸까요?
• 웹은 오랫동안 마우스 클릭 중심으로 설계되고 발전했습니다.
• 지금까지 많은 사이트가 오직 click 이벤트만 듣고 동작하도록 만들어져 있기 때문에, 모바일 브라우저는 호환성 유지를 위해 터치 시 자동으로 click 이벤트도 함께 발생시키도록 설계돼 있습니다. 그렇기에 터치스크린 환경에서도 기존 마우스 중심 사이트들이 별도 수정 없이 동작할 수 있습니다.

터치 이벤트 후 click 이벤트가 발생하는 게 왜 편의일까요?

• 여러 자료에서 이걸 편의라고 하던데 표현이 너무 포괄적으로 느껴져서 그런지 처음에는 이해가 되지 않았습니다. 아래는 제가 찾아본 후 이해한 내용입니다!
  
  • 브라우저는 이 사이트가 터치/클릭 둘 다 지원하는지, 어떤 식으로 의도했는지 알 방법이 없습니다.
  • 그래서 일괄적으로, 터치가 발생하면 반드시 click 이벤트도 같이 발생하도록 만들었습니다.
  • 브라우저는 저희가 만든 사이트만 띄우는 것이 아니라 아주 많은 사이트를 동시에 지원해야 합니다. 모바일 도입 초기엔 대부분 오직 클릭 이벤트만 사용했기 때문에, 터치 이벤트만 발생시 클릭 이벤트가 발생하지 않으면 옛날 사이트들이 모바일에서 먹통이 될 수 있다고 판단했습니다. 그래서 터치 시 자동으로 클릭 이벤트도 발생시키도록 설계되었고 기존 클릭 기반 사이트와의 호환성도 보장합니다.

React 등에서도 클릭 이벤트가 발생할까요?

• 많이 사용하는 React 기준으로 여기서도 브라우저의 이벤트 위임 메커니즘을 그대로 따랐습니다. 브라우저의 네이티브 이벤트 시스템을 그대로 활용했기 때문에 동일한 동작이 발생해요.
• 브라우저가 터치 이벤트 후 자동으로 마우스와 클릭 이벤트를 생성하는건 React 이전 단계에서 일어납니다.
• React는 브라우저의 네이티브 이벤트를 감싸는 SyntheticEvent를 사용하고 있어요. 하지만 브라우저의 기본 이벤트 동작은 변경하지 않습니다.
• 그리고 이벤트 위임을 사용하지만 이건 이벤트 처리 방식을 최적화하는 것이지 브라우저의 기본 이벤트 동작을 바꾸는게 아닙니다.
• 관련 토론인 GitHub 이슈 #9809를 정리해보면,
  
  • preventDefault() 무효화: React의 합성 이벤트에서 e.prevnetDefault()가 클릭 이벤트 방지에 실패
  • 네이티브 DOM API는 작동: addEventListener로 직접 등록하면 preventDefault()가 정상 동작
  • 브라우저별 차이: Chrome, Firefox, Safari에서 각각 다르게 동작 (추가 확인이 필요)
• 위의 내용은 관련 이슈를 직접 보고 상세 내용과 이유를 확인해 보는걸 추천드립니다!
• 이슈에서 제시된 해결책들도 짧게라도 정리해 보겟습니다.

// 방법 1: 네이티브 DOM API 사용
componentDidMount() {
  this.elem.addEventListener('touchstart', e => {
    e.preventDefault(); // 이건 작동함
  });
}

// 방법 2: 플래그 사용
handleTouchStart(event) {
  this.hasBeenTouchedRecently = true;
  setTimeout(() => { 
    this.hasBeenTouchedRecently = false; 
  }, 500);
}

handleMouseDown(event) {
  if(this.hasBeenTouchedRecently) {
    return; // 터치 후 마우스 이벤트 무시
  }
}

 <meta name="viewport" content="width=device-width">

3년간 회사에서 개발하면서 나름 경험을 쌓았다고 생각했습니다.

하지만 돌이켜보면 그 경험은 이미 잘 짜인 구조 안에서 주어진 역할만 수행했었던 것 같습니다.
디자이너와의 협업 방식은 이미 정형화되어 있었고, 디자인 시스템도 구축돼 있어서 시안을 받아 구현하는 데만 집중하면 됐거든요.

이번 프로젝트에서는 모든 걸 처음부터 만들어야 했습니다. 그 과정에서 많은 것들을 새롭게 깨달았고, 특히 디자이너와의 협업에서 여러 배움들이 있었습니다!

갑자기 보이기 시작한 것들

상태에 대한 정의

디자이너님과 같은 "상태"라는 단어를 사용하고 있었는데, 실제로는 다른 방식을 생각하고 있었습니다.

• 디자이너님이 말하는 상태는 주로 시각적인 변화 — 예를 들어 색깔, 테두리, 아이콘 같은 UI 요소들이었고,
• 제가 말하는 상태는 데이터의 상태 혹은 사용자 상호작용 — 예를 들어 에러 여부, 입력 완료 여부, 네트워크 상태 같은 것이었습니다.

아래에서 자세히 설명 하겠지만 개발했던 공통 컴포넌트로 설명해 보겠습니다.

처음 시안에는 "기본, 포커스, 에러, 비활성화" 정도만 정의돼 있었어요.

그런데 실제로 구현에 들어가면서 고민이 커졌습니다.

• 이메일 필드에서 오류 메시지가 뜨는 동시에 포커스가 가면 어떻게 보여줘야 하지?
• 네트워크 오류가 발생하면서 동시에 로딩 상태도 유지해야 한다면?
• 비밀번호 필드에서는 호버 + 에러 상태가 함께 오면 어떤 UI여야 할까?

이렇게 상태 조합 많아지기 시작했어요.
회사는 이미 디자인 시스템과 공통 컴포넌트가 잘 정리돼 있어서, 이런 조합들은 신경 쓸 필요가 거의 없었거든요.
하지만 이번 프로젝트에서는 모든 것을 직접 기획하고, 디자이너님과 논의하고, 구현까지 해보면서 "상태"를 정의한다는게 얼마나 복잡하고 섬세한 일인지 체감할 수 있었습니다.

가장 처음 시작된 소통이 시작된 화면

프로젝트 초기 디자이너님이 로그인 화면 시안을 가져왔습니다. 깔끔하고 직관적인 디자인이었습니다. 하지만 구현을 시작하면서 자연스럽게 몇 가지 궁금한 점들이 생겼어요.

"로그인 실패했을 때는 어떻게 표시할까요?"

디자이너님도 "아, 그러게요. 에러 메시지가 필요하겠네요"라고 해주셨고 함께 고민해봤습니다.

예시 코드는 실제 구현 코드와 차이가 있습니다.

type LoginErrorType = 'INVALID_CREDENTIALS' | 'NETWORK_ERROR' | 'UNKNOWN_ERROR';

interface LoginError {
  type: LoginErrorType;
  message: string;
  field?: 'email' | 'password'; // 개발 환경에서만 사용
}

interface LoginState {
  status: 'idle' | 'loading' | 'success' | 'error';
  error: LoginError | null;
}

// 에러 메시지 상수 분리
const LOGIN_ERROR_MESSAGES = {
  INVALID_CREDENTIALS: '이메일 또는 비밀번호를 확인해주세요.',
  NETWORK_ERROR: '네트워크 오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요.',
  UNKNOWN_ERROR: '알 수 없는 오류가 발생했습니다.',
} as const;

// 개발 환경용 상세 메시지
const DEV_ERROR_MESSAGES = {
  INVALID_EMAIL: '앗! 등록되지 않은 이메일이거나 잘못 입력했어요.',
  INVALID_PASSWORD: '앗! 비밀번호가 틀렸어요. 다시 한 번 확인해주세요.',
} as const;

const useLogin = () => {
  const [state, setState] = useState<LoginState>({
    status: 'idle',
    error: null,
  });

  // 환경별 에러 메시지 처리
  const getErrorMessage = (type: LoginErrorType, field?: 'email' | 'password'): LoginError => {
    const isDevelopment = process.env.NODE_ENV === 'development';
    
    if (isDevelopment && field) {
      return {
        type,
        message: field === 'email' ? DEV_ERROR_MESSAGES.INVALID_EMAIL : DEV_ERROR_MESSAGES.INVALID_PASSWORD,
        field,
      };
    }

    return {
      type,
      message: LOGIN_ERROR_MESSAGES[type],
    };
  };

  const login = async (email: string, password: string) => {
    setState({ status: 'loading', error: null });
    
    try {
      const user = await authService.findUserByEmail(email);
      if (!user) {
        setState({
          status: 'error',
          error: getErrorMessage('INVALID_CREDENTIALS', 'email'),
        });
        return;
      }

      const isValidPassword = await authService.validatePassword(email, password);
      if (!isValidPassword) {
        setState({
          status: 'error',
          error: getErrorMessage('INVALID_CREDENTIALS', 'password'),
        });
        return;
      }

      await authService.setSession(user);
      setState({ status: 'success', error: null });
    } catch (error) {
      setState({
        status: 'error',
        error: getErrorMessage('NETWORK_ERROR'),
      });
    }
  };

  return {
    ...state,
    login,
    isLoading: state.status === 'loading',
    isSuccess: state.status === 'success',
    isError: state.status === 'error',
  };
};

디자이너님은 로그인 화면에서 어떤 방식으로 에러 메시지를 띄울지 고민하고 계셨어요.

흔히 볼 수 있는 "아이디나 비밀번호가 일치하지 않습니다"와 같은 모호한 에러 메시지 대신, "이메일이 잘못되었습니다" 또는 "비밀번호가 잘못되었습니다"처럼 구체적으로 알려주는 게 사용자 입장에서 더 친절한 UX가 아닐까에 대해 논의하였습니다.

그리고 왜 많은 웹사이트들이 로그인 실패 시 "Incorrect username or password" 처럼 모호한 메시지를 사용하는 걸까요? 라는 의문에 도달했어요.

관련해서 찾아본 결과, tarunbatra.com 블로그에서는 보안적인 이유를 강조했습니다.

로그인 오류 메시지를 구체적으로 제공할 경우, 악의적인 사용자가 해당 정보를 기반으로 유효한 계정을 추측하거나 반복적으로 조합을 시도할 수 있게 됩니다.

예를 들어, "비밀번호가 잘못되었습니다"라는 메시지를 보면 해당 사용자명은 유효하다는 것을 알 수 있기 때문에, 공격자에게 단서를 주는 셈이죠. 반면 "아이디 또는 비밀번호가 일치하지 않습니다"처럼 모호하게 처리하면 공격자는 어떤 부분이 잘못되었는지 알 수 없기 때문에 보안상 더 안전해집니다.

하지만 그 당시엔 내부 베타 테스트를 진행할 예정이었던 동물병원 관계자분들의 요청이 있었고, 테스트 편의를 위해 로그인 오류 시 어떤 필드가 잘못되었는지를 분리해서 보여주는 UX를 채택하기로 했습니다.

사용자가 어떤 필드에서 문제가 생겼는지 직관적으로 알 수 있도록, 해당 필드 바로 아래에 에러 메시지를 띄우는 방식으로 협의했고, 실제 사용자 테스트에서도 긍정적인 반응을 얻을 수 있었습니다!

편하게 쓰던 공통 컴포넌트

알리니에서는 다양한 입력 필드가 필요했습니다.

이메일, 비밀번호, 전화번호, 사료명, 브랜드명 등등...

처음에 디자이너님이 만든 텍스트필드는 기본적이 모습이었는데, 구현하면서 함께 다양한 상태를 고민하게 되었습니다.

"비밀번호 필드에서 입력 내용을 확인할 수 있는 눈 모양 아이콘이 있으면 좋겠어요."

"맞아요! 그리고 사료 등록할 때 필수 입력 항목은 라벨에 별표(*)를 표시하면 어떨까요?"

이처럼 하나하나 기능이 추가되며 필요한 상태의 수는 기하급수적으로 늘어났습니다..

예를들어 아래처럼요. (실제 알리니 구현과 차이가 있습니다)

• 기본 상태 4가지
• 호버 상태 추가 → 4 × 2 = 8
• 읽기 전용(read-only) 고려 → 8 × 2 = 16
• 필수/선택 표시 → 16 × 2 = 총 32가지 상태 조합

그런데 가장 어려웠던 건 이런 조합들이 단순히 추가만 되는 게 아니라, 서로 충돌하거나 우선순위가 있다는 점이었어요.
예를 들어 disabled와 readOnly는 동시에 true일 수 있지만, 실제로는 disabled가 readOnly를 무시해요.

즉, disabled > readOnly인 거죠.
이런 상호 의존성과 우선순위는 처음엔 전혀 인지하지 못했고, 디자이너님과 함께 한참을 논의하면서 규칙을 정리해나갔습니다:

• disabled > readOnly (우선순위 존재)
• error와 success는 상호 배타적
• focus는 사용자의 직접적인 상호작용으로만 발생

예시 코드는 실제 구현 코드와 차이가 있습니다.

import { forwardRef, useState, useCallback, useMemo, useId } from 'react';

// 디자인 토큰
const INPUT_COLORS = {
  default: {
    border: '#e1e5e9',
    background: '#ffffff',
  },
  focused: {
    border: '#00b896', // 브랜드 컬러
    background: '#ffffff',
  },
  error: {
    border: '#ff6b6b', // 빨간색
    background: '#ffffff',
  },
  disabled: {
    border: '#f4f4f4',
    background: '#f9f9f9',
  },
} as const;

// 상태 우선순위 명시적 정의
const INPUT_STATE_PRIORITY = {
  disabled: 4,
  error: 3,
  focused: 2,
  default: 1,
} as const;

type InputState = keyof typeof INPUT_STATE_PRIORITY;

// Props 타입 분리
interface BaseInputProps {
  label?: string;
  required?: boolean;
  error?: string;
  disabled?: boolean;
  placeholder?: string;
  value?: string;
  onChange?: (value: string) => void;
  onFocus?: () => void;
  onBlur?: () => void;
}

interface TextInputProps extends BaseInputProps {
  type?: 'text' | 'email' | 'tel';
  leftIcon?: React.ReactNode;
  rightButton?: React.ReactNode;
}

interface PasswordInputProps extends BaseInputProps {
  type: 'password';
  showPasswordToggle?: boolean;
}

type InputProps = TextInputProps | PasswordInputProps;

// 상태 계산 로직 분리
const getInputState = (isFocused: boolean, error?: string, disabled?: boolean): InputState => {
  if (disabled) return 'disabled';
  if (error) return 'error';
  if (isFocused) return 'focused';
  return 'default';
};

const getInputStyles = (state: InputState) => {
  const colors = INPUT_COLORS[state];
  return {
    borderColor: colors.border,
    backgroundColor: colors.background,
  };
};

const TextInput = forwardRef<HTMLInputElement, InputProps>(({
  label,
  required = false,
  type = 'text',
  error,
  disabled = false,
  placeholder,
  value,
  onChange,
  onFocus,
  onBlur,
  ...props
}, ref) => {
  const [showPassword, setShowPassword] = useState(false);
  const [isFocused, setIsFocused] = useState(false);
  
  const inputId = useId();
  const errorId = useId();
  
  const inputType = useMemo(() => {
    if (type === 'password' && !showPassword) return 'password';
    return type === 'password' ? 'text' : type;
  }, [type, showPassword]);

  const currentState = useMemo(() => 
    getInputState(isFocused, error, disabled), 
    [isFocused, error, disabled]
  );

  const inputStyles = useMemo(() => 
    getInputStyles(currentState), 
    [currentState]
  );

  // 이벤트 핸들러들
  const handleFocus = useCallback(() => {
    if (disabled) return;
    setIsFocused(true);
    onFocus?.();
  }, [disabled, onFocus]);

  const handleBlur = useCallback(() => {
    setIsFocused(false);
    onBlur?.();
  }, [onBlur]);

  const togglePasswordVisibility = useCallback(() => {
    setShowPassword(prev => !prev);
  }, []);

  const handleChange = useCallback((e: React.ChangeEvent<HTMLInputElement>) => {
    onChange?.(e.target.value);
  }, [onChange]);

  // 패스워드 토글 버튼
  const passwordToggleButton = type === 'password' && (
    <button
      type="button"
      onClick={togglePasswordVisibility}
      className="password-toggle"
      aria-label={showPassword ? '비밀번호 숨기기' : '비밀번호 보기'}
      disabled={disabled}
      style={{ 
        opacity: disabled ? 0.5 : 1,
        cursor: disabled ? 'not-allowed' : 'pointer'
      }}
    >
      {showPassword ? '🙈' : '👁️'}
    </button>
  );

  return (
    <div className="text-input">
      {label && (
        <label htmlFor={inputId} className="input-label">
          {label}
          {required && (
            <span className="required-indicator" aria-label="필수" style={{ color: '#ff6b6b' }}>
              *
            </span>
          )}
        </label>
      )}
      
      <div 
        className={`input-container input-container--${currentState}`}
        style={{
          ...inputStyles,
          border: `1px solid ${inputStyles.borderColor}`,
          borderRadius: '8px',
          padding: '12px',
          display: 'flex',
          alignItems: 'center',
          gap: '8px',
        }}
      >
        {'leftIcon' in props && props.leftIcon && (
          <span className="input-icon" aria-hidden="true">
            {props.leftIcon}
          </span>
        )}
        
        <input
          ref={ref}
          id={inputId}
          type={inputType}
          disabled={disabled}
          placeholder={placeholder}
          value={value}
          onChange={handleChange}
          onFocus={handleFocus}
          onBlur={handleBlur}
          aria-describedby={error ? errorId : undefined}
          aria-invalid={!!error}
          style={{
            flex: 1,
            border: 'none',
            outline: 'none',
            backgroundColor: 'transparent',
            fontSize: '16px',
          }}
        />
        
        {passwordToggleButton}
        
        {'rightButton' in props && props.rightButton}
      </div>
      
      {error && (
        <span 
          id={errorId} 
          className="error-message" 
          role="alert"
          style={{
            color: '#ff6b6b',
            fontSize: '14px',
            marginTop: '4px',
            display: 'block',
          }}
        >
          {error}
        </span>
      )}
    </div>
  );
});

TextInput.displayName = 'TextInput';

// 사용 예시
const LoginForm = () => {
  const [formData, setFormData] = useState({
    email: '',
    password: '',
  });
  
  const { login, isLoading, error, status } = useLogin();
  
  const handleSubmit = async (e: React.FormEvent) => {
    e.preventDefault();
    await login(formData.email, formData.password);
  };
  
  return (
    <form onSubmit={handleSubmit} style={{ maxWidth: '400px', margin: '0 auto' }}>
      <TextInput
        label="이메일"
        type="email"
        required
        value={formData.email}
        onChange={(email) => setFormData(prev => ({ ...prev, email }))}
        error={error?.field === 'email' ? error.message : undefined}
        placeholder="이메일을 입력해주세요"
        disabled={isLoading}
      />
      
      <div style={{ marginTop: '16px' }}>
        <TextInput
          label="비밀번호"
          type="password"
          required
          value={formData.password}
          onChange={(password) => setFormData(prev => ({ ...prev, password }))}
          error={error?.field === 'password' ? error.message : undefined}
          placeholder="비밀번호를 입력해주세요"
          disabled={isLoading}
          showPasswordToggle
        />
      </div>
      
      <button 
        type="submit" 
        disabled={isLoading}
        style={{
          width: '100%',
          padding: '12px',
          marginTop: '24px',
          backgroundColor: isLoading ? '#cccccc' : '#00b896',
          color: 'white',
          border: 'none',
          borderRadius: '8px',
          fontSize: '16px',
          cursor: isLoading ? 'not-allowed' : 'pointer',
        }}
      >
        {isLoading ? '로그인 중...' : '로그인'}
      </button>
      
      {error && !error.field && (
        <div style={{ 
          marginTop: '16px', 
          padding: '12px', 
          backgroundColor: '#ffebee',
          borderRadius: '8px',
          color: '#ff6b6b'
        }}>
          {error.message}
        </div>
      )}
    </form>
  );
};

"비활성화 상태일 때는 회색으로, 에러 상태일 때는 빨간색 테두리로 평범하게 가고 포커스 상태에서는 브랜드 컬러인 초록색으로 강조하면 좋겠어요"라는 의견으로 일치했습니다.

알레르기 기록의 시각화

알리니의 핵심 기능 중 하나가 반려견의 알레르기 반응을 기록하고 분석하는 건데, 이 부분에서 정말 많은 대화가 오갔습니다.

현재 구현된 상태와는 다르지만 아래와같은 고민을 했었어요.

"알레르기 정도를 어떻게 표현하면 좋을까요?"

"색깔로 구분하면 어떨까요? 빨간색은 심함, 주황색은 보통, 초록색은 낮음?"

"색약이 있는 사용자도 고려해야 할 것 같아요. 색깔과 함께 텍스트나 아이콘도 넣으면 어떨까요?"

예시 코드는 실제 구현 코드와 차이가 있습니다.

// 디자인 토큰 정의
const COLORS = {
  success: {
    main: '#00b896',
    background: '#e6f8f5',
    light: '#b3f0e6',
  },
  warning: {
    main: '#ffa726',
    background: '#fff3e0',
    light: '#ffd699',
  },
  error: {
    main: '#ff6b6b',
    background: '#ffebee',
    light: '#ffb3b3',
  },
  gray: {
    600: '#666666',
    500: '#999999',
    100: '#f5f5f5',
  },
} as const;

// 알레르기 레벨 타입
type AllergyLevel = 'low' | 'medium' | 'high';

// 알레르기 데이터 인터페이스
interface AllergyData {
  level: AllergyLevel;
  percentage: number;
  ingredients: string[];
  timestamp?: Date;
}

// 아이콘 컴포넌트들 (실제로는 아이콘 라이브러리 사용)
const CheckCircleIcon = ({ size = 16 }: { size?: number }) => (
  <svg width={size} height={size} viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor">
    <path d="M12 2C6.48 2 2 6.48 2 12s4.48 10 10 10 10-4.48 10-10S17.52 2 12 2zm-2 15l-5-5 1.41-1.41L10 14.17l7.59-7.59L19 8l-9 9z"/>
  </svg>
);

const AlertCircleIcon = ({ size = 16 }: { size?: number }) => (
  <svg width={size} height={size} viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor">
    <path d="M12 2C6.48 2 2 6.48 2 12s4.48 10 10 10 10-4.48 10-10S17.52 2 12 2zm1 15h-2v-2h2v2zm0-4h-2V7h2v6z"/>
  </svg>
);

const XCircleIcon = ({ size = 16 }: { size?: number }) => (
  <svg width={size} height={size} viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor">
    <path d="M12 2C6.48 2 2 6.48 2 12s4.48 10 10 10 10-4.48 10-10S17.52 2 12 2zm5 11H7v-2h10v2z"/>
  </svg>
);

// 알레르기 레벨 설정
interface AllergyLevelConfig {
  color: string;
  backgroundColor: string;
  text: string;
  icon: React.ReactNode;
  severity: number;
  description: string; // 접근성을 위한 설명 추가
}

const ALLERGY_LEVEL_CONFIG: Record<AllergyLevel, AllergyLevelConfig> = {
  low: {
    color: COLORS.success.main,
    backgroundColor: COLORS.success.background,
    text: '알레르기 낮음',
    icon: <CheckCircleIcon size={16} />,
    severity: 1,
    description: '알레르기 반응이 낮은 수준입니다',
  },
  medium: {
    color: COLORS.warning.main,
    backgroundColor: COLORS.warning.background,
    text: '알레르기 보통',
    icon: <AlertCircleIcon size={16} />,
    severity: 2,
    description: '알레르기 반응이 보통 수준입니다',
  },
  high: {
    color: COLORS.error.main,
    backgroundColor: COLORS.error.background,
    text: '알레르기 높음',
    icon: <XCircleIcon size={16} />,
    severity: 3,
    description: '알레르기 반응이 높은 수준입니다',
  },
} as const;

// Props 인터페이스
interface AllergyItemProps {
  level: AllergyLevel;
  percentage: number;
  ingredients?: string[];
  showDetails?: boolean;
  className?: string;
  onToggleDetails?: () => void;
}

// 퍼센티지 포맷팅 함수
const formatPercentage = (value: number): string => {
  return `${Math.round(value)}%`;
};

// 메인 컴포넌트
export const AllergyItem: React.FC<AllergyItemProps> = ({
  level,
  percentage,
  ingredients = [],
  showDetails = false,
  className = '',
  onToggleDetails,
}) => {
  const config = ALLERGY_LEVEL_CONFIG[level];
  
  return (
    <div
      className={`allergy-item ${className}`}
      style={{
        backgroundColor: config.backgroundColor,
        border: `1px solid ${config.color}20`, // 20% 투명도
        borderRadius: '12px',
        padding: '16px',
        marginBottom: '8px',
        transition: 'all 0.2s ease', // 부드러운 전환
      }}
      role="article"
      aria-label={`${config.description}, ${formatPercentage(percentage)}`}
    >
      <div 
        className="allergy-header"
        style={{
          display: 'flex',
          alignItems: 'center',
          justifyContent: 'space-between',
          marginBottom: showDetails && ingredients.length > 0 ? '12px' : '0',
        }}
      >
        <div style={{ display: 'flex', alignItems: 'center', gap: '8px' }}>
          <span 
            className="allergy-icon" 
            style={{ color: config.color, display: 'flex', alignItems: 'center' }}
            aria-hidden="true"
          >
            {config.icon}
          </span>
          <span 
            className="allergy-text" 
            style={{ 
              color: config.color, 
              fontWeight: '600',
              fontSize: '14px',
            }}
          >
            {config.text}
          </span>
        </div>
        
        <div style={{ display: 'flex', alignItems: 'center', gap: '8px' }}>
          <span 
            className="allergy-percentage"
            style={{
              fontWeight: '700',
              fontSize: '16px',
              color: config.color,
            }}
          >
            {formatPercentage(percentage)}
          </span>
          
          {ingredients.length > 0 && (
            <button
              onClick={onToggleDetails}
              style={{
                background: 'none',
                border: 'none',
                cursor: 'pointer',
                padding: '4px',
                borderRadius: '4px',
                color: config.color,
                fontSize: '12px',
                transition: 'background-color 0.2s ease',
              }}
              aria-expanded={showDetails}
              aria-label={showDetails ? '세부사항 숨기기' : '세부사항 보기'}
            >
              {showDetails ? '▲' : '▼'}
            </button>
          )}
        </div>
      </div>

      {/* 색약 사용자를 위한 추가 시각적 요소 */}
      <div 
        style={{
          width: '100%',
          height: '4px',
          backgroundColor: `${config.color}30`,
          borderRadius: '2px',
          marginBottom: showDetails && ingredients.length > 0 ? '12px' : '0',
          overflow: 'hidden',
        }}
      >
        <div
          style={{
            width: `${percentage}%`,
            height: '100%',
            backgroundColor: config.color,
            borderRadius: '2px',
            transition: 'width 0.3s ease',
          }}
          role="progressbar"
          aria-valuenow={percentage}
          aria-valuemin={0}
          aria-valuemax={100}
          aria-label={`알레르기 수준 ${formatPercentage(percentage)}`}
        />
      </div>

      {showDetails && ingredients.length > 0 && (
        <div className="allergy-details">
          <h4 
            style={{ 
              margin: '0 0 8px 0',
              fontSize: '12px',
              color: COLORS.gray[600],
              fontWeight: '600',
            }}
          >
            관련 성분 ({ingredients.length}개)
          </h4>
          <ul 
            className="allergy-ingredients"
            style={{
              margin: 0,
              padding: 0,
              listStyle: 'none',
              display: 'flex',
              flexWrap: 'wrap',
              gap: '6px',
            }}
          >
            {ingredients.map((ingredient, index) => (
              <li 
                key={`${ingredient}-${index}`}
                className="allergy-ingredient"
                style={{
                  backgroundColor: `${config.color}15`,
                  color: config.color,
                  padding: '4px 8px',
                  borderRadius: '12px',
                  fontSize: '12px',
                  fontWeight: '500',
                  border: `1px solid ${config.color}30`,
                }}
              >
                {ingredient}
              </li>
            ))}
          </ul>
        </div>
      )}
    </div>
  );
};

// 알레르기 목록 컴포넌트
interface AllergyListProps {
  allergies: AllergyData[];
  title?: string;
}

export const AllergyList: React.FC<AllergyListProps> = ({ 
  allergies, 
  title = "알레르기 분석 결과" 
}) => {
  const [expandedItems, setExpandedItems] = React.useState<Set<number>>(new Set());

  const toggleDetails = (index: number) => {
    setExpandedItems(prev => {
      const newSet = new Set(prev);
      if (newSet.has(index)) {
        newSet.delete(index);
      } else {
        newSet.add(index);
      }
      return newSet;
    });
  };

  // 데이터 정렬 (심각도 순)
  const sortedAllergies = React.useMemo(() => {
    return [...allergies].sort((a, b) => {
      const configA = ALLERGY_LEVEL_CONFIG[a.level];
      const configB = ALLERGY_LEVEL_CONFIG[b.level];
      return configB.severity - configA.severity; // 심각한 것부터
    });
  }, [allergies]);

  if (allergies.length === 0) {
    return (
      <div style={{ 
        textAlign: 'center', 
        padding: '40px 20px',
        color: COLORS.gray[500],
      }}>
        알레르기 데이터가 없습니다.
      </div>
    );
  }

  return (
    <div className="allergy-list" style={{ maxWidth: '600px', margin: '0 auto' }}>
      <h3 style={{ 
        fontSize: '18px', 
        fontWeight: '700', 
        marginBottom: '16px',
        color: COLORS.gray[600],
      }}>
        {title}
      </h3>
      
      {sortedAllergies.map((allergy, index) => (
        <AllergyItem
          key={index}
          level={allergy.level}
          percentage={allergy.percentage}
          ingredients={allergy.ingredients}
          showDetails={expandedItems.has(index)}
          onToggleDetails={() => toggleDetails(index)}
        />
      ))}
    </div>
  );
};

// 사용 예시
export const AllergyExample = () => {
  const sampleData: AllergyData[] = [
    {
      level: 'high',
      percentage: 85,
      ingredients: ['닭고기', '쌀', '옥수수'],
    },
    {
      level: 'medium',
      percentage: 45,
      ingredients: ['연어', '고구마'],
    },
    {
      level: 'low',
      percentage: 15,
      ingredients: ['당근', '브로콜리', '사과'],
    },
  ];

  return <AllergyList allergies={sampleData} title="우리 강아지 알레르기 분석" />;
};

"월별 통계를 보여줄 때 그래프로 표현하면 더 직관적일 것 같아요"라는 디자이너님의 제안에 어느정도 화면이 변경되었습니다!

마치며

진행하며 고민한 디테일들은 회사에선 이미 디자인 시스템이나 공통 컴포넌트에 반영되어 있어서, 별다른 고민 없이 가져다 쓰기만 했던 것들이었어요.

이번 프로젝트에서는 그런 요소들을 직접 기획하고, 디자인에 녹여내고, 컴포넌트로 구현하는 과정을 하나하나 경험해보니, 겉으로만 알고 있었던 UI 구성 요소들이 얼마나 많은 의도와 고민 속에서 만들어졌는지를 새삼 느낄 수 있었어요.

무엇보다 그런 과정이 생각보다 꽤 재밌었습니다!

글 초반에 이야기했던 ‘상태’에 대한 정의를 스터디원들과 함께 고민하고 찾아보던 중, 아래의 블로그 글을 접하게 되었고 큰 도움을 받았습니다. 👉 The Sorry State of States - velog.io/@tap_kim

저희가 겪고 있던 고민과 같은 내용을 보며 정말 반가웠고,
덕분에 막연했던 문제들을 조금 더 빠르게 정리하고, 명확한 기준을 세울 수 있었습니다.

오늘은 별도 컨텍스트를 가진 새 창을 띄우는 개발을 하며 알게된 내용을 정리해보려 합니다.

왜 아직도 window.open이 필요한가?

시작전에 팝업과 모달의 본질적 차이부터 알아보겠습니다.

팝업창

• 브라우저가 완전히 분리된 새 창(또는 탭)으로 동작
• 브라우저의 팝업 차단 기능에 영향을 받고
• 부모 페이지와 별도의 브라우저 컨텍스트를 갖습니다.
• 창의 위치, 크기, 스크롤바 등 다양한 속성을 제어할 수 있습니다.
• 부모 창이 새로고침되거나 이동해도 팝업은 유지됩니다.
• 브라우저 팝업 차단 기능에 의해 사용자가 팝업을 못 볼 수 있으므로, 반드시 필요한 경우에만 사용하는게 좋습니다. 그 외에는 모달이 권장됩니다.

모달창

• 기존 페이지 위에 오버레이 레이어로 구현
• 부모 페이지에 종속되어 있습니다.
• 브라우저의 팝업 차단 기능과 무관합니다.
• 부모 페이지가 이동 또는 새로고침되면 모달도 사라집니다.
• 별도의 브라우저 컨텍스트가 아니므로, 외부 도메인 페이지를 직접 포함할 수 없습니다. 이때 iframe을 생각하실 수 있는데 보안상 제약이 많아 불편합니다.

React에서는 상태(state)를 활용한 조건부 렌더링으로 팝업을 구현하거나, Toss의 오버레이 키트(Overlay Kit)같은 라이브러리를 사용하는 경우가 많습니다.

그런데도 여전히 window.open()이 편리하거나 필요한 상황이 있습니다.

1. 외부 도메인과의 연동: OAuth 인증, 결제 시스템 연동 등 다른 도메인의 페이지를 열어야 할 때
   
   • OAuth 인증이나 외부 결제 시스템 연동 시, 보안이나 사용자 인증 후 콜백등의 UX 적인 이유로 별도 창이 필요합니다.
   • 이때 window.open()을 사용하면 부모-자식 창 간 통신이나 창 닫힘 감지 등의 처리가 쉬워져요.
   • 모달로는 외부 도메인 페이지를 iframe으로 띄우는 것이 CORS, X-Frame-Options 또는 Content-Security-Policy 등의 보안 정책등의 이유로 불편합니다.
2. 프린트 기능: 특정 콘텐츠만 프린트하기 위한 별도 창이 필요할 때
   • 새 창에 해당 콘텐츠만 렌더링하고 window.print()를 호출하는 방식이 많이 사용됐습니다.
   • 모달이나 오버레이로는 전체 페이지의 일부만 깔끔하게 인쇄하는 인쇄 범위 제어가 어려워 기존 페이지 전체가 인쇄됩니다.
   • 따라서 새 창이 가장 간단하고 확실한 방법이라 생각합니다.
3. 멀티태스킹 UX: 사용자가 두 화면을 동시에 보며 작업해야 할 때
   • 두 개의 창을 동시에 화면에 띄워 상호 비교 작업하려면 창 분리가 필요합니다.
   • 모달은 항상 부모 창 위에 떠 있기 때문에 두 화면을 동시에 볼 수 없습니다.
   • 따라서 새 창을 띄우는 것이 유일한 방법입니다.
4. 레거시 시스템 통합: 기존 시스템과의 호환성을 위해 필요한 경우
   • 기존 시스템에서 팝업 창을 통한 데이터 교환이나 인증 등의 구조가 이미 window.open()에 맞춰져 있다면, 이를 모달로 대체하는 경우 호환성 이슈가 발생할 수 있습니다.
5. 별도 윈도우 기능: 부모 창의 새로고침이나 이동에도 유지되어야 하는 독립적 기능
   • 모달이나 SPA 컴포넌트로는 구현이 불가능합니다.
   • 새로운 팝업창만이 완전히 별도의 브라우저 컨텍스트를 제공합니다.

이런 경우에는 window.open()을 사용해야 하는데, 안전하고 올바른 방법을 알아보겠습니다.

window.open('javascript:focus()', 'myPopup', 'width=800,height=600');

겉보기엔 잘 작동할 수 있지만, 이 방식은 보안상 문제가 있으며 공식적으로 권장되지 않는 방식입니다.

이번 글에선 그 이유에 대해 적어보려합니다! 또한 어떤 방식이 안전하고 표준에 부합하는지도 알아보겠습니다.

javascript:focus() 방식의 위험성

이 방식은 javascript: URL 스킴을 이용해 새 창을 열면서 focus() 함수를 실행하려는 의도입니다. 하지만 이런 방식은 보안상 취약합니다.

MDN 공식 문서에서는 다음과 같이 명확히 경고하고 있습니다.

"Use of javascript: URLs on the web is discouraged as it may lead to execution of arbitrary code, similar to the ramifications of using eval()."

또한, ESLint에서도 no-script-url 규칙을 통해 javascript: URL 스킴 사용을 금지하거나 경고하고 있습니다. 이는 코드가 외부 입력에 의해 조작되거나 악용될 수 있기 때문입니다.

요약하자면

• 보안상 위험 (임의 코드 실행 가능성)
• XSS(크로스 사이트 스크립팅) 공격의 벡터가 될 수 있음
• 최신 브라우저 및 린터 차단 대상
• 유지보수와 의도 파악이 어려움

표준적이고 안전한 방법: about:blank 또는 빈 문자열

팝업을 안전하게 열고 싶다면, 권장되는 방식은 다음과 같습니다.

const popup = window.open('about:blank', 'myPopup', 'width=800,height=600');
if (popup) {
  popup.location.href = '/your-target-page';
  popup.focus(); // 필요 시 포커스 이동
}

또는 아예 빈 문자열도 사용할 수 있습니다.

const popup = window.open('', 'myPopup', 'width=800,height=600');

이 방식은 다음과 같은 장점이 있습니다.

• 보안상 안전함
• 표준 웹 API 사용법을 준수
• 코드 의도가 명확함
• 공식 문서(MDN, W3C 등)에서도 권장하는 방식

javascript:focus()의 목적과 오해

많은 개발자들이 javascript:focus()를 초기 URL로 넣는 이유는 다음과 같습니다.

• 빈 창을 열 때 팝업이 차단되는 현상을 우회하려고
• 창을 연 직후 자동으로 포커스를 주려고

하지만 최신 브라우저는 다음과 같은 특성이 있습니다.

1. 사용자 클릭 이벤트 내부에서 window.open()을 호출하면 대부분 차단하지 않습니다
2. 포커스가 필요하다면 popup.focus()를 명시적으로 호출하는 것이 훨씬 더 명확하고 안전합니다
3. 일부 최신 브라우저에서는 보안 정책으로 인해 javascript: URL이 작동하지 않을 수 있습니다

즉, javascript:focus()는 과거에는 통했을지 몰라도, 현대 웹 보안 환경에서는 적절하지 않은 방식입니다.

URL 객체와 javascript: URL은 완전히 다릅니다

혹시 URL이라는 단어 때문에 다음과 같은 문법을 떠올리신 분도 계실 텐데요?!

const url = new URL(window.location.href);
const tag = url.searchParams.get('tag');

이건 URL 정보를 분석하고 조작하기 위한 객체로, 주소 파싱을 위해 아주 유용하게 쓰입니다. 예를 들어 쿼리 파라미터 추출, 경로 조작 등에 자주 사용됩니다.

반면 'javascript:...'는 브라우저에 자바스크립트를 직접 실행하라고 명령하는 스킴이기 때문에, 목적도 쓰임도 완전히 다릅니다.

항목설명 - 사용 용도

부모-자식 창 관계와 제어

window.open()으로 열린 팝업은 부모 페이지와 밀접한 관계를 가집니다. 이를 활용하거나 주의해야 할 점이 있습니다.

부모 페이지에서 자식 창 제어하기

팝업을 연 부모 페이지는 반환된 참조를 통해 자식 창을 완전히 제어할 수 있습니다.

const popup = window.open('about:blank', 'myPopup');
// 자식 창 내용 변경
popup.document.body.innerHTML = '<h1>부모가 변경한 내용</h1>';
// 자식 창 크기/위치 조정
popup.resizeTo(500, 300);
popup.moveTo(100, 100);
// 자식 창 종료
popup.close();

자식 창 종료 시나리오

여러 상황에서 자식 창이 자동으로 종료될 수 있습니다.

1. 부모 페이지 이동 또는 새로고침 시

   // 페이지 이동 전에 자식 창 닫기
   window.addEventListener('beforeunload', () => {
     if (popup && !popup.closed) {
       popup.close();
     }
   });

    

2. 다른 SPA 라우트로 이동 시
    

   // React Router 등의 라우트 변경 이벤트에 연결
   router.beforeEach((to, from, next) => {
     if (window.myPopup && !window.myPopup.closed) {
       window.myPopup.close();
     }
     next();
   });

자식 창이 부모 페이지 감지하기

자식 창에서는 부모 창의 존재와 상태를 확인할 수 있습니다.

// 자식 창에서 부모 창 확인 및 대응하기
if (window.opener && !window.opener.closed) {
  // 부모 창이 존재하고 열려있음
  console.log('부모 창 URL:', window.opener.location.href);
} else {
  // 부모 창이 닫혔거나 없음
  console.log('독립적으로 실행 중');
}

브라우저 호환성과 추가 고려사항

최신 브라우저들은 window.open()에 대해 점점 더 엄격한 정책을 적용하고 있습니다.

• Chrome, Safari: 사용자 제스처(클릭 등) 없이 window.open()을 호출하면 차단됩니다
• Firefox: 팝업 차단 설정에 따라 동작이 달라집니다
• 모바일 브라우저: 많은 모바일 브라우저에서 팝업 자체를 제한적으로 지원합니다

따라서 팝업 대신 모달이나 인라인 콘텐츠를 고려하는 것도 좋은 대안이 될 수 있습니다:

// 특별한 이유가 없다면 팝업 대신 모달을 고려해보세요
document.getElementById('openModal').addEventListener('click', () => {
  document.getElementById('myModal').style.display = 'block';
});

요약 및 결론

• 모던 프레임워크가 주류인 지금도 OAuth, 결제 연동, 프린트 기능 등을 위해 window.open()이 필요한 상황이 있습니다.
• javascript:focus() 방식은 보안상 위험하고, MDN 및 ESLint에서도 사용을 권장하지 않습니다.
• 팝업을 열 때는 about:blank나 빈 문자열을 사용하고, 그 이후에 popup.location.href와 popup.focus()를 사용하는 방식이 가장 표준적이고 안전합니다.
• 부모 페이지에서는 팝업 창을 완전히 제어할 수 있으며, 페이지 전환 시 팝업 창을 적절히 관리(종료)해야 합니다.
• React 같은 프레임워크에서는 useRef와 useEffect를 활용해 팝업의 생명주기를 컴포넌트와 연동할 수 있습니다.
• URL 객체와 javascript: URL은 개념이 완전히 다르므로 혼동하지 마세요.

특정 상황에서는 window.open이 여전히 적절한 선택일 수 있습니다. 이런 경우에도 더 안전한 방식으로 코딩해 보시는 건 어떨까요?!

궁금하신 점이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 

웹개발자로서 AI를 학습하고 활용하던 중 문득 궁금해졌습니다.

"AI/ML 엔지니어들은 자신들이 만든 복잡한 모델의 결과를 어떻게 확인하고 공유할까?" 그리고 "비개발자들은 어떻게 AI를 활용해 원하는 것을 만들어낼까?"

이 궁금증으로 '스파르타에서 주관하는 AI와 100인의 용사들 - 해커톤'에 참가해 봤어요.
프론트엔드 개발자로서 AI 생태계에 발을 담가보고 싶었습니다.

해커톤에서 만난 Streamlit

해커톤에 참가하면서 처음으로 Streamlit이라는 프레임워크를 접하게 되었습니다.

AI/ML 개발자들 사이에서는 꽤 유명한 도구더라구요?!

처음에는 'Django나 React, Next 같은 웹 프레임워크의 일종인가?' 하고 생각했지만, 실제로는 좀 다른 용도로 사용되고 있었습니다.

Streamlit은 파이썬 개발자, 특히 데이터나 ML 엔지니어가 복잡한 웹 개발 지식 없이도 데이터 기반 애플리케이션을 빠르게 제작할 수 있게 도와주는 프레임워크였습니다.

파이썬 코드만으로 웹 인터페이스를 구축할 수 있다니, 프론트엔드 개발자로서 상당히 흥미로운 개념이었어요.

문서 링크입니다!

AI 엔지니어와 비개발자의 활용법

해커톤에서 관찰한 바로는, AI/ML 엔지니어들이 Streamlit을 사용하는 주된 이유는 다음과 같았습니다.

1. 빠른 프로토타이핑: 복잡한 모델의 결과를 즉시 시각화하고 상호작용 가능한 형태로 만들 수 있습니다.
2. 협업 용이성: 비기술적 팀원들에게 모델의 동작을 직관적으로 설명할 수 있습니다.
3. 배포 용이성: 몇 번의 클릭만으로 웹에 공개할 수 있어 공유가 쉽습니다.

가장 놀라웠던 점은 비개발자들도 이 도구를 활용해 자신만의 AI 애플리케이션을 만들어내었다는 사실입니다..!!

마케터, 디자이너, 심지어 의사나 교사와 같은 전혀 다른 도메인의 전문가분들도 간단한 파이썬 코드를 배워 자신의 아이디어를 구현하셨습니다!!

내 경험! Streamlit으로 서비스 구축하기

저도 평소 사용하던 React, Vue 진영이 아닌 Streamlit을 사용해 간단히 아이디어 구현을 보기로 했습니다. 프론트엔드 개발자로서 HTML, CSS, JavaScript에 익숙한 저에게는 굉장히 재밌었어요!

기본적인 설정은 놀라울 정도로 간단했습니다. (설명을 위한 코드로 실제 Github에 게시한 코드와는 전혀 다릅니다!)

import streamlit as st
import pandas as pd
import custom_nlp_model  # 내 커스텀 모델

st.title("텍스트 감정 분석기")
user_input = st.text_area("분석할 텍스트를 입력하세요:")

if st.button("분석하기"):
    result = custom_nlp_model.analyze_sentiment(user_input)
    st.write(f"현재 상황 분석: {result['sentiment']}")
    st.bar_chart(result['confidence_scores'])

이 코드만으로 작동하는 웹 앱이 생성되었습니다! React 컴포넌트를 구성하고, CSS를 작성하고, 상태 관리를 설정하는 등의 작업 없이 말이죠. 자동 배포는 더더욱 쉬웠습니다!!

웹개발자로써 느낀 불편한 점

그러나 프로젝트가 진행될수록, 프론트엔드 개발자로서의 본능이.. 조금씩.. 깨어났습니다. "이 버튼의 스타일을 바꾸고 싶은데...", "이 차트를 더 인터랙티브하게 만들 수 없을까?", "페이지 전환 애니메이션은 어떻게 추가하지?" 같은 생각들이 들기 시작했어요.

Streamlit은 기본적인 스타일링 옵션을 제공하지만, 프론트엔드 개발자가 기대하는 수준의 커스터마이징은 어려웠습니다. 결국 HTML과 CSS를 직접 삽입하기 시작했습니다. (애초에 목적이 이쁘게 꾸미는 프레임워크가 아닙니다!! Streamlit이 잘못된게 아니에요!!)

custom_html = """
<div class="result-card" style="border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1); padding: 20px; margin: 20px 0;">
    <h3 style="color: #333; font-family: 'Segoe UI', sans-serif;">분석 결과</h3>
    <div class="sentiment-meter" style="background: linear-gradient(to right, #ff4b4b, #ffff4b, #4bff4b); height: 20px; border-radius: 10px;">
        <div class="marker" style="position: relative; left: {}%; transform: translateX(-50%); width: 10px; height: 30px; background-color: #333; border-radius: 5px;"></div>
    </div>
</div>
"""

st.markdown(custom_html.format(sentiment_score * 100), unsafe_allow_html=True)

이런 방식은 작동은 했지만,  익숙한 컴포넌트 기반 개발 방식과는 거리가 멀었습니다. 마치 오래된 웹사이트를 유지보수하는 느낌이었어요.

페이지네이션과 DOM 컨트롤

특히 고전했던 부분은 페이지네이션과 DOM 컨트롤이었습니다.

React나 Vue에서는 상태 관리와 컴포넌트 라이프사이클을 통해 쉽게 구현할 수 있는 기능들이 Streamlit에서는 상당히 번거로웠습니다.

(물론 제가 제대로 찾아보지 못한 것일 수도 있습니다!!)

예를 들어, 분석 결과를 페이지로 나누어 표시하려면 이런 식으로 접근해야 했습니다.

(배포한 코드와는 차이가 있습니다! - 페이지네이션 제거)

import streamlit as st
import pandas as pd

# 세션 상태를 사용한 페이지네이션
if 'page_number' not in st.session_state:
    st.session_state.page_number = 0
    
# 데이터 로드
data = pd.read_csv("large_results.csv")
items_per_page = 10
total_pages = len(data) // items_per_page + (1 if len(data) % items_per_page > 0 else 0)

# 현재 페이지 데이터 계산
start_idx = st.session_state.page_number * items_per_page
end_idx = min(start_idx + items_per_page, len(data))
current_page_data = data.iloc[start_idx:end_idx]

# 현재 페이지 데이터 표시
st.write(f"결과 {start_idx+1}–{end_idx} / 총 {len(data)}개")
st.table(current_page_data)

# 페이지네이션 컨트롤
col1, col2 = st.columns(2)
if col1.button("이전 페이지") and st.session_state.page_number > 0:
    st.session_state.page_number -= 1
    st.experimental_rerun()
    
if col2.button("다음 페이지") and st.session_state.page_number < total_pages - 1:
    st.session_state.page_number += 1
    st.experimental_rerun()

이 방식은 작동은 하지만, 페이지 전환 시 전체 앱이 새로고침되어 사용자 경험이 매끄럽지 않았습니다.

React에서 라이브러리를 사용하지 않더라도 useState와 조건부 렌더링으로 간단히 해결할 수 있는 문제가 훨씬 복잡해진 느낌이었죠.

웹과 AI의 접점

해커톤과 팀 프로젝트를 통해 느낀 점은, Streamlit이 '웹 개발'과 'AI/ML 개발' 사이의 간극을 메우기 위한 도구라고 생각합니다.

완벽한 프론트엔드 솔루션은 아니지만, AI/ML 엔지니어와 비개발자들이 자신의 아이디어를 빠르게 시각화하고 공유하는 데는 탁월한 도구였어요.

위에서도 언급했지만 저에게 가장 놀라웠던 점은 비개발자들도 Streamlit을 통해 자신의 아이디어를 AI 생태계 안에서 구현해볼 수 있다는 것입니다. 아이디어가 있지만 기술적 장벽 때문에 실현하지 못했던 사람들이, 이제는 간단한 파이썬 코드만으로도 자신의 아이디어를 프로토타입으로 만들어 초기 검증을 할 수 있게 된 것이죠.

이런 초기 검증 과정에서 가능성이 확인되면, 그 후에는 스스로 더 깊게 학습하거나 전문가를 찾아 협업함으로써 더 완성도 높은 서비스로 발전시킬 수 있게 됩니다. 진입 장벽이 낮아지면서 AI 기술을 활용하는 접근성이 크게 향상된 것입니다! 이는 마치 워드프레스나 아임웹등의 서비스가 웹 개발을 모르는 사람들에게 웹사이트 제작의 문을 열어준 것과 비슷한 변화라고 생각합니다.

Streamlit의 진짜 목적

이번 해커톤을 경험하며 생각한건, Streamlit을 프론트엔드, 웹 개발 도구의 관점에서 바라보는 것 자체가 잘못된 접근이라는 점입니다! Streamlit은 애초에 화려한 UI/UX나 복잡한 인터랙션을 위한 도구가 아닙니다.

사실, 스타일링이나 페이지네이션의 한계는 Streamlit의 '단점'이라기보다는 그냥 이 도구의 범위를 벗어난 기능입니다.

이건 마치 망치로 나사를 박으려고 하면서 망치가 나쁘다고 말하는 것과 비슷하다 생각해요.

Streamlit의 진짜 목적은 ML 엔지니어들이 자신이 만든 모델을 쉽고 빠르게 시각화하고 상호작용할 수 있게 하는 것이었습니다.

ML 엔지니어들에겐 완벽한 UI보다 모델의 성능과 결과를 확인하는 것이 훨씬 중요하니까요.

프론트엔드 개발자인 저로서는 처음에 이 점을 놓기가 힘들었습니다. 모든 것을 '좋은 UI/UX'의 관점에서만 바라봤거든요. 하지만 해커톤을 통해 AI/ML 엔지니어의 이야기나 다양한 사람들과 대화하면서, 그들에게 필요한게 화려한 애니메이션이나 완벽한 반응형 디자인이 아니라 '모델이 제대로 작동하는지 빠르게 확인하고 팀원들과 공유할 수 있는 방법'이라는 걸 깨달았습니다.

그래서 Streamlit은 ML 엔지니어들이 웹 개발 없이도 자신의 작업 결과를 확인하고 공유할 수 있게 만들어주는, 정확히 그 목적에 최적화된 도구입니다!!