WCAG 2.2로 더 접근성 높은 웹사이트 만들기
이 글은 웹사이트가 마우스로는 잘 작동해도, 일부 사용자에게는 사용이 어려울 수 있는 사례를 들어 접근성의 중요성을 설명합니다. WCAG 2.2는 이러한 장벽을 줄이기 위한 공통 기준이며, W3C는 가능하면 WCAG 2.2 사용을 권장합니다. 글은 특히 프론트엔드 개발에 자주 영향을 주는 Level A와 AA 요구사항에 초점을 맞춥니다.
코딩과 AI의 중요한 변화를 짧게 읽고, 다음에 무엇을 배울지 확인하세요.
이 글은 웹사이트가 마우스로는 잘 작동해도, 일부 사용자에게는 사용이 어려울 수 있는 사례를 들어 접근성의 중요성을 설명합니다. WCAG 2.2는 이러한 장벽을 줄이기 위한 공통 기준이며, W3C는 가능하면 WCAG 2.2 사용을 권장합니다. 글은 특히 프론트엔드 개발에 자주 영향을 주는 Level A와 AA 요구사항에 초점을 맞춥니다.
Python의 deque를 사용하면 양쪽 끝에서 항목을 효율적으로 추가하고 제거할 수 있습니다. 이를 이용해 큐와 스택을 만들 수 있으며, maxlen을 설정해 저장 길이가 제한된 기록도 관리할 수 있습니다.
브라우저에 숨겨진 Inspect Element는 웹페이지를 우클릭한 뒤 Inspect를 선택해 사용할 수 있는 도구입니다. HTML, CSS, JavaScript와 함께 이미지, 글꼴, 애니메이션, 로딩 시간, 색상 값 등을 실시간으로 확인할 수 있으며, 브라우저 안에서 임시로 수정할 수도 있습니다. 이 도구는 웹사이트 구조를 배우거나 자신의 사이트 문제를 점검하고 디자인 변경안을 시험하는 데 유용합니다.
서브쿼리란 SQL에서 다른 쿼리 안에 들어 있는 쿼리입니다. 안쪽 쿼리는 추가 데이터를 제공하거나, 바깥 쿼리가 반환하는 행을 필터링하는 데 사용됩니다. 예시로 registration에서 student_id를 기준으로, location이 'Lagos'인 student의 id를 찾는 방식이 소개됩니다. 또한 서브쿼리를 이해하려면 SELECT, FROM, WHERE, JOINS, CASE와 실행 순서를 먼저 알아야 합니다.
AI 코딩 에이전트와 함께 Python 디버깅을 할 때는 먼저 실패하는 테스트로 버그를 재현합니다. 그다음 에이전트에 필요한 맥락을 제공하고, 수정 결과를 다시 검증합니다.
이 글은 브라우저에서 동작하는 PDF 흑백 변환기를 JavaScript로 만드는 방법을 소개합니다. 사용자는 PDF를 업로드한 뒤 각 페이지를 미리 보고, 흑백 변환 강도와 변환 모드를 조정하며, 처리할 페이지를 선택할 수 있습니다. 변환 결과를 새 PDF로 생성해 미리 보고 파일명을 바꿔 다운로드할 수 있으며, 문서는 외부 서버로 업로드하지 않습니다. 구현에는 PDF.js, HTML Canvas API, PDF-lib를 사용합니다.
이 글은 Python 패키징에 대한 이해를 점검하는 퀴즈입니다. 패키지 이름을 정하고 설정하는 방법부터 배포용 파일을 만들고 PyPI에 업로드하는 과정까지 다룹니다.
가정의 조명 제어 사례처럼, 일부 AI 워크플로는 실제로는 간단한 규칙으로도 처리할 수 있는 작업을 복잡하게 다루기도 합니다. 예시로 제시된 경우는 숫자가 임계값보다 큰지 확인하는 작업이며, 이는 초기 Excel 시절부터 조건문이 처리해 온 일입니다.
ChatGPT는 처음에는 OpenAI의 large language models(LLM)을 보여 주는 챗봇이자 기술 데모로 시작했습니다. 현재는 웹 검색, 이미지 생성, 코드 작성, 복잡한 문제 추론, 여러 앱에 걸친 다단계 작업 실행까지 하는 범용 AI 플랫폼에 더 가깝습니다. OpenAI가 새로운 모델과 기능을 계속 추가하면서, ChatGPT의 작동 방식을 설명하는 일은 점점 더 어려워졌습니다.
AI 튜터는 2시에도 이용할 수 있고, 같은 질문을 여러 번 해도 지치지 않으며, 설명 수준을 바꿔가며 다시 풀어줄 수 있습니다. 또한 무제한 연습문제를 만들고, 학습 중 대화 연습에도 활용할 수 있습니다. 다만 이런 편리함만으로 학습이 실제로 이루어졌는지는 알 수 없으며, AI 튜터는 이해도를 판단하는 데는 약하다고 설명합니다. 일반 챗봇, 학습 모드, 연구용 튜터를 구분하지 않으면 효과에 대한 평가가 엇갈릴 수 있습니다.
컴퓨팅 교육자들은 경험을 바탕으로 문제를 풀지만, 초보 프로그래머는 시작 단계부터 부담을 느낄 수 있습니다. 이 글은 학습자가 프로그램 문제를 더 쉽게 나누어 생각하도록 돕는 발판 역할의 방법으로 subgoal labels를 소개합니다. worked example에 짧은 지시를 덧붙여 큰 과제를 단계별로 안내하는 방식입니다.
Google은 최근 몇 년간 "Gemini era"를 이어오고 있으며, 재브랜딩은 줄었지만 관련 기능은 빠르게 개선되고 있습니다. Gemini는 Google이 현재 세대의 멀티모달 AI 모델군에 붙인 이름이며, 최신은 3.7 시리즈입니다. 다만 이 이름이 AI와 연결된 여러 제품과 기능에도 사용되어 다소 혼란스러울 수 있습니다.
이 튜토리얼은 JavaScript, PDF.js, Canvas API, PDF-lib를 사용해 브라우저에서 동작하는 PDF 필터 스튜디오를 만드는 방법을 소개합니다. 사용자는 PDF를 업로드한 뒤 각 페이지를 미리 보고, 밝기·대비·흐림·흑백 같은 필터를 여러 겹 적용하거나 사전 설정 효과를 사용할 수 있습니다. 선택한 페이지만 처리하고, 결과를 미리 본 뒤 이름을 바꿔 브라우저에서 바로 다운로드할 수 있습니다. 모든 과정이 로컬에서 실행되어 업로드한 PDF가 기기를 벗어나지 않으므로 속도와 개인정보 보호에 유리합니다.
이 글은 AI 학습 도구를 단순한 순위가 아니라 용도별로 나누어 정리합니다. 이해가 안 되는 개념, 기억 유지, 강의 노트화, 자기 테스트, 자료 정리라는 5가지 학습 작업에 따라 ChatGPT study mode, Gemini Notebook, Anki, Otter, Quizlet, Notion을 예시로 듭니다. 또한 학생용 도구는 가격 변동이 잦아 2026년 8월 기준으로 가격을 확인했다고 설명합니다. 마지막으로, 도구는 보통 2가지 이하의 작업에만 강하다고 짚습니다.
“Text to video AI”는 서로 다른 두 기술을 함께 부르는 표현입니다. 하나는 존재하지 않았던 영상을 생성하는 모델로, 확산 트랜스포머가 압축된 video latent를 복원해 새 프레임을 만듭니다. 다른 하나는 대본을 아바타, 합성 음성, 템플릿 같은 기존 요소로 조합해 영상을 만드는 도구이며, 실패 양상과 비용 구조도 서로 다릅니다. 기사에서는 이 둘을 혼동하면 잘못된 제품을 선택하기 쉽다고 설명합니다.
ChatGPT는 대화에 강하지만, 실제 업무에서는 채팅 창 밖의 작업까지 이어지기를 원할 때가 많습니다. 예를 들어 연구 결과를 바탕으로 기록을 갱신하거나, 떠오른 아이디어를 메시지로 보내거나, 출력을 다른 곳에 저장할 수 있습니다. 연결 방법은 여러 가지가 있으며, 용어가 혼란스럽고 선택지가 겹쳐서 어떤 방식이 적절한지 바로 알기 어렵습니다.
같은 프롬프트라도 AI는 매번 다른 답을 낼 수 있으며, 이는 확률적 시스템의 특성입니다. 이런 변동성은 브레인스토밍에는 유용하지만, 팀이 일관성과 통제가 필요한 실제 업무에 AI를 넣을 때는 문제가 됩니다. 그래서 많은 기업이 AI만으로 이루어진 흐름을 줄이고 deterministic AI로 방향을 바꾸고 있습니다.
이 글은 ChatGPT를 처음 시작하는 사람을 위해, ChatGPT가 무엇인지와 어떻게 사용하는지, 그리고 어떻게 맞춤 설정하는지를 다룹니다. 또한 연구, 글쓰기, 다른 앱에서의 작업 실행까지 ChatGPT를 활용할 수 있다고 설명합니다.