Windows 11 기준으로 작성되었습니다. 1. 앱 APK 확보가장 빠르고 좋은건 APK Mirror 와 같은 사이트에서 apk 파일을 직접 다운로드 하는 것이고,유명하지 않은 앱이다 하면 없을 가능성이 높다. 그 경우 https://github.com/AbdurazaaqMohammed/AntiSplit-M프로그램을 이용하여 설치된 앱에서도 apk 파일로 추출해낼 수 있다. 2. APK 디컴파일https://apktool.org/https://github.com/iBotPeaches/ApktoolApktool을 이용하여 smali 형식의 저수준 언어로된 패키지가 반환된다.API 엔드포인트와 간단한 어플리케이션의 구조를 알아보기 위해서는 이 파일을 통쨰로 AI에게 맡기면 잘 해석해준다.여기서만으로도 해결..

문제 1: LLM이 JSON 대신 마크다운을 뱉어버렸다AI 분석이 간혹 가다 실패하기 시작했습니다. JSON을 달라고 했는데 마크다운으로 답변하고 있었습니다.원인 분석Qwen3 14B 모델은 "thinking 모드"를 지원합니다. 사고 과정을 ... 태그 안에 쓰고, 그 다음에 JSON 응답을 줍니다. 그런데 간헐적으로 JSON 대신 마크다운으로 응답하는 경우가 생겼습니다.해결: 정규표현식 폴백 파서JSON 파싱 실패 시 마크다운에서 직접 데이터를 추출하는 폴백 로직을 추가했습니다. 정규표현식으로 "추천: BUY", "신뢰도: 75%" 같은 패턴을 찾아서 JSON으로 변환합니다.JSON 파싱 성공률이 82% → 98%로 올라갔습니다.문제 2: LLM 환각으로 감시 종목 절반을 매칭해버림"반도체 업황 호조..

AI가 과거를 기억하지 못한다초기 시스템의 치명적인 약점이 있었습니다. AI가 실시간으로 들어오는 정보만 보고 판단한다는 거예요.예를 들어 텔레그램 채널에서 이런 메시지들이 왔다고 가정해봅시다:월요일 오전: "삼성전자 분석 - 반도체 업황 회복 조짐, 목표가 85,000원"월요일 오후: "삼성전자 실적 발표 예정, 컨센서스 상회 전망"화요일 오전: "삼성전자 추가 매수 의견, 기술적 지지선 돌파"수요일: "삼성전자" (단 3글자만) AI는 수요일 메시지를 볼 때 이전 3일간의 맥락을 전혀 모릅니다. 단순히 "삼성전자"라는 키워드만 보고 분석하죠. 당연히 정확도가 떨어질 수밖에 없습니다.RAG 구축RAG는 간단히 말하면 "관련 있는 과거 정보를 찾아서 AI에게 함께 제공하는 기술"입니다. 이를 위해선 벡터..

나의 로컬 LLM은?사실 첫번째엔 Gemma3를 쓰고자 하였습니다.근데 AI가 Gemma3 보다는 qwen을 추천한데요... 저보다 똑똑한 AI가 하는 말을 믿고 모델을 변경하였습니다. 와 동시에 vLLM에서 Ollama로 프레임워크를 변경하였습니다.사유는 vLLM으로 동일 모델을 Windows 환경에서 구동하기 위해서는 WSL Linux에서 구동하거나 Docker를 이용하는 것이었습니다. 하지만 Docker로 구동을 하니 GPU 액셀러레이션을 제대로 활용하지 못해 속도가 굉장히 느렸습니다. (Linux OS 였다면 vLLM으로 했을 것입니다) 최종적으로 Ollama를 사용해서 Qwen3 14B 모델을 로컬 서버에서 실행합니다.ollama run qwen3:14b 응답 속도는 0.5초 이하, 비용은 전기..

API 연동 삽질기 - 토큰 관리의 중요성키움 REST API는 OAuth 2.0 방식을 씁니다. access_token과 refresh_token을 발급받아서 쓰는 구조입니다.access_token은 24시간 유효, refresh_token은 30일 유효 문제는 토큰이 만료되면 자동매매가 멈춘다는 거죠. 그래서 토큰 갱신 로직을 반드시 구현해야 합니다.@Serviceclass KiwoomAuthService( private val kiwoomProperties: KiwoomProperties, private val webClient: WebClient,) { @Volatile private var accessToken: String? = null @Volatile pri..

지난 글에서는 프로젝트 구조와 설계에 대해 이야기했는데요, 오늘은 가장 재미있었던 부분인 텔레그램 채널 모니터링 기능 구현에 대해 이야기해보려고 합니다. 왜 텔레그램 채널을 모니터링하나? 주식 투자를 하다 보면 여러 텔레그램 채널을 구독하게 됩니다. 증권사 리포트 채널, 뉴스 속보 채널, 개별 종목 분석 채널 등등... 문제는 이 채널들에서 쏟아지는 정보를 실시간으로 다 확인하기 어렵다는 거죠."내가 관심 있는 종목에 대한 소식만 골라서 알림을 받을 수 있다면?"이런 생각에서 시작했습니다. AI가 채널 메시지를 읽고, 내가 감시 중인 종목과 관련이 있는지 판단해서 알려주면 좋겠다는 거죠. TDLib - 텔레그램의 공식 라이브러리텔레그램 봇 API를 쓸까 하다가, 더 강력한 방법을 찾았습니다. 바로 TDL..

오늘부터 제가 만들고 있는 AI 자동매매 시스템 프로젝트 개발기를 연재하려고 합니다. 첫 번째 글에서는 프로젝트가 어떻게 시작되었고, 어떤 기술 스택을 선택했는지 이야기해볼게요. 왜 만들게 되었나?1. 요즘 핫한 AI. 어떻게든 활용 능력을 키워보고 싶었습니다. (그래도 내가 백엔드 개발자인데...)2. 과거 키움 증권의 Open API를 이용해서 구현을 시도하다가 32bit 프로그램을 포함한 다양한 디펜던시와 메인 PC에 깔아야 하는 보안 프로그램(매번 로그인도 번거로웠던).. 치를 떨고 줄행랑 쳤습니다. 그런데.... REST API가 나왔었더라구요!! "AI가 객관적으로 판단해서 자동으로 매매하면 어떨까?"물론 시중에 자동매매 프로그램들이 많이 있지만, 개발자로서 직접 만들어보고 싶었어요. 내가..

- 이 글은 간결체와 건조체를 혼합하여 서술한 포스팅임을 참고해 주시기 바랍니다. - 이 글은 제 생활 환경과 패턴에 따른 실제 경험에서 느낀 모든 점을 정리한 주관적인 글임을 알립니다. - 저는 다음과 같은 장비를 사용하였습니다. 1. Galaxy S22+ (One UI 4.0 ~ 5.0)[Android 12~13] 2. iPhone Xs(iOS 16.2) 3. MacBook Air(Apple M2)[macOS Ventura 13.1] 4. Galaxy Tab S8 Ultra 5. Galaxy Z Flip4 6. Galaxy Z Fold3 7. Galaxy Watch4 8. Galaxy S21+ 9. Galaxy Tab S5e 10. 기어2, 워치 액티브 등등의 타이젠 기반 웨어러블 11. 그 외 Wi..

아주 오래전 부터 Adguard를 사용하면서 인터넷을 사용하는 것에 있어 많은 이점을 누렸고 이는 전체적인 경험이 높은 경험을 가질 수 있게 해주었습니다. 수준높은 서비스를 제공해준 Adguard 팀에게 감사드린다는 말을 전하며.. AdGuard VPN은 사용한지 1년이 이제 다되가는데요, 그 이전엔 Express VPN을 사용했고, 사실 얼마전인 2022년 12월 블프때 NordVPN 2년어치를 무료로 구매하게 되었기 때문에 VPN을 또 갈아타게 되었습니다. (AdGuard는 블프당시 90%인가 할인 했습니다. NordVPN은 100% 할인) 아직까지 사용하던 AdGuard VPN이 세팅된 부분이 많아서 NordVPN을 많이 사용해보진 못했지만 상당히 많은 기능이 있었습니다. 더 안정적인 것 같은 느낌..

구매를 결정하는대 까지 혼자 이동하는 시간보다 동승자와 함께 이동하는 거리가 많고 길때가 많아 큰 차량 내비게이션을 너무나 활용하고 싶었습니다. 그리하여 제 휴대폰에 AAAD 를 설치도 해보고 여러 어플(각종 미러링, FermateAuto)을 사용해보았으나 안드로이드 오토 사용시 휴대폰이 많이 버벅이는 문제도 있었고 사용하면 사용할수록 유선이라는 불편함도 크게 다가왔습니다. 항상 꽂으면 앱을 수시로 들어가서 켜주어야 했고, 인터페이스도 그리 조작감이 좋지 못하였습니다. 내비게이션도 USB 를 뽑으면 안내가 아에 중단이 되어버려 앱을 다시 실행하여 안내 계속을 수시로 눌러줘야 하는 문제, 주유할 때마다 휴대폰을 들고 가는데 USB 를 뽑고 꽂고.. 앱 다시 키고 노래 다시 키고 너무 힘들더군요 하지만 국내..