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개인 프로젝트 피드백 부탁드립니다!

안녕하세요! 경험 삼아 공모전에 제출한 개인 프로젝트입니다! 서울시 공공 데이터를 활용한 프로젝트로 근처 헬스장 및 공공체육시설을 찾을 수 있고, chat gpt api를 연동하여 식단을 만들고, ai챗봇을 통해 운동에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 여러모로 부족한 부분이 많이 있지만 4주라는 기간 동안 열심히 만들어 봤습니다! 기술 스택: 프론트엔드: Next.js, TypeScript, Tailwind CSS 데이터베이스: Firebase 보여주고 싶은 기능: 가장 맨 위 카드란에 있는 (해, 달)이미지를 누를 시 아침, 점심, 저녁에 맞는 식단이 나옵니다! PWA를 사용하여 웹앱으로 동작할 수 있게 하였습니다. 피드백 요청: 폴더 구조나 코드 품질에 대한 조언도 해주시면 감사하겠습니다! 성능 최적화 부분에 대해서 조언을 주시면 감사하겠습니다! 버그나 에러 처리에 대해 문제가 있다면 알려주세요! 테스트 아이디 : test@naver.com 테스트 비밀번호 : 123123 사이트 링크 : https://nadaum.vercel.app GitHub 링크 : https://github.com/kmj0973/nadaum 봐주셔서 감사합니다!!

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취준과 우울,제가 하고 있는 공부가 정말 도움이 되는지 모르겠습니다.(포트폴리오 링크)첨부

안녕하세요. 현재 대학교 4학년 정보통신공학과로 공부하고 있는 한 학생입니다. 요즘 공부를 하고 프로젝트를 진행하면서 점점 저가 하고 있는 프로젝트와 공부가 저의 취준에 도움이 되는 프로젝트인지.. 많은 생각이 스쳐지나가면서 또 부족한 스펙을 채우기위해서 이것저것 판을 벌려놓은 상태입니다. 이렇게 계속해서 시간을 보내다보니 번아웃이 왔는지 집에서 갑자기 펑펑 울게되면서 이렇게 글을 올려봅니다. 주위에 같은 관심사를 두고 고민하면서 이야기할 사람도 없고 공부할 사람도 없어서 그런지 점점 더 우울해지고 있는 것 같습니다. 정말 지금 제 포폴에서 뭐를 더 보강해야 그래도 개발자로서의 취직을 할수 있는지가 정말 궁금합니다. 계획은 정처기와 토스를 준비하고 있으며 해커톤도 같이 준비하고 있습니다. 이렇게 준비가 된다고 해서 정말 취직이 되는지도 잘 모르겠고 대학졸업이란게 너무 두렵습니다.. 정말 저가 잘 가고있는 길인지,뭐를 더 챙겨야 좋은지 길을 잡아주실만한 답글이 절실하게 필요합니다.. 부탁드립니다. https://www.notion.so/126482d92be380d38b9cdad879735542?pvs=4

What Should I Do Here?

I’m at a point in my career where I’m seriously considering making a switch to a field I’m genuinely passionate about. The problem is it’s not the most financially secure or socially validated option. On the other hand, my current job is stable and pays well, but I don’t feel fulfilled or excited about what I’m doing. I’ve been reading stories about people who took the leap into something they love and ended up thriving, but I also know that not everyone lands on their feet. That makes me hesitate. I have responsibilities and can’t afford to make a reckless decision. So I’m curious how have you personally approached this kind of decision? Have you prioritized your passion or stuck with a practical choice? Or did you find a way to do both? What factors helped you make your decision, and what do you wish you knew earlier? I’d really appreciate any honest insights, lessons learned, or even regrets. I think hearing real experiences from others in the community would help me (and maybe others here too) gain perspective. Thanks in advance!

react, rn 리스트 엔트리 구현시 원본 리스트를 수정하는 함수 최적화가 고민됩니다..

리스트 A 엔트리 컴포넌트 B A를 수정하는 함수 C 이렇게 있을 때 B에서 A를 수정해야 하는 상황입니다. 모바일 환경이라 최대한 엔트리 B를 최적화 하고 싶은데 memo를 해야할 때 함수C는 어떻게 최적화 해야할까요 A에 선언하면 A의 최신 값을 얻기 위해 C가 변경될 때 마다 B또한 C의 변경에 의해 재렌더링 될 것이니 기존에는 이런 재렌더링을 막기위해 setA( (prevA) => { ... } ) 와 같은식으로 setA 내부의 callback으로 A의 최신값을 사용해서 A를 C의 의존성 배열에 추가하는 것을 피해왔는데 수정시 api의 res data를 사용할 일이 생기니 setState내에서는 async await 사용이 불가능해서 질문드립니다... 바보같은 저에게 단비 같은 가르침을 내려주세요..

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로그 작성 컨벤션 형식 문의드립니다.

안녕하세요. 저희 프로젝트는 node express를 사용하고 있습니다. 프로젝트의 로그의 통일성이 부족하고, 로그 시스템이 존재하지 않아서 문제가 있습니다. 그래서 콘솔에서 로그를 볼 때는 텍스트 형식으로 보고, 로그 시스템 구축 할 때는 daily로 저장되는 형식을 json으로 변환해서 진행하고 싶습니다. 여기서 콘솔에서 로그를 볼 때 어떻게 통일성을 갖추면 좋을까요? 지금까지는 “날짜 및 시간 log-level [디렉토리명/파일명] 텍스트 내용” 형식으로 하려고 했는데 좀 더 좋은 방안이 없는지 고견을 여쭙고자 문의드립니다.

스프링부트 레이어드 아키텍쳐는 어떤 방식을 권장/선호 하나요?예시있습니다!

전형적인 걸로는 1. Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl(xml 호출) 이러한 방식이 있습니다. 이번에 변경을 위하여 몇가지를 생각해보았는데 2. Controller > Service > ServiceImpl(mapper 호출 + 비즈니스 로직) 3. Controller > Service > ServiceImpl(Dao 호출 + 비즈니스 로직) + Dao(mapper 호출) 이렇게 2개를 생각하고 있습니다 . 2번의 경우는 dao역할과 비즈니스 로직이 전부 serviceImpl에 들어가있다보니 gpt도 권장하지 않는 방식이고 저도 마음에 잘 들진 않는데 파일이나 소스의 양이 줄어든다는 장점이 있긴 해보입니다. 솔직히 Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl 처럼 극단적으로 계층을 나누는 것도 생각해보았는데 이렇게 극단적인 것보다는 3번이 나아보이긴 합니다. 다들 몇 번을 권장하나요? 참고로 개인프로젝트입니다! 기존엔 Controller > Service > ServiceImpl > Dao > DaoImpl(sqlSession.~ 호출) 방식을 사용했습니다. 안정성을 위하여 mapper 방식으로 변경할 겸 구조도 변경하는 게 나아보여 질문드립니다! 한가지더, Dao나 DaoImpl 명칭을 Repository.java, RepositoryImpl.java 로 변경하는 거에 대해선 어떻게 생각하시나요?

선배님들 신입 백엔드 포트폴리오에 대해 짧게만이라도 피드백 주실 수 있을까요?

안녕하세요. 저는 현재 4년제 대학은 졸업하고 취업을 준비하고 있는 학생입니다. 백엔드에 대한 분야는 3학년 2학기에 처음 접하였고 공부를 진행하며 관련 프로젝트를 2개(1개 완료, 1개 진행중)를 진행하였습니다. 가장 큰 고민점은 하나의 프로젝트만 강조할 수 있을때 어떤것을 내세우는것이 더 좋을지에 대한 판단이 되지 않습니다. 한 프로젝트는 1년동안 진행하였고 현재도 진행중입니다. 백엔드 팀원은 절 포함하여 2명이 있고 반년동안은 단일한 서비스로 구현, 반년은 서비스 런칭 및 확장을 위해 단일 서비스를 MSA로 재설계 하여 구현하였습니다. 설계에 많은 공을 들였지만 미숙한 부분도 많고, 아직 리팩토링을 진행중이라 코드가 난잡한 부분이 존재합니다. 나머지 하나는 저혼자 백엔드를 담당했고 제 지식의 한계 내에서는 리팩토링을 진행하여 코드가 좀 더 깔끔하다고 생각합니다. 그 어떠한 피드백도 정말 감사할것 같습니다. 혹시 도움주실 수 있을까요? https://thene.notion.site/1b58113bb5c38054b490daf88cb4a12e?pvs=4 원래는 앞단에 개인정보및 자기소개부분이 있지만 제외하였습니다!

Dart 공부해볼만 할까요?

저는 이번에 파이썬 문법 정도만 땐 대학 신입생입니다. 만들어보고 싶은 앱이 생겨 공부해보려 하는데, 크로스플랫폼을 지원하는 flutter와 dart언어가 매력적으로 느껴졌습니다. 배워둘만할까요?

데이터분석가(DA) 취업준비

사정상 늦게 입대하여 현재 군생활이 35프로 정도 남은 지거국 컴공 대졸자입니다. 데이터 분석가로 취업을 희망하여 준비해보고자 하는데 무엇부터 준비해야할지 또 어떤것들을 준비해야할지 막막하여 질문 올려봅니다. 찾아보니 파이썬, R, sql, excel, 대시보드 제작 등등 준비해야 할것이 많던데 지금부터 군 생활중에 우선적으로 할만 한 것이 무엇이 있을까요? 혹은 군생활 중에는 빅데이터 분석기사같은 자격증이라도 공부하면서 데이터 분석에 대한 전반적인 것을 공부해보는게 나을까요? 현재 파이썬, 자바 어느정도 다룰줄 알고 자격증은 정보처리기사 있습니다. 늦은 나이로 전역 후에 취업 준비생각을 하니 막막해서 글올려봅니다..

invalidateQueries가 실행되지 않습니다.

mutate 함수 내부에서 onSuccess:()=>{ queryClient.invalidateQueries({ queryKey: ["USERINFO"] }) navigate("/") } 를 실행하는데 mutate함수는 잘 실행되고 이후에 경로 이동도 잘되는데 useQuery훅 네트워크 요청 자체가 가질 않습니다. refetchType, refetchOnMount, enabled, refetchQueries, prefetchQueries등등 다 시도해 봤는데 안됩니다..! 거의 100번 정도 테스트해봤을때 2번정도? 우연치않게 됐던거같은데 이때 빼고는 전부 안됐습니다ㅜㅜ 어떻게 해야할까요??

ReactNative Xcode 16. RCTAppDelegate.h not find

안녕하세요? 에러로 고통받다가 커리어리에 남겨봅니다. ReactNative 프로젝트로 테스트플라이트 배포상태에서 3주가 지나 지난주 Xcode 16으로 업데이트 되었는데요. 그 뒤 ios 버전, 라이브러리 버전 문제는 해결했는데. Xcode 에서 build /ios/프로젝트명/AppDelegate.h 파일에서 #import <RCTAppDelegate.h> 파일을 찾을 수 없다고 나옵니다. 사양 1. M2, Sequoia 2. react-native : 0.74.3 3. Xcode 16.1 문제 해결을 위해 시도한 방법 입니다. 1. #import <React/RCTAppDelegate.h> 바꿔봄 2. #import "AppDelegate.h" 바꿔봄 3. node_module/react-native/React/Base/에서 헤더파일 찾아봄 -> 없음 4. node_module/react-native/ReactCommon/에서 헤더파일 찾아봄 -> 없음 5. 대체할 수 있는 방법 찾아봄 GPT에서 제안한 방법으로 수정 -> 결과 : 파일 찾을 수 없음 #import <UIKit/UIKit.h> #import <React/RCTBridgeDelegate.h> @interface AppDelegate : UIResponder <UIApplicationDelegate, RCTBridgeDelegate> @property (nonatomic, strong) UIWindow *window; @end 6. Xcode에서 경로를 추가해봄 -> 결과 : 파일 찾을 수 없음 6-1. Xcode > BuildSetting > search header 에 경로를 추가했습니다. "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/React", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon/cxxreact", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/Libraries", 6-2. Xcode > BuildSetting > Frame search header에 경로를 추가했습니다. "$(inherited)", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/React", "$(SRCROOT)/../node_modules/react-native/ReactCommon", 7. pod 재설치, react-native 재설치, 캐시 삭제 및 라이브러리 업데이트 등.. pod.lock, Podfile, node_module, build 파일, DerivedData 폴더 삭제 후 전부 재설치. pod install --repo-update 헤르메스 사용 설정 및 use_frameworks! :linkage => :static 설정 확인. 8. react-native 최신버전(0.76.3)으로 재설치 참고 사이트 및 GPT, Monica 질의응답 공유 링크 https://github.com/facebook/react-native/issues/36611 https://stackoverflow.com/questions/75822104/rctappdelegate-h-file-not-found https://chatgpt.com/share/674e6dcf-89f8-800f-b0e6-4fa2fe58419b https://monica.im/share/chat?shareId=CQ18cvvPvsMc0r3U ** 유의미한 정보를 주신분께 감사의 마음으로 많지는 않지만 스타벅스 커피쿠폰을 드립니다 살려주세요..

invalidateQueries가 안먹힙니다.

사진 순서대로 1. 유저 정보 수정 Mutation훅 2. 유저 정보 수정 Mutation훅을 호출하는 컴포넌트 3. 유저 정보를 새로받아오는 Query 훅 입니다. invalidateQueries, refetchQueries, 옵션추가 등등 다해봤는데 쿼리를 무효화하는 요청이 아예안갑니다..ㅜ 쿼리키도 똑같은데 뭐가 문제일까요? 두번째 사진은 흐리게보여서 코드로 올립니다.

커리어리 개발툴은 뭘로 만들어졌을까요, 서버 최적화 방법 질의

커리어리 웹뷰는 뭘로 만들어졌나요 ? 우연히 커리어리를 알게 되어서 사이트를 구경하던중 글 남깁니다. 저는 올해 40세이고 취미로 코딩을 배우면서 현재는 메타의 threads 와 비슷한 웹뷰를 만들고 있습니다. 독학으로 배우다보니 깊이가 없어서 한계에 직면해 있는거 같아요. 커리어리에서 스크롤을 내리다보면 딜레이 없이 페이지들이 거의 무한으로 내릴 수 있던데 기술적으로 그게 참 궁금하고요. 게시글을 포스트 했을때도 거의 딜레이 없이 게시물 업데이트가 되더라구요. 저 같은 경우에는 Next JS 로 웹뷰를 구성했고 database 는 vercel neon (무료버전. 서버는 싱가폴위치) Image 는 uploadthing (100GB 유료걸제 10$. 서버는 한국) 게시글 post 시에 단순 텍스만 입력을 하더라도 업로드 되고 화면에 뿌려지는데 2~3초의 딜레이가 발생합니다. database 가 무료 버전에 싱가폴에 있어서 반응이 느린건지 코드 최적화가 문제인지 모르겠습니다. 제가 테스트중인 사이트 주소는 아래와 같습니다. https://newchat-omega-inky.vercel.app/ 게시글 업로드 속도만 높일 수 있다면 정말 좋을 거 같은데 뭔가 벽에 막힌거 같습니다 ㅜㅜ

tanStack Query stailTime 설정에 대한 조언을 구합니다.

안녕하세요, 저는 이커머스 플랫폼에서 일하는 1년차 프론트엔드 주니어 개발자입니다. 현재 tanStack Query를 사용하여 데이터를 관리하고 있으며, staleTime 설정에 대해 고민이 많아 도움을 구하고자 글을 올립니다. 저희 플랫폼에서는 어드민 페이지에서 데이터를 생성합니다. 그러면 생성된 데이터는 바로 웹페이지에 보여야 합니다. 현재는 staleTime을 따로 설정하지 않아 바로바로 보이는 상황이나 네트워크 통신 최적화를 위해 staleTime을 설정하려고 합니다. 운영 시간은 두 가지로 나뉩니다: 09:00 ~ 23:00에는 상품 요청에 대한 응답이 빠르면 30초, 늦으면 5분 내로 처리되고, 나머지 시간에는 요청에 응답하지 않고 상품이 생성되지 않습니다. 이런 상황에서 staleTime을 어떻게 설정해야 효율적일까요? 1. 낮 시간(09:00 ~ 23:00)에는 데이터가 생성되는 주기가 짧으니, staleTime을 짧게 설정해야 할 것 같습니다. 2. 밤 시간(23:01 ~ 08:59)에는 데이터가 생성되지 않으니 staleTime을 길게 설정해도 무방해 보입니다. 하지만 이렇게 설정하면 낮 시간에 상품을 빠르게 생성하더라도 staleTime 내에 캐시가 갱신되지 않아 사용자에게 보이지 않는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 invalidateQueries를 사용하거나 다른 방법이 있다면 조언 부탁드립니다. 이런 문제를 경험하신 분들은 어떻게 해결하셨는지 사례를 공유해주시면 감사하겠습니다. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다! 🙏

신입 웹퍼블리셔 포트폴리오 보완점

안녕하세요 학원을 수료 하고 포트폴리오를 만들어 취업 시장에 도전 중인 신입 입니다..! 현재 몇 군데 지원 했음에도 불구하고 연락이 없어서 제 포트폴리오에 보안 점이 있을지 여쭈어 보고 싶어서 글을 올립니다. 많이 부족 하겠지만 피드백 한 번씩만 부탁드리겠습니다. https://jidamjidam.github.io/jidamlee/

Next.js 와 데이터 패칭 관련 React Query SSR

안녕하세요. Next.js 13.4 버전으로 개발중인 주니어 개발자입니다. SSR 관련해서 처음 접하고 개발중인데 Data Fetching 부분에서 조금 이론과 실무 모두 조금 막혀있습니다. 다름이 아니라 서버 컴포넌트/클라이언트 컴포넌트 이렇게 2개로 나뉘는데 accessToken 사용 떄문에 axios를 사용중입니다. 그래서 마이페이지 를 구현중에 데이터를 불러와서 뿌려주는 부분을 구현중인데 클라이언트 컴포넌트에서 useEffect 안에서 불러오면 한 박자 느리게 데이터가 뿌려져서 이질감이 있습니다. 그래서 서버컴포넌트에서 prefetch 해서 react query 사용해서 hydration 방식으로 직렬화 해서 내려주고 클라이언트 컴포넌트에서 const { data } = useQuery(['querykey'], () => queryFn) 형태로 사용해서 뿌려주고싶은데 여기서 이 'data'는 useState에 할당을 못하나요? 마이페이지 데이터 수정시에는 어떻게 활용을 해야되는건지 잘 모르겠습니다...

Flutter VSC 시뮬레이터 실행 에러

Flutter 스터디 중 VSC에서 에러가 발생하여 앱이 실행되지 않습니다. 현재 환경은 MacOS에서 사용하며 flutter, dart는 homebrew로 설치하였습니다. 그리고 Visual Studio Code에서 flutter 에디터를 사용하며 확장도구로 Dart, Flutter를 모두 설치하였습니다. 이후 VSC에서 flutter 실행 시 해당 에러가 발생하며 실행되지 않습니다. 매번 그런 것은 아니며 flutter, dart를 모두 삭제 후 재설치하면 잠시 재대로 동작하다가 컴퓨터를 재실행하면 다시 발생하고 있습니다. flutter doctor -v 했을 때 아무런 문제가 없고 flutter run하였을때도 잘 실행되고 있습니다. 아마 vsc와 충돌이 있는 것 같은데 도저히 해결이 되지 않습니다. 에러 1. the flutter daemon has terminated. - Dart extension 에러 2. Oops; flutter has exited unexpectedly: "FormatException: Missing extension byte (at offset 51)". 혹시 이유를 아신다면 알려주시면 감사하겠습니다.

파이썬 코딩 관련 질문

survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호" 라는 코드에서 index가 들어가는 이유와 역할을 알려주세요

파이참 코딩 질문입니다.

import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #질문리스트 answer_list.append(question1) #질문리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 라는 코드에서 pandas가 어떤 영향을 줬을까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 여기서 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} 가 하는 역할은 무엇일까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # print(answer_list) #질문리스트를 보여지게함 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") #위의 survey_dict을 데이터프레임 형태로 변환. print(survey_df) #데이터프레임으로 변환한 survey_dict를 출력 if score_B == score_C: #만약 사회적환경과 보복심리의 점수가 같다면 score_D += 10 #스코어D에 점수 10점 추가 score_dict = {'A': score_A, 'B': score_B, 'C': score_C, 'D': score_D} #각각의 점수를 딕셔너리(dict)로 저장함. max_score = max(score_dict.values()) #딕셔너리값중 최댓값을 찾아냄. if max_score == score_A: #만약 최댓값이A라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 단순한 쾌락을 위해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_B: #만약 최댓값이 B라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 사회적인 환경으로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_C: #만약 최댓값이 C라면 아래 문장을 출력 print("설문자는 어릴적환경으로 인한 보복심리때문에 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if max_score == score_D: #만약 최댓값이 D라면 아래문장을 출력 print("설문자는 현재의 사회적환경과 어릴적환경으로 인한 보복심리로 인해 범죄를 저질렀을것으로 추정됩니다.") if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. 에서 survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } 이 어떤 역할을 할까요?

파이참 코딩 관련 질문

import pandas as pd #데이터를 쉽고 효율적으로 처리하기 위해 사용하는 라이브러리 import pyautogui #GUI automation 라이브러리로, 마우스 클릭, 키보드 입력 등의 작업을 자동화하는데 사용 score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 score_D = 0 #B와C가 점수가 같을때를 위해 만듦. question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] #답변리스트 answer_list.append(question1) #답변리스트에 질문1~9를 추가하는것. answer_list.append(question2) # answer_list.append(question3) # answer_list.append(question4) # answer_list.append(question5) # answer_list.append(question6) # answer_list.append(question7) # answer_list.append(question8) # answer_list.append(question9) # 이 코드에서 answer_list.append(question)이 의미하는것은 무엇인가요?

RAG 를 짜는 중에 도무지 어떤 부분이 문제인지 모르겠습니다.

# JSON 파일에서 FAQ 데이터를 로드하는 함수 def load_faq_data_from_json(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: faq_data = json.load(f) return faq_data # FAQ 데이터 로드 json_file_path = '' faq_data = load_faq_data_from_json(json_file_path) # ChromaDB 클라이언트 및 Embedding 설정 chroma_client = chromadb.Client() # ChromaDB 클라이언트 생성 # 고유한 컬렉션 이름 생성 collection_name = "faq_data_" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") collection = chroma_client.create_collection(collection_name) # LangChain의 Text Splitter 설정 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # OpenAI 임베딩 설정 openai_api_key = '' embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 함수 def split_and_embed_text(text): splitted_texts = text_splitter.split_text(text) print(f"Splitted texts: {splitted_texts}") try: # OpenAIEmbeddings는 embed_documents를 사용합니다. embeddings = embedding_function.embed_documents(splitted_texts) except Exception as e: print(f"임베딩 생성 중 오류 발생: {e}") return None # 임베딩이 제대로 생성되었는지 확인합니다. if embeddings is None or len(embeddings) == 0: print("임베딩 생성 실패") return None # 임베딩을 numpy 배열로 변환 embeddings = np.array(embeddings) print(f"Embeddings shape: {embeddings.shape}") # 임베딩 벡터의 차원을 확인하고 처리합니다. if embeddings.ndim == 1 and embeddings.shape[0] == 1536: # 임베딩이 1차원 배열이고 길이가 1536인 경우 final_embedding = embeddings elif embeddings.ndim == 2 and embeddings.shape[1] == 1536: # 임베딩이 2차원 배열이고 두 번째 차원이 1536인 경우 final_embedding = np.mean(embeddings, axis=0) else: print("임베딩 벡터의 차원이 예상과 다릅니다.") return None print(f"Final embedding shape: {final_embedding.shape}") return final_embedding # FAQ 데이터를 Vector DB에 저장 def store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection): for faq in faq_data: # 'question'과 'answer'가 있는지 확인하고, 'answer'가 None이 아닌지 확인 if 'question' not in faq or 'answer' not in faq or faq['answer'] is None: print(f"누락된 'question' 또는 'answer'로 인해 항목을 건너뜁니다: {faq}") continue # 다음 항목으로 넘어감 # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 question_embedding = split_and_embed_text(faq['question']) if question_embedding is None: print(f"Embedding generation failed for question: {faq['question']}") continue # 임베딩이 없으면 다음 질문으로 넘어감 print(f"Generated embedding for question '{faq['question']}': {question_embedding}") # 각 질문에 고유한 ID 생성 faq_id = str(uuid.uuid4()) # 메타데이터에서 None 값을 제거 metadata = {k: v for k, v in {"answer": faq['answer']}.items() if v is not None} # Vector DB에 저장 collection.add( documents=[faq['question']], metadatas=[metadata], ids=[faq_id], embeddings=[question_embedding] ) # 추가 후 임베딩 확인 (저장된 후 곧바로 확인) stored_results = collection.get(ids=[faq_id], include=["embeddings"]) if stored_results['embeddings'] is not None and len(stored_results['embeddings']) > 0: print(f"Embedding for question '{faq['question']}' successfully stored.") else: print(f"Failed to store embedding for question '{faq['question']}'") # FAQ 데이터를 JSON에서 로드하고 저장 store_faq_data_in_vector_db(faq_data, collection) 이렇게 데이터를 저장하고 # 환경 변수에서 API 키 로드 openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if not openai_api_key: raise ValueError("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다. 환경 변수 OPENAI_API_KEY를 설정하세요.") # OpenAI 임베딩 설정 embedding_function = OpenAIEmbeddings( model="text-embedding-ada-002", openai_api_key=openai_api_key ) # LangChain의 Text Splitter 설정 (일관성 유지) text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) # ChromaDB 클라이언트 및 컬렉션 설정 chroma_client = chromadb.Client() collection_name = "faq_data_collection" try: # 이미 존재하는 컬렉션인지 확인하고, 있으면 가져옴 collection = chroma_client.get_collection(name=collection_name) except chromadb.errors.CollectionNotFoundError: # 컬렉션이 존재하지 않을 경우에만 생성 collection = chroma_client.create_collection(name=collection_name) # Vector DB에서 유사 질문 검색 (ChromaDB) def find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection, k=5): results = collection.query(query_embeddings=[new_question_embedding], n_results=k, include=['documents', 'metadatas', 'embeddings']) best_similarity = 0 best_question = None best_answer = None # 검색 결과에서 각 질문의 유사도와 답변을 처리합니다. if 'documents' in results and 'metadatas' in results: documents = results['documents'][0] metadatas = results['metadatas'][0] embeddings = results['embeddings'][0] for i in range(len(documents)): stored_embedding = embeddings[i] metadata = metadatas[i] if stored_embedding is not None: # 코사인 유사도를 통해 유사도를 계산합니다. similarity = cosine_similarity([new_question_embedding], [stored_embedding])[0][0] print(f"유사도: {similarity} for {documents[i]}") # 유사도가 가장 높은 결과를 선택하며, 임계값 이상일 경우에만 선택 if similarity > best_similarity and similarity >= SIMILARITY_THRESHOLD: best_similarity = similarity best_question = documents[i] if isinstance(metadata, list): metadata = metadata[0] best_answer = metadata.get('answer') if isinstance(metadata, dict) else None return best_question, best_answer # Fine-tuned GPT를 사용해 새로운 답변 생성 def gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(question, style="의사 A 말투"): prompt = f"다음은 환자의 질문입니다: \"{question}\". 아래 말투를 사용하여 질문에 대해 성실하고 정확한 답변을 작성해주세요.\n\ 말투: {style}" response = client.chat.completions.create( model="", # Fine-tuned된 GPT 모델 ID messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful medical assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], max_tokens=300, temperature=0.7, # 답변의 다양성을 조절합니다. ) return response.choices[0].message.content.strip() # 새로운 질문 처리 및 최종 응답 생성 def generate_final_response(new_question, collection): # 텍스트 스플리팅 및 임베딩 생성 splitted_texts = text_splitter.split_text(new_question) new_question_embedding = np.mean(embedding_function.embed_documents(splitted_texts), axis=0) # ChromaDB에서 유사 질문 검색 similar_question, answer = find_similar_question_in_vector_db(new_question_embedding, collection) if similar_question and answer: final_response = f"질문: {new_question}\n유사 질문: {similar_question}\n기본 답변: {answer}" else: generated_answer = gpt_generate_response_from_finetuned_gpt(new_question) final_response = f"질문: {new_question}\nGPT로 생성된 답변: {generated_answer}\n(이 답변은 벡터데이터에서 유사한 답변을 찾을 수 없어 GPT에 의해 생성되었습니다.)" return final_response # 사용자로부터 새로운 질문 입력 받기 new_question = input("새로운 질문을 입력하세요: ") # 최종 응답 생성 response = generate_final_response(new_question, collection) print(response) 로 데이터베이스에서 유사한 질문-답변 쌍을 끌어오려는데 정확히 같은 질문을 넣어도 (이러면 유사도가 1인데) 저장되어있는 답변이 끌어와지질 않네요...

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import pandas as pd import pyautogui 이 두개가 의미하는게 뭔가요

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survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이게 정확히 뭘 의미하는건가요?

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import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": score_A ++ 0 #딱히 아무 일 없음 question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 점수 결과값이 가장 높은 스코어만 프린트로 출력해내고싶은데 어떻게해야할까요?

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import pandas as pd import pyautogui score_A = 0 #쾌락 score_B = 0 #사회적환경 score_C = 0 #보복심리 question1 = pyautogui.prompt('난 가정 폭력을 당한적 있다.') #질문1 if question1 == "o": #만약 질문1에 맞다고 대답 한다면 score_B += 1 #환경에 1점 추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question2 = pyautogui.prompt('난 학교 폭력을 당한적 있다.') #질문2 if question2 == "o": #만약 질문2에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #환경에 1점추가 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question3 = pyautogui.prompt('난 여아가 이성적 으로 좋다.') #질문3 if question3 == "o": #만약 질문3에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question4 = pyautogui.prompt('난 살인을 할때 쾌락을 느낀다.') #질문4 if question4 == "o": #만약 질문4에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 question5 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 충동적 이였다.') #질문5 if question5 == "o": question6 = pyautogui.prompt('난 반 사회적 인격 장애를 진단 받은적 있다.') #질문6 if question6 == "o": #질문6에 맞다고 대답한다면 score_A += 1 #쾌락에 1점추가 score_C += 1 #사회적환경에 1점추가 question7 = pyautogui.prompt('나의 인간관계는 좋지않다.') #질문7 if question7 == "o": #질문7에 맞다고 대답한다면 score_B += 1 #사회적환경에 1점추가 question8 = pyautogui.prompt('난 예전에 아동범죄 피해자였다.') #질문8 if question8 == "o": #만약 질문10에 맞다고 대답한다면 score_C += 1 #보복심리에 1점추가 question9 = pyautogui.prompt('나의 범죄는 계획적이였다.') #질문9 if question9 == "o": #질문9에 맞다고 대답했을때 if question5 == "o": #질문5에도 맞다고 대답한다면 print("설문자가 솔직하게 문항에 답하고있지 않습니다.") #설문자가 제대로 설문에 응하고 있지 않다고 판단. answer_list = [] answer_list.append(question1) answer_list.append(question2) answer_list.append(question3) answer_list.append(question4) answer_list.append(question5) answer_list.append(question6) answer_list.append(question7) answer_list.append(question8) answer_list.append(question9) answer_list.append(question10) print(answer_list) survey_dict= {'문항번호': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], '내용': answer_list, } survey_df = pd.DataFrame(survey_dict).set_index("문항번호") print(survey_df) 이 코드에서 IndentationError: expected an indented block after 'if' statement on line 23 이런 오류코드가 뜨는데 어떤 이유때문일까요?