lse - 사용자 기여 [ko]

Open api 활용

2025-10-14T01:20:02Z

Hschoi2: /* 공공 임대 형식 */

data.go.kr 에서 OPEN API로 활용하는 예를 만들어 사용한다.

=사용 방법=
OPEN API 사용하는 방법 간략 기술

# 공공 데이터 포털 - 접속 및 로그인 (www.data.go.kr)
# 원하는 자료 검색
# 활용 신청하기, 사용 참고 문서 다운로드
# 개발 계정 신청하기 - [https://jeong-pro.tistory.com/143 API키 발급]
# 어떻게 사용하는지 문서 확인
# 브라우저를 이용한 테스트

= 샘플 작업 =
* [https://www.data.go.kr/data/15012896/standard.do#tab_layer_open 전국 주차장 정보 활용]

==키 발급 신청==
1. 승인요청하기

[[file:openapi_use_01.jpg| 800px]]

2. 요청사항 입력 및 동의

[[file:openapi_use_02.jpg| 800px]]

3. 승인 신청 결과 확인

[[file:openapi_use_03.jpg| 800px]]

==키 가져오기: 마이페이지==
* 상단의 마이페이지에서 키 가져 오기

[[file:openapi_key_01.jpg | 800px]]

* 키 확인 - 개인키와 다름

[[file:openapi_key_02.jpg | 800px]]

==사용 및 미리보기==
* 미리 보기에서 사용 및 파라미터를 확인한다.

[[file:openapi_key_03.jpg | 700px]]

* 미리 보기 확인
[[file:openapi_key_04.jpg | 700px]]

* URL 확인 : 홈 >> 마이페이지 >> 데이터 활용 >> '''Open API>> 활용신청 현황'''

[[file:openapi_key_05.jpg | 700px]]

==자료 방식==
# XML
# JSON

* 인터페이스 표준
REST의 GET 방식

* JSON 방식으로 응답시

'''&_returnType=json'''

* URL 구성
http://api.data.go.kr/openapi/tn_pubr_prkplce_info_api?serviceKey="발급된 API키"&pageNo=1&numOfRows=100&type=xml

==SERVICE KEY IS NOT REGISTERED ERROR 문제 해결==
* 이유 추정
아마도, web browser마다 자동으로 인코딩해서 API를 날리는 기준이 틀려서, 헛갈리는 것 같음.

실제로, 공공데이터 포털에서도 encoding과 decoding을 따로 두고 필요한 것 사용하라고 되어 있어서, 더 문제인 듯...

* 문제 해결
1. 처음 신청하고 나서, 1, 2시간 후

decoding 으로 크롬에서 http로 작성해서 전송 테스트
http://api.data.go.kr/openapi/tn_pubr_prkplce_info_api?serviceKey=' '''Decoding''' API key사용'&pageNo=1&numOfRows=100&type=xml

2. 안된다고 질의 하면, 그쪽에서 뭐 하고(?) 된다고 연락옴

--> 아마도 API Key를 Encoding으로 강제 설정하는 듯

--> 이 경우, Encoding만 정상 데이터가 출력되고, Decoding으로 접근하면 '''NODATA ERROR'''로 나옴 (이게 강제로 ENCODING 설정으로 의심 증거)

3. 프로그램 사용

대부분의 프로그램은 자동으로 ENCODING을 실시하므로, decoding을 사용하는 것이 정상이나, 2번에서 강제로 설정되었기 때문에, 프로그램에서 다시 API키를 encoding 하지 않게 분리해서 다시 합쳐줘야 함.

<code>
import requests
from urllib.parse import urlencode

url = 'http://api.data.go.kr/openapi/tn_pubr_prkplce_info_api'
servicekey = 'Encoding된 API Key 사용'

# serviceKey를 제외한 나머지 파라미터들
other_params = {
'pageNo': '1',
'numOfRows': '100',
'type': 'xml',
# ... 나머지 파라미터들
}

# URL을 직접 구성
encoded_params = urlencode(other_params)
full_url = f"{url}?serviceKey={servicekey}&{encoded_params}"

response = requests.get(full_url)
print(response.content)
</code>

결론

안된다고 연락하지 말고, encoding key, decoding key를 바꿔서 어떻게 해보자 (이상하게 바꿔 놓음)

NIA도 둘 다 올려 놓고 나몰라라 한다.

==위도 경도 얻기==
console.google.com 에서 API키 생성

* 네이버 위도, 경도 취득 가능하나 표시하기 및 활용 등이 부족

위성 사진도 구글이 최신인듯...ㅜㅜ

* 주차장 리스트

[[https://earth.google.com/earth/d/1vAQ4ljZG6kKiF2dx25MBwf8snH7sFRI7?usp=sharing 800면이하 주차장]]

=공공주차장 데이터 활용=

공공 주차장 데이터 활용으로 해보자

[https://lsworkplace.sharepoint.com/sites/o365m_A003ORGKA807/_layouts/15/Doc.aspx?sourcedoc=%7B1c5b7fac-b51a-4931-aa28-230d5ab6e1e3%7D&action=edit&wd=target%2898_%EC%82%B0%EC%97%85%EB%8F%99%ED%96%A5.one%7Cf0ddd01c-8c44-4af7-aaca-54535f18de1e%2F%EC%A0%84%EA%B5%AD%EA%B3%B5%EC%98%81%EC%A3%BC%EC%B0%A8%EC%9E%A5%7C5a4f3668-c90e-4a93-9fab-68fcbfdfe1fd%2F%29&wdorigin=703&wdpartid=%7Bfb996bb4-fa43-400a-b373-0ebd412eefed%7D%7B162%7D&wdsectionfileid=265910ca-beeb-4ba3-af65-bca679fd8dd6 내부링크]

==논의 사항 기록==
updated 사항 정리

===회의(25.6.12)===
* 일시: 6/12 오후 2시~3시
* 장소: 회의실1 (고문님방 옆)
* 참석: 메일 받는 사람 (자율참여: 참조자)
* 내용:
- 의무 태양광 (산업부)
- 의무 태양광 대상 산출
- 사업 아이디어
1) 고객 발굴
2) 고객 유입 방안 – 디지털 마케팅 (신속 사이트: 피그마 + AI), 내용
3) 태양광 중개 사업 범위 – 신규 포함? ENABLE 결과 도출로 인한 사업자 연결?
4) 태양광 중개 boom up을 위한 의무태양광 활용

* 논의 결과
# EPC 발굴은 메인이 아니다. - 입찰, 최저가 시장, 단 개별적 접근
# 실제 고객 활동을 통해서, 의무시장 특성 획득 필요
# 입찰전 활동 - 법적, 전력 설비적, 기타 규제(모니터링, 관리) 부분 연계 준비 <<-- 태양광 중개 교집함 (O&M 파트) [[Open_api_활용#의무_태양광시장_팀내_포지션|파트 역할도(참조)]]
# 입찰후 활동 - ENABLE 모객 연계, 시공 및 협력사 pool (엔티즌에게 role 부여 검토)
# 디지털 전환 모색 - 스테이블 코인 발행(모헷 - 펀딩 부터 유지보수 비용, 리포트 발급 비용 모두 코인화)
# 태양광 중개 및 해당 사업 분야에서 차별화되기 위한 발판으로 의무 태양광 시장 활용 방안 모색하기
# 의무 태양광으로 사업화 이끌 방향에 대한 추후 논의함
# 실제 시장은 민간 시장 - [[주차장 사업]] 참조

[[file:parking_business_02.png|600px]]
* GS 주차사업은 카카오에 편입됨 [[https://zdnet.co.kr/view/?no=20211208182226 21년 12월]]

== 공공 주차장 - 50면 이상 현황 ==

[[file:OpenAPI_01.jpg|700px]]

* 공공 주차장 - 500개 이하 (400이상), 지역 분포

[[file:OpenAPI_02.jpg|700px]]

* 공공 주차장 - 판별 자동화

[[file:OpenAPI_03.jpg|700px]]

* 공공 주차장 - 기타 확인 방법

[[file:OpenAPI_03_1.jpg|700px]]

==태양광 설치 판별==
주차장에 태양광이 설치되어 있는지 확인하는 방법 검토

* 아이디어(1) - 주차장 이미지 판별
# 주차장 이미지 몇개 만 제공
# 파라미터 임의로 수정 (학습 아님, 임의 지정, 파라미터 파악)
# 이미지 사이즈 결정 - 학습시 이미지, '''최소 사이즈''' 있음 - '''확인 필요'''
ResNet50을 사용하기 위한 이미지 최소 크기는 32x32 픽셀, 일반적인 권장 크기: 224x224(MAX)

* 아이디어(2) - 주차장 관리 주체 필요사항 즉각 반영 - '''디지털 마케팅'''
# 방법 - FIMA 개발 방법론, AI 코드 생성
# 비즈니스 로직
고객사 URL 제공
'''URL 제공 정보''' - 산업부 지침, 지원 정책 및 잔고, 내부 기안문 초안, 견적서 제공(초안), 비교견적 - 태양광 중개
전략적 접근 - 1개 사이트 확보 후, 모델 만들어 가기 (사이트 구성)

고객의 '''찜찜함'''과 그 해소
1) 공공기관 - 사기업이?
2) 공공기관은 입찰제 - 입찰 대응(협력사), 제한 경쟁 방안(혹은 수의) 유도

* 아이디어(3) - 태양광 중개
# 태양광 중개 사업의 범위 - 신규 제외? 양도 양수만? 협력사 발굴(엔티즌 처럼?)
# 아이디어(2)의 사이트로 태양광 중개 사이트 활용(?)

==의무 태양광시장 팀내 포지션==
팀내 사업

# ENABLE - 에너지 컨설팅, 신재생 E (태양광 설치), 에너지 모니터링
# 엔티즌 - 공사 (시공) 업체 pool

* 참고 아이디어
원격 SCADA 게이트웨이 + Enable ???

고객 사이트에 EMS/SCADA 없는 경우가 있고, 있다고 하더라도 개요적인 관리 부분에서 소형 게이트웨이 개발 판매 고려 (Smart LMV 도입 취약 부분: '''게이트웨이'''가 고가임!)

* ENABLE 영업활동시 게이트웨이 판매 활동
- profit 부분 확보
- 일관된 에너지 관리 by Enable
- 클라우드 EMS/SCADA 사업 확보
- On site (Edge) EMS/SCADA 는 DX영업팀이 지속적으로 진행 (겹침 없음, 세부 관리시 도입 추천)

* 파트 역할도 (각 부분 연관도)

[[file:duty_pv_01.jpg|800px]]

* [[DX업무_소개#엔티즌_솔루션|엔티즌 영역]]
* [[중개사업| 태양광 중개사업(수정중)]]
* [[sei| Enable 서비스 (수정중)]]

==참고 자료==

* [https://m.blog.naver.com/gseng0/223359216688 주차장 태양광 한달 수익] 3,000KW이하는 가중치 1.5
* [https://www.2050cnc.go.kr/base/main/view 대통령 직속, 탄소중립 녹색성장위원회] Korea’s Energy and Just Transition Subcommittee ??

===공공 임대 형식===
보통 10~15년 임대후 무상

# 한국 지자체 공공시설 태양광 임대 사업 현황

한국의 지자체 공공시설 태양광 임대 사업에 대한 종합적인 조사 결과, **전통적인 임대 방식보다는 직접 소유, 전력구매계약(PPA), 시민 투자 모델이 주로 활용**되고 있음을 확인했습니다. 다음은 주요 지자체별 구체적인 사업 현황과 세부 내용입니다.

## 서울시와 경기도의 선도적 사업 모델

**서울시의 태양의 도시 1GW 프로젝트**가 가장 대표적인 사례입니다. 2017년부터 2022년까지 **100만 가구와 모든 공공건물에 1GW 규모의 태양광 설치**를 목표로 했으며, 2018년까지 17만 가구에 미니태양광을 설치했습니다. 서울대공원 10MW 태양광 주차장 프로젝트와 월드컵경기장 400kW 프로젝트가 대표적인 공공시설 사업입니다.

경기도는 **2026년까지 9GW 재생에너지 설비**를 목표로 하는 RE100 계획을 추진 중이며, 특히 산업단지를 중심으로 3.8GW 태양광 용량을 계획하고 있습니다. 고양시 EnergyX DY빌딩은 81kW 용량으로 **에너지 자급률 121.7%를 달성**한 국내 첫 플러스 제로에너지 상업건물이 되었습니다.

## 부산과 대구의 혁신적 접근 방식

부산시는 전통적인 임대보다는 **학교 잉여전력 거래 사업**에 주력하고 있습니다. 2020년부터 누리텔레콤과 협력하여 60개 학교에 태양광 설비를 설치하고, 방학 기간 동안 발생하는 잉여전력을 한전에 판매하는 삼자 협약 모델을 운영합니다. 부산도시가스는 **20년 BOT(건설-운영-이양) 방식**으로 산업시설 지붕과 주차장에 태양광을 설치하는 임대 사업을 제공합니다.

대구시는 **2004년부터 2024년까지 2,735가구**에 재생에너지를 보급했으며, 이 중 89%인 2,438가구가 태양광입니다. 대구테크노폴리스에는 10MW 태양광과 10MWh ESS, 스마트그리드 인프라가 구축되어 있습니다.

## 기타 광역시의 특화 사업

**인천시**는 부평과 주안 국가산업단지를 중심으로 태양광 프로젝트 확장을 계획하고 있으며, 중국 선에너지가 200MW 태양전지 공장을 운영 중입니다.

**광주시**는 2045년 에너지 자립도시를 목표로 **건물일체형 태양광(BIPV) 시범사업**에 건물당 1억원의 보조금을 지원합니다. 평동산업단지 선광과 연수목욕탕 건물에 18kW 태양광 시스템이 설치되었습니다.

**대전시**는 대전-세종을 잇는 8.8km 태양광 자전거도로가 특징적입니다. 7,502개 태양광 패널로 연간 2,200MWh를 생산하여 약 600가구가 사용할 수 있는 전력을 공급합니다.

**울산시**는 차세대 수소도시 이니셔티브의 일환으로 첨단에너지기술 R&D센터를 운영하며, 페로브스카이트 태양전지와 실리콘 헤테로접합 태양전지 기술 개발에 집중하고 있습니다.

## 사업 운영 방식과 계약 조건

대부분의 사업은 **20-25년 장기 계약**을 기본으로 합니다. 서울에너지공사 모델의 경우 신청부터 사후관리까지 원스톱 서비스를 제공하며, 5개 권역별 태양광센터를 설치했습니다. 계약 조건은 일반적으로 다음과 같습니다:

- **계약 기간**: 20-25년 (연장 옵션 포함)
- **유지보수**: 태양광 업체가 전체 유지보수 책임
- **성능 보증**: 25년 장비 보증 및 발전량 보증
- **24시간 모니터링**: 실시간 시스템 감시 및 관리

## 임대료 산정과 수익 구조

**한국에너지공단 입찰 결과**에 따르면 2021년 평균 전력요금은 kWh당 136원이었고, 2024년에는 MWh당 155,742원으로 상한가가 설정되었습니다. 신재생에너지공급인증서(REC) 가격은 2018년 REC당 11만원에서 2020년 2만9,900원으로 하락했다가, 2022년 이후 MWh당 75,000-80,000원 수준에서 안정화되고 있습니다.

합천댐 수상태양광 프로젝트의 경우 **주민 투자 31억원으로 20년간 연 10% 수익률**을 보장하는 구조를 보여줍니다. 서울시 가정용 보조금은 주택 kW당 70만원, 건물 kW당 80만원을 지원합니다.

## 주요 참여 업체와 사업 규모

**국내 주요 기업**으로는 한화에너지, 한솔테크닉스, 현대, S에너지, LS일렉트릭, 럭스코 등이 있으며, **해외 기업**으로는 BayWa r.e.(20년 이상 임대계약 제공), Enel X Korea(15개 지점 10MW 지붕태양광 운영), Scotra(수상태양광 전문) 등이 활동하고 있습니다.

**프로젝트 규모**는 새만금 부유식 태양광 1,200MW(세계 최대 계획), 서울시 1GW 목표, 경기도 산업단지 3.8GW 등 대규모 사업이 추진되고 있습니다.

## 설치 대상 시설과 사업 기간

**서울시 공공시설**로는 모든 공공건물, 학교, 소방서, 정수센터, 보건소, 월드컵경기장, 주차시설 등이 포함됩니다. **경기도**는 산업단지, 도청 및 시군 청사, 학교, 스마트시티 프로젝트(마곡지구) 등에 집중하고 있습니다.

표준 계약 조건은 20-25년 임대 기간, 5-10년 후 매수 옵션, 계약 기간 중 완전 유지보수 제공, 25년 장비 보증, 발전량 보증, 24시간 모니터링 등을 포함합니다.

## 지자체와 민간 업체 역할 분담

**지자체 역할**은 정책 프레임워크 설계, 부지 제공 및 승인 절차, 보조금 프로그램, 공기업(서울에너지공사 등)과의 협조 등입니다. **민간 부문**은 프로젝트 개발, 선행 자본 투자, 설비 조달 및 설치, 장기 운영 및 유지보수, 성능 및 기술 리스크 관리를 담당합니다.

## 성과와 해결해야 할 과제

**성과**로는 서울시 2018년까지 17만 가구 설치, 2024년 말 전국 누적 태양광 용량 29.5GW 달성, 2024년 2.5GW 신규 설치 등이 있습니다.

**주요 과제**로는 2024년 설치량이 2018년 이후 최저치를 기록한 점, 재생에너지 목표 축소 정책 변화, 입찰에서 가용 용량 2.2GW 중 1.4GW만 배정된 문제, 인허가 규제 장벽, 송전 인프라 제약, 지역 주민 반대 등이 지적됩니다.

## 최근 추진 현황과 향후 계획

**2024-2025년 주요 정책**으로는 1GW 태양광 용량 입찰, 1.25GW 해상풍력 계획, 대구·경북 산업단지 4GW 태양광 계획, 2,995개 주차장 태양광 설치 의무화 등이 있습니다.

**기술 발전** 방향으로는 새만금 수상태양광 2024년 착공, 건물일체형 태양광(BIPV) 프로그램 강화, AI와 IoT 통합 에너지 관리 스마트그리드 구축이 추진됩니다.

**향후 목표**는 국가적으로 2030년까지 재생에너지 21.6%, 서울시 1GW 프로그램 지속 확장, 경기도 2026년까지 9GW 재생에너지 용량 달성입니다.

## 결론과 시사점

한국의 지자체 공공시설 태양광 사업은 **전통적인 임대 방식보다는 직접 투자, 시민 참여, 공기업 주도의 혁신적 모델**을 발전시켜 왔습니다. 시장은 기술적으로 성숙했고 정부의 강력한 정책 지원을 받고 있지만, 정책 변화의 역풍과 그리드 통합, 지역 수용성 문제가 주요 과제로 남아 있습니다. 앞으로는 표준화된 계약 모델 개발, 공공-민간 파트너십 확대, 스마트그리드 인프라 투자가 필요할 것으로 전망됩니다.

[[분류: 플그램]]
[[분류: 업무]]

제안서 실습

2025-10-14T01:16:35Z

Hschoi2: /* 실무 활용 */

제안서 작성의 과정과 제안서를 AI활용을 위한 과정 검토

기준 사항 설정 및 확인

=Asana의 제안서 내용=
[https://asana.com/ko/resources/project-proposal 설득력 있는 프로젝트 제안서를 작성하기 위한 6단계] by Asana

* 용어의 이해
# 프로젝트 제안서 - 프로젝트 개시 단계, 이해관계자에게 납득 시키려는 의도 (RFP에서는 제외)
# 프로젝트 헌장 - 프로젝트 목적을 정의하는 참조 문서 (프로젝트 승인후 생성)
# 참고: 비즈니스 케이스 - 프로젝트의 추가 자금을 확보하기 위해 비즈니스 케이스 사용하는 경우

==종류==
* 요청형 (Solicited): RFP(제안서 요청)에 대한 응답으로 요청형 제안서를 보낼 수 있습니다. RFP는 프로젝트를 자세하게 소개하며 검증된 팀으로부터 입찰을 요청합니다. 다른 회사와 경쟁하는 것이기 때문에, 이 유형의 제안서는 철저한 조사를 실시한 후 설득력 있게 작성해야 합니다.

* 비요청형(Unsolicited): RFP 없이 요청하지 않은 제안서를 보내는 유형을 말합니다. 이와 같은 경우는 다른 회사나 팀과 경쟁하는 것은 아니지만 제안서를 전달하려는 이해관계자가 본인의 팀을 필요로 하는지 알지 못하기 때문에 제안서를 설득력 있게 작성해야 합니다.

* 비공식형(Informal): 클라이언트가 프로젝트 제안서를 비공식적으로 요청하는 경우, 이는 공식적인 RFP가 아니기 때문에 규칙이 확실히 정해져 있지 않으므로 프로젝트 피치로 응답할 수 있습니다.

* 갱신형(Renewal): 조직이 제공하고 있는 서비스 기간을 연장하기 위해 기존 클라이언트에게 갱신형 제안서를 보낼 수 있습니다. 이 유형의 프로젝트 제안서의 목적은 팀이 클라이언트를 위해 만들어온 이전의 결과를 강조하여 미래의 결과를 만들어 낼 수 있다는 것을 설득하는 것입니다.

* 연속형(Continuation): 이해관계자에게 프로젝트가 시작된다는 것을 상기시키기 위해 연속형 제안서를 보낼 수 있습니다. 이 유형의 프로젝트 제안서에서는 이해관계자를 설득하는 것이 아니라 단순히 정보를 제공합니다.

* 보충형(Supplemental): 연속형과 비슷하게, 보충형 제안서는 프로젝트에 참여하는 이해관계자에게 보내는 것입니다. 이 유형의 제안서에서는 이해관계자에게 프로젝트가 시작한다는 것을 알리는 동시에 추가 리소스를 요청합니다. 이 제안서에서 이해관계자가 프로젝트에 리소스를 더 투입하도록 설득해야 합니다.

==제안서 작성법==
유형에 상관없이 대부분의 프로젝트 제안서에 적용할 수 있습니다. 대상으로 하는 청자를 위해 제안서를 알맞게 조정해야 하는데, 제안서에 핵심 구성 요소를 포함했는지 확인하기 위한 참조 자료로 이 프로젝트 제안서를 사용할 수 있습니다.

===# 핵심요약을 작성===
이 핵심 요약 부분은 앞으로의 내용을 요약하고 이해관계자가 계속 읽도록 설득해야 합니다. 핵심 요약은 프로젝트가 얼마나 복잡한지에 따라, 한 문단이 될 수도 있고 여러 문단이 될 수 있습니다. 처음에 작성하거나, 최종 작성 후 만들 수 있음. 프로젝트 헌장 고려.

* 핵심 요약은 다음 사항을 포함해야 합니다.

# 프로젝트가 해결하려고 하는 문제

# 해당 문제에 대해 프로젝트에서 제공하는 해결책

# 프로젝트가 미칠 영향

=== # 프로젝트를 추진하는 배경 설명 ===
프로젝트의 배경에 대해 자세히 설명해야 합니다. 참조 자료와 통계 자료를 사용하여 언급하고 있는 문제가 다룰 만한 가치가 있다는 것에 대해 제안서를 읽고 있는 사람을 납득시켜야 합니다.

* 포함해야 하는 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.

# 프로젝트에서 해결하려는 문제는 무엇인가?
# 이 문제에 대해서 이미 알려진 것은 무엇인가?
# 이전에 이 문제를 다룬 사람이 있었는가? 어떤 조사가 이루어졌는가?
# 과거에 진행된 조사가 이 문제를 해결하기 부족했던 이유는 무엇인가?

=== # 해결책을 제시 ===

프로젝트 배경 섹션에서 문제를 제시했으니, 다음 단계로 적합한 것은 해결책 제시하기입니다. 이 섹션은 프로젝트 접근 방식에 대해 더 자세히 설명할 수 있는 기회입니다.

다음은 포함해야 하는 몇가지 항목입니다.

# 프로젝트에 대한 [https://asana.com/ko/resources/vision-statement 비전 선언문]
# 중요한 [https://asana.com/ko/resources/project-milestones 마일스톤]이 포함된 [https://asana.com/ko/resources/project-timeline-schedules 프로젝트 일정]
# 프로젝트 팀의 [https://asana.com/ko/resources/raci-chart 역할과 책임 업무]
# 리스크를 완화 방안을 보여주는 [https://asana.com/ko/resources/risk-register 리스크 관리 대장]
# [https://asana.com/ko/resources/what-are-project-deliverables 프로젝트 결과물]
# 프로젝트를 진행하는 동안 사용할 [https://asana.com/ko/resources/reporting-tools 보고 툴]

제안서 서식에 위 항목 중 없는 항목이 있을 수도 있지만, [https://asana.com/ko/resources/project-scope 프로젝트 범위]에 따라 무엇을 포함할지 결정하면 됩니다. 이 섹션은 제안한 해결책을 달성하는 것과 관련한 모든 것을 논의하는 부분이기 때문에 아마도 제안서에서 가장 길고 가장 자세한 섹션이 될 것입니다.

=== # 프로젝트 결과물과 목표를 정의 ===
프로젝트 제안서를 작성하는 데 있어 프로젝트 결과물을 정의하는 단계는 매우 중요합니다. 이해관계자는 제품, 프로그램, 기술 업그레이드, 혹은 다른 무언가가 되었든 간에, 프로젝트가 종료될 때 무엇을 생산할지 알고 싶어 합니다. 이해관계자가 비전을 읽어 나갈 때, 이 섹션은 자신의 리소스가 무엇을 위해 사용되는지 명확하게 알게 되는 섹션입니다.

결과물을 정의할 때, 다음을 포함해야 합니다.

프로젝트의 최종 결과물 또는 최종 목표

결과물이 언제 준비되는지 보여주는 [https://asana.com/ko/resources/create-project-management-timeline-template 프로젝트 타임라인]

만들어 내는 결과물에 부합하는 [https://asana.com/ko/resources/smart-goals SMART 목표]

프로젝트에서 다루는 문제와 그 해결책을 제시하는 것도 중요하지만, 결과물을 정의할 수 있을 때, 이해관계자는 프로젝트를 시각화하기 수월해집니다.

=== # 필요한 리소스의 목록을 작성 ===
문제, 접근법, 해결책 및 결과물에 대한 개요를 서술했으면, 이니셔티브를 달성하기 위해 어떤 리소스가 필요한지 자세하게 설명할 차례입니다.

이 섹션에는 다음 사항을 포함합니다.

# [https://asana.com/ko/resources/project-budget 프로젝트 예산]: 프로젝트 예산은 제품 만들기에 필요한 지급품부터 광고비와 급여에 이르는 모든 것을 포함합니다. 이 섹션에는 프로젝트를 달성하는 데 필요한 모든 예산 항목을 포함해야 합니다.

# 비용 분석: 이 섹션에서는 프로젝트에 특정 리소스가 필요한 이유를 조사한 내용을 포함해야 합니다. 조사 내용을 포함하면, 이해관계자는 승인하는 리소스가 무엇을 위해 사용되는지 이해할 수 있습니다. 비용 분석은 예상치 못한 비용이 생기는 것을 방지할 수도 있습니다.

# [https://asana.com/ko/resources/resource-allocation 리스소 할당 계획]: 필요한 특정 리소스를 어디에 사용할 계획인지를 개략적으로 설명하는 리소스 할당 계획 개요를 포함해야 합니다. 예를 들어, 프로젝트를 완료하는 데 $50,000가 필요하다고 판단되면, 급여, 기술, 자료 등에 이 금액을 할당하는 계획을 세워야 합니다.

제안서의 이 지점에 이르면 제안하는 프로젝트에 이해관계자가 참여하도록 설득하는 것에 성공했길 바랍니다. 이는 제안서의 마지막에서 필요한 리소스를 다루는 것이 현명한 전략이 될 수 있는 이유이기도 합니다.

=== # 결론을 명시 ===
마지막으로, 설득력 있고 자신감 있는 결론으로 프로젝트 제안서를 마무리합니다. 핵심 요약과 마찬가지로, 결론은 프로젝트에서 다루는 문제와 그 문제를 해결하는 방법에 대해 간단하게 요약해야 합니다. 결론에서 프로젝트의 영향을 강조할 수 있지만 에세이를 작성하는 것과 마찬가지로, 관련성을 유지해야 합니다.

=실무 활용=

참조: [[제안작업 계량화]]

[[category: 업무]]

Airtable

2025-09-30T05:07:59Z

Hschoi2: /* 일반 단상 */

잠깐 언급되었지만, 구체적인 사용을 위하여 별도 항목으로 만든다.

=일반 단상=

MS환경에서 일반 협업 게시판을 만든다고 하면,

# Share point 포탈 문서 라이브러리에서 문서 (저장공간) 결정
# 어떤 이벤트를 주고 싶으면, Power automate 사용 (멜보내거나 팀즈에서 알림)
# 집계사항이나 기술적 분석 사항을 보려면 Power BI
# 챗봇기능이나 AI 기능 추가하려면, Azure OpenAI API 등 기타 등등

엄청 복잡하게 다양한 것을 다루어야 한다.

이것을 심플하게 하는 방향으로 제시한 것이 airtable이다. 데이터와 화면을 (집계) 화면을 구성하는 것인데...

프롬프트랑 연결되면서, 자동으로 해당 기능을 올리는 것이다.

이것을 DB wrapper라고도 하는데, 마치 안드로이드 스킨 같은 의미, 원래 저장소에 다양한 기능을 추가한다는 의미인 듯...

그런데, 생각보다 파급효과가 크다. 또한 템플릿도 다양하게 가지고 있어, 곧바로 실무에서 사용할 수 있는 기능을 추가할 수 있다.

* 저렴이? nocotable
오픈소스에서 비슷한 움직임이 있는데, 인터페이스의 편리함과 다양한 기능은 상업버전인 airtable이 훌륭하나, 제약없이 사용하는 경우에는 nocotable을 활용할 수 있다.

== 1. Airtable의 정의==

'''Airtable'''은 “스프레드시트(예: 엑셀)”처럼 생겼지만, 실제로는 '''데이터베이스''의 강력한 기능을 제공하는
클라우드 기반의 생산성/협업 도구(서비스)입니다.

쉽게 말하면:
- '''엑셀처럼 표로 데이터를 관리'''하면서도,
- '''데이터베이스처럼 연결, 조회, 자동화, 확장'''이 가능한 서비스입니다.

---

== 2. Airtable의 기본 구조==

'''Airtable'''의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

- '''베이스(Base):'''
데이터 프로젝트 단위, 전체 데이터베이스 한 개
- '''테이블(Table):'''
각 베이스 안의 데이터 표(엑셀의 시트와 유사)
- '''필드(Field):'''
컬럼(예: 이름, 이메일, 날짜, 파일 등, 다양한 데이터 타입 제공)
- '''레코드(Record):'''
행(한 줄, 하나의 데이터 항목, 한 명의 직원 등)

---

== 3. Airtable의 특징==

=== 1) 다양한 데이터 타입 지원 ===
- 텍스트, 숫자, 체크박스, 날짜, 파일(이미지, 첨부), 링크(다른 테이블/레코드 연결), 드롭다운 등

- 사용자가 쉽게 UI로 설정 가능

=== 2) 데이터 간 연결 ===
- 엑셀에서는 “VLOOKUP”, “관계형 DB”에서는 “JOIN”

- Airtable에서는 다양한 테이블을 서로 연결가능

- 예: 고객 테이블과 주문 테이블 연결 → 고객별 주문 목록 표시

=== 3) 보기(View) 기능 ===
- 그리드(표), 캘린더, 갤러리, 캔반, 폼 등 여러 시각화

- 각 팀원·관리 목적에 맞게 다양한 방식으로 데이터 활용 가능

=== 4) 협업 및 클라우드 ===
- 웹 기반, 실시간 여러 명이 동시에 편집

- 사용자별 권한 관리 가능(읽기/쓰기 등)

- 기록 추적 및 댓글 등 협업 도구 내장

=== 5) API/자동화 지원 ===
- 공식 API 제공으로 다른 소프트웨어(예: Slack, Google Workspace 등)와 연동, 자동화 가능

- 워크플로 자동화(알림, 데이터 복사, 일괄 처리 등)를 UI로 설정 가능

---

== 4. Airtable의 활용 예시==

- '''프로젝트 관리''': 진행 상황, 담당자, 일정 관리
- '''CRM''': 고객 관리, 상담 기록 관리
- '''재고 관리''': 제품, 공급사, 입출고 내역 추적
- '''콘텐츠 관리''': 블로그, SNS, 동영상 등 콘텐츠 팀 협업
- '''이벤트 관리''': 참가자 리스트, 일정, 장소 관리
- '''폼/Funnel''': 웹폼으로 신규 데이터 수집 → 자동 저장

---

== 5. Airtable의 장점 ==

- 엑셀처럼 쉽고 직관적이지만,
- 관계형 데이터(데이터 끼리 연결, 자동 연산 등)도 자유롭게 다룰 수 있음
- 웹에서 접속하니 어디서든 활용
- API/자동화로 반복 업무 손쉽게 처리
- 여러 명 실시간 협업

---

== 6. Airtable과 비교되는 서비스 ==

- '''스프레드시트 예시:''' 마이크로소프트 엑셀, Google Sheets(기본적인 표+간단한 함수)
- '''관계형 데이터베이스 예시:''' MySQL, PostgreSQL(프로그램 필요, UI 어려움)
- '''Airtable은''' 이 두 가지(쉬운 UI+강력한 DB)를 융합해
개발 지식 없이 누구나 손쉽게 데이터베이스를 운영할 수 있게 도와줍니다.

---

== 7. 시작방법 ==

#. [Airtable 가입](https://airtable.com/)
#. 베이스 생성 (템플릿/빈 셋 가능)
#. 테이블·필드·연결·뷰 구성
#. 필요시 협업자 초대, 자동화/통합 설정

---

'''요약'''
Airtable은 엑셀처럼 쉽지만, 데이터베이스처럼 강력한 온라인 협업 데이터 관리 도구입니다.
팀 프로젝트, 업무 자동화, 데이터 관계 연결, API 연동 등 다양한 비즈니스/개인용 데이터를
안전하고 효율적으로 관리ㅓ.

---

[[분류: AI]]
[[분류: AI tools]]

Airtable

2025-09-30T05:07:02Z

Hschoi2:

잠깐 언급되었지만, 구체적인 사용을 위하여 별도 항목으로 만든다.

=일반 단상=

MS환경에서 일반 협업 게시판을 만든다고 하면,

# Share point 포탈 문서 라이브러리에서 문서 (저장공간) 결정
# 어떤 이벤트를 주고 싶으면, Power automate 사용 (멜보내거나 팀즈에서 알림)
# 집계사항이나 기술적 분석 사항을 보려면 Power BI
# 챗봇기능이나 AI 기능 추가하려면, Azure OpenAI API 등 기타 등등

엄청 복잡하게 다양한 것을 다루어야 한다.

이것을 심플하게 하는 방향으로 제시한 것이 airtable이다. 데이터와 화면을 (집계) 화면을 구성하는 것인데...

프롬프트랑 연결되면서, 자동으로 해당 기능을 올리는 것이다.

이것을 DB wrapper라고도 하는데, 마치 안드로이드 스킨 같은 의미, 원래 저장소에 다양한 기능을 추가한다는 의미인 듯...

그런데, 생각보다 파급효과가 크다. 또한 템플릿도 다양하게 가지고 있어, 곧바로 실무에서 사용할 수 있는 기능을 추가할 수 있다.

* 저렴이? nocotable
오픈소스에서 비슷한 움직임이 있는데, 인터페이스의 편리함과 다양한 기능은 상업버전인 airtable이 훌륭하나, 제약없이 사용하는 경우에는 nocotable을 활용할 수 있다.

물론입니다! **Airtable**에 대해 단계별로 쉽게 설명드리겠습니다.

[[사용자:Hschoi2|Hschoi2]] ([[사용자토론:Hschoi2|토론]])

== 1. Airtable의 정의==

'''Airtable'''은 “스프레드시트(예: 엑셀)”처럼 생겼지만, 실제로는 '''데이터베이스''의 강력한 기능을 제공하는
클라우드 기반의 생산성/협업 도구(서비스)입니다.

쉽게 말하면:
- '''엑셀처럼 표로 데이터를 관리'''하면서도,
- '''데이터베이스처럼 연결, 조회, 자동화, 확장'''이 가능한 서비스입니다.

---

== 2. Airtable의 기본 구조==

'''Airtable'''의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

- '''베이스(Base):'''
데이터 프로젝트 단위, 전체 데이터베이스 한 개
- '''테이블(Table):'''
각 베이스 안의 데이터 표(엑셀의 시트와 유사)
- '''필드(Field):'''
컬럼(예: 이름, 이메일, 날짜, 파일 등, 다양한 데이터 타입 제공)
- '''레코드(Record):'''
행(한 줄, 하나의 데이터 항목, 한 명의 직원 등)

---

== 3. Airtable의 특징==

=== 1) 다양한 데이터 타입 지원 ===
- 텍스트, 숫자, 체크박스, 날짜, 파일(이미지, 첨부), 링크(다른 테이블/레코드 연결), 드롭다운 등

- 사용자가 쉽게 UI로 설정 가능

=== 2) 데이터 간 연결 ===
- 엑셀에서는 “VLOOKUP”, “관계형 DB”에서는 “JOIN”

- Airtable에서는 다양한 테이블을 서로 연결가능

- 예: 고객 테이블과 주문 테이블 연결 → 고객별 주문 목록 표시

=== 3) 보기(View) 기능 ===
- 그리드(표), 캘린더, 갤러리, 캔반, 폼 등 여러 시각화

- 각 팀원·관리 목적에 맞게 다양한 방식으로 데이터 활용 가능

=== 4) 협업 및 클라우드 ===
- 웹 기반, 실시간 여러 명이 동시에 편집

- 사용자별 권한 관리 가능(읽기/쓰기 등)

- 기록 추적 및 댓글 등 협업 도구 내장

=== 5) API/자동화 지원 ===
- 공식 API 제공으로 다른 소프트웨어(예: Slack, Google Workspace 등)와 연동, 자동화 가능

- 워크플로 자동화(알림, 데이터 복사, 일괄 처리 등)를 UI로 설정 가능

---

== 4. Airtable의 활용 예시==

- '''프로젝트 관리''': 진행 상황, 담당자, 일정 관리
- '''CRM''': 고객 관리, 상담 기록 관리
- '''재고 관리''': 제품, 공급사, 입출고 내역 추적
- '''콘텐츠 관리''': 블로그, SNS, 동영상 등 콘텐츠 팀 협업
- '''이벤트 관리''': 참가자 리스트, 일정, 장소 관리
- '''폼/Funnel''': 웹폼으로 신규 데이터 수집 → 자동 저장

---

== 5. Airtable의 장점 ==

- 엑셀처럼 쉽고 직관적이지만,
- 관계형 데이터(데이터 끼리 연결, 자동 연산 등)도 자유롭게 다룰 수 있음
- 웹에서 접속하니 어디서든 활용
- API/자동화로 반복 업무 손쉽게 처리
- 여러 명 실시간 협업

---

== 6. Airtable과 비교되는 서비스 ==

- '''스프레드시트 예시:''' 마이크로소프트 엑셀, Google Sheets(기본적인 표+간단한 함수)
- '''관계형 데이터베이스 예시:''' MySQL, PostgreSQL(프로그램 필요, UI 어려움)
- '''Airtable은''' 이 두 가지(쉬운 UI+강력한 DB)를 융합해
개발 지식 없이 누구나 손쉽게 데이터베이스를 운영할 수 있게 도와줍니다.

---

== 7. 시작방법 ==

#. [Airtable 가입](https://airtable.com/)
#. 베이스 생성 (템플릿/빈 셋 가능)
#. 테이블·필드·연결·뷰 구성
#. 필요시 협업자 초대, 자동화/통합 설정

---

'''요약'''
Airtable은 엑셀처럼 쉽지만, 데이터베이스처럼 강력한 온라인 협업 데이터 관리 도구입니다.
팀 프로젝트, 업무 자동화, 데이터 관계 연결, API 연동 등 다양한 비즈니스/개인용 데이터를
안전하고 효율적으로 관리ㅓ.

---

[[분류: AI]]
[[분류: AI tools]]

Airtable

2025-09-30T05:06:26Z

Hschoi2: 새 문서: 잠깐 언급되었지만, 구체적인 사용을 위하여 별도 항목으로 만든다. =일반 단상= MS환경에서 일반 협업 게시판을 만든다고 하면, # Share point 포탈 문서 라이브러리에서 문서 (저장공간) 결정 # 어떤 이벤트를 주고 싶으면, Power automate 사용 (멜보내거나 팀즈에서 알림) # 집계사항이나 기술적 분석 사항을 보려면 Power BI # 챗봇기능이나 AI 기능 추가하려면, Azure OpenAI AP...

잠깐 언급되었지만, 구체적인 사용을 위하여 별도 항목으로 만든다.

=일반 단상=

MS환경에서 일반 협업 게시판을 만든다고 하면,

# Share point 포탈 문서 라이브러리에서 문서 (저장공간) 결정
# 어떤 이벤트를 주고 싶으면, Power automate 사용 (멜보내거나 팀즈에서 알림)
# 집계사항이나 기술적 분석 사항을 보려면 Power BI
# 챗봇기능이나 AI 기능 추가하려면, Azure OpenAI API 등 기타 등등

엄청 복잡하게 다양한 것을 다루어야 한다.

이것을 심플하게 하는 방향으로 제시한 것이 airtable이다. 데이터와 화면을 (집계) 화면을 구성하는 것인데...

프롬프트랑 연결되면서, 자동으로 해당 기능을 올리는 것이다.

이것을 DB wrapper라고도 하는데, 마치 안드로이드 스킨 같은 의미, 원래 저장소에 다양한 기능을 추가한다는 의미인 듯...

그런데, 생각보다 파급효과가 크다. 또한 템플릿도 다양하게 가지고 있어, 곧바로 실무에서 사용할 수 있는 기능을 추가할 수 있다.

* 저렴이? nocotable
오픈소스에서 비슷한 움직임이 있는데, 인터페이스의 편리함과 다양한 기능은 상업버전인 airtable이 훌륭하나, 제약없이 사용하는 경우에는 nocotable을 활용할 수 있다.

물론입니다! **Airtable**에 대해 단계별로 쉽게 설명드리겠습니다.

---

== 1. Airtable의 정의==

'''Airtable'''은 “스프레드시트(예: 엑셀)”처럼 생겼지만, 실제로는 '''데이터베이스''의 강력한 기능을 제공하는
클라우드 기반의 생산성/협업 도구(서비스)입니다.

쉽게 말하면:
- '''엑셀처럼 표로 데이터를 관리'''하면서도,
- '''데이터베이스처럼 연결, 조회, 자동화, 확장'''이 가능한 서비스입니다.

---

== 2. Airtable의 기본 구조==

'''Airtable'''의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

- '''베이스(Base):'''
데이터 프로젝트 단위, 전체 데이터베이스 한 개
- '''테이블(Table):'''
각 베이스 안의 데이터 표(엑셀의 시트와 유사)
- '''필드(Field):'''
컬럼(예: 이름, 이메일, 날짜, 파일 등, 다양한 데이터 타입 제공)
- '''레코드(Record):'''
행(한 줄, 하나의 데이터 항목, 한 명의 직원 등)

---

== 3. Airtable의 특징==

=== 1) 다양한 데이터 타입 지원 ===
- 텍스트, 숫자, 체크박스, 날짜, 파일(이미지, 첨부), 링크(다른 테이블/레코드 연결), 드롭다운 등

- 사용자가 쉽게 UI로 설정 가능

=== 2) 데이터 간 연결 ===
- 엑셀에서는 “VLOOKUP”, “관계형 DB”에서는 “JOIN”

- Airtable에서는 다양한 테이블을 서로 연결가능

- 예: 고객 테이블과 주문 테이블 연결 → 고객별 주문 목록 표시

=== 3) 보기(View) 기능 ===
- 그리드(표), 캘린더, 갤러리, 캔반, 폼 등 여러 시각화

- 각 팀원·관리 목적에 맞게 다양한 방식으로 데이터 활용 가능

=== 4) 협업 및 클라우드 ===
- 웹 기반, 실시간 여러 명이 동시에 편집

- 사용자별 권한 관리 가능(읽기/쓰기 등)

- 기록 추적 및 댓글 등 협업 도구 내장

=== 5) API/자동화 지원 ===
- 공식 API 제공으로 다른 소프트웨어(예: Slack, Google Workspace 등)와 연동, 자동화 가능

- 워크플로 자동화(알림, 데이터 복사, 일괄 처리 등)를 UI로 설정 가능

---

== 4. Airtable의 활용 예시==

- '''프로젝트 관리''': 진행 상황, 담당자, 일정 관리
- '''CRM''': 고객 관리, 상담 기록 관리
- '''재고 관리''': 제품, 공급사, 입출고 내역 추적
- '''콘텐츠 관리''': 블로그, SNS, 동영상 등 콘텐츠 팀 협업
- '''이벤트 관리''': 참가자 리스트, 일정, 장소 관리
- '''폼/Funnel''': 웹폼으로 신규 데이터 수집 → 자동 저장

---

== 5. Airtable의 장점 ==

- 엑셀처럼 쉽고 직관적이지만,
- 관계형 데이터(데이터 끼리 연결, 자동 연산 등)도 자유롭게 다룰 수 있음
- 웹에서 접속하니 어디서든 활용
- API/자동화로 반복 업무 손쉽게 처리
- 여러 명 실시간 협업

---

== 6. Airtable과 비교되는 서비스 ==

- '''스프레드시트 예시:''' 마이크로소프트 엑셀, Google Sheets(기본적인 표+간단한 함수)
- '''관계형 데이터베이스 예시:''' MySQL, PostgreSQL(프로그램 필요, UI 어려움)
- '''Airtable은''' 이 두 가지(쉬운 UI+강력한 DB)를 융합해
개발 지식 없이 누구나 손쉽게 데이터베이스를 운영할 수 있게 도와줍니다.

---

== 7. 시작방법 ==

#. [Airtable 가입](https://airtable.com/)
#. 베이스 생성 (템플릿/빈 셋 가능)
#. 테이블·필드·연결·뷰 구성
#. 필요시 협업자 초대, 자동화/통합 설정

---

'''요약'''
Airtable은 엑셀처럼 쉽지만, 데이터베이스처럼 강력한 온라인 협업 데이터 관리 도구입니다.
팀 프로젝트, 업무 자동화, 데이터 관계 연결, API 연동 등 다양한 비즈니스/개인용 데이터를
안전하고 효율적으로 관리ㅓ.

---

[[분류: AI]]
[[분류: AI tools]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:53:33Z

Hschoi2: /* Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 메뉴(모듈) */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답

== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

== 분개 (分解, Journal) ==

“분개(分解)”는 “나누어 풀어서 세부적으로 기록한다”의 뜻. 회계적으로는 전체 거래를 각 '''계정(항목)별로 분해'''해서 구체적으로 기록한다는 의미

=== 어원 ===

分(나눌 분): 나누다, 가르다
解(풀 해): 풀다, 해석하다, 풀어 설명하다

=== 목적 ===

* 기업의 각종 거래(예: 돈을 받았다/지불했다/구매했다 등)가 발생했을 때
이를 회계 장부의 각 계정과목(예: 자산, 부채, 수익, 비용 등)별로 금액을 배분하여 기록하는 행위.

* 즉, 거래의 “이중성”(차변/대변) 원리에 따라 어느 계정에 얼마씩 기록해야 할지 분명히 하는 작업

* 활동 예시:
#) 거래 발생(예: 현금으로 상품 판매)
#) 분개 작업:
#) 차변: 현금 증가
#) 대변: 상품 매출 증가
#) 위 내용을 분개장 또는 전표에 기록
#) 이후 '''총계정원장'''에 옮겨 적기 - 분개장은 총'''계정원장'''의 부분합

==총계정원장: Ledger==
* 분개장의 합: 총계정 원장 = 분개장1 + 분개장2 + ... + 분개장n

* 계정별, Journal 별
Journal의 경우, 특정 고객, 사용자 등으로 계정이 사용된 것을 별도로 발췌하여 기록한 것.

예를 들어,
* 고객별 Journals --> 총합 : 총계정원장
* 사용자 비용별 Journals --> 총합 : 총계정원장
으로 결국 총 계의 부분 집합이 된다.

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 메뉴(모듈) =

* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/%EC%97%85%EB%AC%B4_case 실무 활용 참조] - CRM 업무 case별로 사용 예시, 사용법

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:51:39Z

Hschoi2: /* Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 관리 모듈 */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답

== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

== 분개 (分解, Journal) ==

“분개(分解)”는 “나누어 풀어서 세부적으로 기록한다”의 뜻. 회계적으로는 전체 거래를 각 '''계정(항목)별로 분해'''해서 구체적으로 기록한다는 의미

=== 어원 ===

分(나눌 분): 나누다, 가르다
解(풀 해): 풀다, 해석하다, 풀어 설명하다

=== 목적 ===

* 기업의 각종 거래(예: 돈을 받았다/지불했다/구매했다 등)가 발생했을 때
이를 회계 장부의 각 계정과목(예: 자산, 부채, 수익, 비용 등)별로 금액을 배분하여 기록하는 행위.

* 즉, 거래의 “이중성”(차변/대변) 원리에 따라 어느 계정에 얼마씩 기록해야 할지 분명히 하는 작업

* 활동 예시:
#) 거래 발생(예: 현금으로 상품 판매)
#) 분개 작업:
#) 차변: 현금 증가
#) 대변: 상품 매출 증가
#) 위 내용을 분개장 또는 전표에 기록
#) 이후 '''총계정원장'''에 옮겨 적기 - 분개장은 총'''계정원장'''의 부분합

==총계정원장: Ledger==
* 분개장의 합: 총계정 원장 = 분개장1 + 분개장2 + ... + 분개장n

* 계정별, Journal 별
Journal의 경우, 특정 고객, 사용자 등으로 계정이 사용된 것을 별도로 발췌하여 기록한 것.

예를 들어,
* 고객별 Journals --> 총합 : 총계정원장
* 사용자 비용별 Journals --> 총합 : 총계정원장
으로 결국 총 계의 부분 집합이 된다.

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 메뉴(모듈) =

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:51:10Z

Hschoi2: /* 목적 */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답

== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

== 분개 (分解, Journal) ==

“분개(分解)”는 “나누어 풀어서 세부적으로 기록한다”의 뜻. 회계적으로는 전체 거래를 각 '''계정(항목)별로 분해'''해서 구체적으로 기록한다는 의미

=== 어원 ===

分(나눌 분): 나누다, 가르다
解(풀 해): 풀다, 해석하다, 풀어 설명하다

=== 목적 ===

* 기업의 각종 거래(예: 돈을 받았다/지불했다/구매했다 등)가 발생했을 때
이를 회계 장부의 각 계정과목(예: 자산, 부채, 수익, 비용 등)별로 금액을 배분하여 기록하는 행위.

* 즉, 거래의 “이중성”(차변/대변) 원리에 따라 어느 계정에 얼마씩 기록해야 할지 분명히 하는 작업

* 활동 예시:
#) 거래 발생(예: 현금으로 상품 판매)
#) 분개 작업:
#) 차변: 현금 증가
#) 대변: 상품 매출 증가
#) 위 내용을 분개장 또는 전표에 기록
#) 이후 '''총계정원장'''에 옮겨 적기 - 분개장은 총'''계정원장'''의 부분합

==총계정원장: Ledger==
* 분개장의 합: 총계정 원장 = 분개장1 + 분개장2 + ... + 분개장n

* 계정별, Journal 별
Journal의 경우, 특정 고객, 사용자 등으로 계정이 사용된 것을 별도로 발췌하여 기록한 것.

예를 들어,
* 고객별 Journals --> 총합 : 총계정원장
* 사용자 비용별 Journals --> 총합 : 총계정원장
으로 결국 총 계의 부분 집합이 된다.

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 관리 모듈 =

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:47:11Z

Hschoi2: /* 시산표 (Trial Balance) */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답

== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

== 분개 (分解, Journal) ==

“분개(分解)”는 “나누어 풀어서 세부적으로 기록한다”의 뜻. 회계적으로는 전체 거래를 각 '''계정(항목)별로 분해'''해서 구체적으로 기록한다는 의미

=== 어원 ===

分(나눌 분): 나누다, 가르다
解(풀 해): 풀다, 해석하다, 풀어 설명하다

=== 목적 ===

* 기업의 각종 거래(예: 돈을 받았다/지불했다/구매했다 등)가 발생했을 때
이를 회계 장부의 각 계정과목(예: 자산, 부채, 수익, 비용 등)별로 금액을 배분하여 기록하는 행위.

* 즉, 거래의 “이중성”(차변/대변) 원리에 따라 어느 계정에 얼마씩 기록해야 할지 분명히 하는 작업

* 활동 예시:
#) 거래 발생(예: 현금으로 상품 판매)
#) 분개 작업:
#) 차변: 현금 증가
#) 대변: 상품 매출 증가
#) 위 내용을 분개장 또는 전표에 기록
#) 이후 총계정원장에 옮겨 적기

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 관리 모듈 =

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:41:36Z

Hschoi2: /* 발표 목차 */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답

== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 관리 모듈 =

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T07:40:24Z

Hschoi2: /* 참고 */

= 회계 및 부기의 기초 개요 =

이 문서는 회계(Accounting)와 부기(Bookkeeping)의 기초 개념을 소개하고, ERP 시스템에서 회계가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위한 자료입니다. 특히 회계와 부기를 처음 접하는 사람들을 대상으로 구성된 40분 발표 자료의 목차와 주요 내용을 포함하고 있습니다.

== 발표 목차 ==

=== 1. 회계의 기본 개념 ===

회계의 정의 및 목적
회계의 중요성
=== 2. 회계 기초 ===

주요 회계 용어: 자산, 부채, 자본, 수익, 비용
기본 회계 원리: 복식부기, 재무상태표 방정식
=== 3. 부기와 장부기록 ===

부기의 종류: 단식부기와 복식부기
주요 계정과 원장의 개념
거래 기록 방법: 분개와 전기
=== 4. 재무제표 개요 ===

주요 재무제표: 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표, 자본변동표
각 재무제표의 목적과 활용 방법
=== 5. 회계 사이클 ===

회계 사이클의 단계별 설명
시산표 작성
조정분개 및 수익·비용 인식
=== 6. 기초 분석 기법 ===

비율 분석의 기초
재무제표 분석을 통한 기업 성과 평가
=== 7. 마무리 및 질의응답 ===

발표 요약
청중 질문 응답
== 회계 (Accounting) ==

회계(會計)는 조직이나 개인의 재무 거래를 체계적으로 기록, 분류, 요약, 분석하여 보고하는 과정이다. 회계의 목적은 이해관계자(경영진, 투자자, 규제기관 등)에게 유용한 재무 정보를 제공하여 의사결정을 지원하는 데 있다.

=== 어원 ===

會(모일 회): 정보를 모으는 행위
計(셀 계): 계산하고 분석하는 행위
=== 주요 활동 ===

기록: 거래를 분개장과 원장에 정확히 기록
분류: 거래를 계정별로 분류
요약: 재무제표 작성
분석 및 해석: 재무 정보 해석
보고: 정기적인 재무 보고서 발행
== 부기 (Bookkeeping) ==

부기(簿記)는 회계의 기초로서, 재무 거래를 정확하게 기록하고 분류하는 활동이다. 이는 재무제표 작성과 경영 의사결정의 기반이 된다.

=== 어원 ===

簿(장부 부): 거래 기록을 보관하는 장부
記(기록할 기): 정보를 정확히 기록하는 행위
=== 특징 ===

정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙과 절차 존재
일상 거래 기록을 통해 재무 건전성 확보
== 회계장표 (기록물) ==

초기 회계에서는 다음과 같은 기초적인 장표들이 사용되었다:

현금 출납부: 현금 수입과 지출 기록
일기장(Journal): 거래의 최초 기록
원장(Ledger): 계정별 거래 집계
시산표(Trial Balance): 계정 잔액의 총합 정리
송장 및 영수증: 거래 증빙 서류
매출채권 및 매입채무 관리: 미수금 및 미지급금 추적
== 전통적인 회계 활동 ==

전통적인 회계는 다음과 같은 활동을 포함한다:

거래 기록
분개
총계정원장 작성
시산표 작성
재무제표 작성
내부 감사 및 통제
== 시산표 (Trial Balance) ==

시산표는 각 계정의 잔액을 차변과 대변으로 나누어 정리한 표로, 회계 기록의 정확성을 검토하는 데 사용된다.

=== 어원 ===

試(시험할 시): 시험, 검토의 의미
算(셈할 산): 계산의 의미
=== 목적 ===

회계 장부의 균형 확인
오류 조기 발견
재무제표 작성의 기초 자료 제공

= Dolibarr ERP의 제3자(Third Party) 관리 모듈 =

== 개요 ==
Dolibarr ERP는 고객, 잠재 고객, 공급업체(벤더)를 하나의 통합된 '''제3자(Third Party)''' 범주로 관리하는 특성을 지닌다. 이는 한국의 전통적 분류와 차이가 있으므로 도입 시 이해가 필요하다.

== 제3자(Third Party) 개념 ==
'''제3자'''란 Dolibarr에서 회사와 거래하는 모든 외부 관계자를 포괄하는 용어이다.

=== 하위 분류 ===
* '''잠재 고객(Prospect)''': 아직 거래가 없는 대상
* '''고객(Customer)''': 거래가 개시된 모든 고객
* '''공급업체(Vendor/Supplier)''': 제품 또는 서비스를 납품하는 업체

각 기업은 고객이면서 동시에 공급업체일 수 있으며, 각각의 코드(고객/공급업체 코드)를 별도로 할당할 수 있다.

=== 고객 관련 세부 분류 ===
* '''고객사''': 회사 또는 법인
* '''연락처(Contacts)''': 실무 담당자(개인)
* '''납품사(Vendor)''': 납품 또는 하청 관계의 업체

== 잠재 고객 및 파트너십 관리 ==
Dolibarr는 영업 상태(Prospect Status)를 다음과 같이 5단계로 구분한다.

# '''Do not contact (-1)''': 연락 금지
# '''Not contacted (0)''': 접촉 이력 없음
# '''To contact (1)''': 접촉 예정
# '''Contact in process (2)''': 접촉 진행 중
# '''Prospect contacted (3)''': 접촉 완료

파트너십 관리 기능을 통해 협력 관계의 세부 단계 지정 및 커스터마이징이 가능하다.

== 회계 처리 및 재무 관리 ==
제3자 등록된 대상과의 거래는 고객/공급업체에 따라 아래와 같이 분리 처리한다. 모든 거래는 협력업체 메뉴에 등록 후 수행해야 한다.

=== 고객 거래 관리 (Billing & Payments) ===
* 고객 청구서(Invoice) 및 지급 요청
* 대금 수령 행위가 아니라 지급 요청서 역할

=== 공급업체 거래 관리 (Expense Report) ===
* 공급업체 청구서에 대한 실제 대금 지급
* 비용 보고(Expense Report)로 처리하며, Billing & Payments와는 별도 모듈을 사용

== 데이터 대량 가져오기(Import) ==
대량 데이터 업로드 시 다음 사항을 준수해야 한다.

=== 기술적 요구사항 ===
* 파일 형식: 반드시 '''UTF-8 (CSV)''' 사용
* 버그: Dolibarr v22.0.0의 한글 코드 문제 존재

=== 회사 정보 필수 항목 ===
{|
! 번호 !! 항목명 !! 원본 필드명 !! 설명 및 비고
|-
| 1 || 제3자_이름* || s.nom || 제3자의 공식 명칭 (필수)
|-
| 4 || 상태* || s.status || 현재 상태 (0 또는 1, OPEN은 1) (필수)
|-
| 33 || 고객* || s.client || 고객 여부 (0:해당없음, 1:고객, 2:잠재고객, 3:고객+잠재고객) (필수)
|-
| 34 || 공급업체* || s.fournisseur || 공급업체 여부 (0:해당없음, 1:공급업체) (필수)
|}

=== 담당자 연락처(Contacts) 필수 항목 ===
* '''성(Last name, s.lastname)''' 필드가 필수 입력 항목
* 회사명 자동 연결: '''제3자_이름(s.fk_soc)'''에 등록된 회사명 입력 필요
* Dolibarr의 서양식 이름 구조를 준수하되, 필요 시 '성' 필드에 전체 이름(Full name) 입력해서도 검색 등에는 지장 없음. 일관성 유지 권장.

== 참고 ==
* [https://www.dolibarr.org/ Dolibarr 공식 홈페이지]
* Dolibarr v22.0.0 Release Notes
* 관련 문서: [[고객 관리 모듈]], [[공급업체 관리 모듈]], [[데이터 마이그레이션]]
* 영업 업무 전체 view : [[영업업무]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객관리 CRM 웹서버]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트] - 입력시 항목 리스트
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명] - 제3자 개념 설명

[[분류: ERP]]

영업업무

2025-09-29T07:38:43Z

Hschoi2: /* 4. 참고 사항 */

아래는 위의 답변을 미디어위키(Markdown과 유사, Wikipedia 형식)에 맞게 정리한 버전입니다.

---

= 영업 단계 (Life Cycle)와 고객/공급업체 역할에 따른 재무 처리 방식 정의 =

== 1. 영업 단계(Life Cycle) 개요 ==
{| class="wikitable"
|-
! 단계 !! 설명 !! 주요 업무
|-
| 잠재 고객 파악 및 접근 (Lead Generation & Approach) || 기존 거래처 및 과거 고객 중 재구매 가능 고객 분석, 접근 || 거래 이력 분석, CRM 활용, 리스트업, 채널별 접근
|-
| 관계 구축 및 니즈 파악 (Relationship Building & Needs Identification) || 고객과 신뢰관계 재구축, 신규 니즈 확인 || 상담/방문 기록, 요구 정보 문서화, 샘플/데모 제공
|-
| 제안 및 협상 (Proposal & Negotiation) || 고객 니즈에 맞는 상품/서비스 제안, 협상 진행 || 견적서·제안서 작성, 조건 협상, 계약서 작성
|-
| 계약 및 주문/공급 (Contract & Order/Supply) || 거래 조건 확정, 계약 체결, 제품/서비스 공급 || 계약 체결, 주문서 접수, 납품 일정 조율
|-
| 대금 청구 및 수금 (Billing & Collection) || 대금 청구 및 수금 진행 || 세금계산서/인보이스 발행, 수금 확인, 입금 처리
|-
| 사후 관리 및 재구매 유도 (After-sales Service & Repurchase Promotion) || 고객 만족도 관리, 클레임 처리, 재거래 유도 || AS/클레임, 만족도 조사, 프로모션/재구매 제안
|}

== 2. 고객/공급업체 역할에 따른 재무 처리 방식 ==

=== 고객 입장 ===
* 계약 및 주문: 구매 부채(외상매입금) 인식
* 제품/서비스 수령: 자산(재고 등) 인식, 대금 지급의무 발생
* 대금 지급: 외상매입금 결제 또는 현금 결제, 세금계산서 처리
* 사후 서비스: AS 비용 등 발생 시 비용 처리

=== 공급업체 입장 ===
* 주문 접수/공급: 공급 확정 시 매출채권 인식
* 제품/서비스 제공: 매출 인식, 원가 인식
* 대금 청구: 세금계산서·인보이스 발행(매출채권 기록)
* 수금 완료: 입금 후 매출채권 감소, 현금 증가
* 사후 서비스: 클레임/반품 발생 시 매출환입·비용 인식

== 3. 단계별 요약 테이블 ==
{| class="wikitable"
|-
! 단계 !! 고객 역할 !! 공급업체 역할 !! 주요 재무 처리 !! 핵심 업무
|-
| 잠재 고객 접근 || 정보 분석, 접수 || 데이터 분석, 접촉 || 없음 || CRM, 거래이력 분석
|-
| 관계 구축/니즈 파악 || 상담 및 요구 정의 || 상담, 정보수집 || 없음 || 상담, 기록, 샘플 제공
|-
| 제안/협상 || 제안 조건 심사 || 제안, 협상 || 없음 || 제안, 협상, 계약작성
|-
| 계약/공급 || 주문 확정, 구매부채 인식 || 주문접수, 생산, 매출채권 인식 || 고객: 외상매입금, 공급업체: 매출채권 생성 || 발주, 생산, 납품
|-
| 대금 청구/수금 || 계산서 수령, 대금지급 || 대금 청구, 수금 || 고객: 외상매입금 지급, 공급업체: 현금수령, 매출채권 감소 || 세금계산서, 입금확인
|-
| 사후관리/재구매 || AS/클레임 처리, 재구매 || AS/클레임, 재구매 제안 || 비용·매출환입 발생시 전표 처리 || AS, 클레임, 만족도조사
|}

== 4. 참고 사항 ==
* '''내부통제 및 시스템 활용:''' 재고관리, 미수금 관리, 매출/원가 인정 타이밍 등 내부통제 반영
* '''ERP/CRM 등 시스템'''을 통한 업무 효율화
* '''재무 처리 방식'''은 기업 회계 기준 및 규정에 따라 상이
* ERP 적용 및 활용 : [[회계 및 기장 이해]]
* ERP CRM : [[http://tcamp23.synology.me:8048 고객 관리 CRM]]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php/ERP_venders_or_3rd_party#Data_Import 데이터 입력 항목 리스트]
* [http://tcamp32.synology.me:8797/index.php?title=ERP_venders_or_3rd_party 제3자 기본 설명]

----

[[분류: ERP]]

영업업무

2025-09-29T07:38:03Z

Hschoi2: /* 4. 참고 사항 */

영업업무

2025-09-29T01:42:49Z

Hschoi2: /* 4. 참고 사항 */

회계 및 기장 이해

2025-09-29T01:41:30Z

Hschoi2:

영업업무

2025-09-29T01:40:20Z

Hschoi2: /* 4. 참고 사항 */

회계 및 기장 이해

2025-09-29T01:39:04Z

Hschoi2: /* 참고 */

회계 및 기장 이해

2025-09-29T01:38:36Z

Hschoi2: /* 참고 */

회계 및 기장 이해

2025-09-29T01:38:00Z

Hschoi2: /* 참고 */

영업업무

2025-09-29T01:35:35Z

Hschoi2: 새 문서: 아래는 위의 답변을 미디어위키(Markdown과 유사, Wikipedia 형식)에 맞게 정리한 버전입니다. --- = 영업 단계 (Life Cycle)와 고객/공급업체 역할에 따른 재무 처리 방식 정의 = == 1. 영업 단계(Life Cycle) 개요 == {| class="wikitable" |- ! 단계 !! 설명 !! 주요 업무 |- | 잠재 고객 파악 및 접근 (Lead Generation & Approach) || 기존 거래처 및 과거 고객 중 재구매 가능 고객 분석, 접근 || 거래...

아래는 위의 답변을 미디어위키(Markdown과 유사, Wikipedia 형식)에 맞게 정리한 버전입니다.

---

= 영업 단계 (Life Cycle)와 고객/공급업체 역할에 따른 재무 처리 방식 정의 =

== 1. 영업 단계(Life Cycle) 개요 ==
{| class="wikitable"
|-
! 단계 !! 설명 !! 주요 업무
|-
| 잠재 고객 파악 및 접근 (Lead Generation & Approach) || 기존 거래처 및 과거 고객 중 재구매 가능 고객 분석, 접근 || 거래 이력 분석, CRM 활용, 리스트업, 채널별 접근
|-
| 관계 구축 및 니즈 파악 (Relationship Building & Needs Identification) || 고객과 신뢰관계 재구축, 신규 니즈 확인 || 상담/방문 기록, 요구 정보 문서화, 샘플/데모 제공
|-
| 제안 및 협상 (Proposal & Negotiation) || 고객 니즈에 맞는 상품/서비스 제안, 협상 진행 || 견적서·제안서 작성, 조건 협상, 계약서 작성
|-
| 계약 및 주문/공급 (Contract & Order/Supply) || 거래 조건 확정, 계약 체결, 제품/서비스 공급 || 계약 체결, 주문서 접수, 납품 일정 조율
|-
| 대금 청구 및 수금 (Billing & Collection) || 대금 청구 및 수금 진행 || 세금계산서/인보이스 발행, 수금 확인, 입금 처리
|-
| 사후 관리 및 재구매 유도 (After-sales Service & Repurchase Promotion) || 고객 만족도 관리, 클레임 처리, 재거래 유도 || AS/클레임, 만족도 조사, 프로모션/재구매 제안
|}

== 2. 고객/공급업체 역할에 따른 재무 처리 방식 ==

=== 고객 입장 ===
* 계약 및 주문: 구매 부채(외상매입금) 인식
* 제품/서비스 수령: 자산(재고 등) 인식, 대금 지급의무 발생
* 대금 지급: 외상매입금 결제 또는 현금 결제, 세금계산서 처리
* 사후 서비스: AS 비용 등 발생 시 비용 처리

=== 공급업체 입장 ===
* 주문 접수/공급: 공급 확정 시 매출채권 인식
* 제품/서비스 제공: 매출 인식, 원가 인식
* 대금 청구: 세금계산서·인보이스 발행(매출채권 기록)
* 수금 완료: 입금 후 매출채권 감소, 현금 증가
* 사후 서비스: 클레임/반품 발생 시 매출환입·비용 인식

== 3. 단계별 요약 테이블 ==
{| class="wikitable"
|-
! 단계 !! 고객 역할 !! 공급업체 역할 !! 주요 재무 처리 !! 핵심 업무
|-
| 잠재 고객 접근 || 정보 분석, 접수 || 데이터 분석, 접촉 || 없음 || CRM, 거래이력 분석
|-
| 관계 구축/니즈 파악 || 상담 및 요구 정의 || 상담, 정보수집 || 없음 || 상담, 기록, 샘플 제공
|-
| 제안/협상 || 제안 조건 심사 || 제안, 협상 || 없음 || 제안, 협상, 계약작성
|-
| 계약/공급 || 주문 확정, 구매부채 인식 || 주문접수, 생산, 매출채권 인식 || 고객: 외상매입금, 공급업체: 매출채권 생성 || 발주, 생산, 납품
|-
| 대금 청구/수금 || 계산서 수령, 대금지급 || 대금 청구, 수금 || 고객: 외상매입금 지급, 공급업체: 현금수령, 매출채권 감소 || 세금계산서, 입금확인
|-
| 사후관리/재구매 || AS/클레임 처리, 재구매 || AS/클레임, 재구매 제안 || 비용·매출환입 발생시 전표 처리 || AS, 클레임, 만족도조사
|}

== 4. 참고 사항 ==
* **내부통제 및 시스템 활용:** 재고관리, 미수금 관리, 매출/원가 인정 타이밍 등 내부통제 반영
* **ERP/CRM 등 시스템**을 통한 업무 효율화
* **재무 처리 방식**은 기업 회계 기준 및 규정에 따라 상이

----

[[분류: ERP]]

회계 및 기장 이해

2025-09-29T00:24:15Z

Hschoi2:

Ai tools

2025-09-09T08:17:09Z

Hschoi2: /* Airtable 오픈소스 대안 소개 */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

1. [https://baserow.io/ Baserow]

* 특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스

여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원

관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공

무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원

플러그인/확장 기능

2. [https://nocodb.com/ NocoDB]

* 특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리

직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성

무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅

3. [https://seatable.io/ SeaTable]

* 특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일

데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한

오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공

4. [https://www.rowy.io/ Rowy]

* 특징
프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동

트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능

GitHub 오픈소스

5. 기타

* [https://grist.org/ Grist] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스

* TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)

* Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능

* 요약 표 - 오픈소스 비교 테이블

{| class="wikitable"
|-
! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
|-
| Baserow || 스프레드시트 || O || O || O || 플러그인·확장
|-
| NocoDB || Airtable 그리드 || O || O || O || SQL DB 변환
|-
| SeaTable || 표+DB 혼합 || O || 일부 || O || 기업용 옵션
|-
| Rowy || 구글 시트 느낌 || 연동 || || Firebase 연결
|-
| Grist || 스프레드시트+DB || O || O || O || 강력 DB/시각화
|}

* 결론

Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.

팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.

모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T08:14:57Z

Hschoi2: /* 결론 */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

=== 1. [https://baserow.io/ Baserow] ===

* 특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스

여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원

관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공

무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원

플러그인/확장 기능

=== 2. [https://nocodb.com/ NocoDB] ===

* 특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리

직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성

무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅

=== 3. [https://seatable.io/ SeaTable] ===

* 특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일

데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한

오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공

=== 4. [https://www.rowy.io/ Rowy] ===

* 특징
프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동

트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능

GitHub 오픈소스

=== 5. 기타 ===

[https://grist.org/ Grist] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스

TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)

Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능

* 요약 표

오픈소스 비교 테이블

{| class="wikitable"
|-
! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
|-
| Baserow || 스프레드시트 || O || O || O || 플러그인·확장
|-
| NocoDB || Airtable 그리드 || O || O || O || SQL DB 변환
|-
| SeaTable || 표+DB 혼합 || O || 일부 || O || 기업용 옵션
|-
| Rowy || 구글 시트 느낌 || 연동 || || Firebase 연결
|-
| Grist || 스프레드시트+DB || O || O || O || 강력 DB/시각화
|}

* 결론

Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.

팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.

모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T08:14:10Z

Hschoi2: /* 요약 표 */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

=== 1. [https://baserow.io/ Baserow] ===

* 특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스

여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원

관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공

무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원

플러그인/확장 기능

=== 2. [https://nocodb.com/ NocoDB] ===

* 특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리

직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성

무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅

=== 3. [https://seatable.io/ SeaTable] ===

* 특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일

데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한

오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공

=== 4. [https://www.rowy.io/ Rowy] ===

* 특징
프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동

트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능

GitHub 오픈소스

=== 5. 기타 ===

[https://grist.org/ Grist] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스

TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)

Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능

* 요약 표

오픈소스 비교 테이블

{| class="wikitable"
|-
! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
|-
| Baserow || 스프레드시트 || O || O || O || 플러그인·확장
|-
| NocoDB || Airtable 그리드 || O || O || O || SQL DB 변환
|-
| SeaTable || 표+DB 혼합 || O || 일부 || O || 기업용 옵션
|-
| Rowy || 구글 시트 느낌 || 연동 || || Firebase 연결
|-
| Grist || 스프레드시트+DB || O || O || O || 강력 DB/시각화
|}

=== 결론 ===
Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.

팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.

모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T08:08:38Z

Hschoi2: /* 3. [https://seatable.io/|SeaTable] */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

=== 1. [https://baserow.io/ Baserow] ===

* 특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스

여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원

관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공

무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원

플러그인/확장 기능

=== 2. [https://nocodb.com/ NocoDB] ===

* 특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리

직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성

무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅

=== 3. [https://seatable.io/ SeaTable] ===

* 특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일

데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한

오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공

=== 4. [https://www.rowy.io/ Rowy] ===

* 특징
프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동

트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능

GitHub 오픈소스

=== 5. 기타 ===

[https://grist.org/ Grist] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스

TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)

Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능

=== 요약 표 ===
{| class="wikitable"
! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
Baserow
-
NocoDB
-
SeaTable
-
Rowy
-
Grist
}

=== 결론 ===
Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.

팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.

모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T08:08:20Z

Hschoi2: /* Airtable 오픈소스 대안 소개 */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

=== 1. [https://baserow.io/ Baserow] ===

* 특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스

여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원

관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공

무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원

플러그인/확장 기능

=== 2. [https://nocodb.com/ NocoDB] ===

* 특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리

직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성

무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅

=== 3. [https://seatable.io/|SeaTable] ===

* 특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일

데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한

오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공

=== 4. [https://www.rowy.io/ Rowy] ===

* 특징
프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동

트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능

GitHub 오픈소스

=== 5. 기타 ===

[https://grist.org/ Grist] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스

TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)

Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능

=== 요약 표 ===
{| class="wikitable"
! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
Baserow
-
NocoDB
-
SeaTable
-
Rowy
-
Grist
}

=== 결론 ===
Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.

팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.

모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T08:05:02Z

Hschoi2: /* Airtable */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

== Airtable 오픈소스 대안 소개 ==

=== 1. [[https://baserow.io/|Baserow]] ===

특징
Airtable 스타일의 웹 기반 데이터베이스
여러 사용자 협업, 다양한 필드 타입 지원
관계형 테이블/정렬/필터/뷰, API 제공
무료 오픈소스(셀프 호스팅), Docker 지원
플러그인/확장 기능
=== 2. [[https://nocodb.com/|NocoDB]] ===

특징
기존 SQL (MySQL, Postgres, MSSQL 등) 데이터베이스를 Airtable 인터페이스로 쉽게 변환·관리
직관적 그리드 UI, 다양한 필드 타입 지원, 팀 협업, REST API 자동 생성
무료 오픈소스, Docker 이미지/클라우드 셀프 호스팅
=== 3. [[https://seatable.io/|SeaTable]] ===

특징
스프레드시트 + 데이터베이스 스타일
데이터 관계, 자동 링크·필터, 사용자별 권한
오픈소스(개인 셀프 호스팅), 기업용 유료 플랜도 제공
=== 4. [[https://www.rowy.io/|Rowy]] ===

특징
스프레드시트 UI 기반, Google Firebase와 연동
트리거/함수형 자동화, 노코드 앱빌더 기능
GitHub 오픈소스
=== 5. 기타 ===

[[https://grist.org/|Grist]] : 포괄적 스프레드시트/DB 관리, 오픈소스
TablePlus(open source version) : 아주 심플한 DB 뷰어 겸 편집기 (강력한 DB UI)
Turso, Appsmith 등도 DB UI/노코드 관리로 응용 가능
=== 요약 표 === {| class="wikitable"

! 오픈소스명 !! UI 스타일 !! 데이터 관계 !! API/자동화 !! 셀프 호스팅 !! 특이점
Baserow
-
NocoDB
-
SeaTable
-
Rowy
-
Grist
}
=== 결론 === Airtable 오픈소스 대안으로 Baserow, NocoDB, SeaTable 등이 기능·UI·협업·API 등 거의 유사하게 사용할 수 있습니다.
팀 협업, 관계형 DB, 자동화, 외부 연동 등 필요한 요구에 따라 선택하세요.
모두 직접 서버에 설치해(셀프 호스팅) 무료로 사용할 수 있습니다.

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T07:31:10Z

Hschoi2: /* Airtable */

AI는 agent로 변모하고 있다. 다양한 분야에서 활용되고 있고, 쓸만한 것을 모아둔다.

=AI agent=
AI 엔진은 Open AI나 기타 다른 것을 사용하거나, 기타 AI 엔진을 활용하여 사용하는 것

==wrtn ai==
쓰여진 (written) AI라는 의미를 잘 생각해 보면 지향점을 알 수 있다.

즉, MS의 OpenAI를 활용하는 것이, AI를 만드는 것을 포기하고, AI를 활용하는 관점으로 두는 것처럼 사용에 초점을 두고 있다.

실제로 다양한 AI모델 (주로 chatGPT)을 통해 답변을 얻어 온다.

MS의 copilot과 비슷한 형태? 초기에 GPTs(Custom GPT) 형태의 프롬프트를 제공해서 인기(?) 였으나, GPT의 지식재산권 문제(? 비슷하게 COPY된 듯한 느낌?)로 '23년 6월 이후 업데이트로 이전 자료나 형태는 찾아 보기 힘들다. (혹은 GPT-4 나오는 이유로 바뀜)
[[file:wrtn_ai01.jpg|800px]]

==CLOVA x==
네이버 초기형 AI모델, GPT3 기준으로, 저장된 데이터 + 인터넷 서치 형태를 이해하는 기본 플랫폼

Being 초기 형태로 보면 된다.

초기 학습 데이터 + Search resutl -> Anser 형태

[[file:clovaX01.png |800px]]

==Naver Cue==
차이점, 개인화 (Custom Instruction)로, 나만의 AI 형태를 만들수 있음

[[file:naver_cue.png|800px]]

==Mistral AI==
프랑스에서 만든 chat GPT

다른 AI 모델과 비슷한 UI와 메뉴들이 있다.

[https://mistral.ai/ 미스트랄 AI]

[https://console.mistral.ai/ 미스트랄 콘솔]

[https://www.youtube.com/watch?v=oE2tjGBvsF4 agent관련 유튜브 영상 참고]

특이 사항 - 이하 내용은 콘솔에서 진행함. (다른 것들도 비슷)
- YAML을 이용한 agent 생성
- Prompt generation 무료 사용
- Artifact와 같은 작업창 별도로 화면에서 실행 결과를 확인 가능

커스텀의 특징 - 일종의 파인튜닝
1. 응/답 예시를 주어서(참고하도록), 답변 스타일을 지정할 수 있다. (xml식 태그도 사용가능)
2. 답변의 방향을 설정해 줄 수 있다. 기존의 General한 분위기를 private혹은 전문적으로 설정
3. 추가 문서 제공 - 개인문서 제공
4. 피드백 반영 가능 - 업데이트
5. API를 활용한 본격적인 서비스 전에 활용 위치(?)

=AI 신규 서비스=
기타 활용도가 높은 AI 서비스 모음

==Napkin AI==
신규 서비스

[https://napkin.ai 넵킨AI]

텍스트 내용을 Visualization으로 변경하는 툴

마치 보스톤 컨설팅 그룹의 컨설팅 폼양식을 새롭게 적용해서 만들어 줌.

특징
1. AI로 주제에 대해 만듬 - 문서 작성
2. 만들어진 text 혹은 제공된 문서에 대해서 그래프화

한글은 지원하나, 폰트 및 이미지 생성에서 아직 깔금하지는 않음.

오픈 초기라 현재까지는 무료, 나중에 상용 서비스 개시의 경우, 20$/nmonth 수준 예상

[[file:napkin_ai01.jpg | 800px]]

===사용방법 예시===
AI 문서 작성 및 이미지화 솔루션 – 냅킨 AI : 넵킨에다가 아이디어 적는 것처럼 죽죽 만들어 줌.
문서로 작성된 내용을 visualization해서 1장으로 표시하는 기능 막강 – 컨설팅 그룹이 사용하는 템플렛을 그대로 사용하는 듯함.

※ 현재 무료
[[file:napkin_ai02.jpg|800px]]

사용 방법
1. AI로 문서 생성하기
- 주제만 주면 알아서 작성
2. 빈 문서에서 작성하기
- 임의로 문서 생성하고, 이미지화

예) AI 문서 생성의 예

[[file:napkin_ai03.jpg|800px]]

질문 사항: carbon free 환경에서 에너지 믹스란 무엇이며, 에너지 믹서 공급시스템에서 가장 중요한 것은 무엇인가?

생성: 1장 짜리 요약으로 만들어 줌 (상세히 들어갈 땐, 주제를 정해서 추가적으로 만들기)

[[file:napkin_ai04.jpg|600px]]

이미지화
문장에 마우스 오버를 하면, 좌측에 번개(?) 아이콘이 나타나고 이를 클릭하면, 도식화할 수 있는 샘플이 나타나고, 이를 선택하여 세부 내용까지 결정

[[file:napkin_ai05.jpg|800px]]

해당 도식화 된 설명 중에 골라서 사용 가능 (클릭)

[[file:napkin_ai06.jpg|400px]]

몇 가지 팁!
1. 도식화 – 너무 많음, 사용자가 쓰다 보면, 알아서, 자주 사용하는 모양으로 추천됨 (처음에는 고르기)
2. 클릭해서 선택 안하고, 다시 번개(?) 표시 누르는 경우, 이전 추천 리스트 안나옴 (완전 새롭게 나옴)
3. 제목이나 요약 내용의 경우, 내부의 추가자료(문서를 작성하기 위해서 AI가 읽은 자료)를 기준으로 완전 새로운 설명 혹은 그래프를 만들어 내기도 함
ㅁ

3의 예) “에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:”
문서가 생성한 내용 중에 해당 내용으로 visualization을 하였더니, 효율적인 조합의 표를 기준으로 생성해 냄. '''AI가 찾아본 내용을 기준으로, 결과 문서에 없는 내용으로''' 작성하여 제시

[[file:napkin_ai07.jpg|500px]]

첨부: AI 생성된 문서 – 테스트용

<pre>
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스와 에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
이 문서는 Carbon Free 환경에서 에너지 믹스의 개념과 에너지 믹서 공급 시스템에서 가장 중요한 요소에 대해 설명합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 과정에서 에너지 믹스는 다양한 에너지원의 조합을 통해 탄소 배출을 줄이고, 효율성을 높이며, 에너지의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 문서에서는 이러한 에너지 믹스의 구성 요소와 함께 에너지 믹서 공급 시스템의 핵심 요소를 살펴보겠습니다.

에너지 믹스란 무엇인가?
에너지 믹스는 특정 지역이나 국가에서 사용되는 다양한 에너지원의 조합을 의미합니다. 이는 화석 연료, 재생 가능 에너지, 원자력 등 여러 가지 에너지원이 포함될 수 있으며, 각 에너지원의 비율은 지역의 자원, 기술, 정책 및 경제적 요인에 따라 달라집니다. Carbon Free 환경에서는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 화석 연료의 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 것이 목표입니다.

에너지 믹서 공급 시스템의 중요성
에너지 믹서 공급 시스템은 다양한 에너지원의 효율적인 조합을 통해 에너지를 생산하고 공급하는 시스템입니다. 이 시스템에서 가장 중요한 요소는 다음과 같습니다:
1. 효율성: 에너지원의 조합이 얼마나 효율적으로 작동하는지가 중요합니다. 에너지 믹스의 효율성을 높이기 위해서는 각 에너지원의 특성과 생산 비용을 고려해야 합니다.
2. 안정성: 에너지 공급의 안정성은 시스템의 신뢰성을 결정짓는 중요한 요소입니다. 다양한 에너지원의 조합을 통해 공급의 변동성을 줄이고, 예기치 않은 상황에서도 안정적인 에너지 공급이 가능해야 합니다.
3. 지속 가능성: 환경에 미치는 영향을 최소화하고, 자원의 고갈을 방지하는 지속 가능한 에너지 믹스를 구성하는 것이 필수적입니다. 이는 재생 가능 에너지원의 비율을 높이고, 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 합니다.
4. 정책 및 규제: 에너지 믹서 공급 시스템은 정부의 정책과 규제에 큰 영향을 받습니다. 탄소 배출을 줄이기 위한 법적 요구사항과 인센티브는 에너지 믹스의 구성에 중요한 역할을 합니다.

결론
Carbon Free 환경에서 에너지 믹스는 지속 가능한 에너지 솔루션을 찾는 데 필수적인 요소입니다. 에너지 믹서 공급 시스템의 효율성, 안정성, 지속 가능성 및 정책적 요인은 모두 이 시스템의 성공적인 운영에 기여합니다. 따라서, 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 에너지 믹스를 최적화하는 것이 중요합니다.

</pre>

===Workflow 사용: crontab 확장판===
파이썬에서 workflow를 사용하는 경우,

특정 시간 반복되는 작업에 대해, flow형식으로 동작할 수 있도록 한 것

API를 이용하여, workflow내에 AI 서비스와 결합한 동작을 할 수 있도록 한 것

* 워크플로우 관리 도구 선택 기준
- ㅁ프로젝트 규모: 간단한 프로젝트는 Luigi, 대규모 파이프라인은 Airflow 또는 Prefect.
- 사용 편의성: 코드 중심 관리가 필요한 경우 Prefect.
- 분산 처리: 분산 처리가 필요한 경우 Celery 또는 Airflow.
- 머신러닝: MLOps 환경에서는 Kubeflow Pipelines 또는 Dagster.

참고:
[https://github.com/ndb796/Python-Robotic-Process-Automation 파이썬 자동화, workflow 예제]
[https://velog.io/@yeonjin1357/GitHub-Action-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%B4%EC%84%9C-%EC%A3%BC%EA%B8%B0%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-Python-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0 github에서 주기적으로 python 실행]

==Airtable==
[https://airtable.com Airtable] 협업 기준, 엑셀, DB, Power BI(시각화) 기능모음

* 특이사항
- n8n과 자동화 테이블과 연결성 좋음 (커넥터)
- 필터 옵션 등을 airtable에 선언해 놓고, 이를 바탕으로 사용
- AI 프롬프트를 이용하여, 테이블을 만들고, 기능 추가 가능

* 자동생성 예 - Energy monitoring (자동 샘플)

[[file:airtable_01.jpg|900px]]

* Automation tab (기능)

[[file:airtable_02.jpg|800px]]

* Interface (화면)

[[file:airtable_03.jpg|900px]]

* form 생성

[[file:airtable_04.jpg|900px]]

* 웹게시 - publish
publish까지 지원해서, 자기 화면을 스스로 볼 수 있음

==n8n 자동화==

[https://datapopcorn.notion.site/n8n AI 자동화 툴]관련 문서 참조

[[Category:AI]]

Ai tools

2025-09-09T07:29:55Z

Hschoi2: /* Napkin AI */

파일:Airtable 04.jpg

2025-09-09T07:28:49Z

Hschoi2:

파일:Airtable 03.jpg

2025-09-09T07:26:51Z

Hschoi2: interface

== 파일 설명 ==
interface

파일:Airtable 02.jpg

2025-09-09T07:23:10Z

Hschoi2: automation tab

== 파일 설명 ==
automation tab

파일:Airtable 01.jpg

2025-09-09T07:19:27Z

Hschoi2:

MCP 사용

2025-09-08T06:00:54Z

Hschoi2: /* OneDrive 요약 예 */

MCP 클라이언트는 여러개가 있다. perpelxity MCP, Claude MCP, AIEXE, cursor MCP 등

클로드 MCP를 활용하는 것에 대한 내용

=MCP 사용 예=
[https://www.youtube.com/watch?v=Ug1w8Lr4Sy8&t=195s&ab_channel=tilnote-AI%2C%ED%85%8C%ED%81%AC MCP 유튜브 참고]

* 주의 사항
MCP가 추가 될 경우, claude desktop 다시 loading 과정 주의

==MCP 종류==
* 특정 app의 MCP를 선언해서 사용하는 방법
- 설치된 프로그램의 경우, claude mcp 지원되는지 검색해서 추가

* 자신이 만든 MCP를 사용하는 방법
- 자동 생성 툴 등을 이용해서 직접 만들어서 AI가 동작하도록 하는 방법

===MCP 선언에서 사용===
* 사용할 MCP 선택

해당 사이트에서 mcpServers 부분 복사, 붙여 넣기

<pre>
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/username/Desktop",
"/path/to/other/allowed/dir"
]
}
</pre>

* 해당 부분 화면

[[파일: cladue_desktop_mcp1.jpg |600px]]

# claude 설정 파일에 붙여 넣기: '''claude_desktop_config.json'''', 위치: C:\Users\[사용자이름]\AppData\Roaming\Claude
notepad editor에서 작업

추가로 붙여 넣기
<pre>
{
"mcpServers": {
"blender": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-mcp"
]
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"D:\Claude.AI\test",
]
}

}
}
</pre>

* claude desktop 재기동 시키기 - powershell

* 프로세스 확인

[[파일: cladue_desktop_process1.jpg| 600px]]

* 프로세스 죽이기: stop-process -name claude

[[파일: cladue_desktop_process2.jpg| 600px]]

===자신의 MCP서버 만들기===
[https://youtu.be/z9BhT5OSoqw?si=dwV1CDp7JhJsOE49 커서로 MCP서버 만들기]

[https://www.youtube.com/watch?v=H8Dl3ljKe00&ab_channel=%EC%BD%94%EB%93%9C%EA%B9%8E%EB%8A%94%EB%85%B8%EC%9D%B8 MCP만들기 한글설명]

* 방법
[[file:claude_mcp_01.jpg| 700px]]

==== 요약====
node.js 는 javascript로 실행 파일을 동작 시킨다. 즉, node가 java virtual machine과 같은 역할

특히, python 코드도 subclass로 동작 시킬 수 있고, OS shell(winodws포함) 명령어도 직접 구동 시킬 수 있음.

따라서,
# node.js로 구동 시킬 모듈(프로그램) 만들고
# 이것을 AI, MCP로 등록 시켜서
# AI 동작에서 local에서 자유롭게 실행 시킬 수 있음

* 참고
# node.js는 java환경을 통하여 제어 하는 것
# MCP도 java 설계철학을 따름
# 따라서, MCP 등록은 java의 자료형인 JSON 형태를 따른다.
# 파이썬의 경우, node 내부 처리를 위해 subclass 표시를 해줘야 한다.
# 디렉토리 표시의 경우, java 기본은 슬래쉬 한 개(/)이나, Windows 경우 쌍슬래쉬 (//) 표시로 바꿔 주어야 함

* 도식화

<<AI>> -- MCP(등록) --- <<node.js>> --- java, Python, Shell

즉, AI는 node.js랑만 통신한다.(프로토콜)
node.js 역할을 MCP 서버라고 하는데, node.js외에 다른 것으로 대체 될 수 있고, 복수로 사용될 수 있기 때문에 '''mcp 서버'''라는 용어를 사용하는 것 같음 (특히, AI가 MCP를 호출 할 때, 마치 서버 호출과 같은 형태를 사용하기 때문에 서버라는 용어를 사용하는 듯)

아래는 유튜브 요약임

====1. 소스코드 찾기====
# github mcp 이동
# Repositories 메뉴 이동
# Servers 항목 이동
# Code 클릭, download zip (모두 다운로드)

[[file:claude_mcp_02.jpg| 700px|700px|link=https://github.com/modelcontextprotocol/servers]]

* 압축 파일 중 '''src''' 폴더에 소스코드가 있음
[[file:claude_mcp_03.jpg| 700px]]

[https://github.com/modelcontextprotocol 깃허브 MCP 모음]

====2. AI에게 학습 시키기====
* 선택한 소스코드로 AI에게 학습시키기

선택한 소스코드 (File System 관련)
[[file:claude_mcp_04.jpg| 700px]]

* AI에게 학습 시키기
선택한 소스코드를 그대로 붙여넣기 하고, '''공부하라고 지시'''

[[file:claude_mcp_05.jpg| 700px]]
* 스스로 코드 내용을 분석

====3. 서버 제작 및 등록====
* 여기서 서버는 MCP를 말한다. (특정한 동작을 하는 도구), javascript(node.js), 파이썬 사용

=====제작=====
* MCP 서버 제작 (Javascipt와 같은 실행 파일 만듬)
학습된 mcp(표준)으로 새로운 기능으로 만들기

기술되어야 하는 내용
# 의도 - 새로운 서버를 만들거야
# 이름 - 서버 이름은 xxx이야 (호출명)
# 역할 - 어떤 일을 하게 만들어 달라는 것
# 재료 - INPUT 에 대한 설명, 문자열 1, 2 (문자열 1이 문자열2에 몇개가 들어 가는지)
# 응답 - OUTPUT 에 대한 설명 (답변 형식)
# 부가설명 - 앞서서 공부한 프로젝트와 꼭딺은 모습으로 만들어줘. 어떻게 만드는지 알려줌 (앞은 예시)

[[file:claude_mcp_06.jpg| 700px]]

* AI가 파일 생성해줌 (다운로드 및 사용)
[[file:claude_mcp_07.jpg| 500px]]

=====등록=====

* 사용할 수 있는 상태로 만들기 (예, 자바스크립트)
node.js 에서 node.js 풀글매 다운로드 설치

[[file:node_js_01.jpg| 500px]]

* 명령어로 빌드 해줌
npm i && npm run build

[[file:claude_mcp_08.jpg| 500px]]

* DIST 폴더에 실행가능한 형태로 생성됨

[[file:claude_mcp_09.jpg| 700px]]

폴더 내 실행 파일 위치를 MCP로 등록해야됨.

* MCP 이용 AI - 클로드 데스크탑
클로드 데스크 탑에서 설정 파일에 등록하기

[[file:claude_mcp_10.jpg| 600px]]

* 설정파일에서 전체 경로 등록하기 (프로그램 위치를 알려줌)

[[file:claude_mcp_11.jpg| 800px]]

* 클로드 데스크탑 (재실행 후) 등록 사용 가능(망치 아이콘)

[[file:claude_mcp_12.jpg| 500px]]

* 프롬프트 사용시, MCP사용 허용 다이얼로그 창 뜸

[[file:claude_mcp_13.jpg| 500px]]

=OneDrive 요약 예=
OneDrive 폴더를 모니터링하고 새 파일의 내용을 요약하여 다시 OneDrive에 업로드하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 만들어드리겠습니다.OneDrive 파일 요약 MCP 서버를 만들어드렸습니다. 이제 package.json과 설치 가이드도 만들어드리겠습니다.OneDrive 파일 요약 MCP 서버를 완성했습니다!

== 주요 기능:==

#. **폴더 모니터링**: 지정된 OneDrive 폴더를 실시간으로 모니터링
#. **자동 요약**: 새 파일이 감지되면 자동으로 내용 요약
#. **요약 파일 생성**: 요약된 내용을 새 파일로 OneDrive에 업로드
#. **다양한 파일 형식 지원**: 텍스트, JSON, CSV 등

== 제공된 도구들:==

* `setup_onedrive_auth`: Microsoft Graph API 토큰 설정
* `start_folder_monitoring`: 폴더 모니터링 시작
* `stop_folder_monitoring`: 모니터링 중지
* `list_monitored_folders`: 모니터링 중인 폴더 목록
* `summarize_file`: 수동 파일 요약

== 설정 단계:==

#. **패키지 설치**: `npm install` 실행
#. **Azure 앱 등록**: Microsoft Graph API 권한 설정
#. **액세스 토큰 획득**: Graph Explorer 또는 OAuth 플로우 사용
#. **MCP 서버 시작**: Claude에서 연동하여 사용

현재 구현은 기본적인 텍스트 요약을 제공하며, 필요에 따라 OpenAI API나 다른 AI 서비스를 통합하여 더 정교한 요약 기능을 추가할 수 있습니다.

[[category: AI]]

MCP 사용

2025-09-08T05:59:50Z

Hschoi2:

MCP 클라이언트는 여러개가 있다. perpelxity MCP, Claude MCP, AIEXE, cursor MCP 등

클로드 MCP를 활용하는 것에 대한 내용

=MCP 사용 예=
[https://www.youtube.com/watch?v=Ug1w8Lr4Sy8&t=195s&ab_channel=tilnote-AI%2C%ED%85%8C%ED%81%AC MCP 유튜브 참고]

* 주의 사항
MCP가 추가 될 경우, claude desktop 다시 loading 과정 주의

==MCP 종류==
* 특정 app의 MCP를 선언해서 사용하는 방법
- 설치된 프로그램의 경우, claude mcp 지원되는지 검색해서 추가

* 자신이 만든 MCP를 사용하는 방법
- 자동 생성 툴 등을 이용해서 직접 만들어서 AI가 동작하도록 하는 방법

===MCP 선언에서 사용===
* 사용할 MCP 선택

해당 사이트에서 mcpServers 부분 복사, 붙여 넣기

<pre>
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/username/Desktop",
"/path/to/other/allowed/dir"
]
}
</pre>

* 해당 부분 화면

[[파일: cladue_desktop_mcp1.jpg |600px]]

# claude 설정 파일에 붙여 넣기: '''claude_desktop_config.json'''', 위치: C:\Users\[사용자이름]\AppData\Roaming\Claude
notepad editor에서 작업

추가로 붙여 넣기
<pre>
{
"mcpServers": {
"blender": {
"command": "uvx",
"args": [
"blender-mcp"
]
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"D:\Claude.AI\test",
]
}

}
}
</pre>

* claude desktop 재기동 시키기 - powershell

* 프로세스 확인

[[파일: cladue_desktop_process1.jpg| 600px]]

* 프로세스 죽이기: stop-process -name claude

[[파일: cladue_desktop_process2.jpg| 600px]]

===자신의 MCP서버 만들기===
[https://youtu.be/z9BhT5OSoqw?si=dwV1CDp7JhJsOE49 커서로 MCP서버 만들기]

[https://www.youtube.com/watch?v=H8Dl3ljKe00&ab_channel=%EC%BD%94%EB%93%9C%EA%B9%8E%EB%8A%94%EB%85%B8%EC%9D%B8 MCP만들기 한글설명]

* 방법
[[file:claude_mcp_01.jpg| 700px]]

==== 요약====
node.js 는 javascript로 실행 파일을 동작 시킨다. 즉, node가 java virtual machine과 같은 역할

특히, python 코드도 subclass로 동작 시킬 수 있고, OS shell(winodws포함) 명령어도 직접 구동 시킬 수 있음.

따라서,
# node.js로 구동 시킬 모듈(프로그램) 만들고
# 이것을 AI, MCP로 등록 시켜서
# AI 동작에서 local에서 자유롭게 실행 시킬 수 있음

* 참고
# node.js는 java환경을 통하여 제어 하는 것
# MCP도 java 설계철학을 따름
# 따라서, MCP 등록은 java의 자료형인 JSON 형태를 따른다.
# 파이썬의 경우, node 내부 처리를 위해 subclass 표시를 해줘야 한다.
# 디렉토리 표시의 경우, java 기본은 슬래쉬 한 개(/)이나, Windows 경우 쌍슬래쉬 (//) 표시로 바꿔 주어야 함

* 도식화

<<AI>> -- MCP(등록) --- <<node.js>> --- java, Python, Shell

즉, AI는 node.js랑만 통신한다.(프로토콜)
node.js 역할을 MCP 서버라고 하는데, node.js외에 다른 것으로 대체 될 수 있고, 복수로 사용될 수 있기 때문에 '''mcp 서버'''라는 용어를 사용하는 것 같음 (특히, AI가 MCP를 호출 할 때, 마치 서버 호출과 같은 형태를 사용하기 때문에 서버라는 용어를 사용하는 듯)

아래는 유튜브 요약임

====1. 소스코드 찾기====
# github mcp 이동
# Repositories 메뉴 이동
# Servers 항목 이동
# Code 클릭, download zip (모두 다운로드)

[[file:claude_mcp_02.jpg| 700px|700px|link=https://github.com/modelcontextprotocol/servers]]

* 압축 파일 중 '''src''' 폴더에 소스코드가 있음
[[file:claude_mcp_03.jpg| 700px]]

[https://github.com/modelcontextprotocol 깃허브 MCP 모음]

====2. AI에게 학습 시키기====
* 선택한 소스코드로 AI에게 학습시키기

선택한 소스코드 (File System 관련)
[[file:claude_mcp_04.jpg| 700px]]

* AI에게 학습 시키기
선택한 소스코드를 그대로 붙여넣기 하고, '''공부하라고 지시'''

[[file:claude_mcp_05.jpg| 700px]]
* 스스로 코드 내용을 분석

====3. 서버 제작 및 등록====
* 여기서 서버는 MCP를 말한다. (특정한 동작을 하는 도구), javascript(node.js), 파이썬 사용

=====제작=====
* MCP 서버 제작 (Javascipt와 같은 실행 파일 만듬)
학습된 mcp(표준)으로 새로운 기능으로 만들기

기술되어야 하는 내용
# 의도 - 새로운 서버를 만들거야
# 이름 - 서버 이름은 xxx이야 (호출명)
# 역할 - 어떤 일을 하게 만들어 달라는 것
# 재료 - INPUT 에 대한 설명, 문자열 1, 2 (문자열 1이 문자열2에 몇개가 들어 가는지)
# 응답 - OUTPUT 에 대한 설명 (답변 형식)
# 부가설명 - 앞서서 공부한 프로젝트와 꼭딺은 모습으로 만들어줘. 어떻게 만드는지 알려줌 (앞은 예시)

[[file:claude_mcp_06.jpg| 700px]]

* AI가 파일 생성해줌 (다운로드 및 사용)
[[file:claude_mcp_07.jpg| 500px]]

=====등록=====

* 사용할 수 있는 상태로 만들기 (예, 자바스크립트)
node.js 에서 node.js 풀글매 다운로드 설치

[[file:node_js_01.jpg| 500px]]

* 명령어로 빌드 해줌
npm i && npm run build

[[file:claude_mcp_08.jpg| 500px]]

* DIST 폴더에 실행가능한 형태로 생성됨

[[file:claude_mcp_09.jpg| 700px]]

폴더 내 실행 파일 위치를 MCP로 등록해야됨.

* MCP 이용 AI - 클로드 데스크탑
클로드 데스크 탑에서 설정 파일에 등록하기

[[file:claude_mcp_10.jpg| 600px]]

* 설정파일에서 전체 경로 등록하기 (프로그램 위치를 알려줌)

[[file:claude_mcp_11.jpg| 800px]]

* 클로드 데스크탑 (재실행 후) 등록 사용 가능(망치 아이콘)

[[file:claude_mcp_12.jpg| 500px]]

* 프롬프트 사용시, MCP사용 허용 다이얼로그 창 뜸

[[file:claude_mcp_13.jpg| 500px]]

=OneDrive 요약 예=
OneDrive 폴더를 모니터링하고 새 파일의 내용을 요약하여 다시 OneDrive에 업로드하는 MCP(Model Context Protocol) 서버를 만들어드리겠습니다.OneDrive 파일 요약 MCP 서버를 만들어드렸습니다. 이제 package.json과 설치 가이드도 만들어드리겠습니다.OneDrive 파일 요약 MCP 서버를 완성했습니다!

== 주요 기능:==

1. **폴더 모니터링**: 지정된 OneDrive 폴더를 실시간으로 모니터링
2. **자동 요약**: 새 파일이 감지되면 자동으로 내용 요약
3. **요약 파일 생성**: 요약된 내용을 새 파일로 OneDrive에 업로드
4. **다양한 파일 형식 지원**: 텍스트, JSON, CSV 등

== 제공된 도구들:==

- `setup_onedrive_auth`: Microsoft Graph API 토큰 설정
- `start_folder_monitoring`: 폴더 모니터링 시작
- `stop_folder_monitoring`: 모니터링 중지
- `list_monitored_folders`: 모니터링 중인 폴더 목록
- `summarize_file`: 수동 파일 요약

== 설정 단계:==

1. **패키지 설치**: `npm install` 실행
2. **Azure 앱 등록**: Microsoft Graph API 권한 설정
3. **액세스 토큰 획득**: Graph Explorer 또는 OAuth 플로우 사용
4. **MCP 서버 시작**: Claude에서 연동하여 사용

현재 구현은 기본적인 텍스트 요약을 제공하며, 필요에 따라 OpenAI API나 다른 AI 서비스를 통합하여 더 정교한 요약 기능을 추가할 수 있습니다.

[[category: AI]]

Cloud scada

2025-08-18T08:32:40Z

Hschoi2: /* 가정 */

본 문서는 Enable이 독자적으로 확대해 나가기 위한 추가적인 하위 솔루션을 위한 검토에 대한 내용이다.

=인에이블 플랫폼 독립 성과=
인에이블 플랫폼은 고객 정보 분석을 통한 설비 및 기타 신재생에너지 가이드를 위한 정보 제공이 목표이다.

하지만, 독립 솔루션으로 다음의 문제점을 가지고 있다.
# 파워플래너 정보만 확보하고, 인에이블 구독 효과(직접 매출)로 연계가 없다.
# 기기나 SCADA 고객을 제공만 하고, 직접 비용 발생이 어렵다.
# 자사 SPG가 도입된다고 해도, 인에이블 플랫폼 자체의 성과로 분류하기 어렵다.
# 일정 규모 이상의 고객사에서는 기타 고가의 환경을 제한 할 수 있어서, 소규모 고객사에게는 적절한 솔루션이 없다.

=클라우드 스카다(가칭)=
Cloud Scada(가칭)은 자사가 보유한 기존의 솔루션이 아닌, 소규모, 즉시 적용 가능한 솔루션의 제공을 목표로 한다.

* 최소한의 중요 포인트에 대한 모니터링
* 데이터 수명 관리 (온프레미스, local)
* 중앙(서버)는 수명과 정보 접근 Key만을 보유한다. (Enable 플랫폼)
* 기타 IoT에서 overhead 부분을 제거하고, 원래 데이터에만 집중할 수 있는 architecture에 집중한다.

* Smart Home/Factory(가칭)
소규모 사업장에서 주요 설비에 대한 모니터링을 인에이블을 통해서'''통일성''' 있게 제공한다.

인에이블 플랫폼에서 직접 access하는 것은 아니고, 다른 네트워크와 다른 접근방법을 사용한다. (하지만 사용자는 인에이블 플랫폼안이라고 느낌)

=비교 검토 기술사항=
소규모 데이터 취합 관리는 새롭게 등장한 IoT 프레임워크를 기준으로 검토한다.

하지만, 해당 프레임워크는 개발 목적에 따라 성격이 크게 차이가 있고, 참여 중인 기업체의 역할이 다르므로, 이에 대한 기준과 인에이블 목적에 적절한 프레임워크를 선택하기 어렵다.

따라서, 임의로 운영 환경을 가정하고, 해당 환경이 인에이블과 적합하지 않는 경우는 배제하는 형식으로 접근하기로 한다.

==IoT 기술 사항==
다음은 [https://www.tta.or.kr/data/handbook/index.html 정보통신기술협회(TTA) IoT관련 표준]이다.

[[file: cloud_scada_01.jpg|900px]]

* IoT 구분에 따른 Cloud Scada 구성
{| class="wikitable"
|+ IoT 구분과 시스템
|-
! 디바이스 !! 무선 네트워크 !! 플랫폼 || 서비스 || 분류
|-
| 온도조절기 ||LTE-Advanced || 플랫폼(all) || 홈 || 샘플
|-
| PQ Meter || Wi-Fi || 데이터 전송 || 에너지 || Enable
|}

==LS Smart LV==

LS의 smart LV (MV) 구성도
[https://www.ls-electric.com/ko/product/category/AAA001002 Smart LMV 설명] 참조

[[file:LV_sys_1000.jpg| 900px]]

===가전/산업 요구사항 차이===
* 가전
# matter, MQTT 등
# 쉬운 연결과 point 제어 기준
# M2H 관점 (G/W 성격)

* 산업
# OPC UA
# 안정된 연결과 신뢰성 있는 데이터
# M2M 개별 영향 고려 (MESH 네트워크)

* 단순화
목표 : ENABLE의 sub system이고, 상업용 SCADA 연계 목적 아님

제거 부분:
# real time data
# 고 신뢰도 요구
# direct M2M 제거

주요 부분:
# 쉬운 연결 및 device 선언
# 경량 시스템
# 핵심 데이터만 취득 보관
# 신뢰할 수 있는 네트워크에서만 동작 (보안 요소 직접 구현 제거) 단, 최소 사항은 적용할 것

=샘플=

==Mitter와 MQTT 비교==
* [https://put-idea.tistory.com/42?category=1010122 파이썬 MQTT]
* [https://intotherealworld.tistory.com/80 LG ThinQ MQTT]
* [https://docs.damda.lge.com/quick-start/connect-with-thinq ThinQ 3rd Party]
페이스북, AWS (알렉스?)

* Mitter
애플, 삼성

* 둘의 차이
Mitter는 어떤 언어를 사용한다는 것만 제시

MQTT는 전송/ 택배 방식 정의

==데이터 관리==
데이터는 휘발성이다.

데이터는 자체 보관이다. 외부(서버)로 전송은 없다.

백업 기능은 자체적인 판단으로 할 수 있게 한다.

일정 기간과 대상에 대한 프로파일은 서버에서 관리한다.

(나중에 진단시스템에 제공 및 기타 활용)

* 스트림 (계속 전송) 허용
- 별도 저장하지 않는다.
- 모니터링 프로그램(앱)에서 저장 여부를 결정한다. (디비아스, home의 부담 감소)

==데이터 접근==
# VPN에 접근자 네트워크 범위(scope)
# 장비 네트워크 범위(scope) 둘 것
# 지역, 장비 종류에 대한 구분 요소 검토 (scope로 아니면 다른 필드 부여?)
# Home(현장 gateway)은 VPN에 있고, device는 하위 네트워크
# Device 직접 access를 제공하나?

=현장=
사업개발을 위하여, 현장 상황을 가정하고, 업무 프로세스를 세운다.

==가정==
# 현장의 소규모 구성
# 개인이 단독 구매하여 설치 할 수 있다. (단, 신규/추가/변경의 경우 Smart LMV를 사용)
# 가상 배전운영 망 (Virtual Trans/Distribution operation network)에서만 운영된다.

* 가상 배전망 운영 이유
설비 데이터의 보안 등급을 높이기 위함. (보통 office 망과 Operation 망은 분리)

배전 운영망은 authorized 접근만 허용한다.

기본 보안은 VPN기술로 한정하고, 내부적인 추가 보안 요소(authentication)도 사용

* 개념적 구분 요소 필요
Smart LMV는 실시간성과 산업용 정밀성에 기준을 두고 있으나, Matter의 접근은 용이성, 환경적 요소에 초점을 두고 있다.
따라서, SCADA의 경우 Smart LMV를 따르고, (PLC 통신등 사용), EMS의 경우, 계측을 중심으로 하므로 matter로 접근해도 무방하다.

* 시스템 전이 사항
Matter 환경 EMS --> SCADA (생산 제어) --> 통합 FEMS

* Matter와 PLC의 비교

'''Matter와 PLC 비교표'''

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| 목적/용도
| 스마트 홈/빌딩 기기 상호 운용성
| 산업 자동화 제어
|-
| 대상 환경
| 가정, 상업 빌딩
| 공장, 플랜트, 산업 현장
|-
| 주요 기기
| 조명, 온도조절기, 도어락, 센서
| 모터, 밸브, 컨베이어, 로봇
|}

=== 네트워크 및 통신 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''통신 방식'''
| Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반)
| RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP
|-
| '''네트워크 토폴로지'''
| Mesh, Star (무선 중심)
| Bus, Ring, Star (유선 중심)
|-
| '''통신 거리'''
| Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m
| RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m
|-
| '''노드 수'''
| 수십~수백 개
| 수십~수천 개
|-
| '''대역폭'''
| Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps
| Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps
|}

=== 성능 및 실시간성 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''통신 방식'''
| Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반)
| RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP
|-
| '''네트워크 토폴로지'''
| Mesh, Star (무선 중심)
| Bus, Ring, Star (유선 중심)
|-
| '''통신 거리'''
| Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m
| RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m
|-
| '''노드 수'''
| 수십~수백 개
| 수십~수천 개
|-
| '''대역폭'''
| Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps
| Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps
|}

=== 보안 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''보안 표준'''
| Matter 보안 모델
| IEC 62443 (산업 사이버 보안)
|-
| '''인증 방식'''
| 인증서 기반, 로컬 우선
| 물리적 격리, VPN, 방화벽
|-
| '''암호화'''
| TLS 1.3, AES
| 제조사별 독자 방식
|-
| '''접근 제어'''
| 사용자 편의성 중심
| 역할 기반, 엄격한 권한 관리
|}

=== 개발 및 운영 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''보안 표준'''
| Matter 보안 모델
| IEC 62443 (산업 사이버 보안)
|-
| '''인증 방식'''
| 인증서 기반, 로컬 우선
| 물리적 격리, VPN, 방화벽
|-
| '''암호화'''
| TLS 1.3, AES
| 제조사별 독자 방식
|-
| '''접근 제어'''
| 사용자 편의성 중심
| 역할 기반, 엄격한 권한 관리
|}

=== 환경 및 내구성 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''동작 온도'''
| 0~40℃ (일반 환경)
| -40~70℃ (산업 환경)
|-
| '''보호 등급'''
| IP20~IP44
| IP65~IP67
|-
| '''진동/충격'''
| 일반 가전 수준
| 산업용 내구성
|-
| '''EMI/EMC'''
| FCC Part 15 (민간용)
| IEC 61000 (산업용)
|-
| '''수명'''
| 5~10년
| 15~20년
|}

=== 확장성 및 유지보수 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''확장 방식'''
| 무선 추가, 플러그앤플레이
| 모듈 추가, 프로그래밍 필요
|-
| '''원격 관리'''
| 스마트폰 앱, 웹 인터페이스
| 전용 소프트웨어, VPN
|-
| '''진단 기능'''
| 기본적 상태 모니터링
| 상세한 진단, 로깅
|-
| '''업데이트'''
| OTA (무선) 업데이트
| 현장 방문, USB/이더넷
|}

=== 비용 구조 ===

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| '''초기 비용'''
| 낮음
| 높음
|-
| '''운영 비용'''
| 낮음
| 중간
|-
| '''유지보수 비용'''
| 낮음
| 높음 (전문 인력)
|-
| '''확장 비용'''
| 낮음
| 높음
|}

=== 융합 가능성 ===

{| class="wikitable"
|-
! 시나리오
! Matter 역할
! PLC 역할
! 연계 방법
|-
| '''스마트 팩토리'''
| 환경 모니터링, 사용자 인터페이스
| 핵심 생산 제어
| Gateway/Bridge
|-
| '''빌딩 자동화'''
| 편의 시설 제어
| 핵심 설비 제어
| BACnet/Modbus 연계
|-
| '''에너지 관리'''
| 사용자 대시보드
| 전력 제어
| 데이터 공유
|-
| '''예측 정비'''
| 데이터 수집, AI 분석
| 실시간 제어 유지
| Edge Computing
|}

=== 결론 ===

- '''Matter''': 사용자 편의성, 상호 운용성, 비용 효율성
- '''PLC''': 안전성, 실시간성, 산업 신뢰성
- '''융합''': 각각의 장점을 살린 하이브리드 시스템 구축 가능

==현장 구분==
* 중요
구현 용이성을 위하여 다음과 같은 단계를 따른다.

* 구현 순서 및 방식
# 기존에 개발된 Smart LV를 그대로 사용한다. [ESP P2P Network + Smart LV]
# Smart Assistant OS 운영환경
# Device의 CSA 지원

* 주의 사항
CSA는 다른 제품과의 호환성을 위한 것이다. 따라서, 본 프로젝트에서는 다른(타사) 제품과의 호환은 고려하지 않아도 된다.
단, Smart LV/MV 수직 제품군의 확장성에만 주의 한다. (Wifi, bt, ZigBee)

===신규 설치===
신규 설치라 함은 배전반, 분전반 등을 설치하는 경우이다.

이미 통신 기능이 있는 Smart LV/MV를 사용한다.

단, 상위단 서버와 데이터는 휘발성 있는 ESP 것을 사용한다.

===기존 설치===
전력 분배 기능은 그대로 사용하고, 모니터링 하는 것만 추가하는 경우

전력기기(MCB, ACB)등에 부가적으로 측적하는 요소만 추가하여 사용한다.

Cloud scada

2025-08-18T08:29:01Z

Hschoi2: /* 가정 */

본 문서는 Enable이 독자적으로 확대해 나가기 위한 추가적인 하위 솔루션을 위한 검토에 대한 내용이다.

=인에이블 플랫폼 독립 성과=
인에이블 플랫폼은 고객 정보 분석을 통한 설비 및 기타 신재생에너지 가이드를 위한 정보 제공이 목표이다.

하지만, 독립 솔루션으로 다음의 문제점을 가지고 있다.
# 파워플래너 정보만 확보하고, 인에이블 구독 효과(직접 매출)로 연계가 없다.
# 기기나 SCADA 고객을 제공만 하고, 직접 비용 발생이 어렵다.
# 자사 SPG가 도입된다고 해도, 인에이블 플랫폼 자체의 성과로 분류하기 어렵다.
# 일정 규모 이상의 고객사에서는 기타 고가의 환경을 제한 할 수 있어서, 소규모 고객사에게는 적절한 솔루션이 없다.

=클라우드 스카다(가칭)=
Cloud Scada(가칭)은 자사가 보유한 기존의 솔루션이 아닌, 소규모, 즉시 적용 가능한 솔루션의 제공을 목표로 한다.

* 최소한의 중요 포인트에 대한 모니터링
* 데이터 수명 관리 (온프레미스, local)
* 중앙(서버)는 수명과 정보 접근 Key만을 보유한다. (Enable 플랫폼)
* 기타 IoT에서 overhead 부분을 제거하고, 원래 데이터에만 집중할 수 있는 architecture에 집중한다.

* Smart Home/Factory(가칭)
소규모 사업장에서 주요 설비에 대한 모니터링을 인에이블을 통해서'''통일성''' 있게 제공한다.

인에이블 플랫폼에서 직접 access하는 것은 아니고, 다른 네트워크와 다른 접근방법을 사용한다. (하지만 사용자는 인에이블 플랫폼안이라고 느낌)

=비교 검토 기술사항=
소규모 데이터 취합 관리는 새롭게 등장한 IoT 프레임워크를 기준으로 검토한다.

하지만, 해당 프레임워크는 개발 목적에 따라 성격이 크게 차이가 있고, 참여 중인 기업체의 역할이 다르므로, 이에 대한 기준과 인에이블 목적에 적절한 프레임워크를 선택하기 어렵다.

따라서, 임의로 운영 환경을 가정하고, 해당 환경이 인에이블과 적합하지 않는 경우는 배제하는 형식으로 접근하기로 한다.

==IoT 기술 사항==
다음은 [https://www.tta.or.kr/data/handbook/index.html 정보통신기술협회(TTA) IoT관련 표준]이다.

[[file: cloud_scada_01.jpg|900px]]

* IoT 구분에 따른 Cloud Scada 구성
{| class="wikitable"
|+ IoT 구분과 시스템
|-
! 디바이스 !! 무선 네트워크 !! 플랫폼 || 서비스 || 분류
|-
| 온도조절기 ||LTE-Advanced || 플랫폼(all) || 홈 || 샘플
|-
| PQ Meter || Wi-Fi || 데이터 전송 || 에너지 || Enable
|}

==LS Smart LV==

LS의 smart LV (MV) 구성도
[https://www.ls-electric.com/ko/product/category/AAA001002 Smart LMV 설명] 참조

[[file:LV_sys_1000.jpg| 900px]]

===가전/산업 요구사항 차이===
* 가전
# matter, MQTT 등
# 쉬운 연결과 point 제어 기준
# M2H 관점 (G/W 성격)

* 산업
# OPC UA
# 안정된 연결과 신뢰성 있는 데이터
# M2M 개별 영향 고려 (MESH 네트워크)

* 단순화
목표 : ENABLE의 sub system이고, 상업용 SCADA 연계 목적 아님

제거 부분:
# real time data
# 고 신뢰도 요구
# direct M2M 제거

주요 부분:
# 쉬운 연결 및 device 선언
# 경량 시스템
# 핵심 데이터만 취득 보관
# 신뢰할 수 있는 네트워크에서만 동작 (보안 요소 직접 구현 제거) 단, 최소 사항은 적용할 것

=샘플=

==Mitter와 MQTT 비교==
* [https://put-idea.tistory.com/42?category=1010122 파이썬 MQTT]
* [https://intotherealworld.tistory.com/80 LG ThinQ MQTT]
* [https://docs.damda.lge.com/quick-start/connect-with-thinq ThinQ 3rd Party]
페이스북, AWS (알렉스?)

* Mitter
애플, 삼성

* 둘의 차이
Mitter는 어떤 언어를 사용한다는 것만 제시

MQTT는 전송/ 택배 방식 정의

==데이터 관리==
데이터는 휘발성이다.

데이터는 자체 보관이다. 외부(서버)로 전송은 없다.

백업 기능은 자체적인 판단으로 할 수 있게 한다.

일정 기간과 대상에 대한 프로파일은 서버에서 관리한다.

(나중에 진단시스템에 제공 및 기타 활용)

* 스트림 (계속 전송) 허용
- 별도 저장하지 않는다.
- 모니터링 프로그램(앱)에서 저장 여부를 결정한다. (디비아스, home의 부담 감소)

==데이터 접근==
# VPN에 접근자 네트워크 범위(scope)
# 장비 네트워크 범위(scope) 둘 것
# 지역, 장비 종류에 대한 구분 요소 검토 (scope로 아니면 다른 필드 부여?)
# Home(현장 gateway)은 VPN에 있고, device는 하위 네트워크
# Device 직접 access를 제공하나?

=현장=
사업개발을 위하여, 현장 상황을 가정하고, 업무 프로세스를 세운다.

==가정==
# 현장의 소규모 구성
# 개인이 단독 구매하여 설치 할 수 있다. (단, 신규/추가/변경의 경우 Smart LMV를 사용)
# 가상 배전운영 망 (Virtual Trans/Distribution operation network)에서만 운영된다.

* 가상 배전망 운영 이유
설비 데이터의 보안 등급을 높이기 위함. (보통 office 망과 Operation 망은 분리)

배전 운영망은 authorized 접근만 허용한다.

기본 보안은 VPN기술로 한정하고, 내부적인 추가 보안 요소(authentication)도 사용

* 개념적 구분 요소 필요
Smart LMV는 실시간성과 산업용 정밀성에 기준을 두고 있으나, Matter의 접근은 용이성, 환경적 요소에 초점을 두고 있다.
따라서, SCADA의 경우 Smart LMV를 따르고, (PLC 통신등 사용), EMS의 경우, 계측을 중심으로 하므로 matter로 접근해도 무방하다.

* 시스템 전이 사항
Matter 환경 EMS --> SCADA (생산 제어) --> 통합 FEMS

* Matter와 PLC의 비교

**Matter와 PLC 비교표**

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| 목적/용도
| 스마트 홈/빌딩 기기 상호 운용성
| 산업 자동화 제어
|-
| 대상 환경
| 가정, 상업 빌딩
| 공장, 플랜트, 산업 현장
|-
| 주요 기기
| 조명, 온도조절기, 도어락, 센서
| 모터, 밸브, 컨베이어, 로봇
|}

## 네트워크 및 통신

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **통신 방식**
| Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반)
| RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP
|-
| **네트워크 토폴로지**
| Mesh, Star (무선 중심)
| Bus, Ring, Star (유선 중심)
|-
| **통신 거리**
| Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m
| RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m
|-
| **노드 수**
| 수십~수백 개
| 수십~수천 개
|-
| **대역폭**
| Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps
| Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps
|}

## 성능 및 실시간성

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **통신 방식**
| Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반)
| RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP
|-
| **네트워크 토폴로지**
| Mesh, Star (무선 중심)
| Bus, Ring, Star (유선 중심)
|-
| **통신 거리**
| Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m
| RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m
|-
| **노드 수**
| 수십~수백 개
| 수십~수천 개
|-
| **대역폭**
| Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps
| Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps
|}

## 보안

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **보안 표준**
| Matter 보안 모델
| IEC 62443 (산업 사이버 보안)
|-
| **인증 방식**
| 인증서 기반, 로컬 우선
| 물리적 격리, VPN, 방화벽
|-
| **암호화**
| TLS 1.3, AES
| 제조사별 독자 방식
|-
| **접근 제어**
| 사용자 편의성 중심
| 역할 기반, 엄격한 권한 관리
|}

## 개발 및 운영

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **보안 표준**
| Matter 보안 모델
| IEC 62443 (산업 사이버 보안)
|-
| **인증 방식**
| 인증서 기반, 로컬 우선
| 물리적 격리, VPN, 방화벽
|-
| **암호화**
| TLS 1.3, AES
| 제조사별 독자 방식
|-
| **접근 제어**
| 사용자 편의성 중심
| 역할 기반, 엄격한 권한 관리
|}

## 환경 및 내구성

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **동작 온도**
| 0~40℃ (일반 환경)
| -40~70℃ (산업 환경)
|-
| **보호 등급**
| IP20~IP44
| IP65~IP67
|-
| **진동/충격**
| 일반 가전 수준
| 산업용 내구성
|-
| **EMI/EMC**
| FCC Part 15 (민간용)
| IEC 61000 (산업용)
|-
| **수명**
| 5~10년
| 15~20년
|}

## 확장성 및 유지보수

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **확장 방식**
| 무선 추가, 플러그앤플레이
| 모듈 추가, 프로그래밍 필요
|-
| **원격 관리**
| 스마트폰 앱, 웹 인터페이스
| 전용 소프트웨어, VPN
|-
| **진단 기능**
| 기본적 상태 모니터링
| 상세한 진단, 로깅
|-
| **업데이트**
| OTA (무선) 업데이트
| 현장 방문, USB/이더넷
|}

## 비용 구조

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **초기 비용**
| 낮음
| 높음
|-
| **운영 비용**
| 낮음
| 중간
|-
| **유지보수 비용**
| 낮음
| 높음 (전문 인력)
|-
| **확장 비용**
| 낮음
| 높음
|}
## 융합 가능성

{| class="wikitable"
|-
! 시나리오
! Matter 역할
! PLC 역할
! 연계 방법
|-
| **스마트 팩토리**
| 환경 모니터링, 사용자 인터페이스
| 핵심 생산 제어
| Gateway/Bridge
|-
| **빌딩 자동화**
| 편의 시설 제어
| 핵심 설비 제어
| BACnet/Modbus 연계
|-
| **에너지 관리**
| 사용자 대시보드
| 전력 제어
| 데이터 공유
|-
| **예측 정비**
| 데이터 수집, AI 분석
| 실시간 제어 유지
| Edge Computing
|}

## 결론

- **Matter**: 사용자 편의성, 상호 운용성, 비용 효율성
- **PLC**: 안전성, 실시간성, 산업 신뢰성
- **융합**: 각각의 장점을 살린 하이브리드 시스템 구축 가능

==현장 구분==
* 중요
구현 용이성을 위하여 다음과 같은 단계를 따른다.

* 구현 순서 및 방식
# 기존에 개발된 Smart LV를 그대로 사용한다. [ESP P2P Network + Smart LV]
# Smart Assistant OS 운영환경
# Device의 CSA 지원

* 주의 사항
CSA는 다른 제품과의 호환성을 위한 것이다. 따라서, 본 프로젝트에서는 다른(타사) 제품과의 호환은 고려하지 않아도 된다.
단, Smart LV/MV 수직 제품군의 확장성에만 주의 한다. (Wifi, bt, ZigBee)

===신규 설치===
신규 설치라 함은 배전반, 분전반 등을 설치하는 경우이다.

이미 통신 기능이 있는 Smart LV/MV를 사용한다.

단, 상위단 서버와 데이터는 휘발성 있는 ESP 것을 사용한다.

===기존 설치===
전력 분배 기능은 그대로 사용하고, 모니터링 하는 것만 추가하는 경우

전력기기(MCB, ACB)등에 부가적으로 측적하는 요소만 추가하여 사용한다.

Cloud scada

2025-08-18T08:27:43Z

Hschoi2: /* 가정 */

본 문서는 Enable이 독자적으로 확대해 나가기 위한 추가적인 하위 솔루션을 위한 검토에 대한 내용이다.

=인에이블 플랫폼 독립 성과=
인에이블 플랫폼은 고객 정보 분석을 통한 설비 및 기타 신재생에너지 가이드를 위한 정보 제공이 목표이다.

하지만, 독립 솔루션으로 다음의 문제점을 가지고 있다.
# 파워플래너 정보만 확보하고, 인에이블 구독 효과(직접 매출)로 연계가 없다.
# 기기나 SCADA 고객을 제공만 하고, 직접 비용 발생이 어렵다.
# 자사 SPG가 도입된다고 해도, 인에이블 플랫폼 자체의 성과로 분류하기 어렵다.
# 일정 규모 이상의 고객사에서는 기타 고가의 환경을 제한 할 수 있어서, 소규모 고객사에게는 적절한 솔루션이 없다.

=클라우드 스카다(가칭)=
Cloud Scada(가칭)은 자사가 보유한 기존의 솔루션이 아닌, 소규모, 즉시 적용 가능한 솔루션의 제공을 목표로 한다.

* 최소한의 중요 포인트에 대한 모니터링
* 데이터 수명 관리 (온프레미스, local)
* 중앙(서버)는 수명과 정보 접근 Key만을 보유한다. (Enable 플랫폼)
* 기타 IoT에서 overhead 부분을 제거하고, 원래 데이터에만 집중할 수 있는 architecture에 집중한다.

* Smart Home/Factory(가칭)
소규모 사업장에서 주요 설비에 대한 모니터링을 인에이블을 통해서'''통일성''' 있게 제공한다.

인에이블 플랫폼에서 직접 access하는 것은 아니고, 다른 네트워크와 다른 접근방법을 사용한다. (하지만 사용자는 인에이블 플랫폼안이라고 느낌)

=비교 검토 기술사항=
소규모 데이터 취합 관리는 새롭게 등장한 IoT 프레임워크를 기준으로 검토한다.

하지만, 해당 프레임워크는 개발 목적에 따라 성격이 크게 차이가 있고, 참여 중인 기업체의 역할이 다르므로, 이에 대한 기준과 인에이블 목적에 적절한 프레임워크를 선택하기 어렵다.

따라서, 임의로 운영 환경을 가정하고, 해당 환경이 인에이블과 적합하지 않는 경우는 배제하는 형식으로 접근하기로 한다.

==IoT 기술 사항==
다음은 [https://www.tta.or.kr/data/handbook/index.html 정보통신기술협회(TTA) IoT관련 표준]이다.

[[file: cloud_scada_01.jpg|900px]]

* IoT 구분에 따른 Cloud Scada 구성
{| class="wikitable"
|+ IoT 구분과 시스템
|-
! 디바이스 !! 무선 네트워크 !! 플랫폼 || 서비스 || 분류
|-
| 온도조절기 ||LTE-Advanced || 플랫폼(all) || 홈 || 샘플
|-
| PQ Meter || Wi-Fi || 데이터 전송 || 에너지 || Enable
|}

==LS Smart LV==

LS의 smart LV (MV) 구성도
[https://www.ls-electric.com/ko/product/category/AAA001002 Smart LMV 설명] 참조

[[file:LV_sys_1000.jpg| 900px]]

===가전/산업 요구사항 차이===
* 가전
# matter, MQTT 등
# 쉬운 연결과 point 제어 기준
# M2H 관점 (G/W 성격)

* 산업
# OPC UA
# 안정된 연결과 신뢰성 있는 데이터
# M2M 개별 영향 고려 (MESH 네트워크)

* 단순화
목표 : ENABLE의 sub system이고, 상업용 SCADA 연계 목적 아님

제거 부분:
# real time data
# 고 신뢰도 요구
# direct M2M 제거

주요 부분:
# 쉬운 연결 및 device 선언
# 경량 시스템
# 핵심 데이터만 취득 보관
# 신뢰할 수 있는 네트워크에서만 동작 (보안 요소 직접 구현 제거) 단, 최소 사항은 적용할 것

=샘플=

==Mitter와 MQTT 비교==
* [https://put-idea.tistory.com/42?category=1010122 파이썬 MQTT]
* [https://intotherealworld.tistory.com/80 LG ThinQ MQTT]
* [https://docs.damda.lge.com/quick-start/connect-with-thinq ThinQ 3rd Party]
페이스북, AWS (알렉스?)

* Mitter
애플, 삼성

* 둘의 차이
Mitter는 어떤 언어를 사용한다는 것만 제시

MQTT는 전송/ 택배 방식 정의

==데이터 관리==
데이터는 휘발성이다.

데이터는 자체 보관이다. 외부(서버)로 전송은 없다.

백업 기능은 자체적인 판단으로 할 수 있게 한다.

일정 기간과 대상에 대한 프로파일은 서버에서 관리한다.

(나중에 진단시스템에 제공 및 기타 활용)

* 스트림 (계속 전송) 허용
- 별도 저장하지 않는다.
- 모니터링 프로그램(앱)에서 저장 여부를 결정한다. (디비아스, home의 부담 감소)

==데이터 접근==
# VPN에 접근자 네트워크 범위(scope)
# 장비 네트워크 범위(scope) 둘 것
# 지역, 장비 종류에 대한 구분 요소 검토 (scope로 아니면 다른 필드 부여?)
# Home(현장 gateway)은 VPN에 있고, device는 하위 네트워크
# Device 직접 access를 제공하나?

=현장=
사업개발을 위하여, 현장 상황을 가정하고, 업무 프로세스를 세운다.

==가정==
# 현장의 소규모 구성
# 개인이 단독 구매하여 설치 할 수 있다. (단, 신규/추가/변경의 경우 Smart LMV를 사용)
# 가상 배전운영 망 (Virtual Trans/Distribution operation network)에서만 운영된다.

* 가상 배전망 운영 이유
설비 데이터의 보안 등급을 높이기 위함. (보통 office 망과 Operation 망은 분리)

배전 운영망은 authorized 접근만 허용한다.

기본 보안은 VPN기술로 한정하고, 내부적인 추가 보안 요소(authentication)도 사용

* 개념적 구분 요소 필요
Smart LMV는 실시간성과 산업용 정밀성에 기준을 두고 있으나, Matter의 접근은 용이성, 환경적 요소에 초점을 두고 있다.
따라서, SCADA의 경우 Smart LMV를 따르고, (PLC 통신등 사용), EMS의 경우, 계측을 중심으로 하므로 matter로 접근해도 무방하다.

* 시스템 전이 사항
Matter 환경 EMS --> SCADA (생산 제어) --> 통합 FEMS

* Matter와 PLC의 비교

**Matter와 PLC 비교표**

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| 목적/용도
| 스마트 홈/빌딩 기기 상호 운용성
| 산업 자동화 제어
|-
| 대상 환경
| 가정, 상업 빌딩
| 공장, 플랜트, 산업 현장
|-
| 주요 기기
| 조명, 온도조절기, 도어락, 센서
| 모터, 밸브, 컨베이어, 로봇
|}

## 네트워크 및 통신

| 구분 | Matter | PLC |
|------|--------|-----|
| **통신 방식** | Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반) | RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP |
| **네트워크 토폴로지** | Mesh, Star (무선 중심) | Bus, Ring, Star (유선 중심) |
| **통신 거리** | Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m | RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m |
| **노드 수** | 수십~수백 개 | 수십~수천 개 |
| **대역폭** | Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps | Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps |

## 성능 및 실시간성

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **통신 방식**
| Wi-Fi, Thread, Ethernet (IP 기반)
| RS485, CAN, Profibus, EtherNet/IP
|-
| **네트워크 토폴로지**
| Mesh, Star (무선 중심)
| Bus, Ring, Star (유선 중심)
|-
| **통신 거리**
| Wi-Fi: ~100m, Thread: ~30m
| RS485: ~1200m, 산업용 이더넷: ~100m
|-
| **노드 수**
| 수십~수백 개
| 수십~수천 개
|-
| **대역폭**
| Wi-Fi: ~1Gbps, Thread: 250kbps
| Modbus: ~115kbps, EtherNet/IP: ~1Gbps
|}

## 보안

| 구분 | Matter | PLC |
|------|--------|-----|
| **보안 표준** | Matter 보안 모델 | IEC 62443 (산업 사이버 보안) |
| **인증 방식** | 인증서 기반, 로컬 우선 | 물리적 격리, VPN, 방화벽 |
| **암호화** | TLS 1.3, AES | 제조사별 독자 방식 |
| **접근 제어** | 사용자 편의성 중심 | 역할 기반, 엄격한 권한 관리 |

## 개발 및 운영

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **보안 표준**
| Matter 보안 모델
| IEC 62443 (산업 사이버 보안)
|-
| **인증 방식**
| 인증서 기반, 로컬 우선
| 물리적 격리, VPN, 방화벽
|-
| **암호화**
| TLS 1.3, AES
| 제조사별 독자 방식
|-
| **접근 제어**
| 사용자 편의성 중심
| 역할 기반, 엄격한 권한 관리
|}

## 환경 및 내구성

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **동작 온도**
| 0~40℃ (일반 환경)
| -40~70℃ (산업 환경)
|-
| **보호 등급**
| IP20~IP44
| IP65~IP67
|-
| **진동/충격**
| 일반 가전 수준
| 산업용 내구성
|-
| **EMI/EMC**
| FCC Part 15 (민간용)
| IEC 61000 (산업용)
|-
| **수명**
| 5~10년
| 15~20년
|}

## 확장성 및 유지보수

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **확장 방식**
| 무선 추가, 플러그앤플레이
| 모듈 추가, 프로그래밍 필요
|-
| **원격 관리**
| 스마트폰 앱, 웹 인터페이스
| 전용 소프트웨어, VPN
|-
| **진단 기능**
| 기본적 상태 모니터링
| 상세한 진단, 로깅
|-
| **업데이트**
| OTA (무선) 업데이트
| 현장 방문, USB/이더넷
|}

## 비용 구조

{| class="wikitable"
|-
! 구분
! Matter
! PLC
|-
| **초기 비용**
| 낮음
| 높음
|-
| **운영 비용**
| 낮음
| 중간
|-
| **유지보수 비용**
| 낮음
| 높음 (전문 인력)
|-
| **확장 비용**
| 낮음
| 높음
|}
## 융합 가능성

{| class="wikitable"
|-
! 시나리오
! Matter 역할
! PLC 역할
! 연계 방법
|-
| **스마트 팩토리**
| 환경 모니터링, 사용자 인터페이스
| 핵심 생산 제어
| Gateway/Bridge
|-
| **빌딩 자동화**
| 편의 시설 제어
| 핵심 설비 제어
| BACnet/Modbus 연계
|-
| **에너지 관리**
| 사용자 대시보드
| 전력 제어
| 데이터 공유
|-
| **예측 정비**
| 데이터 수집, AI 분석
| 실시간 제어 유지
| Edge Computing
|}

## 결론

- **Matter**: 사용자 편의성, 상호 운용성, 비용 효율성
- **PLC**: 안전성, 실시간성, 산업 신뢰성
- **융합**: 각각의 장점을 살린 하이브리드 시스템 구축 가능

==현장 구분==
* 중요
구현 용이성을 위하여 다음과 같은 단계를 따른다.

* 구현 순서 및 방식
# 기존에 개발된 Smart LV를 그대로 사용한다. [ESP P2P Network + Smart LV]
# Smart Assistant OS 운영환경
# Device의 CSA 지원

* 주의 사항
CSA는 다른 제품과의 호환성을 위한 것이다. 따라서, 본 프로젝트에서는 다른(타사) 제품과의 호환은 고려하지 않아도 된다.
단, Smart LV/MV 수직 제품군의 확장성에만 주의 한다. (Wifi, bt, ZigBee)

===신규 설치===
신규 설치라 함은 배전반, 분전반 등을 설치하는 경우이다.

이미 통신 기능이 있는 Smart LV/MV를 사용한다.

단, 상위단 서버와 데이터는 휘발성 있는 ESP 것을 사용한다.

===기존 설치===
전력 분배 기능은 그대로 사용하고, 모니터링 하는 것만 추가하는 경우

전력기기(MCB, ACB)등에 부가적으로 측적하는 요소만 추가하여 사용한다.

FEnet 프로토콜 라이브러리

2025-08-18T07:51:12Z

Hschoi2: 새 문서: I-NET 단종과 더블어 해당 라이브러리 해석에 대한 내용이 있어서, 보존 차원으로 백업한다. [https://m.blog.naver.com/vagabond-k/222877084987 블로그내용] 백업 C#으로 만든 라이브러리임 =라이브러리= 설명 및 설치 C#, 닷넷 ==LS 프로토콜== Modbus RTU/ASCII/TCP 프로토콜, LS ELECTRIC(구 LS산전)의 Cnet, FEnet 프로토콜 등으로 장치와 통신하는 기능들을 구현했습니다. [https://github.com/Vag...

I-NET 단종과 더블어 해당 라이브러리 해석에 대한 내용이 있어서, 보존 차원으로 백업한다.

[https://m.blog.naver.com/vagabond-k/222877084987 블로그내용] 백업

C#으로 만든 라이브러리임

=라이브러리=
설명 및 설치 C#, 닷넷

==LS 프로토콜==

Modbus RTU/ASCII/TCP 프로토콜, LS ELECTRIC(구 LS산전)의 Cnet, FEnet 프로토콜 등으로 장치와 통신하는 기능들을 구현했습니다.

[https://github.com/Vagabond-K/VagabondK.Protocols?tab=readme-ov-file github관련 내용]

==LS산전 FEnet 라이브러리 NuGet 패키지 설치==
LS산전 FEnet 통신 기능이 들어있는 NuGet 패키지는 VagabondK.Protocols.LSElectric이다.

저번에 소개했던 Cnet 프로토콜 라이브러리도 마찬가지로 VagabondK.Protocols.LSElectric 패키지에 들어있다.

단, FEnet을 사용하기 위해서는 v1.1.0 이상의 패키지를 설치해야 한다.

[https://www.nuget.org/packages/VagabondK.Protocols.LSElectric/ 파일다운로드 위치]

FEnet은 일단 이더넷 기반 통신 프로토콜이다.

물론 시리얼 포트 기반 채널로도 통신이 가능하긴 하지만, 굳이 그렇게 시리얼 디바이스 서버(시리얼 to 이더넷 컨버터) 같은 환경을 꾸며가면서 시리얼 채널을 쓰게 될 일은 없을 것이라 판단된다.

따라서 TCP 또는 UDP 통신 채널을 제공하는 VagabondK.Protocols.Channels 패키지만 설치하면 될 것으로 생각된다.

===Visual Studio를 이용한 설치 방법은 지난 Cnet 프로토콜 라이브러리 소개 참고===

* [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.DeviceVariable.html DeviceVariable 구조체]
* [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.DeviceType.html DeviceType 열거형]
* [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.DataType.html DataType 열거형]

=FEnet 클라이언트 사용법=

본 라이브리에서 주로 사용하는 클래스는 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet.FEnetClient.html FEnetClient 클래스.]

일단 다음의 예제 코드를 보자.

<code>
using System;
using System.Linq;
using VagabondK.Protocols.Channels;
using VagabondK.Protocols.LSElectric;
using VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet;

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
FEnetClient client = new FEnetClient(new TcpChannel("127.0.0.1", 2004));

//변수 %MW100와 %MW200을 각각 읽어오기
foreach (var item in client.Read("%MW100", "%MW200"))
{
Console.WriteLine($"변수: {item.Key}, 값: {item.Value.WordValue}");
}

//변수 %MB200(%MW100)부터 바이트 10개를 연속으로 읽어오기
var bytes = client.Read(DeviceType.M, 200, 10).ToArray();
for (int i = 0; i < bytes.Length; i+=2)
{
Console.WriteLine($"변수: %MW{100 + i / 2}, 값: {BitConverter.ToInt16(bytes, i)}");
}

//변수 %MW102에 값 10을, %MW202에 값 20을 쓰기
client.Write(("%MW102", 10), ("%MW202", 20));

//변수 %MB600(%MW300)부터 연속으로 4개의 바이트 쓰기, 쓸 값은 각각 10, 0, 20, 0
client.Write(DeviceType.M, 600, 10, 0, 20, 0);
}
}
</code>

Cnet 프로토콜 라이브러리 소개 글의 예제와 동일한 결과를 나타내는 코드라고 볼 수 있다.

(물론, FEnet에는 모니터 기능이 없으므로 해당 기능은 열외)

[https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.Cnet.CnetClient.html CnetClient] 클래스 사용법과 거의 비슷하지만, [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet.FEnetClient.html FEnetClient]에서는 국번 매개변수가 사라졌다.

뭐, 당연하겠지만 이더넷 기반 통신이므로, 즉 아이피 주소로 모든 PLC의 아이디가 결정되므로 굳이 국번이 필요 없다.

그리고 연속 변수 읽기의 경우 바이트 형식으로만 읽을 수 있기 때문에, [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.DeviceVariable.html DeviceVariable 구조체]를 매개변수로 사용하지 않고 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.DataType.html DataType 열거형]과 시작 주소, 읽을 개수 등으로 읽기 요청을 수행한다.

그리고 그 반환 결과는 [https://learn.microsoft.com/ko-kr/dotnet/api/system.byte?view=net-9.0 byte] 형식의 리스트가 된다.

예제의 경우는 시작 주소를 %MB200으로 설정하고 연속으로 10개를 읽도록 했다.

이것은 결국 예전의 Cnet 설명 글의 예제와 마찬가지로 2바이트 워드 단위로 %MW100부터 5개를 읽는 것이나 마찬가지라고 볼 수 있다.

아까 설명했듯이 FEnet의 연속 읽기는 바이트 단위로만 가능하기 때문에,

2바이트 워드 단위 주소인 %MW100의 주소를 바이트 단위 주소인 %MB200으로 바꾸고,

개수는 두 배로 늘린 것이다.

결과 값은 바이트를 열거하기 때문에 바이트 배열로부터 [https://learn.microsoft.com/ko-kr/dotnet/api/system.bitconverter?view=net-9.0 BitConverter]로 2바이트씩 끊어서 직접 읽어야 한다.

음... 뭔가 조금 Cnet보다 번거롭다.

* 상세 사용법
[https://blog.naver.com/vagabond-k/222889946960 기타 상세 사용법]

변수 개별 쓰기, 연속 쓰기도 지난번의 Cnet 프로토콜 라이브러리 소개 글의 예제와 동일한 결과를 나타낼 것이다.

그렇지만 연속 쓰기도 마찬가지로 바이트 단위로만 쓰기가 가능하므로 유의해서 사용해야 한다.

===FEnetClient 클래스 심화(?) 사용법===

FEnet 프로토콜 라이브러리도 Cnet과 마찬가지로 요청과 응답을 위한 클래스들을 일일이 구현했다.

FEnet 프로토콜을 이용하여 .NET 기반 응용프로그램에 데이터 맵 설정 기능을 설계한다거나 체계적인 데이터 관리를 하고 싶다면,

설정에 따라 요청 클래스들을 적절히 생성하여 배열에 저장해두고, 적당한 시간 간격으로 Request 메서드를 일괄적으로 호출하도록 구현하면 될 것이다.

아까의 예제 코드를 요청 및 응답 클래스를 이용하여 다시 구현한 예제는 다음과 같다.

<code>
using System;
using System.Linq;
using VagabondK.Protocols.Channels;
using VagabondK.Protocols.LSElectric;
using VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet;

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
FEnetClient client = new FEnetClient(new TcpChannel("127.0.0.1", 2004));

//NAK 응답을 받아도 예외를 발생시키지 않고 FEnetNAKResponse 객체로 반환하도록 설정
client.ThrowsExceptionFromNAK = false;

//변수 %MW100와 %MW200을 각각 읽어오기
//foreach (var item in client.Read("%MW100", "%MW200"))
//{
// Console.WriteLine($"변수: {item.Key}, 값: {item.Value.WordValue}");
//}
FEnetRequest request = new FEnetReadIndividualRequest("%MW100", "%MW200");
foreach (var item in client.Request(request) as FEnetReadIndividualResponse)
{
Console.WriteLine($"변수: {item.Key}, 값: {item.Value.WordValue}");
}

//변수 %MB200(%MW100)부터 바이트 10개를 연속으로 읽어오기
//var bytes = client.Read(DeviceType.M, 200, 10).ToArray();
//for (int i = 0; i < bytes.Length; i += 2)
//{
// Console.WriteLine($"변수: %MW{100 + i / 2}, 값: {BitConverter.ToInt16(bytes, i)}");
//}
request = new FEnetReadContinuousRequest(DeviceType.M, 200, 10);
var bytes = (client.Request(request) as FEnetReadContinuousResponse).ToArray();
for (int i = 0; i < bytes.Length; i += 2)
{
Console.WriteLine($"변수: %MW{100 + i / 2}, 값: {BitConverter.ToInt16(bytes, i)}");
}

//변수 %MW102에 값 10을, %MW202에 값 20을 쓰기
//client.Write(("%MW102", 10), ("%MW202", 20));
request = new FEnetWriteIndividualRequest(DataType.Word)
{
["%MW102"] = 10,
["%MW202"] = 20,
};
var nakResponse = client.Request(request) as FEnetNAKResponse;
if (nakResponse != null)
{
Console.WriteLine($"쓰기 오류 발생:{nakResponse.NAKCode}, {nakResponse.NAKCodeValue}");
}

//변수 %MB600(%MW300)부터 연속으로 4개의 바이트 쓰기, 쓸 값은 각각 10, 0, 20, 0
//client.Write(DeviceType.M, 600, 10, 0, 20, 0);
request = new FEnetWriteContinuousRequest(DeviceType.M, 600) { 10, 0, 20, 0 };
nakResponse = client.Request(request) as FEnetNAKResponse;
if (nakResponse != null)
{
Console.WriteLine($"쓰기 오류 발생:{nakResponse.NAKCode}, {nakResponse.NAKCodeValue}");
}
}
}
</code>

==통신 요청과 응답의 로깅==

그리도 일단 통신 프레임 구조가 다르기 때문에 여기서도 소개하고자 한다.

통신을 진행하는 과정에서 발생하는 요청 메시지들과 응답 메시지들을 모니터링 하고 싶을 때는 Logger를 사용하면 된다.

Logger는 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.IChannelLogger.html IChannelLogger] 인터페이스를 구현하여 만들 수 있으며, 기본적으로 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.ConsoleChannelLogger.html ConsoleChannelLogger], [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.CollectionChannelLogger.html CollectionChannelLogger], [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.StreamChannelLogger.html StreamChannelLogger] 등을 구현했다.

다음은 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.ConsoleChannelLogger.html ConsoleChannelLogger]를 이용하여 콘솔 창에 요청과 응답시 발생하는 메시지들을 출력하는 예제이다.

<code>
using System;
using System.Linq;
using VagabondK.Protocols.Channels;
using VagabondK.Protocols.Logging;
using VagabondK.Protocols.LSElectric;
using VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet;

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
FEnetClient client = new FEnetClient(new TcpChannel("127.0.0.1", 2004)
{
Logger = new ConsoleChannelLogger(), //콘솔 기반 Logger 설정
});

foreach (var item in client.Read("%MW100", "%MW200"))
{
Console.WriteLine($"변수: {item.Key}, 값: {item.Value.WordValue}");
}
var bytes = client.Read(DeviceType.M, 200, 10).ToArray();
for (int i = 0; i < bytes.Length; i += 2)
{
Console.WriteLine($"변수: %MW{100 + i / 2}, 값: {BitConverter.ToInt16(bytes, i)}");
}
client.Write(("%MW102", 10), ("%MW202", 20));
client.Write(DeviceType.M, 600, 10, 0, 20, 0);
}
}
</code>

[https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Channels.TcpChannel.html TcpChannel] 객체의 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Channels.Channel.Logger.html Logger] 속성에 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.ConsoleChannelLogger.html ConsoleChannelLogger]를 설정햇다.

예제 코드에서 Console.WriteLine으로 직접 출력한 내용 이외에 TCP 소켓을 통해 주고 받은 내용도 함께 표시된다.

로깅 내용은 헤더 부분의 경우 LSIS-XGT 및 단종 모델인 LGIS-GLOFA 헤더 부분을 문자열로 그대로 표시하고,

나머지 부분은 통신 프로토콜 매뉴얼에서 설명하고 있는 프레임 구조에 맞게 적절하게 끊어서 표시했다.

만약, 채널에 두 개 이상의 Logger를 설정하고 싶다면 ChannelLoggerGroup을 이용하면 된다.

다음은 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.ChannelLoggerGroup.html ChannelLoggerGroup]에 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.ChannelLoggerGroup.html ConsoleChannelLogger]와 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.Logging.StreamChannelLogger.html StreamChannelLogger]를 설정하는 예제이다.

<code>
using System;
using System.IO;
using System.Linq;
using VagabondK.Protocols.Channels;
using VagabondK.Protocols.Logging;
using VagabondK.Protocols.LSElectric;
using VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet;

class Program
{
static void Main(string[] args)
{
using (var streamChannelLogger = new StreamChannelLogger(File.OpenWrite("logs.txt")))
{
FEnetClient client = new FEnetClient(new TcpChannel("127.0.0.1", 2004)
{
Logger = new ChannelLoggerGroup(new IChannelLogger[]
{
new ConsoleChannelLogger(), //콘솔 기반 Logger 설정
streamChannelLogger, //동시에 파일 스트림에도 작성함
})
});

foreach (var item in client.Read("%MW100", "%MW200"))
{
Console.WriteLine($"변수: {item.Key}, 값: {item.Value.WordValue}");
}
var bytes = client.Read(DeviceType.M, 200, 10).ToArray();
for (int i = 0; i < bytes.Length; i += 2)
{
Console.WriteLine($"변수: %MW{100 + i / 2}, 값: {BitConverter.ToInt16(bytes, i)}");
}
client.Write(("%MW102", 10), ("%MW202", 20));
client.Write(DeviceType.M, 600, 10, 0, 20, 0);
}
}
}
</code>

로깅을 콘솔 창에 하면서 logs.txt 파일에도 써주게 된다. 실행하면 Console.WriteLine으로 직접 콘솔에 출력한 내용을 제외하고, 로깅 내용들만 텍스트 파일에 기록된다.

* 테스트 환경

간단하게 [https://vagabond-k.github.io/docs/api/VagabondK.Protocols.LSElectric.FEnet.Simulation.FEnetSimulationService.html FEnetSimulationService] 클래스를 만들어서 가상으로만 테스트

[https://m.blog.naver.com/vagabond-k/222498651714?recommendTrackingCode=2 CNet 상세 설명]

[[분류: 계전기]]
[[분류: 전력기기]]
[[분류: 프로토콜]]

실제로 실행해보면 다음의 그림과 같이 콘솔 창에 나타난다.

Cloud scada

2025-08-07T02:42:51Z

Hschoi2: /* Mitter와 MQTT 비교 */

Cloud scada

2025-08-07T02:36:53Z

Hschoi2:

Cloud scada

2025-08-07T02:27:21Z

Hschoi2: /* IoT 기술 사항 */

파일:LV sys 1000.jpg

2025-08-07T02:26:30Z

Hschoi2:

파일:Cloud scada 01.jpg

2025-07-23T23:08:22Z

Hschoi2:

Cloud scada

2025-07-23T23:07:59Z

Hschoi2: 새 문서: 본 문서는 Enable이 독자적으로 확대해 나가기 위한 추가적인 하위 솔루션을 위한 검토에 대한 내용이다. =인에이블 플랫폼 독립 성과= 인에이블 플랫폼은 고객 정보 분석을 통한 설비 및 기타 신재생에너지 가이드를 위한 정보 제공이 목표이다. 하지만, 독립 솔루션으로 다음의 문제점을 가지고 있다. # 파워플래너 정보만 확보하고, 인에이블 구독 효과(직접 매출)...

Obsidian 사용

2025-07-04T06:42:18Z

Hschoi2: /* WebDav */

Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술

=Obsidian=
Remote로 사용

사용법은 나중에 추가

=Obsidian Remote Sync=

=동기화 방법=
공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다.

==Obsidian SYNC==
유료

==Remotely Save==
플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원

# MS OneDrive
# Google Drive - 서비스 종료 예정
# WebDav - 웹 파일 공유 서비스
# 기타

===One drive===
MS one drive를 사용하는 것인데, personal one-drive (local)에 저장된 것이 원격지로 참조 가능한 것

조금 제약이 있음

===Google Drive===
구글 드라이브 서비스 - 서비스 종료 예정이라 확인 필요

===WebDav===
NAS 파일 서버 활용

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS|NAS를 통한 동기화]

https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS

* 주의 사항
# 설정시 - NAS에서 할당된 디렉토리 명을 주소에 넣어 줘야 함
# 동기화 - '''Ctrl + P''' 에서 '''remote''' 명령어 찾아서 동기화 해야 함

[[분류: Obsidian]]
[[분류: 옵시디안]]

Obsidian 사용

2025-07-04T06:40:56Z

Hschoi2: /* WebDav */

Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술

=Obsidian=
Remote로 사용

사용법은 나중에 추가

=Obsidian Remote Sync=

=동기화 방법=
공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다.

==Obsidian SYNC==
유료

==Remotely Save==
플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원

# MS OneDrive
# Google Drive - 서비스 종료 예정
# WebDav - 웹 파일 공유 서비스
# 기타

===One drive===
MS one drive를 사용하는 것인데, personal one-drive (local)에 저장된 것이 원격지로 참조 가능한 것

조금 제약이 있음

===Google Drive===
구글 드라이브 서비스 - 서비스 종료 예정이라 확인 필요

===WebDav===
NAS 파일 서버 활용

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS|NAS를 통한 동기화]

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS]

* 주의 사항
# 설정시 - NAS에서 할당된 디렉토리 명을 주소에 넣어 줘야 함
# 동기화 - '''Ctrl + P''' 에서 '''remote''' 명령어 찾아서 동기화 해야 함

[[분류: Obsidian]]
[[분류: 옵시디안]]

Obsidian 사용

2025-07-04T06:40:24Z

Hschoi2: /* WebDav */

Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술

=Obsidian=
Remote로 사용

사용법은 나중에 추가

=Obsidian Remote Sync=

=동기화 방법=
공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다.

==Obsidian SYNC==
유료

==Remotely Save==
플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원

# MS OneDrive
# Google Drive - 서비스 종료 예정
# WebDav - 웹 파일 공유 서비스
# 기타

===One drive===
MS one drive를 사용하는 것인데, personal one-drive (local)에 저장된 것이 원격지로 참조 가능한 것

조금 제약이 있음

===Google Drive===
구글 드라이브 서비스 - 서비스 종료 예정이라 확인 필요

===WebDav===
NAS 파일 서버 활용

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS|NAS를 통한 동기화]

* 주의 사항
# 설정시 - NAS에서 할당된 디렉토리 명을 주소에 넣어 줘야 함
# 동기화 - '''Ctrl + P''' 에서 '''remote''' 명령어 찾아서 동기화 해야 함

[[분류: Obsidian]]
[[분류: 옵시디안]]

Obsidian 사용

2025-07-04T06:24:27Z

Hschoi2: /* WebDav */

Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술

=Obsidian=
Remote로 사용

사용법은 나중에 추가

=Obsidian Remote Sync=

=동기화 방법=
공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다.

==Obsidian SYNC==
유료

==Remotely Save==
플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원

# MS OneDrive
# Google Drive - 서비스 종료 예정
# WebDav - 웹 파일 공유 서비스
# 기타

===One drive===
MS one drive를 사용하는 것인데, personal one-drive (local)에 저장된 것이 원격지로 참조 가능한 것

조금 제약이 있음

===Google Drive===
구글 드라이브 서비스 - 서비스 종료 예정이라 확인 필요

===WebDav===
NAS 파일 서버 활용

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS| NAS를 통한 동기화]

* 주의 사항
# 설정시 - NAS에서 할당된 디렉토리 명을 주소에 넣어 줘야 함
# 동기화 - '''Ctrl + P''' 에서 '''remote''' 명령어 찾아서 동기화 해야 함

[[분류: Obsidian]]
[[분류: 옵시디안]]

Obsidian 사용

2025-07-04T06:24:06Z

Hschoi2: 새 문서: Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술 =Obsidian= Remote로 사용 사용법은 나중에 추가 =Obsidian Remote Sync= =동기화 방법= 공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다. ==Obsidian SYNC== 유료 ==Remotely Save== 플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원 # MS OneDrive # Google Drive - 서비스 종료 예정 # WebDav - 웹 파일 공유 서비스 # 기타 ===One drive=== MS one drive를 사용하는...

Obsidian 사용 환경 내용에 대한 기술

=Obsidian=
Remote로 사용

사용법은 나중에 추가

=Obsidian Remote Sync=

=동기화 방법=
공동 파일로 동기화 사용하는 것은 비용을 지불해야 한다.

==Obsidian SYNC==
유료

==Remotely Save==
플러그인 다양한 원격 동기화 방법 지원

# MS OneDrive
# Google Drive - 서비스 종료 예정
# WebDav - 웹 파일 공유 서비스
# 기타

===One drive===
MS one drive를 사용하는 것인데, personal one-drive (local)에 저장된 것이 원격지로 참조 가능한 것

조금 제약이 있음

===Google Drive===
구글 드라이브 서비스 - 서비스 종료 예정이라 확인 필요

===WebDav===
NAS 파일 서버 활용

[https://newace77.tistory.com/entry/Obsidian-Remotely-save-NAS%EC%97%90-%EC%97%B0%EA%B2%B0%ED%95%98%EA%B8%B0Synology-NAS| NAS를 통한 동기화]

* 주의 사항
# 설정시 - NAS에서 할당된 디렉토리 명을 주소에 넣어 줘야 함
# 동기화 - '''Ctrl + P''' 에서 '''remote'' 명령어 찾아서 동기화 해야 함

[[분류: Obsidian]]
[[분류: 옵시디안]]