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항상 응모만 하고 당첨은 되지 않아서 아무생각이 없었는데 어느날 갑자기 걸려온 전화!!!

"올레클럼 무료처험에 당첨되었습니다"

다른것도 아닌 필립스 반자동 에스프레소 머신이라니.

바로 이 이벤트였다.

giftishow 상품은 이런 형태로 당첨문자가 오고 배송 주소를 입력하면 상품이 오는 방법으로 진행이 됩니다.

그럼 후기 시작!!!

상자가 제법 크더라구요. 안에 내용물도 충격이 부서지지 않도록 잘 포장 되어있었구요. 

내용 구성품은 사진처럼 본체와 압력필터 홀더, 설명서 로 구성이 되어있다. 

그리고 본체 안에는 분쇄 커피용 스푼과 분쇄용 커피필터, ESE규격의 커피포드 필더가 포함되어있다.

선택스위치로 작동을 할수 있고 왼쪽 커피 모양으로 돌리면 에스프레소가 추출되어 나온다. 

그리고 우측으로 돌리면 스팀봉에서 스팀이 나와서 우유 커품을 만들수 있다. 

위에서 찍은 모습이다.

전원을 켜두면 앞부분의 은색 부분이 따뜻해 진다. 그 위에 컵을 올려놔서 미리 컵을 따뜻하게 데워놓을 수 있다.

커피를 만들기 전에 컵을 먼저 따뜻하게 해야 더 맛이 있다고 어디에서 들은 적이 있긴 한데. 그런 용도인것 같다. 

그런데 집에 아직은 에스프레소 잔이 없어서 아쉬웠다.

이건 물이 들어가는 물통이다. 

그런데 주의할 점.!!! 사용 설명서에도 써있는데 물통 결합시 꾹 눌러서 결합을 해야 한다. 그렇지 않을경우 물이 줄줄 세는 상황이 발생한다. 

인터넷에서 미리 찾아봤을때 물이 센다는 말이 있었는데 아마도 그것때문에 그런것 같다. 나도 처음 물통을 제대로 넣지 않아서 갑자기 물이 쭉~~ 흘러서 당황했다. 

압력 필터 홀더와 왼쪽은 ESE규격의 커피포드 필터, 오른쪽은 분쇄용 커피필터이다.

여기에서 ESE는 Easy Serving Espresso 라고 합니다. 저도 뭔지 몰라서 찾아봤네요.

꼭 녹차 티백처럼 생긴 커피 티백으로 되어있더라구요. 하지만 우리집에는 그게 없으니 패스. 

그냥 분쇄 커피로 시작했다.

두둥!!! 에스프레소가 추출되고 있습니다. 

적당한 컵이 없어서 평소에 먹던 컵에.. ㅠㅠ 에스프레소 추출이다보니 생각보다 낮더라구요. 컵하나 사야하나...

그리고 아직은 몇번 사용 안해서 분쇄커피의 양과 물 양을 잘 모르겠네요. 

여러번 먹다보면 입맛에 맞게 할수 있겠죠. 

짠~~~ 추출된 에스프레소 입니다.

그냥 먹기에는 완전 쓰기 때문에 저는 얼음을 넣어서 먹었습니다.

보통 커피 전문점 가보면 얼음넣고 물넣고 에스프레소 추출한거 좀 넣고 아이스 아메리카도라고 팔죠.. 싼곳은 1000부터 4000원 정도까지.

사람들이 가장 많이 먹는 커피이긴 한데 가장 사먹기 돈아까운 커피이기도 하죠. 

난 이제 집에서 먹을수 있으니깐 좋네요.

얼음 가득 넣고 이제 한잔 먹어보았습니다.

지금껏 사용해오던 비알레티(bialetti)와 비교를 해보면 에스프레소가 더 진하게 추출되는것 같습니다. 

같은 커피를 사용했는데 더 진한맛이 나더라구요. 

그래서 만족 합니다.

아직 우유커품은 안만들어봤지만 날이 좀 쌀쌀해지면 만들어서 먹어봐야겠네요. 


이런 체험에 당첨이 되다니 아직도 뿌듯함이 가시질 않네요.

KT 멤버십 있으면 자주자주 응모 해보는것도 나쁘지 않을듯 합니다. 

무료체험 바로가기


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원문 : Putting Developers to the Test 

http://www.hanbit.co.kr/network/category/category_view.html?cms_code=CMS7965279979


역시나 이번에도 허접하게


화이트 보드와 맨홀 뚜껑은 좋은 개발자를 찾는데 전혀 도움이 되지 않는다. 


 당신이 세계에서 가장 유명한 요리사 중 한 명이라고 가정해보자. CIA를 졸업하고 4성급 레스토랑을 운영하고 있다. 그리고 Food Network에서 방영하는 쇼에 출연하고 있다. 이제 당신은 실리콘 벨리에 카페테리아를 창업하기 위해 면접을 하고 있다. CEO와 간단한 대화를 마치고 그녀는 당신을 건물 밖으로 데리고 나간다. 그리고 그녀는 말한다. "나는 당신이 어떻게 일하는지 보고 싶습니다. 나에게 음식을 만들어주세요". 

"알겠습니다" 라고 대답을 하고 당신은 다시 묻는다. "주방은 어디 있나요?" 

"아니요. 나는 당신이 이 공원에서 장작을 찾은 다음에 서로 마찰시켜서 불을 만들고 창으로 사슴을 사냥한 후 그것을 불 위에 놓고 요리를 하는 모습을 보고 싶습니다. " 

나는 최근에 몇몇 회사들과 면접을 진행하면서 대부분의 기업들이 직원들의 잠재력을 평가하는데 사용하는 프로세스를 보고 웃게 되었다. 그들은 회의실에 앉혀놓고 프로그래밍과 관련된 문제를 제시하고 화이트 보드에 그것을 풀어보라고 한다. 

이것은 오늘날 소프트웨어 엔지니어가 실제로 하는 일과는 거리가 멀다. 이것은 마치 지원자에게 면접관의 초상화를 그리라고 하는 것과 마찬가지다. 나는 적어도 12가지 언어를 구사할줄 안다. 하지만 그 모든 것을 내 머릿 속에 담고 있지는 않다. 만약 내가 자바로 개발을 한다면 이클립스를 사용할 것이다. 만약 iOS 앱을 만든다면 Xcode를 사용할 것이다. 그리고 명령어, 스페이스를 치면서 메서드를 자동으로 찾아주는 기능을 사용할 것이다. 또는 javadoc을 보거나 웹에서 메서드 사용법을 찾을 것이다. 

Larry Wall은 프로그래머의 자질 중 하나가 게으름이라고 말한다. 여기서 게으름이란 작업을 완료하는데 최소한의 작업을 수행한다는 의미이다. 당신이 개발자를 구할 때 그가 얼마나 효율적인지, 그리고 얼마나 좋은 코드를 만드는지 알고 싶을 것이다. 만약 그가 검색을 통해서 5분 안에 문제의 해결책을 찾아낼수 있다면 검색 없이 몇 시간 동안 문제를 해결하려는 사람보다 더 낫다고 평가할 수 있다. 화이트 보드는 이것을 평가할 수 없다. 

내가 했던 가장 인상 깊었던 면접은 ITA에서 했던 면접이었다. 그들은 나에게 PC를 주고 개발 관련 문제를 풀어보라고 했다. 면접관은 내가 코딩을 하는 2시간 이상을 내 옆에서 지켜봤다. 나는 내 마음대로 무료로 제공하는 IDE를 다운로드 받고 웹을 검색하고 일반적으로 하는 일들을 진행했다. 면접이 끝나고 그들은 나에 대해 무엇을 알았을까?

  • 내가 문제를 풀기 위한 툴을 설치할 줄 아는가. 

  • 문제를 내가 어떤 방법으로 접근 하는가. 

  • 문제를 풀기 위해 관련된 정보를 어떤 식으로 찾는가. 

  • 내 코딩 스타일은 어떤가.

비교해서 말하자면 화이트보드에서 설명하는 방법은 요즘 개발자들이 사용하는 툴들에 대해서 정보를 얻을 수 없는 상태에서 얼마나 기억을 하느냐에 대한 테스트밖에 되지 않는다. 만약 당신이 지원하려고 하는 일자리가 인터넷이 없는 사막이 아니라면, 당신이 얼마나 좋은 개발자인지 알리기에는 부족할 수 밖에 없다. 

당신은 이것들이 나 혼자만의 의견이라고 생각하겠지만 구글 또한 그들의 수수께끼 같은 문제들을 푸는 것이 애플리케이션의 품질을 결정하는 데에 영향을 준다고 인정하고 있다. 누군가가 어떻게 일을 잘하는지에 대한 가장 좋은 지표는 그들과 함께 일을 하면서 보는 것이다. 2시간 정도의 짝 프로그래밍은 당신에게 화이트보드를 사용하는 것보다 지원자에 대한 정보를 많이 알려줄 것이다.

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용산에 가서 고르다가 뭔가 웅장해 보이는 건담을 발견.. ㅎㅎ

코만도 건담.. 

코만도라는 이름처럼 무기가 참 큼지막 하다.


대머리 건담. ㅋㅋ 뭔가 굉장히 없어 보인다. ^^

점점 변해가는 모습!!

두둥!!! 이게 바로 원래 모습!!! 번쩍번쩍 멋지구나!! ^^

외부 장갑까지 다 만들어진 모양

수류탄도 달려있고. 왠지 강해보인다.

무기도 참 많다 -_-;

흠.. 뭐라고 해야하나?? 발칸포?? 

아무튼 어깨에 장착하고 총도 들고...

왠지 기동성은 떨어져 보이는 느낌?

뒷모습!!. 

칼도 저렇게 장착이 가능하다.

좀전에 어깨에 올렸던 발칸포와 기관총을 변형시키면 저렇게 된다..

어깨에 놓는것 보다 싸우기에는 저게 편할듯.

두둥!!


이번 건담은 모양도 모양이지만 아이템이 특이해서 좋았다. ^^

무기가 많~~아!!

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알기 쉬운 UX 디자인 평가

저자
빌 알버트 지음
출판사
지앤선 | 2013-04-30 출간
카테고리
컴퓨터/IT
책소개
소규모의 사용자와 디자인이 상호작용하는 방법!대규모 온라인 사용...
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온라인 사용성 조사???

처음에 UX 디자인 평가라고 해서 무슨 내용의 책일까 궁금했다. 그리고 온라인 사용성?

이런 의문으로 책을 읽기 시작했다.

대규모의 샘플 사용자 집단을 대상으로 사용자 경험 연구를 진행하는것이 온라인 사용성 조사라고 한다. 기존에는 필요하지 않았지만 웹기술이 발전해서 하루에도 수백, 수천명에 이르는 사람들이 온라인을 사용하는데 그런 사용자들의 표본을 실험실에서만 추출할수는 없었기 때문이다. 

이것을 통해 우리가 알수 있는 결과 무엇일까?

- 디자인에 따른 사용자의 반응, 사용자가 선호하는 디자인, 시각적 특징

- 사용성 이슈

- 사용자가 대게 어느지점에서 트랜잭션을 포기 하는가?

- 다양한 사용자 그룹간에 차이점은 무엇인가?

이런 반응들을 조사해서 보다 사용자들이 선호하고 편리하게 사용할 수 있는 환경을 만든다가 바로 목적이다.

처음 계획에서 부터 마지막 결과를 도출하고 여러가지 사례에 대한 내용들이 책의 전체적인 내용이다. 

책 전체적인 내용이나 주제로 보면 대학교 교재로 사용되기에 딱 접합할것 같은 느낌이 든다. 

이런 내용에 대해서 잘 모르는 내가 읽기에는 약간 생소하고 어렵게 느껴졌다. 기존에 인터넷 설문조사는 자주 해봤는데 이런 내용의 조사는 해본적이 없어서 더 어려웠던것 같다. 

프로그래머 측면에서 한가지 언급을 한다면 화면에대한 프로토 타입이 개발 전에 만들어진 후 이런 조사가 이루어 진다면 개발을 하다가 화면을 뒤집는 일이 줄어들 것 같다는 생각이 들었다. 


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디즈니 아트토이 특별전에 다녀왔다. 

처음에는 몰랐는데 우연히 지하철에서 졸다가 쳐다본 광고를 보고 찾아가게 됐다. ^^

주말이라서 혹시 사람들이 많으면 어쩌나 했는데 생각보다 한가했고 조용히 관람하기 좋았다. 

그리고 무엇보다 좋았던 것은 전시장에서 사진을 찍을수 있다는것. ㅎㅎㅎ



미키마우스도 이렇게 볼 수 있다. ^^

귀여운 디즈니 월드에 나오는 피큐어들도 많이 전시되어 있다. 정말 작인 피규어들이 어찌나 귀엽던지. 
눈을 뗄수가 없었다. ^-^
판매도 하는것 같은데 구매는 못했다. ㅠㅠ

벽면에 이렇게 다양한 캐릭터들이 액자와 그림으로 전시되어있다.

애기방이 있으면 저렇게 꾸며놓으면 좋을것 같다.. (비싸겠지...)

맘에 들었던 그림. ^^ 

벽면에 전시된 그림인데 캐릭터들이 개성있고 너무 귀엽게 생겼다. 


완전 갖고 싶어 ㅠㅠ

이건 릴로 스티치.  이 애니를 안봐서 잘은 모르겠는데 유명한것 같았다. 
이것도 상당히 귀엽던데.. 나도 저렇게 사다가 벽면에 장식 해놓고 싶다. 


두둥!!

이게 뭐냐 하면 저 카드에 직접 미키마우스를 그릴 수 있다. 테이블 위에 색연필도 다 준비되어 있어서 그릴 수 있었다.

간만에 그리려니.. 영~~ 

왼쪽이 내가그린 것, 오른쪽이 와이프가 그린것 ㅋㄷ..

그리고 또 1층 전시실에 있는 아이언맨!!!

오!!! 불도 나오고. 완전 멋지다..


처음에 들어갈때 너무 조용하고 사람이 없어서 허접하면 어쩌나~~ 했는데. 

정말 사람도 없고 사진도 맘대로 찍고 재미 있었다. 그렇게 넓지는 않은데 구경하는데 2시간은 걸린듯 하다.

중간중간 사진찍고 그림도 그리고 해서 그런듯..

5월 한달간 하는데. 정말 볼만 한것 같다. ㅋㄷ






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원문 : Big data is our generation’s civil rights issue, and we don’t know it 

http://www.hanbit.co.kr/network/category/category_view.html?cms_code=CMS3564760672


번역 완료!


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데이터는 그것이 어떻게 사용될 수 있는지 연관지어 생각해야 한다. 

데이터가 사람들의 삶을 침범한 것이 아니라, 데이터를 어떻게 사용해야 하는가에 대한 통제의 부족이 사람들의 삶을 침범했다. 

소위 빅 데이터라고 불려지는 것은 정보의 양을 의미하는 것이 아니다. 전혀 거대할 필요가 없다. 오히려, 이것은 데이터를 분석하는 기초 경제학의 재고(reconsideration)라고 할 수 있다. 

수 십년 간 데이터베이스의 3가지 속성들 간에 날카로운 신경전이 존재해 왔다. 데이터를 빠르게 하고, 거대화 하고, 다양화 하는 것이 바로 그것이다. 중요한 점은 3가지를 동시에 소유할 수 없다는 것이다. 

 
나는 처음에 이것을 "데이터가 가지고 있는 3가지 V" 라고 들었다. 크기(Volume), 다양성(Variety), 속도(velocity). 전통적으로 2가지를 소유하기는 쉽지만 3가지 모두를 소유하기에는 정말 많은 비용이 든다. 

하둡과 같은 클라우드의 출현과 무어의 법칙의 기술적 진보는 지금 이 시대에는 데이터 분석에 많은 비용이 소요되지 않는다는 것을 의미한다. 그리고 어떤 것이 사실상 공짜가 되어 비용이 저렴해질 때에는 큰 변화가 생기게 된다. 증기기관의 출현 또는 디지털 음악의 출판, 또는 홈 프린팅만 보더라도 그 변화를 알 수 있다. 풍부함이 부족한 것을 대체하면서 새로운 비즈니스 모델을 만들게 된다. 

오래 전에는 데이터가 부족한 모델로 여겨졌기 때문에 기업들은 무엇을 먼저 수집해야 할지 결정한 후에야 데이터를 수집했다. 고전적인 데이터웨어 하우스는 색상, 지역, 그리고 크기에 따른 판매 형태들을 추적해 왔다. 무엇을 저장하고 어떻게 저장할 것인가 결정하는 행동은 스키마를 설계하는 것으로 불려지게 되었고, 여러 가지 면에서 이런 행동은 누군가가 데이터에 대해 무엇인가를 결정하는 순간이 되었다. 이것은 즉각적인 맥락이다. 

그것은 반복이 필요하다. 

당신은 데이터의 스키마를 정의하는 순간에 대해 무엇인가를 결정한다. 

새롭고 데이터가 풍부한 모델에서는 먼저 데이터를 수집하고 나중에 질문을 요구한다. 스키마는 수집이 끝난 후에 나타난다. 실제로 Splunk, Palantir와 같은 빅 데이터의 성공사례는 상을 받을 만 하다. 바로 데이터를 수집한 후에 내용을 만드는 능력 때문이다. 그래서 때로는 스키마가 존재하지 않는 쿼리(schema-less query)라고 불려지기도 한다. 이것은 우리가 데이터가 무엇인지 결정하기 전에 오랜 시간 동안 정보를 수집한다는 것을 의미한다. 

그리고 이것은 위험한 방법이다. 

은행 관리자가 특정영역의 주민들(아래 빨간 지역)의 대출을 제한하려고 할 때 의회는 그것을 저지했다. 그들은 인종에 따라서 대출 정책을 차별화 하는 것이 불법이라는 법률을 제정했다. 

 

"개인화"는 차별의 다른 말이다. 만약 당신에 대해 아는 것을 바탕으로 해서 당신에게 맞춘다면 우리는 차별하는 것이 아니다. 그것은 바로 더 나은 서비스이다. 

한가지 예로, American Express는 고객이 높은 등급의 신용등급을 가지고 있을지라도 쇼핑장소에 따라서 신용한도를 조정하기 위해 구매 내역을 사용했다.

Johnson은 American Express가 자신의 신용한도를 낮춘 이유를 읽고는 입을 다물지 못했다고 말한다. "최근에 기관에서 카드를 사용한 사람들은 American Express와 안 좋은 상환기록을 가지고 있다."

 우리는 이 약삭빠른 행동을 맞춤형 신용카드 한도 제한에서부터 운전자 프로파일을 기반으로 한 자동차 보험에 이르기까지 모든 곳에서 볼 수 있다. 이런 점에서 빅 데이터는 인권에 관한 이슈이다. 하지만 일반적으로 사회는 처리할 수 있는 방법을 제대로 갖추지 못하고 있다. 

우리는 사람들에 대한 정보를 추측하는데 사람들의 기호를 잘 사용한다. OKcupid의 2010년 블로그 포스트 중에 "The Real Stuff White People Like"에서는 인종을 짐작하기 위해 정보를 얼마나 쉽게 사용할 수 있는지 보여주고 있다. 이건 정말로 눈을 번쩍 뜨게 해주는 일이다. (그리고 그 글을 쓴 사람들은 그들이 배운 것에 대해서는 포함하지 않았다. 그 중 어떤 부분은 약간의 논란이 있기도 했다.) 그들은 단순히 다른 사람들이 사용하지 않는 단어를 사용하는 하나의 그룹을 살펴봤을 뿐이었다. 그 결과로 특정 인종이나 성별에 따른 "trigger" 단어 목록을 만들 수 있었다 

지금 이것은 거꾸로 실행된다. 만약 이런 것들과 같이 당신을 알았거나 블로그 포스트나 페이스북 또는 트위터에서 그것들에 대해서 언급한 당신을 보았다면 이것은 당신의 성별, 인종, 그리고 당신의 종교와 성적 기호까지도 알 수 있는 좋은 기회가 된다. 그리고 나는 당신에 대한 마켓팅 전락을 세울 수 있다. 이것이 인권에 대한 이슈를 야기하고 있다. 

만약 당신이 듣는 음악에 관한 정보를 수집했다면, 당신은 내가 새로운 음악을 제안하거나 당신의 친구들과 공유하기 위해 그 정보를 사용할거라고 예측할지도 모른다. 그러나 그 대신 나는 당신의 인종적 배경에 대해 추측하는데 사용할 수 있다. 그리고 당신이 대출하는 것을 거부하는 데에 그 정보를 활용할 수 있다. 

다른 예는 무엇이 있을까? 얼마전에 런던에서 사람들의 성 정보가 인종 경계 지도를 만드는데 얼마나 유용한지 토론한 런던의 빅 데이터 세미나를 보고 나서 쓴 Private Data In Public Ways를 살펴보자. 

 

Malte Spitz가 말한 이 Ted토크는 오늘날 시민을 추적 일을 설명하는데 큰 역할을 하고 있다. 그리고 그는 오늘날 정부가 하는 방법처럼 Stasi(비밀경찰)이 핸드폰 통화기록을 봤다면 베를린 장벽이 무너졌을지에 대해 추측해보고 있다. 

그러면 우리는 정보가 사용되는 방법을 어떻게 규제할수 있을까? 

적절하게 처리할수 있는 유일한 방법은 어떤 데이터든 이것을 사용할 수 있는 방법과 연결하는 것이다. 예를 들어, 나의 음악적 성향은 은행을 결정하는 것이 아닌 노래를 추천하는 곳에 사용되어야 한다. 

권한으로 묶여있어서 느리고 수수께끼 같고 부담스럽고 실행하기 어렵고 혁신하기 어려운 데이터는 암호화를 통해서 수행할 수 있다. 또는 스팸 메일을 규제하는 것과 같이 법 제정을 통해서 실행시킬 수 있다. 이것은 멋지긴 하지만 집행하기가 어렵다. 

수량화된 사회에서 우리가 살아가고 사랑하고 일하고 즐기는 것을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 예는 무수히 많다. 빅 데이터는 병이 발생하는 것을 찾는데 도움이 되고 학생들이 어떻게 배워야 하는지, 정치적인 당파성을 어떻게 드러내야 하는지를 알려줄 것이다. 그리고 통근자들에게 간단한 예를 선택해줌으로써 수많은 비용을 줄이는데 도움이 될 것이다. 폭발적인 인구증가와 기후변화, 에너지 공황과 같이 이 땅에 살기 위해 노력하는 것처럼 단순하게 무시할 수 없는 이익들이 있다. 

그러나 정부는 정보에 의존하는 것에 견제를 통한 균형이 필요하다. 그리고 이러한 의존이 어떻게 개인 사생활을 침해하는지에 대한 균형과 사회와 우리가 생각해보지 못한 사회와 도덕적 이슈를 창조해야 한다. 유권자 대부분이 그것에 대해서 생각하고 있지는 않지만 그들의 구매 성향에는 영향을 미친다. 

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- Autowiring 이란
  Spirng container가 bean 간의 참조관계를 자동으로 연결해주는 기능

- 속성값
 1. no : 기본값
 2. byName : property 명과 동일한 id 또는 name을 가진 bean
 3. byType : 동일한 클래스타입,(같은 타입 여러개 존재시 exception 발생)
 4. constructor : byType과 비슷하나 생성자인자에 적용
 5. autodetect : constructor 모드 수행후 byType 모드 수행
 6. default : 최상위 태그인 <beans> 에 셋팅한 모드가 수행됨. (default-autowire 속성)


Setter Injection 사용시

  1. <bean id="firstBean" class="“org.anyframe.exercise.dependencies.FirstBean">
  2.     <property name="”secondBean”" ref="”secondBean”/"></property></bean>
  3.     <bean id="secondBean" class="“org.anyframe.exercise.dependencies.SecondBean/">
  4. </bean>
Autowire 사용시
  1. <bean id="firstBean" class="“org.anyframe.exercise.dependencies.FirstBean" autowire="byType">
  2.     <bean id="secondBean" class="“org.anyframe.exercise.dependencies.SecondBean/">
  3. </bean></bean>

특정 bean을 autowiring 제외시키려면

  1. <bean id="bean" class="“org.anyframe.test.TestBean”" autowire-candidate="false"> </bean>


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Core Concerns : 특정 시스템의 핵심 가치와 고유 목적이 그대로 드러난 관심영역

Crosscutting Concerns ; 로깅, 보안, 트랜잭션 관리등과 같이 여러 모듈간 공통적으로 적용되는 공통 관심영역

1. JoinPoint

- Crosscutting Concerns 모듈이 삽입되어 실행될수 있는 특정 위치

- 제어 흐름중의 한 시점(메소드 호출시점, 예외 던져지는 시점등)

2. PointCut

 - JoinPoint 중 AOP를 적용하기 위한 선별된 JoinPoint

 - Pattern Matcing과 PointCut Designator를 묶어 룰을 정함.

3. Advice

 - JoinPoint에 삽입되어 동작할 수 있는 코드

 - 동작시점 

   before : Matching 된 JoinPoint 이전에 동작하는 Advice

   after returning : Matching  된 JoinPoint가 성공적으로 return 된 후 동작하는 Advice

   after throwing : Matching  된 JoinPoint가 Exception 이 발생하여 종료된 후 동작하는 Advice

   after  : Matching  된 JoinPoint가 종료된후 동작하는 Advice

   around ; Matcing 된 Joinpoint 전후에 동작

4. Weaving 

 - Core Concerns 모듈에 Crosscutting Concerns 모듈 역어서 동작수행

5. Aspect

 - 어디에서(Pointcut) 무엇을 할 것인지(Advice)를 합쳐놓은것을 말함


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