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회사에서 진행한 세미나에서 발표한 내용으로 프론트앤드 개발과 관련하여 어떤 부분에 신경쓰고 어떤 방식으로 설계를 하는지 팀원들과 공유한 내용을 정리하였다.

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매번 프로젝트를 진행하다보면 아쉬운점이 항상 남는다. 앞으로는 매 프로젝트가 종료될 때마다 아쉬웠던 점들을 정리하고 어떻게 개선할 수 있었을지 생각해보며 같은 일을 반복하지 않으려 한다.

따라서 앞으로는 매 프로젝트가 진행될 때마다 회고를 남길려고 하는데, 우선 올해 첫 프로젝트였던 척추뼈 인식 및 각도 계산 서비스 프로젝트를 진행하며 겪었던 일들과 아쉬웠던 점, 좋았던 점들을 작성하려 한다.

이번 프로젝트는 미국의 의료기기 스타트업의 의뢰로 수술실에서 스마트폰을 통해 간단한 각도 측정 및 계산을 제공하는 시스템 개발이었다. 수술실이라는 특별한 환경, 온디바이스 AI, Canvas 조작 등 흥미로운 제한사항들이 엮여있어 다양한 시도를 해볼 수 있는 기회가 되었다.

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Flutter에서 State를 생성할 때, 방법으로 Bloc에서 추천하는 Equatable을 사용해왔다. 하지만 개발 편의성과 copy, toString override, json 변환 등 여러 기본 기능을 활용하여 개발 속도를 단축하고자 Freezed를 도입하게 되었다. 이번 내용은 Flutter freezed의 기본 활용법을 정리한 내용이다.

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Flutter에서 State를 생성할 때, 방법으로 Bloc에서 추천하는 Equatable을 사용해왔다. 하지만 개발 편의성과 copy, toString override, json 변환 등 여러 기본 기능을 활용하여 개발 속도를 단축하고자 Freezed를 도입하게 되었다. 이번 내용은 Flutter freezed의 기본 활용법을 정리한 내용이다.

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2024년 12월 18일 유튜브 라이브로 진행된 #FlutterInProduction 내용을 정리하며 플러터 프레임워크의 현재 상황과 2025년 목표, 이 후 진행될 로드맵에 대해 정리한 내용이다.

Flutter의 과거, 현재, 그리고 미래 에 대한 통찰력을 제공하는 이 영상에서는 앱 개발 에 있어 효율성과 안정성 을 대폭 향상한 Flutter 프로젝트의 발전 과정을 볼 수 있습니다. Flutter 는 다양한 플랫폼에서의 디자인 과 개발을 손쉽게 하여, 많은 기업들이 최상의 사용자 경험 을 제공할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, 대중적으로 사용되는 Flutter SDK의 위젯 수 와 이를 통한 앱 생태계의 증가를 소개하여, Flutter 가 비즈니스에 미치는 긍정적인 영향을 드러냅니다. Flutter 의 성공적인 성과 는 개발자들에게 흥미롭고 창의적인 앱을 제작할 수 있게 해주며, 이는 사용자의 경험 향상으로 이어집니다.

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최근(2024년 12월) Flutter 팀은 아키텍쳐 가이드를 게시하고 네이티브 Kotlin, Swift와 같은 다른 모바일 프레임워크에서 채택한 확립된 패턴을 따라 Flutter 앱의 레이어를 구성하는데 MVVM 접근 방식을 사용할 것을 제안했다. 이때 MVVM 접근 방식으로 사용한다면 기존에 많은 개발자들이 사용 중이던 BLoC의 접근 방식이 떠올릴 수 있다. 그렇다면 왜 Flutter에서는 BLoC의 사용을 권장하지 않고 다시 제안을 하였을까?

이 글은 Flutter’s recommended architecture: why not BLoC? - Eduardo Pires, Medium Blog의 글을 의역하며 내가 이해한 내용을 정리한 글이다.

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애플리케이션을 개발하다보면 대용량 파일 업로드/다운로드 주기적인 데이터 fetch 작업 등 애플리케이션에서 백그라운드로 동작을 해줘야하는 상황들이 있다. 이러한 백그라운드 프로세스 작업들의 경우 어떤 식으로 실행할 수 있으며 어떻게 유지할 수 있는지 iOS/Android 각각의 환경에서 알아본 내용이다.

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자주 사용되는 로직을 모아 모노레포로 생성하는 프로젝트를 진행하고 있다. 이때 Swift로 작성된 코드를 어떻게 분리하여 사용할 수 있을지, 각 기능들을 모듈화하며 확인해보자

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백엔드 개발자들이라면 Decorator나 Annotation에 대해 익숙할 것이다. 하지만 프론트엔드 생태계에서는 지금껏 여러 이유로 인해 사용되지 않다가 최근에 들어서 도입을 하려는 시도가 이루어지고 있다. 프론트엔드에서는 왜 이러한 메타프로그래밍 방식을 적용하지 못하였는지, 또 적용하기 위해서 앞으로 넘어야할 산들은 어떤 것들이 있는지 알아보자.

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현재 Yolo ML model을 활용하여 이미지에서 정보를 추출하고 이를 활용한 프로젝트를 진행하고 있다. 이때 서버 부하를 최소화 하기 위해 가벼운 모델들의 경우 온디바이스 환경에서 동작하도록 작성해주었는데, 이 과정에서 스레드 메모리공간을 할당해주는 방법과 Flutter에서 methodChannel와 ViewController를 통해 이를 어떻게 실행하는지 정리한 내용이다.