backend14 [Backend] 무료 서핑 예보 API, 뭘 쓰고 뭘 버렸나 — 카드 없이 파도 데이터 소싱하기 서핑 예보 앱을 만들면서 가장 먼저 부딪힌 질문은 "파도 데이터를 어디서 가져오나"였습니다. 유료 상용 API는 개인 개발자에겐 부담이 크고, 무료 API는 종류가 많은데 품질이 천차만별입니다. 이 글에서는 무료 예보 API들을 실제로 비교해 무엇을 메인으로 쓰고 무엇을 버렸는지, 그리고 "무료인데 절대 쓰면 안 되는 API"까지 정리합니다. 신용카드 없이 파도·기상 데이터를 소싱하려는 분께 참고가 될 만합니다.무료 API가 많다고 다 쓸 수 있는 건 아니다파도 예보에 필요한 데이터는 파고, 파주기, 스웰(높이·주기·방향), 풍속, 풍향 정도입니다. 이걸 무료로 주는 API를 찾아보면 의외로 여러 개가 나옵니다. 그런데 하나씩 뜯어보면 "무료"의 조건이 제각각이라, 실제로 프로덕션에 쓸 수 있는 건 몇 .. 2026. 7. 2. [Backend] 깎기와 풀기를 한 곳에 — 양방향 보정의 균형 (통합편) 이 글은 서핑 점수 엔진을 양방향으로 보정한 결과를 종합하는 글입니다. 위험한 날의 점수를 깎는 보정(거짓양성)과 탈 만한 날을 풀어주는 보정(거짓음성), 이 반대 방향의 두 작업을 한 파이프라인에 함께 넣었을 때 어떤 균형이 생기는지, 그리고 둘이 충돌 없이 공존하는지를 정리합니다. 규칙 기반 시스템을 양방향으로 튜닝하면서 "한쪽을 고치면 반대쪽이 망가지는" 문제를 겪어본 분께 참고가 될 만합니다.이 글은 거짓양성 시리즈(3편)와 거짓음성 시리즈(3편)를 잇는 통합편입니다. 앞 글들을 안 읽었어도 이 글만으로 큰 그림은 잡히도록 정리했습니다.한쪽만 고치면 반대쪽이 망가진다서핑 점수 엔진을 다듬으면서 가장 오래 붙들고 있던 깨달음이 있습니다. 점수의 오류는 한 방향이 아니라는 것입니다.처음에는 "위험한 .. 2026. 6. 30. [Backend] 풀어주다 위험을 놓칠 뻔한 순간들 — 거짓음성 보정의 함정과 검증 (거짓음성 3편) 이 글은 과소평가를 푸는 보정을 만들면서 실제로 밟은 함정들과, "풀어주되 위험한 날은 막는다"가 정말 지켜지는지를 어떻게 검증했는지 다루는 거짓음성 시리즈의 3편(완결)입니다. 설계가 아무리 좋아도 그 의도가 코드에서 진짜 지켜지는지는 검증으로만 확인됩니다. 안전이 걸린 시스템에서 "완화"라는 위험한 작업을 어떻게 안전하게 가두는지가 궁금한 분께 도움이 될 만합니다.이 글은 거짓음성 시리즈의 3편(완결)입니다. 1편에서 과소평가의 세 모습을, 2편에서 보정 설계를 다뤘습니다. 이번 편은 그 보정이 위험을 놓치지 않는지 검증하는 이야기입니다.풀어주는 보정은 왜 위험한가거짓음성 보정은 본질적으로 "기존의 엄격함을 푸는" 작업입니다. 점수를 올려주고, 페널티를 빼주고, 차단을 완화합니다. 그런데 안전을 다루.. 2026. 6. 29. [Backend] 절벽을 비탈로 — 과소평가를 푸는 보정 설계 (거짓음성 2편) 이 글은 서핑 적합도 점수가 탈 만한 날을 과소평가하던 문제(거짓음성)를 어떻게 보정했는지, 그 설계 결정을 다루는 시리즈의 2편입니다. 1편에서 정의한 세 가지 과소평가를 풀되, "위험한 날까지 풀어버리지 않는" 안전을 동시에 지키는 게 핵심이었습니다. 규칙 기반 점수 시스템에서 경계를 부드럽게 다듬는 방법이 궁금한 분께 참고가 될 만합니다.이 글은 거짓음성 시리즈의 2편입니다. 1편에서 "어떤 날들이 과소평가됐나"를 다뤘고, 이번 편은 "그걸 어떻게 풀었나"입니다. 다음 편에서는 보정을 만들며 밟은 함정과 검증을 이야기합니다.설계의 큰 원칙 — 엔진은 건드리지 않는다거짓양성을 보정할 때 세운 원칙이 하나 있었습니다. 기존 점수 엔진의 핵심 계산은 건드리지 않고, 그 앞뒤에 보정 단계를 덧붙이는 것입니.. 2026. 6. 28. [Backend] 보정 필터를 만들며 밟은 함정들 (거짓양성 해결 · 수치 검증) 📌 이 글의 핵심 요약 (SEO Summary)핵심 내용: 거짓양성 보정 레이어를 구현하며 마주친 함정 5가지와, 수치로 해결을 확인한 검증 과정주요 포인트: 과잉 보정, 이중 페널티, 범위 오류, 단순합→가중합, 레벨별 차등, 회귀 테스트기대 효과: "고치려다 새 버그를 만드는" 함정을 피하고, 보정 로직을 안전하게 검증하는 법 익히기적용 시점: 점수·판정 로직에 보정/예외 규칙을 추가하고, 그게 정말 맞는지 확인해야 할 때※ 아래 점수·임계값·가중치는 실제 운영 값이 아니라 구조 설명용 예시·상수입니다. 실제 공식은 공개하지 않고 검증 관점 위주로 설명합니다.📚 시리즈 구성이 글은 서핑 예보 점수 엔진의 거짓양성/거짓음성 해결 시리즈의 3편(거짓양성 완결)입니다.[1편: 거짓양성 — 앱이 "안전하.. 2026. 6. 19. [Backend] 서핑 점수 거짓양성, 엔진 수정 없이 고치기 (보정 레이어 설계 전략) 📌 이 글의 핵심 요약 (SEO Summary)핵심 내용: 검증된 점수 엔진을 수정하지 않고, "보정 레이어"를 끼워 거짓양성 2건을 해결한 설계 과정주요 포인트: 고친 방법 3가지 비교, 계단식 vs 연속값, 곱하기 vs 게이트, 엔진 무수정 아키텍처기대 효과: 기존 동작을 깨지 않으면서 판정 로직을 안전하게 보강하는 설계 패턴 습득적용 시점: 이미 테스트로 검증돼 돌아가는 점수·등급 로직에 새 규칙을 추가해야 할 때※ 아래 코드의 임계값·가중치·감점 계수는 실제 운영 값이 아니라 구조 설명용 예시·상수입니다. 실제 공식은 공개하지 않고 설계 관점 위주로 설명합니다.📚 시리즈 구성이 글은 서핑 예보 점수 엔진의 거짓양성/거짓음성 해결 시리즈의 2편입니다.[1편: 거짓양성 — 앱이 "안전하다"고 잘못.. 2026. 6. 18. 이전 1 2 3 다음
