독일 자동차 소프트웨어 개발자

QNX는 실시간 운영체제(RTOS)로, 자동차, 의료기기, 산업용 장비 등에서 많이 사용된다. 이번 글에서는 QNX 가상 머신 이미지를 만들어 QEMU에서 실행하는 전체 과정을 소개한다. 실습 중심으로 따라 할 수 있게 정리했으며, mkqnximage 명령어를 활용한다. 실습 환경QNX SDP (Software Development Platform): 8.0 버전QEMU: x86 타겟 호스트 OS: Ubuntu 24.04이미지 생성 도구: mkqnximageQNX SDP 8.0 평가판 버전을 무료로 받아서 설치하는 방법은 2025.03.07 - [Automotive] - 비상업적 용도를 위한 QNX SDP 8.0 무료 라이선스 글을 참고하면 된다. mkqnximage 소개 mkqnximage 명령어는 Q..

2025.03.11 - [Development] - 라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #1 에서 QNX 8.0 무료 라이선스를 받는 방법을 알아보고 QNX Software Center를 다운로드를 해 보았다. 그 이후 라즈베리파이4  QNX 이미지를 받아보았다. 이번 글에서는 이 이미지를 SD Card에 넣고 실제 부팅까지 해보려고 한다. 라즈베리파이4에 QNX 8.0 OS 올리기 #1이전 블로그 글에서 QNX SDP 8.0을 무료 라이선스를 받는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 QNX SDP 8.0 라즈베라파이 용 OS (운영체제)를 받아서 실행해보도록 한다. 아래 순서대로 하면 방법www.yocto.co.kr  SD Card에 이미지 굽기 https://www.raspberrypi...

이전 블로그 글에서 QNX SDP 8.0을 무료 라이선스를 받는 방법에 대해서 알아보았다. 이번 글에서는 QNX SDP 8.0 라즈베라파이 용 OS (운영체제)를 받아서 실행해보도록 한다. 아래 순서대로 하면 방법은 정말 간단하다. QNX Software Center 다운로드 QNX SDP (Software Development Platform) 을 받기 위해서는 QNX Software Center 를 우선 다운로드 받고 그 안에서 SDP 및 필요한 BSP, Tool 등을 모두 받을 수 있다. QNX Software Center를 받기 위해서는 https://www.qnx.com/download/group.html?programid=29178 로 들어가서 아래 화면과 같이 Windows Host 또는 L..

오늘날 많은 기업들이 글로벌 팀으로 운영된다. 독일, 인도, 중국, 불가리아 등 여러 국가에 분산된 팀원들과 함께 일하는 것은 이제 흔한 일이 됐다. 하지만 이런 환경에서 어떻게 진정한 연결과 효율적인 협업을 만들어 낼 수 있을까? 지난 4년간 다양한 국가의 동료들과 일하면서 깨달은 이야기를 간단히 해보고자 한다. 화면 너머의 동료들: 온라인 협업의 한계 처음에는 화상 회의와 메시지로 충분하다고 생각했다. 인도 방갈로에 있는 팀과는 2년 동안 온라인으로만 소통했다. 가끔 PO와 매니저만 출장을 오는 정도였다. 중국 상하이 팀과도 비슷했다. 미팅에 잘 참여하지 않거나 응답이 늦는 경우가 많아 답답함을 느꼈다. 불가리아 소피아 팀도 마찬가지였다. 온라인에서는 친절하지 않고 때로는 답변을 얻기도 어려웠다. 화..

GitLab GitLab은 소프트웨어 개발을 위한 웹 기반 DevOps 플랫폼이다. Git 저장소 관리, CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포), 코드 리뷰, 이슈 추적, 그리고 프로젝트 관리 기능을 제공한다. GitHub와 유사하지만, 자체 호스팅이 가능하며, 오픈 소스 프로젝트로 시작되었다. GitLab을 사용하면 개발팀이 협업하고, 코드 품질을 유지하며, 소프트웨어 배포를 자동화할 수 있다. GitLab Runner GitLab Runner는 GitLab CI/CD 파이프라인에서 작업을 실행하는 애플리케이션이다. Runner는 다양한 환경(예: 로컬 머신, 가상 머신, 클라우드 인스턴스, Docker 컨테이너)에서 실행될 수 있으며, 파이프라인의 각 단계를 자동으로 처리한다. 이를 통해 코드를 빌..

MacOS에서는 기본으로 제공하는 Activity Monitor가 있다. UI로 제공되며 CPU, GPU 사용량 등을 쉽게 보여준다. 이 외에도 mactop, asitop 와 같은 커맨드라인 도구들도 Homebrew (맥 OS나 리눅스에서 사용하는 패키지 매니저)를 이용하여 쉽게 설치하여 사용할 수 있다. Homebrew의 설치 방법은 이 링크를 방문하여 보기 바란다. mactop mactop은 macOS에서 시스템 자원 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있는 명령줄 기반 도구이다. Linux의 top 또는 htop과 유사한 기능을 제공하지만, macOS 환경에 최적화되어 있다. 주로 CPU, 메모리, 디스크 I/O, 네트워크 사용량 및 실행 중인 프로세스 정보를 확인하는 데 사용된다.설치방법$ bre..

이전 블로그 글에서 command line 으로 deepseek (딥시크)와 같은 오픈 LLM 모델을 설치하여 돌라는 방법을 이야기하였다. UI 를 기본적으로 제공하지 않기 때문에 Chromium Extension을 설치하여 사용하는 방법에 대해서도 이야기하였다. LM Studio 소개 이를 모두 하나로 통합하여 제공하는 LM Studio를 발견하여 설치하고 사용하는 방법에 대해서 소개한다. LM Studio도 애플 실리콘, Windows, Linux 모두 지원을 한다. 맥북에서 돌리기 위해 받았는데 1.41GB로 생각보다 애플리케이션의 크기가 컸다. LM Studio 기능 LM Studio로 다음과 같은 것을 할 수 있다고 홈페이지 메인에 당당하게 적혀있다. 앱만 설치하면 정말 사용하기는 쉽게 되어있다..

앞에 여러 글들에서 DeepSeek 사용 후기, Ollama를 이용하여 DeepSeek를 로컬 PC에서 돌리는 방법, DeepSeek를 로컬 PC에서 webUI와 연동하는 방법, DeepSeek를 이용하여 코딩하는데 도움을 받는 방법 #1, #2 등의 글을 썼다. 여기서는 Ollama 파이썬 API 를 이용하여 DeepSeek(딥시크) R1을 코딩에 사용하는 방법에 대해서 알아본다. Ollama는 오픈소스 LLM을 사용하는 서비스이기 때문에 DeepSeek R1뿐만 아니라 Ollama에서 지원하는 다양한 LLM 모델 (메타의 llama, qwen2.5 등)을 간단한 환경설정 변경으로 동일한 코드와 API로 사용할 수 있다. 설치 방법 pip 또는 pip3 명령어로 ollama python 모듈을 설치한다..

VS Code (Visual Studio Code)에서 Continue Extension과 연결하여 DeepSeek를 사용하는 방법에 대해서 이전 블로그 글에서 설명하였다. 이전 블로그 글에서는 Continue Extension 창에서 사용했었고, 이 글에서는 실제 코드와 쉽게 인터랙션하여 사용하는 방법을 이야기해보려고 한다. 현재까지 사용해본 결과 결론적으로 말하면 Github Copilot 이 훨씬 더 사용하기 쉽고 코드 퀄리티도 더 좋은 것 같다. 물론 DeepSeek를 조금 더 사용해보면 다른 결론이 나올 수 있겠지만 현재로썬 그렇다. 단 여전히 DeepSeek의 장점은 오픈소스로 인터넷 접속 없이 로컬로 사용 가능하다는 것이다. Github Copilot에 대해서는 또 다른 블로그 글을 참고해..

Visual Studio Code (VS Code)에서 DeepSeek (딥시크)를 사용하는 방법을 간단히 이야기해보려고 한다. VS Code Extension 설치해서 간단한 Configuration을 하면 쉽게 사용이 가능하다. 여기서 사용할 Extension은 Continue 이고 간단한 설치와 설정으로 DeepSeek를 사용할 수 있게 해준다. 이 Extension을 선택한 이유는 이전의 블로그 글에서 이야기한 local PC에서 쉽게 돌릴 수 있는 서비스인 ollama 를 지원하고 많은 개발자들이 사용, 업데이트도 잘되기 때문이다. Extension 설치 우선 VS Code를 실행하고 Extensions에서 Continue를 검색한 후 Install 버튼을 눌러 설치한다. 설치가 완료되면 위의 ..