31weeks

[Apt Swing 개발일지 #8] 좋은 서비스를 만들어도 검색되지 않으면 의미가 없다

31weeks — Fri, 26 Jun 2026 08:11:00 +0900

Apt Swing은 점점 원하는 모습에 가까워지고 있다.

실거래가 데이터를 기반으로 지역별 흐름을 분석하고, 장기 이동평균을 통해 지역별 리듬을 확인하고, 분석 리포트까지 제공할 수 있게 되었다.

기능적으로는 어느 정도 만족스러운 수준까지 올라왔다.

하지만 서비스를 운영하면서 또 하나의 문제를 발견했다.

좋은 서비스를 만들어도 검색되지 않으면 의미가 없다는 점이다.

당연한 이야기지만, 검색엔진이 서비스를 이해하지 못하면 사용자는 Apt Swing을 발견할 수 없다.

사람이 보기에는 충분히 직관적인 구조였지만, 검색엔진 관점에서는 그렇지 않았다.

특히 기존 Apt Swing 홈페이지는 POC 단계에서 빠르게 구현한 구조였다.

핵심 기능 구현이 우선이었기 때문에 SEO는 후순위였고, 그러다 보니 검색엔진 친화적인 구조라고 보기 어려웠다.

그래서 이번에는 Apt Swing의 SEO 개선 작업을 진행했다.

가장 먼저 메인 페이지 구조를 개선했다.

title, description, canonical, Open Graph 같은 페이지 메타 정보들을 추가하여 검색엔진이 Apt Swing이 어떤 서비스인지 더 명확하게 이해할 수 있도록 수정했다.

그리고 중요한 변화가 하나 더 있었다.

바로 reports 페이지 생성이다.

Apt Swing의 핵심 콘텐츠는 지역별 분석 리포트다.

서울, 경기, 부산처럼 지역별로 수많은 리포트가 존재하지만 기존 구조에서는 검색엔진이 이 페이지들을 효율적으로 탐색하기 어려웠다.

그래서 지역별 리포트를 한 번에 탐색할 수 있는 별도의 reports 페이지를 만들었다.

이제 전국 252개 지역 리포트를 보다 명확한 구조로 연결할 수 있게 되었다.

APT Swing Reports 페이지

추가로 sitemap.xml과 robots.txt도 새롭게 구성했다.

검색엔진이 사이트 구조를 더 효율적으로 탐색할 수 있도록 기본적인 SEO 구조를 정리한 것이다.

이번 작업은 새로운 기능을 추가한 것은 아니다.

사용자 입장에서 보면 눈에 띄는 변화가 크지 않을 수도 있다.

하지만 서비스 관점에서는 꽤 중요한 작업이었다.

좋은 기능을 만드는 것과 사람들이 서비스를 발견할 수 있도록 만드는 것은 완전히 다른 문제이기 때문이다.

SEO 적용 전후 비교

항목	SEO 적용 전	SEO 적용 후
항목	SEO 적용 전	SEO 적용 후	SEO 총점	4.5 / 10	8.2 / 10
검색 제목	5	8
Meta description	0	8
Canonical	0	8
Open Graph	0	7
Twitter Card	0	7
JSON-LD 구조화 데이터	0	7
H1 키워드	5	8
본문 키워드	4	7
내부 링크 구조	3	8
Sitemap/robots 연계	0	9

숫자보다 중요한 것은 구조의 변화다.

이제 Apt Swing은 단순한 데이터 대시보드를 넘어 검색엔진이 이해할 수 있는 구조를 갖춘 서비스가 되었다.

이번 SEO 작업을 하면서 다시 느꼈다.

개발자는 종종 기능 구현에만 집중하게 되는데 서비스는 기능만으로 완성되지 않는다.

사용자가 발견할 수 있어야 하고, 검색엔진이 이해할 수 있어야 하며, 유입이 발생할 수 있는 구조를 가져야 한다.

좋은 서비스를 만드는 것과 검색되는 서비스를 만드는 것은 다르다.

그리고 서비스가 성장하려면 결국 둘 다 필요하다.

[Apt Swing 개발일지 #7] Apt Swing 홈페이지 UI 개선

31weeks — Wed, 24 Jun 2026 08:46:13 +0900

Apt Swing의 초기 홈페이지는 철저하게 POC 관점에서 만들어졌다.

우선순위는 명확했다.

빠르게 핵심 기능을 구현하고, 실제로 원하는 분석이 가능한지 확인하는 것이었다.

그래서 처음에는 디자인이나 UI 완성도보다 기능 구현에 집중했다.

실거래가 데이터를 가져오고, 차트를 생성하고, 지역별 흐름을 분석하고, AI 보고서를 출력하는 것.

핵심 기능이 동작하는 것이 가장 중요했다.

Apt Swing 초기 홈페이지

덕분에 비교적 빠르게 Apt Swing의 기본 구조를 만들 수 있었다.

하지만 서비스를 운영하면서 점점 더 느껴지는 것이 있었다.

기능이 작동하는 것과 사용하기 편한 것은 전혀 다른 문제였다.

원하는 데이터를 볼 수는 있었지만, 사용자가 자연스럽게 정보를 탐색하고 이해하기에는 부족한 부분이 있었다.

어떤 기능은 직관적이지 않았고, 어떤 화면은 정보가 단순하게 배치되어 있었으며, 전체적으로는 아직 POC 단계의 느낌이 강했다.

특히 차트 기반 서비스에서는 데이터 자체만큼이나 데이터가 어떻게 보여지는지도 중요하다.

같은 정보라도 더 명확하게 정리되어 있으면 이해 속도가 크게 달라진다.

결국 Apt Swing에도 기능 구현 이후의 단계가 필요하다고 느꼈다.

바로 사용성 개선이다.

그래서 최근에는 홈페이지 UI 개선 작업을 진행했다.

이번 개선의 목표는 단순히 디자인을 화려하게 바꾸는 것이 아니었다.

사용자가 더 편하게 탐색할 수 있도록 구조를 정리하고, 더 자연스럽게 데이터를 이해할 수 있도록 정보 전달 방식을 개선하는 것이 핵심이었다.

조금 더 직관적으로, 조금 더 깔끔하게, 조금 더 완성도 있게.

지금까지의 Apt Swing이 분석 기능을 만드는 단계였다면, 이번 작업은 그 기능을 더 잘 전달하는 단계라고 볼 수 있다.

아직 개선해야 할 부분은 남아 있다.

하지만 분명한 것은 Apt Swing이 이제 단순한 POC를 넘어 실제 서비스의 형태로 조금씩 발전하고 있다는 점이다.

Apt Swing UI 개선

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[Apt Swing 개발일지 #6] 차트만으로는 부족했다

31weeks — Mon, 22 Jun 2026 08:30:48 +0900

Apt Swing은 실거래가 데이터를 기반으로 지역별 가격 흐름을 분석하는 서비스다.

월봉 차트를 만들고, 법정동과 84㎡ 기준을 적용하고, 장기 이동평균선을 추가하면서 지역별 흐름을 이전보다 훨씬 명확하게 볼 수 있게 되었다.

그리고 GPT를 활용한 분석 보고서까지 도입하면서 차트를 자동으로 해석하는 단계까지 발전했다.

하지만 서비스를 운영하면서 점점 더 분명해진 것이 하나 있었다.

차트만으로는 부족했다.

부동산은 단순히 가격 흐름만으로 설명하기 어려운 시장이다.

같은 지역이라도 어떤 시기에는 급격하게 상승하고, 어떤 시기에는 예상보다 빠르게 하락하기도 한다.

그리고 그 움직임 뒤에는 항상 가격 데이터만으로 설명하기 어려운 이유들이 존재했다.

금리 인상과 인하, 정부 규제와 완화, 재건축 및 재개발 이슈, 교통 호재, 지역 개발 계획.

부동산 가격은 생각보다 훨씬 많은 외부 요인의 영향을 받는다.

결국 실거래가 차트는 결과를 보여줄 뿐, 그 원인까지 설명해주지는 못했다.

그래서 다음 단계에서는 차트 밖의 데이터를 가져와야겠다고 생각했다.

그 과정에서 선택한 것이 뉴스 데이터다.

부동산 관련 뉴스에는 시장의 분위기와 정책 변화, 지역별 이슈들이 가장 빠르게 반영된다.

만약 실거래가 데이터와 뉴스 데이터를 함께 분석할 수 있다면 단순한 가격 분석을 넘어 훨씬 더 입체적인 해석이 가능해질 것이라고 생각했다.

그래서 현재 Apt Swing은 뉴스 데이터 수집 작업을 진행하고 있다.

다만 이 작업은 생각보다 훨씬 큰 작업이다.

뉴스 데이터를 단순히 수집하는 것만으로 끝나지 않기 때문이다.

수집이 완료된 이후에는 또 하나의 중요한 단계가 남아 있다.

바로 분류 작업이다.

수집된 뉴스 중에서 실제로 부동산과 관련된 뉴스를 골라내야 하고, 그 안에서도 다시 지역별로 분류해야 한다.

예를 들어 서울 전체에 대한 뉴스인지, 강남구 관련 뉴스인지, 분당 관련 뉴스인지 구분할 수 있어야 한다.

그래야 특정 지역의 실거래가 흐름과 뉴스 데이터를 함께 연결해서 분석할 수 있다.

결국 뉴스 데이터 수집 이후에는 정제, 분류, 연결까지 이어지는 긴 작업이 기다리고 있다.

그래서 이 작업은 다소 시간이 걸릴 것으로 보고 있고 뉴스 데이터 수집이 진행되는 동안에는 다른 작업도 함께 진행하기로 했다.

현재 홈페이지는 POC 단계에서 빠르게 기능 구현을 우선으로 만들어진 구조다.

핵심 기능은 구현되어 있지만 사용 편의성이나 완성도 측면에서는 개선할 여지가 많다고 느꼈다.

그래서 뉴스 데이터 작업과 병행하여 홈페이지 UI를 개선하는 작업도 진행하고 있다.

다음 개발일지에서는 Apt Swing 홈페이지 UI를 어떤 방향으로 개선했는지 정리해보려고 한다.

Apt Swing은 여전히 개발 중인 프로젝트다.

하지만 조금씩 차트를 넘어, 더 많은 맥락을 이해하는 부동산 분석 플랫폼으로 발전해가고 있다.

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[Apt Swing 개발일지 #5] GPT에게 부동산 차트를 읽게 만들다

31weeks — Fri, 12 Jun 2026 08:30:57 +0900

월봉을 만들고, 법정동과 84㎡ 기준을 적용하고, 여러 개의 장기 이동평균선까지 추가하면서 Apt Swing의 차트는 어느 정도 완성되었다.

하지만 차트가 완성되었다고 해서 모든 문제가 해결된 것은 아니었다.

이번에는 해석의 문제가 남아 있었다.

같은 차트를 보더라도 사람마다 보는 관점이 다르다.

누군가는 상승 추세라고 생각할 수 있고, 누군가는 아직 조정 구간이라고 판단할 수도 있다.

어떤 사람은 최근 가격 변화에 집중하고, 어떤 사람은 장기 이동평균선의 방향을 중요하게 볼 수도 있다.

결국 차트 자체보다 차트를 어떻게 해석하느냐가 더 중요한 문제가 되기 시작했다.

그래서 차트를 일정한 기준으로 분석해주는 방법을 고민하게 되었다.

그 과정에서 GPT를 활용한 자동 보고서 생성을 시도하게 되었다.

처음에는 단순한 실험에 가까웠다.

차트를 입력하고 분석을 요청해보았는데 생각보다 흥미로운 결과가 나왔다.

가격 흐름을 요약하고, 상승과 하락 구간을 설명하고, 장기적인 추세를 정리하는 작업을 꽤 자연스럽게 수행했다.

그래서 현재 Apt Swing에서는 GPT를 활용하여 지역별 분석 보고서를 자동으로 생성하고 있다.

물론 AI의 분석이 항상 정답이라고 생각하지는 않는다.

하지만 같은 기준으로 수많은 지역을 분석할 수 있다는 점은 분명한 장점이었다.

그리고 개발을 진행하면서 또 하나의 생각이 들기 시작했다.

부동산은 단순히 차트만 보고 이해할 수 있는 시장이 아니라는 점이다.

금리 인상, 정부 정책, 재건축 이슈, 지역 개발 계획, 경제 위기와 같은 수많은 요인들이 실거래가에 영향을 준다.

현재 Apt Swing의 분석은 주로 차트를 기반으로 이루어지고 있다.

하지만 앞으로는 부동산 뉴스와 정책 데이터, 경제 데이터를 함께 활용하여 보다 풍부한 분석을 제공하는 방향으로 발전시켜보고 싶다.

또한 현재 사용하고 있는 GPT 기반 분석 역시 장기적으로는 비용 효율성과 확장성을 고려하여 로컬 LLM 기반으로 전환하는 방안도 검토하고 있다.

Apt Swing은 아직 완성된 프로젝트가 아니다.

지금까지의 개발 과정은 데이터를 통해 의미 있는 분석 단위를 찾는 과정이었다면, 앞으로의 개발은 데이터를 어떻게 해석하고 이해할 것인가에 대한 과정이 될 것 같다.

지난 다섯 편의 개발일지를 통해 Apt Swing이 만들어진 과정을 정리해보았다.

앞으로도 새로운 기능이나 분석 방법이 추가되면 계속 기록해보려고 한다.

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[Apt Swing 개발일지 #4] 장기 이동평균으로 부동산의 리듬을 찾다

31weeks — Tue, 9 Jun 2026 08:30:31 +0900

월봉을 선택하고, 법정동 단위와 84㎡ 기준을 적용하면서 차트의 형태는 어느 정도 갖춰지기 시작했다.

하지만 여전히 부족한 부분이 있었다.

가격선만으로는 흐름이 잘 보이지 않았다.

부동산 시장은 주식 시장처럼 매일 거래가 발생하는 시장이 아니다.

지역에 따라 거래량 차이도 크고, 특정 시점에는 일시적으로 높은 가격이나 낮은 가격의 거래가 발생하기도 한다.

그 결과 차트에는 생각보다 많은 잡음이 생겼다.

가격 자체는 볼 수 있었지만, 지역이 어떤 방향으로 움직이고 있는지 한눈에 파악하기는 쉽지 않았다.

그래서 조금 다른 방법을 고민하게 되었다.

주식에서는 장기적인 흐름을 보기 위해 이동평균선을 활용하는 경우가 많다.

나는 매수·매도 신호를 찾기 위해 이동평균선을 추가한 것이 아니었다.

오히려 지역의 흐름과 리듬을 더 잘 보기 위한 목적에 가까웠다.

처음에는 하나의 이동평균선만 적용해보았다.

하지만 데이터를 계속 살펴보면서 생각이 바뀌었다.

짧은 흐름도 중요하고, 긴 흐름도 중요했다.

그래서 이동평균선을 하나씩 추가하기 시작했다.

6개월
12개월
18개월
24개월
30개월
36개월

현재 Apt Swing 차트에는 이러한 장기 이동평균선들이 함께 표시된다.

어떤 지역은 단기적으로는 상승하는 것처럼 보이지만 장기 흐름에서는 아직 조정 구간에 있을 수도 있다.

반대로 최근 몇 개월 동안 횡보하고 있더라도 장기 흐름에서는 여전히 상승 추세를 유지하고 있는 지역도 있다.

이동평균선을 추가하면서 단순한 가격 변화보다 지역의 리듬이 조금씩 보이기 시작했다.

그리고 그 순간부터 Apt Swing이라는 이름이 더 잘 어울리기 시작했다.

처음부터 목표는 단기적인 가격 변화를 추적하는 것이 아니었다.

지역이 어떤 흐름을 만들고 있는지, 상승과 하락의 리듬이 어떻게 형성되고 있는지,

그리고 다른 지역과 비교했을 때 어떤 위치에 있는지를 보고 싶었다.

지금의 Apt Swing 차트는 그런 고민 끝에 만들어진 결과물이다.

물론 차트만으로 모든 것을 설명할 수는 없다.

같은 차트를 보더라도 사람마다 해석은 달라질 수 있다.

그래서 다음 단계에서는 차트를 해석하는 문제를 고민하게 되었다.

다음 개발일지에서는 GPT를 활용해 부동산 차트를 자동으로 분석하고 보고서를 생성하게 된 과정을 정리해보려고 한다.

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[Apt Swing 개발일지 #3] 왜 법정동과 84㎡를 선택했는가

31weeks — Sat, 6 Jun 2026 08:30:13 +0900

주봉을 포기하고 월봉으로 변경하면서 차트의 연속성은 많이 좋아졌다.

하지만 여전히 해결되지 않은 문제가 하나 남아 있었다.

거래가 부족했다.

특정 아파트 단지와 특정 평형만 분석하면 몇 달 동안 거래가 없는 경우가 생각보다 많았다.

차트를 만들 수는 있었지만 흐름을 읽기에는 어려움이 있었다.

특정 아파트 단지와 특정 평형만 분석하면 몇 달 동안 거래가 없는 경우가 생각보다 많았다.

처음에는 더 많은 데이터를 수집하면 해결될 것이라고 생각했다.

하지만 데이터를 계속 살펴볼수록 문제는 데이터의 양이 아니라 분석 단위에 있다는 것을 알게 되었다.

주식은 개별 종목 자체가 분석 단위가 된다.

하지만 부동산은 조금 달랐다.

내가 보고 싶었던 것은 특정 단지의 가격이 아니라 지역 전체의 흐름이었다.

그래서 분석 단위를 조금씩 넓혀보기 시작했다.

그러자 예상했던 변화가 나타났다.

거래량이 늘어나기 시작했고, 차트의 공백도 줄어들었다.

무엇보다 지역 전체가 어떤 방향으로 움직이고 있는지 조금씩 보이기 시작했다.

그 과정에서 현재 Apt Swing의 분석 단위인 법정동을 선택하게 되었다.

하지만 또 하나의 문제가 남아 있었다.

이번에는 평형이었다.

59㎡, 84㎡, 114㎡를 모두 합쳐서 분석하면 거래량은 늘어난다.

대신 새로운 문제가 생긴다.

같은 지역이라도 평형에 따라 가격대가 크게 다르기 때문이다.

결국 모든 평형을 함께 분석하면 지역의 흐름보다 평형 차이에 의한 왜곡이 더 크게 나타나기 시작했다.

그래서 평형도 하나로 통일하기로 했다.

그 과정에서 선택한 기준이 84~86㎡였다.

이른바 국민평형이라고 불리는 면적이다.

거래량도 충분하고, 지역 간 비교에도 적합하다고 판단했다.

결국 현재 Apt Swing은

월봉
법정동 단위
84~86㎡

라는 기준 위에서 만들어지게 되었다.

지금 돌아보면 이 과정은 코드를 작성하는 과정이라기보다 데이터를 관찰하면서 무엇이 의미 있는 분석 단위인지를 찾아가는 과정에 더 가까웠다.

Apt Swing의 현재 차트는 처음부터 설계된 결과물이 아니라 여러 번의 시행착오 끝에 데이터를 통해 선택된 결과물이라고 보는 편이 더 정확할 것 같다.

다음 개발일지에서는 현재 차트에 들어가 있는 장기 이동평균선들에 대한 이야기를 해보려고 한다.

단순히 가격을 보여주는 것만으로는 부족하다고 느꼈고, 지역별 흐름과 리듬을 더 잘 보기 위해 여러 개의 장기 이동평균선을 추가하게 되었다.

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강남구 법정동 차트

[Apt Swing 개발일지 #2] 부동산을 주봉으로 분석하려다 실패한 이야기

31weeks — Wed, 3 Jun 2026 08:30:25 +0900

Apt Swing을 처음 구상했을 때는 지금과 전혀 다른 모습을 생각하고 있었다.

부동산도 주식처럼 분석할 수 있지 않을까 하는 단순한 생각에서 출발했다.

주식 차트를 볼 때는 일봉보다 주봉을 중요하게 보는 경우가 많다. 하루하루의 움직임보다 조금 더 큰 흐름을 확인할 수 있기 때문이다.

그래서 처음에는 부동산 역시 주봉 차트로 분석하면 의미 있는 흐름을 발견할 수 있을 것이라고 생각했다.

하지만 데이터를 수집하고 차트를 만들어보기 시작하면서 예상하지 못했던 문제가 나타났다.

거래가 생각보다 너무 적었다.

주식은 매일 수많은 거래가 발생하지만, 부동산은 그렇지 않다.

어떤 단지는 몇 주 동안 거래가 한 건도 발생하지 않았고, 어떤 평형은 몇 달 동안 거래가 없는 경우도 있었다.

차트를 만들어보니 곳곳이 비어 있었다.

처음에는 데이터 수집 과정에 문제가 있는 줄 알았다.

하지만 여러 지역을 확인해보면서 문제는 데이터가 아니라 부동산 시장 자체에 있다는 것을 알게 되었다.

부동산은 주식처럼 매일 거래되는 시장이 아니었다.

주봉 차트는 생각보다 많은 공백을 만들었고, 흐름을 보여주기보다 오히려 노이즈를 늘리는 경우가 많았다.

결국 주봉 분석은 포기하기로 했다.

대신 조금 더 긴 시간 단위인 월봉으로 방향을 바꾸었다.

월봉으로 변경하자 상황이 달라지기 시작했다.

거래량이 어느 정도 확보되면서 차트의 연속성이 좋아졌고, 지역별 가격 흐름도 조금씩 보이기 시작했다.

그때 처음으로 이런 생각이 들었다.

부동산은 주식과 같은 방식으로 보면 안 되는구나.

같은 차트라도 시장의 특성에 따라 분석 방법이 달라져야 한다는 사실을 데이터가 직접 알려준 셈이었다.

하지만 월봉으로 바꾸었다고 해서 모든 문제가 해결된 것은 아니었다.

이번에는 또 다른 문제가 나타났다.

특정 아파트 단지와 특정 평형만 분석하면 여전히 거래 공백이 많았던 것이다.

결국 시간 단위만 바꾸는 것으로는 부족했다.

분석 단위 자체를 다시 고민해야 했다.

지금 생각해보면 Apt Swing 개발 과정은 코드를 작성하는 과정이라기보다 데이터를 보면서 무엇이 의미 있는 분석 단위인지를 찾아가는 과정에 더 가까웠던 것 같다.

다음 개발일지에서는 결국 왜 단지별 분석을 포기하게 되었는지, 그리고 왜 법정동과 84㎡를 선택하게 되었는지 정리해보려고 한다.

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[Apt Swing 개발일지 #1] 왜 Apt Swing을 만들었는가

31weeks — Sun, 31 May 2026 11:18:49 +0900

아파트는 한국에서 단순한 주거 공간이 아니다.

많은 사람들에게 가장 큰 자산이며, 노후를 준비하는 수단이기도 하고 투자 대상이기도 하다. 자연스럽게 부동산에 관심을 가지게 되면서 실거래가 데이터를 자주 보게 되었고, 여러 지역의 가격 흐름을 비교해보는 일도 많아졌다.

그러던 중 한 가지 의문이 생겼다.

부동산도 주식처럼 장기적인 흐름을 볼 수는 없을까?

주식에서는 단기적인 움직임보다 큰 흐름을 중요하게 생각한다. 하루의 등락보다 몇 년에 걸친 추세를 보고, 일봉보다는 주봉과 월봉을 통해 시장의 방향성을 확인한다.

하지만 부동산은 조금 달랐다.

기존 부동산 서비스들은 대부분 특정 아파트 단지나 특정 평형의 실거래가를 보여준다. 개별 단지의 가격을 확인하는 데에는 충분히 유용하지만, 내가 보고 싶었던 것은 조금 다른 종류의 정보였다.

개별 단지의 가격보다 지역 전체가 어떤 방향으로 움직이고 있는지가 궁금했다.

강남구는 지금 상승 구간에 있는 것일까?

분당구는 어떤 흐름을 보이고 있을까?

해운대구는 과거 상승장의 리듬을 다시 만들고 있는 것일까?

이런 질문에 답할 수 있는 데이터를 보고 싶었다.

그래서 부동산을 조금 더 넓은 시각에서 바라보는 방법을 고민하기 시작했고, 그렇게 시작한 프로젝트가 Apt Swing이다.

Apt Swing이라는 이름 역시 여기에서 나왔다.

주식 시장에서 Swing은 단기적인 변동보다 비교적 큰 흐름을 따라가는 관점을 의미한다. 부동산 역시 하루하루의 가격 변화보다 장기적인 흐름과 리듬을 이해하는 것이 중요하다고 생각했고, 그런 흐름을 관찰할 수 있는 도구를 만들어보고 싶었다.

현재 Apt Swing은 전국 실거래가 데이터를 기반으로 지역별 가격 흐름을 분석하고 있으며, AI를 활용한 분석 보고서도 제공하고 있다.

아직 완성된 프로젝트는 아니다. 다만 데이터를 수집하고, 분석 단위를 고민하고, 차트를 만들고, 보고서를 생성하기까지 꽤 많은 시행착오가 있었다.

앞으로 이 개발일지에서는 그 과정들을 하나씩 기록해보려고 한다.

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아파트 스윙(APT. Swing) 스크린샷

다음 글에서는 처음에 주식처럼 주봉 차트를 만들려고 했던 이야기와, 데이터를 분석하면서 예상과 전혀 다른 문제들을 발견했던 과정을 정리해보려고 한다.

[31Log-4] 앞으로 이 블로그에 올라올 글들

31weeks — Mon, 9 Mar 2026 17:58:56 +0900

블로그를 정리하기로 하면서
글의 구조도 조금 정리해보기로 했다.

앞으로 이 블로그에는
몇 가지 다른 종류의 글들이 올라올 것 같다.

먼저, 31 Log는 지금처럼 블로그를 정리해가는 과정과
생각들을 기록하는 일지에 가까운 글들이다.

그리고 Dev Log에는 개발 프로젝트의 진행 과정이나
기록들을 남겨보려고 한다.

기존에 작성했던 글들은 당분간 그대로 두고
그 위에 새로운 기록들이 쌓이는 방식이 될 것 같다.

아직은 완전히 정리된 구조는 아니지만
조금씩 방향을 만들어가고 있다.

[31Log-3] 개발 기록을 남기기 위한 준비

31weeks — Sun, 8 Mar 2026 16:43:24 +0900

개발 프로젝트들을 기록할 수 있도록
블로그에 새로운 카테고리를 만들었다.

그동안은 필요한 지식이나 잠시 정리할 내용들을 중심으로 글을 남겼다면,
앞으로는 개발 과정 자체도 기록해보려고 한다.

함께, 프로젝트를 정리하고 관리하기 위한
새로운 GitHub도 만들었다.

아직은 준비 단계에 가깝지만,
기록을 남길 수 있는 구조가 조금씩 만들어지고 있는 것 같다.

앞으로 어떤 이야기들이 쌓이게 될지
천천히 기록해보려고 한다.