사용하기 쉬운 플랫폼

P.S 개발 커뮤니티들을 보면 Flutter를 플루터라고 발음하시는 분들이 계시는데 플러터로 발음하는 게 맞습니다.

GRL은 유연한 PCIe® 5.0 사양 및 DisplayPort 2.0 멀티벤더 솔루션으로 컴플라이언스 테스트 자동화 포트폴리오를 확장합니다.

디지털 연결을 위한 엔지니어링 서비스 및 테스트 자동화 솔루션의 글로벌 리더인 Granite River Labs(GRL)은 제품 개발자가 단일 소프트웨어 플랫폼을 통해 Anritsu, Keysight 및 Tektronix를 비롯한 주요 공급업체의 테스트 장비를 사용하는 탁월한 자유를 제공하는 전기 컴플라이언스 테스트 자동화 소프트웨어 솔루션의 제공을 확장했습니다. 새로운 사용하기 쉬운 플랫폼 솔루션에는 PCI Express®(PCIe®) 5.0 아키텍처와 이전 PLL(Phase Lock Loop) 대역폭 및 피킹, DisplayPort 2.0 소스 및 싱크가 포함됩니다. GRL은 이제 사용하기 쉬운 플랫폼 단일 소프트웨어 자동화 플랫폼을 통해 사용할 수 있는 가장 포괄적이고 유연한 전기 컴플라이언스 테스트 솔루션 포트폴리오를 제공합니다. GRL’s PCIe 5.0 PLL 대역폭 및 피킹 솔루션 은 PCIe 5.0 컴플라이언스 테스트를 위해 PCI-SIG의 승인을 받았습니다. DisplayPort 2.0 솔루션 승인은 VESA에서 진행 중입니다. (GRL-DP21-SINK-AN & GRL-DP21-TX).

기존의 컴플라이언스 테스트 자동화 소프트웨어 솔루션은 다른 플랫폼과 함께 사용할 수 있는 유연성 없이 좁게 정의된 테스트 장비에서만 작동했습니다. 사용자는 솔루션 가용성 및 품질을 위해 테스트 장비 공급업체에 의존하고 여러 장비 플랫폼을 활용하려면 여러 소프트웨어 애플리케이션을 배워야 합니다. 또한 테스트 장비 공급업체가 우수한 계측기를 제조하는 동안 테스트 자동화 소프트웨어를 최신 표준으로 최신 상태로 유지하는 것은 끊임없는 과제였습니다.

GRL의 전기 컴플라이언스 테스트 솔루션은 대부분의 고성능 오실로스코프 및 다중 BERT에서 PCIe 5.0 이전 기술, USB4, USB 3.2, DisplayPort 및 SAS를 포함한 최신 디지털 연결 표준에 대한 송신기 및 수신기 물리 계층 테스트를 지원합니다. GRL의 솔루션은 테스트 장비 믹스 앤 매치를 가능하게 하고 테스트 장비 브랜드 간의 선택의 자유를 높여 제품 개발자의 구매력과 ROI를 크게 향상시킵니다. GRL의 솔루션을 사용하면 제품 개발자가 여러 소프트웨어 도구 세트, 제한된 예산 및 관료적인 구매와 씨름하는 대신 제품 검증 및 디버깅에 집중할 수 있습니다.

GRL은 주요 테스트 장비 공급업체 및 표준 조직과 긴밀하게 협력하여 강력한 테스트 도구 및 방법론을 개발합니다. GRL의 로드맵은 PCIe 6.0 사양 및 기타 새로운 표준을 지원하기 위해 2022년 이후에 더 많은 솔루션이 출시될 것으로 기대하고 있습니다..

PCI-SIG® 회장 겸 사장 Al Yanes는 “GRL의 컴플라이언스 테스트 소프트웨어 자동화 솔루션은 PCI Express 표준의 광범위한 채택을 촉진합니다.”며 “PCI Express 에코시스템의 기여자로서 PCIe 5.0 사양 전기 컴플라이언스 테스트에 대한 GRL의 지원은 우리 회원들이 PCIe 사양 호환 제품을 시장에 제공하는 데 도움이 될 것입니다. PCI Express 기술에 대한 GRL의 미래 기여를 기대합니다.”라고 말했습니다.

“VESA의 새로 설립된 DisplayPort UHBR(Ultra High Bit Rate) 인증 프로그램을 통해 장치 및 케이블 제조업체는 이제 DisplayPort 2.0이 지원하는 더 높은 데이터 링크 속도를 지원하는 제품을 GRL 및 기타 DisplayPort 공인 테스트 센터에 보낼 수 있습니다." DisplayPort 표준 및 적합성 로고 프로그램을 개발 및 관리하는 VESA(Video Electronics Standards Association)의 Lempesis 전무이사가 말했습니다. “GRL이 제공하는 것과 같은 UHBR 테스트 솔루션의 가용성은 DisplayPort 에코시스템을 발전시키고 최신 DisplayPort 사양으로 구현되는 고성능 비디오 및 디스플레이 제품의 도입을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다. ”

GRL의 엔지니어링 담당 부사장인 Miki Takahashi는 “2014년에 첫 번째 다중 공급업체 테스트 솔루션을 출시한 이후 GRL은 제품 개발자에게 입증되고 비용 효율적이며 사용하기 쉬운 자동화 소프트웨어 솔루션의 이점을 누리면서 원하는 테스트 장비를 사용할 수 있는 자유와 유연성을 제공한다는 비전을 적극적으로 추구해 왔습니다. "라며 "GRL의 새로운 PCIe PLL 및 DisplayPort 2.0 테스트 솔루션은 최종 사용자가 선택한 최신 테스트 장비와 함께 작동하며 최신 표준에 맞는 안정적인 테스트 결과를 제공할 수 있다는 자신감과 함께 테스트 자동화의 이점을 최종 사용자에게 제공하기 위한 최신 단계입니다.”라고 말했습니다.

유연하고 정확한
예측 및 일정 관리

인공 지능(AI) 기반 리소스 관리를 통해 적합한 역량을 갖춘 직원을 최적의 직무에 적시에 배정할 수 있습니다.

빠른 일정 관리 및 정확한 예측

콜센터의 리소스 관리는 복잡한 작업입니다. 최적의 인력 수준을 고려하여 직원 일정과 매칭시켜야 하기 때문입니다. 더불어, 계속해서 변화하는 외부 변수를 고려해야 합니다.

대규모 작업이므로 두 가지 핵심 중점 영역부터 시작해야 합니다. 먼저, 예상 통화량을 예측합니다. 이후에는 예상되는 요구 사항에 맞는 채용 계획과 일정을 수립합니다.

인원이 부족한 컨택센터는 직원에게 스트레스를 주게 되고 결과적으로 고객 만족도 수준이 낮아집니다. 그렇다고 인원을 초과하여 배치하면 유휴 상담사가 생기고 비용이 높아집니다.

워크포스 관리 소프트웨어를 사용하면 통화량을 예측하고 인력 계획을 수립할 수 있습니다. AI 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 업무 계획을 전개할 수 있습니다. 주간 혹은 수주에 걸친 규칙을 바탕으로 인력 계획을 최적화합니다. 이후에는 운영 프랙티스를 자동화하여 전반적인 정확성과 효율성을 개선합니다.

일정 관리에 소비되는 시간을 줄이고 상담사 코칭 시간을 늘려 비즈니스 목표를 달성하세요

데이터 기반의 정확한 예측

효율적인 운영 계획과 정확한 예측을 순식간에 수립할 수 있습니다. 통화량, 인원 축소, 서비스 수준 및 기타 주요 요인의 영향을 고려합니다. 그러한 데이터를 통해 장기적인 운영 성과를 예측합니다.

정확한 수학적 방식을 활용하여 일정 관리 최적화

데이터를 통해 일정 관리 규칙을 도출합니다. 과거 데이터를 분석하여 현실적인 인력 예측 및 충원 요건을 생성할 수 있습니다. 주간 기록이 축적될수록 필요한 상담사 인원수를 정확하게 판단할 수 있습니다. 또한 서비스 수준, 포기율, 비용, 수익, 고객 경험 점수, 수익의 예측이 가능해집니다.

간단할수록 좋습니다.

시스템이 늘어날수록 복잡해지기 마련입니다. 단일 인터페이스에서 인터랙션 예측 및 상담사 일정을 관리하여 프로세스를 간소화합니다. 올인원 워크포스 관리 솔루션을 사용하면 프로세스를 간소화하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

[React Native vs Flutter] 크로스플랫폼 앱 개발, 어떤 프레임워크를 사용해야 하나?

오늘은 앱 크로스 플랫폼에서 현재 가장 많이 사용되는 React Native와 구글의 야심작인 Flutter를 비교해보는 시간을 갖도록 해보겠습니다.

왜 크로스 플랫폼 앱을 개발할까요?

기업의 규모가 굉장히 크고 많은 엔지니어들을 고용할 수 있다면 네이티브 앱 개발을 진행하는 것도 좋은 방법입니다. 각 OS 별 고유의 기능들을 모두 활용하며 크로스 플랫폼 개발에서 생기는 추가적 버그 및 기술적 문제를 최소화할 수 있기 때문입니다. 하지만 기업이 작을수록 많은 엔지니어를 고용하기는 힘들고 특정 OS를 사용하는 고객 그룹을 모두 포기할 수는 없기 때문에 스타트업의 경우 소스코드는 하나로 관리하고 두 개의 OS에 모두 배포할 수 있는 크로스 플랫폼 프레임워크를 많이 사용합니다. 현재 대표적으로 Facebook이 개발을 주도하는 React Native와 Google이 사용하기 쉬운 플랫폼 사용하기 쉬운 플랫폼 개발을 주도하는 Flutter가 양대 산맥을 이루고 있습니다.

React Native는 Javascript를 언어로 사용합니다. React를 개발한 Facebook이 React의 인기를 모바일에서도 이어가기 위해 2015년도에 React Native를 출시하였습니다. React 계열의 Javascript는 JSX로 일반적인 JQuery나 Vanilla JS와는 코드 구조적으로 살짝 다른 면이 있지만 일반적으로 프론트엔드 자바스크립트를 조금만이라도 만져봤다면 쉽게 React 계열로 넘어올 수 있을 정도로 진입장벽이 높은 편은 아닙니다. 이 뜻은 나중에 앱이 매출을 내고 성장하기 시작했을 때 개발 인력을 조금 더 쉽게 찾을 수 있다는 큰 장점이 있다는 걸 의미합니다. 특히나 React와 React Native의 경우 언어적 차이점은 거의 없다고 봐도 무방하기 때문에 React 개발자를 채용해도 빠른 시일 내에 충분히 React Native 작업을 수행할 수 있습니다.

Flutter는 특히나 한국에선 조금 생소한 언어인 Dart 언어를 사용합니다. Dart 언어는 구글에서 Javascript를 대체하겠다고 내놓은 야심작이지만 Flutter가 출시되기 전까지 철저히 외면받고 최악의 언어 중 하나로 꼽히던 적도 있었습니다. Dart는 Javascript와 비교했을 때 그나마 static typing이라는 장점이 있어서 사용하는 마니아층이 조금 있었으나 그마저도 Typescript의 출시와 함께 장점이 사라져버렸습니다. 처음 Flutter가 출시되었을 때 언어 빼고 다 완벽하다는 말도 있었지만 베타 때부터 써온 경험으론 사용하는 데는 큰 어려움이 없습니다. 특히 React를 사용해봤고 OOP 언어를 하나 사용해봤다면 금방 습득할 수 있습니다. 다만 Flutter의 특성상 프론트엔드 개발자들이 많이 사용하게 되는데 프론트엔드만 사용하던 분들에겐 생소한 부분이 충분히 많이 있을 수 있습니다. 결과적으로 성장 및 도약을 해야 하는 시기에 개발자 수급에 문제가 생길 수도 있습니다.

외부 패키지 비교

React Native는 React와 라이브러리 호환성이 상당히 좋습니다. 여기서 오는 장점은 정말 수도 없이 많습니다. React가 2013년도에 출시한 만큼 상당히 성숙한 라이브러리 생태계가 잘 조성되어 있는데 2년 뒤에 출시된 React Native가 React에서 조성된 수많은 패키지들을 대부분 호환해서 사용할 수 있다는 건 정말 큰 장점입니다. 이미 React에서 사용하시는 좋아하는 패키지가 있다면 그대로 React Native에 끌어다 써도 될 가능성이 상당히 높습니다. 특히나 일반적인 RESTful API를 사용하지 않으시고 GraphQL을 사용하시는 경우 GraphQL 패키지 중 최강자인 Apollo GraphQL 패키지를 사용할 수 있기 때문에 해당되시는 경우 정말 큰 장점이라고 볼 수 있습니다.

Flutter는 현재 2019년 11월 기준으로 이제 공식 출시가 1년이 되어가는 프레임워크입니다. 결과적으로 당연하게도 React Native만큼 큰 패키지 생태계를 조성하지 사용하기 쉬운 플랫폼 못하고있고 Flutter팀 내부에서 개발하는 공식 패키지들도 아직 0.x 버전들로 성숙하지 못한 형태입니다. 물론 구글팀이 선두에 있는만큼 빠르게 업데이트가 진행되고 있긴 하지만 아직은 패키지들 버전만 보고도 상사에게 쓰지말란 소리를 들을 수도 있는 단계입니다. 이부분은 어떤 앱을 만드냐에 따라 다르지만 앱의 방향성을 정확히 하고 제작하려는 앱에 꼭 필요한 패키지들이 완성도가 얼마나 높은지 사전조사를 충분히 하신뒤에 Flutter를 사용하시는게 좋을 것 같습니다.

State Management

React가 엄청난 인기를 누리며 State Management라는 단어가 여기저기서 들리기 시작했습니다. 더이상 전통적인 방식대로 페이지별로 State Management를 하지 않고 글로벌하게 관리하는 패키지들이 인기를 끌기 시작했습니다. React에서 빠르게 인기몰이를 한 State Management 라이브러리는 단연코 Redux라고 할 수 있고 요즘은 비슷한 성격의 라이브러리들이 같이 인기를 끌고있습니다. 위에서 설명드렸다시피 만일 React에서 좋아하시는 State Managemnt 라이브러리가 있다면 그대로 React Native에서 사용 가능할 가능성이 높습니다. 난이도 측면에서 봤을때는 처음 React 계열의 State Management를 접한다면 처음보는 형태에 이해하는데 시간이 어느정도 걸릴 수 있지만 한번 이해하고나면 관리하기 쉬운편에 속한다는 장점이 있습니다.

Flutter 팀에서 공식적으로 추천하는 State Management는 BloC 패턴입니다. Stream을 활용해서 State Management를 하는 건데 Stream을 사용해보신 경험이 많이 없는 분들은 상당한 어려움을 겪으실 수도 있습니다. 앱이 복잡하지 않을 때는 한 형태의 BloC 패턴을 계속 사용하면 되는데 나중에 Stream 끼리 합치고, 연결하고, 여러 결괏값을 동시에 받는 등 복잡한 오퍼레이션을 하실 경우 상당히 코드가 난잡해질 가능성이 있습니다. 이런 단점이 있음에도 잘 다룰 수 있게만 된다면 서버와 실시간 통신을 직접 할 수도 있고 Optimistic Response를 설계하는데도 더욱 간단한 면이 많이 있습니다.

개발프로세스 비교

사실 이 부분이 가장 중요하다고 생각합니다. 겉으로 보기에는 React Native가 장점이 굉장히 많아 보이지만 실제로 개발을 시작하면 오히려 그 장점들이 모두 의미 없을 정도로 개발 프로세스가 안 좋은 편이라고 생각합니다. 저도 세 개의 앱을 React Native로 제작을 해봤는데 말만 크로스 플랫폼이지 개발 프로세스는 크로스 플랫폼으로 느껴지지 않습니다. React Native는 Android와 iOS 컴포넌트들을 끌어다 쓰는 bridge 역할을 하는데 이 부분에서 한 컴포넌트를 화면에 띄웠을 때 Android에서 상당히 다르게 보이거나 iOS에서 보지 못한 버그가 Android에서는 존재하는 등 굉장히 크리티컬한 문제들이 생기는 경우가 많습니다. 한때는 iOS에서 한글이 정상적으로 입력되지 않던 버그도 있었는데 이제 해결이 되었는지 모르겠습니다. 싱글 코드 베이스는 맞지만 실제로는 iOS와 Android 각각 코드를 다르게 작동하는 조건문이 상당히 많아진다는 단점이 있고 그런 만큼 플랫폼별 디버깅을 하는 시간이 늘어납니다. 사실 이 부분은 Flutter가 나타나기 전엔 어느 정도 견뎌야 하는 부분이라고 생각하고 있었는데 Flutter가 나온 뒤로는 상당히 불편한 부분으로 느껴졌습니다.

Flutter의 가장 큰 장점은 여기에 있습니다. Flutter는 React Native와 다르게 직접 화면에 컴포넌트를 그려버립니다. 결과적으로 OS별로 제공되는 컴포넌트들을 활용할 필요가 없어서 OS별 문제가 거의 없고 일관성 있게 작동됩니다. React Native에서 OS별 차이때문에 생기는 버그들이 워낙 많기때문에 Flutter의 이런부분이 어떻게보면 지극히 정상적임에도 굉장힌 장점으로 받아들여지게 됩니다. 더 나아가 React Native에 비해 Flutter에서 기본으로 제공해주는 컴포넌트들이 훨씬 더 많고 만일 색다른 사용하기 쉬운 플랫폼 컴포넌트가 필요하다면 직접 컴포넌트를 그리고 애니메이션을 제작하는것도 가능하기때문에 Flutter가 이 부분에선 상당한 장점을 갖고있다고 볼 수 있습니다.

React Native와 Flutter 모두 상당한 완성도를 자랑하는 크로스플랫폼 개발 프레임워크입니다. 각각 Facebook과 Google이 개발을 주도하고 있어 완성도와 업데이트의 속도는 빠른 편입니다. 이 글에서 두 프레임워크의 언어의 차이, 외부 패키지 완성도 및 갯수의 차이, 상태관리의 차이 그리고 개발 프로세스의 차이에 대해 표면적인 분석을 해봤습니다. 결과적으로는 React에 익숙한 개발자들이 많거나 빠른 성장을 위해 개발자 수급이 빨라야 한다면 React Native를 사용하고, 좋은 개발프로세스를 즐기며 프레임워크와 함께 성장할 자신이 있다면 Flutter를 사용하면 좋을 것 같다는게 저의 주관적인 생각입니다.

P.S 개발 커뮤니티들을 보면 Flutter를 플루터라고 발음하시는 분들이 계시는데 플러터로 발음하는 게 맞습니다.

즉시 수행 가능하며 제한 없는 클라우드 분석

당사의 클라우드 네이티브 멀티 테넌트 플랫폼은 데이터 기반 의사 결정을 지원하고 보안 및 운영 문제를 조사하는 시간을 단축합니다. 그 방법은 다음과 같습니다.

수집 및 중앙 집중화

150개 이상의 애플리케이션에 대한 통합을 제공하여 스택과 파이프라인에 걸쳐 데이터를 손쉽게 집계할 수 있습니다.

검색 및 조사

실시간 분석을 통해 잠재적인 사이버 공격을 신속하게 식별 및 해결하고, 잠재적인 유출을 탐지 및 방지하며, 컴플라이언스 비용을 절감할 수 있습니다.

모니터링 및 시각화

사용자 지정 가능한 대시보드는 로그, 메트릭 및 성능 데이터를 시각화하여 전체 스택의 가시성과 안정성을 제공합니다.

경고 및 알림

머신 러닝 알고리즘은 연중무휴 작동하며, 해결해야 할 중요한 이벤트나 문제가 있는 경우 알림을 제공합니다.

모든 데이터. 모든 인사이트. 종합적 분석.

• 운영 인텔리전스
• 보안 인텔리전스
• 비즈니스 인텔리전스

자체 데이터

당사의 분석

새로운 방식으로 데이터 분석

새로운 문제를 해결하기 위해 기존 해결책에 안주하지 마세요.

확장형 플랫폼

기업 수준의 안전한 멀티 테넌트 아키텍처

당사의 서비스는 전 세계 2,100개 이상의 기업에 대해 매일 200페타바이트 이상의 데이터와 2천만 건 이상의 쿼리를 처리합니다.

필요에 따라 확장 가능한 탄력적인 솔루션

데이터를 얼마나 많이 보내든, 얼마나 많은 사람이 사용하든 상관없이 즉시 확장 가능한 분석 기능을 제공합니다.

경제적인 클라우드 비용으로 데이터 사용

고객은 혁신적인 클라우드 기반 라이센싱 모델을 통해 크레딧 용량을 사전에 구매하여 플랫폼 내의 모든 데이터 또는 기능에 대한 비용을 유연하게 지불할 수 있습니다.

• 비즈니스에 대한 가치에 부합하는 비용 지불
• 다양한 예산 규모에 맞는 강력한 분석 기능 제공
• 어떠한 기능도 자유롭게 사용할 수 있는 제한 없는 유연성
• 낭비되는 라이센스 비용 및 페널티 없음
• 완전 자동화 및 셀프 서비스 라이센싱

머신 러닝 기반의 분석

분석을 통한 풍부한 인사이트 제공

당사의 특허 받은 LogReduce® 및 LogCompare 패턴 분석을 사용하여 이상 징후를 실시간으로 식별 및 예측하고 근본 원인을 파악할 수 있습니다.

강력하고 직관적인 쿼리 기반 분석

고급 연산자 라이브러리를 사용하여 고급 사용자의 역량을 적극적으로 활용하고 모든 사용자에게 사용하기 쉬운 검색 템플릿을 제공합니다.

보안 우선 설계

내장된 보안 기능

동급 최강의 보안 기술, 엄격한 보안 프로세스, 매일 변경되는 고객별 암호화 사용하기 쉬운 플랫폼 키로 사용자의 데이터를 보호합니다.

보안 우선 원칙에 따라 구축된 클라우드용 플랫폼

SOC 2 Type 2, PCI DSS 3.2, Privacy Shield, CSA Star 및 HIPAA 인증을 받았습니다.

최신 기업문화 지원

데이터 사일로 방지

공유 가능한 대시보드, 검색 및 보고서를 통해 협업을 장려하고 투명성을 높입니다. 여러 사용 사례 및 팀을 위해 설계된 플랫폼을 통해 마찰을 줄이고 혁신을 장려합니다.

시간 낭비 방지

SAML 및 Active Directory 도입 및 협업을 장려합니다. 강력한 역할 기반 액세스 제어로 마찰을 일으키지 않고 중요한 데이터를 보호하고 핵심적인 제어 기능을 유지합니다.

ScienceON Chatbot

자바 플랫폼에서 사용하기 쉬운 형태의 컴파일 시점 의존성 주입 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 자바 프레임워크 실행 환경에서, 타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법에 있어서, 타겟 코드가 의존성 주입(Dependency injection)기능과 관련된 코드인지 여부를 결정하는 단계; 상기 결정 결과에 기초하여, 객체를 생성하고, 상기 타겟 코드에 생성된 객체를 리턴(return)하는 상기 타겟 코드의 프로바이더(provider) 코드를 생성하는 단계; 및 상기 결정 결과에 기초하여, 타겟 코드에 포함된 적어도 하나의 의존성 주입 표시자.

자바 플랫폼에서 사용하기 쉬운 형태의 컴파일 시점 의존성 주입 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 자바 프레임워크 실행 환경에서, 타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법에 있어서, 타겟 코드가 의존성 주입(Dependency injection)기능과 관련된 코드인지 여부를 결정하는 단계; 상기 결정 결과에 기초하여, 객체를 생성하고, 상기 타겟 코드에 생성된 객체를 리턴(return)하는 상기 타겟 코드의 프로바이더(provider) 코드를 생성하는 단계; 및 상기 결정 결과에 기초하여, 타겟 코드에 포함된 적어도 하나의 의존성 주입 표시자에 대응되는 의존성 객체를 상기 프로바이더 코드에 의해 생성된 객체의 의존성 필드에 주입하는 의존성 객체 주입 코드를 포함하는 인젝터(injector) 코드를 생성하는 단계; 를 포함하고, 상기 프로바이더 코드는 상기 의존성 객체 주입 코드를 호출하는, 타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법이 제공될 수 있다.

대표
청구항

자바 프레임워크 실행 환경에서, 타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법에 있어서,객체를 생성하고 타겟 코드에 생성된 객체를 리턴(return)하는 상기 타겟 코드의 프로바이더(provider) 코드를 생성하는 단계; 및타겟 코드에 포함된 적어도 하나의 의존성 주입 표시자에 대응되는 적어도 하나의 의존성 객체를 상기 프로바이더 코드에 의해 생성된 객체의 적어도 하나의 의존성 필드에 주입하는 의존성 객체 주입 사용하기 쉬운 플랫폼 코드를 포함하는 인젝터(injector) 코드를 생성하는 단계;를 포함하는,타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법.

자바 프레임워크 실행 환경에서, 타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법에 있어서,객체를 생성하고 타겟 코드에 생성된 객체를 리턴(return)하는 상기 타겟 코드의 프로바이더(provider) 코드를 생성하는 단계; 및타겟 코드에 포함된 적어도 하나의 의존성 주입 표시자에 대응되는 적어도 하나의 의존성 객체를 상기 프로바이더 코드에 의해 생성된 객체의 적어도 하나의 의존성 필드에 주입하는 의존성 객체 주입 코드를 포함하는 인젝터(injector) 코드를 생성하는 단계;를 포함하는,타겟 코드에 대한 객체를 주입하는 코드를 컴파일 시점에 자동으로 생성하는 방법.