엠칩의 일기장

KiCad 단축키

엠칩 — Wed, 20 May 2026 16:31:04 +0900

공통 / 기본 단축키 (모든 에디터에서 자주 사용)

F1	Zoom In (커서 중심 확대)
F2	Zoom Out
F4 / Space	커서 위치로 화면 중앙 이동
Home	화면 전체 보기 (Fit to Screen)
Ctrl + Z	Undo
Ctrl + Y	Redo
Esc	현재 작업 취소 / 선택 모드
Ctrl + S	저장
Ctrl + F	찾기
Del	삭제

Schematic Editor (회로도) 주요 단축키

A	Symbol (부품) 추가	부품 배치
P	Power Symbol (VCC, GND 등) 추가	전원 배치
W	Wire (전선) 그리기	배선
B	Bus (버스) 그리기	-
L	Local Label	-
H	Hierarchical Label	-
M	Move (이동, 와이어 끊김)	이동
G	Drag (드래그, 와이어 유지)	-
R	Rotate (회전)	회전
X	X축 Mirror (좌우 뒤집기)	-
Y	Y축 Mirror (상하 뒤집기)	-
E	Edit Properties (속성 편집)	속성
V	Value 수정	값 변경
U	Reference 수정	-
C	Copy	복사
Q	No-Connect (NC) 플래그	-

PCB Editor (PCBNew) 주요 단축키

A	Symbol (부품) 추가	부품 배치
P	Power Symbol (VCC, GND 등) 추가	전원 배치
W	Wire (전선) 그리기	배선
B	Bus (버스) 그리기	-
L	Local Label	-
H	Hierarchical Label	-
M	Move (이동, 와이어 끊김)	이동
G	Drag (드래그, 와이어 유지)	-
R	Rotate (회전)	회전
X	X축 Mirror (좌우 뒤집기)	-
Y	Y축 Mirror (상하 뒤집기)	-
E	Edit Properties (속성 편집)	속성
V	Value 수정	값 변경
U	Reference 수정	-
C	Copy	복사
Q	No-Connect (NC) 플래그	-

초보자에게 가장 중요한 단축키 Top 10

A — 부품 넣기
W — 전선 그리기
M/G — 이동 vs 드래그
R — 회전
X/Y — 뒤집기
E — 편집
F1/F2 — 줌
Esc — 취소
Ctrl+Z — Undo (자주 누르세요!)
Ctrl+F1 — 전체 단축키 보기

Tip !!! : 부품을 선택한 상태에서 단축키를 누르는 게 기본 (Hover + Key)

프로젝트 헤일메리, 왕과 사는 남자...

엠칩 — Sun, 10 May 2026 22:50:17 +0900

근래 보았던 영화중 가장 수작임..

처절했던 생존기인 마션과는 또다른 느낌의 영화..

지극히 과학적으로 감성을 자극하는 영화였음..

ost sign of the times .... 이 상황에서 이 노래가.. 미쳤다...

https://youtu.be/WlphAe9cgHM?si=hvmRODRcKseaWV_y

감독의 연출이 구리고 유해진 한명에 너무 의지함...

유해진의 원맨쇼... 이제는 조금 식상한...

프로그램 검증 기법의 주요 분류

엠칩 — Mon, 13 Apr 2026 18:14:16 +0900

1. 프로그램 검증 기법의 주요 분류

프로그램 검증은 소프트웨어가 요구사항을 올바르게 만족하는지 확인하는 과정입니다. 크게 다음으로 구분합니다:

정적 검증(Static Verification): 프로그램을 실행하지 않고 코드, 설계 문서 등을 분석하는 방법
동적 검증(Dynamic Verification): 프로그램을 실제 실행하면서 테스트하는 방법 (대부분의 테스트 기법)

2. 화이트박스 테스트 (White Box Testing)

정의: 프로그램의 내부 구조와 소스 코드를 완전히 알고 테스트하는 기법. ‘유리상자(Glass Box)’ 테스트라고도 불리며, 개발자 관점에서 코드의 모든 경로, 논리, 구조를 검증합니다.

특징:

코드 커버리지(문장, 분기, 조건 등)를 측정하며 테스트
버그의 원인(로직 오류, 경로 누락 등)을 정확히 찾기 좋음
단위 테스트(Unit Test)에서 주로 사용

주요 종류 및 설명:

기초 경로 검사 (Basis Path Testing): McCabe의 순환 복잡도를 이용해 최소한의 독립 경로를 테스트. 대표적인 화이트박스 기법.
제어 구조 검사 (Control Structure Testing):
- 조건 검사: if, while 등의 논리 조건 테스트
- 루프 검사: 반복문(Loop)의 0회, 1회, 다회 실행 테스트
- 데이터 흐름 검사: 변수 정의와 사용 위치를 추적해 테스트
구문/분기/조건 커버리지: 모든 문장, 모든 분기, 모든 조건 조합을 실행하는 정도를 측정

장점: 코드 내부 결함을 세밀하게 발견 단점: 모든 경로를 테스트하기 어려움 (경로 폭발 문제)

3. 블랙박스 테스트 (Black Box Testing)

정의: 프로그램의 내부 구조를 모르고 외부 기능과 명세(요구사항)만 보고 테스트하는 기법. ‘블랙박스’처럼 입력과 출력만 확인합니다. 사용자 관점에서 적합합니다.

특징:

기능 테스트(Functional Testing)라고도 함
요구사항이 제대로 구현되었는지 검증
시스템 테스트, 인수 테스트에서 주로 사용

주요 종류 및 설명:

동치 분할 검사 (Equivalence Partitioning): 입력 데이터를 비슷한 그룹(동등 클래스)으로 나누어 대표값으로 테스트. 테스트 케이스 수를 줄이는 효과.
경계값 분석 (Boundary Value Analysis): 입력의 경계값(최소, 최대, 바로 안쪽/바깥쪽)을 집중 테스트. 오류가 자주 발생하는 부분.
원인-효과 그래프 검사 (Cause-Effect Graphing): 입력(원인)과 출력(효과)의 관계를 그래프로 분석해 테스트 케이스 생성.
오류 예측 검사 (Error Guessing): 테스터의 경험을 바탕으로 오류가 발생할 만한 부분을 예측해 테스트.
상태 전이 테스트, 결정 테이블 테스트 등: 시스템의 상태 변화나 복잡한 조건 조합을 다룸.

장점: 실제 사용자처럼 테스트 가능, 내부 지식 불필요 단점: 내부 코드 오류(로직 버그)는 놓치기 쉬움

4. 그레이박스 테스트 (Gray Box Testing)

정의: 화이트박스와 블랙박스의 중간 형태. 부분적인 내부 구조(아키텍처, 데이터베이스 스키마 등)만 알고 테스트합니다.

특징:

블랙박스의 사용자 관점 + 화이트박스의 일부 구조 지식 결합
웹 애플리케이션, API 테스트 등에서 자주 사용
효율적이며 현실적인 결함 발견에 강점

예시: 데이터베이스 구조를 일부 알고 SQL 인젝션 취약점을 테스트하면서도 기능 동작을 확인.

5. 기타 주요 검증 기법

정적 분석 (Static Analysis):
- 프로그램 실행 없이 자동 도구로 코드 검사 (Lint, SonarQube 등)
- 코딩 표준 위반, 잠재적 버그, 보안 취약점 발견
- 정적 테스트의 대표 (코드 리뷰, 워크스루, 인스펙션 포함)
동적 분석 (Dynamic Analysis):
- 프로그램을 실행하면서 메모리 누수, 성능, 동작을 분석
- 화이트박스/블랙박스 테스트 대부분이 여기에 속함
형식 검증 (Formal Verification):
- 수학적 증명(정형 방법론)을 통해 프로그램의 정확성을 증명
- 안전이 중요한 시스템(항공, 의료)에서 사용되지만 비용이 매우 높음

구분	화이트 박스 테스트	블랙 박스 테스트	그레이 박스 테스트
내부 구조 지식	완전하게 알고 있음	모름	부분적으로 알고 있음
초점	코드 경로, 로직 구조	기능, 입력/출력	기능 + 일부 구조
적합 단계	단위 테스트	시스템/인수 테스트	통합/API 테스트
강점	내부 버그 발견	사용자 관점 검증	균형 잡힌 검증

AI를 활용한 프로그램 검증 방법

1. 정적 분석 (Static Analysis)

AI 기반 도구 활용

GitHub Copilot + CodeQL — 취약점 패턴 자동 탐지
Amazon CodeGuru — C 코드 버그/보안 이슈 리뷰
SonarQube + AI 플러그인 — MISRA-C 규칙 위반 감지

Claude/GPT에 직접 코드 리뷰 요청

// 이런 식으로 코드를 붙여넣고 질문
"다음 ISR 핸들러에서 재진입 문제나 레이스 컨디션이 있는지 분석해줘"

2. 테스트 케이스 자동 생성

AI에게 경계값, 엣지 케이스를 생성하도록 지시:

// 함수 시그니처와 스펙을 주면
uint16_t adc_convert(uint8_t channel, uint8_t oversample);

// AI가 다음을 자동 생성
// - channel=0, channel=7, channel=8 (범위 초과)
// - oversample=0, oversample=255
// - 동시 다중 채널 호출 시나리오

Unity / CppUTest 테스트 코드도 AI로 생성 가능.

3. 펌웨어 특화 검증 항목

AI에게 다음을 명시적으로 검토 요청:

항목프롬프트 예시

스택 오버플로우	"재귀 호출 깊이와 스택 사용량 분석"
인터럽트 안전성	"공유 변수의 volatile/atomic 처리 확인"
포인터 안전성	"NULL 역참조, 댕글링 포인터 탐지"
타이밍 이슈	"바쁜 대기(busy-wait) 및 데드락 가능성"
레지스터 접근	"비트 마스킹 오류, RMW 시퀀스 검증"

4. AI 기반 Fuzz Testing

# libFuzzer + AI로 입력 시드 생성
# AI에게 프로토콜 파서의 비정상 패킷 패턴 생성 요청
"UART 수신 파서에 대해 오작동을 유발할 수 있는
비정상 바이트 시퀀스 100가지를 생성해줘"

5. 코드 리뷰 프롬프트 전략

경험상 효과적인 프롬프트 구조:

[컨텍스트]
- MCU: STM32F4, Cortex-M4
- RTOS: FreeRTOS
- 컴파일러: GCC ARM, -O2

[검증 요청]
다음 코드에서:
1. MISRA-C 2012 위반 항목
2. FreeRTOS API 오용
3. 하드웨어 의존성 문제
4. 최적화 시 발생 가능한 버그
를 분석해줘.

[코드]
(코드 붙여넣기)

6. AI + 시뮬레이터 연계

Renode + AI — 펌웨어를 실제 하드웨어 없이 실행하고, AI로 로그 분석
QEMU 실행 결과를 AI에게 분석 요청
Trace 데이터 (ITM, SWO)를 AI에게 넘겨 이상 패턴 탐지

VS Code에서 Claude Sonnet 4.6 정적 분석 실력 평가

잘하는 것 ✅

논리적 버그 탐지

// 이런 건 잘 잡아냄
void process(uint8_t *buf, uint16_t len) {
for (int i = 0; i <= len; i++) // off-by-one, <= 문제
buf[i] = 0;
}

일반적인 C 안전성 문제

NULL 포인터 역참조 가능성
버퍼 오버플로우 패턴
초기화되지 않은 변수
정수 오버플로우 / 부호 비교 문제
메모리 누수 패턴 (malloc/free 쌍)

코드 가독성 / 구조적 문제

복잡한 조건문 단순화 제안
함수 길이 / 책임 분리
매직 넘버 지적

한계 ❌

하드웨어 종속 문제 — 취약

// 이런 건 MCU 데이터시트 없으면 판단 못함
GPIOA->ODR |= (1 << 5); // 레지스터 RMW 타이밍 이슈
// 실제 하드웨어 동작은 모름

RTOS 문제 — 불완전

// 우선순위 역전, 스택 크기 산정 오류 등
// 구조는 지적하지만 정량적 판단은 어려움
xTaskCreate(myTask, "T", 128, NULL, 3, NULL);
// ^^^ 128워드 충분한지 모름

컴파일러 최적화 버그 — 미흡

// volatile 누락으로 -O2에서 루프 제거되는 패턴
// 알려진 패턴은 잡지만 조합 케이스는 놓침
uint8_t flag = 0;
while (!flag); // volatile 없음 — 최적화 시 무한루프

타이밍/레이스 컨디션 — 제한적

단일 파일 분석이라 전체 실행 흐름 파악 불가
ISR ↔ 메인루프 간 공유 변수 문제는 컨텍스트 제공 필요

전문 도구와 비교

항목	Sonnet 4.6	PC-lint	PolyspaceCoverity
논리 버그	★★★★☆	★★★★★	★★★★★
MISRA-C	★★★☆☆	★★★★★	★★★★☆
레이스 컨디션	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★★★☆
설명 / 이유	★★★★★	★★☆☆☆	★★★☆☆
리팩터링 제안	★★★★★	✗	★★☆☆☆
비용	낮음	매우 높음	매우 높음

실무 활용 전략 (추천)

Sonnet 4.6                 →  1차 빠른 스크리닝 + 설명
+ cppcheck (무료)          →  정형화된 룰 기반 분석
+ PC-lint or clang-tidy    →  MISRA / 심층 분석

토모큐브(475960)

엠칩 — Fri, 3 Apr 2026 08:22:17 +0900

토모큐브(475960)는 기술적 진입장벽이 매우 높은 홀로토모그래피(HT, 3차원 세포 현미경) 전문 기업입니다. 최근 2025년 4분기 사상 첫 분기 흑자를 기록하며 '기술만 있는 회사'에서 '돈을 버는 회사'로 넘어가는 중요한 분기점에 서 있습니다.

질문하신 업종 특성과 전망, 장기 투자 관점에서의 분석을 정리해 드립니다.

1. 주요 업종 및 핵심 기술

업종: 바이오 연구 장비 및 반도체/디스플레이 검사 장비
핵심 기술: 세포를 염색하지 않고도 3차원 실시간 영상을 구현하는 홀로토모그래피(HT) 기술입니다.
- 바이오: 살아있는 세포나 오가노이드(미니 장기)를 손상 없이 관찰할 수 있어, 동물 실험을 대체하려는 글로벌 제약사의 신약 개발 공정에 필수 장비로 자리 잡고 있습니다.
- 비바이오(산업용): 최근 유리기판(TGV) 및 웨이퍼 3D 검사 모듈로 사업을 확장 중입니다. 반도체 미세화 공정에서 비접촉·비파괴 검사가 중요해짐에 따라 새로운 성장 동력이 되고 있습니다.

2. 향후 전망 및 모멘텀

2026년 흑자 전환 기대: 시장에서는 2026년을 연간 흑자 전환의 원년으로 보고 있습니다. 매출 비중이 바이오 연구용 장비 위주에서 산업용 모듈과 AI 소프트웨어 구독 서비스로 다각화되고 있습니다.
반도체 유리기판 수혜: 최근 반도체 업계의 화두인 '유리기판' 검사 장비 수주가 2026년 1분기부터 가시화될 것으로 예상됩니다.
규제 변화의 수혜: 미국 FDA가 신약 개발 시 동물 실험 의무를 폐지함에 따라, 오가노이드를 활용한 전임상 시장이 커지고 있습니다. 토모큐브는 이 시장의 '인프라(장비)' 격인 회사입니다.

3. 장기 투자 관점의 매력과 리스크

긍정적 요인 (매력)

독보적 기술력: LED 기반 2세대 HT 기술은 2040년까지 특허로 보호받아 경쟁사의 진입이 어렵습니다.
비즈니스 모델 확장: 단순히 장비를 파는 것을 넘어, 세포 분석 AI 소프트웨어를 **구독형(SaaS)**으로 제공하여 안정적인 현금 흐름을 창출하려 하고 있습니다.
재무 안정성: 상장 시 확보한 자금 등 약 300억 원 규모의 현금을 보유하고 있어 단기적인 유동성 위기 위험이 낮습니다.

주의해야 할 리스크

실적의 계절성: 바이오 장비 특성상 연구기관의 예산이 집행되는 4분기에 매출이 쏠리는 경향이 있습니다. 분기별 실적 변동성에 일희일비하지 않는 인내가 필요합니다.
산업용 양산 검증: 반도체 검사 장비 분야는 이제 막 진입하는 단계이므로, 실제 대량 양산 라인에 채택되는지 여부를 2026년 하반기까지 지켜봐야 합니다.

정부의 연구 인프라 확충과 국산 장비 육성 의지는 매우 강력하며,

이는 토모큐브와 같은 독보적 기술력을 가진 국산 연구장비 기업에게는 실질적인 **'거대한 순풍'**이 될 가능성이 큽니다.

기대해 볼 만한 구체적인 포인트 3가지를 정리해 드립니다.

1. 역대 최대 규모의 R&D 예산과 '국산화' 기조

2026년 정부 R&D 예산은 약 35.5조 원으로 역대 최대 수준을 경신했습니다. 특히 주목할 점은 단순히 연구비만 지원하는 게 아니라, 연구장비의 국산화율을 20%까지 끌어올리겠다는 정부의 구체적인 목표입니다.

수혜 포인트: 과거 대학이나 국가 연구소들이 니콘(Nikon)이나 올림푸스(Olympus) 같은 외산 현미경을 주로 썼다면, 이제는 정부 과제 수행 시 국산 혁신 장비(토모큐브의 HT 등) 도입을 적극 권장하는 환경이 조성되고 있습니다.

2. '첨단 바이오'와 '반도체'라는 이중 수혜

정부가 발표한 2026년 전략 기술의 핵심 축에 **첨단 바이오(오가노이드 등)**와 차세대 반도체가 모두 포함되어 있습니다.

오가노이드 인프라: 정부는 동물 실험을 대체할 '첨단 바이오 자율 실험실' 등에 100억 원 이상의 신규 예산을 배정했습니다. 살아있는 세포를 실시간으로 봐야 하는 오가노이드 연구가 늘어날수록 토모큐브 장비 수요는 자연스럽게 증가합니다.
반도체 유리기판: 산업부 차원에서도 차세대 반도체 패키징 공정 국산화를 밀어주고 있어, 토모큐브가 추진하는 유리기판 검사 모듈 사업이 정부 지원 과제와 연계될 확률이 높습니다.

3. 신진 연구자 및 연구 생태계 복원

2026년에는 신진 연구자들을 위한 연구 인프라 구축 지원 사업이 대폭 강화됩니다. 새로운 실험실을 세팅하는 젊은 교수나 연구원들에게 장비 구입비를 지원하는 사업인데, 이들이 최신 기술인 홀로토모그래피(HT)를 채택할 경우 토모큐브의 잠재 고객군이 대거 확보되는 효과가 있습니다.

종합 의견

토모큐브는 '바이오의 핵심 인프라'와 '반도체 차세대 검사 장비'라는 두 마리 토끼를 잡고 있는 기술주입니다.

다만, 변동성이 큰 코스닥 종목이므로 한 번에 큰 비중을 싣기보다는 2026년 흑자 달성 여부와 반도체 수주 소식을 확인하며 분할 매수하는 장기적 관점이 적절해 보입니다.

Grok for VScode

엠칩 — Thu, 26 Mar 2026 08:13:23 +0900

VScode에서 Simply Grok을 설치합니다.

Grok에서 발행해주는 API키가 필요한데요... 아래 개발자 사이트에 가서 진행해야 합니다.

https://console.x.ai/

xAI Console — Grok API & Developer Tools

Build with the Grok API. Access xAI's AI chatbot models, voice API, image generation, and real-time search from the xAI Console.

console.x.ai

일단 Creat team을 눌러 새로 생성합니다.

Team이 만들어졌으면 이제 API키를 생성하면 됩니다.

1. Restrict access (접근 제한)

의미: 이 API 키가 사용할 수 있는 범위를 한정하는 기능입니다.
활용: 특정 모델(예: grok-2만 사용 가능, grok-vision은 금지)이나 특정 기능(엔드포인트)에만 접근할 수 있게 제한합니다.
왜 쓰나요? 키가 유출되더라도 피해를 최소화하거나, 프로젝트별로 용도를 분리하고 싶을 때 유용합니다.

2. Custom rate limits (사용량 제한 설정)

의미: 해당 API 키가 짧은 시간 동안 얼마나 많은 요청을 보낼 수 있는지 직접 정하는 기능입니다.
활용: 예를 들어 '분당 5회 요청'이나 '하루 1,000 토큰'으로 제한을 걸 수 있습니다.
왜 쓰나요? 실수로 코드가 무한 루프에 빠져서 과도한 요금이 청구되는 것을 방지하거나, 여러 명이 키를 공유할 때 공평하게 사용하도록 조절할 때 사용합니다.

3. Expiry date (만료 날짜)

의미: API 키의 유효 기간을 설정하는 기능입니다.
활용: "2026년 12월 31일까지만 사용 가능"과 같이 특정 날짜를 지정합니다.
왜 쓰나요? 단기 프로젝트용으로 키를 발급하거나, 정기적으로 키를 교체하는 보안 정책(Key Rotation)을 유지하고 싶을 때 설정합니다. 날짜가 지나면 키는 자동으로 무효화됩니다.

PCB Current Carrying Capacity

엠칩 — Fri, 20 Mar 2026 08:24:03 +0900

PCB Current Carrying Capacity (PCB 전류용량)

0.5oz & 1oz 외부층 전류 용량 비교 표 (10°C 상승 허용)

전류 (A)0.5oz 필요한 최소 폭 (mil / mm)1oz 필요한 최소 폭 (mil / mm)비고 (0.5oz vs 1oz)

전류 (A)	0.5oz	1oz
0.5A	≈ 10–12 mil / 0.25–0.30 mm	≈ 5–7 mil / 0.13–0.18 mm	0.5oz는 거의 2배 폭 필요
1A	≈ 20–25 mil / 0.50–0.64 mm	≈ 10–12 mil / 0.25–0.30 mm	표준 신호/저전력 전원
1.5A	≈ 35–45 mil / 0.89–1.14 mm	≈ 18–22 mil / 0.46–0.56 mm
2A	≈ 55–70 mil / 1.4–1.8 mm	≈ 28–35 mil / 0.71–0.89 mm	소형 모터, USB 등
3A	≈ 100–130 mil / 2.5–3.3 mm	≈ 50–65 mil / 1.27–1.65 mm
5A	≈ 180–250 mil / 4.6–6.4 mm	≈ 90–120 mil / 2.3–3.0 mm	LED 스트립, 중형 전원
8A	≈ 350–450 mil / 8.9–11.4 mm	≈ 180–230 mil / 4.6–5.8 mm	(실제론 폭이 너무 커서 2oz 이상 추천)
10A	≈ 500–700 mil / 12.7–17.8 mm	≈ 250–350 mil / 6.4–8.9 mm	(0.5oz로는 거의 불가능, 폭 과다)

2oz (70μm) 구리면 위 폭의 약 60~65% 정도로 줄일 수 있습니다. (거의 √2 배 가까이 전류 용량 ↑)

0.5oz (17.5μm) 외부층 – 온도 상승별 최대 전류 (A) vs 필요한 최소 폭

필요한 최소 폭	1 0°C	2 0°C	3 0°C	4 0°C	5 0°C	비 고
5 mil (0.13 mm)	0.35 A	0.5 A	0.6 A	0.7 A	0.8 A	아주 저전력
10 mil (0.25 mm)	0.6 A	0.8 A	1.0 A	1.1 A	1.2 A	신호/저전력
15 mil (0.38 mm)	0.8 A	1.1 A	1.3 A	1.5 A	1.7 A
20 mil (0.51 mm)	1.0 A	1.4 A	1.7 A	1.9 A	2.1 A	1oz의 10mil 수준
30 mil (0.76 mm)	1.4 A	1.9 A	2.3 A	2.6 A	2.9 A
50 mil (1.27 mm)	2.0 A	2.8 A	3.4 A	3.9 A	4.3 A	중저전력
80 mil (2.03 mm)	2.9 A	4.0 A	4.8 A	5.5 A	6.1 A
100 mil (2.54 mm)	3.4 A	4.7 A	5.7 A	6.5 A	7.2 A
150 mil (3.81 mm)	4.6 A	6.3 A	7.6 A	8.7 A	9.6 A
200 mil (5.08 mm)	5.6 A	7.7 A	9.3 A	10.6 A	11.7 A	0.5oz 한계 근처

1oz (35μm) 외부층 – 온도 상승별 최대 전류 (A) vs 필요한 최소 폭

필요한 최소 폭	10°C	20°C	30°C	40°C	50°C	비고
5 mil (0.13 mm)	0.5 A	0.7 A	0.9 A	1.0 A	1.1 A	신호선 수준
10 mil (0.25 mm)	1.0 A	1.4 A	1.7 A	1.9 A	2.1 A	기본 전원
15 mil (0.38 mm)	1.4 A	1.9 A	2.3 A	2.6 A	2.9 A
20 mil (0.51 mm)	1.7 A	2.4 A	2.9 A	3.3 A	3.6 A	USB/모터 소형
30 mil (0.76 mm)	2.4 A	3.3 A	4.0 A	4.6 A	5.0 A
50 mil (1.27 mm)	3.5 A	4.9 A	5.9 A	6.7 A	7.4 A	LED/중형 전원
80 mil (2.03 mm)	5.0 A	6.9 A	8.3 A	9.5 A	10.5 A
100 mil (2.54 mm)	5.8 A	8.0 A	9.7 A	11.0 A	12.2 A
150 mil (3.81 mm)	7.8 A	10.8 A	13.0 A	14.8 A	16.4 A	고전류 시작
200 mil (5.08 mm)	9.5 A	13.1 A	15.8 A	18.0 A	19.9 A

실무 간단 Rule of Thumb (외부층 기준)

1oz: 10°C → 1mm 폭당 ≈ 1.0~1.2 A / 20°C → ≈1.4~1.6 A / 30°C → ≈1.7~2.0 A
0.5oz: 10°C → 1mm 폭당 ≈ 0.6~0.7 A (1oz의 약 60%)
온도 상승이 2배 되면 전류 용량은 약 √2 ≈ 1.4배 증가 (공식상 ΔT^0.44 영향)

더 정확한 값은 IPC-2152 기반 계산기(Sierra Circuits, Saturn PCB Toolkit 등)를 쓰는 게 좋고,

실제로는 주변 copper plane, 공기 흐름, 기판 두께 등으로 ±20~30% 차이 날 수 있어요.

Technical Report: PCB Trace Design & Current Carrying Capacity

Date: March 19, 2026

Project: XXXX

Document Ref: PCB-TR-2026-001

1. Executive Summary

This report verifies the safety and thermal stability of the PCB trace design for the XXXX PCB (Rev.A0). The analysis focuses on high-current paths, specifically the Heater (XXXkW) and Peltier (XXX) drive lines, to ensure they comply with international safety standards regarding temperature rise and current carrying capacity.

2. PCB Specification

Substrate Material: FR-4
Copper Weight: 0.5 oz (18µm) per layer
Layer Count: 2 Layers (Top & Bottom)
Routing Strategy: Parallel dual-layer routing for high-current paths

3. Current Carrying Capacity Analysis

The trace widths have been calculated based on IPC-2221A standards, targeting a maximum temperature rise ($\Delta T$) of under 30°C at peak load.

Trace Section	Peak Current	Copper Weight	Min. Trace Width (Per Layer)	Effective Total Width	Expected Temp Rise
xxx	XXX A	0.5 oz	4.44 mm	8.88 mm	< 30 °C
xxx	XXX A	0.5 oz	2.80 mm	5.60 mm	< 20 °C
Main Logic	XXX A	0.5 oz	0.50 mm	0.50 mm	Negligible

4. Design Justification & Safety Measures

Dual-Layer Parallel Routing: To compensate for the 0.5 oz copper thickness, all high-current paths are routed identically on both Top and Bottom layers. This doubles the effective cross-sectional area, significantly reducing DC resistance and heat generation.
Localized Bottleneck Management: The minimum width of 4.44mm is a localized constraint near the X-Cap connection. This segment is immediately adjacent to wider copper planes (up to 12mm), which act as a heat sink to rapidly dissipate thermal energy.
Thermal Margin: Even at a continuous XXXXkW load (XXXA), the calculated temperature rise remains well within the operational limits of the FR-4 substrate and surrounding components.

5. Conclusion

The current PCB layout for the AC Filter and Peltier drive sections is technically sound and meets the safety requirements for current carrying capacity. The design ensures that the temperature rise remains under 30°C during peak operation, maintaining long-term reliability.

References:

IPC-2221A: Generic Standard on Printed Board Design, Section 6.2.
Thermal Analysis Data based on IPC-2152 Standard for Trace Design.

Prepared by:

[Your Name]

Firmware Programmer & Hardware Developer

토스뱅크 송금용 QR만들기..

엠칩 — Mon, 16 Mar 2026 14:24:39 +0900

토스 실행해서 우측하단 "전체" 버튼을 누릅니다.

그리고 화면을 내리다보면 송금 항목을 눌러줍니다.

계좌 사진으로 보내기 눌러줍니다.

여기서 다른 QR코드나 계좌번호(손으로 쓴 글씨도 포함) 해서 찍으면 송금이 가능하고요.... 우리는 QR코드를 만들거기 때문에...

계좌번호/토스QR코드 촬영을 눌러줍니다.

입금받을 계좌와 받을 금액을 눌러주면 되고요... 금액은 선택사항입니다.

토스뱅크뿐만 아니라 타행도 가능!!!

QR코드에 넣을 제목을 적고 이미지 저장하면 됩니다.

갤러기에 가보면 저장된 이미지가 있습니다. 핸드폰으로 사진찍으며 바로 토스뱅크 앱이 열리면서 송금 절차로 넘어갑니다.

동네구경중...

엠칩 — Mon, 9 Mar 2026 10:38:02 +0900

이사를 할까 고민하면서 여기저기 동네 구경중이다...

1. 가격 비쌈.. 쾌적한 주거환경,

2. 낙후되었지만 사람냄새 나는 동네, 맛집들 많음. 브랜드 아파트가 없다.

3. 구식 아파트와 새 아파트가 혼재. 마트등 썩 생활환경이 좋아보이지 않음. 그러나 코스트코가 근처에 있는게 장점임.

4. 브랜드아파트와 구축 아파트 차이 큼, 재래식 시장 활성화 되어 있음, 비행기 소리 들림. 썩 특색이 없는 동네임.

5. 대림역 부터 중국어가 시끄럽게 들린다.

부동산에서는 삼성래미안 추천하던데, 30평대 2베이에다가 실평수도 작게 빠졌다. 사방이 막혀있어서 갑갑하다.

한신휴는 30평대 3베이.. 지금 사는 곳과 구조가 거의 똑같다. 30평대 두동이 단지에서 따로 빠져있어서 나름 쾌적한 뷰.

근방에 녹지는 전혀 안보임..

역앞 유흥가를 빠져나와야 주거단지가 시작된다.

대림보다는 쾌적해 보이나.. 여기저기 개발 중이다.

6. 온수역부터 소사역까지 둘러보았다...

e편한세상온수역아파트.. 온수역에서 나와 뒷골목으로 조금만 들어가면 5분이내 진입가능.. 정문으로 가려면 큰길로 돌아들어가야 한다.

나름 꽤 큰 단지에 2020년식인데 비해 가격이 비교적 저렴한 장점...이 있다..

역곡에서 소사역까지 작은 아파트 들이 많이 보인다...

소사역에는 고층 주상복합아파트가 있는데...

2020년에 지어진 한신 더휴메트로, 2025.06월 아직 1년도 안된 힐스테이트소사
2010년도 797세대 부천소사역프르지오가 있다. 역시나 가격적인 메리트는 있으나.. 앞으로 발전가능성은.. 글쎄.. 좀 꺼려진다.

전기안전인증 절연 class

엠칩 — Fri, 6 Mar 2026 09:58:06 +0900

제품별 Class (I, II, III)를 구분하는 이유는 감전(전기 쇼크)으로부터 사용자를 보호하는 방식이 다르기 때문입니다.

전기기기는 기본적으로 기초 절연(절연체 한 겹)만으로는 고장 시 위험한 전압이 외부(금속 외함 등)에 노출될 수 있어요. 그래서 국제표준(IEC 60335-1, IEC 61140 등)과 한국 KC 인증 기준에서 보호 수준에 따라 Class를 나누어 각 Class마다 적합한 안전 조치를 강제합니다.

이렇게 구분하면:

제조사가 제품 특성(사용 환경, 외함 재질, 설치 방식 등)에 맞는 최적의 보호 방식을 선택할 수 있음.
사용자가 제품을 안전하게 사용할 수 있도록 접지 필요 여부나 절연 방식을 명확히 알 수 있음.
인증/시험 기관이 시험 항목과 기준을 Class별로 다르게 적용해 효율적으로 안전성을 검증함.
위험도에 따라 접지 의무화나 이중 절연 강화 등을 차등 적용 → 불필요한 비용 증가 방지하면서도 안전 확보.

Class I	기초 절연 + 접지(보호 접지) 필수	절연 고장 시 고장 전류를 접지를 통해 땅으로 흘려 차단기 작동 → 감전 방지. 금속 외함 제품에 필수.	접지 의존 → 콘센트 접지 구멍이 제대로 된 곳에만 사용 가능. 누설전류 허용치 상대적으로 높음 (0.75~3.5mA).	전기매트, 세탁기, 전기밥솥, 전기히터 (금속 부분 많음)
Class II	이중 절연 또는 강화 절연 (접지 불필요)	접지 의존 없이 절연 자체를 두 겹 이상으로 강화 → 접지선이 없어도 안전. 플라스틱 외함 제품에 적합.	접지선 없어 설치 자유로움 (2핀 플러그). 하지만 절연 비용/두께 증가. 누설전류 더 엄격 (0.25mA 이하).	헤어드라이어, 충전기, 무선 청소기, 일부 전동공구
Class III	안전 초저전압(SELV)만 사용 (접지·고전압 절연 불필요)	입력 전압 자체가 위험하지 않음 (AC 50V 이하 또는 DC 120V 이하 등). 보호 조치 최소화.	가장 안전하지만 출력 전압 제한 → 고출력 제품 불가.	USB 기기, 배터리 완구, 일부 LED 조명 (저전압 어댑터 사용)

사용자의 보호를 위해 접지를 사용함

사용자의 보호를 위해 내부에 이중절연내지 강화절연을 사용함

Class I은 접지로, Class II는 이중/강화 절연으로 사용자 보호를 달성합니다.

IEC 60335-1, IEC 61140 등의 국제 표준에서 이렇게 명확히 구분되어 있으며, KC 인증도 이를 따릅니다.

분류	보호 방식	접지 구분	플러그형태	제품류	누설전류 허용치 (IEC 기준 예시)
Class 0	기초 절연만 의존	없음 (접지 불가)	2핀	오래된 일부 기기 (현재 거의 금지)	-
Class 0I	기초 절연 + 접지 단자 있지만 코드에 접지선 없음	접지 단자 있으나 사용 안 함	2핀 + 접지 단자	일부 오래된 제품	-
Class I	기초 절연 + 접지 (필수)	있음 (필수)	3핀 (접지 핀 있음)	전기매트, 전기밥솥, 세탁기, 전기히터, 대부분의 금속 외함 가전	휴대용: 0.75mA 이하 고정형: 3.5mA 이하
Class II	이중 절연 또는 강화 절연	없음 (접지 불필요)	2핀	헤어드라이어, 충전기, 일부 무선 청소기	0.25mA 이하 (더 엄격)
Class III	안전 초저전압(SELV)으로 작동	없음	특수 저전압	일부 USB 기기, 배터리 완구	매우 낮음

learance (공간거리, 이격거리): 두 도체 사이 공기 중 직선 거리 (절연 파괴 방지).
Creepage (연면거리): 절연 표면을 따라 최단 경로 거리 (습기·오염 시 누설 방지).
Pollution Degree (오염도): 대부분 PD2 (일반 가정용, 먼지·습기 약간 있음).
Working Voltage: PCB상에서 실제 걸리는 전압 (예: 220V RMS → 피크 약 310V 고려).
Insulation Type:
- Basic (기초 절연): Class I에서 주로 사용.
- Supplementary (부가 절연) + Basic = Reinforced (강화 절연): Class II 필수.
- Functional insulation: 기능적 절연 (덜 엄격).

항목	Class I (접지 필수)	Class II (접지 불필요, 이중/강화 절연)	주요 주의사항 (공통 + Class별)
접지 연결	PCB상 모든 접지 가능한 금속 부분 (히트싱크, 금속 케이스 연결부, 접지 패드)을 접지 단자에 연결 필수. 저항 0.1Ω 이하 (연속성 시험).	접지 연결 금지 또는 기능용으로만 (인증 시 접지 의존 안 됨 증명).	Class I: GND 트레이스 넓게, 다중 비아 사용. Class II: 접지 패드/트레이스 아예 없애거나 절연 처리.
Clearance (공간거리)	Live ↔ Protective earth (접지): 기본 절연 기준 (Table 16). 예: 220V, PD2 → 1.5~2.5 mm 정도. Live ↔ Accessible part: 접지 통해 보호되므로 상대적으로 여유.	Live ↔ Accessible part: 강화 절연 기준 (Table 16의 2배 수준). 예: 220V, PD2 → 4~6 mm 이상 (보통 5~8 mm 설계).	고도 2000m 초과 시 clearance ×1.2~1.5 배 증가. PCB 슬롯/그루브로 clearance 증가 가능.
Creepage (연면거리)	Live ↔ Protective earth: 기본 절연 (Table 18). 예: 250V RMS, PD2, CTI ≥600 → 2.5 mm. Live ↔ Accessible: 접지 보호로 기본 절연 수준.	Live ↔ Accessible part: 강화 절연 (Table 18의 2배). 예: 250V, PD2 → 5~8 mm 이상 (실제 6~10 mm 설계 많음).	PCB 코팅(Type 1~3) 사용 시 creepage 50~100% 감소 가능 (IEC 60664-3). 오염도 PD3 시 더 넓게.
절연내력 시험	기본 절연: 1.5kV~2kV. 강화 절연 부분은 거의 없음.	강화 절연: 3kV~4kV 이상 (Impulse test 포함).	Class II: 모든 사용자 접근 가능 부분에 대해 강화 절연 증명 필수.
PCB 재료 및 코팅	일반 FR-4 OK. 접지층/실드층 자유롭게 사용.	CTI(Comparative Tracking Index) 높은 재료 권장 (Group I 재료). Conformal coating (Type A/B) 적극 활용.	Class II: 솔더 마스크 + 추가 코팅으로 creepage 보강 흔함.
외함/접근성 고려	금속 외함 → 접지 연결 필수. PCB → 외함 간 clearance/creepage도 접지 고려.	플라스틱 외함 + 이중 절연 구조. PCB → 외함 간 강화 절연 거리 확보.	힘 테스트(10N/30N) 후 거리 유지 확인.
누설전류	접지 통해 허용치 높음 (휴대용 0.75 mA, 고정형 3.5 mA).	매우 엄격 (0.25 mA 이하).	Class II: Y-캐패시터 용량 제한 엄격 (누설 최소화).

제품설계시 Class I로 가기 위한 필수 조건

항목	Class I로 가기 위한 필수 조건	주의점 / 시험 포인트
접지 연결	- PCB GND → 히터(트라이액 제어 히터 시스/금속 부분) - 펠티어 방열판(금속) - 냉수탱크(금속 부분) - 외함 금속 → 모두 접지 단자에 연결 (저항 0.1 Ω 이하)	접지 연속성 시험 (25A 또는 10A 테스트 통과 필수). 접지선 녹색/노란색 줄무늬.
플러그/코드	3핀 플러그(접지 핀 포함)로 변경. 2핀 → 3핀 교체.	기존 2핀 코드 그대로면 Class II로 고정될 수 있음.
접지 표시	플러그, 컨트롤러, 외함에 ⊥ 기호 또는 "접지" 표시 필수.	Class II에는 이런 표시 금지 또는 "접지 금지" 표시.
절연 거리	Live ↔ Protective Earth: 기본 절연 기준 (clearance/creepage 2.5~4 mm 정도, 220V PD2 기준) → Class II보다 여유로움.	Class II의 강화 절연(5~8 mm 이상)보다 덜 엄격 → PCB 재설계 부담 ↓.
누설전류	Class I 기준 적용: 휴대용 0.75 mA 이하 (또는 제품 유형 따라 3.5 mA)	펠티어·히터 누설이 높으면 접지로 대부분 땅으로 빠짐 → 시험 통과 쉬움.
기타	금속 외함/접근 가능 부분 모두 접지 연결 증명.	접지 고장 시뮬레이션(절연 파괴) 시험도 Class I 기준으로 바뀜.

이중절연(Double Insulation)과 강화절연(Reinforced Insulation)의 차이와 구분

IEC 60335-1, IEC 61140, IEC 60664-1 등의 국제 표준과 한국 KC 인증 기준에서 두 개념은 Class II 기기의 감전 보호 방식으로 사용되며, 목적(보호 수준)은 동일하지만 구조와 테스트 방식이 다릅니다.

항목	이중절연 (Double Insulation)	강화절연 (Reinforced Insulation)
구조	두 개의 독립적인 절연층으로 구성 • 기본절연(Basic Insulation) + 부가절연(Supplementary Insulation)	단일 절연 시스템 (하나의 절연층 또는 통합 시스템)
보호 원리	기본절연 고장 시 → 부가절연이 독립적으로 보호	단일 절연이 기본절연 + 부가절연과 동등한 보호 수준 제공
보호 수준	이중절연과 동등 (동일한 안전성)	이중절연과 동등 (IEC 표준상 동일한 안전 요구사항)
절연 거리	기본절연 기준 + 부가절연 기준 → 총 2배 수준 (예: clearance/creepage 5~8mm↑, 220V PD2 기준)	동일하게 2배 수준 적용 (기본절연의 2배)
내력 시험 전압	기본 + 부가 각각 시험 가능 (별도 테스트)	전체 시스템으로 한 번에 시험 (분리 테스트 불가)
시험 방식	기본절연과 부가절연을 분리해서 개별 시험 가능	기본과 부가를 분리할 수 없어 전체로만 시험 (강화절연 특성)
표현/기호	⧈ (이중 사각형) 기호 사용 (Class II 표시)	동일하게 ⧈ 기호 사용 (구분 표시 없음)
적용 예시	별도의 절연층 추가 쉬운 경우 (예: 외부 플라스틱 + 내부 절연)	트랜스포머 권선, 옵토커플러, PCB 코팅 등 단일 구조에서 자주 사용
장단점	• 시험 시 분리 증명 쉬움 • 설계 유연성 ↑	• 부품 수/공간 ↓ (하나의 절연으로 충분) • 테스트 복잡 ↑

핵심 포인트 (IEC 기준)

강화절연 = 이중절연과 동등한 보호 수준을 제공하는 단일 절연 시스템 (IEC 60335-1 정의: "이중 절연에 상당하는 감전 보호를 제공하는 절연")
둘 다 Class II에서만 사용되며, 접지 없이 감전 보호를 달성합니다.
실제 안전 수준은 동일 → 강화절연은 "이중절연을 하나의 층으로 구현한 것"으로 이해하면 됩니다.
인증 시 강화절연은 "분리 불가능"하므로 전체 시스템으로 더 높은 내력 시험(예: 4kV~6kV) 통과해야 합니다.

이중절연 (Double Insulation) 실제 예시

두 개의 독립적인 절연층 (기본 절연 + 부가 절연)을 별도로 구성하는 경우가 많음.
헤어드라이어 (플라스틱 외함 + 내부 배선/모터 주변 추가 절연층)
블렌더 또는 믹서기 (외부 플라스틱 케이스 + 내부 전기 부품 절연 피복)
전동공구 (드릴, 그라인더 등 – 금속 부분 최소화 + 플라스틱 핸들 + 내부 이중 피복 배선)
휴대용 의료기기 (IV 펌프 등 – 외부 케이스 + 내부 회로 절연)
일부 전기톱 또는 잔디깎이 (외부 플라스틱 하우징 + 내부 모터 절연층)
전원 어댑터 (충전기 외부 플라스틱 케이스 + 내부 트랜스포머/회로 이중 절연 처리)

이 경우 외부 케이스를 플라스틱으로 만들고, 내부 충전부를 한 번 더 절연 피복하거나 공기 갭 + 절연물로 보호합니다.

강화절연 (Reinforced Insulation) 실제 예시

단일 절연 시스템 (하나의 층 또는 통합 구조)이 이중절연과 동등한 보호를 제공하는 경우.
스마트폰/태블릿 충전기 내부 트랜스포머 (권선 간 강화 절연 테이프 + 절연지 여러 겹 통합)
PCB 상의 절연 (고전압 트레이스와 저전압 부분 사이에 강화 절연 슬롯 + 코팅)
디지털 절연기/아이솔레이터 (ISO224 등 TI 칩 – 단일 절연 장벽으로 강화 절연 구현)
스위칭 전원 공급장치(SMPS) 내부 (트랜스포머 코어·권선 간 강화 절연)
일부 AC-DC 컨버터 모듈 (외부 플라스틱 + 내부 단일 강화 절연 배리어)
의료기기 내 절연 앰프 또는 고전압 절연 부품 (단일 층으로 5kV 이상 내력 확보)

아래는 전기기기 감전 보호(Class I, II, III 등)와 관련된 주요 국제 및 한국 규격 제목만 나열한 목록입니다.

IEC 61140: Protection against electric shock – Common aspects for installation and equipment
IEC 60335-1: Household and similar electrical appliances – Safety – Part 1: General requirements
IEC 60664-1: Insulation coordination for equipment within low-voltage supply systems – Part 1: Principles, requirements and tests
KC 60335-1: 가정용 및 이와 유사한 전기기기의 안전 – 제1부: 일반 요구사항 (IEC 60335-1 채택)
KS C IEC 60335-1: 가정용 및 유사 전기기기 안전 – 제1부: 일반 요구사항
IEC 62368-1: Audio/video, information and communication technology equipment – Part 1: Safety requirements (KC 62368-1로 채택됨)
KC 62368-1: 오디오/비디오, 정보 및 통신기술기기 – 제1부: 안전 요구사항

이 규격들이 Class I/II/III 분류, 절연 방식(기본/이중/강화 절연), 접지 요구사항 등을 주로 다룹니다.

code에 AI 를 품다...

엠칩 — Thu, 26 Feb 2026 11:03:06 +0900

google ai developer program 이라는게 있더군요..

무려 $300 짜리인데 무료로 사용가능... 서비스 기간인듯 싶습니다.

My Project Python – Google Cloud 콘솔

Google 클라우드 플랫폼

로그인 Google 클라우드 플랫폼으로 이동

accounts.google.com

서버를 운영하거나 ai 등 각종 프로그램을 구글 서버를 이용해서 돌릴 수 있습니다.

구글에서 사용가능한 AI관련 API들이 무척 많습니다... 저도 무슨내용인지 다 모르지만...ㅜㅜ

Google AI Studio 에 접속해서

간단히 프로젝트 생성하고..

API키를 생성해서...

ai 기능을 내장한 프로그램을 만들어보았습니다.

동영상이나 문서 내용을 요약해주는 프로그램입니다.

프로그램실행시 위에서 만든 API키를 이용해야 합니다.

음.. 건강에 주의해야겠네요..

import sys

import time

import google.generativeai as genai

from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout,

QPushButton, QLineEdit, QTextEdit, QFileDialog, QMessageBox, QLabel, QComboBox)

from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal

class AnalysisWorker(QThread):

progress_signal = pyqtSignal(str)

result_signal = pyqtSignal(str)

error_signal = pyqtSignal(str)

def __init__(self, api_key, model_name, file_path, user_question):

super().__init__()

self.api_key = api_key

self.model_name = model_name

self.file_path = file_path

self.user_question = user_question

def run(self):

try:

genai.configure(api_key=self.api_key)

# 2. 모델 설정

model = genai.GenerativeModel(self.model_name)

# 3. 파일 업로드 (PDF, MP4, MP3 모두 가능)

self.progress_signal.emit(f"파일 업로드 중: {self.file_path}...")

sample_file = genai.upload_file(path=self.file_path)

# 4. 영상 파일의 경우 처리 완료까지 대기 (문서는 거의 즉시 완료)

while sample_file.state.name == "PROCESSING":

self.progress_signal.emit("처리 중...")

time.sleep(2)

sample_file = genai.get_file(sample_file.name)

self.progress_signal.emit("분석 시작!")

# 5. 질문 던지기

response = model.generate_content([sample_file, self.user_question])

self.result_signal.emit(response.text)

except Exception as e:

self.error_signal.emit(str(e))

class AIApp(QWidget):

def __init__(self):

super().__init__()

self.initUI()

def initUI(self):

self.setWindowTitle('Google AI File Analyzer')

self.resize(600, 500)

layout = QVBoxLayout()

# API Key 입력

api_layout = QHBoxLayout()

api_layout.addWidget(QLabel("API Key:"))

self.api_key_input = QLineEdit()

self.api_key_input.setPlaceholderText("Google AI Studio API Key 입력")

self.api_key_input.setText("자신의 API코드를 여기에 삽입하세요.")

self.api_key_input.setEchoMode(QLineEdit.Password)

api_layout.addWidget(self.api_key_input)

layout.addLayout(api_layout)

# 모델 선택

model_layout = QHBoxLayout()

model_layout.addWidget(QLabel("Model:"))

self.model_combo = QComboBox()

btn_load_models = QPushButton("모델 목록 불러오기")

btn_load_models.clicked.connect(self.load_models)

model_layout.addWidget(self.model_combo, 1)

model_layout.addWidget(btn_load_models)

layout.addLayout(model_layout)

# 파일 선택

file_layout = QHBoxLayout()

self.path_input = QLineEdit()

self.path_input.setPlaceholderText("파일 경로 (PDF, MP4 등)")

btn_file = QPushButton("파일 선택")

btn_file.clicked.connect(self.select_file)

file_layout.addWidget(self.path_input)

file_layout.addWidget(btn_file)

layout.addLayout(file_layout)

# 질문 입력

self.question_input = QLineEdit()

self.question_input.setPlaceholderText("질문을 입력하세요")

self.question_input.setText("이 문서의 핵심 내용을 3가지 요약해줘.")

layout.addWidget(self.question_input)

# 실행 버튼

self.btn_run = QPushButton("분석 실행")

self.btn_run.clicked.connect(self.run_analysis)

layout.addWidget(self.btn_run)

# 결과 출력

self.result_area = QTextEdit()

self.result_area.setReadOnly(True)

layout.addWidget(self.result_area)

self.setLayout(layout)

def select_file(self):

file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "파일 선택")

if file_path:

self.path_input.setText(file_path)

def load_models(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

try:

genai.configure(api_key=api_key)

self.model_combo.clear()

for m in genai.list_models():

if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:

self.model_combo.addItem(m.name)

QMessageBox.information(self, "알림", "모델 목록을 불러왔습니다.")

except Exception as e:

QMessageBox.critical(self, "오류", f"모델 목록 로드 실패: {e}")

def run_analysis(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

model_name = self.model_combo.currentText()

path = self.path_input.text()

question = self.question_input.text()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

if not model_name:

QMessageBox.warning(self, "경고", "모델을 선택해주세요 (목록 불러오기 필요).")

return

if not path:

QMessageBox.warning(self, "경고", "파일을 선택해주세요.")

return

self.btn_run.setEnabled(False)

self.result_area.clear()

self.worker = AnalysisWorker(api_key, model_name, path, question)

self.worker.progress_signal.connect(self.update_log)

self.worker.result_signal.connect(self.show_result)

self.worker.error_signal.connect(self.show_error)

self.worker.start()

def update_log(self, msg):

self.result_area.append(msg)

def show_result(self, text):

self.result_area.append("\n=== 결과 ===\n")

self.result_area.append(text)

self.btn_run.setEnabled(True)

def show_error(self, err):

self.result_area.append(f"\n[오류] {err}")

self.btn_run.setEnabled(True)

if __name__ == '__main__':

app = QApplication(sys.argv)

ex = AIApp()

ex.show()

sys.exit(app.exec_())

프로그램을 업그레이드 해봤는데 재미나네요..

인터넷 문서나 유투브 영상도 분석할 수 있게 해봤습니다. txt하고 pdf 만 되던 것도 xls doc ppt도 추가했습니다.

문서는 거의 즉시 처리되고...

영상은 다운로드해서 시청한다음 결과를 분석해서 출력하느라 조금 오래 걸립니다.

"""

Google AI File Analyzer (Gemini 기반 파일/URL 분석기) - 사용 설명서

== 개요 ==

이 프로그램은 Google Gemini AI 모델을 사용하여 로컬 파일(PDF, MP4 등) 또는

YouTube URL의 내용을 분석하고 사용자의 질문에 답변하는 도구입니다.

== 주요 기능 ==

1. 파일 분석: PDF, MP4, MP3, DOCX, PPTX, XLSX 등 다양한 형식의 파일을 분석합니다.

2. YouTube 분석: YouTube 영상 URL을 입력하면 영상을 다운로드하여 내용을 분석합니다.

3. 모델 선택: 다양한 Gemini 모델(gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro 등)을 선택하여 사용할 수 있습니다.

== 사전 준비 ==

1. Google AI Studio API Key 발급: https://aistudio.google.com/app/apikey

2. 필수 라이브러리 설치:

pip install google-generativeai PyQt5 yt-dlp python-docx python-pptx openpyxl

== 사용 방법 ==

1. API Key 입력: 발급받은 API Key를 입력창에 넣습니다. (기본값 제공됨)

2. 모델 선택: '모델 목록 불러오기' 버튼을 눌러 사용 가능한 모델을 확인하고 선택합니다.

- 기본적으로 'gemini-2.5-flash' 또는 'gemini-1.5-flash'가 선택됩니다.

3. 파일/URL 입력:

- '파일 선택' 버튼을 눌러 로컬 파일을 선택하거나,

- 입력창에 YouTube URL (https://...)을 직접 붙여넣습니다.

4. 질문 입력: 분석하고 싶은 내용을 질문창에 입력합니다. (예: "이 문서의 핵심 내용을 3가지 요약해줘.")

5. 분석 실행: '분석 실행' 버튼을 누르면 파일 업로드 및 AI 분석이 시작됩니다.

- 영상 파일이나 YouTube URL의 경우 처리 시간이 소요될 수 있습니다.

== 주의 사항 ==

- YouTube 분석 시 `yt-dlp` 라이브러리가 필요하며, 최신 버전 유지를 권장합니다. (pip install -U yt-dlp)

- 대용량 파일이나 긴 영상은 업로드 및 처리 시간이 길어질 수 있습니다.

"""

import sys

import time

import os

import google.generativeai as genai

from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout,

QPushButton, QLineEdit, QTextEdit, QFileDialog, QMessageBox, QLabel, QComboBox)

from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal

class AnalysisWorker(QThread):

progress_signal = pyqtSignal(str)

result_signal = pyqtSignal(str)

error_signal = pyqtSignal(str)

def __init__(self, api_key, model_name, file_path, user_question):

super().__init__()

self.api_key = api_key

self.model_name = model_name

self.file_path = file_path

self.user_question = user_question

def run(self):

try:

genai.configure(api_key=self.api_key)

# 2. 모델 설정

model = genai.GenerativeModel(self.model_name)

content = []

if self.file_path.lower().startswith(('http://', 'https://')):

self.progress_signal.emit(f"URL 처리 중: {self.file_path}...")

try:

import yt_dlp

import tempfile

except ImportError:

raise Exception("유튜브 분석을 위해서는 'yt-dlp' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install yt-dlp")

self.progress_signal.emit("동영상 다운로드 중... (잠시만 기다려주세요)")

with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:

ydl_opts = {

'format': 'best[ext=mp4]',

'outtmpl': os.path.join(temp_dir, '%(title)s.%(ext)s'),

'quiet': True,

'noplaylist': True,

# 403 Forbidden 에러 방지를 위해 안드로이드 클라이언트로 위장

'extractor_args': {'youtube': {'player_client': ['android']}},

}

with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:

info = ydl.extract_info(self.file_path, download=True)

filename = ydl.prepare_filename(info)

self.progress_signal.emit(f"파일 업로드 중: {os.path.basename(filename)}...")

sample_file = genai.upload_file(path=filename)

while sample_file.state.name == "PROCESSING":

self.progress_signal.emit("서버 처리 중...")

time.sleep(2)

sample_file = genai.get_file(sample_file.name)

content.append(sample_file)

else:

file_ext = os.path.splitext(self.file_path)[1].lower()

# Office 문서 처리 (텍스트 추출)

if file_ext == '.docx':

try:

import docx

except ImportError:

raise Exception("docx 파일 처리를 위해서는 'python-docx' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install python-docx")

self.progress_signal.emit(f"docx 파일에서 텍스트 추출 중...")

document = docx.Document(self.file_path)

full_text = [para.text for para in document.paragraphs]

content.append("\n".join(full_text))

elif file_ext == '.pptx':

try:

import pptx

except ImportError:

raise Exception("pptx 파일 처리를 위해서는 'python-pptx' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install python-pptx")

self.progress_signal.emit(f"pptx 파일에서 텍스트 추출 중...")

prs = pptx.Presentation(self.file_path)

full_text = []

for slide in prs.slides:

for shape in slide.shapes:

if shape.has_text_frame:

for paragraph in shape.text_frame.paragraphs:

for run in paragraph.runs:

full_text.append(run.text)

content.append("\n".join(full_text))

elif file_ext == '.xlsx':

try:

import openpyxl

except ImportError:

raise Exception("xlsx 파일 처리를 위해서는 'openpyxl' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install openpyxl")

self.progress_signal.emit(f"xlsx 파일에서 텍스트 추출 중...")

workbook = openpyxl.load_workbook(self.file_path, read_only=True, data_only=True)

full_text = []

for sheetname in workbook.sheetnames:

sheet = workbook[sheetname]

full_text.append(f"\n--- 시트: {sheetname} ---\n")

for row in sheet.iter_rows():

row_text = [str(cell.value) for cell in row if cell.value is not None]

if row_text:

full_text.append('\t'.join(row_text))

content.append("\n".join(full_text))

# 기타 지원 파일 (PDF, MP4 등) 직접 업로드

else:

self.progress_signal.emit(f"파일 업로드 중: {self.file_path}...")

sample_file = genai.upload_file(path=self.file_path)

while sample_file.state.name == "PROCESSING":

self.progress_signal.emit("서버 처리 중...")

time.sleep(2)

sample_file = genai.get_file(sample_file.name)

content.append(sample_file)

self.progress_signal.emit("분석 시작!")

# 5. 질문 던지기

content.append(self.user_question)

response = model.generate_content(content)

self.result_signal.emit(response.text)

except Exception as e:

self.error_signal.emit(str(e))

class AIApp(QWidget):

def __init__(self):

super().__init__()

self.initUI()

def initUI(self):

self.setWindowTitle('Google AI File Analyzer')

self.resize(600, 500)

layout = QVBoxLayout()

# API Key 입력

api_layout = QHBoxLayout()

api_layout.addWidget(QLabel("API Key:"))

self.api_key_input = QLineEdit()

self.api_key_input.setPlaceholderText("Google AI Studio API Key 입력")

self.api_key_input.setText("자신의 api코드를 넣으세요")

self.api_key_input.setEchoMode(QLineEdit.Password)

api_layout.addWidget(self.api_key_input)

layout.addLayout(api_layout)

# 모델 선택

model_layout = QHBoxLayout()

model_layout.addWidget(QLabel("Model:"))

self.model_combo = QComboBox()

btn_load_models = QPushButton("모델 목록 불러오기")

btn_load_models.clicked.connect(self.load_models)

model_layout.addWidget(self.model_combo, 1)

model_layout.addWidget(btn_load_models)

layout.addLayout(model_layout)

# 파일 선택

file_layout = QHBoxLayout()

self.path_input = QLineEdit()

self.path_input.setPlaceholderText("파일 경로 (PDF, MP4, docx, xlsx, pptx 등) 또는 URL 입력")

btn_file = QPushButton("파일 선택")

btn_file.clicked.connect(self.select_file)

file_layout.addWidget(self.path_input)

file_layout.addWidget(btn_file)

layout.addLayout(file_layout)

# 질문 입력

self.question_input = QLineEdit()

self.question_input.setPlaceholderText("질문을 입력하세요")

self.question_input.setText("이 문서의 핵심 내용을 3가지 요약해줘.")

layout.addWidget(self.question_input)

# 실행 버튼

self.btn_run = QPushButton("분석 실행")

self.btn_run.clicked.connect(self.run_analysis)

layout.addWidget(self.btn_run)

# 결과 출력

self.result_area = QTextEdit()

self.result_area.setReadOnly(True)

layout.addWidget(self.result_area)

self.setLayout(layout)

def select_file(self):

file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "파일 선택")

if file_path:

self.path_input.setText(file_path)

def load_models(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

try:

genai.configure(api_key=api_key)

self.model_combo.clear()

for m in genai.list_models():

if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:

self.model_combo.addItem(m.name)

# 기본 모델 자동 선택 (gemini-2.5-flash 우선)

default_index = self.model_combo.findText("models/gemini-2.5-flash")

if default_index == -1:

default_index = self.model_combo.findText("models/gemini-1.5-flash")

if default_index != -1:

self.model_combo.setCurrentIndex(default_index)

QMessageBox.information(self, "알림", "모델 목록을 불러왔습니다.")

except Exception as e:

QMessageBox.critical(self, "오류", f"모델 목록 로드 실패: {e}")

def run_analysis(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

model_name = self.model_combo.currentText()

path = self.path_input.text()

question = self.question_input.text()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

if not model_name:

QMessageBox.warning(self, "경고", "모델을 선택해주세요 (목록 불러오기 필요).")

return

if not path:

QMessageBox.warning(self, "경고", "파일을 선택해주세요.")

return

self.btn_run.setEnabled(False)

self.result_area.clear()

self.worker = AnalysisWorker(api_key, model_name, path, question)

self.worker.progress_signal.connect(self.update_log)

self.worker.result_signal.connect(self.show_result)

self.worker.error_signal.connect(self.show_error)

self.worker.start()

def update_log(self, msg):

self.result_area.append(msg)

def show_result(self, text):

self.result_area.append("\n=== 결과 ===\n")

self.result_area.append(text)

self.btn_run.setEnabled(True)

def show_error(self, err):

self.result_area.append(f"\n[오류] {err}")

self.btn_run.setEnabled(True)

if __name__ == '__main__':

app = QApplication(sys.argv)

ex = AIApp()

ex.show()

sys.exit(app.exec_())

이번에는 파일 입력창을 추가하고 두 파일을 비교하게 해보았습니다.

"""

Google AI File Analyzer (Gemini 기반 파일/URL 분석기) - 사용 설명서

== 개요 ==

이 프로그램은 Google Gemini AI 모델을 사용하여 로컬 파일(PDF, MP4 등) 또는

YouTube URL의 내용을 분석하고 사용자의 질문에 답변하는 도구입니다.

== 주요 기능 ==

1. 파일 분석: PDF, MP4, MP3, DOCX, PPTX, XLSX 등 다양한 형식의 파일을 분석합니다.

2. YouTube 분석: YouTube 영상 URL을 입력하면 영상을 다운로드하여 내용을 분석합니다.

3. 모델 선택: 다양한 Gemini 모델(gemini-1.5-flash, gemini-1.5-pro 등)을 선택하여 사용할 수 있습니다.

== 사전 준비 ==

1. Google AI Studio API Key 발급: https://aistudio.google.com/app/apikey

2. 필수 라이브러리 설치:

pip install google-generativeai PyQt5 yt-dlp python-docx python-pptx openpyxl

== 사용 방법 ==

1. API Key 입력: 발급받은 API Key를 입력창에 넣습니다. (기본값 제공됨)

2. 모델 선택: '모델 목록 불러오기' 버튼을 눌러 사용 가능한 모델을 확인하고 선택합니다.

- 기본적으로 'gemini-2.5-flash' 또는 'gemini-1.5-flash'가 선택됩니다.

3. 파일/URL 입력:

- '파일 선택' 버튼을 눌러 로컬 파일을 선택하거나,

- 입력창에 YouTube URL (https://...)을 직접 붙여넣습니다.

4. 질문 입력: 분석하고 싶은 내용을 질문창에 입력합니다. (예: "이 문서의 핵심 내용을 3가지 요약해줘.")

5. 분석 실행: '분석 실행' 버튼을 누르면 파일 업로드 및 AI 분석이 시작됩니다.

- 영상 파일이나 YouTube URL의 경우 처리 시간이 소요될 수 있습니다.

260310
파일입력창 추가
파일 드래그앤 드롭 기능 추가

== 주의 사항 ==

- YouTube 분석 시 `yt-dlp` 라이브러리가 필요하며, 최신 버전 유지를 권장합니다. (pip install -U yt-dlp)

- 대용량 파일이나 긴 영상은 업로드 및 처리 시간이 길어질 수 있습니다.

"""

import sys

import time

import os

import google.generativeai as genai

from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout,

QPushButton, QLineEdit, QTextEdit, QFileDialog, QMessageBox, QLabel, QComboBox)

from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal

class AnalysisWorker(QThread):

progress_signal = pyqtSignal(str)

result_signal = pyqtSignal(str)

error_signal = pyqtSignal(str)

def __init__(self, api_key, model_name, file_path1, file_path2, user_question):

super().__init__()

self.api_key = api_key

self.model_name = model_name

self.file_path1 = file_path1

self.file_path2 = file_path2

self.user_question = user_question

def _process_file(self, file_path):

if not file_path:

return None

if file_path.lower().startswith(('http://', 'https://')):

self.progress_signal.emit(f"URL 처리 중: {file_path}...")

try:

import yt_dlp

import tempfile

except ImportError:

raise Exception("유튜브 분석을 위해서는 'yt-dlp' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install yt-dlp")

self.progress_signal.emit("동영상 다운로드 중... (잠시만 기다려주세요)")

with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir:

ydl_opts = {

'format': 'best[ext=mp4]',

'outtmpl': os.path.join(temp_dir, '%(title)s.%(ext)s'),

'quiet': True,

'noplaylist': True,

# 403 Forbidden 에러 방지를 위해 안드로이드 클라이언트로 위장

'extractor_args': {'youtube': {'player_client': ['android']}},

}

with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:

info = ydl.extract_info(file_path, download=True)

filename = ydl.prepare_filename(info)

self.progress_signal.emit(f"파일 업로드 중: {os.path.basename(filename)}...")

sample_file = genai.upload_file(path=filename)

while sample_file.state.name == "PROCESSING":

self.progress_signal.emit("서버 처리 중...")

time.sleep(2)

sample_file = genai.get_file(sample_file.name)

return sample_file

else:

file_ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()

# Office 문서 처리 (텍스트 추출)

if file_ext == '.docx':

try:

import docx

except ImportError:

raise Exception("docx 파일 처리를 위해서는 'python-docx' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install python-docx")

self.progress_signal.emit(f"'{os.path.basename(file_path)}'에서 텍스트 추출 중...")

document = docx.Document(file_path)

full_text = [para.text for para in document.paragraphs]

return "\n".join(full_text)

elif file_ext == '.pptx':

try:

import pptx

except ImportError:

raise Exception("pptx 파일 처리를 위해서는 'python-pptx' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install python-pptx")

self.progress_signal.emit(f"'{os.path.basename(file_path)}'에서 텍스트 추출 중...")

prs = pptx.Presentation(file_path)

full_text = []

for slide in prs.slides:

for shape in slide.shapes:

if shape.has_text_frame:

for paragraph in shape.text_frame.paragraphs:

for run in paragraph.runs:

full_text.append(run.text)

return "\n".join(full_text)

elif file_ext == '.xlsx':

try:

import openpyxl

except ImportError:

raise Exception("xlsx 파일 처리를 위해서는 'openpyxl' 라이브러리가 필요합니다.\n설치: pip install openpyxl")

self.progress_signal.emit(f"'{os.path.basename(file_path)}'에서 텍스트 추출 중...")

workbook = openpyxl.load_workbook(file_path, read_only=True, data_only=True)

full_text = []

for sheetname in workbook.sheetnames:

sheet = workbook[sheetname]

full_text.append(f"\n--- 시트: {sheetname} ---\n")

for row in sheet.iter_rows():

row_text = [str(cell.value) for cell in row if cell.value is not None]

if row_text:

full_text.append('\t'.join(row_text))

return "\n".join(full_text)

# 기타 지원 파일 (PDF, MP4 등) 직접 업로드

else:

self.progress_signal.emit(f"파일 업로드 중: {os.path.basename(file_path)}...")

sample_file = genai.upload_file(path=file_path)

while sample_file.state.name == "PROCESSING":

self.progress_signal.emit(f"'{os.path.basename(file_path)}' 서버 처리 중...")

time.sleep(2)

sample_file = genai.get_file(sample_file.name)

return sample_file

def run(self):

try:

genai.configure(api_key=self.api_key)

# 2. 모델 설정

model = genai.GenerativeModel(self.model_name)

content = []

# Process file 1

if self.file_path1:

self.progress_signal.emit("--- 파일 1 처리 시작 ---")

file1_content = self._process_file(self.file_path1)

if file1_content:

content.append(file1_content)

self.progress_signal.emit("--- 파일 1 처리 완료 ---")

# Process file 2

if self.file_path2:

self.progress_signal.emit("--- 파일 2 처리 시작 ---")

file2_content = self._process_file(self.file_path2)

if file2_content:

content.append(file2_content)

self.progress_signal.emit("--- 파일 2 처리 완료 ---")

if not content:

raise Exception("분석할 콘텐츠가 없습니다. 파일 경로를 확인해주세요.")

self.progress_signal.emit("AI 분석 시작!")

# 5. 질문 던지기

content.append(self.user_question)

response = model.generate_content(content)

self.result_signal.emit(response.text)

except Exception as e:

self.error_signal.emit(str(e))

class AIApp(QWidget):

def __init__(self):

super().__init__()

self.initUI()

self.setAcceptDrops(True)

def initUI(self):

self.setWindowTitle('Google AI File Analyzer')

self.resize(600, 500)

layout = QVBoxLayout()

# API Key 입력

api_layout = QHBoxLayout()

api_layout.addWidget(QLabel("API Key:"))

self.api_key_input = QLineEdit()

self.api_key_input.setPlaceholderText("Google AI Studio API Key 입력")

self.api_key_input.setText("AIzaSyCPNU6UzjKMaQL_0JlXvrLGv9OTKX8aFjU")

self.api_key_input.setEchoMode(QLineEdit.Password)

api_layout.addWidget(self.api_key_input)

layout.addLayout(api_layout)

# 모델 선택

model_layout = QHBoxLayout()

model_layout.addWidget(QLabel("Model:"))

self.model_combo = QComboBox()

btn_load_models = QPushButton("모델 목록 불러오기")

btn_load_models.clicked.connect(self.load_models)

model_layout.addWidget(self.model_combo, 1)

model_layout.addWidget(btn_load_models)

layout.addLayout(model_layout)

# 파일 선택

file_layout1 = QHBoxLayout()

self.path_input1 = QLineEdit()

self.path_input1.setPlaceholderText("파일 1 경로 (PDF, MP4 등) 또는 URL 입력 (드래그 앤 드롭 가능)")

btn_file1 = QPushButton("파일 1 선택")

btn_file1.clicked.connect(self.select_file1)

file_layout1.addWidget(self.path_input1)

file_layout1.addWidget(btn_file1)

layout.addLayout(file_layout1)

file_layout2 = QHBoxLayout()

self.path_input2 = QLineEdit()

self.path_input2.setPlaceholderText("파일 2 경로 (비교 대상, 선택 사항, 드래그 앤 드롭 가능)")

btn_file2 = QPushButton("파일 2 선택")

btn_file2.clicked.connect(self.select_file2)

file_layout2.addWidget(self.path_input2)

file_layout2.addWidget(btn_file2)

layout.addLayout(file_layout2)

# 질문 입력

self.question_input = QLineEdit()

self.question_input.setPlaceholderText("질문을 입력하세요")

self.question_input.setText("두 파일의 내용을 비교하고, 주요 차이점을 요약해줘.")

layout.addWidget(self.question_input)

# 실행 버튼

self.btn_run = QPushButton("분석 실행")

self.btn_run.clicked.connect(self.run_analysis)

layout.addWidget(self.btn_run)

# 결과 출력

self.result_area = QTextEdit()

self.result_area.setReadOnly(True)

layout.addWidget(self.result_area)

self.setLayout(layout)

def select_file1(self):

file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "파일 1 선택")

if file_path:

self.path_input1.setText(file_path)

def select_file2(self):

file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "파일 2 선택")

if file_path:

self.path_input2.setText(file_path)

def dragEnterEvent(self, event):

if event.mimeData().hasUrls():

event.acceptProposedAction()

else:

event.ignore()

def dropEvent(self, event):

urls = event.mimeData().urls()

if urls:

file_path = urls[0].toLocalFile()

if not self.path_input1.text():

self.path_input1.setText(file_path)

elif not self.path_input2.text():

self.path_input2.setText(file_path)

def load_models(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

try:

genai.configure(api_key=api_key)

self.model_combo.clear()

for m in genai.list_models():

if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:

self.model_combo.addItem(m.name)

# 기본 모델 자동 선택 (gemini-2.5-flash 우선)

default_index = self.model_combo.findText("models/gemini-2.5-flash")

if default_index == -1:

default_index = self.model_combo.findText("models/gemini-1.5-flash")

if default_index != -1:

self.model_combo.setCurrentIndex(default_index)

QMessageBox.information(self, "알림", "모델 목록을 불러왔습니다.")

except Exception as e:

QMessageBox.critical(self, "오류", f"모델 목록 로드 실패: {e}")

def run_analysis(self):

api_key = self.api_key_input.text().strip()

model_name = self.model_combo.currentText()

path1 = self.path_input1.text().strip()

path2 = self.path_input2.text().strip()

question = self.question_input.text().strip()

if not api_key:

QMessageBox.warning(self, "경고", "API Key를 입력해주세요.")

return

if not model_name:

QMessageBox.warning(self, "경고", "모델을 선택해주세요 (목록 불러오기 필요).")

return

if not path1:

QMessageBox.warning(self, "경고", "파일 1을 선택하거나 경로를 입력해주세요.")

return

self.btn_run.setEnabled(False)

self.result_area.clear()

self.worker = AnalysisWorker(api_key, model_name, path1, path2, question)

self.worker.progress_signal.connect(self.update_log)

self.worker.result_signal.connect(self.show_result)

self.worker.error_signal.connect(self.show_error)

self.worker.start()

def update_log(self, msg):

self.result_area.append(msg)

def show_result(self, text):

self.result_area.append("\n=== 결과 ===\n")

self.result_area.append(text)

self.btn_run.setEnabled(True)

def show_error(self, err):

self.result_area.append(f"\n[오류] {err}")

self.btn_run.setEnabled(True)

if __name__ == '__main__':

app = QApplication(sys.argv)

ex = AIApp()

ex.show()

sys.exit(app.exec_())

실행결과...엑셀파일 BOM을 비교시켜봤는데 참 좋네요...