Page Visibility API

2018.03.16 00:08

파일이 변경되면 리로드를 해주는 작은 프로그램들이 많이 있는데, 이런 프로그램을 쓰지 않고 브라우저가 활성화되면 발생하는 이벤트가 없을지 찾다가 Page Visibility API를 발견했다. 설명은 이곳에서 확인할 수 있다.


결론부터 말하면 기대한 것과는 다르게 동작해서 쓰지 않기로 했다. 기대했던 것은 다른 앱을 사용하다가 브라우저를 활성화시켰을 때 리로드되는 것이었는데, 이 API를 사용하면 다른 앱을 쓰다가 브라우저로 이동해도 이벤트가 발생하지 않는다. 대신 다른 브라우저의 다른 탭을 사용하다가 돌아오면 이벤트가 발생한다.


테스트한 코드는 다음과 같다.


document.addEventListener("visibilitychange", () => {

    console.log(document.visibilityState);

});



nundefined HTML5_JS_CSS page visibility api

Electric Objects App이 GIPHY에 인수됩니다.

2017.07.01 11:48

며칠 전 Electric Objects (이하 EO) App이 GIPHY에 인수됐다는 메일을 받았습니다. 처음에는 EO 전체가 인수되는거지 왜 굳이 EO App이라고 썼을까 의아해했는데, 글을 읽어보니 EO App을 이용해 관리하는 HW는 4년 후 단종이라 EO App이라고 표현한 것으로 보입니다. 

 

제 생각에 EO는 대형 모니터를 사용한 전자 액자를 본격적으로 처음 시작한 회사라고 봐도 될 것 같습니다. 이 회사가 HW를 중단하고 App을 매각한다는 것은 미술 작품을 라이선스해서 HW를 가진 사용자에게 매달 일정한 요금을 받고 전송해주는 EO의 비즈니스 모델이 현시점에서 실패했다는 것을 의미한다고 생각합니다. 글로만 보면 매우 매력적인 모델이지만 저와 같이 미술을 잘 모르는 사람에게는 요리할 방법을 모르기 때문에 좋은 재료를 썩힐 수 밖에 없는, 지금보다는 더 친절해야 할 모델이 아닌가 하는 생각도 듭니다. 299불 수준인 HW의 가격과 매달 9.99불의 돈을 지불해야 하는 요금을 고려하면 EO의 사용자 중에는 가끔 미술 작품을 구매하거나 스스로 갤러리의 여러 작품 중에서 마음에 드는 콜렉션을 구성할만한 눈을 가지고 있는 사람이 충분히 많다고 판단했을 수 있습니다. 그러나 현실은 쉽지 않았던 것으로 보입니다. 다른 관점에서 생각해보면 HW도 그렇고 SW도 그렇고 조금씩 불편함이 있어 저도 몇 달째 꺼놓은 상태이니 어쩌면 비즈니스 모델의 실패라기 보다는 상품의 완성도가 조금씩 떨어졌던 것이 원인일지도 모르겠습니다.


EO 이후에 등장한 업체는 제가 아는 것만 두 가지 정도가 있는데 하나는 ACANVAS이고 다른 하나는 ATMOPH입니다. 두 업체는 비슷한 상품을 만들고 있지만 차이점이 있습니다. ACANVAS는 EO와 유사한 방식으로 미술작품을 스트리밍으로 보는 액자입니다. EO와 차이점이 있다면 더 액자스럽고 눈에 거슬리는 전원선을 깔끔하게 해결했다는 점입니다. ATMOPH는 제가 생각할 때 다양한 풍경을 볼 수 있는 가상의 창입니다. 바닷가에 있고 싶다면 바닷가 모습을, 우주선에 있고 싶다면 은하의 모습을 띄워주는 식입니다. 여기에 일정이나 날씨와 같은 정보를 추가로 표시할 수 있습니다. 이 두 회사 모두 앞으로의 모습이 어찌될지 저는 알 수 없습니다. 그리고 EO의 결정을 어떻게 바라볼지도 제게는 상상의 영역일 뿐입니다. 하지만 비즈니스 모델이 비슷한 ACANVAS가 EO의 결정을 가장 심각하게 곱씹어보지 않을까 합니다.


GIPHY를 거의 쓰지 않고, 아는 바가 없어서 EO app을 인수해서 어디에 쓸지는 모르겠지만 (재능인수일 수도 있겠습니다.) 한 때 열심히 썼던 서비스가 다른 회사로 넘어가고, HW 지원이 중단된다 하니 뭔가 아쉬울 따름입니다.


nundefined ETC acanvas, atmoph, digital frame, electric objects, 전자 액자

Machine Learning by Stanford University 후기

2017.05.07 18:24

Machine Learning이 궁금해서 Coursera의 Machine Learning by Stanford University 강의를 들었다. 검색을 조금만 해봐도 쉽게 알 수 있지만 이 강의는 매우 유명하다. 처음 선택할 때는 유명세만 보고 골랐지만 수업이 다 끝난 지금 생각해보면 영어의 압박은 있지만 꽤 괜찮은 시작이라는 생각이 든다. 강의를 들은지 시간이 좀 됐지만 조금 남은 느낌마저 사라지기 전에 후기를 남겨본다.


강의는 모두 11주로 구성되어 있다. 1, 10, 11주는 강의만으로 구성되고 2~9주의 경우에는 실습이 추가되어 있다. 보통 1~5시간 분량의 강의로 구성되나 실제 사용한 시간은 2배 정도였던 것 같다. 비디오 중간 중간에 정신도 차려야 하고, 이해 못하는 부분은 찾아보기도 해야 하고. 또한 벡터에 대해 무지한 상태가 아니었음에도 불구하고 간만에 들여다보는 벡터를 이해하는데도 시간이 꽤 필요했다. 주말에 수업을 몰아 들었는데 대부분 이틀에 나눠서 수업을 들었다. 하루는 강의 비디오만 보고 다른 하루는 실습 문제를 푸는 방식이었다. 이틀 중 실습 문제를 푸는 날은 약속을 잡기가 상당히 부담스러울 정도였다. 특히 강의 초반에 어느 정도 강의 내용에 익숙해지기 전까지는 모르는 부분을 찾아보고, 코드도 이렇게 저렇게 돌려보고 하다보니 거의 하루를 다 썼던 적도 있다. 하루에 다 끝내고 싶으신 분이라면 실습이 있는 주는 다른 약속 없이 온전히 하루를 투자하는 것을 계획을 세우시는 편이 좋을 것이라 생각한다.


이 강의를 듣기 시작할 때 부담없이 시작했던 것 중에 하나는 한글 자막이 있었기 때문이다. 하지만 2장부터는 한글 자막이 없어 '아차..' 하는 느낌이었다. 그 순간의 절망감이라니. 간만에 결심하고 시작했는데 멈추기는 아쉬워서 영어 자막을 켜놓고 수업을 들었다. 아무래도 이해가 안되는 부분이 있을 수 밖에 없었는데 이런 경우에는 앞뒤를 다시 찾아보거나 한국어로 된 강의 노트를 검색하는 방식으로 해결했다. 아무래도 한글로 된 것을 보니 도움이 많이 됐다. 전체 강의 노트가 있지는 않아서 강의 후반부에는 맨땅에 헤딩하듯 스크립트를 보고 보고 또 봤다. 지금 살펴보니 4강까지 한글 자막이 추가되어 있으니 참고하시길.


다른 ML 강의를 들어본 적이 없어서 비교할 수는 없지만 이 강의는 상당히 쉽다는 인상이다. 아무래도 수강생을 기본 지식이 없는 사람들로 설정해서인지 복잡한 수학적인 내용은 그냥 넘어가고 꼭 필요한 내용만 언급한다. 설명도 이해하기 쉽다. 언어의 1차적 장벽에도 불구하고 내용 자체를 이해하기 어렵다고 생각한 적이 별로 없다. 나중에 다른 강의를 찾으면서 이 강의에 대한 평을 봤을 때, 비슷하게 느낀 경우가 많은 것으로 봐서 앤드류 응 교수가 강의를 잘하는 편이라는 생각이 든다. 하지만 벡터에 대한 기본적인 지식이 없다면 강의를 이해하기 어려울 것이라고 생각한다.


프로그래밍 숙제는 Octave로 푼다. 이 강의에서 처음 들은 프로그램인데 Matlab과 유사한 것 같다. 이 강의에서만 사용할 수 있는 무료 Matlab도 제공하고 있어 처음에는 Matlab을 설치할까도 고민했는데, 동영상에서 Octave로만 설명하길래 익숙하지 않아도 Octave를 설치했다. 강의 내내 Octave로만 설명하므로 특별히 Octave를 사용하는데 거부감이 있는 것이 아니라면 Octave를 설치하는 것을 추천한다.


프로그래밍 숙제를 하면서 처음에 애먹었던 것은 두 가지 정도다. 하나는 강의 내용의 수식을 실제 벡터 혹은 숫자로 표현할 때, 100% 동일하게 표현(=강의 내용의 수식을 프로그램으로 그대로 옮기는 것)되지 않는다는 점이다. 강의 내용과 벡터에 대한 이해가 있다면 쉽게 넘어갈 수 있는 부분이긴 한데 간만에 공부라는 것을 하다 보니 이 부분을 이해하고 프로그램이 동작할 수 있게 수정하는데 시간이 걸렸다. 두 번째는 여러 개의 수식을 한 번에 계산할 수 있도록 수식을 벡터화하는 부분이다. 이것도 이해하고 나면 그렇게 어렵지 않다. 주로 애먹었던 부분은 벡터화를 한 뒤, 그 값 중에 하나를 수정, 추출, 제거하는 부분이었다. 아무래도 벡터 연산을 해본지가 너무 오래되다 보니 머리 속에 아무런 생각이 없었던 것 같다. 특히 글로 설명되어 있는 부분을 벡터 연산으로 표현하는 과정이 연습이 안되어 있다보니 더 어려움을 겪었다는 생각이 든다. 이 두 가지에 익숙해지고 나니 프로그래밍 숙제를 하는데 속도가 붙었던 것 같고, 문제도 처음보다 편하게 풀 수 있었다.


프로그램을 짤 때는 게시판에 공개되어 있는 테스트 케이스를 활용했다. 실제 문제에서 제공되는 샘플로 프로그램을 짜기에는 실행 시간이 너무 오래 걸리는 문제가 있다. 내 컴퓨터가 8년 정도 된 녀석이라 느리기도 해서 최신 컴퓨터라면 어떨지는 모르겠다. 이런 문제가 나만의 문제는 아니었는지 테스트 케이스가 공개되어 있고, 이 테스트 케이스를 활용해서 문제를 풀었다. 그리고 테스트 케이스를 모두 잘 통과하는 경우에만 실제 샘플을 실행시켜봤다. 테스트 케이스를 통과한 후 실제 문제에서 실패하는 케이스는 없었던 것으로 기억한다. 만약 기대대로 동작하지 않는다면 강의에서 제공되는 코드에 오류가 있을 수 있으므로 게시판을 꼭 살펴보기 바란다. 가능하면 문제를 풀기 전에 게시판에서 errata를 먼저 찾아본 후에 시작하면 더 나을 것이다. 


문제를 풀다가 막히는 경우에는 먼저 게시판을 뒤져봤다. 강의의 거의 마지막에 프로그래밍 숙제를 주로 하다보니 이미 다른 사람들의 글이 올라와 있는 경우가 대부분이었는데 내 문제를 해결하는데도 도움이 많이 됐다. 내가 겪는 문제와 같은 문제를 올린 사람도 있고, 겪어 보지 못한 문제를 올린 사람도 있었다. 앞에서 언급한 코드의 오류에 대한 이야기도 여기서 처음 발견할 수 있었다. 여기서도 해결하지 못한 경우에는 구글을 검색했다. 아무래도 강의가 오픈된 강의다보니 프로그래밍 결과를 인터넷과 같은 곳에 올리지 말라는 안내(경고?)가 있는데 그럼에도 불구하고 검색하면 어렵지 않게 답을 찾을 수 있다. 중간에 정말 고민해도 답을 모르겠던 적이 있어서 한 번 답을 참고한 적이 있다. 너무나 쉽게 문제를 해결해서 너무 어이가 없을 정도였다. 하지만 그 코드를 보고 벡터에서 특정 값 하나를 수정하는 방법을 이해하게 되서 도리어 그 다음부터는 검색 없이도 문제를 푸는데 도움이 됐으니 나름 꼭 필요했던 검색이 아니었나 하는 생각이 든다. 프로그래밍 숙제는 전반적으로 해답이 어렵지 않으니 꼭 직접 풀어보기를 권한다.


11주 간의 강의를 듣고 나니 뭔가 많이 아는 것은 아니었지만 ML이 안개 속에만 있다가 어렴풋하게 그 거대한 모습을 본 것만 같은 느낌이었다. 막상 실무에 적용하기에는 너무 기초적인 내용이라 이것 만으로는 뭔가 하기 어렵겠지만 그래도 첫 단추로써는 매우 훌륭한 강의라고 하겠다. 처음 ML을 시작하는 분들에게 충분히 추천할만한 강의다.


이 강의를 듣기 시작할 때 어떤 강의를 들을지 고민했던 강의 중에 하나가 유튜브에 있는 '모두를 위한 딥러닝 강좌'였다. 아마 Coursera 강의의 1장이 한글로 되어 있지 않다면 이 강좌를 들었을 것이다. 처음에는 유명인의 강의를 먼저 들어야겠다고 생각했던 것 같다. 하지만 지금 이 시점에서 생각해보면 굳이 Coursera의 강의를 듣기 보다는 '모두를 위한 딥러닝 강좌'를 먼저 듣는 것이 더 낫지 않을까 하는 생각이 든다. 기본적으로 언어의 제약이 없어 이해하기 쉽고 빠르고, 두 번째로는 최신 트렌드가 많이 반영되어 있다. 전반부는 두 강의의 내용이 유사하지만 후반부로 가면 차이가 난다. 무엇을 선택할지는 개인의 취향에 따라 선택하면 될 것이다 (초기 내용 vs 트렌디한 내용)


작년 알파고 이후로 그야말로 광풍이라고 할만한 ML의 바람이 불고 있다. 개인적으로 ML은 거대한 변화를 가져오게 될 것이라고 생각하고 있다. 이런 바람이 어디까지 불어가는지 꾸준히 살펴볼 생각이다.


nundefined ETC Andrew Ng, coursera, 모두를 위한 딥러닝 강좌, 앤드류 응, 코세라

한국 거주자의 스톡옵션 세금

2016.11.26 00:15

스톡옵션의 세금이라는 글을 보고 간단하게 알고 있는 수준에서 한국 거주자의 스톡옵션 세금에 대해 정리해본다.


임원이 아닌 직원 A가 Z라는 회사에 2020년에 입사하며 3,000주를 만 원에 매입할 수 있는 스톡옵션을 받았다. 그리고 2년 후인 2022년, 회사의 가치가 올라 주식은 주당 2만 원이 되었다. A는 스톡옵션을 행사하여 3,000 주를 모두 주식으로 전환한다. 이 때, 세금의 대상이 되는 금액은 실제 주식의 가치인 6천만원과 주식을 실제로 매입하는데 들어간 돈인 3천만원의 차액인 3천만원이 된다. 3,000 * (20,000 - 10,000) = 30,000,000


세금은 스톡옵션을 행사하는 시점에서 A가 재직중인지의 여부에 따라 다르다. 재직 중인 경우, 스톡옵션 행사에 대한 근로소득에 포함되어 계산되므로 2022년에 A가 실제 벌어들인 돈과 합하여 세금을 계산해야 한다. 만약 A의 연봉이 3천만원이라면 총 세금은 연봉으로 6천만원을 벌었을 때와 동일하다. 단순히 세율만 고려한다면 납부해야 할 세금은 모두 918만원이 된다. 연봉이 3천만원일 때의 세금이 342만원이므로 스톡옵션을 행사함으로써 추가로 내야하는 세금은 576만원이 된다. 물론 실제 세금을 계산할 때에는 각종 소득공제와 세액공제가 추가될 것이므로 918만원보다는 세금을 적게 낼 것이다. 만약 연봉이 3천만원이 아니라 7천만원이라면 스톡옵션을 행사하여 얻은 수익 3천만원에 대한 세금을 포함하여 모두 2,010만원(1,158만원 + 852만원)의 세금을 내게 된다. (여기서는 편의상 2015년의 종합소득세율을 적용하고 다른 소득은 없다고 가정)


스톡옵션을 행사하는 시점에 이미 퇴직한 경우 스톡옵션을 행사해서 발생하는 수익은 기타소득으로 인정되어 22%의 세금을 내야 한다. 위 경우라면 660만원이 된다. 얼핏 생각하면 퇴직 후에 스톡옵션을 행사하는 것이 세율이 낮아 더 좋아보이나, 기타소득이 300만원 이상인 경우 다음해 5월 종합소득세 신고시 추가로 종합소득세를 내야 하므로 이 부분을 고려해야 할 것이다.


세금을 냈으니 주식은 완전히 A의 것이 되었다. 드디어 A는 주식을 매도하여 돈을 벌 기회를 맞이했다. 주식을 매도하는 경우는 주식의 성격에 따라 다음과 같이 세가지 경우로 나뉜다.


1. 국내 비상장 회사의 주식을 매각

2. 국내 상장 회사의 주식을 매각

3. 국외 회사의 주식을 매각


1. 국내 비상장 회사의 주식을 매각

주식을 4만원에 매도한다고 가정하자. 이 경우 주식 매매 차익은 주식의 매도 가격에서 스톡옵션을 행사했을 때의 주가를 뺀 (40,000 - 20,000) * 3,000 인 6천만원이 된다. 이 때의 세금은 양도세와 주민세를 합해 매매차익의 11%를 세금으로 납부해야 하며 세금은 660만원이 된다. 이는 증권거래세(0.5%) 및 기본 공제(250만원)를 적용하지 않은 대략적인 계산 금액이다. 증권거래세 및 기본 공제를 적용하면 629만원 정도로 30만원 정도 차이가 날 것이다. 그러나 매매 차익이 클수록 이 금액이 차지하는 비율은 작아지므로 간단히 계산할 때는 11%의 세금만 계산해도 문제가 없을 것이다. 대기업 주식의 경우 양도세와 주민세를 합쳐 22%의 세금을 납부해야 한다.


2. 국내 상장 회사의 주식을 매각

상장회사의 경우 주식시장에서 거래 중인 주식이므로 양도세와 주민세는 없다. 증권거래세(0.3%, 일반적인 증권거래세보다 세율이 낮다.)만 납부하면 된다. 이 경우 세금은 18만원이다.


3. 국외 회사의 주식을 매각

해외 주식의 경우 국내 비상장 주식을 매각하는 것과 유사하다. 다만 증권거래세가 없다는 것이 다르다. 하지만 국가에 따라 해당 국가의 세금을 내야 할 수 있다. 기본 공제는 국내 비상장 회사의 주식을 매각할 때와 마찬가지로 250만원이다. 세금은 양도세와 주민세를 합쳐 모두 22%를 내야 한다. 4만원에 매도한다고 가정하면 공제를 고려하지 않은 총 세금은 1,320만원이다.


이 글에서 언급하지 않은 내용 중에 소득세를 3년에 걸쳐 나눠 낼 수 있거나 스톡옵션 행사의 세금을 소득세가 아니라 양도소득세로 처리할 수 있는 방법이 있다. 이런 방법은 특정한 조건을 만족해야 하고 사전에 회사와 협의와 준비가 필요한 부분이므로 스톡옵션을 가진 사람이라면 추가로 알아보고 본인의 상황에 맞게 행사를 준비하는 것이 좋겠다. 또한 주요 지분을 보유하고 있는 임원의 경우에는 세금이 다르므로 별도의 확인이 필요하다.


더 상세한 내용을 위해서는 플래텀에 올라온 스톡옵션의 부여와 세무 이슈를 읽어보면 좋을 것 같다.


이 글의 내용은 어디까지나 세금을 간단히 추정해보기 위한 정보를 제공하는 글로써, 각자의 상황이나 세법의 개정에 따라 세금이 달라질 수 있다. 또한 의도하지 않게 정보가 잘못됐을 수 있다. 따라서 정확한 세금을 계산하기 위해서는 전문가와 상의하는 것을 추천한다.


nundefined ETC stock option, 세금, 스타트업, 스톡옵션, 주식

ElectricObjects 간단 사용기

2016.09.19 23:38

날이 한참 더울 때, 기분 전환 삼아 질렀습니다. 표면적인 목적은 미술작품 감상좀 해보자... 였습니다만 그럴거면 미술관을 다니는 것이 더 효과적이었겠지요.. 서른번도 넘게 갔을테니.

 

$200이 넘어 통관시 관세를 내야 하는데 대략 10~12% 정도 되는 느낌이었습니다. 통관시에는 '모니터'로 처리됩니다. 구매하면서 개인 통관 번호를 기입하는걸 까먹어서 나중에 이메일로 추가 요청했는데, 해주겠다는 답장은 엄청나게 빨리 왔으나 실제 배송 정보에 포함되지 않아 물건이 세관에 도착한 후 관세사에게 전화를 받았습니다. 주문시 이 부분을 잘 챙기면 더 일찍 물건을 받을 수 있을 것입니다. 세금을 납부하고 나니 이틀만에 배송이 완료되더군요.

 

기본적으로 포장된 상태가 매우 좋아 물건너 오는 과정에서 드라이버같은 날카로운 것에 심하게 찍히지 않는 이상 파손될 것 같지 않습니다. 패키징도 깔끔해서 제품을 뜯는 과정 내내 매우 만족스러웠어요.

 

상품은 멀리서 보면 사진에서 보던 것처럼 고급스러운데, 가까이서 보면 전면 패널의 베젤부와 뒷면이 맞닿는 부분이 앞쪽을 향해 있어 살짝 거슬립니다. 게다가  조금 유격도 있는 편이기도 하고요. 검은색이라 잘 보이지 않지만 흰색은 검은 라인이 자꾸 신경쓰일지도 모르겠습니다. 제 것은 블랙이라 멀리서 보면 검은 라인이 구별되지 않습니다. 사진으로 볼 때는 이런 부분이 눈에 들어오지 않았는데, 직접 눈으로 보니 가장 먼저 눈에 보입니다. 아마도 사진을 꼼꼼하게 보지 못하는 저의 내공 부족 때문일 것입니다. 플라스틱 대신 알루미늄 시네마 디스플레이같은 재질이라면 어땠을까 하는 생각도 해봤습니다. 혹은 애플에서 이걸 만들었다면 어땠을까 하는 생각도 해봤습니다. 하지만 정말 알루미늄 케이스로 나왔다면 엄청난 가격으로 구매할 생각을 전혀 못했을 거에요. 미친듯이 가격이 올라서 $1000도 넘었을 것 같은 생각이 듭니다.

 

설치와 설정 모두 간편합니다. 제일 힘든건 패널에 붙어 있는 비닐을 떼는 것이었으니까요. 스탠드형으로 사용 중이라 벽걸이로 쓸 때는 다른 부분에서 힘든 부분이 있을지도 모르겠습니다. 하지만 벽에 걸 때 필요한 도구가 다 포함되어 있어 벽에 거는 작업도 즐겁게 할 수 있을 것 같습니다. 콘크리트 벽에 뭔가를 박아야 한다는 사실만 빼면요.

 

앱은... 그다지 사용성이 좋진 않습니다. 그냥 기본적으로 필요한 기능만 있는 정도. 웹페이지도 제공하는데 기능이 빠진 것들이 있어 거의 사용하지 않습니다. 솔직히 말하면... 앱이든 웹이든 제가 다시 만들어주고 싶을 정도네요.

 

이미지를 고르는 작업은 앱의 불편한 사용성때문에 시간이 걸리는 편입니다. 한마디로 귀찮아요. 앱만 잘 만들어져 있다면 더 편하고 빠르게 할 수 있을 것 같습니다. 움직이는 이미지의 경우에는 움직일 때까지 시간이 좀 걸립니다. 이미 제공되는 이미지는 수천 개가 넘는 듯 합니다. 개인적으로는 기본으로 제공해주는 이미지 중에 고전 미술 작품이 꽤 있기를 바랬지만 기대만큼 많지 않아서 살짝 실망했습니다. 제 취향이 이상한 탓이겠지요. 현대적인 작품들은 꽤 많아요! 다른 사용자가 올린 이미지도 공개되어 이걸 고를 수도 있습니다. (물론 비공개로도 설정 가능!) 주변에 물어보니 직접 찍은 사진을 올려서 보는 경우도 상당한듯 합니다.

 

이미지 외에도 움직이는 Gif를 보여줄 수 있고, 웹브라우저가 내장되어 있어 웹페이지를 표시할 수 있습니다. 그러나 검색을 좀 해보니 fps가 충분히 나오지 않고 100MB 이상의 파일은 올리지 못한다는 얘기가 있어 뭔가 크게 해보려고 하면 종종 포기해야만 하는 경우가 발생할 수도 있을 것 같습니다.

 

제 경우에는 결국 직접 이미지를 하나하나 고르는 것은 포기하고 인스타그램에서 피드의 이미지를 보여주는 기능을 만들었는데 - 이전 글 참고 - 아직은 시작이라 좋은 이미지를 이상하게 보여주는 수준에서 그치고 있습니다. 점점 나아지리라 기대해봅니다.


nundefined ETC electric objects, instagram, 인스타그램, 전자 액자