안녕하세요 샤드별 병렬조회는 어그리게이션 프레임 웍에서만 지원하는건가요? 프레임웍 장점부분에서 해당부분을 말씀하셔서 궁금증에 질문드립니다 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요.여러장의 이미지를 업로드해서 출력하기 내용중에,16_picture.py코드 상으로는 업로드 디렉토리를 지정하는 것이 없고 업로드 후에 이미지들을 찾아봐도 안보이는데요. 임시 저장 공간에 저장이 되는 건가요? 

안녕하세요import GraphQLUpload from 'graphql-upload' import mutations from './mutations' import queries from './queries' const resolvers = { Upload: GraphQLUpload, Mutation: mutations, Query: queries, } export default resolvers 위에서 Upload: GraphQLUpload, 이 코드가 어디서 쓰이는지 궁금합니다.혹시 뮤테이션문에서 Upload 타입으로 쓰일까요?아래의 Upload 가 위의 코드의 Upload일까요ㅠㅠconst UPLOAD_FILE = gql` mutation ($file: Upload) { uploadFile(file: $file) { fileName fileType filePath } } `스트림으로 파일을 처리하는 방식과 browser-image-compression 라이브러리로 이미지를 압축해서 서버에올리는것과 어떤 차이가 있는지 궁금합니다.스트림으로 파이프 연결해서 하는방식은 처음 써봐서 생소해서그런지 좀 헤매고있습니다 ㅠㅠ..보통 프론트쪽에서 browser-image-compression 라이브러리를 사용해서 이미지를 압축하고 서버에 전송하여 서버에서는 s3에 올리는식으로했었거든요..강사님이 스트림 사용하신이유는 파일전송은 용량이크기때문에 일정크기로 작게나누어 서버로 전송하여 메모리효율성과 성능을 향상시키기위해서 하신걸로 알고있는데요, 그러면 스트림 + browser-image-compression 라이브러리를 같이사용해서 서버에 전송후 s3로 업로드하면 금상첨화일까요?어떻게하는게 좋을까요?.. 최대한 질문을 간소하게하려고했는데 죄송합니다..

Azure Function의 메인 파일은 function_app.py이어야 하나요?

Azure Function Deploy가 실패하는데 원인을 모르겠습니다. ㅠ.ㅠ2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting watchfiles>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached watchfiles-0.22.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting python-dotenv>=0.13 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached python_dotenv-1.0.1-py3-none-any.whl (19 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Collecting uvloop!=0.15.0,!=0.15.1,>=0.14.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:31:59+0000] Using cached uvloop-0.19.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (3.5 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting websockets>=10.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached websockets-12.0-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (130 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyyaml>=5.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyYAML-6.0.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (757 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting isodate>=0.6.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached isodate-0.6.1-py2.py3-none-any.whl (41 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting pyjwt>=2.6.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached PyJWT-2.8.0-py3-none-any.whl (22 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting azure-core>=1.24.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached azure_core-1.30.2-py3-none-any.whl (194 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting aiosignal>=1.1.2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached aiosignal-1.3.1-py3-none-any.whl (7.6 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Collecting attrs>=17.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:00+0000] Using cached attrs-23.2.0-py3-none-any.whl (60 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting multidict<7.0,>=4.5 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached multidict-6.0.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (128 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting yarl<2.0,>=1.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached yarl-1.9.4-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (328 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting frozenlist>=1.1.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached frozenlist-1.4.1-cp311-cp311-manylinux_2_5_x86_64.manylinux1_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (272 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting requests>=2.21.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached requests-2.32.3-py3-none-any.whl (64 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting six>=1.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting idna>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached idna-3.7-py3-none-any.whl (66 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Collecting dnspython>=2.0.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:01+0000] Using cached dnspython-2.6.1-py3-none-any.whl (307 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting typer>=0.12.3 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached typer-0.12.3-py3-none-any.whl (47 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting certifi 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached certifi-2024.7.4-py3-none-any.whl (162 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting anyio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached anyio-4.4.0-py3-none-any.whl (86 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting httpcore==1.* 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached httpcore-1.0.5-py3-none-any.whl (77 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting sniffio 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached sniffio-1.3.1-py3-none-any.whl (10 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Collecting MarkupSafe>=2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:02+0000] Using cached MarkupSafe-2.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (28 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting pydantic-core==2.20.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached pydantic_core-2.20.1-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (2.1 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting annotated-types>=0.4.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached annotated_types-0.7.0-py3-none-any.whl (13 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting urllib3<3,>=1.21.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached urllib3-2.2.2-py3-none-any.whl (121 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Collecting charset-normalizer<4,>=2 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:04+0000] Using cached charset_normalizer-3.3.2-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (140 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting rich>=10.11.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached rich-13.7.1-py3-none-any.whl (240 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting shellingham>=1.3.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached shellingham-1.5.4-py2.py3-none-any.whl (9.8 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting pygments<3.0.0,>=2.13.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached pygments-2.18.0-py3-none-any.whl (1.2 MB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting markdown-it-py>=2.2.0 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached markdown_it_py-3.0.0-py3-none-any.whl (87 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Collecting mdurl~=0.1 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Using cached mdurl-0.1.2-py3-none-any.whl (10.0 kB) 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:05+0000] Installing collected packages: mdurl, sniffio, pygments, markdown-it-py, idna, urllib3, typing-extensions, shellingham, rich, h11, click, charset-normalizer, certifi, anyio, websockets, watchfiles, uvloop, uvicorn, typer, six, requests, pyyaml, python-dotenv, pydantic-core, multidict, MarkupSafe, httptools, httpcore, frozenlist, dnspython, annotated-types, yarl, starlette, python-multipart, pyjwt, pydantic, jinja2, isodate, httpx, fastapi-cli, email-validator, azure-core, attrs, aiosignal, fastapi, azure-messaging-webpubsubservice, azure-functions, aiohttp 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: [05:32:09+0000] Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 aiohttp-3.9.5 aiosignal-1.3.1 annotated-types-0.7.0 anyio-4.4.0 attrs-23.2.0 azure-core-1.30.2 azure-functions-1.20.0 azure-messaging-webpubsubservice-1.1.0 certifi-2024.7.4 charset-normalizer-3.3.2 click-8.1.7 dnspython-2.6.1 email-validator-2.2.0 fastapi-0.111.1 fastapi-cli-0.0.4 frozenlist-1.4.1 h11-0.14.0 httpcore-1.0.5 httptools-0.6.1 httpx-0.27.0 idna-3.7 isodate-0.6.1 jinja2-3.1.4 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 multidict-6.0.5 pydantic-2.8.2 pydantic-core-2.20.1 pygments-2.18.0 pyjwt-2.8.0 python-dotenv-1.0.1 python-multipart-0.0.9 pyyaml-6.0.1 requests-2.32.3 rich-13.7.1 shellingham-1.5.4 six-1.16.0 sniffio-1.3.1 starlette-0.37.2 typer-0.12.3 typing-extensions-4.12.2 urllib3-2.2.2 uvicorn-0.30.3 uvloop-0.19.0 watchfiles-0.22.0 websockets-12.0 yarl-1.9.4 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venv 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: WARNING: You are using pip version 21.2.4; however, version 24.2 is available. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: You should consider upgrading via the '/tmp/oryx/platforms/python/3.11.8/bin/python3.11 -m pip install --upgrade pip' command. 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Not a vso image, so not writing build commands 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Preparing output... 2:32:09 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying files to destination directory '/home/site/wwwroot'... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 1 sec(s). 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Removing existing manifest file 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating a manifest file... 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Manifest file created. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Copying .ostype to manifest output directory. 2:32:11 PM xbg-my-chatgpt-api: Done in 14 sec(s). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Running post deployment command(s)... 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Generating summary of Oryx build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment Log file does not exist in /tmp/oryx-build.log 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: The logfile at /tmp/oryx-build.log is empty. Unable to fetch the summary of build 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Triggering recycle (preview mode disabled). 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Linux Consumption plan has a 1.5 GB memory limit on a remote build container. 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: To check our service limit, please visit https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-scale#service-limits 2:32:12 PM xbg-my-chatgpt-api: Writing the artifacts to a squashfs file 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Parallel mksquashfs: Using 1 processor 2:32:13 PM xbg-my-chatgpt-api: Creating 4.0 filesystem on /home/site/artifacts/functionappartifact.squashfs, block size 131072. 2:32:27 PM xbg-my-chatgpt-api: Deployment failed.

안녕하세요 저는 업무 상 필요에 의해 AI 활용 관련해서 이런저런 테스트를 해 보고 있는 중입니다. 개발자가 아니여서 직접적으로 개발을 수행하기에는 어려움이 있습니다. 현재 사내 가이드라인 문서들 (PDF)을 ChatGPT4o에 업로드하여 이해 시킨 후 개인 업무 진행 후 그 결과물들이 가이드라인을 얼마나 준수하는지에 대한 준수율 체크를 해 점수화 해 주는 사내 전용 AI를 도입해 보려고 강의를 듣고 있습니다만 어렵네요 ChatGPT에 pdf 파일을 올려 테스트를 해 보니 상당 수준의 검출 가능성이 있겠다는걸 확인 했습니다만 그 과정을 통해 ChatGPT가 저희 가이드라인을 학습해 다른데 활용이 될 수도 있다는 우려가 있습니다그래서 덩치가 크고 무거운 LLM 말고 SLM을 이용하여 한정된 분야에만 전문화되고 사내 전용으로 보안도 확보한 상태에서 개발할 수 있는 방법에 대해 문의 드리고 싶은데요 개인 이메일로 연락 부탁드리겠습니다 tk.lee@lge.com감사합니다

강의 교안의 논 블로킹의 정의와 책의 예제(setTimeout 함수를 이용해 작업 시간이 긴 함수를 백그라운드로 보냄)를 읽어 보면오래 걸리는 함수를 백그라운드로 보내는 것 같은데, 그 다음 설명을 보면일부 코드들이 백그라운드에서 병렬로 실행된다고 되어있어서 헷갈립니다. 위 내용을 바탕으로 제가 이해한 것은 작업 시간이 긴 함수, 일부 코드 모두 백그라운드로 전달작업 시간이 긴 함수는 태스크 큐로 전달되고 동시 작업이 가능한 일부 코드들은 백그라운드에서 병렬로 처리일부 코드들의 병렬 처리가 끝나고 나면 태스크 큐에 있는 (블로킹 방식의)작업 시간이 긴 함수 처리 인데 맞을까요?

안녕하세요, 강의랑 조금 동떨어지는 질문일수 있어 조심스럽습니다..보통 submit같은 경우 onSubmit 로 이름을 지로 짓고는하는데요근데 다른 분들의 코드를 보면 submit말고 다른 함수 이름을 지을때handle 랑, on 이랑 섞어서 사용하시더라구요강사님은 이 강의에서 on 이름을 사용하셨지만..이거랑 별개로 강사님은 어떤 기준으로 이름을 짓고 사용하시는지 궁금합니다.

안녕하세요. Skip Locked For Session 강의를 보다가 궁금증이 생겨서 질문을 하게 됐습니다. Skip Locked For Session 12:14초의 내용을 보면 왼쪽 터미널에서 SELECT * FROM testLock WHERE name = "ax" order by seq limit 3 for update skip locked쿼리를 통해서 1개의 row를 받아오는 장면이 나오는데요.오른쪽 MySQL Workbench에서 트랜잭션을 실행하고 SELECT * FROM testLock WHERE name = "ax" order by seq limit 3 for update를 통해 Lock을 잡고 있는 상황인데 어떻게 왼쪽 터미널(다른 세션)에서 name이 ax인 row를 가져올 수 있는지 궁금합니다. skip locked 설정이 들어갔으니 lock이 걸린 데이터 (name이 ax인 row)는 못 가져와야 하는거 아닌가요 ?? skip locked를 제외했을 때는 lock 걸린 데이터를 가져와야 하니 timeout이 나는 상황은 이해를 했습니다.

itemForm파일에서<Modal bind:modalActive={$modalActiveItem}> 이렇게 되어있는데요Modal코드를가보면<script> export let modalActive = false const closeModal = () => { modalActive = false } </script> {#if modalActive} <div class="modal-bg" class:show={modalActive === true}> <div class="custom-modal" class:show={modalActive === true}> <div class="modal-dialog"> <div class="modal-content"> <div class="modal-header"> <slot name="modal-title"></slot> <button type="button" class="btn-close" on:click={closeModal} ></button> </div> <slot name="modal-body"></slot> <slot name="modal-footer"></slot> </div> </div> </div> </div> {/if} 이런식으로 modalActive가 boolean으로 되어있습니다.하지만 itemForm에서<Modal bind:modalActive={$modalActiveItem}> 여기 코드에서 $modalActiveItem는 store에서 function setModalActiveItem() { const { subscribe, set } = writable(false) const openModal = () => set(true) const closeModal = () => set(false) return { subscribe, set, openModal, closeModal, } } export const modalActiveItem = setModalActiveItem()이런형태의 함수이고, 객체형태로 리턴을해주고있는데블리언 형태로 넣을수가 있는지 궁금합니다.스벨트에서 블리언 타입이란, 바인드로 존재하는 객체를 넣었을때, 그 객체가 존재하면 그게 true가되는걸까요?이것도 저것도 아니라면..함수에 감싸고있지만 const { subscribe, set } = writable(false) 이것때문에 초기값이 false로 리턴이된다는건가요?어떻게 이게 가능한거지 너무어렵습니다..

선생님 안녕하세요부트스트랩 파일은 말그대로 부트스트랩 코드를 파일로 가져오신거같은데boxicon폴더는 선생님이 따로 만들어두신 폴더를 이번 강의에 사용하고계신걸까요? 넘 유용한거같은데 혹시 스토리북으로 설정해두신게 있으실까요?고수들은 따로 css 스타일폴더를 관리한다고하던데 선생님도 혹시 이런식으로 관리하시나용?

강의대로 구현하니 제목과 설명의 full text를 입력했을 때만 검색이 되는데요Like 검색으로 구현하려면 어떻게 하면 될까요?

수업노트에 올려져있는 프론트 코드의 css가 동작하지 않는것같아서 확인해보니 Line 6,7 에 기재된 링크에 괄호 (<>) 가 붙어있어서 제거해주니 정상작동했습니다.이부분 수정이 필요한거 맞죠..? 아니면 수업노트자료 업로드 환경에서의 escape character(?) 쯤 되는것인지 궁금합니다!

선생님 안녕하세요,섹션7 디자인요소배치 코드를 따라쳤으나흰색 화면이 떠서 문의드렸습니다.https://github.com/jungsikjeong/smart-menu-study제가 여태까지 작성한 코드인데요.. 혹시 실수한 부분이있을까요?..선생님 강의 영상 코드랑 계속 대조해보기도하고,선생님 깃허브 코드랑 비교도해보고있는데..쉽지않네요..

데이터베이스 저장 시점현재 이미지 업로드 관련해서 프로젝트를 진행하고있는데, 이미지를 불러오기 위해 별도의 데이터베이스 저장이 필요해서 클라이언트에서 presigned URL을 사용하여 이미지 업로드가 완료된 후, 서버에 이미지 이름과 부가적인 정보를 보내주면 서버가 이를 데이터베이스에 저장하는 방식으로 구현하는게 맞을까요??

토큰이 만료되면 리프레시토큰을 확인하고,리프레시토큰 기간이 남아있다면 access토큰을 재발급해주고,리프레시토큰도 유효기간이 끝났다면 로그아웃을 시켜주는 기능은어떤식으로 개발할 수 있을까요?..프론트쪽에서 서버에게 통신하는 방법이 궁금합니다..커리큘럼에 로그인 인증관련 제목이있어서 이런방법이있을줄알고 구매후 다섯시간가량 듣고있는데 없는거 같아서 절망스럽습니다ㅠ_ㅠ

너무 좋은 강의 입니다 ㅎㅎ강의 전달력도 좋고 단순 기술을 설명하기 보다 왜 이기술을 쓰는게 좋은지 논리적으로 설명해주셔서 이해가 잘되네요 ㅎㅎ앞으로도 계속 좋은 강의 부탁드립니다.사내에서 여러번 검증받고 피드백받은 흔적이 느껴지네요. 좋은 팀 좋은 회사에 계시는 것 같습니다.

사랑해

강의 다 들으면 수료증 받을 수 있죠?제출해야되서요..

import React from 'react'; import Dropzone from 'react-dropzone'; import axiosInstance from '../utils/axios'; const FileUpload = ({ onImageChange, images }) => { const handleDrop = async (files) =>{ let formData = new FormData(); const config = { header: {'content-type': 'multipart/form-data'} } formData.append('file', files[0]); try{ const response = await axiosInstance.post('/products/image', formData, config); onImageChange([...images, response.data.fileName]); }catch(error){ console.error(error); } } return ( <div className='flex gap-4'> <Dropzone onDrop={handleDrop}> {({ getRootProps, getInputProps }) => ( <section className='min-w-[300px] h-[300px] border flex items-center justify-center' > <div {...getRootProps()}> <input {...getInputProps()} /> <p className='text-3xl'> + </p> </div> </section> )} </Dropzone> <div className='flex-grow h-[300px] border flex items-center justify-center overflow-x-scroll overflow-y-hidden'> {images.map(image => ( <div key={image}> <img className='min-w-[300px] h-[300px]' src={`${import.meta.env.VITE_SERVER_URL}/${image}`} alt={image} /> </div> ))} </div> </div> ); }; export default FileUpload; 파일도 uploads에 다 들어가는데 파일명만 계속 나와요