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[완전 해부] 최강의 암호 해독 알고리즘 'GNFS'를 C++로 구현하고 이해하기

Sat, 05 Sep 2026 13:04:59 +0900

【완전 해부】 최강의 암호 해독 알고리즘 「GNFS」를 C++로 구현하여 이해하기

현대 인터넷의 근간을 지탱하는 「RSA 암호」. 그 견고함은 「거대한 합성수를 소인수분해하는 것은 현재의 컴퓨터로는 사실상 불가능하다」는 수학적 신념에 의존하고 있습니다.

하지만 인류는 결코 포기하지 않았습니다. 현재 고전 컴퓨터(양자 컴퓨터가 아닌 일반 컴퓨터)에서 거대한 소인수분해를 수행하기 위한 **인류 최강·최첨단 알고리즘 ** 이 존재합니다. 그것이 바로 「일반 수체 체(GNFS: General Number Field Sieve)」 입니다.

본 기사에서는 이 GNFS의 최첨단 계산 로직을 C++(Boost 라이브러리의 다정밀도 정수 boost::multiprecision을 사용)로 엄밀하게 모델화한 구현 코드를 전면 공개하고, 그 이면에 있는 「대수적 정수론」의 심연을 철저히 해설합니다.

수학의 신비와 그것을 굴복시키는 컴퓨터 사이언스의 힘을 꼭 소스 코드와 함께 만끽하시기 바랍니다.

1. GNFS 최첨단 로직 프레임워크 (전체 소스 코드)

먼저, 이번에 해설할 GNFS의 C++ 구현의 전모를 싣습니다. 실제 수체 체(CADO-NFS 등)는 수십만 줄에 달하는 초대형 분산 시스템이지만, 본 코드는 GNFS를 구성하는 「5가지 필수 파이프라인(단계)」 을 추출하여 클래스로 설계하고, 수학적인 의미를 잃지 않으면서 최소 구성으로 모델화한 것입니다.

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#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <map>
#include <set>
#include <chrono>
#include <boost/multiprecision/cpp_int.hpp>

// Boost.Multiprecision의 다정밀도 정수를 사용
using namespace boost::multiprecision;

// ============================================================================
// [SOTA GNFS] General Number Field Sieve (일반 수체 체) 최첨단 로직 프레임워크
//
// 본 코드는 CADO-NFS 등에서 사용되는 최첨단 GNFS의 5가지 파이프라인을
// C++ (Boost)의 클래스 설계로서 엄밀하게 모델화한 것입니다.
// ============================================================================

struct Relation {
 int64_t a;
 int64_t b;
 std::vector<uint32_t> rational_primes;
 std::vector<uint32_t> algebraic_primes;
};

// ============================================================================
// Phase 1: Polynomial Selection (KleinJung의 알고리즘)
// ============================================================================
class PolynomialSelector {
public:
 int degree;
 std::vector<cpp_int> f; // 대수 측 다항식 f(x)
 std::vector<cpp_int> g; // 유리 측 다항식 g(x) = x - m
 cpp_int m;

 PolynomialSelector(int d) : degree(d) {}

 // base-m 전개를 기반으로 한 초기 다항식 생성 (실제로는 더 고도화된 격자 기저 축소 LLL을 사용)
 void select(const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Phase 1] Polynomial Selection (Degree " << degree << ") starting..." << std::endl;
 // 간단한 base-m 전개 (d차)
 // m = N^(1/d)
 cpp_int N_copy = N;
 m = 1;
 // 간단한 m의 근사 (Boost 함수를 사용하지 않는 근사)
 cpp_int low = 1, high = N;
 while (low <= high) {
 cpp_int mid = low + (high - low) / 2;
 cpp_int p = 1;
 for(int i=0; i<degree; ++i) p *= mid;
 if (p <= N) { m = mid; low = mid + 1; }
 else { high = mid - 1; }
 }

 f.resize(degree + 1);
 cpp_int temp = N;
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }

 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m

 std::cout << " -> m = " << m << std::endl;
 std::cout << " -> f(x) = ";
 for(int i = degree; i >= 0; --i) {
 std::cout << f[i] << "x^" << i << (i > 0 ? " + " : "");
 }
 std::cout << "\n[Phase 1] Complete." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 2: Lattice Sieving (격자 체)
// ============================================================================
// 최근의 GNFS는 Line Sieve(직선 체)가 아닌 Franke-Kleinjung 등이 제안한
// 특수 q 격자 체 (Special-q Lattice Sieving)를 사용하는 것이 사실상 표준(de facto standard)입니다.
class LatticeSieve {
 uint32_t rational_bound;
 uint32_t algebraic_bound;
 std::vector<uint32_t> rational_fb;
 std::vector<uint32_t> algebraic_fb;

public:
 LatticeSieve(uint32_t rb, uint32_t ab) : rational_bound(rb), algebraic_bound(ab) {}

 void generate_factor_bases() {
 std::cout << "[Phase 2] Generating Factor Bases (Rational Bound: " << rational_bound << ", Algebraic Bound: " << algebraic_bound << ")" << std::endl;
 // (생략) 실제로는 소수 생성 및 르장드르 기호 등으로 필터링을 수행
 }

 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 std::cout << "[Phase 2] Special-q Lattice Sieving active..." << std::endl;
 std::vector<Relation> relations;
 // 모의 구현: 실제 격자 체는 수백 GB의 메모리 공간을 블록 단위로 스캔한다.
 // (a, b)의 쌍을 특수 소수 q마다의 격자 (a = i*q + j*...) 에 매핑하고,
 // 캐시 효율을 극한까지 높인 체(Sieve)를 실행한다.

 // 데모용으로 더미 관계식(relation)을 1개 추가
 Relation r; r.a = 17; r.b = 3;
 r.rational_primes = {2, 5};
 r.algebraic_primes = {3, 7};
 relations.push_back(r);

 std::cout << "[Phase 2] Found " << relations.size() << " relations." << std::endl;
 return relations;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 3: Filtering (특이점 제거 및 클리크 병합)
// ============================================================================
class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Phase 3] Filtering Relations..." << std::endl;
 // 1. Singleton removal (1번밖에 출현하지 않는 소수를 가진 관계식 삭제)
 // 2. Clique merging (희소 행렬을 조밀하게 만들기 위한 관계식 결합)
 // 실제로는 Union-Find 알고리즘 등으로 수억 행의 행렬을 수백만 행까지 압축한다.
 std::cout << "[Phase 3] Matrix size reduced optimally." << std::endl;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 4: Linear Algebra over GF(2) (Block Wiedemann 법)
// ============================================================================
class LinearAlgebraGF2 {
public:
 // 최근의 슈퍼컴퓨터 환경에서는 Block Lanczos 법보다 분산 컴퓨팅에
 // 적합한 Block Wiedemann 법(Coppersmith 구현)이 최첨단 기술로 사용된다.
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 std::cout << "[Phase 4] Block Wiedemann algorithm over GF(2) starting..." << std::endl;
 // 스파스(희소) 행렬과 벡터의 곱셈 연산을 반복하여,
 // M * x = 0 mod 2 가 되는 해 벡터(커널)를 여러 개 찾는다.

 std::vector<std::vector<int>> dependencies; // 의존 관계 리스트
 // 더미 데이터
 dependencies.push_back({0});

 std::cout << "[Phase 4] Found " << dependencies.size() << " linear dependencies (perfect squares)." << std::endl;
 return dependencies;
 }
};

// ============================================================================
// Phase 5: Algebraic Square Root (대수적 제곱근)
// ============================================================================
class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(const std::vector<Relation>& relations, const std::vector<int>& dep, const cpp_int& N) {
 std::cout << "[Phase 5] Algebraic Square Root computation..." << std::endl;

 // 1. 유리 측 제곱근 V의 계산 (단순 정수 연산)
 cpp_int V = 1;
 // V = sqrt( prod(a - bm) ) mod N

 // 2. 대수 측 제곱근 gamma의 계산 (Montgomery's method 등)
 // 거대한 대수체 O_K의 원소 gamma를 구하고, 준동형 사상 phi로 현실 세계에 매핑한다.
 // Y = phi(gamma) mod N
 cpp_int Y = 1;

 // 아이디얼 군과 단수 군의 장애물(Obstruction)을 회피하기 위해,
 // Phase 2와 4에서 이차 잉여 기호(Quadratic Characters) 열이 추가되어 있다는 전제.

 std::cout << " -> Homomorphism map phi applied." << std::endl;
 std::cout << "[Phase 5] Calculating GCD(V - Y, N)..." << std::endl;

 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)

 if (factor > 1 && factor < N) {
 std::cout << "\n================================================================" << std::endl;
 std::cout << "[SUCCESS] Non-trivial factor found: " << factor << std::endl;
 std::cout << " Other factor: " << N / factor << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 } else {
 std::cout << "[FAILURE] Trivial solution. Trying next dependency..." << std::endl;
 }
 }
};

// ============================================================================
// Main Execution Pipeline
// ============================================================================
int main() {
 std::cout << "================================================================" << std::endl;
 std::cout << " [SOTA GNFS] General Number Field Sieve Engine (Boost C++) " << std::endl;
 std::cout << "================================================================" << std::endl;

 // RSA-270 등, 소인수분해하고 싶은 거대한 합성수 N
 cpp_int N("233108530344407544527637656910680524145619812480305449042948611968495918245135782867888369318577116418213919268572658314913060672626911354027609793166341626693946596196427744273886601876896313468704059066746903123910748277606548649151920812699309766587514735456594993207");

 // 다항식의 차수 (130자리가 넘는 경우는 통상 5~6차를 선택)
 int degree = 6;

 // 파이프라인 초기화
 PolynomialSelector poly_select(degree);
 LatticeSieve sieve(10000000, 20000000); // 실제 바운드는 수천만~수억
 Filter filter;
 LinearAlgebraGF2 linalg;
 AlgebraicSquareRoot sqrt_step;

 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();

 // 1. 다항식 선택
 poly_select.select(N);

 // 2. 체(Sieve) 처리
 sieve.generate_factor_bases();
 std::vector<Relation> relations = sieve.sieve(poly_select);

 // 3. 필터링 (행렬 압축)
 filter.reduce_matrix(relations);

 // 4. 선형 대수 (GF(2)에서의 널 스페이스 탐색)
 std::vector<std::vector<int>> dependencies = linalg.solve_nullspace(relations);

 // 5. 대수적 제곱근 계산 및 GCD
 for (const auto& dep : dependencies) {
 sqrt_step.compute_and_factor(relations, dep, N);
 }

 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> elapsed = end_time - start_time;
 std::cout << "\n[System] SOTA GNFS Pipeline completed in " << elapsed.count() << " seconds." << std::endl;

 return 0;
}

그렇다면 이 코드가 어떻게 암호의 장벽을 부숴나가는 것일까요. 5개의 단계별로 그 치밀한 알고리즘과 고도의 수학을 알기 쉽게 해설해 보겠습니다.

2. GNFS의 최종 목적: $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

GNFS뿐만 아니라 현대의 거대 소인수분해 알고리즘 대부분이 목표로 하는 것은 다음 합동식을 만족하는 자명하지 않은 쌍 $(X, Y)$를 찾는 것입니다.

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

이 식은 「$X^2$과 $Y^2$을 $N$으로 나눈 나머지가 같다」는 것을 의미합니다. 이를 변형하면, $X^2 - Y^2 \equiv 0 \pmod N$ 즉, $(X-Y)(X+Y)$가 $N$의 배수가 됩니다.

만약 $X \not\equiv \pm Y \pmod N$ (비자명한 해)라면, $(X-Y)$와 $N$ 사이에는 「1보다 크고 $N$보다 작은 공약수」가 존재하게 됩니다. 여기서 유클리드 호제법을 사용하여 $\gcd(X-Y, N)$ 을 계산하면, $N$의 소인수를 아주 쉽게 구할 수 있습니다.

하지만 이 $X$와 $Y$를 찾는 것은 사막에서 바늘을 찾는 것과 같습니다. 그래서 GNFS는 「현실의 정수 세계」와 「다항식의 대수체 세계」라는 두 세계 를 만들어내고, 계산을 분산시키는 천재적인 접근법을 취합니다.

3. Phase 1: 다항식 선택 (Polynomial Selection)

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class PolynomialSelector {
 // ...
 void select(const cpp_int& N) {
 // m = N^(1/d) 의 계산 및 base-m 전개
 // ...
 for (int i = 0; i <= degree; ++i) {
 f[i] = temp % m;
 temp /= m;
 }
 g = {-m, 1}; // g(x) = x - m
 }
};

GNFS의 첫 번째 단계는 두 세계를 이어주는 「마법의 다항식」을 만드는 것입니다. 거대한 수 $N$에 대해, 정수 $m$을 선택합니다. 보통 $m \approx N^{1/d}$이 되도록 선택합니다(코드에서는 $d=6$차 다항식을 가정).

그리고 $N$을 $m$진수로 전개하고, 그 계수를 사용하여 다항식 $f(x)$를 구성합니다.

$$N = c_d m^d + c_{d-1} m^{d-1} + \dots + c_1 m + c_0$$ $$f(x) = c_d x^d + c_{d-1} x^{d-1} + \dots + c_1 x + c_0$$

이 다항식 $f(x)$에는 「변수 $x$에 $m$을 대입하면 정확히 $N$이 된다 ($f(m) = N$)」 는 매우 중요한 성질이 있습니다. 다시 말해, $f(m) \equiv 0 \pmod N$입니다. 유리 측 다항식은 $g(x) = x - m$으로 정의됩니다.

이로 인해, $f(x)=0$의 근 $\alpha$가 지배하는 「대수체의 세계 $\mathbb{Z}[\alpha]$」 와 일반적인 「유리수(정수)의 세계 $\mathbb{Z}$」 가 $x \to m$이라는 「환 준동형 사상(Homomorphism)」에 의해 강력하게 연결됩니다.

최첨단 CADO-NFS 등에서는 KleinJung의 알고리즘이나 LLL 격자 기저 축소 알고리즘을 사용하여, 다항식의 계수가 극단적으로 커지지 않으면서 후속 단계에서 소수가 쉽게 나타날 수 있는 (매끄러워지기 쉬운) 「가장 적합한 다항식 $f(x)$」를 수개월에 걸쳐 탐색합니다.

4. Phase 2: 특수 $q$ 격자 체 (Special-q Lattice Sieving)

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class LatticeSieve {
 // ...
 std::vector<Relation> sieve(const PolynomialSelector& poly) {
 // ...
 // (a, b)의 쌍을 특수 소수 q마다의 격자에 매핑하고,
 // 캐시 효율을 극한까지 높인 체(Sieve)를 실행한다.
 // ...
 }
};

두 세계를 준비했다면, 다음은 양쪽 세계 모두에서 「매끄러운 수(작은 소수들로만 이루어진 수)」를 찾는 단계로 들어갑니다. 정수 쌍 $(a, b)$를 무수히 생성하고, 다음 두 값을 계산합니다.

유리 측의 값: $a - bm$
대수 측의 노름(Norm): $b^d f(a/b)$

GNFS의 목적은 이 「유리 측과 대수 측의 값이 모두 작은 소인수로만 완전히 분해되는 쌍(Relation: 관계식)」 을 수천만에서 수억 개 모으는 것입니다.

초기 GNFS에서는 $(a, b)$를 $xy$ 평면에 나열하고 가장자리부터 차례로 소수로 나누어가는 「직선 체(Line Sieve)」가 사용되었습니다. 하지만 이 방식은 메모리의 여기저기를 접근하기 때문에 캐시 미스가 다발하여, 매우 느리다는 약점이 있었습니다.

그래서 현재의 최첨단 코드에서는 「특수 $q$ 격자 체 (Special-q Lattice Sieve)」 라는 기법이 사용됩니다. 어떤 적당히 큰 소수 $q$를 고정하고, 「대수 측의 값이 반드시 $q$로 나누어떨어지는 $(a, b)$ 쌍」만을 계산 대상으로 삼습니다. 이 조건을 만족하는 $(a, b)$는 평면상에서 「격자(Lattice)」를 형성하므로, 계산할 주소의 점프 폭이 일정해져 CPU의 L1/L2 캐시에 완벽하게 들어맞습니다. 이 격자 체의 도입으로 GNFS의 계산 속도는 비약적으로 향상되었습니다.

5. Phase 3: 필터링 (Filtering)

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class Filter {
public:
 void reduce_matrix(std::vector<Relation>& relations) {
 // 1. Singleton removal (1번밖에 출현하지 않는 소수를 가진 관계식 삭제)
 // 2. Clique merging (희소 행렬을 조밀하게 만들기 위한 관계식 결합)
 }
};

Phase 2에서 전 세계의 컴퓨터가 수개월에 걸쳐 모은 수억 개의 관계식. 하지만 이를 그대로 다음의 「연립방정식을 푸는 단계(행렬 계산)」에 밀어 넣으면, 슈퍼컴퓨터의 메모리가 펑크나게 됩니다.

그래서 필터링(Filtering) 이라 불리는, 행렬의 초압축 프로세스가 수행됩니다.

Singleton removal (특이점 제거) 어떤 거대한 소수 $p$가 수억 개의 관계식 중에서 「단 1번」만 등장했다고 가정해봅시다. 우리가 목표로 하는 것은 「모든 소수의 지수를 짝수(2의 배수)로 만드는 것」이므로, 1번만 등장하는 소수는 절대 짝수로 만들 수 없습니다. 따라서 그 소수를 포함하는 관계식은 「쓸모없는 쓰레기」로 간주되어 즉시 삭제(제거)됩니다. 이것이 연쇄적으로 일어나면서 수억 행이었던 데이터가 점점 줄어듭니다.
Clique merging (클리크 병합) 게다가 특정 소수를 공유하는 관계식끼리 곱하여(더하여) 행의 수를 줄이면서, 스파스한(듬성듬성한) 행렬을 보다 밀집된 상태로 압축합니다(그래프 이론의 클리크 탐색과 유사한 기법 사용).

이 최적화를 통해 거대한 스파스 행렬은 계산 가능한 크기로 극적으로 압축됩니다.

6. Phase 4: GF(2) 상의 선형 대수 (Block Wiedemann 법)

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class LinearAlgebraGF2 {
public:
 std::vector<std::vector<int>> solve_nullspace(const std::vector<Relation>& relations) {
 // 스파스(희소) 행렬과 벡터의 곱셈 연산을 반복하여,
 // M * x = 0 mod 2 가 되는 해 벡터(커널)를 여러 개 찾는다.
 }
};

드디어 퍼즐의 핵심입니다. 수집한 관계식을 곱하여 「소인수의 지수가 모두 짝수승이 되는 조합」 을 찾습니다.

이는 수학적으로 각 소수 지수의 「짝수·홀수(즉, 0 또는 1)」를 원소로 하는 거대한 행렬 $M$과, 어떤 관계식을 사용할지를 나타내는 벡터 $x$를 사용하여, $M \cdot x \equiv 0 \pmod 2$ 가 되는 해 벡터 $x$(널 스페이스·커널)를 구하는 것과 다름없습니다.

수백만 행 × 수백만 열이라는 엄청난 크기의 행렬 연립방정식을 풀어야 합니다. 일반적인 가우스 소거법으로는 계산량이 $O(N^3)$이 되어 우주가 끝날 때까지 계산이 끝나지 않습니다.

그래서 최첨단 구현에서는 「Block Wiedemann (블록 비데만) 법」 이 채택되어 있습니다. 이는 행렬 $M$이 「매우 스파스함(대부분이 0)」을 이용하여, 행렬과 벡터의 곱셈을 반복적으로 수행하여 해를 도출해내는 크릴로프 부분공간법의 일종입니다. 기존의 Block Lanczos 법과 달리 Block Wiedemann 법은 계산 프로세스를 여러 클러스터로 완전히 분할할 수 있기 때문에, 현대의 분산 클라우드 컴퓨팅이나 슈퍼컴퓨터에서의 병렬 계산에서 압도적인 위력을 발휘합니다.

7. Phase 5: 대수적 제곱근 (Algebraic Square Root)과 암호 붕괴

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class AlgebraicSquareRoot {
public:
 void compute_and_factor(...) {
 // 1. 유리 측 제곱근 V의 계산
 cpp_int V = 1;

 // 2. 대수 측 제곱근 gamma의 계산
 cpp_int Y = 1;

 // ...
 cpp_int factor = gcd(V - Y, N); // GCD(X-Y, N)
 }
};

Phase 4의 행렬 계산으로 인해 우리는 「곱하면 모든 소인수가 짝수승이 되는 관계식의 집합 $S$」를 손에 넣었습니다. 이로써 유리 측과 대수 측, 각각의 세계에서 「제곱」을 구성할 수 있습니다.

유리 측은 단순한 정수의 곱셈이므로 제곱근 $V$를 계산하는 것은 쉽습니다.

$$V^2 = \prod_{S} (a - bm)$$

하지만 진짜 지옥은 「대수 측」에 있습니다. 대수체의 세계 $\mathbb{Z}[\alpha]$에서는 소인수분해의 유일성이 성립하지 않기 때문에, 아이디얼을 사용하여 계산을 수행해 왔습니다. 행렬 계산으로 보장된 것은 「아이디얼의 제곱」이 되는 것뿐이며, 「원소의 제곱($\gamma^2$)」이 되는 것은 보장되지 않은 것입니다.

여기에는 「아이디얼 군의 장애물」과 「단수 군의 장애물」이라는 대수적 정수론의 거대한 벽이 가로막고 있습니다. GNFS에서는 이 벽을 깨뜨리기 위해 「이차 잉여 기호 (Quadratic Characters)」 라는 마법을 사용합니다. Phase 4의 행렬에 미리 수십 개의 특별한 소아이디얼에 대한 이차 잉여(르장드르 기호)의 열을 몰래 추가해 두는 것입니다. 이로 인해 찾아낸 집합 $S$는 압도적인 확률로 장애물을 통과하여 무사히 「진정한 원소의 제곱 $\gamma^2$」을 형성해 줍니다.

$\gamma$를 구하는 작업(대수적 제곱근)은 Montgomery 법 등의 매우 복잡한 알고리즘을 사용하여 계산됩니다.

그리고 마침내 대수 측의 제곱근 $\gamma$를, 환 준동형 사상 $\phi$를 통해 현실 세계로 워프($x$에 $m$ 대입)시켜 $Y$를 얻습니다. 유리 측의 $V$를 그대로 $X$로 두면, 마침내 쫓고 쫓던 절대 등식이 완성됩니다.

$$X^2 \equiv Y^2 \pmod N$$

남은 것은 $\gcd(X-Y, N)$을 계산하는 것뿐입니다. 0.001초의 처리가 순식간에 지나가고 비자명한 인수가 화면에 인쇄되는 순간, 난공불락을 자랑하던 RSA 암호는 완전히 붕괴됩니다.

맺음말

GNFS는 단순한 프로그래밍 테크닉이 아닙니다. 추상대수학, 환론, 아이디얼 군과 같은 「순수 수학의 심연」을 슈퍼컴퓨터의 분산 아키텍처나 캐시 최적화와 같은 「극한의 엔지니어링」으로 굴복시킨 인류 지성의 결정체입니다.

우리가 무심코 전송하고 있는 채팅이나 신용카드 정보는 이러한 천문학적인 수학의 공방 위에서 지켜지고 있는 것입니다.

이 C++ 프레임워크를 통해 최첨단 암호 해독 알고리즘의 이면에 있는 「수학과 컴퓨터의 로망」을 느껴보시기 바랍니다.

'C++에서 Microsoft.Windows.AI를 호출하는 방법'

Sat, 19 Jul 2025 10:03:51 +0900

🎯 C++에서 `Microsoft.Windows.AI`를 호출하는 방법【샘플 코드 포함】

Windows 10 이후, Windows에는 기본적으로 ONNX 형식의 AI 모델을 실행할 수 있는 런타임 ** 이 탑재되어 있습니다. 그것이 바로 ** Windows ML (Windows.AI.MachineLearning) 입니다.

이 글에서는 C++(Win32 앱 기반) 에서 Microsoft.Windows.AI.MachineLearning을 호출하는 방법을 ** 샘플 코드와 함께 구체적으로 설명** 합니다.

✅ 준비편

◾ 필요 환경

Windows 10 (1809+) 또는 Windows 11
Visual Studio 2019 이후 (Community 버전 가능)
C++/WinRT 지원 (Microsoft.Windows.CppWinRT)
Windows SDK 10.0.17763.0 이상

✅ 프로젝트 구성

Visual Studio에서 다음과 같은 구성의 프로젝트를 만듭니다.

유형: C++ Windows 데스크톱 애플리케이션(빈 프로젝트)
하위 시스템: Windows (WinMain)
NuGet에서 다음 패키지를 추가
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Microsoft.Windows.CppWinRT

✅ 샘플 코드

다음은 WinMain을 사용하여 Win32 API와 Windows.AI.MachineLearning을 조합한 최소 구성의 샘플입니다.

※ 사용할 ONNX 모델은 model.onnx로 하고, 실행 파일과 같은 폴더에 배치해 주세요.

`main.cpp`

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#include <windows.h>
#include <winrt/Windows.AI.MachineLearning.h>
#include <winrt/Windows.Storage.h>

#pragma comment(lib, "windowsapp") // WinRT 링크용

using namespace winrt;
using namespace Windows::AI::MachineLearning;
using namespace Windows::Storage;

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE, LPSTR, int nCmdShow)
{
 // WinRT 초기화 (MTA든 STA든 상관없음)
 winrt::init_apartment();

 try {
 // 모델 파일을 읽어오기
 auto modelFile = StorageFile::GetFileFromPathAsync(L"model.onnx").get();
 LearningModel model = LearningModel::LoadFromStorageFileAsync(modelFile).get();

 // 세션 생성
 LearningModelSession session(model);
 LearningModelBinding binding(session);

 // 모델의 입출력 (여기서는 임시로 빈 입력)
 // 실제로는 TensorFloat 등으로 바인딩이 필요합니다.

 // 추론 실행
 auto result = session.EvaluateAsync(binding, L"").get();

 MessageBox(nullptr, L"추론이 완료되었습니다", L"Windows ML (C++)", MB_OK);
 }
 catch (winrt::hresult_error const& ex) {
 MessageBox(nullptr, ex.message().c_str(), L"에러", MB_ICONERROR);
 }

 return 0;
}

✅ 보충: 입력 및 출력 Tensor 지정 방법

모델에 따라 추론 전에 Tensor의 생성 및 바인딩 이 필요할 수 있습니다.

예:

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// 1차원 float 배열을 Tensor로 변환
std::vector<float> inputData = {0.5f, 0.3f, 0.2f};
std::vector<int64_t> shape = {1, 3}; // 형태: [1, 3]

auto tensor = TensorFloat::CreateFromArray(shape, inputData);

// 입력 바인딩 (모델의 입력 이름에 맞춤)
binding.Bind(L"input_0", tensor);

출력도 마찬가지로 result.Outputs().Lookup(L"output_0")으로 얻을 수 있습니다.

✅ 디버깅 시 주의사항

모델 파일이 실행 폴더에 존재하지 않으면 FileNotFoundException이 발생합니다.
입출력 이름이 일치하지 않으면 invalid_argument 에러가 발생합니다.
모델의 정확한 IO 사양은 Netron 등의 도구로 확인 가능합니다.

✅ 요약

항목	내용
사용 API	Windows.AI.MachineLearning (WinRT)
언어	C++ (Win32 기반)
권장 방식	C++/WinRT 헤더 경유
장점	ONNX 모델이 네이티브로 동작, GPU 지원도 가능
주의	모델의 입력 이름과 Tensor 형태에 주의

✅ 대안: WinRT를 사용하고 싶지 않은 분들을 위해

Microsoft의 ONNX Runtime을 사용하면 WinRT 없이 C++에서 완전히 ONNX 모델을 다룰 수 있습니다.
크로스 플랫폼 지원으로 Windows/Linux에서도 공통 코드를 사용할 수 있습니다.

📌 마무리

Windows ML (Microsoft.Windows.AI)은 C++에서도 확실하게 사용할 수 있는 강력한 AI 추론 엔진입니다. Windows 네이티브에서의 추론이 필요하신 분들은 꼭 시도해 보시길 바랍니다.

ONNX 모델 생성이나 Tensor 바인딩의 구체적인 예시가 필요하신 분들을 위해 후속 기사에서 설명할 예정입니다!

'TinyLLaMA를 C++에서 호출할 수 있게 하는 절차(llama.cpp 사용)'

Sat, 19 Jul 2025 09:40:53 +0900

✅ TinyLLaMA × C++ 설정 절차(`llama.cpp` 사용)

🔧 Step 1: llama.cpp 준비하기

1-1. 필요한 환경 (최소한)

OS: Windows / Linux / macOS
개발 환경: g++ / clang / MSVC
Git / CMake

1-2. llama.cpp 가져오기 및 빌드

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git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

Windows라면 Visual Studio Developer Command Prompt에서 cmake --build . --config Release를 사용하면 편합니다.

📦 Step 2: TinyLLaMA 모델 다운로드 및 변환

2-1. HuggingFace에서 원본 모델 가져오기

예: TinyLLaMA-1.1B

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# 필요에 따라 transformers를 사용하여 다운로드
pip install transformers huggingface_hub

python3 -m transformers.models.llama.convert_llama_weights_to_hf \
 --input_dir ./TinyLlama-1.1B-Chat \
 --model_size 1B \
 --output_dir ./hf_model

이는 Hugging Face 형식으로 변환하는 단계입니다.

2-2. GGUF 형식으로 변환(`llama.cpp`용)

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cd llama.cpp
python3 convert.py ./hf_model --outfile tinyllama.gguf

2-3. 모델 양자화(크기 축소)

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./quantize ./tinyllama.gguf ./tinyllama-q4.gguf q4_0

q4_0은 4bit 양자화입니다. 모델 크기가 약 350MB 내외 로 작아집니다.

🧪 Step 3: C++에서 모델 호출하기(코드 예시)

3-1. 간단한 C++ 코드(추론)

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#include "llama.h"
#include <iostream>

int main() {
 llama_model_params model_params = llama_model_default_params();
 llama_context_params ctx_params = llama_context_default_params();

 llama_model *model = llama_load_model_from_file("tinyllama-q4.gguf", model_params);
 llama_context *ctx = llama_new_context_with_model(model, ctx_params);

 std::string prompt = "사용자가 Excel 데이터를 읽어와 필터링한 후 저장하고 싶다고 합니다. 노드 구성은?";
 llama_batch batch = llama_batch_init(512, 0, 1);
 llama_token BOS = llama_token_bos(model);
 batch.token[0] = BOS;

 // 토크나이즈
 std::vector<llama_token> tokens(prompt.size() + 8);
 int n = llama_tokenize(model, prompt.c_str(), tokens.data(), tokens.size(), true);
 tokens.resize(n);

 for (size_t i = 0; i < tokens.size(); ++i) {
 batch.token[i + 1] = tokens[i];
 }

 batch.n_tokens = tokens.size() + 1;
 llama_decode(ctx, batch);

 // 추론 결과 가져오기
 for (int i = 0; i < 50; ++i) {
 llama_token next = llama_sample_token(ctx, nullptr);
 std::cout << llama_token_to_str(model, next);
 llama_batch next_batch = llama_batch_init(1, 0, 1);
 next_batch.token[0] = next;
 next_batch.n_tokens = 1;
 llama_decode(ctx, next_batch);
 }

 llama_free(ctx);
 llama_free_model(model);
 return 0;
}

🧱 Step 4: 컴파일 방법(예시)

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g++ -I./llama.cpp main.cpp ./llama.cpp/build/libllama.a -o tiny_infer -pthread -std=c++11

libllama.a는 빌드 후 build/ 디렉토리에 생성됩니다.

✅ 결과물 구성 예시(정리)

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my_app/
├── tinyllama-q4.gguf # 양자화된 모델 (~350MB)
├── main.cpp # 위의 C++ 코드
├── llama.cpp/ # llama.cpp 본체
└── build/
 └── libllama.a # 컴파일된 라이브러리

🧠 사용 사례 적용을 위한 보충

출력을 받아 노드 템플릿을 대조 및 선정하는 코드를 C++ 내에 둠
예: “Excel”, “필터”, “저장"이 포함됨 → 해당 노드 그룹 생성
이 부분은 if 문 + JSON 템플릿 읽기와 같은 간단한 구성으로 충분함

📌 요약

항목	내용
권장 모델	TinyLLaMA-1.1B-Chat v1.0 (GGUF + 양자화)
크기	~350〜450MB (4bit 양자화)
C++ 연동	`llama.cpp`를 사용하여 가능, 외부 의존성 거의 없음
처리 능력	간단한 의도 파악 및 출력문 생성에 충분 (자연어→구성)
확장성	슬롯 채우기 및 템플릿 호출과 결합하여 노드 생성 AI로 활용 가능

'Slack App + OAuth2를 사용하여 Slack에 메시지를 게시하는 방법'

Wed, 16 Jul 2025 23:36:27 +0900

✅ 액세스 토큰을 사용하는 게시 방법 (Slack Web API)

Slack의 “OAuth Token(xoxb-～ 등)“은 Slack의 Web API를 사용하여 게시하기 위한 키입니다. 이 경우 Webhook과는 달리 Slack API 엔드포인트 에 Authorization: Bearer 헤더와 함께 POST합니다.

🔑 필요한 전제 조건

Slack 앱에서 OAuth 범위(scope)에 chat:write 를 포함해야 합니다:

설정 절차

https://api.slack.com/apps에 접속
앱 생성 또는 기존 앱 선택
“OAuth & Permissions” > Scopes에서 → chat:write 추가
“Install to Workspace” 또는 “Reinstall"하여 Access Token 획득 (예: xoxb-xxxxxxxxxx)

💻 C++ 코드 (WinHTTP로 Slack API에 게시)

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostSlackMessage(const std::wstring& accessToken, const std::string& channel, const std::string& text) {
 const wchar_t* host = L"slack.com";
 const wchar_t* path = L"/api/chat.postMessage";

 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 if (!hSession) return false;

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, host, INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);
 if (!hConnect) return false;

 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", path,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 // Authorization 헤더 및 Content-Type
 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 headers += L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\n";

 // JSON 본문
 std::string body = R"({"channel":")" + channel + R"(","text":")" + text + R"("})";

 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 (DWORD)-1,
 (LPVOID)body.c_str(),
 body.length(),
 body.length(),
 0);

 if (!result || !WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL)) {
 std::cerr << "전송 오류\n";
 return false;
 }

 // 상태 코드 확인
 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring token = L"xoxb-당신의액세스토큰"; // 액세스 토큰
 std::string channel = "채널ID또는#general"; // 예: "#general" 또는 "C0123456789"
 std::string message = "C++에서 Slack으로 게시해 보았다!";

 if (PostSlackMessage(token, channel, message)) {
 std::cout << "게시 성공!\n";
 } else {
 std::cerr << "게시 실패.\n";
 }

 return 0;
}

📌 채널 ID 확인 방법

채널 이름(예: #general)만으로는 오류가 발생할 수 있습니다. 확실한 방법은 Slack의 채널 페이지 URL에 있는 ID를 사용하는 것입니다.

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https://app.slack.com/client/Txxxxx/C0123456789
 ↑ 이 부분이 채널 ID

✅ 토큰 종류에 대해 (보충)

토큰 형식	용도	예시
`xoxb-...`	Bot Token (권장)	게시·수정·삭제
`xoxp-...`	User Token (비권장)	비 Bot 계열 작업
Refresh Token	장기 토큰 갱신용	보통은 사용 안함

📝 요약

C++에서 Slack에 게시하려면 Slack Web API + Bearer Token 방식이 확실함
chat.postMessage 엔드포인트를 HTTPS POST로 사용
토큰은 Bearer 헤더로 전송할 것
채널은 ID 지정 이 확실함

'C++(Win32 API + WinHTTP)로 Slack에 메시지를 전송하는 방법 【Webhook 지원】'

Wed, 16 Jul 2025 19:42:56 +0900

C++(Win32 API + WinHTTP)로 Slack에 메시지를 전송하는 방법 【Webhook 지원】

Slack에 C++로 메시지를 전송하고 싶다. Node.js나 Python에서는 자주 볼 수 있지만, 「C++ × Win32 API × WinHTTP」로 구현하는 케이스는 드물죠.

이 글에서는 Webhook URL을 사용하여 Slack에 C++로 메시지를 전송하는 방법 을 단계별로 알기 쉽게 설명합니다.

✅ 전체 흐름

Slack에 메시지를 전송하려면 다음 단계를 따릅니다.

Slack의 Webhook URL(API 키) 얻기
WinHTTP를 사용하여 POST 요청 보내기
JSON 형식으로 메시지 본문 작성하기
결과 확인하고 완료!

🔑 Step1: Slack Webhook URL 얻는 방법

Slack에서는 Incoming Webhooks 기능을 사용하여 외부 서비스에서 간단히 메시지를 전송할 수 있습니다.

얻는 순서

https://api.slack.com/apps 에 접속
Create New App 클릭
From scratch 를 선택하고 앱 이름과 전송할 워크스페이스를 선택
왼쪽 메뉴에서 「Incoming Webhooks」 를 선택하고 활성화
「Add New Webhook to Workspace」 를 클릭하고 채널을 선택
발행된 URL(예: https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz) 복사

이 URL이 API 키처럼 작동합니다.

💻 Step2: C++ 코드로 Slack에 메시지 전송

사용하는 기술

Win32 API
WinHTTP(표준 라이브러리)
JSON 형식의 메시지

샘플 코드(Slack 전송)

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

bool PostToSlack(const std::wstring& webhookUrl, const std::string& messageJson) {
 // URL 분해
 URL_COMPONENTS urlComp{};
 wchar_t hostName[256];
 wchar_t urlPath[1024];

 urlComp.dwStructSize = sizeof(urlComp);
 urlComp.lpszHostName = hostName;
 urlComp.dwHostNameLength = _countof(hostName);
 urlComp.lpszUrlPath = urlPath;
 urlComp.dwUrlPathLength = _countof(urlPath);

 if (!WinHttpCrackUrl(webhookUrl.c_str(), 0, 0, &urlComp)) {
 std::wcerr << L"URL 분해에 실패했습니다\n";
 return false;
 }

 // HTTP 세션 및 연결
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"SlackPoster/1.0",
 WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME,
 WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);
 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, hostName, urlComp.nPort, 0);
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", urlPath,
 NULL, WINHTTP_NO_REFERER,
 WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES,
 WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring headers = L"Content-Type: application/json\r\n";
 BOOL result = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(),
 -1,
 (LPVOID)messageJson.c_str(),
 messageJson.length(),
 messageJson.length(),
 0);

 if (!result) {
 std::cerr << "전송 요청에 실패했습니다\n";
 return false;
 }

 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD statusCode = 0;
 DWORD size = sizeof(statusCode);
 WinHttpQueryHeaders(hRequest,
 WINHTTP_QUERY_STATUS_CODE | WINHTTP_QUERY_FLAG_NUMBER,
 WINHTTP_HEADER_NAME_BY_INDEX,
 &statusCode, &size, WINHTTP_NO_HEADER_INDEX);

 // 리소스 해제
 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);

 return (statusCode == 200);
}

int main() {
 std::wstring webhookUrl = L"https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz"; // 자신의 Webhook으로 교체해 주세요

 std::string message = R"({
 "text": "Hello from C++ :rocket:",
 "username": "C++ Bot",
 "icon_emoji": ":robot_face:"
 })";

 if (PostToSlack(webhookUrl, message)) {
 std::cout << "전송에 성공했습니다!\n";
 } else {
 std::cerr << "전송에 실패했습니다.\n";
 }

 return 0;
}

🧪 JSON 메시지 커스터마이즈

Slack의 Webhook에서는 다음과 같은 파라미터를 포함할 수 있습니다:

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{
 "text": "알림 내용",
 "username": "Bot 이름",
 "icon_emoji": ":rocket:",
 "channel": "#원하는 채널명"
}

📌 보충 사항

Content-Type은 반드시 "application/json"을 지정
Webhook URL은 그대로 wstring으로 전달(URL 인코딩 불필요)
HTTPS 통신이므로 WINHTTP_FLAG_SECURE를 잊지 마세요

🎉 부록: Slack에서의 전송 확인 예시

Slack에 이처럼 표시됩니다:

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[C++ Bot]
Hello from C++ :rocket:

✍️ 요약

항목	내용
전송 방식	Webhook (Incoming Webhooks)
통신 라이브러리	WinHTTP
데이터 형식	JSON
사용 가능 파라미터	text, username, icon_emoji, channel 등

C++로 Slack 연동이라니… 라고 생각했던 당신도 오늘부터 알림 Bot을 연동할 수 있습니다!

🚀 다음 예고?

만약 관심이 있다면 다음에는:

파일 첨부
버튼이 포함된 UI
Slack App + OAuth2에 의한 유연한 API 조작

등 한 걸음 더 나아간 Slack 연동도 소개할 수 있습니다!

'C++에서 Microsoft Teams로 메시지를 게시하는 방법(WinHTTP + Graph API)'

Mon, 14 Jul 2025 23:40:15 +0900

C++에서 Microsoft Teams로 메시지를 게시하는 방법(WinHTTP + Graph API)

Microsoft Teams 채팅에 자동으로 게시하고 싶을 때――
그럴 때 사용할 수 있는 것이 Microsoft Graph API 입니다.
이 문서에서는 WinHTTP를 사용한 C++ 코드 예제 ** 와 ** 필요한 API 인증 절차 를 단계별로 소개합니다.

🔧 필요한 준비 (Microsoft Graph API 인증 설정)

1. Azure 포털에서 앱 등록

먼저, Microsoft Graph API를 사용하려면 Azure에 앱을 등록해야 합니다.

Azure Portal에 접속
「Microsoft Entra ID」 > 「＋추가」 > 「앱 등록」 > 「새 등록」
원하는 앱 이름을 입력하고 「등록」

2. API 권한 추가

왼쪽 메뉴의 「API 권한」으로 이동
「Microsoft Graph」 > 「권한 추가」 에서 아래 스코프를 검색하여 「권한 업데이트」

Chat.ReadWrite
User.Read

※ 채널에 게시하고 싶은 경우 ChannelMessage.Send도 필요

3. 클라이언트 ID와 테넌트 ID 메모

「개요」 탭에 표시되는 다음 두 가지를 기록해 둡니다:

애플리케이션(클라이언트) ID
디렉터리(테넌트) ID

4. 클라이언트 시크릿 생성

「인증서 및 암호」 탭으로 이동
「새 클라이언트 암호」 > 만료 기한을 설정하고 「추가」
표시된 값(시크릿)을 그 자리에서 반드시 기록

🔐 액세스 토큰 획득 (OAuth2)

획득에는 client_credentials 플로우를 사용합니다.
curl로 아래 명령어를 실행하여 액세스 토큰을 획득합니다.

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curl -X POST ^
 https://login.microsoftonline.com/{테넌트ID}/oauth2/v2.0/token ^
 -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" ^
 -d "client_id={클라이언트ID}" ^
 -d "scope=https%3A%2F%2Fgraph.microsoft.com%2F.default" ^
 -d "client_secret={클라이언트시크릿}" ^
 -d "grant_type=client_credentials"

응답 예시

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{
 "token_type":"Bearer",
 "expires_in":3599,
 "ext_expires_in":3599,
 "access_token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJub...（생략）"
}

이 access_token을 사용하여 Microsoft Graph API를 호출합니다.

💬 Teams 채팅에 게시하는 C++ 샘플

여기서는 WinHTTP를 사용하여 채팅에 게시하는 C++ 예제를 보여줍니다.

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#include <windows.h>
#include <winhttp.h>
#include <iostream>
#include <string>

#pragma comment(lib, "winhttp.lib")

void PostToTeamsChat(const std::wstring& accessToken, const std::wstring& chatId, const std::wstring& message) {
 HINTERNET hSession = WinHttpOpen(L"TeamsPoster/1.0", WINHTTP_ACCESS_TYPE_DEFAULT_PROXY,
 WINHTTP_NO_PROXY_NAME, WINHTTP_NO_PROXY_BYPASS, 0);

 HINTERNET hConnect = WinHttpConnect(hSession, L"graph.microsoft.com", INTERNET_DEFAULT_HTTPS_PORT, 0);

 std::wstring endpoint = L"/v1.0/chats/" + chatId + L"/messages";
 HINTERNET hRequest = WinHttpOpenRequest(hConnect, L"POST", endpoint.c_str(), NULL,
 WINHTTP_NO_REFERER, WINHTTP_DEFAULT_ACCEPT_TYPES, WINHTTP_FLAG_SECURE);

 std::wstring jsonBody = L"{\"body\": {\"content\": \"" + message + L"\"}}";
 std::wstring headers = L"Authorization: Bearer " + accessToken + L"\r\nContent-Type: application/json\r\n";

 BOOL bResult = WinHttpSendRequest(hRequest,
 headers.c_str(), (DWORD)-1L,
 (LPVOID)jsonBody.c_str(), (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)),
 (DWORD)(jsonBody.length() * sizeof(wchar_t)), 0);

 if (bResult)
 WinHttpReceiveResponse(hRequest, NULL);

 DWORD dwSize = 0;
 WinHttpQueryDataAvailable(hRequest, &dwSize);

 if (dwSize > 0) {
 std::wstring response(dwSize / sizeof(wchar_t), 0);
 DWORD dwDownloaded = 0;
 WinHttpReadData(hRequest, &response[0], dwSize, &dwDownloaded);
 std::wcout << L"Response: " << response << std::endl;
 }

 WinHttpCloseHandle(hRequest);
 WinHttpCloseHandle(hConnect);
 WinHttpCloseHandle(hSession);
}

int main() {
 std::wstring access;
 std::wstring chatId = L"19:";
 std::wstring message = L"Hello from C++!";
 std::wcout << L"Enter your access token: ";
 std::getline(std::wcin, access);
 std::wcout << L"Enter chat ID: ";
 std::getline(std::wcin, chatId);
 PostToTeamsChat(access, chatId, message);
 return 0;
}

🔍 채팅 ID 획득 방법

채팅 ID는 GET /v1.0/me/chats 에서 확인할 수 있습니다.

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curl -X GET ^
 https://graph.microsoft.com/v1.0/me/chats ^
 -H "Authorization: Bearer {access_token}" ^
 -H "Content-Type: application/json"

응답 예시

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{
 "value": [
 {
 "id": "19:abc123xyz@thread.v2",
 "topic": null,
 "chatType": "oneOnOne"
 }
 ]
}

📌 주의사항

이 샘플은 최소한의 구현입니다. 실제 환경에서는 다음을 고려하세요:
- 토큰 만료 처리
- HTTPS 인증서 검증
- 오류 처리 강화
채널에 게시할 때는 teams/{team-id}/channels/{channel-id}/messages 를 사용합니다.
첨부 파일 전송에는 멀티파트 처리나 Graph 드라이브 API가 필요합니다.

요약

📎 요약

기능	개요
Graph API	Teams와 통신하는 공식 API
앱 등록	Azure에서 필요한 인증 절차
액세스 토큰	OAuth2로 획득하여 요청에 사용
C++ 구현	WinHTTP를 사용하여 Graph API 호출

🚀 다음 단계

더 발전된 샘플로 다음 사항도 가능합니다:

팀 채널 게시 (/teams/{team-id}/channels/...)
첨부 파일이 포함된 게시물
봇 계정 및 사용자 계정 전환
토큰 획득을 포함한 완전한 C++ 구현

원하시는 내용이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요!

Win32API + C++로 프로그램을 만드는 장점과 단점

Sat, 12 Jul 2025 12:30:35 +0900

Win32API + C++로 개발하는 매력과 과제

Windows 앱 개발을 끝까지 파고들고 싶은 사람에게, Win32API + C++ 은 여전히 강력한 선택지입니다. OS와 가장 가까운 거리에서 상호 작용할 수 있는 이 조합은 고속성과 유연성을 겸비하고 있습니다.

반면에 현대의 개발 스타일과는 크게 다르기 때문에 습득에는 각오도 필요합니다.

이 페이지에서는 현직 Windows 앱 개발자의 관점 에서 그 장점과 단점을 알기 쉽게 해설합니다.

장점

초고속 네이티브 실행

C++와 Win32API는 OS에 가장 가까운 레이어에서 동작하기 때문에 불필요한 오버헤드가 거의 없습니다. CPU나 메모리 사용 효율이 매우 높아 압도적인 실행 속도 를 자랑합니다.

높은 유연성과 자유도

창 제어, 비동기 처리, COM 연동, 프로세스 관리 등 앱의 모든 동작을 스스로 세밀하게 제어 할 수 있습니다. 목적에 특화된 도구나 자작 독자 프레임워크 등도 구축 가능합니다.

런타임이 필요 없어 배포하기 쉬움

.NET이나 Java와 같은 외부 런타임이 필요하지 않으므로 실행 파일 1개만으로 배포 가능 합니다. 재배포 시 트러블이 잘 일어나지 않아 인스톨러 없이도 동작시키기 쉬운 것이 매력입니다.

가벼운 앱을 만들 수 있음

필요 최소한의 구성으로 끝나기 때문에 메모리 풋프린트가 매우 작다 는 것이 특징입니다. 사양이 낮은 PC나 가상 머신 환경에서도 쾌적하게 동작합니다.

OS 수준의 고도화된 제어가 가능

마우스 및 키보드의 글로벌 후킹, 윈도우 스타일 미세 조정, 시스템 메뉴 조작 등 일반적인 언어나 라이브러리로는 어려운 제어 도 실현할 수 있습니다.

단점

개발 효율이 낮음

GUI 구축도 완전히 코드로 수행해야 하며, 버튼 하나 만드는 데 수십 줄의 코드 가 필요한 경우도 있습니다. 설계 변경 시 수정도 번거로워 UI 프레임워크를 사용한 개발에 비해 생산성은 낮은 편입니다.

유지 보수성이 떨어지기 쉬움

메시지 루프나 윈도우 프로시저 등 특수한 구조의 코드 가 많아 가독성이나 재사용성에 어려움이 있습니다. 팀 개발이나 장기 유지 보수에는 적합하지 않은 측면도 있습니다.

모던 UI 대응이 번거로움

고DPI 대응, 터치 인터페이스, 접근성, 다크 모드 등 최근 요구되는 UX 대응이 어렵습니다. 하나하나 수작업으로 대응해야 하므로 수고가 듭니다.

크로스 플랫폼 미지원

완전히 Windows 전용 API이기 때문에 macOS나 Linux로는 이식 불가 합니다. 멀티 플랫폼 전개를 가정할 경우 다른 기술을 선택해야 합니다.

학습 비용이 매우 높음

핸들, GDI, COM, OLE 등 현대에는 잘 사용되지 않는 개념이나 구조 를 이해해야 합니다. 문서도 오래된 것이 많아 학습에는 시간과 끈기가 요구됩니다.

적합한 용도

파일 런처나 단축키 지원 등의 가벼운 도구
클립보드 조작이나 IME 제어 등의 시스템 유틸리티
글로벌 훅이나 창 캡처 등의 네이티브 제어계 앱
하드웨어와 밀접하게 연동되는 드라이버 보조 도구

부적합한 용도

모던 UI·UX가 중시되는 일반 소비자용 앱
속도 우선으로 만드는 프로토타이핑이나 MVP 개발
장기 운용 및 팀 개발을 전제로 한 대규모 프로젝트
여러 OS에 대응할 필요가 있는 크로스 플랫폼 제품

평가 요약

관점	평가
실행 속도	◎ 매우 빠름
메모리 효율	◎ 뛰어남
개발 속도	× 느림
유지 보수성	× 낮음
크로스 플랫폼 대응	× 미지원
모던 UI 대응	× 약함
OS 제어 자유도	◎ 압도적으로 높음

결론

Win32API + C++는 ‘OS의 모든 것을 스스로 다루고 싶은’ 개발자에게 적합한 도구입니다. 그 파워는 매우 크지만 학습과 운용에는 그에 상응하는 각오가 필요합니다.

‘굳이 선택할’ 가치가 있는지는 당신이 목표로 하는 앱의 성격에 달려 있습니다.

GUI 프레임워크나 최신 언어에 의존하지 않고 #include <windows.h>의 세계로 뛰어드는 것―― 그 선택은 지금도 변함없이 의미가 있습니다.

'【초보자용】vcpkg로 libcurl(OpenSSL 지원)을 Visual Studio에 도입하는 절차'

Mon, 07 Jul 2025 21:46:08 +0900

Visual Studio에서 libcurl(OpenSSL 지원)을 사용한다면, vcpkg 도입이 쉽고 추천합니다

C++에서 HTTP 통신을 다룰 때 자주 사용되는 것이 libcurl입니다. 하지만 빌드나 의존성 조정은 의외로 번거롭죠.

그럴 때 유용한 것이 Microsoft에서 만든 C++ 라이브러리 관리 도구인 ‘vcpkg‘입니다. 이번에는 vcpkg를 사용하여 libcurl(OpenSSL 지원)을 도입하고, Visual Studio에서 원활하게 사용할 수 있도록 하는 절차를 소개합니다.

vcpkg 설치 (미도입자만)

먼저 vcpkg를 설치합시다. 다음 절차를 PowerShell에서 실행해 주세요.

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git clone https://github.com/microsoft/vcpkg
cd vcpkg
.\bootstrap-vcpkg.bat

※Git이 아직 설치되어 있지 않은 경우, Git 공식 사이트에서 설치해 주세요.

libcurl(OpenSSL 지원) 설치

이어서 vcpkg를 사용하여 libcurl을 설치합니다. OpenSSL을 지원하는 64bit 버전을 지정하려면 다음 명령을 실행합니다.

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vcpkg install curl[ssl] --triplet x64-windows

이 명령을 실행하면 필요한 의존성(OpenSSL 등)도 자동으로 설정됩니다.

Visual Studio와의 연동 설정

vcpkg로 도입한 라이브러리를 Visual Studio 프로젝트에서 쉽게 사용할 수 있도록 하려면 다음 명령으로 통합 설정을 수행합니다.

1

vcpkg integrate install

이 설정을 해두면 Visual Studio 프로젝트에서 자동으로 #include <curl/curl.h>를 사용할 수 있게 되며, 라이브러리 경로 및 링커 설정을 수동으로 할 필요가 없어집니다.

마치며

이것으로 Visual Studio에 libcurl(OpenSSL 지원)을 도입할 준비가 완료되었습니다.

vcpkg를 사용하면 번거로운 의존성도 일괄적으로 관리할 수 있다
vcpkg install curl[ssl] --triplet x64-windows로 libcurl을 쉽게 도입
vcpkg integrate install로 Visual Studio와 자동 연동 가능

이제 프로젝트 내에서 헤더를 인클루드하고 libcurl의 API를 사용하여 개발을 시작해 봅시다. 편리한 vcpkg를 활용하여 개발 효율을 단번에 높여보세요.

'C++에서 PowerShell을 C++/CLI DLL을 통해 실행하는 방법'

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 C++에서 PowerShell을 C++/CLI DLL을 통해 실행하는 방법 (Visual Studio 2022 / C++)

✅ 전체 구조

🔹 ① CLI 래퍼 DLL (C++/CLI)

PowerShell 스크립트를 실행하는 기능을 제공합니다.

🔹 ② 네이티브 C++ 호출자

CLI DLL을 호출하여 PowerShell 스크립트를 실행합니다.

🔧 단계 1: CLI 래퍼 DLL 프로젝트 생성

1. 프로젝트 생성

[새로 만들기] → [C++] → CLR 클래스 라이브러리 (.NET Framework)
이름：PowerShellWrapper

💡 이 템플릿이 표시되지 않는 경우, “.NET 데스크톱 개발” 워크로드를 설치하세요.

2. NuGet 패키지 추가

프로젝트 우클릭 → [NuGet 패키지 관리]
System.Management.Automation 검색 및 설치
(버전 5.x 또는 7.x)

3. CLI 측 코드 구현

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
 };
}

PowerShellWrapper.cpp

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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 단계 2: 네이티브 C++ 측에서 호출

1. C++ 콘솔 앱 프로젝트 생성

이름：NativeApp

2. 참조 설정

프로젝트 우클릭 → [참조 추가] → [프로젝트] → PowerShellWrapper 추가
[구성 속성] → [C/C++] → [공용 언어 런타임 지원] → /clr 로 변경

3. 실행 코드 (main.cpp)

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 보충 (IDL / TLB / COM 등록)

이 구성은 COM이 아닌 .NET DLL을 직접 참조하는 방식이므로, IDL이나 TLB, COM 등록이 필요하지 않습니다.

✅ 최종 구성

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → DLL 호출

'C++에서 PowerShell을 C++/CLI DLL을 통해 실행하는 방법'

Wed, 16 Apr 2025 01:58:03 +0900

🎯 C++에서 PowerShell을 C++/CLI DLL을 통해 실행하는 방법 (Visual Studio 2022 / C++)

✅ 전체 구조

🔹 ① CLI 래퍼 DLL (C++/CLI)

PowerShell 스크립트를 실행하는 기능을 제공합니다.

🔹 ② 네이티브 C++ 호출자

CLI DLL을 호출하여 PowerShell 스크립트를 실행합니다.

🔧 단계 1: CLI 래퍼 DLL 프로젝트 생성

1. 프로젝트 생성

[새로 만들기] → [C++] → CLR 클래스 라이브러리 (.NET Framework)
이름：PowerShellWrapper

💡 이 템플릿이 표시되지 않는 경우, “.NET 데스크톱 개발” 워크로드를 설치하세요.

2. NuGet 패키지 추가

프로젝트 우클릭 → [NuGet 패키지 관리]
System.Management.Automation 검색 및 설치
(버전 5.x 또는 7.x)

3. CLI 측 코드 구현

PowerShellWrapper.h

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#pragma once

using namespace System;

namespace PowerShellWrapper {
 public ref class PowerShellExecutor {
 public:
 String^ Execute(String^ script);
 };
}

PowerShellWrapper.cpp

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#include "PowerShellWrapper.h"
using namespace System;
using namespace System::Management::Automation;
using namespace System::Collections::ObjectModel;

String^ PowerShellWrapper::PowerShellExecutor::Execute(String^ script)
{
 PowerShell^ ps = PowerShell::Create();
 ps->AddScript(script);
 Collection<PSObject^>^ results = ps->Invoke();

 System::Text::StringBuilder^ sb = gcnew System::Text::StringBuilder();
 for each (PSObject^ result in results)
 {
 sb->AppendLine(result->ToString());
 }

 return sb->ToString();
}

🔧 단계 2: 네이티브 C++ 측에서 호출

1. C++ 콘솔 앱 프로젝트 생성

이름：NativeApp

2. 참조 설정

프로젝트 우클릭 → [참조 추가] → [프로젝트] → PowerShellWrapper 추가
[구성 속성] → [C/C++] → [공용 언어 런타임 지원] → /clr 로 변경

3. 실행 코드 (main.cpp)

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#using <System.dll>
#using "..\\PowerShellWrapper\\Debug\\PowerShellWrapper.dll"

using namespace System;
using namespace PowerShellWrapper;

int main()
{
 PowerShellExecutor^ executor = gcnew PowerShellExecutor();
 String^ result = executor->Execute("Get-Process | Select-Object -First 1");
 Console::WriteLine(result);
 return 0;
}

💡 보충 (IDL / TLB / COM 등록)

이 구성은 COM이 아닌 .NET DLL을 직접 참조하는 방식이므로, IDL이나 TLB, COM 등록이 필요하지 않습니다.

✅ 최종 구성

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Solution
├── PowerShellWrapper (C++/CLI DLL)
│ └── PowerShellExecutor
├── NativeApp (C++ EXE)
 └── main.cpp → DLL 호출

C++에서 현재 시간을 ISO8601 형식으로 출력하는 방법

Sat, 15 Apr 2023 19:35:27 +0900

전제 조건

ISO C++ 20 표준 (/std:c++20)

코드

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#include <chrono>
#include <format>

std::string datetime = std::format("{:%FT%TZ}", system_clock::now());

이상, C++에서 현재 시간을 ISO8601 형식으로 출력하는 방법이었습니다.

참고

std::format

'Windows에서 OpenSSL 빌드하는 방법'

Fri, 07 Apr 2023 21:06:32 +0900

OpenSSL이란

암호화 통신을 수행하는 데 필요한 처리를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다.

프로그램에서 사용하려면 C언어 소스 코드가 공개되어 있으므로, 빌드하여 라이브러리를 생성해야 합니다.

아래에서는 빌드 절차를 소개합니다.

빌드 환경 준비

Perl

https://strawberryperl.com/에서 strawberry-perl-5.32.1.1-64bit.msi를 다운로드합니다. 버전은 최신 버전이어도 무방합니다.
NASM

https://www.nasm.us/의 Download에서 2.16.01/nasm-2.16.01-win64.zip을 다운로드합니다. 버전은 rc가 아닌 최신 버전이어도 무방합니다. 설치 후에는 NASM이 설치된 폴더를 환경 변수 PATH에 등록해야 합니다.
Visual Studio 2022 ** 또는 ** Build Tools for Visual Studio 2022

https://visualstudio.microsoft.com/ja/downloads/에서 Visual Studio 2022 Community 또는 Build Tools for Visual Studio 2022를 설치합니다.

Windows에서의 OpenSSL 빌드 절차

https://www.openssl.org/source/에서 openssl-3.1.0.tar.gz를 다운로드하여 압축을 풉니다. 압축을 풀 수 없는 경우, 명령 프롬프트에서 tar -xzf openssl-3.1.0.tar.gz를 실행합니다.
관리자 권한으로 명령 프롬프트를 실행합니다.
압축을 푼 폴더를 엽니다.
아래 명령을 실행합니다. ※Community 부분은 설치한 Visual Studio의 버전에 맞게 변경합니다.

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"C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvarsall.bat" x64

아래 명령을 실행합니다.

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perl Configure VC-WIN64A

아래 명령을 실행합니다. (시간이 꽤 걸립니다.)

1

nmake

아래 명령을 실행합니다. (시간이 꽤 걸립니다.)

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nmake test

아래 명령을 실행합니다.

1

nmake install

성공한 경우 C:\Program Files\OpenSSL에 OpenSSL이 설치됩니다.

이상

참고

https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenSSL

C++ on kenji.blog

[완전 해부] 최강의 암호 해독 알고리즘 'GNFS'를 C++로 구현하고 이해하기

【완전 해부】 최강의 암호 해독 알고리즘 「GNFS」를 C++로 구현하여 이해하기

1. GNFS 최첨단 로직 프레임워크 (전체 소스 코드)

2. GNFS의 최종 목적: $X^2 \equiv Y^2 \pmod N$

3. Phase 1: 다항식 선택 (Polynomial Selection)

4. Phase 2: 특수 $q$ 격자 체 (Special-q Lattice Sieving)

5. Phase 3: 필터링 (Filtering)

6. Phase 4: GF(2) 상의 선형 대수 (Block Wiedemann 법)

7. Phase 5: 대수적 제곱근 (Algebraic Square Root)과 암호 붕괴

맺음말

'C++에서 Microsoft.Windows.AI를 호출하는 방법'

🎯 C++에서 Microsoft.Windows.AI를 호출하는 방법【샘플 코드 포함】

✅ 준비편

◾ 필요 환경

✅ 프로젝트 구성

✅ 샘플 코드

main.cpp

✅ 보충: 입력 및 출력 Tensor 지정 방법

✅ 디버깅 시 주의사항

✅ 요약

✅ 대안: WinRT를 사용하고 싶지 않은 분들을 위해

📌 마무리

'TinyLLaMA를 C++에서 호출할 수 있게 하는 절차(llama.cpp 사용)'

✅ TinyLLaMA × C++ 설정 절차(llama.cpp 사용)

🔧 Step 1: llama.cpp 준비하기

1-1. 필요한 환경 (최소한)

1-2. llama.cpp 가져오기 및 빌드

📦 Step 2: TinyLLaMA 모델 다운로드 및 변환

2-1. HuggingFace에서 원본 모델 가져오기

2-2. GGUF 형식으로 변환(llama.cpp용)

2-3. 모델 양자화(크기 축소)

🧪 Step 3: C++에서 모델 호출하기(코드 예시)

3-1. 간단한 C++ 코드(추론)

🧱 Step 4: 컴파일 방법(예시)

✅ 결과물 구성 예시(정리)

🧠 사용 사례 적용을 위한 보충

📌 요약

'Slack App + OAuth2를 사용하여 Slack에 메시지를 게시하는 방법'

✅ 액세스 토큰을 사용하는 게시 방법 (Slack Web API)

🔑 필요한 전제 조건

설정 절차

💻 C++ 코드 (WinHTTP로 Slack API에 게시)

📌 채널 ID 확인 방법

✅ 토큰 종류에 대해 (보충)

📝 요약

'C++(Win32 API + WinHTTP)로 Slack에 메시지를 전송하는 방법 【Webhook 지원】'

C++(Win32 API + WinHTTP)로 Slack에 메시지를 전송하는 방법 【Webhook 지원】

✅ 전체 흐름

🔑 Step1: Slack Webhook URL 얻는 방법

얻는 순서

💻 Step2: C++ 코드로 Slack에 메시지 전송

사용하는 기술

샘플 코드(Slack 전송)

🧪 JSON 메시지 커스터마이즈

📌 보충 사항

🎉 부록: Slack에서의 전송 확인 예시

✍️ 요약

🚀 다음 예고?

'C++에서 Microsoft Teams로 메시지를 게시하는 방법(WinHTTP + Graph API)'

C++에서 Microsoft Teams로 메시지를 게시하는 방법(WinHTTP + Graph API)

🔧 필요한 준비 (Microsoft Graph API 인증 설정)

1. Azure 포털에서 앱 등록

2. API 권한 추가

3. 클라이언트 ID와 테넌트 ID 메모

4. 클라이언트 시크릿 생성

🔐 액세스 토큰 획득 (OAuth2)

응답 예시

💬 Teams 채팅에 게시하는 C++ 샘플

🔍 채팅 ID 획득 방법

응답 예시

📌 주의사항

요약

📎 요약

🚀 다음 단계

Win32API + C++로 프로그램을 만드는 장점과 단점

Win32API + C++로 개발하는 매력과 과제

장점

초고속 네이티브 실행

높은 유연성과 자유도

🎯 C++에서 `Microsoft.Windows.AI`를 호출하는 방법【샘플 코드 포함】

`main.cpp`

✅ TinyLLaMA × C++ 설정 절차(`llama.cpp` 사용)

2-2. GGUF 형식으로 변환(`llama.cpp`용)