[java] 자바 소켓 프로그래밍과 머신러닝 모델의 연동 방법

08 Dec 2023

java

이 블로그 포스트에서는 자바 소켓 프로그래밍과 머신러닝 모델의 연동 방법에 대해 알아보겠습니다.

소켓 프로그래밍

소켓은 네트워크 상에서 다른 컴퓨터와 통신하기 위한 도구로, 데이터를 주고받을 수 있도록 해줍니다. 자바에서는 Socket 및 ServerSocket 클래스를 사용하여 소켓 프로그래밍을 할 수 있습니다.

// 클라이언트 소켓 코드 예시
Socket socket = new Socket("서버주소", port번호);
OutputStream os = socket.getOutputStream();
OutputStreamWriter osw = new OutputStreamWriter(os);
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(osw);
bw.write("전송할 데이터");
bw.flush();
socket.close();

// 서버 소켓 코드 예시
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port번호);
Socket socket = serverSocket.accept();
InputStream is = socket.getInputStream();
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(is);
BufferedReader br = new BufferedReader(isr);
String input = br.readLine();

머신러닝 모델 연동

머신러닝 모델을 자바 소켓 프로그래밍과 연동하기 위해서는 먼저 모델을 로드하고, 입력 데이터를 모델에 전달하여 결과를 받아야 합니다.

// 머신러닝 모델 로드 및 사용 코드 예시
import org.tensorflow.SavedModelBundle;
// 모델 로드
SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("모델경로", "tag");
// 입력 데이터 전달
Tensor inputTensor = Tensor.create(입력데이터);
Tensor result = model.session().runner().feed("입력레이어", inputTensor).fetch("출력레이어").run().get(0);
// 결과 처리
float[] output = new float[result.numElements()];
result.copyTo(output);
model.close();

결론

자바 소켓 프로그래밍과 머신러닝 모델의 연동은 간단하지만 높은 유연성과 확장성을 제공합니다. 서버-클라이언트 모델을 통해 머신러닝 결과를 실시간으로 다루거나, 머신러닝 모델로부터 데이터를 수집하여 다른 응용 프로그램과 연동할 수 있습니다.

이상으로 자바 소켓 프로그래밍과 머신러닝 모델 연동에 대해 알아보았습니다. 부족한 설명이더라도 참고했던 자료와 함께 이해에 도움이 되시기를 바랍니다.

참고문헌: Oracle 자바 문서