2026/10/11

오늘의 이야기

<오빗레이드(Orbit Raid):  이하 사용자앱으로 표시 >:는) 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체의 개인정보를 보호하고 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
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개인정보의 안전한 처리를 위하여 내부관리계획을 수립하고 시행하고 있습니다.

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3. 비인가자에 대한 출입 통제
개인정보를 보관하고 있는 물리적 보관 장소를 별도로 두고 이에 대해 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.

제9조(개인정보 자동 수집 장치의 설치•운영 및 거부에 관한 사항)
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제10조 (개인정보 보호책임자)
① <사용자 앱> 은(는) 개인정보 처리에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 처리와 관련한 정보주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 보호책임자를 지정하고 있습니다.



  • ▶ 개인정보 보호책임자

  • 성명 :강동엽

  • 직책 : manager

  • 직급 : manager

  • 연락처 : 0504-0662-8122, help@billcorea.com


※ 개인정보 보호 담당부서로 연결됩니다.



  • ▶ 개인정보 보호 담당부서

  • 부서명 : manager

  • 담당자 : 강동엽

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② 정보주체께서는 우리집 의 서비스(또는 사업)을 이용하시면서 발생한 모든 개인정보 보호 관련 문의, 불만처리, 피해구제 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자 및 담당부서로 문의하실 수 있습니다. 우리집 은(는) 정보주체의 문의에 대해 지체 없이 답변 및 처리해드릴 것입니다.
 
제11조(개인정보 열람청구)
정보주체는 「개인정보 보호법」 제35조에 따른 개인정보의 열람 청구를 아래의 부서에 할 수 있습니다.
<사용자 앱>은(는) 정보주체의 개인정보 열람청구가 신속하게 처리되도록 노력하겠습니다.



  • ▶ 개인정보 열람청구 접수·처리 부서

  • 부서명 : manager

  • 담당자 : 강동엽

  • 연락처 :  0504-0662-8122, help@billcorea.com



제12조(권익침해 구제방법)
정보주체는 개인정보침해로 인한 구제를 받기 위하여 개인정보분쟁조정위원회, 한국인터넷진흥원 개인정보침해신고센터 등에 분쟁해결이나 상담 등을 신청할 수 있습니다. 이 밖에 기타 개인정보침해의 신고, 상담에 대하여는 아래의 기관에 문의하시기 바랍니다.

1. 개인정보분쟁조정위원회 : (국번없이) 1833-6972 (www.kopico.go.kr)
2. 개인정보침해신고센터 : (국번없이) 118 (privacy.kisa.or.kr)
3. 대검찰청 : (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr)
4. 경찰청 : (국번없이) 182 (ecrm.cyber.go.kr)

「개인정보보호법」제35조(개인정보의 열람), 제36조(개인정보의 정정·삭제), 제37조(개인정보의 처리정지 등)의 규정에 의한 요구에 대 하여 공공기관의 장이 행한 처분 또는 부작위로 인하여 권리 또는 이익의 침해를 받은 자는 행정심판법이 정하는 바에 따라 행정심판을 청구할 수 있습니다.

※ 행정심판에 대해 자세한 사항은 중앙행정심판위원회(www.simpan.go.kr) 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

제13조(개인정보 처리방침 변경)

① 이 개인정보처리방침은 2026년 10월 10부터 적용됩니다.
 
부칙 <개인정보 처리 지침의 개정>
* 이 지침은 필요에 따라 갱신 되며, 사용자에게 개별 통지는 되지 않습니다.
 





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2026/10/10

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2026/10/09

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2026/10/08

오늘의 이야기

DevExtreme dxDataGrid CustomStore 사용 시 자주 묻는 질문 정리


dxdatagrid



 


DevExtreme의 dxDataGrid를 사용하면서 가장 많이 접하는 질문 중 하나가 Pager의 전체 건수 설정, Loading Panel 제어, 그리고 수정된 데이터 반영 방법입니다. 이번 글에서는 실제 개발 과정에서 자주 사용하는 방법들을 정리해 보겠습니다.




1. dxDataGrid Pager의 전체 건수(totalCount) 설정하기


CustomStore를 사용할 경우 Pager는 데이터 개수를 자동으로 알 수 없습니다. 따라서 load 함수에서 반드시 totalCount 값을 함께 반환해야 합니다.



const store = new DevExpress.data.CustomStore({
key: "id",

load: function(loadOptions) {

return $.ajax({
url: "/api/users",
data: {
skip: loadOptions.skip,
take: loadOptions.take
}
}).then(function(result) {

return {
data: result.items,
totalCount: result.totalCount
};
});
}
});

서버 응답 예시입니다.



{
"items": [
{ "id": 1, "name": "홍길동" },
{ "id": 2, "name": "김철수" }
],
"totalCount": 125
}

Pager는 totalCount 값을 기준으로 전체 페이지 수를 계산합니다.




2. Deferred($.Deferred) 사용하기


기존 프로젝트에서는 Promise 대신 Deferred를 사용하는 경우도 많습니다. 이 경우 resolve 시 totalCount를 함께 전달하면 됩니다.



const store = new DevExpress.data.CustomStore({

load: function(loadOptions) {

const d = $.Deferred();

$.ajax({
url: "/api/users",
type: "GET",
data: {
skip: loadOptions.skip,
take: loadOptions.take
}
})
.done(function(result) {

d.resolve(
result.items,
{
totalCount: result.totalCount
}
);

})
.fail(function() {

d.reject("조회 실패");

});

return d.promise();
}
});

핵심은 아래 코드입니다.



d.resolve(
result.items,
{
totalCount: result.totalCount
}
);



3. Loading Panel 안 보이게 하기


데이터 로딩 시 나타나는 스피너와 Loading 메시지를 숨기고 싶다면 loadPanel 설정을 사용하면 됩니다.



$("#gridContainer").dxDataGrid({
dataSource: store,

loadPanel: {
enabled: false
}
});

생성 이후에도 옵션 변경이 가능합니다.



const grid = $("#gridContainer").dxDataGrid("instance");

grid.option("loadPanel.enabled", false);



4. CustomStore에서 셀 수정 내용을 데이터에 반영하기


CustomStore를 사용하는 경우 셀 수정 후 자동으로 원본 데이터가 변경되지 않을 수 있습니다. 이때 update 함수를 구현해야 합니다.



const store = new DevExpress.data.CustomStore({
key: "id",

load: function() {
return {
data: dataList,
totalCount: dataList.length
};
},

update: function(key, values) {

const item = dataList.find(x => x.id === key);

if(item) {
Object.assign(item, values);
}

return $.Deferred().resolve().promise();
}
});

Grid 설정은 아래와 같습니다.



$("#gridContainer").dxDataGrid({
dataSource: store,

editing: {
mode: "cell",
allowUpdating: true
}
});

셀 수정 후 포커스를 이동하거나 엔터를 누르면 update 함수가 호출됩니다.




5. 수정 이벤트 감지하기


행 업데이트 시점에 수정된 값을 확인하고 싶다면 onRowUpdating 이벤트를 사용할 수 있습니다.



$("#gridContainer").dxDataGrid({

editing: {
mode: "cell",
allowUpdating: true
},

onRowUpdating: function(e) {

console.log("기존 데이터", e.oldData);
console.log("변경 데이터", e.newData);

Object.assign(e.oldData, e.newData);
}
});



마무리


CustomStore를 사용하는 dxDataGrid에서는 다음 네 가지를 기억하면 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다.



  • Pager를 사용하려면 totalCount를 반환한다.

  • Deferred 사용 시 resolve(data, { totalCount }) 형태를 사용한다.

  • Loading Panel은 loadPanel.enabled = false 로 숨길 수 있다.

  • 셀 수정 내용을 반영하려면 update() 함수를 구현한다.


실무에서는 Server Paging, Sorting, Filtering을 함께 사용하는 경우가 많으므로 remoteOperations 옵션과 조합하여 사용하는 것을 추천합니다.





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2026/10/07

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2026/10/06

[LottoAI] 1245회차 추천 번호

LottoAI 추천 리포트 - 1245회차

LottoAI는 당첨 번호를 예측하는 도구가 아니라, 과거 추첨 데이터에서 뽑은 약 20개의 통계 피처(출현 빈도, 갭, 이동평균, 페어/트리플 패턴, 엔트로피, 베이지안, 마르코프 체인 등)로 번호 조합을 점수화하고, 조합끼리 번호가 겹치지 않도록 다양성 기준으로 상위 5개를 뽑아 보여주는 통계 분석 리포트입니다.

지난 회차 결과 (1244회차)
실제 당첨 번호: (1, 13, 18, 26, 34, 38) (보너스 25)
지난 추천 최고 적중: 3개


이번 회차 추천 Top 5

순위 번호 특징 핵심 근거
1 3, 22, 27, 32, 38, 45 odd/even=3/3, sum=167, sum-profile=historical-center, low-high-balance, overlap-minimized, collective-coverage-maximized transition_score 15.4%, markov_chain_score 10.9%, bayesian_score 9.8%
2 11, 13, 22, 28, 34, 44 odd/even=2/4, sum=152, sum-profile=historical-center, low-high-balance, overlap-minimized, collective-coverage-maximized transition_score 13.4%, bayesian_score 12.7%, markov_chain_score 9.9%
3 5, 11, 17, 18, 20, 38 odd/even=3/3, sum=109, sum-profile=historical-edge, low-high-balance, overlap-minimized, collective-coverage-maximized transition_score 11.9%, stability_score 11.6%, bayesian_score 9.9%
4 6, 15, 17, 28, 30, 32 odd/even=2/4, sum=128, sum-profile=historical-center, low-high-balance, overlap-minimized, collective-coverage-maximized transition_score 12.4%, bayesian_score 10.6%, gap 9.2%
5 3, 12, 20, 30, 31, 34 odd/even=2/4, sum=130, sum-profile=historical-center, low-high-balance, overlap-minimized, collective-coverage-maximized transition_score 14.9%, bayesian_score 10.9%, markov_chain_score 10.7%

검증 결과 (2026-09-27, 1~1243회 전체 데이터)

  • 사전에 정한 가설(핫넘버, 콜드넘버, 장기 미출현, 전이 관계 등 12개 전략)을 과거 데이터만으로 다음 회차를 맞히는 방식(워크포워드)으로 1043회차에 걸쳐 검증하고 다중 비교 보정을 적용한 결과, 무작위 선택보다 나은 전략은 하나도 없었습니다.
  • 12개 전략의 회차당 평균 적중은 0.744~0.824개로, 무작위 기댓값 0.8개와 통계적으로 구별되지 않습니다. 최근 100회에서만 좋아 보인 전략도 전체 구간에서는 재현되지 않았습니다.
  • 연속번호, 홀짝 비율, 번호 합계, 직전 회차 재등장, 번호 쌍 동시 출현 분포도 모두 완전 무작위 추첨과 구별되지 않습니다. 과거 번호에서 활용할 수 있는 패턴은 발견되지 않았습니다.
  • 이 리포트의 추천 모델도 무작위와 통계적으로 구별되지 않습니다. 즉 추천 번호는 무작위로 고른 번호보다 당첨 가능성이 높지 않습니다.

성능 통계 (2026-09-27 기준)

  • 실측 평가 이력 145건(약 29회차) 평균 적중 0.593개 - 랜덤 기댓값(0.8개)보다 낮습니다.
  • walk-forward 백테스트(1200~1240회차, 41회차 205게임): 모델 평균 적중 0.702개 vs 무작위 기댓값 0.8개 (p=0.10, 무작위와 통계적으로 구별되지 않음).
  • 역대 최고 적중은 6개 중 3개(5등 수준)이며, 4개 이상 적중한 적은 없습니다.
  • '후보 순위'는 생성된 후보 풀 안에서의 상대 순위일 뿐 당첨 확률이 아닙니다. 순위와 실제 적중 사이에 뚜렷한 상관관계는 관찰되지 않았습니다.
  • Top5는 서로 겹치지 않도록 다양화한 조합일 뿐, 다양성이 적중률이 더 높다는 뜻은 아닙니다.
  • 본 결과는 통계 기반 참고자료이며 당첨을 보장하지 않습니다.

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2026/10/04

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