Voice Turn Detection 모델 개발기 VoiceALF가 “입을 뗄 타이밍”를 배우게 하려면 Bard • KR Office Applied AI Engineer - AI 전화는 생각보다 고도화된 의사소통이다 채널톡은 VoiceALF를 통해 전화 상담의 여러 문제를 AI로 풀고…
글. 정용욱(Eric) / 서비스웹개발팀 안녕하세요. 서비스웹개발팀의 에릭입니다. 이번 편은 인증입니다. 토큰이 들어오는 길은 환경마다 다른데, 나가는 길은 하나로 모았습니다. 그 사이를 어떻게 메웠는지 적었습니다. 예약 목록을 보려면 로그인이 필요합니다. 마이페이지도 그렇고, 쿠폰을…
글. 박준희(Kuiper) / 숙박플랫폼개선TF팀 안녕하세요. 여기어때 숙박플랫폼개선TF팀 박준희(카이퍼)입니다. 1편에서 OpenTelemetry Collector 로 span 을 받아 ClickHouse 에 쌓는 데까지 다뤘습니다. 요약하면 이렇습니다. 이제 이 데이터를 화면으로 만…
글. 박준희(Kuiper) / 숙박플랫폼개선TF팀 안녕하세요. 여기어때 숙박플랫폼개선TF팀 박준희(카이퍼)입니다. APM 도구를 써보신 분이라면 이런 화면을 보신 적이 있으실 겁니다. 가로축은 시간, 세로축은 응답시간, 그리고 요청 하나하나가 점으로 흩뿌려지는 산점도. 이 시리즈가 끝나…
안녕하세요. 아정당 플랫폼 FE챕터를 이끌고 있는 장순우입니다. 개발자가 아닌 사람이 만든 화면이 매일 프로덕션에 올라가는 구조를 만들었습니다. 어쩌다 이런 걸 만들게 됐는지부터 이야기하겠습니다. 아정당이 운영하는 서비스는 하나가 아닙니다. 인터넷, 렌탈, 이사, 청소부터 상조, 카드,…
안녕하세요, 토스뱅크 프론트엔드 개발자 이다용입니다. 토스뱅크 프론트엔드에서는 Next.js Pages Router를 주로 사용해요. 그런데 Pages Router는 유지보수 모드예요. 보안 패치와 버그 수정은 이어지지만 새 기능은 들어오지 않죠. 언젠가 다음에 쓸 것을 정해야 했고,…
Executive Summary - 멀티 AI 시대의 새로운 병목, 'Context Silo'의 등장: 기업 내 AI 도입이 가속화됨에 따라, 각 AI가 참조하는 업무 맥락과 판단 기준이 서로 달라지는 '컨텍스트 사일로' 현상이 기업 전체의 최적화를 방해하는 주요 장애물로 부상함. -…
안녕하세요, 데브옵스 엔지니어 포카입니다. 인프랩에서는 자막 번역, 강의 상세 생성, 학습 에이전트, 커뮤니티 답변 등 꽤 많은 곳에서 LLM API를 쓰고 있습니다. 처음에는 각 서비스가 필요한 제공 업체에서 API 키를 발급받아 직접 호출하는 방식이었는데요. 사용처가 서른 곳을 넘어…
AI 질문은 입력·네트워크·서버 배정·GPU 추론·응답까지 5단계를 거쳐 데이터센터를 왕복합니다. AI 질문 한 번은 약 0.3Wh를 씁니다. LED 전구를 2분 켜는 전력이지만, 하루 수십억 건이 쌓이면 연간 3.65TWh로 도시 하나의 1년 전력과 맞먹습니다. AI 사용량이 급증하면…
한꺼번에 짊어지던 배치를 내려놓고, 하나씩 흘려보내는 워크플로로 Temporal 도입은 부담스러웠고, 그렇다고 배치를 그대로 둘 순 없었습니다 – 입맛대로 골라 Claude로 뚝딱 만든 워크플로 엔진 개발기 ℹ️ 이 글에 등장하는 수치와 설정값(대기 시간, 타임아웃, 재시도 횟수 등)은…
안녕하세요, 토스뱅크 ML Engineer 김경윤입니다. 지난 글 DS와 MLE가 함께 일하는 법에서, 마지막에 이런 문장을 한 줄 남겼어요. AI로 코드를 작성하게 되면서, 역할 나누기를 넘어 코드 스타일까지 맞추는 게 새로운 협업 과제가 됐습니다. 오늘은 위 내용에 이어서 얘기해보려…
격리 안 된 테스트의 초록불은, 에이전트가 믿을 수 없습니다 테스트를 짤 시간이 없던 시대는 끝났다 예전에는 테스트를 못 짜는 이유가 대개 시간이었습니다. 기능을 먼저 붙이고, 테스트는 여유가 생기면 쓰기로 미뤄 두다가 결국 못 쓰는 일이 흔했죠. 그런데 이제는 에이전트가 그 테스트를…
if(kakao)2026 첫째 날은 AI 방향성, 신뢰와 안전, Model & Agent, 상생과 성장에 대해 이야기합니다. 키노트를 제외한 총 23개의 기술 세션들이 아래와 같이 진행됩니다. 1. You Only Train Once: 더 효율적으로 Kanana SLM 개발하기 (류민호…
if(kakao)2026 둘째 날은 안정성과 인프라, 거버넌스, AI-DLC, Model & Agent에 대해 이야기합니다. 키노트를 제외한 총 30개의 기술 세션들이 아래와 같이 진행됩니다. 1. 유휴 서버를 찾다가 Hybrid Cloud까지 갔습니다: 비용 가시화에서 Unit Eco…
안녕하세요, 카카오뱅크 알림경험엔지니어링팀 서버 개발자 Remy, Kenneth, Jett입니다. 플랫폼 개발자는 항상 딜레마에 직면합니다. 성능을 높이면 코드가 복잡해지고, 코드가 복잡해지면 다른 개발자가 이해하기 어려워집니다. Lock-Free 자료구조, Work-Stealing 알…
안녕하세요! 올리브영 배송최적화 스쿼드의 백엔드 개발을 담당하고 있는 로미입니다.🌠 지난 Part 01에서는 멀티 센터 체제 전환의 배경과 배송최적화 시스템의 전체 아키텍처를 소개했는데요. 이번 Part 02에서는 그 핵심인 최적의 출고 센터를 결정하는 로직을 어떤 설계 패턴으로 풀어냈…
어드민 하나를 만들려면 무엇을 해야 할까요? 프로젝트를 스캐폴딩하고, 필요한 의존성을 추가하고, 빌드 도구를 고르고, 인증을 붙이고, 배포를 설정해요. 그다음 프론트엔드 코드를 작성하고 API를 연결한 후 빌드해서 배포해요. 어드민이라면 여기에 개인정보 마스킹, 정보 조회 사유 수취,…
⛳️핵심 요약 카카오엔터프라이즈가 주요 증권사를 대상으로 ‘증권형 AI 인프라 전략 세미나’를 개최했습니다. 증권업계의 AI 도입과 활용 사례, LLM 서빙 방법론에서부터 온프레미스와 클라우드의 장점만을 결합한 ‘카카오클라우드 하이브리드 GPUaaS’까지 AX를 위한 AI 인프라 구축…
Executive Summary - 흠 없는 이미지의 함정: 매끈한 AI 이미지가 오히려 제작 방식과 미의 기준에 대한 의심을 불러요. 완성도를 높인다고 풀리는 의심이 아니에요. - 선택한 적 없는 선택: 쓸지 말지 고민하는 동안 플랫폼의 자동 기능이 우리 브랜드 자산을 바꿔놓아요. -…
무신사 Retail Platform QA팀이 Playwright와 Slack 봇, AI 기반 TC 생성기를 만들어 온 기록 안녕하세요. 무신사 PBO(Platform Business Operation)에서 Retail Platform QA 엔지니어 고남석입니다. Retail Platfo…
AI 코딩 도구로 개발은 빨라졌지만 조직의 생산성은 그대로였습니다. 그 이유를 파고들다 시작한 파일럿 이야기입니다. 요기요에서는 Claude Code, Codex, Cursor 같은 AI 코딩 도구를 적극적으로 도입하고 활용하고 있습니다. 개발자들의 작업 속도는 확실히 빨라졌고, 코드…
콜러스 AI 핵심 기능 3가지 - AI자막: 음성을 정밀하게 인식하여 타임스탬프 싱크까지 자동으로 맞춰주는 자막 생성 기능 - AI요약·챕터: 영상의 주제 전환 시전을 파악하여 개요, 타임라인 챕터, 핵심 키워드를 자동으로 추출해 주는 기능 - AI배속: 음역대(Pitch) 왜곡 없이…
📌 핵심 요약 3D 공간정보 및 디지털 트윈 전문 기업 '이지스(EGIS)가 대용량 3D 데이터 처리 및 AI 시각화 연산을 위해 카카오클라우드를 기반으로 클라우드 네이티브 전환을 완료했습니다. 인프라 운영 비용 30% 절감, 데이터 처리량 3배 증가, 평균 응답 시간 50% 이상 단축…
Benchmark Contamination과 Double-Blind Evaluation 새로운 AI 모델이 공개될 때마다 다양한 벤치마크 점수가 함께 발표됩니다. 추론, 수학, 코딩, 안전성 등 모델의 능력을 하나의 숫자로 비교할 수 있기 때문에 벤치마크는 AI 모델의 성능을 판단하는…
Executive Summary - 퍼블릭 클라우드 도입률 66%: 전년 대비 4%P 상승했지만, 공공·방산은 크게 증가하고 건설·서비스는 소폭 감소하는 등 업종별 차이는 이어지고 있습니다. - CSP 경쟁력, AI 지원 역량으로 확장: 가격·보안의 응답률은 낮아진 반면, 최신 기술 대…
1편: MATCH란 무엇인가 2편: MATCH Console & MAI 3편: 통합임베딩으로 개인화 푸시 안녕하세요. 무신사 Core-E Personalization 팀에서 개인화 모델을 개발하고 있는 오승모, 방효석입니다. 이 시리즈에서는 MATCH를 중심으로 데이터를 더 나은 결정으…
스캐터랩은 자체 LLM으로 제타(zeta)의 수많은 유저에게 매일 새로운 이야기를 전하고 있습니다. 그동안 저희 블로그에서는 가장 재밌는 모델을 찾는 법, 유저 신호로 선호를 학습하는 법, 그것을 온라인으로 학습하는 법을 소개해 드렸는데요. 오늘은 조금 다른 층의 이야기를 해보려고 합니…
AI가 분석한 리서치 결과, 어떻게 만들고 전달할까요? 1. 들어가며 사용자경험분석팀에서는 리서치 업무를 지원하는 사내 서비스인 리서치 AI 도우미를 만들고 있어요. “배민클럽을 선택한 이유는 무엇인가요?”처럼 수천 명이 자유롭게 답한 설문응답을 이해하기 쉬운 카테고리로 분류해 보고서를…
DynamoDB 핫 파티션을 해결하는 3가지 방법 (4): 쓰기 샤딩 단건 조회를 유지한 쓰기 샤딩과 약 20억 건의 단계적 마이그레이션 Jayon • Jinyoung Park, Backend Enginner - Backend 안녕하세요, 채널톡 백엔드 엔지니어 제이온입니다. 지난 1~…
안녕하세요, 카카오스타일 지그재그 전시BE파트 밀리입니다. 전시 개발자로서 혹시 이런 하루를 보내고 있나요? if문은 퇴근을 안 해요. 켜는 것도 배포, 끄는 것도 배포예요. 바쁘면 지난 이벤트 분기가 다음 이벤트 때까지 코드에 남아 있어요.ACCENT_400이랑 KEY_COLOR_DE…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 에이전트 평가는 결과가 아닌 행동 전체를 검증하는 일입니다. 에이전트는 계획을 세우고 도구를 호출하며 여러 단계를 거쳐 업무를 수행합니다. 따라서 최종 답변뿐 아니라 실행 경로, 컨텍스…
지난 글 LLM as a Judge를 활용한 CodeBuddy 성능 평가에서는 사내 AI 코드 리뷰 서비스 코드버디(CodeBuddy)의 응답 품질을 어떻게 측정할 것인지를 다뤘습니다. 평가 체계를 세우고 나니 다음 질문이 따라왔습니다. "그래서 이 리뷰가 실제로 무엇을 막아주고 있는가…
AI에게 만드는 법 대신 실패하는 법을 묻다: 포토그래퍼의 수천 명 동시 접속 게임 만들기 들어가며 우아한형제들은 매년 우아콘부터 창립 기념 전사 행사, 외식업 종사자나 배달 라이더를 위한 콘퍼런스까지 다양한 행사를 주최합니다. 저는 포토팀으로서 그 행사들을 사진으로 남기는 일을 오랜…
글. Remy(유정인) / 검색플랫폼개발팀 요약: EC2에서 EKS로 옮긴 뒤 두 시간마다 메모리가 500MB씩 튀었습니다. 원인은 로그 gzip 압축과 페이지 캐시였습니다. 안녕하세요. 검색플랫폼개발팀 레미입니다. 토요일 새벽 한 시가 다 된 시각에, 메모리 사용률이 90%를 넘었다는…
3줄 요약 - 유튜브 기반 온라인 예배는 자체 시청 환경을 유연하게 구성하기 어렵고, 콘텐츠 관리·보안에도 한계가 생길 수 있습니다. - 온라인 예배 전용 스트리밍 솔루션은 라이브 안정성, 라이브·VOD 통합 관리, 콘텐츠 보안을 중심으로 비교해야 합니다. - 콜러스를 활용하면 자체 홈…
생성형 AI가 빠르게 발전하면서 IT 업계에서는 자연스럽게 이런 질문이 나오고 있습니다. “AI가 코드를 작성하고 아키텍처까지 제안하는 시대에 클라우드 엔지니어의 역할은 어떻게 달라질까?“ 최근의 AI는 Terraform 코드를 생성하고, Kubernetes Manifest를 작성하며,…
요약 이 글은 C#/Unity 경험이 없는 프론트엔드 개발자가 운영 중인 Unity 서비스를 React/Next로 마이그레이션하며, “검증 지점을 코드에서 자연어 명세로 옮긴다”는 발상을 바탕으로 AI 협업 흐름 전체를 설계한 과정을 다룹니다. 특히 읽지 못하는 원본 코드를 AI가 ‘관…
안녕하세요, 토스증권 AI 데이터 플랫폼 팀에서 ML 엔지니어로 일하고 있는 황호익입니다. 이번 글에서는 토스증권 안에서 추천과 검색이 어떤 방향으로 진화하고 있는지 이야기해보려고 해요. 추천은 어떻게 배치 중심에서 실시간 개인화로 바뀌고 있는지, 검색은 어떻게 키워드와 필터를 넘어 R…
안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 클라우드 환경이 복잡해질수록 운영자가 확인해야 할 데이터도 빠르게 늘어납니다. 특히 Cloud Native 환경에서는 하나의 요청이 여러 마이크로서비스와 인프라를 거치기 때문에, 문제가 나타난 지점과 실제 원인이 발생한 지점이 다를…
주의) 이 글은 eBPF 자체의 동작 원리나 쿠버네티스 자체의 동작 원리를 설명하는 글이 아니다. Cilium은 쿠버네티스를 위한 eBPF 기반 네트워킹·보안·가시성(Observability) 플랫폼이다. 쿠버네티스에 배포된 파드는 저마다 IP를 가진 채로 죽고 다시 뜨기를 반복한다.…
k6로 n8n 부하테스트 - worker를 8배 늘려도 처리량이 그대로인 이유 안녕하세요. 인포그랩에서 DevOps 엔지니어로 일하는 Chad입니다. 자동화 시스템을 운영하다 보면 "우리 시스템은 동시에 몇 건까지 버티나요?"라는 질문을 받습니다. 동시에 실행 중인 워크플로를 몇 건까지…
Executive Summary - 매주 새로운 오픈웨이트(OpenWeight) 모델이 벤치마크를 갱신하지만, 지능·속도·비용이 모두 우수한 단일 정답은 없습니다. 라이선스, 보유 GPU 규모, 다국어 지원, 고객 수요까지 함께 점검해야 실제 서비스로 이어집니다. - 추론은 요청마다 연…
Hello. I am Yeoun Yi, an ML engineer on the AI Services Lab team. Our team develops models to prevent harmful OpenChat rooms from being exposed to users. In thi…
@Scheduled 한 줄로 버티다, 트리거를 밖으로 꺼낸 이야기 Pod를 세 개로 늘렸는데, 같은 작업만 세 번 돌았습니다 5분마다 실행되는 배치가 있었는데, 대상이 만 건을 넘자 한 회차에 8분이 걸리기 시작했습니다. 이전 회차가 끝나기도 전에 다음 실행 시각이 돌아온 것입니다. 처…
Executive Summary - 엔터프라이즈 AI의 성패는 모델 성능 자체가 아닌, 자율 에이전트의 비용 폭주와 데이터 파괴 리스크를 결정론적으로 통제하는 '제어층' 설계 역량에 달려 있습니다. - 이를 위해 단일 실행의 안전성을 강제하는 '하네스 엔지니어링(Harness Engin…
채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유 공개 벤치마크 1위 모델이 아닌 리더보드에도 없는 모델을 선택했습니다. 지노 • Software Engineer - Backend - AI 또 새 모델이 나왔습니다 새 모델은 계속 나옵니다. 그때마다 프로덕션에서 A…
글. 구혜준(Hazel) / SRE팀 이 글은 2부작입니다. (1/2) AI는 읽고, 코드는 계산합니다 — Smart RI Calc (2/2) 틀린 걸 없애기보다, 틀린 게 보이게 — Alert Adviser (현재 글) 안녕하세요, 여기어때컴퍼니 SRE팀에서 클라우드 엔지니어링 업무를…
안녕하세요! kt cloud 테크 마케터 김지웅입니다. 🙋♂️ 오늘은 kt cloud PLATFORM의 IAM이 클라우드 접근 권한을 어떻게 더 안전하고 정교하게 관리하는지 살펴볼게요. 클라우드 운영 환경이 커질수록 사용자와 권한 관리도 복잡해져요. 한 기업이나 기관 안에서도 부서·사업…
4개월마다 돌아오는 궤도, 플랫폼 엔지니어의 숙제 클라우드 네이티브 생태계의 중심에서 대규모 인프라를 지탱하는 플랫폼 엔지니어들에게 가장 가혹하면서도 피할 수 없는 업무를 하나 꼽으라면, 단연 'Kubernetes(K8s) 버전 업그레이드'일 것입니다. Kubernetes 공식 커뮤니티…
안녕하세요, 아정당 플랫폼 챕터의 백엔드 개발자 박영민입니다. 아정당 플랫폼 백엔드 리포지터리에는 엔티티 257개가 도메인 123개에 흩어져 있었습니다. 도메인 하나에 엔티티는 두 개 남짓한 수준이었고, 경계는 애그리거트 별로 굵직하게 나뉘어 있지 않고 잘게 흩어져 있었습니다. 코드 한…
1편: MATCH란 무엇인가 2편: MATCH Console & MAI 안녕하세요. 무신사에서 MATCH의 개인화 기능과 운영 콘솔의 프론트엔드 및 백엔드 개발을 담당하고 있는 Core-E Personalization 팀의 김의중, 김건희입니다. 1편에서 우리는 MATCH를 ‘유저 단위…
요약 이 글은 같은 모델을 써도 에이전트 성능이 갈리는 이유가 모델이 아닌 하네스(모델을 둘러싼 환경 전체)에 있다는 관점에서, 프롬프트·컨텍스트·하네스 엔지니어링의 층위 차이를 구분하고 하네스를 구성하는 핵심 요소들을 다룹니다. 지시 문서(AGENTS.md)와 자동 검사 장치의 결합,…
글. 김민승(Miles) / 유저혜택개발팀 안녕하세요. 여기어때 유저혜택개발팀 마일스입니다. “리액티브로 바꿨더니 4배 빨라졌습니다.” 부하 테스트 보고서 초안에 호기롭게 적었던 문장입니다. 하지만 이 보고서는 이후 몇 번이고 고쳐 쓰여야 했습니다. 결국 남은 최종 결론은 처음과 완전히…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 인프라 관점에서 아임웹은 세 겹이 공존하는 프로덕션입니다. 자기 도메인을 연결할 수 있는 100만 개의 사이트, 이를 서빙하는 약 8만 개의 Ama…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 에이전트 오케스트레이션 플랫폼은 에이전트와 도구, 데이터, 사람을 하나의 워크플로로 묶어 지휘하는 제어 계층(Control Plane)입니다. 에이전트를 수천 개 규모로 확장하려는 기업…
글. 김민우(Kyle) / 유저혜택개발팀 안녕하세요. 유저혜택개발팀의 카일입니다. 이번 글에서는 동시성 문제를 다루면서 직접 겪었던 고민과, 그 과정에서 배운 락과 데드락에 대한 제 생각을 공유해보고자 합니다. 신규 유저가 상품을 구매하고 이용을 완료하면 결제 금액의 일부를 포인트로 지…
1. 들어가며 — PR 리뷰는 왜 항상 병목이 되는가 PR(Pull Request)은 협업 기반 개발에서 코드 품질을 유지하기 위한 가장 중요한 프로세스 중 하나다. 모든 변경은 PR을 통해 공유되고, 리뷰를 거쳐 병합되며, 이 과정에서 코드의 안정성과 일관성이 확보된다. 하지만 실제…
3줄 요약 - 숏폼은 이제 SNS에서 시선을 끄는 콘텐츠를 넘어, 자사몰 유입 이후 제품 탐색과 구매 결정을 이끄는 ‘전환 자산’으로 활용해야 합니다. - 고객의 구매 여정에 맞는 숏폼을 배치하면 체류시간과 전환율을 함께 높일 수 있습니다. - 찰나(Charlla)처럼 마케터가 영상을…
안녕하세요. 토스에서 광고주가 쓰는 대시보드를 만들고 있는 프론트엔드 개발자 김동희입니다. 저희 팀이 만드는 건 광고주를 위한 화면이에요. 캠페인을 만들고, 예산을 넣고, 어제 쓴 돈이 얼마나 성과로 돌아왔는지 확인하는 곳이죠. 말하자면 '데이터를 보는 도구'를 만듭니다. 그리고 도구를…
안녕하세요. 토스에서 광고주가 쓰는 대시보드를 만들고 있는 프론트엔드 개발자 김동희입니다. 저희 팀이 만드는 건 광고주를 위한 화면이에요. 캠페인을 만들고, 예산을 넣고, 어제 쓴 돈이 얼마나 성과로 돌아왔는지 확인하는 곳이죠. 말하자면 '데이터를 보는 도구'를 만듭니다. 그리고 도구를…
Executive Summary - 은행권 AI 전환의 본질은 모델 경쟁이 아니라 실행 환경 경쟁입니다. AI가 은행 업무를 이해하고, 승인된 권한 안에서 안전하게 실행할 수 있는 구조가 핵심입니다. - AI 에이전트의 성패는 AI-Ready 데이터에 달려 있습니다. 조직마다 다른 업무…
AWS EC2 Spot 인스턴스의 비용 절감 효과와 가용성 리스크를 정량적으로 분석하고, Spot 도입/비율/스케일링 전략에 따른 트레이드오프를 정리한 글입니다. 안녕하세요, LG U+ Ucube DAX팀에서 데브옵스 엔지니어로 일하고 있는 김진우입니다. 이번 글에서는 “우리 서비스에…
사람도 에이전트도, 덜 읽을수록 더 잘 고칩니다 여섯 개의 파일 한 진단 작업의 기록을 펼쳐 봤습니다. 에이전트에게 정산 원장에 의심스러운 대목이 있으니 확인해 보라고 시킨 작업입니다. 재봉인을 하면 옛 원장 라인이 남아 새 값과 이중으로 잡히는 것 아니냐는 의혹이었죠. 에이전트가 그…
Executive Summary - AI 인프라는 GPU 사양보다 워크로드 정합성을 먼저 봐야 합니다. 같은 GPU라도 모델 규모, 메모리 요구량, 학습·추론 비중, 목표 지연시간과 데이터 경로에 따라 실제 성능과 비용은 달라집니다. - 전체 시스템의 병목이 실제 성능을 결정합니다. G…
– 온톨로지, AX트랜스포메이션의 코어 레이어 글 한선호 | 베스핀글로벌 AI & Data Tech Center 지난 2년, 거의 모든 기업이 AI를 도입했다. 챗봇을 붙이고, RAG 파이프라인을 세우고, 사내 문서를 벡터DB에 넣었다. 파일럿은 대체로 성공한다. 데모는 인상적이다. 그…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 한 줄 요약 AI의 작업 단위를 사람의 검수 범위로 제한하고 작은 배포를 반복해, 멈출 수 없는 OMS의 구조와 성능을 안전하게 개선했습니다. OM…
핵심 인사이트 - 피지컬 AI의 실질적인 상용화를 가로막는 3대 핵심 병목 현상인 정밀 조작, 데이터, 스킬 러닝의 기술적 한계를 분석하고, 이를 극복하기 위한 최신 하드웨어 및 소프트웨어 전략을 제시합니다. - 단순한 모방 학습을 넘어 강화학습과 플릿 러닝(Fleet Learning)…
안녕하세요, 토스증권 Machine Learning Engineer 정현규입니다. LLM으로 콘텐츠를 만드는 일은 확실히 쉬워졌어요. 뉴스를 요약하고, 공시를 풀어 쓰고, 실적 발표를 자연스러운 문장으로 옮기는 건 이제 몇 줄의 프롬프트로도 어느 정도 됩니다. 그런데 그 결과물을 고객이…
Hi, I’m Tony, the lead of Karrot’s Frontend Core Team. Our team builds the development environment and deployment infrastructure used by frontend engineers at K…
안녕하세요, 당근 프론트엔드코어팀 리더 Tony입니다. 저희 팀은 프론트엔드 엔지니어들이 쓰는 개발 환경과 배포 인프라를 만들어요. 이 글은 레퍼런스가 거의 없던 기술 Lynx를 검토해서 프로덕션 앱에 넣기까지의 기록이에요. 새로운 기술을 도입할지 고민해 본 분이라면 판단의 과정이 참고…
AI 에이전트 스킬이 발동하지 않는 이유: SKILL.md 결함과 개선법 스킬을 만들었는데 필요한 순간에 실행되지 않은 적이 있으신가요? 발동은 했는데 엉뚱한 절차를 밟거나, 처음에는 잘 되다가 컨텍스트를 보탤수록 결과의 만족도가 떨어진 경험도 있으실 겁니다. Agent Skills는…
Executive Summary - GPUaaS의 가치는 GPU 자원을 필요한 만큼 제공하는 데 그치지 않습니다. 데이터센터, 고속 네트워크, 스토리지, 보안, 학습·추론 플랫폼을 하나의 구조로 통합해 AI 인프라의 구축과 운영 복잡성을 줄이는 데 있습니다. - 고성능 GPU의 성능을…
RxJS로 우아하게 사이드 이펙트 통제하기 프론트엔드에서 가장 다루기 어려운 "비동기" 길들이기 Daniel • Daeyong Yoon, Front-end engineer - Frontend 안녕하세요 채널톡에서 고객용 메신저를 만들고 있는 프론트엔드 엔지니어 대니얼입니다. 채널톡 고객…
Airflow 2.7.3 → 3.2.2 전환 후 약 두 달간 운영하다 만난 장애 대응 기록입니다. 장애 발생 후 로그 상에서 JWT Signature has expired를 확인했지만, 좀 더 내용을 확인해 보니 결과적으로는 호스트의 Out Of Memory였으며, Prefork와 컨테…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 2편 - 모델 변환부터 배포까지 AI-native로 자동화하기 - 등록일 - 2026.08.10 - | - 코멘트 - 6029 1편에서는 검색·추천 모델을 vLLM 사용자 정의 플러그인으로 옮겨 서빙 성능을 높인 과정을 소개했습니다. 모델을 vLLM…
우리 팀만의 vLLM 플러그인 만들기 1편 - 검색 AI 모델 서빙 성능 극대화하기 - 등록일 - 2026.08.10 - | - 코멘트 - 5642 네이버 플레이스 AI MLOps는 지난 1년간 검색과 추천에 사용하는 스코어링 모델의 서빙 구조를 vLLM 기반으로 전환했습니다. 이 글에…
안녕하세요, 토스 클라이언트 엔지니어링 헤드 박서진, 프론트엔드 플랫폼 엔지니어 박성범입니다. 토스 서비스는 어떻게 개발되고 있을까? 토스에서는 100명이 넘는 프론트엔드 엔지니어들이 토스앱 안과 밖의 제품들을 개발하면서, 하루에 수백 번 제품을 업데이트 해가고 있어요. 제품의 숫자가…
date slug author status tags(최대 3개) summary type thumbnail category updatedAt 메인 Writer DB에는 HLL(History List Length)이 100만을 넘으면 울리는 P2 알람이 있습니다. AWS CloudWatch…
Executive Summary - Endpoint 관리는 단말 관리에서 업무 연속성을 보장하는 운영 체계로 진화하고 있습니다. UEM이 자산 관리와 정책 적용에 집중했다면, AEM은 장애를 예측하고 자동으로 대응해 업무 중단을 최소화하는 운영 모델입니다. - 산업마다 Endpoint…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud Data플랫폼팀 김주환 님 | | | Tech-Frontier.md | | 데이터는 넘치는데, 정작 쓸 수가 없었다 클라우드를 운영할수록 로그, 지표, 이벤트, 사용량 데이터가 쉴 새 없이 쌓입니다. 문제는 이 데이터들이 시스템…
최근 AI 산업의 패러다임은 '학습(Training)' 단계를 넘어 '추론(Inference)'의 효율화로 완전히 넘어가고 있습니다. 이는 단순히 사용자의 질문에 한 번 답하고 끝나는 챗봇을 넘어, AI가 스스로 문맥을 파악하고 연속적인 작업을 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic A…
콜러스 플레이어 더 알아보기 위에 소개한 세 가지 플레이어 외에도 서비스 형태와 디바이스 환경에 따라 선택할 수 있는 플레이어 옵션은 더 다양합니다. 우리 서비스에 맞는 세부 라인업과 상세 스펙은 콜러스 서비스 가이드에서 확인해 보세요! 동영상 서비스를 준비할 때, 대부분의 운영자는 '…
FE News 26년 8월 소식을 전해드립니다. - 등록일 - 2026.08.05 - | - 코멘트 - 2607 주요소식 26년 8월 소식에서는 다음과 같은 유용한 정보들을 만나보실 수 있습니다. 매년 진행되는 CSS 생태계 설문 조사인 State of CSS의 2026년 결과다. 20…
3줄 요약 1. 같은 모델을 사용해도 어떤 AI API Gateway를 선택하느냐에 따라 운영 효율이 달라집니다. 2. AI 도입은 모델 검토, 개발·연동, 보안 점검, 결제·법규 확인, 운영 관리의 5단계로 이어집니다. 3. 여러 모델을 운영한다면 단일 모델사와 직접 계약하는 것보다…
2026년 CI/CD 공급망 공격 3가지 유형과 GitLab 방어 전략 2026년 CI/CD 파이프라인을 겨냥한 공급망 공격에는 공통점이 있습니다. 애플리케이션 코드가 아니라 파이프라인을 노려 크리덴셜을 빼냈다는 점입니다. 2월 말, hackerbot-claw라는 자동화 봇이 Trivy…
Executive Summary - "알고는 있지만, 제대로는 모릅니다" : 직장인 10명 중 6명이 AI Agent를 안다고 답했지만, 정확한 개념을 이해한 사람은 3명에 불과했습니다. - "문제는 기술이 아니라 기업입니다" : AI Agent 실무 활용률은 17%에 그쳤으며, 가장…
이 글은 IDG의 아티클을 전재하여 제공합니다. [원문보기] Executive Summary - AI 실험과 파일럿의 시대가 저물고 있습니다. 킨드릴 조사에서 경영진의 61%가 AI 투자 ROI 입증 압박이 전년보다 커졌다고 답한 가운데, 이제 모든 AI 프로젝트는 재무적 가치에 대한…
| | | $ whoami --team ❯ kt cloud Cloud플랫폼팀 서준호 님 | | | Tech-Frontier.md | | 클라우드 환경이 고도화됨에 따라 네트워크 트래픽에 대한 투명성 확보와 보안 감사(CSAP 인증 등) 요건은 점점 더 까다로워지고 있습니다. 본 포스트에…
기술 전략 보고서 “AI-Ready Infrastructure” 정의 · 시장 현황 · Bespin MSP 인프라 조직 준비 방안 작성일 2026년 7월 · 대상: Delivery Excellence Office / 인프라 엔지니어링 요약 (Executive Summary) • “AI-…
How Nota AI Efficiently Optimized and Compressed Solar Open 2 with Backend.AI FastTrack 3 Within the Sovereign AI Foundation Model Project, Nota AI focused on m…
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[기고] AI SDLC, ‘모두 다 된다’는 약속을 경계하라 — 지금 필요한 것은 장밋빛 청사진이 아니라 검증된 로드맵이다 베스핀글로벌 AI & Data Tech Center 지난 2~3년 사이 소프트웨어 개발 현장에서 가장 극적인 변화를 만든 것은 단연 AI 코딩 어시스턴트다. 코드…
사람은 떠났는데 권한은 남았다 김팀장은 여전히 급여를 볼 수 있다 먼저 한 장면부터 말씀드리겠습니다. 김팀장이 마케팅 부서에서 개발 부서로 자리를 옮겼습니다. 인사 시스템에는 이동이 반영됐고, 조직도도 다시 그려졌습니다. 그런데 인가 시스템 안에서는 김팀장이 아직 마케팅 부서의 매니저로…
김명현 | #Developer 어느 날 대표님이 Claude Code를 한참 쓰더니 뭔가를 만들어 왔습니다. 비주얼 노벨이랍니다. zeta처럼 AI가 스토리를 진행하는데, 인물과 배경도 그려줍니다. 로컬에서만 동작하긴 했지만, 개발자와 디자이너의 도움 없이 혼자 만들었다는 게 믿기지 않…