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2026년 8월 26일

기타

5년, 340개의 이야기로 이어온 개발 문화

채널 엔지니어링 팀의 Dev Session 문화와 운영 방식을 소개했습니다. 5년간 축적된 경험이 팀 자산이 되고 외부로도 확장되는 과정을 담았습니다.

#문화#세미나

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Vision Transformer 구현 — TensorFlow/Keras로 손글씨(MNIST) 분류하기

2026년 8월 26일

Vision Transformer 구현 — TensorFlow/Keras로 손글씨(MNIST) 분류하기

Vision Transformer를 TensorFlow/Keras로 구현해 MNIST 손글씨 분류 과정을 단계별로 설명했습니다. 데이터 전처리부터 패치화, 어텐션, 인코더, 분류까지 텐서 흐름과 구현 포인트를 정리했습니다.

#Vision Transformer#TensorFlow

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2026년 8월 26일

AI-Ready Data Platform으로 가는 세 가지 질문

AI를 새로운 데이터 소비자로 보고 데이터 플랫폼의 조건을 세 가지 질문으로 정리했습니다. 맥락 제공, 접근 통제, 공통 인터페이스를 통해 AI-Ready Data Platform을 설계하는 방향을 소개했습니다.

유저챗 개인정보 마스킹 개발기

상담 메시지 저장 전에 개인정보를 자동 마스킹해 원문이 DB에 남지 않게 만든 사례를 다뤘습니다.정규식 오탐·성능·ReDoS 위험을 함께 고려해 저장 경로를 안전하게 통합했습니다.

#보안#정규식

2200

AI 시대, 클라우드 엔지니어에게 더 중요해지는 역량

2026년 8월 26일

데브옵스

AI 시대, 클라우드 엔지니어에게 더 중요해지는 역량

생성형 AI는 클라우드 엔지니어의 업무를 빠르게 만들지만, 요구사항 해석과 트레이드오프 판단은 여전히 중요합니다. AI가 제시한 아키텍처와 코드를 검증하는 기본기와 시스템 전체를 보는 시야가 더 중요해졌습니다.

케클s피드 8월호｜개발부터 운영까지, 일하는 방식을 재설계하다

개발과 운영 전반에 AI를 적용하는 kt cloud의 사례를 소개했습니다. Observability, 개발환경 자동화, PR 리뷰 자동화와 장애 대응 전략을 함께 다뤘습니다.

#cloud#Observability

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이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

#개발자#노트북#컴퓨터

LLM은 왜 Graph DB를 필요로 할까?

2026년 8월 26일

LLM은 왜 Graph DB를 필요로 할까?

LLM은 문서 유사성뿐 아니라 데이터 간 관계를 함께 활용할 때 더 유용해졌습니다. Graph DB는 이런 관계 정보를 제공해 GraphRAG와 AI Agent의 탐색 범위를 넓혀줬습니다.

전자결재란? 우리 회사에 필요한 이유와 도입 전 체크리스트

전자결재는 흩어진 승인 업무와 기록을 한곳에서 관리하는 방식입니다.도입 전에는 절차, 양식, 모바일, 연동 여부를 꼭 점검해야 합니다.

친절함과 간결함 사이, UX 라이팅

낯선 사용자층을 위한 앱에서 UX 라이팅의 기준을 고민한 글입니다. 버튼은 간결하게, 설명이 필요한 곳은 친절하게 나누는 원칙을 정리했습니다.

React Hook Form, Zod로 Form 관리하기

복잡한 다단계 폼을 React Hook Form, Zod, Jotai로 전략적으로 관리하는 방법을 정리했습니다. 조건별 스키마 분리, 임시 저장, 단계별 검증과 값 초기화 흐름을 설명했습니다.

#React#TypeScript

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2026년 8월 26일

토스증권 추천과 검색은 어떻게 진화하고 있을까?

토스증권은 추천을 배치 중심에서 실시간 루프로, 검색을 키워드 기반에서 RAG와 그래프 RAG로 확장했습니다. 모델 성능뿐 아니라 데이터 갱신, 후보 선택, 운영 관측이 품질을 좌우한다고 정리했습니다.

Unity를 모르는 프론트엔드 개발자가 AI로 Unity 서비스를 React로 옮긴 방법

Unity를 모르는 프론트엔드 개발자가 AI와 하네스 엔지니어링으로 Unity 서비스를 React/Next로 옮긴 과정을 다뤘습니다. 명세 중심 검증, IME 대응, 가상 스크롤 전환, 자동 안전장치와 도메인별 리뷰 분리를 소개했습니다.

[케클러 인터뷰 시리즈] #5 - AI가 클라우드를 운영하려면, 데이터부터 이해해야 합니다

Cloud Native 운영에서는 모니터링만으로 원인을 찾기 어려워 Observability와 데이터 연결이 중요합니다. kt cloud는 AI가 활용할 수 있는 운영 데이터와 접근 통제 구조를 함께 설계했습니다.

#Observability#AIOps

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AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가

2026년 8월 25일

AI Native 조직은 도메인 지식을 어떻게 공유하는가

AI 네이티브 조직에서 도메인 지식을 사람과 여러 AI 에이전트가 공유하는 방법을 다룬 글입니다. 표준 기반 Core 위에 조직 특화 시맨틱 레이어를 얹는 접근을 소개합니다.

#LLM#prompt

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