
비가 오면 사장님이 먼저 압니다: SSE로 만든 실시간 기상악화 알림
기상악화 상태를 파트너에게 즉시 알리기 위해 SSE 기반 실시간 알림 구조를 설계했습니다. Kafka fan-out과 연결·메모리·재연결 운영 전략을 함께 다뤘습니다.
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기상악화 상태를 파트너에게 즉시 알리기 위해 SSE 기반 실시간 알림 구조를 설계했습니다. Kafka fan-out과 연결·메모리·재연결 운영 전략을 함께 다뤘습니다.

6회 개발자 밋업을 신청·만족도·후속 관계 데이터로 회고했습니다. 실무 문제를 깊게 다루고 피드백을 반영한 운영이 높은 만족도로 이어졌습니다.

게임듀오는 EC2 기반 ClickStack과 S3·SQS 버퍼로 관측 비용을 절반 이하로 줄였습니다. 로그 보존과 분산 트레이싱 범위를 확대하면서 유실 감시와 운영 자동화도 구축했습니다.


RAG 재순위화의 구조와 기술 발전, 운영 설정, 모델 선정 기준을 정리했습니다. 한국어 기업 문서 실험으로 정확도·속도·GPU 비용의 차이를 비교했습니다.

팀 개발 정책으로 스펙 주도 개발(SDD)을 채택하고 정착시킨 배경과 시행착오를 공유합니다. SDD 구조, 정책 수립 과정의 고민, 남은 과제를 발표 세션으로 소개합니다.

AI 프로토타입이 개발 코드로 이어지지 못하는 디자인·개발 협업 병목을 분석했습니다. 공통 검증과 Storybook 하네스로 재사용 가능한 작업 경로를 마련합니다.
다양한 콘텐츠를 5W1H 기반 공통 캠페인 모델과 어댑터로 통합했습니다. 스냅샷·정책·ML을 결합해 개인화 실행과 운영 효율을 높였습니다.
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에이전트 메모리를 원본 기록과 대조해 정제하는 Anthropic의 꿈꾸기 개념을 정리했습니다. Claude Code 메모리를 작게 유지하고 주기적으로 검토·정리하는 방법을 제안합니다.

AWS Transform과 Claude Code를 조합해 SQL Server 기반 .NET 시스템을 Aurora PostgreSQL로 전환했습니다. 스키마 동결과 원본 동등성 검증으로 자동 변환 이후의 계약 불일치를 해결했습니다.

TASTE는 공동학습으로 사용자 표현을 만들고, 예측 확률과 임베딩을 여러 추천·타기팅 모델에 제공합니다. 목적별 모델 분리와 TASTE Bench로 성능 및 전이 효과를 지속 검증했습니다.
협업 필터링의 인기 편향이 코사인 기반 학습에서도 남는 경로를 분석했습니다. L2 Projection과 Degree Prior로 롱테일 추천 성능과 커버리지를 개선했습니다.
IAMSEC 2026 국제 육군 M&S 학술 컨퍼런스 및 전시회 참가 현장을 소개했습니다. 국방 AI 풀스택 기술 파트너 주제의 기조연설과 부스 운영을 다뤘습니다.

n3r.iam을 OIDC Provider로 확장해 사내 서비스 로그인 연동 방식을 소개합니다. 토큰에 프로젝트·역할·그룹 정보를 담아 API 인가에 활용하는 설계를 공유합니다.


RAG 알고리즘을 유지한 채 질의 중심 인덱스와 답변 DB 분리로 Q&A 검색 노이즈를 줄였습니다. BM25·KNN·RRF의 후보 품질과 운영 검증 기준을 설명합니다.