9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
레거시 코드를 AI 학습 자료로 변환해 자동으로 연동 어댑터 코드를 생성했고, 하룻밤에 5만 라인 초안을 만들었습니다. 완료 기준을 정밀화하고 사람 검증을 결합해 정확성과 재사용성을 확보했습니다
9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
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AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
AskON은 정적 분석과 LLM 요약·임베딩으로 대규모 코드베이스를 검색 가능한 지식으로 전환했습니다. Slack 연동 질의응답과 그래프 확장·도메인 휴리스틱으로 코드 기반 질문에 답변합니다.
AskON: 코드를 검색 가능한 지식으로
[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #4 : 임베딩(Embedding)과 벡터 인덱싱 기술
RAG의 임베딩 원리와 벡터 인덱싱 최적화 기법을 정리했습니다. 모델 선택과 MRL·양자화·DiskANN·GPU 가속으로 모델과 인프라 균형을 맞출 것을 제안합니다.
C++ std::bit_cast와 reinterpret_cast — 언제 어떤 것을 써야 하는가
이 글은 std::bit_cast와 reinterpret_cast의 의미와 안전한 사용법을 설명했습니다. 값 기반 타입 퍼닝에는 std::bit_cast, 포인터 관련 변환에는 reinterpret_cast를 권장합니다.
C++ std::bit_cast와 reinterpret_cast — 언제 어떤 것을 써야 하는가
[인사이트] AI 인프라의 숨겨진 뇌관, 무효전력과 전압 안정성
AI 데이터센터에서 무효전력과 선행 역률로 인해 페란티 현상과 개폐 서지 등 전압 불안정 위험이 발생한다고 설명했습니다. 글에서는 SVC/SVG로 무효전력을 보상해 전압을 안정화하고 장비 손상을 줄이는 대응을 제안합니다
AWS Bedrock Converse API와 도구 활용: 멀티 모델 에이전트 구현하기
Bedrock의 Converse API와 도구를 활용해 멀티 모델 에이전트를 구현하는 방법을 소개했습니다. 스트리밍, 도구 호출, Lambda 연동과 서버리스 통합 사례를 설명합니다.
입사 시 받아야 할 서류, 한 번에 정리하는 온보딩 가이드
입사 시 필요한 서류 목록과 각 서류의 수집 목적을 실무 관점에서 정리했습니다. 전자계약과 인사 시스템 연동으로 온보딩 절차를 효율화하는 방법을 안내합니다.
AI Native 전환, 그리고 마이리얼트립 인사·홍보 조직이 내린 결정
마이리얼트립 인사·홍보 조직이 AI 도구로 온보딩·채용·PR 업무를 자동화하고 문화 전파를 주도했습니다. 비개발자도 직접 도구를 만들며 실패 과정을 공유해 전 구성원 참여를 촉진했습니다
AI Native 전환, 그리고 마이리얼트립 인사·홍보 조직이 내린 결정
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기
LLM을 사용해 별점 5점 리뷰의 진심을 수치화하고 지식 증류로 경량 모델에 이식해 서비스에 적용했습니다. 개인화 리랭킹과 결합해 변별력 있는 추천과 재주문율 상승이라는 성과를 확인했습니다.
별점 뒤에 숨겨진 리뷰의 온도, LLM으로 한 끗 차이가 다른 추천 만들기
기획서 없이 내재화하기: 검증 로직으로 동일함을 증명하다
Kafka 기반 검증 파이프로 기존과 신규 시스템의 동일성 확인해 내재화했습니다. OpenSearch·ksqlDB로 실시간 불일치 탐지와 알림 체계 구축했습니다.
