

저 유쾌한 친구지만 선은 안 넘습니다. - 에이닷 통화제목 AI 길들이기
통화제목이 더 구체적이고 핵심적인 방향으로 개선되도록 학습데이터와 프롬프트를 재설계했습니다. 또한 3중 안전 장치를 더해 유쾌함은 살리되 불편한 재미요약은 줄였습니다.
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통화제목이 더 구체적이고 핵심적인 방향으로 개선되도록 학습데이터와 프롬프트를 재설계했습니다. 또한 3중 안전 장치를 더해 유쾌함은 살리되 불편한 재미요약은 줄였습니다.


멀티클라우드와 AI 통합을 위해 LLM 비종속 아키텍처와 권한 자동화 체계를 구축했습니다. 또한 호출 로그를 모아 비용을 추적하고 FinOps 인사이트를 확보했습니다.


여러 탭의 실시간 이벤트를 Service Worker와 SSE로 하나의 연결에 통합했습니다. 메시지 유실 방지, 권한 검증, 재연결 전략까지 포함해 안정성을 높였습니다.
if(kakao)25에서 카카오모빌리티가 자율주행 AI와 경로탐색, AI 업무 자동화 사례를 공유했습니다. 실서비스 적용과 기술 교류를 함께 강조한 행사 리뷰였습니다.

Kubernetes Pod의 Host Network 설정 개념과 장단점을 설명하고, DaemonSet과 Job Pod에 적용한 사례를 공유했습니다. IP 절감과 시작 속도 개선 효과를 얻었지만 포트 충돌 예외 처리가 필요했습니다.
레거시 결제창을 결제 도메인 중심 구조로 재설계한 사례를 다뤘습니다. 기능 추상화와 단계적 전환, 자동 롤백으로 가맹점 영향 없이 개편했습니다.

토스뱅크가 선택받는 저금 상품을 만들기 위해 콘셉트와 즉각적 보상 경험을 어떻게 설계했는지 소개했습니다. 사용자 기억에 남는 단서와 시각적 피드백의 중요성도 함께 다뤘습니다.


Amazon Bedrock Agent로 여행 예약·취소·조회와 추천까지 수행하는 에이전트 구축 과정을 설명했습니다. DynamoDB, Lambda, Knowledge Base를 연결해 실제 업무 자동화 흐름을 구현했습니다.


에어갭 환경에서 SBOM 작성과 제출 대응을 자동화하는 방법을 소개했습니다. Syft와 n8n으로 생성·업로드를 연결해 시간과 오류를 줄이는 흐름을 정리했습니다.


에어갭 환경의 SBOM 작성 부담을 줄이기 위해 Syft와 n8n 기반 자동화 워크플로를 소개했습니다. Docker 이미지 반입부터 생성, 업로드까지 연결해 시간 단축과 오류 감소를 노렸습니다.

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AWS EMR의 Spot Instance 비용을 줄이기 위해 Zone과 Type별 가격 데이터를 수집해 AutoGluon으로 예측했습니다. 예측 평균을 바탕으로 다음 주에 더 저렴한 AZ와 Instance Type을 추천하고 운영 비용 절감 가능성을 확인했습니다.