
B마트 OMS의 물류주문관리를 통한 출고 최적화
B마트 OMS를 중심으로 예약배달 출고 분산과 동적 출고예정시각 산정을 소개했습니다. 현장 부하와 라이더 대기시간을 함께 줄이기 위한 설계와 성과를 정리했습니다.
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B마트 OMS를 중심으로 예약배달 출고 분산과 동적 출고예정시각 산정을 소개했습니다. 현장 부하와 라이더 대기시간을 함께 줄이기 위한 설계와 성과를 정리했습니다.


OpenAI Realtime API와 Go의 channel, goroutine을 활용해 실시간 음성 챗봇을 구현하는 구조를 소개했습니다.기존 STT-LMM-TTS 순차 처리의 한계를 줄이고 WebSocket 스트림을 단순화하는 방법을 설명했습니다.


QA 팀이 Postman과 Jenkins를 연동해 API 테스트 자동화 파이프라인을 구축한 사례를 소개했습니다. 반복 수동 테스트를 줄이고 회귀 테스트와 알림 체계를 통해 품질 안정성을 높였습니다.

AI를 활용해 사내 컨텍스트를 반영한 API 주석 생성과 문서 배포 프로토타입을 만들었습니다.다만 정확성 한계가 있어 사람 검토를 전제로 보조 도구로 활용해야 했습니다.


AWS Summit Seoul 2025에서 생성형 AI 중심의 세션과 Expo를 체험한 소감과 인사이트를 정리했습니다. AWS 서비스가 실제 산업에 어떻게 적용되는지 다양한 사례로 살펴보았습니다.

14년 된 네이버 캘린더 앱에 KMP와 Compose Multiplatform을 적용한 경험을 공유했습니다.\n도입 배경, 모듈 연동, 공통 설정, Android/iOS 개발 흐름을 함께 다뤘습니다.


양자 컴퓨팅이 강점을 보일 수 있는 문제 유형과 산업별 적용 사례를 살펴보았습니다. 또한 생태계 구성과 기반 기술까지 함께 정리했습니다.


IntelliJ 사용자가 Cursor 대안을 찾다가 Claude + MCP 연동을 선택한 사례를 소개했습니다. IDE를 바꾸지 않고도 코드 지원과 외부 툴 연계를 활용하는 방법을 설명했습니다.

AI 도구를 조합해 공항 실시간 정보 서비스를 4일 만에 MVP로 구현한 사례를 소개했습니다. 외부 서비스 대비 비용을 크게 줄이고, 빠른 시도와 개선의 중요성을 강조했습니다.

당근이 AI 실험을 통해 새로운 사용자 경험을 만드는 과정을 소개했습니다. 호기심을 행동으로 바꾸는 설계와 반복 개선의 중요성을 강조했습니다.


iOS 이미지 리소스를 파일명 규칙 기반 스크립트로 자동 정리하는 방법을 소개했습니다. 수작업 교체와 설정 부담을 줄여 실수를 줄이고 반복 작업을 크게 줄였습니다.


Amazon Bedrock Agents와 MCP를 Lambda와 CDK로 연결하는 서버리스 통합 방법을 소개했습니다. MCP 도구를 OpenAPI로 변환해 Agent의 Action Group으로 쓰는 구현과 배포 절차를 정리했습니다.