Kotlin으로 iOS까지? 이게 되네… 되긴 해요!
Kotlin Multiplatform으로 Android와 iOS의 비즈니스 로직을 공유하는 구조를 소개했습니다. 플랫폼별 UI는 유지하면서 공통 모듈과 expect/actual, Ktor, SKIE로 연동하는 흐름을 설명했습니다.
#Kotlin#iOS
76005분
새로운 기술 블로그가 추가되었어요
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A2A × MCP: 도구와 협업을 모두 잇는 AI 연결고리
Google의 A2A와 MCP가 각각 에이전트 협업과 도구 연결을 어떻게 담당하는지 설명했습니다. 두 프로토콜을 함께 써서 멀티 에이전트 AI 시스템의 실용성을 높이는 방향을 소개했습니다.
#MCP#A2A
71005분
DeepSeek-R1:강화 학습을 활용한 추론 최적화
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#LLM#ML
55005분
인포그랩의 n8n 기반 Notion PDF 자동화 후기 \:\ 반복 업무를 줄인 실전 워크플로
n8n과 Pandoc을 활용해 Notion 문서의 PDF 변환을 자동화했습니다. 수동 작업과 후처리를 줄여 문서 품질과 업무 생산성을 높였습니다.
#n8n#Notion
26005분
MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석
MCP 기반 AI 시스템의 보안 위협을 문헌 조사로 분류하고 분석했습니다. 정책 연동, 문맥 무결성, 위임 통제, 감사 구조를 묶은 MCP PAM을 제안했습니다.
#MCP#LLM
12005분
MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석
MCP 기반 AI 시스템의 보안 위협을 문헌 조사로 정리하고 4가지 핵심 위험 유형으로 분류했습니다. 정책 연동, 문맥 무결성, 위임 통제, 감사 추적을 묶은 MCP PAM 아키텍처를 제안했습니다.
#MCP#LLM
11005분
인포그랩의 n8n 기반 Notion PDF 자동화 후기 \:\ 반복 업무를 줄인 실전 워크플로
n8n과 Pandoc을 활용해 Notion 문서의 PDF 변환을 자동화한 사례를 소개했습니다. 커뮤니티 노드와 전처리 로직으로 반복 업무를 줄이고 출력 품질도 높였습니다.
#n8n#Notion
29005분
MCP 보안성 평가: 문헌 조사를 통한 MCP 보안 위협 식별 및 취약점 분석
MCP 기반 AI 시스템의 보안 위협을 문헌 조사로 정리하고, 4가지 핵심 위협 유형과 대응 전략을 제시했습니다. 또한 이를 통합하는 MCP PAM 보안 아키텍처를 제안했습니다.
#MCP#LLM
34005분
AWS Backup 설정 가이드
AWS Backup의 개념과 구성 절차, 복원 방법을 정리한 가이드입니다. 백업 볼트와 계획, 리소스 할당, 복사까지 실무 흐름을 설명했습니다.
#AWS#EC2
44005분
11키티즈 게임에서 XState를 선택한 이유
11키티즈 게임에서 XState를 선택한 이유를 상태 관리와 자동 진행 관점에서 설명했습니다. 복잡한 게임 로직을 명확하게 분리하고 유지보수성을 높이는 점을 강조했습니다.
#XState#React
42005분
LLM 추론 최적화 딥시크-R1 및 S1 논문 기반 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론
LLM 추론 최적화와 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론을 다루는 글입니다. 딥시크-R1과 S1 논문을 바탕으로 관련 접근을 소개했습니다.
#LLM#ML
37005분
데이터 지옥과 AI 천국을 오가는 여정
데이터가 AI의 기반이라는 점을 프로젝트 경험을 바탕으로 정리했습니다. 메타스토어, 중간지 DB, RAG와 Memory를 통한 실험과 앞으로의 방향도 소개했습니다.
#data#LLM
75005분