딥러닝 기반 이상 탐지: 주요 개념과 연구 동향
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#ML#LLM
39005분
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[State of FE·JS Korea 2025] 설문조사 안내
[State of FE·JS Korea 2025] 설문조사 안내
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#JavaScript#프런트엔드
126005분
CDC 복제 이후 오라클이 느려졌다? child cursor 폭증이 만든 예상치 못한 문제
CDC 복제 이후 오라클이 느려졌다? child cursor 폭증이 만든 예상치 못한 문제
Oracle 복제 전환 과정에서 child cursor 폭증으로 주문 동기화 지연이 발생했습니다. 바인딩 타입 고정과 TIMESTAMP 정규화 등으로 성능을 안정화했습니다.
#Oracle#cursor
110005분
NVIDIA Dynamo: 차세대 분산 추론 프레임워크 리뷰
NVIDIA Dynamo는 분산 추론을 위한 오픈 소스 프레임워크로, Prefill·Decode 분리와 스마트 라우팅으로 성능을 높였습니다.\nKV cache 오프로딩과 NIXL 전송을 통해 GPU 자원 효율과 지연 시간 개선을 노렸습니다.
#LLM#Kubernetes
65005분
RAG와 리랭커(Reranker): 검색 모델과 LLM의 상호작용
RAG에서 리랭커가 필요한 이유와 역할을 설명했습니다. 기존 방식과 LLM 기반 리랭킹, 적용 시 한계와 보완 방법도 함께 정리했습니다.
#RAG#LLM
75005분
포스코홀딩스의 Managed Apache Flink를 활용한 효율적인 다수 CCTV 이벤트 처리 사례
포스코홀딩스는 다수 CCTV의 AI 추론 결과를 Kinesis와 Managed Apache Flink로 실시간 분석했습니다. CloudWatch 필터링, CEP 최적화, State Backend 조정으로 이벤트 감지와 운영 효율을 높였습니다.
#Apache Flink#Kinesis
59005분
선제적 장애 대응을 위한 Sentry 최적화 적용기
선제적 장애 대응을 위한 Sentry 최적화 적용기
Sentry의 에러 수집 한도와 노이즈 문제를 줄이기 위해 로그를 고도화하고 필터링했습니다. Alert와 대응 프로세스까지 정비해 선제적 장애 탐지를 목표로 했습니다.
#Sentry#모니터링
58005분
토스 프론트엔드에 이력서 없이 리포지토리 링크로 지원하세요 (~4/30)
토스 프론트엔드가 이력서 없이 공개 GitHub 리포지토리 링크로 지원받는 전형을 열었습니다. 코드 품질, TypeScript, UX, 협업 방식 중심으로 평가했습니다.
#TypeScript#React
152005분
Data Forge와 함께하는 AI 혁신: 이미지 학습 데이터 증강 자동화
Data Forge와 함께하는 AI 혁신: 이미지 학습 데이터 증강 자동화
생성형 AI 이미지 스타일 부여를 위해 LoRA 개발과 데이터 준비 부담을 다뤘습니다. Data Forge로 학습 데이터 증강을 자동화하는 방향을 소개했습니다.
#LLM#ML
1005분
MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP로 AI 에이전트가 외부 시스템과 연결되는 구조와 그에 따른 보안 과제를 정리했습니다. PAM과 결합해 최소 권한, 가시성, 감사 가능성을 확보하는 통합 전략을 제안했습니다.
#MCP#PAM
11005분
망분리 시대의 안전한 서버 접근: SSH 프로토콜을 이용한 멀티홉 양방향 터널링 기술
망분리 환경에서 SSH 멀티홉과 Reverse Tunneling으로 안전한 서버 접근 방식을 설명했습니다. 태그 기반 라우팅과 중앙 집중식 제어로 복잡한 접근 경로를 단순화했습니다.
#SSH#JumpHost
5005분
MCP(Model Context Protocol) 시대의 PAM(Privileged Access Management)을 재정의 하다.
MCP 기반 AI 에이전트의 보안 취약점을 정리하고, PAM을 결합한 통합 거버넌스 전략을 설명했습니다. AI 전용 권한 제어와 모니터링으로 안전한 기업 운영 방향을 제시했습니다.
#MCP#PAM
14005분