Part 1. 여기어때 디자인 시스템 기반 커스텀 SnackBar 개발기
여기어때 디자인 시스템 YDS 6.0 기반 커스텀 SnackBar 개발 과정을 소개했습니다. 상태 관리, 애니메이션, 드래그 제스처를 통합해 재사용성과 확장성을 높였습니다.
#Android#Jetpack Compose
29005분
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숫자 속에 숨은 버그를 찾아라!
숫자 속에 숨은 버그를 찾아라!
레저티켓 정산 검증에서 예약내역 API와 쿠폰 API를 활용해 필요한 데이터를 직접 수집했습니다. 스프레드시트 계산과 웹 표시값을 비교해 입력 실수와 시행착오를 줄였습니다.
#QA#Python
21005분
더 나은 유저 몰입감을 위해서는 Edge-to-edge 적용은 필수
Android Compose에서 Edge-to-edge 적용 방법과 API별 동작 차이를 정리했습니다. WindowInsets와 padding으로 시스템 UI 겹침을 조정하는 실무 포인트도 설명했습니다.
#Android#Jetpack Compose
73005분
OpenSearch Anomaly Detection으로 실시간 이상 탐지 및 알림 설정 가이드
OpenSearch Anomaly Detection으로 시계열 이상 탐지와 Slack 알림 설정 과정을 정리했습니다.\nDetector, Monitor, 조건 쿼리까지 단계별 예시를 통해 실무 적용 방법을 설명했습니다.
#OpenSearch#Docker Compose
19005분
자동화를 생활화 합시다. — Online DDL 테스트 자동화 이야기
온라인 DDL 테스트를 자동화해 알고리즘 선정과 사전 검증 과정을 표준화했습니다. 클론 생성, 비동기 실행, 히스토리 저장, Slack 알림으로 운영 효율과 안정성을 높였습니다.
#Python#Flask
37005분
여기어때의 검색 결과 없음(NR)에 대한 이야기
여기어때가 검색 결과 없음(NR)을 줄이기 위해 오타 교정과 주변 추천, 시멘틱 검색을 단계적으로 적용한 과정을 소개했습니다. 키워드 기반 보강과 GCP AI 검색 실험으로 NR 비중을 낮춘 사례를 공유했습니다.
#검색#Elasticsearch
63005분
UIKit에서 SwiftUI로의 도약: 여기어때 iOS 아키텍처 변천사
여기어때 iOS 팀의 MVC, MVVM, ReactorKit 변천사와 SwiftUI 전환 검토 과정을 정리했습니다. SwiftUI에 맞는 MVI, 커스텀 MVI, TCA의 적용 방향도 함께 살펴봤습니다.
#SwiftUI#UIKit
130005분
검색운영에 반드시 필요한 검색 키워드 관리 이야기
검색 키워드 분석과 사전 관리를 더 쉽게 보기 위한 관리자 페이지 개선 사례를 다뤘습니다. 분석 흐름도와 세부 결과를 시각화해 운영과 커뮤니케이션 편의성을 높였습니다.
#검색#Elasticsearch
38005분
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 2편 - LLM을 활용한 최신성 반영
LLM으로 연관성 점수와 랭킹 레이블을 생성해 검색 결과에 최신성을 반영한 RRA-T 개선 사례를 다뤘습니다. 사용자 클릭 로그와 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최신 문서 노출과 검색 품질의 균형을 맞췄습니다.
#LLM#검색
30005분
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 1편 - LLM 이식 방법
[DAN 24] LLM의 Re-Ranking Ability 검색에 이식하기 1편 - LLM 이식 방법
롱테일 질의의 검색 랭킹을 개선하기 위해 LLM의 재순위화 능력을 경량 랭커로 이식한 방법을 다루었습니다. 정답 데이터셋 구축과 지식 증류로 성능과 추론 효율을 함께 확보했습니다.
#LLM#검색
44005분
올리브영 결제수단 연동, 이렇게만 하면 끝!
올리브영 주문결제에 현대카드 리워드와 모바일 상품권을 API로 연동한 과정을 소개했습니다. 인증, 잔액 조회, 사용, 취소까지의 흐름과 협업의 중요성을 다뤘습니다.
#API#authentication
48005분
kubernetes에서 Local LLM 편리하게 사용하기
Kubernetes에서 로컬 LLM을 쓰는 세 가지 접근을 직접 Pod, KServe, KubeAI로 나누어 정리했습니다. 간단한 실습부터 운영 관점의 제약과 선택 포인트까지 함께 살펴봤습니다.
#Kubernetes#LLM
24005분