
MD가 퀸잇의 성장을 만들어가는 순간들
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Java 가상 스레드의 생성과 시작 과정을 소스 코드로 분석했습니다. 플랫폼 스레드와 Continuation 구조를 통해 동시성 효율을 높이는 원리를 설명했습니다.


AWS re:Invent 2024에서 소개된 S3, Aurora DSQL, Bedrock, SageMaker, Nova 등의 신규 기능을 정리했습니다.\n대규모 데이터 관리, 글로벌 DB, AI 모델 경량화와 GPU 효율화 관점의 참고 포인트를 담았습니다.

기존 퍼널 라이브러리의 Next.js 의존성과 상태 관리 한계를 개선한 구현 과정을 소개했습니다. core 분리, 타입 안전성 강화, Render 확장으로 다양한 라우터와 복잡한 퍼널을 지원했습니다.


고객의 재탐색 행동 데이터를 바탕으로 검색 결과 페이지의 날짜 변경 흐름을 단순화했습니다. 진입점을 분리하고 모듈을 바로 열리게 해 탐색 편의성을 높였습니다.


여러 지면에서 따로 관리되던 상품 카드 컴포넌트를 일원화할 필요가 있었습니다. 단순 리팩토링을 넘어 디자인 시스템 재구축으로 통합 관리 기반을 마련했습니다.

카카오페이의 사내 성능 테스트 존을 소개하는 글입니다. 성능 테스트 진입 장벽을 낮추기 위한 내부 환경 구축 취지를 다룹니다.


PR에서 변경된 파일만 Lint하도록 CI를 개선한 사례를 소개했습니다. Git diff와 공통 조상을 활용해 실행 시간을 줄이고 리뷰 효율을 높였습니다.


음성 인식 전처리에서 Echo Cancellation이 왜 중요한지 설명했습니다. 딜레이 측정을 쉽게 하도록 Audio Path와 MIC/SPK 병합 구성이 핵심입니다.


여기어때 해커톤에서 Gen AI 기반 숙소 추천 챗봇을 구현한 과정을 공유했습니다. ChatGPT, STT, Vision API, 해시태그 추천을 조합해 검색과 추천 기능을 구성했습니다.


해외 여행 검색 자동완성을 개선한 사례를 다뤘습니다. 한글 음차 차이 대응, 국가/주/도시 교차검색, 랭킹 개선으로 검색 정확도를 높였습니다.


스플래시 화면으로 홈 화면 로딩 중 빈 화면 노출을 줄이고 백화현상을 개선했습니다. 또한 온보딩 플로우를 단순화해 첫 진입 경험을 더 자연스럽게 만들었습니다.