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2026년 5월 6일

음성 AI 모델을 프로덕션에 올리기까지: Kanana-O 서빙 최적화 여정

음성 AI 모델 Kanana-O를 프로덕션에 올리기 위한 서빙 최적화 여정을 다루는 글입니다. 발췌에는 모델 개요만 있어 세부 내용은 확인되지 않았습니다.

#LLM#모니터링

6000

2026년 5월 6일

AI 코딩 도구 ROI를 정확히 측정하는 4가지 핵심 지표

AI 코딩 도구의 ROI를 비용과 품질 지표로 나눠 측정하는 방법을 정리했습니다. 각 지표의 의미와 한계를 함께 살펴보며 정확한 판단 기준을 제안했습니다.

#LLM#비용

9800

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

2026년 4월 24일

150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기

올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 워크숍에서 GenAI 해커톤과 전략 아이디어톤을 진행했습니다. AI 생산성뿐 아니라 협업 구조와 검증의 중요성도 함께 확인했습니다.

옵저버빌리티 Right-Sizing: 여기어때에서 기준을 만드는 법

Kubernetes Pod의 Request와 Limit을 실제 사용 패턴에 맞게 조정하는 Right-Sizing 기준 수립 과정을 다뤘습니다. P95, 버퍼율, 컴포넌트 특성, Throttling 지표를 함께 고려하는 방법을 정리했습니다.

#Kubernetes#Grafana

6600

2026년 4월 22일

2부: 정책을 따르는 평가자, LLM-as-a-Judge

LLM-as-a-Judge를 설계해 설명 생성 품질을 자동 평가하는 방법을 소개했습니다. 체크리스트와 critique 구조화로 인간 평가와의 정합성을 높이고, 디버깅과 데이터 정제에도 활용했습니다.

#LLM#prompt

5300

2026년 4월 17일

AI 리뷰를 신뢰할 수 있을까요?

AI 코드 리뷰의 신뢰성을 높이기 위해 자체 벤치마크와 반영률 지표를 만들고 개선 과정을 정리했습니다. 서브에이전트와 프롬프트 튜닝의 한계를 확인한 뒤 데이터 기반으로 모델과 워크플로를 바꿨습니다.

#LLM#Claude

12400

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#개발자#노트북#컴퓨터

AI 활용 능력을 높이기 위한 사내 워크숍, 'Orchestration Development Workshop' 기사 목록

2026년 4월 10일

AI 활용 능력을 높이기 위한 사내 워크숍, 'Orchestration Development Workshop' 기사 목록

LY Corporation의 사내 워크숍 'Orchestration Development Workshop'을 소개했습니다. 실제 실무 적용 관점에서 여러 AI를 연계해 활용하는 학습과 창작의 장을 지향합니다.

[기술동향] 차단기는 멀쩡한데 전원이 꺼졌다? – 데이터센터 순시 전압 강하(Voltage Sag) 원인과 대응방안

데이터센터에서 차단기가 멀쩡해도 전원이 꺼지는 원인을 순시 전압 강하로 설명했습니다. 전력 품질 모니터링과 UPS, DVR, 운영 절차로 대응하는 방법을 정리했습니다.

Self-POS(무인 계산대) : 무신사다운 오프라인 고객경험을 설계하다.

무신사는 오프라인 결제 대기와 직원 의존도를 줄이기 위해 Self-POS를 도입했습니다. 고객 흐름과 하드웨어 연동, 서버 검증을 함께 설계해 셀프 결제 경험을 안정화했습니다.

무신사 Self-POS — Zero to One 구축기: 직원이 사라진 계산대, 그 자리를 채운 경험 설계

무신사 매장의 Self-POS를 Zero to One으로 설계한 과정입니다. 필드 리서치와 AI 시각화를 바탕으로 결제 속도, 회원 전환, 글로벌 대응을 함께 풀었습니다.

#UI/UX#Kotlin

28200

2026년 4월 2일

AI-Native RAN: 기지국 최적화의 패러다임을 바꾸는 Network Foundation Model

6G로 갈수록 네트워크 성능 요구와 운영 복잡도가 함께 커지는 문제를 다뤘습니다. AI-Native RAN과 Network Foundation Model로 기지국 최적화 방향을 제시했습니다.

#LLM#cloud

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2026년 3월 31일

후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기

후기가 많아질수록 원하는 정보를 찾기 어려워 AI 후기 요약 기능을 도입했습니다. 9단계 후처리와 우선순위 폴백으로 신뢰도와 커버리지를 높였습니다.

To. MUSINSA ROOKIES

무신사 루키즈 AI 네이티브 신입 엔지니어 채용 과정과 평가 의도를 설명했습니다. 모호한 요구사항 속 문제 정의 능력과 협업 역량을 중점적으로 봤습니다.

#Docker#자동화

12200

2026년 3월 27일

[AI-Native AFINIT] AI와 함께하는 FPJR 실시간 메트릭 모니터링: 24시간 깨어있는 금융 플랫폼의 신경망 구축기

FPJR 실시간 메트릭 모니터링에 AI를 적용해 30분 내 이상 징후를 감지하는 체계를 구축했습니다. Cursor, Sidekick, Gemini로 SQL과 대시보드를 자동화해 운영 효율을 높였습니다.

#LLM#prompt

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