

Jupyter 노트북의 한계를 극복하는 새로운 도구, marimo
Jupyter 노트북의 반복 실행, 숨겨진 상태, 버전 관리 문제를 해결하는 marimo를 소개했습니다. 셀 의존성 자동 관리와 Python 파일 저장으로 재현성과 협업성을 높였습니다.


Jupyter 노트북의 반복 실행, 숨겨진 상태, 버전 관리 문제를 해결하는 marimo를 소개했습니다. 셀 의존성 자동 관리와 Python 파일 저장으로 재현성과 협업성을 높였습니다.


음식 사진을 기반으로 주변 맛집을 찾는 AI 검색 시스템을 CLIP과 FAISS로 구현한 사례를 소개했습니다. 위치 필터링과 카테고리 제한으로 오탐을 줄이고, 향후 비음식 필터링과 맛 기반 임베딩 확장을 계획했습니다.


Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.

2025년 하반기 국내외 기술 세미나와 컨퍼런스 일정을 월별로 정리해 공유했습니다. 주요 행사별 일정, 장소, 신청 현황을 함께 확인할 수 있습니다.

사내 노션과 슬랙 지식을 연결하는 RAG 기반 챗봇 라포위키 개발 과정을 소개했습니다. 내부 용어집, 메타데이터, 청크 임베딩으로 검색 정확도와 최신성을 높였습니다.


Python 개발에서 비동기와 동기, 블로킹과 논블로킹의 차이를 정리했습니다. I/O 작업에는 유리하지만 CPU 중심 작업에는 주의가 필요하다고 설명했습니다.


랭턴의 개미와 마르코프 체인으로 고객 채널 점유율 변화와 정상 상태 수렴을 시뮬레이션했습니다. 프로모션만으로는 한계가 있어 기본 전이 구조를 바꿀 필요가 있음을 보였습니다.

단일 LLM의 한계를 보완하는 멀티에이전트 오케스트레이션과 A2A, MCP의 역할을 정리했습니다. 또한 뉴스 검색·요약 예제로 에이전트 협업 구조를 설명했습니다.

슬랙에서 사내 용어를 검색해 한글과 영어로 답변하는 BH-Glossary 봇 개발 과정을 소개했습니다. LLM과 RAG를 활용한 구현 방식과 향후 운영·확장 방향도 함께 정리했습니다.


Aurora MySQL BlueGreen 배포를 자동화하는 Python 스크립트와 Q CLI 활용법을 소개했습니다. 대규모 업그레이드 전 사전 점검과 순차적 전환, 안전한 삭제 절차의 중요성을 강조했습니다.

Yappi로 FastAPI 서버의 병목을 찾아 성능을 개선한 사례를 다뤘습니다. JSON 직렬화와 변환 경로를 줄여 CPU 사용률과 응답 시간을 크게 낮췄습니다.


Step Functions와 Glue ETL로 고객사별 변경 데이터만 병렬 처리하는 아키텍처를 소개했습니다. 이를 통해 비용을 줄이고 준실시간 캠페인 분석 환경을 구축했습니다.