잃어버린 리포트를 찾아서: 카카오 메시징 시스템의 경쟁 조건 문제와 안티 패턴 제거 과정
카카오 메시징 시스템의 경쟁 조건 문제와 안티 패턴 제거 과정을 다룬 기술 사례입니다. 메시지 리포트가 사라지는 문제를 비유로 설명합니다.
#경쟁 조건#안티 패턴
196005분
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워드 문서 파일 형식: DOCX 포맷의 구조와 이해 (1)
DOCX 포맷이 ZIP 기반 XML 구조라는 점과 주요 파일의 역할을 정리했습니다. WordprocessingML의 계층과 단위 체계를 통해 문서 자동화 활용 가능성도 소개했습니다.
#DOCX#OOXML
45005분
워드 문서 파일 형식: DOC 포맷의 구조와 이해 (1)
DOC 바이너리 포맷의 내부 구조와 파싱 절차를 설명했습니다. FIB, CP, PLC, Clx를 중심으로 공식 명세와 C++ 예시로 읽는 방법을 정리했습니다.
#C++#문서 파싱
40005분
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
AI 코딩 도구가 MSA 환경의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 짚고, 그래프 RAG로 영향 범위를 추적하는 Channel Knowledge 구축 과정을 설명했습니다. 코드 분석과 도메인 지식, Neo4j, MCP를 결합해 안전한 변경을 돕는 방법을 공유했습니다.
#RAG#Neo4j
1005분
이 서비스만 고치면 되겠지? AI가 놓치는 숨은 의존성을 추적하는 법
AI 코딩 도구가 MSA의 숨은 의존성을 놓치는 문제를 그래프 RAG로 보완한 사례를 소개했습니다. 코드 분석과 도메인 지식을 Neo4j와 MCP로 연결해 멀티홉 영향 범위를 추적했습니다.
#Graph RAG#Neo4j
5005분
Notion DB를 활용한 Figma 플러그인 만들기
Notion DB를 활용한 Figma 플러그인 만들기
Notion DB와 Figma 플러그인을 연결해 더미 데이터 입력을 자동화한 사례를 소개했습니다. CORS 문제와 AI 데이터 생성 이슈를 해결하며 팀용 도구로 확장한 과정도 담았습니다.
#Figma#Notion
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Notion DB를 활용한 Figma 플러그인 만들기
비개발자 디자이너가 반복되는 더미 데이터 입력 문제를 해결하려고 Figma 플러그인을 직접 만들었습니다. Notion DB와 AI, CSV 업로드를 결합해 팀이 쉽게 데이터셋을 관리하도록 개선했습니다.
#Figma#Notion
8005분
Amazon EKS에서 Friendli Container로 LLM 추론 최적화하기
Amazon EKS에 Friendli Container Add-on을 적용해 LLM 추론 성능과 비용 효율을 높이는 방법을 소개했습니다. 클러스터 준비부터 배포, 검증, 정리까지의 절차를 단계별로 안내했습니다.
#Amazon EKS#Kubernetes
46005분
한국 vs 인도 금융주, 밸류에이션의 비밀을 풀다
한국 vs 인도 금융주, 밸류에이션의 비밀을 풀다
한국 금융주는 성장 제약과 규제 때문에 저평가가 고착된 모습으로 설명했습니다. 인도 금융주는 신용 팽창과 디지털 효율성 덕분에 높은 밸류에이션이 정당화된다고 분석했습니다.
#PBR#PER
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미래의 클라우드를 창조하다
LY Corporation의 프라이빗 클라우드 Flava가 향후 어떻게 진화할지 소개했습니다. 개발자 경험, 보안, 스토리지, AI 기반 운영 자동화를 중심으로 미래 방향을 제시했습니다.
#cloud#DB
77005분
월간 AX : Apps Script 어디까지 써봤니?
Google Apps Script를 비개발자도 바로 시작할 수 있는 업무 자동화 도구로 소개했습니다. 라포랩스 AX 팀의 실제 활용 사례를 통해 AI 시대의 실행 장벽을 낮추는 역할을 설명했습니다.
#Google Apps Script#BigQuery
86005분
![[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/image-583-scaled.png)
[세션 리뷰] The 22nd KOGO Winter Symposium(1): AI를 통한 유전체 분석의 민주화
AWS 세션에서 AI 에이전트로 유전체 분석을 민주화하는 사례를 소개했습니다. 자연어 기반 분석, 표준화된 도구 연결, 대규모 데이터 처리를 중심으로 정리했습니다.
#AWS#LLM
44005분