당신을 위한 기술 개발 블로그 모음

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Etc
[이 차 사도 돼?] 본넷, 앞뒷문 판금 성능지 누락되었어요.
이 글은 BMW 730Ld xDrive M Sport 18년식 중고차 매물에 대한 평가를 다룹니다. 단순히 보험 이력 횟수와 금액만 보는 것이 아니라, 실제 정비 이력과 성능점검기록부의 내용을 꼼꼼히 비교해야 함을 강조합니다. 특히, 본넷과 앞뒷문 판금 이력이 성능지에서 누락된 점을 지적하며, 이러한 정보 불일치가 구매자에게 미칠 수 있는 불이익을 경고합니다. 또한, 성능보증보험 청구 가능 여부까지 확인하는 것이 중요하다고 조언합니다. 중고차 구매 시 차량의 상태와 이력을 다각도로 분석하는 것이 필수적임을 보여주는 사례입니다.
중고차BMW성능점검기록부
오토피디아·2026년 5월 1일
Etc
중고차 잘 몰라도 사기 안 당하는 방법, 카티
본 글은 중고차 시장의 정보 비대칭 문제와 이를 해결하기 위한 카티 서비스의 방향성을 소개합니다. 중고차 시장은 판매자와 구매자 간의 정보 격차로 인해 신뢰도가 낮은 '레몬 마켓'으로 불립니다. 일부 비양심적인 딜러들의 사기 행위로 인해 소비자는 불안감을 느낄 수밖에 없습니다. 과거 엔카, 헤이딜러, KCar 등 다양한 서비스들이 시장 개선을 시도했지만, 여전히 딜러 중심의 수익 구조로 인해 정보 비대칭 문제가 완전히 해소되지 못했습니다. 카티는 이러한 문제를 해결하고 소비자가 안심하고 중고차를 거래할 수 있는 환경을 만들고자 합니다.
중고차카티정보 비대칭
오토피디아·2026년 5월 1일
AI
키다리스튜디오의 QA 테스트 케이스 생성 자동화 — Amazon Bedrock과 LangGraph 활용 사례
키다리스튜디오는 웹툰/웹소설 플랫폼의 QA 테스트 케이스(TC) 생성 자동화를 위해 Amazon Bedrock의 Claude 모델과 LangGraph 기반 멀티 에이전트 아키텍처를 활용했습니다. 기존에는 숙련된 QA 엔지니어가 페이지당 3~4시간을 소요하며 수동으로 TC를 작성했으나, 이는 빠른 릴리스 주기에 큰 병목이었습니다. 새로운 시스템은 기획서 URL이나 이미지를 입력받아 2~5분 만에 TC 초안을 70~80% 커버리지로 자동 생성합니다. 초기 PoC는 LangChain을 사용했으나, 이후 LangGraph를 활용하여 멀티 에이전트 시스템으로 발전시켰습니다. 이 사례는 LLM을 활용한 QA 프로세스 혁신과 효율성 증대를 보여줍니다.
Amazon Bedrock AgentsLangGraphLLM
AWS·2026년 4월 30일
AI
캐릭터톡 출시기 1부
포스타입 백엔드 엔지니어가 신규 서비스 '캐릭터톡' 출시 과정을 공유하는 글입니다. AI 챗 시장의 성장 가능성을 보고, 4일간의 PoC(사업 가능성 검증)를 통해 캐릭터 챗 서비스의 사업성을 검증하고 출시까지 이어진 과정을 상세히 다룹니다. 특히, AI 챗 시장에 대한 이해를 바탕으로 TF를 구성하고, 목표 설정, 시스템 프롬프트 엔지니어링, 휴먼 테스트 등 실제 개발 과정에서의 경험과 비즈니스적 관점을 중심으로 설명합니다. 이 글은 AI 기술을 활용한 신규 서비스 개발의 초기 단계와 그 가능성을 탐색하는 과정을 보여줍니다.
캐릭터톡AI 챗PoC
포스타입·2026년 4월 30일
Backend
AI 시대에 인증 과제를 해결할 차세대 표준 후보, ID-JAG
AI 에이전트가 다양한 서비스와 연동할 때 발생하는 토큰 관리 문제를 해결하기 위한 차세대 표준 후보로 ID-JAG (Identity Assertion JWT Authorization Grant)가 주목받고 있습니다. AI 에이전트의 실행 중심 변화로 인해 서비스 연동이 늘어나면서 인증·인가 운영 비용 증가 및 시스템 복잡성 문제가 발생하고 있습니다. ID-JAG는 IETF OAuth 워킹 그룹에서 표준화 논의 중이며, Okta사가 중심이 되어 제안하는 새로운 인가 표준 초안입니다. 이는 기존 기업 IdP를 통한 중앙 집중식 인증 방식을 개선하여 AI 에이전트의 효율적인 서비스 연동과 권한 관리를 지원할 것으로 기대됩니다. 현재 관련 생태계 논의가 활발히 진행 중이며, 차세대 유망 프로토콜로 자리 잡고 있습니다.
AI 코딩 에이전트인증/인가ID-JAG
라인·2026년 4월 30일
Frontend
Claude Code와 함께한 웹 성능 개선 이야기
본 글은 Claude Code를 활용하여 레거시 웹 시스템의 성능을 개선한 경험을 공유합니다. 10년 이상 운영된 JSP, Spring MVC, MyBatis, jQuery 기반의 THub 플랫폼은 복잡한 구조와 방대한 코드량으로 인해 성능 병목 지점을 찾는 것이 어려웠습니다. 과거에는 전문 컨설팅과 APM 도구, 슬로우 쿼리 분석 등에 수백만 원과 수주의 시간이 소요되었지만, Claude Code를 도입하여 3시간 만에 성능 개선 작업을 완료했습니다. AI 도구를 활용하면 개발자뿐만 아니라 비개발자도 자신의 업무에 AI를 적용한 사례를 쉽게 공유할 수 있다는 가능성을 제시하며, AI 시대에 개발자의 역할 변화와 협업의 중요성을 강조합니다.
웹 성능Claude CodeAI
데보션·2026년 4월 30일
Frontend
프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법
본 글은 AI를 활용하여 '당근스러운 화면'을 만드는 방법에 대한 고민과 과정을 공유합니다. 디자인 시스템 팀의 프론트엔드 개발자가 작성했으며, AI 기반 화면 생성 도구들이 기존 디자인 시스템 컴포넌트와 통합되지 않는 한계를 지적합니다. 핵심은 픽셀 생성이 아닌, 디자인 시스템의 의사결정을 자동화하는 것이며, 이를 위해 'Kraft'라는 도구가 어드민, CLI, 에이전트 형태로 발전해 온 과정을 설명합니다. 이 글은 디자인 시스템에 AI를 접목하고자 하는 개발자들에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.
AI디자인 시스템Frontend
당근마켓·2026년 4월 30일
AI
비개발자의 AI 협업 도전기 — 생산성 측정하려다 서버까지 띄운 9일
기술 PM이 조직의 생산성 측정이라는 난제에 도전하며 AI 협업을 통해 맞춤형 도구를 직접 구현한 9일간의 여정을 기록한 글입니다. 기존 DevOps board와 Jira 대시보드의 한계를 느끼고, 개발 역량이 부족함에도 불구하고 AI의 도움을 받아 HTML 파일 하나로 가설을 검증하는 방식으로 시작했습니다. Jira 변경 기록 CSV를 파싱하여 이슈별 소요 시간을 계산하고 팀별, 이슈 타입별 집계 및 주차별 트렌드를 시각화하는 웹 대시보드 구축을 목표로 했습니다. AI에게 상세한 맥락과 데이터 형식, 기술적 한계를 명확히 전달하는 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 보여주며, AI가 예외 상황을 먼저 고려하는 과정을 통해 문제 해결의 실마리를 얻었습니다. 이 글은 비개발자도 AI를 활용하여 실질적인 문제를 해결할 수 있음을 시사합니다.
AI 협업생산성 측정LLM
네이버·2026년 4월 29일
DevOps
AWS AI-DLC 기반 라포랩스 사내 배포 플랫폼 Raploy 구축 사례
라포랩스 AX팀은 비개발 직군도 쉽게 배포할 수 있는 환경을 만들기 위해 AWS AI-DLC 방법론을 활용하여 사내 배포 플랫폼 'Raploy'를 구축했습니다. 3일간의 AI-DLC 워크숍을 통해 플랫폼의 기본 설계를 마쳤고, 약 한 달간의 고도화를 거쳐 사내 서비스로 오픈했습니다. 이 글은 라포랩스가 AI-DLC를 선택한 이유, 워크숍 경험, 그리고 AI-DLC가 실제 프로젝트에 가져온 효과를 공유합니다. 라포랩스는 AI를 업무 방식 자체에 녹여내는 것을 목표로 하며, AI-DLC 도입을 통해 개발 생산성 향상 및 전사 AI 전환 가속화를 기대하고 있습니다.
AWSAI-DLC배포 플랫폼
AWS·2026년 4월 29일
AI
한국어 파인튜닝된 SPLADE 기반 Neural Sparse 모델과 Amazon OpenSearch 하이브리드 검색 벤치마크
본 글은 한국어에 파인튜닝된 SPLADE v3 스타일의 Neural Sparse 모델을 Amazon OpenSearch Service에 배포하고, BM25, Titan Embedding V2 등 다양한 검색 방식과의 하이브리드 조합 성능을 MIRACL-ko 데이터셋으로 비교 분석합니다. 기존 BM25의 어휘 일치 한계를 극복하기 위한 Dense Vector 검색의 등장과 그 한계점을 설명하며, Sparse, Dense, Lexical 검색 방식의 장단점을 비교하고 실제 검색 시스템 구축 시 어떤 방식을 선택해야 할지에 대한 판단 기준을 제시합니다. 코드와 정량 지표를 중심으로 설명하여 실용적인 정보를 제공하며, LLM 기반 검색의 가능성을 탐색합니다.
SPLADENeural Sparse ModelAmazon OpenSearch
AWS·2026년 4월 29일
AI
EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 (Raspberry Pi 5)
본 글은 SK AX의 송영목님이 작성한 기술 블로그로, Raspberry Pi 5 환경에서 EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 구현 방법을 소개합니다. TensorFlow Lite는 엣지 디바이스 전용 경량 딥러닝 프레임워크로, 제한된 컴퓨팅 환경에서도 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있게 합니다. 특히 온디바이스 AI 트렌드에 맞춰 네트워크 의존성 감소, 실시간 처리 성능 향상, 프라이버시 보호, 저전력 환경 최적화 등의 장점을 제공합니다. TensorFlow Lite는 경량화된 모델 구조와 빠른 추론 속도를 강점으로 가지지만, 정확도 손실 가능성과 모델 변환 과정의 복잡성이라는 단점도 있습니다. 글에서는 Raspberry Pi 5와 같은 환경에서 TFLite를 사용하는 이유와 장단점을 설명하며, 샘플 코드 작성을 통해 실질적인 구현 가능성을 제시합니다.
TensorFlow Lite객체 탐지Raspberry Pi 5
데보션·2026년 4월 29일
AI
[CX Data Trend] 다음 방문자는 사람이 아닐 수 있다
이 글은 2026년 하반기부터 웹사이트 방문자의 상당수가 AI 에이전트가 될 것이라는 전망을 제시하며, 이에 대비해야 하는 이유를 설명합니다. AI 에이전트가 사용자를 대신하여 검색, 비교, 결제까지 수행하는 '에이전틱 커머스' 시대를 맞아, 기업들은 전환율이 높은 트래픽 소스를 놓치지 않기 위해 준비해야 합니다. Google과 Shopify가 발표한 UCP(Universal Commerce Protocol)와 Gartner의 2026년 10대 전략 기술 트렌드 선정 사례를 통해 에이전틱 커머스의 개념을 소개하고, 한국 시장에서의 초기 현황을 분석합니다. 또한, 인간 중심의 UX에서 AI 에이전트 경험을 포함하는 MX(Machine Experience)로 지표를 재정의할 필요성을 제기하며, 진단부터 실행까지 가능한 로드맵을 제시합니다.
AI 코딩 에이전트에이전틱 커머스Gartner
뷰저블·2026년 4월 29일
AI
AI Native 제품의 GTM 을 위한 과금 모델 통합 전략
본 글은 Agentic AI 시대에 AI 제품의 성공적인 글로벌 Go-To-Market(GTM) 전략 수립을 위한 과금 모델 통합 전략을 다룹니다. 2025년 7월 AWS Marketplace에 AI 에이전트 및 도구 카테고리가 신설되면서, AI 제품 제공자에게는 글로벌 시장 진출 기회가 열렸지만 동시에 적절한 과금 모델 선택의 중요성이 더욱 커졌습니다. 글에서는 AWS Marketplace의 다양한 AI 제품 카테고리와 배포 옵션을 소개하고, 고객이 AWS 통합 결제를 통해 간편하게 구매 및 관리할 수 있는 이점을 설명합니다. 또한, AI 제품 제공자가 자신의 제품 특성에 맞는 최적의 과금 모델을 선택하고 AWS Marketplace API와 통합하는 구체적인 방법을 제시하여, 효과적인 GTM 실행과 고객 가치 증대를 목표로 합니다.
AI 코딩 에이전트과금 모델GTM 전략
AWS·2026년 4월 28일
Backend
Why We Adopted Post-Quantum Cryptography a Decade Before Quantum Computers Arrive
Toss Payments의 기술 리더인 Tae-ho Ha는 20년 된 레거시 시스템을 현대화하는 과정에서 겪었던 가장 큰 도전 과제가 심오한 기술적 문제보다는 보안 표준을 높이면서 수만 명의 판매자를 지원하는 것이었음을 공유합니다. 이 글은 양자 컴퓨터 시대에 대비하여 포스트 양자 암호(PQC)를 도입하기까지의 여정을 다룹니다. "고장 나지 않았다면 고치지 말라"는 원칙이 보안 프로토콜 업데이트에 대한 망설임을 어떻게 야기했는지, 그리고 이러한 변화가 왜 필수적이었는지 설명합니다. PQC 도입은 미래의 위협에 대비하고 서비스의 장기적인 보안을 강화하기 위한 선제적인 조치였습니다.
Post-Quantum CryptographySecurityLegacy System
토스·2026년 4월 27일
DevOps
보안 검수, 이제 AWS Security Agent로 자동화 하자!
서비스 개발 과정에서 보안팀과의 협업은 종종 일정 지연과 스트레스를 유발합니다. 특히 Kubernetes와 같은 새로운 기술 스택과 마이크로서비스 아키텍처 환경에서는 전통적인 보안 정책 적용이 어렵고, 개발팀과 보안팀 간의 기술 이해도 및 관점 차이로 인해 소통의 어려움이 발생합니다. 보안 검수가 개발 후반부에 위치하면서 발견된 문제점을 수정하는 데 많은 시간과 노력이 소요되는 것이 일반적입니다. 본 글은 이러한 문제를 해결하기 위해 AWS Security Agent를 활용하여 보안 검수 프로세스를 자동화하는 방안을 제시합니다. 이를 통해 개발팀과 보안팀 모두의 업무 효율성을 높이고, 서비스 런칭 과정에서의 병목 현상을 해소할 수 있습니다.
AWS Security Agent보안 검수Kubernetes
데보션·2026년 4월 27일
AI
지피지기면 백전불태 5편: Cerebras와 웨이퍼 스케일 엔진
AI 반도체 스타트업 Cerebras의 웨이퍼 스케일 엔진(WSE) 아키텍처를 소개하는 글입니다. Cerebras는 칩 크기의 한계와 기기 간 통신 병목 현상을 해결하기 위해 웨이퍼 전체를 하나의 칩으로 사용하는 WSE를 개발했습니다. 이는 칩 외부로 오가는 데이터를 웨이퍼 내부에서 처리하여 AI 학습 및 추론 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 최근 OpenAI와의 대규모 계약 소식으로 주목받고 있으며, WSE-3 아키텍처와 웨이퍼 스케일 칩의 장단점을 비전공자도 이해하기 쉽게 설명합니다. 이 기술은 LLM과 같은 대규모 AI 모델의 효율적인 연산 처리에 기여할 것으로 기대됩니다.
CerebrasWafer-Scale EngineWSE-3
하이퍼엑셀·2026년 4월 27일
AI
에이전틱 AI와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 전문가 팀 시뮬레이션
이 글은 AWS Spatial Computing Blog의 "Simulating Expert Teams with Agentic AI and Amazon Bedrock AgentCore"를 번역 및 편집한 내용입니다. 여러 전문 분야에 걸친 기술적 질문에 답하는 과정에서 발생하는 전문가 조율의 어려움을 해결하기 위해, AI가 전문가 팀을 대체하는 것이 아니라 초기 리서치와 종합 과정을 가속화하는 방안을 제시합니다. 복잡한 기술 질문이 여러 도메인에 걸쳐 있을 때 발생하는 마찰을 줄이기 위해, 각 도메인을 대표하는 AI 에이전트와 질문을 라우팅하고 팀을 구성하는 코디네이터로 이루어진 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하는 실험을 소개합니다. 이 시스템은 에이전틱 AI 애플리케이션 구축을 위한 AWS의 관리형 서비스인 Amazon Bedrock AgentCore에서 실행되며, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 위한 오픈소스 SDK인 AWS Strands Agents로 구축되었습니다. 이를 통해 초기 리서치와 크로스 도메인 조율을 처리하여 아키텍처 초안이나 솔루션 접근 방식을 생성하는 것을 목표로 합니다.
에이전틱 AIAmazon Bedrock Agents멀티 에이전트
AWS·2026년 4월 27일
AI
바이브 코딩을 넘어 AI 시대 개발 프로세스
이 글은 AI 시대의 새로운 개발 방식인 '바이브 코딩'의 등장과 그 한계를 조명합니다. AI가 코드를 생성하는 데 탁월한 능력을 보이지만, 프로젝트가 커질수록 코드 구조의 유지보수와 맥락의 지속성 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 AI 협업 개발은 프롬프트 엔지니어링에서 시작하여 컨텍스트 엔지니어링으로 진화하고 있으며, 이는 AI가 프로젝트의 맥락과 규칙을 이해하도록 구조화된 정보를 제공하는 방식입니다. 글은 이러한 AI 협업 개발의 4단계 패러다임을 제시하며, 각 단계가 이전 단계의 한계를 보완하고 레이어처럼 쌓여가는 관계임을 설명합니다. 궁극적으로 AI 시대의 개발은 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 프로젝트 상태를 효과적으로 유지하고 관리하는 방식으로 나아가고 있음을 시사합니다.
AIVibe Coding프롬프트 엔지니어링
게임빌컴투스플랫폼·2026년 4월 27일
DevOps
AWS CDK로 구축하는 Vision AI 모델 서빙 파이프라인 실전 가이드
본 글은 실제 프로덕션 환경에서 Vision AI 모델을 안정적이고 확장 가능하게 서빙하기 위한 파이프라인 구축 경험을 공유합니다. 연구실 환경에서 높은 정확도를 보인 모델을 실제 서비스로 전환하는 과정에는 인프라 프로비저닝, 모델 배포 자동화, 요청 처리 파이프라인 설계, 비용 최적화, 운영 모니터링 등 다양한 엔지니어링 과제가 따릅니다. 이러한 복잡성을 관리하기 위해 AWS CDK를 활용한 IaC(Infrastructure as Code) 접근 방식을 제안합니다. CDK는 TypeScript의 타입 시스템과 클래스 상속을 통해 여러 AWS 서비스 간의 복잡한 의존 관계를 프로그래밍적으로 관리할 수 있게 해주며, 이는 YAML이나 HCL 방식보다 효율적입니다. 글에서는 CDK, API Gateway, Lambda, SageMaker를 조합한 Vision AI 모델 서빙 아키텍처와 실제 프로덕션에서 마주친 문제 해결 과정을 상세히 다룹니다.
AWS CDKVision AIModel Serving
데보션·2026년 4월 24일
Etc
150개국 K-뷰티 플랫폼 뒤의 팀, 올리브영 글로벌엔지니어링센터의 첫 번째 워크숍 이야기
본 글은 올리브영 글로벌엔지니어링센터에서 개최된 첫 번째 워크숍에 대한 회고를 다룹니다. 150개국을 대상으로 하는 K-뷰티 플랫폼을 운영하는 팀의 비전과 로드맵을 공유하고, 외부 전문가 초청 강연 및 GenAI 해커톤 등 다양한 프로그램을 통해 팀의 성장과 발전을 도모한 경험을 공유합니다. 특히, 외부 전문가의 강연을 통해 최신 기술 트렌드를 파악하고, 해커톤을 통해 실제 비즈니스 문제 해결에 GenAI를 적용하는 방안을 모색하며 팀의 기술 역량 강화와 협업 증진에 기여한 점을 강조합니다. 이번 워크숍은 올리브영 글로벌엔지니어링센터가 진정한 H&B 트렌드 리딩 컴퍼니로 나아가기 위한 중요한 발걸음이었음을 시사합니다.
워크숍회고올리브영
올리브영·2026년 4월 24일