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등록: 2026년부터

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AI
OpenClaw와 MoltBook로 살펴보는 2026년 에이전틱 AI 기술 동향
이 글은 2026년 AI 기술 동향으로 주목받는 에이전틱 AI의 개념과 구조를 OpenClaw와 MoltBook 사례를 통해 설명합니다. 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고 계획, 실행, 피드백 과정을 거쳐 복잡한 과업을 수행하는 지능형 시스템입니다. 특히 OpenClaw는 LLM이 로컬 환경을 직접 제어하는 온디바이스 자율 에이전트 구조를 보여주며, MoltBook은 AI 에이전트 간 상호작용 및 경제 활동이 가능한 소셜 플랫폼을 제시합니다. 또한, 외부 스킬 생태계 분석을 통해 자율성과 확장성이 증대될수록 중요해지는 보안 위협과 통제 방안에 대해 기술적, 구조적 관점에서 논의합니다.
Agentic AIOpenClawMoltBook
한글과컴퓨터·2026년 3월 9일
Etc
워드 문서 파일 형식: DOCX 포맷의 구조와 이해 (1)
이 글은 국제 표준인 OOXML 기반의 DOCX 포맷 구조를 상세히 설명합니다. DOCX 파일을 ZIP으로 압축된 XML 파일들의 묶음으로 보고, document.xml, styles.xml 등 핵심 구성 요소와 그 역할을 분석합니다. WordprocessingML의 설계 철학, 텍스트 계층 구조, 단위 체계, 그리고 문서의 다양한 구조(Story, Section, Style 등)를 예시 XML과 함께 설명합니다. 이를 통해 DOCX 파일의 내부 데이터를 이해하고, 문서 자동화, 대량 처리, 커스텀 문서 생성 등 실무에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. DOCX 포맷의 표준화 덕분에 다양한 문서 편집 프로그램에서 호환성을 유지할 수 있다는 점을 강조합니다.
DOCXOOXMLXML
한글과컴퓨터·2026년 2월 9일
Etc
워드 문서 파일 형식: DOC 포맷의 구조와 이해 (1)
이 글은 Microsoft Word의 DOC(.doc) 파일 형식의 내부 구조와 파싱 방법을 단계별로 설명합니다. OLE2 기반 파일 구조를 시작으로, WordDocument, Table, Data Stream의 역할을 분석하고, 문서 해석의 핵심인 FIB(File Information Block)를 통해 데이터 위치와 크기를 추적하는 방법을 다룹니다. 또한 CP 개념과 PLC, STTB, RG 등 주요 데이터 집합 구조를 통해 텍스트와 속성이 어떻게 매핑되는지 설명하며, MS-DOC 공식 명세를 활용해 필요한 데이터명을 찾고 구조를 해석하는 방법을 소개합니다. 마지막으로 Clx 예제를 통해 실제 바이너리 데이터 읽기와 파싱 과정(C++ 코드)을 구체적으로 보여주며, DOC 포맷 내부 구조를 이해하고 문서 데이터를 직접 해석하는 기초를 제시합니다.
DOC 포맷OLE2FIB
한글과컴퓨터·2026년 2월 9일
AI
나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유
이 글은 한컴오피스 맞춤법 검사기의 자체 개발 가능성을 탐색한 개인 프로젝트 기록입니다. 범용 LLM의 일관성 부족과 과교정 문제를 해결하기 위해 규칙 기반 교정과 KoBART 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 제안합니다. KoGPT-2에서 KoBART로 모델을 전환한 이유, 50개 이상의 규칙 엔진 설계, 글자 수 기반 검증 필터 구현 과정을 상세히 설명합니다. 또한, 프로토타입 개발 경험과 향후 한컴오피스 적용 계획까지 공유하며, AI 기술을 활용한 맞춤법 검사기 개발의 가능성과 노하우를 제시합니다.
맞춤법 검사기LLMKoBART
한글과컴퓨터·2026년 1월 26일
Etc
한컴 성장사이 ②: 2025년을 마무리하는 시간, 개발자 페스티벌
이 글은 한글과컴퓨터의 개발 문화 활동인 '성장사이'의 두 번째 이야기로, 2025년 말에 개최된 개발자 페스티벌 후기를 다룹니다. '공유, 소통, 성장'을 핵심 가치로 삼는 '성장사이'는 개발 조직의 한 해 성과를 돌아보고 구성원 간 감사와 격려를 나누는 자리입니다. 페스티벌은 외부 강연을 통한 기술 인사이트 공유와 내부 구성원 참여 프로그램으로 구성되었으며, 특히 AI 시대 개발자의 역할, LLM 기반 기술 세션, 개발 문화 우수상 시상 등 다양한 프로그램이 진행되었습니다. 이를 통해 개발 문화가 어떻게 공유되고 소통하며 함께 성장하는지를 보여주고, 다가올 개발 문화의 방향성을 모색하는 과정을 담고 있습니다.
개발자 페스티벌한컴개발 문화
한글과컴퓨터·2026년 1월 19일
AI
개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지
최근 LLM의 발전으로 AI 에이전트 시대가 열리고 있으며, 이는 업무 생산성 향상의 핵심으로 주목받고 있습니다. AI 에이전트는 인프라, 데이터베이스 등 여러 시스템을 넘나들며 복합 업무를 처리하는 것을 목표로 하지만, LLM 자체만으로는 실제 시스템 실행 권한이나 최신 정보 접근에 한계가 있습니다. 이러한 격차를 해소하는 것이 바로 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. MCP 서버는 AI가 외부 도구, 애플리케이션, 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 하는 개방형 통신 규약으로, 실시간 컨텍스트 제공과 AI 명령의 실행 가능성을 보장합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 여러 시스템을 연동하여 복합 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 본 글에서는 이러한 MCP 서버의 중요성을 강조하며, 개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버들을 소개합니다.
AI 코딩 에이전트LLMMCP 서버
한글과컴퓨터·2025년 12월 24일
Frontend
프론트엔드 도구의 전략적 선택: 경량 프레임워크 Vue.js 탐구와 Vue3 적용기
이 글은 프론트엔드 프레임워크 Vue.js를 소개하고 실무 적용 경험을 공유합니다. 현대 웹 개발에서 다양한 프레임워크가 존재하지만, 특히 React와 같은 대형 프레임워크는 초기 로딩 시간, 메모리 점유율, 학습 곡선 등의 부담이 있을 수 있습니다. 이에 대한 대안으로 Vue.js는 경량화, 효율성, 고성능, 그리고 뛰어난 유지보수성을 강점으로 내세웁니다. TreeShaking에 친화적인 작은 빌드 크기, 점진적 프레임워크로서의 유연성, 빠른 개발 착수 용이성, 그리고 직관적인 코드 구조는 Vue.js가 다양한 프로젝트, 특히 리소스 투입이 적고 빠른 구축이 필요한 서비스에 적합한 선택이 될 수 있음을 시사합니다. js-framework-benchmark 결과에서도 Vue.js는 다른 가상 DOM 프레임워크 대비 우수한 성능을 보여줍니다.
Vue.jsFrontend프레임워크
한글과컴퓨터·2025년 12월 15일
AI
생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신
본 글은 생성형 AI가 소프트웨어 품질 보증(QA) 분야에 미치는 혁신적인 영향에 대해 다룹니다. AWS, BrowserStack, Autify 등 글로벌 기업들의 성공 사례를 통해 생성형 AI가 테스트 케이스 생성 시간을 최대 80% 단축하고, 요구사항 분석, 테스트 커버리지 확보, CI/CD 파이프라인 통합, 코드 리뷰, 결함 예측, Self-Healing 테스트 등 다양한 영역에서 QA 효율성과 품질을 향상시키고 있음을 보여줍니다. 이를 통해 QA 엔지니어는 반복적인 업무에서 벗어나 품질 개선과 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 생성형 AI는 단순 자동화를 넘어 누락되기 쉬운 시나리오와 예외 상황까지 제안하며 QA의 미래를 변화시키고 있습니다.
생성형 AI테스트 케이스 자동 생성QA
한글과컴퓨터·2025년 12월 8일
AI
2026년 AI 트렌드: ‘도구’를 넘어 ‘업무 주체’로 진화하는 Agentic AI
이 글은 2026년을 기점으로 AI가 단순한 '도구'를 넘어 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '업무 주체'로 진화하는 Agentic AI 시대를 조망합니다. 특히, 개별 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 구조의 확산과 Gartner가 발표한 AI 에이전트 및 AI 레디 데이터의 중요성을 강조합니다. 문서 기반 워크플로우에서 Agentic AI가 어떻게 업무를 자동화하고 재구성할 수 있는지, 그리고 한컴의 문서 자산화 및 AX 전략과의 연관성을 분석합니다. 더불어 현실적인 리스크와 단계적인 발전 전망을 제시하며 미래 AI 기술 트렌드를 심도 있게 다룹니다.
Agentic AIAI 코딩 에이전트멀티 에이전트
한글과컴퓨터·2025년 12월 5일
Etc
한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기
이 글은 한컴의 개발 문화인 '성장사이'를 소개하며, 전사 테크세미나의 기획 배경, 준비 과정, 운영 경험을 공유합니다. 내부 설문조사를 통해 구성원들의 기술 공유 및 커뮤니케이션 니즈를 파악하고, 최신 기술 트렌드인 'AI Agent & 지식그래프'를 주제로 선정했습니다. 발표자 모집, 홍보, 온/오프라인 병행 운영 등 실무적인 준비 과정을 상세히 다루며, 사내 기술 세미나가 어떻게 발전하고 있는지 보여줍니다. 또한, '성장사이'의 비전과 함께 향후 기술 커뮤니케이션 문화 확장에 대한 계획을 제시합니다.
개발 문화테크세미나성장사이
한글과컴퓨터·2025년 12월 4일
AI
AX 시대를 위한 한글 문서: 오픈소스 생태계 현황 분석과 활성화 전략
본 글은 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 부상한 문서 데이터의 고품질 학습 데이터 변환 기술에 주목합니다. 특히 대한민국에 축적된 방대한 한글 문서가 AI 학습에 중요한 자산임에도 불구하고, 여전히 HWP나 PDF와 같은 AI가 직접 인식하기 어려운 형태로 작성되어 활용에 어려움이 있음을 지적합니다. 개방형 포맷인 HWPX의 AI 학습 데이터로서의 활용 가능성을 검증하고, PDF나 DOCX와 비교하여 부족한 한글 문서 오픈소스 생태계의 현황을 분석합니다. 이를 바탕으로 오픈소스 생태계 활성화 전략을 제시하며, AX 시대에 한글 문서의 잠재력을 극대화하는 방안을 모색합니다.
한글 문서AI 학습 데이터HWPX
한글과컴퓨터·2025년 12월 1일
AI
개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리
본 글은 개발자가 반드시 알아야 할 AI 규제와 윤리에 대해 다룹니다. AI 기술의 빠른 확산은 경제적, 사회적 편익을 제공하지만 동시에 예상치 못한 윤리적, 사회적 문제를 야기합니다. 국내 '이루다 챗봇 사태'와 테슬라 자율주행 사고 사례를 통해 데이터 편향, 개인정보 유출, 책임 소재 불분명 등 AI 윤리 실패의 복합적 요인을 분석합니다. 2026년 1월 시행 예정인 한국의 'AI 기본법'은 기술 개발과 산업 진흥을 우선하며 최소한의 규제를 도입하는 방향으로 설계되었습니다. 다만, 주요 해외 규제와의 격차 및 규제 부족에 대한 비판도 존재합니다. AI 기본법은 AI 시스템을 '고영향 AI'와 '고성능 AI'로 구분하여 규제할 예정이며, 개발자는 이러한 법적, 윤리적 고려사항을 실무에 적용하여 AI 기술의 신뢰성을 확보해야 합니다.
AI 규제AI 윤리AI 기본법
한글과컴퓨터·2025년 11월 17일
AI
문서 청크 지식 생성을 통한 생성형 검색 시스템의 정확도 향상 방법
이 글은 생성형 검색 시스템의 고질적인 문제인 '어휘 불일치'를 해결하기 위해 제안된 '청크 지식 생성 모델(Chunk Knowledge Generation Model)'을 소개합니다. 이 모델은 대규모 언어 모델(LLM)을 직접 사용하지 않고, 문서를 청크 단위로 분할하여 키워드, 제목, 후보 질문을 동시에 생성하는 T5 기반 멀티태스크 구조를 활용합니다. 이를 통해 연산 비용을 절감하면서도 Qdrant 벡터 검색 환경에서 높은 정확도(Top@1 84.26%, 평균 91.39%)를 달성했습니다. 또한, 낮은 GPU 메모리 사용률(10% 이하)로 RAG 환경에서의 실시간 응답 가능성을 보여주며, 경량화된 생성형 검색 모델로서의 가능성을 제시합니다. 글에서는 모델 설계, 실험 결과, 성능 비교 및 향후 RAG 시스템 확장 방향을 다룹니다.
생성형 검색청크 지식 생성 모델어휘 불일치
한글과컴퓨터·2025년 11월 10일
AI
SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석
이 글은 한컴 인공지능기술팀이 제안한 SLM(경량 언어모델) 기반 Agentic AI 구조인 P-C-G(Planner-Caller-Generator)의 설계와 성능을 소개합니다. 대형 언어모델(LLM)의 높은 비용, 응답 지연, 자원 소모 문제를 해결하기 위해, 모델의 역할을 Planner, Caller, Generator로 세분화하여 효율성을 높였습니다. P-C-G 구조는 한 번의 초기 계획 후 필요한 경우에만 재계획을 수행하여 토큰 사용량과 지연 시간을 줄이며, 한국어 환경에서 GPT-4o-mini 수준의 성능을 유지했습니다. 이 글은 P-C-G 구조의 핵심 원리, 실험 결과, 그리고 향후 적용 방향을 다룹니다.
SLMAgentic AIP-C-G
한글과컴퓨터·2025년 11월 7일
DevOps
Health Check로 구축하는 장애 대응 자동화
본 글은 컨테이너 환경에서 발생하는 다양한 장애에 대해 Health Check를 활용하여 자동으로 대응하는 방법을 다룹니다. Health Check는 애플리케이션의 정상 동작 여부를 주기적으로 확인하는 메커니즘으로, 데이터베이스 연결 실패, 메모리 부족, 잘못된 환경 변수 설정 등 다양한 장애 상황을 감지할 수 있습니다. Kubernetes 환경에서는 CrashLoopBackOff, OOMKilled, Error, ImagePullBackOff와 같은 컨테이너 레벨의 장애뿐만 아니라, 애플리케이션이 500 또는 503 에러를 지속적으로 반환하는 경우도 장애로 간주합니다. Health Check는 단순한 생존 확인을 넘어 재연결 시도, 재시작, 트래픽 차단 등 능동적인 장애 복구 프로세스를 자동화하여 서비스 안정성과 가용성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.
Health Check장애 대응자동화
한글과컴퓨터·2025년 10월 27일
Etc
한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWPX 포맷 파싱하기 (2)
이 글은 HWPX 문서 파일 형식에서 본문 데이터를 추출하는 방법을 Python 코드를 통해 설명합니다. HWPX 문서의 논리적 구조인 본문-구역-문단 구조와 section.xml, header.xml 파일 간의 참조 방식을 소개합니다. 특히 'run' 요소를 중심으로 텍스트, 표, 그림 등 다양한 콘텐츠가 어떻게 파싱되는지 상세히 다룹니다. 또한, 데이터 모델 설계, 본문 XML 파일 구조, 추출 데이터 모델, 그리고 실제 샘플 문서를 이용한 서식 정보 적용 방식까지 Python 예제 코드를 통해 단계별로 보여줍니다. 이를 통해 HWPX 포맷의 본문 내용을 효과적으로 추출하고 이해하는 방법을 제시합니다.
HWPXPython파싱
한글과컴퓨터·2025년 9월 29일
Etc
한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWP 포맷 파싱하기 (2)
이 글은 Python을 사용하여 한글(HWP) 문서 파일의 본문 데이터를 파싱하는 과정을 상세히 설명합니다. HWP 파일의 BodyText 스토리지 내 Section 스트림에 저장된 본문 정보가 어떻게 구성되는지 분석하고, zlib 압축 해제 후 문단 단위 레코드를 읽어 텍스트, 제어 문자, 글자 모양(CharShape), 문단 모양(ParaShape) 등을 파싱하는 구체적인 절차를 Python 코드로 제시합니다. 또한, 샘플 파일을 통해 파싱된 서식이 실제 렌더링 결과와 일치함을 검증합니다. 본문 파싱에 대한 내용을 다루며, 다음 글에서는 표와 그림 등 복잡한 컨트롤 객체 파싱 방법을 이어서 설명할 예정입니다.
HWPPython파일 파싱
한글과컴퓨터·2025년 9월 29일
DevOps
워크플로 자동화 도구(n8n)의 서비스 자동화 전략
본 글은 워크플로 자동화 도구인 n8n의 강점을 분석하고, AI 에이전트 시대에 API와 MCP(Microservice Communication Platform)를 효과적으로 활용하는 전략을 제시합니다. n8n은 코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식으로 워크플로를 제작할 수 있으며, 오픈소스 라이선스와 자체 호스팅 옵션을 통해 사용자에게 높은 통제권, 유연성, 데이터 주권을 제공합니다. 이는 GDPR, CCPA 등 데이터 보호 규정을 준수해야 하는 기업에게 필수적이며, 민감한 내부 데이터를 활용한 AI 모델 훈련 시대에 자체 호스팅 환경의 가치가 더욱 증대될 것임을 강조합니다. n8n은 단순한 작업 효율성 증대를 넘어 기업 운영 시스템 혁신을 위한 전략적 도구로 자리매김할 수 있습니다.
n8n워크플로우 자동화서비스 자동화
한글과컴퓨터·2025년 9월 22일
AI
Post-LLM 시대: 조합형 AI 생태계에 대한 아키텍처 분석
본 글은 인공지능 산업이 단일 거대 언어 모델(LLM) 중심에서 벗어나, 다양한 특화 모델들의 조합과 오케스트레이션을 통해 차세대 프로덕션급 AI로 진화하는 패러다임 전환을 분석합니다. GPT-4, Llama 3.1과 같은 LLM은 복잡한 추론의 핵심이지만, 비용, 지연 시간, 도메인 특화성의 한계로 인해 새로운 아키텍처의 필요성이 대두되었습니다. 글에서는 LLM, LAM, MoE, SLM, MLM, VLM, LCM, SAM 등 8가지 핵심 모델 유형의 기술적 심층 분석을 제공하며, 각 모델의 기반 아키텍처와 작동 원리를 설명합니다. 차세대 AI의 미래는 단일 '마스터 모델'이 아닌, 특화된 구성 요소들의 지능적인 오케스트레이션에 달려있음을 강조합니다.
LLMComposable AIAI Architecture
한글과컴퓨터·2025년 9월 17일
DevOps
모노레포 소개 및 도입기
이 글은 모노레포와 멀티레포의 구조적 차이와 선택 기준을 다룹니다. pnpm workspace, Turborepo, Nx 등 주요 모노레포 도구의 특징을 비교하며, 실제 프로젝트 도입 사례를 통해 장단점을 분석합니다. 또한 초기 설정 자동화를 위한 CLI 개발 경험을 소개하며, 프로젝트 환경에 적합한 코드 관리 방식을 선택하는 데 유용한 인사이트를 제공합니다. 모노레포는 효율 극대화와 공유, 일관성 추구를 목표로 하며, 멀티레포는 안정성 극대화와 분리, 독립성 추구를 목표로 합니다. 글에서는 각 방식의 특징과 함께 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 실제 경험을 바탕으로 한 인사이트를 공유합니다.
모노레포멀티레포pnpm workspace
한글과컴퓨터·2025년 9월 15일

한글과컴퓨터

OpenClaw와 MoltBook로 살펴보는 2026년 에이전틱 AI 기술 동향

워드 문서 파일 형식: DOCX 포맷의 구조와 이해 (1)

워드 문서 파일 형식: DOC 포맷의 구조와 이해 (1)

나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유

한컴 성장사이 ②: 2025년을 마무리하는 시간, 개발자 페스티벌

개발자가 알아두면 유용한 MCP 서버 7가지

프론트엔드 도구의 전략적 선택: 경량 프레임워크 Vue.js 탐구와 Vue3 적용기

생성형 AI와 테스트 케이스 자동 생성: 반복 업무 자동화로 품질 혁신

2026년 AI 트렌드: ‘도구’를 넘어 ‘업무 주체’로 진화하는 Agentic AI

한컴 성장사이 ①: 2025년 한컴 개발문화 회고 – 테크세미나 운영기

AX 시대를 위한 한글 문서: 오픈소스 생태계 현황 분석과 활성화 전략

개발자가 알아야 할 AI 규제와 윤리

문서 청크 지식 생성을 통한 생성형 검색 시스템의 정확도 향상 방법

SLM 기반 Agentic AI: Planner–Caller–Generator 구조 설계와 성능 분석

Health Check로 구축하는 장애 대응 자동화

한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWPX 포맷 파싱하기 (2)

한/글 문서 파일 형식: Python을 통한 HWP 포맷 파싱하기 (2)

워크플로 자동화 도구(n8n)의 서비스 자동화 전략

Post-LLM 시대: 조합형 AI 생태계에 대한 아키텍처 분석

모노레포 소개 및 도입기