

파트너센터 검증 후기 : 파트너를 위한 품질 높이기
파트너센터 개선 과제에서 데이터 정합성과 회귀 테스트 중심의 검증 과정을 소개했습니다.\nPostman과 브라우저스택을 활용해 화면 값 차이와 기기별 이슈를 확인한 사례를 정리했습니다.
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파트너센터 개선 과제에서 데이터 정합성과 회귀 테스트 중심의 검증 과정을 소개했습니다.\nPostman과 브라우저스택을 활용해 화면 값 차이와 기기별 이슈를 확인한 사례를 정리했습니다.


GitLab 릴리즈 관리 기능으로 배포와 릴리즈 노트 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. release-cli와 Changelog API, CI/CD 연동으로 릴리즈 프로세스를 간소화하는 실습 절차를 설명했습니다.


GitLab의 릴리즈 관리 기능으로 배포와 릴리즈 노트 생성을 자동화하는 방법을 소개했습니다. CI/CD와 Changelog API를 연동해 릴리즈 프로세스를 간소화하는 흐름을 설명했습니다.


DeepSeek-R1의 강화 학습 기반 추론 향상 방식과 지식 증류 전략을 정리했습니다. 또한 API 활용, 소형 모델 성능, 향후 개선 과제까지 함께 살펴봤습니다.

Ktor를 팀 환경에 맞게 API 서버로 도입한 구현 과정을 공유했습니다. 직접 구현하며 적용 방향을 정리했습니다.


강수 예보와 차량 위치를 결합해 불필요한 세차 요청을 보류하는 운영 로직을 설계했습니다. 시뮬레이션과 장기 운영으로 비용 절감 및 안정성을 확인했습니다.


날씨 데이터를 활용해 세차 요청 기준을 재설계한 사례를 소개했습니다. 강수 예보를 반영해 불필요한 세차를 줄이고 운영 효율을 높였습니다.


산업 현장에 맞는 Vertical AI 에이전트 구현 방식과 설계 원칙을 소개했습니다. Agent Flow와 Autonomous Agent를 조합해 예측 가능한 문제와 예외 상황을 함께 다뤘습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.


Unity에서 Hugging Face Inference API를 호출해 이미지 생성 기능을 붙이는 방법을 소개했습니다. 3D 공간의 스크린에 생성 이미지를 표시해 AI 갤러리를 만드는 예제를 보여줬습니다.

DevPlay 계정 연동의 장점과 Guest 계정의 한계를 설명했습니다. 또한 크로스 게임 프로모션과 리세마라 방지를 위한 서버 처리 방식도 소개했습니다.


외부 주소 정제 서비스의 비용과 통제 한계, 배송 오류 사례를 바탕으로 내재화 필요성을 분석했습니다. 도로명 주소·상세주소 특성을 정리하고 행정안전부 API 활용을 검토했습니다.


행안부 API와 축적 주소 데이터를 결합해 외부 주소정제 호출과 비용을 크게 줄였습니다. 다만 API 장애와 데이터 범위 한계로 장기 내재화 전략은 재검토했습니다.


외부 API 장애를 계기로 전국 건물 DB를 구축하고 일 단위 자동 동기화 체계를 마련했습니다. 건물관리번호 기반 캐시로 OMS 배송권역 관리도 단순화했습니다.


건물 DB와 주소 파싱 로직으로 단독건물 주소정제를 내재화하고 외부 API 호출을 약 60% 절감했습니다. 행정구역 변경과 비정형 입력은 명칭 보정, 폴백, 테스트 누적으로 대응했습니다.