
LINE 앱의 잡음 제거 기술 성능 측정 방법
LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.

LINE 앱의 잡음 제거 성능을 정량적으로 측정하는 방법을 소개했습니다. 48kHz 음성 데이터와 다양한 잡음 조건을 3QUEST의 S-MOS, N-MOS로 평가했습니다.

키워드 알림의 오픈율 저하와 불필요한 알림 문제를 개선한 사례를 소개했습니다. 별도 모듈화, 공통 데이터 추상화, 섹션 확장 설계로 빠른 실험과 검증을 가능하게 했습니다.

기존 Fixture 생성 방식의 한계와 문제점을 정리하고, FixtureMonkey로 이를 개선하는 방법을 소개했습니다. 다양한 객체 생성 방식을 FailoverIntrospector로 묶어 재사용성과 테스트 편의성을 높이는 내용입니다.

대용량 스트리밍 파이프라인의 성능과 장애 대응을 실제 데이터로 검증해야 하는 배경을 설명했습니다. 쿠버네티스 네이티브 워크플로를 이용한 반복 실험 자동화 방식을 Tekton과 Litmus로 풀어갈 계획입니다.

입사 2개월차 백엔드 인턴이 프로젝트 개발과 장애 대응을 통해 배운 점을 공유했습니다. 테크 스펙, 테스트, 모니터링, 회고가 성장과 안정성에 중요했다고 정리했습니다.

TypeORM QueryBuilder를 빌더 패턴으로 분리해 재사용성과 가독성을 높인 사례를 소개했습니다. 또한 필터별 유닛테스트로 복잡한 조건 조합의 검증을 쉽게 만든 방법을 설명했습니다.
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UI 테스트 자동화가 많아질 때는 요소 중복과 유지보수 문제가 커진다고 설명했습니다. 페이지 개체 모델과 pytest fixture로 재사용성과 구조화를 개선하는 방법을 공유했습니다.

라이브러리의 안전성을 높이기 위한 방법으로 library fuzzing을 소개했습니다. 다만 본문 일부가 오류 화면으로 대체되어 상세 내용은 확인되지 않았습니다.


키친보드 안드로이드 앱에 Jetpack Compose를 도입한 배경과 장단점을 정리했습니다. 실무 적용 팁으로 MVI, Modifier 확장, 테스트 자동화 방법도 함께 공유했습니다.

주문 테이블에 섞여 있던 교환/반품 데이터를 클레임번호 중심으로 분리해 관리 구조를 개선했습니다. 이를 통해 상태 추적과 부가비용 정산을 명확히 하고 동시 처리 기반을 마련했습니다.

리눅스 커널과 디바이스 드라이버의 단위 테스트가 하드웨어·소프트웨어 의존성 때문에 어려운 문제를 다뤘습니다. Test Double을 활용해 이를 해결하는 접근을 소개했습니다.

테스트 코드로부터 받은 피드백을 바탕으로 구현 코드를 지속적으로 리팩토링하는 방법을 다룹니다. 실무에서 테스트 코드 작성과 활용 노하우를 이어서 소개합니다.