

AI 모델 성능 및 데이터 검증 노하우 공개 2편- 데이터 표준화 및 품질 검증
AI 모델 검증 사업에서 데이터 표준화와 품질 기준 수립, 자동 검증 과정을 정리했습니다. 유사도·구문·의미 정확성 등을 기준으로 리포트까지 발행한 사례를 공유했습니다.
새로운 기술 블로그가 추가되었어요


AI 모델 검증 사업에서 데이터 표준화와 품질 기준 수립, 자동 검증 과정을 정리했습니다. 유사도·구문·의미 정확성 등을 기준으로 리포트까지 발행한 사례를 공유했습니다.


상품 검색 성능 개선을 위해 ElasticSearch를 도입한 사례를 다뤘습니다. 인덱스 설계와 쿼리 점수 조정으로 검색 정확도와 노출 순서를 개선했습니다.


파이썬 asyncio의 동작 원리와 멀티스레딩 대비 장점을 설명했습니다. 광고 데이터 수집 서비스에서 asyncio로 효율과 자원 사용을 개선한 사례도 소개했습니다.
Next.js와 MUI로 프론트엔드를 개발한 경험과 시행착오를 정리한 글입니다. SSR, API Routes 활용과 컴포넌트 분리의 중요성을 함께 소개했습니다.


분산된 레거시 어드민을 Python 기반 통합 시스템으로 이관한 과정을 소개했습니다. 운영 절차를 줄이고 이미지 전송 비용을 약 25% 절감했습니다.


AWS SDK로 AWS 리소스를 관리하는 방법을 소개하는 글입니다. boto3 설치와 구성 중심으로 기본 사용 흐름을 설명합니다.


2022 파이콘 한국의 오프라인 재개와 화해의 부스·세션 참여를 소개했습니다. Python·Django 버전 관리 경험과 개발자 커뮤니티 교류의 의미를 공유했습니다.


Python Django에서 TDD를 실제로 적용한 과정을 정리했습니다.\n테스트를 먼저 쪼개 작성하고 구현·리팩토링을 반복한 경험과 적용 시점을 공유했습니다.
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.

AWS Lambda와 S3 Trigger를 활용해 PDF 분리와 QR 코드 인식을 비동기 처리 구조로 구성했습니다. 기존 Python 코드를 재사용하면서 불필요한 서버 통신과 운영 부담을 줄였습니다.

얼굴 인식과 OCR을 위한 이미지 처리 서버 프레임워크 선정 과정을 다뤘습니다. Django, FastAPI, Sanic을 비교해 선택 기준을 정리했습니다.


Item-CF를 희소 벡터와 Ray 분산 처리로 최적화해 추천 테이블 생성 시간을 크게 줄였습니다. 메타데이터 품질 편차가 큰 다수 이커머스 환경에서 견고성을 선택한 사례를 소개합니다.

Apache Beam 파이프라인을 Composite PTransform으로 모듈화하고 병렬 처리 병목을 최적화했습니다.\nShared Object, 배치, Side Input으로 ML 추론과 Faiss 벡터 검색의 메모리·처리 문제를 다뤘습니다.


asyncio 서버에서 SIGINT·SIGTERM을 안전하게 처리하는 signal handler 구성을 설명했습니다.\n작업 취소, 이벤트 루프 종료, 컨테이너 환경의 signal 전달 주의점을 함께 다뤘습니다.


asyncio 서버에서 요청 유실을 막기 위한 graceful shutdown 필요성을 설명합니다. SIGTERM·CTRL+C 신호를 이벤트 루프 핸들러로 처리하는 방식을 다룹니다.