AI 로 만든 여행 일정 서비스, 부족한 데이터로 시작한 실험
여행 상품의 소개글과 코스 설명에서 일정 정보를 추출해 정형화된 데이터로 만들었습니다. 이를 바탕으로 도시와 기간에 맞는 테마별 여행 플래너 서비스를 실험했습니다.
여행 상품의 소개글과 코스 설명에서 일정 정보를 추출해 정형화된 데이터로 만들었습니다. 이를 바탕으로 도시와 기간에 맞는 테마별 여행 플래너 서비스를 실험했습니다.


AWS CDK로 Vision AI API 서비스를 구축한 실전 경험을 공유했습니다. 스택 분리, 비용 최적화, 모니터링, CI/CD와 장애 대응 방안을 정리했습니다.


Amazon Bedrock을 활용해 경로 최적화 AI 에이전트 TOAST를 구현한 사례를 소개했습니다. 자연어 입력, 다중 에이전트 구조, 시각화와 재최적화를 통해 활용성을 높였습니다.


Gemma 3n의 멀티모달 온디바이스 특징과 오디오·이미지 입력 예제를 소개했습니다. 다양한 입력 방식을 활용해 오프라인 환경에서도 응용할 수 있음을 보여주었습니다.

토스가 실제 과제를 예능 포맷으로 풀어낸 〈언더커버 사일로〉를 소개했습니다. 실패와 성공의 과정을 공유하며 일하는 방식을 넓게 전하려는 실험입니다.

LY Corporation이 AI 중심 기술 컨퍼런스 Tech-Verse 2025 개최 후기를 소개했습니다. 플랫폼 통합, AI 전략, 글로벌 협업 사례와 현장 프로그램을 함께 정리했습니다.

Slack 메시지와 AWS Lambda를 연결해 iOS 배포를 자동화한 사례를 소개했습니다. GitHub Actions와 fastlane을 연동해 반복 배포를 줄이고 생산성을 높였습니다.


Vector와 VRL을 활용해 로그·메트릭을 수집, 변환, 라우팅하는 Observability 파이프라인을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, S3 연동까지 실습 중심으로 설명했습니다.


Hive 채팅 시스템의 실시간 통신 구조와 라우팅, 부가기능 분리 전략을 정리했습니다. Netty, WebSocket, Akka, gRPC, Armeria를 활용한 설계 고민을 공유했습니다.


Vector와 VRL을 활용해 클라우드 네이티브 Observability 파이프라인을 구축하는 방법을 소개했습니다. Kubernetes 배포와 Loki, Elasticsearch, Prometheus 연동까지 실전 예제로 설명했습니다.

접근성을 별도 비용이 드는 작업이 아니라 텍스트 기반 인터페이스 설계로 바라보는 관점을 설명했습니다. 스크린리더와 테스트코드에서 같은 구조를 활용하는 예시도 함께 제시했습니다.

Context Engineering을 기존의 context 관리 실천과 Linear MCP 도입 사례로 설명했습니다. 티켓 메타데이터와 상태 연동으로 계획, 소통, 구현을 통합하는 방식을 공유했습니다.