[23. 6. 2] 에이아이트릭스, 2년 연속 HIMSS 참가
[23. 6. 2] 에이아이트릭스, 2년 연속 HIMSS 참가
에이아이트릭스가 HIMSS23에 참가해 글로벌 의료 AI 및 CDSS 흐름을 살펴보았습니다. 바이탈케어 인허가 성과와 함께 해외 의료기관 관계자들의 관심도 확인했습니다.
#ChatGPT#의료 인공지능
4005분
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전략 패턴을 활용한 유연한 결제 모듈 구현기
전략 패턴을 활용한 유연한 결제 모듈 구현기
전략 패턴으로 PG별 결제 연동을 분리해 결제 플로우를 단순화했습니다. 새 PG 추가 시 기존 코드를 거의 수정하지 않도록 확장성을 확보했습니다.
#전략패턴#Spring Boot
37005분
Git 브랜치 전략
Git 브랜치 전략
Git Flow, GitHub Flow, GitLab Flow를 비교하며 실무 브랜치 전략의 핵심을 정리했습니다.브랜치 이름보다 역할과 배포 규칙의 일관성이 더 중요하다고 설명했습니다.
#Git#CI/CD
37005분
돌아오지 않는 메모리를 찾아서
돌아오지 않는 메모리를 찾아서
Kubernetes에서 메모리 사용률이 99%까지 오르던 원인을 heap 누수로 의심했지만, JVM committed heap과 로그 파일 page cache가 핵심 원인이었습니다. JVM 옵션 조정과 FILE Appender 제거로 사용률을 크게 낮추고 안정화했습니다.
#Kubernetes#JVM
42005분
Amazon CloudWatch에서 OpenTelemetry 및 PromQL 지원 소개
Amazon CloudWatch에서 OpenTelemetry 및 PromQL 지원 소개
Amazon CloudWatch의 네이티브 OpenTelemetry 지표 수집과 PromQL 지원을 소개했습니다. EKS, Grafana, 애플리케이션 지표를 하나의 파이프라인과 쿼리 언어로 통합하는 방법을 설명했습니다.
#Amazon CloudWatch#OpenTelemetry
16005분
n8n 워크플로 관리 - 워크플로는 남는데 소유권은 왜 사라질까
n8n 워크플로 관리 - 워크플로는 남는데 소유권은 왜 사라질까
n8n 워크플로가 많아질수록 소유권과 맥락이 화면 곳곳에 흩어져 관리가 어려워진다고 설명했습니다. 기본 기능의 한계를 짚고, 이를 한 지도처럼 모아 보는 Nelper를 소개했습니다.
#n8n#워크플로
5005분
AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
AI 코드 리뷰 자동화, 판정은 왜 흔들릴까? 원인과 해결법 4가지
LLM 코드 리뷰는 같은 입력에도 판정이 달라질 수 있어 자동화에서 흔들림이 생길 수 있습니다. 이를 줄이기 위해 코드 위임, 출력 폭 좁히기, 다수결, 하네스 적용을 제안했습니다.
#LLM#자동화
16005분
프레임워크에 구애받지 않는 통합 백오피스 구축하기
프레임워크에 구애받지 않는 통합 백오피스 구축하기
React, Vue, JSP가 섞인 백오피스에서 공통 화면을 웹 컴포넌트로 통합한 사례를 소개했습니다. 부모 시스템의 인증과 자원을 공유하면서도 CDN 독립 배포와 스타일 격리를 구현했습니다.
#Vue#React
71005분
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상
Amazon Aurora 및 Amazon RDS의 PostgreSQL 18: 성능 향상
PostgreSQL 18의 주요 성능 향상 기능을 Amazon Aurora 및 Amazon RDS 기준으로 정리했습니다. 복합 인덱스 활용, EXPLAIN 가시성, autovacuum 제어 개선을 함께 소개했습니다.
#AWS#Aurora
18005분
[23. 5. 30] FDA PCCP 가이던스 분석
[23. 5. 30] FDA PCCP 가이던스 분석
FDA의 PCCP 가이던스를 ML 기반 의료기기 관점에서 쉽게 풀어 정리했습니다. 변경 관리 계획의 구성과 작성 포인트를 중심으로 설명했습니다.
#ML#FDA
8005분
[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
[23. 5. 23] 에이아이트릭스, ICLR TML4H 워크샵 ‘환자 악화 예측 모델’최고 논문상 수상
AITRICS 연구팀이 ICLR 2023 TML4H 워크숍에서 환자 악화 예측 모델로 최고 논문상을 수상했습니다. 멀티모달 EHR와 자기지도 학습으로 1시간 단위의 정밀 예측 성능을 높였습니다.
#LLM#ML
6005분
MATCH란 무엇인가
MATCH란 무엇인가
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#검색
36005분