모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(2)
구조화된 동시성을 활용해 병렬 API 호출 코드를 리팩토링하는 과정을 다뤘습니다.\n기존 스레드 풀과 CompletableFuture를 정리하고 예외 처리와 테스트까지 확인했습니다.
#Java#동시성
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AI 해커톤: 약속한 그대로 받는 대출
대출 재신청의 불확실성을 줄이기 위해 100% 보장된 사전 승인 오퍼를 설계했습니다.\nAI 도구를 개발 전 과정에 활용해 해커톤 결과물을 빠르게 구현했고, 실제 서비스 적용도 준비 중입니다.
#Claude#Cursor
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코드를 거의 타이핑하지 않고 3주 만에 DL모델 만들기
검색용 DL 모델을 3주 만에 만든 작업 경험을 공유했습니다. 코드를 거의 타이핑하지 않고 진행한 학습 방식에 초점을 맞췄습니다.
#DL#검색
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"이번 달 얼마 남았지?"를 없애는 방법
PM이 AI를 활용해 점심 식비 잔액 계산 크롬 익스텐션을 만들고 배포한 사례를 소개했습니다. 동작하는 프로토타입이 기획 논의를 더 빠르게 바꾸는 과정을 함께 정리했습니다.
#Chrome Extension#프로토타이핑
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AI에게 투자정보를 말하게 하기까지
투자 정보는 적시성, 정확성, 검증 가능성이 중요해 LLM 출력만으로는 부족했습니다. 근거 선별과 절차 통제, 평가 가능한 구조를 통해 AI가 말해도 되는 상태를 운영했습니다.
#LLM#ML
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Amazon GameLift Streams로 여는 클라우드 게이밍 시대: 클라이언트 설치 없이 게임 즐기기
Amazon GameLift Streams로 클라이언트 설치 없이 브라우저에서 게임을 즉시 실행하는 방법을 소개했습니다. 런타임, 스트림 클래스, 용량, 관측성까지 포함한 설계와 운영 흐름을 정리했습니다.
#AWS#cloud
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#개발자#노트북#컴퓨터
분산 학습을 위한 AWS 컴퓨트 선택 가이드 (3편: 클러스터 구축과 운영)
분산 학습용 AWS 클러스터를 구축·운영하는 방법을 정리했습니다. Enroot와 Pyxis로 환경을 고정하고, EFA·용량 예약·장애 복구를 함께 점검해야 합니다.
#AWS#컨테이너
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[25. 9. 11] 국내 AI 경쟁력 평가에서 주목 받은 에이아이트릭스
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[25. 9. 4] 의료 현장과 AI의 연결, 2025 AITRICS RRS Symposium
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#의료#세미나
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[25. 8. 27] 시계열 데이터의 새로운 설명 가능한 AI 기법: TIMING
시계열 데이터 설명 가능한 AI 기법 TIMING을 소개했습니다. 에이아이트릭스 연구팀 논문이 ICML 2025 Spotlight로 선정됐습니다.
#시계열 데이터#설명 가능한 AI
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Laying the Rails Beyond WebView: Why Karrot Chose Lynx
당근 프론트엔드 코어 팀이 웹뷰를 넘어서는 개발 환경을 위해 Lynx를 선택한 배경을 소개합니다. 포스트 제목상 Lynx 도입 이유를 다루는 기술 공유 글입니다.
#React Native#webview
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웹뷰 다음의 레일을 깔다: 당근이 Lynx를 선택한 이유
레퍼런스가 거의 없는 Lynx를 당근이 왜 선택했는지 다룬 글입니다. 프론트엔드 개발 환경과 배포 인프라 관점에서 도입 맥락을 살펴봅니다.
#web
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모던 백엔드 - 병렬처리 리팩토링(1)
게시판 프로젝트의 병렬 API 호출을 CompletableFuture에서 Java 25 구조화된 동시성으로 바꾸는 설계 과정을 다뤘습니다. 취소 전파 문제와 스레드 관리 한계를 테스트로 확인하고 개선 방향을 정리했습니다.
#Java#동시성
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AI 에이전트 스킬이 발동하지 않는 이유: SKILL.md 결함과 개선법
AI 에이전트 스킬 파일 `SKILL.md`에서 발생하는 결함 유형과 원인을 분석했습니다. Frontmatter와 본문을 어떻게 고쳐야 하는지 8가지 점검 항목으로 정리했습니다.
#AI 에이전트#LLM
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