

로봇 ML 모델의 경량화 2부: 양자화 인식 훈련
PTQ의 성능 저하 한계를 보완하기 위한 QAT 개념과 원리를 설명했습니다.\nNVIDIA pytorch-quantization으로 QAT를 수행하고 ONNX/TensorRT로 변환하는 절차를 소개했습니다.


PTQ의 성능 저하 한계를 보완하기 위한 QAT 개념과 원리를 설명했습니다.\nNVIDIA pytorch-quantization으로 QAT를 수행하고 ONNX/TensorRT로 변환하는 절차를 소개했습니다.

캐치테이블의 2024 송년회 ‘CATCHTABLES KICK’ 현장을 소개했습니다. 다양한 체험과 시상, 비전 공유로 2025년을 향한 다짐을 나눴습니다.

AWS Lift Program은 중소기업의 AWS 클라우드 비용 부담을 줄이기 위한 크레딧 지원 프로그램입니다. 자격 조건과 크레딧 확대 방식, 유효 기간 같은 신청 유의 사항을 함께 안내했습니다.

외부 저장소 값과 enum 선언을 `name`이나 `ordinal`로 직접 묶으면 리팩토링 때 외부 계약까지 깨질 수 있습니다. 별도 매핑값과 변환 계층으로 외부 값과 내부 정의를 분리하는 방법을 소개했습니다.


Xmind를 활용해 복잡한 테스트 케이스를 시각적으로 구조화한 사례를 소개했습니다. 엑셀의 한계를 보완하고 협업과 우선순위 관리 효율을 높인 점이 핵심입니다.

레거시에서 매장 도메인을 분리하기 위한 멀티모듈 아키텍처와 CQRS 적용 과정을 소개했습니다. 또한 Entity와 VO를 추상화해 도메인 모델을 구현한 사례를 설명했습니다.

레거시 백오피스의 매장 도메인을 분리하기 위해 문제와 경계를 먼저 정리했습니다. 이벤트 스토밍과 컨텍스트 매핑으로 바운디드 컨텍스트와 연계 방식을 식별했습니다.

네이버 검색 FE 시스템의 반복 작업과 UI 중복, 느린 피드백 문제를 해결하기 위한 구조를 정리했습니다. 서버 주도 UI, 디자인 시스템, 데이터 기반 개선과 Design To Code 자동화를 함께 소개했습니다.

아마존 베드락을 활용해 사내 지식저장소를 구축하고 AI챗봇과 코드리뷰봇을 개발한 경험을 공유했습니다. 업무도우미 AI봇에 춘식이 요소를 더한 소개 글입니다.


디자인 시스템 운영의 비효율을 줄이기 위해 버전 관리, 샘플앱 검수, 이슈 트리아지, 가이드 통합을 정리했습니다. 팀 간 사전 공유와 기록 중심의 프로세스로 시스템 신뢰성과 일관성을 높였습니다.

프론트엔드 코드 구조와 추상화, 함수형 프로그래밍에 대한 실무 질문을 다룬 특집이었습니다. 협업과 변경 가능성을 고려한 설계 기준을 토스 개발자들이 공유했습니다.

한국과 인도의 문화·환경 차이를 UX에 어떻게 반영할지 정리한 글입니다. 비언어적 안내와 상태 가시화, 복구 가능한 흐름의 중요성을 강조했습니다.