2026 보이스피싱 차단 앱 6종 전격 비교: 에이닷전화·익시오·시티즌코난·피싱아이즈·후후·후스콜
보이스피싱 차단 앱 6종을 기능별로 나누어 비교했습니다. 목적에 따라 AI 통화 관리, 악성앱 점검, 발신자 식별 중 필요한 앱을 선택하면 됩니다.
#모니터링#보안
78005분
필터 1
200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입
200MB 모듈을 팀 단위로 해결하기: 당근 숏폼팀의 On-demand Dynamic Feature Module 도입
비디오 편집 모듈의 200MB 용량을 줄이기 위해 On-demand DFM을 도입했습니다. 기능 코드는 base에 두고 SO 파일만 분리해 글로벌 사용자 부담과 운영 복잡도를 함께 낮췄습니다.
#Android#DFM
59005분
2026 보이스피싱 차단 앱 6종 전격 비교: 에이닷전화·익시오·시티즌코난·피싱아이즈·후후·후스콜
보이스피싱 차단 앱 6종을 기능별로 비교해 선택 기준을 정리했습니다. 통화 관리, 악성앱 점검, 발신자 식별 목적에 따라 적합한 앱이 달라집니다.
#LLM#보안
79005분
당신이 보고 있는 그 숫자, 정말 괜찮은 숫자인가요?
당신이 보고 있는 그 숫자, 정말 괜찮은 숫자인가요?
데이터 분석에서 중요한 것은 숫자를 찾는 일이 아니라 그 숫자를 판단하는 일이라고 설명했습니다. 비교 기준과 서비스 맥락을 함께 봐야 지표를 오독하지 않고 문제를 발견할 수 있다고 강조했습니다.
#데이터 분석#의사결정
25005분
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
#QA#A/B 테스트
107005분
Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트
Android On-Device AI: Gemini Nano와 ML Kit로 만든 2025 해커톤 프로젝트
Android 온디바이스 AI를 해커톤 프로젝트에 적용한 사례를 소개했습니다. GenAI API와 ML Kit 번역으로 로컬 처리, 이미지 설명, 재작성, 요약, 번역을 실험했습니다.
#Android#LLM
34005분
온디바이스 AI 얼굴 식별 파이프라인 최적화
온디바이스 얼굴 식별 파이프라인의 병목을 정량 분석해 최적화한 사례를 소개했습니다. 연산 흐름 조정과 병렬화로 응답 시간과 처리량을 크게 개선했습니다.
#Android#ML
52005분
마커 펼치기로 포장 지도 UX 개선하기 : Map Projection
마커 펼치기로 포장 지도 UX 개선하기 : Map Projection
포장 지도에서 겹친 마커로 탐색이 어려운 문제를 Map Projection 기반 펼치기로 개선했습니다.\n클라이언트 계산, 개수 제한, 줌 스케일링으로 가독성과 선택 흐름을 함께 높였습니다.
#Android#UI/UX
63005분
Product Engineer — 안드로이드 개발자가 AI로 프론트엔드까지 넘겨본 이유
Product Engineer — 안드로이드 개발자가 AI로 프론트엔드까지 넘겨본 이유
안드로이드 개발자가 AI를 활용해 프론트엔드 프로젝트를 빠르게 구현한 사례를 소개했습니다. 코드 이해와 팀 규칙 준수, 기본기의 중요성을 함께 강조했습니다.
#Android#Cursor
63005분
쏘카프레임 - 블루투스 모듈
쏘카가 앱으로 차량과 이동수단을 제어하기 위해 공통 블루투스 추상화 계층인 쏘카프레임을 설계한 사례를 소개했습니다. iOS와 Android의 차이를 흡수해 확장성, 테스트 용이성, 재사용성을 높였습니다.
#Android#iOS
31005분
쏘카프레임 - 앱 프레임워크와 개발자 경험
쏘카프레임은 iOS와 Android를 같은 추상화와 규격으로 다루는 모바일 앱 프레임워크를 소개했습니다. 개발 생산성과 안정성, 협업 효율과 성장까지 함께 높이는 방향을 설명했습니다.
#Android#iOS
38005분
QA 자동화 결과를 데이터로 관리하다: Grafana Dashboard와 Weekly 분석의 힘
QA 자동화 결과를 데이터로 관리하다: Grafana Dashboard와 Weekly 분석의 힘
QA 자동화 결과를 DB와 Grafana로 관리하며 Fail 원인을 주간 단위로 분석하고 개선했습니다. 협업과 일정 관리를 더해 3Q 목표였던 Fail률 0.7% 미만을 달성했습니다.
#Grafana#Jenkins
45005분